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2022 年经济和行业展望 - 第二季度观点
因此，在本报告考虑的基准情景中，预测 2022 年和 2023 年全球 GDP 增长率为 3.6%，通胀率（去年最后一个季度的平均值）分别为 6.8% 和 4.1%。相比之下，在我们的压力情景（性质更为悲观）中观察到更接近滞胀的情况，预测 2022 年和 2023 年的整体经济增长分别为 3.2% 和 2.6%，通胀率预测（去年最后一个季度的平均值）分别为 7.8% 和 4.3%。最后，我们在本报告中提出了一种冲击情景（概率较低，影响较大），其中 2022 年和 2023 年的 GDP 增长预测分别为 0.8% 和 0.5%，去年最后一个季度的平均通胀率分别为 9.0% 和 6.2%。
部门：农村发展与农业改革宏观经济政策：趋势和选择的回顾。
持续的经济增长是宏观经济政策的目标，但增长速度也是管理宏观经济政策选择的行为参数。快速发展的经济体为政策制定者提供了缓慢发展的经济体中没有的选择。快速增长会提高一个国家的信誉，并降低主权风险，使未来的信心良好循环，降低利率和更高的投资，以维持快速增长。增长缓慢，创造了一个恶性循环，在这种循环中，可用于解决社会挑战的资源较少，信用态度恶化，悲观情绪占据，利率上升和投资下降。这是南非的慢速陷阱。南非的增长平均每年仅在2010年至2019年间为1.75％，如果包括2020年和2021年的共同年度，则更少。
评估匈牙利葡萄酒地区葡萄酒适合性温度指数的历史和未来变化（1971 - 2100）
气候变化显着影响我们的农作物及其耕种地区，预计到本世纪末将有很大变化。温度条件果断地影响了给定位置中葡萄的安全适用性。为了解决这些变化，我们分析了四个温度指标的时间变化：平均生长季节温度（AGST），增长程度天（GDD或Winkler指数（GDD-WI）（GDD-WI），HUG LIN INDEX（HI）（HI）以及在1971年至2100年的22个匈牙利葡萄酒区域（BEDD）和生物学上有效的天数（BEDD）。该分析基于RCP 4.5和RCP 8.5方案的14个气候模型的数据。为了调查葡萄酒的未来适用性，我们引入了动态适用性函数，这使我们能够分析生长季节中平均温度的适用性，以纪念21种葡萄酒葡萄品种，从2031年到2100种decadal增量。此外，基于生长季节的平均温度，引入了温度影响函数，以表征21种葡萄酒葡萄品种的适用性，其值范围从0到1。结果证实，葡萄种植中使用的温度指数的频率将来会明显转向更温暖的气候类别。越来越温暖的气候带来了某些优势，但也具有日益增长的耕种风险。在最乐观的情况下，在接下来的七十年中，生长季节期间的平均温度可能会降低0.8°C。然而，在最悲观的模型中，预期的变化到本世纪末的变化超过4.0°C。对于较低热量需求的葡萄酒葡萄品种，在悲观的RCP 8.5发射方案下的适用性预计将在本世纪末降低29％。相反，在乐观的情况下，适用性值的下降仅在3-4％之间。对于具有较高热量需求的葡萄品种，在RCP 8.5方案下，适用性将降低10％。相比之下，RCP 4.5场景表明，到本世纪末，适用性可以提高1-2％。这些发现有助于更好地理解气候变化的影响和后果，并就如何为葡萄栽培部门的这些挑战做准备的见解。
人工智能与国际关系理论
机器学习、计算机处理和“大数据”的快速发展引发了全球对人工智能 (AI) 的兴趣和投资激增。人工智能的吸引力源于人们普遍认为它将彻底改变我们的生活，对从医疗保健、教育和交通到国防、武器开发和网络安全等广泛领域产生影响。随着各国争相采购这项新兴技术，学者们开始思考其对国际关系 (IR) 领域的影响。虽然一些学者希望人工智能可以用于改善全球健康状况和促进贸易，但另一些学者则更为悲观，警告称人工智能可能会升级为冲突，并侵蚀民主规范。《人工智能与国际关系理论》通过探索人工智能的“改变世界的发展”是否会挑战、破坏或验证构成国际关系理论基础的关键假设和思想，为这场辩论做出了贡献 (第 8 页)。
六国公众如何看待新闻中的生成式人工智能？
报告关注公众，因为我们相信，除了经济、政治和技术因素之外，公众对生成式人工智能的接受和理解将是影响这些技术如何开发和使用的关键因素之一，以及随着时间的推移，这些技术将对不同群体和不同社会产生什么影响（Nielsen 2024）。人工智能周围有许多强大的利益集团，也有很多炒作——通常是积极的推销，但有时是对未来可能存在的风险的极度悲观的警告，甚至可能分散我们对已经存在问题的注意力。但还有一个根本问题，即公众是否会以及如何对这一系列产品的开发做出反应。它会像区块链、虚拟现实和 Web3 一样吗？所有这些都被大肆宣传，但到目前为止，很少有人接受。或者它会更像互联网、搜索和社交媒体——是的，被大肆宣传，但也很快成为数十亿人日常媒体使用的一部分。
EDHEC 2022 年英语口语比赛
另一个合理的假设是，这是由消费者对后疫情时代通货膨胀加剧和生活成本危机迫在眉睫的新现实的反应所驱动的。这一假设得到了以下发现的支持：受影响的不仅仅是 Netflix，其他流媒体服务也受到了影响。例如，在英国，亚马逊 Prime 和 Disney+ 等流媒体视频服务（以及 Netflix）的订阅用户数量在今年第一季度下降。根据一份报告，英国至少拥有一项流媒体服务付费订阅的家庭数量在前三个月减少了 215,000 户，结束了此类服务近十年来几乎不间断的普及增长。随着家庭逐渐摆脱对连续观看节目的依赖，业内有一种悲观的感觉，他们将重新依赖他们熟悉的魔鬼——Netflix 和亚马逊 Prime——而不是新来者 Disney+ 和苹果。
海地 - IMF elibrary
3此分析使用三种核心排放方案。SSP1-2.6与巴黎的目标一致，即相对于工业前时代，将全球平均温度升高以下。ssp2-4.5表示当前趋势的延续。SSP3-7.0是高排放场景。在每种情况下，分析都考虑了所有气候模型之间的中位投影。为了提供高排放和快速变暖的最坏情况，还使用SSP3-7.0方案的温度投影的第90％来计算宏观经济影响。在这种悲观的情况下预测的全球平均温度类似于Extreme SSP5-8.5排放场景的中值投影，厄瓜多尔机构适应计划（https：//spracc.bob.ec/geob.ec/geovisor-web.ec/geovisor-web-spracc/froncc/frontend/）使用。此分析中省略了这种排放情况，因为它越来越不可能被视为不可能。进行讨论，请参阅Bellon和Massetti（2022a）。
评估抑郁症的预后：比较AI模型，心理健康专业人员和公众的观点
摘要背景人工智能（AI）迅速渗透到包括医疗保健在内的各个部门，突出了其促进心理健康评估的潜力。这项研究探讨了AI在评估抑郁症的预后和长期结局中的作用的未置换领域，从而提供了对AI大语言模型（LLMS）如何与人类观点相比的见解。使用案例小插曲的方法，我们进行了涉及不同LLM（Chatgpt-3.5，Chatgpt-4，Claude和Bard），精神卫生专业人员（全科医生，精神科医生，临床心理学家和心理健康护士）以及以前报道的普通大众的比较分析。我们评估了LLMS产生预后，预期有或没有专业干预的预期结果的能力，并设想对抑郁症患者的长期积极和负面后果。导致大多数检查的病例，四个LLM始终将抑郁症视为主要诊断，并建议对心理疗法和抗抑郁药进行联合治疗。chatgpt-3.5表现出与其他LLM，专业人士和公众不同的悲观预后。chatgpt-4，克劳德（Claude）和吟游诗人与精神卫生专业人员和一般公众观点紧密保持一致，所有这些人都预计没有专业帮助就不会改善或恶化。关于长期结局，Chatgpt 3.5，Claude和Bard始终预计，治疗的长期负面后果明显少于ChatGpt-4。结论这项研究强调了AI的潜力补充心理健康专业人员的专业知识，并促进了心理保健方面的协作范式。观察到，四个LLM中的三个在涉及治疗的情况下密切反映了心理健康专家的预期，这突显了该技术在提供专业临床预测时的预期价值。Chatgpt 3.5提出的悲观前景令人担忧，因为它可能会减少患者启动或继续抑郁疗法的动力。总而言之，尽管LLMS在增强医疗服务方面表现出潜力，但其利用需要彻底验证并与人类判断力和技能无缝整合。
每两周经济更新 - 2023年12月15日
新西兰Stats的GDP数据显示，过去一年中大部分时间的经济状况一直较弱，修订显示GDP在过去四个季度中的三个季度下降了。除了通过购买的时间安排在支出GDP组件之间产生的波动性外，放缓的放缓遍及消费，投资和净出口，这与最近的税收收入疲软相吻合。更多的数据混合在一起。净移民的增长正在缓解，但人口增长继续支持住房市场，过去三个月一直在踩水，消费者的信心也在增加。与此同时，美国美联储信号未来的削减和澳大利亚和欧盟的鹰派音调较少。这与来自澳大利亚的GDP数据较弱，进口进口的需求较低，以及在其商品和服务部门内持续宫缩的主要经济体中的共同悲观。