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“阳”过了，离回归正常生活还有多远？******

　　◎本报记者 张佳星

　　“新冠病毒感染者的核酸由阳性转为阴性就表明他没有传染性了。”12月15日，针对科技日报记者关于“阳转阴是否还具有传染性”的问题，华中科技大学同济医院感染科副主任郭威回应，没有条件做核酸的话，自测抗原转阴也可以，但后者的准确度稍差一些。

　　近期，不少新冠病毒感染者经过居家治疗后逐渐康复。那么，“阳”过之后，距离回归正常生活还有多远？也有人转阴之后又短时期内复阳是为什么呢？

　　熬过6—7天，大部分能转阴

　　“不少人感染新冠病毒以后3—5天就能恢复个差不多，但我们还是建议从有症状开始6—7天后进行核酸或抗原的两次检测。”郭威说，每个人的状况不同，体内的病毒载量也不同，从临床经验看大部分人出现症状6—7天后基本能转阴。

　　根据临床上的观察，目前大多数人感染后的症状持续3—5天，之后大部分症状都会消失，比如发热、肌肉酸痛、咽痛等症状都会消失。

　　“但从我们专业的角度看，症状消失与否不能作为有没有传染性的判断标准。”郭威解释，每个人的机体免疫力不同，对新冠病毒的抵御能力不同，症状、病程等都因人而异，无法作为判断标准，而核酸检测能够最直观地显示感染者体内的病毒排放量，便于准确判断。

　　“一旦连续2天核酸(或抗原)检测均是阴性，就可以解除隔离恢复到正常的生活中了。”郭威说。

　　“阳”过之后，还会复阳吗？

　　“阳过之后仍然有可能复阳。”郭威对科技日报记者表示，临床上发现一些人反复排毒，也就是说排毒是间歇性的，核酸检测结果会认为是转阴之后复阳；还有一些情况是由于病人有基础的肺病或者是病毒载量比较大，治疗后转阴，结束治疗后又复阳。

　　复阳的情况会存在，但比较少见。“也有可能是新冠病毒没有活性的核酸片段在体内没有清除干净而被检测到。”郭威说，临床上一般认为，复阳的患者一般问题不大，不会转成危重症，而且一般也不具备传染性。

　　郭威仍旧提醒，阳性患者转阴之后要加强健康管理，要有一个健康的起居，还要对自己的健康密切观察。

　　“我们也发现有的家庭里出现了反复感染的情况，比如一个家庭成员传染给另一个成员，前面的成员刚好不久，又反过来被自己的传染者传染了。”郭威说，为了避免病情的反复，有感染者的家庭，衣服、床单、毛巾、餐具等日常用品要单独使用，相互之间做到尽可能地隔离。

　　“阳”过之后，还用做防护吗？

　　有不少人认为，感染之后又康复，身体内有了抗体，就可以不做防护，真正回归疫情前的生活，真的是这样吗？

　　“一般情况下，感染之后的中和抗体可以保护感染者3—6个月。”郭威说，这种保护针对的是同一种亚型的新冠病毒。例如感染奥密克戎BF.7之后，再遇到BF.7就有很好的保护效果，但如果之前感染的是德尔塔，遇到奥密克戎可能中和抗体就没有保护力。总而言之，病毒的差别越大，中和抗体的交叉保护越有限。

　　警惕双重感染也很重要。郭威说：“有的人以为自己感染之后再不会感染了，就不注意防范、也不戴口罩了，最后感染上流感病毒也是完全有可能的。”

　　郭威提醒，秋冬季节还是要坚持佩戴口罩，当前新冠病毒的流行对于其他病毒的流行趋势可能存在交叉影响，因此，通过勤洗手、戴口罩、安全距离等方式避免其他病毒的感染仍然十分重要。

　　针对老年康复者，郭威表示，由于有基础性疾病，老年人康复之后还是规律生活，坚持之前的基础病用药和治疗，如果肺部不适或者有慢阻肺的老人，可以做一些肺部保健操，有助于肺部功能的恢复。

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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）