国是访问丨全球通胀高企,2023年如何稳物价?******
文/刘文文
国际涨、国内稳,这是2022年中国物价运行情况的真实写照。
过去一年,中国物价总水平持续平稳运行,国内CPI单月涨幅始终运行在3%以下,全年上涨2%,大幅低于美国8%左右、欧元区8%以上、英国9%左右等发达经济体涨幅,也明显低于印度、巴西、南非等新兴经济体7%-10%(1-11月份)的涨幅。
这一成绩意味着什么?中国为保供稳价作了哪些努力?2023年如何继续稳物价?
中国宏观经济研究院综合形势研究室主任、研究员郭丽岩接受中新社国是直通车专访强调,中国有底气、有能力保持物价总水平基本稳定。
CPI上涨2%意味着什么?
郭丽岩指出,在欧美等经济体通胀“高烧不退”背景下,中国持续稳定物价运行的努力与成效令全球瞩目。
2022年全年,中国CPI同比上涨2%,持续运行在合理区间,剔除食品和能源的核心CPI则一直在1%左右的相对低位。
郭丽岩指出,中国能够维持住相对较低的物价水平,在当前是十分难得的宏观经济治理绩效,与陷入高通胀甚至是恶性通胀的其他经济体形成鲜明对比。
2022年以来,欧美等经济体CPI连创40年来的历史新高,虽然近期有所回落,但2022年12月份欧元区CPI同比上涨9.2%,美国CPI同比上升6.5%,仍处于高位运行。此外,土耳其、阿根廷等新兴市场经济体更是出现了持续的恶性通胀。
保供稳价中国如何出招?
在郭丽岩看来,中国保持物价基本稳定的主要原因和经验,就是坚持以人民为中心的发展思想,强化粮食、能源产供储销体系建设,加大保供稳价工作力度,切实兜住兜牢民生底线。
首先是重要民生商品的保供稳价,不断完善价格调控机制。压实“菜篮子”市长负责制。在提升本地自主保障能力的同时,促进产销衔接,强化主产区和主销区之跨区合作,共担保供稳价责任。产地采购、道路运输、终端配送各环节保通保畅。健全成品粮油、猪肉、北方城市冬春耐储蔬菜等储备并充实在库,增强储备调节能力。
其次是基础能源的保供稳价,立足国情,以煤炭为“锚”,构建保供稳价体系,有序释放煤炭优质产能,健全煤炭产供储销体系,完善煤电价格形成机制,压实保供稳价责任,有力维护了能源领域产业链供应链稳定运行。
此外,2022年阶段性调整价格补贴联动机制,降低启动条件,扩大保障范围,全年各地累计发放价格临时补贴数十亿元。
2023年物价能否稳住?
进入2023年,国际大宗商品价格可能高位波动,输入性通胀压力仍然存在,中国如何进一步稳住物价?
郭丽岩表示,当前稳定物价总水平的基础坚实,2022年已经实现了3%左右的年度物价调控目标,展望今年,中国稳物价的底气和能力进一步增强。
一方面,中国经济长期向好的基本面没有变,预计2023年经济整体回升;产业体系韧性足,市场潜力空间大,内需对经济增长的支撑动能将进一步增强,能够有力对冲和化解不利冲击。
另一方面,中国坚决不搞“大水漫灌”强刺激,稳健的货币政策精准有力,能够为实体经济提供更有力和更高质量的支撑,同时也为稳定物价提供良好的宏观环境。特别是粮油肉蛋奶蔬果等重要民生商品保供稳价调控机制不断完善,调控能力不断提升。
“总体而言,我们有底气、有能力保持物价总水平基本稳定。”郭丽岩说。
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) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |