XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemO17
西非恐怖主义威胁的外部来源
摘要：打击恐怖主义是一项复杂的任务，不仅限于军事选择。它还涉及国家建设、民族主义和包容性可持续发展。潜在冲突的根源早在殖民主义、奴隶贸易、资源掠夺和任意设立边界期间就已奠定。仅靠占领或受影响国家的内部努力无法赢得这场战斗，尤其是当恐怖分子得到部分军队和该国政治精英的秘密支持时。有外部因素通过跨国犯罪和恐怖分子网络的密切合作煽动暴力冲突。全球金融体系中的洗钱和恐怖主义融资是问题的一部分。此外，许多活动家和战斗人员不仅仅是受到宗教狂热和意识形态狂热的驱使。复仇、生存和冲突团体之间的局部斗争也常常起着决定性的作用。治理不善和无政府的空间有利于军阀主义，无论是激进的圣战分子还是非宗教恐怖分子运动，都是由地方主义和非正式网络驱动的。一些政府和安全部门的军事反应退化为不充分的国家反恐，完全不顾当地居民。这导致这些国家的法治和人权受到挑战。虽然西非经共体政府之间的跨国军事反叛乱有所改善，但英语国家和法语国家之间的分歧以及前殖民统治者法国和英国的既得利益仍然阻碍着它的发展。到目前为止，恐怖分子还有效地利用网络空间和社交媒体来制造恐惧并传播他们的暴力意识形态。在可预见的未来，西非的犯罪与恐怖之间的互动将继续。考虑到 COVID-19 大流行的破坏性影响以及俄罗斯在乌克兰的战争导致谷物进口失败而造成的饥荒，这种互动甚至可能会增加。对社会结构的影响是相当大的，包括民众对国家行政部门的信任度不断下降以及村民愿意站在恐怖分子一边。打击恐怖主义需要可行的长期解决方案，这些解决方案要考虑到反恐、法治和人权与社会经济发展之间的联系。关键词：恐怖主义、反叛乱、跨国犯罪、失败或即将失败的国家、独裁、治理、专制、权力下放、军阀、可持续发展、网络恐怖主义、社会运动、社交媒体、后殖民主义、人权、伊斯兰国、西非、撒哈拉以南非洲、马里、尼日尔、布基纳法索、加纳、多哥、贝宁、非洲研究 JEL 代码：D31、D72、D74、E26、F22、F35、F51、F52、F54、H26、H56、K14、N47、N97、O17、Z12、Z13
机器伦理与非洲身份：非洲人工智能的视角
摘要 : 人工智能 (AI) 作为非洲发展的新资源，受到非洲人民的热烈欢迎。人工智能可以促进经济、教育、卫生、生态、城市规划、工业等领域的创新，从而改善福祉。然而，过高的期望可能只是美好的愿望。关于所需的技术转让、选择和掌握适当的技术，仍存在一些未解决的问题。鉴于 20 世纪 60 年代现代化理论中的“技术转让”概念完全失败，因为它没有适应当地的需求（例如资源匮乏、普遍贫困和严重的社会经济不平等、劳动密集型技术、生产率低下），一些学者呼吁建立非洲人工智能的内生概念。然而，这引发了激烈的争论。由于非洲实际上不存在数字基础设施，非洲成为全球大国“数字帝国”的战场。然而，非洲问题需要非洲解决方案。此外，人工智能相关技术的主流叙事和默认设置被谴责为男性偏见、白人、异性恋规范、健全人和西方人。此外，迄今为止对正规部门的关注也值得怀疑。非正规部门的创新者和民间社会机构，植根于当地社会文化环境，但与跨国社会空间密切相关，往往比国家的发展努力表现更好。此外，联合国教科文组织警告说，有效利用人工智能需要适当的技能、法律框架和基础设施。与过去一样，呼吁汇集资源，即一项泛非洲战略，可能是徒劳的。人工智能可能在南非、尼日利亚和肯尼亚等已经建立的非洲技术中心发展最快。然而，埃塞俄比亚和乌干达也认可了有前景的以人工智能为重点的活动。为了改善非洲环境中的社会经济包容性，而不是破坏它，还需要性别平等、文化和语言多样性以及劳动力市场的转变。此外，与特定非洲身份相关的伦理问题也已提出。在开发非洲人工智能时，非洲人对人性和人性的看法应在多大程度上被考虑仍是一个悬而未决的问题。简而言之，人工智能可能是一把双刃剑。关键词：人工智能、创新、机器学习、大数据分析、道德价值观、人工智能伦理、非洲伦理、非洲哲学、非洲、撒哈拉以南非洲、经济发展、人类发展、非正规部门、贫困、饥荒、国际贸易、全球力量、脆弱国家、南非、尼日利亚、肯尼亚、乌干达、埃塞俄比亚、后殖民主义、非洲研究 JEL 代码：E24、E26、F15、F22、F35、F54、F63、I24、I25、I31、J43、J46、L26、M13、N17、N37、N47、N77、O14、O17、O32、O36、P46、Z13
人工智能与失业：新见解
人工智能与失业：新见解 摘要：本文使用一个理论模型研究了人工智能对高科技发达国家失业的影响，该模型也得到了实证支持。实证方法采用非线性方法，使用面板阈值和 GMM 系统估计。数据集涵盖 1998 年至 2016 年期间，包括 23 个国家。主要结果表明，人工智能对失业的影响呈非线性，人工智能的加速使用会降低失业率，但仅发生在低通胀水平下。在这种情况下，没有记录到“置换效应”和“替代效应”之间的“转换效应”。否则，人工智能对失业的贡献是中性的。 关键词：人工智能；失业；影响；高科技国家 JEL 代码：F22，O17，C23 1. 简介 近几十年来，鉴于人工智能对失业的影响存在争议，人工智能引起了社会科学的极大兴趣。Pentland 等人。 (2019，第 2 页) 指出，“未来的战略优势取决于利用人工智能（如机器学习、计算机视觉和自主系统）并将其与劳动力相结合以创建共生的人机团队的能力。” 这一概念的现代根源可以追溯到第一次世界大战时期，于 1956 年在达特茅斯学院的一次人工智能会议上首次提出。正如尼尔森 (1984，第 5 页) 所指出的那样，这一过程产生了“不同类别的机器——这些机器可以执行以前只能由人类完成的需要推理、判断和感知的任务。” 目前，人工智能不仅是自动化过程的延续；它还代表了这些过程的顶峰，对劳动力市场有着深远的影响。史蒂文森 (2019) 声称，人工智能的使用通过提高生产力来促进经济增长，从而提高未来收入水平。他还指出，只要人工智能产生的好处能够补偿因工资损失而受到负面影响的工人，这种积极影响就是有效的。所有涉及人工智能的流程都会在短期和长期内决定劳动力需求的强烈变化。在短期内，Frank 等人 (2019 年，第 6531 页) 强调“人工智能和自动化技术的快速发展有可能严重扰乱劳动力市场。”主要问题是不同工作需求的下降和专业地位的丧失比工资损失更重要 (Stevenson，2019 年)。否则，从长远来看，技术变革有望通过新创造的就业机会增强人类技能。事实上，人工智能创造了利用人类技能的新方式。因此，由于对人工智能产生的影响存在不同意见，人们主要担心的是人工智能对失业水平的贡献。
影子经济，经济增长和金融发展
阴影经济，经济增长和金融发展摘要这项研究研究了1991年至2015年期间全球156个国家的经济增长，影子经济和金融发展之间的关联。该研究采用两面板方法，面板矢量自动降低和小组分位数回归。结果表明，经济增长会对影子经济产生负面影响，而金融发展变量对影子经济产生了不对称的影响。另一方面，结果表明，影子经济对经济增长产生了积极影响，金融发展对经济发展产生负面影响。此外，小组的分位数回归表明，经济增长和金融发展显着影响不同分位数的影子经济。经济增长对阴影经济的影响在所有经过测试的分位数上都是负面的，而金融发展变量在整个分位数中有所不同。关键字：影子经济，经济增长，金融发展，小组自回旋分配模型，小组量化回归码：C50，E00，O11，O17 1。引言影子经济被认为是全球经济问题；由于它是一个隐藏的经济因素，因此它证实了对发展中国家和发达国家的政策制定者的重大挑战（Schneider＆Enste，2000年）。这一挑战源于这样一个事实，即阴影经济活动的性质并不明显，这导致难以测量。影子经济以其多个维度及其伴奏而闻名。然而，全世界的影子经济的幅度和增长显着提高，以了解其对国家经济的各种原因和影响（Medina＆Schneider，2018年）。它的特征，效果和规模可以从一个国家到另一个国家有显着不同；这可能是危险的，并带来困难的经济后果（Gorana＆Schneider，2015年）。研究人员进行的连续研究表明，在全球国家之间，GDP的影子经济百分比有所不同，并且已经达到了正式经济的很大一部分（Mai＆Schneider，2016年）。对影子经济的估计显示，发达国家和发展中国家的百分比在瑞士等发达国家中达到了正式GDP的7.4％。相比之下，在像佐治亚州这样的发展中国家中，它达到了67.87％的正式GDP。最近的数据表明，2015年，阴影经济平均达到了全球158个经济体的31.7％（Medina＆Schneider，2018年）。文献表明税收和法规是阴影经济规模增加的最重要原因之一（Schneider＆Enste，2000年）。作为某些国家的高税收负担导致了实际收入的衰落，从而导致个人向阴影活动的运动（Teobaldelli，2011年）。同样，政府对经济部门实施的法律和程序的严重程度，例如劳动力市场限制和贸易障碍，这是削弱个人加入正式经济的机会的重要因素，从而前往影子经济进行活动（Schneider＆Williams，2013年）。