ԱՅՆԱՏԵՂԱՄԱՀԻՆ ԱԻ Ագենտների Օպտիմալացում Իրավանամասում. ՓԸ-ից և ոլորտի առաջնորդներից Գաղափարներ

Կանխատեսումները վերաբերում են իմաստորեն նախանշված ԱԻ-ի կարողությանը fulfills its promises-ը։ Դեռեւս, լավ է՝ բայց կարեւոր նշումներ կան։ Վերջին PwC հարցում՝ 300 բարձր ղեկավարություն, ովքեր ընդունում են ԱԻ ներկայացուցիչներ, այն հայտնաբերվեց, որ 66% իրենց լավ արդյունքներ են նշում արտադրողականության հարցում։ Այնուամենայնիվ, պետք է նշել, որ բոլոր համակարգերը սովորաբար որոշակի արտադրողականության աճ են ապահովում։ Executives-ի իրական նպատակն է՝ գտնել մեծ առավելություն, որը կհասցնի խիստ մրցակցային տարբերություն ստեղծելուն։ Ներկայումս միայն մի քանի ԱԻ ներկայացուցիչներ «փոխում են աշխատանքի կատարման ձևը», ըստ PwC զեկույցի հեղինակների։ «Շատ աշխատակիցներ օգտագործում են գործնական հավելվածներում տեղադրված գործակալային հնարավորությունները՝ արագացնելու ռուտինային առաջադրանքները՝ կանխատեսումներ ստանալու, նախշերը թարմացնելու, հարցերի պատասխաններք։ Սա նշանակում է ընտրովի արտադրողականության աճ, բայց դա չի հասնում իսկական փոխակերպման»: Հիմնական խոչընդոտը ոչ թե տեխնոլոգիանն է; այն հիմնականում արտաքին գործոններ են՝ «մարզավայրը, փոփոխությունների պատրաստվածություն, աշխատուժի ներգրավվածություն», եզրակացնում են PwC- ի հեղինակները։ Phenom ընկերության հիմնադրել և գլխավոր տնօրեն Մահե Բաիրեդին համաձայն է, որ խնդիրները հիմնականում հենց այս ոլորտներում են։ Philadelphia–ում անցկացված Phenom-ի վերջին օգտատերերի համաժողովում Բաիրեդին ընդգծեց, որ կոնտեքստը կարևոր է ԱԻ ներկայացուցիչների համար։ «Այս գործընթացի ընթացքում շատ էր ուսուցանելու։ Հատկապես, որ հիմա չկա փորձագետ, որը կարողանա կողմնորոշել՝ ինչպես արդյունավետ կառավարել ԱԻ ներկայացուցիչներին», ասաց նա։ Բաիրեդին բացատրեց.
«Ընթացիկ տեխնոլոգիաները կարող են բարձրացնել արտադրողականությունը մոտ 20-30%, եթե դրանք օգտագործվեն ճիշտ, փոփոխությունների կառավարման համակարգը լավ տրամադրվի, եւ տվյալներն օգտագործվեն համապատասխան։ Մեծ հարցը՝ ինչպես այն դարձնել հաջող եւ արդյունավետ փոփոխությունների կառավարում»: ԱԻ ներկայացուցիչներն ու տվյալները, որոնք նրանք մշակելու են, պետք է լինեն ոլորտային հատուկ, տարբեր ոլորտներից, ընկերությունից - ընկերության մեջ տարբեր լինեն։ «Տվյալների համաշխարհային մակարդակում որը շատ բարդ է», բացատրեց նա։ «Հասկցումները, կոնտեքստը եւ անձնականացումը շատ կարևոր են ԱԻ-ի արդյունավետ ֆունկցիոնալության համար։ Այն չէ, որ կարող է լինել չափից շատ ընդհանուր. « ԱԻ ներկայացուցիչների բումքն առաջ է տանում սերնդային ԱԻ-ի գործնական կիրառմանը։ Երբ դրանք ինտեգրացվում են, կարող են «փաթեթավորվել աշխատանքային ռեժիմներում», ասաց Բաիրեդին։ «Այս մինչեւ հիմա մարդիկ ստիպված էին օգտվել ChatGPT-ից, հարցնել, եւ սպասել պատասխանին։ Սա բնական չէ աշխատանքի ընթացքը»: Կարեւոր է կենտրոնանալ դրա վրա, որ լուծվեն կոնկրետ գործառնական եւ գործընթացային նուրբ անկաշառքները, որոնք ավտոմատացման նպատակով է նախատեսվում իրականացնել։ «Անկասկած դա պետք է լինի արդյունավետ ձևով, որ մտնում է կոնտեքստ», ավելացրեց նա։ «Սա հնարավոր է միայն, եթե գործակալը արդյունավետ է գործում բաժնի ներսում»: Բաիրեդին չի տեսնում ԱԻ գործակալներին որպես աշխատանքային սպառնալիք, բայց ընդունում է, որ դրանք կարող են փոխել աշխատանքի բնույթը։ «Նոր աշխատանքներ կառաջանան գործակալների պատճառով, եւ նոր տեսակ աշխատանքներ էլ զարգանան։ Հմտությունները — այս ամենի մի մասն են, բայց հիմնականում այն, որ աշխատանքը եւ դերները կփոխվեն»: PwC- ի հեղինակները խորհուրդ են տալիս չլքել մինիմալ շահույթների սահմանը ԱԻ գործակալների դեպքում։ «Կազմակերպությունները, որոնք կանգնած են փորձնական փուլում, վտանգում են դառնալ մրցակիցների կողմից գերլիցքաթափվելով՝ վերանորոգելով աշխատանքը։ Միայն մի քանիսն են ակտիվորեն ձևավորում ապագան՝ կառուցելով նոր աշխատանքային մոդելներ, որոնք ինտեգրացնում ու օրգանիզացվում են մի քանի ԱԻ գործակալներով։ Կիսմիտն ու հազվագյուտը, որոնք ռեֆորմավորել եւ վերանայում են աշխատանքի մոդելները՝ շուրջ 45%-ը, կամ ռեֆորմավորում են գործընթացները՝ շուրջ 42%-ը։»
Brief news summary
Գործարար արհեստական բանականությունը զգալիորեն բարձրացնում է արտադրողականությունը, ինչպես ցույց է տալիս PwC հարցման մեջ ընդգրկված 300 բարձրագույն ղեկավարների 66%-ն, ովքեր հայտնում են դրական արդյունքներ: Այս AI գործակալները արագացնում են ռoutinային գործառույթները և բարձրացնում արդյունավետությունը, սակայն հազվադեպ են լիարժեք փոխում աշխատանքային գործընթացները։ প্রধান մարտահրավերները տեխնոլոգիական չեն, այլ կապված են մտածելակերպի, փոփոխությունների պատրաստակամության և աշխատուժի ներգրավման հետ: Phenom ընկերության գլխավոր տնօրեն Մահե Բայիրեդին համարում է, որ հաջողությունը կախված է կոնտեքստից, ոլորտին հատուկ տվյալներից և ուժեղ փոփոխությունների կառավարումից։ Գործարտադրության պրոցեսների անձնավորীকումը ոլորտային աշխատանքային գործընթացներում կարող է artırել արտադրողականությունը 20-30%-ով: Բայիրեդին կանխատեսում է, որ AI-ը փոփոխելու է աշխատանքային դերն ու հմտությունները, այլ ոչ թե կհեռացնի զբաղեցկումները։ PwC-ը նախազգուշացնում է ընկերություններին չսահմանափակել AI-ն միայն փորձնական ծրագրերով; եթե աշխատաշուկայի մոդելները չվերածենք AI-ի շուրջ, ընկերությունները ռիսկի են ենթարկվում դառնալ մրցակցային հետընթացի մեջ՝ չառաջադրելով փոխ EXPERIԵՐԱՏԱՅԻՆ ՓՈԽՈՒՄՆԵՐ։ Ҳարդնվեցին, որ ներկայումս ոչ ամբողջական ընկերություններ են հիմնականում վերակառուցում իրենց աշխատանքային գործընթացները՝ լիարժեք օգտվելով AI գործակալներից, ինչը ցույց է տալիս AI-ի պոտենցիալի ու նրա լայն կիրառության միջև ունեցած բացը։
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!

