D-Wave က ပြောင်းလဲရေးကွမ်တာမ် ဘလော့ချိန်း မြင်းဌာန စမ်းသပ်မှုကို ဖျော်ဖြေရန် နမူနာ အသစ်ကို မိတ်ဆက်ပါသည်။

**အကြောင်းကြားချက်** D-Wave ၏သုတေသနလုပ်ငန်းများမှကွာဟမှုရှိသော quantum computing ကို mining ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုသော blockchain prototype တစ်ခုကို ဖန်တီးပြီး စမ်းသပ်ခဲ့သည်။ ၎င်းက စဉ်းစားမှု၏ အသစ်သော အင်အားဖြစ်သည့် proof of quantum work (PoQ) ကို အသုံးပြုသည်။ ဤစနစ်သည် အခိုင်အမာမဟုတ်သောလျှပ်စစ်စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုများဖြစ်သည့် ရိုးရာ mining နည်းလမ်းများကို quantum ခြေလှမ်းအားဖြင့် အစားထိုးပြီး၊ quantum processor လေးခုအထိ စတင်သင့်လျောက်စစ်မှုရှိသည်ကို သက်ဆိုင်ရာသည်။ စမ်းသပ်မှု ရလဒ်များက blockchain သည် စနစ်ကို ထိန်းပြီး ကစျေးစင်ရေးသည့် output ကို ၇၅% အထိ ရရှိခဲ့ငြင်းပြီး စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုမရှိဘဲ တစိတ်တပိုင်း မှန်ကန်သော blockchain framework သို့ လျှပ်စစ်စွမ်းအင်ထုတ်လုပ်ခြင်းကို ဘန့်ခ်ထားသည်။ ဤဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ကမ္ဘာ့ blockchain ရဲ့ အမှန်တရားပြင်ဆင်မှုများတွင် quantum supremacy ကို အသုံးပြုရန် လက်မှတ်တင်ထားသည်။ arXiv တွင် တင်ထားသော သူတို့၏သုတေသနက PoQ နည်းစနစ်သည် ရိုးရာ "proof of work" စနစ်ကို မည်ကွက်ဖြင့် အစားထိုးလျက်ရှိသည်ကို ဖော်ပြထားသည်။ Quantum ကွန်ပျူတာများသည် ရိုးရာကွန်ပျူတာများ ကြုံတွေ့ရသော ရှုပ်ထွေးသည့်ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းကာ mining ကို quantum စနစ်များအတွက် ထူးခြားစွာ အသက်ဝင်စေသည်။ သုတေသနလုပ်ငန်းများသည် လျှပ်စစ်စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို သက်လာပြီး၊ blockchain stability ကို quantum computation ၏ ကာတာဆိုးဝင်ရိုးအစဉ်အလာကို ထားရှိအကောင်းပြုသည့် quantum hash generation နည်းလမ်းများ မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ Prototype သည် အမေရိကရှိ D-Wave quantum processor လေးခုဖြင့် စမ်းသပ်ခဲ့ပြီး၊ ထူးခြားသော hashing လုပ်ငန်းစဉ်များအတွင် blockchain သည် စိန်ခေါ်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်ကိုက ပြသခဲ့သည်။ **Blockchain Mining ထဲတွင် ပြောင်းလဲမှုအေကြာင်း** ရိုးရာ proof of work (PoW) နည်းလမ်းများက blockchain များကို မဆိုင်းသုံးဘဲ ယားသူအနက်ရှိကြောင်းမပြုမိရန် များစုဆောင်းမှုကို တောင်းဆိုပြီး များသောဝင်ငွေနှင့်ဆပ်ချင်ရန် အားထုတ်ရူးသွေချာ ဖယောင်းတစ်ခုဖြစ်နေသည်။ Bitcoin mining မှာ တစ်ခုနှစ်လျှောက် ၁၇၆ တရေးဝတ်ဂျ်ဦး ခန့်ခန်းထားသည်။ သုတေသနလုပ်ငန်းမှ PoQ နည်းစနစ်ဟာ ရှုပ်ထွေးသော mining နည်းလမ်း၏ ဖြောက်လုပ်မှု လျှော်ပမ်းရာတွင် အင်အားချွတ်သော quantum computations များဖြင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို ထိရောက်စွာ လျှော့ချပေးသည့်နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ Quantum blockchain သည် ရုပ်သိမ်းခြင်းနှင့် mining စွမ်းအင်ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေပြီး, consensus stability ကို quantum computations ၏ မရှိမဖြစ်ောင်းကင်းမှုများနှင့် တည်းဖြစ်ခြင်းကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။ Bitcoin ရဲ့ architect အဆင်တွဲရှိသည့် ရိုးရာ blockchain framework တွင် quantum လုပ်ငန်းစဉ်များကို ထည့်သွင်းထားသည်။ **Quantum Blockchain ရဲ့ လည်မှန်းနည်းလမ်းများ** GPU သို့မဟုတ် ASIC များကို အသုံးပြုပြီး ဆိုင်းရန်အသုံးပြုသူများလွယ်စွာ ဖြေရှင်းသည်သည့် မြန်နှုန်းတစ်ခုမရှိဘဲ, quantum blockchain သည် လျှပ်စစ်စွမ်းအင်ပြောင်းလဲခြင်းမှကွာထုတ်ထားသော ဟာရှ်များကို နိ တွေ့ရှိခြင်းမှုကို ဖန်တီးဘွဲ့နေသော quantum mechanics မှတစ်ဆင့် ထုတ်လုပ်ပေးသည်။ ဒေတာသည် quantum စနစ်တွင် အစဉ်အစားထားပြီး ဟာရှ်များကို ဖန်တီးမှုအတွက် ရှုပ်ထွေးမှုများကို လျှံလိုြစေသည်။ quantum အထောက်အထားများကို စနစ်လိုအပ်ချက်မှ လုံခြုံဖွံ့ဖြိုးမှု ရှိသည့် “probabilistic validation” နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ quantum hashes များ၏ တန်မြှောက်မှုကို ရှယ်ယာခြင်းမှာ တင်ဇီရန် တူညီသည့် အနေအထားတန်မိုးတင်။ Forks များကို ထိန်းသိမ်းထားသော နည်းလမ်းသည် ဖွဲ့စည်းမှုကို သက်ထိန်းသည့် လမ်းကြောင်းတို့အားပေးသော နည်းဖြစ်သည်။ **စမ်းသပ်မှုရလဒ်များ** ဤစနစ်သည် D-Wave Advantage quantum processors လေးခုကို အသုံးပြုပြီး စမ်းသပ်ခဲ့ပြီး၊ ရိုးရာစနစ်များအတွက် အထူးစွမ်းဆောင်နိုင်သော ပြဿနာများကို