يهدف هذا القسم إلى شرح المصطلحات الرئيسية المستخدمة في هذه المقالة ووضع الأساس للقراء لفهم المناقشة في الأقسام اللاحقة بشكل أفضل.
الأصول الافتراضية. يقسم الإطار التنظيمي لهيئة تنظيم الخدمات المالية الأصول الرقمية إلى فئات مختلفة، والتي تشمل أيضًا رموز مرجعية ورقية وأوراق مالية رقمية. الأصل الافتراضي هو تمثيل رقمي للقيمة يمكن تداوله رقميًا واستخدامه كـ (1) وسيلة للتبادل؛ و/أو (2) وحدة حساب؛ و/أو (3) مخزن للقيمة، ولكنه لا يتمتع بصفة العطاء القانوني في أي ولاية قضائية. الأصول الافتراضية (أ) لا تُصدر ولا تدعمها أي ولاية قضائية، ولا تُحقق وظائفها المذكورة أعلاه إلا من خلال اتفاقيات داخل مجتمع مستخدمي الأصول الافتراضية؛ و(ب) تختلف عن العطاء القانوني والنقود الإلكترونية. يُمثل Web3 التطور التالي للإنترنت، حيث ينتقل من قدرات "القراءة" (Web1) و"القراءة والكتابة" (Web2) إلى قدرات "القراءة والكتابة والامتلاك". بخلاف المنصات المركزية لـ Web2، يستفيد Web3 من تقنية البلوك تشين لمنح المستخدمين ملكية حقيقية لبياناتهم وأصولهم الرقمية وتفاعلاتهم عبر الإنترنت. يُقلل هذا النموذج اللامركزي من الاعتماد على الوسطاء، ويعزز استقلالية المستخدم وخصوصيته، ويُعيد تعريف كيفية تفاعل الأفراد مع المنصات الرقمية. تقنية دفتر الأستاذ الموزع (DLT) وشبكات البلوك تشين. تقنية دفتر الأستاذ الموزع (DLT) هي نظام رقمي لتسجيل معاملات الأصول، حيث تُخزن البيانات في وقت واحد عبر مواقع أو عُقد متعددة. بخلاف قواعد البيانات المركزية التقليدية، تتميز تقنية دفتر الأستاذ الموزع (DLT) بأنها لامركزية، مما يلغي الحاجة إلى سلطة مركزية، مما يعزز الشفافية والأمان. يحتفظ كل مشارك في الشبكة بنسخة متزامنة من دفتر الأستاذ، مما يقلل من خطر نقاط الفشل الفردية. تُنظم تقنية بلوكتشين (Blockchain)، وهي نوع محدد من تقنية دفتر الأستاذ الموزع (DLT)، البيانات في كتل مشفرة، يتم ربطها بعد ذلك زمنيًا لتشكيل سلسلة. يضمن هذا الهيكل ثبات البيانات المسجلة. تُبنى الأصول الافتراضية عادةً على شبكات بلوكتشين. في Web3، تُعزز تقنية دفتر الأستاذ اللامركزي (DLT) وشبكات بلوكتشين منصات التمويل اللامركزي (DeFi) والتطبيقات اللامركزية (dApps) من خلال تمكين معاملات آمنة وشفافة. يشير التمويل اللامركزي (DeFi) إلى نظام مالي قائم على بلوكتشين وتقنية دفتر الأستاذ الموزع (DLT) يُمكّن المعاملات والخدمات من نظير إلى نظير دون الحاجة إلى وسطاء تقليديين مثل البنوك أو المؤسسات المالية. تستخدم تطبيقات التمويل اللامركزي العقود الذكية - وهي برامج ذاتية التنفيذ على شبكات بلوكتشين - لأتمتة وتنفيذ العمليات المالية مثل الإقراض والتداول والاستثمار. الذكاء الاصطناعي (AI). بشكل عام، يُعرّف الذكاء الاصطناعي بأنه مجموعة من التقنيات التي تُمكّن الآلات أو الأنظمة من الفهم والتعلم والتصرف والتفكير والإدراك بطريقة تُشبه الإنسان. تستفيد أنظمة الذكاء الاصطناعي من الخوارزميات والبيانات وقوة الحوسبة للتكيف والتحسين المستمر. وقد أتاح الارتفاع الكبير في أدوات الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة فرصًا للقطاع المالي لدمج قدراته في مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام. يُقدم الذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة، بما في ذلك تحسين الكفاءة التشغيلية، وتعزيز الامتثال التنظيمي، وتوفير منتجات مالية مُخصصة، وتحليلات بيانات متقدمة. في عام 2022، أطلقت هيئة تنظيم الخدمات المالية (FSRA) مبادرة "OpenReg" لجعل المحتوى التنظيمي قابلاً للقراءة آليًا. يُمكّن هذا المشروع شركات تكنولوجيا الامتثال ومجتمع علوم البيانات من الاستفادة من هذا المجال التدريبي للذكاء الاصطناعي لبناء الجيل التالي من حلول تكنولوجيا الامتثال المُعززة بالذكاء الاصطناعي. في هذه المقالة، وفي إطار عملية هيئة تنظيم الخدمات المالية (FSRA) المستمرة لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في نهجها الإشرافي، نُفصّل تطبيقنا العملي للذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا الامتثال وتكنولوجيا الرقابة في إجراءات/أنشطة الرقابة عبر Web3. في هذا السياق، نأخذ بعين الاعتبار رؤى قيّمة من تقرير حديث صادر عن مجلس الاستقرار المالي (FSB)، ومبادئ الرقابة المنصوص عليها في "قانون الذكاء الاصطناعي" للاتحاد الأوروبي، وإطار إدارة المخاطر الذي طوره مشروع MindForge. 3. فرص الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتنظيم أنشطة Web3: نظرًا للخصائص الفريدة لتقنية blockchain، والعقود الذكية، وسرعة ابتكار Web3، تُقدم الأطر التنظيمية لـ Web3 بعض الفروق الدقيقة مقارنةً باللوائح التقليدية. عالميًا، ركزت الجهود التنظيمية الأخيرة لـ Web3 بشكل أساسي على الأصول الافتراضية والمنصات التي تُتداول عليها. ويشمل ذلك تطبيق تدابير مكافحة غسل الأموال، مثل دمج حلول "اعرف معاملتك" (KYT) وتطبيق قاعدة السفر؛ ووضع إرشادات احترازية لمصدري العملات المستقرة؛ ومؤخرًا، تنظيم الكيانات اللامركزية التي لا تملكها جهات خارجية مثل مؤسسات تقنية دفاتر الحسابات الموزعة (DLT) والمنظمات المستقلة اللامركزية (DAOs). تُظهر هذه الجهود الرامية إلى وضع أطر تنظيمية وفرض ضمانات لحماية العملاء والمستثمرين القبول المتزايد للأصول الافتراضية وWeb3. عند دراسة الخصائص الجوهرية لـ Web3 والأصول الافتراضية من منظور الجهة التنظيمية المالية، يجب مراعاة النقاط التالية (على سبيل المثال لا الحصر): تعمل هذه الأصول باستمرار على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع من خلال عقود ذكية ذاتية التنفيذ تعتمد على تقنية دفاتر الحسابات الموزعة (DLT) مع الحد الأدنى من الإشراف البشري؛ تُشكل مخاطر أمنية متزايدة بسبب نقاط الضعف في برمجة العقود الذكية، والثغرات المحتملة، والاعتماد