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首次全国大规模异地借考如何实现******

　　研考如期举行，考生不动、试卷动——

首次全国大规模异地借考如何实现

光明日报记者 陈 鹏

　　十多天后，2023年度硕士研究生考试将如期开考，本应出现在山东某考点的考生许莉现在还滞留在浙江湖州。

　　12月7日晚，教育部提出，对于当前仍滞留在报考点所在地以外省份、且返回报考点确有困难的考生，12月8日8时起，可登录中国研究生招生信息网，提交借考申请。

　　看到消息后，许莉第一时间提交了借考申请，希望将考点安排在湖州。两天后，填报系统关闭。截至目前，许莉在研招网借考申请的状态是“待审核”。

　　2022年，全国硕士研究生招生考试报名人数457万人，根据多省份公布的信息看，2023年度考研人数的增长趋势不会改变。面对参考人数百万级的国家考试，首次全国大规模异地借考该如何实现？

　　全力以赴实现“如期考试”

　　教育部表示，要坚持“全国一盘棋，统筹兼顾、分类指导、安全平稳”的原则，加强组织领导和条件保障，优化考生服务，高效统筹做好疫情防控和考试组织工作，全力以赴实现“如期考试”“应考尽考”“平安研考”的工作目标。

　　“新十条”实施后，跨省跨市赶考更为便利，但同时也可能带来疫情传播的风险，影响国家考试的安全、顺利。华中师范大学测量与评价研究中心主任胡向东认为，“异地借考实施后，部分就地借考的考生可减少旅途中的感染风险，也省下赶考的交通费用。”

　　对此，清华大学研究生教育研究中心副主任王传毅表示认同：“社会面病例数量的增加，会从不同方面对如期考研带来负面影响。因此，借考制度有利于最大限度保障考生应考尽考，降低疫情带来的负面影响，为学生提供便利实惠。”

　　截至目前，借考申请以跨省借考为主，对于如何省内借考，各地政策不一。山东省原则上不允许省内异地借考；河南省和甘肃省须由拟借考地教育招生考试机构审核同意；山西省则不安排省内跨市借考。

　　借考人数和涉及试卷数量“达到巨量”

　　实施异地借考，即考生不动、试卷动，操作难度到底在哪里？

　　据了解，考研科目分为统考科目和自考科目两种类型。政治、数学、英语等统考科目试卷类型一致，但是，不同高校不同专业的专业课考题，由高校自主命制，类目类型成百上千，是导致借考难度产生的主要原因。

　　“假设考生小马原定在考点甲考试，某大学已把自命题试卷寄到了该考点。因为疫情等原因，小马无法前往该考点，只能就近前往考点乙。因为，甲乙两个考点无法直接交换试卷。因此，可能有两种方法进行试卷传递，一是从考点甲寄送回报考院校，由报考院校再寄送给考点乙，但这种方法费时费力；二是发挥省级教育主管部门的统筹作用，由考点甲先把试卷上交给所在省的A教育考试院，由A省考试院交换给考点乙所在的B省考试院，再下发到考点乙，这种办法相对第一种更便捷一些。”王传毅介绍。

　　王传毅表示，“即使是第二种方法，假设一个考点有100人申请借考，每个省有100个考点，借考人数可能多达几十万，工作量也非常大。”

　　刊发在2022年第9期《中国考试》的《疫情防控常态化背景下硕士研究生招生考试面临的舆情风险及应对措施探析》一文提出，一直以来，人们对研究生考试命题的规范性与保密性关注度居高不下。尤其是自命题试卷，需要从招生单位送达考生手中，印刷分装、远距离调配要耗费大量人力、物力和财力，若采用传真或云端系统传送则会挑战自命题试卷的安全性和保密性。

　　曾长期在省级教育考试院工作的胡向东透露，近年来，研究生考试实行了精细化管理，试题包装规格齐全，可调度的空间增大。事实上，异地借考也有实践基础。“为方便考生，一直有零星的借考发生。”

