दुबई का VARA $1.4 अरब की Bybit क्रिप्टो एक्सचेंज हैक की जांच कर रहा है।

दुबई की वर्चुअल एक्टर्स रेगुलेटरी अथॉरिटी (वारा) अत्यधिक ध्यान दे रही है कि बायबिट, एक प्रमुख क्रिप्टोकरेन्सी एक्सचेंज, में हुई 1. 4 अरब डॉलर की एक बड़ी सुरक्षा उल्लंघन का क्या परिणाम हुआ है। यह हैक, क्रिप्टो उद्योग के इतिहास में सबसे बड़ा, डिजिटल एसेट समुदाय में खौफ पैदा कर गया है, जिससे विश्वभर के एक्सचेंजों की सुरक्षा व्यवस्था को लेकर गंभीर चिंताएँ उभरकर सामने आई हैं और निवेशकों की सुरक्षा और बाजार की भरोसेमंदता को बनाए रखने के लिए मजबूत नियामक ढांचे की तुरंत आवश्यकता पर प्रकाश पड़ा है। बायबिट, अपने बड़े उपयोगकर्ता आधार और महत्वपूर्ण व्यापारिक मात्रा के लिए प्रसिद्ध, को इस भीषण साइबरहमले का सामना करना पड़ा, जिसके कारण काफी मात्रा में डिजिटल एसेट्स चोरी हो गए और यह तेजी से बढ़ते क्रिप्टो बाजार में सबसे गंभीर उल्लंघनों में से एक बन गया। इस घटना से निवेशकों के. STOCKHOLDINGS.
खतरे में पड़ गए हैं और क्रिप्टो प्लेटफ़ॉर्म की सुरक्षा और भरोसेमंदता पर उपयोगकर्ताओं का विश्वास कम हो गया है। इसके जवाब में, दुबई की वारा, जो इस शहर में वर्चुअल एसेट्स के नियमन की देखरेख करती है, ने एक गहन जांच शुरू की है ताकि हमले करने वालों द्वारा उपयोग किए गए कमजोरियों की पहचान की जा सके और बायबिट की वर्तमान साइबरसुरक्षा और जोखिम प्रबंधन क्षमताओं का आकलन किया जा सके। यह जाँच भविष्य की नियामक नीतियों का मार्गदर्शन करने का लक्ष्य रखती है ताकि इन जैसी जटिल खतरों से वर्चुअल एसेट्स की बेहतर सुरक्षा की जा सके। इस उल्लंघन के масш्एक ने क्रिप्टो एक्सचेंजों में निहित खतरों पर व्यापक बहस छेड़ दी है, खासकर उन प्लेटफार्मों के संदर्भ में जिन पर सीमित निगरानी होती है। जबकि क्रिप्टोकरेंसी की विकेंद्रीकृत प्रकृति कुछ फायदे प्रदान करती है, यह निगरानी, प्रवर्तन और उपभोक्ता संरक्षण को जटिल बना देती है। यह घटना इस बात को रेखांकित करती है कि नियंत्रकों का किरदार कितना महत्वपूर्ण है ताकि स्पष्ट और लागू करने योग्य मानकों की स्थापना की जा सके और वर्चुअल एसेट्स के इकोसिस्टम में सुरक्षा और स्थिरता सुनिश्चित की जा सके। सुरक्षा विशेषज्ञ बायबिट हैक को क्रिप्टो सेक्टर के लिए एक चेतावनी के रूप में देखते हैं, जो एक्सचेंजों को साइबरसुरक्षा को मजबूत बनाने का आह्वान कर रहे हैं, जिसमें मल्टी-फैक्टर ऑथेंटिकेशन, रियल-टाइम ट्रांजैक्शन मॉनिटरिंग, उन्नत एन्क्रिप्शन, मजबूत कानून प्रवर्तन सहयोग और बेहतर घटना प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल जैसी नीतियों को अपनाने पर जोर दिया जा रहा है ताकि भविष्य के खतरों को कम किया जा सके। यह उल्लंघन क्रिप्टो एक्सचेंज उद्योग में पारदर्शिता को लेकर भी चिंता को उजागर करता है, जिसमें निवेशक सुरक्षा ढाँचों और आपदा योजनाओं के खुलासे की अधिक से अधिक मांग कर रहे हैं। मानकों का अभाव अक्सर उपयोगकर्ताओं को असुरक्षित छोड़ देता है, जैसा कि इस घटना ने खुलकर दिखाया है। वारा की त्वरित और सक्रिय प्रतिक्रिया इसकी प्रतिबद्धता को दर्शाती है कि वह वर्चुअल एसेट्स के लिए एक सुरक्षित, विनियमित वातावरण बनाने के लिए प्रतिबद्ध है, जो नवाचार के साथ-साथ उपभोक्ताProtection को भी सुनिश्चित करता है। इसके कार्य अन्य क्षेत्रों के लिए एक मिसाल कायम कर सकते हैं जो क्रिप्टो संस्थानों की निगरानी मजबूत करने का लक्ष्य रखते हैं। स्ट्रेटहोल्डर्स ध्यानपूर्वक देख रहे हैं क्योंकि वारा बायबिट और संबंधित पक्षों के साथ मिलकर इस हैक के परिणामों का सामना कर रहा है, जिसमें साइबरसुरक्षा को मजबूत बनाना, चोरी हुए एसेट्स का पता लगाना और प्रभावित निवेशकों को मुआवजा देने की संभावनाएं शामिल हैं। इस संयुक्त प्रतिक्रिया का परिणाम वैश्विक नियामक दृष्टिकोण पर प्रभाव डाल सकता है, क्योंकि क्रिप्टो क्षेत्र जटिल और अस्थिर है। अंत में, यह घटना डिजिटल एसेट क्षेत्र में विकसित हो रहे खतरों को रेखांकित करती है। जैसे-जैसे क्रिप्टोकरेंसियां मुख्यधारा में स्वीकार की जा रही हैं, मजबूत सुरक्षा ढांचों और कठोर नियामक व्यवस्था की आवश्यकता अधिक जरूरी हो जाती है। दुबई के बायबिट हैक को किस तरह से संभालता है, यह वैश्विक वर्चुअल एसेट सुरक्षा एवं नियमन के भविष्य को आकार देने वाला एक महत्वपूर्ण मामला बन सकता है।
