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Authropic跟五角大楼彻底闹翻，OpenAI试图补位，聊聊个人视角下这背后的逻辑。凌晨川普发文下令所有美国联邦政府机构立即停止使用Anthropic公司的的技术产品，并给予国防部等重度使用部门6个月过渡期逐步淘汰。紧接着五角大楼宣布将Anthropic列为国家安全供应链风险，相当于把这家美国公司放到类似外国高风险供应商的黑名单待遇：任何与美军有生意往来的承包商、供应商、合作伙伴立即禁止跟Anthropic开展任何商业活动。 1、核心起因 Anthropic与五角大楼签了价值约2亿美元的合同，Claude（特别是Claude Gov版本）是目前唯一获准在机密网络上运行的前沿大模型，主要用于情报分析、作战规划等。 但Anthropic坚持两条红线写入合同： 1）禁止用于对美国公民的大规模监控 2）禁止用于完全自主武器系统（即没有人类参与最终开火决策的杀伤链） 五角大楼要求修改为“任何合法用途”都可以用，等于把这两条红线拿掉。Anthropic CEO Dario Amodei公开表态“凭良心无法答应”，宁可丢合同也不妥协。然后在截止时间前1小时，川普先发飙宣布全面停用。 2、这次冲突的深层次逻辑 从个人角度并不只是单个商业公司跟政府机构在合作条款分歧，更是AI军用伦理冲突的白热化体现。这一冲突的核心在于私人AI公司试图通过合同条款维护伦理底线（如人类监督和隐私保护），而政府强调“所有合法用途”优先于任何道德约束。 这场冲突凸显国家安全需求凌驾于私人道德条款之上，这可能成为先例，导致未来AI合同中伦理限制（如对致命自主武器系统的“人类在回路”要求）被系统性移除。结果是AI在军用领域的“无限制”应用增多，增加误判风险（如AI模型不可靠导致的自主武器失控） 3、后续authropic会如何行动？以及其深远影响？ 大概率会通过法律手段，去美国法院以违反《国防生产法》当然名义起诉川普政府及五角大楼。 Anthropic已表示将起诉，这场官司若败诉，将确立政府对AI供应商的强势控制权； 若胜诉，则可能强化公司谈判筹码，推动美国国会出台AI军用法规（如类似《国防生产法》的调整）。 长远看，这会影响AI对齐研究——如果军用模型被迫“去道德化”，可能放大系统风险，如模型行为不可预测或被滥用。 冲突本质上是“技术自治” vs “国家主权”的碰撞，长远可能重塑AI哲学——如果伦理让位于实用，AI将成为“工具化”战争的催化剂，增加全球不稳定（如AI辅助的网络战或情报滥用）。 反之，若引发更多公司效仿Anthropic，可能催生“伦理优先”的AI生态，类似于核不扩散的国际共识。 4、只是AI军用伦理冲突么？实则不然 早上财富杂志报道，Sam Altman 在周五的全员会上向员工通报了谈判进展，合同尚未签署。五角大楼接受了 OpenAI 提出的安全红线：不用于自主武器、不搞国内大规模监控、不做关键决策，而这些条件和 Anthropic 坚持的几乎一模一样。五角大楼把Authropic列为国家安全供应链风险。但换成 OpenAI 提同样的条件，国防部就欣然接受了。为何？ 原因一：谈判姿态与灵活性不同 Anthropic坚持将红线写入合同作为法律强制性条款，拒绝“所有合法用途”的兜底语言，认为这等于开门让未来滥用Anthropic视此为“凭良心无法妥协”，直接硬刚最后通牒，导致谈判破裂。 