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欧洲央行加息弦外有音******

　　欧洲央行加息弦外有音

　　□ 翁东辉

　　欧洲央行新一轮加息如期而至，当地时间2月2日召开的货币政策会议上欧洲央行宣布加息50个基点，并重申承诺3月份继续加息50个基点。从其加息决定及欧洲央行行长的讲话内容来看，传达了三大重要信息：欧洲央行仍然把抑制通货膨胀放在首要位置；货币紧缩政策远没有结束；对经济增长前景保持乐观。尽管如此，随着欧洲央行加息正在影响实体经济以及更高的价格对消费造成压力，欧洲央行偏向“鹰派”的加息和缩表政策有可能导致欧洲经济陷入滞胀，甚至陷入衰退，欧洲经济难言乐观，是否在二季度继续加息要打个问号。

　　欧洲中央银行当地时间2月2日召开货币政策会议，决定将欧元区三大关键利率均上调50个基点，并重申承诺在3月份继续加息50个基点。欧洲央行在当天公布的货币政策决定中说，自2月8日起，主要再融资利率、边际借贷利率和存款机制利率将分别上调至3.00%、3.25%和2.50%。

　　从2022年7月开始加息算起，欧洲央行已经连续4次大幅加息，累计加息250个基点。欧洲央行持续加息引起国际社会极大关注，市场反应不一。美欧货币及利率政策究竟会有什么样的调整？欧洲央行如何看待经济增长前景及通货膨胀趋势？这些是关系到全球经济复苏的大问题。

　　欧洲央行的加息决定及欧洲央行行长拉加德在新闻发布会上的讲话，传达了三大重要信息。

　　第一，加息在普遍预料之中，欧洲央行仍然把抑制通货膨胀放在首要位置。欧洲央行去年以创纪录速度连续加息，将关键存款利率提升至2.5%，预计在2023年夏季将达到3.5%的峰值。其目的只有一个，就是不惜代价扭转通胀快速攀升势头。事实上，尽管能源和食品价格仍然保持高位，但目前欧元区总体通胀趋于缓和。该行指出，将随时准备在其授权范围内调整其所有工具，以确保通胀在中期内恢复到2%的目标。

　　根据该行决议声明，鉴于潜在的通胀压力，欧洲央行打算在下次货币政策会议上评估其货币政策的后续路径，重点是将利率保持在限制性水平来降低通胀，并防范通胀预期持续上行的风险。

　　市场分析认为，欧洲央行今后可能会跟随美联储，采取更多渐进措施以在抑制通胀与保持经济增长之间实现平衡。但欧洲央行试图打消人们的降息猜测，坚持利率需要“以稳定的步伐显著上升”，但具体如何要在3月份会议上看形势再决定。

　　第二，货币紧缩政策远没有结束。继续加息的同时，欧洲央行还就如何缩减其5万亿欧元的债券投资组合提供了更多细节，重申3月至6月到期债务的每月上限为150亿欧元。此后的债务缩减规模还将随着时间的推移而确定。

　　同时，欧洲央行还打算在2月底之前继续对根据资产购买计划(APP)投资组合购买的到期证券的本金付款进行全额再投资。随后，APP投资组合将以有节制和可预测的速度下降，因为欧元体系不会再投资所有到期证券的本金支付。至于紧急抗疫购债计划(PEPP)，欧洲央行打算至少在2024年底之前将根据该计划购买的到期证券的本金进行再投资。

　　第三，对经济增长前景保持乐观。拉加德表示2022年底的经济增长数据令人鼓舞。根据欧盟统计局初步统计，欧元区2022年四季度GDP增长0.1%，与2021年同期相比增长了1.9%。预计欧元区 GDP2022年将增长3.5%，欧盟经济则平均增长3.6%。最新的领先指标，包括该地区企业的关键采购经理指数(PMI)调查，表明欧洲经济已经触及低点，未来经济扩张在望。

　　另外，欧洲央行对于通货膨胀趋势的判断值得重点关注。该行预计，今年1月份通胀率为8.5%，比12月份低0.7个百分点，下降的主要原因是能源价格再度大幅下跌。而且未来几年的能源价格将会持续下降。食品价格通胀指数小幅上升至14.1%，目前欧洲消费市场受过去能源和其他食品生产投入成本飙升的影响尚未消除。

　　欧盟统计局2月1日公布的初步统计数据显示，今年1月份不包括能源和食品在内的通货膨胀率将保持在5.2%左右，非能源工业产品的通胀率上升至6.9%，服务业通胀率下降至4.2%。其他潜在通胀指标也仍然很高。欧盟各成员国政府针对高能源价格对家庭进行补贴措施将在2023年继续发挥作用，有利于进一步抑制通胀，但是一旦补贴到期则会有反作用。潜在的通胀压力、缩减的财政措施和工资增长压力，是拉加德强调继续加息的主要原因。

　　尽管如此，随着欧洲央行加息正在影响实体经济以及更高的价格对消费造成压力，市场人士一直警告欧洲央行偏向“鹰派”的加息和缩表政策有可能导致欧洲经济陷入滞胀，甚至陷入衰退。拉加德等人也因此屡屡受到抨击和质疑。

　　今年，欧元区经济三重压力还将加大。一是乌克兰危机冲击欧洲供应链安全，欧洲产业仍然受能源短缺、成本上升的困扰；二是生产和消费信心不足，不仅居民消费需求受限，企业出口竞争力也在减弱；三是高通胀有可能持续，而货币紧缩政策将导致地区金融碎片化风险上升，欧洲债务危机或将重演。在这种情况下，欧洲经济难言乐观。反观欧洲央行的利率政策，是否在今年二季度继续坚持加息要打个问号。

“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）