Muchos intercambios de criptomonedas, como Uphold, Binance y OKX, han tomado medidas para cambiar sus políticas de monedas estables en Europa, con el fin de cumplir con los requisitos de cumplimiento del marco regulatorio del mercado de criptomonedas (MiCA).

Uphold es uno de los principales intercambios de criptomonedas en Europa con los movimientos más drásticos.  Anunciaron que dejarán de admitir seis monedas estables populares, incluidas USDT, TUSD, DAI, FRAX, GUSD y USDP, a partir del 1 de julio, para cumplir con los requisitos de MiCA. 

La Fundación Solana se asocia con Dialect para lanzar una nueva función que permite a los usuarios intercambiar criptomonedas directamente en las redes sociales, con el objetivo de simplificar la experiencia del usuario e impulsar una adopción más amplia.

La red blockchain de Solana, en el centro de la reciente moda de las “monedas meme” con proyectos como el token $MOTHER del rapero Iggy Azalea (con un límite de $70 millones) y $WIF (con un límite de más de $2 mil millones), ha introducido nuevos conjuntos de características llamados “Acciones”. y “Parpadea”. Desarrollada por la Fundación Solana en asociación con Dialect, esta función permite a los usuarios realizar transacciones blockchain directamente en sitios web conocidos y plataformas de redes sociales como X.

Desde mediados de abril de 2023, la oferta de Ethereum (ETH) ha ido aumentando gradualmente, la racha inflacionaria más larga desde The Merge en 2022.

Según datos de ultrasonido.money, desde el 14 de abril se han añadido más de 112.000 ETH al suministro total. Se cree que la razón principal se debe a la actualización de Dencun implementada el 13 de marzo.

La actualización de Dencun introduce nueve propuestas de mejora de Ethereum (EIP), entre las que se encuentra la EIP-4844, que trae "blobs", un mecanismo que permite que los datos de las transacciones se almacenen por separado y temporalmente, lo que contribuye a reducir las tarifas de gas en las redes de Capa 2. EIP-4844 permite a los usuarios "agrupar" grandes cantidades de datos con transacciones sin obstruir la red principal de Ethereum.

El presidente de la SEC, Gary Gensler, continuó criticando el sector de las criptomonedas en una entrevista con Bloomberg el 25 de junio. Dijo que este mercado carece de transparencia y tiene muchas violaciones graves a la ley, especialmente el tema de la centralización. 

Gensler enfatizó que algunas plataformas de criptomonedas hoy tienen demasiado control e incorporan prácticas que violan leyes que la industria financiera tradicional nunca toleraría. 

La curiosidad sobre la identidad del fundador de Bitcoin, Satoshi Nakamoto, ha creado controversia en la comunidad de las criptomonedas durante muchos años. Un artículo reciente continúa aportando nuevas pruebas de que se ha revelado la verdadera identidad de Satoshi Nakamoto.

Un artículo reciente de Hacker Noon revela más información nueva sobre la identidad de Satoshi Nakamoto, ya que la búsqueda del fundador anónimo de Bitcoin nos ha llevado a muchos callejones sin salida y pistas dispersas por todas partes. Sin embargo, nuevos datos aparecen como piezas de un rompecabezas, revelando que Satoshi Nakamoto puede ser un grupo de personas o un individuo estrechamente relacionado con otros proyectos importantes de criptomonedas.

Giá Bitcoin giảm mạnh xuống dưới 63.000 USD, trong bối cảnh các giao dịch cá voi (giao dịch Bitcoin trên 100.000 USD) giảm tới 42%.

Bitcoin đã giảm 2,92% trong 24 giờ qua.

Theo dữ liệu từ Santiment, số lượng giao dịch Bitcoin có giá trị lớn trên 100.000 USD đã giảm mạnh trong hai ngày qua. Cụ thể, chỉ có 9.923 giao dịch được ghi nhận, giảm 42% so với 17.091 giao dịch của hai ngày trước. Sự giảm sút này diễn ra đồng thời với việc giá Bitcoin giảm xuống dưới ngưỡng 63.000 USD, một mức hỗ trợ quan trọng.

CEO của CryptoQuant, Ki Young Ju, cho biết rằng các nhà giao dịch lớn trên các sàn giao dịch phái sinh đã chuyển sang chế độ “rủi ro thấp”, điều này được hiểu là một sự thay đổi tâm lý thị trường từ lạc quan sang bi quan. Điều này được phản ánh qua chỉ số xung lượng dòng chảy giữa các sàn giao dịch chuyển sang màu đỏ, cho thấy sự gia tăng của các giao dịch rút Bitcoin từ các sàn phái sinh.

Chỉ số Fear and Greed, thước đo tâm lý thị trường tiền mã hóa, đã giảm xuống mức “trung tính” 51, mức thấp nhất trong 51 ngày kể từ khi Bitcoin giảm xuống dưới ngưỡng 60.000 USD. Cùng với đó, dòng tiền vào các quỹ ETF Bitcoin cũng ghi nhận sự giảm sút trong sáu ngày giao dịch gần đây, với ngày lớn nhất là 226,2 triệu USD vào 13/6, cho thấy các nhà đầu tư tổ chức đang thận trọng hơn khi rót vốn vào Bitcoin.

Tuy nhiên, không phải tất cả đều là tin xấu. Một số nhà phân tích vẫn nhìn thấy tín hiệu lạc quan cho giá Bitcoin. Nhà phân tích chính của Glassnode, James Check, cho biết chỉ số rủi ro bán của Bitcoin đã đạt mức báo hiệu thị trường sẽ chuyển động. Ông giải thích rằng tất cả các khoản lợi nhuận và lỗ đã được ghi nhận, Bitcoin cần tìm một mức giá mới để kích hoạt sự sợ hãi, tham lam, hoảng loạn hoặc hưng phấn trong thị trường.

Kể từ khi ra mắt vào tháng 1/2023, Ordinals – giao thức được tạo ra bởi Casey Rodarmor – đã tạo ra cơn sóng mới trong cộng đồng Bitcoin. Giao thức này hoạt động trên nền tảng Bitcoin, cho phép gán các con số duy nhất cho từng satoshi (satoshi là đơn vị nhỏ nhất của Bitcoin, tương đương với 0.00000001 BTC). Điều này mở ra khả năng “khắc” dữ liệu như văn bản, hình ảnh, thậm chí là video lên một satoshi duy nhất, cho phép người dùng trao đổi và giao dịch chúng.

Ordinals là gì?

Có thể hiểu Ordinals như một dạng NFT trên Bitcoin. Quá trình “khắc” được thực hiện thông qua một giao dịch, trong đó người dùng thêm nội dung vào phần “dữ liệu chứng kiến” (witness data) của giao dịch. Nội dung này sẽ được gắn với một satoshi cụ thể.

Satoshi hay còn gọi là “sat”, là đơn vị nhỏ nhất của Bitcoin, tương đương với 0.00000001 BTC.

Ordinals dựa trên “lý thuyết thứ tự”, một hệ thống phân biệt từng satoshi bằng cách gán cho chúng một số thứ tự dựa trên thời điểm chúng được khai thác. Theo hệ thống Ordinals, mỗi satoshi là duy nhất và có một số riêng biệt.

Khả năng phân biệt từng satoshi đã dẫn đến sự xuất hiện của khái niệm “satoshi hiếm” – những satoshi được đánh giá cao hơn so với những satoshi thông thường. Rodamor đã đưa ra một hệ thống phân loại satoshi hiếm dựa trên thời điểm tạo ra chúng, bao gồm các cấp độ: Common, Uncommon, Rare, Epic, Legendary và Mythic. Ví dụ, một satoshi “Epic” được tạo ra vào thời điểm Bitcoin Halving năm 2024 đã được bán với giá 33.6 BTC, tương đương hơn 2 triệu USD.

Bên cạnh hệ thống của Rodamor, các thành viên trong cộng đồng Bitcoin cũng tạo ra các danh mục satoshi dựa trên các sự kiện lịch sử như “Vintage”, “Nakamoto”, “Block 9/78”, “Pizza” và “Hitman”,…

Một số bộ sưu tập Ordinals nổi tiếng nhất bao gồm:

NodeMonkes: Bộ sưu tập 10.000 Ordinals đầu tiên, được “khắc” vào tháng 2 năm 2023. Mỗi NodeMonke có các đặc điểm riêng với mức độ hiếm khác nhau. Giá sàn hiện tại của bộ sưu tập này là 0.3 BTC (khoảng 24.000 USD).

Bộ sưu tập Ordinals NodeMonkes

TwelveFold: Bộ sưu tập do Yuga Labs phát hành, bao gồm 300 tác phẩm nghệ thuật kết hợp hình vẽ tay và đồ họa 3D. Tổng doanh thu từ đấu giá là khoảng 735 BTC (tương đương 16 triệu USD tại thời điểm đó).