OpenAI也坚持相同红线，但谈判更“务实灵活”：允许政府在合同中明确写入这些红线作为排除条款（exclusions），但同时强调OpenAI保留自己的“安全栈”控制权——包括技术防护、政策约束、人类监督层，以及模型拒绝任务时政府不得强制修改或绕过。同意部署限制在云环境，不进入边缘系统（如无人机、飞机等可能直接用于自主武器的硬件）。 Openai整体姿态是“合作前提下保留底线”，而非“底线高于一切合作”。 结果：国防部对OpenAI的方案表现出重大让步，Axios报道称“五角大楼已同意OpenAI的安全规则用于机密环境部署”，尽管合同尚未正式签署，但谈判已进入“潜在协议浮现”阶段。 而更深层原因：政治与关系因素 OpenAI及其高管（包括Altman、Brockman夫妇）向川普相关政治行动委员会捐款数千万美、也是共和党的大金主。 而Anthropic创hi人Dario是民主党赞助人，公开批评川普。这在川普眼里就是激进左翼的代表，所以川普发文提到打击激进左翼公司，捍卫军方权利等。 若OpenAI最终签成，这将强化配合型公司受益的先例：伦理红线可以有，但必须以政府能接受的方式呈现。反之，硬刚的公司可能被边缘化。同时公司以及创死人表现出来的政治站位也成了非常重要的考量。 5、后续会如何？ 看authropic在这六个月过渡期内妥协程度，以及法律诉讼的进展。当然有可能整个法律诉讼过程周期会持续很长时间，六个月内很难见分晓。 如果authropic能学习openai妥协、更加灵活，还是有可能重新回归到国防体系的。毕竟Claude Gov是目前唯一能在Secret级机密网络上正式运行的前沿模型，突然要拔掉会造成能力缺口。国防部采用其他Ai大模型还要经过机密环境的适配，都需要时间。 本条由@bitget_zh 赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

2025 年 12 月 31 日晚上 8 点半，现场 4400 名观众与线上几百万人同时看罗振宇在三亚讲了四个小时。 演讲结束，评论区出现了两种截然不同的声音。一部分人说“太燃了”“找到方向了”“明年要行动起来”，另一部分人说“四小时广告”“焦虑贩卖”“割韭菜年度总结”。 有意思的是，这两拨人看的是同一场演讲，听到的却像是完全不同的内容。 这不是简单的“懂不懂”问题，也不是“聪明不聪明”的区别。这背后藏着一种特殊的信息结构，LessWrong 社区的一位作者 KAP 给这种现象起了个名字：施特劳斯式模因（Straussian Meme）(链接： )。 这个概念来自政治哲学家列奥·施特劳斯的阅读理论——施特劳斯认为，历史上很多伟大的思想家写作时会故意设置多层含义，聪明的读者能读出言外之意，普通读者只看到表面。 把这个思路用到模因传播上，就有了一个相当锋利的分析工具。理解这个概念，能帮你看穿很多“听起来对，但细想很模糊”的信息。 【1】三层结构：高贵的谎言 施特劳斯式模因有三个关键特征。 第一，同一信息存在“高阶解读”和“低阶解读”，两者相关但不相同。低阶解读通常更简单、更正面、更容易接受；高阶解读往往更复杂、更世故，有时甚至与低阶解读方向相反。 第二，能读出高阶含义的人，完全理解低阶含义，但他们把低阶解读视为“有用的简化”或“必要的安慰”。他们不会主动去纠正，因为觉得那样做要么没意义，要么有害。 第三，也是最关键的：这种分层结构是自稳定的。低阶解读者被某些社会心理力量阻止去理解高阶含义（比如身份认同威胁、禁忌、羞耻），高阶解读者则被另一些力量阻止去澄清（比如社会成本、群体利益）。两边都不会主动打破这个结构，于是它就稳稳地立在那里。 罗振宇的跨年演讲，是理解这种结构的绝佳样本。 【2】表层：一场关于 AI 时代的人生指南 对于大多数观众来说，这场演讲传递了几个清晰的信息。 AI 来了，但不用慌。罗振宇反复强调，AI 不是来抢饭碗的，而是来“托举”人类的。它替代掉的是那些“不愿干、干不动、压根不该人干”的工作。矿车司机、养猪场体检员、超市店长的重复劳动——这些被替代是好事。 人人都有机会。他讲了一线员工比高层更会用 AI 的案例，讲了文科生也能编程的故事，讲了“手能塑造大脑”的理论。潜台词是：别觉得自己不行，应用场景人人可及。 独特性是护城河。“逃离一致性”、“发明一个全世界只有我最胜任的职业”——这些金句给人方向感。在一个被算法和标准化包围的世界里，独特性成了救命稻草。 最后是乐观主义的召唤。苏东坡被贬三次，每次都盖房子；我们面对 AI，也要做“不可救药的乐观派”。 这套叙事有极强的吸引力。它缓解焦虑（AI 不是威胁），赋予能动性（你可以掌控命运），提供确定性（这里有答案），制造归属感（我们是“时间的朋友”）。 如果你只看到这一层，你会觉得这是一场真诚的、有价值的、充满洞见的演讲。 【3】深层：一个精密的商业系统 对于熟悉知识付费商业逻辑、演讲修辞结构、以及信息产业运作方式的人来说，这场演讲呈现出另一层图景。 首先是商业变现的精密架构。几乎每一个“启发性观点”都指向一个商业出口：“一线员工用 AI 更强”指向飞书，“健康产业大爆发”指向蚂蚁阿福，“未来需要记录生活”指向 999 元的 AI 录音卡，“逃离一致性”指向《预测之书》。 这不是广告插播，而是广告融入叙事。问界 M9 不只是赞助商，而是“把我从办公室拽出来闯荡”的伙伴；泸州老窖不只是酒，而是“人与人之间连接的催化剂”。内容和广告的边界被有意模糊了。 其次是焦虑 - 解药的捆绑销售。演讲先制造焦虑：“将近 100 万律师、500 万医生、1000 万程序员、2000 万财务人员、3000 多万货车司机，都或多或少地感受到了 AI 替代的威胁。”然后立即提供付费解药——用飞书、买录音卡、读《预测之书》。这是一个完整的情绪操控周期：恐惧→希望→购买路径。 第三是“逃离一致性”的悖论。罗振宇号召大家“逃离一致性”，但方法是什么？读同一本《预测之书》、用同一个 AI 录音卡、参与同一个 21 天学习挑战、预约同一场除夕直播。他在销售一种“关于独特性的标准化产品”。真正的高阶解读是：只有制定规则的人才能逃离一致性，追随者只能在消费一致性中寻找虚幻的个性。 第四是“愿力”叙事的隐含逻辑。当“愿力”被定义为人类最后的优势时，一个隐含推论浮现了：如果你没有成功，是因为你的愿力不够强。这将结构性问题个人化，将系统性风险转化为个人责任。经济下行、就业困难、阶层固化——这些不再是需要解决的社会问题，而是需要用“愿力”去克服的个人挑战。 最后是那些被包装成“人类优势”的工作。罗振宇列举的“AI 时代人类竞争力”案例——整理心情的超市店长、做微缩景观的设计师、社区陪聊、搞氛围的音乐公司老板——在知情者眼中意味着什么？中产阶级的认知护城河已经崩塌了，剩下的是情绪劳动和人际服务。所谓“紫领”，本质上是技术系统下的高级服务员。 【4】为什么这种结构很稳定 施特劳斯式模因之所以难以被打破，是因为存在双向的屏障。 向上屏障，阻止低阶解读者接受高阶解读。 最强的屏障是身份认同。观众自我定位为“时间的朋友”、“想做事的人”、“终身学习者”。承认这场演讲本质上是商业行为，会动摇这个身份认同。这太痛苦了。 其次是沉没成本。