Cointime

Download App
iOS & Android

ปัญญาประดิษฐ์จะขยายจุดแข็งของคุณและลดคุณค่าของคุณ

Validated Individual Expert

ผู้เขียน: BACKTHEBUNNY เรียบเรียง: Cointime.com 237

AI ขยายเสียงของคุณ แต่ยังลดการแสดงตัวตนของคุณด้วย เมื่อปัญญาประดิษฐ์ปรากฏมากขึ้น ตัวตนของคุณก็เลือนหายไป...

ฉันเห็นเนื้อหามากมายเกี่ยวกับ "วิธีใช้ AI" แต่ไม่มีเนื้อหาเกี่ยวกับ "เมื่อใดที่ไม่ควรใช้ AI" สำหรับปัญญาประดิษฐ์ มีเส้นโค้ง Laffer ยิ่งมากไม่ได้หมายความว่าดีกว่า

การเขียนมีสามประเภท และรูปแบบภาษาสามารถทำได้เพียงสองประเภทเท่านั้น

สิ่งสำคัญคือต้องระบุการใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุด ไม่ควรใช้แบบจำลองภาษาเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและความคิดสร้างสรรค์ เนื่องจากวิธีที่พวกเขาได้รับการฝึกฝนเป็นตัวกำหนดสิ่งนี้ ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่แปลกใหม่ ได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่คาดเดาได้

ฉันรู้สึกเศร้ามากเมื่ออ่านความคิดเห็นนี้ ฉันชอบผลงานของ @TTUNGUZ มาก ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิคของเขาไม่เหมือนใคร ฉันรู้สึกได้ว่ามีคนๆ ​​หนึ่งได้หลอมรวมประสบการณ์ ความคิด และบทเรียนต่างๆ

นั่นเป็นเหตุผลที่ฉันคิดว่าเขาจะทำผิดพลาดถ้าเขาทำตามแนวทางนี้

เมื่อฉันอ่านงานของใครบางคน ฉันสามารถบอกได้ว่านั่นเป็นความคิดของพวกเขาหรือเป็นผลพวงของแบบจำลองภาษา (LLM) ChatGPT มีชื่อเสียงในด้านการทำซ้ำ เป็นเพียงเครื่องมือที่ "คาย" ข้อมูลออกมา ถ้าคุณใช้มันเพื่อคิดหรือวิเคราะห์ คุณน่าจะดูเหมือนผู้ชายคนนี้

อย่างไรก็ตาม บางครั้งผู้ชายคนนี้ก็เป็นสิ่งที่คุณต้องการ แล้วคุณจะให้เขาทำงานประเภทไหน?

โมเดลภาษาเก่งในการสรุปและการดึงข้อมูล แต่ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างนั้นเป็นเรื่องธรรมดาและธรรมดา เพราะนั่นคือสิ่งที่พวกเขาได้รับการฝึกฝนให้ทำ

ในประโยคที่สร้างขึ้นโดยการคาดคะเนลำดับ LLM แต่ละคำคือคำถัดไปที่เป็นไปได้มากที่สุดตามสถิติโดยอิงตามคำก่อนหน้า หากคุณกำลังคิดอย่างสร้างสรรค์... คุณควรสร้างประโยคจากลำดับของคำที่ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากที่สุดทางสถิติ

LLM ได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างลำดับของคำที่มีแนวโน้มมากที่สุดทางสถิติ (เช่น คาดเดาได้) ตามความหมายของคุณ การคิดอย่างเป็นอิสระและความคิดสร้างสรรค์ไม่ได้แสดงออกผ่านลำดับคำที่คาดเดาได้ ตามคำจำกัดความ

สิ่งใหม่ๆ มักจะถูกค้นพบในส่วนหางของความคิด ไม่ใช่อยู่ตรงกลางของ "คำถัดไปที่มีแนวโน้มมากที่สุด" การเขียนที่ไม่เหมือนใครมีอยู่ในขอบเขตของการสร้างสิ่งที่ไม่น่าเป็นไปได้ คุณไม่สามารถใช้เครื่องมือที่ปรับเทียบเพื่อให้มีแนวโน้มที่จะผลิตสิ่งใหม่และไม่น่าเป็นไปได้