على الشبكات اللامركزية؛ تُقدم مفاهيم "جديدة" تستفيد إما من ابتكارات سلسلة الكتل (blockchain) لتحويل الأطر المالية التقليدية الحالية أو تقترح أفكارًا جديدة لا سابقة لها. تضمن الطبيعة اللامركزية لـ Web3 ثبات المعاملات والعقود الذكية، مما يعزز الثقة والشفافية، ولكنها تُصعّب أيضًا معالجة الأخطاء مثل أخطاء "الإصبع السمين" أو هجمات القرصنة أو العواقب غير المقصودة. يُواجه تنظيم أنشطة Web3 العديد من التحديات، مما يستلزم اتباع مناهج تنظيمية مبتكرة وتطوير أدوات جديدة لتعزيز الرقابة والرصد والإنفاذ. ومع ذلك، تُتيح هذه التحديات أيضًا فرصًا كبيرة لبناء مستقبل أقوى لمنظومة Web3. الابتكار السريع وتحديد المخاطر. إن الطبيعة المبتكرة والوتيرة السريعة لتقنيات Web3 تجعل تحديد المخاطر الناشئة والتخفيف من حدتها في الوقت المناسب أمرًا صعبًا. تتطلب هذه البيئة الديناميكية استجابةً أعلى في العمليات والأطر التنظيمية لضمان مرونة الجهات التنظيمية وقدرتها على تحديد المخاطر المحتملة وتقييمها والاستجابة لها بفعالية. تزيد فجوات الاستجابة من احتمالية الاحتيال وفشل السوق. ومع ذلك، تتيح هذه التحديات التنظيمية أيضًا فرصًا لبناء أطر عمل متكاملة، مما يسمح بدمج مبادئ استشرافية قابلة للتعديل بمرور الوقت. يمكن أن يشجع هذا على تطوير نماذج أعمال فعّالة تتكيف مع الخصائص الفريدة لـ Web3، مما يؤدي في النهاية إلى سوق مستقر وحيوي يحقق الأهداف التنظيمية ويعزز نمو الصناعة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا في تسهيل التحقيق في القضايا ذات الصلة وتطوير الأطر التنظيمية من خلال التحديد السريع لمجالات التحسين في كتب القواعد التنظيمية للاستجابة السريعة لتطورات Web3. مراقبة المخاطر المتقدمة في الوقت الفعلي. تتطلب المراقبة الفعالة للمخاطر في نظام Web3 البيئي أدوات متقدمة يمكنها تحليل كميات هائلة من بيانات سلسلة الكتل (blockchain) في الوقت الفعلي. نظراً لتشغيل تقنية دفاتر الحسابات الموزعة (DLT) والعقود الذكية على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، غالباً ما تواجه مناهج التنظيم التقليدية القائمة على التوقيتات الزمنية صعوبة في التعامل مع حجم وتعقيد بيانات المعاملات المُولّدة. لذلك، تحتاج الجهات التنظيمية بشكل عاجل إلى تطوير أدوات تحليلية أكثر تطوراً. يمكن أن يُساعد تطبيق أنظمة المراقبة المستمرة وأدوات إدارة المخاطر الآلية في مراقبة الامتثال التنظيمي وتمكين الاستجابات الاستباقية للتهديدات المحتملة. تعقيد الاختصاصات القضائية. غالباً ما تُشكّل الطبيعة اللامركزية لنشاط Web3 تحدياتٍ متعددة الاختصاصات للمناهج التنظيمية. نظراً لاختلاف نهج كل جهة تنظيمية لحوكمة الأصول الافتراضية، قد تجد الشركات صعوبةً وتكلفةً في الحفاظ على الامتثال لمتطلبات تنظيمية متعددة، ومتضاربة أحياناً، مما يزيد من الميل إلى الانخراط في المراجحة التنظيمية. تتمتع أدوات تكنولوجيا الامتثال المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالقدرة على مساعدة الشركات على تبسيط هذه التعقيدات وإدارتها. من خلال أتمتة مهام الامتثال الروتينية، وتحديد المتطلبات التنظيمية المتداخلة، والتكيف بكفاءة أكبر مع القواعد الجديدة، والمساعدة في إعداد التقارير التنظيمية، يمكن للذكاء الاصطناعي خفض التكاليف والأعباء التشغيلية، مما يُسهّل في نهاية المطاف على الشركات تلبية التوقعات التنظيمية المتنوعة. في الأقسام التالية، سنستكشف فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات التنظيمية عبر سيناريوهات مختلفة. 4. ابتكار الذكاء الاصطناعي شهد تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي تطورات كبيرة، مما أدى إلى تحويل المشهد التشغيلي والابتكاري في جميع الصناعات. في قطاعي Web3 والأصول الافتراضية (VA)، يتمتع الذكاء الاصطناعي (AI) بالقدرة على تعزيز الرقابة التنظيمية والامتثال بشكل كبير. يقدم هذا القسم نظرة عامة على تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة ويستكشف كيف يمكن لابتكارات الذكاء الاصطناعي إعادة تشكيل المشهد التنظيمي لـ Web3. سيقدم هذا القسم أولاً بإيجاز نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة على نطاق واسع (سنتناول بإيجاز فقط تلك التي تتمتع بإمكانيات تطبيق تنظيمي واسعة)، متبوعًا بمناقشة حالات الاستخدام لتوظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه في الأنشطة الإشرافية. سنناقش أيضًا التحديات الرئيسية التي تواجه استخدام الذكاء الاصطناعي قبل النظر في التطورات المستقبلية المحتملة. 4.1 تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة التعلم الآلي (ML). التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على إجراء تنبؤات أو اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تتفوق خوارزميات التعلم الآلي في تحليل كميات كبيرة من بيانات المعاملات للكشف عن الأنماط والشذوذ التي تشير إلى نشاط احتيالي أو مشكلات الامتثال. من خلال تطبيق تقنيات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعزيز، يمكن لنماذج التعلم الآلي التكيف والتحسن بمرور الوقت، مما يوفر للجهات التنظيمية أداة قوية لتحسين كفاءة ودقة مراقبتها دون الحاجة إلى إشراف بشري مستمر. معالجة اللغة الطبيعية (NLP). تركز معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم ومعالجة اللغة البشرية (أي النص). من خلال استخراج المعلومات الأساسية وتحليلها تلقائيًا من كميات هائلة من المستندات والاتصالات، يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية أن تزيد من كفاءة المراجعات والتقييمات التنظيمية. لقد أحرزت نماذج معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة تقدمًا كبيرًا في فهم وتوليد نصوص شبيهة بالنصوص البشرية، والتي يمكن استخدامها لأتمتة الردود