I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!

Այս հարթակը առաջարկում է բլոկչեյն լուծում հինավյո…
Խոստումնալից ներդնեքերների՝ Circle, Coinbase և Solana Ventures-ի աջակցությամբ, Zebec Network-ը նպատակ ունի ստեղծել իրական աշխարհում ֆինանսական շենքեր՝ կապելով Web2-ն և Web3-ը շռեղ աշխատավարձի հոսքով, կրիպտո քարտերով և ձեռնարկությունների գործիքներով: Հասարակապես, միլիարդավոր աշխատողներ են տառապում ուշացված թոշակներով, ինչն անհամապատասխան է գիգ տնտեսության և հեռավար աշխատանքների իրականությանը, որտեղ անօդաչու մուտքը վաստակած գումարին կարևոր է: Նույնիսկ՝ կրիպտոն խոստացավ լուծել այս հարցը, սակայն շատ blockchain աշխատավարձի լուծումները մնում են պառակտված և կապի բաց Հարցեր փոխանցելու համար՝ Web2-Web3 գեղեցիկ օղակներ չունեն, որոնք անհրաժեշտ են գլոբալ թիմերին և ամենօրյա օգտվողներին: Սկիզբ առնելով 2021 թվականին, Zebec-ն սկսեց որպես շրեղ աշխատավարձի հոսքի պրոտոկոլ՝ Solana-ում, և հետագայում վերածվեց լրացուցիչ ծառայությունների և շնակերի ցանցի՝ կենտրոնացած գործնական ֆինանսների վրա: 35 միլիոն դոլարի ֆինանսավորմամբ, Zebec օգնում է իրական ժամանակի աշխատավարձի վճարներին, սահմանափակ անցումային փոխանցումներին և on-chain ֆինանսական գործիքներին՝ թե կրիպտո-միկրո և թե սովորական բիզնեսների համար: Նրա համակարգը ներառում է հավելվածներ վաղ թոշակին մուտք ապահովելու, ֆինանսական հսկողության և տրեժերի կառավարելու համար: Zebec-ի առանցքային արտադրանքը նրա իրական ժամանակի աշխատավարձի համակարգն է, որը թույլ է տալիս օգտվողներին առաջ այնպիսի մուտք ունենան, ինչպես եկամտի հոսք, այլ ոչ թե սպասել սահմանված օրերին, առաջարկելով ճկունություն գործատուներին և անմիջական մուտք գործելու հնարավորություն աշխատակիցների համար՝ հատկապես_hourly_ և gig աշխատողներին օգնելու համար: Տարածելու համար ավանդական աշխատավարձի համակարգը, Zebec ստեղծեց Payroll Growth Partners (PGP)-ը՝ ներդրումային բաժանմունք, որն իրացրել է ժառանգական աշխատավարձի համակարգեր և կատարել դրանք Web3 գործիքների հետ։ Այս մոտեցմամբ առաջարկվում են ծառայություններ, օրինակ՝ աշխատավարձի հավելված, որը օգտվողներին հնարավորություն է տալիս ստանալ մասամբ խնայված գումար USDC stablecoin-ով, իսկ փողեր փոխանցել երկրներ առանց խնդիրների՝ օգտագործելով USDC կամ այլ նշաններ։ PayBridge և School Payroll Services (SPS)-ի ձեռքբերումներով, Zebec-ն զարգացնում է առաջատար աշխատավարձի ծառայություն՝ փոքր և միջին ձեռնարկությունների և կրթական հաստատությունների համար՝ ավելի քան 100 ամերիկյան դպրոցներում: Կապակցված աշխատավարձի ծառայությունների հետ, Zebec-ի Instant Card և Telegram հավելվածները ապահովում են գլոբալ հոսակները՝ թվային ակտիվների մուտք և դուրսմուտք։ Առկա է աշխարհի ավելի քան 100 երկրներում, Zebec Քարտը թույլ է տալիս օգտվողներին օգտագործել կրիպտոն որպես ֆիչք՝ Mastercard ցանցով, առանց փոխանակման վճարների կամ ստորգետնյա ռիսկերի։ Zebec-ը հնարավորություն տվեց ընդլայնել իր ընդարձակումը՝ գնել Science Card-ը՝ բրիտանական ֆինանսական ընկերություն, որը սպասարկում է ավելի քան 50,000 ուսանողների և հետազոտողների՝ 10 համալսարաններում՝ ներառյալ Քեմբրիջը և Ասթոն համալսարանը։ Science Card-ը պարզեցնում է ակադեմիական ծախսերը՝ նախավճարային քարտեր և բյուջեի կառավարման գործիքներով, առնչվում է Zebec-ի միվոջին՝ ինտեգրել կրիպտո-գրավավոր ֆինանսները ամենօրյա գործարքների մեջ։ COO Սիմոն Բաբախանuml ասել է, որ Science Card-ի ձգտումը ակադեմիական ֆինանսներում հարմար է զուգահեռ ձևով իրականացնել Zebec-ի նպատակը՝ անընդհատ և ընդգրկուն վճարային համակարգեր։ Science Card հիմնադիր Դանիել Բաեռիսվայլը ընդգծել է իրենց առաքելության զարգացումը Zebec-ի տեխնոլոգիայով և շնակերով, որոնք հնարավորություն են տալիս գալիք սերնդի համալսարանային վճարումներ ամբողջ աշխարհում։ Ներգրավելով Science Card-ը իր աշխատավարձի և բանկային արտադրանքների հետ, Zebec ստեղծում է ֆինանսական ուժեղացման «տրիֆեկտա»՝ կապակցված ընդհանուր շինասարքով։ Միասնական ֆինանսական սուպչատարտ ստեղծելու ուղղությամբ, Zebec նաև ամրացնում է իր տեխնիկական հիմքը և ձևավորում գործընկերություններ Circle, Stellar, AWS և հիմնական մարդկային կապիտալի կառավարման պլատֆորմների հետ ՝ բիզնեսին պատրաստություն ապահովելու համար։ Zebec-ի նպատակն է վերափոխել ֆինանսական շինարարությունը՝ արագ գումարի շրջանառությունը և ծառայել միլիարդավորների համար ամբողջ աշխարհում, հնարավոր է՝ ստեղծելով մոդել, թե ինչպես blockchain-ը կարող է ապահովել ընդլայնվող, մարդակենտրոն ֆինանսներ։ Իմացեք ավելի շատ Zebec Network-ի մասին։ Հուշում