Brief news summary
दुबई का वर्चुअल एसेट्स रेगुलेटरी अथॉरिटी (वारा) बायबिट में हुई 1.4 अरब डॉलर की भारी हैकिंग की जांच कर रहा है, जो क्रिप्टोकरेंसी एक्सचेंज इतिहास की सबसे बड़ी उल्लंघनों में से एक है। इस हमले ने डिजिटल एसेट प्लेटफार्मों में गंभीर कमजोरियों को उजागर किया है, जिससे निवेशकों की सुरक्षा और बाजार की अखंडता बनाए रखने के लिए सख्त नियमों की तत्काल आवश्यकता जाहिर हुई है। बायबिट, जो एक प्रमुख एक्सचेंज है और इसमें विशाल उपयोगकर्ता आधार है, ने महत्वपूर्ण हानियां सहीं हैं, जिससे क्रिप्टो क्षेत्र में भरोसे को नुकसान पहुंचा है। वारा की जांच का उद्देश्य प्रणाली की कमजोरियों की पहचान करना, बायबिट की साइबर सुरक्षा का मूल्यांकन करना, और भविष्य के नियम रणनीतियों को आकार देना है। इस उल्लंघन ने सुरक्षा मानकों, पारदर्शिता, और उपभोक्ता संरक्षण को मजबूत बनाने की मांग को तेज कर दिया है, खासकर बिना नियामक उपकरणों वाले क्रिप्टो बाजार में। विशेषज्ञ मज़बूत समाधानों की वकालत कर रहे हैं, जिनमें मल्टी-फैक्टर ऑथेंटिकेशन, एन्क्रिप्शन, निरंतर निगरानी, और कानून प्रवर्तन के साथ बेहतर सहयोग शामिल हैं। वारा बायबिट और अन्य हितधारकों के साथ करीबी सहयोग कर रहा है ताकि सुरक्षा को मजबूत किया जा सके, चोरी गए फंडों की वसूली हो सके, और प्रभावित उपयोगकर्ताओं के लिए मुआवजे की दिशा में काम किया जा सके। यह उच्च स्तरीय घटना विश्वव्यापी वर्चुअल एसेट्स नियमों को प्रभावित करने वाली है, जो यह दर्शाती है कि क्रिप्टोकरेन्सी का मुख्यधारा में अपनाने के लिए प्रभावी सुरक्षा ढांचे का कितना महत्वपूर्ण होना जरूरी है।
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खत्म हो चुकीं खाद्य झूठें: अध्ययन में सामने आया है क…
खाद्य धोखाधड़ी की बढ़ती संख्या विशेषज्ञों को यह चेतावनी देती है कि यह चुपके से वैश्विक खाद्य उद्योग से वार्षिक लगभग $50 बिलियन की राशि निकाल रही है, जो उपभोक्ताओं के लिए गंभीर स्वास्थ्य जोखिम भी पैदा कर रही है। उद्योग के अंदरूनी सूत्र सुझाव देते हैं कि ब्लॉकचेन तकनीक नकली और मिलावटी उत्पादों को रोकने का समाधान हो सकती है। हालांकि, ऐसी प्रणालियों को जटिल आपूर्ति श्रृंखलाओं में लागू करना काफी निवेश और सावधानीपूर्ण रणनीति की आवश्यकता है। खाद्य धोखाधड़ी का प्रभाव खाद्य धोखाधड़ी का अर्थ है खरीदारों को उनके भोजन की सामग्री के बारे में ग़लत जानकारी देना। इसमें मियादी तेलों को जैतून के तेल में मिलाना से लेकर मिल्क में मेलामाइन जैसे हानिकारक पदार्थ मिलाने तक शामिल हैं। उदाहरण के तौर पर, 2008 में चीन में एक दूध घोटाला हुआ, जिसने 300,000 से अधिक शिशुओं को बीमार कर दिया। संयुक्त राष्ट्र की खाद्य और कृषि संगठन द्वारा परिभाषित, खाद्य धोखाधड़ी का अर्थ है खरीदे गए भोजन की गुणवत्ता या सामग्री को लेकर उपभोक्ताओं को जानबूझकर ग़लत दिखाना। भले ही खाद्य धोखाधड़ी कुल $12 ट्रिलियन के खाद्य क्षेत्र का केवल एक छोटा हिस्सा है, लेकिन इसका आर्थिक प्रभाव मॉल्टा जैसे देश के बराबर है। उपभोक्ता का भरोसा कम होता है, ब्रांड्स को नुकसान पहुंचता है, और यहां तक कि वैध खेतों और दुकानों को भी धोखाधड़ी के घोटाले का सामना करना पड़ता है। अभी तक एशिया और पैसिफिक क्षेत्र में खाद्य धोखाधड़ी के कई उदाहरण दर्ज किए गए हैं। (स्रोत: FAO) ब्लॉकचेन से पारदर्शिता बढ़ती है ब्लॉकचेन एक सार्वजनिक खाता पुस्तिका के रूप में काम करता है, जिसमें हर आपूर्ति श्रृंखला कदम को दर्ज और सुरक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, वॉलमार्ट ने हाइपरलेजर फैक्ट्री का उपयोग कर चीन में सूअर और यूएस में आम की ट्रेसिंग की है, जिससे ट्रैकिंग का समय दिनों से घटकर सेकंड में आ गया है। इससे संक्रमित उत्पादों की तुरंत पहचान