Japán digitális valuta táplálná adatokkal az AI modelleket

Japán a digitális jen bevezetésén gondolkodik, ami egy olyan digitális valuta lenne, amelyet a betétekhez hasonlóan, az egyéni felhasználókhoz kötve lehetne használni. Ennek bevezetése számos előnnyel járna, különösen az adatok felhasználása terén.

A digitális jen használata során az átutalásokat végző intézmények várhatóan marketing elemzésekre és egyéb célokra is felhasználnák a felhasználók adatait. Emellett a Pénzügyminisztérium szerint a felhasználói információk a „közérdekű követelmények” teljesítésére is szolgálnának, mint például a pénzmosás és a terrorizmus finanszírozása elleni küzdelem (AML/CFT) és a jogosulatlan felhasználás nyomon követhetősége.

A személyes adatok felhasználása során a Japán Központi Bank kiemelten foglalkozik az adatvédelmet biztosító technológiákkal, amelyeket összefoglalóan PETs (Privacy-Enhancing Technologies) néven emlegetnek. Natsuki Tsuda, a Pénzügyminisztérium kincstári irodájának igazgatója és a digitális valuta tervezéséért felelős tisztviselője szerint a PETs az adatvédelem hatékony eszköze.

A PETs-hez tartozik például a „federált tanulás”, amely lehetővé teszi a gépi tanulást anélkül, hogy több intézmény ügyféladatait egy központi helyre kellene gyűjteni. Ez a technológia hasznos lehet a pénzmosás és terrorizmus finanszírozása elleni tranzakciók AI-alapú ellenőrzésében, valamint több vállalkozás közös AI-modellek fejlesztésében. Egy másik PETs technológia, a „szintetikus adatgenerálás” lehetővé teszi az adatok elemzését úgy, hogy megőrizze az eredeti adatok statisztikai jellemzőit, anélkül, hogy közvetlenül kezelné az ügyféladatokat. Ez különösen hasznos, amikor az átutalásokat végző intézmények marketing elemzésekre használják fel az ügyféladatokat.

A PETs bevezetését a Személyes Adatvédelmi Törvény várható felülvizsgálata is támogatja, amely 2025 őszén vagy 2026 tavaszán léphet életbe. Az adatvédelmi törekvéseknek némileg ellentmond az, hogy fontolóra veszik azt a javaslatot, amely lehetővé tenné a személyes adatok harmadik felek részére történő átadását az egyén beleegyezése nélkül, valamint a nyilvánosan hozzáférhető érzékeny személyes adatok megszerzését, feltéve, hogy azokat kizárólag statisztikai információk, beleértve az AI-modellek létrehozására használják. A PETs várhatóan hatékonyan segíti majd a felülvizsgált szabályozásnak megfelelő irányítás kialakítását.

Fontos megjegyezni, hogy a PETs pénzügyi ágazatban történő alkalmazása jelenleg még kísérleti fázisban van. Ennek oka, hogy nincsenek nyilvános iránymutatások a technológia biztonságosságáról vagy bevezetéséről, sem iparági szövetségi szabályok. Ez megnehezíti a vállalkozások számára annak felmérését, hogy a bevezetésből elvárható-e a kívánt hatás. Wakamata szerint nem az egyes pénzintézeteknek kellene egyénileg bevezetniük a PETs-t, hanem iparági szintű, együttműködési kezdeményezésként kellene kezelni. 

