人工智能，如何妙笔“生”画******

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　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

联通师生网上生活，服务全方位育人******

　　习近平总书记在党的二十大报告中指出，“加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论新格局。”从2019年起，教育部先后分两批确定了北京大学、清华大学、北京市教委、上海市教委等30所（家）全国教育融媒体中心试点单位，各省教育主管部门也积极探索建设具有本省特色、符合本省高校实际、围绕本省教育高质量发展的高校融媒体中心。经过近三年的探索与实践，高校融媒体中心已经从机构设置、平台搭建、场地设施等基础建设阶段过渡到服务拓展、文化建设、校园治理等系统创新阶段。但由于受到主客观因素的制约，目前一些高校媒体融合机制尚不成熟，管理运行体制机制创新不够，财力物力和队伍素养还存在一些短板，高校融媒体中心建设还面临着巨大挑战。下一步，高校要立足“两个大局”，胸怀“国之大者”，站在政治和全局的高度，以全媒体视角和互联网思维审视和谋划高校教育新闻宣传工作，探索新时代“全程、全息、全员、全效”高校教育融媒体发展路径，牢牢把握全媒体时代教育新闻舆论工作主动权和主导权。

　　坚持“四全”媒体发展理念

　　习近平总书记在主持中央政治局第十二次集体学习时强调，全媒体不断发展，出现了全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体，信息无处不在、无所不及、无人不用，导致舆论生态、媒体格局、传播方式发生深刻变化，新闻舆论工作面临新的挑战。这为当前高校新闻宣传的突破发展、媒体融合的纵深发展提供了基本遵循。推动高校媒体融合发展，建好用好高校融媒体中心，必须深刻理解把握“四全媒体”的内涵，在拓展校园服务功能和研发融媒体产品的基础上，让平台在与师生的持续高频互动过程中，发现需求、了解需求、满足需求，使融媒体中心真正成为高校壮大主流思想舆论、加强网络思想引领、凝聚改革发展共识的重要阵地。要顺应“全程媒体”的趋势，重构新闻制作加工多样化流程，强化新闻传播的时效性和开放性，突破时空界限，打通采编发边界，提升优质内容生产能力；要基于“全息媒体”的视角，贯通传播载体，要强化技术赋能，丰富叙述视角和传播形态，突破新闻传播的物理样态；要按照“全员媒体”的要求，创新组织架构，适应网络传播“去中心化”特征，拓展矩阵构建，创新交互方式，实现由“受众”向“用户”的工作理念转变，由一对多向多对多的传播向度转变；要从“全效媒体”的目标出发，适应新闻传播分众化趋势，丰富表现手段，增加信息容量，深化垂直细分领域，提升传播效率，构建“融媒+育人”“融媒+文化”“融媒+服务”的发展模式。

　　创新内容生产传播模式

　　不管媒体生态如何变化，优质内容始终是其核心竞争力，增强内容生产能力，提升内容传播到达率覆盖面，是媒体融合的关键环节。要再造生产流程。高校融媒体中心要适应当前媒体内容生产、媒介形态、传播终端等专业细分的趋势，积极引入并不断完善采、编、发一体化系统，建立起总编协调、值班调度、部门沟通、采前策划等制度，搭建指挥调度系统、协同管理系统、全媒体内容管理系统和大数据中心，建设“多次多样采集、全媒体多元编辑、立体多渠道传播”的全媒体内容生产分发系统，实现云端化、数字化、全媒化、智能化。要强化内容生产。推进高校媒体深度融合，首先必须立足师生、校友、家长、合作者等受众群体需求，充分发掘自身新闻资源，策划生产受众喜爱的原创内容。其次要深度开拓区域垂直类内容产品，运用算法技术，加强数据挖掘，主动设置议题，引导受众需求，使自己成为高等教育领域最权威的内容生产者和供应方。同时，主动关注多元业态和精准服务，从移动化、社交化、分众化趋势出发，丰富多元供给，探索“融媒+育人、融媒+文化、融媒+服务”的互动模式，形成融媒体传播平台与师生网上生活社区的联通。要优化传播通路。完善渠道建设，强化技术应用，构建适应高校特点的立体传播模式是提升新闻宣传价值的基础，也是解决内容生产传播能力建设问题的重要路径。高校融媒体中心要增强技术赋能，借助人工智能、云计算等技术，实现推送的精准性和个性化，优化媒体融合传播生态。

　　优化保障支撑体制机制

　　媒体融合的新模式、新样态，要求高校不断优化组织保障体系，实现高校融媒体中心建设理念的迭代和组织架构的再造。要重构组织体系。全面对接融媒生产传播规律，组建采编中心、运营中心、摄影工作室、产品设计工作室、音视频工作室等适应融媒体发展的运行机构。以内容生产为关键点，突出目标导向，强化过程管理，构建矩阵式组织结构，加强采编发团队的系统整合，探索以内容创作为核心的项目制、工作室等组织运行体系，实现跨团队跨领域协作。要拓展融媒矩阵。媒体融合“去中心化”“分众化”的特点，需要我们在建设中充分调动各方面参与的积极性、创造性，从高校内部跨学院、跨处室、跨平台整合媒体经验丰富的业务骨干，强化选题策划，增强参与性和多样性，避免内容同质化现象。要借助互联网平台，丰富PGC（专业生产内容）与UGC（用户生产内容）内容接入形式，增强师生融入度，推进多屏融合，全方位打造传播矩阵。要强化保障支撑。融媒体产品生产模式和全媒体传播形态的革新，对高校新闻工作者提出了更高要求。培养适应媒体融合发展规律，具有互联网思维和跨媒介素养的创新型人才队伍，是支撑高校融媒体中心健康发展的根本力量。高校融媒体中心要加强队伍的融媒战略和媒介素养培训，使其既坚守教育新闻价值理想，又掌握现代生产传播技术，助力高校融媒体中心创新发展。

　　（作者：倪松涛，系江南大学副校长，江南大学互联网传播研究中心主任）