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张伯礼院士揭秘“未阳人”：没“阳”或与这些因素有关******

　　张伯礼院士揭秘“未阳人”——

　　没“阳过”可能与这些因素有关

　　无论没“阳过”的人，还是已经“阳过”的人，都不能放松警惕，要坚持科学佩戴口罩，乘坐公共交通工具更要注意个人防护；在春节期间，尽量减少走亲访友、串门聚会；有基础病的高龄患者应及时接种疫苗和加强针；老人、孩子、孕产妇等重点人群要尽量减少外出，避免感染或再次感染。

　　——张伯礼 中国工程院院士

　　【答“疫”解惑】

　　◎本报记者 陈 曦

　　随着各地新冠病毒感染高峰陆续过去，大部分人已经“阳康”或在“阳康”的路上。不过也有部分人，正常上班、生活，从始至终就没有“阳过”。

　　不少人分析，没“阳过”的人是身体好，免疫力高，不受病毒侵害。也有人觉得，目前感觉自己还没“阳过”的人有的可能已经感染过了，只是身体没异样而已。那么事实到底是怎样的呢？

　　做好防护、接种疫苗或是关键

　　“抛开尚在研究探索中的基因因素，理论上身体更健康的人群相对于体弱的人群更不易感染病毒。”中国工程院院士张伯礼表示，“但我们在实践中观察到，由于新冠病毒感染力较强，是否感染新冠病毒与患者的身体因素关系相对较小，而与采取的防护措施是否完备、生活习惯是否良好关系更大。”

　　看看没“阳过”的人群，其日常保护措施大都比较到位，能够做到科学佩戴口罩、勤洗手，甚至随身携带酒精消毒，尽量避免与公共物品进行接触，减少摘下口罩的次数；日常生活规律，均衡健康饮食，生活路线规律，避免前往人多的场所，不进行非必要的人员接触，不仅注意在工作单位的防范，也注意家庭内部的消毒。

　　“此外，未感染人群中有相当数量的人已经完成了新冠疫苗和加强针的接种，对新冠病毒有一定的预防作用，降低了感染的概率。”张伯礼说。

　　不过张伯礼也表示，有些没“阳过”的人群，也可能是感染后无明显症状表现，也可能是没有及时进行核酸检测。

　　北京佑安医院感染综合科主任医师李侗曾在1月6日接受媒体采访时指出，这波疫情中，体感上没“阳过”可能存在很多情况，其中就包括有的人感染后没有出现症状，是无症状感染者。有的人在这波疫情之前就曾感染过，体内有抗体，而自己没注意到。

　　“无论没‘阳过’的人，还是已经‘阳过’的人，都不能放松警惕。”张伯礼提醒，要坚持科学佩戴口罩，乘坐公共交通工具更要注意个人防护；在春节期间，尽量减少走亲访友、串门聚会；有基础病的高龄患者应及时接种疫苗和加强针；老人、孩子、孕产妇等重点人群要尽量减少外出，避免感染或再次感染。

　　“未阳人”的基因是否与众不同

　　“当前的确有研究表明，不同类型的白细胞表面抗原与病毒的结合能力有差异，有些能快速识别、快速清除病毒；有些则与病毒结合不佳，使病毒在身体中更易复制传播。”张伯礼介绍。

　　目前有专家团队在对疫苗有效性的实验数据分析过程中发现，白细胞表面抗原类型与新冠疫苗抗体应答和突破性感染风险之间存在关联，这表明的确有一些人拥有特定基因型，使他们更不容易感染新冠病毒，如HLA-DQB1*06等位基因。

　　英国牛津大学一项覆盖1076名新冠疫苗接种者的研究表明，在新冠原始株和阿尔法变异株流行期间，携带这一基因的人感染机会为未携带者的63%。

　　相对地，也有一些人拥有更容易感染

　　且更容易发生重症的基因，如HLA-B*46:01等位基因。

　　“这些基因在中国乃至世界的携带者数量均较低，所以绝大多数人既不具有易感基因也不具有抗感基因。”张伯礼说。

　　“除此之外，白细胞、干扰素、T细胞的相关调控，细胞的ACE2受体发生突变或者受体先天缺乏也可能会影响新冠病毒的易感性，从而降低感染概率。”张伯礼说，因此部分人群能够保持阴性并不能完全确定为基因因素，仍需要更多的实验数据和临床资料的支持。

　　张伯礼表示，虽然“天选之子”的比例并不大，但是其对未来疫苗和药物的研发或将产生很大的帮助，也给未来的疫情防控策略及方向提供了新的思路，因此也需要重视对这类“先天不感染者”的深入研究。

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　　面对新毒株

　　没“阳过”的人会比“阳康”的人更脆弱吗

　　春节将至人员流动增大，没“阳过”的人如果面对新毒株会比“阳康”者更脆弱吗？

　　北京佑安医院感染综合科主任医师李侗曾表示，感染新冠病毒后，人体会产生抗体。感染过新冠病毒后3到6个月内，一般不会二次感染。但抗体水平会随着时间的推移而逐渐下降，这时候，谁的免疫力强，抗体水平下降得慢，谁就会获得更长时间的“保护”。

　　感染后病情的轻重与病毒的致病力有关。目前，奥密克戎各变异株的致病力相差无几。如果是曾经“阳过”的人再次感染，病情可能会相对第一次感染更轻。没“阳过”的人感染，病情也会与其他人第一次感染时程度类似。

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）