ԱԻ եւ շրջակա միջավայրի փոփոխություններ՝ շրջակա մի…
Արհեստական բանականությունը (ԱԲ) դառնում է աշխարհի համար կարևոր գործիք՝ հասկանալու և լուծելու կլիմայական փոփոխությունների բարդ մարտահրավերները: Ընթացիկ, խորքային տվյալների իրարանցում և բարդ տվյալների բազան վերլուծելով՝ ԱԲ օգնում է գիտնականներին, քաղաքական որոշում ընդունողներին և շրջակամիջավայրի խմբերին ավելի խորը ըմբռնում ստանալ կլիմայական դինամիկայից, ապագա իրավիճակներն ամրապնդել և մեղմման ռազմավարություններ գնահատել: Կլիմայական փոփոխությունները՝ որպես մարդկության ամենաշատ տագ(Animation)ն ունեցող խնդիրներից մեկը, վտանգում են էկոհամակարգերը, կենսճկություն և հասարակությունները ամբողջ աշխարհում: Տարածված կլիմայական ուսումնասիրությունների մեթոդները հաճախ չեն հասցնում բարելավում due to տվյալների չափսն ու բարդությունը, բայց ԱԲ–ն օգտագործում է առաջադեմ ալգորիթմներ, մեքենայական ուսուցում և տվյալների մշակման տեխնոլոգցիաներ՝ satellite պատկերները, սենսորների ցանցերը և եղանակային տվյալները interpretացնելով՝ մեծածավալ տեղեկությունները հասկանալու համար: Մի կարևոր դերը ԱԲ–ի կիրառությունում՝ անտառների ապացույցի վերահսկումն է, ինչը կարևոր է, քանի որ վառարանի ծառերը ծառայում են որպես կարևոր ածխածնային սոուսի՝ նվազեցնելով օդակապակու CO2-ի մակարդակը: Մարդկային գործունեությունները՝ որսո կամ գյուղատնտեսությունը խափանում են այս հավասարակշռությունը: ԱԲ-ի կառավարչական համակարգերը իրական ժամանակի մոտ satellite պատկերները վերլուծելով՝ թաքնված կտերտասներ, դիկտորներ և վերականգնման ընթացիք աշխատանքները բացահայտում են: Այս տեղեկությունները աջակցում են կառավարություններին և պահպանողական կազմակերպություններին՝ պաշտպանական միջոցառումներ իրականացնել և անտառահատումների կանխարգելում ծրագրավորել: ԱԲ–ը նաև մեծապես բարելավում է экстրեմալ եղանակային երևույթների կանխազգացումը՝ հեծնող շունչներ, գարեր, տապեր և անապատատներ՝ որակական և քանակական ձևով՝ ավելացնելով դրանց ճշգրտությունը։ Հնում և ներկայումս հավաքված մետեռոլոգիական տվյալները, օվկիանոսային ջերմաստիճաններն ու օդային մոդելները վերլուծելով՝ ԱԲ–ն ավելի հստակ կանխատեսումներ է իրականացնում։ Հասկանալուց առաջ կանխատեսվող ահազանգերը՝ օգնում են լավ պատրաստվել, ժամանակին դուրս գալ և նվազեցնել վնասներ, կորուստներ և մարդկային կյանքերի կորուստներ: Բացի այդ, ԱԲ–ն օպտիմիզացնում է նորարարական էներգիայի արտադրությունը՝ նվազեցնելով ածխաջրածինների կիրառությունը։ Ուժային ցանցերը, որոնք օգտագործում են Սոլար, Ուինդ և ուրիշ ռեիտմային աղբյուրներ, պահանջում են բաշխում և պահպանում համահունչ՝ էներգիայի արտադրությունն ու պահանջարկը հավասարակշռելու համար։ ԱԲ ալգորիթմները կանխատեսում են էներգիայի արտադրությունը՝ իականում եղանակային կանխատեսումներից և պատմական տվյալներից, ապահովելով արդյունավետ էներգիայի բաշխում, պահպանում, ցանցի կայունություն, արժեքների նվազեցում և անցում դեպի կայուն էներգիայի համակարգեր: Նորարար նախագծերը ապացուցում են ԱԲ–ի փոխարկիչ ռოლი կլիմայի պայքարում՝ օրինակ՝ կոնվոլյուցիոն նյարդային ցանցերը, որոնք վերլուծում են ԱՄԷ–ում և Հարավարևելյան Ասիայում անտառների կորստի կամուրջները, ռեկուերենտ նունային ցանցերը՝ ամերիկայի հյուսիսագիտոց հյուսիսային հուզումները հետևելու, և ԱԲ-առաջարկված հարթակները՝ կառավարական կառավարչական ցանցերը փոխառելու համար։ ԱԲ–ի և կլիմայական գիտության միասնությունը ձևավորում է ուժեղ synergy՝accelerating sustainable ի միջավայրի առաջխաղացման մեջ։ Քաղաքականիչներն ու կազմակերպությունները կարևորում են ԱԲ–ից ստացված գիտելիքները՝ նպատակային քաղաքականություն ձևավորելու համար։ Մարդու և մեքենայի գիտելիքների համադրումը ապահովում է ավելի աշխույժ և արդյունավետ կլիմայական ռազմավարություններ։ Այդուհանդերձ, կան մարտահրավերներ՝ Տվյալների որակը և հասանելիությունը ապահովելը, එթիկական հարցերը՝ տեսաժապավեն և գաղտնագրման խնդիրները, և Bias-ների կանխարգելումը։ Հարցերի լուծման համար անհրաժեշտ է արդյունավետ համագործակցություն կառավարությունների, մասնավոր հատվածի, գիտական հաստատությունների և քաղաքացիական հասարակության միջեւ՝ Լավագույն արդյունքների հասնելու համար։ Ազգային և գլոբալ մասշտաբով AI փոխում է կլիմայի փոփոխության ըմբռնումը և պայքարը՝ խորքային տվյալների վերլուծությամբ, կանխատեսումների ճշգրտության բարձրացմամբ և ռեսուրսների ավելի արդյունավետ կառավարմամբ։ Ապագան ռազմավարապես ուղղված շարունակական ներդրումներ և պատասխանատու կիրառմամբ է հնարավոր հասնել համաշխարհային կայունության և դիմացկունության։

