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中国兜牢民生保障底线，居民收入实现稳定增长******

　　(经济观察)中国兜牢民生保障底线，居民收入实现稳定增长

　　中新社北京1月18日电 (记者 刘亮)面对复杂严峻的内外部挑战，中国国民经济顶住压力持续发展，牢牢兜住民生保障底线，实现居民收入的稳定增长。

　　中国国家统计局日前公布的数据显示，2022年中国国内生产总值(GDP)突破120万亿元(人民币，下同)，达到121万亿元。按年均汇率计算，120万亿元人民币折合约18万亿美元，稳居世界第二位。从GDP增速情况看，中国GDP增长3%，该数据与国际主要经济体相比，仍是一个较快的速度。据国际货币基金组织预测，美国、日本2022年GDP增长均不会超过2%。

　　过去一年，面对多重超预期因素的反复冲击，中国经济能取得上述成绩并不容易。国家统计局局长康义强调，这意味着中国经济韧性强、潜力大、空间广，且长期向好的基本面没有改变。

　　值得一提的是，中国GDP增速实现较快增长的同时，居民收入也在稳定增长。数据显示，2022年全国居民人均可支配收入实际增长2.9%，与经济增长基本同步。

　　中国人民大学中国资本市场研究院联席院长赵锡军指出，通常情况下，经济增长与居民收入呈正相关，经济增长快，居民收入也会随之加快，但二者并非必须实现同幅度、同步增长，关键还要看政府对于民生保障的力度。决策者越强调民生，民众就能更多享受到经济增长的好处。

　　透过国家统计局披露的数据，也能进一步看到中国官方过去一年在民生领域的投入力度。

　　数据显示，2022年中国官方对居民收入保障加强，全国居民人均转移净收入比上年名义增长5.5%，快于全部居民收入增速。民生领域投资增加，2022年社会领域投资比上年增长10.9%，其中卫生和社会工作投资增长26.1%，比上年加快6.6个百分点。

　　与此同时，在就业领域，2022年中国城镇新增就业1206万人，超额完成1100万的预期目标；一系列援企稳岗的就业帮扶政策落实落地，对高校毕业生、农民工等重点群体的就业稳定产生了积极的影响，切实保障就业和收入来源，有力稳住了就业基本盘。

　　在仲量联行大中华区首席经济学家兼研究部总监庞溟看来，保持物价水平稳定也是切实保障民生的关键。2022年中国居民消费价格指数(CPI)全年上涨2%，单月涨幅始终运行在3%以下，明显低于世界其他主要经济体通胀水平。

　　“这标志着中国统筹协调并较好地完成了稳物价、促发展、保民生任务，有效保障了粮食安全、能源安全，切实缓解了中下游企业成本压力并持续优化上下游工业利润结构，充分稳定了市场预期和经济社会大局。”庞溟说。

　　展望2023年，康义表示，中国经济将整体好转，诸多有利条件将继续为GDP和居民收入的稳定增长创造良好环境。“经济好转，就业会相应改善，居民收入也会相应提高，这将有效带动提高居民的消费能力和消费意愿。”

　　全国政协经济委员会副主任宁吉喆表示，近三年疫情，对中小微企业、个体工商户和灵活就业者、自主经营者冲击较大。对此，他建议，要以进一步落实助企惠民政策，优化调整防疫政策为契机，切实增加这两部分人的收入。同时，还要在现有政策框架下继续扩大覆盖面，把符合条件的困难民众和低收入群体纳入保障范围，保障这部分人收入稳定增长。

　　康义强调，随着中国疫情防控转入新阶段，各项政策不断落实落细，生产生活秩序有望加快恢复，中国经济增长内生动力将不断积聚增强。下一步，官方将继续做好稳就业和增收入相关工作，切实保障好民生。(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）