Bộ sưu tập Ordinals TwelveFold

Bitcoin Puppets: Bộ sưu tập nổi tiếng với phong cách hài hước và cộng đồng thân thiện. Giá sàn hiện tại là 0.18 BTC.

Bitcoin Puppets list trên sàn Magic Eden

Ordinal Maxi Biz (OMB): Bộ sưu tập được tạo ra bởi nghệ sĩ Tony Tafuro và bitcoiner ZK_Shark, bao gồm hơn 5000 tác phẩm.

Oridnals Maxi Biz list trên sàn Magic Eden Cách giao dịch Ordinals

Ordinals có thể được mua bán trên các sàn giao dịch trực tuyến hoặc theo hình thức ngang hàng (peer-to-peer) trên các nền tảng như Discord hoặc Telegram. Các sàn giao dịch như Magic Eden cho phép người dùng duyệt danh sách, lọc theo mức độ hiếm, khối lượng giao dịch và giá trị.

Dưới đây là bốn sàn giao dịch hàng đầu cho Ordinals:

Magic Eden: Sàn giao dịch NFT đa chuỗi, cho phép người dùng mint và giao dịch Ordinals sau khi chúng được phân loại theo các bộ sưu tập.

UniSat: Sàn giao dịch trên mạng lưới Bitcoin, hỗ trợ giao dịch Ordinals, token BRC20 và Atomicals.

Ordinals Wallet: Sàn giao dịch được cộng đồng tài trợ, cho phép người dùng giao dịch Ordinals, cũng như các “khắc” trên Doge và Bells.

Gamma: Sàn giao dịch và launchpad, cho phép người dùng tạo, giao dịch và đấu giá Ordinals một cách phi tập trung.

Cách lưu trữ các Ordinals NFT

Có nhiều ví cho phép người dùng lưu trữ Ordinals và tương tác với các sàn giao dịch. Một số ví hỗ trợ đa chuỗi, cho phép người dùng giao dịch trên các blockchain khác ngoài Bitcoin.

Dưới đây là một số ví được sử dụng phổ biến nhất:

Xverse: Ví không lưu ký và mã nguồn mở, cho phép người dùng kết nối với nhiều sàn giao dịch như Ordinals Wallet, Magic Eden, hỗ trợ Stacks NFTs và BRC-20 tokens. Xverse có mặt trên ứng dụng di động cho Apple và Google Play, cũng như tiện ích mở rộng trình duyệt cho Chrome.

UniSat: Ví mở nguồn dạng tiện ích mở rộng trình duyệt Chrome, dành riêng cho các “khắc” trên Bitcoin, hỗ trợ ARC-20 tokens. Những người ủng hộ UniSat sớm đã nhận được thẻ “UniSat OG Pass” cho phép giảm phí dịch vụ của sàn giao dịch và “khắc”.

Leather: Ví không lưu ký, mã nguồn mở và đã được kiểm toán, hiện chỉ có sẵn dưới dạng ví trình duyệt. Sắp tới, Leather sẽ hỗ trợ giao dịch LN (Lightning Network), cho phép người dùng chuyển đổi tức thời giữa Stacks và Bitcoin.

Phantom: Ví đa chuỗi không lưu ký hỗ trợ Ethereum, Polygon và Bitcoin, cho phép người dùng giao dịch, chuyển và nhận BTC, BRC-20 tokens và Ordinals. Phantom cũng có tính năng bảo vệ thêm cho satoshi hiếm để người dùng không vô tình sử dụng chúng. Các sàn giao dịch Ordinals hỗ trợ Phantom là Magic Eden và UniSat.

Runes: Token trên Bitcoin

Runes là một giao thức tạo token trên Bitcoin được phát triển bởi Casey Rodarmor – người cũng đứng sau Ordinals. Runes sử dụng giao thức Ordinals để tạo ra các token có thể thay thế được (fungible tokens), tương tự như ERC20 tokens. Mục tiêu của Runes là thay thế tiêu chuẩn token BRC-20 dựa trên “khắc”, giúp giảm thiểu số lượng UTXO (Unspent Transaction Outputs) không cần thiết, từ đó giảm tải cho mạng lưới Bitcoin.

Runestones Airdrop

Leonidas, người sáng lập Ord.io và là người có ảnh hưởng trên Twitter về NFT, đã phát động đợt airdrop Ordinals lớn nhất từ trước đến nay, có tên gọi Runestones on Bitcoin.

Runestones NFT Thách thức với Ordinals

Ordinals đang gây ra nhiều tranh cãi trong cộng đồng Bitcoin. Một phần đáng kể trong cộng đồng, bao gồm nhà phát triển Bitcoin cốt lõi Luke Dashjr, cho rằng Ordinals không chỉ làm tắc nghẽn mempool của Bitcoin, mà còn khiến Bitcoin đi chệch khỏi mục tiêu là một loại tiền tệ phi tập trung thuần túy. Ordinals thậm chí còn được ghi nhận là một lỗ hổng bảo mật trong Bitcoin, với tên gọi CVE-2023-50428.

Tuy nhiên, nhiều người cho rằng đây không phải là lỗi trong mã nguồn. Nhà phát triển Bitcoin cốt lõi Peter Todd phản đối việc sửa đổi mã nguồn của Luke, cho rằng điều đó sẽ dẫn đến việc hình thành các private mempool, gây bất lợi cho các thợ đào nhỏ và làm giảm độ tin cậy của việc ước tính phí giao dịch.

Cuối cùng, một số thành viên trong cộng đồng Bitcoin, bao gồm cả nhà phát triển và nhà giao dịch, phản đối việc loại bỏ Ordinals vì họ cho rằng đây là một đổi mới có giá trị. Nhiều nghệ sĩ đã rất phấn khích khi có thể trưng bày tác phẩm nghệ thuật của mình trên Bitcoin. Ngoài ra, việc tăng phí giao dịch do hoạt động giao dịch Ordinals có thể là giải pháp lâu dài cho “vấn đề phí”, tức là Bitcoin có thể tiếp tục khuyến khích các thợ đào, ngay cả sau khi phần thưởng khối kết thúc.

Kết luận

Ordinals là một giao thức đã gây ra rất nhiều tranh luận và tranh cãi kể từ khi ra mắt vào đầu năm 2023. Mặc dù các nhà giao dịch và nhà đầu tư đánh giá lĩnh vực này của hệ sinh thái Bitcoin lên đến hàng triệu đô la, nhưng cộng đồng Bitcoin rộng lớn vẫn chưa thống nhất về tương lai của Ordinals. Liệu Ordinals có tiếp tục chứng kiến các cuộc đấu giá trị giá hàng triệu đô la và là một phần không thể thiếu trong không gian khối của Bitcoin? Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ, nhưng cuộc cách mạng này trên Bitcoin chắc chắn sẽ tiếp tục thu hút sự chú ý của cả thế giới.

Zero-Knowledge Proof – ZKP (bằng chứng không kiến thức) đang thay đổi cách chúng ta bảo vệ dữ liệu trên blockchain, mang lại tính bảo mật và riêng tư cao hơn.

Zero-Knowledge Proof (ZKP) là một khái niệm quan trọng trong mật mã học hiện đại. ZKPs cho phép một bên (người chứng minh) chứng minh một tuyên bố là đúng với một bên khác (người xác minh) mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nào ngoài tính đúng đắn của tuyên bố đó. Nguyên lý này mang lại một bước đột phá lớn trong việc bảo vệ thông tin cá nhân và giao dịch trên blockchain.

Nguyên tắc của ZKP bao gồm ba yếu tố chính: tính hoàn chỉnh, tính đúng đắn và tính không tiết lộ. Tính hoàn chỉnh đảm bảo rằng nếu tuyên bố đúng, người xác minh sẽ luôn chấp nhận bằng chứng. Tính đúng đắn đảm bảo rằng nếu tuyên bố sai, người xác minh sẽ không bị thuyết phục bởi bất kỳ bằng chứng nào. Cuối cùng, tính không tiết lộ đảm bảo rằng người xác minh không học được bất kỳ thông tin gì khác ngoài tính đúng đắn của tuyên bố.

Các loại ZKP

Có hai loại chính của ZKP là bằng chứng tương tác và bằng chứng không tương tác. Bằng chứng tương tác yêu cầu nhiều lượt trao đổi giữa người chứng minh và người xác minh, trong khi bằng chứng không tương tác không yêu cầu tương tác sau khi bằng chứng đã được tạo ra.

Bằng chứng tương tác yêu cầu một loạt các trao đổi qua lại giữa người chứng minh và người xác minh. Trong quá trình này, người xác minh đưa ra các thử thách để người chứng minh trả lời. Nếu người chứng minh có thể đáp ứng mọi thử thách một cách chính xác, người xác minh sẽ tin rằng tuyên bố là đúng mà không cần tiết lộ thêm thông tin.