Բլոկչեյն և էլեկտրոնային առողջապահական ռեկորդները …
Նկարի աղբյուր: Getty Քանի որ բնակչությունը առումով մեծանում է, բարձրորակ առողջապահության պահանջարկը մեծ է, ինչն էլ ստիպում է թվային առողջապահական լուծումները կարևոր դեր ունենալ բարձրացնելու հասանելիությունը, գինը և արդյունավետությունը։ Էլեկտրոնային առողջապահական ռեկորդները (EHR) հանդիսանում են հիմնական թվային գործիքը առողջապահության մեջ՝ բարելավելու հիվանդների սպասարկման չափանիշները։ Բայց քանի որ հիվանդների տեղեկատվությունը ավելի շատ տեղափոխվում է առցանց, կենտրոնական համակարգերն դարձել են կիբերհետերակության հարմար թիրախներ, ինչը հանգեցնում է խախտումներին, որոնք վտանգում են հիվանդների գաղտնիությունը և կրճատում հանրային վստահությունը։ Blockchain-ով հյուրընկալված պահուստայնության կիրառմամբ՝ առողջապահական օպերատորները կարող են բարձրացնել բժշկական տվյալների վստահելիությունը և ամբողջականությունը մինչև 90%, կարևորապես իջեցնելով խախտումների և ապազորի մուտքի ռիսկերը։ Blockchain տեխնոլոգիան առաջարկում է կարևոր հատկանիշներ, ինչպիսիք են ամբողջականությունը, տվյալների անփոփոխելիությունը (տվյալները չես կարող փոխել կամ ջնջել), և վստահության հաստատումը առանց կենտրոնական կառավարման։ Այս հատկանիշները հնարավորություն են տալիս կապ հաստատել տարբեր առողջապահական ծրագրային համակարգերի միջև՝ պահելով տվյալների ամբողջականությունը և հեշտացնելով EHR-ն հասանելի դարձնել։ Չնայած որ եվրոպական տվյալների գաղտնիության օրենքները՝ ինչպես GDPR, այնպես էլ ԱՄՆ-ի HIPAA, խստորեն կարգավորում են տվյալների պաշտպանությունը, դեռևս անհայտ է՝ արդյոք Հայաստանը կարող է լիովին բավարարել այս պահանջները։ **Ինչպե՞ս կարող է Blockchain-ը հասցնել անվտանգության մարտահրավերներին EHR-ում** EHR տվյալների անվտանգության պահպանումը չափազանց կարևոր է, քանի որ EHR-ն դարձան առողջապահության իդեալական պրակտիկա։ Բայց կենտրոնացումը, թեքված համակարգերը և անմատչելի մուտքի կառավարչությունները հաճախ առաջացնում են զգալի անվտանգության և գաղտնիության խնդիրներ։ Օրինակ, 2022 թվականին, Ձեռի թե բժշկական գիտությունների բոլոր Ինդիա Ասոցիացիայի ինստիտուտը (AIIMS), Դելի, ենթարկվեց ռեմեյքրային հարձակում՝ խախտելով հիվանդների և գիտական տվյալների գաղտնիությունը։ Բացի այդ, քանի որ բժշկական գրառումները սովորաբար պահվում են այնտեղ, որտեղ ստեղծվել են, հիվանդները հաճախ դժվարություններ են ունենում մուտք գործել իրենց գրառումները՝ տեղափոխության ժամանակ։ Ինտերօպերաբիլության բացակայությունը և տվյալների հոսքի հոսորդը մեծ խոչընդոտ են EHR կառավարման գործում։ Blockchain-ի անվտանգ, դեցենտրալիզացված կառուցվածքը՝ որը տարածում է տվյալները բազմաթիվ համակարգիչների վրա՝ առանց կենտրոնական սերվերի, կարող է հաղթահարել այս խնդիրները՝ ապահով պահուստային, տարածման և որոնման հնարավորություն տալով EHR-ներում։ Դեցենտրալիզացումը բարելավում է համակարգի կայունությունը և հանուն մի հետքատու մարմնի կախվածության հաղթահարում։ Blockchain-ի դեցենտրալիզացված էկոհամակարգի շրջանակներում ինտերօպերաբիլությունը թույլ է տալիս ապահով, արդյունավետ հիվանդի տվյալների փոխներից և կազմակերպությունների միջև։ Յուրաքանչյուր տվյալ 블ոկը ստեղծում է հատուկ Կրիպտոգրաբատար հեշ (օրինակ՝ SHA-256), որը հանդիսանում է անփոփոխ մատնահետք, որը կանխում է անորոշ հափշտակությունը՝ ցանկացած տվյալների փոփոխությունը փոխում է հեշը և ազդանշան է տալիս հնարավոր փոփոխության մասին։ Smart contracts — ինքնակամ կատարող պայմանագրերը, որոնք կոդավորված են blockchain-ներում, ինչպիսիք են Ethereum-ը, կարող են կարգավորել EHR մուտքի թույլտվությունները, ապահովելով, որ միայն իրավասու անձինք (օրինակ՝ կոնկրետ առողջապահական ծառայություններ մատուցող կազմակերպություններ) կարողանան կարդալ կամ գրառումներ կատարել։ Համախտակագրվող անձինք վերահսկում են մուտքը՝ տալով կամ կանխելով տվյալների մուտքը՝ ցանկացած ժամանակ,增强ելով անվտանգության և վստահելիության մակարդակը, քանին բոլոր գործարքները գրանցվում և աուդիտի ենթակա են։ Չնայած որ blockchain-ն ցուցադրում է մեծ սպասումներ Հայաստանի առողջապահության ոլորտում, դրա հաջողությունը կախված է রোগակների, տեխնոլոգիական ընկերությունների, առողջապահական հաստատությունների և օրենսդիրների համագործակցությունից՝ փորձարկելու, ստանդարտեցնելու և ընդլայնելու լուծումներ՝ հավասարակշռելով նորարարությունը, անվտանգությունը և համապատասխանությունը։ **Практическое использование Blockchain** Առցանց տարբեր երկրներում բազմաթիվ առողջապահական հաստատություններ արդեն օգտագործում են blockchain-ը