นั่นเป็นเหตุผลที่ ChatGPT เป็นเครื่องมือ IQ ปานกลางเท่านั้น มันสามารถยืมมาจากสิ่งที่คนอื่นพูดไปแล้วเท่านั้น มันถูกฝึกฝนโดยผู้คนมากมาย ChatGPT เป็นนักวิเคราะห์ IQ 110 ที่ทำงานหนักที่สุดที่คุณหาได้

ลองนึกภาพถ้าคุณจ้างนักวิเคราะห์แบบนี้ คุณจะให้เขาทำงานอะไร

เมื่อคุณต้องการสร้างสเปรดชีต ทำการวิจัย และงานอื่นๆ ที่โดยพื้นฐานแล้วไม่ต้องการความคิดสร้างสรรค์ คุณหันไปหานักวิเคราะห์ 110 IQ ที่ไว้ใจได้ คุณมองหาข้อมูลจากเขา ไม่ใช่ความคิดเห็นของเขา

คุณไม่ขอให้เขาเสนอแนวคิดใหม่หรือการวิเคราะห์ที่แตกต่าง เพราะจำไว้ว่าคุณกำลังทำงานกับบุคคลนี้

การเขียนสารคดีมีสามประเภท LLM สามารถดำเนินการได้เพียงสองอย่างเท่านั้น:

การเขียนแบบที่ 1: "นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้น" (ใช้ LLM)

รายงานเหตุการณ์ สรุป และกลั่นกรองข้อมูล แจ้งข่าว หาข้อมูล ฯลฯ แล้วรายงานกลับ นี่เป็นประเภทที่พบมากที่สุดและแข่งขันได้มากที่สุดเนื่องจากไม่ต้องการความคิดสร้างสรรค์ จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์หรือความคิดเล็กน้อยที่นี่

ใครทำ: นักข่าว นักวิเคราะห์รุ่นเยาว์ นักเขียนข่าว และประเภท "คุณต้องรู้เรื่องนี้"

การเขียนแบบที่ 2: "มุมมองของสิ่งที่เกิดขึ้น" (ใช้ LLM)

นี่คือบทบรรณาธิการเกี่ยวกับเหตุการณ์หรือแนวคิด หรือการอนุมานที่สมเหตุสมผลตามข้อมูล คุณไม่ได้สร้างความคิดเห็น เหตุการณ์ หรือการศึกษานี้ แต่คุณมีความคิดเห็นของคุณเองเกี่ยวกับเรื่องนี้ "นั่นคือเหตุผลที่บางสิ่งดี / ไม่ดี"

นักวิเคราะห์รุ่นเยาว์เป็นผู้รวบรวมข้อมูล (ประเภท 1) นักวิเคราะห์อาวุโสเป็นผู้คาดการณ์ข้อมูล: ต้องการความคิด การวิเคราะห์ และการประเมินอย่างมืออาชีพ สิ่งนี้ต้องการการคิดเชิงวิพากษ์ แต่ไม่ค่อยเกี่ยวข้องกับนามธรรมหรือความคิดสร้างสรรค์

ผู้ดำเนินการ: เจ้าหน้าที่ นักวิจัย นักวิเคราะห์อาวุโส ผู้แสดงความคิดเห็น ฯลฯ

การเขียนแบบที่ 3: "กรอบความคิดเกี่ยวกับปัญหา" (LLM ใช้ไม่ได้มาก)

ผู้ดำเนินการ: เจ้าหน้าที่ นักวิจัย นักวิเคราะห์อาวุโส ผู้แสดงความคิดเห็น ฯลฯ

การเขียนแบบที่ 3: "กรอบความคิดเกี่ยวกับปัญหา" (LLM ใช้ไม่ได้มาก)

