米国が潜在的な経済危機に直面し、これより財政的にさらされたことはありませんでした。現在、国家負債が国家全体の経済生産量の100％に達し（第二次世界大戦以来見られないレベル）、著名な超党派シンクタンクは警告を出しています。国は次の緊急事態に対して盲目的に動いており、一般のアメリカ人に及ぼす結果は深刻である可能性があります。 元上院議員、内閣長官、両党知事などで構成されたワシントンの財政監視団体である責任ある連邦予算委員会（CRFB）は、政策立案者が次の景気低迷や金融衝撃に対処する準備が「悲惨なほど不足している」と警告する包括的な新しい報告書を発表しました。 シンクタンクは「国家は以前よりも大きな借金を受けて次の衝撃に突入することがほぼ確実だ」とし「これは適切な対応を結集する私たちの能力を大きく妨げることができる」と話した。 この団体は、議会に「緊急時のガラス割り」のように「ガラス割り計画」と呼ぶことを開発するよう促しています。これは、危機に瀕した瞬間に配置する準備ができている事前交渉された緊急青写真になります。 報告書は「米国は今日のようにお世話になった経済的衝撃を経験したことがない」と直説的に明らかにした。 「この状況はアメリカを非常に脆弱にします。」 CRFBによると、これは簡単ではありません。 「私たちの暗い財政見通しは、継続的なインフレ圧力と現在進行中の国債市場のボラティリティと組み合わされ、潜在的な将来の経済衝撃への対応を非常に困難にしています。」 しかし、そのようなことが起こらなければなりません。 ドットコンバブルとは違う レポートは高いリスクを提示します。 2000年代初頭にドットコムバブルがオフになったとき、米国の負債はGDPの34％に過ぎず、連邦政府は黒字を出していました。 2008年の金融危機当時、負債はGDPの35％に達した。コロナ19が発生した時はGDPの79％でした。今日、債務はGDPの約100％に達し、年間赤字はGDPの6％に近く、利息の支払いは現在、総連邦収入のほぼ5分の1を消費します。これは、以前の危機よりも約2倍の金額です。 数値はさらに悪化すると予想されます。報告書に引用された議会予算処の見通しによると、2036年までに負債はGDPの120％に達すると予想され、利子は政府が受け取る1ドルあたり0.26ドルを飲み込むことになります。 CRFBは、不動産、株式、AI、デジタル資産の資産バブルの爆発から自然災害、戦争、主要産業崩壊などブラックスワン事件まで、すべての災害シナリオを出した。この報告書は、米国とイスラエルがイランを空襲し、ホルムズ海峡を通過する交通を麻痺させ、原油価格がバレル当たり100ドル以上上がる前に禁水措置に従って作成されたものです。また、CRFB は、特に「スタッグフレ ーションシナリオ」を管理しようとする際に、財政または金融政策のエラーを主なリスクとしてマークしました。イラン戦争が長期化するほど、これは明らかな可能性だ。 偶然の対応の歴史 CRFBの主な関心事は、米国が破産しただけでなく、ワシントンが危機に陥ったときに状況をさらに悪化させる、よく文書化された習慣を持っているということです。 報告書は、「議員が緊急事態が発生するのを待ってからどのように対応するかを考える場合が多すぎる」と警告します。 「こうした危機中心の対応は、費用がかかり、無計画的である可能性があり、場合によっては、ある問題を解決しながら他の問題を作成することもできます.」 証拠として、グループは過去2つの主要な不況を指摘しています。減速により、国債がGDPの約35％ポイント増加しました。大流行対応で20ポイントが追加されました。いずれの場合も、ワシントンは即時リスクが過ぎた後に借入を抑制しなかった。その結果、構造的赤字は、危機への一時的な対応ではなく、連邦予算の恒久的な特徴として機能します。 報告書はまた、単に支出のみを行う反射行動についても警告しました。 「2020年代初頭の経験からわかるように、過度の扶養策は最終的にインフレと金利の急上昇につながる可能性があり、特に供給が制限される場合はさらにそうです」と述べました。そして、次の危機が国債市場の信頼性の崩壊、通貨危機、インフレの急増によって高い負債によって引き起こされる場合、より多くの借入を積むことは積極的に悪影響を及ぼす可能性があります。 「短期的な財政扶養策は景気後退や経済衝撃への適切な対応であることが多いですが、高い負債がパニックを起こす環境では、負債を増やす財政扶養策が逆効果を生み出す可能性があります」と報告は述べています。 4部構成の計画 過去の間違いを繰り返さないために、CRFBは議会が次の危機が発生する前に4つの部分からなる緊急フレームワークを開発し合意することを提案しました。 最初の要素は、衝撃の具体的な性格に合わせて調整され、国会議員が緊急法案にあまりにも頻繁に添付する報告書で言う「優先順位の希望リスト」を削除した目標化された適切な規模の扶養策です。 2つ目は、議会が短期緊急支出1ドルを中期貯蓄2ドルと対にすることを要求する「Super PAYGO」ルールです。 