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步骤5：密语直播　　◆富裕群體收入占全社會總收入的比例顯著上升。美國人口普查局數據顯示，無論是收入前五分之一還是最高5%群組，其家庭收入占全社會總收入的比例都呈上升趨勢。1970年相關比例分別為43.3%和16.6%，2020年已升至52.2%和23.0%。中間階層和低收入群組的占比均有所下降。中間階層收入占比從1970年的52.7%降至2020年的44.7%，收入後五分之一的低收入群組的收入占比則從4.1%降至3%。1993年以來，占總家庭數60%的中間階層家庭的收入占比始終低於前五分之一的群組，並日益失衡。◆超級富豪的收入占比水平創下戰後新高。世界財富與收入數據庫顯示，20世紀初以來，美國前1%超級富豪的收入占比經曆了先降後升。1928年這一比例一度高達22.3%，二戰後隨著機會平等、經濟平等價值理念的發展，累進稅、遺產稅、強勢工會和金融管製等經濟製度抑製了財富集中，到1970年1%超級富豪的收入占全社會總收入的比例降至10.7%。此後這一比例逐步升高，到2021年已升至19.1%，50年間幾乎翻了一番。◆收入差距擴大的主要原因是工資收入水平的巨大差距。據伊奎勒數據，2021年上市公司首席執行官的中位數收入達2000萬美元，較2020年增長31%。而2021年普通員工的中位數收入從2020年的6.9萬美元增至7.2萬美元，增長約4%。據美國經濟政策研究所跟蹤研究，1978年至2020年，首席執行官收入增長1322%，而同期普通員工收入僅增長18%。◆貧富分化還體現在財富不平等上。美聯儲數據顯示，1%的最富裕家庭占有超過20%的家庭總財富，這一比例在近年來還在顯著增加。據美聯儲2021年統計，前1%家庭擁有的財富比例達到創紀錄的32.3%，而在1989年這一比例僅為23.6%；後50%家庭（約6300萬個家庭）僅擁有2.6%的財富，而在1989年這一比例為3.7%。◆中產階級萎縮。從二戰結束到1970年的20多年間，“中產階級的美國”形成。此後，盡管美國經濟繼續發展，但中產階級不僅沒有擴大，反而顯著下降。生活在中等收入家庭的美國成年人占比從1971年的61%下降到2019年的51%。高收入階層比例從14%上升到20%，低收入階層比例從25%上升到29%，中等收入家庭規模持續萎縮。。
步骤6：《福利直播》地下“天然鍋爐”新成員——幹熱岩人們很早就知道地球深部有熱量產生並可“上溢”到地表，似乎在地下存在一個熱氣騰騰的“灶火”、大大的“鍋爐”。人們對地下深處熱量的產生充滿興趣，一直在探索這種被稱為“天然鍋爐”的能源來自何方。大地深處的頭號熱源—— 地熱能深藏於地殼內的高溫很早以前就被人類認識了，並將其作為一種極具潛力的能量資源。從舊石器時代起，古人就利用溫泉中的水進行沐浴和治療身體的不適，而自古羅馬時代起就將其用於空間取暖。近年來，人們對用地熱能代替化石燃料的努力使我們對地熱的興趣再度燃起。絕大部分地熱能被直接用於為建築物供熱和工業加工，即用於房間的供熱和發電。地熱能是地球內部產生和存儲的熱能。地殼內的地熱能起源於行星的原始結構和物質的放射性衰變，地幔邊界溫度可能達到4000℃以上。地球內部的高溫和高壓會導致一些岩石融化，而固體地幔則具有塑性，因此它比周圍的岩石輕，導致部分地幔向上對流。地殼中的岩石和水被加熱，有時會高達370℃，這些水就是被 “天然鍋爐”加熱的溫泉。地熱發電與常規蒸汽發電廠使用的技術密切相關，但整個係統的設計完全不同，取決於人們利用的地熱資源的類型。最簡單的地熱發電廠是利用地熱地區自然產生的“幹氣”直接驅動蒸汽輪機，進而驅動發電機產生電力，這個過程與使用常規化石燃料的發電機原理完全一樣。在地下，水流經幾千米處灼熱的岩石層時會產生蒸汽。大地深處的 “新鍋爐”—— 幹熱岩近年來，一個新名詞頻頻見於各媒體——“幹熱岩”，它是大地深處“鍋爐”的新成員。幹熱岩，從名字上就很好理解，其實就是又幹又熱的岩石，通俗點說，就是地下“發燒”的岩石。從岩石分類來講，包含變質岩、沉積岩和侵入岩在內的岩石都能夠成為幹熱岩。而它又幹又熱的原因也很簡單，因為它們分布在溫度很高的地層深處，或者直接受到岩漿這類物質的影響，加上深埋地下，所以熱量很難釋放，溫度一般都可以在200℃以上。幹熱岩屬於新興地熱能源，幹熱岩的形成與地球的結構有關。在地球深處，存在著可達7000℃的熾熱的熔漿，其熱量向上傳導，穿過地幔接近地殼，而地殼中不含水或者流體極少的岩石層就會獲得高溫能量，進而形成了幹熱岩。地球內部蘊含著大量的幹熱岩，這些都是天然的能源，隻要地球不毀滅，這些幹熱岩幾乎是取之不盡、用之不竭的新能源。。
步骤7：花儿直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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