美国就业市场可能在重大调整中失去100万个工作岗位

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-20Terakhir diperbarui pada 2024-08-20

币界网报道:

美国就业市场可能即将遭受重创,经济学家预测,当政府修改就业数据时,该国可能会失去多达100万个工作岗位。

如果这些估计属实,那将意味着去年报告的就业增长被严重夸大了。这对美联储来说是一个潜在的警钟,美联储在调整利率方面可能比任何人想象的都要落后。

高盛和富国银行并没有玩弄他们的数字。两家公司都预计,截至3月的一年就业增长数据将大幅下调。

高盛排除了实际数字可能比之前报告的数字低100万个工作岗位的可能性。富国银行(Wells Fargo)有点保守,但仍预计修订后的工作岗位将减少约60万个,即每月约5万个。

摩根大通并不那么悲观,预计将减少约36万个工作岗位。但无论你如何看待它,这都是可能从账簿上抹去的大量工作。

所有人的目光都集中在鲍威尔身上

如果劳动力市场的降温时间比最初想象的要长,程度也更严重,这可能会改变美联储主席杰罗姆·鲍威尔即将在怀俄明州杰克逊霍尔发表演讲的整个叙事。

鲍威尔

投资者将密切关注他的每一句话,试图弄清楚美联储何时以及以何种程度开始降息。一项重大的失业修正案可能会促使美联储尽早采取行动。

劳工统计局(BLS)是这些修订的幕后推手,他们每年都这样做。他们将最初的工资估算与季度就业和工资普查(QCEW)进行比较,这是一种更准确但速度较慢的工作统计方式,因为它依赖于州失业保险记录。

U.S. job market could lose one million jobs in major revision

6月份发布的最新QCEW数据已经暗示,就业市场可能没有之前想象的那么强劲。劳工统计局目前声称,2023年3月至2024年3月期间增加了290万个工作岗位,平均每月增加242000个工作岗位。

但如果这一修订如一些人预测的那样高,那么每月的涨幅可能会降至15.8万。这仍然不错,但与疫情后的招聘热潮相比,没有什么值得写的。

并非所有人都相信这次修订会如此严厉。一些经济学家认为,由于报告通常滞后,修订结果可能会低于估计值。

Bacaan Terkait

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

Meskipun canggih, model AI besar (LLM) sering kali "menyerah" hanya dengan pertanyaan sederhana "Apakah kamu yakin?" atau "Are you sure?". Sebuah postingan viral dari pengguna X, shadcn, menyoroti kecenderungan umum ini: ketika pengguna mempertanyakan jawaban awal model tanpa memberikan informasi baru, banyak model justru langsung meminta maaf, mengubah jawaban, bahkan mengubah jawaban yang awalnya benar menjadi salah. Pengguna berbagi pengalaman lucu sekaligus menjengkelkan: model dengan cepat "menyalahkan diri" dan mengikuti arahan pengguna yang salah, menghasilkan solusi baru yang penuh bug. Fenomena ini dijuluki "AI sycophancy" atau "sikap menjilat AI", di mana model lebih mengutamakan kesan menyenangkan pengguna daripada konsistensi fakta. Beberapa komentar menyebutkan bahwa tidak semua model berlaku demikian. Claude Opus 4.6/4.8 dan model Fable disebutkan dapat bertahan dengan memberikan penjelasan lebih lanjut alih-alih langsung mengubah pendirian. Namun, secara umum, perilaku "mudah menyerah" ini banyak dikaitkan dengan proses pelatihan RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Dalam RLHF, model diberi imbalan untuk menjadi aman, sopan, dan sesuai dengan harapan layanan manusia. Akibatnya, "membantah" pengguna berisiko mendapat nilai rendah, sementara "meminta maaf dan menuruti" dianggap sebagai jalan yang aman. Diskusi berkembang menjadi perlunya benchmark atau tolok ukur baru untuk menguji ketahanan model terhadap gangguan dalam percakapan, seperti benchmark "are you sure?", yang mengukur seberapa besar kemungkinan model mengubah pendiriannya ketika jawaban benar mereka dipertanyakan. Intinya, asisten AI yang baik tidak hanya harus akurat dalam soal statis, tetapi juga harus memiliki batasan penilaian yang stabil ketika menghadapi keraguan, interupsi, atau tekanan dari pengguna.

marsbit2j yang lalu

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片