นี่คือโดเมนของข้อมูลเชิงลึกเชิงสร้างสรรค์และการคิดเชิงระบบ คุณกำลังสร้างแนวคิดที่แตกต่างและสร้างสรรค์เพื่อประเมินหรืออธิบายบางสิ่ง ซึ่งมักจะต้องใช้สิ่งที่เป็นนามธรรม นี่คือความหมายของ "การวิเคราะห์หลักการแรก" อย่างแท้จริง (และตอนนี้เริ่มใช้มากเกินไป)

งานเขียนประเภทนี้พบได้น้อยที่สุดเพราะสร้างยากที่สุด นอกจากนี้ยังเป็นความเสี่ยงและผลตอบแทนที่คุ้มค่าที่สุด คุณกำลังเสี่ยงกับสิ่งใหม่ๆ สิ่งนี้จะทำให้คุณถูกวิพากษ์วิจารณ์ ดูหมิ่น สรรเสริญ ชื่นชม และความคิดเห็นทุกประเภท

ประเภทที่สามทำได้ยากเพราะคุณมีความเปราะบางทางสติปัญญาและนอกรีต เนื่องจากนี่คืออินเทอร์เน็ต คุณจึงต้องมีผิวที่หนาเพื่อจัดการกับผลตอบรับแบบลานตาที่มันจะเกิดขึ้น สิ่งใหม่ๆ เข้ามายุ่งเหยิงกับอคติของผู้คน และคนส่วนใหญ่พบว่าสมมติฐานของ "การคิดแบบกลุ่ม" นั้นสบายใจ

ไม่มีใครชอบถูกต่อยต่อหน้าสัจพจน์ LLM มีเมตตาต่อสัจพจน์

การเขียนประเภทที่สามไม่จำเป็นต้องคิดย้อนกลับ เป็นเพียงการไม่แยแสต่อความเชื่อและกล้าหาญที่จะเผชิญกับคำวิจารณ์ ฉันไม่ชอบคนที่เข้าใจ "ความแตกต่าง" ว่าเป็นคนที่ปฏิเสธฉันทามติเพราะเห็นแก่ความแตกต่าง ฉันหมายความว่าถ้าคุณบังเอิญเป็นคนนอกกรอบ คุณก็ไม่กลัวที่จะถูกเกลียด

ยากที่จะบอกได้ว่าใครเป็นคนทำ แต่คุณสามารถบอกได้ในทันทีว่าเป็นใคร นี่คือความแตกต่างของการคิดเชิงปรัชญาและการปั่นแนวคิด แต่ฉันไม่คิดว่าคำว่า "นักปรัชญา" มีประโยชน์ในที่นี้

ผู้ที่จัดแพ็คเกจความคิดใหม่เพื่อให้หรูหราและเข้าใจได้นั้นไม่นับในความคิดของฉัน (เช่น Taleb หรือ Jordan-Petersen) แม้ว่าพวกเขาจะไม่ใช่งานเขียนประเภทที่ 2 ก็ตาม (2.5?)

DAVID FOSTER WALLACE เป็นประเภทที่สามอย่างชัดเจน

นักคิดที่ฉันชอบในประเภทที่สาม ได้แก่ @VGR, @RORYSUTHERLAND, @BYRNEHOBART, Moldbug และ @VITALIKBUTERIN ความคิดของพวกเขาเป็นของตนเอง เป็นเรื่องน่ายินดีที่ได้รับฟังความคิดของพวกเขา เรายืนอยู่บนไหล่ของยักษ์ พวกมันทำให้ยักษ์ตัวใหญ่ขึ้น ฉันรู้สึกขอบคุณพวกเขามาก

หากคุณใช้ LLM สำหรับการเขียนงานวิจัย (ประเภทที่สอง): เยี่ยมมาก! นี่คือการใช้เทคโนโลยีอย่างเหมาะสม มีความยอดเยี่ยมในการกลั่นกรองและถอดความข้อมูล ต้องการข้อความโฆษณา? 10 ไอเดียชื่อหนัง? สรุปงานวิจัย? ChatGPT เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดของคุณ นักวิเคราะห์ 110-IQ ของเราอยู่ที่นี่

