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“乙类乙管”后是否会有第二轮感染？疫情信息如何统计？总台独家专访吴尊友******

　　1月8日起新冠病毒感染实施“乙类乙管”，对于疫情监测数据通报、病毒变异是否会引发新一轮感染，我国又将采取怎样的措施继续实施监控，总台央视记者独家专访中国疾控中心流行病学首席专家吴尊友，他就公众关心的问题进行了解答。

　　总台央视记者 史迎春：大家都在担心在国际上的奥密克戎BQ系列，然后包括XBB系列的变异株，它们在我们实行“乙类乙管”，出入境打开以后，进入国内会掀起第二轮的感染，这是大家普遍担心的一个问题，您认为这个问题应该怎么看。

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：我们也对国际社会的各个国家流行的新毒株的情况进行了解追踪，那么同时对国内发生的疫情也进行了毒株变异的监测，特别是从境外回国人员当中也检测到这些毒株。会不会造成新一轮的疫情，取决于变异的毒株和我们刚刚流行的这些毒株之间，在结构上面有多大的相似性，或者说它的变异差异有多大。从目前来看，因为它的变异也是奥密克戎亚型里面的分支的变异，马上造成新一轮传播的这种风险的话，应该说不会太大。

　　总台央视记者 史迎春：还有一种担心是认为中国人口基数比较大，感染的人口基数也大，会不会产生新的变种，从而影响整个世界的病毒序列，或者说整个世界的病毒的进程。

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：优化防控策略以后，本地传播的疫情病例数在有一定的水平和规模的情况下，确实存在着新的变异毒株的可能性，我们也密切关注。所以在“乙类甲管”调整为“乙类乙管”的疫情监测方案当中，就专门提到了新冠病毒变异毒株的监测，在现阶段，每天都在进行新的毒株的样本收集和测序，来对它的变化进行监测。从目前的结果来看，我们现在发现的所有的毒株，都是已经在国际共享平台上分享的毒株，也就是说在国外已经报告了，或者说主要是从境外流行以后传入中国，到目前为止还没有发现国内新出现的变异毒株。

　　为指导全国各地做好当前新型冠状病毒感染疫情监测工作，国务院联防联控机制印发了《新型冠状病毒感染“乙类乙管”疫情监测方案》，及时动态掌握人群感染发病水平和变化趋势，科学研判和预测疫情规模、强度和流行时间，动态分析病毒株变异情况，以及对传播力、致病力、免疫逃逸能力及检测试剂敏感性的影响，为疫情防控提供技术支撑。

　　总台央视记者 史迎春：对于之前疫情通报的数字和自己本身的感受，很多公众觉得差距比较大。我们国家一直的疫情统计和发布的疫情信息，是如何去监测和统计报告的？现在有没有相应的调整？

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：在武汉疫情控制以后，到我们优化防控方案这期间，是叫严格管控时期。每一起疫情的源头、造成感染的毒株，几乎每一个感染者都能够被诊断管理，所以我们采取的是一个计数统计。现阶段由于防控方案的调整，报告病例数和公众感觉的数字，存在着一定的差距。造成这种差距有两个方面的原因，一个是不再实行行政区的大规模核酸检测了，除了重点机构重点人群以外，采取的方法是愿检尽检的方法，这样的话检测的人数、报告的人数就有明显的下降。第二个方面，疫情的感染者主要以轻症为主，多数人还在家庭自我休息调整、进行抗原检测，这一部分也没有纳入到传染病报告，这就造成了这样的差距。为了更好地做好统计工作，联防联控机制制定下发了新冠病毒感染“乙类乙管”疫情监测方案，采取的是多种渠道的监测，包括住院病例的报告监测、核酸抗原检测的数字统计，还有重点机构像养老福利机构的监测，再有像学校学生的呼吸道症状的监测，以及对部分病人的检测。还有我们在全国设立500多个流感哨点监测。我们采用了多种统计方法综合运用，也能够相对准确评估疫情的发生发展趋势，能够对于疫情的发病，流行的强度，流行的趋势，流行的时间做出研判，对防控效果作出评价。在过去几年，欧美国家和全球其他的国家实际上也是采取这样一个统计方法，它主要就是通过抽样的方法来反映总体情况。(央视新闻客户端)

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）