على استفسارات الجهات التنظيمية والجمهور. ومع ذلك، تحمل تقنية معالجة اللغة الطبيعية خطرًا محتملًا لسوء التفسير والتحيز، حيث قد لا تراعي النماذج السياق أو النبرة بشكل كامل والتي تختلف باختلاف الثقافة أو الأعراف الاجتماعية. إذا تم استخدام هذه التقنيات دون تدخل بشري، فقد تؤدي هذه التحديات إلى استجابات أو إجراءات تنظيمية غير دقيقة. الذكاء الاصطناعي التوليدي. يشير الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها توليد محتوى جديد (مثل النصوص والصور والوسائط الأخرى) بناءً على البيانات الموجودة. ومع ذلك، تحمل تقنيات معالجة اللغة الطبيعية مخاطر محتملة لسوء التفسير والتحيز، حيث قد لا تأخذ النماذج في الاعتبار بشكل كامل السياق أو النبرة التي تختلف باختلاف الثقافة أو المعايير الاجتماعية. يمكن أن تؤدي هذه التحديات إلى استجابات أو إجراءات تنظيمية غير دقيقة إذا تم استخدام هذه التقنيات دون تدخل بشري. وكلاء الذكاء الاصطناعي. وكلاء الذكاء الاصطناعي هم تطبيقات متخصصة لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية قادرة على أداء مهام معقدة من خلال سير عمل محدد مسبقًا، مثل أتمتة تفاعلات خدمة العملاء، وإنشاء المستندات القانونية والتنظيمية، وحتى إجراء مفاوضات افتراضية نيابة عن المشغلين البشريين. للذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات المحتملة في المجال التنظيمي. على سبيل المثال، يمكن للكيانات الخاضعة للتنظيم استخدامها لإنشاء تقارير امتثال مفصلة أو دورية أو عند الطلب تلقائيًا. يمكن للجهات التنظيمية أيضًا الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه لتحليل كميات كبيرة من بيانات الملفات التنظيمية وإنشاء قائمة مختصرة بالانتهاكات المحتملة ومؤشرات المخاطر. ومع ذلك، وكما هو الحال مع القيود المتأصلة في تقنية معالجة اللغة الطبيعية، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالية، والتي تعتمد بشكل أساسي على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، تعاني من قيود في دقة وموثوقية مخرجاتها نظرًا لاحتمالية حدوث "هلوسات" وسوء فهم سياقي. الذكاء الاصطناعي العام (الذكاء الاصطناعي العام). يشير الذكاء الاصطناعي العام إلى أنظمة عالية الاستقلالية قادرة على أداء أي مهمة معرفية يمكن للإنسان القيام بها. بخلاف الذكاء الاصطناعي التوليدي، المصمم لمهام إنشاء محتوى محددة، يتميز الذكاء الاصطناعي العام بتنوعه وقدرته على التكيف مع مجموعة واسعة من السيناريوهات دون برمجة مسبقة محددة. وبينما لا يزال الذكاء الاصطناعي العام في مرحلته المفاهيمية، فإنه يمكن أن يُسهّل أنظمة عالية التكيف للرقابة التنظيمية وإدارة الامتثال، والتي يمكنها التكيف بشكل مستقل مع اللوائح الجديدة ومتطلبات الامتثال القانوني المعقدة مع أدنى حد من التدخل البشري أو بدونه. 4.2 حلول الذكاء الاصطناعي لتنظيم Web3: في هذا القسم، نستكشف كيفية تطبيق أنواع مختلفة من تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال تنظيم Web3 لمواجهة تحديات المراقبة وإنفاذ القانون وإدارة الامتثال. نُصنّف هذه التقنيات إلى فئتين رئيسيتين: التطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي الضيق وتلك التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي. تجدر الإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعي الضيق يشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة لأداء مهام محددة والعمل ضمن قيود محدودة. ويُشار إليها أيضًا باسم "الذكاء الاصطناعي المتخصص" أو "الذكاء الاصطناعي الضعيف". أدوات إعداد التقارير التنظيمية. تُمكّن أدوات إعداد التقارير التنظيمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي من أتمتة جمع وتقديم وتحليل الملفات التنظيمية وتقارير الاعتماد. تستفيد هذه الأنظمة من خوارزميات متقدمة لاستخراج ومعالجة البيانات لاستخراج المعلومات وتنظيمها من مجموعات بيانات ضخمة لتسهيل إعداد التقارير التنظيمية بسلاسة. بالإضافة إلى أتمتة التقارير، تُمكّن أدوات الذكاء الاصطناعي التي تُجري تحليلات تنبؤية الكيانات الخاضعة للتنظيم من تحديد عوامل الخطر، مما يُقلل من احتمالية فشل الامتثال. على سبيل المثال، يُمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لرصد وتوقع المخاطر المالية التي قد تُعيق الامتثال لالتزامات السيولة ورأس المال. تحديد ملامح المخاطر. تُحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة لتحديد ملامح المخاطر وتُصنف الأصول الافتراضية أو الكيانات المالية بناءً على خصائص مخاطرها والمتطلبات التنظيمية المعمول بها. تُقيّم هذه الأنظمة الأداء التاريخي وسلوك السوق والعوامل الخارجية للحفاظ على ملف مخاطر ديناميكي. من خلال التعلم المستمر من البيانات الجديدة والتحديثات التنظيمية، يُمكن لأدوات تحديد ملامح الذكاء الاصطناعي هذه مواكبة المشهد المالي المتطور. اعرف معاملاتك (KYT). بالاستفادة من تحليل الرسوم البيانية والشبكات العصبية البيانية (GNNs)، يمكن تصميم أنظمة KYT وكشف الشذوذ المدعومة بالذكاء الاصطناعي خصيصًا لمراقبة وتحليل الحسابات والمعاملات على شبكات البلوك تشين. ومن خلال الاستفادة من قدرة الذكاء الاصطناعي على فحص تدفقات معاملات البلوك تشين المعقدة، ستتمكن الجهات الخاضعة للتنظيم من تحديد المعاملات والحسابات عالية المخاطر بشكل أفضل، وتحسين إنفاذها لمتطلبات مكافحة غسل الأموال. في حين أن حلول KYT الحالية قائمة في المقام الأول على القواعد، فإن المشاركين في القطاع يدمجون تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل استخدام التعرف على الأنماط لتجميع المحافظ وتحليل تدفق الأصول عبر السلاسل. تقييم المخاطر المالية. في التمويل التقليدي، تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي بالفعل للتنبؤ بالتدفقات