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来源：乐乐彩平台2024-03-30 17:48

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最“狡猾”的毒株？XBB.1.5毒株或将横扫美国******

　　中新网1月4日电近来，奥密克戎变异毒株的亚型XBB.1.5在美国等国家和地区的传播引发外界关注和担忧。该毒株是否会引发新一轮疫情浪潮，导致更严重疾病？疫苗对其还有用吗？人们应该如何进行防护？

资料图：美国纽约曼哈顿14街一处新冠病毒检测站为居民做检测。中新社记者廖攀摄

　　XBB.1.5毒株将“横扫”美国？

　　XBB为新冠病毒奥密克戎BA.2衍生的2个变异株BJ.1和BM.1.1.1的重组毒株。XBB.1.5是XBB衍生的子分支。

　　英国《独立报》援引全球流感共享数据库(GISAID)的统计数据显示，已有至少74个国家和地区发现XBB.1.5，包括美国、英国、印度、巴基斯坦等。其中，美国有43个州检测到该毒株。

　　美国有线电视新闻网(CNN)称，2022年秋天，XBB曾在新加坡掀起了一波疫情浪潮。而今，XBB.1.5可能正在美国推动新一波的疫情浪潮。

　　美国疾病控制和预防中心(CDC)预计，与其它毒株相比，XBB.1.5每周的新冠病毒感染占比大幅增加，其中2022年12月的新感染病例占比从约4%升至41%。CDC还预计，在该国东北部，XBB.1.5导致了约75%的新病例。

　　华盛顿大学医学院病毒学实验室的新冠病毒测序主任罗伊乔杜里(Pavitra Roychoudhury)说：“几个月来，我们还没有看见过以这种速度传播的变体。”

　　西雅图福瑞德·哈金森癌症研究中心的计算生物学教授贝德福德(Trevor Bedford)也表示，“预计它会在未来几周推动传播增长。”

　　他指出，这种增长可能不会反映在病例数上，因为越来越多的人选择在家中进行检测。“因此，我希望将弱势年龄组(如老年人)的住院情况视为更合适的(疫情)浪潮指标。”

资料图：图为伦敦一美食街上，民众户外就餐。中新社发张梦琪摄

　　两大特性或助推XBB.1.5传播

　　美国有线电视新闻网(CNN)指出，XBB.1.5之所以可能会推动新的疫情传播，与其两大特性有关。

　　一是其极为“狡猾”的免疫逃逸能力。

　　哥伦比亚大学微生物学和免疫学教授何大一最近在实验室进行了病毒测试，这些病毒被设计成具有XBB和XBB.1以及BQ.1和BQ 1.1的尖峰，以对抗不同类型的受试者血液中的抗体，包括感染病毒的群体，接种了原始株和二价疫苗的群体，以及既感染病毒又接种疫苗的群体。其团队还测试了23种针对这些新亚系的单克隆抗体疗法。

　　研究发现，XBB.1是其中“最狡猾的”。它被感染者和接种疫苗者血液中的抗体中和的可能性比BA.2低63倍，比BA.4和BA.5低49倍。此外，就免疫逃逸性而言，这些变体已“远离”人类制造的用于对抗它们的抗体。

　　何大一称，其免疫逃逸水平“令人担忧”，并表示这可能会进一步损害新冠疫苗的功效。XBB.1.5 在抗体逃逸方面与 XBB.1 相同，这意味着它有可能逃脱疫苗接种和过去感染所带来的保护。它还能抵抗所有当前的抗体治疗。

　　除高度免疫逃逸能力外，XBB.1.5另一可能有助于传播的“技能”在于——该毒株在486位点有一个关键突变，这使得它可以更紧密地与 ACE2 结合。ACE2相当于病毒用来进入人体细胞的“大门”。

　　弗雷德哈钦森癌症中心的计算病毒学家杰西布鲁姆(Jesse Bloom)表示，“这种突变显然让XBB.1.5更好地传播。”

　　不过，专家们也表示，现在很难知道XBB.1.5的增长在多大程度上可归因于病毒的特性或者传播时机。比如，假期期间，人们很可能会进行社交和旅行，而这给任何感染——无论是流感、新冠病毒还是呼吸道合胞病毒——带去更大的蔓延空间。

资料图：旅客抵达美国加州旧金山国际机场的国际航班到达区域。中新社记者刘关关摄

　　XBB.1.5会导致更严重疾病吗？

　　值得注意的是，多数专家预计，XBB.1.5有可能导致更多感染，但他们并不认为这些感染一定会更严重。

　　负责明尼苏达大学传染病研究和政策中心的奥斯特霍尔姆(Michael Osterholm)指出，更新版加强针应该能够提供一些保护，甚至可以抵抗XBB.1.5这种具有高度免疫逃避能力的毒株。

　　“他们仍然能提供一定程度的免疫力，可能无法阻止你被感染，但可能对你是否患重病和死亡产生重大影响。”他说，“我们掌握的最新数据显示，对于那些接种了二价疫苗的人来说，他们的死亡风险比那些没有接种的人低三倍。”

　　CNN指出，快速检测、佩戴口罩、做好室内空气的通风和过滤等等也将继续发挥作用，因此，即使病毒继续进化，人们仍然有很好的方法来保护自己免受感染。

　　“它似乎没有引起任何更严重的疾病，所以我认为今天流行的情况与一年前截然不同。”奥斯特霍尔姆说。

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者金凤）

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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