տվյալների անվտանգության համար։ Guardtime-ը համագործակցել է Էստոնական առողջապահական ծառայություններ մատուցող կազմակերպությունների հետ՝ հզորացնելու ազգային առողջապահական տվյալների պաշտպանությունը դեցենտրալիզացված գրառումների միջոցով, և փոխանցելով հիվանդներին վերահսկողություն տվյալների մուտքի վրա, կանխելով ապազոր փոփոխությունները։ Ամերիկայում, MedRec բլոկչայն համակարգը, որը փորձարկվել է Beth Israel Deaconess Medical Center և MIT Media Lab-ի կողմից, հնարավորություն է տալիս հիվանդներին, առողջապահական պրովայդերներին, հիվանդանոցներին, կլինիկաներին և ապահովագրական ընկերություններին ապահով կերպով կառավարել էլեկտրոնային առողջամենական գրառումները՝ վերահսկելով մուտքը և ստանալով գործարքների ազդանշաններ։ **Բաղադրատոմս Հայաստանի առողջապահության համար** 2021 թվականին Հայաստանի Այունշման ԲՀրադ Digital Mission (ABDM)-ը նպատակ ունի կառուցել միացյալ առողջապահական տվյալների դրսևորման ռեգիստրներ և գրառումներ՝ կապելով առողջապահական շահառուներին թվային նեղանցներով։ Բայց տվյալների գաղտնիության և մրցակցության մտավախություններն ի սկզբանե կարող են հանգեցնել օպերատորների հրաժարվելու պլաններից։ Մի միասնական blockchain համակարգ, որը հիմնված է առողջապահությանը, կարող է լուծել այս խնդիրները՝ ինքնաբերաբար յուրացնել գործընթացները, նվազեցնել վարչական բեռերը, արագացնել՝ դեպք-վճարային գործընթացները, կանխել սխալներն անվտանգ տվյալների միջոցով, և ապահովել ճշգրիտ գրանցումներ՝ համատեղ դիագրամով՝ հանգեցնելով առողջապահության ծախսերի նվազեցմանը։ PwC-ի փորձարարական ուսումնասիրությունները ցույց են տալիս, որ blockchain-ն կարող է ապահովել ազգային EHR մակարդակով փոխանակում՝ smart contracts-ների միջոցով՝ հիվանդի համաձայնությունն ու անվրիպելի ատրիտների հետևողական հաշվետվությունները կառավարելու համար։ Բայց տարաձայնությունները existing IT համակարգերի հետ դեռևս մնում են։ Աթոռ հանձնաժողովը հայտարարում է, որ իրենց նպատակն է մշակել կարգավորվող կառավարման մոդել՝ կանխարգելեկացնելով առողջապահական տվյալների անվտանգությունը։ Համագործակցությունները, ինչպես օրինակ՝ Ինդիա-ամերիկյան Տեխնոլոգիական ինստիտուտ (IIT) Բոմբեյ և Blockchain for Impact (BFI), ցույց են տալիս մելիքական քայլեր՝ բարելավելու առողջապահական հասանելիությունը։ Blockchain-ի համադրությունը արհեստական ինտելեկտի (AI) և բանտային ինտերնետ (IoT)-ի հետ կարող է բարձրացնել ռեալ ժամանակային մոնիտորինգը, տվյալների ամբողջականությունը և կանխատեսողական վերլուծությունները, սակայն դա պահանջում է ամուր ինֆրոպնտեսություն և ուժեղ տվյալների կառավարում։ Վերջիվերջո, Հայաստանում blockchain-ի ներուժը կսահմանի՝ բազմաբևեռ գործընկերների համագործակցությունը՝ ապահով, արագ և համապատասխանող առողջապահական լուծումների ստեղծմանը։ **կառավարական ռազմավարություն՝ Հայաստան համար** Նպատակ ունենալով blockchain-ը կիրառել EHR-ի պաշտպանությունը՝ Հայաստանի համար անհրաժեշտ է ամբողջական քաղաքականության ուղեցույց։ Համառուսաստանային և կարգավորողների անհրաժեշտ է սահմանել հստակ կանոններ՝ համապարփակ ընդունման համար։ Հ Challenges ինչպիսիք են չափավորություն, ինտերօպերաբիլություն և կանոնակարգային հիմնավորումները, պետք է լուծել՝ i) օգտագործելով հիբրիդ բլոկչեյններ, որոնք ավելի լավ ընդլայնված են քան հանրային տարբերակները; ii) աշխատելով շահառուների հետ՝ ստեղծելու ինտերօպերաբիլ ձևաչափեր և ստանդարտ پروտոքոլներ՝ հոսքը հոսանքի արդյունավետության համար; iii) նախապես հստակ նպատակներ սահմանելով՝ առարկել համապետական ներդրմանը։ ABDM-ի թվայնացումը հիմնված է հանրային և մասնավոր գործընկերությունների վրա, որտեղ IT ընկերությունները նորարարություն են դարձնում՝ միակցելով գործիքներ՝ AI, IoT, blockchain և ամպային հաշվարկների համար ABDM-ում։ Այս համագործակցությունները բարելավում են արտադրողականությունը, բայց ապահովությունը և տվյալների գաղտնիությունը դեռևս մտահոգություններ են բարձրացնում։ Գործընկերությունները մասնավոր հիվանդանոցների հետ դեռևս զարգանում են, բայց սպասվում է դրանց աճը։ Կանոնակարգային մարտահրավերներն իրենց՝ պետք է հարմարվել՝ օրենսդրական միջոցառումներ ընդունելով՝ տարանցելով նորարարությունը և միաժամանակ հապանելով գաղտնիությունը և անվտանգության։ Ուժգույն կոդավորումն ու մուտքի վերահսկումը կարևոր են համապարփակ բովանդակային լինելու համար։ Առողջապահական ոլորտը պետք է մշակո՛ւ և հաստատի ստանդարտացված ընթացակարգեր՝ համախումբ ստեղծելու, մուտքի կառավարման և կոդավորելու համար՝ blockchain-ի ամբողջ потенցի բացահայտման համար։ Ինտերօպերաբիլության