Connect with us

Berita

Intuit belajar cara membangun pelanggan AI keuangan dengan cara yang sulit: kehilangan kepercayaan pada banyak hal, memulihkannya dalam sendok teh

Published

on

Membangun AI untuk perangkat lunak keuangan memerlukan pedoman yang berbeda dari AI konsumen intuisi QuickBooks versi terbaru memberikan contoh.

Perusahaan ini mengumumkan Intuit Intelligence, sebuah sistem yang mengoordinasikan agen AI khusus di seluruh platform QuickBooks untuk menangani tugas-tugas termasuk kepatuhan pajak penjualan dan pemrosesan penggajian. Agen baru ini menambah agen Akuntansi dan Manajemen Proyek yang ada (yang juga telah diperbarui) serta antarmuka terpadu yang memungkinkan pengguna untuk menanyakan data di QuickBooks, sistem pihak ketiga, dan file yang diunggah menggunakan bahasa alami.

Perkembangan baru ini terjadi setelah bertahun-tahun melakukan investasi dan perbaikan di Intuit Genomemungkinkan perusahaan membangun kemampuan kecerdasan buatan yang mengurangi… Peningkatan latensi dan akurasi.

Namun berita sebenarnya bukanlah apa yang dibuat oleh Intuit, melainkan bagaimana mereka membangunnya dan mengapa keputusan desain mereka akan membuat AI lebih berguna. Peluncuran AI terbaru yang dilakukan perusahaan ini mewakili sebuah evolusi yang dibangun berdasarkan pembelajaran yang diperoleh dengan susah payah tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak ketika menerapkan AI dalam konteks keuangan.

Apa yang dipelajari perusahaan ini sangat mengkhawatirkan: Meskipun agen akuntansinya meningkatkan akurasi klasifikasi transaksi rata-rata sebesar 20 poin persentase, perusahaan tersebut masih menerima keluhan tentang kesalahan.

"Kasus penggunaan yang kami coba selesaikan untuk klien meliputi pajak dan keuangan; Jika Anda membuat kesalahan di dunia ini, Anda kehilangan kepercayaan pelanggan dalam jumlah besar dan kami hanya mendapatkannya kembali dalam jumlah besar." Joe Preston, wakil presiden produk dan desain di Intuit, mengatakan kepada VentureBeat.

Arsitektur kepercayaan: Kueri data nyata melalui respons generatif

Strategi teknis Intuit berfokus pada keputusan desain mendasar. Untuk pertanyaan intelijen keuangan dan bisnis, sistem menanyakan data aktual, bukan menghasilkan respons melalui model bahasa besar (LLM).

APenting juga agar data ini tidak semuanya ada di satu tempat. Implementasi teknis Intuit memungkinkan QuickBooks menyerap data dari berbagai sumber berbeda: data asli Intuit, sistem pihak ketiga yang terhubung dengan OAuth seperti Square untuk pembayaran, dan file yang diunggah pengguna seperti spreadsheet yang berisi daftar harga vendor atau data kampanye pemasaran. Hal ini menciptakan lapisan data terpadu yang dapat dikueri dengan andal oleh agen AI.

"Kami sebenarnya menanyakan tentang data asli Anda," Preston menjelaskan. "Ini sangat berbeda dibandingkan jika Anda hanya menyalin dan menempelkan file spreadsheet atau PDF dan menempelkannya ke ChatGPT."

Pilihan arsitektur ini berarti bahwa sistem Intuit Intelligence bertindak sebagai lapisan orkestrasi. Ini adalah antarmuka bahasa alami untuk operasi data terstruktur. Saat pengguna bertanya tentang profitabilitas yang diharapkan atau ingin menjalankan penggajian, sistem menerjemahkan kueri bahasa alami ke dalam operasi database terhadap data keuangan yang diverifikasi.

Hal ini penting karena penelitian internal Intuit telah mengungkapkan meluasnya penggunaan AI dalam bayang-bayang. Saat disurvei, 25% akuntan yang menggunakan QuickBooks mengaku sudah menyalin dan menempelkan data ke ChatGPT atau Google Gemini untuk dianalisis.

Pendekatan Intuit memperlakukan AI sebagai mekanisme untuk menerjemahkan dan memformat kueri, bukan sebagai pembuat konten. Hal ini mengurangi risiko halusinasi yang mengganggu penerapan AI dalam konteks keuangan.

Penjelasan adalah persyaratan desain, bukan sekedar renungan

Di luar arsitektur teknis, Intuit telah menjadikan kemampuan menjelaskan sebagai pengalaman pengguna inti di seluruh agen AI-nya. Hal ini lebih dari sekadar memberikan jawaban yang benar: ini berarti menjelaskan kepada pengguna alasan di balik keputusan otomatis.

Ketika agen akuntansi Intuit mengkategorikan suatu transaksi, ia tidak hanya menampilkan hasilnya; Ini menunjukkan logika. Ini bukan salinan pemasaran tentang AI yang dapat dijelaskan, ini adalah antarmuka pengguna sebenarnya yang menampilkan titik data dan logika.

"Ini tentang menutup lingkaran kepercayaan dan memastikan pelanggan memahami alasannya," Alastair Simpson, wakil presiden desain di Intuit, mengatakan kepada VentureBeat.

Hal ini menjadi sangat penting ketika Anda mempertimbangkan riset pengguna Intuit: Meskipun separuh dari usaha kecil menggambarkan AI sebagai hal yang berguna, hampir seperempatnya tidak pernah menggunakan AI sama sekali. Lapisan penjelasan melayani kedua kelompok: membangun kepercayaan bagi pendatang baru, sekaligus memberikan konteks kepada pengguna berpengalaman untuk memverifikasi keakuratan.

Desain juga menerapkan kendali manusia pada titik-titik pengambilan keputusan yang kritis. Pendekatan ini melampaui antarmuka. Intuit menghubungkan pengguna secara langsung dengan pakar manusia, tertanam dalam alur kerja yang sama, ketika otomatisasi mencapai batasnya atau pengguna menginginkan validasi.

Arahkan transisi dari formulir ke percakapan

Salah satu tantangan paling menarik yang dihadapi Intuit adalah mengelola transformasi mendasar dalam antarmuka pengguna. Preston menggambarkannya memiliki satu kaki di masa lalu dan satu kaki di masa depan.

"Ini bukan sekedar Intuit, ini adalah pasar secara keseluruhan," kata Preston. "Saat ini kami masih memiliki banyak pelanggan yang mengisi formulir dan menelusuri tabel yang penuh dengan data. Kami banyak berinvestasi dalam mengadopsi dan mempertanyakan cara kami menelusuri produk-produk kami saat ini, di mana pada dasarnya Anda mengisi formulir demi formulir, atau tabel demi tabel, karena kami melihat ke mana arah dunia ini, dan sebenarnya ini merupakan bentuk interaksi yang berbeda dengan produk-produk ini."

Hal ini menciptakan tantangan desain produk: Bagaimana Anda melayani pengguna yang merasa nyaman dengan antarmuka tradisional sambil secara bertahap memperkenalkan kemampuan dan agen percakapan?

Pendekatan Intuit adalah mengintegrasikan agen AI langsung ke dalam alur kerja yang ada. Artinya, pengguna tidak dipaksa untuk mengadopsi pola interaksi yang benar-benar baru. Agen pembayaran muncul di sebelah alur kerja penagihan; Agen akuntansi meningkatkan proses rekonsiliasi yang ada daripada menggantikannya. Pendekatan langkah demi langkah ini memungkinkan pengguna merasakan manfaat AI tanpa meninggalkan proses yang sudah biasa.

Apa yang dapat dipelajari oleh para pembuat AI perusahaan dari pendekatan Intuit

Pengalaman Intuit dalam menerapkan AI dalam konteks keuangan menunjukkan beberapa prinsip yang berlaku secara luas pada inisiatif AI perusahaan.

