ब्राज़ीलियाई क्रिप्टोइकॉनॉमिक्स एसोसिएशन (ABcrypto) ने कोड के दायरे का विस्तार किया और सीवीएम राय और अंतरराष्ट्रीय अच्छी प्रथाओं के अनुरूप, इस क्षेत्र के लिए एक महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित करते हुए, अपना टोकनाइजेशन स्व-नियमन लॉन्च किया।

नया स्व-नियमन तीन विस्तार योग्य महीनों की वैधता के साथ, एब्रिप्टो के निदेशक मंडल द्वारा औपचारिक अनुमोदन के बाद सितंबर में प्रकाशित किया जाएगा। इसका उद्देश्य टोकन जारी करने और व्यापार के लिए स्पष्ट और मजबूत मानक स्थापित करना है, जिससे अधिक पारदर्शिता प्रदान की जा सके।, पूरे बाज़ार के लिए सुरक्षा और विश्वास।

ब्राजील में टोकनाइजेशन बाजार महत्वपूर्ण विकास की अवधि में है, जो वैश्विक रुझानों को दर्शाता है एबीक्रिप्टो द्वारा किए गए अध्ययन “क्रिप्टोइकॉनॉमिक्स इन ब्राजील २०२३” के अनुसार, २७१ टीपी ३ टी कंपनियों के टोकनाइजेशन से संबंधित व्यवसाय हैं।

“A ABcrypto टोकननाइजेशन स्व-नियमन क्षेत्र के विकास और विस्तार, प्रथाओं को औपचारिक बनाने, अधिक पारदर्शिता और संगठन लाने के महत्वपूर्ण समय पर आता है। दस्तावेज़ नैतिक मानकों को बनाए रखता है, प्रथाओं को संस्थागत बनाता है और प्रक्रियाओं को मानकीकृत करता है। हमने एक नया मील का पत्थर स्थापित किया है और एक और कदम उठाया है। एबीक्रिप्टो के मुख्य कार्यकारी अधिकारी बर्नार्डो सुर बताते हैं, "” क्षेत्र के विकास और सुरक्षा की दिशा में।"।

एब्रिप्टो के निदेशक मंडल के उपाध्यक्ष रेनाटा मैनसिनी के लिए, स्व-नियमन के “ मार्गदर्शक सिद्धांतों का उद्देश्य कानून के साथ सामंजस्य स्थापित करने वाली नैतिक कार्रवाई को बढ़ावा देने के अलावा, एजेंडे में समानता, पारदर्शिता और विश्वास रखते हुए एक कुशल टोकन बाजार सुनिश्चित करना है। और लागू अच्छी प्रथाएँ”।

टोकनाइजेशन सेल्फ-रेगुलेशन का लॉन्च एसोसिएशन की अग्रणी भावना को मजबूत करता है, जो 2020 में क्रिप्टो सेल्फ-रेगुलेशन लॉन्च करने वाला पहला था, और इसने क्रिप्टोकरेंसी लीगल फ्रेमवर्क (कानून 14,478/22) के निर्माण के लिए चर्चा में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।।

एब्रिप्टो के निदेशक मंडल के अध्यक्ष एडिसियो नेटो कहते हैं, “A स्व-नियमन पारदर्शिता और उपभोक्ता संरक्षण से जुड़े दिशानिर्देशों को निर्धारित करता है, जिससे निवेशक के लिए, व्यवसाय के संचालन के लिए, साथ ही ब्राजीलियाई वित्तीय प्रणाली के लिए अधिक कानूनी निश्चितता आती है।

वीबीएसओ एडवोगाडोस के प्रबंध भागीदार एरिक ओइओली के लिए, टोकनाइजेशन के लिए “a स्व-नियमन इस उद्योग की परिपक्वता का संकेत है और इसे डिजिटल अर्थव्यवस्था के संदर्भ में और भी अधिक बढ़ने के लिए तैयार करता है, ऐसे मानक और नियम बनाता है जो पारदर्शिता और सुरक्षा बढ़ाते हैं। संपूर्ण” बाज़ार।

