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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

南大“三板斧”直指科研评价改革******

　　从率先引入SCI论文指标，到主动打破“SCI至上”——

　　南大“三板斧”直指科研评价改革

■新征程新作为

　　今年，南京大学天文与空间科学学院教师李川顺利晋升为教授。

　　作为“羲和号”卫星科学与应用系统的总设计师，从2015年起，李川便将主要精力投入卫星工程的论证和研发中，志在解决我国太阳物理研究严重依赖国外卫星数据的“卡脖子”问题。经过团队多年艰苦付出，2021年，“羲和号”发射成功，开启了我国空间探日的时代。正是由于在这项国家重大工程中的突出贡献，李川在今年的教授职称评审和答辩中获得了校内外评委一致认可，顺利晋升。

　　党的二十大报告提出，深化科技体制改革，深化科技评价改革。近年来，南大积极改革科研评价体系，坚持质量与贡献导向，取消了“数论文、数项目、数奖项”单一评价体系，重点评价学术贡献、社会贡献以及人才培养贡献，为科研创新注入源头活水。

　　优化考评体系，避免一把尺子量到底

　　20世纪80年代末，南大作出了一项至今还在影响我国高等教育界的决定：率先从国外引入SCI（科学引文索引）论文指标，作为当时教师职称评审、博士生学位授予的重要评价标准。

　　这项改革对于当时还较为封闭的国内高校来说，无疑是一颗“重磅炸弹”。“当时国内外学术水平差距较大，缺乏客观有效的科技评价体系，SCI论文指标凭借其透明、简单、客观等优势，迅速在国内得到广泛应用，对推动南大等国内高校科研成果走向国际舞台起到了积极作用。”南大科学技术处处长姜田表示。

　　20世纪90年代起，在国际学术期刊上发表的SCI论文数量等量化指标，成为中国考核评价学术成果的主要标准。然而，过度追求SCI论文数量的现象逐渐显现，科研工作出现了价值追求扭曲、学风浮夸浮躁和急功近利等问题。

　　打破“SCI至上”，避免一把尺子量到底，曾经的“吃螃蟹者”开启了改革的步伐，从2014年提出做问题导向的原创研究，到2018年提出构建“三位一体原创驱动式”科学研究新模式，一系列改革让南大科研评价的理念更加明晰：建立以科技创新质量、学术贡献为导向的评价体系，让科研人员在创新链条上走得更远。

　　如今，南大吹响了科研评价改革“先锋号”，正在实践以质量和贡献为要素，以论文、奖项、专利、专著、决策咨询报告、文献整理、学术译著、艺术创作等各类成果形式为支撑的综合评价体系。同时，全面考察人才在培养周期内的表现，包括师德师风、教育教学、科学研究、社会服务、专业发展等。

　　从事传感芯片相关研究的南大教师张丽敏就是“不唯论文和影响因子”评审机制的受益者。5年来，她专注于国家战略和民生需求引导的科研工作。尽管相关研究存在难度大、周期长、期刊影响因子低等问题，但这并未阻碍她晋升为教授。职称评审时，张丽敏重点介绍了研究工作的原创性和自主知识产权的完整性，展示了相关成果在非接触可穿戴设备、运动姿势识别等领域的应用与前景，获得评委认可，顺利晋升。

　　“对取得重大理论创新成果、前沿技术突破、解决重大工程技术难题、在经济社会事业发展中作出重大贡献的教师，申报高级职称时论文不作限制性要求，进一步倡导学术贡献、社会贡献。”中国科学院院士、南大校长吕建表示，创新服务是教师的第一贡献。学校紧紧围绕“双一流”建设总体目标，大力开发教师“第一资源”，突出质量贡献，着力下好科研评价改革“先手棋”。

　　为了进一步激发科研人员创新活力，2021年，南大完善科研创新激励办法，由过去简单的工分制变成主客观评价相结合的形式，不可量化的贡献有了体现方式。同时，纳入评价的成果形式更加多元，论文在量化评价环节中的权重明显降低。

　　落实分类评价，打通各类人才晋升通道

　　南大艺术学院教师陆庆龙擅长油画和水彩画，他的50多幅作品被中国美术馆、中国国家博物馆、江苏美术馆等机构收藏。

　　“作为美术专业，实践性与创作能力一直是这个专业应该具备的重要特质，但在综合类大学的职称评审体系中往往不受重视。”让陆庆龙欣慰的是，南大充分考虑到实践类专业特点，在职称评审中予以突破。

　　在评审述职中，陆庆龙没有简单地选择期刊学术文章进行介绍，而是重点展示了自己近年来的美术创作。他在业界高度认可的“全国美术作品展览”上分别获得了“中国美术奖”金、银、铜奖，这些优秀创作成果得到了专家评委一致认可，使他顺利晋升教授。

