全球经济不确定性继续增强******

　　作者：东艳（中国社会科学院世界经济与政治研究所研究员）

　　2023年全球经济将延续2022年的放缓趋势，呈现温和衰退；全球通货膨胀率有望下降，但仍将高于国际金融危机前的水平；受全球经济增速下滑、地缘政治冲突等影响，世界贸易前景也难言乐观。总体来看，今年全球经济仍面临不小的挑战，但调整过程同时孕育着复苏动力，各国需通过多边合作来加强经济协调，促进全球经济复苏。

　　在经历了2022年全球经济增速的显著下滑后，2023年全球经济复苏面临较大压力。地缘政治冲突、疫情的不确定性、美国等主要经济体经济刺激政策激进退出的溢出效应等一系列外部冲击因素依旧难以在短期内消除，全球经济继续处于不稳定和波动时期。

　　与此同时，2023年全球主要经济体促进增长的宏观政策、全球产业链的恢复、数字经济等新经济模式的发展、全球国际合作的推进等，为世界经济逐步回归低速增长的轨道酝酿动力。

　　全球经济将呈现温和衰退

　　2023年全球经济将延续2022年的放缓趋势，呈现温和衰退，其中上半年依旧呈现波动态势，预计下半年将有所好转。

　　根据中国社会科学院世界经济与政治研究所的测算，2023年世界经济增长率为2.5%左右。2024年后，全球经济有望回到低速增长的轨道。

　　具体到全球各主要经济体，美国经济出现实质性衰退的风险增强。美联储激进加息等紧缩性货币政策对经济增长产生延迟效应，而美国劳动力市场的需求下行压力增大，消费后劲不足，美国经济实现“软着陆”的难度较大，在2023年上半年有可能出现衰退。

　　欧洲将出现经济衰退，能源危机的持续影响、外部需求的下降、紧缩的货币政策等使欧洲经济在2023年将大概率陷入增长停滞。

　　亚洲经济总体呈现复苏态势，中国经济实现恢复性增长。防疫政策调整后，消费需求对经济增长的拉动效应增强，但是房地产业下行、人口老龄化、外部需求不足等因素对中国经济增长产生影响。日本经济缓慢复苏，但人口老龄化等内在因素使日本经济增长速度难以大幅提升，而美联储货币政策走向、全球经济下行等外部因素使日本经济仍面临下行压力。印度经济继续保持较高增速，能源转型、离岸外包、制造业投资扩张等使印度经济增长速度处于较高水平，预计2023年增长6.3%。

　　亚洲经济的复苏对于稳定全球供应链，为其他经济体提升外部需求，降低全球通货膨胀率在一定程度上提供了支撑。

　　通胀率下降但仍处高位

　　未来，全球通货膨胀率有望下降，但是仍将高于国际金融危机前的低通货膨胀率水平。

　　2022年，为抑制通货膨胀，美联储采取激进加息政策，欧洲央行以及加拿大、瑞士、英国等国中央银行也同步采取了加息政策。与此同时，随着供应链紧张局势缓解、需求放缓、库存增加导致的价格折扣和住房价格下降需求减少等，预计全球通胀率将在2023年下降。根据国际货币基金组织的预测，全球通胀率将在2022年底达到峰值，为8.8%；2023年降至6.5%；到2024年降至4.1%。总体来看，全球通胀水平仍然超过2%的中央银行目标水平。

　　全球货币和金融条件的收紧导致需求下降，并有助于逐步控制通货膨胀。美国在2023年着力于实现“软着陆”，在降低通胀率的同时保持一定的就业率。2022年美国在通胀率下降的过程中没有出现失业率的大幅下降。一些公司已经意识到，解雇员工可能在短期内减少成本，但以后会产生问题，由此他们可能会转向更“欧洲”的模式，即在经济衰退期间将员工留在工资单上，以便以后能更快、更平稳地复苏。

　　虽然美联储2022年的加息已经显示出一定的效果，各种通胀指标有所缓和，但对比历史上几次相对成功的“软着陆”，可以看到，本次通胀水平较高，劳动力市场较为紧张，这些因素显示出实现“软着陆”的难度较大。

　　欧洲在能源危机冲击下面临通货膨胀的巨大压力，供给和需求对通胀产生双向促进作用。不过很多学者认为，欧洲通货膨胀压力在2023年也将逐步缓解。

　　国际贸易和金融风险增加

　　全球经济增速下滑、地缘政治冲突等将给世界贸易发展带来较大不确定性。世界贸易前景仍不乐观。特别是全球价值链紧张程度加深，美国安全供应链和制造业战略新布局调整，在区域经济合作中采用了具有浓厚政治色彩的“近岸外包”和“友岸制造”。这一切体现了以美国利益为中心的心态，破坏了多边贸易体制，趋向于将现有价值链格局塑造为以美国供应体系安全为中心的新格局，阻碍了全球供应链区域内和区域间的融合。

　　2022年全球主要经济体采取央行同步加息以及收紧财政的紧缩性宏观经济政策，这对全球经济恢复产生一定程度的影响。同时，发展中国家陷入债务危机的可能性增加。美欧的加息政策使得发展中国家的融资成本增加，资本外流趋势增强。而外部需求的下降使新兴市场国家的外汇收入降低，引发流动性不足和融资受限，使发展中国家债务风险转向债务危机的可能性增加。2023年，由于对经济衰退的担心，部分国家可能会停止紧缩性货币政策。在2022年，面对美国通货膨胀的高企和通胀预期的增强，加息发挥了作用。随着通货膨胀的回落，利率上升周期或将结束。

　　大宗商品价格仍然存在波动风险，2023年，预计大宗商品价格总体不会大幅下降，但将呈现波动下行的态势。能源市场供求重塑地缘政治经济格局，能源短缺问题依旧是世界各国经济复苏的重要挑战，对全球经济的稳定产生影响。乌克兰危机引发的能源短缺对欧洲经济的不利影响依旧存在，欧洲经济可能处于衰退状态，高能源价格对实际收入产生不利影响，天然气价格的变化是影响欧洲发展的重要风险，大宗商品价格波动使世界经济的稳定性下降，同时低收入国家粮食危机常态化风险加剧。

　　总体来看，虽然通货膨胀高于历史水平、多数地区仍处于货币紧缩状态，叠加乌克兰危机带来的不利影响，全球经济仍然面临挑战。与此同时，调整过程也孕育着复苏动力。一方面，数字经济、绿色经济的发展引领全球技术创新与产业转型，进而提升全球增长动能；另一方面，数字技术不断发展，并与实体经济深度融合，将助推产业数字化转型。同时，国际政策协调和国际发展合作为全球企业提供了较为良好的经营环境，并提升了对世界经济发展的预期。2022年底，世贸组织成员实质性结束《投资便利化协定》文本谈判，67个成员共同发表了《关于完成服务贸易国内规制谈判的宣言》，宣布达成《服务贸易国内规制参考文件》，这展示了在全球政治经济环境复杂的当下，各国仍努力通过多边合作来加强经济协调，促进全球经济发展。

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)