և blockchain ցանցերի միջև քարտեզագրման ուղեցույցներ ստեղծելը կարևոր է՝ ապահովելով անվտանգ տվյալների փոխանակում և հեշտ մուտք՝ բարձրացնելով տվյալների անվտանգությունը, արդյունավետությունը և փոխադրունակությունը առողջապահության ոլորտում։ Կապվածությունը պետական մարմինների, հետազոտական կենտրոնների և ակադեմիական շրջանակների հետ՝ թույլ կտա մուտք ստանալ լավագույն ուսումնասիրություններին, լավագույն փորձներին և կանոնակարգային նորմերին, ապահովելով blockchain-ի արդյունավետ կիրառումը առողջապահության մեջ։ **Արդյունք** Հայաստանի առանձնահատկությանը և կանոնավոր ենթակառուցվածքներին հաշվի առնելով՝ blockchain-ը պետք է հեռանկարային և խելամիտ ներդրվի առողջապահական ոլորտում։ 当 այն ճիշտ կերպով կիրառվի, դա կարող է զգալիորեն բարձրացնել հիվանդների սպասարկման անվտանգությունը, արդյունավետությունը և թափանցիկությունը։ Որոշման ծառայությունները պատրաստ են դառնալ հիմք՝ ստեղծելու ավելի անվտանգ, արդյունավետ և հիվանդներцентրիկ առողջապահական համակարգ և ակտիվորեն զարգացնել ավելի շատ վստահելի և հուսալի EHR համակարգ։

Տարածական իմացականությունը կրթության մեջ: პერსոնա…
Ականջային արհեստական բանականությունը (ԱԲ) արագորենTransformsում է կրթությունը՝ տրամադրելով անհատականացված ուսուցչական փորձառություններ՝ ուղղված անհատական ուսանողների պահանջներին։ Անհատ ուսանողի յուրահատուկ ուսուցման ոճը և աշխատանքային տվյալները վերլուծելով, ԱԲ-ն հնարավորություն է տալիս ստեղծել անհատականացված կրթական կոնտենտ՝ մոտեցող նրանց պահանջներին։ Տрадиционно համապարփակ սովորությունը հաճախ չի բավարարում տարբեր ուսուցման կարողությունները և արագությունները՝ հանգեցնելով անհամաչափ հասկացումների և հաջողությունների։ ԱԲ-ի անձնականացված դասավանդումը խոստանում է ռևոլյուցիա բերել կրթության ոլորտում՝ առաջարկելով այն մեդիա և նյութեր, որոնք լավագույնս համապատասխանում են յուրաքանչյուր ուսանողի ուսուցչային մաքուրին։ ԱԲ-ի կիրառությունները կրթությունում օգտագործում են առաջադեմ ալգորիթմներ և մեքենայական ուսուցում՝ մշտապես գնահատելու առաջընթացը և փոփոխական կերպով հարմարեցնելու կոնտենտը։ Վերլուծելով պատասխանների ժամանակը, ճշտությունը և սխալների նմուշները, ԱԲ-ն որոշում է ուսանողների ամրությունները և թերությունները՝ կարգավորելով դասերի բարդությունը, ներկայացում և արագությունը՝ բարելավելու ըմբռնումը և հիշողությունը։ Այս մոտեցումը կառուցում է առիթներ և մոտեցումներ՝ խթանելով քննադատական մտածողությունն ու խնդիրների լուծման հմտությունները՝ համապատասխանեցված անհատական ուսումնական ուղիներին։ Սովորեցնողներն էլ տեսնում են ԱԲ-ն որպես հիմնական գործիք՝ փակելու ուսուցման բացեր, որոնք դժվար է հաղթահարել սովորական մեթոդներով։ Աշակերտները, ովքեր որտեղևէ օգնության կարիք ունեն կամ դժվարություններ ունեն մասնագիտացումներում, կարող են օգտվել ժամանակին և նպատակաուղղված միջամտություններից՝ ներկայացված ԱԲ-ի կողմից՝ առանց սպասելու մարդկային աջակցությանը, ինչը օգնում է նրանց արագացնել կամ գործել թափանցիկ փոխխոսության։ ԱԲ-ի ինտեգրացիան օգուտ է բերում ռեսուրսների բաշխման և ընդլայնելիության նաև դպրոցներում։ Բազմաբովանդակ դասարանների կառավարումը ավելի արդյունավետ է դառնում, երբ ԱԲ-ն ավտոմատացնում է սովորական գնահատամիջոցներն ու վերլուծությունները՝ հնարավորություն տալով ուսուցիչներին ավելի շատ ժամանակ հատկացնել անձնականացված, մարդկենտրոնացված շփումներին։ Բացի այդ, ԱԲ-ի ընդլայնելիությունը հնարավորություն է տալիս անհատականացված ուսումնական փորձառություններ հասնել տարբեր տարածաշրջանների ուսանողներին՝ օգնելով նվազեցնել կրթական անհավասարությունները։ Անկախ ակադեմիական հաջողություններից, ԱԲ-ն ապահովում է մշտական սովորելու հակում՝ առաջարկելով արագ արձագանքներ և անձնականացված ուսուցման ուղիներ։ Դա উদ্বանադում է ուսանողներին կատարել իրենց կրթության կառավարման մասը՝ զարգացնելով աճի մտածելակերպ, որը կենտրոնացած է մշտական բարելավման և ճկունության վրա՝ շատ կարևոր հատկանիշներ արագ փոխվող աշխարհի մեջ։ Սակայն, ԱԲ-ի ընդլայնումը առաջացնում է կարևոր հարցեր տվյալների անձնականության, նեղսրտությունների և մարդու ուսուցիչների կարևոր դերակատարության պահպանման շուրջ։ Խիստ անհրաժեշտ է, որ ԱԲ համակարգերը նախագծվեն բացահայտ և հարգեն ուսանողի գաղտնիությունը։ Սակայն, սովորողները ընդգծում են, որ ԱԲ-ն պետք է լրացնի, փոխարենը չփոխի սովորական ուսուցումը՝ պահպանելու համար սոցիալական և հոգևոր փոխհարաբերությունները, որոնք կարևոր ենholistic education-ի համար։ Վերջապես, ԱԲ-ի ակտիվ օգտագործումը ցույց է տալիս, որ վաղը ավելի անձնականացված, հետաքրքիր և արդյունավետ ուսուցում կարող է լինել։ Աբ-ի միջոցով հարմարեցնելով ուսուցումը անհատական պահանջներին՝ կրթությունը կարող է հասնել մեծահասակների հաջողությունների։ Սպառածաբար և շարունակական համագործակցության միջոցով տեխնոլոգիական մշակողների և ուսուցիչների միջև, ԱԲ-ն կարող է ռեվոլյուցիա բերել կրթության ոլորտում՝ making ուսումը ավելի մատչելի և ներառական բոլոր ուսանողների համար։