النقدية وإدارة السيولة. أما في التمويل اللامركزي (DeFi)، فيمكن لمشغلي ومستخدمي المنصات استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لإدارة السيولة بشكل أكثر فعالية من خلال تحليل مخاطر السيولة والتنبؤ بها داخل منصات التداول اللامركزية ومنصات الإقراض وعبرها. ويمكن استخدام هذه النماذج لمراقبة حجم التداول، واحتياطيات التوكنات، وسلوك المستخدم، لتحديد أي نقص محتمل في السيولة قبل أن يصبح حادًا. تُعدّ الإنذارات المبكرة والرؤى العملية التي تُقدّمها هذه النماذج مفيدة ليس فقط للمؤسسات المالية التي تُقدّم خدمات للمستهلكين، بل أيضًا للجهات التنظيمية التي تُشرف على هذه الخدمات، مما يُساعد في الحفاظ على استقرار منظومة التمويل اللامركزي (DeFi). فحوصات الامتثال الآلية: يُمكن لفحوصات الامتثال الآلية، التي تُجريها تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، أن تُحدث ثورة في كيفية امتثال الشركات للوائح من خلال تفسير الأطر القانونية المُتنوّعة عبر مختلف الولايات القضائية. ستشمل أدوات الذكاء الاصطناعي هذه تحليلًا دلاليًا مُتطوّرًا لفهم الفروق الدقيقة في النصوص التنظيمية، وقرارات المحاكم، والرسائل التفسيرية، وغيرها من المنشورات التنظيمية ذات الصلة. يُمكن لهذه التقنية تحديث قواعد البيانات والخوارزميات التنظيمية ديناميكيًا وفي الوقت الفعلي مع إقرار لوائح جديدة، مما يُمكّن الشركات من التكيّف بسرعة مع التغييرات التنظيمية. سيُمكّن تطبيق هذه الأدوات التنظيمية المُدعّمة بالذكاء الاصطناعي الشركات من الامتثال للوائح المحلية والدولية بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة أكثر من أي وقت مضى، مما يُقلّل بشكل كبير من مخاطر العقوبات والطعون القانونية. تُعدّ نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا أدوات قيّمة لمُقدّمي خدمات Web3 وأصول افتراضية (VASPs)، حيث تُسرّع المهام اليدوية مثل إعداد الأوراق البيضاء والمواثيق، وإنشاء برامج دردشة لخدمة العملاء. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة الأخرى أن تُسهّل عملية تحديث الإفصاحات وضمان امتثالها للأنظمة، بالإضافة إلى ضمان بقاء مواد الاتصالات والتسويق ضمن الحدود التنظيمية المسموح بها. تُمثّل هذه التطورات إمكانية إحداث تحوّل في هذا القطاع نحو كفاءة أكبر وامتثال تنظيمي أقوى. تدقيق العقود الذكية. يستفيد تدقيق العقود الذكية من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتشريح وتحليل منطق ووظائف العقود الذكية عبر منصات ولغات برمجة متعددة. تُسهّل نماذج اللغات الكبيرة المتقدمة (LLMs) التدقيق المُفصّل لمنطق الكود المُعقّد لتحديد التناقضات ونقاط الضعف ومشاكل الامتثال مع الأطر القانونية الحالية. تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه التعلّم من عمليات التدقيق السابقة لتحسين دقتها التشخيصية، مما يُوفّر دعمًا قويًا للمطورين والجهات التنظيمية في التحقق من أمن العقود الذكية وامتثالها القانوني. يُوسّع القسم التالي نطاق المشاريع التجريبية التي تستكشف مثل هذه التطبيقات. تحليل توجهات السوق. يُمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل كميات كبيرة من البيانات غير المُهيكلة من وسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات والمنافذ الإخبارية لتقييم توجهات الجمهور تجاه ظروف السوق أو أصول مُحددة. من خلال تفسير اللغة واكتشاف التغيرات في المشاعر، يمكن لهذه الأدوات التنبؤ بحركات السوق المحتملة، وتوفير تنبيهات للمتداولين والمستثمرين الذين يسعون إلى الاستجابة لاتجاهات السوق، وكذلك للجهات التنظيمية التي تراقب التلاعب بالسوق. 4.3 تحديات في تطبيق الذكاء الاصطناعي يتطلب نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي للرقابة التنظيمية معالجة عدد من التحديات لتحقيق نتائج فعالة وموثوقة. لقد درسنا قضايا رئيسية مثل الأخلاق والخصوصية، وتخفيف تحيز الذكاء الاصطناعي، والحاجة إلى مزيد من الشفافية حول سلوك النموذج. إن معالجة هذه التحديات أمر بالغ الأهمية لبناء الثقة في استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات التنظيمية، وخاصة في السيناريوهات التي تتطلب إجراءات وحكمًا إشرافيًا. يثير نشر الذكاء الاصطناعي في البيئات التنظيمية قضايا أخلاقية وتحيز واضحة تتطلب اهتمامًا دقيقًا. تُعد المبادئ التوجيهية الأخلاقية ضرورية لضمان أن تظل قرارات الذكاء الاصطناعي، التي يمكن أن تؤثر بعمق على حياة الأفراد، عادلة وفعالة. يمكن أن يؤدي التحيز المتأصل في بيانات التدريب أو الخوارزميات إلى نتائج متحيزة تضر بشكل غير عادل بفئات معينة، مما يقوض عدالة وفعالية التنظيم. إن الإفصاح الواضح عن كيفية استخدام البيانات ومعالجتها ومشاركتها ضروري لتعزيز المساءلة وبناء الثقة بين أصحاب المصلحة. علاوة على ذلك، ينبغي على الجهات التنظيمية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتفسير الكميات الهائلة من البيانات المقدمة من جهاتها الخاضعة للتنظيم ضمان وضع تدابير تُمكّن الذكاء الاصطناعي من شرح البيانات المستخدمة وكيفية استخدامها لاستخلاص النتائج. إن غياب الشفافية في استخدام البيانات وغياب إمكانية تتبع عملية صنع القرار بشكل كافٍ قد يثير تساؤلات حول موثوقية القرارات المؤثرة عليها، ويُسبب توترا في العلاقات بين الجهات الخاضعة للتنظيم وجهاتها التنظيمية. كما أن الكميات الهائلة من البيانات التي تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي الوصول إليها تُثير مخاوف كبيرة بشأن الخصوصية. فقد تكشف هذه الأنظمة عن معلومات حساسة أو تُسيء استخدام البيانات عن غير قصد، مما قد يؤدي إلى تسريبات محتملة أو وصول غير مصرح به. يجب أن يخضع جمع هذه البيانات وتخزينها ومعالجتها لتدابير صارمة لحماية البيانات لحماية حقوق الخصوصية الفردية. في المجال التنظيمي، تكون سلامة استجابات الذكاء الاصطناعي عرضة للتحديات التي يُشكلها "الاختراق الفوري". فقد يُقدم المستخدمون، عن قصد أو عن غير قصد، مدخلات مضللة، مما يؤثر على مصفوفة قرار النموذج، وبالتالي على جودة وموثوقية المخرجات. تتطلب معالجة هذه الثغرات أدوات مراقبة متطورة في الوقت الفعلي لتحليل وتخفيف حدة الإشعارات الضارة المحتملة. إن دقة وقوة الاستجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي قد تعزز الاعتماد المفرط بين المستخدمين. ولا تزال الرقابة البشرية ضرورية لمنع الاعتماد المفرط على أنظمة الذكاء الاصطناعي وضمان الاستخدام الحكيم لقدرات الذكاء الاصطناعي. 