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XBB毒株致病力如何？如何预防？张伯礼院士解读******

　　近期，奥密克戎新变种XBB毒株引发各方关注。中国疾控中心4日发布信息称，我国短期内XBB系列变异株引发大规模流行的可能性低。那么，这一新毒株的特点是什么？致病力如何？会否引起二次感染？是否主要攻击肠道？该如何预防？引发二次感染怎么办？针对社会关切的热点问题，新华社记者独家专访中国工程院院士张伯礼。

　　关注点一：新毒株特点是什么？

　　张伯礼：目前，国内有境外输入XBB.1.5毒株的报道，但仅在极少数入境隔离人员中检出，尚未在社会面上造成本土传播。

　　从国外研究数据看，相较于BQ.1毒株和先前的BA.5毒株，XBB.1.5毒株的传播速度更快。纽约的一项研究显示，从发现毒株到达到30%的毒株感染比例，BQ.1毒株用了26天，而XBB.1.5毒株仅用了17天。

　　XBB.1.5与同族的毒株不同，它有一个额外的关键突变F486P，使其具有更高的人ACE2受体结合亲和力，免疫逃逸能力更高。

　　新型冠状病毒属于RNA病毒，由于病毒的遗传物质为单链RNA，结构不稳定，变异频率较高，在今后还可能会变异。

　　关注点二：新毒株致病力如何？

　　张伯礼：根据现有的研究数据，XBB毒株的致病力与其他亚系相当。新加坡去年10月至11月的XBB疫情高峰，并没有带来明显的死亡人数高峰。根据新加坡政府2022年10月14日发布的信息，没有证据表明XBB比以前的变异株更具有致病力。甚至与BA.5毒株相比，XBB的住院风险降低了30%。

　　2022年10月27日，世界卫生组织发表声明，认为截至当前，没有数据支持XBB导致疾病的严重程度与BA.5存在显著差异。当前没有证据表明XBB毒株的致病力较其他毒株增强，也没有证据显示XBB毒株对胃肠道和心血管系统具有特殊的致病力。感染XBB亚型毒株的症状仍以呼吸道症状为主，主要包括发热、鼻塞、咽痛、头痛、疲劳等，与BA.5毒株的症状类似。

　　关注点三：新毒株会否引起二次感染？

　　张伯礼：二次感染新冠病毒的概率主要与人体免疫水平、病毒株变异，以及后期个人防护有关。目前XBB毒株和我国流行的BA.5有所差异，随着感染BA.5后一段时间，人体免疫水平下降，遇到免疫逃逸能力强的新毒株，再感染的风险会一定程度增加。

　　不过大家也不用过于担心，在新冠病毒感染后，人体免疫系统已在发挥作用。当前临床观察，感染后3到6个月内发生新冠病毒二次感染的概率还是比较低的。免疫功能正常的人群在短时间内再次感染风险比较小，而且感染后的症状通常比第一次轻微，但也有个别报告症状会加重。

　　关注点四：新毒株是否主要攻击肠道？

　　张伯礼：部分感染了新冠的患者确实会出现呕吐、腹泻等消化道症状。从国外的报道来看，XBB毒株也同样可能造成腹泻，但从目前收集到的资料来看，并没有出现更常见或更严重的迹象。XBB毒株还是以侵犯呼吸道为主，因而“XBB主要攻击肠道”的说法并不准确。

　　感染新冠后出现腹泻的原因有很多，可能是由于病毒感染肠道，引起了病毒性肠炎；也有可能是病毒产生的毒素诱发了胃肠功能紊乱；还有可能是药物引起的腹泻。新冠病毒感染造成的腹泻通常比较轻微，一般不需要药物治疗，短期内就能自行缓解。如果腹泻严重，则应补充丢失的液体和电解质，通常口服补液就可以达到治疗效果，而不是盲目服用止泻药、抗菌药。

　　关注点五：新毒株该如何预防？

　　张伯礼：对抗新冠病毒的“主力”是自身免疫力，因此，囤药不如囤“好身体”。调整好身体状态，注意休息，适量多饮水，多吃新鲜水果蔬菜，保证营养的摄入，保持良好的情绪，提高机体免疫力。

　　对于新冠康复者，疫情期间预防二次感染最好的办法，仍是落实好防护措施，包括戴口罩、注意手卫生、勤通风、保持社交距离等，特别是对老年人和儿童“阳转阴”患者，应当保暖、尽量少聚集、保证良好的卫生习惯、注意营养饮食，增强免疫力，降低再次感染风险。

　　感染新冠病毒后，康复者出现的一些持续性症状还需要积极干预，近三年来的诊疗经验表明，用中药、针灸、推拿以及传统功法等，能够促进患者愈后，改善乏力、气短等症状。采取积极的干预措施，促进治愈者的身心恢复到较好的状态也有助于预防二次感染。

　　关注点六：新毒株引发二次感染怎么办？

　　张伯礼：如果出现再次感染，一定要首先分清“复阳”与二次感染。“复阳”发生在转阴后2至3周内，患者一般无明显临床症状，主要是体内残留病毒片段在排出过程中被检测出的阳性，一般没有传染性；而二次感染一般发生在首次感染后数月至一年内，相当于一次新的感染，一般有临床症状出现，并且病毒核酸载量较高，具有传染性。

　　“复阳”患者无须再治疗，注意休息，合理膳食和营养即可。而二次感染的患者则需再次进行规范治疗，并严格做好个人防护，做好自我隔离，注意对家人、同事的保护，降低疫情传播的风险。

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）