2025-ի ամենաուղղակի ուլտրվայրյալ ալտքոիններ՝ Unil…
Ավելի նոր ներդրումային հ

Կապի մեքենաներում արհեստական գիտություն՝ նավարկել…
Ավտոմատ վարած մեքենաների զարգացմանը վերագրվող հիմնական դիպուկահարում է արդիական տրանսպորտի ոլորտում, որի առանցքը مصنوعական բանականությունն է (AI): AI համակարգերը հիմնադրում են ինքնաբավ վարելու տեխնոլոգիան, քանի որ հնարավորություն են տալիս մեքենային ընկալելու իր շրջապատը, կատարել բարդ վարորդական որոշումներ և առաջնահերթություն տալ անվտանգության ապահովմանը բոլոր ճանապարհորդների համար: Ավտոմատ վարորդության կենտրոնում են առաջադեմ AI ալգորիթմները, որոնք վերլուծում են տարբեր सेंսորներից ստացված տվյալները, ինչպիսիք են LIDAR, ռադար, ծովելային սարքեր և բարձր լուծաչափով տեսախցիկներ: Այս սենսորները համատեղ վերլուծելով կառուցում են մանրամասն պատկերացում շրջակա միջավայրի մասին, որը AI-ին հնարավորություն է տալիս օպերատիվ ժամանակներում ճանաչել անցորդներին, велосипедիստներին, մյուս մեքենաներին, ճանապարհ նշանակումները, երթևեկական նշանները և վտանգները: Այս ժամանակին կարողությունը շատ կարևոր է խճաղային բարդ իրավիճակներում կողմնորոշվելիս, արագ փոփոխություններին պատասխան տալու և ճիշտ որոշումներ ընդունելու համար առանց մարդու մասնակցության: Կնճղօծվել է AI տեխնոլոգիաների հրաշալի զարգացումն ու կատարելագործումը, ինչը թույլ է տալիս ավտոմատ մեքենաներին ապահովորեն գործել վերահսկվող պայմաններում և հատուկ երթուղիներում: Ճանաչված ընկերությունները, որոնք մեծ ներդրումներ են կատարում AI վարելու տեխնոլոգիայում, կատարել են ոգեշնչող ձեռքբերումներ՝ քաղաքային շրջանների և ավտոբանուղիների ավտոմատ անցնել, ավտոմատ կերպով կառավարել կայանատեղիները և արագ արձագանգել անսպասելի խոչընդոտների՝ ապահովելով անվտանգ երթևեկություն: Սակայն լրիվ ինքնավար մեքենաների բացարձակ ինտեգրումը հանրային ճանապարհներին մի քանի խնդիր ունի ոչ միայն տեխնոլոգիական բնույթով: Մեծ վտանգավոր խոչընդոտ է ռեգլամենտատիվ դաշտը։ Կառավարություններն ու կարգավորողների մարմինները պետք է ստեղծեն համապարփակ համակարգեր, որոնք կհամապատասխանեն խստագույն անվտանգության չափանիշներին՝ լուծելով բոլոր անհրաժեշտ հարցեր՝ թեստավորման, սերտիֆիկացման և գործարկման համար, որոնք տարբեր երկրներում և տարածաշրջաններում կարող են տարբեր լինել։ Կանխատեսելով, որ AI-ն անդադար զարգացող ոլորտ է, կանոնակարգերը պետք է լինել՝ մի կողմից խիստ, մյուս կողմից՝ ճկուն՝ ապահովելով նորամուծությունների և հանրային անվտանգության վտանգների հավասարակշռությունը: Համայնքի ընդունելությունը ևս էական դեր է խաղում։ Իսկապես շատերն են հետաքրքրված վարելու բնագավառում ինքնաբավ մեքենաներին, բայց գերակշռում են մտահոգությունները՝ կապված AI համակարգերի վստահելիության, սխալների կամ կիբերհարձակումների ռիսկերի և վարկածային որոշումների էթիկայի հետ։ Վստահություն ձևավորելու համար անհրաժեշտ է թափանցիկ հաղորդակցություն մեքենաների աշխատանքի մասին, նուրբ անվտանգության թեստեր և դրական փորձառություններ, որոնք վկայում են տեխնոլոգիական հուսալիության մասին: Զարգացման ու զարգացման հետ կապված այլ խնդիրներ են նաև էթիկական մարտահրավերները։ Դրանք պահանջում են մշակողների, քաղաքական գործիչների ու հասարակության համագործակցությունը՝ որոշելու, թե ինչպես պետք է վարվեն ինքնաբավ մեքենաները, անխուսափելի պատահարների դեպքում ինչպես պետք է minimize անել վնասները՝ հաշվի առնելով հասարակական արժեքները։ Այսպիսի որոշումները ծրագրավորելով՝ մասնագետները տիրապետում են շատլուս և միջավայրեր պահանջող, հաճախ հակասական ոլորտներ՝ տեխնոլոգիա, փիլիսոփայություն, արդարագիտություն և հանրային կարծիք: Ամենայն դեպս, փորձագետները դրական տրամադրված են AI-ի տրանսպորտի ոլորտում մեծ փոփոխական ազդեցության մասին: Կհասկանանք, որ AI-ն կթոթափի մարդկային սխալների թիվը, որոնք խիստ պատճառ են տրանսպորտային պատահարների ողջ աշխարհում։ Ավելին, AI-ն ապահովում է ավելի լավ կառավարում, իրավիճակային իմացություն և ժամանակին արձագանքում, ինչը կարող է դարձնել ճանապարհները անվտանգ ու ավելի արդյունավետ: Ներկայումս ավտոմատ մեքենաները մեծապես կարող են բարելավել ճանապարհային