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“交房即交证”应成为商品房交易标准模式******

　　“交房即交证”是民生实事也是民心所望。相关部门有必要在总结地方经验的基础上，针对“交房即交证”找准政策和法律依据，拿出国家层面的制度设计，作出统一的部署和要求，明确相关的职责分工、流程和保障性措施，让“交房即交证”成为不动产登记“规定动作”，成为商品房交易标准模式。

　　-李英锋

　　从1月1日起，河南省所有城镇规划范围内新取得国有建设用地使用权的预售商品房项目全面实施“交房即交证”，以切实解决群众关切的不动产权证“办证难”问题，优化营商环境，提升群众的获得感和满意度。(据1月1日《河南日报》)

　　一张不动产登记证，关联着千家万户的切身利益，关联着房地产企业的服务质量，关联着多个政府部门的协同监管效能。河南省针对全省城镇规划范围内新取得国有建设用地使用权的预售商品房项目全面实施“交房即交证”，是对“放管服”改革的深入落实和优化政务服务环境的生动实践，既给大众带来了看得见摸得着的便利和实惠，也能促进房地产市场的规范健康发展。

　　普通商品交易通常奉行“一手交钱，一手交货”的原则，买受人支付了约定价款，出卖人把交易标的物转移给买受人，买受人即拥有了交易标的物的所有权。而房地产、车辆等特殊商品须执行登记转移的法定规则，买受人取得相关部门的产权登记证后才能获得特殊商品的所有权，如果买受人未取得产权登记证，哪怕是已经支付了足额价款并占有了特殊商品，也依然没有获得特殊商品的所有权。买受人在这样的状态下可以占有、使用特殊商品，甚至可以获得一些收益(比如出租房屋等)，但买受人或其利益关联人在落户、子女上学、二次交易、贷款抵押、继承等环节也可能受到诸多困扰，遭遇种种障碍。

　　揆诸现实，交房交证不同步的现象在不少地方存在，不少购房者面临着或曾遭遇过“办证慢，办证难”的困境，短则两三年、长则十余年的办证时间消磨掉了购房者的耐心，也让购房者的权益打了折扣。

　　显然，交房交证不同步已成为购房的堵点、痛点，也成了规范优化新建商品房交易模式和不动产登记改革的关键点。河南省在试点工作的基础上，由多部门出台“交房即交证”实施意见，提出了“商品房购房合同中增加相关条款约束”的工作措施，对房地产开发企业进行约束，为“交房即交证”提供了依据，并明确了各阶段、各相关部门的工作职责，畅通了信息共享渠道，对不动产登记的系统、流程进行了再造，对不动产登记服务进行了优化，为“交房即交证”的全面落地捋顺了关系、创造了条件、提供了机制保障。

　　“交房即交证”模式本质上是以大众需求为导向，对不动产登记责任的再梳理、再认领、再定位、再强化。规划、住建等部门搭建起一个分工明确、协同发力的登记服务机制，在机制内部，让信息多跑路、让责任多跑路，机制提升了效率、压缩了时限、承担了更大的压力、付出了更多努力，消化了更多问题，大众办证自然就更快、更容易，也就自然少跑路、少等待。

　　“交房即交证”模式能够实现监管前移，倒逼房地产企业依法开发、诚信经营，也给购房者吃下了定心丸，有助于提升购房者的信心。在当前“保交楼”的大背景下，“交房即交证”模式对房地产市场的平稳健康发展乃至回暖具有促进意义。

　　利民之事，丝发必兴；厉民之事，毫末必去。“交房即交证”是民生实事也是民心所望。近年来，已有多地陆续推行“交房即交证”模式，取得了非常好的效果，积累了不少有益经验，赢得了社会的广泛好评。在全国范围内普遍铺开“交房即交证”模式的时机已经成熟，相关部门有必要在总结地方经验的基础上，针对“交房即交证”找准政策和法律依据，拿出国家层面的制度设计，作出统一的部署和要求，明确相关的职责分工、流程和保障性措施，让“交房即交证”成为不动产登记“规定动作”，成为新建商品房交易标准模式。

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）