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明年财政、货币政策如何发力？ 财政部央行权威解读释放积极信号******

　　本报记者 包兴安

　　刚刚闭幕的中央经济工作会议要求，明年要坚持稳字当头、稳中求进，继续实施积极的财政政策和稳健的货币政策，加大宏观政策调控力度，加强各类政策协调配合，形成共促高质量发展合力。

　　对此，财政部、央行进行了权威解读，认为明年要保持必要的财政支出强度，合理安排赤字率和专项债规模，确保政府投资力度不减；明年货币政策的力度不能小于今年，“总量要够，结构要准”。

　　保持必要的财政支出强度

　　中央经济工作会议提出，积极的财政政策要加力提效。保持必要的财政支出强度，优化组合赤字、专项债、贴息等工具，在有效支持高质量发展中保障财政可持续和地方政府债务风险可控。

　　12月17日，在中国国际经济交流中心举办的“2022-2023中国经济年会”上，财政部副部长许宏才表示，积极的财政政策要“加力”主要体现在“统筹财政收入、财政赤字、专项债券、调度资金等，保持适度支出强度，加强国家重大战略任务财力保障，持续推动财力下沉”“合理安排赤字率和地方政府专项债券规模，适量扩大专项债券资金投向领域和用作资本金范围，今明两年持续形成实物工作量和投资拉动力，确保政府投资力度不减”等方面。

　　许宏才表示，“提效”主要体现在“完善减税退税降费政策，增强精准性和针对性”“更好发挥财政资金引导与撬动作用，有效带动扩大全社会投资和促进消费”等方面。

　　中央财经大学财税学院教授白彦锋在接受《证券日报》记者采访时表示，明年财税支持政策要保持一定的规模和力度，确保国民经济整体好转；同时，财政政策更需要精准发力、提质增效。

　　财政部数据显示，2022年，我国财政支出强度比去年大幅提高，赤字率按2.8%左右安排；全国一般公共预算财政支出的安排规模是26.7万亿元，比去年增加2万亿元以上；中央财政对地方的转移支付规模近9.8万亿元，比去年增加了近1.5万亿元，同比增长18%，是2012年以来的最高增幅。

　　“明年宏观政策将保持一定稳增长力度，尤其在上半年会有明显体现。”东方金诚首席宏观分析师王青对《证券日报》记者表示，新增专项债规模也会达到4万亿元左右。明年将从支持基建投资提速逐步转向促消费。

　　许宏才表示，明年的财政政策要兼顾当前和长远，筑牢风险防控制度的机制，抓实防范化解地方政府债务风险，强化财经激励约束和财会监督，不断增强财政可持续性。

　　明年货币政策力度不减

　　中央经济工作会议提出，稳健的货币政策要精准有力。要保持流动性合理充裕，保持广义货币供应量和社会融资规模增速同名义经济增速基本匹配，引导金融机构加大对小微企业、科技创新、绿色发展等领域支持力度。

　　中国人民银行副行长刘国强在上述“2022—2023中国经济年会”上表示，对货币政策的要求，可以概括为“总量要够，结构要准”。明年货币政策的力度不能小于今年。需要的话，还要进一步加力，除非经济增长和通货膨胀超出预期。当前我国货币政策的工具仍然比较充足，数量工具和价格工具都有空间，流动性管理的手段和经验都比较丰富。

　　招联金融首席研究员董希淼在接受《证券日报》记者采访时表示，货币政策将重点在“精准”和“有力”两个方面下功夫，进一步提升服务实体经济的精准性和有效性。

　　董希淼认为，“精准”，就要突出结构性货币政策工具作用，加大对重点领域和薄弱环节的定向“输血”，实施精准滴灌，优化信贷结构。如引导金融机构发展科创金融、绿色金融，加大对科技创新、绿色发展等重点领域的支持；落实《促进个体工商户发展条例》，加大对小微企业、个体工商户等薄弱环节的精准滴灌。

　　中国民生银行首席经济学家温彬表示，货币政策仍将保持宽松基调。“精准”主要体现在“加大对小微企业、科技创新、绿色发展”等领域的支持，对应的是结构性工具以及PSL等。

　　董希淼表示，“有力”，应适时降低存款准备金率，为金融机构提供长期稳定的低成本资金，继续向市场发出稳增长、扩内需的明确信号。继续引导贷款市场报价利率（LPR）尤其是5年期以上LPR适度下行，既减轻居民住房消费负担，又激发企业中长期融资需求。

　　温彬也认为，央行将通过适时适度降准降息等方式，“保持广义货币供应量和社会融资规模增速同名义经济增速基本匹配”，并适度提升杠杆率。明年美联储将加息见顶，中美无风险利差将会收窄，同时输入型通胀压力不大，物价总体温和，货币政策宽松的掣肘将大为减弱。

　　“在经济增速较大幅度反弹背景下，明年货币政策将引导市场利率持续处于政策利率下方，保持流动性合理充裕，以配合财政发力，稳定市场预期。”王青预计，明年信贷仍将保持较高投放规模，投放的重点是国民经济薄弱环节和重点领域，即小微企业、科技创新、绿色发展等。

　　董希淼建议，应加强宏观经济政策统筹协调，实现货币政策、财政政策和产业政策协同发力、综合施策，大力提振市场信心，激发有效融资需求，共同面对多重挑战。

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）