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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

数据新闻多元，应探索更多交互体验******

陈积银

　　（陈积银简介，西安交通大学新闻与新媒体学院教授，博士生导师。中国数据新闻大赛创始人，西安交通大学青年拔尖人才（A类），中组部国家万人计划青年拔尖人才，陕西省智媒研究基地主任，福建省闽江学者特聘教授。曾获第六届全国广播影视“十佳百优”理论人才称号。主持中宣部、中组部、教育部等部委项目多项，在CSSCI期刊等发表论文40余篇。）

　　随着我国前沿科技的迭代更新，媒体融合不断向纵深发展，数据新闻应运而生。新闻生产方式的创新发展也反映出大众信息需求的变化。全媒体环境下，加强媒体融合视角下数据新闻的技术创新与理念创新成为数据新闻发展的题中应有之义。近年来，新文科建设的呼声高涨，数据新闻也成为新闻传播教育中颇有成效的尝试，推进了技术与人文教育的进一步融合。《中国新闻出版广电报》记者日前就媒体融合视角下数据新闻的发展前景及新文科思维背景下数据新闻人才培养等问题，采访了西安交通大学新闻与新媒体学院教授陈积银。

　　数据新闻教学应势而生

　　经过多年的发展与沉淀，数据新闻应用日臻成熟，业界成立了不少专门的制作团队，学界则设置相关课程以培养专业人才。

　　“数据新闻是在技术推动下发展起来的。”陈积银介绍说，在智能化、5G及媒体融合情境下，数据新闻融合也将获得新的发展机遇，朝着更加成熟与理性的方向发展。

　　陈积银认为，数据新闻的实践性、专业性非常强，业界的实践领先于学界，但无论是学界还是业界，人才匮乏的现象仍然存在。因此，数据新闻的未来发展方向主要集中在提升人员数据素养，培育数据发掘、可视化制作人才团队等几个方面。

　　由于学界、业界对数据新闻关注度逐渐提高，学界与业界融合也更加紧密。“学界与业界应积极构建平台，推动优质资源接轨，为数据新闻的发展蓄力。”陈积银建议，可以通过工作坊沙龙等形式进行培训与交流，关注数据新闻制作的核心环节，共同寻找难题的应对方案。

　　“为贯彻中央媒介融合有关精神，培养大数据时代的一流新闻人才，我于2015年创办了中国数据新闻大赛。”陈积银介绍，该赛事的初衷是“以赛促教”，为中国新闻教育更好地适应大数据时代需求提供探索平台，为国内新闻教育学界师生数据新闻作品提供展示平台。目前，该赛事已经成为引领国内重要新闻院校进行科教融合，开展学科交叉融合（传统新闻传播与现代信息技术）的一个新赛道，并获得业内不少数据新闻团队的认可与积极参与。西安交通大学通过大赛平台，有效促进了文、理、艺交叉的新闻传播教育探索，近年来培养了不少复合型、专家型、国际化的新型新闻人才。

　　“国内数据新闻的议题越来越多元，应进一步探索交互体验形式。”陈积银说，在每一届的中国数据新闻大赛作品中，都包含经济、政治、环境、民生、体育、娱乐等多种议题，而其交互性逐年提升。未来，将会有更多的创作团队对可听化的数据新闻进行探索，或将数据新闻与游戏等进行结合，实现内容形式和读者体验的双重升级。

　　探索学科交叉教学模式

　　“当前数据新闻在追求可视化效果的同时一定程度上忽略了新闻价值和社会功能。”陈积银认为，现在数据新闻在呈现形式上也存在一些问题。部分以网页形式呈现的数据新闻在移动端阅读时存在不兼容问题，导致数据新闻传播受阻。此外，移动阅读的快节奏和碎片化对数据新闻而言也是一个挑战，数据新闻在呈现方式上应注重数据的多样性、内容的交互性及叙事的多维度，以吸引受众阅读和交互。

　　“尽管当前数据新闻的制作还存在普惠性不强、交互性有待提高、可视化水平参差不齐、思想性有待提高等问题，但也呈现出有数据更有共享、有图表更有内容、有故事更有情怀、有融合更有信仰、有问题更有反思等鲜明特点。”陈积银建议，未来在选题方面，期望更多作品与“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康”相结合；在数据使用规范方面，希望作品全面保障用户数据安全；在可视化呈现方面，期待作品在可视化实践时注重庞大数据的易读性，以增强传播效果。

