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美国CPI今晚来袭，拐点将至？美联储还能嘴硬多久******

　　对于美国政府和美联储而言，通胀依然是眼前最重要的经济问题。外界正在密切关注周四将发布的2022年12月消费者价格指数CPI数据，超预期降温的数据可能让有关提前结束加息周期的猜测进一步升温，从而加剧风险资产的波动性。

　　不过美联储态度明面上尚未发生变化，多位官员连番发表鹰派言论，市场与美联储之间有关政策路径的博弈正在展开。

　　CPI月率或意外转跌

　　作为2月决议声明前为数不多的重磅数据，即将公布的通胀数据重要性不言而喻。华尔街最新预计，去年12月美国CPI同比增长从此前的7.1%放缓至6.5%，不考虑能源和食品的核心CPI同比增长5.7%。值得注意的是，CPI环比增速可能降至零以下，如果成为现实将是2020年5月以来的首次。

　　能源价格回落被视为物价降温的主要动力。美国汽车协会AAA数据显示，去年12月美国汽油价格下跌逾12%，燃料价格是过去一年CPI上行的重要推手。与此同时，受供应链瓶颈缓和及全球经济下行压力影响，上月工业金属等原材料价格也呈现调整态势。

　　上游原材料价格变动减轻了企业的成本压力。随着消费需求降温，去年底美国工厂活动持续承压。供应管理协会(ISM)12月制造业活动指数进一步回落至48.4，创2020年5月以来最低水平。分项指标中，生产价格指数已经回落到疫情以来的最低水平。

　　作为通胀的另一大组成部分，住房通胀压力也在缓解。抵押贷款利率飙升打压了房地产市场销售，房价涨幅迅速收窄，也影响了租房市场。美联储主席鲍威尔在去年12月议息会议后的新闻发布会上也提及了房租问题，认为只要租赁通胀指标持续下降，住房服务通胀会在某个时候开始回落。

　　根据Realtor.com的数据，全美租金涨幅已经连续十个月放缓，11月同比增速降至3.4%，这是19个月以来的最小涨幅。克利夫兰联储近日公布的研究指出，租金数据走势往往比CPI中的住房指标领先一年左右。

　　高盛首席经济学家哈齐乌斯(Jan Hatzius)本周发布报告表示，抵押贷款利率提高导致美国住房市场疲软，这将有助于将今年的核心通货膨胀率降至3%以下，低于联邦公开市场委员会FOMC 3.5%的预测。

　　相比之下，服务业通胀依然棘手。服务业从业人员占据美国就业的大部分，去年10月，服务业通胀一度增长超7%，这是自1982年以来的最快速度。嘉信理财指出，目前劳动力市场最紧张的行业基本都集中在服务业，这也推高了薪资压力和潜在的通胀风险。不过经济放缓已经开始冲击服务业，在连续扩张30个月之后，美国ISM非制造业指数在2022年年末跌破荣枯线，消费需求在经济不确定性下大幅萎缩，并开始影响包括科技在内的部分行业的就业岗位。

　　牛津经济研究院高级经济学家施瓦茨(Bob Schwartz)此前在接受第一财经记者采访时表示，服务价格对经济降温的抵抗力更强，与劳动力成本的联系更为紧密。尽管就业市场有所降温，但整体依然火热，低失业率环境下不少企业依然面临招聘困境和用工成本的挑战。

　　结合去年的市场情况，最新通胀数据可能会引发市场巨震。摩根大通分析师泰勒(Andrew Tyler)预计，任何显示美联储抗通胀行动取得进展的迹象都会刺激美股。“通胀降温应该有助于熊市反弹，因为现有的仓位部署可能导致市场对空头回补反应过度。如果CPI跌破6.4%，标普500指数或将上涨3%至3.5%。”他写道。

　　美联储保持嘴硬

　　与上周类似，本周以来多位美联储官员在讲话中继续传递“鹰派情绪”。旧金山联储主席戴利(Mary Daly)和亚特兰大联储主席博斯蒂克(Raphael Bostic)均暗示利率不仅需要继续上涨至5%以上，而且可能在一段时间内保持不变。美联储理事鲍曼(Michelle Bowman)认为，加息将持续到有令人信服的迹象表明通胀已经达到顶峰，并处于明显下降趋势，然后才会调整货币政策。

　　然而紧缩政策正在让经济不确定性升温。考虑到仍处于激进的紧缩周期中，周二世界银行预计今年美国经济增长将大幅放缓，落后于全球扩张的步伐。数据显示，美国内生产总值(GDP)增长率预计为0.5%，比此前的预测大幅下修1.9个百分点。

　　根据CME FedWatch工具，当前市场预计美联储在2月、3月分别加息25个基点的可能性徘徊于70%，而本轮加息周期的终端利率目标区间指向4.75%至5%，同时四季度有望降息。受此影响，美元指数震荡回落，目前已经较去年9月创下的20年高位跌去近11%，投资者押注通胀降温和经济风险将让美联储提前转向。

　　施瓦茨向第一财经记者表示，美联储离考虑政策转向还很遥远。但从强调考虑货币政策的累积效应的角度看，经济压力下未来逐步放缓加息步伐是合理的。他预计未来可能还有50-75个基点的加息空间，随后将保持一段时间，目前降息显然还不在美联储内部的讨论范围内。

　　而摩根大通CEO 戴蒙(Jamie Dimon)认为，加息到5%的水平可能还不够，美联储可能需要加息至超出当前预期的水平，有50%的概率升至6%。他在接受美媒采访时表示，虽然美联储之前的步伐有点慢，现在正在迎头赶上。风险依然存在，比如俄乌冲突和量化紧缩的影响。因此他赞成美联储考虑暂停加息，以了解加息的全部影响。

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）