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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)

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）