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“交房即交证”应成为商品房交易标准模式******

　　“交房即交证”是民生实事也是民心所望。相关部门有必要在总结地方经验的基础上，针对“交房即交证”找准政策和法律依据，拿出国家层面的制度设计，作出统一的部署和要求，明确相关的职责分工、流程和保障性措施，让“交房即交证”成为不动产登记“规定动作”，成为商品房交易标准模式。

　　-李英锋

　　从1月1日起，河南省所有城镇规划范围内新取得国有建设用地使用权的预售商品房项目全面实施“交房即交证”，以切实解决群众关切的不动产权证“办证难”问题，优化营商环境，提升群众的获得感和满意度。(据1月1日《河南日报》)

　　一张不动产登记证，关联着千家万户的切身利益，关联着房地产企业的服务质量，关联着多个政府部门的协同监管效能。河南省针对全省城镇规划范围内新取得国有建设用地使用权的预售商品房项目全面实施“交房即交证”，是对“放管服”改革的深入落实和优化政务服务环境的生动实践，既给大众带来了看得见摸得着的便利和实惠，也能促进房地产市场的规范健康发展。

　　普通商品交易通常奉行“一手交钱，一手交货”的原则，买受人支付了约定价款，出卖人把交易标的物转移给买受人，买受人即拥有了交易标的物的所有权。而房地产、车辆等特殊商品须执行登记转移的法定规则，买受人取得相关部门的产权登记证后才能获得特殊商品的所有权，如果买受人未取得产权登记证，哪怕是已经支付了足额价款并占有了特殊商品，也依然没有获得特殊商品的所有权。买受人在这样的状态下可以占有、使用特殊商品，甚至可以获得一些收益(比如出租房屋等)，但买受人或其利益关联人在落户、子女上学、二次交易、贷款抵押、继承等环节也可能受到诸多困扰，遭遇种种障碍。

　　揆诸现实，交房交证不同步的现象在不少地方存在，不少购房者面临着或曾遭遇过“办证慢，办证难”的困境，短则两三年、长则十余年的办证时间消磨掉了购房者的耐心，也让购房者的权益打了折扣。

　　显然，交房交证不同步已成为购房的堵点、痛点，也成了规范优化新建商品房交易模式和不动产登记改革的关键点。河南省在试点工作的基础上，由多部门出台“交房即交证”实施意见，提出了“商品房购房合同中增加相关条款约束”的工作措施，对房地产开发企业进行约束，为“交房即交证”提供了依据，并明确了各阶段、各相关部门的工作职责，畅通了信息共享渠道，对不动产登记的系统、流程进行了再造，对不动产登记服务进行了优化，为“交房即交证”的全面落地捋顺了关系、创造了条件、提供了机制保障。

　　“交房即交证”模式本质上是以大众需求为导向，对不动产登记责任的再梳理、再认领、再定位、再强化。规划、住建等部门搭建起一个分工明确、协同发力的登记服务机制，在机制内部，让信息多跑路、让责任多跑路，机制提升了效率、压缩了时限、承担了更大的压力、付出了更多努力，消化了更多问题，大众办证自然就更快、更容易，也就自然少跑路、少等待。

　　“交房即交证”模式能够实现监管前移，倒逼房地产企业依法开发、诚信经营，也给购房者吃下了定心丸，有助于提升购房者的信心。在当前“保交楼”的大背景下，“交房即交证”模式对房地产市场的平稳健康发展乃至回暖具有促进意义。

　　利民之事，丝发必兴；厉民之事，毫末必去。“交房即交证”是民生实事也是民心所望。近年来，已有多地陆续推行“交房即交证”模式，取得了非常好的效果，积累了不少有益经验，赢得了社会的广泛好评。在全国范围内普遍铺开“交房即交证”模式的时机已经成熟，相关部门有必要在总结地方经验的基础上，针对“交房即交证”找准政策和法律依据，拿出国家层面的制度设计，作出统一的部署和要求，明确相关的职责分工、流程和保障性措施，让“交房即交证”成为不动产登记“规定动作”，成为新建商品房交易标准模式。

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）