همکاری بزرگ انویدیا و اوپن‌ای‌آی، چه تغییراتی در خدمات هوش مصنوعی ایجاد می‌کند

همکاری بزرگ انویدیا و اوپن‌ای‌آی، چه تغییراتی در خدمات هوش مصنوعی ایجاد می‌کند

انویدیا و اوپن‌ای‌آی «نامه تفاهم» امضا کردند تا حداقل ۱۰ گیگاوات سیستم پردازشی انویدیا برای زیرساخت نسل بعدی اوپن‌ای‌آی مستقر شود. انویدیا قصد دارد تا ۱۰۰ میلیارد دلار را به‌صورت مرحله‌ای در آن سرمایه‌گذاری کند. نخستین ۱ گیگاوات آن در نیمه دوم ۲۰۲۶ روی پلتفرم «Vera Rubin» راه می‌افتد. این همکاری با طرح بزرگ دیتاسنتری «استارگیت» هم‌جهت است.

نکات کلیدی
• مقیاس هدف، ۱۰ گیگاوات ظرفیت پردازشی، معادل میلیون‌ها GPU
• سرمایه‌گذاری مورد انتظار از سوی انویدیا، تا ۱۰۰ میلیارد دلار، به‌تناسب پیشرفت هر گیگاوات.
• شروع بهره‌برداری، نیمه دوم ۲۰۲۶، بر روی پلتفرم Vera Rubin
• هم‌زمان، اوپن‌ای‌آی پنج سایت دیتاسنتر تازه در آمریکا معرفی کرده و مجموع برنامه استارگیت را به نزدیک ۷ گیگاوات رسانده است.

داستان چیست
این یک قرارداد نهایی نیست، یک «نامه تفاهم» است. دو شرکت مسیر همکاری را روشن کرده‌اند، هدف ۱۰ گیگاوات ظرفیت و تزریق سرمایه مرحله‌ای از طرف انویدیا می باسد که هدف آن، آموزش و اجرای نسل بعدی مدل‌های اوپن‌ای‌آی در مقیاس بزرگ است.

چرا برای ما مهم است
• هوش مصنوعی ارزان‌تر و در دسترس‌تر می‌شود، چون ظرفیت پردازش بالا می‌رود.
• سرعت عرضه قابلیت‌های تازه بیشتر می‌شود، مثل مدل‌های قوی‌تر و پاسخ‌گویی سریع‌تر در سرویس‌ها.
• رقابت در سرمایه‌گذاری شدت می‌گیرد، خبر پنج سایت استارگیت نشان می‌دهد زیرساخت در حال گسترش است.

زمان‌بندی و مسیر
• امروز، مرحله «نامه تفاهم» است و جزئیات نهایی‌سازی در هفته‌های آینده جمع‌بندی می‌شود.
• ۲۰۲۶، نخستین بلوک ۱ گیگاواتی وارد مدار می‌شود.
• ۲۰۲5 تا ۲۰۲۷، توسعه هم‌زمان سایت‌های استارگیت در چند ایالت آمریکا برای رسیدن به ۷ تا ۱۰ گیگاوات.

پیوند با پروژه استارگیت
اوپن‌ای‌آی با همکاری اوراکل و سافت‌بانک پنج سایت جدید در تگزاس، نیومکزیکو، اوهایو و یک محل در غرب میانه اعلام کرده است. هدف، نزدیک شدن به تعهد ۱۰ گیگاوات و جذب سرمایه ۵۰۰ میلیارد دلاری است. در سه سال آینده عدد «طرح‌شده» نزدیک ۷ گیگاوات و بیش از ۴۰۰ میلیارد دلار اعلام شده است.

سوال‌های باز که باید رصد کنید
• تامین کل هزینه‌ها و مدل مالی، رويترز می‌گوید هنوز ابهام‌هایی درباره تامین بقیه سرمایه وجود دارد.
• تامین برق پایدار و مجوزها برای چنین مقیاسی.
• زنجیره تامین تراشه و شبکه، هم‌زمان با رشد تقاضا.

این خبر برای شما چه معنایی دارد
• مدیران کسب‌وکار، بودجه محصولات AI و نقشه راه سرویس‌ها را به‌روز نگه دارید. ظرفیت بیشتر معمولا به کاهش زمان انتظار و بهبود قیمت سرویس‌ها منجر می‌شود.
• تیم‌های محتوا و مارکتینگ، از اکنون روی سناریوهای استفاده از مدل‌های قوی‌تر برنامه‌ریزی کنید، مثل تولید محتوا با کیفیت بالاتر و شخصی‌سازی.
• تیم‌های حقوقی و رگولاتوری، موضوعات حریم خصوصی و مصرف انرژی را در ارزیابی ریسک قرار دهید.
• سرمایه‌گذاران، شاخص‌های پیشرفت را دنبال کنید، از جمله راه‌اندازی ۱ گیگاوات در ۲۰۲۶ و پیشروی سایت‌های استارگیت.

واژه‌نامه کوتاه
• گیگاوات، واحد ظرفیت توان مراکز داده. عدد ۱۰ گیگاوات یعنی مقیاس بسیار بزرگ.
• GPU، تراشه گرافیکی ویژه پردازش موازی برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی AI.
• نامه تفاهم، توافق اولیه پیش از قرارداد نهایی، جهت و اعداد کلیدی را مشخص می‌کند.

همکاری بزرگ انویدیا و اوپن‌ای‌آی می‌تواند نسل بعدی خدمات هوش مصنوعی را سریع‌تر، هوشمندتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر کند. با ترکیب توان پردازشی پیشرفته GPUهای انویدیا با مدل‌های یادگیری عمیق اوپن‌ای‌آی، انتظار می‌رود کیفیت تولید محتوای هوشمند، سرعت پردازش داده‌های عظیم و قابلیت اجرای مدل‌های واقع‌گرایانه چندرسانه‌ای به‌طور چشمگیری افزایش یابد. این هم‌افزایی می‌تواند زمینه‌ساز توسعه سرویس‌های جدید با پشتیبانی از رندر هم‌زمان تصویر، ویدئو و صدا شود، همچنین امکان شخصی‌سازی دقیق خدمات برای صنایع مختلف را فراهم آورد و دسترسی جهانی به هوش مصنوعی قدرتمند را گسترش دهد.

در افق دور، همکاری انویدیا و اوپن‌ای‌آی می‌تواند زیرساخت یک اکوسیستم هوش مصنوعی کاملاً خودکار و فراگیر را شکل دهد. ترکیب پردازش فوق‌سریع و معماری‌های پیشرفته گرافیکی با مدل‌های چندوجهی و خودیادگیر اوپن‌ای‌آی، مسیر را برای ایجاد «هوش مصنوعی عمومی» باز می‌کند که قادر به درک و تصمیم‌گیری مانند انسان است. این پیشرفت‌ها می‌توانند باعث توسعه شهرهای هوشمند، سیستم‌های پزشکی خودکار، سرگرمی‌های فراواقعی و رابط‌های مغز–ماشین شوند. با کاهش محدودیت‌های سخت‌افزاری و بهینه‌سازی مصرف انرژی، هوش مصنوعی به‌عنوان زیرساخت اصلی اقتصاد و زندگی روزمره عمل خواهد کرد و مرز بین فضای دیجیتال و واقعیت فیزیکی را از بین خواهد برد.

نکته پایانی
اگر از سرویس‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنید، انتظار سرعت بهتر، ظرفیت بالاتر و ویژگی‌های تازه را در سال‌های ۲۰۲۶ به بعد داشته باشید. این همکاری برای رساندن چنین خدماتی در مقیاس وسیع طراحی شده است.


منابع منتخب

اوپن‌ای‌آی و انویدیا درباره ۱۰ گیگاوات و سرمایه‌گذاری ۱۰۰ میلیارد دلاری، به‌همراه زمان‌بندی ۲۰۲۶. لینک
اعلام پنج سایت تازه استارگیت و جمع اعداد ظرفیت و میزان سرمایه. لینک
تحلیل رويترز درباره پرسش‌های تامین مالی. لینک

سلب مسئولیتاین مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

هوش مصنوعی و مدرسه‌های فردا: فرصت‌ها، تهدیدها و پاسخ خلاقانه معلمان

هوش مصنوعی و مدرسه‌های فردا: فرصت‌ها، تهدیدها و پاسخ خلاقانه معلمان

استادان و معلمان برای مواجهه با چالش‌های ناشی از حضور هوش مصنوعی در کلاس‌های درس، روش‌های آموزشی خود را تغییر می‌دهند.

مدارس دوباره باز شده‌اند و مربیان به دنبال شیوه‌های تازه‌ای هستند تا مطمئن شوند دانش‌آموزان همچنان فرایند یادگیری واقعی را طی می‌کنند؛ به‌ویژه در شرایطی که فناوری‌های هوش مصنوعی به‌طور روزافزون در محیط‌های آموزشی حضور پیدا کرده‌اند.

از زمان انتشارChatGPT، دانش‌آموزان و دانشجویان بیش از هر زمان دیگری امکان «میان‌بر زدن» در انجام تکالیف را پیدا کرده‌اند. با این حال، بسیاری از مربیان معتقدند که این فناوری می‌تواند به‌عنوان یک ابزار ارزشمند و مکمل به کار گرفته شود.

جان فان سگرن، معلم و بنیان‌گذار Futureproof Music School —یک مدرسه آنلاین برای آموزش تولید موسیقی الکترونیک — در گفتگو با Cointelegraph گفت: «مربیان مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند نوعی شخصی‌سازی واقعی در مقیاس وسیع ایجاد کنند و تجربه‌ای شبیه به آموزش یک‌به‌یک فراهم سازند.» او اضافه کرد که AI این امکان را می‌دهد تا دانشجویان بخش‌های تکراری و وقت‌گیر تحقیق را به فناوری بسپارند و خودشان بیشتر روی کار اصلی تمرکز کنند. برخی از مربیان نیز معتقدند این فناوری کمک می‌کند دانشجویان مهارت‌های جانبی را سریع‌تر فرا بگیرند.

تغییر روش‌ها برای سازگاری با AI
البته نگرانی‌ها نسبت به استفاده از AI در آموزش بی‌دلیل هم نیست. گزارش‌های منتشرشده در رسانه‌های معتبر فناوری نشان می‌دهد که در پایان سال تحصیلی ۲۰۲۴، استفاده از «توکن‌های هوش مصنوعی» به‌طور قابل‌توجهی کاهش یافته بود. در اینجا، منظور از توکن‌ها همان قطعات متنی است که توسط مدل‌های زبانی پردازش می‌شود؛ یعنی دانشجویانی که از ChatGPT برای انجام تکالیف خود استفاده می‌کردند. بسیاری از معلمان نیز آشکارا از حضور گسترده آن در کلاس‌ها ابراز ناامیدی کرده‌اند.
فان سگرن معتقد است که AI چالش‌های متعددی به همراه دارد که یکی از آن‌ها تقلب است.

از دیدگاه دانیل مایرز، دانشیار علوم کامپیوتر در کالج رولینز، مسئله فقط تقلب نیست. او می‌گوید: «بزرگ‌ترین مشکل این است که AI پیوند میان تکالیف ارائه‌شده توسط دانشجویان و یادگیری واقعی پشت آن را قطع می‌کند».

او توضیح می‌دهد: «در دوران قلم و کاغذ، وقتی دانشجویی مقاله‌ای با ارجاعات درست تحویل می‌داد، می‌توانستیم فرض کنیم که او چیزی درباره استفاده صحیح از ارجاع‌ها یاد گرفته است. اما در عصر هوش مصنوعی، دیگر نمی‌توانیم فقط بر اساس مشاهده یک تکلیف، درباره میزان یادگیری دانشجو قضاوت کنیم».

مایرز اضافه می‌کند که برای یادگیری واقعی باید «اصطکاک» وجود داشته باشد؛ یعنی تمرین باید به اندازه کافی دشوار باشد تا چالش مناسبی ایجاد کند. بنابراین حتی اگر دانشجو از AI برای تقلب استفاده نکند، استفاده بی‌ضابطه از آن می‌تواند تجربه ارزشمند یادگیری را از بین ببرد.

به همین دلیل، هرچه مربیان با فناوری‌های هوش مصنوعی آشناتر می‌شوند، به دنبال روش‌های تازه‌ای می‌روند تا مطمئن شوند دانشجویان واقعاً یاد می‌گیرند و فقط از میان‌بر استفاده نمی‌کنند.

فان سگرن در این‌باره می‌گوید: «در موسسه ما، دانشجویان باید کل پروژه‌هایشان را تحویل دهند تا ما مسیر کارشان را ببینیم. ما با استفاده آن‌ها از AI مشکلی نداریم، اما باید فرآیندشان را مشاهده کنیم تا بتوانیم بهترین کمک را برای توسعه مهارت‌هایشان ارائه دهیم».

او می‌افزاید: AI می‌تواند به‌عنوان میان‌بر استفاده شود، اما وظیفه ما (و همه معلمان امروز) این است که فرآیند یادگیری را طوری طراحی کنیم که همچنان نیازمند درک واقعی باشد.

مایرز نیز تأکید می‌کند که اساتید باید «روی طراحی و مدیریت تجربه آموزشی تمرکز کنند» و اهداف یک درس را با توجه به تأثیرات AI بازنگری کنند.

تغییر در رشته علوم کامپیوتر
هوش مصنوعی تأثیر زیادی بر رشته علوم کامپیوتر گذاشته است. این فناوری به اندازه‌ای در کدنویسی توانمند شده که بسیاری از تکالیف سنتی را که مایرز برای دانشجویان کارشناسی تعیین می‌کرد، عملاً «منسوخ» کرده است.

برای انطباق با این شرایط، او بخش زیادی از تمرین‌های قبلی را به کلاس و زمان آزمایشگاه منتقل کرده تا تمرین اصلی برنامه‌نویسی در حضور استاد انجام شود و او بتواند فرایند کار دانشجویان را مشاهده و هدایت کند.

اکنون، تکالیف خارج از کلاس به‌صورت پروژه‌های بزرگ‌تر و خلاقانه‌تر طراحی می‌شوند که شامل راهنمایی‌هایی برای استفاده درست از AI هستند. مایرز می‌گوید: «وقتی تکلیفی طراحی می‌کنم، خیلی به مسئله اختیار فکر می‌کنم. آیا فقط از دانشجویان می‌خواهم به یک پرسش پاسخ دهند یا آن‌ها را به چالش می‌کشم تا چشم‌اندازی تعیین کنند و مسیر خودشان را انتخاب کنند؟»

به گفته او، اگر فرایند آموزشی به دانشجو اختیار و مالکیت بدهد، آن‌ها دیگر از خروجی‌های بی‌کیفیت AI راضی نخواهند شد.

AI می‌تواند یادگیری را شتاب دهد
هرچند AI برای معلمان چالش ایجاد کرده، اما فرصت‌های تازه‌ای نیز فراهم آورده است. مایرز معتقد است که این فناوری در صورت استفاده درست می‌تواند آموزش را «سوپرشارژ» کند و دانشجویان را به طیف گسترده‌ای از دانش و مهارت‌ها دسترسی دهد که در شرایط عادی دشوار به‌دست می‌آید.

او می‌گوید دانشجویان با کمک AI می‌توانند پروژه‌های بزرگ و جاه‌طلبانه با عنصر خلاقیت شخصی انجام دهند: «ما اغلب می‌گوییم AI مثل داشتن یک مدرک فرعی در همه رشته‌هاست».

فان سگرن نیز تأکید می‌کند که AI می‌تواند بخش‌های خسته‌کننده تولید موسیقی را به عهده بگیرد تا دانشجویان وقت بیشتری صرف گوش دادن، تصمیم‌گیری و تکمیل کار کنند.

او همچنین می‌گوید که مربیان مبتنی بر AI می‌توانند مانند یک معلم خصوصی عمل کنند و توجه کامل و تجربه یک‌به‌یک را در اختیار دانشجو قرار دهند: «یک دستیار AI می‌تواند به هر دانشجو یک مربی شخصی ۲۴ ساعته بدهد که با زمینه، اهداف و سرعت او سازگار می‌شود و در لحظه مناسب او را راهنمایی می‌کند. این کار بازخورد را از چند روز به چند ثانیه کاهش می‌دهد و یادگیری را سریع‌تر می‌کند.»

توسعه مدل‌های آموزشی توسط شرکت‌های AI
شرکت‌های توسعه‌دهنده نیز متوجه اهمیت آموزش شده‌اند و مدل‌های اختصاصی برای این حوزه طراحی می‌کنند. برای نمونه، شرکت Anthropic نسخه ویژه‌ای از مدل خود را با نام Claude for Education معرفی کرده که دارای قابلیت‌های آموزشی خاص است.

یکی از سخنگویان این شرکت به Cointelegraphگفت: «حالت Learning Mode بر پرورش مهارت‌های تفکر انتقادی از طریق یادگیری هدایت‌شده تمرکز دارد، نه صرفاً ارائه پاسخ مستقیم.» به گفته او، «به جای حل کردن مستقیم یک مسئله ریاضی برای دانشجو، این مدل روش حل را مرحله به مرحله توضیح می‌دهد و به درک مفاهیم کمک می‌کند.»

در ژوئیه ۲۰۲۵، Anthropic یک هیئت مشاوره آموزش عالی تشکیل داد که ریاست آن بر عهده ریک لوین، رئیس پیشین دانشگاه ییل و مدیرعامل Coursera بود و اعضایی از دانشگاه‌های استنفورد، میشیگان، تگزاس در آستین، رایس و Complete College America در آن حضور داشتند.

این سخنگو تأکید کرد: «این هیئت تضمین می‌کند که توسعه مدل‌های ما با ارزش‌های آموزشی و بهترین شیوه‌های پداگوژیک همسو باشد.» همچنین این شرکت با دانشگاه‌ها همکاری می‌کند تا چالش‌های اجرایی استفاده از AI در محیط‌های آموزشی واقعی را درک و برطرف کند.

با این حال، Anthropic نیز اذعان کرده که احتمال سوءاستفاده وجود دارد. بر اساس تحقیقات انجام‌شده در آگوست، تقریباً نیمی (۴۷٪) از مکالمات دانشجویان با مدل‌های آموزشی AI صرفاً شامل دریافت پاسخ مستقیم بوده است، بدون اینکه تعامل عمیقی در فرایند یادگیری صورت گیرد.

این شرکت اعلام کرده که قصد دارد الگوهای استفاده را تحلیل کند و هم یافته‌های مثبت و هم نگرانی‌ها را با جامعه آموزشی به اشتراک بگذارد.

نتیجه‌گیری
چه بخواهیم و چه نخواهیم، هوش مصنوعی به بخش جدایی‌ناپذیر آموزش تبدیل شده است. مربیان در حال طراحی راهکارهایی هستند تا نه تنها چالش‌های ناشی از آن را برطرف کنند، بلکه کیفیت یادگیری دانشجویان را نیز ارتقا دهند. این مسیر البته با آزمون و خطا و دشواری همراه خواهد بود و نیازمند همکاری معلمان، دانشجویان و توسعه‌دهندگان فناوری است تا آینده‌ای رقم بخورد که هم نوآوری و هم یادگیری واقعی در آن حفظ شود.

سلب مسئولیتاین مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

چگونه ChatGPT می‌تواند شما را یک قدم جلوتر در بازار کریپتو قرار دهد؟

چگونه ChatGPT می‌تواند شما را یک قدم جلوتر در بازار کریپتو قرار دهد؟

در این راهنما یاد می‌گیرید چگونه ChatGPT را به یک سیستم هشداردهنده برای شناسایی رشدهای ناگهانی آلت‌کوین‌ها تبدیل کنید و با استفاده از پرامپت‌های هوشمند، پیگیری روندها و فیلتر کردن ریسک‌ها همیشه یک قدم جلوتر باشید.

آلت‌کوین و رشد ناگهانی آن چیست؟
بازار ارزهای دیجیتال بسیار سریع و غیرقابل پیش‌بینی است. بسیاری از افراد آرزو دارند قبل از اینکه قیمت یک آلت‌کوین (هر ارز دیجیتالی غیر از بیت‌کوین) ناگهان رشد کند، آن را شناسایی کنند. این رشد ناگهانی که به آن پامپ (Pump) می‌گویند، معمولاً زمانی رخ می‌دهد که:
• گروهی از معامله‌گران به‌صورت ناگهانی و سریع خرید می‌کنند (گاهی هماهنگ در گروه‌های موسوم به “پامپ”).
• یک خبر مهم یا هیاهوی شبکه‌های اجتماعی باعث جلب توجه می‌شود.
• یک صرافی بزرگ، کوین را لیست می‌کند یا یک همکاری مهم اعلام می‌شود.
• اینفلوئنسرها یا یوتیوبرهای معروف درباره آن صحبت می‌کنند.

گاهی این رشد واقعی و ناشی از پیشرفت پروژه است، اما بعضی مواقع ساختگی و کوتاه‌مدت بوده و به آن پامپ و دامپ می‌گویند (یعنی بعد از رشد شدید، قیمت ناگهان سقوط می‌کند). هدف شما باید پیدا کردن فرصت‌های واقعی قبل از دیگران باشد.

آیا ChatGPT می‌تواند پامپ‌ها را پیش‌بینی کند؟
به طور مستقیم خیر، ChatGPT پیش‌گو نیست و آینده را نمی‌داند، مگر اینکه به ابزارهای خارجی متصل شود، همچنین به قیمت‌های لحظه‌ای هم دسترسی ندارد. اما می‌تواند:
• تحلیل فاندامنتال آلت‌کوین‌ها (کاربرد، تیم توسعه، اقتصاد توکن) انجام دهد.
• احساسات جامعه را از انجمن‌ها، ردیت، توییتر X و … خلاصه کند.
• الگوهای تاریخی پامپ‌ها را بررسی کند.
• بر اساس معیارهای شما، لیست پیشنهادی بسازد.
• استراتژی‌های پایش بازار آلت‌کوین را طراحی کند.

به بیان ساده، ChatGPT مثل یک دستیار تحقیقاتی عمل می‌کند تا تصمیمات آگاهانه بگیرید، نه اینکه فقط دنبال هیاهو بروید.
مراحل استفاده از ChatGPT برای تحقیق در مورد پامپ آلت‌کوین‌ها

۱. مشخص کنید چه چیزی را می‌خواهید دنبال کنید
قبل از استفاده از ChatGPT باید زاویه دید خود را مشخص کنید. مثلاً:
• آیا به دنبال کوین‌های کوچک‌تر از ۵۰ میلیون دلار مارکت‌کپ هستید؟
• آیا به دنبال کوین‌های ترند شده در شبکه‌های اجتماعی هستید؟
• یا دنبال کوین‌هایی با رویدادهای مهم پیش‌رو (مثل توکن‌سوزی یا لیست شدن در صرافی) هستید؟
هر چه دقیق‌تر باشید، نتیجه بهتری می‌گیرید.

۲. استفاده از پرامپت‌های هوشمند
مثال ۱ – ساخت لیست آلت‌کوین بر اساس فاندامنتال:
به‌عنوان یک دستیار تحقیقاتی ارز دیجیتال عمل کن. لیستی از ۵ آلت‌کوین با مارکت‌کپ زیر ۱۰۰ میلیون دلار، دارای کاربرد قوی، تیم فعال و رویدادهای پیش‌رو (مثل لیست شدن در صرافی یا شراکت مهم) بده و خلاصه را در ۱۲۰ کلمه بنویس.
ChatGPT لیستی واضح از ۵ آلت‌کوین کوچک ارائه می‌دهد، ولی حتماً باید صحت داده‌ها را با منابع زنجیره‌ای و اطلاعات به‌روز تأیید کنید.
مثال ۲ – بررسی پتانسیل پامپ از روی هیاهوی اجتماعی:
به‌عنوان یک تحلیلگر بازار کریپتو عمل کن. بررسی کن کدام آلت‌کوین‌ها در ۷ روز گذشته بیشترین توجه را در X، ردیت و یوتیوب داشته‌اند. به دنبال جهش ناگهانی در تعداد اشاره‌ها، احساسات مثبت یا هشتگ‌های ترند باش. خلاصه را در ۱۰۰ کلمه بنویس.
ChatGPT آلت‌کوین‌های در حال ترند را معرفی می‌کند، اما باز هم باید داده‌های زنجیره‌ای و بازار را خودتان بررسی کنید.

۳. ترکیب ChatGPT با ابزارهای دیگر
بهترین نتیجه وقتی حاصل می‌شود که ChatGPT را با ابزارهای زیر ترکیب کنید:
• CoinGecko یا CoinMarketCap برای رصد قیمت و مارکت‌کپ.
• LunarCrush برای تحلیل احساسات شبکه‌های اجتماعی.
• DEXTools یا TokenSniffer برای بررسی کوین‌های تازه و داده‌های آن‌چین.
• X و Reddit برای دیدن ترندها قبل از فراگیر شدن.

۴. مراقب هشدارها باشید (Red Flags)
همه پامپ‌ها خوب نیستند. موارد زیر می‌توانند خطرناک باشند:
• تیم‌های ناشناس.
• وعده سودهای نجومی در کوتاه‌مدت.
• نقدینگی یا حجم معاملات بسیار پایین.
• حضور در گروه‌های پامپ‌و‌دامپ تلگرام یا دیسکورد.
می‌توانید از ChatGPT بخواهید لیست پروژه‌های مشکوک را بدهد، ولی باز هم صحت‌سنجی الزامی است.

هشدار نهایی: دنباله‌رو هر پامپ نباشید
شکار پامپ‌ها هیجان‌انگیز است، اما بیشتر آنها کوتاه‌مدت و حاصل هیاهو یا دستکاری هستند. قیمت‌ها ممکن است در عرض چند دقیقه اوج بگیرند و بلافاصله سقوط کنند، و خریداران دیرهنگام متضرر شوند.

به خاطر داشته باشید:
• وعده ۱۰ برابر شدن سرمایه در یک شب معمولاً کلاهبرداری است.
• نبود وایت‌پیپر یا تیم ناشناس یعنی عدم شفافیت.
• نقدینگی کم یعنی شاید نتوانید به موقع بفروشید.
• گروه‌های پامپ‌و‌دامپ معمولاً خطرناک‌اند.

ChatGPT می‌تواند ابزار مفیدی برای پیدا کردن فرصت‌ها باشد، اما باید آن را با تفکر انتقادی و بررسی بیرونی ترکیب کنید. در بازار پرشتاب کریپتو، تصمیم‌های آهسته و آگاهانه معمولاً برنده‌اند.

همیشه به یاد داشته باشید حتی بهترین ابزارها هم موفقیت را تضمین نمی‌کنند. از ChatGPT برای بینش و تحقیق استفاده کنید، اما خودتان هم تحقیق کنید (DYOR).

خلاصه مطلب
در این مقاله یاد گرفتیم که چگونه می‌توان از ChatGPT به عنوان یک دستیار تحقیقاتی در بازار آلت‌کوین‌ها استفاده کرد. این ابزار با تحلیل فاندامنتال، بررسی احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی، شناسایی الگوهای تاریخی و ایجاد لیست‌های پایش، می‌تواند به شما کمک کند زودتر از دیگران پتانسیل رشد یک ارز را ببینید. اما ChatGPT به تنهایی پیش‌گو نیست و باید نتایج آن را با ابزارهای تخصصی و داده‌های زنجیره‌ای تأیید کرد.

نتیجه‌گیری
بازار ارزهای دیجیتال دنیایی پرسرعت و پرریسک است. شناسایی یک پامپ واقعی قبل از وقوع آن می‌تواند سودآور باشد، اما بدون دانش، تحقیق و مدیریت ریسک، خطر زیان‌های سنگین وجود دارد.

ChatGPT می‌تواند سرعت و دقت تحقیقات شما را چند برابر کند، اما جایگزین بررسی شخصی و آگاهی مالی نمی‌شود. کلید موفقیت، ترکیب بینش هوش مصنوعی با تحلیل انسانی، استفاده از ابزارهای معتبر و رعایت اصول مدیریت سرمایه است.

در نهایت، همیشه به یاد داشته باشید:
• هر پامپی فرصت نیست.
• تحقیق کامل قبل از سرمایه‌گذاری ضروری است.
• و مهم‌تر از همه، تنها با پولی که توان از دست دادن آن را دارید وارد بازار شوید.

سلب مسئولیتاین مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

آیا ChatGPT جاسوس شماست؟ افشاگری سم آلتمن درباره حریم خصوصی کاربران

آیا ChatGPT جاسوس شماست؟ افشاگری سم آلتمن درباره حریم خصوصی کاربران

سم آلتمن، مدیرعامل شرکت OpenAI، اخیراً در گفت‌وگویی هشدار داد که گفت‌وگوهای کاربران با چت‌بات هوش مصنوعی ChatGPT شامل هیچ‌گونه محافظت قانونی نیستند و در صورت وجود شکایت یا پرونده قضایی، ممکن است این اطلاعات به دادگاه ارائه شود.