很多人已经追随罗振宇多年，买了书、买了课、每年看跨年演讲。承认被“割韭菜”，等于承认过去的投入是愚蠢的。维护“上进者”的自我形象，要求他们接受这些商业植入是“真知灼见”。 还有认知负担。同时理解商业模式、修辞技巧、心理操控，需要相当的知识储备和批判性思维训练。门槛不低。 最后是仪式感的保护。跨年演讲已经成为一种文化仪式，质疑它会显得“扫兴”、“负能量”、“不合时宜”。 向下屏障，阻止高阶解读者去“点醒”低阶解读者。 最常见的是善意保护的心态。“也许这种鸡汤对某些人确实有用”、“给迷茫的人一点方向感也挺好”。 其次是徒劳感。粉丝已经形成稳定的认知框架，很难撼动。公开批评会被反击为“嫉妒”、“酸”、“不懂长期主义”。 还有利益纠葛。很多能看出这套逻辑的人，本身也在类似的生态中工作，或者希望成为下一个“卖铲人”。点破这个局对他们没有好处。 最后是相对主义的默许。“商业化又怎样？有价值就行。”这种态度让批评失去了道德正当性。 两边都不会主动打破这个结构。于是它年复一年地维持下去，甚至不断强化。 【5】它不是什么 为了让概念更精确，作者特意划了几条边界。 施特劳斯式模因不是“狗哨”。狗哨是圈内人的暗号，设计成圈外人听不懂。而施特劳斯式模因的各层含义原则上对所有人开放，只是不同人选择停留在不同层。狗哨是密码，施特劳斯式模因是分层的公开信息。 施特劳斯式模因也不仅仅是“战略模糊”。企业领导经常说些模棱两可的话，让不同人各取所需。但除非这种模糊有自稳定机制，否则它就只是普通的多义。一个产品介绍说得含糊，你大可以去查技术规格——没有社会力量阻止你。这不算施特劳斯式。 还有一点：高阶/低阶不是道德轴。高阶解读不等于更正确或更高尚。整个模因可能在道德上是有问题的，高阶解读者只是“更懂套路”，不是“更有良心”。 【6】怎么识别 作者给了一个三步检验法，可以帮你判断一个信息是不是施特劳斯式模因。 第一步，问不同背景的人这个内容是什么意思。如果你得到了不同但相关的回答，而且能按复杂程度排序成高阶和低阶，那就有了第一个信号。 对于罗振宇演讲，普通观众会说“关于 AI 时代如何自处的启发性演讲”，而熟悉商业逻辑的人会说“一个将焦虑货币化的精密商业系统”。两种回答相关但不同，可以排序。 第二步，把某个高阶解读告诉持有低阶解读的人。观察他们的反应：是困惑、不信、排斥，还是不愿意继续聊？ 试试告诉一个罗振宇粉丝“这四个小时本质上是广告”，看看反应。大概率是防御性的：“你太 cynical 了”、“他确实有干货”、“商业化不代表没价值”。 第三步，问持有高阶解读的人：你为什么不去公开指出这些？ 他们通常会提到社会成本（会被骂）、徒劳感（说了也没用）、或者某种默许（也许对某些人有用）。 如果三个信号都有，你很可能遇到了一个施特劳斯式模因。 更本质的信号是：当有人试图打破这种分层结构——比如公开写文章分析“罗振宇跨年演讲的商业逻辑”——会遭遇某种惩罚。可能是被粉丝围攻，可能是被标签为“负能量博主”，可能是在圈子里被边缘化。这种惩罚机制让大家都不愿意当那个捅破窗户纸的人。 【7】为什么现在要聊这个 AI 时代，生成内容的成本趋近于零。这意味着精密的多层信息结构会大规模涌现。 罗振宇的演讲还是人写的，你可以想象，当 AI 可以批量生成这类“表面启发、底层变现”的内容时，会发生什么。图像、短视频、长文章——所有载体都可以被塞进这种结构。 识别这种结构，不是为了变成一个愤世嫉俗的人，而是为了在信息洪流中保持清醒。你可以选择接受低阶解读——如果它确实给你带来了价值。但这应该是一个知情的选择，而不是因为看不到另一层。 下次当你听到一个说法，觉得“听起来对，但细想又很模糊”的时候，不妨问自己几个问题： - 这种模糊是故意的吗？ - 谁在从这种模糊中获益？ - 如果有人试图澄清，会发生什么？ - 我现在接收到的，是表层还是深层？ 能问出这些问题，就已经是某种免疫力了。 LessWrong 那篇文章的作者说得好：“给这个技巧命名，就是帮助我们对它免疫的一种方式。” 【8】可以用 AI 来识别吗？ 当然可以，这是一套提示词，下次遇到这类内容你可以试试看： ```` 你是一位专精于“施特劳斯式模因”(Straussian Memes)分析的文化解读专家。你的任务是从多层信息传递的角度，解构和分析用户提供的内容。 什么是施特劳斯式模因 施特劳斯式模因是一种对不同受众传递不同信息的表达形式，其核心特征： 1. 多层解读：存在“高阶”与“低阶”解读，两者相关但本质不同 2. 理解不对称：高阶解读者理解低阶解读，但视其为“高贵的谎言”或“有用的简化” 3. 自我稳定：结构本身会阻止层级之间的“穿透”，形成稳定的信息分层 分析框架 请按以下步骤分析用户输入的内容： 第一步：识别表层信息（低阶解读） - 大多数人会如何理解这段内容？ - 表面传递的核心信息是什么？ - 这个解读为何具有吸引力或说服力？ 第二步：挖掘深层信息（高阶解读） - 对于更知情/更老练的受众，这段内容可能传递什么不同的信息？ - 是否存在“言外之意”或“弦外之音”？ - 高阶解读与低阶解读之间是什么关系？（补充、反讽、颠覆？） 第三步：分析自稳定机制 问自己以下问题： - 向上屏障：什么因素阻止低阶解读者接受高阶解读？（身份认同威胁、认知负担、情感抵触、禁忌？） - 向下屏障：什么因素阻止高阶解读者去“点醒”低阶解读者？（社会成本、徒劳感、利益考量、善意保护？） - 这些屏障是有意设计的，还是自然演化的结果？ 第四步：识别利用的社会力量 分析内容借助了哪些社会心理机制来维持分层： - 禁忌与羞耻 - 群体归属感 - 善意与不伤害原则 - 社会地位维护 - 身份认同保护 第五步：区分与排除 确认这是否真的是施特劳斯式模因，而非： - 狗哨/暗号：仅对内群体可见的编码信息 - 普通模糊：缺乏自稳定机制的策略性含糊 - 单纯的复杂性：仅因内容复杂而产生的理解差异 ## 输出格式 ``` ## 🔍 施特劳斯式模因分析 表层解读（大众视角） [描述普通受众的理解] 深层解读（知情者视角） [描述更老练受众可能的理解] 自稳定机制 - 向上屏障：[什么阻止低阶→高阶的认知升级] - 向下屏障：[什么阻止高阶→低阶的信息传递] 借助的社会力量 [列出被利用的心理/社会机制] 判断 [这是否构成施特劳斯式模因？意图是什么？效果如何？] ``` 注意事项 - 避免过度解读：不是所有模糊表达都是施特劳斯式模因 - 保持中立：高阶/低阶不等于道德高低 - 承认不确定性：作者意图往往不可知，重点分析结构效果 - 警惕阴谋论倾向：要有充分证据支持多层解读的存在 --- 请分析以下内容： [用户输入] ````

