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。

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