ဦးစားပေးထားသည်။ သောင့်ထူးလည်းကောင်းစွာ ထောက်ပံ့ထားသည့် quantum computer များသည် blocks များထုတ်လုပ်ခြင်းကို လက်ငင်းဆောင်ရွက်ရသည်။ စမ်းသပ်မှုများတွင် ၁၀၀ ကျော်သော miners များ ပါဝင်ကင်ခဲ့ပြီး ၂၁၉ block broadcasts များကို စစ်ဆေးခဲ့သည်။ ၇၀% ကျော်စုစည်းမှုကို ရရှိပြီး မပြောင်းလဲနိုင်သောဖွဲ့စည်းမှုတစ်ခုသို့ အထူးဂဏန်းများသည် ယေဘုယဟီး မကဲလေ့ရှိသည့် ယုံကြည်မှုအခြေခံရှိ၍ စမ်းသပ်မှုမှ အထွေထွေ စစ်ဆေးမှုကို ထောက်ထွင်းရန် နည်းများ။ **နီးစပ်တာအချိန် Quantum လုပ်ငန်းသုံးမှု** ကိုက်ညီသော quantum blockchain သည် digital currencies များ၏ ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် ရှင်းလင်းမှုကို ထောက်ပံ့သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ quantum computers များ၏ မရှိမဖြစ်ပေးငျးမှုများပြင်ပက်သော သုံးစွဲရန် လုပ်ငန်းရောြ ပါဝင်သည်၊ ပါဝင်မှုကိုလျှော့ချချက်ကာ။ပိုင်ရှင်က်ကွက်က ရော် ဆင်တူိမ်ဟိန်းများရဲ့ ဖြစ်စဉ်က ကိုင်တွယ်ပေးသည်ဟာ quantum computing အတွက်ကြောင့် အထောက်အထားကို လုပ်ငန်းကျင်အတိုင်အထောက်ပြုခဲ့သည်။ D-Wave ၏ blockchain မှ quantum annealing ကို ကြိုးစားကာ IBM နှင့် Google ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများက လွတ်လှစ်သော gate-based စနစ်များနှင့် ဟန်ချက်ညီပြီး၊ ထိုကြောငျငံနိုင်စွမ်းရှိပါသလည်း အလုပ်ကြိုးစားမှုသည် အခုလို အနည်းငယ်သာ၍။ ဤသော စနစ်၏ လုံခြုံမှုသည် quantum hashes ၏ probability nature ကြောင့် နောက်ထပ် စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရပါသည်။ ထွက်များသည် လုံးဝအခံတောင်အမှု ဖြစ်သည်ငြီးငွေရောင်စဉ် ငှားသည်ဗလဏ ကင်းစင်မှာ quantum feature သက်ရောက်မှုကို ပြောင်းလဲရန် ပံ့ပိုးနိုင်သည်။ အဆိုပါသုတေသနသည် မူလကား peer review ဇာတိခံခဲ့ရသေးခြင်းဟာ quantum computing ၏ အလုပ်မှန်းတန်ရိုးစမ်းသပ်မှုများကြောင့် ထင်ခွဲသိကုံဝင်ပြီး၊ သုတေသနအဖွဲ့တွင် D-Wave ၏ အထင်ကြီးထားသောသုတေသနသူများပါဝင်ပြီး ဘဝကိုဖဲမှုတ်မှုများအတွက် ချီတူ 精神တွင်ပါဝင်ရှိသည်။
Brief news summary
D-Wave သုတေသနများမှ ကွင်းဆက်အားဖြင့် ချတ်ချိန်းမှု တီထွင်မှု များကို လွှမ်းမိုးနေသော ကြိုးချွတ်နည်းပုံစံတစ်ခုကို ဖော်ပြခဲ့ပြီး အဆိုပါတီသော် ထင်ရှားထဲမှ Quantum Computing ကို အသုံးပြု၍ အမျိုးမျိုးသော မိုင်းထုတ်ရေးလုပ်ငန်းများကို စီမံခန့်ခွဲသည်။ "Quantum Work ရဲ့ ထောက်ပြချက်" ဟု အမည်ရသော ဆဲလ်စက် This approach သည် ရိုးရိုး ကျစ်လစ်ပါသော လျှပ်စစ်စနစ်များကို ဂုဏ်ပြု၍ Quantum ေသာ ဆုံးဖြတ်ချက်များဖြင့် အလုပ်လုပ်ပြီး လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု ထိရောက်မှု အထက်အဆင့် ဖြစ်စေသည်ဟု ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်သည်။ ၎င်းတို့၏ သုတေသနများကို arXiv တွင် ထုတ်ဝေသော သုတေသနမှတစ်ဆင့် သံလွင်လမ်းမပဲ ဤ blockchain သည် Quantum Resource များကိုသာ အလုပ်လုပ်ပြီး Quantum Hardware အတွက် ဒီဇိုင်းလုပ်ထားသော အထူးဆန်းစစ် နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ Quantum အခွင့်အလမ်းများကို ကုန်ချိန်သွင်းခြင်းကဲ့သို့သော အခက်အခဲများကို သက်သာစေပြီး အကောင်းမြင်အားဖြင့် ကြိုးစားဆောင်ရွက်နေသည်။ Bitcoin ကဲ့သို့ ရိုးရိုး အလုပ်ရဲ့ သက်ဆိုင်ရာစနစ်များနှင့် မျှဝေကြသော သခ်ောင်လျှပ်စစ်စရိတ် 176 terawatt- နာရီ၏ဖြစ်လာသင့်မည်ဖြစ်ပြီး D-Wave ၏ Quantum Mining နည်းလမ်းသည် 0.1% တည်းသာ လျှပ်စစ်စွမ်းအင်လိုပါတယ်- ပြင်မြို့တို့ အထိ အသုံးပြုမှု>>> 1,000 ပုံမှာ အထွက်ရှိသည်။ ထို့အပြင် Quantum Framework သည် Quantum နည်းပညာများဆိုင်ရာ မေးခွန်းများတွင် အကောင်းမြင့် အဆောက်အဦးမှ ဆွေးနွေးမှုခံစားမှုနှင့် ထုတ်လုပ်စနစ်များကိုလည်း ထောက်ခံထားသည်။ စောင့်ကြည့်မှုများတွင် D-Wave ၏ Quantum ပရိုဆက်ဆာများသည် စုစုပေါင်း 70% အထက် အလုပ်လုပ်ငန်းများလည်း စည်းကမ်းတပ် ဆင်ရေးခဲ့ကြောင်း ပြသသည်။ Prototype အဆင့်တွင် ရှိနေသော်လည်း ဤ Quantum Blockchain သည် Cryptocurrency များ၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို လျှော့ချစေနိုင်မည်၊ Quantum Computing ၏ ပြောင်းလဲမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို ဖျော်ဖြေရန် လွှမ်းမိုးသည်။ သို့သော် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် အပိတ်အဆုတ်တို့နှင့်ပတ်သက်ပြီး အခက်အခဲများကြောင့် ရှေ့ဆကျဆံ ချိန်းထားထားရန် နှင့် ကုန်ထုတ်လုပ်ရေးအတွက် အဆင့်ဆင့်က တိုက်ခိုက်မှုတွေ ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။
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!