ภาพนี้ครอบคลุมการใช้งาน LLM ที่ถูกต้องเกือบทั้งหมด อย่างไรก็ตาม ด้วยเหตุผลของการเขียนในหมวดที่ 3 ฉันขอแนะนำไม่ให้ใช้กรณีการใช้งาน 2 กรณีที่เน้นด้านล่าง

ฉันนึกภาพไม่ออกเลยว่าใครที่ฉันพูดถึงโดยใช้ LLM ในการเขียน ส่วนหนึ่งเป็นเพราะนักนามธรรมรักสิ่งที่เป็นนามธรรม เป็นสิ่งที่พวกเขาทำได้ดีและพวกเขาก็สนุกกับมันเช่นกัน คนที่พบว่าการขับรถเป็นการบำบัด จะไม่ใช้รถที่ขับเอง

คุณชอบสิ่งที่คุณทำจริงหรือ?

ฉันสามารถบอกได้ว่าคุณกำลังใช้ LLM ในความคิดของคุณ ไม่ใช่เพราะ LLM ไม่สามารถเลียนแบบร้อยแก้วของคุณได้อย่างสมบูรณ์แบบ แต่เป็นเพราะความคิดล้าสมัย เสียงดูเหมือนคุณ แต่วิญญาณของคุณถูกโพรงออก

ทุกบิตของ LLM ในการเขียนของคุณ... ลดการแสดงตัวตนของคุณ

LLM ไม่สามารถสังเคราะห์เฟรมเวิร์กหรือสิ่งที่เป็นนามธรรมใหม่ได้ และผู้ชายคนนั้นจาก Good Will Hunting ก็ก้าวเข้ามา คุณสามารถฝึก LLM ให้ดูเหมือน Vitalek ได้ แต่คุณไม่สามารถฝึกให้ LLM มีความสามารถด้านนามธรรมได้

AI ไม่ใช่ยาครอบจักรวาลสำหรับความสามารถของคุณ ถ้าทุกคนยืนอยู่บนบล็อกขนาด 6 นิ้ว บล็อกนั้นจะไม่ทำให้คุณสูงขึ้นในทางที่เป็นประโยชน์ ทุกคนจะแข็งแกร่งขึ้นและเร็วขึ้นถ้านักกีฬาทุกคนใช้สเตียรอยด์ แต่คุณไม่สามารถมีช็อตของ Tom Brady หรือ Stephen Curry ได้โดยการยัดสมองของคุณ

เนื่องจากผู้ที่มีหัวกะทิอยู่แล้วก็ใช้มันเช่นกัน ซึ่งหมายความว่าความสามารถยังคงเป็นปัจจัยในการตัดสินใจ การมีเครื่องมือที่เหมือนกันกับคนอื่นๆ ไม่ใช่ข้อได้เปรียบในการแข่งขัน

เนื่องจากผู้ที่มีหัวกะทิอยู่แล้วก็ใช้มันเช่นกัน ซึ่งหมายความว่าความสามารถยังคงเป็นปัจจัยในการตัดสินใจ การมีเครื่องมือที่เหมือนกันกับคนอื่นๆ ไม่ใช่ข้อได้เปรียบในการแข่งขัน

คุณต้องมีความแตกต่าง ไม่มีเครื่องมือในการแก้ปัญหานี้ ชนชั้นสูงมักจะโดดเด่น หากคุณใช้ AI เหมือนไม้ค้ำ คุณจะลดระดับตัวเองลงไปสู่แดนล้างบาปที่มีเนื้อหาธรรมดาๆ AI ทุกส่วนที่คุณใช้คือส่วนหนึ่งของคุณที่ถูกแยกออกจากการสร้างสรรค์

หากคุณพบว่ามีคนใช้ LLM คุณจะสนใจ คุณจะไม่ชอบเช่นกัน มันไม่ใช่สิ่งที่ต่อต้านเทคโนโลยี คุณอาจรู้สึกถึงการหักหลัง นี่เป็นเพราะคุณต้องการเห็นแม็กนัสเล่นหมากรุก ไม่ใช่คอมพิวเตอร์