　　“媒体融合大背景下，新闻人才培养特别是数据新闻人才培养过程中存在着一些亟待解决的问题。”陈积银认为，传统新闻学院的教育以文科为主，教师与学生存在技术性知识结构短板的问题，具备跨学科背景的数据新闻领域教师相对较少。目前，我国不少高校的新闻传播学院不断探索专业设置和教学设计，在发展中逐渐走向学科交叉的教学模式。同时，还应注重培养学生的数据思维和算法思维，积极学习数据新闻所需的技术性知识与技能。

　　“对于文科学生而言，网页制作、可视化技术等操作技能的学习，短期内掌握有些困难，这使得数据新闻教学局限于理论知识。”陈积银说，中国数据新闻大赛为学生们提供了一个理论与实践相结合的机会，缩小了数据新闻领域人才培养与新闻行业需求之间的差异。近几届大赛作品，在选题上内容多元、角度丰富、注重社会价值，在可视化呈现上技术多样、形式丰富、交互性强，在评审方面坚持学界、业界与政界相结合，在教学实践方面收到了良好的成效。

　　契合新文科背景要求

　　受疫情影响，智慧教育已成为教育模式转型发展的客观需求，慕课、云课堂现已成为教育新景象。这些新的教育模式颠覆了原有的传统教育模式，同时也促进了新闻传播教育的创新与发展。

　　“我们需要立足学界、携手业界、服务政界、融入世界，在传统的教育模式上进行自我教学革命。”陈积银认为，业界在技术研发方面的投入，政界在引智方面的投入，使得其在新闻传播技术、应用方面的水准远超学界。因此，当前的新闻传播教育一方面应积极改革，拥抱现代信息技术带来的红利；另一方面，也应保留原来教学中的先进经验，守住意识形态的红线，积极用马克思主义新闻观武装师生的头脑。

　　“作为新闻传播教育工作者也应完成相应的转变，进一步激发学生学习的主动性、积极性，培养学生的创造力、表达欲、动手能力和团队合作精神。”陈积银建议，一是转变原来上课靠书本的理念，将研讨式教学与体验式教学相结合、启发式教学与自主学习式教学相结合；二是转变原来的身份，从知识传授，转化为方向引领、动力激励、方法指导、结果督察和过程讨论；三是提升前沿知识的学习与科研能力，向学生传授新闻传播国际前沿知识。

　　“西安交通大学新闻与新媒体学院以工字牌为旗帜，新闻人才培养方案的建设契合了新文科建设背景下新闻教育改革的整体趋势。”陈积银介绍，新闻与新媒体学院组建计算机、公共管理、新闻传播等多学科背景的核心师资队伍，根据新文科建设理念与市场需求，建设协同育人基地以提升学生的数据素养。学院与政企共建的“陕西省智媒研究基地”沿用文理交叉的思路，背靠政界、立足学界、携手业界，为学生提供全智能化的平台资源，使学生在学习传统新闻采编技能的同时，学习短视频摄制、大数据舆情分析等新媒体技术技能。

　　在教学实践方面，陈积银一直鼓励学生放下课本、走出校园、走进社会，在实践中发现问题、解决问题。他介绍说：“在数据新闻课程教学上，我鼓励同学们根据特长和兴趣自由组队，走到社会上采访调研、收集数据、自主解决难题，共同完成一个数据新闻作品的制作。同学们认为这种学习方式动手操作性强，比课堂教学收获更大。”

　　“通过鼓励学生们自由组队参加中国数据新闻大赛，磨炼提升了他们的团队合作、沟通协调、专业实践以及前沿探索等各项能力。”陈积银认为，大赛“以赛育人”“以赛促教”，推动了传统新闻传播教育模式向现代化转型，引导学生在作品制作中从简单的多学科知识累加向多学科知识相融转变。同时，也为高校学生和新闻工作者搭建起新闻传播教育学界与业界沟通的桥梁。

　　（中国新闻出版广电报记者 杜一娜 常湘萍）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）