4.4 الاتجاهات المستقبلية من المتوقع أن يؤثر دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة على تطوير ومراقبة وإنفاذ اللوائح المستقبلية. ونحن نتوقع تطورات محتملة في التحليل التنبؤي واتخاذ القرارات، بالإضافة إلى التقنيات الناشئة التي يمكن أن تحول الأنشطة التنظيمية. إن التقدم في التحليلات التنبؤية لديه القدرة على إعادة تشكيل النهج التي يقودها الذكاء الاصطناعي للتنظيم والإشراف. ولا تمكن هذه التطورات من اتباع نهج تنظيمي استباقي فحسب، بل أيضًا وقائي - حيث تتوقع مشكلات الامتثال المحتملة والانتهاكات التنظيمية قبل حدوثها. ويمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي على توقع الشذوذ الذي يسبق النشاط الاحتيالي أو الانتهاكات التنظيمية. وهذا يسمح لصانعي القرار بمعالجة المشكلات المحتملة قبل تفاقمها، وبالتالي تحسين دقة وتوقيت التدخلات التنظيمية. تتمتع الابتكارات التكنولوجية، مثل الحوسبة الكمومية والشبكات العصبية المتقدمة، بالقدرة على توسيع القدرات التحليلية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يُمكّنها من معالجة وتفسير البيانات التنظيمية المعقدة بمستوى أعلى من التطور. على سبيل المثال، تتمتع الحوسبة الكمومية بالقدرة على معالجة الحسابات واسعة النطاق بسرعات غير مسبوقة، مما يُسهّل إجراء تقييمات أكثر تفصيلاً وشمولاً. ويمكن للشبكات العصبية المتقدمة التعلم من مجموعات بيانات أكثر تنوعًا وتعقيدًا، مما يُوفر رؤى دقيقة لم تكن متاحة من قبل. وفي الوقت نفسه، تُسهم التطورات النظرية في أخلاقيات وحوكمة الذكاء الاصطناعي في تطوير أطر عمل لتوجيه هذه التقنيات ضمن القيم المجتمعية والمعايير القانونية المعترف بها. ومع تطور هذه التقنيات والأطر، فإنها ستساعد في تعزيز أدوات تنظيمية أكثر فعالية وكفاءة وإنصافًا، مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. 5. برامج سوق أبوظبي العالمي التجريبية لابتكار الذكاء الاصطناعي (جهد مشترك مع المعهد الآسيوي للتمويل الرقمي (AIDF) التابع لجامعة سنغافورة الوطنية): يتشارك سوق أبوظبي العالمي (ADGM) والمعهد الآسيوي للتمويل الرقمي (NUS AIDF) في جامعة سنغافورة الوطنية هدفًا مشتركًا يتمثل في معالجة المخاطر والتحديات التنظيمية التي يُمثلها مشهد Web3 سريع التطور. ولتحقيق هذه الغاية، يُجريان مشاريع تجريبية مشتركة منذ عام 2022 للتحقيق في تقنيات الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها لتحسين عملية تدقيق الأمان لتطبيقات البلوك تشين والأصول الافتراضية (VAs). تستخدم هذه المشاريع التجريبية تقنيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة لتحليل سجلات التدقيق ومراجعة أحداث الأمان التاريخية لتحديد الأنماط وتقديم رؤى حول نقاط الضعف المحتملة. يصف هذا القسم ثلاثة مشاريع تجريبية تُظهر إمكانات الذكاء الاصطناعي في تعزيز التقييم التنظيمي للأصول الافتراضية والمؤسسات التي توفرها. 5.1 المشروع التجريبي الأول: تقييم ملاءمة العقود الذكية القائم على الذكاء الاصطناعي 5.1.1 المقدمة تُعد العقود الذكية مكونًا أساسيًا لتقنية البلوك تشين، حيث تُمكّن من التنفيذ الآمن والآلي للاتفاقيات والمعاملات على منصات لامركزية. ونظرًا لأهميتها في تطبيقات البلوك تشين، فإن التقييم الشامل والتحقق من صحة قواعد بياناتها ضروريان لضمان عملها كما هو متوقع وتلبيتها للمعايير التنظيمية. يصف هذا القسم مشروعنا التجريبي الأول: منصة تقييم ملاءمة العقود الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. 5.1.2 الحلول ومقدمو الخدمات الحاليون تجمع ممارسات التحقق الحالية من العقود الذكية بين التقييمات اليدوية والأدوات التقنية المتقدمة لتحديد نقاط الضعف المحتملة وتحسين الكفاءة. يستخدم مزودو الخدمات الرائدون، بما في ذلك CertiK و Trail of Bits و Halborn و Hacken، مزيجًا من التحليل الثابت والديناميكي، بالإضافة إلى التحقق الرسمي بقيادة الإنسان، لتقييم العقود الذكية وتأمينها ضد الهجمات الإلكترونية ومشاكل الأداء. مع دخول تقنيات Web3 إلى الصناعات المنظمة، فإن نموذج التحقق من العقود الذكية بحاجة ماسة إلى التوسع. إلى جانب تحديد الثغرات التقنية، عندما تُستخدم العقود الذكية لأتمتة الأنشطة المنظمة، يجب أن تتضمن عمليات التدقيق الخاصة بها أيضًا فحوصات الامتثال للمتطلبات التنظيمية ذات الصلة. 5.1.3 التقييم القائم على الذكاء الاصطناعي يستخدم هذا البرنامج التجريبي طريقتين لتحليل الاتساق بين رمز العقد الذكي والأوراق البيضاء الخاصة بـ VA. تستخدم طريقة التحقق القائمة على LLM نموذج ذكاء اصطناعي خاصًا لتحليل التوافق بين رمز العقد الذكي والورقة البيضاء الخاصة بـ VA المقابلة له. يبدأ إعداد بيانات التدريب باستخراج البنود والمواصفات من مستودعات رموز العقود الذكية المستخدمة على نطاق واسع وتصنيفها حسب نوع المشروع لتشكيل قاعدة المعرفة المطلوبة للتحليل المستهدف. بعد ذلك، يُستخدم نموذج اللغة الكبير (LLM) لاستخراج الأدلة من شيفرة العقد الذكي وورقته البيضاء للتحقق من تحقيق الأهداف المذكورة فيها. يستخدم النموذج أسلوب الأسئلة والأجوبة للتحقق من كل بند (الشكل 1)، ويراجع محتوى الورقة البيضاء عبر قاعدة الشيفرة. كما يُجري النموذج فحوصات فنية متعارف عليها في هذا المجال، مثل تحليل الشيفرة الثابتة، لتحديد نقاط الضعف المحتملة. ثم تُقارن تفاصيل التنفيذ بممارسات الصناعة والمعايير ذات الصلة لضمان الاتساق. تضمن هذه التحققات تنفيذ العقد الذكي كما هو متوقع، ويلبي معايير التشغيل والامتثال المنصوص عليها في الورقة البيضاء. تستخدم طريقة توليد الشيفرة الذكاء الاصطناعي لتوليد مقتطفات شيفرة بناءً على الأهداف والوظائف الموضحة في الورقة البيضاء للتقييم الافتراضي (على سبيل المثال، إصدار رمز بحد أقصى للعرض يبلغ 100 مليون). ثم تُقارن مقتطفات الشيفرة المُولّدة هذه بشفرة العقد الذكي الأصلية: يتم تشغيل الشيفرة الأصلية والشفرة المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل في ظل نفس ظروف الإدخال، وتُقارن المخرجات. الهدف هو التحقق من الاتساق الوظيفي، على الرغم من أن بنية الكود أو أسلوبه قد يختلف. إذا تطابقت المخرجات، يتم التأكد من أن الكود الأصلي قد نفذ مواصفات الورقة البيضاء. إذا اختلفت المخرجات، تتم مراجعة الكود بشكل أكبر لتحديد مصدر التناقض، وإذا لزم الأمر، لإجراء تعديلات أو إعادة تقييم. اختياريًا، يمكن إجراء اختبار مقارنة مباشرة بين الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي وكود العقد الأصلي (الشكل 2). يشكل هذان النهجان معًا إطارًا للتحقق لتقييم تطبيقات العقود الذكية، وتحديد الأخطاء والإغفالات، وضمان عمل العقد على النحو المنشود والمعلن عنه علنًا. يمكن أن توفر هذه الرؤى للجهات التنظيمية أدلة موضوعية قيمة للتحقق من إمكانية التحقق من ادعاءات المشروع. 5.2 التجربة 2: تقييم تقرير التدقيق 5.2.1 المقدمة لضمان أمان وموثوقية منطق العمل الذي تحمله العقود الذكية، عادةً ما يستعين أصحاب المشاريع بشركات تدقيق أمني لتقييم الكود ونشر تقارير التدقيق. ومع ذلك، غالبًا ما تتطلب مراجعة مثل هذه التقارير معرفة متخصصة في علوم الكمبيوتر والأمن، والتي قد لا تمتلكها الجهات التنظيمية. لمعالجة هذه الفجوة المعرفية، اختبر هذا المشروع التجريبي إطار عمل تقييم باستخدام ماجستير إدارة الأعمال لتقييم مدى كفاية تقارير تدقيق الأمان هذه. 5.2.2 الحلول ومقدمو الخدمات الحاليون تعتمد تقارير تدقيق الأمان تقليديًا على الأدوات الآلية والتقييمات اليدوية وتحليلات الخبراء، وهي عملية تستغرق وقتًا طويلاً مع استنتاجات ذاتية. تتطلب عمليات التدقيق عادةً من المدققين فحص قواعد التعليمات البرمجية والتكوينات والإجراءات التشغيلية لتحديد نقاط الضعف والثغرات الأمنية. ونظرًا لأن التقييمات يدوية في المقام الأول، فإن عبء العمل مكثف. علاوة على ذلك، فإن الاعتماد على الحكم البشري يقدم خطر الخطأ والذاتية، مما يؤدي إلى تفسيرات غير متسقة للنتائج والمخاطر بين المدققين المختلفين. يفرض التعقيد المتزايد وحجم مشاريع Web3 متطلبات أعلى على أساليب التدقيق الحالية. يضع التطور التكنولوجي السريع وطبيعة المصدر المفتوح الواضحة والزيادة الكبيرة في عدد التطبيقات اللامركزية (DAs) ضغطًا زمنيًا مستمرًا على المدققين، مما قد يحد من عمق تحليلهم. غالبًا ما تُقدم عمليات تدقيق الأمن لمحةً سريعةً عن الوضع في وقتٍ محدد، مما قد يُغفل التهديدات والثغرات الناشئة بعد التدقيق. ومن التحديات المهمة الأخرى التعقيد التقني. غالبًا ما تكون التقارير تقنيةً للغاية ومعقدةً في تفاصيلها، مما يُصعّب على الجمهور والجهات التنظيمية فهم استنتاجاتها وتفسيرها بالكامل. 5.2.3 التقييم المُساعد لتقارير تدقيق الأمن القائم على الذكاء الاصطناعي: تستخدم أداة التقييم هذه الذكاء الاصطناعي لقياس جودة تقارير التدقيق. يستخدم البرنامج التجريبي أولًا تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) وتقنية استرجاع المعلومات المُخصصة لجمع البيانات اللازمة للتقييم وتنظيمها، بما في ذلك عناصر مثل نطاق التدقيق، ومنهجية التقييم، وأدوات التدقيق، وأوصاف المشكلات في التقرير. بعد ذلك، تُعالَج التقارير باستخدام نموذج جاهز لإدارة اللغة الطبيعية (LLM) لتوليد التضمينات، والتي تُمثَّل كمتجهات كما هو موضح في الشكل 3. تستخدم هذه العملية تقنيات مُتقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مثل التعرف على الكيانات وتحليل التبعيات استنادًا إلى مكتبة مُخصصة، لفهم محتوى التقرير وتصنيفه. بعد معالجة البيانات، تُقارن الأداة المتجهات المُخزّنة وتُقيّمها بمجموعة معارف مُحدّدة مُسبقًا (قاعدة البيانات المُوضّحة في الشكل أدناه). تُغطّي مجموعة المعارف خمس فئات مُحدّدة: (1) جودة المحتوى وتغطيته، (2) تحديد الثغرات الأمنية وتحديد أولوياتها، (3) استراتيجيات التخفيف وتأثير التقرير، (4) جودة العرض ومنهجية التدقيق، و(5) مدى ملاءمة التقرير وإمكانية الوصول إليه. عملية التقييم سريعة وشاملة، وتستغرق عادةً حوالي خمس دقائق لكل تقرير. أخيرًا، يُطلب من LLM مُجددًا إنشاء تقرير التقييم. يحتوي التقرير على إجمالي الدرجات المُحصّلة من خلال مُلخّص مُرجّح للتقييمات الفرعية للفئات المذكورة أعلاه، مما يعكس الأداء العام لتقرير تدقيق الأمان، مُشيرًا إلى مواطن القوة ومجالات التحسين. في الوقت نفسه، سيُقدّم التقرير أيضًا وصفًا مُفصّلًا من قِبل LLM بناءً على نتائج التقييم الوسيطة لكل فئة، مُوضّحًا مواطن قوتها واهتماماتها. يظهر الرسم التخطيطي في الشكل 3. 5.3 المرحلة التجريبية 3: العناية الواجبة الذكية القائمة على الذكاء الاصطناعي 5.3.1 المقدمة إن إجراء العناية الواجبة الأولية والمستمرة على مشاريع Web3 أمر بالغ الأهمية للجهات التنظيمية أثناء عملية الترخيص والرقابة المستمرة. كما يُطلب من مزودي خدمات الأصول الافتراضية (VASPs)، الذين يعملون كوسطاء للأصول الافتراضية، إجراء العناية الواجبة الخاصة بهم على مشاريع blockchain ذات الصلة ورموزهم قبل تقديم الأصول الافتراضية (VAs) للعملاء. تقدم العناية الواجبة لـ Web3 تحديات فريدة بسبب الطبيعة اللامركزية لـ blockchains والهويات المستعارة والهياكل التنظيمية الجديدة. إن تحديد الهويات الحقيقية والتحقق منها وفهم البنية التحتية التقنية المعقدة والتنقل عبر الهياكل التنظيمية المتنوعة والأطر القانونية المتطورة كلها عوامل تعقد العملية. وفي الوقت نفسه، يمكن استخدام البيانات المتاحة للجمهور في مساحة Web3 لتعزيز الرؤية في النشاط: يمكن أن توفر البيانات الموجودة على السلسلة رؤى قابلة للتحقق وفي الوقت الفعلي للمعاملات وعمليات العقود الذكية؛ المعلومات النوعية خارج السلسلة (مثل مؤهلات الفريق، ومعنويات السوق، ومناقشات المنتديات والمنظمات اللامركزية المستقلة، وقنوات التواصل الاجتماعي الرسمية) تُكمل هذا التقييم. ومع ذلك، وعلى الرغم من توافر هذه البيانات، لا يزال استيعاب هذه الكمية الهائلة من المعلومات التقنية العالية أمرًا صعبًا، ويتطلب أدوات معالجة وتحليل متطورة. يمكن أن يؤدي إدخال الذكاء الاصطناعي (AI) إلى تبسيط عملية العناية الواجبة، مما يُمكّن الجهات التنظيمية ومقدمي خدمات الأصول الافتراضية من مراجعة وتقييم مشاريع Web3 بكفاءة أكبر. 5.3.2 الحلول ومقدمو الخدمات الحاليون لتلبية احتياجات تحليل البيانات المعقدة والعناية الواجبة، ظهر العديد من مقدمي الخدمات في قطاعي Web3 وVASP. تقدم هذه الشركات أدوات وخدمات تُبسط عمليات الامتثال، وتتحقق من الهويات، وتعالج بعض الالتزامات التنظيمية عبر مختلف الولايات القضائية. على سبيل المثال، توفر Chainalysis وElliptic أدوات تحليل blockchain التي تساعد في تتبع أصل معاملات الأصول المشفرة ودعم الامتثال لمكافحة غسل الأموال (AML) ومكافحة تمويل الإرهاب (CFT). تقدم شركات أخرى حلول التحقق من الهوية الرقمية التي تهدف إلى تحديد هوية المستخدمين في البيئات اللامركزية. في حين أن هذه الأدوات فعالة في مجالات محددة، إلا أنها لا تغطي حتى الآن الطيف الكامل للرقابة المطلوبة من قبل الجهات التنظيمية ومقدمي خدمات الأصول الافتراضية. يهدف هذا البرنامج التجريبي إلى تحسين عملية العناية الواجبة الشاملة للجهات التنظيمية ومقدمي خدمات الأصول الافتراضية بشكل أكبر. 5.3.3 العناية الواجبة بمساعدة الذكاء الاصطناعي يدمج هذا البرنامج التجريبي تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجالات متعددة لتحسين ممارسات العناية الواجبة من قبل الجهات التنظيمية ومقدمي خدمات الأصول الافتراضية. يدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي عملية الإدماج. عندما تتقدم المشاريع للحصول على تراخيص من الجهات التنظيمية، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتخصيص عملية الإدماج بناءً على التركيز المحدد لمشاريع Web3. يقوم النموذج الذي تم تطويره في هذا البرنامج التجريبي تلقائيًا بإنشاء نماذج مخصصة وسرد مستندات التقديم المطلوبة. يتجنب هذا التخصيص عملية واحدة تناسب الجميع ويقلل من متطلبات التقديم غير المرتبطة بالعمل المحدد للمؤسسة. يراجع الذكاء الاصطناعي التوليدي وسائل التواصل الاجتماعي. يستخدم البرنامج التجريبي أدوات الذكاء الاصطناعي لمراقبة وتحليل وجود الشركات وموظفيها الرئيسيين على وسائل التواصل الاجتماعي، وتحديد علامات الإفصاحات العامة غير المتسقة ومخاطر السمعة والتصريحات المضللة أو الخادعة. النموذج المستخدم يفهم سياق المحتوى ووجهة نظره، ويُخرج مجالات الاهتمام المحتملة التي ينبغي على الجهات التنظيمية مراعاتها. (ملاحظة: تكررت هذه الفقرة مرة واحدة في النص الأصلي، وهي مُقدمة هنا بتنسيق مُوحد). يسمح وكيل الأسئلة والأجوبة التنظيمي للجهات التنظيمية بإجراء استعلامات بحثية على بيانات مشروع Web3، بما في ذلك مستندات الشركة المُبلغ عنها ذاتيًا، وتفاصيل العقود الذكية، والإعلانات الرسمية، والإفصاحات. يوفر الوكيل رؤىً عند الطلب، وسهلة الوصول، للموظفين غير الفنيين بناءً على أحدث البيانات وقت الاستعلام. يتم تصنيف جميع الردود وتحديد مصادرها، مع روابط للبيانات الأصلية. يتم تحديث النظام باستمرار ببيانات جديدة، ويدعم الجهات التنظيمية في دمج مصادر بيانات إضافية. يحل هذا المشروع التجريبي محل المهام اليدوية المتكررة والزائدة عن الحاجة بشكل فعال من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي على عملية الإدماج، وتحديد المخاطر، ورؤى الإشراف في الوقت الفعلي. ونظرًا لأن العديد من الجهات التنظيمية تستكشف هذا النوع من الابتكار بنشاط، فإن المشروع لديه القدرة على التوسع والتطور بشكل أكبر. 6. الخاتمة والعمل المستقبلي 6.1 الخاتمة يمهد التطور السريع لأنشطة Web3 وVA الطريق للابتكار مع خلق تحديات تنظيمية جديدة ومعقدة في الوقت نفسه. إن دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الإشرافية لديه القدرة على تعزيز أدوات الجهات التنظيمية لتحسين مراقبة المخاطر الناشئة عن قطاعي Web3 وVA والتنبؤ بها والتخفيف منها. يقدم المشروع التجريبي الموصوف في هذه المقالة أمثلة عملية للذكاء الاصطناعي في هذا المجال، مما يوضح تأثيره الواقعي في تحسين ممارسات الامتثال في الصناعة. 6.2 النقاط الرئيسية الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في Web3 SupTech و RegTech · يمكن للحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أن تحسن بشكل كبير من فعالية تنظيم Web3، بما في ذلك تحليل المخاطر في الوقت الفعلي والكشف الاستباقي عن الثغرات الأمنية ومراقبة الامتثال بشكل أكثر كفاءة. · من خلال تطبيق مجموعة متنوعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي (مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي التوليدي والوكلاء المستقلين)، يمكن للجهات التنظيمية الحفاظ على الرقابة بشكل أفضل وتحسين عمليات إعداد التقارير واكتشاف الشذوذ وفهم المشاعر والرأي العام في النظام البيئي اللامركزي.
