XBB毒株致病力如何？如何预防？张伯礼院士解读******

　　近期，奥密克戎新变种XBB毒株引发各方关注。中国疾控中心4日发布信息称，我国短期内XBB系列变异株引发大规模流行的可能性低。那么，这一新毒株的特点是什么？致病力如何？会否引起二次感染？是否主要攻击肠道？该如何预防？引发二次感染怎么办？针对社会关切的热点问题，新华社记者独家专访中国工程院院士张伯礼。

　　关注点一：新毒株特点是什么？

　　张伯礼：目前，国内有境外输入XBB.1.5毒株的报道，但仅在极少数入境隔离人员中检出，尚未在社会面上造成本土传播。

　　从国外研究数据看，相较于BQ.1毒株和先前的BA.5毒株，XBB.1.5毒株的传播速度更快。纽约的一项研究显示，从发现毒株到达到30%的毒株感染比例，BQ.1毒株用了26天，而XBB.1.5毒株仅用了17天。

　　XBB.1.5与同族的毒株不同，它有一个额外的关键突变F486P，使其具有更高的人ACE2受体结合亲和力，免疫逃逸能力更高。

　　新型冠状病毒属于RNA病毒，由于病毒的遗传物质为单链RNA，结构不稳定，变异频率较高，在今后还可能会变异。

　　关注点二：新毒株致病力如何？

　　张伯礼：根据现有的研究数据，XBB毒株的致病力与其他亚系相当。新加坡去年10月至11月的XBB疫情高峰，并没有带来明显的死亡人数高峰。根据新加坡政府2022年10月14日发布的信息，没有证据表明XBB比以前的变异株更具有致病力。甚至与BA.5毒株相比，XBB的住院风险降低了30%。

　　2022年10月27日，世界卫生组织发表声明，认为截至当前，没有数据支持XBB导致疾病的严重程度与BA.5存在显著差异。当前没有证据表明XBB毒株的致病力较其他毒株增强，也没有证据显示XBB毒株对胃肠道和心血管系统具有特殊的致病力。感染XBB亚型毒株的症状仍以呼吸道症状为主，主要包括发热、鼻塞、咽痛、头痛、疲劳等，与BA.5毒株的症状类似。

　　关注点三：新毒株会否引起二次感染？

　　张伯礼：二次感染新冠病毒的概率主要与人体免疫水平、病毒株变异，以及后期个人防护有关。目前XBB毒株和我国流行的BA.5有所差异，随着感染BA.5后一段时间，人体免疫水平下降，遇到免疫逃逸能力强的新毒株，再感染的风险会一定程度增加。

　　不过大家也不用过于担心，在新冠病毒感染后，人体免疫系统已在发挥作用。当前临床观察，感染后3到6个月内发生新冠病毒二次感染的概率还是比较低的。免疫功能正常的人群在短时间内再次感染风险比较小，而且感染后的症状通常比第一次轻微，但也有个别报告症状会加重。

　　关注点四：新毒株是否主要攻击肠道？

　　张伯礼：部分感染了新冠的患者确实会出现呕吐、腹泻等消化道症状。从国外的报道来看，XBB毒株也同样可能造成腹泻，但从目前收集到的资料来看，并没有出现更常见或更严重的迹象。XBB毒株还是以侵犯呼吸道为主，因而“XBB主要攻击肠道”的说法并不准确。

　　感染新冠后出现腹泻的原因有很多，可能是由于病毒感染肠道，引起了病毒性肠炎；也有可能是病毒产生的毒素诱发了胃肠功能紊乱；还有可能是药物引起的腹泻。新冠病毒感染造成的腹泻通常比较轻微，一般不需要药物治疗，短期内就能自行缓解。如果腹泻严重，则应补充丢失的液体和电解质，通常口服补液就可以达到治疗效果，而不是盲目服用止泻药、抗菌药。

　　关注点五：新毒株该如何预防？

　　张伯礼：对抗新冠病毒的“主力”是自身免疫力，因此，囤药不如囤“好身体”。调整好身体状态，注意休息，适量多饮水，多吃新鲜水果蔬菜，保证营养的摄入，保持良好的情绪，提高机体免疫力。

　　对于新冠康复者，疫情期间预防二次感染最好的办法，仍是落实好防护措施，包括戴口罩、注意手卫生、勤通风、保持社交距离等，特别是对老年人和儿童“阳转阴”患者，应当保暖、尽量少聚集、保证良好的卫生习惯、注意营养饮食，增强免疫力，降低再次感染风险。

　　感染新冠病毒后，康复者出现的一些持续性症状还需要积极干预，近三年来的诊疗经验表明，用中药、针灸、推拿以及传统功法等，能够促进患者愈后，改善乏力、气短等症状。采取积极的干预措施，促进治愈者的身心恢复到较好的状态也有助于预防二次感染。

　　关注点六：新毒株引发二次感染怎么办？

　　张伯礼：如果出现再次感染，一定要首先分清“复阳”与二次感染。“复阳”发生在转阴后2至3周内，患者一般无明显临床症状，主要是体内残留病毒片段在排出过程中被检测出的阳性，一般没有传染性；而二次感染一般发生在首次感染后数月至一年内，相当于一次新的感染，一般有临床症状出现，并且病毒核酸载量较高，具有传染性。

　　“复阳”患者无须再治疗，注意休息，合理膳食和营养即可。而二次感染的患者则需再次进行规范治疗，并严格做好个人防护，做好自我隔离，注意对家人、同事的保护，降低疫情传播的风险。

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