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中新社70年丨郭建：那些年，我们也追星******
▲图为郭建(右)采访数学大师苏步青。中新社发 郭建供图 摄
1978年3月，史称科学的春天。
3月18日至31日，中共中央、国务院在京召开规模空前的全国科学大会，五千多名代表共商科学现代化大计，意义非凡，影响深远。
出席盛会的代表中有：火箭之父、两弹元勋，湍流理论的奠基人，发现反西格玛负超子的物理学家，在解析数论、应用数学方面卓有建树的数学家，为发现大庆油田作出理论贡献的地质学家，突破“生命禁区”的医学家，重大工程的设计师、工程师，科学管理者、科普工作者……
总之，四方八面的科技代表来了，真是“群贤毕至，星光灿烂”！
“旁听”电台采访
我在大会花名册中挑选出十几位采访对象。排在第一位的是离摘取“皇冠明珠”只差一步之遥的陈景润。
年初《人民文学》发表作家徐迟的报告文学《哥德巴赫猜想》，各地报刊竞相转载，躲进小屋在煤油灯下苦战“猜想”的陈景润，一时间成为家喻户晓的新闻人物。
我计划对他做一次中新社专访，尽管此前已有过不少报道，而且徐迟的大作已将文章做到极致。
大会开幕前的一天晚上，我在代表住地友谊宾馆主楼前转悠，见一戴眼镜、个子不高的中年人正与人交谈甚欢。
我没有见过陈，但与挂历照片两相对照，立即明白眼前正是苦苦寻觅之人。
我询问后得知，他正要接受电台记者采访。电台记者姓林，名华，与陈是福建老乡。
我怕错失良机，又怕影响他人工作，便对林华(后来也调入中新社，成为我的同事)说：“不耽误你们的工作，我就‘旁听’一下，如何？”林君爽快答应了。
陈景润引领我们走进1259号房间，倒茶，让座，忙个不停。
近距离观察，他身穿深蓝色棉袄棉裤，足蹬帆布鞋，棉衣敞开半截露出对襟毛衣，上面的一粒扣子未扣好。我心想，这兴许就是数学家的做派：潜心学问，不修边幅。
又注意到桌上堆着报纸、英文杂志，还有一A4纸，上面写着密密麻麻的运算公式。见我们在“天书”前一脸茫然状，他解释道：“一直在算，还没算完呢。”
不放过每句话、每个细节
“沈元老师什么时候到？”林问。
“老师来过电话，一会儿就来了。”陈答。
原来林君得知师生同赴盛会的新闻线索，准备做一期现场录音报道。
好题材！我忙问陈多久未见老师，是否有书信来往。他从抽屉找出恩师的来信，我如获至宝，立即摘抄下来。
不一会儿，沈元风尘仆仆从香山住地赶来。陈景润赶紧迎上前，握手道谢：“谢谢您，沈老师，您老远来看我，太谢谢您了！”
久别重逢，他们似有说不完的话……
林君忙录音，我拼命记，不放过每句话、每个细节……
暮色渐浓，陈景润披上大衣送老师至楼下，还边走边谈。我用傻瓜相机连连抓拍了好几张。
▲陈景润和恩师沈元匆匆回到房间，铺开稿纸挥笔疾书：
“自然科学的皇后是数学。数学的皇冠是数论。哥德巴赫猜想，则是皇冠上的明珠。”这是20多年前在福州英华书院执教的沈元讲过的、深深铭刻在陈景润记忆中的一席话。
陈景润毕业后，常常记着青年时代的老师，沈元则把学生十多年来发表的一篇篇论文一直保存到现在。《哥德巴赫猜想》在报纸上发表的那天，担任中国航空学会理事长、北京航空学院副院长的沈元，给学生写信说：“你的卓越成就，是你在党的培养教育下和老科学家的支持下，不畏艰苦、勇攀高峰，辛勤劳动的结果。至于文章中提到的我的作用，我感到是对我过奖了。当然我也为有你这样的学友而自豪。”
“沈老师，您记得吧？我念高二和高三(上)时，您教我们的数学、物理、英文，教的特别好，同学们都很爱听。”
“我这次来的目的之一，希望你不要经常提我。”
“没有党的培养，就没有我的进步。但老师的帮助也不能否认，你是我的引路人嘛。”
……
“你们中新社好快啊”
大会开幕后的第二天晚上，我怀揣刊登《沈元陈景润师徒喜相逢》的香港《大公报》复印件，轻叩陈景润的房门，被告知搬走了。
搬到哪里去了？新房主守口如瓶。
原来这些天找陈的记者、代表乃至宾馆服务员，一拨又一拨，实在不堪其扰。会务组只好换房让他“躲”一阵子。
但我还是打探到了他的新住处，递上复印件。
陈景润仔细看了一遍说：“郭建同志，谢谢你了，你们中新社好快啊……”
我怀着忐忑的心情请他题词留个纪念。
“行，不过我的字写得不太好。”他说。
说罢，他从案头找来一张便笺，一笔一划、工工整整写下题词。
“就像林黛玉见到贾宝玉”
科学的春天来了，“陈景润们”成为全民尊敬、青少年仰慕的偶像、明星。
追星者遍及全国各地、各行各业。向陈景润表示祝贺的、请教的、求助(包括求爱)的信函雪片般飞来，装满好些个麻袋。
林华和我是他的“铁杆粉丝”，经常保持联系。我们还邀他来中新社做过客。
新华社老社长穆青在一次动员会上要求部下：“发扬一股拼命精神。无非少睡几个钟头觉，掉几斤肉。”
得知报道组住地还没完全落实，有的房间连写字桌也没有，穆青想出一个应对之策：“实在不行，就学陈景润，把褥子一掀当桌子。”
追星最狂热的莫过于老作家徐迟。
记得也是1978年的春天，他在新华社礼堂向上千人作报告，毫不掩饰他对陈景润的“爱慕之情”：“我跟陈景润见面的时候，就像林黛玉见到贾宝玉一样，很快就很喜欢这个人。现在呢，可以说，我爱上了这个人。”
作者：郭建(中国新闻社原总编辑)
原文刊登于中新社《离退月报》2018年12月第203期
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] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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