संभव हो जाती है जो आपूर्ति श्रृंखला में प्रवेश कर रहे हैं। एक बार डेटा दर्ज हो जाने के बाद, ब्लॉकचेन पर मौजूद जानकारी को बदला या मिटाया नहीं जा सकता, जिससे उपभोक्ताओं और निरीक्षकों को फार्म से थाली तक एक अपरिवर्तनीय रिकॉर्ड मिलता है। टेक विशेषज्ञ मानते हैं कि ऐसी पारदर्शिता धोखाधड़ी करने वालों को रोकने में मदद करती है, जो गुप्तता पर निर्भर रहते हैं। प्राधिकारी बताते हैं कि खाद्य धोखाधड़ी का मतलब है食品 की जानबूझकर गलत रूप से प्रस्तुत करना — चाहे सस्ते सामान मिलाना हो, कम गुणवत्ता वाले आइटम का स्थानांतरण या लेबल फर्जी बनाना — ताकि आर्थिक लाभ के लिए उपभोक्ताओं को धोखा दिया जा सके। (छवि: जेमिनी।) लागत और जटिलता की चुनौतियां हालांकि, ब्लॉकचेन समाधान लागू करना न तो सस्ता है और न ही आसान। कंपनियों को इसके लिए सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर, प्रशिक्षण, और सेंसर जैसी आवश्यकताओं पर खर्च करना पड़ता है। दोषपूर्ण या जालसाजी किए गए उपकरण डेटा की अखंडता को प्रभावित कर सकते हैं। वास्तविक दुनिया की घटनाओं को ब्लॉकचेन से जोड़ने वाले ओरेकल्स हैकिंग के जोखिम का सामना करते हैं। साथ ही, कई व्यवसाय प्रतिस्पर्धात्मक कारणों से विस्तृत जानकारी साझा करने में हिचकिचाते हैं। कई क्षेत्रों में ब्लॉकचेन और खाद्य ट्रेसबिलिटी से संबंधित नियम अस्पष्ट हैं। सभी खिलाड़ियों — किसानों और शिपर्स से लेकर रिटेलर्स तक — का समन्वय करना बहुत समय और वित्तीय संसाधनों की मांग करता है। अनुमान है कि बड़े सिस्टम को लॉन्च करने में करोड़ों रुपये का खर्च हो सकता है। स्वीकृति में तेजी TE-Food, Provenance जैसी संस्थाएं, और उद्योग समूह छोटे प्रोजेक्ट्स की जांच कर रहे हैं, जिसमें किसान, वितरक और खुदरा विक्रेता भाग लेते हैं, ताकि ब्लॉकचेन के अनुप्रयोगों का परीक्षण किया जा सके। प्रशिक्षण कार्यक्रम चल रहे हैं। कुछ EU और एशियाई सरकारें खाद्य ट्रेसबिलिटी पर स्पष्ट नियम बनाने पर विचार कर रही हैं। विशेषज्ञ छोटे स्तर के प्रोजेक्ट्स से शुरुआत करने की सलाह देते हैं, जो विशिष्ट उत्पादों या क्षेत्रों पर केंद्रित हों, ताकि जल्दी ही उनके मूल्य का प्रदर्शन हो सके। सफल प्रायोगिक प्रयासों से व्यापक भागीदारी को प्रोत्साहन मिल सकता है। आगे का रास्ता खाद्य धोखाधड़ी अभी भी एक बड़ा चुनौती बनी हुई है। जहां ब्लॉकचेन जैसी उपकरण इसकी लड़ाई में वास्तविक संभावना प्रदान करते हैं, वहीं इसके महंगे मूल्य भी हैं। प्रभावी तरीके से ब्लॉकचेन का उपयोग करने के लिए ठंडी श्रृंखला निगरानी में कमजोरियों को दूर करने, डेटा सिलोड को पुल करने और नियमों को स्पष्ट करने की आवश्यकता है। वाईस सेंसर, सुरक्षित यारेक्ल एवं मजबूत साझेदारी में निवेश जरूरी हैं। जब ये सभी तत्व मिलते हैं, तब ब्लॉकचेन निश्चित रूप से खाद्य धोखाधड़ी को काफी हद तक कम कर सकता है। तब तक, उपभोक्ताओं की रक्षा करना और खाद्य आपूर्ति को सुरक्षित करना एक चुनौतीपूर्ण कार्य बना रहेगा। मुख्य चित्र: SafeFood की courtesy; चार्ट: TradingView से स्रोत।

एंथ्रोपिक के सीईओ ने राज्य एआई नियमों पर 10 साल के …
वर्तमान में न्यूयॉर्क टाइम्स के एक ओप-एड में, आंदोल्फी, एंथ्रॉपिक के सीईओ, ने एक रिपब्लिकन समर्थित प्रस्ताव के बारे में चिंताएं व्यक्त कीं जिसमें राज्य स्तर पर एआई नियमों पर दशक-long प्रतिबंध लगाने का प्रस्ताव है। यह स्थगन व्यापक कर कटौती विधेयक का हिस्सा है, जिसकी समर्थक पूर्व राष्ट्रपति ट्रंप की प्रशासन है, जिसका उद्देश्य देशभर में उभरती हुई राज्य एआई नियामक पहलों को रोकना है। आंदोल्फी ने इस पूर्ण प्रतिबंध को अधिक सरल और संकुचित बताया, जो AI की तेजी से बदलती जटिलताओं से निपटने के लिए पर्याप्त रूप से सूझ-बूझ वाला नहीं है। उन्होंने तर्क दिया कि दस साल का स्थगन न केवल अलग-अलग राज्यों की AI को जिम्मेदारी से विकसित करने और नियंत्रित करने की क्षमता को बाधित करेगा, बल्कि तेज़ी से बदलते तकनीकी और नैतिक परिदृश्य के साथ मेल खाने वाली एक समेकित राष्ट्रीय नीति बनाने में भी कठिनाई पैदा करेगा। राज्यों