是的，機器人會接替我們的工作-沒關系_NBA:coinbase

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。

以太坊7日移動平均交易費用接近近兩個月低點:6月5日消息，數據顯示以太坊 7 日移動平均交易費用從上個月的超 20 美元降至 7.34 美元，已接近 4 月中旬的費用水平。另據 Dune 數據顯示，以太坊 Gas 費中位數已從上個月的 140GWei 降至目前的 24GWei，同樣接近近兩個月的低點。[2023/6/5 21:16:35]

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。

孫宇晨據稱曾論過出售火必的股權:金色財經報道，市場消息：波場TRON創始人孫宇晨據稱曾論過出售火必（HUOBI GLOBAL）的股權。

知情人士透露，孫宇晨在過去幾周試探了潛在投資者的意見。目前尚不清楚孫宇晨為Huobi尋求怎樣的估值，或者所提供的股份有多大。談判還處于早期階段，尚不清楚是否有投資者會繼續推進。[2023/4/1 13:39:09]

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。

Coinbase今日正式啟動Hashflow（HFT）交易:金色財經報道，據 Coinbase Asset 在社交媒體上發文，Coinbase 今日在以太坊網絡（ERC-20 Token）上增加對 Hashflow（HFT）的支持。Coinbase 提醒用戶不要通過其他網絡發送次資產，否則可能會遭遇資金丟失風險。如果滿足流動性條件，Coinbase 會于美國東部時間 2022 年 11 月 7 日上午 9:00 或之后開始啟動 Hashflow（HFT）交易。一旦建立了足夠的該資產供應，Coinbase 的 HFT-USD 交易對的交易將分階段啟動，但在某些司法管轄區，對 HFT 的支持可能會受到限制。[2022/11/7 12:28:57]

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。

馬斯克延遲推特收購案審判時間的要求遭特拉華州法院駁回:9月8日消息，美國特拉華州一家法院拒絕了馬斯克提出的延遲收購推特一案審判時間至 11 月的要求，但同意馬斯克將推特前安全主管近日的公開舉報納入案件。這一決定是在 6 日下午舉行的聽證會后做出的。在聽證會上，雙方就多個問題激烈交鋒。馬斯克方面稱，需要幾周額外的時間來審查信息，所以請求將審判從 10 月 17 日推遲到 11 月。對此，推特方面指責馬斯克試圖故意拖延審判，并通過更多的文件審查請求來“制造混亂”。（reuters.com）[2022/9/8 13:15:45]

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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