Իվանտի ուսումնասիրությունը բացահայտում է աշխատավայրում ստեղծվող Արհեստական Արհեստական Իմաստության թաքնված օգտագործումը և թարմացված կորպորատիվ քաղաքականությունների անհրաժեշտությունը։

Անշուշտ, ահա թարգմանությունը՝ մոտակա կերպով կորուստ չկողմից Նպաճուշ աշխատակիցների թիվը կազմող է ինտեգրացնել սերնդային արհեստական բանականություն (ԱԲ) գործիքներ, ինչպիսիք են ChatGPT-ը, իրենց καθημερινու աշխատանքում՝ հաճախ առանց իրենց Employers-ների գիտակցության։ Վերջին Ivanti ուսումնասիրությունը ցույց է տվել, որ գրանցված աշխատողների 42%-ը օգտագործում է սերնդային ԱԲ տեխնոլոգիաներ, որոնցից յուրաքանչյուրը երեքից մեկը պահում է իրենց գործածումները գաղտնի իրենց կազմակերպություններից։ Այս միտումը ցույց է տալիս աշխատանքի տարածքում ԱԲ կայացման կարևոր փոփոխություն և առաջացնում է կարևորված հարցեր՝ կապված կորպորատիվ քաղաքականությունների և աշխատողների պահվածքի հետ։ ԱԲ օգտագործման շուրջ գաղտնիությունը զանազան գործոններից է առաջանում։ Շատ ընկերություններ ունեն անհասկանալի կամ անբավարար ԱԲ քաղաքականություններ, որոնք թողնում են աշխատողներին անվստահության մեջ՝ իմանալով, թե ինչն է թույլատրվում։ Այլ դեպքերում՝ լրացուցիչ անվտանգության և տվյալների գաղտնիության մտահիքների պատճառով, որոշ ընկերություններ բացահայտապես արգելում կամ սահմանափակում են որոշ ա-բ գործիքներ, ինչը ստիպում է աշխատողներին թաքցնել իրենց օգտագործումները՝ խուսափելու կարգապահական հետևանքներից։ Ավելին՝ որոշ աշխատողներ թաքցնում են իրենց ԱԲ օգտագործումը՝ ձեռք բերելու մրցունակության առավելություն, բարձրացնելով արտադրողականությունը, ստեղծագործականությունը կամ խնդիրների լուծման արդյունավետությունը՝ առանց բացահայտելու իրենց ԱԲ օգնությունը։ Նախնական շրջանում կազմակերպությունները զգուշական կամ բացահայտապես մերժող բնույթ էին դրսևորում ԱԲ-ի նկատմամբ՝ վախենալով, որ զգայուն ինֆորմացիան կարող է արտահոսել ամպային ԱԲ հարթակների միջոցով։ Սա ստեղծեց տգեղություն և թշնամանք ԱԲ-ի օգտագոծությանը աշխատանքում, ինչը խթանեց աշխատողներին գաղտնի կիրառել ԱԲ գործիքներ՝ հօգուտ «գորշ ԱԲ» կամ BYOAI (“քո սեփական ԱԲ- ի բերում”) պրակտիկայի։ Սա նշան է այն աճող տարբերության՝ աշխատողների պահվածքի և կազմակերպական կառավարողների միջեւ՝ արագող տեխնոլոգիական փոփոխությունների պայմաններում։ Ննայած գործատուների մտահոգություններին, Ivanti ուսումնասիրությունը ցույց է տալիս, որ հաճախակի ԱԲ օգտագործողները ընդհանուր ভাবে ընդունում են իրենց գործընկերների նման գործիքների օգտագործումը, ինչը նշանակում է, որ փորձը մեծացնում է գնահատանքը և ԱԲ-ի ինտեգրացիան աշխատանքում դարձնում սովորական։ Բայց այս ընդունումը հակասում է գործատուների ոչ-քարող առաջադրանքներին և աջակցությանը, ինչը նշագրյում է անհրաժեշտ սեզ ավելացնելու իրենց քաղաքականություններում։ Աշխատավայրային տեխնոլոգիական և ԱԲ էթիկայի փորձագետներն օրհասական են համարում զարգացնել հարմարվողական քաղաքականություններ, որոնք կհամապատասխանեն ԱԲ-ի արագ առաջընթացին։ Քանի որ սերնդային ԱԲ-ն դառնում է ավելի տաղանդային և ինտեգրված աշխատանքային դերերում, կազմակերպությունները պետք է հավասարակշեռեն անձվերդեկ կոնֆիդենցիական տվյալների պաշտպանությունը և համապատասխանության ապահովումը՝ միաժամանակ սեղմելով նորարարության և արտադրողականության վրա։ Փոխադարձ կապի և համագործակցության խթանելու միջոցով ԱԲ-ի օգտագործման մասին բաց խոսակցությունը կարող է նվազեցնել գաղտնիությունը և լարվածությունը աշխատողների և ղեկավարության միջև։ Աստիճանաբար, հստակ, լավ հաղորդակցված ԱԲ ուղենշեր կարող են աշխատողներին վստահություն ներշնչել և պատասխանատու օգտագործել այս գործիքները։ Քաղաքականությունները կարող են նշել թույլատրված ԱԲ գործիքները, սահմանել ընդունելի օգտագործման դեպքերը, տրամադրել տվյալների գաղտնիության և էթիկայի վերացված դասընթացներ, և ստեղծել ինֆորմացիոն ուղիներ՝ ԱԲ-ի վերաբերյալ անհանգստությունները հաշվառելու համար։ Փոխըմբռնության և վստահության մշակույթի ստեղծումը թույլ կտա ընկերություններին առավելագույնս օգտվել ԱԲ-ի առավելություններից՝ նվազեցնելով ռիսկերն ու բաց դաշտը գաղտնի ԱԲ-ի համար։ Սերնդային ԱԲ- ի աճը որպես ժամանակակից գործարանի հենարան ներկայացնում է թե մարտահրավերներ, թե հնարավորություններ։ Քանի որ աշխատողները մեծամասամբ օգտագոծում են ԱԲ- ի գործառույթները՝ որոշումներ կազմելու, ծրագրավորման կամ տվյալների վերլուծության համար, ապա թույլատրելի և անթույլատրելի ԱԲ օգտագործման գծի շղթան մղվում է։ Ինչպե՞ս են աշխատակիցները սովորաբար բարձրացնում կամ թաքցնում իրենց ԱԲ օգտագործումը։ Ընկերությունները, որոնք պլանավորում և ակտիվորեն էականանում այս հարցերը, կարող են ավելի լավ հրավիրել և պահել տաղանդը, բարձրացնել արդյունավետությունը և պահպանել մրցունակությունը տեխնոլոգիապես առաջադրված միջավայրում։ Վերլուծելով, Ivanti ուսումնասիրությունը ընդգծում է՝ ԱԲ- ի գաղտնի գործածության լայն տարածումը աշխատակիցների շրջանում և բարձրացնում է արագացված արդիականանալու և բարելավելու անհրաժեշտությունը՝ կազմակերպություններին առաջարկելով նոր քաղաքականություններ մշակել, բաց լինել ԱԲ գործիքների մասին, և ուսուցանել աշխատողներին պատասխանատու և էթիկապես ԱԲ օգտագործել։ Սա կնպաստի աշխատակիցների մտահոգությունների թուլացմանը, գորշ ԱԲ գործիքների պրակտիկայի նվազեցմանը, և ավելի արդյունավետ, էթիկապես ուղղված ԱԲ- ի ինտեգրմանը։
Brief news summary
Վերջին իվանթի ուսումնասիրության համաձայն՝ 42%-ը գրասենյակային աշխատողները օգտագործում են գեներատիվ AI գործիքներ, ինչպիսիք են ChatGPT-ը, իսկ երրորդը թաքցնում է այդ օգտագործումը աշխատողներից՝ հայտնի որպես “ծայրահեղ AI” պրակտիկա: Սա ծագում է անորոշ քաղաքականություններից, թափանցիկության խնդիրներից և աշխատակիցների մրցակցական առավելություններ փնտրելուց: Սկզբում AI-ի ընդունողության տարածվածությունն ունեն խնդիրներ՝ վերաբերմունք, անվտանգություն, ռիսկեր, ինչը առաջացնում էր լարվածություն աշխատողի գործողությունների և կորպորատիվ կանոնների միջև: Նորամուծության հաճախ օգտվողներն ավելի բաց են գործընկերների AI օգտագործման նկատմամբ, ինչը ցույց է տալիս քաղաքականության անհամապատասխանությունը: Մասնագետները խորհուրդ են տալիս իդեալական, ճկուն աշխատանքային քաղաքականություններ, որոնք հավասարակշռում են նորամուծությունը և անվտանգության հարցերը: Թափանցիկության խթանումն ու պատասխանատու AI վարժանքների անցկացումը կարող են նվազեցնել թաքնվելու սովորույթը, ուժեղացնել աշխատակիցներին, և օգնել ընկերություններին առավելագույնն օգտագործել AI-ի առավելությունները՝ վտանգները կառավարչելով: Քանի որ AI-ը դառնում է կարևոր գործիք՝ տեքստերի հղում, կոդավորում և վերլուծություն իրականացնելիս, քաղաքականությունների արդիականացումն անհրաժեշտ է կազմակերպությունների մրցունակությունն ապահովելու, վստահություն հաստատելու և գործարանում էթիկական հետագայության համար:
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!

AI-ը ինքնակառավարող մեքենաներում՝ առաջընթացը և առ…
Արհեստական բանականությունը (ԱԲ) մնում է ինքնավար տրանսպորտային միջոցների զարգացման հիմքում, թույլ տալով ինքնաշարժ մեքենաներին նավիգացիայի կատարել բարդ միջավայրում և անկախ որոշումներ կայացնել, ինչը լիովին վերափոխում է տրանսպորտային համակարգերը։ Վերջին տարիներին նկատվեց իրարանցում՝ ԱԲ-ն ավելի խորացվեց ինքնավար համակարգերում, բարելավելով անվտանգությունը և արդյունավետությունը, ինչպես նաև մոտեցրեց լիովին ինքնավար տրանսպորտի իրականացմանը։ Սակայն գոյություն ունեն որոշակի դժվարություններ, որոնք պետք է հաղթահարել՝ ԱԲ-ի լիարժեք օգտագործումը այս ոլորտում հաստատելու համար։ Մեկ կարևոր առավելությունը ավտոմեքենաներում ԱԲ-ի մեջ այն է՝ բարելավված անվտանգությունը։ Ծածկելով առաջադեմ սենսորներ, մեքենայական սովորում և իրական ժամանակի տվյալների մշակում, ԱԲ-ով ղեկավարվող մեքենաները կարող են հայտնաբերել խոչընդոտներ, կանխագուշակել երթևեկության վարքագիծը և արագ և ավելի ճշգրիտ արձագանքել փոփոխվող ճանապարհային պայմաններին, քան շատ մարդ Driven վարորդներն են։ Այս հնարավորությունը օգնել է նվազեցնել մարդածին սխալներից առաջացած պատահարները, որոնք միգուցե ամենագլխավոր պատճառն է globally երթևեկության միջադեպերի։ ԱԲ-ն նաև շարունակաբար հարմարվում է շրջակա միջավայրի փոփոխություններին՝ ինչպիսիք են բացասական եղանակային պայմանները կամ երթևեկության դինամիկա, ինչը մեծացնում է այս ինքնավար համակարգերի հուսալիությունը և կայունությունը։ Արդյունավետության աճը ևս մեկ մեծ ներդրում է աբ-ի մեջ։ Ինքնավար մեքենաները կարող են օպտիմալացնել երթուղին, կրճատել վառելիքի սպառումը և բարելավել երթևեկության թափը՝ համատեղ վարութաբերության ռազմավարությունների միջոցով, ինչը անում է տնտեսական օգուտներ ու նվազեցնում է տրանսպորտի շրջակա միջավայրի ազդեցությունը։ Բացի այդ, ԱԲ--ն ապահովում է մեքենան-առանց կմաքուր և մեքենա-ինֆրաստրուկտուրայի լուրջ հաղորդակցություններ՝ դառնալով ավելի խելացի ցանցեր, որոնք հարմարեցվում են ռեալ ժամանակի ռեժիմում, բարելավելով շարժունակությունը և թեթևացնելով ծանոթությունը։ Սակայն, ըստ էության, ավտոմեքենաների ԱԲ-ի դրական ներդրումներն ուղեկցվում են որոշ մեծ խնդիրներով։ Մի շարք կանոնակարգային շրջանակներ դեռ ձևավորվում են՝ քանի որ կառավարությունները ամբողջ աշխարհում փորձում են համակենտրոնանալ անվտանգության և նորարարության վրա՝ արագացնող տեխնոլոգիական առաջընթացի և կանոնավորական պայմանների միջև։ Հանրության ընդունողությունը նույնպես կարևոր է, քանի որ վստահությունն է խոչընդոտում տվյալների գաղտնիության, կիբերհերթականության և էթիկական խնդրահարոյությունների վերաբերյալ մտահոգություններին։ Թափանցիկ հաղորդակցությունը հնարավորությունների, սահմանափակումների և անվտանգության ռեժիմների մասին կարևոր է՝ հաճախորդների վստահությունը բարձրացնելու համար։ Թեխնիկական դժվարություններ էլ կան։ Ինքնավար մեքենաները պետք է կառավարեն տարբեր անսպասելի իրավիճակներ՝ սկսած խիտ քաղաքային միջավայրերից մինչև խիստ եղանակ և անակնկալ խոչընդոտներ։ Թեև ԱԲ-ն առաջընթաց է վայելել, մարդու նման ընկալում, որոշում կայացում և հարմարվողականություն ձեռք բերելը շարունակում է մնալ մարտահրավեր։ Սենսորային տեխնոլոգիաների, տվյալների վերլուծության և ալգորիտմների մշակումում շարունակական զարգացումները շատ կարևոր են այս սահմանափակումները հաղթահարելու համար։ Հարուստ մասնագիտական խմբերի և համագործակցությունների դիտարժան պահ է ակնկալվում՝ բոլոր ոլորտների մասնակիցների՝ ավտոարդյունաբերության, տեխնոլոգիական զարգացման, պետական մարմինների և ակադեմիական շրջանակների միջև։ Այդ համագործակցությունները սատարելու են նորարարությանը և ապահովելու են անվտանգության, ինտերաբիլության և ստանդարտների ձևավորումը։ ԱՆ-պահպանողականության, էթիկական մոդելների և կանոնակարգային ձևակերությունների զարգացման համար հատկապես կարևոր է՝ բացահայտելով ԱԲ լրիվ պոտենցիալը ավտոմոբիլային տրանսպորտում։ Ընդհանուր առմամբ, ԱԲ-ը գլխավոր դեր ունի ինքնավար մեքենաների զարգացման գործում՝ փոխելով տրանսպորտը՝ հնարավորություն տալով անվտանգ և ավելի արդյունավետ անկախ գործունեություն։ Առկա է առաջընթացի մեծ քանակ, սակայն ԱԲ օգտակարությունը լիարժեք օգտագործելու համար անհրաժեշտ է լուծել կանոնակարգային, հասարակական և տեխնիկական մարտահրավերները։ Տևական հետազոտություններն, համագործակցությունը և հանրային ներգրավվածությունը կարևոր են ապագա բացահայտելու՝ որտեղ ավտոմոբիլներնա հուսալիորեն տարածված և լայնորեն կիրառվող մասերն են գլոբալ շարժունակության։

Ռիպլը կարևոր հայտարարություն է գրում բլոքչեյնը տն…
Վերջին հրապարակմանը սոցիալական հարթակում X, Սան Ֆրանցիսկո հիմնված Ripple բլոկչեյն խոշոր ընկերության գլխավոր տնօրեն Բրեդ Գարդլինհաուսն ասե՞լ է, որ բլոկչեյն տեխնոլոգիան փոխում է ֆինանսական ոլորտը։ Ripple-ն հեղափոխություն էականում ֆինանսական և վճարային ծառայության ոլորտներում Հաղորդագրության մեջ ընդգծվում էր Ripple-ի դերակատարությունը այս վերափոխումի մեջ, նշելով, որ բլոկչեյնը բերում է ոչ միայն ֆինանսական փոփոխություններ՝ «Բլոկչեյնը փոխում է ֆինանսական համակարգը

Signing Day Sports-ը executes դաշնագիր BlockchAIn…
Signing Day Sports (SGN) ընկերությունն ազդարարեց պարզեցված գործարքային համաձայնագիր՝ ձեռք բերելու One Blockchain՝ ընկերություն, որը կենտրոնացած է կրիպտո մայնինգի, ԱԻ-ի և HPC տվյալների հոստինգի վրա։ Նպատակը՝ զարգացնել 200 ՄՎտ հզորության պլատֆորմներ Սաութ Կարոլինա և Տեխաս նահանգներում։ Այս գործարքը, որը առաջին անգամ հայտարարվեց 2025 թվականի հեղգոստոսի 14-ին, նախապես ստորագրված ոչ պարտավորեցնող մտադրության նոտայի հիմք ունի։ Գործարքն իրականացվելու է հենակետի ընկերության՝ BlockchAIn Digital Infrastructure (BlockchAIn DI) միջոցով՝ դարձնելով Signing Day Sportsև One Blockchain կրթականաթիվ։ Գործարքի ավարտից հետո համատեղ ընկերությունը կհայտարարվի NYSE American բորսայում։ Signing Day Sports չի վճարինք հերթապահ վճարներ One Blockchain և նրա ապահովագրական նոտաների կազմակերպիչների համար։ Փոխարենը, փոխառությունը կնքվում է PubCo սովորական բաժնետոմսերով, որոնք գնահատվում են մոտ $215 միլիոն, ընդ որում փոփոխությունների ենթակա են և ունեն դեղինածածկ բաժնետոմսի արժեքը $5

ԱԻ և կլիմայի փոփոխություն. Սնուցելով շրջակա միջավ…
արհեստական բանականությունն (ԱԲ) դառնում է տվյալամետ բնավորության նոտան, որը մեծապես բարելավում է էկոլոգիական մոդելների ճակատագիրը։ Ինչպես որ ջանքերը բարձրանում են՝ հասկանալու և մեղմելու կլիմატის փոփոխությունը, ԱԲ-ի կարողությունը մշակել համարձակ և բարդ տվյալներ բացում է նոր ուղղություններ հետազոտությունների և գործնական լուծումների համար։ Օգտագործելով առաջադեմ ալգորիթմներ, ԱԲ-ն հայտնաբերում է բարդ գծապատկերը էկոլոգիական տվյալներում՝ թույլ տալով գիտնականներին կանխատեսել կլիմայի փոփոխության ազդեցությունները բարձր ճշգրտությամբ։ Այս առաջընթացը կարևոր է ոչ فقط գիտական տվյալների խորացման համար, այլ նաև արդյունավետ մեղմության և adaptation ռազմավարություններ մշակելու համար։ Կլիմայական փոփոխությունը ներկայացնում է բարդ սպառնալիքներ՝ լայնածավալ բնապահպանական, տնտեսական և սոցիալական հետևանքներով։ Անհրաժեշտ է ճշգրիտ կանխատեսումներ՝ экстրեմալ եղանակային իրադարձությունների և ծովի մակարդակի բարձրացման մասին, հատկապես որպեսզի ձևակերպվեն կանոնավարումներ՝ վնասները նվազեցնելու և դիմակազերծում ուժեղացնելու համար։ ԱԲ- ի կարողությունը վերլուծել եղանակային փոփոխականները մեքենայական ուսուցման միջոցով՝captures բարդ հարաբերություններ, որոնք ավանդական մեթոդները կարող են բաց թողնել կամ այնքան դանդաղ մշակել։ Մեկ կարևոր կիրառումն է՝ կանխատեսել եղանակային արտագնա իրադարձություններ՝ խեղդամահություններ, Ամպրոպներ, ջերմահեղեղներ և խոնավացումներ, որոնք առաջացնում են լուրջ ազդեցություններ համայնքների վրա։ ԱԲ-ի մոդելները, որոնք պատրաստվել են հնագիտական և իրական ժամանակի տվյալների վրա, հայտնաբերում են նորածին գծապատկերը և հնարավորություն տալիս ժամանակին նախազգուշացումներ տալ՝ օգնելով արտակարգ իրավիճակների ծառայություններին և կառավարություններին նվազեցնել զոհերն ու տնտեսական կորուստները։ Ի հավելյալ՝ ԱԲ-ը կարևոր է նաև երկարաժամկետ փոփոխությունների մոդելավորմամբ՝ ինչպես օրինակ ծովի մակարդակի բարձրացումը, որը սպառնում է շրջանի քաղաքների և էկոսիստեմների դեմ՝ ավելացնելով ջրահեղեղությունները, ծվատումը և տիրույթների կորուստը։ Վատ մոդելները դժվարանում են հսկայական և բարդ գործոնների հաշվարկում՝ մելտինգ եղեգին, օվկիանոսային հոսանքներ, օդերևութաբանության փոփոխություններ, այդ իսկ պատճառով ԱԲ-ը արդյունավետորեն ինտեգրում է տարբեր տվյալներ՝ ստանալու ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ տարբեր ժամանակաշրջաններում։ Այս ճշգրտությունը մոտեցում է ապահովում քաղաքաշինության, ենթակառուցվածքների զարգացման և աղետների կառավարման մեջ, հարմարեցված ապագան ներկայացնող պայմաններին։ ԱԲ-ն նաև զարգացնում է կլիմայական հետազոտությունները՝ բացահայտելով թաքնված գծապատկերներն ու պատճառական կապերը։ Կատարում է սովետային պատկերների, սենսորային տվյալների և դիտողության ռեկորդների վերլուծություն՝ մոնիտորինգի համար։ Այս գիտելիքները օգնում են գնահատել պահպանական միջոցառումների արդյունավետությունը և որոշել կարևորված միջամտության տարածքները՝ տեղեկացնելով կլիմայի քաղաքականություններին։ Քաղաքական գործիչներն ու համայնքները առավելագույն օգուտներ են ստանում ԱԲ-ն ընդլայնած մոդելներից՝ բարելավելով կանխատեսումները և տրամադրելով թիրախավորված adaptation՝ օրինակ դիմացկուն ենթակառուցվածքների նախագծում, ռեսուրսների կառավարման օպտիմալացում և հին նախազգուշացվող համակարգեր։ Ն furthermore, ԱԲ-ը հնարավորություն է տալիս Szenario-ի վերլուծություններ՝ գնահատելու քաղաքական ընտրանքների և ներդրումների հնարավոր հետևանքները՝ տնտեսական աճը և շրջակա միջավայրի կայունությունը հավասարակշռելով։ ԱԲ-ն ինտեգրացիա է կազմում կլիմայի գիտության մեջ՝ նշանաբանում հույսեր տվող նոր սահմանագոտիների։ Չնայած դա չի դառնում հզոր բժշկություն, այն լրացնում է ավանդական հետազոտությունները՝ բարելավելով տվյալների վերլուծությունը և մոդելների ճշգրտությունը, մարգարիտներ և գիտակից որոշումներ։ ԱԲ-la լիարժեք օգտագործումը պահանջում է համագործակցություն տարբեր դիսցիպլինների միջև՝ համակարգչային գիտություն, կլիմատոլոգիա, էկոլոգիա և սոցիալական գիտություններ,՝ ապահովելով պատասխանատու և էթիկ կերպով