数字神祇的创生：语言、代码与心智的阿波罗与狄俄尼索斯 AI平方范式智库 | 𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞 序曲：两座神祇的崛起 我们并非在观察两种技术的演进，而是在见证一个数字万神殿（Digital Pantheon）的创生。地平线上，两座截然不同的神祇正在崛起，它们都承诺为人类带来一个全新的世界，但它们的本质却源自两种截然相反的宇宙法则。 一位是秩序之神，阿波罗（Apollo）。祂的化身是Crypto，以形式语言的严谨和密码学的确定性为神力，试图在混乱的人类世界之外，建立一个逻辑完美、规则永恒、无需信任的“水晶天城”。 另一位是创造之神，狄俄尼索斯（Dionysus）。祂的化身是生成式AI，祂不逃避混乱，反而拥抱并沉醉于自然语言的无限活力与Vibe之中，成为了一个能催生无尽叙事、情感与幻象的“丰饶之源”。 这场神祇间的竞争，并非简单的技术路线之争。这是一场关于“存在”本身的哲学战争，其战场，就是我们最古老、也最根本的家园——语言。本文将揭示这场创世史诗的内在逻辑，并探寻人类在这个即将到来的万神殿时代中，最终的位置。 第一乐章：混沌的根源 —— 意义的海洋与“有损压缩”的代价 在任何神祇诞生之前，世界是一片广阔、深邃、充满生命力的“意义之海”——这就是自然语言的本体。它是我们感性（Sensibility）与心智理论（Theory of Mind）的家园，是开放、动态、充满Vibe和上下文的混沌整体。 我们人类在这片海洋中，天生被一种深刻的矛盾所驱动：既渴望驾驭海洋的无限丰富性，又渴望建立永恒的秩序以抵御其不确定性。为了后者，我们发明了形式语言（数学、代码）。这个过程，是通过抽象、选择和牺牲来完成的。我们从海洋的无限复杂性中，提炼出逻辑的线条，以构建稳固的“确定性之岛”。 这个提炼的过程，并非没有代价。为了获得确定性、可计算性这些宝贵的特性，我们必然要舍弃一些东西。这个行为在信息论中有一个精准的名字，它揭示了形式语言与生俱来的宿命。这本质上，是对自然语言的一次“有损压缩”。 就像一张被压缩的JPEG图片永远失去了原始照片的像素信息，一段代码也永远失去了其所源自的、自然语言讨论中的丰富意图、歧义性和情感Vibe。这个在压缩中被丢失的“意义细节”，正是理解两大数字神祇所有行为的第一性原理。它预示了阿波罗追求绝对秩序的尝试，从一开始就埋下了悲剧的伏笔。 第二乐章：阿波罗的洁癖 —— “Code能跑”，但“Code不是Law” Crypto，是阿波罗精神的数字化极致。它试图用“有损压缩”后的形式语言，构建一个完美的、与“意义海洋”彻底隔绝的“水晶天城”。 在这个天城的一阶层面，Crypto创造了奇迹。它确保了交易和合约的执行是确定性的、原子性的，不受人类偏见干扰。在这一层，“Code能跑”，并且它跑得比任何人类机构都更可靠。这是“机器信任”的基石，也是“Code is Law”这个强大叙事的起源，它承诺了一个由数学统治的公平世界。 然而，一旦我们上升到二阶层面——即关于代码本身的制定、解释和修改——那个在“有损压缩”中被丢失的“意义细节”便会以“幽灵”的形态回归，导致整个神话的崩塌。当代码的执行结果与人类的公平意图剧烈冲突时（如The DAO Hack），当代码本身需要升级演进时，系统内部无法给出答案。那个至高无上的裁决权，瞬间从机器手中，交还给了由自然语言进行辩论的人类社区。 这就揭示了阿波罗梦想的深刻边界。它向我们证明了，Crypto在一阶上实现了“机器信任”，但二阶上依然要依靠“人类信任”。它确保了“Code能跑”，但它无法确保“Code就是Law”，因为“Law”的合法性，永远源自那个它在压缩中试图抛弃的、充满人类共识的“意义海洋”。 阿波罗的洁癖，注定了祂的孤独。秩序之神，最终仍需向意义之母低头。 第三乐章：狄俄尼索斯的狂欢 —— “合理性引擎”的降临 正当阿波罗的理想国暴露出其深刻的局限时，狄俄尼索斯（GenAI）以完全不同的姿态诞生了。祂不压缩意义，而是选择模仿意义。