Arsitektur penting untuk kepercayaan: Di area di mana akurasi sangat penting, pertimbangkan apakah Anda perlu membuat konten atau menerjemahkan kueri data. Keputusan Intuit untuk memperlakukan AI sebagai lapisan antarmuka bahasa alami yang sinkron secara signifikan mengurangi risiko halusinasi dan menghindari penggunaan AI sebagai sistem generatif.

Kemampuan penjelasan harus dirancang, bukan dibaut: Menjelaskan kepada pengguna mengapa AI mengambil keputusan bukanlah pilihan ketika kepercayaan dipertaruhkan. Ini memerlukan desain pengalaman pengguna yang disengaja. Mungkin membatasi opsi formulir.

Kontrol pengguna menjaga kepercayaan diri selama peningkatan akurasi: Agen akuntansi Intuit meningkatkan akurasi klasifikasi sebesar 20 poin persentase. Namun, mempertahankan kemampuan penggantian pengguna sangat penting untuk penerapannya.

Beralih secara bertahap dari antarmuka yang sudah dikenal: Jangan memaksa pengguna untuk meninggalkan formulir percakapan. Sematkan kemampuan AI ke dalam alur kerja yang ada terlebih dahulu. Izinkan pengguna merasakan manfaatnya sebelum meminta mereka mengubah perilaku.

Jujurlah tentang apa yang reaktif versus proaktif: Agen AI saat ini terutama merespons perintah dan mengotomatiskan tugas tertentu. Kecerdasan proaktif sejati yang memberikan rekomendasi strategis yang tidak terduga masih merupakan kemampuan yang terus berkembang.

Atasi permasalahan tenaga kerja dengan alat, bukan hanya pesan: Jika AI dimaksudkan untuk meningkatkan kualitas pekerja, bukan menggantikan mereka, maka pekerja harus dilengkapi dengan alat AI. Tunjukkan pada mereka cara memanfaatkan teknologi.

Bagi organisasi yang mengadopsi AI, perjalanan Intuit menawarkan arah yang jelas. Pendekatan pemenang mengutamakan kepercayaan dibandingkan menunjukkan kemampuan. Dalam bidang di mana kesalahan memiliki konsekuensi yang nyata, hal ini berarti berinvestasi pada akurasi, transparansi, dan pengawasan manusia sebelum melakukan pengembangan percakapan atau tindakan independen.

Simpson menyampaikan tantangannya secara ringkas: "Kami tidak ingin itu menjadi lapisan yang dibaut. Kami ingin klien berada dalam alur kerja alami mereka, agar agen melakukan pekerjaan untuk klien, dimasukkan ke dalam alur kerja."

Tautan sumber

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Berita

Model Granite 4.0 Nano AI open source IBM cukup kecil untuk dijalankan secara lokal langsung di browser Anda

Published

on

Dalam industri di mana ukuran model sering dipandang sebagai proksi kecerdasan, IBM memetakan jalur yang berbeda — jalur nilai Efisiensi melebihi besarnyaDan Aksesibilitas atas abstraksi.

Raksasa teknologi berusia 114 tahun Empat model baru Granite 4.0 Nanoyang dirilis hari ini, berkisar dari hanya 350 juta hingga 1,5 miliar parameter, hanya sebagian kecil dari ukuran sepupu mereka yang terikat server seperti OpenAI, Anthropic, dan Google.

Model-model ini dirancang agar mudah diakses: varian 350M dapat dijalankan dengan nyaman pada CPU laptop modern dengan RAM 8-16 GB, sedangkan model 1,5B biasanya memerlukan GPU dengan setidaknya VRAM 6-8 GB untuk kelancaran kinerja – atau sistem yang memadai dan peralihan RAM untuk inferensi khusus CPU. Hal ini membuatnya cocok bagi pengembang yang membangun aplikasi pada perangkat konsumen atau edge, tanpa bergantung pada komputasi awan.

Faktanya, yang terkecil dapat berjalan secara lokal di browser web Anda, yang juga dikenal sebagai Joshua Lochner Zenovapencipta Transformer.js dan insinyur pembelajaran mesin di Hugging Face, menulis di jejaring sosial X.

Semua model Granite 4.0 Nano dirilis di bawah lisensi Apache 2.0 – Ideal untuk digunakan oleh peneliti dan pengembang independen, bahkan untuk penggunaan komersial.

Ini secara asli kompatibel dengan llama.cpp, vLLM, dan MLX dan disertifikasi berdasarkan ISO 42001 untuk Pengembangan AI yang Bertanggung Jawab – sebuah standar yang dipelopori oleh IBM.

Namun dalam kasus ini, ukuran yang lebih kecil tidak berarti kapasitasnya lebih kecil, itu mungkin hanya berarti desain yang lebih cerdas.

Model tertanam ini tidak dirancang untuk pusat data, namun untuk perangkat edge, laptop, dan inferensi lokal, di mana komputasi merupakan hal yang langka dan waktu respons merupakan hal yang penting.

Meskipun ukurannya kecil, model Nano menunjukkan hasil rekor yang menyaingi atau bahkan melampaui performa model yang lebih besar dalam kategori yang sama.

Peluncuran ini merupakan sinyal bahwa batas baru bagi AI mulai terbentuk dengan cepat, yang tidak didominasi oleh skala semata, namun oleh Ukuran strategis.

Apa sebenarnya yang dirilis IBM?

itu Granit 4.0 nano Keluarga ini menyertakan empat templat sumber terbuka yang sekarang tersedia di Pelukan wajah:

  • Granit-4.0-H-1B (~1,5 miliar parameter) – Arsitektur Hybrid-SSM

  • Granit-4.0-H-350M (~350 juta parameter) – Arsitektur Hybrid-SSM

  • Granit-4.0-1B – Varian berbasis transformator, jumlah parameter mendekati 2B

  • Granit – 4,0-350 m – Varian berbasis transformator

Model Seri H – Granite-4.0-H-1B dan H-350M – menggunakan hybrid state space architecture (SSM) yang menggabungkan efisiensi dengan kinerja bertenaga, ideal untuk lingkungan terminal latensi rendah.

Sementara itu, varian adaptor standar — Granite-4.0-1B dan 350M — memberikan kompatibilitas yang lebih luas dengan alat seperti llama.cpp, yang dirancang untuk kasus penggunaan yang belum mendukung arsitektur hibrid.

Dalam praktiknya, model switch 1B lebih mendekati parameter 2B, namun kinerjanya sejalan dengan saudara hybridnya, sehingga menawarkan fleksibilitas kepada pengembang berdasarkan batasan waktu proses mereka.

Varian hybrid sebenarnya adalah model 1B. Namun varian non-hybrid lebih mendekati 2B, namun kami memilih untuk tetap konsisten nomenklaturnya dengan varian hybrid agar keterkaitannya mudah terlihat, jelas Emma, ​​​​manajer pemasaran produk Granite, saat konferensi. reddit "Tanyakan padaku apa saja" Sesi AMA di r/LocalLLaMA.

Kelas kompetitif model kecil

IBM memasuki pasar yang ramai dan berkembang pesat untuk model bahasa kecil (SLM), bersaing dengan penawaran seperti Qwen3, Gemma Google, LFM2 LiquidAI, dan bahkan model Mistral yang padat dalam ruang parameter sub-2B.

Meskipun OpenAI dan Anthropic fokus pada model yang memerlukan cluster GPU dan optimasi inferensi canggih, keluarga Nano IBM ditujukan khusus untuk pengembang yang ingin menjalankan kursus LLM berkinerja tinggi pada perangkat keras lokal atau perangkat keras terbatas.

Dalam pengujian benchmark, model IBM baru secara konsisten menduduki peringkat teratas di kelasnya. Menurut data Dibagikan di X oleh David Cox, Wakil Presiden AI Modeling di IBM Research:

  • Di IFEval (mengikuti instruksi), Granite-4.0-H-1B mendapat skor 78,5, mengalahkan Qwen3-1.7B (73,1) dan model 1–2B lainnya.

