发育儿补贴,鼓励生育就该着眼于“减负”******
■ 社论
发育儿补贴,就是让政府更多地参与到生育养育成本分摊体系中,减轻育儿经济压力。
近日,深圳市卫生健康委就《深圳市育儿补贴管理办法》公开征求意见,办法初步拟定了深圳市育儿补贴标准,明确按照递进式差异化原则发放育儿补贴,其中生一孩、二孩、三孩三年累计补贴分别为7500、11000、19000元,引发舆论广泛关注。无独有偶,济南日前也印发《济南市优化生育政策促进人口长期均衡发展实施方案》,明确济南市户籍按照生育政策于2023年1月1日以后出生的二孩、三孩家庭,每孩每月发放600元育儿补贴,直至孩子3周岁。
应看到,自四川攀枝花市2021年7月在全国率先推出育儿补贴以来,包括云南、河北衡水等多地,都出台了育儿补贴政策。这次深圳、济南等地对育儿补贴做出政策安排,挟大城市的身位推出实打实的激励补贴,意味着“发钱鼓励生育”的政策暖风,正更多地从中小城市吹到包括一线城市在内的大城市。
这显然来得很有必要:现实中,大城市虽然能吸纳更多的年轻人,但生育率往往更低,年轻人“不想生、不愿生、不敢生”现象往往也更严重。这跟大城市里生活压力更大、工作节奏更快及精养模式对应的养育成本更高,有直接关系。
生育问题也是个经济问题。在经济学视域下,生育的实质就是“人口的再生产”,其正外部性很明显,但高成本也会成为影响生育意愿的重要因素。在大城市,生育养育的综合成本通常更高。要提升那些适育年龄人口的生育积极性,还得从为他们切实“减负”着手——这里面的“负”,首先就包括经济负担。
在此背景下,深圳、济南等大城市推出育儿补贴,无疑是直击适育年龄人口的真切痛点。拿深圳为例,其超大城市属性本就赋予了其育儿补贴举措以标志性意义,而相对较高的补贴标准和生育补贴对象扩展到一孩的补贴范围,也不乏范本价值。
鉴于深圳几乎是“全国最年轻的城市”,根据第七次全国人口普查数据测算,深圳5.36%的老年人口比例尚未达到老龄化社会10%的标准线,以育儿补贴鼓励生育更像是政策靠前发力。也因如此,此举更容易起到示范作用,毕竟,很多地方比深圳更需要有效释放生育潜能、减缓人口老龄化进程、延长人口红利窗口期。
一直以来,社会对发育儿补贴有些争论。有人会拿“低生育率趋势不可逆”去否定育儿补贴的存在价值。其实,应该看到,很多家庭对于生育二孩三孩的犹豫观望,都有生活压力因素考量其中,这在大城市尤其明显。发放育儿补贴,就算无法覆盖全部的生育养育成本,也能缓解许多家庭尤其大城市家庭的压力。而个中传递的“鼓励生育”导向,也会在营造向好预期中带来积极反馈。
值得注意的是,发放育儿补贴是构建生育友好型环境系统工程中的一步,而非全部。自2021年5月31日中央提出实施全面三孩政策以来,全国多地推出了延长产假生育假、给予家庭买房补贴之类的办法鼓励生育。去年8月,国家卫健委等十七部门更是出台了二十条措施,将婚嫁、生育、养育、教育一体考虑,从产假、医疗、教育、住房、财政、税收、保险等方面多向发力,旨在加快建立积极生育支持政策体系。而给予育儿补贴,正与国家层面将“3岁以下婴幼儿照护费用”纳入减税之列的动作同向而行。
说到底,生育是一个家庭的选择问题,也是一个社会的民生问题。发育儿补贴,就是让政府更多地参与到生育养育成本分摊体系中,以减轻育儿经济压力的方式提升人们的生育意愿。
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)