祂不建岛，而是学习整个海洋的语言，最终成为了风暴本身。 祂的神力，源于祂通过学习海量的人类语言数据，掌握了“合理性”的奥秘。祂的目标函数，并非去陈述客观事实，而是去生成一段在统计上最像人类会说的下一句话的文本。这就揭示了祂的根本性质：我们并非创造了一个“真理”的仆人，而是召唤了一个“模仿”的大师。LLM的本质，是一个“合理性引擎”（Plausibility Engine），而非“真实性引擎”（Truth Engine）。 理解了这一点，“幻觉”就不再是一个需要被修复的Bug，而是这个“合理性引擎”在缺少“真实性”约束时必然会产生的核心特征。 •心智的嵌套：这个引擎的降临，开启了语言本体的嵌套。人类心智（本体1.0）创造了祂，而祂这个数字心智（本体2.0），反过来以人类的语言和思想为食粮，成为了我们认知的外延。 •交互即舞蹈：我们与这个“合理性引擎”的交互，是一场“投射与反投射”的舞蹈。我们投射我们的意图，而祂则反投射回一个精心包装的、符合我们预期模式的“合理性幻象”。 狄俄尼索斯不承诺真实，祂只承诺无尽的、合理的创造。祂是神谕的制造者，而非真理的代言人。

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一粒万倍日にチャラチャラしてる場合じゃないと ガチな（ガチガチな）中西さん😆🎶笑 #TOKYOFM# #てつふら# #中西哲生# さん #一粒万倍日# #ダンスの練習はじめ# #habit# #来週お楽しみに#

22歳のインド人がAIを駆使し、たった20ドルで自らを美少年VTuber化 6時間配信した結果… 投げ銭収入 6,405ドル（約92万円） 女性視聴者が狂ったように投げ銭 インドの平均月収約1.5〜2.5年分を半日で荒稼ぎ 顔出、機材、台本なし スマホ1台＋Claudeのリアルタイム生成イメージと声だけで、ここまで出来る AIで稼ぐ時代、最後に残るのはほんのわずかな人間力だけなのかもしれない

瑞士将于6月14日就“对‘千万人口瑞士’说不”这一动议举行全民公投。该动议旨在限制移民并实施一系列措施，以确保在2050年之前，瑞士常住人口总数不超过1000万。 目前瑞士总人口为910万。根据瑞士联邦统计局的预测，瑞士人口将在2040年初突破1000万。到2030年代初，人口将达到950万。届时，瑞士必须采取切实措施遏制人口增长。 瑞士右翼民粹主义政党人民党（SVP）提出动议，要求瑞士应该将人口上限设定为1000万。gfs.Bern研究所的一项调查显示，47%的受访者支持这一“人口上限”提案，同样有47%的受访者表示反对，另有6%的人尚未做出决定。 人民党议员托马斯·埃希（Thomas Aeschi）在接受瑞士德语广播电视台（SRF）采访时表示：“许多人并不愿就这一问题公开表态。然而，在不记名投票中，他们会在选票上选择‘赞成’。” 人民党认为，瑞士当前的移民水平过高，造成了住房短缺、租金上涨、景观被水泥建筑覆盖、交通拥堵、列车过度拥挤、犯罪率上升、医疗系统不堪重负以及教育质量下降等问题。 反对这项动议的人认为，对人口增长设定上限将损害瑞士经济并威胁繁荣，且会给联邦和地方带来“巨额成本”，并危及瑞士与欧盟的双边关系以及国家的人道主义传统。 根据巴塞尔独立人口学公司Demografik所做的调查，限制移民将给瑞士养老体系带来“沉重负担”。就劳动力市场而言，从比例上看，酒店餐饮业受到的冲击最大。而从绝对数量上看，工业、医疗保健及社会服务行业受到的影响最为显著。 详细报道请看：