အဆင့်မြင့် AI စနစ်များ၏ အနာဂတ်အန္တရာယ်အပါအဝင့် AI ထိပ်တန်းပညာ…
အတုတီဗွေ့အင်တီလင်းသမိုင်း (AI) ရဲ့ မြန်မြန်ဆန်ဆန် တိုးတက်မှု ဖြစ်ပျက်မှုကြီးတစ်ခုက အကြီးအကျယ် ဆွေးနွေးပွဲနှင့် စိုးရိမ်မှုများကို ဖန်တီးပေးလာခဲ့ပါတယ်။ တီစလာနှင့် SpaceX ၏အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် Elon Musk နှင့် AI သုတေသနအဖွဲ့ Anthropic ၏အမှုဆောင်အရာရှိ Dario Amodei တို့က AI မွုန့်ခန်းများကြောင့် လူ့မျိုးပါးအနာဂတ်မဖြစ်နိုင်ခြင်းအပေါ် အနည်းဆုံး 10% မှ 25% အထိ အန္တရာယ်များက ရှိနိုင်ကြောင်း သတိပေးထားပြီး၊ ယင်းအခြေအနေမှာ AI တိုးတက်မှုကို ထိန်းချုပ်စောင့်ရှောက်ဖို့ လုံးဝအရေးကြီးကြောင်းကို ပြသပါသည်။ Elon Musk သည် သူ၏ အမြင်အာရုံများအရ အစဥ်အလာမဲ့ AI များ၏ အန္တရာယ်များကို မကြာခင်ကနေ ရှင်းလင်းပြောဆိုခဲ့ပြီး AI ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကိုလည်း သဘောထားပေးသော်လည်း proper oversight မရှိပါက AI သည် လူ့ထိန်းချုပ်မှု ထက် ကျော်လွန်နိုင်ပြီး မုန်းအေးကျိုးရှားမှုများ ဆောင် ဖြစ်နိုင်ကြောင်း သတိပေးထားသည်။ သူက AI တိုးတက်မှုမှာ လူ့စိတ်ချရမှု နှင့်စစ်ဆေးမှုများကို ပေးအပ်ရန် တိုက် previstos တာ။ ညီညွတ်မှုနှင့် လူ့တန်ဖိုးများတွေနဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ AI စနစ်များကို ဖန်တီးဖို့တွင် Dario Amodei ပိုင်ဆိုင်ပါသည်။ သူ၏ အန္တရာယ်ပမာဏ သတ်မှတ်ချက်များ ကျယ်ကျယ်ပြန်ပြန်မေးခြင်းသည် AI အသိုင်းအဝိုင်းထဲမှာ မူကြမ်းမီလမ်းဆလားအချက်များကို ပိုမိုပူဆောင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးပါတယ်။ AI စနစ်များအကြောင်း ဂရန်အသေးစိတ် တိုးတတ်လာသည်နှင့်အမျှ၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သောအလုပ်အကြွင်းများကို လူ့တို့ ပဲယုံကြည်ထားခဲ့သော natural language processing မှ စ၍ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောအခြေအနေများတွင် သီးခြားစွမ်းရည်ကို မျှော်လင့်ခဲ့ကြပါသည်။ ထိုအတွက်လည်း AI ၏ လုပ်ဆောင်မှုနှင့် စစ်ဆေးမှု များမှာ မလွဲမရှောင် ထိန်းချုပ်ရန် လမ်းရှင်းမရှိကြောင်း၊ မတော်တဆမှုများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြင်း၊ မူလတန်းထက် မတူညီသောအလုပ်များပြုလုပ်နိုင်ခြင်းနှင့် လူ့စိတ်ဆန္ဒများမှ ရွက်ကွက်နိုင်ခြင်းတို့ကို လေးစားစေပါတယ်။ မူလ AI ထုတ်လုပ်မှုမှာ မစဉ်ဆက်မပြတ်ဖြစ်လျက်ရှိပါက မူရင်းအန္တရာယ်များနှင့် မိမိအပေါ်အွန်ပုံရမော့အောင် မစူစစ်မြင်နိုင်သည့် တိုးတက်မှုများခက်ခဲနိုင်ကြောင်း၊ ယင်းများခန့်မှန်းထားမှုသည် ဥပမာစမ်းချင့်အခြေအနေများ အပါအဝင် ဖြစ်နိုင်ခြေများကို မြှင့်တင်ဖော်ပြထားပါတယ်။ ဤအပြင်၊ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် နိုင်ငံရေးမူဝါဒများက AI နှင့် ပတ်သက်ပြီး မျှတသော အစိုးရစနစ်များ၊ ပျက်စီးမှုကင်းဝေးရေးစနစ်များ၊ သမားရိုးကျကျင့်ဝတ်များကို ထူထောင်ရန် ပိုမိုကောင်းမွန်သောစီမံကိန်းများကို တိုက်တွန်းလျက်ရှိပါတယ်။ အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာညှိနှိုင်းမှု၊ AI ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပေါ်အထူးအရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင် AI ၏လုံခြုံမှု၊ သဘောတူညီမှု၊ လည်းကောင်း၊ AI ၏ မူဝါဒဆိုင်ရာ သုတေသနများက လူ့အကျိုးအတွက် များစွာထိန်းချုပ်နိုင်ဖို့ အရေးကြီးသည်။ ပညာရေးနှင့်အဖွဲ့အစည်းများကလည်း AI ၏ အန္တရာယ်ကို ယုံကြည်စိတ်ချရတာနှင့် သဘာဝကိုက်ညီတဲ့ စနစ်များ ဖန်တီးဖို့အတွက် လုပ်ဆောင်နေကြသည်။ AI ၏ ပွားပွားကြီးမားမှုများကို ထိန်းချုပ်ခြင်း၊ ဘာသာစကားရှင်းလင်းမှုအပေါ်အာရုံစိုက်ခြင်း၊ ကိုယ်ပိုင်အလုပ်များမှ မှတ်ချက်ရစေခြင်း တို့ကို လုပ်ဆောင်နေကြပါတယ်။ AI ၏ အန္တရာယ်နှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုမူဝါဒ ပတ်သက်နေတဲ့ ဆွေးနွေးမှုက လူ့အနာဂတ်ကို ထိန်းသိမ်းသူများအနေဖြင့် မျှော်လင့်ချက်ကို ပြသနေသောအခါ AI တိုးတက်မှုကို ထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် လူ့ဘောင်မြှင့်တင်ခြင်းတို့ကို မတူညီညီအကွာအဝေးမရှိအောင် ဆောင်ရွက်ရမည်ကို တွေ့ရသည်။ မူလ ထွန်းအင်ဒ်မစ်နှင့် Amodei တို့ကခံန့်နိုင်သော သတိပေးချက်များက ဤအခန်းကဏ္ဍအမှုများအပေါ် စိုးရိမ်မှုအရှိဆုံးကြောင်း ထောက်ထားကြသည်။ အကျဉ်းချုပ်ချိုင့်၊ နိယမ်းအာရုံပြုထားသည့် AI မှ လူ့အနာဂတ်ကိုပျက်စီးမှုအန္တရာယ် 10% ထိမှ 25% အထိ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း၊ ယင်းအန္တရာယ်များကို လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ နိုင်ငံတကာပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများနှင့် စည်းကြပ်မှုများအပြည့်အဝ တပ်မက်သင့်သည်။ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို မူလတန်းအရည်အသွေးနှင့် လုံခြုံစိတ်ချနိုင်မည့် သတ္တိရောက်ရေးများ ထူထောင်ရန် မျှအောင့်ပူဇော်ချက်များ အရေးကြီးသည်။ ဒီအပန်းဖြေမှုတို့ကို ငြင်းငြင်းမထားနိုင်ပါက လူ့ဘောင်အပျက်အသက်ကြီးအန္တရာယ်များကျော်လွန်နိုင်ပြီး လူသားတို့၏ အနာဂတ်အတွက် စဉ်ဆက်မပြတ်စီမံခန့်ခွဲဖို့လိုအပ်ပါသည်။

အမျိုးသားစတော့နှင့်အများအပိုင်အဖွဲ့ (SEC) အားကစားစုပြေ…
အာမခံနှင့်လဲလှယ်အဖွဲ့ချုပ် (SEC) ရဲ့ Crypto Task Force ကသောကြာနေ့ ကျင်းပခဲ့တဲ့ အကြီးအကျယ်ဝိုင်းအစည်းအပြ_VARIANT_ပြည့်စုံခဲ့ပြီး၊ ဤအစည်းအချိန်မှာ ခက်ခဲတဲ့စိစစ်မှုများနှင့် တိုးတက်လာသောအခက်အခဲများကို ဦးတည်ခဲ့ပါတယ်။ ဤအပွင့်တွင် အရေးကြီးသောအဖွဲ့အစည်းများ၊ စောင့်ကြပ်ရေးဦးစီးများ၊ စီးပွားရေးအကြံပေးများ၊ ဥပဒေကျွမ်းကျင်သူများနဲ့ ဈေးကွက်ပါဝင်သူများ ညီည busted ညီလေးကြ فروشခဲ့ပါတယ်။ ဤအစည်းအဝေးသည် အသွင်အပြင်အရည်အသွေးများနှင့် စနစ်တကျအသုံးချပြီး နယ်ပယ်အခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ပြည့်စုပြောဆိုခြင်း၊ ဖြည့်စွက်ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ဥပဒေသစ်များအပေါ်စကားဝိုင်းမြင်ကွင်းများနှင့်အတူ ရှင်းလင်းတင်းစိမ်ရေးရာများအပေါ် ဆွေးနွေးခဲ့ပါသည်။ ယခုအခါအဖွဲ့ဝင်များက အခြေအနေများအပေါ် လူပုဂ္ဂိုလ်အမြင်များကိုအလေးအနက်ထားပြီး၊ လုပ်ငန်းရှင်များအတွက် ဥပဒေသစ်များကို ပိုမိုရှင်းလင်းဖို့လိုအပ်မှုကိုဟောခဲ့ကြပါသည်။ အကြားအာမခံများကို အသိပညာရရှိအောင် လုပ်ဖို့အတွက် လမ်းညွန်ချက်များအသစ်များ၊ သတ်မှတ်ချက်များသေချာလွန်းရန် လိုအပ်နေပါသည်။ ယင်းအကြားအာမခံစျေးကွက်မညီညွတ်မှုကြောင့် ဥပဒေကျင့်အပ်မှုများမှာ မတူညီကြောင်း၊ ထိန်းချုပ်မှုများလည်း မတူညီမူများရရှိခဲ့သည်။ ဒီအပြောင့်တွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများကို ကာကွယ်မှုနှင့် တာဝန်ရှိသော နှစ်ဖက်စနစ်များကို လေးစားရမည်ဖြစ်ကြောင်း၊ ငြင်းချင်စိတ်များနှင့် ငြင်းတင်းမှုများရှုထင်ခဲ့ကြပါသည်။ SEC ၏ Crypto Task Force မှ ဤကဏ္ဍတွင် အသုံးချနိုင်လောက်သော ဂိမ်းကြမ်းများ၊ ငြင်းငြင်းမှုများကိုကြီးကြပ်ရန် အစီအစဉ်များနှင့် နည်းလမ်းများကို အပြည့်အဝပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ထို့အတူ ဤအဖွဲ့ လုပ်ဆောင်မှုများမှာ အရည်အခိုင်အမာစစ်ဆေးမှုများ၊ ဥပဒေချုပ်မှုများ အားထုတ်လည်ပတ်နိုင်ရန်အတွက် လုပ်ဆောင်မှုများအပြိုင်အကွဲဖြစ်ပါသည်။ လည်းကောင်း၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်အကြံပေးစနစ်များ (DeFi)၊ မတူညီသော NFTs နှင့် အခြားအနာဂတ် crypto အသစ်များအပါအဝင် ဖြတ်ပိုင်းဆိုင်ရာလမ်းများ၊ ဥပဒေစနစ်များကို ခြေရာခံနေခဲ့ပါသည်။ ဥပဒေစနစ်အသစ်များကို ဒီနည်းလမ်းအသစ်များကို သုံးပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများလည်း မညီတူညီသောနည်းလမ်းနှင့် တော်လှန်မှုမမှန်ကန်မှုအပေါ် စူးစမ်းချေမှုများရရှိခဲ့ပါသည်။ ဤဆွေးနွေးပွဲသည် SEC ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်လာသော ဥပဒေရေးရာ စီမံကိန်းများအား ငြင်းပယ်ခဲ့သည်။ အနာဂတ်အတွက် ထပ်မံရှင်းလင်းရန်အကြံပြုချက်များ၊ ဥပဒေအသစ်များအတွက် စောင့်ကြပ်မှူများအပေါ် ယင်းအပေါ်အနက်ထဲမှာ ယူဆထားပါတယ်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်အကြံရှင်းလင်းမှုကဏ္ဍက မြန်မြန်ဆန်ဆန် တိုးတက်လာနေသောအခါ ယင်းအပေါ်စစ်ဆေးမှုများ၊ ဥပဒေကြည့်ရှုမှုများနဲ့အတူ အထောက်အကူများကို တားမြစ်မှု မဖြစ်အောင် ကြိုးပမ်းနေသည်။

အကြီးအက်ပ်အဖွဲ့အစည်းများ၏ အသုံးပြုမှုကို မှီခိုစေလုပ်ပ…
ဘဏ်လုပ်ငန်းများသည် blockchain နည်းပညာကို တိုးတက်စွာ လေ့လာခဲ့ကြပြီး ၎င်း၏ ဆောင်ရွက်မှုများကို ပိုမိုလွယ်ကူစေအောင် ပြုလုပ်နိုင်စေရန်၊ အချိန်အတိုင်းအထိန်း ဖြ družုပြုလုပ်နိုင်စေရန်နှင့် အပြင်ဘက်ကမ္ဘာကစိတ်လှုပ်ရှားမှုများ (RWAs) များကို ဗိုလ်တော်စီးမှုများ၊ ချေးငွေများ၊ ငွန်များနှင့် မြေဩဇာများကဲ့သို့သော အမှန်တကယ်ကမ္ဘာအကျိုးကျေးဇူးများကို တက်နောင်ရန်အတွက် blockchain နည်းပညာကိုပို၍ အသုံးပြုလာသည်။ Blockchain ၏ ဆွဲငင်မှုသည် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုမြင့်မားမှု၊ ပိုမိုမြင်သာစွာပြသနိုင်မှု နှင့် ဇယားအဖြစ် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့တွင် ရှိပါသည်။ သို့ဖြစ်နေသော်လည်း၊ သာမန်အဖွဲ့အစည်းများအတွက် တက်နောင့်မှာ ပြုလုပ်ရာတွင် လွယ်ကူခြင်းမဟုတ်ဘဲ၊ အန္တိယအာဏာနှင့် Data Privacy ပြဿနာများ၊ စံချိန်စံညွှန်းမရှိမှု၊ မူလအဖွဲ့အစည်းများနှင့် သက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများ၏ သိမ်းရှင်းခြင်းနှင့် တစုံတည်းအများဆိုင်ရာ အန္တိယများ၊ အလုပ္အမှုဆောင်ခြင်းအန္တိယများနှင့် လက်ရှိစနစ်များနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းတို့ကို များစွာကျော်ဖြတ်ရသည်။ Traditional finance (TradFi) သည် RWAs တွင် ထောက်ခံမှုများ ပိုမိုအကျယ်အဝန်းမြင့်လာပြီး ၊ decentralized finance (DeFi) နှင့်အတူ ပူးပေါင်း၍ blockchain အသုံးပြုမှုများကို တိုးချဲ့နေသည်။ ဒီအခြေအနေမှာ blockchain ၏ နည်းပညာပိုင်းနှင့် လုပ်ငန်းအခြေအနေများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် သုံးစွဲသူများကို တတိယ၊ ထိုအကြောင်းအရာများကို လွယ်လင့်တကူအသုံးပြုနိုင်စေရန် blockchain infrastructure ပံ့ပိုးပေးသူများ၏ ပူးပေါင်းမှုအရေးပါလာသည်။ ထို့အပြင် အောက်ဖော်ပြပါ ငါးကုမ္ပဏီကြီးများသည် TradFi နှင့် သက်ဆိုင်သော blockchain အသုံးပြုမှုကို ခလုတ်လျှော့စေပြီး ၎င်းတို့သေချာစေသည်။ **Fireblocks** Fireblocks သည် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် လုံခြုံမှုမြင့်စေပြီး၊ ထိရောက်မှုများကို လွယ်ကူစွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်အတွက်အကြိုအနေနဲ့၊ custody, tokenization, ငွေပေးချေမှုများ၊ စနစ်မြှင့်တင်မှုများနှင့် လုပ်ငန်းအနိုင်ဆုံးခလုတ်များအတွက် အကောင်းဆုံး ပလက်ဖောင်းကို ပေးသည်။ ၎င်း၏ လုံခြုံမှုသည် MPC (multi-party computation), hardware isolation နှင့် policy-based governance များဖြင့်ပါဝင်သော နည်းပညာများပေါင်းစပ်ထားခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ပုဂ္ဂလိက ချော့များကို ကာကွယ်ပေးခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လျှော့ချပေးသည်။ Fireblocks သည် လုံခြုံမှုရှိပြီး၊ စည်းကမ်းများကိုလိုက်နာတဲ့ custody, ငွေလွှဲပြောင်းမှုများနှင့် digital assets ထုတ်ဖော်သူများအတွက်တို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ထို့အပြင် ၁,၈၀၀ ကျော် liquidity partner များနှင့် ပတ်သက်သော workflow automation များကို ပံ့ပိုးပေးကာ tokenization, ငွေပေးချေမှုများနှင့် လုပ်ငန်းစတင်မှုများကိုလည်း ရိုးရှင်းစေသည်။ BNY Mellon, Galaxy, Revolut တို့ကဲ့သို့အဖွဲ့အစည်း 2,000 ကျော်ကနေ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ထောက်ခံကာ ယင်းလက်ရှိ digital asset ပန်ဆယ်မှုများမှ $10 trillion ကျော်အထိ လုပ်ငန်းများအားလုံခြုံစေသည်။ **Chainlink** Chainlink သည် blockchain များအတွက်အားအကောင်းဆုံး Smart Contract တွဲဖက်ပုံစံအဆင့်မြင့်ကို ပေးဝေနိုင်သော decentralized oracles အတွင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ပြီး၊ blockchain တွင်အချက်အလက်ရနိုင်မှု၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနည်းလမ်းမတူညီမှုနှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုအခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းပေးသည်။ blockchain နှင့် TradFi စအစည်းများကြားအလယ်တန်းအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး ဖြည့်စွမ်းထားပြီး၊ verified prices, cross-chain interoperability, workflow automation နှင့် အပြင်ဖာတွင် Bank နှင့် SWIFT များနှင့် ပူးပေါင်းကာ အချက်အလက်များကို လုံခြုံစေသည်။ ၎င်းသည် စုပေါင်းတန်ဖိုး $21 טרillion ကျော်အထိ လုပ်ငန်းဖော်ထားနိုင်စွမ်းရှိပြီး၊ blockchain ဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်သော အရေးကြီးသောအဖွဲ့အစည်းအချို့အား ထောက်ပံ့ပေးနေပါသည်။ **Applied Blockchain** Applied Blockchain သည် တစ်နှစ်တစ်ပိုင်းအတွင်း များစွာ လုပ်ငန်းစုံကို ပံ့ပိုးထားပြီး၊ enterprise blockchain နှင့် ပုဂ္ဂလိက Privacy Technologies များတွင် အထူးပြုလုပ်နေပါသည်။ ၎င်း၏ ဝန်ဆောင်မှုများတွင် စိတ်ကူးယဉ်ရေး၊ စီစဉ်ဆောင်ရွက်မှုနဲ့ အarchitecture, ဒီဇိုင်း, ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အစောအခြေဆောင်ရွက်မှုအထိပါဝင်ပြီး၊ သင့်လျော်မှုရှိပြီး မျှတမှုမြင့်မားသော privacy implementation များကို ပေးသည်။ Barclays, Bank of America, Grupo Bancolombia နှင့် Shell ကဲ့သို့ အကြီးအကျယ်စုစုပေါင်း နယ်ပယ်များထဲတွင် လုပ်ငန်းဝန်ဆောင်မှု လည်း ပေးပါသည်။ Shell အတွက် ကမ္ဘာ့ပထမဆုံး blockchain လုပ်ငန်းဖြစ်သော ရေလှလမ်းဆိုင်း (oil derivatives) ကုန်သွယ်မှုကိုစတင်ဖန်တီးရန် နှင့် RiskBlocks နှင့်ပူးပေါင်းသည်။ ၎င်းတို့သည် blockchain အခြေစိုက် ရှေးအစားထိုးစျေးကွက်ကို ကူညီပြီး အသင်းအဖွဲ့များSideနှင့် ပိတ်ခို့တားပြီး၊ အကြီးစိုးသော ကြိုတင်ခွင့်အာဏာများအတွက် လုပ်ငန်းအပြည့်အစုံကို လုပ်ပေးသည်။ **Consensys** Consensys သည် Ethereum ဆိုင်ရာ ဝဲဘ်စနစ်ပံ့ပိုးသူကြီးတစ်ဦးဖြစ်ပြီး၊ ကုမ္ပဏီများအတွက် blockchain လည်ပတ်မှုများကို တည်ဆောက်ရန်၊ ထုတ်လွှင့်ရန် နှင့် မယုံကြည်စွာစီမံရန်အတွက် infrastructure၊ ကိရိယာများနှင့် enterprise ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးစွမ်းသည်။ အဓိကပေးသော ဝန်ဆောင်မှုများအနက် MetaMask Institutional နှင့် Infura တို့ပါဝင်ပြီး၊ လုံခြုံစွာ Wallet အသုံးပြုခြင်း၊ ဆောက်လုပ်ချက်များ နှင့် EVM-compatible ကွန်ရက်များဖြင့် blockchain များကို တည်ဆောက်နိုင်သောဖွဲ့စည်းထားမှုများဖြစ်သည်။ Custody solutions နှင့် ကြေးမုံထောက်ခံမှုများကို ပံ့ပိုးပေးနေသဖြင့်၊ ဘဏ်များနှင့် asset managers များအတွက် tokenized assets, stablecoins နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ် capital market infrastructure များရန်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်း၏ လူကြိုက်များသော ဝန်ဆောင်မှုများသည်နည်းပညာအကူအညီခက်ခဲမှုများကို လျှော့ချပြီး၊ ချုပ်ချယ်ထားသော ပရောဂျက်များတွင် blockchain ၏ ထူးခြားချက်များကိုအသုံးချနိုင်စေပါသည်။ **Maple Finance** Maple Finance သည် blockchain အခြေစိုက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများအတွက် ငွေကြေးအရင်းအနှီးကို ထောက်ပံ့သော platform တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ DeFi ၏ အထင်ကယ်မကောသော လျင်မြန်မှုနှင့် အုံ့အနေ့တော်မူမှုကိုဖော်ဆောင်နိုင်သော၊ အကောင်းဆုံး အကြိုအနေပေးမှုများနှင့် ကွပ်ကဲထားသော ငွေချေးမှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဤပလက်ဖောရ်အတွင်း ငွေကြေးအကူအညီနှင့် အပြလုံးစွာကြားအတွက် လွယ်ကူစေရန်၊ smart contracts များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ငန်းစဉ်များကိုအလိုအလျောက်လုပ်ပေးခြင်းဖြင့်၊ ကြေးမုံထောက်ခံမှုများကို လျှော့ချပြီး ငွေစီးဆင်းမှုနှင့်အတူ အစိုးရကြံဖူခြင်းများကို ကန့်ကွက်နိုင်သည်။ ဒီနည်းပညာနဲ႔ traditional credit market များထက်ပိုမြန်ပြီး ပိုမိုတိကျသော ထုတ်လုပ်မှုများလုပ်နိုင်သည်။ Maple သည် ဘ႑ာကြိုင်ရာ ကိုင်တွယ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းနှင့်အတူ blockchain -native ကြေးမုံသူများနှင့် ငြင်းပယ်သူများအကြား ဆက်သွယ်နိုင်စေသည်။ ယခုထဲ၌ ရရှိနိုင်သောအဖွဲ့အစည်းကြီးများသည် blockchain ၏ တိုးတက်မှုကို လုပ်ငန်းများအတွက် ဖြေရှင်းနိုင်စေသော လုံခြုံမှု၊ စည်းကမ်းများနှင့် လုပ်ငန်းအရည်အသွေးများကို ပံ့ပိုးပေးရသည်။

မီတာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ မျှော်လင့်မှု ခံယူကြပြီး …
အကောင့်အပြီးသက်ဝင်ပြီး မမှုများကို ဝင်ကြည့်ပါ အကောင့်မီရောက်ရန်

ဘလိုချိန်းအပေါ် မেশင်းလေ့ကျင့်ခြင်း - အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ကွ…
အနောက်လူကြိုက်များတဲ့အင်ဂျင်ီနီယာအကြောင်းစာအုပ်ထဲမှာ မကြာသေးခင်က ထွက်ပေါ်ခဲ့တဲ့ သုတေသနမှာ machine learning (ML) နှင့် blockchain technology (BT) をပေါင်းစည်းပြီး အင်ဂျင်ီယာအပုပျိုးကွင်းမှာ ကွန်ပျူတာလုံခြုံမှုကို မြှင့်တင်ဖို့အသစ်တဲ့ ဖောင်မြင်ရေးရဲ့ ပရိုမီယမ်တစ်ခုကို မိတ်ဆက်ခဲ့တယ်။ ဒီဖောင်မြင်ရေးကို Machine Learning on Blockchain (MLOB) လို့အမည်ပေးခဲ့ပြီး၊ ယခင် ML-BT ပေါင်းစည်းမှုနည်းလမ်းတွေကြောင့်အကြုံရတဲ့ အားနည်းချက်တွေကို ဖြေရှင်းဖို့အထူးအာရုံစူးစိုက်ထားတယ်။ အဲဒီနည်းလမ်းတွေက ဒေတာလုံခြုံမှုအပေါ်အာရုံစိုက်နေပြီး ကွန်ပျူတာလုံခြုံမှုကို မလေးလိတ်စေခဲ့တာမို့ဖြစ်တယ်။ ML ဟာ အင်ဂျင်ီယာအလုပ်များမှာ ရှုပ်ထွေးတဲ့ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းဖို့အတွက်အများကြီး သုံးစွဲပါတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ တိကျမှုမြင့်ပြီးအလုပ်မြန်စေတယ်။ ဒါပေမဲ့ မလုံခြုံမှုအန္တာအလေးတွေဖြစ်ဖို့အခက်အခဲရှိတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ ဒေတာနဲ့ logic များကို မူမူမပြောင်း မပေးသေးတဲ့ဂင်းလေးအချို့ကအန္တာအလေးဖြစ်စေနိုင်တယ်။ BT ဟာ ဗဟိုနေရာမပါဘဲ အနားလေးတွေမှာအချက်အလက်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်တဲ့ဂုဏ်ငြင်းထားသည့်နည်းလမ်းအနေနဲ့ သုတေသနတွေဖော်ပြဖူးပဲ။ ဒါပေမယ့်အညွန်းအလေး ML မော်ဒယ်တွေကို blockchain နဲ့အပြင်မှာလုပ်ဆောင်တဲ့အတွက် အန္တာအလေးအကျူးအလောများစွာတွေ့ကြုံနေရတယ်။ MLOB ဖောင်မြင်ရေးက ဒေတာနဲ့ ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များအပြည့်အဝ blockchain ထဲမှာထည့်ထားတယ်။ အသုံးပြုနေရာမှာ smart contract အနေနဲ့ပြုလုပ်ပြီး အလုပ် log တွေကိုလုံခြုံစေတယ်။ ဒီဖောင်မြင်ရေးမှာအဓိကအပိုင်း ၄ ခုပဲရှိတယ်။ ပထမက ML ရယူခြင်း (ML acquisition) ဖြစ်ပြီး၊ တိကျတဲ့အလုပ်အတွက် ML မော်ဒယ်တစ်ခုကိုလေ့လာသင်ကြားတယ်။ ဒုတိယက ML ပြောင်းလဲခြင်း (ML conversion) ဖြစ်ပြီး၊ လုပ်စရာအတွက် blockchain ပေါ်မှာအသုံးပြုနိုင်အောင် မော်ဒယ်ကို ပြင်ဆင်တပ်ဆင်တယ်။ တတိယက ML လုံခြုံစိတ်ချစရာ (ML safe loading) ဖြစ်ပြီး၊ ဒေတာနဲ့မော်ဒယ်လွှဲ့ပြောင်းရာမှာ လုံခြုံရေးကိုအာမခံပေးတယ်။ နောက်ဆုံးက အတည်ပြုချက်ပေါ်မူတည်တဲ့ ML မော်ဒယ်အလင်းပေါ်တွင်လုပ်ဆောင်ခြင်း (Consensus-based ML model execution) ဖြစ်ပြီး၊ စနစ်တကျလည်းအတည်ပြုလုပ်ပြီး လုံခြုံမှုကိုအာမခံပေးတယ်။ MLOB ရဲ့အခုပြပြအောင် သုတေသနလေ့လာသူတွေဟာ prototype တစ်ခုတည်ဆောက်ပြီး၊ ပြည်တွင်းအဆောက်အဦအဆင့်မြှင့်တင်မှုကိုစောင့်ကြည့်ဖို့အသုံးပြုကြပါတယ်။ သူတို့အနေနဲ့ တာဝန်ယူချိန်မှာ တပ်မက်လေး ၃ နည်းလမ်းနဲ့ ယနေ့ရဲ့ ML-BT ပေါင်းစည်းထားတဲ့နည်းလမ်း ၂ ခုကိုယှဉ်သုံးကြည့်မွမ်းမံခဲ့တယ်။ စမ်းသပ်မှုတွေက MLOB ဟာ လုံခြုံမှုကိုအကြီးအကျယ်တိုးတက်စေလိုက်ကြပြီး ခေါင်းစာအဖြစ် ချောက်ချားတဲ့ တယောက်ကိုင်ခဲယဉ်ချိုးမှစ်လိုက်တဲ့ လေးခွက်စမ်းသပ်မှု ၆ ခုကိုအောင်မြင်စွာကြပ်ဖမ်းနိုင်ခဲ့တယ်။ ဒီအမှာအခြေအနေမျိုးမှာအထူးပြုလုပ်ထားတဲ့အသုံးအဆောင်သေချာမှုကိန်း MIoU ရဲ့အလျင်အမြန်အပြောင်းအလဲဆိုတာ 0

အိုင်အေဘာကြီးအတွက်ဆိုတာ လုံခြုံရေးအတွက် အန္တရာယ်များကိ…
အကြံပေးဝေစုတော်မြန်မာဘာသာဖြင့် တိကျစွာ အကြောင်းအရာပျက်မစေဘဲ ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းဖြစ်ပါသည်။ စက် Artificial intelligence (AI) သည် လုံခြုံရေးကဏ္ဍတွင် အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲလာပြီး များစွာသော အန္တရာယ်များကို ရှာဖွေရန်နှင့် တုံ့ပြန်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးနေပါသည်။ လက်ရှိ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်တွင်၊ ကြိုးမဲ့အကြံပြုခွင့်များ ပိုမိုမလွယ်ကူလာပြီး ပိုများလာလျက်ရှိသော ကြောင့် ခုံရုံးလုံခြုံရေးနည်းလမ်းများ များသောအခါ မလုံလုံလောက်လောက် ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ AI သည် မြင့်မားသော အဆိုက်အလံများကို ချိတ်ဆက်စစ်ဆေးနိုင်သော ကုဒ်အမူအစားများကို အသုံးပြု၍ ကြင်အိုင်ခန်းအမှားများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် သက်ဆိုင်ရာ လုံခြုံရေး ခြေခြားများကို ဖြေရှင်းနိုင်သော ပံ့ပိုးနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ AI ကို လုံခြုံရေးစနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းသည် မကျေမနပ်သောကာကွယ်ရေး မဟာဗျူဟာတစ်ခုကို ဖြစ်စေပါသည်။ ယင်းသည် ပုံမှန်နည်းလမ်းများနှင့် ထပ်တလဲလဲ့ဖြစ်၍ ပျက်စီးမှုကျရောက်တာအခါမှ ငြင်းပယ်ကာ မဖြစ်မနေဖြစ်ကြပသောအတိုင်း AI များအတိုင်းအတာတိုင်းကို မျှတစွာ တုံ့ပြန်နိုင်သော အေရာင်ပ်ပေါက် စစ်ဆေးခြင်းများနှင့် မြန်ဆန်သော တုံ့ပြန်မှုများကို ခြေရာခံနိုင်ပါတယ်။ ယင်းကြောင့် အန္တရာယ်များကို သက်သာအောင်စေနိုင်ပြီး သတင်းအချက်အလက်အခြေစိုက် စနစ်များကို ထိခိုက်မှုမှကာကွယ်နိုင်သည်။ AI အလွှာများ မှတ်သားခြင်းကို ခြေလှမ်းများဖန်တီးတိုက်ရိုက်အခြေအနေများကို သုံ႔ဖြေတာင်တန်း ဆောင်ရွက်ရန်၊ မိတ္တူအချက်အလက်များထဲကမှ အကြံဥာဏ်သားများကို တိုးတက်အောင်မြင်စေပါသည်။ ယင်းသည် ကဏ္ဍနှင့်အညီ အသုံးပြုနိုင်သော ပုံစံများကို ချဲ့ထွင်နိုင်ပြီး မကြာမီ ရုပ်ပုံ အနေအထားများကို ချိန်ညှိနိုင်သည်။ မျှော်လင့်ထားသောကြောက်ရွံ့မှုများကို ခြားနားစွာ သတိပေးပြီး မသင့်တင့်သော လုပ်ရပ်များကို ခြားနားစိစစ်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ထိုအပြင် AI သည် အလွယ်တကူတုံ့ပြန်မှု စနစ်များကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ အလိုအလျောက်စနစ်များက ချိုးဖဲ့စက်များထားရှိခြင်း၊ ပွန်မကြားခံအကြမ်းခံကြားဝင်တာများ ပိတ်ဆေးနိုင်ပြီး ရှုပ်ရှင်းမှုများကို ခို့ခိုးရန် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့စနစ်များ၏ မြန်ဆန်သော တုံ့ပြန်မှုများသည် ကြိုးမဲ့အကာအကွယ်များအပြင် ကြိုးမဲ့လုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်မှုများကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ထိုအရာတို့အပြင် AI သည် မကျိုးပွတ်မှုများအကြောင်း ချိန်ဆန်းစစ်ထားသည့်အနေအထားများကို ထောက်ထားကာ တိုင်ကြားနိုင်ပြီး ထိခိုက်မှုများကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ၎င်းကဲ့သို့ ခြေရာခံခြင်းသည် ကြိုးမဲ့ဖမ်းမိမှုများသည့် ဖျက်ဆီးမှုများကို ရှောင်ရှားနိုင်အောင် ကူညီပေးပါသည်။ AI ကို အစိတ်အပိုင်းအတွက် အရေးကြီးသောအကြံပေးစနစ်ကို တည်ဆောက်ရန်အသုံးချပြီး လုပ်ငန်းအများစုအတွက် များစွာသောအကျိုးအမြတ်များကို ပေးနိုင်သည်။ ဒါပေမယ့် AI တပ်ဆင်ခြင်းမှာ ခက်သည့်အခါများမှာ မှားယွင်းမှုများ၊ များသောအားဖြင့် မမှန်မကန်ဖြစ်နိုင်ခြင်းများကို လျော့နည်းအောင်စောင့်ကြည့်ရမည်။ ထို့အပြင် AI များ၏ ထုံးစံပြုချက်များနှင့် ဆက်စပ်မူများကို တိကျစွာ ထိန်းချုပ်စောင့်ရှောက်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ အဓိကအားဖြင့် AI အဖြေများအပေါ် ယုံကြည်စိတ်အကျိုးအရှီကို ထိန်းသိမ်းရမည်ဖြစ်ပြီး ဒေတာကိုယ်တိုင်နှင့် သက်ဆိုင်ရာ ဥပဒေ 규칙များနှင့် ကိုက်ညီမှုကို ပြုစုပြည့်စုံစေရမည်။ အကျဉ်းချုပ်ကတော့ များပြားသော လုံခြုံရေးနည်းလမ်းများအနက် AI သည် သင့်တော်မှုရှိစေနိုင်ပြီး ရှာဖွေခြင်း၊ တုံ့ပြန်မှုများကို မြှင့်တင်စေပါသည်။ တိုးတက်လာသော နည်းပညာနှင့်အတူ AI တိုးတက်ဆဲလမ်းကြောင်းများကို ပံ့ပိုးကာ သက်တမ်းရှည်လေ့လာနိုင်ရန်၊ အကြွင်းမဲ့ လုံခြုံရေးလုံခြုံမှုအတွက် အလွန်အမင်း အရေးကြီးကာ ပညာအရည်အချင်း အသိပညာများကို လုပ်ကြံစစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။

ICE သည် ပိုမိုအကျိုးပြုသော Blockchain ခြုံငုံသုံးခ…
အမေရိကန်နိုင်ငံအမှုနှင့်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာဖမ်းမိမှု (ICE) သည် blockchain အာဏာပိုင်အတွင်းသမိုင်းအကြောင်းစူးစမ်းခြင်းနည်းပညာအတွက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို တိုးချဲ့နေပြီး၊ အခြားစုံစမ်းစစ်ဆေးခြင်းပလက်ဖောင်းများနှင့်အတူပါ။ တည်နေရာအစိုးရဝယ်ယူမှုဝက်ဘ်ဆိုက်ပေါ်တွင်ထုတ်ပြန်ထားသော အကြောင်းကြားစာတစ်ရပ်အရ ဒီဌာနမှ ငွေကြေးအန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်ကျွမ်းကျင်သော TRM Labs ကုမ္ပဏီကထုတ်ကုန်နည်းပညာများ ထပ်မံလက်ခံမည်ဟု ရည်ရွယ်နေသည်။ အပတ်အနားတွင်းမူလတန်းသို့ သက်ဆိုင်ရာနည်းပညာမျိုးကို Chainalysis မှတစ်ဦးတည်းနေရာမှ ထုတ်ယူမည့်အကြံပေးကြောင်းပါ၊ ၎င်းသည်အခြား digital forensic tools များအတွက်စီမံကဏ္ဍအချို့ကိုလည်း ဝယ်ယူမြောက်မည့်အစီအစဥ်များနှင့်အတူ ဖြစ်ပွားနေသည်။ Chainalysis နှင့် TRM Labs တို့သည် FBI၊ ပြည်ထောင်စု Am, တရားဥပဒေဦးစီးဌာန၊ မူးယစ်ဆေးဝါးဦးစီးဌာန နှင့် Internal Revenue Service တို့ဖြင့်စာချုပ်အများအပြားရှိပါသည်။ TRM နှင့် Chainalysis မှနည်းပညာများကိုတစ်ဦးတည်းထုတ်ယူမှာ ဖြစ်ကြောင်းကြေညာခြင်းက ICE သည် မည်သူမဆို တူညီသောဝန်ဆောင်မှုများကိုရရှိစေမည့်သူအနေဖြင့် မရှိကြောင်းအင်္ဂါရပ်ပြသည်။ အကြီးတန်းနည်းပညာကုမ္ပဏီများဖြစ်သော Meta, OpenAI, နှင့် Palantir ကဝန်ထမ်းအဖြစ် လေးဦးပဲြရန် ရထား ပြုလုပ်ပြီး ဆဲတင်မည့် “ဌာနလူမှုအပ်နာ” အသစ် “အမေရိကန်စစ်တပ်အင်အားခင်းကျင်းခြင်း” (Detachment 201)တွင် ခန့်ခွန်မည်ဟု စစ်တပ်အကြေ့အဖြေဖြင့် ကြေညာခဲ့သည်။ ဤလှုပ်ရှားမှုသည် Silicon Valley နှင့်စီးပွားရေးဌာနများမှ ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် စွမ်းရည်များကို အသုံးချခြင်းကြိုးပမ်းမှုအသစ်တစ်ခုကို ကိုင်တွယ်သည်။ အသစ်ထပ်မံဖွဲ့စည်းထားသော ဌာနသည် “အမြင့်ဆုံးနည်းပညာကျွမ်းကျင်သူများကို စစ်တပ်အောင်မြင်ရန်အတွက် ပေါင်းစည်းစေသည်” ဟု ဆိုပြီး “အမြင့်ဆုံးနည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုနှင့် စစ်တပ်ဖန်တီးမှုကို ပေါင်းစပ်လျက်” ဖြစ်စေသည်ဟု အမ်ဗိုင်းရှင်း ပြောကြားထားသည်။ ဗုဒ္ဓဟူးနေ့တွင် Meta ၏ CTO Andrew Bosworth, OpenAI ၏ အကြံပေးမှုထုတ်ကုန်အမှုစေသော Kevin Weil, Palantir ၏ CTO Shyam Sankar, နှင့် Thinking Machines Lab ၏ အကြံပေး Bob McGrew တို့ကို ဝင်မည့်အလားကြေညာထားပြီး၊ သူတို့သည် OpenAI ၏ ဗျာပြုစင်ပွဲအကြံပေးချုပ်လည်းဖြစ်ကြသည်။ The Daily Scoop Podcast ကို တနင်ငံ မှာ နံနက်ဖော်နေ့မှာ မနေ့လေးနေ့ရဲ့အထိ ကိုအကြိမ်ကြိမ်ရယူနိုင်ပါသည်။