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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

1.72万只私募基金 仅三成去年实现正收益******

　　记者 王 宁

　　1月11日，私募排排网发布的2022年年度私募基金业绩榜单显示，有业绩更新的1.72万只私募证券投资基金，去年全年平均收益率为-8.03%。其中，有5080只私募基金取得了正收益，占比为29.49%。从策略分类来看，债券型基金去年整体业绩领先，而股票多类策略基金表现偏弱。

　　多位业内人士向《证券日报》记者表示，2022年权益市场整体走弱，市场风险偏好下行，驱动部分资金流入债券市场，因此债券型基金全年业绩表现尚可。

　　私募排排网数据显示，1.72万只私募证券投资基金首尾业绩相差761.6%。在正收益产品中，有73只产品去年全年收益超100%，170只收益介于50%至100%之间，804只收益介于20%至50%之间，1129只收益介于10%至20%之间；而在负收益产品中，315只去年全年收益低于-50%，4850只收益介于-20%至-50%之间，5327只收益介于-10%至-20%之间。

　　从策略分类来看，1049只债券型产品去年全年平均收益为14.96%，正收益占比为70.46%，远高于其他策略整体收益。其次，1835只期货及衍生品策略产品去年全年平均收益为6.39%，正收益占比为60.31%。

　　此外，11524只股票多头策略基金产品整体收益表现偏弱，去年全年平均收益率仅为-13.47%。相比之下，虽然多资产策略和组合基金策略也未能实现正收益，但表现明显好于股票多头策略。数据显示，2039只多资产策略产品去年全年平均收益率为-3%，其中正收益占比为40.02%；777只组合型基金去年全年平均收益率为-5.55%，正收益占比为28.96%。

　　有分析人士表示，虽然股票多头策略在2022年全年表现不佳，但去年11月份以来，伴随利好政策陆续出台、市场预期改善，A股和港股逐步开启反弹势头，不少股票多头策略私募基金也逐渐收复失地，部分产品甚至已扭亏为盈。不仅如此，进入2023年，多家海内外头部机构也开始积极看多A股、港股，股票多头策略私募基金有望在今年一扫阴霾。

　　值得一提的是，从首尾业绩差来看，债券策略和多资产策略产品首尾业绩分化明显，具体来看：债券型基金首尾业绩差高达6倍以上，组合策略基金由于是分散投资，首尾业绩差在五大策略中最小。而在单产品业绩榜单的Top50中，有38只产品2022年业绩实现翻倍，10只产品实现2倍以上收益。

　　钜阵资本首席投资官龙舫告诉《证券日报》记者，2022年私募业绩整体表现欠佳，但同时也应看到，私募产品业绩表现两极分化严重，例如排名前十的私募产品收益均在100%以上，遥遥领先于其他类基金，但排名靠后的10只产品收益率均在-80%以下，亏损幅度也远超其他类基金。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）