  • Pada BFCLv3 (Function/Tool Call), Granite-4.0-1B memimpin dengan skor 54,8, tertinggi di kelas ukurannya.

  • Dalam hal standar keselamatan (SALAD dan AttaQ), model Granit memperoleh skor lebih dari 90%, mengalahkan pesaing berukuran sama.

Secara keseluruhan, Granite-4.0-1B mencapai rata-rata terdepan dalam benchmark sebesar 68,3% di bidang pengetahuan umum, matematika, kode, dan keselamatan.

Performa ini sangat penting mengingat keterbatasan perangkat keras yang dirancang untuk model ini.

Ini memerlukan lebih sedikit memori, berjalan lebih cepat pada CPU atau perangkat seluler, dan tidak memerlukan infrastruktur cloud atau akselerasi GPU untuk memberikan hasil yang dapat digunakan.

Mengapa ukuran model masih penting – hanya saja tidak seperti dulu

Pada gelombang pertama MBA, lebih besar berarti lebih baik – lebih banyak parameter diterjemahkan ke dalam generalisasi yang lebih baik, pemikiran yang lebih dalam, dan hasil yang lebih kaya.

Namun seiring dengan semakin matangnya penelitian transformator, menjadi jelas bahwa arsitektur, pelatihan berkualitas, dan penyetelan khusus misi dapat memungkinkan model yang lebih kecil untuk melampaui kelas bobotnya.

IBM mengandalkan perkembangan ini. Dengan meluncurkan model terbuka kecil Kemampuan untuk bersaing dalam tugas dunia nyataperusahaan menawarkan alternatif terhadap AI API monolitik yang mendominasi tumpukan aplikasi saat ini.

Faktanya, model nano memenuhi tiga kebutuhan yang semakin penting:

  1. Fleksibilitas penerapan — Bekerja di mana saja, mulai dari perangkat seluler hingga server kecil.

  2. Kesimpulan privasi — Pengguna dapat menyimpan data secara lokal tanpa harus terhubung ke API cloud.

  3. Keterbukaan dan kemampuan audit – Kode sumber dan bobot model tersedia untuk umum di bawah lisensi terbuka.

Respon masyarakat dan sinyal peta jalan

Tim Granit IBM tidak hanya meluncurkan model dan menariknya; Komunitas Reddit sumber terbuka r/LocalLLaMA Untuk berhubungan langsung dengan pengembang.

Dalam thread bergaya AMA, Emma (Pemasaran Produk, Granit) menjawab pertanyaan teknis, mengatasi kekhawatiran tentang konvensi penamaan, dan memberikan petunjuk tentang langkah selanjutnya.

Konfirmasi penting dari topik:

  • Model Granit 4.0 yang lebih besar saat ini sedang dalam pelatihan

  • Model yang fokus pada inferensi ("Rekan-rekan mereka dalam berpikir") sedang dalam persiapan

  • IBM akan segera merilis resep penyesuaian dan makalah pelatihan lengkap

  • Lebih banyak alat dan kompatibilitas platform sedang dalam rencana

Pengguna merespons dengan antusias kemampuan model, terutama dalam tugas mengikuti instruksi dan respons terstruktur. Seorang komentator menyimpulkannya dengan mengatakan:

“Ini merupakan hal yang besar jika diterapkan pada model 1B – jika kualitasnya bagus dan menghasilkan output yang konsisten. Tugas pemanggilan fungsi, dialog multibahasa, penyelesaian FIM…ini bisa menjadi pekerjaan yang sangat sulit.”

Pengguna lain berkomentar:

“Granit Tiny sebenarnya adalah pilihan favorit saya untuk penelusuran web di LM Studio – lebih baik daripada beberapa model Qwen. Saya mungkin tergoda untuk mencoba Nano.”

Latar Belakang: IBM Granite dan perlombaan AI perusahaan

Dorongan IBM ke dalam model bahasa besar dimulai dengan sungguh-sungguh pada akhir tahun 2023 dengan debut keluarga model perusahaan Granite, dimulai dengan model seperti Granit.13b.instruksikan Dan Granit.13B.Obrolan. Dirilis hanya untuk digunakan dalam platform Watsonx, prototipe khusus dekoder ini menandakan ambisi IBM untuk membangun sistem AI tingkat perusahaan yang memprioritaskan transparansi, efisiensi, dan kinerja. Perusahaan mengambil sampel kode Granite secara open source di bawah lisensi Apache 2.0 pada pertengahan tahun 2024, sehingga meletakkan dasar bagi adopsi yang lebih luas dan eksperimen pengembang.

Titik balik sebenarnya datang dengan Granite 3.0 pada bulan Oktober 2024, rangkaian model tujuan umum dan khusus domain yang sepenuhnya open source mulai dari parameter 1B hingga 8B. Model ini berfokus pada efisiensi dalam skala besar, menawarkan kemampuan seperti jendela konteks yang lebih panjang, penyesuaian instruksi, dan pagar pembatas yang terintegrasi. IBM telah memposisikan Granite 3.0 sebagai pesaing langsung Llama dari Meta, Qwen dari Alibaba, dan Gemma dari Google — namun dengan sudut pandang unik yang mengutamakan perusahaan. Rilis yang lebih baru, termasuk Granite 3.1 dan Granite 3.2, memperkenalkan inovasi yang lebih ramah perusahaan: deteksi halusinasi bawaan, perkiraan rangkaian waktu, model visibilitas dokumen, dan inferensi bersyarat.

Keluarga Granite 4.0, yang diluncurkan pada Oktober 2025, mewakili rilis IBM yang paling ambisius secara teknis hingga saat ini. Ini memperkenalkan arsitektur hibrida yang menggabungkan lapisan transformator dan lapisan Mamba-2 – yang bertujuan untuk menggabungkan akurasi kontekstual dari mekanisme perhatian dan efisiensi memori model ruang keadaan. Desain ini memungkinkan IBM untuk secara signifikan mengurangi biaya memori dan latensi inferensi, menjadikan model Granite dapat digunakan pada mesin yang lebih kecil sambil tetap mengungguli rekan-rekan mereka dalam tugas tindak lanjut instruksi dan panggilan fungsi. Peluncuran ini juga mencakup sertifikasi ISO 42001, penandatanganan model kriptografi, dan distribusi di seluruh platform seperti Hugging Face, Docker, LM Studio, Ollama, dan watsonx.ai.

Di seluruh iterasi, fokus IBM sudah jelas: membangun model AI yang dapat dipercaya, efisien, dan tidak ambigu secara hukum untuk kasus penggunaan perusahaan. Dengan lisensi Apache 2.0 yang permisif, standar umum, dan fokus pada tata kelola, Granit Initiative tidak hanya menanggapi kekhawatiran yang berkembang tentang model kotak hitam yang dipatenkan, namun juga menawarkan alternatif terbuka dan selaras dengan Barat terhadap kemajuan pesat yang dicapai oleh tim seperti Alibaba’s Coin. Dengan melakukan hal ini, Granite memposisikan IBM sebagai pemimpin dalam fase selanjutnya dari AI yang siap produksi dan berbobot terbuka.

Pergeseran menuju efisiensi yang terukur

Pada akhirnya, peluncuran model Granite 4.0 Nano oleh IBM mencerminkan perubahan strategis dalam pengembangan LLM: dari mengejar catatan jumlah parameter hingga meningkatkan kemudahan penggunaan, keterbukaan, dan skala penerapan.

Dengan menggabungkan kinerja kompetitif, praktik pengembangan yang bertanggung jawab, dan keterlibatan mendalam dengan komunitas sumber terbuka, IBM memposisikan Granite tidak hanya sebagai rangkaian model — namun sebagai platform untuk membangun sistem AI generasi berikutnya yang ringan dan dapat dipercaya.

Bagi pengembang dan peneliti yang mencari performa tanpa biaya tambahan, Edisi Nano menawarkan sinyal yang menarik: Anda tidak memerlukan 70 miliar parameter untuk membangun sesuatu yang hebat — cukup parameter yang tepat.

Tautan sumber

Continue Reading

Berita

Diskusi mengenai patung kontroversial Portland berakhir dengan keputusan untuk mengembalikannya

Published

on

baruAnda sekarang dapat mendengarkan artikel Fox News!

Patung Abraham Lincoln dan Theodore Roosevelt akan dikembalikan ke tempatnya di Blok South Park Portland setelah proses keterlibatan publik menentukan bahwa patung tersebut harus dikembalikan.

Monumen-monumen tersebut, yang dirobohkan lima tahun yang lalu saat protes Hari Kemarahan Masyarakat Adat, akan dikembalikan setelah serangkaian sesi publik di mana para peserta mengungkapkan berbagai alasan kepulangan mereka.

Kota mawar saya sebutkan Banyak warga yang sangat prihatin dengan pemasangan kembali Lincoln Memorial. Salah satu peserta mengatakan mereka ingin mengembalikan patung-patung itu “karena kaum anarkis memindahkannya secara ilegal.”

Penangkapan dilakukan ketika agitator anti-Ice tertangkap kamera sedang bentrok dengan pejabat federal di luar fasilitas Portland

Pemandangan udara Sungai Willamette yang mengalir melalui pusat kota Portland. (Joe Sohm/America Visions/Koleksi Gambar Global melalui Getty Images)

Warga lainnya menentang “penghapusan monumen” dan mendesak adanya “perbincangan tingkat tinggi” tentang bagaimana “menempatkan monumen dalam konteks yang sesuai untuk audiens saat ini dan masa depan.”

Mengontekstualisasikan kembali sejarah yang tertulis pada patung tetap menjadi tema umum, sementara yang lain memiliki gagasan yang sama bahwa penghormatan “mungkin akan lebih berhasil di masyarakat lain.”

Laporan tersebut juga mencatat adanya “vandalisme tidak sah” terhadap patung-patung, dimana salah satu warga Portland menyatakan bahwa “gerombolan anarkis kulit putih muda tidak boleh mendikte kebijakan kota,” sambil menyerukan agar kota tersebut memberikan suara secara terbuka pada setiap patung yang dipindahkan.

Para pengungkap fakta (whistleblower) memperingatkan bahwa imigran ilegal mengirimkan ‘gelombang kejutan’ melalui industri-industri penting

Seseorang menginjakkan kakinya di atas patung presiden yang hancur

Patung Theodore Roosevelt dihancurkan selama protes “Hari Kemarahan Pribumi” tahun 2020 di Portland, Oregon. (Nathan Howard/Getty Images)

Peserta lain setuju, dengan mengatakan bahwa massa yang menghancurkan monumen tersebut “tidak mewakili Portland.”

Peserta lain mengatakan, “Portland adalah kota muda, kita harus melestarikan masa lalu kita yang terbatas… Monumen yang rusak harus diperbaiki dan dipasang kembali secepat mungkin… Penghancuran monumen publik (dan) karya seni secara kriminal tidak boleh menjadi insentif untuk bersatu kembali.”

Gubernur Louisiana Landry menyerukan Universitas Negeri Louisiana untuk mendirikan patung Charlie Kirk di kampus

Seseorang merusak patung

Seseorang merusak patung Theodore Roosevelt di Portland selama “Hari Kemarahan Masyarakat Adat” pada tahun 2020.

Pemilih Dalam hal ini Mereka dilaporkan terpecah menjadi dua kelompok berbeda: kelompok pertama menyerukan pembaruan konteks setiap patung, sementara kelompok lainnya berfokus pada penciptaan kembali monumen bersejarah.

kata Deb Elliott, seorang profesor di Regional Research Institute di Portland State University Oregon bahwa sekelompok orang ingin memperbarui monumen tersebut “dengan narasi lengkap tentang pengaruh tokoh sejarah,” sementara yang lain ingin “hanya mengembalikan monumen tersebut.”

Patung Lincoln diperkirakan akan dipasang kembali pada awal tahun 2026, dan patung Roosevelt akan menyusul sekitar setahun kemudian.

