ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชนชั้นนำผลักดันการนำคริปต์โทในภาคการเงินแบบดั้งเดิม

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
Brief news summary
สถาบันการเงินกำลังนำเทคโนโลยีบล็อกเชนมาใช้เพิ่มขึ้นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการชำระเงิน รองรับธุรกรรมแบบเรียลไทม์ และสนับสนุนการแปลงสินทรัพย์เป็นโทเคน เพื่อให้เกิดประโยชน์เช่น ความโปร่งใสที่เพิ่มขึ้นและการทำงานอัตโนมัติ แม้ว่าเทคโนโลยีนี้จะมีข้อดี แต่ก็ยังเผชิญกับความท้าทายเช่น การปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การบูรณาการกับระบบเดิม และความเสี่ยงด้านการดำเนินงาน ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการนำไปใช้ในวงกว้าง เพื่อเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้ สถาบันหลายแห่งจึงร่วมมือกับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชนเฉพาะทาง Fireblocks นำเสนอโครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัยโดยใช้การคำนวณแบบหลายฝ่ายและการแยกฮาร์ดแวร์สำหรับการดูแลความปลอดภัย การแปลงสินทรัพย์เป็นโทเคน การชำระเงิน และการซื้อขาย ซึ่งให้บริการแก่ลูกค้ากว่า 2,000 ราย ที่บริหารธุรกรรมมูลค่ากว่า 10 ล้านล้านดอลลาร์ Chainlink ให้บริการเครือข่ายโอราเคิลที่ไม่ขึ้นกับบล็อกเชนใด เพื่อรับรองความสามารถในการเชื่อมต่อระหว่างบล็อกเชนและการเงินแบบดั้งเดิม โดยดูแลสินทรัพย์มูลค่ามากกว่า 21 ล้านล้านดอลลาร์ Applied Blockchain นำเสนอโซลูชันสำหรับองค์กรที่เน้นความเป็นส่วนตัวและปฏิบัติตามข้อกำหนด ซึ่งเหมาะสำหรับธนาคารชั้นนำ Consensys ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานบน Ethereum เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา กระเป๋าเงินที่ปลอดภัย และความสามารถด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด เพื่อสนับสนุนการแปลงสินทรัพย์เป็นโทเคนและตลาดทุนดิจิทัล Maple Finance ช่วยให้การให้กู้ยื stakeholder’s instituciones89อ่านข้อมูล63ARJÄNKLPODهایورا。</s>
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!

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

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

ปัญญาประดิษฐ์ในด้านความปลอดภัยไซเบอร์: เพิ่มประสิทธ…
ปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญในด้านความปลอดภัยไซเบอร์ ซึ่งช่วยเสริมศักยภาพในการตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน ที่การโจมตีทางไซเบอร์กลายเป็นเรื่องซับซ้อนและบ่อยครั้งมากขึ้น วิธีการด้านความปลอดภัยแบบดั้งเดิมมักไม่เพียงพออีกต่อไป ดังนั้น AI จึงเป็นโซลูชันที่เปลี่ยนแปลงวงการ โดยใช้ขั้นตอนอัลกอริทึมขั้นสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เช่น ปริมาณทราฟฟิกเครือข่ายและพฤติกรรมผู้ใช้ เพื่อตรวจจับความผิดปกติที่อาจบ่งชี้ถึงการละเมิดความปลอดภัย การผนวกรวม AI เข้ากับระบบความปลอดภัยไซเบอร์ ช่วยให้เกิดกลยุทธ์การป้องกันเชิงรุก ที่แตกต่างจากวิธีการทั่วไปที่มักมีปฏิกิริยาเท่านั้นหลังความเสียหายเกิดขึ้น ระบบที่ใช้ AI