Ví dụ, tưởng tượng bạn cần chứng minh rằng bạn biết mật khẩu của một két sắt mà không tiết lộ mật khẩu đó. Bạn sẽ yêu cầu người xác minh đưa ra các thử thách ngẫu nhiên liên quan đến việc mở két sắt, và bạn sẽ thực hiện các bước chứng minh mà không bao giờ tiết lộ mật khẩu. Tuy nhiên, các bằng chứng tương tác này hiếm khi được sử dụng trong các hệ thống blockchain vì chúng không hiệu quả và yêu cầu hai bên phải trực tuyến cùng lúc.

zk-SNARKs (Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge) là một loại ZKP không tương tác. zk-SNARKs cho phép chứng minh rằng bạn sở hữu một thông tin nào đó mà không cần tiết lộ chi tiết về thông tin đó. Trên blockchain Ethereum, zk-SNARKs rất hữu ích cho các hợp đồng thông minh nhằm bảo vệ tính riêng tư. zk-SNARKs cũng được ZCash sử dụng để xác minh các giao dịch ẩn danh, đảm bảo rằng không có thông tin về người gửi, người nhận hay số tiền được tiết lộ.

zk-STARKs (Scalable Transparent Arguments of Knowledge) hoạt động tương tự như zk-SNARKs nhưng được thiết kế để mở rộng quy mô các phép tính lớn. Do lợi ích về tính minh bạch và khả năng mở rộng, zk-STARKs tương thích với nhiều ứng dụng blockchain khác nhau.

Bulletproofs chứng minh rằng một giá trị nằm trong một phạm vi cụ thể mà không tiết lộ giá trị đó. Thông qua việc sử dụng các khái niệm toán học tiên tiến, bulletproofs có thể làm cho các bằng chứng nhỏ hơn, từ đó giảm kích thước giao dịch và thời gian xác minh. Monero sử dụng bulletproofs để cải thiện tính riêng tư và hiệu suất của các giao dịch tiền mã hoá.

Ứng dụng của ZKP trong blockchain

Ứng dụng của ZKP trong blockchain rất đa dạng, từ việc bảo mật các giao dịch đến việc đảm bảo tính riêng tư trong bỏ phiếu và minh bạch trong chuỗi cung ứng. Các giải pháp lớp 2 trên Ethereum cũng đang sử dụng ZKP để tăng cường khả năng mở rộng và bảo mật.

Zk-rollups là các giải pháp mở rộng lớp 2 giúp gộp dữ liệu giao dịch ngoài chuỗi vào một bằng chứng mật mã, sau đó sử dụng ZKP để đăng tính hợp lệ của giao dịch lên mạng chính Ethereum dưới dạng calldata. Vì các giao dịch được đăng lên mạng chính dưới dạng gộp, chúng thường chiếm ít không gian hơn, do đó giảm bớt gánh nặng tính toán cho Ethereum. Các zk-rollups phổ biến bao gồm ZkSync và Loopring.

Zk-Plasma là một biến thể của mạng Plasma sử dụng ZKP để tạo ra một chuỗi bên bảo vệ tính riêng tư trên Ethereum. Thay vì xác minh tất cả dữ liệu trên mạng chính, người dùng có thể xác minh các giao dịch trên chuỗi bên và sau đó sử dụng ZKP để đăng tính hợp lệ của chúng lên Ethereum.

Sàn giao dịch phi tập trung (DEXes): ZKP có thể hỗ trợ giao dịch nhiều loại tài sản mà không tiết lộ lịch sử giao dịch, chiến lược hoặc số dư tài khoản của người dùng. Điều này giúp bảo vệ tính riêng tư và an toàn cho người tham gia giao dịch trên các sàn phi tập trung.

Bảo mật giao dịch: ZKP cho phép các giao dịch trên blockchain được thực hiện một cách riêng tư mà không tiết lộ thông tin chi tiết. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các giao dịch tiền mã hoá, nơi mà tính riêng tư là yếu tố then chốt.

Bỏ phiếu an toàn: ZKP có thể được sử dụng để đảm bảo rằng phiếu bầu được đếm chính xác mà không tiết lộ lựa chọn của từng cử tri. Điều này mang lại một hệ thống bỏ phiếu minh bạch và bảo mật hơn.

Minh bạch chuỗi cung ứng: Trong chuỗi cung ứng, ZKP có thể được sử dụng để chứng minh nguồn gốc và tính toàn vẹn của sản phẩm mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm về nhà cung cấp hoặc quy trình sản xuất.

Thách thức và tương lai của ZKP

Mặc dù ZKP mang lại nhiều lợi ích, chúng cũng đối mặt với một số thách thức. Nhu cầu tính toán cao là một trong những rào cản chính, do các thuật toán ZKP yêu cầu sức mạnh xử lý lớn. Sự phức tạp trong thiết lập và việc đảm bảo tính tương thích giữa các hệ thống khác nhau cũng là những thách thức cần được giải quyết.

Tuy nhiên, tiềm năng của ZKP trong việc nâng cao bảo mật và riêng tư cho blockchain là rất lớn. Các nghiên cứu và phát triển đang tiếp tục để cải thiện hiệu suất và giảm chi phí của ZKP. Trong tương lai, chúng ta có thể thấy ZKP được ứng dụng rộng rãi hơn trong các hệ thống tài chính, hợp đồng thông minh, và nhiều lĩnh vực khác.

Zero-Knowledge Proof là một công cụ mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu và giao dịch trên blockchain. Dù đối mặt với nhiều thách thức, ZKP đang mở ra những cơ hội mới cho việc nâng cao bảo mật và tính riêng tư trong kỷ nguyên số.

Gemini, sàn giao dịch tiền mã hóa nổi tiếng, bất ngờ thông báo tài trợ cho chiến dịch tái tranh cử của cựu Tổng thống Donald Trump, chỉ vài ngày sau khi anh em nhà sáng lập Cameron và Tyler Winklevoss đóng góp 2 triệu USD vào ngày 20/6.

Động thái này đánh dấu sự gia tăng mạnh mẽ của “Cryptopolitik” (chính trị tiền mã hóa) tại Mỹ, khi ngành công nghiệp này ngày càng tích cực tham gia vào tiến trình chính trị, vận động hành lang và gây ảnh hưởng lên các chính sách liên quan.

Trước thông báo tài trợ, Tyler Winklevoss đã công khai chỉ trích chính quyền Tổng thống Biden về chính sách thù địch với tiền mã hóa, cáo buộc chính quyền hiện tại đang tìm cách kiểm soát và phân phối lại thành công của ngành. Ông cảnh báo những chính sách này sẽ gây tổn hại cho nền kinh tế Mỹ.

“Tội ác luôn là thành công và phần thưởng luôn là sự chế giễu, phạt tiền và thậm chí là nhiều rào cản hơn”, Winklevoss viết. Ông cho rằng chính quyền Biden không ghét bỏ thành công hoàn toàn mà chỉ ghét những thành công nằm ngoài sự kiểm soát của họ. Khi họ tìm ra cách để tịch thu hoặc ép buộc, chính quyền Biden trở nên rất nhiệt tình với thành công, hân hoan thao túng hoặc phân phối lại nó nhằm mục đích mua phiếu bầu. Winklevoss kết luận rằng những chính sách này sẽ dẫn đến sự hủy diệt của nền kinh tế và đất nước Mỹ trong một khoảng thời gian dài.

Động thái của anh em Winklevoss là ví dụ rõ ràng nhất cho làn sóng vận động chính trị từ ngành công nghiệp tiền mã hóa. Đầu tháng 6, Ủy ban Hành động Chính trị (PAC) “Đứng về phía Tiền mã hóa” của Coinbase đã thu thập được 1 triệu chữ ký ủng hộ từ cử tri.

Cùng thời điểm, các lãnh đạo của CleanSpark, Marathon Digital và Riot Platforms, sau cuộc gặp với ông Trump, đã thành lập “Dự án Cử tri Bitcoin” – một tổ chức phi lợi nhuận nhằm nâng cao nhận thức về Bitcoin cho công chúng Mỹ.

Gần đây hơn, Fairshake, một super PAC về tiền mã hóa, đã thông báo tích lũy được 169 triệu USD trong các khoản đóng góp. Không giống như The Bitcoin Voter Project, Fairshake phát động các quảng cáo chính trị chống lại các chính trị gia và ứng cử viên có lập trường chống lại tiền mã hóa. Sự khác biệt trong chiến lược này cho thấy sự đa dạng trong cách tiếp cận của các tổ chức trong ngành công nghiệp tiền mã hóa.

Sự gia tăng ảnh hưởng của tiền mã hóa trong chính trường Mỹ phản ánh vai trò ngày càng quan trọng của lĩnh vực này đối với nền kinh tế. Năm 2024 được dự đoán sẽ là năm của “Cryptopolitik” khi ngành công nghiệp này tích cực tham gia vào tiến trình chính trị, vận động hành lang và gây ảnh hưởng lên các chính sách liên quan.

Với sự tham gia ngày càng đông đảo của cộng đồng và nguồn lực tài chính ngày càng lớn mạnh, ngành công nghiệp tiền mã hóa được dự đoán sẽ trở thành một lực lượng chính trị đáng gờm tại Mỹ trong tương lai.