Osszd meg ezt a cikket
Hol tart ma valójában a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia fejlesztése az elmúlt években látványos és gyakran lenyűgöző eredményeket produkált. Az olyan rendszerek, mint a ChatGPT, képesek természetes nyelvű szövegeket generálni, problémákat megoldani és sokszor az emberi teljesítményt is meghaladni különféle feladatokban. Ugyanakkor egyre több neves kutató és technológiai vezető – köztük John Carmack és François Chollet – hívja fel a figyelmet arra, hogy ezek az eredmények nem feltétlenül jelentik az általános mesterséges intelligencia (AGI) közeledtét. A színfalak mögött most új típusú problémák és kérdések kerültek a figyelem középpontjába, amelyek messze túlmutatnak a puszta teljesítményen.
A Rhino Linux új kiadással jelentkezik: 2025.3
A Linux disztribúciók körében főként kétféle szemléletmód terjedt el, vannak a stabil, ritkán frissülő rendszerek biztonságos kiszámíthatósággal, és a naprakész, de időnként kényes egyensúlyon balanszírozó, gördülő kiadású disztribúciók. A Rhino Linux ezt a két ellenpontot próbálja áthidalni, azaz egyszerre próbál naprakész lenni gördülő disztribúcióként, de alapként az Ubuntura épül, hogy megfelelő stabilitást is biztosítson.
SEAL az önmagát tanító mesterséges intelligencia előhírnöke
Hosszú évek óta tartja magát az elképzelés, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztésének kulcsa az emberi tanítás: adatok, címkék, finomhangolás, gondosan megtervezett beavatkozások. Most azonban egy új megközelítés látott napvilágot. Az MIT kutatóinak legújabb munkája, a SEAL (Self-Adapting Language Models) névre keresztelt rendszer olyan nyelvi modelleket mutat be, amelyek képessé válnak saját maguk tanítására. Az eredmények nemcsak technológiai újdonságot jelentenek, hanem felvetik a kérdést: vajon milyen szerepet szánunk a jövőben az embernek az intelligens rendszerek képzésében?
Elég egy fotó és egy hang – az Alibaba új mesterséges intelligenciája teljes testű avatárt készít belőle
Egyetlen hangfelvétel és egy fotó is elegendő ahhoz, hogy élethű, teljes testtel mozgó, arcjátékkal és érzelmekkel teli virtuális karaktereket hozzunk létre – stúdió, színész vagy zöld háttér nélkül. Az Alibaba legújabb fejlesztése, az OmniAvatar nevű nyílt forráskódú mesterséges intelligencia-modell legalábbis éppen ezt ígéri. Bár a technológia még formálódik, már most is érdemes figyelmet szentelni annak, amit lehetővé tesz – és annak is, hogy mindez milyen új kérdéseket vet fel.
ALT Linux 11.0 Education az orosz oktatási intézmények fundamentuma
Az ALT Linux egy orosz gyökerekkel rendelkező, RPM csomagkezelőre épülő Linux disztribúció, amelynek alapjait a Sisyphus csomagtár képezi. Kezdetben orosz lokalizációs erőfeszítésekből nőtte ki magát, együttműködve olyan nemzetközi disztribúciókkal, mint a Mandrake és a SUSE Linux, különös tekintettel a cirill betűs írás támogatására.
A térbeli intelligencia a következő leküzdendő akadály az AGI előtt
Az LLM megszületésével a gépek lenyűgöző képességekre tettek szert. Ráadásul fejlődési sebességük is nagyobb tempóra kapcsolt, nap mint nap jelennek meg újabb modellek, amelyek még hatékonyabbak még jobb képességekkel ruházzák fel a gépeket. Ha azonban közelebbről megvizsgáljuk, ezzel a technológiával még csak most értük el, hogy a gépek képesek egy dimenzióban gondolkodni. A világ amelyben élünk azonban az emberi érzékelés alapján három dimenziós. Egy ember számára nem okoz gondot, hogy megállapítsa, hogy valami egy szék alatt van, vagy mögött, vagy egy felénk repülő labda körülbelül hová fog érkezni. Számos mesterséges intelligencia kutató szerint az AGI azaz a mesterséges általános intelligencia megszületéséhez el kell érni, hogy a gépek három dimenzióban gondolkodjanak, ehhez pedig ki kell fejleszteni a térbeli intelligenciát.

Az elmúlt néhány napban megjelent Linux disztribúció frissítések