दस्तावेज़ अपनी स्व-विनियमन समिति के माध्यम से एब्रिप्टो के सहयोगात्मक कार्य का परिणाम है, जिसका समन्वय लूपिपे के कानूनी निदेशक मैथियस कैंगुसु द्वारा किया गया है; रीटा कैसोलाटो, एलआईक्यूआई की अनुपालन निदेशक; टोकनाइजेशन वर्किंग ग्रुप के अलावा, इटाउ के डिजिटल एसेट्स मैनेजर लारिसा मोरेरा के नेतृत्व में; और एरिक ओइओली, वीबीएसओ एडवोगाडोस के पूंजी बाजार के भागीदार-निदेशक।

टोकनाइजेशन का स्व-नियमन कार्यशाला के दौरान प्रस्तुत किया गया था “टोकन ५ डिजिटल लेनदेन का भविष्य”, पिछले गुरुवार (०८) को आयोजित इस कार्यक्रम में इस क्षेत्र के बड़े नामों ने भाग लिया, जैसे एबीक्रिप्टो स्व-नियामक समिति के समन्वयक मैथियस कैंगुसु; लारिसा मोरेरा, एबीक्रिप्टो के टोकनाइजेशन जीटी लीडर और इटाउको के डिजिटल एसेट्स मैनेजर; विक्टर येन, एलआईक्यूआई के स्ट्रिक्स्ड फाइनेंस के निदेशक; यूरी नबेशिमा, एबीक्रिप्टो और एबीसीओविया टोकुस्टोली टोकनाइजेशन के बीच विधानमंडल समूह के कार्यशाला समन्वयक

“O कोड टोकनाइजेशन अवधारणाओं की मानकीकृत परिभाषाएँ लाता है हम निवेशकों और बाजार के लिए एक सुरक्षित और पारदर्शी वातावरण को बढ़ावा देने के लिए टोकनाइजेशन दिशानिर्देश स्थापित करना चाहते हैं। एबीक्रिप्टो कोड उन सिद्धांतों पर आधारित है जो तकनीकी और कानूनी विकास के अनुकूल हो सकते हैं। वीबीएसओ एडवोगाडोस के कैपिटल मार्केट्स पार्टनर और सेल्फ-रेगुलेशन वर्किंग ग्रुप के सदस्य हेनरिक विसेंटिम लिस्बोआ ने निष्कर्ष निकाला।

टोकनाइजेशन स्व-नियमन पर अधिक जानकारी यहां दस्तावेज़ में उपलब्ध है लिंक।

प्रौद्योगिकी द्वारा तेजी से उन्मुख दुनिया में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का प्रसार पहले से ही एक वास्तविकता है इसलिए, इसका विनियमन अंतरराष्ट्रीय ध्यान का केंद्र रहा है और ब्राजील सहित कई देश इस दिशा में आगे बढ़ने की कोशिश कर रहे हैं, यहां, विचलन के कई बिंदुओं ने बिल (पीएल) २.३३८/२०२३ पर वोट को स्थगित करने में योगदान दिया है और हाल ही में संघ के लेखा न्यायालय (टीसीयू) ने ऐसे नियमों से संबंधित कई जोखिमों की पहचान की है जो राष्ट्रीय कांग्रेस में चल रहे हैं।