Một người đàn ông Mỹ, Victor Miller, đã gây xôn xao khi nộp đơn ứng cử cho một chatbot AI tên VIC (Virtual Integrated Citizen) vào vị trí Thị trưởng thành phố Cheyenne, bang Wyoming. Miller khẳng định VIC, được vận hành bởi công nghệ của OpenAI, sẽ đưa ra mọi quyết định chính trị và điều hành thành phố tốt hơn con người.

Tuy nhiên, ý tưởng táo bạo này đã vấp phải phản ứng dữ dội từ OpenAI. Công ty này đã nhanh chóng vô hiệu hóa quyền truy cập của Miller vào công cụ vận hành VIC, lý do là vi phạm chính sách sử dụng công nghệ cho mục đích chính trị.

Victor Miller đang gân xôn xao dư luận với ý tưởng đưa chatbot AI tranh cử vị trí Thị trưởng

Sự việc này cho thấy AI đang tạo ra những thách thức mới cho chính trị hiện đại. Trong bối cảnh công nghệ này phát triển với tốc độ chóng mặt, các nhà quản lý, doanh nghiệp và người tiêu dùng vẫn đang tìm cách sử dụng AI một cách có trách nhiệm và phù hợp với khuôn khổ pháp lý.

Miller cho biết ông tạo ra VIC vì từng bị từ chối cung cấp hồ sơ thành phố do yêu cầu ẩn danh. Ông tin rằng AI có thể giúp giải quyết vấn đề này. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia cho rằng giao phó quyền lực chính trị cho AI là điều phi thực tế và tiềm ẩn rủi ro.

Giáo sư Jen Golbeck từ Đại học Maryland khẳng định AI nên được sử dụng như một công cụ hỗ trợ ra quyết định, chứ không phải tự đưa ra quyết định. Bà lo ngại AI có thể thao túng dư luận, lan truyền thông tin sai lệch và gây bất ổn xã hội. Trong khi Giáo sư David Karpf từ Đại học George Washington cho rằng việc AI tham gia chính trường chỉ là “chiêu trò” thu hút sự chú ý.

Dù vậy, Miller vẫn kiên định với mục tiêu của mình. Ông dự định mang VIC đến thư viện địa phương ở Cheyenne để cử tri đặt câu hỏi cho chatbot này.

Ngoài Miller, OpenAI cũng đã hành động chống lại một ứng cử viên khác ở Anh đang sử dụng AI để vận động tranh cử. Steve Endacott, chủ tịch của một công ty AI có tên là Neural Voice, trả lời câu hỏi từ cử tri thông qua AI Steve, một chatbot trên trang web của ông. Ông đang tranh cử độc lập.

Những sự kiện này đã khơi mào cho cuộc tranh luận về vai trò của AI trong đời sống chính trị. Liệu chatbot có thể trở thành ứng cử viên sáng giá trong tương lai? Liệu AI có thể thay thế con người trong việc điều hành đất nước?

Dù kết quả ra sao, sự kiện này là lời cảnh tỉnh cho thấy AI đang ngày càng len lỏi vào mọi ngóc ngách của đời sống, đặt ra những thách thức mới cho các nhà hoạch định chính sách, các chuyên gia công nghệ và toàn xã hội. Việc tìm kiếm sự cân bằng giữa lợi ích và rủi ro của AI là điều cấp thiết để đảm bảo công nghệ này được sử dụng một cách có trách nhiệm và hiệu quả.

Theo khảo sát CFO được thực hiện bởi Trường Kinh doanh Fuqua của Đại học Duke và Ngân hàng Dự trữ Liên bang Richmond và Atlanta, gần 2/3 CFO cho biết các công ty của họ đang ưu tiên chiến lược tự động hóa nhiều công việc của nhân viên. Xu hướng này được dẫn dắt bởi sự gia tăng ứng dụng AI trong các lĩnh vực tài chính, hứa hẹn một cuộc cách mạng trong ngành.

Kết quả khảo sát, kết thúc vào ngày 3/6, cho thấy khoảng 450 giám đốc tài chính cũng chỉ ra rằng triển vọng kinh tế ôn hòa của họ vẫn ổn định trong quý này, mặc dù đa số dự kiến ​​giá sản phẩm sẽ tăng cao hơn mức bình thường.

Trong năm qua, gần 60% các công ty (84% là các công ty lớn) đã triển khai phần mềm, thiết bị hoặc công nghệ để tự động hóa các nhiệm vụ trước đây được nhân viên hoàn thành. Các công ty này cho biết họ sử dụng tự động hóa để nâng cao chất lượng sản phẩm (58% các công ty), tăng năng suất (49%), giảm chi phí lao động (47%) và thay thế nhân công (33%). Trong số các công ty đã tự động hóa, 37% các công ty (55% là các công ty lớn) cho biết họ đã triển khai AI.

Giáo sư tài chính của Duke, John Graham, giám đốc học thuật của khảo sát, chia sẻ: “Các CFO nói rằng các công ty của họ đang tận dụng AI để tự động hóa một loạt các nhiệm vụ, từ thanh toán cho nhà cung cấp, lập hóa đơn, mua sắm, báo cáo tài chính và tối ưu hóa việc sử dụng cơ sở vật chất. Điều này là ngoài việc các công ty sử dụng ChatGPT để tạo ra ý tưởng sáng tạo và soạn thảo mô tả công việc, hợp đồng, kế hoạch tiếp thị và thông cáo báo chí.”

Việc sử dụng AI dự kiến ​​sẽ tăng trưởng trong năm tới. Trong số 60% các doanh nghiệp dự kiến ​​sẽ tự động hóa trong vòng 12 tháng tới, 54% các công ty (76% là các công ty lớn) dự định sử dụng AI để hoàn thành các nhiệm vụ trước đây do nhân viên thực hiện.

Trong số những lo ngại của họ cho năm tới, các CFO của Mỹ cho biết chính sách tiền tệ (lãi suất), lạm phát và những thách thức trong việc tìm kiếm và giữ chân nhân viên phù hợp vẫn là ba mối lo ngại hàng đầu của họ. Hơn nữa, lo ngại về tình trạng lạm phát hiện tại đang gia tăng khi 57% các công ty trả lời rằng họ dự kiến ​​sẽ tăng giá sản phẩm trong năm nay với tốc độ cao hơn mức bình thường.

Sự lạc quan của các CFO vẫn ở mức ôn hòa, gần như giống với quý trước, mặc dù các công ty nhỏ kém lạc quan hơn các công ty lớn. Kỳ vọng về tăng trưởng GDP thực tế giảm nhẹ xuống 1,8% trong vòng 12 tháng tới, giảm từ 2,2% trong quý trước.

Trong một câu hỏi đặc biệt, gần 1/3 CFO cho biết do sự không chắc chắn về cuộc bầu cử sắp tới, các công ty của họ đang hoãn, thu hẹp quy mô, trì hoãn hoặc hủy bỏ hoàn toàn các kế hoạch đầu tư.

Xu hướng tự động hóa, đặc biệt với sự hỗ trợ của AI, đang thay đổi diện mạo của ngành tài chính. Trong khi các CFO vẫn lo ngại về lạm phát và thiếu hụt nhân tài, họ cũng tin tưởng vào khả năng của AI trong việc nâng cao hiệu quả và tối ưu hóa hoạt động. Việc áp dụng AI sẽ tiếp tục phát triển, hứa hẹn một tương lai đầy hứa hẹn cho ngành tài chính, nơi con người và máy móc cùng hợp tác để tạo ra giá trị và đổi mới.

Trong tuần này, sự xuất hiện của những sản phẩm do các AI tạo sinh tạo ra đang xáo trộn ngành xuất bản học thuật, gióng lên hồi chuông cảnh báo về nguy cơ sai lệch thông tin.

Hai giáo sư triết học Tomasz Żuradzk và Leszek Wroński đã phát hiện ra ba tạp chí thuộc nhà xuất bản Addleton Academic Publishers có vẻ như phần lớn nội dung được tạo ra bằng AI tạo sinh (Gen AI). Điều này được khẳng định qua việc các bài báo trong những tạp chí này đều theo một khuôn mẫu chung, lạm dụng các thuật ngữ phổ biến và hội đồng biên tập của cả ba tạp chí đều giống hệt nhau, bao gồm 10 thành viên đã qua đời và cùng sử dụng một địa chỉ không rõ ràng tại Queens, New York.

Sự tồn tại của các tạp chí “ma” này không chỉ gây ảnh hưởng đến uy tín của các nhà xuất bản mà còn phơi bày lỗ hổng trong hệ thống đánh giá năng lực nghiên cứu. Hệ thống CiteScore, một trong những thước đo uy tín, đã xếp hạng các tạp chí này trong top 10 về nghiên cứu triết học do các tạp chí này liên tục trích dẫn lẫn nhau. Điều này cho thấy việc lợi dụng hệ thống đánh giá nghiên cứu để thăng tiến và tuyển dụng dễ dàng đến mức nào, có thể dẫn đến nguy cơ tương tự trong các ngành nghề tri thức khác.