　　胡向东介绍，“去年，因为受疫情影响，浙江和陕西为保障省内考生如期考研，探索尝试借考模式，并成功为几百名考生提供就近借考的机会，经历了大规模调卷、精细化复核的全过程。”

　　2021年，浙江省有15.8万名考生，共有12000多种考卷。异地借考有400多名考生。短时间内，在原先90个考点基础上新增了96个考点、400多个特殊考场，考点数量翻倍，并在短时间内完成了所有调卷工作。

　　“根据这一数据推算，今年全国范围内异地借考人数和涉及试卷数量，将会达到巨量，组考压力可想而知。但由于前期积累的调卷经验，今年的大规模招考也不是‘无准备之仗’。”王传毅说。

　　王传毅介绍，“由于试卷调换必须万无一失，借考考生数量增加对各地考场及监考人员的安排，也提出了较大挑战。必须高效精准地完成试卷调换复杂周密的流程、细碎精密的考研组织工作。”

　　精准化双向复核，确保试卷调换寄送无误

　　“异地借考的背后需要考试管理部门、高校等作出巨大努力并承担更大风险。因为会带来更多的试卷传递、更容易造成差错，这就要求相关高校和部门工作进一步精准化。”胡向东提醒。

　　王传毅建议，应建立专门的大数据平台，为借考信息统计和试卷调换提供坚实数据支撑和算法支持；建立专门“应急通道”，为应急传输加密试卷提供支撑，一旦出现试卷寄送中的失误，立即启动应急机制，确保考研如期顺利进行。

　　“院校和省市考试院应加大考务人员投入，确保应对借考工作的人员充足，同时应对试卷的调换、寄送，实行多单位的双向复核机制，每一环节至少安排2名以上的工作人员相互校验，确保试卷调换寄送工作无误。”王传毅说。

　　此外，王传毅认为，“因试卷按秘密管理，而且工作量巨大，教育部门不公布运作细节，但希望考生和社会予以充分理解和信任。考生也应该放松心态，使注意力更多地关注于备考本身，相信各级教育部门和院校能够为考生异地借考、如期应考提供坚强保障。”

　　“眼下，研考全国统考科目与高校考试科目并行，试卷机要传递量大面广、风险大的问题显而易见，异地借考的推行，将为下一步研招考试改革开拓思路，积累更多的经验。”胡向东说。

　　（本文所涉及考生采用化名）

　　《光明日报》（ 2022年12月13日 08版）

AI生成技术撼动艺术界 “魔法头像”让人欢喜让人忧******

　　【科技创新世界潮】

　　2022年似乎是人工智能(AI)突破性的一年，许多创新的AI产品投入市场。其中最受欢迎的产品之一是照片编辑应用程序Lensa，它能让用户创建类似动漫的数字肖像，该功能被称为“魔法头像”。近一段时间以来，Lensa凭借这些受欢迎的头像已跻身全球应用程序商店榜首，不仅如此，它在艺术界同样也成为了热门话题。

　　是什么让Lensa脱颖而出

　　这款于2018年发布的应用程序提供了一系列照片润色功能，例如，可通过使用滤镜和消除“瑕疵”来使自拍看起来更漂亮。最新版本的应用程序更新了“魔法头像”新功能。

　　用户通过手机上传10—20张脸部照片并支付一定费用，就能“委托”Lensa制作多达200张风格各异的AI肖像。

　　美国创业公司Stability AI今年8月开源了一个名为“稳定扩散”(Stable Diffusion)的AI模型，它可根据用户给定的文本生成对应的图像。根据美国在线科技杂志《How-to-Geek》的一份报告，它能让人们模仿不同的艺术风格，包括漫画、科幻、波普艺术和传统肖像画。而Lensa的这些肖像正是使用“稳定扩散”生成的。

