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楼市预期改善 “返乡置业”热度有所抬升******

　　机构近日发布的数据显示，百强房企1月份销售金额同比下降超三成。业内人士表示，受春节假期等因素影响，1月楼市表现不佳。在鼓励住房消费政策的驱动下，楼市预期出现改善，“返乡置业”热度有所抬升。

　　出现回暖势头

　　中指研究院数据显示，受春节假期等因素影响，2023年1月，TOP100房企销售总额同比下降31.7%，较去年同期降幅扩大8.6个百分点，较去年12月同比下降29.4%的降幅稍有扩大。

　　具体到企业，中指研究院数据显示，2023年1月，万科以250.2亿元权益销售额重回榜单第一，保利发展和碧桂园紧随其后。建发房产、越秀地产、华发股份新进十强队列，分别位列第八、九、十。

　　另据克而瑞发布的数据，2023年1月，百强房企销售操盘金额为3542.9亿元，同比降低32.5%，环比降幅达到48.6%。克而瑞研究中心认为，三四线城市“返乡置业”热度有所攀升。不过，春节期间房企推盘积极性不高，营销力度减弱。

　　从房价角度看，贝壳研究院发布的最新数据显示，1月份50个代表城市二手房价格指数环比上涨0.2%，自2021年8月以来首次环比止跌。在50个代表城市中，约六成城市二手房价格在1月份止跌，涉及京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等重点城市群。

　　从各大城市成交情况看，受春节返乡、出游等因素影响，1月份，50个代表城市二手房整体成交量环比有所回落，但北京、廊坊、天津、重庆、郑州等地成交量较2022年12月有所提升，市场出现回暖势头。剔除春节假期时间段，50个代表城市1月份二手房日均成交量较2022年12月日均水平提高20%以上。

　　贝壳研究院认为，市场修复主要有两方面原因，一是购房者收入预期和消费动力有所恢复；二是在降首付、降利率等鼓励住房消费政策的持续驱动下，市场预期出现改善。

　　房企扎堆融资

　　近期，不少大型民营房企发布融资公告，有的房企单笔融资金额超过百亿元。

　　1月31日，碧桂园发布公告称，碧桂园地产集团获银行间市场交易协会接受储架式注册发行200亿元中期票据。碧桂园地产可在注册有效期内分期发行中期票据。

　　1月26日，碧桂园与中国民生银行香港分行签署融资协议，获最高达5000万美元等值的人民币定期贷款融资。

　　2月2日，中国银行间市场交易商协会网站显示，美的置业150亿元中票、新城控股150亿元中票、万科337亿元中票、新希望五新实业集团10亿元中票及中国铁建房地产22亿元中票获得银行间交易商协会接受注册。

　　另外，上市房企的股权融资也在有条不紊地进行中。荣盛发展近日公告称，中国证监会对公司提交的非公开发行A股股票行政许可申请材料进行了审查，认为申请材料齐全，决定对该行政许可申请予以受理。荣盛发展称，公司本次非公开发行A股股票事项尚需中国证监会核准后方可实施，能否获得核准尚存在不确定性。

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）