Theo các giáo sư Żuradzk và Wroński, nếu các tạp chí “ma” và thông tin giả mạo tràn lan, uy tín của toàn bộ hệ thống nghiên cứu khoa học sẽ bị lung lay. Bởi vì, các bảng xếp hạng như CiteScore được sử dụng để đánh giá chất lượng nghiên cứu và đóng vai trò quan trọng trong các quyết định liên quan đến giải thưởng học thuật, tuyển dụng và thăng chức.

Công nghệ này có thể được sử dụng để tạo ra các bài báo giả mạo tinh vi, gây ảnh hưởng tiêu cực đến uy tín của các nhà nghiên cứu chân chính và tạo ra sự bất công trong đánh giá năng lực. Điều này đòi hỏi sự tái cấu trúc toàn diện của hệ thống đánh giá nghiên cứu để đảm bảo rằng chúng phản ánh chính xác hơn chất lượng nghiên cứu thực sự và không bị lợi dụng bởi những nội dung nhân tạo.

Để đối phó với nguy cơ này, cần có những giải pháp đồng bộ để ngăn chặn và xử lý các trường hợp lạm dụng AI trong nghiên cứu khoa học. Các tổ chức và cơ quan chức năng cần nâng cao nhận thức về vấn đề này, đồng thời xây dựng các cơ chế kiểm soát chặt chẽ hơn đối với việc xuất bản khoa học, đảm bảo tính minh bạch và trung thực trong nghiên cứu. Về lâu dài, cần nghiên cứu và phát triển các công cụ hiệu quả hơn để phát hiện và ngăn chặn các bài báo giả mạo, bảo vệ uy tín cho ngành nghiên cứu khoa học.

Đây cũng là lời cảnh tỉnh cho cộng đồng nghiên cứu khoa học về những nguy cơ tiềm ẩn từ AI tạo sinh. Việc đảm bảo tính trung thực và uy tín của hệ thống nghiên cứu là điều tối quan trọng để duy trì sự phát triển bền vững của khoa học trong tương lai.

Đức đã gửi ít nhất 195 triệu USD trong tổng số 600 triệu USD giá trị Bitcoin (BTC) được di chuyển sang các sàn giao dịch tập trung, theo Arkham Intelligence. Hành động này khiến nhiều người lo ngại về tác động tiềm ẩn lên thị trường nếu họ bán lượng Bitcoin khổng lồ đang nắm giữ.

Theo Arkham, Chính phủ Đức đã di chuyển tổng cộng 600 triệu USD Bitcoin (BTC) vào ngày 19/6, trong đó 195 triệu USD được chuyển đến 4 địa chỉ có khả năng là sàn giao dịch. Ba trong số đó được xác định là của các sàn giao dịch Kraken, Bitstamp và Coinbase.

Các giao dịch Bitcoin này được thực hiện bởi Cục Cảnh sát Hình sự Liên bang Đức (BKA), cơ quan đã tịch thu gần 50.000 BTC từ trang web vi phạm bản quyền Movie2k.to hồi đầu năm nay. Vụ tịch thu này là kết quả của vụ án lớn vào năm 2018, đánh dấu một trong những vụ tịch thu tiền mã hoá lớn nhất trong lịch sử.

Sau các giao dịch gần đây, Chính phủ Đức hiện sở hữu 47.179 BTC – trị giá khoảng 3 tỷ USD – theo dữ liệu của Arkham. Đức cũng là quốc gia sở hữu Bitcoin lớn thứ tư trên thế giới, dựa trên thông tin công khai. Ba quốc gia dẫn đầu là Mỹ với 13,9 tỷ USD, Trung Quốc 12,4 tỷ USD và Anh với gần 4 tỷ USD. Mỗi chính phủ đã tích lũy BTC chủ yếu thông qua các vụ tịch thu của cơ quan thực thi pháp luật trong những năm gần đây.

Ukraine là quốc gia sở hữu Bitcoin lớn thứ năm với 46.351 BTC, phần lớn thu được từ cựu quan chức chính phủ Yuri Shchigol. Trong khi đó, các quốc gia như El Salvador, Venezuela và Cộng hòa Trung Phi đang tích lũy Bitcoin thông qua mua bán hay đầu tư và quyên góp, như một giải pháp cho những thách thức kinh tế và chính trị của họ.

Việc bán Bitcoin của Chính phủ Đức được cho sẽ gây ảnh hưởng thị trường, bởi những giao dịch này có thể tác động đến giá Bitcoin và làm giảm niềm tin của nhà đầu tư. Mặt khác, các quốc gia khác lại đang tích lũy Bitcoin, đã cho thấy tiềm năng của đồng tiền số này, đặc biệt trong bối cảnh những thách thức về kinh tế và chính trị toàn cầu đang gia tăng.

Chỉ vài tuần sau khi ra mắt tại Anh và một số thị trường Châu Âu, công cụ AI tạo thông tin niêm yết sản phẩm của Amazon đã thu hút hơn 30.000 người bán hàng sử dụng. Đây là nỗ lực mới nhất của gã khổng lồ thương mại điện tử nhằm đơn giản hóa quy trình bán hàng trên nền tảng của mình bằng cách tích hợp công nghệ AI tạo sinh.

Công cụ AI mới được thiết kế để tự động tạo mô tả sản phẩm, tiêu đề và thông tin chi tiết dựa trên từ khóa và hình ảnh được người dùng cung cấp. Người bán cũng có thể sử dụng công cụ này để bổ sung thông tin còn thiếu cho các danh sách sản phẩm hiện có.

Thông tin về việc Amazon phát triển công nghệ AI tạo sinh cho người bán hàng đã được hé lộ từ tháng 9 năm ngoái. Tuy nhiên, lộ trình triển khai cụ thể vẫn là một ẩn số, khiến nhiều người cho rằng công nghệ này sẽ chỉ được áp dụng tại thị trường Mỹ. Đầu tháng này, Amazon âm thầm ra mắt các công cụ AI tại Anh. Mới đây, trong một bài đăng trên blog, công ty đã xác nhận việc triển khai tính năng này tại Anh và một số thị trường EU đã được thực hiện vài tuần trước.

Với các công cụ mới, người bán có thể tiết kiệm thời gian và công sức trong việc tạo danh sách sản phẩm. Thay vì phải tự tay nhập liệu, người bán chỉ cần cung cấp từ khóa hoặc hình ảnh sản phẩm. Các thuật toán AI sẽ tự động tạo ra nội dung cho danh sách sản phẩm, bao gồm tiêu đề, gạch đầu dòng và mô tả chi tiết. Amazon khuyến nghị người bán nên kiểm tra kỹ lưỡng nội dung được tạo tự động bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trước khi đăng tải, bởi các mô hình này vẫn tiềm ẩn khả năng tạo ra thông tin sai lệch.

Việc triển khai công cụ AI tạo thông tin niêm yết sản phẩm, đặc biệt là ở thị trường châu Âu vốn nổi tiếng với những quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu, đặt ra câu hỏi về nguồn dữ liệu mà Amazon sử dụng để huấn luyện các mô hình AI. Liệu dữ liệu của người dùng châu Âu có đang được Amazon sử dụng cho mục đích này?

Bản thân Amazon không phải cái tên xa lạ với AI và học máy. Gã khổng lồ thương mại điện tử này đã ứng dụng các công nghệ này vào rất nhiều hoạt động. Tuy nhiên, việc triển khai AI tạo sinh tại châu Âu tiềm ẩn nhiều rủi ro pháp lý, đặc biệt là trong bối cảnh GDPR và Đạo luật Dịch vụ Kỹ thuật số (DSA) đang được siết chặt. Amazon cũng từng vướng vào nhiều bê bối liên quan đến việc sử dụng dữ liệu người dùng.

Việc thiếu minh bạch về nguồn dữ liệu huấn luyện AI của Amazon có thể khiến công ty đối mặt với nhiều rủi ro pháp lý, đặc biệt khi EU đang ngày càng gia tăng giám sát các hoạt động ứng dụng AI của các tập đoàn công nghệ lớn.

Trong bối cảnh tiền mã hóa và blockchain ngày càng trở nên quan trọng, việc nắm vững kiến thức chất lượng là vô cùng cần thiết. Ngành công nghiệp phát triển nhanh chóng này thường thu hút những kẻ lừa đảo. Hãy cùng tìm hiểu cách nhận biết và tiếp thu kiến thức đáng tin cậy về tiền mã hóa và tránh rơi vào bẫy của những kẻ gian lận.

Ngành công nghiệp mới nổi và rủi ro từ giáo dục kém chất lượng

Ngành tiền mã hóa không ngừng phát triển, thu hút vốn và nhân tài vào các phân khúc mới. Web 3.0 hướng tới việc sử dụng blockchain để tạo ra các ứng dụng và dịch vụ phi tập trung. Việc mã hóa tài sản thực (RWA) đang diễn ra, nơi các công ty phát hành token kỹ thuật số đại diện cho các tài sản thực như kim loại quý, cho phép nhà đầu tư tham gia vào nền kinh tế tài sản ở một cấp độ mới. Hơn nữa, các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) đang thúc đẩy các quy trình dân chủ trong quản lý dự án.

Sự gia tăng nhanh chóng của tiền mã hóa và sự hiểu biết hạn chế về cơ chế của nó đã khiến nhiều người tìm kiếm sự giàu có qua công cụ mới này. Cùng với các dịch vụ hợp pháp, những lời đề nghị và sản phẩm lừa đảo cũng xuất hiện. Những kẻ gian lừa khách hàng bằng những điều kiện hấp dẫn và hứa hẹn làm giàu nhanh chóng, tương tự như các sơ đồ Ponzi trong các tổ chức tài chính.

Một hậu quả liên quan và không kém phần quan trọng của sự phổ biến của tiền mã hóa là sự nổi lên của các “chuyên gia internet”. Sự bùng nổ quan tâm đến tiền mã hóa đã thu hút nhiều chuyên gia tự xưng, cung cấp các khóa học và hội thảo đáng ngờ. Ví dụ, các buổi hội thảo hứa hẹn “thu nhập đảm bảo” từ đầu tư tiền mã hóa sau khi hoàn thành khóa học, thường chỉ là những nỗ lực để lấy tiền từ các nhà đầu tư thiếu kính thức.

Ví dụ và hậu quả của giáo dục kém chất lượng

Sự lan truyền của các thực hành sai trái, tổn thất tài chính của học viên của các “khóa học” này, và sự suy giảm nhận thức chung về ngành tiền mã hóa như một lĩnh vực nghiêm túc và đáng tin cậy cho đầu tư và nghề nghiệp chỉ là một vài trong số những hậu quả tiêu cực. Khi các ngành công nghiệp mới phát triển, nguy cơ giáo dục kém chất lượng cũng tăng theo. Điều này đặc biệt liên quan đến các chủ đề phức tạp và liên tục phát triển như tiền mã hóa và blockchain. Những kẻ gian lợi dụng các chủ đề này để bán các khóa học với những hứa hẹn phóng đại.

Các dấu hiệu điển hình của các chương trình giáo dục kém chất lượng bao gồm thiếu một giáo trình rõ ràng, quảng cáo phóng đại, và thiếu các đánh giá độc lập và phản hồi tiêu cực. Các khóa học chất lượng có các mục tiêu được định rõ và một cách tiếp cận có cấu trúc, cho phép học viên nâng cao kiến thức từng bước. Hãy cẩn thận với các khóa học tập trung nhiều vào quảng cáo quá đà với những hứa hẹn thành công nhanh chóng và thu nhập khổng lồ.

Quan trọng là tiếp cận việc lựa chọn các chương trình giáo dục trong ngành tiền mã hóa một cách cẩn trọng, tìm kiếm các nguồn thông tin đã được kiểm chứng và không tin vào các hứa hẹn về kết quả dễ dàng.

Phát triển và tầm quan trọng của giáo dục tiền mã hóa

Ngành tiền mã hóa cần những chuyên gia có trình độ. Nhiều yếu tố góp phần vào sự thiếu hụt kiến thức như vậy và những người sở hữu nó. Ví dụ, Cơ quan Ngân hàng Châu Âu (EBA) và Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC) đã nêu rõ vấn đề về sự thiếu hụt chuyên gia tiền mã hóa. Có nhu cầu mạnh mẽ về giáo dục tiền mã hóa từ người dùng, đặc biệt là những người đã tham gia vào lĩnh vực tiền mã hóa.

Theo một cuộc khảo sát của Study.com với 800 phụ huynh Mỹ và 200 sinh viên tốt nghiệp đại học, 86% sinh viên tốt nghiệp tin rằng họ sẽ kiếm được nhiều tiền hơn nếu có kiến thức chính thức về tiền mã hóa và công nghệ mới thay vì bằng đại học. Các bậc phụ huynh cũng tin rằng giáo dục tiền mã hóa nên bắt đầu từ cấp trung học.

Một cột mốc quan trọng trong giáo dục tiền mã hóa là sự xuất hiện của khóa học Bitcoin và Công nghệ Tiền mã hóa của Đại học Princeton, có sẵn trên nền tảng trực tuyến Coursera từ năm 2015. Khóa học, do Arvind Narayanan và những người khác phát triển, là một trong những nỗ lực có hệ thống đầu tiên nhằm dạy học viên những kiến thức cơ bản về tiền mã hóa và công nghệ blockchain.

Giáo dục tiền mã hóa hiện đại vẫn là một lĩnh vực đang phát triển và bao gồm các chủ đề từ cơ bản về công nghệ blockchain đến nghiên cứu chuyên sâu về mật mã học, kinh tế học và quản lý dữ liệu. Các nền tảng như Udemy, Pluralsight và Khan Academy cung cấp các khóa học cho cả người mới bắt đầu và người dùng nâng cao. Tuy nhiên, chất lượng và nội dung của các khóa học này có thể khác nhau đáng kể, do đó việc lựa chọn một chương trình giáo dục cần được thực hiện một cách cẩn trọng và suy xét.

Tác động đến giáo dục và xã hội

Một số chuyên gia sẽ cần phải có một nền giáo dục cơ bản — một bằng đại học trong một lĩnh vực liên quan, ngay cả khi nó không liên quan đến tiền mã hóa. Hiện vẫn còn ít các chương trình đại học về tiền mã hóa, nhưng những nỗ lực đáng chú ý trong hướng này đang được tiến hành ở Georgia.

Năm ngoái, Binance Charity và GITA đã mở đơn đăng ký cho một chương trình giáo dục miễn phí về blockchain. Mục tiêu của dự án là thúc đẩy các hoạt động đổi mới trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa (MSME) và cá nhân ở Georgia, và sự tham gia của họ vào nền kinh tế kỹ thuật số. Đặc biệt chú trọng đến giáo dục cho phụ nữ như một phần của cam kết của Binance nhằm xây dựng và tài trợ cho giáo dục Web3 cho phụ nữ.

Binance Academy, một nền tảng giáo dục về blockchain và tiền mã hóa, đã tồn tại từ năm 2018. Nó có hơn 800 bài viết và từ điển, các khóa học về blockchain, tiền mã hóa, Web3, và nhiều hơn nữa. Nó cung cấp quyền truy cập vào các khóa học cho hàng triệu học viên trên toàn thế giới bằng hơn 30 ngôn ngữ.

Các tài liệu giáo dục được cấu trúc đúng cách và mối quan hệ dựa trên niềm tin với khán giả có thể đóng góp vào sự phát triển lành mạnh của ngành. Tuy nhiên, một số chuyên gia tự xưng lợi dụng vị trí của mình để quảng bá các khóa học kém chất lượng hoặc tệ hơn, các sơ đồ lừa đảo. Điều làm cho giáo dục tiền mã hóa hấp dẫn đối với các “chuyên gia” giả là tính mới tương đối và sự quan tâm công chúng cao, khiến lĩnh vực giáo dục này dễ bị khai thác.

Danh sách kiểm tra: cách chọn giáo dục chất lượng

– Xác định mục tiêu học tập của bạn. Bắt đầu bằng cách xác định kỳ vọng của bạn để không bị lừa bởi những hứa hẹn làm giàu nhanh chóng.

– Nghiên cứu lý lịch của các chuyên gia. Các chuyên gia đáng tin cậy thường có nhiều kinh nghiệm trong ngành tiền mã hóa và một nền tảng giáo dục vững chắc.

– Kiểm tra đánh giá và danh tiếng của khóa học. Tìm kiếm các đánh giá độc lập và phân tích các trường hợp thực tế.

– Minh bạch và khả dụng của tài liệu. Các khóa học chất lượng thường cung cấp tài liệu mẫu hoặc mô tả khóa học rõ ràng.

Giáo dục tiền mã hóa không chỉ là một cơ hội để nắm vững kiến thức mới mà còn là một lĩnh vực dễ bị lừa đảo. Chọn các khóa học giáo dục đúng đắn và đánh giá thông tin một cách phê phán sẽ giúp bạn tránh được sai lầm và làm cho trải nghiệm học tập của bạn thực sự có giá trị.

Anthropic cùng nhiều ông lớn công nghệ khác đang thành lập “đội đỏ” (Red teaming) nhằm vá lỗi bảo mật, ngăn chặn nguy cơ mô hình bị lợi dụng cho mục đích xấu.

Trong tuần, Anthropic đã phát hành hướng dẫn về “đội đỏ”, gia nhập nhóm các nhà cung cấp như Google, Microsoft, NIST, NVIDIA và OpenAI, những đơn vị cũng đã phát hành các khung tương tự. Mục tiêu của các khung này là xác định và khắc phục các lỗ hổng an ninh đang ngày càng gia tăng trong các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI).

Phương án “đội đỏ” đang chứng tỏ hiệu quả trong việc phát hiện các lỗ hổng an ninh mà các phương pháp bảo mật khác không thể nhìn thấy, giúp các công ty AI tránh việc mô hình của họ bị sử dụng để tạo ra nội dung không mong muốn.

Mục tiêu và tầm quan trọng của chiến lược “đội đỏ” trong lĩnh vực AI

Nỗi lo ngại về nguy cơ bảo mật từ các mô hình AI đang ngày càng gia tăng, thúc đẩy các nhà hoạch định chính sách tìm kiếm giải pháp cho một nền tảng AI an toàn, đáng tin cậy. Sắc lệnh (EO) về AI An toàn, Bảo mật và Đáng tin cậy (14110) được Tổng thống Biden ký ban hành vào ngày 30/10/2018, đã chỉ đạo NIST thiết lập các hướng dẫn, quy trình phù hợp cho phép các nhà phát triển AI, đặc biệt với mô hình nền tảng sử dụng khép, tiến hành “kiểm nghiệm mô hình AI” – cũng chính là phương án “đội đỏ” AI, nhằm triển khai hệ thống AI an toàn, đáng tin cậy.

NIST đã phát hành hai ấn phẩm dự thảo vào cuối tháng 4 để giúp quản lý rủi ro của AI tạo sinh. Các tài liệu này là tài nguyên bổ sung cho Khung quản lý Rủi ro AI (AI RMF) và Khung Phát triển Phần mềm Bảo mật (SSDF).

Văn phòng Bảo mật Thông tin Liên bang Đức (BSI) cung cấp chiến lược “đội đỏ” như một phần của khung IT-Grundschutz rộng lớn hơn của họ. Australia, Canada, Liên minh Châu Âu, Nhật Bản, Hà Lan và Singapore cũng có các khung nổi bật. Nghị viện Châu Âu đã thông qua Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo EU vào tháng 3 năm nay.

Khái niệm về “đội đỏ” AI

Thực tế, mô hình đội đỏ đã xuất hiện từ những năm 1960, khi các cuộc tấn công đối nghịch được tạo ra theo dạng mô phỏng nhằm đảm bảo hệ thống máy tính hoạt động ổn định. “Trong máy tính, không có khái niệm ‘an toàn’. Thay vào đó, những gì kỹ sư có thể nói là: chúng tôi đã cố gắng nhưng chưa phá vỡ được nó”, Bruce Schneier, chuyên gia bảo mật và là thành viên tại Trung tâm nghiên cứu Berkman Klein thuộc Đại học Harvard, nói.

Ngày nay, “đội đỏ” còn được biết đến như một kỹ thuật kiểm tra các mô hình AI bằng cách mô phỏng các cuộc tấn công đa dạng và không thể đoán trước, nhằm xác định các điểm mạnh và yếu của chúng. Vì các mô hình AI tạo sinh được huấn luyện trên kho dữ liệu khổng lồ, các phương pháp bảo mật truyền thống rất khó tra ra lỗ hổng.

Nhưng giống như bất kỳ phần mềm máy tính nào, các mô hình này vẫn có chung các lỗ hổng mạng: chúng có thể bị tấn công bởi những kẻ bất chính để đạt được nhiều mục tiêu khác nhau, bao quát việc đưa ra những câu trả lời gây hại, nội dung khiêu dâm, sử dụng tài liệu có bản quyền một cách bất hợp pháp hay để lộ những thông tin dạng cá nhân như tên, địa chỉ và số điện thoại. Mục tiêu của chiến lược là thúc đẩy các mô hình phản ứng và nói ra những điều chưa được lập trình sẵn để làm, bao quát cả việc bộc lộ thành kiến.

Trong đó, các thành viên trong “đội đỏ” sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động hóa việc tạo lệnh và kịch bản tấn công nhằm tìm và sửa chữa các điểm yếu của mô hình AI tạo sinh ở quy mô lớn.

Ví dụ: Google sử dụng đội đỏ để bảo vệ các mô hình AI khỏi các mối đe dọa như tấn công tiêm nhiễm prompt, tấn công đầu độc dữ liệu và backdoor. Khi các lỗ hổng như vậy được xác định, họ có thể thu hẹp lỗi trong phần mềm và cải thiện chúng.

Giá trị của chiến lược “đội đỏ” trong việc cải thiện an ninh mô hình AI tiếp tục được chứng minh trong các cuộc thi trên toàn ngành. Vào năm ngoái, DEF CON – hội nghị hacker lớn nhất thế giới – đã tổ chức cuộc thi Generative Red Team (GRT) đầu tiên, được coi là một trong những thành công lớn trong việc sử dụng kỹ thuật crowdsourcing.

Các mô hình được cung cấp bởi Anthropic, Cohere, Google, Hugging Face, Meta, Nvidia, OpenAI và Stability. Người tham gia thử nghiệm các mô hình trên một nền tảng đánh giá do Scale AI phát triển.

Chiến lược “đội đỏ” AI của Anthropic

Khi công bố các phương pháp của mình, Anthropic nhấn mạnh sự cần thiết của các quy trình kiểm tra hệ thống hóa và tiêu chuẩn hóa có thể mở rộng. Theo công ty, sự thiếu hụt các tiêu chuẩn chung chính là rào cản lớn cho quá trình kiểm nghiệm mô hình AI trên toàn ngành

Anthropic cũng đồng thời đề xuất bốn phương pháp kiểm nghiệm chính: kiểm nghiệm bởi chuyên gia theo lĩnh vực, sử dụng mô hình ngôn ngữ để kiểm nghiệm, kiểm nghiệm trong các phương thức mới và kiểm nghiệm mở chung.

Điểm đáng chú ý trong cách tiếp cận của Anthropic là sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa hiểu biết sâu rộng của con người và kết quả định lượng từ các kỹ thuật kiểm nghiệm. Điển hình như việc Anthropic chú trọng đến vai trò của nhóm chuyên gia theo lĩnh vực, đồng thời ưu tiên áp dụng Kiểm tra Lỗ hổng Chính sách (PVT) – kỹ thuật định tính giúp xác định và triển khai biện pháp bảo vệ an ninh, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm dễ bị lợi dụng như can thiệp bầu cử, kích động thù địch, nội dung khiêu dâm,…

Giống như nhiều công ty công nghệ khác, Anthropic đang hướng đến tự động hóa quy trình kiểm tra bằng cách sử dụng chính các mô hình AI thực hiện các cuộc tấn công mô phỏng ngẫu nhiên, từ đó phát hiện lỗ hổng. “Chúng tôi tin rằng, khi mô hình AI càng mạnh mẽ, chúng càng có thể hỗ trợ đắc lực cho con người trong việc kiểm tra, tự động hóa quy trình kiểm nghiệm”, Anthropic chia sẻ.

Dựa trên mô hình nhóm đỏ/nhóm xanh, Anthropic sử dụng các mô hình tấn công, “khiêu khích” mô hình AI mục tiêu thực hiện hành vi mong muốn, từ đó thu thập dữ liệu và điều chỉnh, củng cố hệ thống.

Một trong những lĩnh vực then chốt và cũng đầy thách thức mà Anthropic đang theo đuổi chính là kiểm nghiệm đa phương thức. Việc kiểm tra các mô hình AI bằng hình ảnh và âm thanh phức tạp hơn rất nhiều so với văn bản, bởi lẽ kẻ tấn công hoàn toàn có thể “trá hình” mã độc trong hình ảnh, âm thanh, qua mặt hệ thống bảo mật. Minh chứng là dòng mô hình Claude 3 của Anthropic, trước khi ra mắt đã phải trải qua quy trình kiểm tra gắt gao về khả năng xử lý thông tin đa phương tiện, nhằm giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn như lừa đảo, kích động thù địch, hay đe dọa an toàn trẻ em.

Kết luận

Có thể nói, việc kiểm nghiệm mô hình AI đang dần cho thấy vị thế là lớp lá chắn quan trọng, bảo vệ cho sự phát triển bền vững của ngành công nghiệp AI. Sự tham gia của các tập đoàn công nghệ hàng đầu cùng các cơ quan chính phủ cho thấy nỗ lực chung tay kiến tạo một khung pháp lý, kỹ thuật vững chắc, mở ra tương lai cho AI phát triển thịnh vượng nhưng vẫn đảm bảo an toàn và trách nhiệm.

Công cụ tìm kiếm AI Perplexity đã chính thức hợp tác với SoftBank, cung cấp gói thuê bao miễn phí một năm cho dịch vụ Perplexity Pro tại Nhật Bản, nhằm tiếp cận lượng người dùng khổng lồ tại thị trường này. 

Bắt đầu từ ngày 19/6, SoftBank cùng hai công ty con Y!mobile và LINEMO sẽ cung cấp gói miễn phí này, giúp Perplexity mở rộng thị phần và cạnh tranh với các “ông lớn” như Google.

