Auto-Filling SEO Website as a Gift
Launch Your AI-Powered Business and get clients!
ความเข้าใจเกี่ยวกับ Open-Source Generative AI: ประโยชน์และความท้าทาย
ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI หรือ Gen AI) มีความก้าวหน้าอย่างมากตั้งแต่ปรากฏตัว เริ่มนำมาใช้สร้างนวัตกรรมในด้านข้อความ ภาพ และสื่อ โดยเฉพาะโมเดลปัญญาประดิษฐ์แบบโอเพ่นซอร์สมีประโยชน์มากสำหรับนักพัฒนาและองค์กร เนื่องจากสามารถปรับแต่งได้และหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการออกใบอนุญาตที่สูง ### โมเดลโอเพ่นซอร์ส vs.
โมเดลเจ้าของ โมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สให้ความสามารถในการปรับแต่ง โปร่งใส และการพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน โดยทั่วไปอนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์และไม่ใช่เชิงพาณิชย์ ทำให้มีความหลากหลาย อย่างไรก็ตาม ในภาคที่ต้องการการกำกับดูแลที่เคร่งครัด โมเดลเจ้าของบ่อยครั้งที่โดดเด่นด้วยกรอบกฎหมายที่แข็งแกร่งและการสนับสนุนเฉพาะทาง เพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของอุตสาหกรรม ### คำนิยาม AI โอเพ่นซอร์ส (OSAID) Open Source Initiative (OSI) ได้แนะนำ OSAID เพื่อความชัดเจนในการบ่งบอกคุณสมบัติโอเพ่นซอร์ส โมเดลต้องโปร่งใสในด้านการออกแบบและข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อให้สอดคล้องกัน โมเดลอย่าง Meta's LLaMA และ Stability AI's Stable Diffusion ไม่ผ่านเกณฑ์เนื่องจากข้อจำกัดใบอนุญาตและปัญหาความโปร่งใส ขณะที่โมเดลอย่าง Pythia (Eleuther AI) และ OLMo (AI2) ผ่านเกณฑ์ ในขณะที่โมเดลอื่น ๆ เช่น Bloom (BigScience) ต้องการการปรับปรุง ### ความท้าทายของโมเดลที่ไม่เป็นไปตามเกณฑ์ Meta's LLaMA มีข้อจำกัดการใช้งานเนื่องจากใบอนุญาตเฉพาะการวิจัย ส่งผลต่อโปรเจ็กต์ที่พัฒนาจากมัน ความท้าทายคล้าย ๆ กันเกิดขึ้นกับใบอนุญาตสร้างสรรค์ของ Stability AI ที่มีการจำกัดด้านจริยธรรม ขัดแย้งกับแนวคิดการใช้งานไร้ข้อจำกัด ### การพิจารณาสำหรับองค์กร โมเดลที่เป็นไปตาม OSAID นำเสนอความโปร่งใสและการปรับแต่งได้ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ ขณะที่โมเดลที่ไม่เป็นไปตามเกณฑ์อาจจำกัดความสามารถในการปรับตัว แต่ก็อาจมีประโยชน์เมื่อคุณสมบัติเจ้าของเป็นสิ่งจำเป็น ### ใบอนุญาตสำหรับโมเดล AI โอเพ่นซอร์ส โมเดล AI โอเพ่นซอร์สมีใบอนุญาตที่กำหนดการใช้งาน การแก้ไข และการแบ่งปัน ใบอนุญาต Apache 2. 0 และ MIT ส่งเสริมความยืดหยุ่น แต่บางครั้งอาจไม่เป็นไปตามเกณฑ์ OSAID อย่างสมบูรณ์ เนื่องจากข้อจำกัดบางประการ Options เช่นการใช้ Creative ML OpenRAIL-M ให้ความสำคัญต่อการใช้งานอย่างมีจริยธรรมมากกว่าเสรีภาพไร้ข้อจำกัด ### ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สำหรับ AI โอเพ่นซอร์ส การรันโมเดล Gen AI ต้องการฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง เช่น Nvidia GPUs และซอฟต์แวร์เช่น Python, PyTorch และ Docker เครื่องมือเหล่านี้สนับสนุนการฝึกอบรม การปรับจูน และการปรับใช้โมเดล ### การเลือกโมเดลที่ถูกต้อง การเลือกโมเดล Gen AI ต้องพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่น ใบอนุญาตและประสิทธิภาพ โมเดลขนาดใหญ่มักมีความแม่นยำสูงกว่าแต่ต้องการทรัพยากรที่มาก ขณะที่โมเดลขนาดเล็กเหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมที่จำกัด หลายโมเดลถึงแม้จะระบุว่าเป็นโอเพ่นซอร์ส แต่ก็ยังไม่เป็นไปตามเกณฑ์ OSAID ทั้งหมดเนื่องจากปัญหาความโปร่งใสของข้อมูลและเงื่อนไขการใช้งาน ### ประเภทของโมเดล - **โมเดลภาษาธรรมชาติ**: สำหรับงาน