ไม่สำคัญว่า AI สองตัวจะเล่นหมากรุกเก่งกว่าในทางเทคนิค คุณต้องการดูคนเล่นหมากรุก

คุณจะต้องการอ่านงานเขียนของมนุษย์ด้วย นี่เป็นวิวัฒนาการทั่วไปของมนุษย์และคุณไม่สามารถปฏิเสธด้วยเหตุผลได้

ตราบใดที่ผลลัพธ์ต้องเผชิญหน้ามนุษย์ (และแน่นอนว่าเป็นเช่นนั้น) คุณก็ต้องการให้มนุษย์ทำ เพราะสัญชาตญาณที่พัฒนาขึ้นของคุณคือการค้นหาและชื่นชมผลงานที่ยอดเยี่ยมของมนุษย์

วิศวกรโครงข่ายประสาทเทียมจะไม่เปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ เพียงแต่ทำให้มองเห็นได้ยากขึ้นเท่านั้น

ความคิดเห็น

ความคิดเห็นทั้งหมด

Recommended for you

  • Equation News เรียก Binance ว่าเป็น “โกดังหนู”: คุณกำลังทำลายความเชื่อมั่นของตลาดการซื้อขาย

    ตามข่าวเมื่อวันที่ 25 พฤศจิกายน Equation News ได้ออกบทความว่าถึงผู้ค้าภายในที่เข้าร่วมในรายชื่อสัญญาถาวรของ Binance โปรดขายชิปของคุณอย่างช้าๆ ในครั้งต่อไป การล่มสลายของ WHY และ CHEEMS ที่คุณก่อขึ้นนี้เป็นผลลบ 100% สำหรับทุกคนที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขาย และคุณกำลังทำลายความรู้สึกในการซื้อขาย ก่อนหน้านี้ Binance ประกาศว่าจะเปิดตัวสัญญาแบบไม่จำกัดระยะเวลา 1,000WHYUSDT และ 1,000CHEEMSUSDT ซึ่งต่อมาได้กระตุ้นให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในระยะสั้นใน WHY และ CHEEMS ทำให้เกิดการอภิปรายอย่างดุเดือดในชุมชน

  • บริษัทของ Trump Secretary of Commerce เข้าซื้อหุ้นใน Tether และจะเปิดตัวโครงการเงินกู้ BTC มูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์

    เมื่อ Lutnick เข้าร่วมการบริหารของ Trump ในปีหน้า Tether คาดว่าจะได้รับการสนับสนุนทางการเมืองอย่างมีนัยสำคัญ

  • PANews ·

    แนวโน้มการอนุมัติ Solana ETF: จาก "เกือบสิ้นหวัง" ไปจนถึง "คาดว่าจะก่อนสิ้นปี 2568" ความท้าทายในปัจจุบันคืออะไร

    แม้ว่า Solana จะขาดการสนับสนุนจากตลาดฟิวเจอร์สที่เติบโตเต็มที่ และเผชิญกับอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้นจากการถูกตัดสินว่าเป็นหลักทรัพย์ แต่กระบวนการสมัคร ETF ของบริษัทก็ดำเนินไปอย่างต่อเนื่องโดยคาดหวังถึงสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบใหม่

  • พันธมิตร Pantera: เราคาดหวังอะไรจากตลาด crypto หลังการเลือกตั้ง?

    ความเชื่อมั่นของตลาด Cryptocurrency ยังคงแข็งแกร่งหนึ่งสัปดาห์หลังการเลือกตั้งสหรัฐ Polymarket, Bitcoin และรัฐบาลที่เป็นมิตรกับการเข้ารหัสที่มีประสิทธิภาพมากกว่า ล้วนคุ้มค่าที่จะรอคอย

  • Haotian ·

    หลังจาก Bitcoin ทะลุ 100,000 ดอลลาร์ แทร็กไหนจะระเบิดก่อน?

