CPI回落至“1”区间 为宏观政策“稳增长”创造有利条件******
中国网财经12月10日讯(记者 李春晖)昨日(9日)国家统计局公布了11月份全国CPI(居民消费价格指数)数据，CPI同比上涨1.6%，涨幅比上月回落0.5个百分点，重回“1”区间。这已经是CPI同比涨幅连续两个月较快回落。
(图片来源：国家统计局网站)
“除上年同期基数抬高外，11月CPI同比涨幅回落主要源于当前猪肉已进入价格见顶回落阶段，蔬菜价格下跌也是一个重要原因。”东方金诚首席宏观分析师王青表示。
国家统计局数据显示，11月份食品价格同比上涨3.7%，涨幅比上月回落3.3个百分点。食品中，猪肉价格上涨34.4%，涨幅比上月回落17.4个百分点。鲜菜价格下降21.2%，降幅比上月扩大13.1个百分点。
“猪肉价格在前期涨幅较大的情况下，受疫情及天气影响需求转弱，加上中央储备猪肉投放工作继续开展，导致预期有所扭转，前期压栏惜售行为转为集中出栏。今冬天气晴好且偏暖，供给充沛导致蔬菜价格下降。”中国民生银行首席经济学家温彬表示。
与此同时，11月扣除食品和能源价格、更能反映整体物价水平的核心CPI继续处于低位：同比上涨0.6%，涨幅与上月相同。
“(核心CPI走低)显示当前整体物价形势稳定。这与欧美高通胀形成鲜明对比，将继续为国内宏观政策‘以我为主’提供重要支撑。”王青表示。
今年以来，面对外部环境的高通胀压力，我国通过一系列政策合力，始终保持着相对温和的通胀水平。
“进入到下半年，通胀整体呈现‘两高两低’特征。”温彬表示，“两高”是指外部输入通胀高，食品能源通胀高，“两低”是指核心通胀低，工业品通胀持续走低，表明经济与通胀面临一定的结构性矛盾。
中共中央政治局12月6日召开会议，分析研究2023年经济工作。会议提出“突出做好稳增长、稳就业、稳物价工作”、“推动经济运行整体好转”。12月7日，国务院联防联控机制发布了疫情防控“新十条”，对风险区划定和管理、核酸检测、隔离方式等提出了进一步的优化要求，最大限度减少疫情对经济社会发展的影响。
政治局会议传递出稳增长的重要信号，疫情防控政策也进一步优化，分析人士认为，明年财政政策和货币政策将朝着稳增长方向加码发力、协调配合。而CPI涨幅的回落，为这些政策的实施创造了有利条件。
“综合考虑整体经济运行态势及商品和服务市场供需平衡状况，2023年在全球通胀降温趋势下，国内消费反弹带来的潜在通胀风险也不大。这意味着年底前后货币、财政政策都具备在稳增长方向适度发力的空间。”王青表示。
温彬表示，展望2023年，我国通胀仍将保持温和水平，随着疫情防控放松促进需求回升，通胀中枢大概率小幅升高。主要特点为：一是外部输入型通胀压力缓和；二是疫情防控优化，社会整体需求回暖，核心通胀将由目前的超低区间逐步均值回归；三是食品与能源安全边际高，非核心通胀保持温和；四是工业品价格仍存在一定通缩压力。
聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策****** 中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。 美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。 国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。 中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。 美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。 2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完) 盈彩网app地图 |