երթևեկությունը՝ հարմարեցնելով երթուղիները, նվազեցնելով ծանրաբեռնվածությունը և հասնելով երթևեկության հոսքին։ Շարժական ծառայությունների զարգացման շնորհիվ պոտենցիալ է նվազեցնել անձնական մեքենաների օգտագործումը, ինչը բարելավում է շրջակա միջավայրը՝ նվազեցնելով արտազոտում և ռեսուրսների սպառում: Ապագայում՝ AI-ն դուրս կգա միայն ինքնավար մեքենաների սահմաններից և կհամատեղվի խելացի երթևեկության կառավարմամբ, հանրային տրանսպորտում և լոգիստիկայում։ Նորարարությունները, որոնք առաջ են մղվում AI տեխնոլոգիաներում, կփոխարինեն գլոբալ շարժակազմի և առարկաների փոխանցման եղանակները՝ մարդկանց և ապրանքների մղման ոլորտում։ ՍՓԻՑ այս խնդիրների, նաև՝ ներկայիս տեխնոլոգիական առաջընթացները ութխել են բնորոշել, որ AI-ն իր մեծ ազդեցությունն ունի տրանսպորտում։ հաջորդել է նորամուծությունների շարունակական զարգացումը, մտածող կանոնակարգերի ընդունումը և հասարակության մտահոգությունների ու էթիկական խնդիրների ակտիվ քննարկումը՝ ապահովելու AI-ի հանգեցրած տրանսպորտային հեղափոխությունը։ Սա կնյարդի ճանապարհներին դարձնում ավելի անվտանգ, ավելի արդյունավետ և մատչելի բոլորի համար։

Քրիպտո ստեյկինգը փրով-օֆ-סטեյք բլոկչեյնների վրա չ…
ԱՄՆ արժեթղթային և биржայական հանձնաժողովի (SEC) անձնակազմը հրապարակել է նոր ուղեցույցներ՝ կապված ամենահաճախ հանդիպող կրիպտոարժեթղթային ստաքինգի գործունեությունների մասին, բացատրելով, որ դրանք չառարկում են արժեթղթային օրենսդրությանը: Մայիսի 29-ին SEC-ի Կորպորացիաների վարկային բաժինը հրապարակել է աշխատակազմի հայտարարություն՝ բացատրելով, որ «Պրոտոկոլային ստաքինգի գործունեությունները», ինչպես օրինակ կրիպտո ստաքինգը ապացույց-դրամի բլոկչեյններում, չեն պահանջում գրանցվել հանձնաժողովում արժեթղթային օրենքի շրջանակներում, իսկ արտոնություններից կամ արտոնյալ կարգավիճակներից կախված չեն: Հայտարարության մեջ նաև նշվում է, որ ստաքինգից ստացված պարգևները սեփականատերերի ծառայությունների դիմաց վճար են՝ տարբեր չէ, թե նրանց վառարանները ինչպե՞ս են փոխկապակցված կամ որքանով են շահույթ ստանում՝ նշելով, որ դրանք չեն ենթադրում արժեթղթային կարգավորումներ: Բացի այդ, պահակային ստաքինգը չի կարելի համարել արժեթղթային առաջարկ, քանի որ պահակները չունեն անմիջական դեր որոշելու այնքանով, որքանով է ստաքինգը կատարվում՝ բացատրեց անձնակազմը: Ավելորդ, լրացուցիչ ստաքինգային ծառայությունները՝ ինչպիսիք են սլեշը, վաղընթեռն անբոնդինգը և այլընտրանքային պարգևատրության կարգերը, չէին դիտարկվում որպես արժեթղթեր, որ ներառում է « mere վարչական կամ նախարարական բնույթ»: Սակայն, մյուս ստաքինգի տեսակների մասին, ինչպիսիք են լիկվիդ ստաքինգը և ռեստakeyինգը, ներկայացված չէին, և անձնակազմը ընդգծեց, որ նրանց հայտարարությունը՝ «ոչ մի օրինական ուժ կամ գործածություն չունի»: Նյու Յորքի ս/թ մայիսին անցած Solana-ի Accelerate համաժողովում կրիպտո արդյունաբերության ներկայացուցիչները կոչ էին անում SEC-ին տրամադրել պաշտոնական ուղեցույցներ ստաքինգի վերաբերյալ, ընդգծելով ռեգուլատիվ անորոշությունը, որն ապրում են Web3 ենթակառուցվածքների մատուցողները: Արժեթղթային և բյուրոկրատական աջակիցներ և կողմնակիցներ within SEC Ընդունում է պաշտպանություն՝ Հեսթեր Փիրս, SEC-ի կրիպտո հանձնաժողովի ղեկավար, ողջունեց ուղեցույցը՝ հայտարարելով, որ այն «օգտակար clarity է ԱՄՆ-ում ստաքերների և ստաքինգ-ծառայության մատակարարների համար»: Նա նշեց, որ «ատելություն ունեն ռեգուլատիվ տեսակետների անորոշությունը ստաքինգի վերաբերյալ, ինչը խոչընդոտում էր ամերիկացիներին մասնակցելիս ցանցի կոնսենսուսին՝ վախենալով արժեթղթային օրենքների խախտումից», ինչը «հիմատար մասնակցությունը ցանցի համախմբմանը և բացահայտեց ապակենտրոնացումը, լինելության նկատմամբ հասարակության նկատմամբ ճնշումը և ապացույց-դրամի ապագան»: Հետևաբար, SEC-ի միայն Դեմոկրատական հանձնաժողովի Կարլայն Կրենսհավը քննադատեց ուղեցույցը՝ պնդելով, որ այն «չի տրամադրում հուսալի ճանապարհը ստաքինգային ծառայությունը սահմանելու համար, այնպիսի ներդրումային կնքագիծ՝ որպես Հովեյ թեստ գործածվում է արժեթղթային օրենքների շրջանակում»: Նա ասել է, որ «ինժեներական անձնակազմի վերլուծությունը կարող է արտացոլել այն, ինչի մասին որոշներն ուզում են, բայց դա չի համապատասխանում դատարանների որոշումներին ստաքինգի և Հովեյի վաղ խնդիրների մասին, որոնց վրա հիմնված է»: Կրենսհավը ավելացրեց, որ «այս ևս մի օրինակ է SEC-ի ընթացիկ՝ «ժպիտը կարող է, երբ մենք նույնն անենք» մոտեցման՝ կրիպտո ուղղությամբ՝ գործելով ապագայի փոփոխությունների կամ միջնորդության սպասումով՝ մոռանալով գործող օրենքները»: