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
中央农村工作会议系列解读⑩科技创新是农业强国建设的重要驱动力******
作者：王晓君、毛世平，中国农业科学院农业经济与发展研究所
2022年12月召开的中央农村工作会议做出了全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的总体战略部署。会议提出要依靠科技和改革双轮驱动加快建设农业强国。我国作为传统农业大国，向农业强国迈进是社会主义现代化强国建设的根本要求，但农业强国建设任务重、涉及范围广，核心利器在于科技创新，科技是农业农村现代化发展的首要驱动力。
一、深刻理解科技创新在农业强国建设中重要驱动作用
党的十八大以来，国家实施创新驱动发展战略，科技创新被摆在国家发展全局的核心位置。农业科技创新作为国家科技创新重要组成部分，在“三农”发展中的战略地位日益凸显。党的十八大以来，科技创新不断渗透到“三农”发展全局，对现代农业发展的支撑引领作用显著提升，科技已成为农业农村经济社会发展的首要驱动力。党的二十大和中央农村工作会议都突出强调，科技创新是引领农业现代化的第一驱动力。只有通过科技创新，不断提高农业生产效率和农产品国际竞争力，才能让农业产业强起来；只有通过科技创新不断突破资源环境刚性约束，走生态低碳之路，赓续农耕文明，才能让农村美起来；只有通过科技创新，瞄准“农村基本具备现代生活条件”的目标，实施乡村建设行动，才能让农民富起来。未来，必须把科技创新摆在核心战略地位，优先支持，优先发展，走中国特色创新驱动农业强国道路。
二、我国农业科技创新突出的三大短板
世界农业强国的共性特征之一是农业科技创新能力强，科技对农业的贡献率达到80%左右，2021年我国农业科技进步贡献率为61%，农业科技创新还存在一定差距，突出短板主要体现三个方面。
一是农业研发实力整体不断提升，但原始创新能力不足。《2022中国农业科技论文与专利全球竞争力分析报告》指出，我国农业科技论文与专利竞争力稳居全球第一方阵。农业科技论文总发文量、高被引论文量和Q1期刊论文量均排名第一。中国农业发明专利申请以62.83万件保持全球第一。但我国农业基础创新能力不足，部分核心关键技术受制于人。世界农业强国种业已进入“生物技术+人工智能+大数据信息技术”的育种“4.0时代”，我国仍处在以杂交选育和分子技术辅助选育为主的“2.0时代”至“3.0时代”之间，种业原始创新能力不足，缺少重大突破性的理论和方法，关键技术与战略性产品研发水平相对较低，国际竞争力优势相对较弱。
二是农业科技创新体系初步建立，但涉农企业创新能力不足。初步形成政府主导、“科研院所+高校+企业”等多层次、多主体参与的农业科技创新体系。我国现有地市级以上农业科研机构974个，农林类院校98所，涉农类规模以上企业约7万家。但农业科技创新体系整体效能不高，短板在涉农企业创新能力不足。《2022中国涉农企业创新报告》显示，我国389家上市涉农企业创新指数为47.28（满分：100），创新能力整体偏低，涉农企业创新投入强度2.60%，为全行业的一半，且尚未成为创新决策和创新组织主体，75%不具备重点科研平台，包括国家级、农业农村部级别的创新平台及博士后工作站。
三是建立了世界最大农技推广体系，但基层推广公益性属性不断退化。我国农技推广体系是在计划经济体制下建立，为农业发展做出过极大贡献。截至2020年，农业农村部所属种植业、畜牧兽医、水产、农机化、综合站五个系统，部、省、地、县、乡五级，共有国家农技推广机构7.55万个，农技推广人员51.40万人，如此庞大的农技推广队伍，既服务于分散经营的2.3亿小农户，也服务于生产规模相对较大的300多万家新型农业经营主体，服务范围覆盖全国农业生产区域2400余个县。但当前由于科研、教育与推广体制相互脱节，农业推广资金严重不足，基层公益性农技推广机构在某些地方正在不断退化，基层推广人员队伍正不断萎缩。
三、提升农业科技创新能力的主要发力点
针对农业科技创新的突出短板，不断突破科技和体制机制障碍，推动高水平农业科技自立自强实现，着重从以下三个方面发力。
一是加大农业科技投入，强化农业基础研究。农业强国建设要坚持农业科技优先发展方针，加大农业科技投入，让农业科技投入强度由2020年的0.67%尽快提高到全国科技投入强度平均水平（1.5%），并且逐步接近农业强国水平（2%-3%）。加大基础研究的经费投入比重，由2020年的4.53%逐步提高到10%左右水平，进而达到世界农业强国的水平（15%左右），支撑多领域实现“从 0到 1”的原创性突破创新，强化对基因组学、作物杂交育种理论、预防兽医学、重大病虫害成灾机理等基础研究支撑。
二是强化涉农企业技术创新主体地位，提升农业科技创新体系效能。健全优质涉农企业梯度培育体系，尽快培育一批大型国有涉农企业成为国家战略科技力量，扶持一批科技型骨干涉农企业成为创新重要发源地，支持中小微涉农企业创新发展，鼓励专业化技术服务平台企业建立。引导中央企业、民营科技型骨干企业牵头组建创新联合体，开展校企、院企科研人员“双聘”等流动机制试点，尽快落实科研人员到企业兼职兼薪细则，推广涉农企业科技特派员制度。
三是促进公益性农技推广体系新跃升，壮大社会化科技服务力量。通过基层乡镇机构改革，规范设置农技推广机构和农技专岗，进一步整合各方人力资源，从农业乡土专家、种养能手、新型农业经营主体技术骨干、公费农科生中充实基层农技人员力量，优化基层农业工作体制机制，给予充足编制和资金支持。通过政府购买农技推广服务清单等方式，支持社会化农业科技服务力量承担可量化、易监管的农技服务。支持农业科技社会化服务组织开展个性化精准化农技服务，引导其与小农户建立紧密的农技推广服务联结机制。
