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美联储距离结束加息还有多远？******

　　(经济观察)美联储距离结束加息还有多远？

　　中新社北京2月2日电 (记者 夏宾)在市场意料之中，美联储2023年首次议息会议决定继续加息25个基点，这是美联储自去年3月以来连续第八次加息，但加息幅度已经回落，目前利率水平创下2007年10月以来的最高值。

　　从美联储发表的声明来看，在经济预期方面，对于通胀程度表述大幅修改，显示美国通胀压力正在得到缓解，将此前的“通胀仍然居高不下”的措辞改为“通胀有所缓和，但仍处于高位”，疫情及乌克兰危机对于通胀压力的影响趋弱。

　　在货币政策立场方面，美联储表示“持续提高目标区间将是适当的”以及“在确定目标区间未来增长时，委员会将考虑货币政策的累积收紧、货币政策影响经济活动和通货膨胀的滞后性以及经济和金融发展”。

　　换言之，美联储会继续高度关注通胀风险，预计仍将上调利率。

　　中信证券首席经济学家明明表示，从美联储主席鲍威尔的会后发言来看，并不认为现在是暂停加息的时候。通胀需要一定时间才能回落，因此需要在更长时间内保持较高利率。

　　民生银行首席经济学家温彬也提到，鲍威尔对外释放的信号是，美联储正处于反通胀的早期阶段，取得胜利需要时间。不过他也强调，美联储没有动力也不想过度收紧利率。

　　工银国际首席经济学家程实表示，从美联储的角度来看，尽管整体通胀和核心通胀持续回落让美联储的决策者压力有所减轻，但目前通胀预期的回落仍处于下行通道早期阶段。短期通胀预期受季节性和能源因素的影响非常显著，如果季节性因素对能源和粮食价格的影响退去，通胀预期存在快速反弹的风险。

　　就目前情况而言，美联储距离结束加息还有多远？“我们预计美联储今年还会加息一到两次，然后随着实际利率开始上升，直至超过美联储预计的适当水平，加息将暂停。一旦加息周期结束，我们预计美联储会按下暂停键，并观察经济状况以决定宽松周期是否合适。”威灵顿投资管理宏观策略师圣地亚哥·米兰说。

　　谈及未来美联储的政策路径，浙商证券首席经济学家李超提出要关注三个方面。一是未来的加息节奏。本次议息会议声明及鲍威尔会后声明中均在强调加息进程尚未结束，并且仍可能有一次以上的加息。

　　二是年内是否降息。“我们认为相对弹性的表述并未彻底锁死年内降息的可能性。”李超直言，鲍威尔给予了政策充分的弹性空间，提到“如果经济表现符合预期，则降息是不合适的”，但如果“通胀下行速度快于预期，也会在评估政策时重新考虑。”

　　三是金融环境变化。李超提到，去年10月底以来美股反弹、美债利率回落金融条件有所改善，也一定程度上反映了机构的远期宽松预期，鲍威尔对此并未进行明确“反驳”。

　　明明说，我们仍维持此轮美联储或于今年一季度停止加息(即最后一次加息时点为今年一季度)，加息终点或为5%左右的判断。

　　他进一步称，实质上美联储降息与美国通胀下行速度以及经济全面恶化时点，尤其是与劳动力市场密切相关，考虑到通胀下行速度存在不及预期的可能性，降息预计将由美国经济进一步恶化触发。“由于今年美国经济仍存在较高的衰退概率，因而实质上我们认为美联储较难避免在2023年进行降息。”

　　李超还提到，虽然美联储当前态度中性，但也应关注欧洲潜在的金融稳定压力，一旦欧债风险开始发酵可能成为当前美联储决策框架外的超预期冲击因素并影响加息节奏，政策存在加速转向的可能。(完)

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）