　　澳大利亚《对话》杂志刊文称，如果“稳定扩散”是一个文本到图像的系统，那么Lensa似乎很不同，因为它接受的是图像，而非文字。这是因为Lensa最大的创新之一是简化了文本倒置的过程。

　　Lensa采用用户提供的照片，并将其注入“稳定扩散”的现有知识库，教系统如何“捕捉”用户的特征，以对其进行风格化处理。

　　使用者担忧隐私泄露

　　虽然“魔法头像”是一个有趣且令人印象深刻的功能，但它引发了人们对个人隐私和肖像权的担忧。人们担心该程序可能会在未经自己许可的情况下，通过将自拍作为AI模型的输入来创建个人的面部肖像。

　　此外，一些人质疑这款应用的价格，它要求最低支付6美元，或每年支付53.99美元才能使用个人照片创建AI图像。还有人担心，用户实际上是在花钱训练面部识别AI，并放弃了私人数据。

　　此外，该应用程序的创建者普里斯玛实验室此前曾因意外生成裸露的色情图片而陷入舆论旋涡，尽管该应用程序的政策是“禁止裸体”和“仅限成人”。该公司首席执行官表示，只有在AI被故意引导创建此类内容的情况下，才会发生这种行为，这违反了应用程序的使用条款。然而，正如美国科技类博客TechCrunch的报告中所述，一些人表达了对该应用程序被滥用的可能性以及它可能对用户的自我形象和身体形象产生影响的担忧。

　　除了存在非主动意愿生成色情内容的风险外，还有人担心AI可能被用来制造政治错误信息和扰乱教育。总体而言，Lensa AI应用提醒人们，AI技术仍处于实验阶段，如果监管不当，可能会产生意想不到的后果。

　　艺术家担心版权问题

　　Lensa AI应用程序及其“魔法头像”功能的流行，还引发了艺术家们的担忧，他们担心AI图像生成器的大范围使用会让他们丢掉饭碗。

　　根据美国媒体Futurism的报告，这种机器学习模型是在未经同意的情况下对图像进行训练的，个人或艺术家无法选择退出数据集。

　　然而，《对话》杂志文章表示，Lensa生成的图像借用了其他艺术家作品的创意，但不包含他们作品的任何实际片段。澳大利亚艺术法律中心明确指出，虽然单个艺术品受版权保护，但其背后的风格元素和理念却难以纳入保护范围。

　　西班牙漫画家兼插画家迪亚兹表示，AI只是将现有的东西进行非常空洞的混合。“如果你仔细观察，就会发现它背后没有任何意识。我真的希望人们能够理解我们(艺术家)在创作某些东西时所做的事情……希望人们会期待人类艺术。”

　　迪亚兹说：“我不反对人工智能，如果它是我们可以使用的工具，并且人们学会重视我们在工作中投入的东西，我认为它会很好。”

　　艺术的未来何去何从

　　《对话》杂志文章认为，虽然AI艺术模型在过去5年里取得了巨大进步，但它仍需要面对很多挑战。虽然它们作品中的文字是可识别的，但往往是无意识的。

　　还有一个明显的制约因素，那就是这些模式只能产生数字艺术。AI不能像人类那样用油彩或粉笔工作。就像黑胶唱片卷土重来一样，技术最初可能会创造出一种新的形式，但随着时间的推移，人们似乎总是会回到最高质量的原始形式。

　　最终，正如之前研究发现的那样，目前形式的AI模型更有可能成为艺术家的新工具，而不是创造性人类作品的数字替代品。例如，以AI生成的一系列图像作为起点，然后由人类艺术家进行选择和改进。这结合了AI艺术模型的优势(快速迭代和创建图像)和人类艺术家的优势(对艺术品的愿景，并克服了AI模型的问题)。这在需要特定输出的委托艺术的情况下尤为如此。

　　此外，还需要思考的是，选择不使用AI的艺术家可能无法跟上受AI加持的艺术家的脚步，而被时代抛弃。(科技日报 实习记者张佳欣)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）