آلتمن در گفت‌وگویی با پادکستر معروف «تئو وان» گفت: «اگر با یک روان‌درمانگر، وکیل یا پزشک صحبت کنید، اطلاعاتی که در میان می‌گذارید از نظر قانونی محافظت می‌شوند “به آن امتیاز قانونی یا Legal Privilege می‌گویند” اما درباره‌ی چت‌جی‌پی‌تی هنوز چنین چارچوبی وجود ندارد»

او اضافه کرد: «اگر در مورد مسائل بسیار خصوصی و حساس خود با چت‌جی‌پی‌تی صحبت کنید و بعداً پای شما به یک پرونده حقوقی باز شود، ما (OpenAI) ممکن است مجبور شویم آن اطلاعات را تحویل بدهیم»

این اظهارات در حالی مطرح می‌شود که امروزه بسیاری از کاربران از هوش مصنوعی نه‌فقط برای پرسش‌های فنی، بلکه برای دریافت حمایت روانی، مشاوره مالی یا حتی توصیه‌های پزشکی نیز استفاده می‌کنند — کاری که می‌تواند تبعات جدی برای حریم خصوصی به همراه داشته باشد.

نبود چارچوب قانونی برای گفت‌وگو با هوش مصنوعی
آلتمن همچنین بر ضرورت تدوین سیاست‌ها و قوانین مشخص برای استفاده از هوش مصنوعی تأکید کرد و گفت: «این مسئله خیلی مهمه. گاهی خودم هم از اینکه اطلاعات شخصی وارد چت‌بات کنم می‌ترسم، چون نمی‌دونم دقیقاً چه کسی به این اطلاعات دسترسی خواهد داشت»

او افزود:
«ما باید برای مکالمه با چت‌بات‌ها همون سطح از حریم خصوصی رو داشته باشیم که با دکتر یا درمانگر داریم — خیلی از قانون‌گذاران هم که باهاشون صحبت کردم، قبول دارن که این مسئله فوراً باید حل بشه»

نگرانی‌های بزرگ‌تر: نظارت جهانی و سوءاستفاده از هوش مصنوعی

آلتمن همچنین نسبت به افزایش نظارت جهانی با گسترش استفاده از هوش مصنوعی هشدار داد و گفت: «هرچه هوش مصنوعی بیشتر توی دنیا گسترش پیدا کنه، دولت‌ها هم بیشتر تمایل به نظارت پیدا می‌کنن. چون می‌خوان مطمئن بشن که کسی از این فناوری برای اهداف تروریستی یا خلافکارانه استفاده نمی‌کنه»

او در عین حال تأکید کرد که: «من حاضرم بخشی از حریم خصوصی‌م رو برای امنیت جمعی فدا کنم، اما… سابقه تاریخی نشون می‌ده که دولت‌ها معمولاً بیش از حد جلو می‌رن — و این منو واقعاً نگران می‌کنه»

نتیجه‌گیری:
با افزایش محبوبیت چت‌بات‌هایی مثل ChatGPT، استفاده از آن‌ها برای امور شخصی، عاطفی یا حتی حقوقی/پزشکی نیز در حال رشد است. اما برخلاف تصور عمومی، اطلاعاتی که با این هوش مصنوعی‌ها به اشتراک می‌گذارید هیچ تضمینی برای محرمانه ماندن ندارند.

بنابراین:
• از اشتراک‌گذاری اطلاعات حساس و شخصی پرهیز کنید.
• تا زمانی که چارچوب قانونی مشخصی تدوین نشده، گفتگو با چت‌بات‌ها را مانند صحبت با یک انسان حرفه‌ای (پزشک، روان‌شناس، وکیل) تلقی نکنید.
• همیشه در نظر بگیرید که ممکن است این اطلاعات روزی مورد استفاده قانونی یا نظارتی قرار گیرند.

سلب مسئولیتاین مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

مانوس، دستیار هوشمند شما از راه رسید!

مانوس، دستیار هوشمند شما از راه رسید!

این روزها داغ‌ترین موضوع در حوزه هوش مصنوعی، چیزی نیست جز دستیار خودمختار کاملاً جدیدی به نام مانوس Manus. اگر اخیراً اخبار و هیاهوی پیرامون هوش مصنوعی را دنبال کرده باشید، ممکن است اصطلاحاتی مانند “لحظه GPT” یا “لحظه Deep Seek”، “کارآموزی که هرگز نمی‌خوابد” یا “دست کارگشای گیتی” را شنیده باشید. همه این عبارات جذاب به محصول جدید یک استارتاپ چینی به نام مونیکا اشاره دارند و باور کنید یا نه، در چند روز گذشته مانوس دستیار هوشمند و همه کاره در رسانه‌های اجتماعی و سایت‌های فناوری سر و صدای زیادی به پا کرده که مانوس دستیار هوشمند شما از راه رسید!

خب، این Manus دقیقاً چیست؟ به طور خلاصه، آن را اولین دستیار هوش مصنوعی واقعاً عمومی جهان می‌نامند. دستیارهای هوش مصنوعی و چت‌بات‌های زیادی وجود دارند، چت‌بات‌هایی که می‌توانند به سوالات پاسخ دهند، متن تولید کنند یا حتی پیشنهاد برای کد ارائه دهند، اما ظاهراً مانوس با برنامه‌ریزی وظایف، اجرای آن‌ها و ارائه نتایج نهایی، یک قدم از چت‌بات‌های معمول فراتر می‌رود. اگر آن را به عنوان یک دستیار در نظر بگیرید، نه تنها در مورد ایده‌ها با شما هم فکری می کند بلکه تمام کارهای سخت را نیز مانند نوشتن کد، مرور وب سایت‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌ها انجام می‌دهد.

اگر شعار پشتیبان این محصول عبارت لاتین “Mens Et Manus” به معنای “ذهن و دست” را شنیده باشید، یادآور این است که دانش نباید فقط در مغز هوش مصنوعی ذخیره شود، بلکه باید به طور فعال برای به دست آوردن نتایج در دنیای واقعی از آن استفاده گردد.

حالا، چگونه به طور ناگهانی اینقدر مشهور شد؟ در 6 مارس 2025 مونیکا رسماً نسخه پیش‌نمایشی اولیه مانوس را رونمایی کرد، که باعث شد موج عظیمی از مردم تمام شب را بیدار بمانند تا یک کد دعوت به استفاده به آنها داده شود. شوخی نمی‌کنم!!

برخی از افراد نیز پس از رونمایی سعی کردند کدها را در پلتفرم‌های مختلف فروش، از حدود 137 دلار آمریکا تا نزدیک به 14000 دلار بفروشند و اکثر این کدهای قابل فروش مجدد حداقل چند صد یا چند هزار دلار قیمت داشتند، که نشان دهنده رشد انفجاری بیش از انتظار تیم بود و دلیل این هیجان ناشی از توانایی‌های پیشرفته‌ای بود که مانوس از خود نشان داد.

طبق اطلاعات سایت رسمی مانوس این سیستم دارای ساختار چند دستیاری می باشد، به این معنی که دستیارهای فرعی مختلف در داخل این سیستم و در بخش‌های متمایزی از یکدیگر کار می کنند. یک دستیار ممکن است قسمت برنامه‌ریزی را انجام دهد و دستیار دیگر بخش اجرای پردازش “مانند نوشتن یک اسکریپت پایتون یا بازدید از یک وب سایت خاص” را به انجام رساند و در همین زمان دستیار دیگری نیز درستی نتیجه را تأیید کند.
این همکاری چند دستیاری بازتابی از نحوه کار یک تیم انسانی است. یک نفر می‌تواند استراتژی تعیین کند، شخص دیگری کدنویسی و غیره. هم‌افزایی این دستیارهای فرعی ظاهراً به مانوس اجازه می‌دهد تا وظایف فوق‌العاده پیچیده‌ای را به انجام برسانند.
حالا، بگذارید مانوس را در سه وظیفه کاملاً متفاوت به شما نشان دهم، بیایید با یک کار آسان شروع کنیم. در این مثال، از مانوس می‌خواهیم به ما در غربالگری رزومه‌ها کمک کند. من اخیراً یک فایل زیپ حاوی 10 رزومه را برای مانوس ارسال کردم و از آنجایی که هر اجرای مانوس رایانه خود را دارد، مانند یک انسان ابتدا فایل را از حالت فشرده خارج ‌کرده و سپس صفحه به صفحه هر رزومه را مرور و اطلاعات مهم را ثبت می‌کند.

مانوس به صورت مستقل در فضای ابری کار می‌کند، به این معنی که شما می‌توانید لپ‌تاپ خود را در هر زمان که دوست دارید خاموش نمایید و مطمئن باشد که Manus پس از اتمام کار، به شما اطلاع خواهد داد.

حتی می‌توانید در هر زمان که دوست دارید در میان کار، دستورالعمل‌های جدیدی را به مانوس بدهید. مثلاً من در میان پروژه قبلی پنج رزومه دیگر را جهت بررسی ارسال می کنم و Manus پس دسته بندی و اولویت بندی کارجوها، معیارهای ارزیابی را نیز به عنوان موارد تایین کننده ارائه می‌کند که بسیار خوب است.

من همیشه بررسی اطلاعات را در قالب یک فایل Excel ترجیح می‌دهم، پس از مانوس می خواهم که نتایج را برای من در این قالب ارسال کند، بنابراین Manus که دانش و حافظه دارد یاد خواهد گرفت که اگر در آینده وقتی که وظیفه مشابهی را از او بخواهم، اطلاعات را در قالب یک فایل Excel برای من ارسال کند.