को फ्रेमवर्क स्थापित करने से रोकने से उन्नत और विचारशील शासकीय मॉडल के विकास में अनज़ाने में विलंब हो सकता है, जो प्रभावी AI निगरानी के लिए आवश्यक हैं। आंदोल्फी ने बिना स्पष्ट प्रतिबंध के बजाय, संघीय पारदर्शिता मानकों पर केंद्रित एक मापदंड दृष्टिकोण का समर्थन किया। इन मानकों के अनुसार, AI विकासकर्ताओं को परीक्षण विधियों और जोखिम कम करने की रणनीतियों का खुलासा करना चाहिए, विशेष रूप से राष्ट्रीय सुरक्षा से संबंधित। इस पारदर्शिता का लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि AI प्रणालियों का सुरक्षा और नैतिकता के लिहाज से कड़ी निरीक्षण किया जाए, इससे पहले कि उन्हें सार्वजनिक या संवेदनशील क्षेत्रों में लागू किया जाए। आंदोल्फी ने रेखांकित किया कि AI कंपनियों पर अपनी मॉडल की सुरक्षा और भरोसेमंदता सुनिश्चित करने की जिम्मेदारी है, इससे पहले कि वे जनता के उपयोग के लिए जारी करें। उन्होंने उल्लेख किया कि एन्ट्रोपिक, ओपनएआई, और गूगल डेपमाइंड सहित कई कंपनियों ने स्वेच्छा से आंतरिक अनुसंधान, परीक्षण, और सुरक्षा मूल्यांकन से संबंधित कुछ खुलासे किए हैं, जो जिम्मेदार AI विकास के प्रति प्रतिबद्धता का संकेत है। लेकिन, उन्होंने स्वीकार किया कि जब AI मॉडल अधिक जटिल हो रहे हैं और कॉरपोरेट हित विकसित हो रहे हैं, तब स्वैच्छिक उपाय पर्याप्त नहीं हो सकते। ऐसी स्थिति में, पारदर्शिता और जवाबदेही को संस्थागत बनाने के लिए विधायी कानूनी उपाय की आवश्यकता हो सकती है। बिना ऐसे कानून के, कॉरपोरेट प्रोत्साहन सार्वजनिक सुरक्षा प्राथमिकताओं से भटक सकते हैं, जो अनैतिक AI का उपयोग करने का जोखिम बढ़ाता है। AI नियमों पर हो रहा यह बहस त्वरित तकनीकी प्रगति के बीच तेज़ हो रही है, और यह नीति-निर्माताओं के लिए नई चुनौतियों का सामना कर रही है, जो नवाचार और सार्वजनिक सुरक्षा के बीच संतुलन बनाने का प्रयास कर रहे हैं। रिपब्लिकन समर्थित स्थगन का उद्देश्य विच्छिन्न राज्य कानूनों को रोकना है, जो अनुपालन और नवाचार में बाधा डाल सकते हैं, मगर आलोचकों जैसे आंदोल्फी का तर्क है कि समान दृष्टिकोण का अपनाना AI की सूक्ष्म चुनौतियों को नजरअंदाज कर सकता है। उनके ओप-एड में एक संतुलित नियामक ढांचे की वकालत की गई है, जो नवाचार को प्रोत्साहित करे, साथ ही पारदर्शिता और सुरक्षा प्रोटोकॉल को अनिवार्य बनाता है। इस रणनीति का उद्देश्य AI के लाभों का सदुपयोग करना है, बिना सुरक्षा या नैतिकता का समझौता किए, और यह आम सहमति को दर्शाता है कि संघीय, राज्य, उद्योग और सार्वजनिक भागीदारी की साझेदारी आवश्यक है ताकि नीतियों को AI की तेज़ रफ्तार के साथ मेल खाया जा सके। यह मुद्दा विश्व स्तर पर एक व्यापक नीति संकट को दर्शाता है: ऐसी प्रौद्योगिकियों का शासन जो विधायिका की सामान्य गति से तेजी से विकसित हो रही हैं। लचीली नियमावली और सक्रिय पारदर्शिता आवश्यकताओं का संयोजन एक आशाजनक मार्ग हो सकता है। संक्षेप में, आंदोल्फी AI शासन की जटिलताओं को उजागर करते हैं, और नीति-निर्माताओं से आग्रह करते हैं कि वे उन पूर्ण प्रतिबंधों पर पुनर्विचार करें जो महत्वपूर्ण नियामक नवाचार को रोक सकते हैं। संघीय स्तर पर पारदर्शिता और जवाबदेही को बढ़ावा देकर, उनका उद्देश्य अधिक सुरक्षित, विश्वसनीय AI वातावरण बनाना है, जो तकनीकी प्रगति और सामाजिक कल्याण के बीच संतुलन स्थापित करता है।

कंसल्टेंट का सामना न्यायालय में हो रहा है, AI-जनित …
स्टीवन क्रेमर का न्यू हेवन में ट्रायल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की राजनीति प्रक्रियाओं में भूमिका को लेकर बढ़ती चिंताओं के बीच काफी ध्यान आकर्षित कर रहा है। क्रेमर, एक राजनीतिक सलाहकार, पर आरोप है कि उन्होंने पूर्व राष्ट्रपति जो बाइडेन की नकट बनाई गई रोबोकॉल का आयोजन किया था, जो जनवरी 2024 के प्राथमिक चुनाव से पहले प्रसारित हुए। इन कॉलों में झूठा दावा किया गया कि प्राथमिक में मतदान करने से नवम्बर में होने वाले जनरल चुनाव से मतदाता अयोग्य हो जाएंगे, जिसका उद्देश्य मतदान का बहिष्कार करना था। उन पर