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高校科技伦理教育的三重原则******

　　【专家视角】 

　　作者：谢惠媛、常舒铭（分别系北京航空航天大学马克思主义学院教授，北京航空航天大学马克思主义学院硕士研究生）

　　随着科技的快速发展，科技伦理治理问题日益成为社会各界的关注重点。加强科技伦理治理，需要发挥教育的基础性和关键性作用。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加强科技伦理治理的意见》（以下简称《意见》）明确指出，要重视科技伦理教育，“将科技伦理教育作为相关专业学科本专科生、研究生教育的重要内容，鼓励高等学校开设科技伦理教育相关课程，教育青年学生树立正确的科技伦理意识，遵守科技伦理要求”。作为培育科技创新领军人才的重要摇篮，高校应加快推进科技伦理教育，把科技伦理纳入教学，培养德才兼备、可堪大用、能担重任的栋梁之才。

　　高校科技伦理教育要取得成效，不仅要遵循科技伦理治理的总体要求，而且要尊重教学规律，聚焦教育对象特点。具体而言，应遵循制度与意识并重、目标与责任并重、规制与引领并重等三项原则。

　　制度与意识并重

　　制度具有规范性和导向性，是开展有效治理的重要保障。然而，单凭制度本身不足以激发遵守规范的自觉，不足以从源头上遏制违法违规行为的发生。事实上，一项制度的贯彻落实从根本上需要深层的伦理意识和道德观念作支撑。就行为性质而言，行为之所以被称作是道德的，主要是因为行为者具有道德认知和伦理自觉，自愿恪守道德规范，而不仅仅是因为行为表现得合乎道德。诚如冯友兰所指出的那样，道德行为是“对于道德价值有觉解，为道德而行的行为”。就制度现状而言，目前我国科技伦理规范和标准有待完善、治理体系尚未成形，与科技发展相伴随的新问题往往倒逼制度作出回应，催生新的规则。在转型升级阶段，伦理意识尤为必要且重要。可以说，不管是制度出台前，还是制度执行过程中，科技伦理意识都是最后一道，也是最根本的一道防线。培养伦理意识与加强制度规范，共同构成科技伦理治理不可忽视的着力点。

　　围绕科技伦理治理的着力点，高校科技伦理教育应双管齐下，激励学生把外在的规范转化为内在的需要。有调查表明，一些理工科学生对科技伦理抱有偏见，不重视学习规章制度，或者理解不全面、不透彻，处于“熟知而非真知”的状态。鉴于此，教师应一方面向学生系统讲解我国相关道德准则和法律法规，介绍国际社会伦理建议书或伦理指南，帮助他们明确科技活动有制可依、有规可守，另一方面给他们讲解道德的本质和功用等基本原理，并借助情景模拟或场景再现等方式，引导他们思考该情境中存在的伦理问题，使其强化伦理信念，做到知其然、知其所以然、知其所以必然，从而在价值理念上捍卫科技伦理的权威性。此外，高校还可通过辩论赛、知识竞赛、社会调研和网络宣传等多种形式，营造教育氛围，多渠道帮助学生把制度规范内化于心，自觉以制度为准绳，在科技活动中始终保持伦理敏感度，发现与抵制违反科技伦理要求的行为，在个体层面真正做到伦理先行。

　　目标与责任并重

　　科学研究与技术应用是有目的性的行为活动。这些目标不仅指向物的推进，关乎某一特定科技领域的突破，同时也应指向人的发展，体现“术”与“道”的有机统一。就《意见》而言，科技伦理治理的总体目标、科技伦理原则等，都不同程度地体现了对人之发展的高度重视。明乎此，才能理解“科技无禁区”的谬误，避免陷入技术“价值中立论”陷阱。与正确理解目标同样重要的是培育责任感。责任与目标紧密相连，在强烈的社会责任感驱动下，科技活动更有可能减少“脱靶”概率、降低伦理风险，更好地服务于人的发展。目标与责任相辅相成，充分体现科技伦理的落脚点。

　　着眼于科技伦理的落脚点，高校科技伦理教育应帮助学生全面深入地把握科技活动的目标，培养与提升社会责任感。当前，一部分大学生单纯关注技术的推进，却忽视技术的根本指向，忽略人的发展问题。他们认为应严格区分研究与应用，主张前者在价值上是中立的，不应为其设置禁区，也无须承担社会责任。但通观生命科学、合成生物学和人工智能等高新技术领域，不难发现，科学研究与技术研发应用之间的边界逐渐变得模糊。加之，科技领域本身专业性强、技术壁垒高，事前风险研判难度大。著名的“科林格里奇困境”提醒我们，当代科学技术的可控性正变得越来越小，技术对人的影响很难在短期内清晰把握，只有通过人与技术的交互关系才能逐步呈现出来，但此时技术已对社会产生广泛且深远的影响。对此，高校科技伦理教育应引导学生关注人的发展问题，从工具理性和价值理性等多个角度思考行为责任，负责任地开展创新性研究。

　　规制与引领并重

　　科技向善具体表现为，科技活动遵守道德准则，要满足人民对美好生活的需要。从这个意义上讲，科技伦理的作用首先表现为，给科技活动提供必要规范，避免其侵害人的生命安全、身心健康和人格尊严，防止其危害社会安全、公共安全、生物安全和生态安全。除此以外，科技伦理还应发挥价值引领作用，引导科技朝着增进人类福祉的方向发展，使科技更好地造福人类。换言之，科技伦理不仅要扮演好“守门人”角色，为制度制定、伦理审查和监管等提供价值支撑，而且还应为研究指引新方向、提供新空间。

　　从科技伦理的作用功能出发，高校科技伦理教育应帮助学生掌握与守好科技活动的底线和红线，同时帮助他们合理把握人与技术的共在关系，多维理解生活图景，使其在深化认识过程中激发主动性和创造力，以科技呈现生活的丰富样态，避免技术应用挤压生活空间而导致生活扁平化。这是实现科技创新与科技伦理良性互动的应有之义，也是助推人民群众过上有尊严的美好生活的必然要求。

　　高校科技伦理教育事关科技人才队伍建设、事关科技发展方向，是加强科技伦理治理的基础性、长远性要素。必须坚持正确原则，切实做到意识与制度并重、责任与目标并重、引领与规制并重，在培养更具伦理精神的未来科技工作者方面发挥更为积极的作用。

　　《光明日报》（ 2023年01月03日 15版）

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）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）