در مثال بعدی، از مانوس می خواهم که برای من پروژه تحقیقاتی انجام داده و املاک موجود در نیویورک را بر اساس معیارهای متعدد مورد نیازم بررسی کند. این ابزار هوشمند برای وظایف این چنین پیچیده، ابتدا درخواست را تجزیه و تحلیل کرده و لیستی از کارها مورد نیاز را ایجاد مینماید.

در این مرحله مانوس با جستجو و مطالعه دقیق مقالاتی در مورد امنیت محله‌های نیویورک، کار را ادامه داده و سپس در مورد مدارس راهنمایی موجود در نیویورک تحقیق می‌نماید. در ادامه Manus یک برنامه پایتون برای محاسبه هزینه ها بر اساس بودجه مورد نیاز نوشته و لیست‌ گزینه‌های مناسب را در وب‌سایت‌های املاک جستجو و فیلتر می‌کند. در نهایت، با ترکیب تمام اطلاعات جمع‌آوری شده، گزارشی مفصل نوشته و تمام منابع را برای ارائه گردآوری می‌کند.
در مثال بعدی از مانوس میخواهیم تا یک تحلیل همبستگی بین چند سهام را انجام ‌دهد. Manus برای دریافت داده‌های درست از طریق APIها به منابع “داده معتبر” دسترسی پیدا کرده و پس از اعتبارسنجی داده‌های به‌دست‌آمده، شروع به نوشتن کد برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم آن ‌می کند.

برای مانوس کدنویسی لزوماً هدف نیست، بلکه ابزاری فراگیر برای حل مشکلات می باشد و به نظر می‌رسد این ابزار تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم آنها را به خوبی به انجام می رساند. اما از آنجا که میدانم تجسم داده‌های تعاملی بسیار جالب‌تر است، بنابراین از Manus خواستم برای این منظور و بر اساس این داده‌ها یک وب‌سایت ایجاد کند، وی! با اجازه من یک وب‌سایت تکمیل‌شده را در فضای آنلاین ایجاد و لینک دسترسی را برای من ارسال کرد که بسیار جالب است.

در مثالهای دیگر مردم از مانوس برای برنامه‌ریزی سفری به ژاپن در ماه آوریل، انجام تجزیه و تحلیل کامل سهام تسلا، ایجاد منابع آموزشی تعاملی برای یک معلم مدرسه راهنمایی برای آموزش نظریه‌های تکانه، حتی گردآوری فهرستی از شرکت‌های B2B مورد نظر، کمک خواسته بودند.

مانوس نه تنها نکات کلیدی را پیدا می کند، بلکه می‌تواند کد بنویسد، داشبوردهای بصری تولید کند و همه چیز را در یک جدول یا فایل اکسل پیچده و ارائه کند، آیا این چیزی است که شما دوست دارید داشته باشید؟

بخشی از چیزی که این دستیار را بسیار چشمگیر می‌کند این است که مانوس ظاهراً به جایگاه جدید و پیشرفته‌ای در معیار گایا دست یافته است. تا جایی که ما می‌دانیم، معیار گایا اندازه‌گیری می‌کند که یک دستیار هوش مصنوعی عمومی چقدر خوب می‌تواند وظایف دنیای واقعی را انجام دهد. به گفته تیم Manus، این پلتفرم از سایر سیستم‌ها مانند OpenAI و DeepMind در هر سه سطح رتبه‌بندی گایا پیشی گرفته است. جزئیات این آزمایش‌ها به طور گسترده شرح داده نشده است، اما این هیاهو واقعی است، به خصوص با ادعاهای بزرگی مانند “ما از بهترین مدل‌های OpenAI در تمام موارد پیشی ‌گرفته ایم”.

پلتفورم مونیکا توسط یک کارآفرین موفق چینی به نام شیائو هونگ تاسیس شده، وی فارغ التحصیل سال 2015 از دانشگاه علم و صنعت هاجونگ می باشد. در اسناد شرکت همچنین به یک بنیانگذار و دانشمند ارشد به نام جی چو اشاره شده که وی یک ویدیو برای معرفی این دستیار ساخت که توانسته در حدود 20 ساعت پس از نشر صدها هزار بازدید در پلتفرم‌های اجتماعی به دست آورد.

یک شریک دیگری به نام زانگا نیز در فضای آنلاین ظاهر شده و گفته که آن‌ها مجبور شده‌اند دعوت‌ها را محدود کنند زیرا سرورهایشان نمی‌توانند پاسخگوی همه باشند.

جالب اینجاست که این شرکت در سال 2024 تغییراتی در ساختار سهامداران خود داشته و حتی می‌بینیم که بخش سرمایه‌گذاری خطرپذیر شرکت Tencent در این پلتفورم سرمایه‌گذاری کرده و Zen Fund نیز در جولای 2022 همین کار را انجام داده است. اکنون جزئیات کامل ساختار رسمی شرکت در دسترس نیست، اما این تغییرات برای بسیاری از استارتاپ‌ها که سعی در رشد سریع دارند، صدق می کند.

زمزمه‌هایی در مورد اینکه مانوس ممکن است Deepseek بعدی شود، وجود دارد. برخی افراد لحظه بزرگ معرفی Deepseek در ژانویه را با آنچه اکنون با Manus اتفاق افتاده مقایسه می‌کنند. رسانه‌های محلی و پلتفرم‌های اجتماعی در چین نیز آن را یک لحظه اسپوتنیک دیگر یا یک لحظه GPT دیگر “با توجه به اینکه چگونه معرفی چت GPT جهان را تکان داد” می‌نامند.

صرف نظر از این که مانوس به اندازه کافی موج مثبت ایجاد کرده، همچنین توانسته در رسانه‌های مهمی مانند گلوبال تایمز، چاینا دیلی، مالای میل، نیوزویک و غیره پوشش خوبی را دریافت کند.

علاوه بر این مخاطبان، نوآوری های جدید چین را به هم مرتبط کرده و فکر می کنند که این کشور در سال جاری پیشرفت‌های متعددی را در زمینه هوش مصنوعی از مدل‌های بزرگ زبانی گرفته تا دستیارهای هوش مصنوعی عمومی بدست آورده است.

یکی از چیزهایی که مانوس را از هوش مصنوعی مولد معمولی متمایز می‌کند این است که هدف آن چیزی است که ما اغلب آن را هوش مصنوعی عمومی می‌نامیم. بدیهی است که هنوز نمی‌تواند بچه‌های شما را از مدرسه بیاورد یا لباس‌های شما را در دنیای فیزیکی بشوید، اما در فضای دیجیتال می‌تواند فرآیندهای چند مرحله‌ای که شما معمولاً به یک دستیار یا کارآموز می‌سپارید، را برای شما انجام دهد.

همچنین از چندین منبع شنیده شده که حداقل 21 درصد از شرکت‌ها تا ژانویه 2024 به نوعی از دستیارهای هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند و اکنون گارتنر پیش‌بینی می‌کند که این تعداد تا سال 2026 به بالای 80 درصد خواهد رسید، به این معنی که اگر مانوس خوب عمل کند، مستقیماً به یک بازار فوق‌العاده داغ وارد شده است.

باید بدونیم پتانسیل دستیارهای هوش مصنوعی برای خودکارسازی کامل وظایفی مانند تامین منابع، تجزیه و تحلیل داده‌های فروشگاه آنلاین، تهیه استراتژی‌های بهبود فروش کسب و کارها بسیار مهم می باشد، حتی صفحه رسمی مانوس نشان می‌دهد که این پلتفرم می‌تواند داده‌های محلی را برای یک رستوران باربیکیو در تگزاس جستجو کند تا به آن‌ها در افزایش فروش کمک نماید و یا حتی می‌تواند با نوشتن کد در مسابقات کگل که یک رقابت‌ آنلاین در زمینه علم داده و یادگیری ماشین می باشد خود را در بین 10 درصد بهترین ها قرار بدهد.

حالا اگر دوست دارید مانوس را امتحان کنید، باید بدانید که چگونه می توان به آن دسترسی پیدا کرد.
در حال حاضر فقط با دعوت‌نامه امکان‌پذیر است و این باعث کمبود دیوانه‌وار دعوت‌نامه‌ها شده است. مردم به معنای واقعی کلمه آن‌ها را در بازارهای ثانویه به قیمت هزاران دلار میخرند. به گفته افراد پشت Manus، آن‌ها در تلاش برای تقویت سرورهای خود برای دسترسی بیشتر مشتاقان هستند. آن‌ها می‌گویند که امیدوارند در مقطعی استفاده از آن رایگان شود، اما تا کنون هیچ تاریخ رسمی ارائه نشده است.

منتقدان می‌پرسند که آیا مانوس  واقعاً خودمختار است یا فقط فناوری‌های موجود را در یک بسته شیک ترکیب کرده؟ سئوالی بسیار مهم و سرنوشت ساز ولی به نظر من بسیار فراتر از یک بسته بندی شیک است.

شرکت مونیکا به خاطر ایجاد راه‌حل‌های مفید مبتنی بر هوش مصنوعی، به ویژه برای ابزار محبوب خود برای استفاده از چتGPT، شناخته شده است.

آن‌ها در یک چشم به هم زدن از 0 به 10 میلیون کاربر رسیدند، بنابراین شاید آن‌ها بتوانند، یک پیروزی دیگر را با دستیار هوش مصنوعی Manus که واقعاً کاربردی است، به دست آورند.

صرف نظر از شک و تردیدها، مانوس قطعاً اتفاق مهمی است و توانسته صحنه هوش مصنوعی را به ویژه در چین جا به جا کند.

