ビットコイン公売も急増 – 下落税が崩れるのでしょうか？

ドナルド・トランプ米大統領は火曜日、Truth Social Tuesdayに「イランがホルムズ海峡で地雷を埋設したが、我々はそのような地雷を建てたという報告がなければ、我々はすぐに地雷を除去したい」と書いた。 大統領は「もし何らかの理由で地雷を設置してすぐに除去しなければ、イランに対する軍事的結果は以前には見られなかったレベルに達するだろう」とし「一方、地雷を除去すれば、これは正しい方向に行く大きな一歩になるだろう」と付け加えた。 この発言は、トランプ大統領がイランが世界で最も重要な石油関門であるホルムズ海峡を妨害した場合、追加の軍事行動をすると脅した後、一日も経っていないことです。 トランプ大統領はトゥルース・ソーシャル（Truth Social）に「イランがホルムズ海峡内の原油の流れを防ぐどんな措置でもとれば、米国はこれまで受けたよりも20倍大きい打撃を受けるだろう」と明らかにした。 この報告書は、トランプ大統領がイラン戦争の潜在的な終息とホルムズ海峡の状況について言及したことによるものである。月曜日、トランプ大統領は米国が「それを買収することを考慮している」と話した。彼は、イランがホルムズ海峡を通る石油の流れを妨げるために何らかの措置を講じない限り、戦争はすぐに終わることができると付け加えた。 CBSは、イランの鉱山在庫は公に知られていませんが、イランは約2,000〜6,000の海軍鉱山を保有していると推定していると報じました。 ホルムズ海峡が重要な理由：世界の石油供給量の20％ 米国エネルギー情報庁によると、1日平均2000万バレルの石油がホルムズ海峡を通って流れており、これは世界の石油液体消費量の約20％に相当します。また、世界の液化ガス取引量の約5分の1がこの海峡を通過する。 海峡はアメリカだけでなく中国にとっても非常に重要です。イランの石油輸入量の約半分が海峡を通過しなければならず、イランの石油供給量の約90％が中国に流入しています。しかし、そのうち多くは制裁を回避するために第三国を経る場合が多い。インド、韓国、日本を含む他のアジア諸国も海峡を通って移動する石油を供給されています。 石油価格は火曜日のバレルあたり約78ドルに下落しましたが、火曜日の午後には価格が再び86ドルに上昇しました。有価は強硬派アヤトラ・モスタバ・ハメネイが故人となった父親アリ・ハメネイの後継者で、イラン最高指導者に選出されてから1日で2022年以来最高値にしばらく上がりました。

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以前のすべてのスキルは、長期的に破壊されたよりも多くの雇用を生み出しました。しかし、まだ一部の人々は、AIがさまざまな産業全体にわたって非常に広範囲かつ迅速に採用されており、機械に対する競争優位の核心である知能に打撃を与えるため、AIが異なると主張しています。 2番目の質問である子供たちが何を勉強するべきかについての質問も難しいです。以前の技術が取り除いたよりも多くの仕事を生み出しましたが、新しい仕事が正確に何であるかを事前に予測することは常に困難でした。例えば、スマートフォンが初めて登場したときにソーシャルメディアの影響力者が有力な職業になるということは明らかではなかった。AI会社Anthropicの経済学者Maxim MassenkoffとPeter McCroryの新しい研究論文は、技術が潜在的に自動化できる分野の作業割合を調べることによって、さまざまな職業がAIにどのようにさらされているかを評価します。彼らはまた、可能な総インプレッションとAIが現在これらのタスクを自動化するために使用されている程度との間のギャップを測定しようとします。これを「観察された露出」と呼びます。 潜在的なAI露出vs。 「観察された露出」 この論文は、特に観察されたばく露に関するAIの影響がどれだけギザギザであるかを強調する注目を集めるレーダープロットスタイルチャートを研究者が含めたため、ソーシャルメディアで多くの注目を集めました。そのチャートは次のとおりです。 人類学/「AIが労働市場に与える影響：新しい測定と初期の証拠」 例えば、AIは事務管理、コンピュータ、数学などの分野に比較的大きな影響を与えていますが、ライフサイエンス、社会科学、医療などの分野には露出の可能性が比較的高いにもかかわらず、比較的少ない影響があります。その後、建設や農業など、潜在的な露出が非常に低い領域がありますが、実際には、アントロピックは観察された露出がほぼゼロに近いと判断します。観察されたばく露結果を米国労働統計局の雇用成長予測と比較した結果、アントロピック研究者は、その分野で観察されたAI暴露の増加とBLS雇用増加の減少予測との間に相関関係があることを発見しました。予測AIとロボット工学が潜在的に農業に著しい破壊を引き起こし、これらの技術がすでに農業に進出していることを考慮すると、農業研究の結果に多少疑問があります。ただし、この技術はアントロピックが重点を置いている大規模な言語モデルベースのシステムとは異なります。ですが、子どもが配管工の見習いになったり、電気技師になったり、農作業をしてみるのは悪いアドバイスではないかもしれません。 Anthropicの論文は、米国の労働者の約30％が「彼らの仕事が私たちのデータにあまり頻繁に現れていないため、最低限の基準を満たすことができないため、この研究では扱いません。94％の理論的インプレッションを持つコンピュータや数学など、潜在的なインプレッションの合計が高い分野でも今日の自動化された実際の作業数ははるかに低く、この場合は33％です。事務局は、総理論的暴露の90％と比較して約40％で最も高い暴露を観察しました。 （この数値は広範なカテゴリにわたる平均値であることに注意することが重要です。より具体的なポジションの場合、観察されたばく露ははるかに高いです。コンピュータプログラマの場合は75％、カスタマーサービス担当者の場合は70％、データ入力作業および医療記録の専門家の場合は67％です。 ギャップはどれくらい早く減るのか？ 今最大の質問は、観察されたAI暴露と理論的AI暴露との間のギャップがどれだけ早く減少するかということです。私の考えへの答えは、仕事ごとに大きく異なると思います。過去6ヶ月間にソフトウェア開発者を襲った同じレベルの自動化が、今後12〜18ヶ月以内に他のすべての知識労働者にも適用されるという考えは私には合わないようです。私の考えには時間がはるかに長くかかると思います。 Anthropicの論文は、ソフトウェア開発など、AI露出が最も観察されている分野でも、これまでの雇用減少の証拠はほとんどないと指摘しています。以前、アイ・アイ・AIで議論したスタンフォード大学の研究は、若いソフトウェア・プログラマーとIT専門家の間で雇用の鈍化の兆候があることを示しました。 （それでもその研究でさえ、ファンデミック期間中に過剰採用の可能性による鈍化を完全に解決することはできませんでした。）McCroryとMasenkoffは、観察されたAIオートメーションが潜在力に遅れる可能性があるいくつかの理由を強調しています。場合によっては、AIモデルはまだ関連タスクを実行していないと書いています。しかし、他の多くの場合、AIは、「法的制約、特定のソフトウェア要件、人間の確認段階、またはその他の障害によって拡散が遅くなる可能性がある」と指摘しています。以前に指摘したように、多くの分野で検証を自動化および拡張するための良い方法はありません。これは確かにAIの展開を妨げています。 潜在的なAI影響は、人口全体にわたって均一ではありません。...

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