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美联储改口！快要结束了吗？******
当地时间2月1日，图为美联储主席鲍威尔当天出席记者会。中新社记者 陈孟统 摄
文/夏宾
在市场意料之中，美联储2023年首次议息会议决定继续加息。
当地时间2月1日，美联储宣布将联邦基金利率目标区间上调25个基点到4.5%至4.75%的水平，符合市场普遍预期。
这是美联储自去年3月以来连续第八次加息，但加息幅度已经回落，目前利率水平创下2007年10月以来的最高值。
在议息会议后，美联储对通胀的描述终于“改口”，那么离结束加息还有多远？
通胀缓和，仍要上调利率
从美联储发表的声明来看，经济预期方面，其对于通胀程度表述大幅修改，将此前“通胀仍然居高不下”的措辞改为“通胀有所缓和，但仍处于高位”，显示美国通胀压力正在得到缓解，疫情以及乌克兰危机对于通胀压力的影响趋弱。
在货币政策立场方面，美联储继续表示“持续提高目标区间将是适当的”以及“在确定(利率)目标区间未来增长时，委员会将考虑货币政策的累积收紧、货币政策影响经济活动和通货膨胀的滞后性以及经济和金融发展”。
换言之，美联储会继续高度关注通胀风险，预计也仍将上调利率。
中信证券首席经济学家明明表示，从美联储主席鲍威尔的会后发言来看，并不认为现在是暂停加息的时候。通胀需要一定时间才能回落，因此将需要在更长时间内保持较高的利率。通胀可以回落到2%，而不会出现真正严重的经济衰退，今年经济将出现正增长。
民生银行首席经济学家温彬也提到，鲍威尔对外释放的信号是，美联储正处于反通胀的早期阶段，取得胜利需要时间。不过鲍威尔也强调，美联储没有动力也不想过度收紧利率。
工银国际首席经济学家程实表示，从美联储的角度来看，尽管整体通胀和核心通胀持续回落让美联储的决策者的压力有所减轻，但目前通胀预期的回落仍处于下行通道早期阶段。短期通胀预期受季节性和能源因素的影响非常显著，如果季节性因素对能源和粮食价格的影响退去，通胀预期存在快速反弹的风险。
保留空间，加息何时结束？
“我们预计美联储今年还会加息一到两次，然后随着实际利率开始上升，直至超过美联储预计的适当水平，加息将暂停。一旦加息周期结束，我们预计美联储会按下暂停键，并观察经济状况以决定宽松周期是否合适。”威灵顿投资管理宏观策略师圣地亚哥·米兰(Santiago Millan)如是说。
谈及未来美联储的政策路径，浙商证券首席经济学家李超提出要关注三个方面。
一是未来的加息节奏。本次议息会议声明及鲍威尔会后声明中均强调加息进程尚未结束，并且仍可能有1次以上的加息。
二是年内是否降息。“我们认为相对弹性的表述并未彻底锁死年内降息的可能性。”李超直言，鲍威尔给予了政策充分的弹性空间，提到“如果经济表现符合预期，则降息是不合适的”，但如果“通胀下行速度快于预期，也会在评估政策时重新考虑”。
三是金融环境变化。李超提到，去年10月底以来美股反弹、美债利率回落金融条件有所改善，也一定程度上反映了机构的远期宽松预期，鲍威尔对此并未进行明确“反驳”。
明明说，我们仍维持此轮美联储或于今年一季度停止加息(最后一次加息时点为今年一季度)，加息终点或为5%左右的判断。
他进一步称，实质上美联储降息与美国通胀下行速度以及经济全面恶化时点，尤其是与劳动力市场密切相关，考虑到通胀下行速度存在不及预期的可能性，降息预计将由美国经济进一步恶化触发。由于今年美国经济仍存在较高的衰退概率，因而实质上我们认为美联储较难避免在2023年进行降息。
李超还提到，虽然美联储当前态度中性，但也应关注欧洲潜在的金融稳定压力，一旦欧债风险开始发酵可能成为当前美联储决策框架外的超预期冲击因素并影响加息节奏，政策存在加速转向的可能。
美元指数未来怎么走？
美元指数表现与美联储货币政策密切相关。温彬表示，当前市场逻辑下美指仍有回落空间，但后续市场逻辑或将转换。
在他看来，2022年以来外汇市场走势主要是由加息主导，此前推动美元大幅上行的主要原因就是在通胀压力下美联储持续激进加息，而后伴随着 CPI持续超预期的回落以及美联储放缓加息预期不断提升，11月以来美元指数便由升转降并大幅回落。
“沿着当前加息主导的逻辑看，随着美国通胀下行趋势已基本确定、经济内生动能走弱，同时未来欧洲英国加息幅度或将超过美国的情况下，美指后市仍有回落空间。”但温彬也提醒说，今年内市场逻辑可能会发生转换，衰退或将取代加息成为外汇市场乃至全球金融市场新的主导因素。
温彬认为，在此情况下，美国相对欧洲较强的经济基本面将再次对美元形成支撑。市场逻辑转换的时点或在美国就业数据开始明显走弱之时，又或在美国或欧洲部分国家开始陷入实质性衰退之时。
李超表示，2023年开年以来，美元指数持续回落至101附近。展望短期美元的决定因素，我们认为2月的决定因素在日本，3月的决定因素在欧洲。
具体而言，2月10日日本首相可能提名新任日央行行长候选人，两大领跑人选中雨宫正佳相对偏鸽派，中曾宏相对偏鹰派。当前市场一致预期雨宫正佳获得提名概率最高，如果中曾宏获得提名，可能进一步驱动日元流动性逆转交易，成为短期美元利空。
3月欧央行的缩表计划将正式启动，将对欧洲的主权债务压力构成明显挑战。3月是缩表的起点，也是全年欧债到期压力较大的月份之一，可能导致欧洲债务压力的交易情绪发酵从而对美元形成支撑。
AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******
有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。 上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。 AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。 当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。 事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。 AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？ 从“以图生图”到“语音生图” 2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。 这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。 通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。 “人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。 经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。 AI绘画主要依靠三种技术模式实现 董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。 “图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。 不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。 当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。 “依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。 不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。 诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。 “目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。 互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景 AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。 有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。 “现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。 在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。 不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。 AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤） （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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