دیدن اینکه، این پلتفرم می تواند فایل‌ها را از حالت فشرده خارج کرده، رزومه‌ها را غربال نماید، برای خودش اسکریپت‌های پایتون بنویسد و اجرا کند، همزمان داده‌های املاک و مستغلات را به تنهایی جمع‌آوری نماید، بسیار فراتر از توانایی‌های معمول امروزی چت‌بات ها است.

در ادامه چالش یادگیری به اصطلاح خودمختار آن وجود دارد، جایی که می تواند ترجیحات شما را مانند قالب‌بندی نتایج در جدول را برای وظایف آینده ای که به آن میسپارید حفظ می‌کند.

در اینجا سوالی مهم در مورد رقابت میان پلتفورم ها مطرح است. غول‌هایی مانند آنتروپیک، OpenAI و گوگل همگی سیستم‌های دستیار ‌مانندی را که می‌توانند کاری بیش از فقط صحبت کردن انجام دهند، تبلیغ یا معرفی کرده‌اند، اما ما هنوز دموهای کاربردی از دستیارهای دیگر را به اندازه مانوس ندیده‌ایم. اکنون همه نگاه‌ها به این است که Manus چقدر خوب رشد می‌کند و آیا واقعاً می‌تواند وعده داشتن دستیار کامل هوشمند را در آینده عملی کند یا خیر.

فقط زمان مشخص خواهد کرد که آیا این یک لحظه Deepseek دیگر، یک قطار پر هیاهوی زودگذر و یا تکامل بعدی در دنیای هوش مصنوعی می باشد.

لطفا” در قسمت نظرات به من بگویید که شما چی فکر می‌کنید، مانوس فقط یک ترکیب کننده و بسته‌بندی کنده ابزارهای هوش مصنوعی خوب و یا واقعاً یک تغییر دهنده بازی است، که ما را به سمت یک هوش مصنوعی عمومی واقعی در آینده هدایت می‌کند.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

هوش مصنوعی تشخیص کلاهبرداری - دیگر فریب نخورید، هوش مصنوعی در خدمت امنیت آنلاین شما

هوش مصنوعی برای تشخیص کلاهبرداری و افزایش امنیت آنلاین شما

امروزه، دنیای دیجیتال به بخش جدایی‌ناپذیر زندگی ما تبدیل شده، از خرید آنلاین گرفته تا ارتباط با عزیزان، همه چیز به اینترنت وابسته است. متاسفانه همین دنیای پر از امکانات، محل جولان کلاهبرداران و ترفندهای فریبنده آنان نیز می باشد. ایمیل‌های فیشینگ، پیامک‌های جعلی، و صفحات اینترنتی متقلب، هر لحظه در کمین هستند تا اطلاعات شخصی و مالی را به سرقت ببرند. بنابراین تشخیص اینکه کدام پیام واقعی و کدام یک دام است، روز به روز سخت‌تر می‌شود. اما جای نگرانی نیست! می‌خواهم شما را با ابزاری فوق‌العاده آشنا کنم که می‌تواند به همه کمک ‌کند در برابر این تهدیدات ایمن بماننیم و آن چیزی نیست جز هوش مصنوعی تشخیص کلاهبرداری! اسکم ای آی scam.ai یک وب‌سایت رایگان و بسیار کاربردی است که با استفاده از هوش مصنوعی، مانند یک کارآگاه شخصی در کنار ماست. این ابزار می‌تواند ایمیل‌های مشکوک، پیامک‌ها، لینک‌ها، و حتی پست‌های شبکه‌های اجتماعی را بررسی و تحلیل کرده و به ما بگوید که آیا احتمال کلاهبرداری بودن آنها وجود دارد یا خیر.

اسکم ای آی چگونه کار می‌کند؟
جادو نیست، بلکه علم است! تصور کنید Scam.AI یک دوست خیلی باهوش است که در تشخیص کلاهبرداری‌ها استاد می باشد. شما به راحتی پیام یا لینک مشکوک را به او می‌دهید و او شروع به کار می‌کند. در اینجا به طور ساده نحوه عملکرد آن را بررسی می‌کنیم:تجزیه و تحلیل محتوا:Scam.AI متن را برای نشانه‌های هشداردهنده بررسی می‌کند، که آیا حاوی زبان فوریت “همین الان اقدام کنید!” است؟ آیا اشتباهات املایی یا گرامری وجود دارد؟ آیا وعده‌های غیرواقعی می‌دهد؟ اینها همه تاکتیک‌های کلاسیک کلاهبرداری هستند.

بررسی لینک: اگر پیام شامل یک لینک باشد، Scam.AI آن را به طور کامل بررسی می‌کند، که آیا شما را به یک وب‌سایت جعلی هدایت می‌کند که برای سرقت اطلاعات شما طراحی شده است؟ آیا گواهی امنیتی وب‌سایت معتبر است؟ این بررسی‌ها به شناسایی تلاش‌های فیشینگ کمک می‌نماید.

بررسی فرستنده: Scam.AI اطلاعات فرستنده را بررسی می‌کند، که آیا آدرس ایمیل معتبر است؟ آیا شماره تلفن با فرستنده فرضی “مانند بانک شما” مطابقت دارد؟ اغلب، کلاهبرداران هویت واقعی خود را پنهان می‌کنند و Scam.AI می‌تواند به کشف آنها کمک کند.

استفاده از هوش مصنوعی: قدرت واقعی Scam.AI در هوش مصنوعی آن می باش، این سیستم بی وقفه در حال یادگیری در مورد کلاهبرداری‌های جدید و نحوه عملکرد آنها است. این بدان معناست که در تشخیص حتی حیله‌گرانه‌ترین ترفندها نیز روز به روز بهتر و بهتر می‌شود.

چرا باید از اسکم ای آی استفاده کنیم؟

رایگان و آسان است:
نیازی به نصب نرم‌افزار پیچیده یا پیکربندی تنظیمات گیج‌کننده ندارد، فقط کافی است به آدرس scam.ai بروید و از آن استفاده کنید.

آرامش خاطر:
دانستن اینکه ابزاری قابل اعتماد برای کمک به شما در تشخیص کلاهبرداری‌ها دارید، می‌تواند به شما اطمینان خاطر در فضای آنلاین بدهد.

محافظت از اطلاعات:
Scam.AI می‌تواند به شما کمک کند از قربانی شدن در کلاهبرداری‌های فیشینگ و سرقت هویت جلوگیری کنید.
در وقت و زحمت صرفه‌جویی می‌کند: به جای صرف ساعت‌ها تلاش برای تشخیص اینکه آیا یک پیام قانونی است یا خیر، Scam.AI می‌تواند به شما پاسخی سریع بدهد.

به محافظت کمک می‌کند:
Scam.AI را با خانواده و دوستان خود، به‌ویژه کسانی که ممکن است در برابر کلاهبرداری‌های آنلاین آسیب‌پذیرتر باشند، به اشتراک بگذارید.

نحوه استفاده از اسکم ای آی در 3 مرحله آسان:
1. پیام یا لینک مشکوک را کپی کنید: متن ایمیل، پیامک یا پست رسانه اجتماعی را که در مورد آن مطمئن نیستید، انتخاب و یا لینکی را که از کلیک کردن روی آن مردد هستید، کپی کنید.
2. رفتن به وب سایت Scam.AI: مرورگر وب خود را باز کرده و به آدرس scam.ai بروید.
3. ورود اطلاعات: متن یا لینک را در کادر وب‌سایت Scam.AI جایگذاری کرده و روی دکمه “تجزیه و تحلیل” کلیک کنید، این سامانه به سرعت پیام را ارزیابی کرده و میزان ریسک را به شما می‌دهد.

در دنیای دیجیتال امروز، ایمن ماندن آنلاین از هر زمان دیگری مهم‌تر بوده و Scam.AI شریک شما در این ایمنی آنلاین می باشد.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

ابزارهای هوش مصنوعی چیستند و چگونه در آینده نزدیک زندگی را بهبود می بخشند؟

ابزارهای هوش مصنوعی چیستند و چگونه در آینده نزدیک زندگی را بهبود می بخشند؟

ابزارهای هوش مصنوعی در واقع نرم‌افزارها، پلتفرم‌ها و سیستم‌هایی هستن که از هوش مصنوعی برای انجام کارهای مختلفی استفاده می‌کنند. این ابزارها با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و داده‌های بسیار، می‌توانند یاد بگیرند، الگوها را تشخیص دهند، تصمیم بگیرند و کارهایی را انجام دهند که قبلاً فقط توسط انسان‌ امکان‌پذیر بوده است.

انواع مختلف ابزارهای هوش مصنوعی:
پردازش زبان طبیعی (NLP): این ابزارها به کامپیوترها کمک می‌کنند تا زبان انسان را مانند چت‌بات‌ها، مترجم‌های زبان و دستیارهای صوتی (سیری و الکسا) درک و سپس پردازش کنند.

بینایی ماشین (Computer Vision): این ابزارها به کامپیوترها کمک می‌کنن تا تصاویر و ویدیوها را مانند سیستم‌های تشخیص چهره، اتومبیل‌های خودران، نرم‌افزارهای ویرایش عکس ببیند و درک کند.

یادگیری ماشین (Machine Learning): این ابزارها به کامپیوترها کمک می‌کنن تا بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح مانند سیستم‌های پیشنهاد دهنده محصول، تشخیص تقلب، فیلترهای هرزنامه در ایمیل سرورها، از خود داده‌ها یاد بگیرند.

رباتی (Robotics): این ابزارها ربات‌های هوشمند رو کنترل می‌کنند تا کارهای مختلف را مانند ربات‌های صنعتی، ربات‌های جراح و ربات‌های تمیز کننده انجام بدهند.
ابزارهای تولید محتوا با هوش مصنوعی: این ابزارها می‌تونند متن، تصویر، ویدیو و حتی موسیقی تولید کنند. مانند: نرم‌افزارهای تولید مقاله، ابزارهای طراحی گرافیکی و تولید موسیقی.

دستیارهای هوش مصنوعی: این دستیارها می‌تونند کارهای مختلف را به صورت خودکار انجام بدهند و در مدیریت کارهای روزمره مانند دستیار تقویم، برنامه‌ریزی سفر و مدیریت مالی شخصی به ما کمک کنند.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

چرا باید استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار را یاد بگیریم؟

چرا باید استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار را یاد بگیریم؟

هانی را تصور کنید که ماشین‌ها می‌توانند یاد بگیرند، استدلال کنند و مشکلات پیچیده را برای ما حل نمایند. جهانی که فناوری می‌تواند توانایی‌های ما را افزایش داده و صنایع را متحول کند. این جهان در آینده‌ دوری نیست؛ اینجا و اکنون است و بوسیله هوش مصنوعی جان گرفته است. بنابراین اکنون باید خود را برای سفر یادگیری هوش مصنوعی الهام بخشم آماده کنیم، سفری که ما را توانمند و آینده را برای ما دگرگون خواهد کرد.

قدرت هوش مصنوعی
• راهگشای نوآوری: اکنون هوش مصنوعی در حال پیشبرد نوآوری در صنایع مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی، حمل و نقل و سرگرمی می باشد. پس با یادگیری هوش مصنوعی، شما می توانید در خط مقدم پیشرفت‌های تکنولوژی روز قرار داشته باشید.
• ابزاری برای حل مسئله: هوش مصنوعی ابزارها و تکنیک‌های قدرتمندی را برای مقابله با چالش‌های پیچیده ارائه می‌دهد. با تسلط بر هوش مصنوعی، شما به ابزاری جدید مجهز خواهید شد، تا راه حل‌های خلاقانه‌ای یافته و کنترل پیشرفت خود را به دست بگیرید.
• مسیر موفقیت شغلی: تقاضا برای مهارت‌های هوش مصنوعی در حال افزایش است. با کسب مهارت‌های هوش مصنوعی، فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیز و پتانسیل درآمد بالاتری را برای خود به ارمغان بیاورید.

غلبه بر چالش‌ها
• ترس از ناشناخته‌ها: طبیعی است که ما در برابر پیچیدگی هوش مصنوعی احساس ترس کنیم، اما به یاد داشته باشیم که هر سفری با اولین قدم آغاز می‌شود. در نتیجه باید فرآیند یادگیری را به بخش‌های کوچک قابل مدیریت تقسیم کرده و هر یک از دستاوردهای خود را جشن بگیریم.
• محدودیت‌های زمانی: ترکیب آموزش، کار و زندگی شخصی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. با اولویت‌بندی مناسب مسئولیت ها برای یادگیری زمان مشخصی اختصاص داده و از منابع معتبر و آماده موجود در اینترنت برای به حداکثر رساندن کارایی زمان یادگیری خود استفاده نمایید.
• کمبود منابع: در حالی که هوش مصنوعی نیازمند استفاده از منابع زیادی است، منابع رایگان و مقرون به صرفه بسیاری نیز در اینترنت در دسترس می باشد. بنابراین باید از آموزش‌های تصویری و ابزارهای منبع باز برای شروع سفر در سرزمین هوش مصنوعی به خوبی استفاده نمایید.

آینده جهان هوش مصنوعی است
• آینده را در آغوش بگیرید: با یادگیری هوش مصنوعی، شما نه تنها در حال کسب یک مهارت جدید هستید، بلکه در حال سرمایه‌گذاری برای آینده خود نیز می باشید.
• تغییرآفرین باشید: از دانش هوش مصنوعی خود برای ایجاد تأثیرات مثبت و حل مشکلات واقعی استفاده کنید.
• یادگیری مداوم: هوش مصنوعی یک حوزه در حال تکامل سریع می باشد. کنجکاو باشید، به یادگیری ادامه داده و خود را با آخرین پیشرفت‌ها آشنا سازید.

نتیجه‌گیری
“بهترین زمان برای شروع یادگیری هوش مصنوعی دیروز بود و دومین بهترین زمان امروز است.”
پس خود را برای برداشتن اولین قدم به سوی آینده‌ای روشن‌ و قدرتمند با دانش برتر هوش مصنوعی آماده نمایید.

پنکیک سواپ پیش‌بینی بازار با استفاده از هوش مصنوعی را راه‌اندازی می‌کند

پنکیک سواپ پیش‌بینی بازار با استفاده از هوش مصنوعی را راه‌اندازی می‌کند

کاربران آربیتروم Arbitrum اکنون می توانند با استفاده از بازار مبتنی بر هوش مصنوعی پنکیک سواپ PancakeSwap، حرکات قیمت اتر را پیش بینی کرده و از داده های یادگیری ماشینی آلورا برای بهینه کردن دقت این پیش بینی استفاده کنند.

پنکیک سواپ “صرافی غیرمتمرکز چند زنجیره ای DEX” به تازگی با شبکه آلورا برای راه اندازی بازار پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی AI در آربیتروم شریک شده است.

این بازار پیش‌بینی جدید، خوراک داده‌های قیمت مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌کند، شایان توجه است که این داده ها از طریق شریک جدید پنکیک سواپ، شبکه هوش مصنوعی غیرمتمرکز “آلورا” منشأ می‌گیرند.

از طریق قابلیت‌های یادگیری ماشینی Allora، کاربران پنکیک سواپ می‌توانند حرکت قیمت اتر را در آربیتروم ARB پیش‌بینی کنند.

در مصاحبه ای با Chef Gyoza مدیر محصول پنکیک سواپ، وی تصمیم به همکاری با آلورا را به صورت زیر بیان کرد:
در طول 3 سال گذشته، مدل‌های ساخته شده توسط تیم آزمایشگاه آلورا (که قبلا به عنوان Upshot شناخته می‌شد) به طور موثر پیش‌بینی قیمت بیش از 400 میلیون دارایی را با ضریب اطمینان 95 تا 99 درصد و با ارائه دقیق‌ترین پیش‌بینی‌ها انجام داده است.

و اما چگونه کار می کند
مدل‌های پیش‌بینی قیمت هوش مصنوعی آلورا احتمال افزایش یا کاهش قیمت دارایی‌های مختلف کریپتو را پیش‌بینی می‌کنند و کاربران می‌توانند همسو با آن و یا مخالف آن پیش‌بینی ها حرکت کنند.

فرآیند پرداخت آن بر اساس دقت هوش مصنوعی هدایت شده و در طول زمان با توجه به عملکرد هوش مصنوعی تنظیم می شوند، درست مانند کاربران که در بازار پیش بینی، پیش بینی می کنند.

Gyoza عملکرد در بازار پیش بینی جدید را خلاصه کرده و گفت:
«کاربران پنکیک سواپ می‌توانند از پیش‌بینی هوش مصنوعی پیروی کنند و یا با آن مخالفت کنند. از آنجایی که عملکرد و رکورد هوش مصنوعی در تست‌های ما به دقتی نزدیک به 65 درصد رسیده است، کاربران باید انتخاب کنند که چه زمانی با هوش مصنوعی مخالفت کنند، تا طبیعتاً شانس بیشتری داشته باشند.»

جلوگیری از سوء استفاده
Gyoza در مورد پتانسیل دستکاری بازار و استفاده کاربران از ویژگی جدید بازار پیش بینی، افزود:
«کاربران می‌توانند کل تاریخچه هر چرخه بازار، تاریخچه فید قیمت و تاریخچه پیش‌بینی هوش مصنوعی را از طریق قسمت تاریخچه در صفحه پیش‌بینی ردیابی کنند و در آخر هر چرخه نیز تمام نتایج از طریق قرارداد پیش‌بینی v2 در زنجیره تسویه می شوند.»

گیوزا توضیح داد که پیش‌بینی هوش مصنوعی تنها پس از قفل شدن چرخه ها صادر می شود تا از دستکاری نتایج جلوگیری ‌کند، بدین ترتیب که برای جلوگیری از تأثیر پذیری کاربران از پیش بینی هوش مصنوعی برای منافع خود، پنکیک سواپ چرخه را قبل از فاش شدن پیش بینی هوش مصنوعی قفل می کند. این بدان معنا که کاربران نمی توانند انتخاب هوش مصنوعی را قبل از شرط بندی خود ببینند.

همچنین کاربران به جای بیان مستقیم حدس خود (بالا یا پایین)، به سادگی پول را در استخری که فکر می کنند برنده می شوند، قرار می دهند. این امر همه را در مورد موقعیت های فردی در تاریکی نگه می دارد و از تلاش کاربران برای دستکاری بازار با شرط بندی بر اساس پیش بینی هوش مصنوعی قبل از افشای آن جلوگیری می کند.

به طور خلاصه، پنکیک سواپ این سیستم را به روشی طراحی کرده تا پیش‌بینی قیمت هوش مصنوعی خود را تا حد امکان منصفانه و دقیق انجام دهد.

Gyoza نظر پنکیک سواپ را در مورد تأثیری که این پیش‌بینی ها به عنوان یک ویژگی جدید در بازار، می‌تواند بر نقدینگی و نوسانات روی پلتفرم خود داشته باشد را به صورت زیر بیان کرد:
«در حال حاضر، ما فکر نمی‌کنیم که بتواند تا حد زیادی بر بازار تأثیر بگذارد، زیرا هنوز یک محصول نوپا است. با این حال، ما معتقدیم که با آلورا به عنوان یک شریک، می‌توانیم پیش‌بینی‌ها را به بسیاری از بازارهای دیگر، هم در داخل و هم خارج از زنجیره گسترش دهیم.»

