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“新冠预测者”曹云龙：每年或现多个感染高峰 正研发新药以提高防治效率******

　　中新网北京12月28日电(韦香惠)不久前，《自然》杂志(Nature)公布了2022年度科学影响“十大人物”(Nature’s 10)，北京大学生物医学前沿创新中心(BIOPIC)副研究员、北京昌平实验室领衔科学家曹云龙入选。

　　这一榜单旨在选出十位在过去一年间为重大科学进展做出重要贡献的人物。曹云龙的入选理由是，作为新冠预测者(COVID-predictor)，追踪了新冠病毒的演化，并准确预测了新突变和新毒株的出现。

　　日前，中新网专访了曹云龙，就目前全球几种主要流行毒株的特点、奥密克戎致病性变化、以及感染防治策略等话题进行了探讨。

　　不同突变株每年可导致多个感染高峰

　　曹云龙介绍，国内现阶段主要流行的是BA.5.2和BF.7，二者都属于奥密克戎BA.5支系。他表示，我国大部分人群接种的是原始株疫苗，其诱导的体液免疫被奥密克戎突变株严重逃逸，加之多数人群接种疫苗已经一年以上，体内中和抗体水平下降，进一步削弱了预防感染的作用。

　　他提到，当感染BF.7之后，对BA.5和BF.7的中和抗体水平较高，短时间内不会再重复感染同一毒株。但是，与BA.5.2和BF.7相比，目前国际上主要流行的BQ.1.1、XBB等新毒株的免疫逃逸能力更强，即使是感染了BF.7，康复后产生的抗体对XBB等最新突变株的中和能力也较低。因此可以预见的是，国内BA.5.2和BF.7感染高峰过去后，不排除出现因BQ.1.1、XBB或者是其他免疫逃逸能力更强的毒株驱动的感染高峰。

　　以色列人群新冠重复感染率大型队列研究 受访者供图

　　在国际上其它地区，重复感染已司空见惯。曹云龙提供的数据表明，最新流行株如BQ.1.1和XBB的重复感染率已达到40%，并在持续攀升。他表示，今年绝大部分国家都经历了四波重大感染高峰，多为不同突变株所诱导，平均三个月一次。目前看来，国内也很难完全避免。

　　重点关注奥密克戎在高危人群中的致病性

　　曹云龙表示，现在看到的奥密克戎的致病性整体上下降，主要是因为疫苗接种的普及以及大量人群感染导致的免疫力增强。虽然疫苗和自然感染建立的免疫屏障不能有效防止感染，但可以减轻症状，所以看上去似乎是病毒的致病性下降了。但他强调，这并不能与病毒的天然毒性相提并论。

　　曹云龙提到，社会群体中还有很多无法接种疫苗或者接种后无法产生有效免疫应答的人群，例如免疫缺陷人群、高龄老人、以及肿瘤患者等，他们也是新冠感染后发生重症和死亡的高危人群，因此仍然需要监测奥密克戎在这些高危人群中的致病性。

　　他介绍，在美国、英国、日本等国家，奥密克戎已经造成极大的死亡和重症负担。例如，在英国，奥密克戎BA.1造成的总死亡人数与Delta相当，虽然从BA.1→BA.2→BA.5，死亡峰值呈现下降趋势，但累计的死亡总数并没有大幅度下降。而日本今冬疫情造成的重症人数和死亡人数已逼近历史记录且尚未出现下降趋势。

　　曹云龙表示，目前的疫苗对重症的预防效果都较好，提高老年人的疫苗接种率仍具有重要意义。对于不适合疫苗接种的人群，则需要探索其他应对策略。

　　日本过去两年每日新增新冠死亡人数变化 受访者供图

　　广谱中和抗体有望提高治疗和预防效率

　　曹云龙认为，如何让疫苗和抗体药物的研发周期跟上病毒进化的速度是后续需要解决的问题。

　　“一个抗体药物的临床开发往往需要半年到一年的时间，也就是它能够使得社会受益的前提是该抗体能够应对未来半年到一年后所流行病毒。”曹云龙表示，新冠病毒突变较快，且免疫逃逸特性强，如何挑选开发广谱抗体药物，使得药物研发跟得上病毒突变至关重要，也是目前研发能够高效预防感染的疫苗所面临的痛点。

　　曹云龙团队建立了新冠免疫逃逸突变位点预测模型。他表示，预测到未来新冠会发生的突变，可以提前挑选出不受这些突变影响的抗体药物进行临床研发。

　　目前，曹云龙团队已开发两个广谱中和抗体SA55和SA58。据介绍，这两个抗体是从接种新冠疫苗的非典康复者体内筛选的，其作用位点避开了人群免疫的优势免疫表位，使得其很难被逃逸。

　　“SA55在目前的人群免疫背景中几乎不存在类似抗体，也是目前唯一一个处于临床开发阶段并对目前所有已知的新冠流行毒株都有效的抗体。”曹云龙介绍，SA55和SA58正在开展临床试验，产品剂型包括注射剂和喷雾剂。其中，注射剂可用于治疗和长效预防中重症，尤其适用于老年人或免疫缺陷人群等不适合疫苗接种或免疫反应差的人群。

　　与注射相比，喷雾剂直接作用于上呼吸道，只需很低的剂量就可实现预防感染的作用。初步安慰剂随机对照试验数据显示，SA58喷雾剂用于暴露后预防对有症状感染的保护效率可高达80%以上。“SA55活性更高，预防效率预计更高，且所需剂量会更低、成本也会更低”。

　　曹云龙提到，SA55/SA58喷雾有望成为一款可供全民居家日常使用的新冠预防和治疗产品，目前正在准备进行更为严谨的双盲临床试验。

　　新冠鼻喷中和抗体使用示意图 受访者供图

　　“虽然不能保证SA55未来一定不会逃逸，但我和团队已经在开发其他候选抗体，如果SA55被新毒株逃逸，可以马上有新的抗体替补。”曹云龙表示，除了广谱抗体，他和团队后续还将研发广谱新冠疫苗，以解决现有疫苗面临的技术瓶颈。(完)

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）