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2022西湖论剑|谭建荣院士:为数据安全筑起更多防火墙、安全墙******

  前沿技术在数据安全可控方面发挥着哪些作用?在2022西湖论剑·网络安全大会期间,中国工程院院士谭建荣就新兴数字产业、工业互联网、智能制造、区块链技术等热点话题接受了媒体记者提问,阐述了他对未来网络安全的思考。

  记者:“十四五”规划指出要培育壮大网络安全等新兴数字产业,在新业态背景下,我们应该如何把握这个机遇,加速推动网络安全产业成长壮大和持续发展?

  谭建荣:网络安全产业随着网络安全技术的发展而发展,网络技术开放了,网络技术推广应用了,网络安全产业就随之形成,并且壮大。网络技术的先进性是关键,只有具备先进的网络安全技术,网络安全产业才可能具有自主知识产权,才可能做到自主创新、自主可控。有了先进的网络安全产业,我们就形成了网络安全队伍,有了高水平人才,我们才能做大网络安全产业,做到可靠性、可用性、可信性、可控性,才能把网络安全技术应用好、推广好,才能做大做强网络安全产业。

  记者:近年来数据泄露等网络安全事件不时发生,您认为各相关方应该怎样携手应对,才能确保网络安全、信息安全和数据安全?

  谭建荣:网络安全本身就是“矛”和“盾”的关系。网络安全既有攻又有防,没有一劳永逸的网络安全。网络安全只有起点没有终点,我们要不断的追求网络安全技术的先进性,才能够有效进行网络安全的“攻和防”。网络安全既要攻得下,又要防得牢,所以这是一对矛盾,就是这对矛盾促进了网络安全技术不断提升、不断发展。只有掌握最先进的技术,才能防得牢。我们首先要有正确的网络安全观,在这个正确的网络安全观指导下,不断提升我们的技术,使我们的防护能力不断增强。

  记者:您之前提到在工业互联网中数据是至关重要的元素,请您谈一谈数据对于工业互联网发展的重要性体现在哪些方面?

  谭建荣:我们通过网络产生了工业互联网,把互联网技术用到工业领域,而在工业领域中很大一方面是制造业。在制造过程当中,从产品设计、加工、装配、销售、使用、维护全生命周期来看,每一个环节都产生了大量数据,我们既是大量数据的产生者,又是大量数据的利用者。工业数据,技术数据、管理数据、服务数据、商业数据,对每个企业来说都至关重要,企业的核心竞争力体现在产品上、标准上、自主知识产权上,而最核心、最底层的就体现在工业数据上。企业是行业的领头羊,也是行业的大数据中心,必须要掌握行业数据、发展趋势、商业模式的数据等。

  工业互联网最核心问题是产生了大量工业数据,而工业产品加工生产的过程,既是数据利用的过程,也是利用数据产生的源头,在这方面同时要利用好、维护好、保护好这些数据。工业数据、数据安全、工业互联是一个三角形关系,每一个环节都必不可少。

  记者:在智能制造转型升级过程中,需要不断推动智能化大数据创新。如何保障数据安全,推进智能制造又好又快发展?

  谭建荣:智能制造过程,就是把人工智能技术跟产品实际制造技术融合起来,用人工智能技术解决产品设计、加工、装配、使用、维护等过程当中出现的技术问题,用人工智能提升产品创新能力,改善产品质量。在这个过程中,每一个环节都产生了大量数据,而人工智能一个重要方法就是深度学习,通过人工神经网络训练,用数据训练。人工智能、智能制造归根到底是数据挖掘、数据利用、数据演练的过程,在这个过程当中数据安全是非常重要的,这些数据在哪些行业中,在多大范围使用,给多少人使用,这些都涉及到数据安全。

  第二个方面,在贸易过程当中,客户服务产生了大量商业数据、技术数据,也包括管理上的数据,这三部分数据安全使用的范围、使用的权限、使用的密码都有一整套管理方法。我们要把智能制造推向深入,必须要通过数据挖掘、数据训练,而在这个过程当中我们要把数据安全做的更好,筑起更多的防火墙、安全墙,这样企业才可以放心地用数据,客户也可以放心地用这些数据。

  记者:区块链技术在数据安全保障中发挥了哪些具体作用?

  谭建荣:区块链是基于零信任,把数据公开、透明、去中心化,然后再加密和进行权限管理。区块链技术在数据安全保护方面非常重要,区块链技术应用的最成功、最必要的是金融管理行业、投资融资行业,区块链是公开、透明、去中心化、权限分散等一整套管理制度。我个人理解,区块链技术是互相制约的一个机制,互相制约、互相约束,才能够做到数据安全。(姚坤森)

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人工智能,如何妙笔“生”画******

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  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

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