美方以「為伊朗石油運輸提供便利」為由制裁中國企業 中方回應
2025-10-28 11:35 5,973次浏览在美國關稅政策再成焦點之際，諾貝爾經濟學獎得主保羅·克魯格曼(Paul Krugman)近日接受英國《金融時報》播客節目邀請，與《金融時報》首席經濟評論員馬丁·沃爾夫(Martin Wolf)展開對話，製作推出六期特別節目《沃爾夫-克魯格曼對話》，討論了美國在川普政府政策下面臨的信任危機和治理崩潰的風險，特別對川普政府的貿易與關稅政策進行了罕見的系統性批評。 △克魯格曼在《金融時報》播客節目中，對川普政府的關稅政策進行了尖銳批評 克魯格曼在訪談中說，川普政府正將關稅從一個經濟調節工具變為赤裸裸的「政治威脅手段」，不僅破壞了全球對美國制度的信任，也正在侵蝕美國國內的治理基礎。 「談則減稅，拒則懲罰」的新秩序 克魯格曼認為，川普在任期間對中國、歐盟及其他經濟體不斷揮舞關稅大棒，意在逼迫對方就範，這種「威脅即政策」的做法已成為一種新型經濟外交常態。克魯格曼直言，該策略正在顛覆自布雷頓森林體系以來美國所主導的「規則型貿易秩序」，將其引向一個以「力量至上」為導向的非制度化時代。 △在《沃爾夫-克魯格曼對話》第一期節目中，克魯格曼批評川普常以「一條推文決定政策」的方式來調整關稅，其無序性與不可預測性導致全球市場對美國失去信心 「這不僅是對經濟學理性分析的否定，更是對合作機制的根本破壞。」克魯格曼強調。他舉例稱，川普政府對墨西哥、加拿大和中國等主要貿易夥伴頻繁更改關稅威脅言辭，嚴重打擊了投資者和企業對未來政策環境的預期穩定性。「當經濟行為者不再相信規則本身具有連續性，而是擔心哪天總統發一條推文，稅率就變了，這不是市場經濟，而是政策投機。」 從制度經濟體滑向「尋租國家」？ 這次訪談中，克魯格曼提出一個判斷：如果關稅政策工具繼續被武器化，美國將愈發像一個「尋租型國家」(rent-seeking state)，即決策權不再由制度和法治約束，而成為政治集團或個人謀取短期利益的手段。 「在某種意義上，川普的關稅政策展示了他眼中『總統權力』的極限邊界——不是去調和利益，而是用威脅製造服從。」克魯格曼表示，這種做法讓他想起一些治理脆弱國家的「強人統治」模式。 克魯格曼進一步表示，正是這種任意性極強的行政權使用方式，正在導致「制度信任的崩塌」，不僅損害了美國在全球經濟治理中的正當性，也動搖了其作為「安全資產提供者」的地位。克魯格曼說：「你不能一方面要求全球資金繼續信任美元、美國國債，一方面又在國內政治與國際政策上大搞不確定性。」 關稅邏輯背後的「美國優先」困境 克魯格曼強調，川普對關稅的使用並非源自嚴謹的產業保護主義邏輯，而是一種民族主義情緒的表達工具，是其「美國優先」政策的直接延伸。 他分析稱，這種情緒政治化的關稅政策雖然短期內可帶來選舉紅利，但長期來看，其實際經濟收益微乎其微，甚至可能引發全球供應鏈脫鉤和美國製造業成本上升。 克魯格曼警告說：「關稅從來都不是孤立存在的，它必然引發連鎖反應。而這種反應的最大受害者，往往是本國消費者與小企業。」 經濟學家的「悲觀旋律」 在訪談節目結尾，當主持人請嘉賓選擇一首代表當前情緒或觀點的歌曲時，克魯格曼選擇了美國已故著名女歌手卡羅爾·金(Carole King) 的名曲《為時已晚》(It's Too Late)。克魯格曼表示，雖然這首歌並非關於政治，但它的憂鬱旋律和「為時已晚」的主題，卻恰如其分地表達了他自己對美國制度滑坡的無奈與悲觀。 《金融時報》評論認為，克魯格曼的言論，在當下的美國政壇語境中頗具警世意味。美國是否會徹底從「制度主義」滑向「工具主義」，將是全球密切關注的焦點。(央視記者 武衛紅)
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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