報告書は「1対2の赤字削減を採用することは、韓国政府が経済を支援するために短期借入をしているにもかかわらず、負債の増加を制御するのに真剣だという信号を債権者に送ることだ」と述べた。 潜在的な節約手段はすでに超糖的に存在します。 Medicareが病院であれ医師の診療所で行われても、同じ手順で同じ費用を支払うことを要求すると、10年間で2,100億ドルを節約できます。 Medicare Advantage超過支払いを減らすと、1,700億ドルをさらに節約できます。州および地方税控除の制限を悪用すると、2,000億ドルを集めることができます。 第三の要因は、CRFBが「基本赤字削減メカニズム」と呼ばれ、経済が回復すると自動的に始まる財政保護装置です。このメカニズムは、社会保障、メディケア、メディケードを含む支出プログラムの自動増加を凍結し、裁量支出を凍結し、高所得者と企業に対する累進追加税を段階的に導入します。グループの推定によれば、これらのメカニズムは4年以内に赤字をGDPの3％に減らし、5年間で3兆5000億ドル、10年にわたって10兆2500億ドルを節約できます。 4番目の部分であり、おそらく政治的に最も野心的な部分は、これらの無駄な自動削減を税法、資格プログラム、および連邦予算手順のより慎重にカスタマイズされた改革に置き換える権限を与えられた超党財政委員会です。報告書によると、委員会は具体的に「社会保障及び医療保険支給能力回復」と「詐欺及び濫用減少」の任務を引き受けることになると言います。その勧告は、上下院のすべてで迅速な表決を受けるでしょう。 これがまさに一部の社会保障擁護者が望むことです。全国社会保障分析家協会（National Association of...

AIは仕事や市場を変えるだけでなく、システムが依存する情報を静かに腐敗させるとJoseph Stiglitzは言います。大規模な言語モデル（LLM）が私たちの冷笑的なRedditのコメントと極端なフォーラムで大きな周辺の声を掻き取りながら、ノーベル賞受賞者はすべてがデータ中心に見えますが、基本データはますます「ゴミ」になる世界について警告します。 エコノミストはフォーチュンとのインタビューで「AIの場合、さらに深刻な問題があると思う」と述べた。 「私たちは労働市場だけに問題があるのではなく、情報外部性と呼ぶことのもう一つの側面もあります」 Stiglitzはこれを単にGIGO（garbage in、garbage out）と説明します。 リスクは単に雇用を失うだけではありません。これは、予測市場から金融モデル、政治的議論まで、現実を解釈するために使用するシステムと真実の間のフィードバックループが壊れていることです。本質的に、AIは受信する入力と同じくらいスマートであり、不正確な情報を傷つけ続けると、出力は吸収された情報と同じくらい歪みます。 彼の見解によると、今日のモデルは間違った取引に基づいて構築されています。つまり、ジャーナリズム、研究、オンラインチャットを貪欲に掻き取りながら、まず高品質の知識を生産する機関自体を毀損することです。その結果、人々はAIによって永続されるオンライン調査によって動く世界になると彼は恐れている。 「ゴーストGDP」を宣伝するCitrini Researchの論文や、Matt ShumerのウイルスAI終末エッセイによって引き起こされた市場の低迷について考えてください。実際の現実に基づいたものではありません。 AIは必要なソースから「情報を盗んでいる」 それにもかかわらず、スティグリッツはAIが新しい品質の情報を生成する関心も能力もないと述べた。 「そして、これらすべての結果は、情報全体の生態系が悪化するという実質的なリスクがあるということです。」 コメントスレッド、派手なミーム、簡単なコンテンツなど、最も安価な形式の情報が広がっている間に最高の情報ソースがゆっくりと廃棄されると、トレーニングデータは最も豊富で最も安価なコンテンツに傾きます。つまり、チャットボットがオンラインフォーラムから取り込んだ内容を圧倒的に逆流することになります。 これがオンラインへのAIの渇望が逆効果を生み出す最初の方法です。つまり、深刻な作業を維持するビジネスモデルを浸食し、当初存在するものの混合を切り替えることによって可能です。 産業規模のゴミ流入、ゴミ排出 2024年に彼の著書「The Road to Freedom: Economics and the Good Society」で情報エコシステムに言及したStiglitzは、GIGOの深刻な表現に再び言及しました。 「ゴミを処理して広げると、結局得られるのはゴミだけです。ゴミが入って来て、GIGOです」 このフレーズは古いかもしれませんが、Stiglitzはまだかなり関連性があると言います。 AIシステムは、私たちが提供するすべてを処理するのに優れていますが、知識と騒音を区別するのにはうまくいきません。...