· يُمكن لدمج الذكاء الاصطناعي في تنظيم Web3 أن يُبسط التعقيدات بين الولايات القضائية، ويتكيف مع العمليات المستمرة على مدار الساعة، ويجعل أطر الامتثال أكثر سهولة ومرونة وابتكارًا.
تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي
· تُعدّ الأخلاقيات والخصوصية، والتحيز في النماذج، والحاجة إلى الشفافية وإمكانية التتبع قضايا رئيسية.
· الإشراف البشري ضروري للحد من الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي وضمان موثوقية التطبيقات. تطبيقات عملية مُثبتة في المشروع التجريبي: · يُساعد تقييم العقود الذكية المُعزز بالذكاء الاصطناعي على ضمان الامتثال للأوراق البيضاء والمعايير التنظيمية. · يُمكن للتقييم الآلي لتقارير التدقيق وعمليات العناية الواجبة أن يُحسّن الكفاءة بشكل كبير. · يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية دعم عمليات دمج الشركات وتحليل وسائل التواصل الاجتماعي، وتوفير رؤى مفيدة للجهات التنظيمية بكفاءة. · الاتجاهات المستقبلية · ستؤدي التطورات في التحليلات التنبؤية وأنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية والتعاون العالمي إلى ممارسات تنظيمية أكثر فعالية.
· سيكون إنشاء إطار حوكمة الذكاء الاصطناعي والمعايير الأخلاقية أمرًا أساسيًا للحفاظ على الثقة والمساءلة. 6.3 العمل المستقبلي:
بالنظر إلى المستقبل، ستدفع عدة اتجاهات رئيسية التطور المستمر وتكامل الذكاء الاصطناعي في العمليات التنظيمية:
· نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة:
مع التقدم في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تتحسن قدرات النماذج وجودة النتائج بشكل أكبر، مع تحقيق تكاليف أقل واستخدام موارد الحوسبة بشكل أفضل. · تحليلات تنبؤية محسنة:
ستدعم التطورات الإضافية في التحليلات التنبؤية تحذيرات أكثر دقة للمخاطر وانتهاكات الامتثال. بالاستفادة من مجموعات بيانات أكبر وأكثر تخصصًا، بالإضافة إلى خوارزميات أكثر تطورًا، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحديد المشكلات بشكل استباقي قبل حدوثها، مما يُمكّن من التدخل المبكر الاستباقي.
· حوكمة وأخلاقيات متقدمة للذكاء الاصطناعي
لضمان تطبيقات ذكاء اصطناعي أخلاقية وشفافة وتقلل من التحيز في السياقات التنظيمية، لا بد من وجود إطار عمل منهجي لحوكمة الذكاء الاصطناعي. سيساعد تطوير معايير وإرشادات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي على بناء الثقة والمساءلة في الأنظمة التنظيمية القائمة على الذكاء الاصطناعي.· ذكاء اصطناعي متكيف وقابل للتفسير
يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية متكيفة، وقادرة على التعلم والتطور المستمر مع تغير البيئة التنظيمية وأنشطة Web3. إن تحسين إمكانية شرح الخوارزميات والقرارات من شأنه أن يجعل القرارات التنظيمية أكثر شفافية وفهمًا لأصحاب المصلحة المتأثرين بها.
· التعاون العالمي
إن إنشاء أفضل الممارسات ومشاركتها عبر الولايات القضائية من شأنه أن يعزز التنظيم الأكثر اتساقًا وفعالية لنظام Web3 البيئي العالمي.ارتفعت خسائر عمليات الاحتيال في سنغافورة بشكل حاد لتتجاوز 1.1 مليار دولار سنغافوري العام الماضي، وتدرس السلطات استخدام الضرب بالعصا كعقوبة محتملة لردع المخالفين. ورغم انخفاض بعض حالات الاحتيال، لا تزال الخسائر المالية مرتفعة، لا سيما بين كبار السن الذين يستهدفهم احتيال "الأصدقاء المزيفين".
Anaisتستهدف هجمات التصيد الاحتيالي المدعومة بالذكاء الاصطناعي كبار المسؤولين التنفيذيين في شركات مثل eBay برسائل بريد إلكتروني مخصصة ومقنعة للغاية، مما يجعل اكتشافها أكثر صعوبة. تتجاوز هذه الاحتيالات أنظمة الأمان التقليدية وتزيد من خطر اختراق البيانات والخسارة المالية.
Anaisوراء الازدهار المتزايد لثقافة MEME، هناك في الواقع منافسة في المصالح تشمل قوى متعددة. المشاركون من جميع الأطراف هم القوة الرئيسية في تعزيز التسخين المستمر لسوق MEME، حتى أن البعض يستخدم مهاراتهم للحصول على أرباح ضخمة ويصبحون مستفيدين مباشرين من هذا العيد.
JinseFinanceتوصلت شركة ريمار كابيتال إلى تسوية مع هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية بتهمة تضليل المستثمرين بشأن منصة الذكاء الاصطناعي غير الموجودة لديها، مما أدى إلى فرض عقوبات وحظر صناعي على مسؤوليها التنفيذيين.
Danteيحذر تشارلز هوسكينسون من التهديد المتصاعد لعمليات الاحتيال التي يعتمدها الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة، مما يؤكد الحاجة إلى اليقظة.
Huang Boمفصلة بعد الوفاة والخطوات التالية
Othersتلقت العديد من شركات الاستثمار المشفرة علامة "تحذير" بشأن بروتوكول الإقراض Clearpool لاستنزاف الحد الأقصى لمقدار الائتمان تقريبًا من مجمعات الائتمان الخاصة بهم.
Coindesk
Beincryptoمدينة الإنترنت ، دبي ، 20 يونيو 2022 - ستدرج LBank Exchange ، منصة تداول الأصول الرقمية العالمية ، شريك السيولة الخاص بي ...
BitcoinistVIA正试图解决Web3中最关键的问题之一：糟糕的跨链体验。
Ftftx