KLIK DI SINI UNTUK MENDAPATKAN APLIKASI FOX NEWS

Tautan sumber

Continue Reading

Berita

Jutaan orang bisa kehilangan kupon makanan pada tanggal 1 November di tengah lockdown, Brooke Rollins memperingatkan

Published

on

baruAnda sekarang dapat mendengarkan artikel Fox News!

Menteri Pertanian Brooke Rollins memperingatkan bahwa jutaan orang Amerika bisa kehilangan manfaat kupon makanan mulai 1 November karena penutupan pemerintah yang sedang berlangsung.

Dia menyalahkan Partai Demokrat karena menolak memberikan suara mengenai langkah-langkah untuk membuka kembali pemerintahan dan memulihkan pendanaan SNAP, dengan mengatakan USDA kehabisan uang untuk memberi makan jutaan orang Amerika.

“Kita berada di ambang kehancuran,” kata Rollins kepada America Reports pada hari Selasa. “Saya sudah memperingatkan hal ini selama hampir sebulan, bahwa kita punya cukup uang untuk melewati akhir Oktober. Namun setelah itu, pemerintahan harus dibuka kembali.”

Jaminan Sosial, bandara, kupon makanan: Bagaimana dampaknya selama penutupan pemerintah?

Penutupan pemerintahan telah memasuki minggu keempat di tengah krisis layanan kesehatan. Partai Demokrat mengatakan mereka tidak akan setuju untuk membuka kembali pemerintahan kecuali RUU tersebut mencakup perpanjangan manfaat Undang-Undang Perawatan Terjangkau, yang akan berakhir pada tahun 2025.

Menteri Pertanian AS Brooke Rollins berbicara dengan Gubernur Texas Greg Abbott dalam konferensi pers di Texas State Capitol di Austin, Texas, pada 15 Agustus. (Gambar Brandon Bell/Getty)

Mereka berpendapat bahwa kegagalan untuk bertindak sebelum pendaftaran dibuka pada bulan November dapat mengakibatkan premi asuransi yang lebih tinggi bagi jutaan orang Amerika, sementara Partai Republik mengatakan mereka tidak akan bernegosiasi sampai pemerintahan dibuka kembali.

“Kelaparan tidak memiliki partai politik. Kemiskinan tidak membeda-bedakan antara negara bagian yang merupakan Partai Republik, Demokrat, negara bagian biru atau merah. Itu nyata,” kata Rollins.

Partai Demokrat telah meminta pemerintahan Trump untuk menggunakan dana darurat SNAP pemerintah federal, namun USDA mengatakan mereka tidak diizinkan secara hukum untuk menggunakan dana tersebut dalam kasus ini.

Ketua DPR Mike Johnson

Ketua DPR Mike Johnson berbicara dalam konferensi pers di US Capitol pada hari ke-10 penutupan pemerintah federal pada 10 Oktober 2025, di Washington, D.C. (Alex Wroblowski/AFP melalui Getty Images)

Pemerintahan Trump memperingatkan bahwa 42 juta orang Amerika bisa kehilangan kupon makanan jika penutupan pemerintahan terus berlanjut

Ketua DPR Mike Johnson setuju, dan mengatakan bahwa analisis hukum yang dia lihat menunjukkan bahwa uang tersebut seharusnya sudah dialokasikan sebelumnya untuk penggunaan tersebut. Itu berarti dana SNAP bisa habis pada hari Sabtu.

Memo USDA yang diperoleh Fox News Digital memperkirakan bahwa 42 juta orang bisa kehilangan manfaat SNAP mulai bulan November.

Rollins menuduh Partai Demokrat memanfaatkan “masyarakat miskin dan rentan terhadap tekanan” dalam pertarungan mereka mengenai layanan kesehatan.

Klik di sini untuk mengunduh aplikasi FOX NEWS

“Demokrat terus memberikan suara berulang kali untuk menjaga pemerintahan ini tetap tertutup,” kata Rollins.

“Ini luar biasa bagi saya. Saya tidak mengerti apa yang mereka pikirkan.”

Tautan sumber

Continue Reading

Trending