人工智能

엘살바도르가 혁신적인 인공지능 법안을 통해 오픈소스 모델에 법적 보호를 제공합니다

ChainCatcher 메시지에 따르면, 엘살바도르 국가 비트코인 사무소 The Bitcoin Office의 소식에 따르면, 부켈 대통령의 경제 자유 정책과 일치하기 위해 엘살바도르 정부는 인공지능 산업에 대한 규제 명확성과 확실성을 제공하기 위한 혁신적인 인공지능 법안을 통과시켰으며, 특히 오픈 소스 모델의 개발과 혁신을 포함하고 있습니다.이 새로운 입법 프레임워크는 독점 및 오픈 소스 인공지능 시스템 모두 적절한 보호를 받을 수 있도록 보장하며, 오픈 소스 개발에 대한 법적 보호를 강조합니다. 이는 법적 보호를 오픈 소스 인공지능 개발로 명확히 확장한 세계 최초의 국가 차원 입법입니다. 독점 모델은 기존의 국제 보호 메커니즘의 혜택을 계속 받을 것이지만, 이 법안은 국가 차원에서 오픈 소스 인공지능 개발에 대한 명확한 법적 프레임워크를 처음으로 제공합니다.새 법안 제19조는 AI 개발자에게 라틴 아메리카 및 전 세계에서 가장 포괄적인 법적 보호를 창출하며, 샌드박스 보호 및 제3자 남용 방지 조치를 포함합니다. 이 법안은 독점 모델이 기존 국제 보호의 혜택을 계속 받을 것이라고 명시하며, 동시에 오픈 소스 AI 개발 분야에 대한 법적 보호를 처음으로 명확히 확장합니다.이 법안에 따라 엘살바도르 정부는 AI 연구소를 설립하여 정부 기관 및 서비스에서 AI의 개발, 연구 및 응용을 촉진하고, 교통 흐름 개선, 수질 모니터링 및 지열 자원 최적화 등을 통해 시민의 삶의 질을 향상시킬 것입니다. 이 연구소는 또한 교육 단체와 기관에 자원과 최신 기술을 제공하여 국내 엔지니어링 능력을 발전시킬 것입니다. 엘살바도르는 AI 혁신 및 개발에 대해 제로 세금 정책을 시행하고 있으며, 이번 법안의 통과로 인해 이 나라는 글로벌 AI 환경에서 선도적인 참여자로 자리매김하게 되었으며, 혁신, 우수성 및 오픈 소스 협력 원칙을 정책의 핵심에 두고 있습니다.

안영 글로벌 블록체인 책임자: 토큰화 자산이 포트폴리오 관리를 재편할 것이다

ChainCatcher 메시지에 따르면, CoinDesk는 안영(EY) 글로벌 블록체인 책임자 Paul Brody가 블록체인을 통해 실물 자산을 토큰화함으로써 전통적으로 소수 자산 범주에 국한된 시장 데이터에 일상적이고 투명한 가격 정보를 창출할 수 있으며, 이를 통해 포트폴리오 관리 방식을 재정의할 수 있다고 의견을 발표했다고 보도했습니다.Brody는 현대 포트폴리오 이론이 1960년대 Eugene Fama의 효율적 시장 이론에서 유래되었으며, 이 이론 자체에 결함이 있지만, 이로 인해 발전된 인덱스 펀드 전략이 연금 및 퇴직 계좌 관리의 기본 선택이 되었다고 지적했습니다. 현재 기관 투자자의 포트폴리오에서 약 80%가 주식 및 채권 인덱스 펀드에 집중되어 있으며, 대체 투자 전략은 15-20%에 불과합니다.토큰화된 자산의 출현은 투자 가능한 자산 범위를 확대하여 투자자들이 데이터 부족이나 유동성 부족으로 인해 간과되었던 자산 범주와 지역에 접근할 수 있게 합니다. 예를 들어, 태국의 부동산, 나이지리아의 석유 임대 계약 또는 뉴욕의 택시 면허와 같은 실물 자산을 토큰화함으로써 연속적이고 투명한 가격 데이터를 생성할 수 있어, 이러한 자산을 미국 주식과 같은 전통 자산과 동등하게 비교할 수 있게 됩니다.Brody는 이러한 변화가 약 10년이 걸릴 것으로 예상하며, 광범위한 토큰화 자산 포트폴리오를 구축하고 5-7년의 일상 데이터 기록을 축적하는 과정을 포함한다고 말했습니다. 인공지능 기반의 자동화 투자 도구가 보급됨에 따라, 이러한 변화는 역사적인 투자 패턴 변화보다 더 빠르게 발생할 수 있습니다. EY는 4월 1일부터 3일까지 글로벌 블록체인 서밋을 개최하여 디지털 자산의 포트폴리오 내 위치를 논의할 예정입니다.

Bitget은 인공지능을 활용하여 채용 효율성을 높이고, 채용 시간을 38% 단축했습니다

ChainCatcher 메시지, Bitget은 인공지능이 채용 과정에 미치는 심오한 영향에 대한 연구 보고서를 발표했습니다. AI 기반 채용 시스템을 도입함으로써 Bitget은 이력서 선별 자동화, 후보자와 직무의 정확한 매칭, 의사 결정 효율성 향상을 실현하여 채용 프로세스를 크게 최적화했습니다.AI 시스템 도입 이전에 Bitget은 수동으로 후보자를 선별하고 외부 채용 기관에 의존했으며, 평균 채용 주기는 48일에 달했고 일부 기술 직무의 채용 시간은 50일을 초과하기도 했습니다. 제3자 채용 기관에 대한 높은 의존도로 인해 채용 비용의 거의 40%가 이러한 서비스에 차지되었고, 내부 HR 팀은 매달 약 500개의 이력서를 처리해야 했습니다.AI 채용 시스템 도입 후, Bitget의 채용 주기는 38% 단축되어 48일에서 30일로 줄어들었습니다. AI 기반 이력서 선별 효율은 76% 향상되어 HR 팀은 고잠재력 후보자 선별에 집중할 수 있게 되었습니다. 자동화된 프로세스는 채용 비용을 25% 절감했을 뿐만 아니라 직원 유지율을 15% 향상시켰습니다. 더욱 정확한 직무 매칭은 첫 해 이직률을 효과적으로 줄였으며, AI는 채용 편차를 38% 감소시키는 데에도 도움을 주었습니다.
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