टीसीयू के काम ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (ईबीआईए) की ब्राजीलियाई रणनीति को परिप्रेक्ष्य में रखा, यह संबोधित किया और विश्लेषण किया कि यह इसके कार्यान्वयन को कैसे नुकसान पहुंचाएगा, साथ ही सार्वजनिक और निजी पर इन प्रस्तावों के अंतिम अनुमोदन के परिणामस्वरूप होने वाले संभावित प्रभावों को भी संबोधित करेगा। विज्ञान, प्रौद्योगिकी और नवाचार मंत्रालय (एमसीटीआई) के अध्यादेश के माध्यम से शुरू किए गए क्षेत्रों में, एबिया अपने विभिन्न पहलुओं में पहल के पक्ष में ब्राजीलियाई राज्य का मार्गदर्शन करने की भूमिका निभाती है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में समाधान के विकास को प्रोत्साहित करती है, साथ ही साथ इसका सचेत और नैतिक उपयोग।

ब्रासीलिया विश्वविद्यालय (यूएनबी) के प्रोफेसर और स्वास्थ्य के लिए लागू तकनीकी नवाचार के क्षेत्र में शोधकर्ता, डॉ पाउलो हेनरिक डी सूजा बरमेजो के लिए, यह विशेष रूप से ध्यान में रखना आवश्यक है यदि ब्राजील के विनियमन नवाचार को प्रतिबंधित कर सकते हैं, एबिया के खिलाफ जा रहे हैं यह उल्लेख करने योग्य है कि एबिया के छह मुख्य उद्देश्य हैं: जिम्मेदार एआई के विकास और उपयोग के लिए नैतिक सिद्धांतों के विस्तार में योगदान करना; एआई में अनुसंधान और विकास में स्थायी निवेश को बढ़ावा देना; एआई में नवाचार के लिए बाधाओं को दूर करने के लिए; एआई पारिस्थितिकी तंत्र के लिए पेशेवरों को प्रशिक्षित और प्रशिक्षित करना; एक अंतरराष्ट्रीय वातावरण में नवाचार और ब्राजीलियाई एआई को प्रोत्साहित करने के लिए; और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की उन्नति के लिए सार्वजनिक और निजी संस्थाओं, उद्योग और अनुसंधान केंद्रों के बीच सहयोग को बढ़ावा देना।

पाउलो ने बताया कि अत्यधिक विनियमन देश में एआई सिस्टम के विकास को अधिभारित और बढ़ा सकता है, ताकि यह कंपनियों के लिए जटिल नियामक नियमों का पालन करने के लिए समय और धन के अत्यधिक खर्च को बढ़ावा दे, बजाय प्रौद्योगिकी में सुधार पर संसाधनों को खर्च करने के लिए वित्तीय रूप से सक्षम कुछ कंपनियों के एकाधिकार को बढ़ावा देगा नियमित रूप से सिस्टम बनाने के लिए, संभावित प्रकाशित मानकों के अनुसार खुद को बनाए रखने के लिए इस प्रकार, स्टार्टअप और छोटी कंपनियों के पास इससे निपटने का कोई तरीका नहीं होगा, एबिया के लक्ष्यों को जोखिम में डालकर खुद को बनाए रखना होगा। “इस सभी परिदृश्य के परिणामस्वरूप कई उत्पादक क्षेत्रों की अंतर्राष्ट्रीय प्रतिस्पर्धात्मकता का नुकसान हो सकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए एआई और जिम्मेदार नवाचार के बीच संतुलन खोजना बहुत महत्वपूर्ण है कि इसका उपयोग और नवाचार हो।

उन्होंने बताया कि ब्राजील में क्षेत्र के सबसे आवश्यक पहलुओं में से एक एआई के विकास और उत्पादक क्षेत्र में आवेदन दोनों में देश को एक अंतरराष्ट्रीय प्रतियोगी के रूप में स्थापित करने में सक्षम होना है।“निवेश की मात्रा और विनियमन प्रत्येक देश में प्रस्तावित अन्य देशों के संबंध में स्थिति को सीधे प्रभावित करेगा इसका मतलब है कि राष्ट्रीय उद्योग को अधिक स्वायत्तता मिल सकती है, अपनी तकनीक विकसित कर सकता है और निर्यात का लक्ष्य रख सकता है, या अन्य देशों से प्रौद्योगिकी के आयात पर अधिक निर्भर हो सकता है। एक वैश्वीकृत बाजार में, ब्राजीलियाई कंपनियों को उत्पादन प्रक्रिया को और अधिक कुशल बनाने के लिए तकनीकी विकास का पालन करते हुए, विदेशी कंपनियों के साथ प्रतिस्पर्धा करने की क्षमता होनी चाहिए।