NLP เช่น โมเดลเด่น Meta’s LLaMA และ Google T5 - **โมเดลภาพ**: สำหรับการสร้างภาพจากข้อความ เช่น Stability AI's Stable Diffusion - **โมเดลด้านการมองเห็น**: ช่วยในการวิเคราะห์ภาพและวิดีโอ - **โมเดลเสียง**: ใช้กับข้อมูลเสียงและงานเช่น การสังเคราะห์เสียงพูด - **โมเดลหลายมิติ**: รวมข้อความ ภาพ และเสียงสำหรับการสร้างคอนเทนต์หลากหลาย - **การสร้างที่เสริมด้วยการเรียกค้น**: รวม AI กับการเรียกค้นข้อมูล - **โมเดลเฉพาะทาง**: ออกแบบสำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะ เช่น การเขียนโปรแกรมหรือสุขภาพ - **โมเดลที่มีข้อกำหนดเฉพาะ**: เพื่อให้แน่ใจว่ามีผลลัพธ์ที่ปลอดภัยและไม่มีอคติ ### การสนับสนุนโครงการโอเพ่นซอร์ส ภูมิทัศน์ของ Gen AI ที่เปลี่ยนแปลงไปมีการขับเคลื่อนโดยโมเดลโอเพ่นซอร์ส ส่งเสริมการเข้าถึงและความร่วมมือ การสนับสนุนชุมชนเหล่านี้สนับสนุนความก้าวหน้าของ AI ที่มีจริยธรรม ขับเคลื่อนนวัตกรรมนอกกรอบของบริษัทใหญ่ และส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างมีความรับผิดชอบ
Brief news summary
ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI หรือ Gen AI) ได้พัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้สามารถสร้างข้อความ รูปภาพ และสื่อคุณภาพสูงได้ โมเดลเชิงกำเนิดแบบโอเพนซอร์สเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนาและองค์กรที่มองหาการแก้ปัญหาปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างคุ้มค่าและไม่มีค่าใช้จ่าย ซึ่งรองรับนวัตกรรมและการปรับแต่งเฉพาะตัว โมเดลเหล่านี้ส่งเสริมการเข้าถึง ต่างจากโมเดลที่มีลิขสิทธิ์ซึ่งถูกเลือกใช้ในอุตสาหกรรมที่ถูกกำกับดูแลเพราะการสนับสนุนเฉพาะทาง องค์กร Open Source Initiative (OSI) ได้พัฒนานิยามปัญญาประดิษฐ์แบบโอเพนซอร์ส (OSAID) เพื่อส่งเสริมความโปร่งใสและความเปิดในด้านการออกแบบ แต่บางโมเดลเช่น LLaMA ของ Meta ยังไม่บรรลุเป้าหมายนี้เนื่องจากข้อจำกัดด้านลิขสิทธิ์ การปฏิบัติตามหลักการของ OSAID ช่วยส่งเสริมความโปร่งใสและการพัฒนาอย่างมีจริยธรรม โมเดลที่ไม่ทำตามนี้มักมีข้อจำกัด การอนุญาตแบบโอเพนซอร์สเช่น Apache 2.0 และ MIT สนับสนุนคุณค่าเหล่านี้ ในขณะที่บางแบบอย่างเช่น Creative ML OpenRAIL-M ช่วยแก้ปัญหาด้านจริยธรรม การอนุญาตแบบมีลิขสิทธิ์บางครั้งสามารถปรับเปลี่ยนเงื่อนไขโอเพนซอร์สเพื่อการใช้งานเชิงพาณิชย์ได้ การติดตั้งโมเดล Gen AI แบบโอเพนซอร์สต้องการฮาร์ดแวร์และเครื่องมือเฉพาะเช่น Python, PyTorch และ Docker การเลือกโมเดล Gen AI ควรประเมินจากลิขสิทธิ์ ประสิทธิภาพ และคุณลักษณะต่างๆ เพราะการรู้จุดแข็งและข้อจำกัดนั้นสำคัญ โมเดลภาษามีความโดดเด่นในงานด้านข้อความ ในขณะที่โมเดลภาพเหมาะสำหรับงานสร้างสรรค์ โมเดลวิสัยทัศน์และเสียงมีความสำคัญในด้านการดูแลสุขภาพและสื่อ โดยโมเดลที่ทำงานได้หลายอย่างรองรับการป้อนข้อมูลหลากหลาย การสร้างสรรค์แบบปรับปรุงด้วยการเรียกคืนข้อมูล (RAG) เพิ่มประสิทธิภาพให้ AI โดยผสานกับการเรียกคืนข้อมูล โมเดลเฉพาะทางตอบสนองอุตสาหกรรมเฉพาะ และโมเดลตัวควบคุมช่วยให้บรรลุผลลัพธ์อย่างมีความรับผิดชอบ โมเดล AI แบบโอเพนซอร์สเพิ่มการเข้าถึงและการทำงานร่วมกัน ส่งเสริมนวัตกรรมที่เกินขีดจำกัดขององค์กร นักพัฒนาสามารถเลือกจากโมเดลหลากหลายที่เหมาะสมกับภาษา ความปลอดภัย และการใช้งานต่างๆ ชุมชน AI แบบโอเพนซอร์สมีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมการพัฒนาอย่างมีจริยธรรมและนวัตกรรมทั้งสำหรับโครงการส่วนบุคคลและภาคเทคโนโลยีโดยรวม
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
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!
กลุ่มคริปโต Tron จะเข้าสู่ตลาดหุ้นสหรัฐฯ โดยวิธีการควบรว…
บริษัทบล็อกเชน Tron ซึ่งก่อตั้งโดยนักธุรกิจคริปโตเคอเรนซีชาวฮ่องกง จัสติน ซัน กำลังเตรียมเข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์สหรัฐอเมริกา ผ่านการควบรวมกิจการเชิงกลยุทธ์กับ SRM Entertainment (SRM
OpenAI ได้รับสัญญารักษาความปลอดภัยด้านการป้องกันประเ…
เปิด AI ได้รับสิทธิ์สัญญามูลค่า 200 ล้านดอลลาร์จากกระทรวงกลาโหมของสหรัฐอเมริกา เป็นก้าวสำคัญในความร่วมมือด้านปัญญาประดิษฐ์กับหน่วยงานด้านความมั่นคงแห่งชาติ สัญญานี้มุ่งเน้นการใช้ความสามารถขั้นสูงของ OpenAI เพื่อพัฒนาเครื่องมือ AI สุดล้ำในแนวหน้า ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อเสริมสร้างความมั่นคงของชาติมีการใช้งานเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์สงครามและการดำเนินงานในหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ โดยเน้นบทบาทที่เพิ่มขึ้นของ AI ในการป้องกันประเทศสมัยใหม่ โดยรักษาความปลอดภัยและประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน งานจะเริ่มต้นโดยทันที และคาดว่าจะเสร็จสมบูรณ์ภายในกรกฎาคม 2026 ซึ่งส่วนใหญ่อยู่ในกรุงวอชิงตัน ดี.ซี.
ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์หารือเกี่ยวกับความเสี่ยงต่อ…
ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ก่อให้เกิดการถกเถียงและความกังวลอย่างมากในหมู่นักวิชาการ โดยเฉพาะในเรื่องผลกระทบระยะยาวต่อมนุษยชาติ บุคคลสำคัญเช่น อีลอน มัสก์ CEO ของเทสลาและสเปซเอ็กซ์ และดาเรีย โอมอดี CEO ของบริษัทวิจัย AI ชื่อ Anthropic เตือนถึงความเสี่ยงต่อการดำรงอยู่ที่รุนแรงจาก AI โดยประมาณว่ามีโอกาสที่ AI จะทำให้มนุษย์สูญพันธุ์ได้สูงถึง 10% ถึง 25% การประเมินที่ชัดเจนเช่นนี้ชี้ให้เห็นถึงความเร่งด่วนในการสร้างกรอบกฎหมายและมาตรการด้านความปลอดภัยที่เข้มงวด เพื่อดูแลการพัฒนาและการนำ AI ไปใช้อย่างเหมาะสม อีลอน มัสก์ ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านผลงานสุดวิสัยทัศน์ ได้เตือนมานานเกี่ยวกับอันตรายของ AI ที่ไม่มีการควบคุม แม้จะยอมรับประโยชน์ของ AI หลายด้าน แต่เขาก็เน้นย้ำว่าหากไม่มีการดูแลอย่างถูกต้อง AI อาจล้นควบคุมของมนุษย์และนำไปสู่ผลลัพธ์ที่หายนะ มัสก์สนับสนุนการมีระเบียบกฎหมายเชิงรุกเพื่อให้ความก้าวหน้าของ AI มุ่งเน้นความปลอดภัยของมนุษย์ เช่นเดียวกัน ดาเรีย โอมอดี ก็แบ่งปันความกังวลนี้และนำทีม Anthropic มุ่งเน้นการสร้างระบบ AI ที่สามารถเข้าใจและตีความได้ ซึ่งสอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ เพื่อลดความเสี่ยงจากพฤติกรรมอัตโนมัติของ AI การประมาณการความเสี่ยงของเขาสะท้อนให้เห็นถึงความรุนแรงของความคิดเห็นในชุมชน AI ที่มองว่าความก้าวหน้าของ AI ที่ไม่มีการควบคุมเป็นเรื่องที่น่ากังวลอย่างมาก แนวทางในการควบคุมได้รับความสนับสนุนมากขึ้นเรื่อย ๆ เนื่องจากระบบ AI พัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็วและสามารถทำงานต่าง ๆ ที่เคยถือเป็นคุณสมบัติของมนุษย์ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง และการตัดสินใจด้วยตัวเองในสถานการณ์ที่ซับซ้อน ถึงแม้ว่าความก้าวหน้าเหล่านี้จะนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและการยกระดับคุณภาพชีวิต แต่ก็ยังเป็นความท้าทายที่ไม่เคยมีมาก่อนในเรื่องความปลอดภัยและจริยธรรมของ AI นักวิชาการชี้ให้เห็นว่า หากปราศจากการควบคุม AI อาจถูกนำไปใช้ในทางผิด หรือพฤติกรรมอาจเกิดขึ้นในลักษณะที่ไม่สอดคล้องกับผลประโยชน์ของมนุษย์ ความซับซ้อนของ AI สมัยใหม่ทำให้ยากต่อการทำนายความล้มเหลวหรือผลที่ไม่ได้ตั้งใจ ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับอุบัติเหตุ หรือนำ AI ไปใช้ในทางที่ไม่ถูกต้อง และทำให้ความสำคัญของการกำกับดูแล AI สูงขึ้น เพื่อตอบสนอง แนวคิดด้านวิทยาศาสตร์และนโยบายเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เรียกร้องให้มีการกำหนดกฎระเบียบ AI อย่างครอบคลุม เพื่อให้เกิดกลไกป้องกันล้มเหลว ความโปร่งใสในการออกแบบ AI และการบังคับใช้แนวทางจริยธรรมเพื่อให้การดำเนินงานของ AI สอดคล้องกับค่านิยมของสังคม การประสานงานในระดับนานาชาติเป็นสิ่งจำเป็น เนื่องจาก AI พัฒนาขึ้นและถูกนำไปใช้ในระดับโลก นอกจากการมีกฎระเบียบแล้ว การวิจัยด้านความปลอดภัยและจริยธรรมของ AI ก็เป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่ง ความพยายามของภาคการศึกษาและองค์กรต่าง ๆ มุ่งเน้นการพัฒนาระบบ AI ที่ทรงพลังแต่สามารถควบคุมได้และสอดคล้องกับเป้าหมายของมนุษย์ รวมถึงการตรวจสอบพฤติกรรมของ AI การเสริมความเข้าใจในการตีความ ผลกระทบด้านจริยธรรมและความปลอดภัย บทสนทนาเกี่ยวกับความเสี่ยงและกฎระเบียบของ AI สะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายที่กว้างขึ้นในการใช้เทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงนี้เพื่อประโยชน์ของมนุษยชาติ ในขณะที่ AI ก้าวหน้าขึ้นอย่างรวดเร็ว การรักษาสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความระมัดระวังเป็นสิ่งสำคัญ คำเตือนจากผู้นำเช่น มัสก์ และ โอมอดี เน้นความเร่งด่วนในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้ โดยสรุป ความเสี่ยงประมาณ 10% ถึง 25% ของการสูญพันธุ์ของมนุษย์ที่ AI คาดว่าจะเป็นตัวการ เป็นปัญหาเร่งด่วนระดับโลกที่ต้องการความร่วมมือและดำเนินการอย่างเร่งด่วน การสร้างกรอบกฎหมายที่แข็งแรงและกลไกป้องกันเพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนา AI สอดคล้องกับความปลอดภัยและค่านิยมของมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญ หากไม่ดำเนินการจัดการความเสี่ยงเหล่านี้ อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่สามารถแก้ไขได้ การบริหารจัดการ AI อย่างรอบคอบและหลายมิติ จึงเป็นสิ่งจำเป็นต่ออนาคตของมนุษยชาติ
คณะกรรมการหลักทรัพย์จัดการประชุมเชิงโต๊ะกลมเพื่อหารื…
คณะทำงานด้านคริปโตของสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ (SEC) จัดการประชุมโต๊ะกลมเป็นครั้งสำคัญเมื่อวันศุกร์ โดยเน้นย้ำถึงความท้าทายที่ซับซ้อนและความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในจุดตัดของอุตสาหกรรมคริปโตเคอร์เรนซีและกฎหมายหลักทรัพย์ การประชุมนี้รวบรวมผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสำคัญ ได้แก่ หน่วยงานกำกับดูแล ผู้เชี่ยวชาญในวงการ นักกฎหมาย และผู้เข้าร่วมตลาด เพื่อหารือเกี่ยวกับประเด็นเร่งด่วนและความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบที่ส่งผลต่อระบบนิเวศคริปโตที่เติบโตอย่างรวดเร็ว โต๊ะกลมนี้เป็นเวทีสำหรับการแลกเปลี่ยนความคิดเห็นอย่างเปิดเผยเกี่ยวกับบทบาทของ SEC ในการดูแลสินทรัพย์ดิจิทัล การรักษาความสมบูรณ์ของตลาด และการส่งเสริมนวัตกรรมในเวลาเดียวกัน ผู้เข้าร่วมให้ความสนใจกับกรอบกฎหมายที่มีอยู่สำหรับคริปโตบางประเภทและผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับความเป็นไปได้ว่าทรัพย์สินเหล่านี้จะถือเป็นหลักทรัพย์ภายใต้กฎหมายหลักทรัพย์ของรัฐบาลกลางหรือไม่ คณะทำงานเน้นย้ำถึงความยากลำบากในการบังคับใช้กฎระเบียบหลักทรัพย์แบบเดิมกับเครื่องมือคริปโตที่เป็นนวัตกรรมและซับซ้อนทางเทคโนโลยี ซึ่งมักไม่สามารถจัดประเภทตามแบบแผนเดิมได้ หัวข้อสำคัญคือความจำเป็นเร่งด่วนในการชี้แจงแนวทางและคำจำกัดความด้านกฎระเบียบให้ชัดเจนขึ้น เพื่อให้ทั้งผู้ออกหลักทรัพย์และนักลงทุนสามารถเข้าใจได้ง่ายขึ้น การขาดมาตรฐานที่ชัดเจนทำให้สภาพตลาดแตกต่างกันออกไป ทำให้การปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นไปอย่างท้าทาย และการดำเนินคดีดูสับสนวุ่นวายมากขึ้น มีความเห็นตรงกันในวงกว้างว่าจำเป็นต้องสมดุลระหว่างการปกป้องนักลงทุนกับการสนับสนุนการนวัตกรรมที่รับผิดชอบ เพื่อให้สหรัฐอเมริกายังคงสามารถแข่งขันในเวทีโลกด้านสินทรัพย์ดิจิทัล การอภิปรายยังครอบคลุมถึงความกังวลเกี่ยวกับกลโกงและการบิดเบือนตลาดในพื้นที่คริปโต โดยเน้นความมุ่งมั่นของ SEC ในการสืบสวนและตรวจสอบกิจกรรมผิดกฎหมาย รวมทั้งส่งเสริมความโปร่งใสมาตรการคุมเข้ม คณะทำงานด้านคริปโตได้ทบทวนเครื่องมือและกลยุทธ์ที่ใช้ในการติดตามพฤติกรรมในตลาดและบังคับใช้กฎระเบียบ พร้อมเน้นการดำเนินการอย่างต่อเนื่องในการสืบสวนและดำเนินคดีต่อผู้กระทำผิด นอกจากนี้ การสนทนายังครอบคลุมเทรนด์ใหม่ที่กำลังเกิดขึ้น เช่น โปรโตคอลด้านการเงินแบบกระจายศูนย์ (DeFi) โทเค็นไม่สามารถทดแทนกันได้ (NFTs) และพัฒนาการคริปโตอื่น ๆ ซึ่งท้าทายวิธีการควบคุมนอกกรอบตามแบบเดิม เนื่องจากโครงสร้างและธรรมชาติที่กระจายศูนย์ Regulators กำลังสำรวจวิธีการนำกฎหมายหลักทรัพย์ไปใช้กับนวัตกรรมเหล่านี้โดยไม่ขัดขวางความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี การประชุมโต๊ะกลมนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวทางดำเนินงานของ SEC ที่จะมีส่วนร่วมกับชุมชนคริปโตและพัฒนาแนวทางกฎระเบียบอย่างครอบคลุม ซึ่งได้รับความคิดเห็นจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและตามสภาพตลาดจริง ด้วยการเติบโตอย่างรวดเร็วของภาคสินทรัพย์ดิจิทัล ความร่วมมือเช่นนี้จึงมีความจำเป็นสำหรับการกำหนดกฎและนโยบายที่ตอบสนองลักษณะเฉพาะของตลาดคริปโต ในที่สุด การประชุมโต๊ะกลมของ SEC เมื่อวันศุกร์นี้ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกสำคัญเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างอุตสาหกรรมคริปโตที่กำลังเกิดขึ้นและโครงสร้างกฎหมายหลักทรัพย์ที่มีอยู่ การแลกเปลี่ยนแนวคิดและข้อกังวลแสดงให้เห็นว่ามีความพยายามอย่างต่อเนื่องในการปรับเปลี่ยกลไกกฎระเบียบให้เหมาะสมกับแนวหน้าทางการเงินใหม่นี้ ผู้สังเกตการณ์คาดหวังว่าจะมีการชี้แจงและพัฒนากฎระเบียบเพิ่มเติมจาก SEC ขณะเดียวกันก็จะเป็นแนวทางในการเดินหน้าวิจัยและสร้างกลไกกำกับดูแลในเวทีที่เต็มไปด้วยความท้าทายแต่เต็มไปด้วยโอกาสนี้
5 อันดับบริษัทโครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชนที่สนับสนุนการน…
สถาบันการเงินกำลังสำรวจเทคโนโลยีบล็อกเชนอย่างมากขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อใช้ในการปรับกระบวนการชำระเงินให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น รองรับการโอนเงินแบบเรียลไทม์และสนับสนุนการแปลงสินทรัพย์ในโลกแห่งความเป็นจริง (RWAs) เช่น หลักทรัพย์ เครดิต พันธบัตร และอสังหาริมทรัพย์ จุดเด่นของบล็อกเชนอยู่ที่ความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพ ความโปร่งใส และการทำงานอัตโนมัติของธุรกรรมทางการเงิน อย่างไรก็ตาม การนำไปใช้ในสถาบันต้องเผชิญกับความท้าทายที่เกินกว่าการเชื่อมต่อ API ง่าย ๆ รวมถึงการแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับกฎระเบียบและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ขาดการมาตรฐาน ความเสี่ยงในการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับการดูแลรักษาและตัวตน รวมถึงการบูรณาการกับระบบเดิม ในขณะที่การเงินแบบดั้งเดิม (TradFi) เริ่มสนใจ RWAs ที่แปลงเป็นโทเคนและการเงินแบบกระจายอำนาจ (DeFi) การเป็นพันธมิตรกับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชนจากภายนอกกลายเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อหลีกเลี่ยงความซับซ้อนทางเทคนิคและการดำเนินงานของบล็อกเชน บริษัทโครงสร้างพื้นฐานชั้นนำ 5 แห่งนี้ได้ผลักดันให้สถาบันต่าง ๆ เข้าถึงบล็อกเชนอย่างง่าย และเป็นไปตามกฎระเบียบดังนี้ **Fireblocks** Fireblocks เป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานสินทรัพย์ดิจิทัลชั้นนำ มอบแพลตฟอร์มที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้เพื่อปรับกระบวนการดูแลรักษา การแปลงเป็นโทเคน การชำระเงิน การชำระเงิน และการซื้อขายในวงการที่หลากหลาย ความปลอดภัยของระบบอยู่บนเทคโนโลยีหลายชั้น ซึ่งรวมถึงการคำนวณแบบหลายฝ่าย (MPC) การแยกฮาร์ดแวร์ และการบริหารงานตามนโยบาย เพื่อปกป้องกุญแจส่วนตัวและลดความเสี่ยงในการดำเนินงานจากภัยคุกคามภายในและภายนอก Fireblocks ช่วยให้การดูแลรักษาทรัพย์สินดิจิทัล การโอน และการออกโทเคนเป็นไปอย่างปลอดภัยและเป็นไปตามกฎระเบียบ ทั้งยังเชื่อมต่อกับพันธมิตรสภาพคล่องและคู่สัญญากว่า 1,800 ราย ทำให้กระบวนการแปลงเป็นโทเคน การชำระเงิน และการเปิดตัวการซื้อขายง่ายขึ้นเป็นที่ไว้วางใจขององค์กรกว่า 2,000 แห่ง รวมถึง BNY Mellon, Galaxy และ Revolut ระบบของ Fireblocks จัดการธุรกรรมสินทรัพย์ดิจิทัลมูลค่ากว่าหนึ่งในสิบของล้านล้านดอลลาร์ครอบคลุมบล็อกเชนมากกว่า 100 แห่งและกระเป๋าเงินกว่า 300 ล้านใบ **Chainlink** Chainlink เป็นที่รู้จักกันดีสำหรับชั้นการบังพรางบล็อกเชนที่ช่วยเชื่อมต่อสมาร์ตคอนแทรคแบบครอบคลุมผ่านโอราเคิลแบบกระจายศูนย์ที่ไม่ผูกติดกับบล็อกเชนใดโดยเฉพาะ โดยเป็นตัวกลางระหว่างบล็อกเชนและระบบ TradFi ช่วยแก้ปัญหาการเข้าถึงข้อมูล ความน่าเชื่อถือของออโตเมชันที่ลดความเชื่อมั่น และความสามารถในการเชื่อมต่อระหว่างเทคโนโลยี เป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับการนำบล็อกเชน DeFi และ RWA มาใช้งาน Chainlink ให้ข้อมูลราคาที่ตรวจสอบได้ รองรับการใช้งานระหว่างบล็อกเชนที่ต่างกัน การทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ และการบูรณาการกับโลกความเป็นจริงผ่านความร่วมมือกับ SWIFT และธนาคาร โครงสร้างพื้นฐานนี้ช่วยให้องค์กรสามารถทดลองและขยายการใช้งานบล็อกเชนและสินทรัพย์อย่างปลอดภัย โดยให้บริการมูลค่ากว่า 21 ล้านล้านดอลลาร์ ส่งผลให้บางองค์กรชั้นนำในวงการนำบล็อกเชนมาใช้ **Applied Blockchain** ด้วยประสบการณ์มากกว่าทศวรรษ Applied Blockchain เชี่ยวชาญด้านบล็อกเชนสำหรับองค์กรและเทคโนโลยีความเป็นส่วนตัว ช่วยให้องค์กรในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น พลังงาน สุขภาพ และซัพพลายเชน สามารถนำเทคโนโลยีบล็อกเชนที่มุ่งเน้นความเป็นส่วนตัวไปใช้ให้เกิดประโยชน์ บริการของบริษัทครอบคลุมทั้งการสร้างแนวคิด คำปรึกษา สถาปัตยกรรม การออกแบบ การพัฒนา และการสนับสนุนต่อเนื่องโดยเน้นความสอดคล้องตามกฎและความสามารถในการปรับขนาด Applied Blockchain ได้ร่วมมือกับสถาบันการเงินชั้นนำหลายแห่ง เช่น Barclays, Bank of America, Grupo Bancolombia และ Shell ซึ่งช่วย Shell สร้างการซื้อขายอนุพันธ์น้ำมันบนบล็อกเชนแห่งแรกของโลก ร่วมกับ RiskBlocks พัฒนาแพลตฟอร์มตลาดซื้อขายที่ใช้บล็อกเชนเพื่อปรับปรุงความโปร่งใสและการโอนความเสี่ยงด้านทุนตลอดวัฏจักร **Consensys** Consensys เป็นบริษัทซอฟต์แวร์ชื่อดังที่เน้นการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน เครื่องมือ และบริการระดับองค์กรสำหรับสถาบันต่าง ๆ ในการสร้าง การนำไปใช้ และการจัดการแอปพลิเคชันบล็อกเชนด้วยความมั่นใจ ผลิตภัณฑ์เด่นของบริษัทได้แก่ MetaMask Institutional และ Infura ซึ่งให้การเข้าถึงวอลเล็ตที่ปลอดภัย โครงสร้างพื้นฐานที่ขยายตัวได้ และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาในการเชื่อมต่อกับ Ethereum รวมถึงเครือข่ายที่รองรับ EVM อื่น ๆ เช่น Polygon และ BNB Smart Chain นอกจากนี้ยังมีบริการการดูแลรักษาแบบมีการควบคุมและความสอดคล้อง รวมทั้งคำปรึกษาและบริการภายใต้แบรนด์ในชื่อ White Label ซึ่งช่วยให้ธนาคารและผู้จัดการสินทรัพย์สามารถเปิดตัวสินทรัพย์ที่แปลงเป็นโทเคน เช่น สกุลเงินดิจิทัลเสถียร และโครงสร้างพื้นฐานตลาดเงินดิจิทัล บริการครบวงจรนี้ช่วยลดอุปสรรคด้านเทคนิคและสนับสนุนสถาบันให้เข้าถึงประโยชน์ของบล็อกเชนภายในกรอบทางการเงินแบบปรับแต่งได้ **Maple Finance** Maple Finance เป็นแพลตฟอร์มตลาดเงินบนบล็อกเชนที่อนุญาตให้สถาบันปล่อยกู้แบบไม่มีหลักประกันที่เป็นโทเคน ซึ่งแตกต่างจากการใช้หลักประกันเกินครึ่งใน DeFi โดยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านเครดิตสร้างและบริหารกองทุนเงินกู้บนเชนที่สนับสนุนโดยการประเมินความเสี่ยงอย่างเข้มงวดและตรวจสอบลูกหนี้อย่างละเอียด วิธีนี้ช่วยให้สถาบันสามารถปล่อยกู้ด้วยความโปร่งใส ประสิทธิภาพ และความรวดเร็วมากขึ้นเมื่อเทียบกับตลาดสินเชื่อแบบเดิม Maple ผสมผสานโปรไฟล์ความเสี่ยงและผลตอบแทนที่คุ้นเคยเข้ากับการมองเห็นข้อมูลที่ดีขึ้น การสนับสนุนการปฏิบัติตามกฎออพชันได้แบบเรียลไทม์ และการทำธุรกรรมแบบทันที โดยใช้สมาร์ตคอนแทรคเพื่ออัตโนมัติและลดตัวกลาง ค่าใช้จ่ายต่ำลง พร้อมควบคุมระดับสถาบัน ด้วยวิธีนี้ Maple จึงเปิดโอกาสใหม่ให้สถาบันเข้าถึงกลุ่มลูกหนี้ที่เป็นเจ้าของบล็อกเชนโดยตรง ด้วยความร่วมมือจากบริษัทเหล่านี้ สถาบันการเงินที่มุ่งหวังนำเทคโนโลยีบล็อกเชนเข้ามาใช้สามารถได้รับเครื่องมือด้านความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการดำเนินงานที่จำเป็นในการปลดล็อกศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของบล็อกเชนในระบบการเงินแบบดั้งเดิม
นักลงทุนเมตาชื่นชม ขณะที่เซาท์เกอร์ ซูเปอร์เข้มข้นกับคว…
เข้าสู่ระบบเพื่อเข้าถึงพอร์ตโฟลิโอของคุณ เข้าสู่ระบบ
การเรียนรู้ของเครื่องบนบล็อกเชน: แนวทางใหม่ในการออกแบ…
การศึกษาล่าสุดที่เผยแพร่ในวารสาร Engineering ได้นำเสนอโครงสร้างนวัตกรรมที่ผสานรวมการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (ML) และเทคโนโลยีบล็อกเชน (BT) เพื่อพัฒนาความปลอดภัยในการคำนวณในการใช้งานด้านวิศวกรรม โครงสร้างนี้เรียกว่า Machine Learning on Blockchain (MLOB) ซึ่งมุ่งหวังที่จะแก้ไขข้อบกพร่องของวิธีการผสาน ML-BT ในปัจจุบัน ซึ่งมักเน้นความปลอดภัยของข้อมูลเป็นหลัก แต่ละเลยความปลอดภัยในการคำนวณ ML ถูกใช้อย่างแพร่หลายในการแก้ปัญหาซับซ้อนในด้านวิศวกรรม โดยให้ความแม่นยำและประสิทธิภาพสูง แต่ก็มีความเสี่ยงต่อภัยคุกคามด้านความปลอดภัย เช่น การแก้ไขข้อมูลและความเสียหายของตรรกะ เทคโนโลยีบล็อกเชน ซึ่งมีชื่อเสียงในด้านการ decentralization ความโปร่งใส และความไม่สามารถแก้ไขได้ ได้รับการวิจัยเพื่อเป็นแนวทางปกป้องข้อมูลทางวิศวกรรม แต่กระบวนการ ML แบบดั้งเดิมยังคงมีช่องโหว่ ภายนอกบล็อกเชน เนื่องจากโมเดล ML มักถูกดำเนินการนอกสภาพแวดล้อมของบล็อกเชน โครงสร้าง MLOB จัดการกับปัญหาด้วยการฝังข้อมูลและการคำนวณไว้ภายในบล็อกเชน โดยดำเนินการเป็นสมาร์ทคอนแทรกต์ และบันทึกประวัติการดำเนินการเพื่อรักษาความปลอดภัย ประกอบด้วย 4 ส่วนสำคัญ ได้แก่ การได้มาซึ่ง ML ซึ่งเป็นขั้นตอนการฝึกโมเดล ML สำหรับงานที่กำหนด การแปลง ML ซึ่งปรับเปลี่ยนโมเดลที่ฝึกแล้วให้สามารถใช้งานบนบล็อกเชน การโหลดข้อมูลและโมเดลอย่างปลอดภัย ซึ่งคุ้มครองความปลอดภัยในการโอนข้อมูล และการดำเนินโมเดล ML ตามฉันทามติ เพื่อให้แน่ใจในความถูกต้องและความปลอดภัยของกระบวนการคำนวณ เพื่อแสดงความสามารถของ MLOB นักวิจัยได้สร้างต้นแบบและนำไปใช้ในการตรวจสอบความคืบหน้าของการก่อสร้างภายในอาคาร ผลการประเมินเปรียบเทียบโครงสร้างกับ 3 วิธีฐาน และ 2 วิธีการผสาน ML-BT ล่าสุด พบว่า MLOB ช่วยเพิ่มความปลอดภัยได้อย่างมาก โดยสามารถป้องกันการโจมตีล่วงหน้าทั้ง 6 กรณีที่กำหนดไว้ได้ นอกจากนี้ยังรักษาความแม่นยำสูง โดยมีความแตกต่างในค่า MIoU เพียงเล็กน้อยที่ 0
Auto-Filling SEO Website as a Gift