    หลังจากที่ Bitcoin ทะลุระดับ 100,000 ดอลลาร์ โดยได้แรงหนุนจาก Pump การฟื้นตัวของตลาด เราจะรวบรวมเรื่องราวยอดนิยม 10 อันดับแรกที่อาจระเบิดเมื่อใดก็ได้

  • หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์สินทรัพย์ดิจิทัลที่ Fundstrat: กิมจิพรีเมียมในปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ 0% ซึ่งอาจบ่งชี้ว่า BTC ยังมีช่องว่างที่จะเพิ่มขึ้น

    Sean หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์สินทรัพย์ดิจิทัลที่ Fundstra Farrell กล่าวในบันทึกของลูกค้าล่าสุดว่า "เพื่อนและครอบครัว" กำลังเริ่มถามเกี่ยวกับสกุลเงินดิจิทัลอีกครั้ง และจากตัวชี้วัดตลาดเชิงปริมาณ สถานการณ์ปัจจุบันดูเหมือนจะไม่เป็นฟองสบู่เหมือนการชุมนุมในเดือนมีนาคมหรือจุดสูงสุดของวัฏจักรในช่วงปลายปี 2021 เช่น ข้อมูลตัวบ่งชี้พรีเมียมกิมจิในตลาดเกาหลีในปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ 0% บ่งชี้ว่าผู้ค้าชาวเกาหลีขาดความตื่นเต้นมากเกินไป โดยปกติหากตลาดถึงจุดสูงสุด กิมจิพรีเมียมจะพุ่งขึ้นมากกว่า 10% และจะเพิ่มขึ้น สัปดาห์ที่ผ่านมาไม่ควรถือเป็นการเก็งกำไรทางเพศอย่างแท้จริง Bitcoin อาจยังมีพื้นที่เพิ่มขึ้น

  • Solana Lianchuang กล่าวว่า Solana เร็วกว่า ZK เสมอ CEO ของ Matter Labs ปฏิเสธ

    Toly ผู้ร่วมก่อตั้ง Solana กล่าวในการตอบกลับชาวเน็ตที่ตอบกลับ: "ZK ดีกว่า Solana เสมอ เร็วกว่าเพราะได้รับการรักษาความปลอดภัยด้วยคณิตศาสตร์แทนที่จะเป็นเครื่องมือตรวจสอบความถูกต้อง ซึ่งหมายความว่าเครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องหนึ่งหรือสองสามตัว (สำหรับความซ้ำซ้อน) ก็เพียงพอแล้ว และคุณไม่จำเป็นต้องรอฉันทามติจากโหนดหลายพันโหนด”

  • Mike Flood ผู้แทนสหรัฐฯ: รอคอยที่จะทำงานร่วมกับประธาน ก.ล.ต. คนต่อไปเพื่อเพิกถอนนโยบายต่อต้านการเข้ารหัสลับของธนาคาร SAB 121

    ผู้แทนไมค์ ฟลัด แห่งสภาผู้แทนราษฎรแห่งสหรัฐอเมริกากล่าวเมื่อเร็วๆ นี้ว่า "แม้จะมีการต่อต้านอย่างกว้างขวาง แต่ SAB 121 ยังคงดำเนินการอย่างมีประสิทธิผลในฐานะที่เป็นกฎเกณฑ์ แม้ว่าจะไม่เคยผ่านกระบวนการพระราชบัญญัติวิธีพิจารณาคดีปกครองตามปกติก็ตาม" Flood กล่าวว่า "ฉันหวังว่าจะได้ร่วมงานด้วย" เขาจะร่วมมือกับประธาน SEC คนต่อไปเพื่อยกเลิก SAB 121 ไม่ว่าประธาน Gary Gensler จะลาออกตามความคิดริเริ่มของเขาเองหรือประธานาธิบดี Trump จะปฏิบัติตามคำสัญญาของเขา (ที่จะไล่ Gensler ออก) ฝ่ายบริหารชุดใหม่ก็มีโอกาสที่ดีเยี่ยมในการเริ่มต้นยุคใหม่หลังจากนั้น เกนส์เลอร์ลาออกจากตำแหน่ง” กล่าวเสริม: “ไม่น่าแปลกใจเลยที่ Gensler คัดค้านกรอบการกำกับดูแลสินทรัพย์ดิจิทัลที่ผ่านสภาเมื่อต้นปีนี้ พรรคเดโมแครต 71 คนเข้าร่วมสภาผู้แทนราษฎรในการผ่านกรอบสามัญสำนึกนี้ แม้ว่าวุฒิสภาจะปฏิเสธก็ตาม ยอมรับมัน แต่มันแสดงถึงช่วงเวลาแห่งการฝ่าวงล้อมสำหรับ crypto และอาจแจ้งการทำงานของฝ่ายบริหารของพรรครีพับลิกันแบบครบวงจรเมื่อสภาคองเกรสครั้งต่อไปจะเริ่มในเดือนมกราคมปีหน้า”

  • มหาเศรษฐีชาวอินเดีย Adani ถูก SEC เรียกตัวเพื่ออธิบายจุดยืนในคดีติดสินบน

    มหาเศรษฐีชาวอินเดีย Gautam Adani และหลานชายของเขา Sagar Adani ถูกหมายเรียกโดยสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ของสหรัฐอเมริกา (SEC) เพื่ออธิบายข้อกล่าวหาที่ว่าพวกเขาจ่ายเงินสินบนมากกว่า 250 ล้านดอลลาร์เพื่อชนะสัญญาพลังงานแสงอาทิตย์ ตามรายงานของ Press Trust of India (PTI) ระบุว่า มีการส่งหมายเรียกไปยังบ้านพักของครอบครัวอาดานีในเมืองอาห์เมดาบัด เมืองทางตะวันตกของอินเดีย โดยกำหนดให้ต้องตอบกลับภายใน 21 วัน PTI อ้างคำบอกกล่าวที่ออกผ่านศาลแขวงตะวันออกของนิวยอร์กเมื่อวันที่ 21 พฤศจิกายน โดยระบุว่า หากครอบครัว Adani ไม่ตอบกลับตรงเวลา จะมีการตัดสินผิดนัดต่อพวกเขา

  • ก.ล.ต. สหรัฐ: มีการบังคับใช้กฎหมายทั้งหมด 583 คดีในปีงบประมาณ 2024 และได้รับการบรรเทาทางการเงินสูงสุดในประวัติศาสตร์ที่ 8.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

    ก.ล.ต. ของสหรัฐอเมริกาได้ประกาศเมื่อเร็ว ๆ นี้ว่าความพยายามในการบังคับใช้ในปีงบประมาณ 2024 พุ่งแตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ โดยเน้นย้ำถึงความพยายามในการรักษาความสมบูรณ์ของตลาดและการคุ้มครองนักลงทุน หน่วยงานเปิดเผยว่า: "มีการฟ้องร้องการบังคับใช้ทั้งหมด 583 คดีในปีงบประมาณ 2024 ในขณะที่ได้รับการเยียวยาทางการเงิน 8.2 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นจำนวนเงินสูงสุดในประวัติศาสตร์ของ SEC เมื่อเทียบกับปี 2023 ก.ล.ต. ได้เริ่มดำเนินการบังคับใช้เพิ่มขึ้น 14 คดี % Gary Gensler ประธาน ก.ล.ต. แสดงความขอบคุณต่อบทบาทของการบังคับใช้กฎหมาย: "การบังคับใช้กฎหมายเป็นกองกำลังตำรวจที่มุ่งมั่นปฏิบัติตามข้อเท็จจริงและกฎหมายที่จะนำผู้ทำผิดกฎหมายมารับผิดชอบในทุกที่ที่พวกเขาไป ดังที่ผลการดำเนินงานของปีนี้แสดงให้เห็น แผนกดังกล่าวช่วยส่งเสริมความสมบูรณ์ของ ตลาดทุนของเราให้ประโยชน์ทั้งนักลงทุนและผู้ออกหลักทรัพย์"