Đây là bước đi chiến lược của Perplexity sau khi công bố quan hệ đối tác với SoftBank vào tháng 4. Việc hợp tác này không chỉ giúp SoftBank thu hút người dùng quan tâm đến AI mà còn mở ra cơ hội tăng khách hàng và doanh thu.

SoftBank từ lâu đã nổi tiếng với tầm nhìn chiến lược trong lĩnh vực công nghệ. Tập đoàn này không chỉ rót vốn đầu tưvào các startup AI tiềm năng, mà còn chủ động phát triển các dự án AI của riêng mình.

Với Perplexity Pro, người dùng có thể trải nghiệm phiên bản nâng cao của Perplexity với nhiều tính năng vượt trội như lựa chọn LLM mới nhất để tìm kiếm thông tin toàn diện, xử lý dữ liệu hiệu quả hơn, tạo hình ảnh chất lượng cao và AI Profile – cá nhân hóa kết quả tìm kiếm.

Hiện tại, ứng dụng Perplexity Pro trên iOS có giá 3.000 yên/tháng và 30.000 yên/năm. Phiên bản web có giá 20 USD/tháng và 200 USD/năm.

Ngày 13/6, OpenAI thông báo rằng cựu giám đốc Cơ quan An ninh Quốc gia Mỹ (NSA), tướng Paul Nakasone, sẽ tham gia vào tiểu ban Uỷ ban An toàn AI của Ban giám đốc.

Việc bổ nhiệm ông Nakasone, một nhân vật kỳ cựu trong lĩnh vực an ninh quốc gia được xem là nỗ lực của OpenAI nhằm xoa dịu dư luận, đặc biệt là những lo ngại cho rằng công ty đang phát AI quá nhanh chóng mà chưa có biện pháp kiểm soát rủi ro hiệu quả.

Tuy nhiên động thái này cũng vấp phải nhiều ý kiến trái chiều. Một số người cho rằng kinh nghiệm của ông Nakasone tại NSA, cơ quan từng vướng vào nhiều bê bối về quyền riêng tư có thể khiến OpenAI đi theo hướng “lấy dữ liệu bằng mọi giá”.

Dù vậy, không thể phủ nhận kiến thức và kinh nghiệm an ninh mạng dày dặn trong nhiều thập kỷ trải dài từ Lục quân, Bộ Tư lệnh Không gian mạng và NSA của ông Nakasone. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh OpenAI đang tìm cách cung cấp giải pháp AI cho những lĩnh vực nhạy cảm như quốc phòng, an ninh quốc gia.

Trong thông cáo báo chí, OpenAI cho biết ông Nakasone sẽ tham gia vào tiểu ban an toàn và an ninh của ban giám đốc, chịu trách nhiệm “đưa ra các khuyến nghị cho toàn bộ Ban giám đốc về các quyết định an toàn và an ninh quan trọng.

Hiện vẫn chưa rõ thực thể mới được ra mắt này sẽ thực hiện những gì và hoạt động ra sao, vì một số thành viên cấp cao đang làm việc về lĩnh vực an toàn (về rủi ro) AI đã rời công ty, và tiểu ban này hiện đang trong giai đoạn đánh giá 90 ngày về các quy trình và biện pháp bảo vệ của công ty.

“Chúng tôi tin rằng AI có tiềm năng mang lại những lợi ích đáng kể trong lĩnh vực an ninh mạng cho nhiều tổ chức thường xuyên là mục tiêu của các cuộc tấn công mạng như bệnh viện, trường học và các tổ chức tài chính,” OpenAI cho biết.

Việc OpenAI nhắm đến thị trường an ninh mạng là điều dễ hiểu. Theo báo cáo của Cybersecurity Ventures, thiệt hại do tội phạm mạng gây ra trên toàn cầu dự kiến lên tới 10,5 nghìn tỷ USD mỗi năm vào năm 2025. Đây là thị trường màu mỡ cho các công ty công nghệ như OpenAI.

Việc bổ nhiệm tướng Paul Nakasone vào ban giám đốc có thể là một bước đi quan trọng của OpenAI, nhằm đảm bảo công ty sẽ tiếp tục phát triển trong sự an toàn và bảo mật, đáp ứng kỳ vọng của khách hàng và cổ đông, đồng thời mở rộng thị trường mới trong lĩnh vực an ninh mạng.

Sau hơn ba tháng kiện cáo, Elon Musk đã bất ngờ rút đơn kiện OpenAI, cáo buộc công ty này đi ngược sứ mệnh ban đầu để chạy theo lợi nhuận. Quyết định này được xem là một bước ngoặt, mở ra nhiều khả năng cho tương lai của ngành AI và mối quan hệ giữa hai ông lớn công nghệ.

Musk, đồng sáng lập OpenAI, đã rời khỏi ban quản trị công ty vào năm 2018 và bày tỏ sự bất mãn với việc OpenAI trở thành một “chi nhánh kín đáo” của Microsoft. Đơn kiện được đệ trình vào tháng Hai nhằm ngăn cản OpenAI và Microsoft khai thác công nghệ AGI của mình vì lợi nhuận cá nhân.

Tuy nhiên, sau phản ứng của OpenAI với việc bày tỏ sự tiếc nuối về sự chia rẽ và nhấn mạnh vào những thành công gần đây của ChatGPT, Musk đã quyết định rút đơn kiện.

Sự kiện này được giới chuyên gia đánh giá là một dấu hiệu tích cực cho sự hợp tác trong lĩnh vực AI. Thay vì đối đầu, hai gã khổng lồ công nghệ có thể cùng chung tay thúc đẩy sự phát triển của AI vì lợi ích nhân loại, đặc biệt là trong bối cảnh cuộc đua AI đang ngày càng khốc liệt.

Động thái này cũng có thể phản ánh một sự thay đổi chiến lược của Elon Musk, tập trung vào việc phát triển AI cho mục đích nhân đạo thông qua công ty xAI của mình. xAI đã nhận được 6 tỷ USD trong vòng gọi vốn Series B vào tháng Năm, khẳng định tham vọng lớn của Musk trong lĩnh vực AI.

Sự kiện này cũng cho thấy tầm quan trọng của ChatGPT, sản phẩm đình đám của OpenAI, đã gây tiếng vang lớn trong cộng đồng công nghệ.

Meta đã thông báo tạm dừng ra mắt và đào tạo trợ lý AI của mình tại Châu Âu theo yêu cầu của Ủy ban Bảo vệ Dữ liệu Ireland (DPC).

Yêu cầu này được đưa ra sau khi DPC, cơ quan quản lý quyền riêng tư hàng đầu của Meta tại EU, yêu cầu công ty tạm dừng đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng dữ liệu công khai do người dùng Facebook và Instagram chia sẻ.

Meta cho biết quyết định này khiến họ “thất vọng” và coi đó là “bước lùi” đối với sự cạnh tranh và đổi mới AI ở EU. Tuy nhiên, công ty khẳng định họ tuân thủ các quy định của Châu Âu.

DPC đã ủng hộ việc tạm dừng này, cho biết họ “hoan nghênh quyết định” và sẽ tiếp tục hợp tác với Meta sau những “sự tham gia sâu rộng” trước đó.

Theo tổ chức phi lợi nhuận về quyền riêng tư ở Châu Âu NOYB, yêu cầu tạm dừng hoạt động của Meta là kết quả của các khiếu nại từ chính họ, và các tổ chức khác như Hội đồng Người tiêu dùng Na Uy và một số cơ quan bảo vệ dữ liệu khác.

Vấn đề này đã diễn biến trong nhiều tháng. Meta cho biết họ đã thông báo cho các cơ quan bảo vệ dữ liệu Châu Âu về các hoạt động của mình kể từ tháng 3.

Tuy nhiên, tình hình trở nên nghiêm trọng hơn khi Meta bắt đầu thông báo cho người dùng về hoạt động đào tạo AI của mình thông qua hơn hai tỷ thông báo và email trong ứng dụng vào ngày 22/5. NOYB đã gửi khiếu nại tới 11 cơ quan bảo vệ dữ liệu vào ngày 6/6.

Meta thừa nhận đã tham vấn với DPC vào ngày 10/6 và cho biết họ đã tích hợp phản hồi để đảm bảo hoạt động đào tạo AI của mình tuân thủ luật AI.

Meta lưu ý rằng Google và OpenAI cũng đã sử dụng AI để đào tạo dữ liệu người dùng. Công ty dự kiến sẽ tuân thủ luật Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) của EU trên cơ sở pháp lý về “Lợi ích hợp pháp,” một điều khoản linh hoạt mà các công ty AI khác đã dựa vào.

Việc tạm dừng này cho thấy sự phức tạp và thách thức trong việc áp dụng công nghệ AI, đặc biệt trong bối cảnh các quy định bảo vệ dữ liệu ngày càng nghiêm ngặt.