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
【观点】构筑顶层设计 开创工业和信息化领域数据安全管理新格局******
近日,工业和信息化部出台了《工业和信息化领域数据安全管理办法(试行)》(以下简称“《管理办法》”)。《管理办法》作为工业和信息化领域(以下简称“工信领域”)数据安全管理顶层制度文件,是全面贯彻落实《数据安全法》等国家数据安全法律法规的重要举措,也是前期工信领域数据安全管理实践经验的固化总结。《管理办法》以安全发展理念为指引,建立健全了工信领域数据安全制度机制,搭建起工信领域数据安全管理的“四梁八柱”,细化明确了数据全生命周期安全保护要求,为工信领域企业落实数据安全管理和技术保护措施提供了明确指引,标志着工信领域数据安全管理工作迈出了具有里程碑意义的重要一步。
一、夯实数据安全根基,建立工信领域数据安全管理基本遵循
随着全球数字经济的蓬勃发展,数据已成为关键生产要素和核心战略资源,数据安全的基础保障作用和发展驱动效应日益突出,攸关国家安全、公共利益和个人权利。党和国家敏锐把握数字经济发展的战略机遇,将数据作为新型生产要素,加快培育数据要素市场,充分释放数据红利,同时,高度重视、不断推进数据安全保护工作。党的二十大报告立足中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局,做出“统筹发展与安全”的重要部署,要求“坚定不移贯彻总体国家安全观”,“以新安全格局保障新发展格局”,重点强化数据安全保障体系建设。
安全保障,制度先行。国务院《“十四五”数字经济发展规划》将研究完善行业数据安全管理政策作为提升国家总体数据安全保障水平的关键一环。《数据安全法》《个人信息保护法》等国家重大数据安全立法加速出台,进一步明确了数据安全行政监管的上位法依据和职责边界,对各行业、各领域承接落实也提出了新要求。
工信领域是我国数字化转型的排头兵和产业数字化的主阵地。信息通信网络覆盖社会千行百业,是经济社会运行的“神经中枢”,汇聚海量用户数据和关系国计民生的重要数据。工业数字化转型催生海量工业数据资源,且数据互联互通加快导致数据安全风险与威胁点增多,数据安全形势愈发严峻复杂,工信领域数据安全保护亟待强化。加速完善工信领域数据安全管理政策,夯实数据安全工作基石,是认真践行总体国家安全观,统筹发展和安全,护航工信领域数字化发展的必然要求,也是落实党和国家决策部署、提升国家总体数据安全保障水平的必担之责。
二、筑牢数字安全屏障,明确工信领域数据安全保护的规则指引
《管理办法》坚持安全与发展并重、鼓励与规范并举原则,推动建立健全安全可控、弹性包容的工信领域数据安全规则体系,一方面,明确数据安全管理关键制度要求,划定工信领域数据流通利用的安全基线,同时,构建多元主体协同共治格局,着力提升工信领域数字信任,为我国数字化转型保驾护航。具体来说,《管理办法》核心内容包括以下几个方面:
(一)明确管理体制,建立三级联动的数据安全工作机制
《管理办法》衔接国家数据安全工作协调机制,充分结合工信领域既成的监管体制,构建了“部-地方-企业”三级联动的数据安全工作机制:在部层面,由工业和信息化部负责工信领域数据安全总体统筹与监督管理。在地方层面,地方工业和信息化主管部门、地方通信管理局、地方无线电管理机构分别负责对本地区工业数据处理者、电信数据处理者、无线电数据处理者的数据处理活动和安全保护进行监督管理。在企业层面,工业数据处理者、电信数据处理者、无线电数据处理者承担本单位的数据安全主体责任,落实工信领域数据安全管理要求。这种条块结合的监管组织架构既贯彻了《数据安全法》对于各地区、各行业、各领域数据安全监管的责任分工,也充分考虑了工信领域管理的共性需求与实践差异。
(二)细化分类分级,建立涵盖事前事中事后的监管制度机制
《管理办法》承接细化《数据安全法》数据分类分级保护要求,以预防、控制和消除数据安全风险为核心,建立工信领域数据安全管理关键制度机制。一是明确工信领域数据分类参考因素及数据分级识别依据,建立重要数据和核心数据目录备案管理机制,为工信领域数据分类分级安全管理提供实操指引。二是建立工信领域数据安全风险监测机制及风险信息上报和共享机制,对数据安全风险进行监测、汇聚、分析、通报,加强工信领域数据安全风险的事前感知。三是明确应急处置机制流程,制定工信领域数据安全事件应急预案,预防和减少数据安全事件发生后造成的损失和危害。四是完善投诉举报机制,建立部省两级数据投诉举报渠道,充分发挥社会监督作用,广泛获取数据安全违法信息。五是建立数据安全检测、认证、评估管理制度,提升工信领域数据安全产品、服务质量及安全保障能力,推动数字安全产业发展。
(三)落实主体责任,加强重要数据和核心数据重点保护
《管理办法》对标《数据安全法》《网络安全法》《个人信息保护法》中的数据安全保护义务,明确细化工信领域数据处理者的数据安全主体责任。一是要求建立数据全生命周期安全管理制度,制定各环节分级防护要求和操作规程,配备管理人员,加强权限管理,制定应急预案,定期开展教育培训以及其他必要措施。二是要求结合数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节特点设置针对性保护措施,有效加强数据安全保护。三是以一般数据、重要数据、核心数据三级数据划分为主线贯穿数据全生命周期安全管理,要求采取工作体系建设、内部登记审批、关键岗位管理、安全防护等管理及技术措施对重要数据和核心数据进行重点保护,切实保障国家安全和社会公共利益。
(四)引入多利益相关方,构建数据安全协同治理生态
数据安全保护涉及主体多元、场景复杂、环节众多,构建良好的数据安全治理生态需要开展多方协同。《管理办法》引入企业、研究机构、行业组织、安全服务机构等各类主体参与数据安全治理。一是推动数据安全产业发展,支持数据安全企业、研究和服务机构开展数据安全技术研发创新,结合行业数据安全需求培育、发展数据安全产品和服务,提升数据安全产品供给能力。二是组织企业、研究机构、高等院校、行业组织等各类主体开展相关标准的制修订及推广应用工作,增强标准制定参与主体的广泛性,通过标准促进数据应用规范化,提升数据处理活动的安全性。三是发挥安全服务机构、行业组织、科研机构数据安全能力,鼓励协同开展数据安全风险信息上报和共享,汇聚多方力量应对数据安全风险。四是发挥评估机构专业能力,辅助开展数据安全风险评估、出境评估等活动,助力企业持续提升数据安全保障水平。
三、凝聚多方合力,全面提升工信领域数据安全保障水平
在数据安全威胁和风险日益突出,国家数据安全管理要求亟需落地的大背景下,《管理办法》的出台正当其时。《管理办法》正式实施后,将开创工信领域数据安全保护工作新局面。为进一步推动其落地,有效提升工信领域数据安全治理能力,重点提出以下几方面思考:
(一)加强政策宣贯培训,全面提升数据安全保护意识和水平
《管理办法》发布是引导工信领域深入贯彻领会数据安全管理制度要求,加快推动数据安全管理工作制度化、规范化的良好契机。做好宣贯培训,采取部级示范培训和地方重点培训相结合的方式,针对性、分层次、有深度地设计行业数据安全宣贯培训内容,对《数据安全法》《管理办法》进行系统阐释和深入解读,统一理解认识,有助于行业监管部门推动管理制度要求有效落实与执行,打响“发令枪”。同时,数据处理者要定期开展数据安全管理培训,明确关键、重点岗位培训方案,确保数据安全从业人员全覆盖,及时评定培训效果,做好“冲锋者”。
(二)做好重要数据识别备案,有效夯实数据安全工作基础
重要数据保护已成为工信领域数据安全管理的重中之重。随着《管理办法》的推进实施,还需要行业监管部门结合工业、电信行业领域自身特点和实践需求,配套制定重要数据识别标准规范,建立完善备案审核及上报流程机制,为工信领域企业深化落实数据安全基线要求进一步提供细化规则。数据处理者也需要按照行业监管部门的工作要求,紧密结合自身数据安全工作实际,定期梳理数据资源,扎实开展重要数据识别和目录动态备案管理工作,切实履行好安全主体责任。
(三)抓好风险防范化解,切实增强数据安全保障能力
有效发现、抵御工信领域数据安全突出风险,是维护数据安全的发力点和核心战力。加强数据安全风险评估、报告、信息共享、监测预警工作部署,推进全国数据安全管理平台建设,加快打造工信领域数据安全风险态势感知能力,将成为下一步行业监管工作的重点。数据处理者应围绕数据安全保护需求,配合部、省两级主管部门开展风险监测排查,及时防范行业数据安全风险隐患;做好数据安全风险评估和数据出境安全评估,不断提升数据安全合规能力。安全服务机构、行业组织、科研机构要主动参与风险信息上报和共享,按照“及时、客观、准确、真实、完整”的原则报送掌握的风险信息。
(四)加强正向激励引导,多措并举提升数据安全保护水平
坚持监督管理与正向引导相结合,有利于充分调动企业的自主性和积极性,更大程度激发企业提升自身数据安全管理水平的内生动力。行业监管部门在加强监督检查,通过执法、约谈等措施敦促企业责任落实的同时,可以综合运用行业自律、竞赛、优秀案例评选等多种方式加强示范引领,推进企业标准贯标达标工作,指引企业提升数据安全管理能力。数据处理者要充分发挥能动性,自动对标管理要求和最佳实践,自觉提升数据收集、存储、加工、传输、提供、公开、销毁等全环节安全保护水平。在业务系统上线、运营中,同步规划、同步建设、同步运行数据安全保障措施,进一步提升数据有效利用与安全保护平衡能力。
(作者:中国信通院院长 余晓晖)