प्रोफेसर ने यह भी बताया कि विनियमन एआई सिस्टम को अन्य प्रणालियों से अलग करता है। “A मेरा विचार है, यह मध्यम और दीर्घकालिक में, लगभग सभी प्रकार के सॉफ़्टवेयर पर लागू होगा, यह देखते हुए कि कम बुद्धिमान सॉफ़्टवेयर सिस्टम उपयोग से बाहर हो जाएंगे और दूसरों द्वारा अधिक तेज़ी से प्रतिस्थापित किए जाएंगे। दूसरे शब्दों में, इससे संभवतः सभी प्रकार के सॉफ़्टवेयर पर प्रतिबंधों की एक श्रृंखला लागू हो जाएगी, जिसमें विदेश में बने सॉफ़्टवेयर भी शामिल हैं। यानी, इसका राष्ट्रीय सॉफ्टवेयर उद्योग और ब्राज़ीलियाई समाज पर भी संपूर्ण प्रभाव पड़ना चाहिए, क्योंकि इससे देश में नई प्रौद्योगिकियों के प्रवेश में देरी हो सकती है, जो अर्थव्यवस्था के विभिन्न क्षेत्रों से संबंधित राष्ट्रीय उत्पादक प्रणाली को और अधिक कुशल और प्रतिस्पर्धी बनाएगी। जोर दिया।

विचार किया जाने वाला एक अन्य पहलू प्रयोग पर प्रतिबंध से संबंधित है, क्योंकि एआई में अकादमिक शोध में आमतौर पर नए तरीकों और एल्गोरिदम के साथ प्रयोग शामिल होते हैं।“प्रतिबंधात्मक नियम शोधकर्ताओं की अन्य दृष्टिकोणों का परीक्षण करने की स्वतंत्रता को सीमित कर सकते हैं, जो नए समाधानों की खोज में बाधा बन सकते हैं। इसके अलावा, वे शोधकर्ताओं के बीच सहयोग में बाधा उत्पन्न कर सकते हैं, चाहे वे विभिन्न संस्थानों या देशों से हों। उदाहरण के लिए, यदि नियम एआई की उन्नति के लिए मौलिक डेटा सेट साझा करने से इनकार करते हैं, तो अधिक कुशल एल्गोरिदम बनाने की क्षमता सीमित हो जाती है।  

लचीले विनियमन की आवश्यकता

शोधकर्ता ने आदर्श के रूप में बताया, ब्राजील में एक एआई विनियमन जो लचीला था, प्रौद्योगिकी के संदर्भ में समाज की समझ का पालन करते हुए “एएस इतने सारे कारक शामिल हैं, ब्राजील में विनियमन को जल्दी नहीं करना सबसे अच्छा है, लेकिन बहस को गहरा करने और सरकार, निजी क्षेत्र, नागरिक समाज और शिक्षा जगत जैसे सभी शामिल लोगों को निर्णय लेने की प्रक्रिया में शामिल करना बहुत आवश्यक है, लेकिन सावधानी से किया जाना चाहिए, ताकि यह वर्तमान परिस्थितियों के सभी कोणों पर विचार करे यहां तक कि क्योंकि इन प्रौद्योगिकियों के विकास में गति है, वर्तमान कानूनों में दैनिक नई स्थितियों की अभी भी कल्पना नहीं की गई है, न ही कुछ कानून परियोजनाओं में जो आवश्यक रूप से चर्चा में हैं और चर्चा में विषय वस्तु पर चर्चा चल रही है।