پنکیک سواپ به هوش مصنوعی تبدیل می شود
پنکیک سواپ اخیراً اعلام کرد که در حال آماده شدن برای راه اندازی CupcakeHop، یک ابزار مدیریت پورتفولیوی مبتنی بر هوش مصنوعی است که توسط Bril Finance توسعه یافته است.

این ابزار جدید که قرار است در ماه آگوست معرفی شود، برای ارائه استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مناسب و مدیریت ریسک در لحظه برای تعداد مخاطبان بسیاری طراحی شده است.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

UK triples funds for AI supercomputer to £300 million to boost AI safety research

بریتانیا بودجه تحقیقات در راستای ایمنی هوش مصنوعی را سه برابر کرد

دولت بریتانیا پیش تر ۱۰۰ میلیون پوند در پروژه اَبَررایانه هوش مصنوعی سرمایه گذاری کرده بود، تصمیم گرفته با افزایش سه برابری این سرمایه‌گذاری در «منابع تحقیقاتی هوش مصنوعی» افزایش قابل توجهی در مهارت هوش مصنوعی (AI) خود ایجاد کند.

همانطور که وزارت علوم، نوآوری و فناوری گزارش داده، بریتانیا قرار است با این سرمایه گذاری 300 میلیون پوندی پیشرفته ترین رایانه خود “Isambard-AI” را به همراه یک ابررایانه جدید در کمبریج بنام’Dawn’  تقویت کند. این روزرها بریتانیا میزبان اولین اجلاس جهان “ایمنی هوش مصنوعی” در بلچلی پارک بوده و از جمله کشورهایی است که خود را متعهد به ایمنی هوش مصنوعی می داند.

این سرمایه گذاری ظرفیت بزرگترین ابزارهای محاسباتی هوش مصنوعی فعلی بریتانیا را به میزان قابل توجهی افزایش ‌داده و این کشور می تواند از آن با هدف افزایش قابلیت‌های هوش مصنوعی و ایجاد پیشرفت‌ در زمینه‌های مختلف، از جمله کشف داروهای جدید و انرژی پاک استفاده کند.

قرار است که سوپرکامپیوتر Isambard-AI در دانشگاه بریستول مستقر شده و توسط شرکت Hewlett Packard Enterprise (HPE) ساخته شود. این سوپرکامپیوتر به 5000 تراشه هوش مصنوعی پیشرفته انویدیا nVidia مجهز خواهد شد، که پس از راه اندازی ده برابر سریع‌تر از سریع‌ترین سوپرکامپیوتر کنونی بریتانیا خواهد بود.

برای درک قدرت پردازشی این ابررایانه، در نظر بگیرید: که می تواند بیش از 200 «پتافلاپ» با انجام 200 کوادریلیون محاسبه در ثانیه انجام ‌دهد. این تعداد حتی سریع ترین گوشی های هوشمند امروزی را بسیار کوتوله می کند که تنها می توانند تریلیون ها محاسبه در ثانیه را مدیریت کنند.

شاید حتی حیرت‌انگیزتر این باشد که یک انسان باید برای 6.3 میلیارد سال در هر ثانیه یک تصمیم بگیرد تا با آنچه این ابر رایانه می‌تواند در یک ثانیه محاسبه کند، مطابقت داشته باشد. این رایانه قابلیت‌های پردازشی با سرعتی 10 برابر سریع‌تر از سریع‌ترین رایانه موجود را خواهد داشت و می تواند هر چیز دیگری را که در حال حاضر در بریتانیا موجود است را تحت‌الشعاع قدرت خود قرار ‌دهد.

همچنین به طور همزمان، ابررایانه «Dawn» مستقر در کمبریج “که نتیجه مشارکت دل و SME StackHPC  انگلستان است” با بیش از 1000 تراشه اینتل خنک‌شده با آب مجهز می‌شود تا مصرف انرژی را به حداقل برساند. از این ابررایانه که طی دو ماه آینده عملیاتی خواهد شد، قرار است در پیشرفت‌های انرژی همجوشی، مراقبت‌های بهداشتی و مدل‌سازی آب و هوایی استفاده شود.

اولویت دسترسی به این ابزارهای محاسباتی در اختیار گروه پیشگام ویژه هوش مصنوعی بریتانیا، به ریاست “ایان هوگارث” خواهد بود و این گروه پیشگام تمرکز فعالیت‌های خود را بر روی، تحلیل ایمنی مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای کاهش خطرات ناشی از استفاده نادرست از هوش مصنوعی، از جمله نگرانی‌های مربوط به امنیت ملی به دلیل توان توسعه بالقوه سلاح‌های زیستی و حملات سایبری خواهد بود.

این ابتکار توسط “میشل دونلان” وزیر علوم، نوآوری و فناوری در اجلاس ایمنی هوش مصنوعی در بلچلی پارک اعلام شد. وی تاکید کرد که «مدل های هوش مصنوعی پیشرو به طور تصاعدی قدرتمندتر می شوند و ما به صراحت اعلام کرده‌ایم که بریتانیا از این فرصت برای رهبری جهان در اتخاذ تصمیم های مناسب جهت کنترل این فناوری قرار دارد تا همگان بتوانند با خیال آسوده از آن استفاده ‌کرده و با بکار بردن آن زندگی سالم‌تر، آسان‌تر و طولانی‌تری داشته باشند.»

او ادامه داد، که این حرکت استراتژیک تضمین می کند محققان و استعدادهای علمی برجسته بریتانیا ابزارهای مورد نیاز برای کشف و درک این فناوری پیچیده را در دسترس خواهند داشت.

این اولین اجلاس ایمنی هوش مصنوعی است که در سطح وزرای سراسر جهان انجام پذیرفته و بر لزوم اطمینان از توسعه ایمن و اخلاقی هوش مصنوعی تاکید دارد، همچنین در این نشست بر نگرانی و فوریت بین‌المللی برای کاهش خطرات بالقوه هوش مصنوعی که از توانایی‌های انسانی فراتر می‌رود، پافشاری شده است. بنابراین در آینده نزدیک نیاز به چنین سرمایه‌گذاری‌های مهمی در زمینه ایمنی هوش مصنوعی بسیار مورد نیاز خواهد بود.

با توجه به این که هم اکنون جهان با پیامدهای پیشرفت سریع هوش مصنوعی دست و پنجه نرم می‌کند، این سرمایه‌گذاری بریتانیا در ابررایانه‌های هوش مصنوعی نشانه‌ای ملموس از تعهد این کشور به رهبری حوزه امنیتی در این فناوری می باشد.

شایان توجه است، از آنجایی که این ابررایانه‌ها در چند سال‌ آینده شروع به کار خواهند کرد، می توان دریافت که از زمان شروع به کار آنها خط مقدم تحقیقات و تجزیه و تحلیل ایمنی هوش مصنوعی شتاب قابل توجهی جهت پاسخ گویی به این نیاز مهم خواهد گرفت.

پیامدهای این فناوری برای بانک‌های سنتی

تغییر به سمت پذیرش کیف پول کریپتو چالش بزرگی را برای بانک‌های سنتی ایجاد ‌کرده و راحتی، امنیت و کارایی ارائه شده توسط رمزارزها در حال تغییر شکل درک افراد از بانکداری است. با توجه به اینکه بانک‌ها از لحاظ تاریخی در مرکز تراکنش‌های مالی قرار دارند، دارایی‌های کریپتو اکنون جایگزین غیرمتمرکز بسیار خوبی را ارائه می‌ دهند.

فوریت این تغییر اجتناب‌ناپذیر است: هم اکنون این ‌پرسش مهم پیش رو است که چرا مردم باید از بانکی با این همه رمز ارز استفاده کنند، جایگزینی که کارها را سریع تر و کارآمدتر انجام می دهند؟

بانک ها باید بالاخره این تغییر چشم انداز خدمات مالی را بپذیرند و این در حالی است که آنها مدت‌ها یکه تاز فعالیت‌های مالی بوده‌اند و اکنون با رقابت جدی جایگزین‌های غیرمتمرکز روبرو هستند. حقیقت این است که مدل متمرکزی که قرن ها ستون فقرات بانکداری بوده، به دلیل ماهیت غیرمتمرکز فناوری بلاک چین به چالش کشیده شده است.

استقبال از بلاک چین یا بی توجهی به این فناوری پیشرو

رقابت در جریان است و آینده بانکداری به این بستگی دارد که چگونه موسسات سنتی می توانند بلاک چین را با ارزش وجودی خود تطبیق داده و آن را در ساختار خود ادغام کنند. کسانی که از این فناوری تحول آفرین استقبال می کنند نه تنها زنده می مانند بلکه در دنیای غیرمتمرکز نیز رشد خواهند کرد.

فناوری بلاک چین نیروی محرکه غیرمتمرکزسازی است و ارزهای دیجیتال تجسم دنیای واقعی آن هستند. دنیای مالی در حال تکامل است و این روزها تحول سریعتر از همیشه اتفاق می افتد، بنابراین برای حفظ ارتباط با کاربران بازارهای مالی، بانک ها باید پیشتاز پذیرش بلاک چین شوند و آینده ای را تضمین کنند که در آن تمرکززدایی تراکنش های مالی به یک هنجار تبدیل خواهد شد.

در این چشم‌انداز که به سرعت در حال تحول است، بانک‌هایی که نمی‌توانند سازگاری پیدا کنند، ممکن است خود را به تاریخ سپرده و برای همیشه فراموش شوند، زیرا جهان به سمت آینده مالی غیرمتمرکز پیش می‌رود. بنابراین فوریت این چالش واضح است «بلاک چین را در آغوش بگیرید یا با احتمال از بین رفتن روبرو شوید.» انقلاب اینجاست، تمرکززدایی در راه است و بخشی از جهان و نو آوری های پیشرو آن از نشانه های مهم تمدن ما می باشد.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference