အဇ်တက် (Aztec) တည်ဆောက်ခဲ့သော ဧရီသီယမ်း (Ethereum) အတွက် ပုဌမပေးထားသည့် ဧရိယာ-၂ လုံးခု (Layer-2 Rollup) စမ်းသပ်မှုနဲ့ မူလအချို့ကို စတင်ခဲ့ပြီ။

Aztec ဟာ privacy ကို ဦးစားပေးသော Layer-2 Rollup တစ်မျိုးဖြစ်ပြီး၊ ဒီတနင်္ဂနွေနုမှာ သူ့ရဲ့ testnet ကို အသစ်အသစ် တက်ခဲ့ကြောင်း ကြေညာလိုက်ပါတယ်။ ဒီသတင်းက လုပ်ငန်းကြီးများလိုအပ်တဲ့ သီးခြားရေးအတွက်လိုအပ်မှုရှိတဲ့ privacy-focused solution များများလာတာနဲ့အတူ တိုးတက်လာနေသောကြောင့် ဖြစ်ပါတယ်။ သူတို့ကို အကြီးအကျယ်စိတ်ဝင်စားစေခဲ့ပါတယ်။ Aztec အဖွဲ့က သူတို့ရဲ့ ထုတ်ကုန်ကို ငါးနှစ်ကျော်ကြာ တီထွင်ခဲ့ပြီး၊ ဒီအဆင့်မီနည်းပညာကို mainnet စတင်ရန် ဆီလျော်လာအောင် တိုးတက်လာပါတယ်။ Aztec ကို တခြား zero-knowledge rollup များကနေ ကွဲပြားစေသောအချက်က သူတို့၏ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးကို ကာကွယ်ရန် application များနှင့် အသုံးပြုသူများအတွက် encryption ကို ပရိုတိုးကွန်းအဆင့်မှာ တိုက်ရိုက်ပေါင်းစပ်ထားခြင်းပါ။ “သင်မိမိကျဘူးချင်တဲ့ လျှို့ဝှက်ထားတဲ့ အချက်အလက်များကို ပရိုတိုးကွန်းမှာ လျှို့ဝှက်ထားပြီး တင်ထားပါတယ်” ဟု Aztec ကျွန်ုပ်တို့၏ မိတ်ဖက် Zac Williamson ဟာ CoinDesk တွင် မေးခွန်းမေးတာအတွက် ဖြေကြားခဲ့ပါတယ်။ Layer-2 network များက Ethereum ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်း မကြာခင်များစွာ ဝန်းကျင်လာခဲ့ပြီး၊ Ethereum မူလ ပရော်တိုကောအထက် များမပြတ်ပိုမိုမြန်ရေးနှင့် များအနည်းငယ်စရိတ်များဖြင့် လုပ်ငန်းများလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် ကူညီကာ ဥပမာအနေနဲ့ ဖြစ်လာနေပါတယ်။ သို့သော် Aztec က privacy များပါဝင်ခြင်းနှင့် decentralization အခန်းကဏ္ဍများကို ထိန်းသိမ်းဖို့အတွက် တချို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို သက်မဲ့စေခဲ့ပါတယ်။ “အပြည့်အဝကိုယ်ပိုင် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများမှာ ပိုမိုအချက်အလက်များပါတဲ့အတွက် အဆိုပါအချက်အလက်များကိုလည်း လျှို့ဝှက်ထားရမည် ဖြစ်ပြီး၊ ဤအချက်အလက်များအတွက် ပိုမိုအရင်းအမြစ်များ လိုအပ်နိုင်ခြင်းကြောင့် စင်ကြယ်မှုပမာဏက ကန့်သတ်ထားရပါတယ်” ဟု Williamson ပည ော့ခဲ့ပါတယ်။ “ဒါကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့အား မယုံနိုင်ပါဘူး။ Aztec ရဲ့ တခြားအထူးတန်ဖိုးက ဝင်ခြင်းရော, scale တိုးခြင်း ဆိုင်ရာအပေါ် မပါဘဲ ဖြစ်ပါတယ်။ လုပ်နိုင်တဲ့ ဘေးအဖွားအနေဖြင့် သင်က Layer 2 တစ်ခုအနေဖြင့် ပိုမိုလုပ်နိုင်သော်လည်း၊ အခြား Layer 2 ဖြေရှင်းမှုများထက် စရိတ်သက်သာစေခြင်းအား မမျှော်လင့်ပါ။ ” အများ သီးခြားရေးကိရိယာများကို ရပ်တည်ရန်အတွက် အတ္တလောင်လေးအပေါ်မှာ သုံးစွဲသူများက လျှို့ဝှက်ထားခဲ့တတ်ကြသေးပြီး 2022 ခုနှစ်တွင် Aztec ဟာ a16z ချိတ်ဆက်တွဲပြီး Series B အကောင့်အတွက် ဒုတိယအကြိမ် ငွေကြေးဆောင်ရွက်မှုကို ရယူခဲ့သည်။ ဤအချိန်မှာ Blockchain privacy များအကြောင်း စကားဝိုင်းများ မြန်ဆန်လာနေခဲ့ပါတယ်။ နောက်ပြီးတော့ privacy-preserving နည်းပညာများသည် အကြီးအကျယ်လူကြိုက်များလာခဲ့ပြီး၊ ထပ်မံလူထုကို ဦးစားပေးလျက်ရှိချိန်အနေနဲ့ Major institutions များ ပိုမိုအောင် on-chain solutions များကို လက်ခံနေကြပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် မနေ့က privacy-focused များအကြောင်း Miden ဆိုတဲ့ ပရောဂျက်က သုံးစွဲသူက သူ့ရဲ့ $25 မီလီယံကို a16z မှ seed funding ပေးခဲ့ကြောင်း ထုတ်ပြန်ခဲ့ပါတယ်။ မကြာမီမှာ ပိုမိုဖတ်ရှုနိုင်မည်: DeFi Privacy Bridge Aztec Connect လေးလေးခန့်အတွင်းပျောက်ဆုံးသွားနိုင်သည်။
Brief news summary
Aztec သည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးကို အာရုံစိုက်သော နှစ်ချုပ်အဆင့်-2 Roseup တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ငါးလေးကျော်သည့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပြီးတွင် သင်တန်းစမ်းသပ်မှု (testnet) ကို စတင်ဖြန့်ချိခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ဦးစွဲအခြား Zero-Knowledge Rollup များနှင့် မတူကာ၊ Aztec သည် အသုံးပြုသူဒေတာများကို ပရိုတိုကောလအဆင့်တွင် ကွဲပြားစွာစာနဲ့ ကျွန်တော်မိမိဝှက်ထားနိုင်ရန် encryption လုပ်ထားသည်။ ဦးစီးတိုင်ကြီး Zac Williamson သည်၊ Aztec သည် ပရိုတိုကောလအဆင့်တွင် encrypted လုပ်မှုများကြောင့် တချို့သော တိုးတက်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ထိရောက်မှုများ ကွန်ယက်အပေါ် ရက်ခြားနိုင်သော်လည်း၊ ၎င်း၏အဓိကတန်ဖိုးမှာ ကိုယ်ရေးရာနှင့် ဦးစားပေးမူအပေါ်မှာ ရပ်တည်လာသည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ပြိုင်ဘက်များအတွက် လုံခြုံစိတ်ချရသော ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို ကုမ္ပဏီများက မျှော်လင့်အာမခံနိုင်ရန် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအတွက် ဆွဲေဆာင္မှုရှိစေသည်။ 2022 ခုနှစ်တွင် Aztec သည် a16z ဦးစီးသော Series B လှုပ်ရှားမှုအတွက် သန်း ၁၀၀ ဒေါ်လာ ရယူခဲ့ပြီး ဘလောက်ချိန်းကိုယ်ပိုင်ကိုယ်တိုင်လုံခြုံမှုဖြေရှင်းမှုများအပေါ် တိုးတက်လာသည့်စိတ်ဝင်စားမှုကို ပြသသည်။ ဤလမ်းစဉ်အရ မည်မျှလေး projects များဖြစ်ကြောင်းဖြစ်ပြီး Miden စသည်တို့သည် မူလသစ်အတွက် သန်း ၂၅ ဒေါ်လာအောင် ကြားခံရင်း၊ ဘလောက်ချိန်းအပေါ် ပုဂ္ဂိုလ်ရေး လုံခြုံမှုစနစ်များအပေါ် ထပ်မံလိုအပ်ခြင်းကို ပြသနေသည်။
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!
Hot news

Kinexys သည် ကာဗွန် မေ့ကတ် ဘလော့ခ်ချိန်း တိုးတက်မှုကို စတင်…
J

ဖိုးဒ်၏အမှုအထမ်းအထွေဦးစီးချုပ် Jim Farley က AI သည်အနံ့…
ဖော်ဒ်၏အမှုဆောင်ဧည့်ရမ်း ဇོမ် ဖာလီသည် မကြာသေးမီက “အခြေခံစီးပွားရေး” နှင့် အနုပညာလုပ်ငန်းများ၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍကို အရေးကြီးလေးစားဖွယ် ပြောကြားခဲ့ပြီး လူစဖျော်စီးပွားရေးစနစ် (Artificial Intelligence - AI) များစွာကြောင့် အမေရိကန်နိုင်ငံအတွင်း ဝိုင်လ်ဒီကော်လ် လုပ်သားအလုပ်အကိုင်များကို တစ်ဝက်ချသူဖြစ်လာမည်ဟု မျှော်လင့်ထားသည်။ သူသည် AI ၏ လုပ်သားများ üzerindeki သက်ရောက်မှုအပေါ် လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း မူရင်း စိုးရိမ်မှုများ ထပ်မံပေါ်လွှင့်လာသူလည်း ဖြစ်ပြီး၊ မကြာသေးမီက Amazon ၏ အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် ချစ်စီမီရွာဟာ AI များကြောင့် ကုမ္ပဏီ၏ အတွင်းရေးကော်ပိုရိတ်အလုပ်အကိုင်များ လျှော့ချသွားမည်ဟု ကြေညာခဲ့သည်။ အပဆင် အိုင်ဒီယာ ဖလှယ်ပွဲ၌ နောက်ဆုံးပေ့ါစမှာ၊ ဖာလီက “အခြေခံစီးပွားရေး” အဖွဲ့အစည်းရဲ့ တန်ဖိုးကို အလေးထားပြောကြားခဲ့ပြီး၊ ဤအဖွဲ့အစည်းသည် ပစ္စည်းလှုပ်ရှားမှုများ၊ ဧည့္၊ ဆောက်လုပ်ရေးများနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းများကို ပါဝင်သည့် လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းများအား လည်း ရည်ညွှန်းသည်။ သူက ဗိုက်လက်အလုပ်သမားများခန့်အချိုးအစား ဖောင့်ထားတယ်လို့ ပြောကြားပြီး၊ အမေရိကန်နိုင်ငံအတွက် အလုပ်သင်အပြင်အခြားသင်တန်းများလည်း မလုံလောက်သေးဘူးလို့ ထောက်ပြခဲ့တယ်။ အဲ့ဒီ့ တန်းချုပ်မှုများက 1950မနှစ် များအတွက် ပိုစင်တောင့်တတ်သော သင်တန်းများမို့မဟုတ်ပါဘူး၊ ထိုသို့ မကျေနပ်ဖွယ်ငယ်ဦးစားပေးခြင်းကြောင့် အလုပ်တိုးတက်မှုမှာ ထိခိုက်နေတာပါ။ ထို့အပြင် Ford က သင်တန်းအစီအစဉ်များမှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံနေပါတယ်။ အလုပ်သမားအတွက် လိုအပ်ချက်များလည်း မြင့်မားလာနေပြီး၊ AI ဖြံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကြောင့်ကွန်ပျူတာကြီးမားမှုအတွက် လုပ်ငန်းအင်ဖရာစထရပ်ချာများကို တည်ဆောက်နီးပါး လုပ်သားများ လိုအပ်နေပါတယ်။ ဖာလီက စက်ရုံများမှာ ၆၀၀,၀၀၀ ယောက်အထိ အလုပ်သမား မလုံလောက်ကြောင်း ခန့်မှန်းခဲ့ပြီး တည်ဆောက်လုပ်ငန်းများမှာ ခန့်ထားခြင်း မလုံလောက်တဲ့အထိ ၅၀၀,၀၀၀ များအထိ ခန့်မှန်းခဲ့သည်။ “အမေရိကန်အိပ်မက်ရရှိရန် လမ်းများ မတူညီနိုင်ပါဘူး၊ ဒါပေမဲ့ ကျွန်တော်တို့၏ ပညာရေးစနစ်က၄ နှစ်ကျောင်းဘွဲ့ကို ဦးစားပေးလျက်ရှိနေသည်” ဟု ဖာလီက ပြောကြားခဲ့ပြီး၊ သူက နည်းပညာအလုပ်အကိုင်ဆဲြကို 2019 ခုနှစ်မှစပြီး 50% ကျောင်းချခဲ့ကြောင်း၊ ထိုအောင် ကြီးမားပြီး မျှော်လင့်ချက်များ မဖြစ်မနေ ဆောင်ရွက်ဖို့ လိုလားကြောင်း သောငျးစကားများ ပေးခဲ့သည်။ “အိုအေ၊ AI မှ ထပ်ခါးကို မတူညီဘဲ တစ်ဝက်အလုပ်အကိုင်များကို လဲလှယ်မည်” ဟု သတိပေးခဲ့သည်။ ဖာလီ၏ ဤအကြံပေးသံများသည် AI ၏ အလုပ်အကိုင်ဓါတ်အပလေးအပြားအပေါ် သမိုင်းကြောင့် လွယ်ကူပြီး အိမ်အလုပ်များအပေါ် များစွာစိုးရိမ်နေသော မိမိအရာရှိများ၏ မျှတမှုများတွင် ထပ်မံထည့်သွင်းခဲ့သည်။ မကြာသေးမီက Amazon ၏ အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် Andy Jassy က ထုတ်ပြန်အပ်သောအတိုင်း၊ AI သုံးစွဲမှုကြောင့် ကုမ္ပဏီ၏ အတွင်းရေးအဖွဲ့အလုပ်အကိုင်များ လျော့နည်းလာမည်ဟု ပို့စ်ပေးခဲ့ပြီး၊ “ယနေ့လုပ်နေသော အလုပ်အကိုင်များအချို့ကို မလိုအပ်တော့မည်၊ ထိုအစား အသစ်အစုံသောအလုပ်အကိုင်များ လုပ်ကိုင်မည်” ဟု ဆိုခဲ့သည်။ ဤသတိပေးချက်များကို ထပ်မံဇာတ်အိမ်အဖြစ် Anthropic ၏ အမှုဆောင်အရာရှိ Dario Amodei က AI သည် ဝင်ငွေအခြေခံအလုပ်အကိုင်များလုံးကို ခြားနားစေနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ၅ နှစ်အကြာ ငြင်းစင်းမှု ၂၀% အထိ မြင့်နိုင်မည်ဟု Axios တွင် မေ ဦးမှာ ပြောခဲ့သည်။ ၎င်းနှင့် မတူညီသော အလုပ်အကမဲ့အခြေနေစာရင်းအနေနဲ့ ယခုအချိန် စုစုပွဲအလုပ်အကိုင် မုတ်တပ်ထားသောအချိန်မှာ တစ်နိုင်ငံလုံး အလုပ်အကိုင်အမြင့်သည် ၅

ကျပ်ငွေအပြုခြင်းချုန်းခဲမှုများက ၂၀၂၅ ခုနှစ်အပတ်ရံပုံမ…
၂၀၂၅ ခုနှစ်ပထမသြဂုတ်ကာလအတွင်း၊ ကြေးနျီကွန်းစီအော့တွေကိုပြုလုပ်ခြင်းအခါတွင် ခိုး theft ပျမ်းမလုံးအတိုးအကျယ်တိုးလာပြီး၊ စုစုပေါင်း $1

ပညာရေးမှာ AI: လုပ်ရိုးလုပ်နည်းပေါ်မူတည်သော သင်ကြားမှုအတ…
နောက်ဆုံးနှစ် သုံးနှစ်များအတွင်း စီးပွားရေးပိုင်းမှာ လူတို့အကြားအမှုချုပ်တိုးတက်လာပြီး မူလတန်းနဲ့အတန်းတွေမှာ သက်ဆိုင်ရာ AI (အတ္တရူပညာပေးနည်း) ကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုမှု တိုးချဲ့လာသည်။ ကမ္ဘာအနှံ့မှာ သင်ကြားရေးအသုံးအတွက် AI အခြေပြု စနစ်များကို ဦးစားပေးအပြုအမူလုပ်ပေးရင်း၊ သင်ကြားရေးအတွက် ရင်းနှီးမှုကို တိုးတက်စေပြီး၊ ကျောင်းသူကျောင်းသား တစ်ဦးချင်းအလိုက် သင်ကြားမှုအကြောင်းအရာများကို ကိုယ်ပိုင်အခြေအနေများနှင့်အညီ ချိန်ညှိပေးနေသည်။ ဤနည်းပညာတိုးတက်မှုသည် သင်ကြားမှုအဖွဲ့အစည်းအသစ်အပြောင်းအလဲအဖြစ် လေးလေးစားစားပြုလုပ်နိုင်စေပြီး ၊ မျှော်လင့်ထားသော ဂရုစိုက်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်စေကြောင်း၊ ပညာရေးအရည်အချင်းကိုတိုးတက်စေပါသည်။ ထို AI များကိုအခြေပြုကိရိယာများသည် သင်ကြားမှုစနစ်များကို အနက်မှ မြင်လေ့လာရန်နှင့် လူတစ်ဦးချင်း၏ စွမ်းရည်အရစ်အတွက် ဖန်တီးထားကြသည်။ သူတို့၏ သဘောထားပြိုင်ကြည့်ခြင်းများနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးစိတ်ကြိုက်အကြံပြုချက်များကို လေ့လာသည့်အခါ၊ ကန့်ကွက်ထားသော ပုဂ္ဂိုလ်များအတွက် တစ်ဦးချင်းအလိုက် သင်ကြားမှုအစီအစဉ်များကို ဖန်တီးပေးနိုင်ကြောင်း၊ ကျောင်းသားများ၏ အားသာချက်များနှင့် တိုးတက်ရန်လိုအပ်သော အပိုင်းများကို အပ်နှံပါသည်။ ဤအမြင့်အမွှာ ပြုလုပ်မှုကြောင့် လူကြီးမင်း၏အတန်းအတန်းများအတွင်း လူတိုင်းအမြန်နှုန်းနှင့် လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ပြီး၊ သင်ကြားခရီးစဉ်အတွင်း ထိခိုက်မှုများကိုလည်း ဖြေရှင်းပေးနိုင်သည်။ ပညာရေးတွင် AI အသုံးပြုခြင်းသည် တစ်မူတည်းမဟုတ်သော သဘောတစ်ခုအပေါ် အခြေခံထားပါသည်၊ အနည်းငယ်ပဲ။ ရိုးရာ သင်ကြားမှုနည်းလမ်းများကို တန်ဖိုးရှိပေမယ့်၊ သုံးစွဲသူတိုင်း၏ စွမ်းရည်နှင့်စိတ်ဝင်စားမှုအရ မတူညီမှုများကို ထောက်ပံ့ပေးရန် အခက်အခဲရှိနိုင်သည်။ AI များဖြင့် ပမာဏဒေတာများနှင့် စက်ရုပ်ကျွမ်းကျင်မှုအပေါ် မူတည်ပြီး၊ သင်ကြားမှုအကြည့်အလင်း ကို လိုက်လံပြုပြင်နိုင်သည်။ မူလစမ်းသပ်သည့်အစီအစဉ်များနှင့် စမ်းသပ်မှုအစီအစဉ်များကြောင့် မျှော်လင့်မိသော အောင်မြင်မှုများ ရရှိနေသည်။ AI ဖြင့် စိတ်ကြိုက် သင်ကြားစနစ်များကိုအသုံးပြုသော 학교များတွင် ကျောင်းသားများ၏ ထိန်းသိမ်းထားမှုနှုန်း မြင့်မားလာပြီး ၊ သင်ကြားမှု ပိုမိုစိတ်ချရနိုင်ချိန်များ တိုးလာသည်။ ထို့အပြင် စာမေးခွန်းပွဲအမှတ်များထဲတွင်တိုးတက်မှုများကို တွေ့ရပြီး ၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးလေ့လာမှု တိုးတက်စေပြီး သင်ကြားပုံစံကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။ သင်ကြားရေးဌာနများသည် ဤ AI စနစ်များကို သူတို့၏ တန်းခန်းများတွင် ထည့်သွင်းအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်၊ ယင်းနည်းပညာသည် အထူးတလည်သော အကူအညီအဖြစ် အဖြစ်အပျက်များကို ရှာဖွေဟူသောကြောင့်၊ ထောက်ခံမှုများကို ပိုမိုအကျိုးရှိစေရန်၊ ပညာရေးလုပ်ငန်း စီမံခန့်ခွဲမှုကို ပိုမိုထိရောက်စေသည်။ သ బုုုနစ် ခြအဲထိုက်သည့် ထောက်ပံ့မှုပေးနေသည်။ AI သုံးစွဲမှုသည် ပညာရေးအောင်မြင်မှုကိုသာမက၊ ကျောင်းသူကျောင်းသားများ၏ အားမာန်ဆုံးမုံ့မည့် ယုံကြည်မှုနှင့် လောကယောကျာ်းမှုကို တိုးတက်စေပြီး၊ သူတို့၏ စိတ်ဝင်စားမှုနှင့် သင်ကြားအပန်းဖြေမှုအပေါ် ကိုးကားနိုင်သည်။ သူတို့၏စိတ်ဝင်စားမှုများနှင့် သင်ကြားမှုစံနမူနာများအညီ အကြောင်းအရာများကို လုပ်ဆောင်မည့်အခါ၊ သူတို့၏ အင်အားများပိုမိုဖွံ့ဖြိုးနိုင်သေးကြောင်း၊ သင်ကြားရေးအတွက် အဓိကအခန်းကဏ္ဍကို အလေးပေးနိုင်ကြောင်း သိရှိနားလည်နိုင်ပါသည်။ ဒါပေမဲ့၊ မျှော်လင့်ရသော အခက်အခဲများလည်း ရှိနေသည်။ အဓိကစိုးရိမ်ချက်များတွင် ဒေတာအကျိုးစီးပွားမှု၊ နည်းပညာ၏တူညီအောင်အသုံးပြုမှု၊ သင်ကြားသူလည်း လေ့ကျင့်မှု ပိုမိုလိုအပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ AI ကို သင့်တော်စွာအသုံးချနိုင်ရန်၊ ဥပဒေထုတ်လုပ်နှင့် နိုင်ငံရေးမူဝါဒအင်အားအပေါ် မူတည်ပြီး လူ့အဖွဲ့အစည်းများ၊ ထူးခြားမှုဖမ်းဆီးမှုများကို လေးလာရပါမည်။ အနာဂတ်တွင် AI ကို ပညာရေးတွင် ထပ်မံ ပွင့်လင်းစွာ ပေါင်းစည်းနိုင်ရန်၊ ဖော်ထုတ်သူများ နှင့် မူဝါဒပြုသူများအကြား ပူးပေါင်းမှုပြုလေရမည်။ ပညာရေးကဏ္ဍအလားအလာ၊ လူတိုင်း အားလုံး၏ စွမ်းအင်အပြည့်အဝ ဖြည့်ဆည်းနိုင်ရေးအတွက် တည်ဆောက်သည့်အခါ၊ AI ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လူတိုင်း၏ ရည်မှန်းချက်အောင်မြင်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်မည်ကို မျှော်လင့်ပါသည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ AI များအပေါ်အခြေခံသော ပုဂ္ဂိုလ်ရေး သင်ကြားမှုပလက်ဖောင်းအသစ်များသည် ပညာရေးအတွက် အရေးကြီးအဆင့်တစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ သူတို့အလိုက် စင်စစ်အကြောင်းအရာများကို ပြုပြင်ပေးခြင်းအားဖြင့်၊ ကျောင်းသားများ၏ လုပ်ဆောင်မှုကို တိုးတက်စေပြီး၊ ပညာသင်ကြားမှုအောင်မြင်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။ ဆက်လက်လေ့လာခြင်းနှင့် လက်တွေ့အသုံးချမှုတို့မှ မည်မျှထိရောက်စေရမည်ကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်။

တိုင်းရင်းမဲဆွယ်ရွေးချယ်ရေးကာကွယ်ရေးအမိန့်မအောင်မြင်ပဲ ပြည်…
အမေရိကန်နိုင်ငံတွင် တိုင်းပြည်ဆိုင်ရာ အႀကံဆိုင်းထားသော က႑တစ်ခုအား အကြီးအကျယ်ဖျက်သိမ်းရန် ရိုးရာအမျိုးသားဘတ်ဂျက်ဥပဒေနှင့်အညီ စီမံကိန်းအသစ်တစ်ခုကို တင်ပြခဲ့ပြီး၊ ဗဟိုအာဏာရုံးအဖွဲ့တစ်ရပ်နှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းအဖွဲ့အစည်းများအပေါ်အားထားခဲ့သည်။ ထိုစတင်ကံစမ်းချက်သည် တိုင်းပြည်အသီးသီးအနေဖြင့် AI မူဝါဒများတင်ပြရန်ကာကွယ်သည့် ရည်ရွယ်ချက်ရှိခဲ့၍၊ မျှတသော စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို ဖော်ဆောင်နိုင်စွမ်းတိုးရန်နှင့်စီးပွားရေးအဖွဲ့အစည်းများအတွက် အခက်အခဲ မဖြစ်နိုင်စေရေးအတွက် ဖြစ်ခဲ့ပါသည်။ သို့သော်၊ သမ္မတလက်ထဲမပဲကြိုးပမ်းမှုက စားသုံးပြန်ရှင်းလင်း၍ အဆိုပါအကြံကို မဲလုံးလုံး လက်မခံနိုင်ခဲ့ပါ။ ဤအကြံကို ရွေးချယ်မရဘဲ၊ နိုင်ငံတော်အစိုးရအဖွဲ့များ၏ လွတ်လပ်မှုကိုကန့်လန့်မူရန်၊ ဘေးအန္တရာယ်များနှင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပိုမိုပိတ်ပန်အောင် ဖြေရှင်းရန် ကြိုးပမ်းနေပါသည်။ ဤအကြံသည် နိုင်ငံတော်အလယ်အလတ် AI စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ ကိုတစ်သီးတစ်ခြား မည်သည့် AI မူဝါဒများ မချုပ်မနပ်ကြောင်း၊ လူမှုရေး၊ လုံခြုံမှုနှင့် ဉာဏ်ကြီးပိုင်ခွင့်ကာကွယ်မှုများကို မွမ်းမံအောင်လုပ်နိုင်ရန်အတွက် အားထားခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ဒီကဲ့သို့သော စည်းမျဉ်းများကို များအတွက် ပြောင်းလဲဆောင်ရွက်နေသော ပြည်နယ်အများစုတွင် တိကျသော AI ဥပဒေများ ထားရှိထားပြီး၊ လူ့အခွင့်အရေးနှင့် သက်တွေ့နိုင်မှုများအပေါ် ဂရုစိုက်မှုများဆင့်ပြင်နိုင်ရေး လုပ်ဆောင်ပြုလုပ်ထားသည်။ ဤကဲ့သို့သော ထူးခြားနေသော လုပ်ဆောင်မှုများသည် ဂေဟစနစ်စာရင်းကဏ္ဍများအကြား တရားဥပဒေချည်းအနေဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်ရန်လိုအပ်ချက်ကို ပြသနေသည်။ အပြန်အလှန်၊ ဘိုင်ဒင်အုပ်ချုပ်မှု များစွာအနေဖြင့် တိုင်းပြည်အဆင့် AI ဥပဒေများကို မည်သည့်အတိုင်းချဉ်းကပ်ပေးမည်ကို မချိုချမဲ့ ပဋိပစ္စည်းများ ရှိနေပါသည်။ အရင်အတန်းအစားတွင်၊ ဟောပြောဆိုမြင်ခြင်းနှင့်နာမည်အောင်ဆောင်ရွက်အောင် ထိန်းချုပ်ပေးလိုသော ရည်ရွယ်ချက်ရှိသော်လည်း၊ ထိုကြောင့်နည်းပညာအရပြောရလျှင် ဂေဟစနစ်ကို မဖြစ်နိုင်ပါ။ ဤအခြေအနေမှာ၊ တိုင်းပြည်အဆင့် စည်းစမ်းစစ်ဆေးမှုများကို မပြုလုပ်နိုင်စေနိုင်သော အခန်းကဏ္ဍဖြစ်လာနိုင်ပါသည်။ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းများများအဓိကအယုံအမြင်အဖြစ်၊ အမေရိကန်လူတိုင်းကျင့်ဝတ်ဝါဒများ ဖော်ဆောင်ရန်လိုအပ်သည္ဟု သဘောတူကြသည်။ မည်သည့်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကိုပါ ပူပန်ကြတင္းလာလျှင်၊ ပြည်သူ့နေရာများတွင် လိုအပ်သော လူ့အခွင့်အရေးကို ထိန်းသိမ်းတားမြစ်ဖို့၊ ပြည်ထောင်စုခွင့်အာဏာနှင့် ပြည်တွင်းပိုင်းအာဏာကြား ကြားနေရပုံကို ကိုင်တွယ်ဖို့လိုအပ်ပါသည်။ AI များ တိုးတက်လာပြီးချိန်တွင်၊ မူဝါဒ အကြောင်းမှတ်ယူမှုများသည် ပိုမိုအရေးပါလာသည်။ အဆင့်မြှင့်မည့် AI စနစ်စနစ်များ အသုံးချမှု နှင့် စုပေါင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို တားမြစ်ပြီး အချိန်မီ ထိန်းချုပ်နိုင်ရန်အတွက်၊ ဖက်ဒရယ်အာဏာနှင့် ပြည်နယ်များ အတူပေါင်းစည်းဖန်တီးနိုင်ရန်အတွက် အရေးကြီးလာပါသည်။ ဥပဒေစနစ်များ ကို စုစည်းဖန်တီး၍ လုပ်ငန်းအများစုမှ များပြားအောင်လုပ်နိုင်ရန်၊ လူ့အကျိုးအမြတ်များကို လေးထား၍၊ Data Privacy, Algorithm Accountability, Transparency & fair Access စသော နိုင်ငံတကာစံချိန်များအား ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် ညီညွတ်သော ပုံစံများ တီထွင်ရန် လိုအပ်သည်။ အကြီးအကျယ်ချိုးဖောက်မှုနဲ့ တိုက်တြန်းထားတဲ့ လုပ်ငန်းမှတ်တမ်းများ အားဖြင့်၊ AI အကြောင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ရည်ရွယ်ဖေါ်ထုတ်ရန်၊ နိုင်ငံတကာရဲ့ မျှတမှုနှင့်ပတ်သက်ပြီး၊ စားဖိုချုပ်အောင်လုပ်ရမည့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများအတွက် အတိုင်းအတာအသစ်ထားရပါသည်။ မူဝါဒများအတူတကွ ပြုလုပ်ရန်၊ AI ဖွံ့ဖြိုးမှုများသည် လူ့ဘောင်များ မပြတ်သားမှုများကို ဖြစ်စေမည်မျှ၊ လိုအပ်သော ထိန်းသိမ်းမှုများနှင့် သတ်မှတ်ချက်များကို ငြင်းပယ်နိုင်ရန် လိုအပ်သည်။ ဆက်လက်လာမည့်အခါတွင်၊ ပြည်ထောင်စုနှင့် ပြည်နယ်အဆင့်များအတွက် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို ပိုမိုအင်အားရှုထောင်ရန်အချိန်ဖြစ်နေပြီး၊ အကြံပေးများ၊ စက်မှုလုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်းများ၏ ပံ့ပိုးမှုနှင့် ထောက်ခံမှုလိုအပ်ပါသည်။ မျိုးစုံသောအမြင်များအားပူးပဲြ၍ AI နဲ့ပတ်သက်သော Data Privacy ၊ Algorithm Accountability ၊ Transparency in AI Decision-Making နှင့် စာချုပ်များအခြေခံသော ရလာဒ်များကို ထိန်းသိမ်းနိုင်မည့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ များပြားဖန်တီးရန်အရေးကြီးပါသည်။ အနှစ်ချုပ်အားဖြင့်၊ တိုင်းပြည်အဆင့် AI စည်းစနစ်များကို ချဉ်းကပ်ဖို့ ဘေးအန္တရာယ်များအာမခံ၍ မူဝါဒများ ထားရှိနေထိုင်မည်ဆိုတဲ့ အခက်အခဲများကို တွန်းတိုးနိုင်ခဲ့ပြီး၊ ယုံကြည်မှုတစ်ခု အရှိန်မြှင့်တင်ရန်၊ တာဝန်ယူမှုများ နှင့် ဥပဒေဆောင်ရွက်ပုံများကို အားထားတဲ့ နိုင်ငံတကာ ပြန်စဉ်းစားမှုများကို ဦးစားပေးလိုက်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။

အကြွေးပေးသူများ သည် တိုကင်မိုက်ပြုလုပ်ထားသော ငွေလုပ်ငန်…
کریپ্টো ကုမ္ပဏီများနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် များစွာလာသော အလားအလာမှာ ငွေစီးဆင်းမှုကို ထိန်းညှိရန် ငွေဘဏ်အိုင်နီမေးရှင်းနှင့် Treasury bond ထုပ်လပ်များကဲ့သို့သော တစ်ခြားခြားနားသော စုပ်ကြေးအဖြစ်များအတွက် ထောက်ပံ့မှုများတွင် အာရုံစိုက်လာသည်။ ဤလိုက်လျောမှုအနေဖြင့် ရိုးရိုးအသုံးပြုသော ငွေကြေးစျေးကွက်ရောဂါများနှင့် blockchain ၏ ထိရောက်မှုများကို ပေါင်းစည်းသည့် ငွေကြေးထုတ်ပစ္စည်းတွင် စိတ်ဝင်စားမှု မြင့်လာမှုကို ကျော်ခဲ့သည်။ ဤအတွက် ငွေကြေးအကျိုးပေးသော Treasury ထုတ်လုပ်မှုများအတွင်းရှိ ပိုင်စင်များကို ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်မှတ်အဖြစ် ပြောင်းရွှေ့ခြင်းနှင့် အသစ်တီထွင်ထားသော Token-based မျှဝေမှုများကို ယခင်လပိုင်းအတွင်း ၈၀% ပိုများစေခဲ့ပြီး ယုံကြည်မှုနှင့် တောင်းဆိုမှုများ တိုးချဲ့လာသည်ကို ပြောကြားသည်။ ဤကြိုက်နှစ်ဆကူးမှုများသည် ထုပ်ပိုးမှုကောင်းမွန်သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုရွေးချယ်မှုများကို ရှာဖွေခြင်းမှ ဖြစ်လာသည်။ ဂါရဝရလိမ္မာ Olivier Portenseigne သည် stablecoins မူလတုန်းက ဒစ်ဂျစ်တယ်ကြေးငြိမ်းအနေအထားများအဖြစ် လုပ်ဆောင်ခဲ့သေးလျင် ယခုတိုင် tokenisation သည် ငွေကြေးအမျိုးမျိုးကို ရောင်းဝယ်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုများအတွက် ပိုမိုစျေးနှုန်းသက်သာပြီး မြန်ဆန်သော နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်လာပါသည်ဟု ရှင်းပြသည်။ မကြာခင်က crypto ကို ပံ့ပိုးသူများဖြစ်သော ယူအက်စ် မူဝါဒရှင်များရဲ့ မြင့်မားလာသော ထောက်ခံမှုသည် ဈေးကွက်ယုံကြည်မှုကို မြှင့်တင်လာပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖိုင်နန့်တည်းဖြင့် ပိုမိုမူလ အကြံဉာဏ်များကို ချမှတ်ပေးခဲ့သည်။ တို့တွင် tokenised money market funds နှင့် Treasury bonds များပါဝင်သည်။ Tokenisation သည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအတွက် မျှဝေရေးဟာ ပိုမိုရှင်းလင်းမှုရှိစေရန်အတွက် blockchain ကိုယ်တိုင်အပြီးတည့်တည့်ဖြစ်နေစေသည်။ ဤလက်တွဲမှုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အချိန်အကာအကွယ်ဖြင့် ပေးပိုင်းနည်းစနစ်များအဖြစ် တိုးတက်လာခြင်းနှင့် မိုင်ဂျင်အပေးအယူများကို လျှော့ချစေသည်။ McKinsey & Company သည် blockchain ၏ တိုးတက်မှုနှင့် အဖွဲ့အစည်းများအတွင်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု တိုးပွားလာမှုကြောင့် tokenised ငွေကြေးများနှင့် ဘဏ္ဍာနှစ်များအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များ तेजလာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ Crypto ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် ဝင်ငွေ၊ လွယ်ကူစွာရယူနိုင်မှုနှင့် တည်ငြိမ်မှုရှိစေသော tokenised Treasury bonds များကို ရှာဖွေနေပြီး ငွေကြေးခေါင်ခေါင်းများနှင့် မရောင်းနိုင်သော အန္တရာယ်ကို ခံနိုင်အောင်အနေနဲ့ အစိုးရငွေကြေးအမည်ခံလက္ခဏာအားလုံးကို ခံနိုင်ရည်ရှိသည်ကို ပြောကြားသည်။ Tokenised ထုတ်ကုန်များသည် ခုပဲ ပုံမှန် cryptocurrency ဝါရင်များအား လူကြိုးမဲ့၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများအဖြစ် တွေ့ရှိမည့် ပုံစံအဖြစ် ပေးအပ်လိုက်ပြီး လဲလှယ်နိုင်သည့်၊ ပြောင်းရွှေ့နိုင်သည့်နည်းလမ်းများဖြစ်သည်။ Industry analyst Stephen Tu မှတ်ချက်အနေဖြင့် ဤအင်္ဂါရပ်များသည် ရိုးရာ stablecoins ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အန္တရာယ်နှင့် စုစုပေါင်းအလွှာများကို ထိန်းကြပ္နိုင်စေသည်ဟု ဆိုသည်။ ထို့အပြင် တည်ငြိမ်သော Liquidity နှင့် ၂၄/၇ မျှဝေရေးစနစ်အားဖြည့်သော stablecoin များ၊ စိတ်မပူရစေနိုင်သော classic money market tools များကို crypto ကို တည်းဖြတ်မလိုအပ်သော အသစ်ထပ်ထွက်များနှင့်ခပ်းတိုးလာသည်။ Yuval Roo, Digital Asset ၏အမှုဆောင် အမှုဆောင် ဒိုင်ရဲမင် သည် ဤဒစ်ဂျစ်တယ် token များသည် လျင်မြန်စွာ ခြားနားမှုနှင့် margin လွှဲပြောင်းမှု များကို ဖွင့်လှစ်နိုင်စေဖို့ အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍ ထမ်းဆောင်သည်ဟု ပြောပြသည်။ မှုတ်ထုတ်စွာအောင်မြင်စေသော blockchain ၏ ဝင်ငွေနည်းချ ပြီးလုပ်နိုင်မှုများကြောင့် traditional money market funds များသည် ဈေးကွက်အလိုအလျောက်ပေါ်လာသော ratio များအတွက် အသုံးပြုမှုနည်းနည်းပင် ဖြစ်လာသည်။ ဤနည်းလမ်းမှာ tokenisation ၏ ချက်ချင်းပတ်လည်ပြီးသောလုပ်ဆောင်မှုသည် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး တင်းကျပ်မှု မလိုအပ်သော နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ Caroline Pham, အရေးပါသော ညွန်ကြားရေးအဖွဲ့ရဲ့ အမှုဆောင်ခုံမင်ဟာ သူမကိုယ်တိုင် အစိုးရအဖွဲ့၏ အားနာမည်ရှိသော tokenised funds တွေကို “အမှန်တကယ်အသုံးချနိုင်သော အပလီကေးရှင်း” ဟု ခေါ်လိုက်ပြီး ဤသို့တော့ လုံခြုံရေးနှင့် blockchain ၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ သို့သော် ဧည့်နိုင်ကြောင်း၊ ထိန်းချုပ်မှုများနှင့် Infrastructure များ ထပ်မံလိုအပ်နေပါသည်။ ဈေးကွက်အတွင်းသုံးစွဲသူများနှင့်အတူ ရောင်းဝယ်သူများပေါင်းစပ်မှုကြောင့်သာ ဤနည်းလမ်းများအပြည့်အဝ အသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်သည်ဟု Tony Ashraf မှ သတိပေးခဲ့သည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် များစွာလာသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများသည် tokenised money market နှင့် Treasury bond မျှဝေရေးများတွင် မြင်သာလာနေသည်။ ဤအခန်းကဏ္ဍသည် blockchain နည်းပညာကို အသုံးချ၍ ပိုမိုမြန်ဆန်သော ချိတ်ဆက်မှုများ၊ ငွေကြေးနှုန်းမကျော်ကာ လုပ်ငန်းစရင်း လျော့နည်းခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဒဏ်ကြောင့် ကောင်းမွန်လာတတ်သည်။ ငါးစီးပွားရေးအဖွဲ့အစည်းများအနေနဲ့ မျှော်လင့်ချက်များ ထို့အပြင် အာဏာမဲ့အရောင်းအဝယ်များအတွက် ညစ်အမှိုက်များ ပိုမိုလေ့လာလာမည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ် မျှဝေရေးလောကနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဈေးကွက်များအကြား ဤနည်းလမ်းများ များအောင် ပိုမိုချိတ်ဆက်လာမည်ဖြစ်သည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။

ဘလုံးချိန်းဘာလဲ? ကမ္ဘာကိုပြောင်းလဲနိုင်သည့် မှတ်တမ်းများအ…
ဘစ်ကွိုင်နဲ့ပတ်သက်ပြီးနားလည်ရလွယ်ကူစေဖို့အတွက် blockchain ဟာအများကြားမှာသိကြပြီး၊ အစွန်အဆန်းလုံလုံခြုံခြုံ၊ ပြောင်းလဲနိုင်စွမ်းနည်းနည်းနဲ့ မူရင်းအချက်အလက်များကိုလည်းအဖွဲ့အစည်းအနေဖြင့်အုပ်ချုပ်ရန်အတွက် တီထွင်ခဲ့တာပါ။ ဤနည်းပညာသည် ငွေကြေးနဲ့ကျန်းမာရေးစနစ်တို့ပါဝင်ပြီး၊ လောဝာအလုပ်လုပ်ပုံကိုအပြောင်းအလဲလုပ်နိုင်မယ့် စွမ်းအင်ကြီးမားသောစနစ်အဖြစ်မြင်သာလာနေပါပြီ။ Blockchain ဟာ ဒေတာများကိုအဖွဲ့အစည်းအနေနဲ့စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့်လုံခြုံရေးအတွက်အခြေခံအလားအလာဖြစ်ပြီး၊ ဘစ်ကွိုင်နဲ့အထင်ရှားလောက်တဲ့ အခြေခံအရင်းအမြစ်တစ်ခုအဖြစ်အသုံးပြုဖို့အတွက်အဆင့်မြှင့်တင်လာပါတယ်။ ဤနည်းပညာသည်၊ မျှဝေရန်ကာလအလယ်မှာ မတူညီတဲ့ digital ledger တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ မူလကနေပြီးခဲ့တာကိုသာ ထောက်လွှမ်းနိုင်သလို၊ မူရင်းအချက်အလက်များကိုလည်းအတိအကျထားရှိနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာပြုပြင်တာနဲ့ဘာကြောင့်အရေးကြီးလဲဆိုတာအောက်မှာဖေါ်ပြပါမည်။ Blockchain ၏အခြေခံအင်္ဂါရပ်များ - ပျံ့နှံ့ထားခြင်း (Distributed): ငွေထုတ်လုပ်သူအဖြစ်ဘဏ်လိုအပ်ချက်မရှိဘဲ၊ အောက်အများကြီးရှိနေတဲ့ကွန်ပျူတာကွန်ယက်တွေကို "nodes" လို့ခေါ်တတ်ပြီး၊ မျှကြပေးထားခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒီ decentralization ကြောင့် တစ်ခုခုပျောက်ဆုံးသွားရင်တော့၊ တစ်ခြားကွန်ပျူတာများက မည်သည့်အခက်အခဲမရှိဘဲ ကွန်ယက်လည်ပတ်နိုင်ပါသည်။ - မပြောင်းလဲနိုင် (Immutable): ဒေတာတစ်ခုကိုမှတ်မိလျှင်၊ ပြောင်းလဲခြင်းမရှိနိုင်ပဲ၊ ဖျက်ချင်လည်းမလွယ်ပါ။ ဤထို့ကြောင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို blocks တွေဖြစ်ဖို့၊ အချိန်စဉ်စနစ်အတိုင်း cryptographic ချိတ်ဆက်ထားပါတယ်။ တစ်ခုခုကိုပြောင်းလဲဆိုရင်၊ သူ့ကို့နောက်ဆုံးရှိ blocks များအပါအဝင် လုံးဝပြောင်းလဲမပြိုင်နိုင်ပါဘူး။ ယင်းကိုခြင်းခြင်းပြီး တစ်ပိုင်းလည်း ပြောင်းလဲလို့ မဖြစ်နိုင်တဲ့အကြမ်းမားဆုံး လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပါတယ်။ - အမှန်တကယ်ထင်ရှား (Transparent) (ပုံမှန်မဟုတ်ပဲ pseudonymous): အသုံးပြုသူများအနေနဲ့အမည်မဖော်ပြပဲ address တွေကိုသာသုံးပေမဲ့၊ လုပ်ဆောင်မှုတိုင်းကို အများပိုင်မြင်နိုင်ပါတယ်။ ဤပုံစံကြောင့် Transparency ရရှိသလို၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးကိုလည်းကာကွယ်နိုင်ပါသည်။ - လုံခြုံရေး Cryptography ဖြင့်အာမခံထားခြင်း: Blocks တစ်ခုစီမှာ ယှဉ်လိုက်တဲ့ cryptographic hash သည်၊ အရစ်အပြောင်းအလဲချင်းစွာဖြစ်လာနိုင်ရန်အတွက် ပုံစံတစ်ခုပါ။ ဒါကြောင့် ဒေတာမူရင်းအချက်အလက်ကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပြောင်းလဲမူဖြစ်စေသော်လည်း၊ ပြောင်းလဲခြင်းမည်သူမဆို ခဲတစ်ချက်အောင် လုပ်နိုင်ပါ့မည်မဟုတ်ပါ။ - သဘောတူညီမှုအပေးအယူ (Consensus): မူလသစ်သော blocks များကို ထည့်သွင်းမည်ဆိုပါက နယ်နိမိတ်အများစုက အတည်ပြုထားရန်လိုအပ်ပါတယ်။ လုပ်ဆောင်ချက်များကို Proof of Work (Bitcoin) ၊ Proof of Stake (Ethereum) ကဲ့သို့ သဘောတူညီမှုစနစ်များဖြင့်အတင်းအကျတင်သွင်းပြီး၊ လိုအပ်ချက်မရှိစေဘဲ ယုံကြည်စိတ်ချမှုရပါမည်။ Blockchain ၏ လုပ်ဆောင်ပုံ (ရိုးရှင်းစေခြင်း) 1