इस संदर्भ के एक अन्य पहलू में, पाउलो के अनुसार, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एआई एप्लिकेशन अर्थव्यवस्था के विभिन्न क्षेत्रों को कवर करते हैं, ताकि उनमें से प्रत्येक को विशिष्ट नियमों की आवश्यकता हो, उदाहरण के तौर पर विभिन्न शासन उपायों को अपनाना अधिक उचित हो। संयुक्त राज्य अमेरिका में क्या होता है।

कॉपीराइट और डेटा खनन

शिक्षक के लिए, एक विनियमन जो उचित से परे जाता है, न केवल क्षमता में बाधा डाल सकता है, बल्कि एक पूरे समुदाय की क्षमता को आगे बढ़ाने और समृद्ध करने के लिए भी यह देखते हुए, चर्चा किए गए बिंदुओं में से एक यह है कि प्रौद्योगिकी की प्रगति में बाधा डाले बिना व्यक्तिगत और सामूहिक अधिकारों की सुरक्षा को कैसे संतुलित किया जाए, खासकर डेटा खनन के संबंध में।

पाउलो के अनुसार, एआई के विकास के लिए उपलब्धता और डेटा माइनिंग महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग मॉडल के लिए, जिसके लिए बड़ी मात्रा में डेटा के दोहन की आवश्यकता होती है। इसका एक उदाहरण बड़े भाषा मॉडल के क्षेत्र में है, जैसे जीपीटी-3 और 4, चैटजीपीटी के लिए आधार, जो बड़ी मात्रा में इंटरनेट टेक्स्ट में प्रशिक्षित होते हैं, मानव जैसी सामग्री उत्पन्न करना सीखते हैं, निर्देशों को समझते हैं, दूसरों के बीच में।

मुद्दा जो रेखांकित किया गया है, फिर, जैसा कि उन्होंने बताया, प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले इस डेटा पर कॉपीराइट के बारे में है विनियमन में “A असंगत निर्णय एआई सिस्टम के विकास और उपयोग को रोक सकता है जिसके लिए बड़ी मात्रा में डेटा के शोषण की आवश्यकता होती है, जिसमें पाठ, ऑडियो और चित्र शामिल होते हैं, इससे राष्ट्रीय बाजार के लिए और भी अधिक बाधाएं पैदा होंगी।

इस संदर्भ के एक अन्य दृष्टिकोण में, विशेषज्ञ ने बताया कि कॉपीराइट के मुद्दे पर दुनिया में व्यापक रूप से बहस हुई है, इन प्रौद्योगिकियों को कई आलोचनाएं प्राप्त हुई हैं प्रोफेसर बरमेजो के लिए, यह आवश्यक है कि एक आम सहमति हो, ताकि इन तकनीकी उपकरणों के बड़े निर्माताओं के लिए सामग्री रचनाकारों के साथ एक समझौते पर पहुंचने के लिए, बौद्धिक संपदा के उल्लंघन के मामले में।

अंत में, विशेषज्ञ के अनुसार, पुर्तगाली में भाषा मॉडल का प्रशिक्षण एक महत्वपूर्ण बिंदु है, क्योंकि हालांकि जेमिनी और चैटजीपीटी “falem” जैसे वाणिज्यिक मॉडल, यह अक्सर अनुवाद के माध्यम से होता है, ताकि इसके परिणामस्वरूप पक्षपातपूर्ण और गलत उत्तर मिल सकें। दूसरी ओर, ब्राज़ीलियाई लोग बड़ी मात्रा में डेटा भी तैयार करते हैं, जो विदेशी “ तकनीकों द्वारा लक्षित होते हैं, जो बड़े कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम हैं, इसलिए वे इस बाजार के भीतर एक एआई के साथ लाभदायक विकल्प होंगे जो वास्तव में ब्राज़ीलियाई था।