比特幣:是的，機器人會接替我們的工作-沒關系_納世幣和比特幣相比哪個值錢一些

對自動化的否定看法并不是特別是任何人的錯，這僅僅是人類對創新做出反應的方式。

幾十年來，在眾多行業中，人們一直普遍擔心機器人會接替我們的工作。盡管有大量證據表明自動化最終將人工從生產線中移出，但自動化通常需要人為干預才能在可接受的范圍內運行。當我們想到這些機器人開始工作并生氣時，我們堅持的是一個陳舊的任務觀，無論有沒有我們，世界都會發生變化。

當我們考慮使用機器人來完成工作時，我們會以人形機器人真正實現自己正在執行的任務的愿景為基礎。盡管圍繞這種篡改有很多猜測，但我們應該考慮規模較小。從物理意義上講，機器人技術和人工智能已經融入醫療保健和零售等行業。這改變了勞動力，因為它轉移了實施機器人輔助的工作。

摩根大通將比特幣生產成本預估從21,000美元下調至18,000美元:金色財經報道，在最近修訂劍橋比特幣電力消耗指數方法后，摩根大通降低了比特幣生產成本預估。

以 Nikolaos Panigirtzoglou 為首的摩根大通分析師在一份報告中寫道：“采用新方法，當前比特幣生產成本降至18,000美元左右，而采用舊方法，則為21,000美元”。分析師指出，因此，電價變化現在對比特幣挖礦成本的影響較小。摩根大通重申，減半事件可能是對比特幣礦工的壓力測試，特別是考慮到比特幣生產成本對電力成本的高度敏感性。

根據CoinGecko數據，目前比特幣的市場價格約為25,800美元。[2023/9/8 13:25:39]

雖然在這些情況下AI通常是最常被引用的技術，但區塊鏈也可以發揮作用。智能合約旨在促進在兩個系統之間執行一組條款。因此，可以想象一個世界，在這個世界中，區塊鏈和加密技術取代了辦公室中的某些管理或人力資源職能。諸如任務分配之類的重復性任務可以在不久的將來在區塊鏈上處理。

數字藝術家Beeple以113.69 ETH價格購買CryptoPunk 4593:8月2日消息，鏈上信息顯示，數字藝術家 Beeple 于 11 小時前以 113.69 ETH 的價格購買了 CryptoPunk 4593。[2023/8/2 16:13:05]

那只是我們機器人未來的一部分

我們大多數人將在較小規模的機器人應用程序中使用，例如AI增強的呼叫中心。例如，在這些呼叫中心內，AI將充當聊天機器人，語音路由系統和客戶服務增強的服務。它將使客戶服務代理在需要時變得人性化，同時路由和分析數據以為客戶和客戶提供服務。對于許多實施AI系統的行業來說，處理以前由人類團隊處理的大量數據和繁瑣的任務將是相同的。

消息人士：美聯儲正在加強年度壓力測試的措施:金色財經報道，據消息人士透露，在硅谷銀行（SVB）事件發生后，美聯儲正在審議一系列更嚴格的資本和流動性要求，以及加強年度壓力測試的措施，這些規定可能重點針對資產規模在 1000 億至 2500 億美元之間的中型銀行，這些銀行目前逃避了一些最嚴格的要求。

預計在未來幾個月，美聯儲將提出一系列改革建議，內容可能要求更多銀行在其監管資本中顯示某些證券的未實現收益和損失，而此舉將影響銀行的監管資本充足率，這是衡量銀行實力的一個關鍵指標。美國監管機構還準備調整一項計劃的范圍，以增加地區銀行在危機時可能動用的金融緩沖。（《華爾街日報》）[2023/3/15 13:04:47]

對于那些擔心失去工作的任務，它失去了直接的接觸點可見性。這種心態，或者不愿適應變化和轉變我們在工作場所的經營方式，并不是什么新鮮事。自從第一條自動化技術引入汽車裝配線以來，就是這種方式。然而，人類是敏捷的，并且總是找到適應的方法。隨著我們看到越來越多的AI系統被實施以快速處理復雜任務，協助企業發展和數據管理，我們將看到越來越多的人被迫擔任新角色，而這些新角色看起來可能與他們所擁有的一切都不一樣。做過。

韓國游戲巨頭WeMade在Uniswap V3中創建Wemix/USDC流動性池:7月26日消息，韓國游戲巨頭WeMade使用橋接技術在Uniswap V3中創建了Wemix/USDC流動性池，以進入以太坊生態。WeMade提供的流動性總量為160萬枚Wemix，其中80萬枚Wemix和相當80萬枚Wemix的USDC用于創建平衡池。（TechM）[2022/7/26 2:38:02]

經濟學家預測，到2030年，機器人將為人類帶來2000萬個工作崗位。考慮到美國工作，在創紀錄的失業率，現在，那些失去了很多就業機會。這是我們需要調整思維的地方。機器人可以從事那些工作。他們應該有那些工作。沒有它，就沒有創新-就沒有改變。我們發明了一個流程，完善了該流程，然后實施自動化以簡化該流程，以便我們可以繼續進行下一個流程。

總有下一步

幾乎每個機器人過程或自動化都會為人類創造新的工作。新標準不僅要求人的監督機器人實現，但相互補充的作用，將看到創建工作的人工作結合這些所謂的機器人。人工智能需要培訓，交付機器人需要維護，依此類推。這并不是說機器人要從事的工作不值得人類保持盡可能長的時間。

為了正確地將面向任務的功能性工作交給自動化，必須對其進行研究，實踐和分解，然后再將這些信息分解為單個信息，然后以編程方式將其培訓到AI系統或物理機器人上。使用AI系統，該培訓將演變為機器學習，需要對其進行監視和記錄以備將來使用案例和應用程序使用。

我們必須開始意識到，以目前在大小行業中實施的AI的速度，都會出現損耗。必須損耗，因為這是創新的唯一堅實途徑。這并不是說創新的唯一途徑是人類工人的失業，或者他們應該以某種方式將失業變成創新觀念，盡管這不可避免地會發生。例如，機器人將迫使我們在供應鏈的運作方式以及與計算機接口的通訊方式方面發展。

業務流程的這種演變涉及諸如我們的智能機如何與其他智能機通信以及如何利用AI系統在能源和制造業等領域實現可持續技術的事情。如果不克服對自動化工作的抵抗，這些進步就不會存在。

機器人從事工作的想法總是帶來對整個圖片的負面看法。通常將重點放在由機器人代替的單個作業或角色上，而不是由該自動化創建的作業上。

更大的圖景是變化之一，是思維和經商方式不斷變化的結果。AI具備分析難以想象的數據集，自動化以前無法實現的流程以及實現最終為每個人提供工作的未來的能力。

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