օգտագործում։ Ենթադրյալ զարգացման ուղղություններում՝ AI-ի առաջընթացը և աճող աշխարհասփյուռ մոնիտորինգի տվյալների բազաները կմեծացնեն կլիմայական մոդելների խորությունն ու հոծությունը։ Հետաքրքվող ներդրումները հետազոտական ենթակառուցվածքներում, դիսցիպլինար կրթության և բաց տվյալների գրանցումների մեջ կմղեն առաջ להתקדում։ Կախված կլիմայի ճգնաժամից՝ ԱԲ-ի օգտագործումը հույս է բերում ավելի դիմակայուն հասարակություններ ու կայունություն կառուցելուն։ Նշելով՝ ԱԲ-ն դառնում է կարևոր դերակատարություն շրջակա միջավայրի սեզոնային կլիմայի փոփոխության ճշգրտման և ուժեղացման գործում։ Մոդելների միջոցով՝ օրինակ՝ կանխատեսում է կտրուկ եղանակային իրադարձությունները, ծովի մակարդակի բարձրացումները, և բացահայտում է բնապահպանական փոփոխությունները՝ այն ժամանակ, երբ դրանք կարևոր են։ Հետագալի համագործակցությամբ և մշտապես նորանոր գաղափարների ներդրմամբ, ԱԲ-ը կարող է լինել գլխավոր գործիք՝ հասկանալու և կառավարելու արագ փոփոխվող Երկրի բարդությունները, հնարավորություն տալով քաղաքական գործիչներին և հանրությանը արդյունավետ արձագանքել կլիմայի մարտահրավերներին։

ԻՏ նախարարությունը և Binance Ակադեմիան նախատեսում…
Նորարարական ջանքերով՝ զարգացնելով թվային գրագիտություն և պատրաստելով ապագան պատրաստ գործիչներ, Binance Academy-ն համագործակցել է Պակիստանի Տեղեկատվության և Տարածախորհրդի Նախարարության (MoITT) հետ՝ ընդգրկելով ազգային բլոքչեյն կրթական ծրագիր։ Այս նախաձեռնությունը նպատակ ունի կրտսեր 300 համալսարանի ուսուցիչների վերապատրաստում և շահավետ լինել 2026 թվականի ընթացքում՝ ավելի քան 80,000 ուսանողների վրա՝ 20 հաստատությունների շրջանակներում։ Այս համագործակցությունը մաս է կազմում Binance-ի գլոբալ համալսարանական ծրագիրնային (GUOP), որը համաշխարհային ամենամեծ բլոքչեյն կրթական նախաձեռնությունն է՝ նվիրված նոր սերնդի Web3 մասնագետների պատրաստմանը։ Նախագիծը աջակցում է Փակիստանի ազգային թվային ձևափոխության նպատակները՝ հաստատելով երկիրը որպես բլոքչեյն փորձառության զարգացման նոր կենտրոն։ Համագործակցության պայմանագրով՝ համալսարանի ուսուցիչները կստանան մանրամասն վերապատրաստում բլոքչեյն բազային գիտելիքներով, ծանուցում բենդಬಂಧների, Solidity ծրագրավորման և Web3-ի հիմնական գաղափարների մասին։ Սերտիֆիկատ ստանալուց հետո՝ այդ ուսուցիչները կվարի հատուկ մշակված ծրագիրը ինքնուրույն։ Ուսանողները, ովքեր կհամապատչեն դասընթացները, նույնպես ձեռք են բերի պաշտոնական հավաստագրեր։ «Բլոքչեյնը փոխում է գլոբալ ֆինանսական շուկան, և մարդկանց հագեցնել համապատասխան հմտություններով շատ կարևոր է», ասել է Binance-ի Միջին Արևելք, Աֆրիկա և Հարավարևելյան Ազգերի Հետ Գործողությունների տնօրեն Բադեր Ալ Ղալութին։ «Այս համագործակցությունը մեծ քայլ է՝ պատրաստելով որակյալ բազա, որն ի վիճակի կլինի առաջնորդել թվային նորարարությունները»։ Տեղեկատվության և Տարածախորհրդի նախարարքաս, Գամար Շաժա Ֆատիմա Խաուజան, ողջունել է այդ նախաձեռնությունը և շեշտել դրա կարևորությունն՝ երկրի տնտեսական ապագային ազդեցության առումով։ «Այս համագործակցությունը խթանում է մեր թվային ձևափոխության ջանքերը՝ դարձնելով Պակիստանը որպես բլոքչեյն մասնագիտական հզոր և գլոբալ կենտրոն», նշել է նա։ «Մեր համագործակցության շնորհիվ Binance-ի և Blockchain & AI տեխնոլոգիաների կենտրոնի հետ՝ մենք պատրաստում ենք ուսանողներին դիցաղով առաջնորդելու ներկայացնելու՝ թվային տնտեսութեանում»։ 2,022 թվականից ի վեր՝ Binance Academy-ն ակտիվ է Պակիստանում, և արդեն 13 համալսարանում 3,000-ից ավել ուսանող է վերապատրաստվել երեք շրջաններում։ Նոր ծրագիրը ընդլայնում է այս ջանքերը ամբողջ երկրով, հիմք դնելով նախորդ հաջողությունների վրա՝ հասանելիություն տալով առաջադեմ տեխնոլոգիական կրթության լայն շրջանակի։ Աշխարհի առումով, GUOP-ը սկսվել է 2023 թվականին Ղազախստանում և տարածվել ավելի քան 20 երկրի վրա։ Մեծ նպատակն է հասնել 2026 թվականը՝ 50 երկրի 200-ից ավելի համալսարաններին և կրթել մեկ միլիոն ուսանողի։ Binance Academy–MoITT համագործակցությունը կարևոր քայլ է՝ միացնելով բլոքչեյն կրթությունը Պակիստանի ակադեմիական համակարգում։ Խստացնելով ձեռքի աշխատանքի հմտությունները և գլոբալ մրցունակությունը՝ նախաձեռնությունը ձգտում է մշակել նոր սերունդ ինովատորների, ովքեր պատրաստ են այնպես առաջ մղել թվային տնտեսությունն ու աշխարհաքաղաքական զարգացումները՝ Պակիստանում և բոլորուր։

ԱԻ-ը ֆինանսատնտեսական ոլորտում՝ ալգորիթմային առևտ…
Արհեստական IQ-ը (գիտական խելքը) կարևոր չափով փոխում է ֆինանսական հատվածը՝ introducing նորարարական մեթոդներ such as ալգորիթմային առք ու վաճառք և կանխատեսական վերլուծություններ, որոնք հեղաշրջում են շուկաների գործունեությունը և նոր սահմանում են ավանդական ներդրումային ռազմավարությունները։ Արհեստական IQ-ի ալգորիթմները վերլուծում են հսկայական տվյալների ծավալներ իրական ժամանակում՝ մարդուց շատ ավելի արագ և ընդունակ, ինչն թույլ է տալիս նրանց հայտնաբերել նուրբ տենդենցներ և نمանականություններ, որոնք human վերլուծողներն են բաց թողնում։ Սա հնարավորություն է տալիս արագ, տվյալների վրա հիմնված առք ու վաճառքի որոշումներ կայացնել՝ արտակարգ արագությամբ և ճշգրտությամբ, ինչը ֆինանսական հաստատություններին օգնում է բարելավելու առևտրի կիրառելիությունը, կրճատելու ծախսերը, ինչպես նաև ստացելու մրցակցային առավելություններ շուտփամշակ շուկայում։ Ալգորիթմային առք ու վաճառք՝ որը նաև հայտնի է որպես ավտոմատացված կամ սև կոճակի առք ու վաճառք, մեծապես կախված է AI համակարգերից, որոնք իրականացնում են առևtsa based on նախնական սահմանված չափանիշների՝ բարդ մաթեմատիկական մոդելների և պատմական տվյալների հիման վրա։ Այս AI-նուղորդված համակարգերը անմիջապես ռեակցիա են ցուցաբերում շուկայի փոփոխություններին՝ բռնելու համար արագ հնարավորություններն ու հարմար պահը։ Այս ճկունությունը բարելավում է շուկայական արդյունավետությունը՝ փոքրացնելով գնման-վաճառքի տարածքները և ավելացնելով լիկվիդությունը, ինչի հետևանքով ներդնողները ստանում են ավելի նեղ գների ֆիքսացիաներ և արագ գործարքներ՝ օգնելով մասնագիտացվել և ձգձգել մրցակցությունը։ Բացի առևտրից, AI-ի կանխատեսական վերլուծություններն օգտագործում են մեքենայական ուսուցում՝ շուկայի շարժումներն, ակտիվների գները և տնտեսական ցուցանիշները կանխատեսելու համար՝ ավելի ճշտությամբ։ Այս տեղեկատվությունը օգնություն է ցույց տալիս պորտֆելի կառավարիչներին ու առևտրականներին ռիսկերի կառավարման, ակտիվների բաշխման և ռազմավարական ծրագրավորման ոլորտում։ Նախատեսական վերլուծություններն էլ աջակցում են անհատականացված ֆինանսական ծառայություններին՝ առաջարկելով խորը հաճախորդային պատկերացումներ և անհատականացված ներդրումային խորհուրդներ։ Միևնույն ժամանակ, AI-ի ընդլայնման հետագիծը ֆինանսական ոլորտում բերում է մարտահրավերներ և ռիսկեր։ Դրանցից մի էականը շուկայի էական տատանումներն են, քանի որ AI-ի արագությունը և ծավալները կարող են ուժեղացնել գների տատանումները շուկայի ճնշումների ժամանակ, ինչը կարող է արագ սպառել կամ ստեղծել դեղձեր։ Այս համակարգերի փոխկապակցված և ավտոմատացված բնույթը նաև բարձրացնում է համակարգային ձախողումների կամ համակարգային տապալումների վտանգը, որոնք կարող են փլուզել ավելի լայն ֆինանսական համակարգը։ Բացի այդ, շատ AI մոդելների՝ մասնավորապես deep learning տեխնոլոգիաների, բծախնդրությունը բացասական ազդեցություն է ունենում կանոնակարգիչ և էթիկական հարցերի վրա։ Գերազանց կարևոր է պահպանել հանդուրժողականությունը, արդարությունը և պատասխանատվությունը AI ֆինանսական որոշումները կայացնելիս՝ այն ապահովելով ներդնողների վստահությունը և շուկայի ամբողջականությունը։ Բացի այդ, նկատվում է, որ AI-ն կարող է ամրապնդել հետանցված տվյալների մեջ պարունակվող նախապաշարմունքները կամ օգտագործվել մանիպուլացիոն առևտրային պրակտիկաներում։ Արդյունքում, ֆինանսական օժանդակության ոլորտում գլոբալ կարգավորեղողները այժմ էլ ավելի հետևողական են հսկել AI-ի դերին շուկայում։ Նրանք մշակում են նոր շրջանակներ և ուղեցույցներ՝ խրախուսելով նորարարություն և միաժամանակ պահպանելով ֆինանսական կայունությունը և ներդրողների շահերը։ Բարձր առաջնահերթություններ ունեն հաստատելու խստացված ռիսկների կառավարման չափանիշներ, բարելավել թափանցիկությունը և տեղեկացումն ու ստեղծել մեխանիզմներ՝ ծրագրային հիմնված առևտրի համակարգային ռիսկերը վերահսկելու և առաջարկելու հնարավորություն։ Նաև՝ միջազգային կարգավորելագործության համագործակցությունը ակտիվանում է՝ արտացոլելով AI տեխնոլոգիաների և ֆինանսական շուկաների աշխարհի բնույթը։ Այս համագործակցությունը նպատակ ունի փոխանակել լավագույն փորձը, հաշտեցնել կանոնակարգերը և համատեղ արձագանքել հնարավոր AI-ից առաջացող ֆինանսական ճգնաժամերին։ Ֆինանսական ոլորտը կարևորում է պատասխանատու AI-ի կիրառությունը։ Շատ կազմակերպություններ ներդնում են էթիկական AI պրակտիկա, ինչը ներառում է մարդկային վերահսկողություն և խստորեն թեստավորում ու վավերացում՝ ապահովելու համար ենորին և արդար AI-ի գործարկումը։ Նրանք նաև կարևոր են համարում մասնագետների վերապատրաստումը՝ արդյունավետ համագործակցության համար AI տեխնոլոգիաների հետ՝ առավելագույն արդյունք ունենալու համար։ Վերջին ձևակերպմամբ՝ արհեստական ինքնությունը տարբերակում է բացահայտորեն փոխելով ֆինանսական ոլորտը՝ բարելավելով շուկայի արդյունավետությունը և վերլուծական կարողությունները, սակայն միաժամանակ ներկայացնելով նոր ռիսկեր և կանոնակարգային մարտահրավերներ։ Տեխնոլոգիական առաջընթացի և շուկայի կայունության միջև հավասարակշռությունը պահանջում է արդարացի ջանքեր՝ ոլորտի խաղացողների, կարգավորողների և քաղաքական գործիչների կողմից։ Քանի որ AI-ըFurther զարգանում է, նրա ազդեցությունը ֆինանսական ոլորտում կմնա ավելի մեծ, իսկ անհրաժեշտ է անընդհատ ուշադրություն դնել և կայուն կառավարման մեխանիզմներ ներդնել՝ հասնելու շուկաների առողջությունն ու արդարությունն ապահովելուն։

Նոր Cardano բլոկչեյն ապրանքը աջակցում է UNHCR-ին
Կրիպտոահարձակման զարգացնողներն ու նրա գործընկերները կարծում են, որ արտադրանքի կառուցվածքը կարող է կիրառվել այլ ազդեցություն-կապակցված ոլորտների ֆինանսավորմամյան համար: Կարդանո հիմնադրամը և Ճապոնիայից՝ Շվեյցարիայի համար UNHCR, համագործակցել են նոր փոխանակվող ապրանքի (ETP) թողարկման համար, որի նպատակն է ուղղել ներդրումներից ստացված ցուցանիշները UNHCR-ի՝ ՄԱԿ-ի փրկարար գործակալության, ֆինանսավորել շարունակական միջոցառումներ, հնարավոր է՝ տարեկան մինչև 2 մլն դոլար (€1