　　在南大，越来越多像陆庆龙这样的特殊人才被“破格”聘用。作为全国较早开展分类评价的高校之一，南大在人文、社科、数理等学科分类基础上，进一步打破同质化评价标准，围绕学科特殊性，有针对性地分类设置审查形式及要求，并深化推行代表作制度，建立更专业的“小同行”专家组进行评审，确保评审客观、公正和专业。

　　例如，在校内学科学术方向中较为小众冷僻或专业特色明显的语言、书画艺术等被列入“冷门绝学”评审组，增加“作品参加国家顶级展览”“被著名博物馆收藏”等定性指标描述；面向航空航天等国家需求的科研人员设立专用先进技术学科组，评价重点放在是否在专用先进技术领域获得较大学术影响或取得经济、社会效益。

　　南大电子科学与工程学院副教授陈乐长期从事航空航天领域相关工作，多次主持并参与航天部门重要科研项目，但由于科研项目的特殊性，成果难以成文。在过去的评价导向下，特殊科研项目一线研究人员在职称评审中往往竞争力不足，人才的“引、留、用”困境难以解决。

　　针对此类人才评价特殊性，南大积极“做减法”。教师的职称评审不再唯论文数量，转而关注人才的代表性成果，兼顾科研任务类型和国家与社会认可度。根据科研项目等级，构建合理、公平、透明的人事考核制度，同时配套相应的目标激励和政策激励制度等。

　　“分类评价体系让青年科研人员最大化享受政策红利，有更多的获得感和成就感，激励我们聚焦主责主业，能够轻装远行。”陈乐说。

　　据统计，在2019到2021年度专用先进技术学科组职称评审中，最终评定教授5人、副教授2人；在特殊岗位学科组评审中，2人获评教授。

　　“学校积极在不同学科、不同层次、不同阶段人才特点的精细化分类评价机制上积极探索。”南大人力资源处副处长孙涛表示，希望通过健全分类评价体系，破除思想桎梏，让更多青年科技人才心无旁骛地面向国家重大需求，潜心前沿基础研究，推动学校师资队伍建设高质量发展。

　　坚持发展性评价，尊重人才成长规律

　　“在我工作初期长时间没有高水平论文产出的情况下，学校充分肯定了实验室建设的进展。”今年，南大现代工程与应用科学学院教授聂越峰入选国家重大人才工程，成为学校A层次领军人才。回顾这些年科研历程，聂越峰认为，学校提供的良好科研条件和宽松学术环境，让他坚定信心瞄准颇具挑战的前沿基础问题展开研究。

　　自2015年来到南大后，聂越峰一直致力于建设具有国际领先水平的氧化物分子束外延与原位角分辨光电子能谱实验平台，到2018年首聘期考核时，他只发表了一篇论文。但学校对其工作状态和阶段性成果进行了综合评价，继续给予支持。2019年，他带领团队制备出世界上最薄的钙钛矿氧化物新型二维材料，并取得系列进展，相关成果两度发表于《自然》杂志。

　　聂越峰的经历并非个例。近年来，南大尊重人才成长规律，坚持将发展性评价思想贯穿于考核评价工作全过程，使人才评价激励机制从“指挥棒”升级为“推进器”、从“检测站”转型为“加油站”。学校邀请同行专家共同组成专家组，注重聘期进展，对于早期在搭建实验平台投入较多精力、建设进展较好、论文成果显示度不高的人才给予充分肯定。

　　对于处在不同发展阶段的人才，南大倡导不同的学术成果显示内容，重点评估发展潜力，对青年学者，注重学术活跃性的评价，鼓励他们立足科学前沿攀登科学高峰，逐步形成自身学术特色；对中青年学者，注重个人学术研究系统性的评价，鼓励他们建立和扩大自身学术影响力，着力组织科研团队主持承担国家级重大课题；对于学科带头人，注重评价其学术研究高度，鼓励他们提携培养青年人。

　　“对不同学科领域、不同发展层次的教师而言，科研产出的周期和方式均有所差异，坚持考核与跟踪相结合、评价与发展相一致是南大发展性评价的核心理念。”孙涛介绍，动态性与科学性相结合的评价方式，给“一顶帽子戴到底”的痼疾下了一剂猛药，避免了仰赖头衔、逆向“发展”现象的滋生，而在评价过程中贯彻“引育并举”原则，有力提升了师资队伍整体实力，增强了人才队伍的竞争力与活力。

　　科技立则民族立，科技强则国家强。当前，南大正广泛开展“全面贯彻二十大精神，加快建设‘第一个南大’”大讨论，充分借鉴师生真知灼见，为建设世界一流大学解放思想、集思广益、凝聚力量。中国科学院院士、南大党委书记谭铁牛表示，学校将全面落实习近平总书记建设“第一个南大”的重要指示和重要回信精神，着力发挥教育、科技、人才的基础性、战略性支撑作用，建设一流教学科研队伍，提供战略人才支撑，不断培养战略科学家，打造一流科技领军人才和创新团队，造就一流青年科技人才队伍，为实现中华民族伟大复兴作出新的更大贡献。（本报记者 焦以璇 通讯员 于玥晗）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）