इस मतदाता दमन योजना से जुड़ी 22 धाराओं का आरोप है—11 फेलोनी और 11 मीडियमर्स—और यदि उन्हें दोषी पाया गया तो वे दशकों तक कारावास का सामना कर सकते हैं। क्रेमर स्वीकार करते हैं कि उन्होंने ये कॉलें कीं, लेकिन उनका दावा है कि उनका मकसद राजनीति में एआई के दुरुपयोग के खतरे को उजागर करना था। क्रेमर का बचाव पक्ष प्राथमिक चुनाव की वैधता को चुनौती देता है, कहता है कि इसे डेमोक्रेटिक नेशनल कमेटी (DNC) ने आधिकारिक रूप से स्वीकृत नहीं किया था, इसलिए उससे जुड़े चुनाव कानूनों की लागू होने वाली स्थिति पर सवाल उठाते हैं। उनका यह भी कहना है कि ये रोबोकॉल 자신의 राय व्यक्त करने के सुरक्षित माध्यम थे, न कि धोखाधड़ीपूर्ण नकल। लेकिन कई गवाहों के बयान बताते हैं कि प्राप्तकर्ता वास्तव में भ्रमित हो गए थे, उन्हें विश्वास था कि उनका प्राथमिक वोट उनके सामान्य चुनाव में भाग लेने को प्रभावित करेगा, जिससे अभियोजन का केस मजबूत हुआ। प्रस्तुत सबूत दिखाते हैं कि क्रेमर ने जानबूझकर अपनी भागीदारी को छुपाया, जब तक कि जांच रिपोर्टों ने उसका पर्दाफाश नहीं किया। न्यू हैवन के एक जज ने कहा कि यह प्राथमिक विधिक है, और यह माना कि डेमोक्रेटिक नेशनल कमेटी के चुनाव फैसले क्रेमर के इरादे का मूल्यांकन करने में प्रासंगिक हैं। आरोपों के अलावा, क्रेमर पर रोबोकॉल से जुड़ी 6 मिलियन डॉलर की फेडरल कम्युनिकेशंस कमीशन (एफसीसी) की जुर्माना भी है। एफसीसी एआई नियमों की समीक्षा कर रहा है, खासकर राजनीतिक अभियानों में इसके बढ़ते उपयोग को देखते हुए, जबकि संघीय प्रयास उदारवादी दिशानिर्देश विकसित करने पर केंद्रित हैं ताकि लोकतंत्र को सुरक्षित किया जा सके और एआई के नवाचार को दबाया न जाए। इस मामले ने राज्य सरकारों के एआई पर नियंतण्र लगाने की शक्ति को लेकर बहस छेड़ दी है, क्योंकि संघीय नीति निर्माता एकीकृत राष्ट्रीय मानकों की मांग कर रहे हैं ताकि एआई की जटिल चुनौतियों का सामना किया जा सके। क्रेमर का ट्रायल तकनीक, कानून और लोकतंत्र के क्रॉसरोड पर एक महत्वपूर्ण क्षण दर्शाता है, यह दिखाता है कि कैसे एआई मतदाता विश्वास और चुनावी अखंडता को खतरे में डाल सकता है। विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि यदि स्पष्ट नीतियां नहीं बनाईं गईं, तो एप्लिकेशन और अधिक misinformation, चुनाव में बाधा डालने और जनमतManipulation के масштаб को बढ़ा सकते हैं। यह मामला इन खतरों का उदाहरण है और सांसदों, नियामकों और समाज के सक्रिय भागीदारी की तात्कालिक आवश्यकता को रेखांकित करता है। इस ट्रायल का निर्णय एआई से जुड़े अपराधों के लिए महत्वपूर्ण कानूनी मिसाल कायम कर सकता है, जवाबदेही, स्वतंत्रता अभिव्यक्ति और राजनीतिक व्यक्तव्य की सीमाओं पर सवाल खड़े करता है, विशेषकर तेज़ तकनीकी विकास के बीच। जैसे जैसे ट्रायल आगे बढ़ेगा, राजनीतिक पक्षकार इसके नतीजों को करीब से देख रहे हैं। मतदान अधिकार समर्थक सभी प्रकार के मतदाता दमन के खिलाफ जोर देते हैं, चाहे वह मानव से हो या एआई से, जबकि तकनीकी विशेषज्ञ और नीति निर्माता एआई उपकरणों के दुरुपयोग को रोकने के लिए नियम बनाने से जूझ रहे हैं, ताकि इनके लाभकारी लोकतांत्रिक प्रयोगों को बाधित न किया जाए। साथ ही, यह मामला डिजिटल युग की misinformation की व्यापक समस्याओं को भी उजागर करता है। विश्वसनीयता बनाये रखने और चुनाव कानूनों का कड़ाई से पालन कराने के लिए इन सबके साथ मीडिया साक्षरता, fact-checking और प्रवर्तन को मजबूत करने की आवश्यकता है। संक्षेप में, स्टीवन क्रेमर का ट्रायल आधुनिक लोकतंत्रों का सामना कर रहे महत्वपूर्ण मुद्दों का संक्षेप है—यह दिखाता है कि उभरती तकनीकों का उपयोग कर चुनावी कमजोरियों का फायदा उठाया जा सकता है। इस मामले से निकलने वाले कानून और नियामक निर्णय चुनावी अखंडता और लोकतांत्रिक संस्थानों में जनता के विश्वास के भविष्य को आकार देंगे।

मिट्टी की टेबलेट्स से क्रिप्टो तक: ब्लॉकचेन के युग में…
अगर पैसा सिक्कों, नोटों या यहां तक कि क्रिप्टोक्यूरेंसीज़ में नहीं है, तो वास्तव में इसे क्या परिभाषित करता है?

न्यूयॉर्क टाइम्स ने अमेज़न के साथ एआई लाइसेंसिंग समझौ…
न्यूयॉर्क टाइम्स ने अमेज़न के साथ कई वर्षों के लाइसेंसिंग समझौते में प्रवेश किया है, जो एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है क्योंकि यह समाचार पत्र का इस प्रकार का पहला सौदा है जिसमें एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी के साथ हुआ है। इस साझेदारी के तहत अमेज़न को न्यूयॉर्क टाइम्स की विस्तृत संपादकीय सामग्री तक पहुंच मिलेगी, जिसमें इसकी लोकप्रिय ऐप जैसे कुकिंग ऐप और स्पोर्ट्स समाचार प्लेटफ़ॉर्म द एथलेटिक भी शामिल हैं। इस सामग्री को विभिन्न अमेज़न स्वामित्व वाले उत्पादों और AI-संवर्धित अनुभवों में शामिल किया जाएगा, जिससे इन प्लेटफ़ॉर्म की क्षमताएं बढ़ेंगी और उपयोगकर्ताओं को समृद्ध सामग्री प्रदान की जाएगी। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह समझौता वायरकटर, न्यूयॉर्क टाइम्स की उपभोक्ता सिफारिश साइट, की सामग्री को शामिल नहीं करता है, क्योंकि अमेज़न और वायरकटर के बीच पहले से ही संबंध मौजूद है — जो सामग्री लाइसेंसिंग में एक रणनीतिक विचार है। यह कदम मीडिया उद्योग में एक व्यापक रुझान को दर्शाता है, जहाँ समाचार संगठनों ने सामग्री को नए तरीके से मुद्रीकृत करने के लिए AI कंपनियों के साथ सक्रिय रूप से सहयोग करना शुरू कर दिया है। ऐसे साझेदारियों का उद्देश्य AI तकनीक का उपयोग करके अधिक दर्शकों तक पहुंचना और अतिरिक्त आय स्रोत बनाना है। साथ ही, मीडिया फर्म अभी भी अपने अन्य पक्षों के खिलाफ अवैध इस्तेमाल के लिए कानूनी कार्रवाई कर रही हैं, जो डिजिटल युग में सामग्री अधिकारों की जटिलता और विवादास्पद स्वभाव को उजागर करता है। सहयोग और मुकदमेबाजी के बीच संतुलन बनाए रखने का संघर्ष मीडिया कंपनियों के लिए अपनी बौद्धिक संपदा की रक्षा करना और नई तकनीकों के साथ अनुकूलित होना दोनों कठिनाइयों को दिखाता है। इस खबर की रिपोर्ट ऐक्सियोस ने की, जिसने अपने खुद के लाइसेंसिंग और तकनीकी समझौते का खुलासा भी किया है, जिसके तहत उसने OpenAI के साथ समझौता किया है, जो मीडिया और AI के बीच जटिल और तेजी से विकसित हो रहे पारिस्थितिकी तंत्र को दर्शाता है। इन सहयोगों से यह भी ज्ञात हुआ है कि AI की भूमिका समाचार वितरण और उपभोग के भविष्य को आकार देने में बढ़ती जा रही है। विशेषज्ञों का कहना है कि इस तरह के समझौते AI का उपयोग करके अधिक व्यावक्तिक और इंटरैक्टिव समाचार अनुभव प्रदान कर सकते हैं, जैसे व्यक्तिगत सामग्री सुझाव देना, पहुंच में सुधार करना और उपयोगकर्ता की भागीदारी बढ़ाना। हालांकि, इन विकासों के साथ ही संपादकीय नियंत्रण, सामग्री की अखंडता और AI-आधारित समाचार प्रसार के नैतिक पहलुओं को लेकर चिंताएं भी उत्पन्न हो रही हैं। अपने पत्रकारिता उत्कृष्टता के प्रतिष्ठित दर्ज़े के साथ, न्यूयॉर्क टाइम्स ऐसा करना चाह रहा है कि वह इस परिवर्तन के अग्रभाग में खुद को स्थापित करे, और AI साझेदारियों को विचारपूर्वक और रणनीतिक रूप से अपनाए। अमेज़न के साथ यह सहयोग अन्य मीडिया संगठनों के लिए एक मॉडल बन सकता है जो सामग्री निर्माण, वितरण और उभरती हुई प्रौद्योगिकियों के बीच संबंधों को नेविगेट कर रहे हैं। जैसे-जैसे AI तकनीक में प्रगति हो रही है, मीडिया क्षेत्र में गहरे परिवर्तन होने की उम्मीद है, जिसमें लाइसेंस प्राप्त सामग्री नई एप्लिकेशन और सेवाएं संचालित करेंगी। यह विकास स्पष्ट समझौतों और फ्रेमवर्क की आवश्यकता पर जोर देता है, जो मौलिक सामग्री निर्माताओं की रक्षा करते हुए नवाचार को बढ़ावा दे। सारांश में, न्यूयॉर्क टाइम्स का अमेज़न के साथ बहुवर्षीय AI लाइसेंसिंग समझौता परंपरागत मीडिया और अत्याधुनिक तकनीक के मिलन का एक महत्वपूर्ण विकास है। यह अवसरों के साथ-साथ चुनौतियों को भी उजागर करता है क्योंकि समाचार संगठन बदलते डिजिटल माहौल के अनुकूल होते हैं, स्थायी व्यवसाय मॉडल खोजते हैं और एक AI-प्रेरित दुनिया में संपादकीय मानकों को बनाए रखने का प्रयास करते हैं।

एक स्मार्ट लर्निंग पर्यावरण के लिए ब्लॉकचेन आधारित डीप…
ई-लर्निंग में विशेष परिवर्तन आया है, जिसे कोविड-19 महामारी जैसी संकटकालीन स्थितियों के दौरान विशेष रूप से उजागर किया गया, जब यह विश्व स्तर पर आवश्यक हो गया। यूनेस्को ने कई स्थापित ई-लर्निंग प्लेटफार्मों को त्वरित समाधान के रूप में अधिकृत किया, लेकिन इन्हें दीर्घकालिक समाधान के रूप में अनुशंसित नहीं किया गया क्योंकि ये शिक्षण प्रक्रियाओं को प्रभावित करने वाली कई चुनौतियों का सामना कर रहे थे। हाल के अध्ययनों में इन चुनौतियों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), डीप लर्निंग, और ब्लॉकचेन तकनीकों का उपयोग कर हल किया गया है। एआई और डीप लर्निंग शिक्षार्थी के प्रदर्शन मूल्यांकन को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि ब्लॉकचेन और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट नकली प्रमाणपत्र, परिणामों में हेरफेर, और शिक्षार्थी गतिविधि ट्रैकिंग जैसी समस्याओं का मुकाबला करने में मदद करते हैं। यद्यपि दोनों तकनीकों में मजबूत क्षमता का प्रदर्शन हुआ है, अटरिण वैज्ञानिक इनका ई-लर्निंग में संयोजन पर बहुत कम अध्ययन करते हैं, इसीलिए इस अध्ययन ने ब्लॉकचेन और डीप लर्निंग का संयोजन कर एक स्मार्ट फ्रेमवर्क प्रस्तावित किया है, जो डेटा सुरक्षा, पारदर्शिता और स्वचालन सुनिश्चित करते हुए ई-लर्निंग सिस्टम्स को सुरक्षित और बेहतर बनाता है। यह फ्रेमवर्क शिक्षार्थी के डेटा को ब्लॉकचेन पर सुरक्षित रूप से संग्रहित करता है, जिसमें अंतरिक्ष रेखीय फाइल सिस्टम (IPFS) का उपयोग किया जाता है ताकि विकेंद्रीकृत बड़े फ़ाइल संग्रहण हो सके। इसके माध्यम से डेटा अखंडता और गोपनीयता Ethereum प्राइवेट ब्लॉकचेन वॉलेट्स के माध्यम से सुनिश्चित की जाती है। डीप लर्निंग मॉडल इस सुरक्षित डेटा का विश्लेषण कर शैक्षिक प्रदर्शन का सटीक अनुमान लगाते हैं। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट विश्वविद्यालयों द्वारा प्रमाणपत्र जारी करने में मदद करते हैं, और इन्हें ब्लॉकचेन पर अपरिवर्तनीय रूप से रिकॉर्ड किया जाता है, जिससे नेटवर्क नोड्स द्वारा देखा जा सकता है, जिससे स्वचालन, सुरक्षा, और विश्वास बढ़ता है। ब्लॉकचेन पारदर्शी, समय-निर्धारित, सुरक्षित और वितरित पीयर-टू-पीयर नेटवर्क के भीतर डेटा संग्रहण प्रदान करता है, जिसमें किसी केंद्रीकृत प्राधिकरण की आवश्यकता नहीं होती। Ethereum, बिटकॉइन के बाद बाजार पूंजीकरण में दूसरा स्थान रखता है, जो Solidity का प्रयोग कर कम्प्यूटेबल स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का समर्थन करता है, जिससे शर्तों के आधार पर स्वचालित लेनदेन संभव होते हैं। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स अपने नियमों का पालन होने पर स्वचालित रूप से कार्यान्वित होते हैं और इन्हें अपरिवर्तनीय रूप से ब्लॉकचेन पर रिकॉर्ड किया जाता है। चूंकि बड़े फ़ाइलों के लिए ब्लॉकचेन उपयुक्त नहीं हैं, इसलिए off-chain संग्रहण समाधान जैसे IPFS, Storj, और FileCoin का प्रयोग किया जाता है। IPFS बड़े फ़ाइलों को पेयर-टू-पेयर एन्क्रिप्ट और वितरित करता है, जिससे कंटेंट-एड्रेस्ड हैश बनते हैं, जो डेटा की अखंडता और पहुंच की पुष्टि करते हैं, हालांकि पहुंच नियंत्रण की समस्या अभी भी बनी हुई है। यहाँ IPFS महत्वपूर्ण है क्योंकि यह शिक्षार्थियों के विस्तृत डेटा को सुरक्षित रूप से संग्रहित करता है और इन्हें हैश के माध्यम से ब्लॉकचेन ट्रांजेक्शनों से जोड़ता है। डीप लर्निंग, विशेष रूप से आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANNs), जिनका प्रेरणा जैविक मस्तिष्क से प्राप्त है, में कई परतें होती हैं—इनपुट, हिडन, और आउटपुट परतें—जो फॉरवर्ड प्रोपीगेशन, त्रुटि गणना और बैकप्रॉपगेशन के माध्यम से सीखती हैं। मल्टीपल हिडन लेयर्स वाले डीप न्यूरल नेटवर्क्स (DNNs) भविष्यवाणी की सटीकता को बढ़ाते हैं। इस अध्ययन में इन मॉडलों का प्रयोग कर शिक्षार्थी डेटा का विश्लेषण किया गया है, जिसे ब्लॉकचेन और IPFS के माध्यम से संग्रहित किया गया है, जिससे प्रदर्शन का सटीक अनुमान संभव हो सके। पूर्व के कई अध्ययन शिक्षा परिणामों के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करते आए हैं, जिनमें MOOCs में छात्र ड्रॉपआउट दर का पूर्वानुमान लगाने के लिए आवर्ती और कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का प्रयोग शामिल है, जिसमें पारंपरिक तरीकों की तुलना में बेहतर सटीकता मिली है। अन्य ने द्विदिश लंघ-लम्बी स्मृति (BiLSTM) नेटवर्क का उपयोग कर ड्रॉपआउट का पूर्वानुमान किया है। सफलताओं में छोटे एवं असंतुलित डेटासेट पर छात्र के प्रदर्शन की सही भविष्यवाणी भी शामिल है। प्रस्तावित फ्रेमवर्क तीन चरणों में कार्य करता है: 1

स्वास्थ्य सेवा में एआई: मशीन लर्निंग के साथ निदान सटी…
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम स्वास्थ्य सेवा को बदल रहे हैं, जिससे निदान की सटीकता में काफी सुधार हो रहा है। ये अत्याधुनिक तकनीक जटिल चिकित्सा इमेजिंग और रोगी डेटा को प्रोसेस कर पैटर्न और अनियमितताएँ खोजती हैं जिन्हें मानव चिकित्सक नजरअंदाज कर सकते हैं। व्यापक डेटासेट्स और उन्नत गणनात्मक मॉडलों का उपयोग करके, एआई सिस्टम स्वास्थ्य पेशेवरों को अधिक सटीक और समय की बचत करने वाले निदान में मदद करते हैं, जो रोगी देखभाल में क्रांतिकारी बदलाव ला सकते हैं। मशीन लर्निंग की एक प्रमुख आशाजनक जगह रोगों का प्रारंभिक पता लगाना है। जल्दी निदान प्रभावी उपचार और बेहतर परिणामों के लिए जरूरी है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सूक्ष्म रोग संकेतकों का पता लगा सकते हैं जो मानव निरीक्षण से छूट सकते हैं, जिससे समय से पहले हस्तक्षेप संभव हो सकता है, जो जानें बचाने और स्वास्थ्य सेवाओं की लागत कम करने में मदद करता है। उदाहरण के तौर पर, रेडियोलॉजी में, एआई-संचालित उपकरणों ने ट्यूमर, फ्रैक्चर और अन्य असामान्यताओं की पहचान में मजबूत क्षमता दिखाई है, चाहे वह एक्स-रे, सीटी स्कैन, या एमआरआई हो। इसके अलावा, ये एल्गोरिदम बड़े पैमाने पर रोगी डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, जिसमें इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, लैब टेस्ट, और अनुवांशिक जानकारी शामिल हैं, ताकि व्यापक निदान अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके। विभिन्न स्रोतों के डेटा को मिलाकर, एआई रोगी के स्वास्थ्य का समग्र दृष्टिकोण प्रदान करता है, जिससे चिकित्सकों को उपचार को अनुकूलित करने और पुरानी बीमारियों का बेहतर प्रबंधन करने में मदद मिलती है। हालांकि, इन लाभों के बावजूद, एआई को क्लीनिकल कार्यक्षेत्र में शामिल करना कई चुनौतियों का सामना करता है। एक बड़ा मुद्दा इन प्रणालियों की पारदर्शिता का है। मशीन लर्निंग मॉडल, खासकर डीप लर्निंग, अक्सर ‘ब्लैक बॉक्स’ के रूप में काम करते हैं, जिससे उनके निर्णय प्रक्रिया को समझना कठिन हो जाता है। इस स्पष्टता की कमी से चिकित्सकों का भरोसा और स्वीकृति प्रभावित हो सकती है, क्योंकि मेडिकल प्रोफेशनल्स को निदान का समझकर उसका समर्थन करना जरूरी होता है। एआई निदान टूल्स पर भरोसा बनाने के लिए सख्त मान्यताओं, नियामक मंजूरी, और निरंतर निगरानी आवश्यक है ताकि मरीजों की सुरक्षा सुनिश्चित की जा सके। इनमें विविध और प्रतिनिधि डेटासेट्स पर इन मॉडलों का प्रशिक्षण जरूरी है ताकि पक्षपात से बचा जा सके और स्वास्थ्य सेवा में असमानताएँ न हों। साथ ही, मौजूदा क्लीनिकल प्रथाओं में इन्हें सहजता से शामिल करना भी जरूरी है ताकि व्यापक व्यवधान न हो और ये मानवीय विशेषज्ञता को पूरा करें, उसकी जगह न लें। स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को भी एआई उपकरणों का प्रभावी उपयोग करने और इनके परिणामों की सही व्याख्या करने के लिए उचित प्रशिक्षण की आवश्यकता है। डेटा वैज्ञानिकों, चिकित्सकों और नियामक एजेंसियों के बीच सहयोग अत्यावश्यक है ताकि मानक स्थापित किए जाएं और बेहतर प्रथाओं का विकास हो सके। सारांश में, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम निदान की सटीकता को बढ़ाने और रोगों का जल्दी पता लगाने के लिए एक अभूतपूर्व अवसर प्रदान करते हैं, जिससे रोगी परिणाम में सुधार होता है। हालांकि, पारदर्शिता, समाकलन, और भरोसे से जुड़ी चुनौतियां अभी भी हैं, लेकिन निरंतर तकनीकी प्रगति और सहयोगी प्रयास इन प्रणालियों को स्वास्थ्य सेवा में एक भरोसेमंद साथी बनाने की राह प्रशस्त कर रहे हैं। जैसे-जैसे यह तकनीक विकसित होगी, यह मानवीय विशेषज्ञता को बढ़ावा देने, क्लीनिकल कार्यप्रणालियों को आसान बनाने, और अंततः अधिक प्रभावी और व्यक्तिगत चिकित्सा देखभाल का समर्थन करने के लिए तैयार है।