ทำให้สามารถติดตามและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้ตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัยได้ในเวลาที่รวดเร็ว การระบุตัวอย่างรวดเร็วนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการลดความเสี่ยงและป้องกันความเสียหายต่อโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล อัลกอริทึมของ AI เรียนรู้และปรับปรุงความแม่นยำอย่างต่อเนื่องจากข้อมูลที่รับเข้ามา พวกมันสามารถรู้จำรูปแบบการทำงานของเครือข่ายที่เป็นปกติและเตือนเมื่อพบความผิดปกติที่อาจบ่งชี้ถึงภัยคุกคามทางไซเบอร์ เช่น มัลแวร์ แรนซัมแวงร์ ฟิชชิง หรือการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต การอัตโนมัติขั้นตอนแรกในการตรวจจับภัยคุกคามช่วยลดภาระของนักวิเคราะห์ความปลอดภัยมนุษย์ ให้พวกเขามีเวลาโฟกัสกับการสืบสวนและแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น นอกจากนี้ AI ยังเพิ่มความสามารถในการตอบสนองอย่างรวดเร็ว โดยระบบอัตโนมัติสามารถแยกส่วนเครือข่ายที่ถูกบุกรุก บล็อกทราฟฟิกอันเป็นอันตราย และเริ่มต้นกลยุทธ์การควบคุมภายในเกือบทันที ปฏิกิริยาเช่นนี้เป็นสิ่งสำคัญในการลดผลกระทบของการโจมตีทางไซเบอร์ ซึ่งอาจทวีความรุนแรงอย่างรวดเร็วถ้าไม่ได้รับการจัดการอย่างทันท่วงที เนื่องจากอาชญากรไซเบอร์ใช้กลยุทธ์ที่ทันสมัยมากขึ้น การนำ AI เข้ามาใช้ในกลยุทธ์ความปลอดภัยก็กลายเป็นเรื่องจำเป็น แทนที่จะเป็นตัวเลือก การ adoptar AI ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และรัฐบาล เป็นแนวทางที่องค์กรต่างๆ ใช้เพื่อให้ทันกับภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง ลักษณะปรับตัวของ AI ช่วยให้ระบบเหล่านี้สามารถปรับตัวให้เข้ากับเทคนิคการโจมตีใหม่ๆ ได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งช่วยเสริมความปลอดภัยในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ นอกจากการตรวจจับและตอบสนองแล้ว AI ยังมีบทบาทในการจัดการจุดอ่อนของซอฟต์แวร์และโครงสร้างพื้นฐาน โดยช่วยระบุจุดอ่อนก่อนที่จะถูกโจมตี และสนับสนุนการวิเคราะห์เชิงทำนาย โดยช่วยให้องค์กรมองเห็นความเป็นไปได้ของการละเมิดในอนาคตจากข้อมูลในอดีตและข้อมูลภัยคุกคาม ถึงแม้ว่าการนำ AI ไปใช้ในความปลอดภัยไซเบอร์จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็ยังเผชิญความท้าทาย เช่น การสร้างอัลกอริทึมที่มีความแม่นยำเพื่อให้ลดการเกิดผลลัพธ์ผิดพลาดทั้งบวกและลบ ตลอดจนเรื่องจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ซึ่งต้องได้รับการดูแลอย่างระมัดระวังเพื่อรักษาความน่าเชื่อถือและปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยสรุปแล้ว ปัญญาประดิษฐ์อยู่ในแนวหน้าของโซลูชันความปลอดภัยทางไซเบอร์ในปัจจุบัน โดยการปรับปรุงการตรวจจับและเพิ่มความรวดเร็วในการตอบสนอง AI ช่วยให้องค์กรสามารถป้องกันตนเองจากภัยคุกคามที่มีความซับซ้อนสูงขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ขณะเดียวกัน การพัฒนาและบูรณาการ AI อย่างต่อเนื่องในด้านความปลอดภัยไซเบอร์จะเป็นกุญแจสำคัญในการปกป้องทรัพย์สินดิจิทัลและรักษาความสมบูรณ์ของระบบข้อมูลทั่วโลก

ไอซ์ต้องการเทคโนโลยีวิเคราะห์บล็อกเชนเพิ่มเติม กองท…
สำนักงานตรวจคนเข้าเมืองและศุลกากรแห่งสหรัฐอเมริกา (ICE) กำลังเพิ่มการลงทุนในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์บนบล็อกเชน ควบคู่กับแพลตฟอร์มสืบสวนอื่น ๆ ประกาศแจ้งเจตนาบนเว็บไซต์จัดซื้อจัดจ้างของรัฐบาลเปิดเผยว่าส่วนงานนี้ของกระทรวงความมั่นคงแห่งมาตุภูมิวางแผนที่จะจัดหาเทคโนโลยีเพิ่มเติมจาก TRM Labs ซึ่งเป็นบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการบริหารความเสี่ยงในคริปโตและให้บริการด้านการสอบสวนทางนิติวิทยาศาสตร์แก่ลูกค้ารัฐบาล สัปดาห์นี้ ICE ยังประกาศความตั้งใจที่จะเลือกซื้อเทคโนโลยีคล้ายคลึงจาก Chainalysis โดยไม่เปิดกว้างให้ผู้ให้บริการรายอื่น ซึ่งเป็นไปพร้อมกับการวางแผนการเข้าซื้อเครื่องมือด้านนิติวิทยาศาสตร์ดิจิทัลอื่น ๆ ทั้ง TRM Labs และ Chainalysis ถือครองสัญญาหลายฉบับกับหน่วยงานรัฐบาลกลาง เช่น FBI, กระทรวงต่างประเทศ, หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายยาเสพติด และกรมสรรพากร โดยการประกาศความตั้งใจเลือกซื้อเทคโนโลยีจาก TRM และ Chainalysis แสดงให้เห็นว่า ICE มองว่าผู้ให้บริการรายอื่นไม่สามารถเสนอบริการที่เทียบเท่าได้อย่างสมเหตุสมผล ผู้บริหารจากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำเช่น Meta, OpenAI และ Palantir เข้าร่วมเป็นรองนายพลในกองกำลังสำรองของกองทัพบกเพื่อรับใช้ในหน่วย Detachment 201 หรือ “กลุ่มนวัตกรรมผู้บริหาร” ซึ่งประกาศเมื่อวันศุกร์ ความเคลื่อนไหวนี้เป็นความพยายามล่าสุดของกรมที่จะนำความชำนาญและความสามารถจากซิลิคอนแวลลีย์และภาคพาณิชย์ เข้าสู่กองทัพบก “กลุ่มนี้นำผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีชั้นนำเข้าสู่กองกำลังสำรอง เพื่อเชื่อมช่องว่างด้านเทคโนโลยีระหว่างภาคค้าและภาครัฐ” และมีเป้าหมาย “รวมความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีล้ำสมัยเข้ากับนวัตกรรมของกองทัพ” ตามแถลงข่าวของกองทัพบก เมื่อวันศุกร์นี้ จะมีการประกาศรับรองนาย Andrew Bosworth ผู้ดำรงตำแหน่ง CTO ของ Meta, Kevin Weil หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ OpenAI, Shyam Sankar CTO ของ Palantir, และ Bob McGrew ที่ปรึกษาใน Thinking Machines Lab และอดีตหัวหน้าภารกิจวิจัยของ OpenAI พอดแคสต์ Daily Scoop พร้อมให้ฟังทุกวันจันทร์ถึงบ่ายวันศุกร์

การค้นพบยาโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือหลัก: ควา…
ในความก้าวหน้าที่สำคัญสำหรับการวิจัยด้านเภสัชกรรม นักวิทยาศาสตร์ได้แนะนำแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ออกแบบมาเพื่อทำนายความมีประสิทธิภาพของสารประกอบยาต่างๆ ซึ่งสัญญาว่าจะเปลี่ยนแปลงกระบวนการค้นหาและพยายามยาใหม่โดยลดระยะเวลาและต้นทุนที่จำเป็นในการนำยาเข้าสู่ตลาดอย่างมาก ระบบ AI นี้วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่ครอบคลุมทั้งข้อมูลทางเคมี ชีวภาพ และเภสัชวิทยา โดยใช้อัลกอริทึมขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อระบุสารประกอบที่มีแนวโน้มดีในการรักษาโรคเฉพาะทาง ซึ่งจะช่วยพัฒนาการรักษาที่เป็นส่วนบุคคลและมีประสิทธิภาพมากขึ้น การค้นหายาแบบดั้งเดิมเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง ครอบคลุมกว่า10ปีและการลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ โดยมีการทดลองในห้องปฏิบัติการที่สิ้นเปลืองทรัพยากร การทดลองทางคลินิก และการทดสอบซ้ำๆ วิธีการแบบ AI นี้จึงปฏิวัติวงการด้วยความสามารถในการคัดกรองและทำนายประสิทธิภาพของยาอย่างรวดเร็ว ลดความพึ่งพาวิธีการลองผิดลองถูก นักวิชาชีพด้านเภสัชกรรมมองในแง่ดีว่าความสามารถของแพลตฟอร์มนี้ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและระบุสารประกอบที่มีศักยภาพทางการรักษาสูง จะเร่งความเร็วในการพัฒนาเทคนิคการบำบัดเป้าหมายที่ปรับให้เหมาะสมกับข้อมูลทางพันธุกรรมและชีวภาพของแต่ละบุคคล ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในการรักษาและลดผลข้างเคียง นอกจากนี้ ความสามารถของแพลตฟอร์มที่จะลดอัตราการล้มเหลวในระหว่างการพัฒนายา อาจนำไปสู่การลดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญสำหรับบริษัทเภสัชกรรม ซึ่งอาจทำให้ยามีราคาที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและสามารถเข้าถึงได้ทั่วโลก การทำงานอย่างรวดเร็วของมันยังช่วยให้สามารถตอบสนองต่อวิกฤตสุขภาพเร่งด่วน เช่น โรคติดเชื้อที่กำลังระบาดและโรคทางพันธุกรรมหายาก เทคโนโลยีนี้ยังถูกนำไปใช้ในการทำนายปฏิกิริยาและผลข้างเคียงของยาในระยะเริ่มต้น เพื่อป้องกันปัญหาด้านความปลอดภัยและให้แน่ใจว่าสารประกอบที่เหมาะสมที่สุดเท่านั้นที่จะเข้าสู่การทดสอบทางคลินิก ซึ่งเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านประสิทธิภาพและความปลอดภัยของผู้ป่วย พัฒนาโดยความร่วมมือจากนักวิทยาศาสตร์ด้านคอมพิวเตอร์ นักเภสัชวิทยา และแพทย์ แพลตฟอร์ม AI นี้ถูกแบ่งปันกับสถาบันวิจัยอื่นๆ เพื่อส่งเสริมนวัตกรรมและเร่งการนำผลการศึกษาจากห้องปฏิบัติการไปใช้ในทางคลินิก แผนในอนาคตคือการขยายความสามารถให้ครอบคลุมโรคมากขึ้น เช่น มะเร็ง โรคเสื่อมของสมอง และโรคออโต้อิมมูน โดยรวมข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ข้อมูลด้านจีโนม โปรติโอมนิกส์ และบันทึกสุขภาพของผู้ป่วย เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการทำนาย ความก้าวหน้านี้มุ่งหวังที่จะสร้างทางเลือกในการรักษาที่เป็นส่วนบุคคลมากขึ้น ซึ่งสอดคล้องกับความซับซ้อนของชีววิทยามนุษย์ การเปิดตัวแพลตฟอร์ม AI นี้เป็นความก้าวหน้าสำคัญในจุดตัดของเทคโนโลยีและการแพทย์ เปิดทางสำหรับยุคใหม่ของการค้นหายาที่มีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น พร้อมเน้นความเป็นมนุษย์ ซึ่งเป็นความหวังอันยิ่งใหญ่สำหรับอุตสาหกรรมเภสัชกรรมและผู้ป่วยนับล้านทั่วโลกที่มองหาการบำบัดแบบใหม่และมีประสิทธิภาพ ขณะที่วงการแพทย์ยังคงสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงสู่ดิจิทัล การบูรณาการ AI เข้ากับการพัฒนายาจึงเป็นตัวอย่างของความพยายามอย่างต่อเนื่องในการปรับปรุงผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพ กระตุ้นการวิจัยและการลงทุนเพิ่มเติม และผลักดันให้เกิดวิวัฒนาการของยาแบบเฉพาะบุคคล ซึ่งสุดท้ายจะช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตทั่วโลก