أستاذ تمويل: ارتفاع احتياطي النقد الأجنبي بالبنك المركزي أمان واستقرار للعملة
تاريخ النشر: 8th, July 2024 GMT
قال الدكتور هشام إبراهيم، أستاذ التمويل والاستثمار، إنه كلما تزايد صافي الاحتياطي من النقد الأجنبي لدى البنك المركزي المصري، كلما أعطى هذا المؤشر ثقة في الاقتصاد المصري أمام المجتمع الدولي، سواء مؤسسات استثمار أو تمويل أو تقييم، وغيرها من المؤسسات، لافتاً إلى إعلان «المركزي» ارتفاع صافي الاحتياطي إلى 46,383,9 مليار دولار بنهاية يونيو 2024.
وتابع «إبراهيم»، خلال مداخلة له عبر «زووم» ببرنامج «مساء dmc»، من تقديم الإعلامي أسامة كمال، والمُذاع على شاشة «dmc»، أنَّ الرقم الأمثل لـ الاحتياطي النقدي هو الذي يغطي احتياجات الدولة من الخارج ويفي بالتزاماتها، أي الأمر نسبي وكلما زاد كلما كان أمرا إيجابيا.
احتياطي النقد الأجنبيوأكد: «كلما زاد احتياطي النقد الأجنبي كان أفضل وكانت الدولة قادرة على تلبية احتياجاتها من استيراد السلع الأساسية والاستراتيجية من الخارج، أي عمليات تدبير مخزونها الاستراتيجي من السلع، مثل القمح على سبيل المثال، كما يؤدي للاستقرار النقدي وتحسن قيمة العملة الوطنية في مواجهة بقية العملات الأخرى».
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: البنك المركزي المصري النقد الأجنبي احتياطي النقد الأجنبي استقرار العملة الاستقرار النقدي سعر الدولار النقد الأجنبی
إقرأ أيضاً:
كلما اختصر.. اختلق! الوجه الخفي للذكاء الاصطناعي
كشفت دراسة حديثة أجرتها شركة Giskard الفرنسية المتخصصة في اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي، أن طلب الإيجاز من روبوتات المحادثة مثل ChatGPT قد يزيد من ميلها إلى "الهلوسة" أي اختلاق معلومات غير دقيقة أو غير حقيقية.
تفاصيل الدراسة
ووفقاً لموقع "تك كرانش" نشر الباحثون نتائجهم في تدوينة تفصيلية، أشاروا فيها إلى أن التوجيهات التي تطلب إجابات قصيرة، خاصة على أسئلة غامضة أو مبنية على معلومات خاطئة، تؤدي إلى انخفاض ملحوظ في دقة المحتوى الذي تقدمه النماذج.
وقال الباحثون: "تُظهر بياناتنا أن تغييرات بسيطة في التوجيهات تؤثر بشكل كبير على ميل النموذج إلى الهلوسة".
وهو ما يثير القلق، خاصة أن كثيرًا من التطبيقات تعتمد على الإجابات الموجزة بهدف تقليل استخدام البيانات، وتسريع الاستجابة، وتقليص التكاليف.
اقرأ ايضاً.. الذكاء الاصطناعي يزداد عبقرية.. لكنه يُتقن الكذب
الهلوسة ليست مشكلة جديدة في الذكاء الاصطناعي، حتى النماذج الأحدث مثل GPT-4o وClaude 3.7 Sonnet تعاني منها بدرجات متفاوتة. لكن المفاجئ في الدراسة كان اكتشاف أن مجرد طلب إيجاز في الإجابة يمكن أن يزيد من احتمالية وقوع هذه الأخطاء.
ويرجّح الباحثون أن السبب يكمن في أن الإجابات القصيرة لا تتيح للنموذج "المجال" الكافي لتفنيد المغالطات أو شرح التعقيدات. فيكون أمام خيارين: الإيجاز أو الدقة، وغالبًا ما يختار الأول على حساب الثاني.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يتقن الخداع!
عبارات بريئة.. لكنها تخدع النموذج
أظهرت الدراسة أن النماذج الشهيرة مثل GPT-4o وMistral Large وClaude Sonnet تصبح أقل دقة عندما تُطلب منها إجابات مقتضبة على أسئلة مشوشة .
فبدلًا من الإشارة إلى أن السؤال يحتوي على فرضية خاطئة، تميل النماذج إلى تقديم إجابة مختصرة تكميلية للخطأ، مما يعزز التضليل بدلاً من تصحيحه.
وحذرت الدراسة أيضًا من أن بعض النماذج تميل إلى تفادي التصحيح عندما تُطرح المعلومات المغلوطة بطريقة واثقة، في محاولة لمجاراة توقّعات المستخدم، حتى وإن كانت خاطئة.
تُبرز الدراسة مفارقة مؤسفة تتمثل في أن تحسين تجربة المستخدم من خلال الإجابات المختصرة قد يأتي على حساب دقة الحقيقة. لذلك، يوصي الباحثون بضرورة توخي الحذر عند تصميم الأوامر والتعليمات الموجهة للذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على أهمية تحقيق توازن بين سرعة الإجابة وموثوقيتها.
إسلام العبادي(أبوظبي)
حكومة الإقليم تقرر استمرار الخدمة الكهربائية على مدار الساعة