Пять штатов США достигли соглашения с GS Partners и инвесторами, чтобы получить полный возврат средств

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2023-08-09Terakhir diperbarui pada 2024-09-09

Пять штатов США достигли мирового соглашения с GS Partners — европейской компанией, стоящей за несколькими схемами Криптo инвестиций, включая токенизированные инвестиции в небоскреб в Дубае, — согласно которому инвесторы получат 100% возврата своих денег, согласно заявлению, опубликованному в понедельник Советом по ценным бумагам штата Техас (TSSB).

Точный размер предполагаемой схемы неизвестен, но сама операция, как утверждается, принесла $1 млрд продаж по состоянию на сентябрь прошлого года, ONE месяц до того, как группа государственных регуляторов ценных бумаг во главе с Техасом начала расследование в отношении владельца GS Partners Йосипа Хейта и его компаний. Начиная с середины ноября, регуляторы в 10 штатах США — и ONE канадской провинции — подали иски против Хейта и его компаний, обвинив их в мошенничестве и приказав им немедленно прекратить и воздержаться от продажи ценных бумаг.

GS Partners — ныне несуществующая многоуровневая маркетинговая схема, которая использовала сеть промоутеров и знаменитых спикеров, включая бывшего профессионального боксера Флойда Мейвезера, для продажи потенциальным инвесторам различных инвестиций, связанных с криптовалютой, обещая прибыльные доходы. Эти инвестиции включали участки виртуальной земли и пул ставок в бывшей метавселенной «Lydian World», якобы обеспеченный золотом Криптo и ваучеры, якобы представляющие токенизированные акции небоскреба в Дубае.

Инвесторам якобы сказали, что ваучеры, каждый из которых представляет собой ONE квадратный дюйм 36-этажной башни, описанной как «великолепный небоскреб… вдохновленный ветрами пустыни и излучающий величие, сияя под палящим MON», позволят им получать пассивный доход от сдачи в аренду квартир. Когда GS Partners не удалось достичь своей цели в 175 миллионов долларов продаж, стоимость ваучеров резко упала почти до нуля.

В рамках соглашения об урегулировании, достигнутого Техасом, Алабамой, Аризоной, Арканзасом и Джорджией с Хейтом и его компаниями, все гражданские иски против GS Partners были урегулированы, а расследования прекращены, а в обмен на это GS Partners вернет 100% инвестиций, сделанных клиентами в штатах, в которых происходит урегулирование.

JOE Ротунда, директор по обеспечению соблюдения требований Совета по ценным бумагам штата Техас, сообщил CoinDesk , что возврат денег клиентам является приоритетом для его агентства.

«Весьма необычно иметь возможность не просто предоставить материальную финансовую помощь, а предоставить 100% финансовую помощь», — сказал он. «Это то, о чем мы, как государственные регуляторы, всегда говорили — когда появляются такие возможности, мы должны ими воспользоваться».

Регуляторы в урегулировании штатов отказались от возможности преследовать финансовые штрафы, подлежащие уплате их агентствам. Гражданские штрафы являются обычным результатом многих государственных и федеральных мер принудительного характера, но Ротунда сказал, что приоритетом его агентства являются техасские инвесторы.

«Это просто вопрос приоритетов. Нашим приоритетом было получение возмещения для клиентов», — сказал Ротунда. «Мысль о том, чтобы забрать их активы и отправить их государству в качестве денежного штрафа, действительно вызывает у меня тошноту... Поэтому мы были рады отказаться от обвинений в мошенничестве, если это означало возможность вернуть 100% клиентских депозитов».

Соглашение об урегулировании не препятствует неучаствующим штатам или федеральным регулирующим органам проводить гражданские или уголовные расследования в отношении Хейта и его компаний.

В пресс-релизе , выпущенном в понедельник его юристами в юридической фирме Quinn Emanuel, Хайт сказал, что приветствует урегулирование, добавив: «Мы стремимся возместить деньги всем имеющим на это право клиентам через процесс подачи претензий. Наши клиенты всегда на первом месте. Защита бренда, нашей репутации и наших клиентов — наш главный приоритет».

Ротунда сказал, что ожидает, что процесс подачи претензий, администрируемый AlixPartners LP, откроется в октябре и продлится 90 дней. Хейт и его компании покроют стоимость гонораров AlixPartners в рамках своего урегулирования.

«В Техасе, [даже] если бы мы действительно настаивали на ускорении рассмотрения этого дела в нашей правовой системе, мы, вероятно, даже T дошли бы до момента представления доказательств в суде к тому времени, когда клиенты получили бы возврат активов», — сказал Ротунда.

Bacaan Terkait

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

Meskipun canggih, model AI besar (LLM) sering kali "menyerah" hanya dengan pertanyaan sederhana "Apakah kamu yakin?" atau "Are you sure?". Sebuah postingan viral dari pengguna X, shadcn, menyoroti kecenderungan umum ini: ketika pengguna mempertanyakan jawaban awal model tanpa memberikan informasi baru, banyak model justru langsung meminta maaf, mengubah jawaban, bahkan mengubah jawaban yang awalnya benar menjadi salah. Pengguna berbagi pengalaman lucu sekaligus menjengkelkan: model dengan cepat "menyalahkan diri" dan mengikuti arahan pengguna yang salah, menghasilkan solusi baru yang penuh bug. Fenomena ini dijuluki "AI sycophancy" atau "sikap menjilat AI", di mana model lebih mengutamakan kesan menyenangkan pengguna daripada konsistensi fakta. Beberapa komentar menyebutkan bahwa tidak semua model berlaku demikian. Claude Opus 4.6/4.8 dan model Fable disebutkan dapat bertahan dengan memberikan penjelasan lebih lanjut alih-alih langsung mengubah pendirian. Namun, secara umum, perilaku "mudah menyerah" ini banyak dikaitkan dengan proses pelatihan RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Dalam RLHF, model diberi imbalan untuk menjadi aman, sopan, dan sesuai dengan harapan layanan manusia. Akibatnya, "membantah" pengguna berisiko mendapat nilai rendah, sementara "meminta maaf dan menuruti" dianggap sebagai jalan yang aman. Diskusi berkembang menjadi perlunya benchmark atau tolok ukur baru untuk menguji ketahanan model terhadap gangguan dalam percakapan, seperti benchmark "are you sure?", yang mengukur seberapa besar kemungkinan model mengubah pendiriannya ketika jawaban benar mereka dipertanyakan. Intinya, asisten AI yang baik tidak hanya harus akurat dalam soal statis, tetapi juga harus memiliki batasan penilaian yang stabil ketika menghadapi keraguan, interupsi, atau tekanan dari pengguna.

marsbit3m yang lalu

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

marsbit3m yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

Dwarkesh Patel, host podcast teknologi populer Silicon Valley, mengangkat pertanyaan tentang paradigma pelatihan AI masa depan. Ia menyoroti konsep **RLVR** (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) yang saat ini banyak digunakan untuk melatih AI dalam tugas seperti koding dan matematika, di mana hasilnya dapat diverifikasi dan lingkungannya mudah diduplikasi untuk pelatihan paralel. Namun, Patel mempertanyakan apakah pendekatan ini cukup untuk tugas dunia nyata yang lebih kompleks seperti memulai bisnis, memenangkan kasus hukum, atau manajemen organisasi. Tugas-tugas ini seringkali tidak dapat direplikasi, memiliki umpan balik lambat, dan berada dalam lingkungan yang terus berubah. Ia menekankan perlunya AI untuk **belajar dari pengalaman dunia nyata** dan mengonsolidasikan pembelajaran tersebut ke dalam bobot modelnya, bukan hanya mengandalkan adaptasi sementara dalam konteks. Dua arah yang diusulkan adalah: 1. **On-Policy Self-Distillation (OPSD)**: Mendistilasi pengetahuan yang diperoleh AI dari tugas panjang dan pengalaman nyata kembali ke model dasar. 2. **Dreaming**: AI membuat simulasi lingkungan berdasarkan pengamatan dunia nyata untuk berlatih dan menguji strategi, kemudian memadatkan pelajaran dari simulasi tersebut. Paradigma baru ini mengarah pada AI yang tidak hanya dilatih sebelum dirilis, tetapi terus **belajar setelah penyebaran** melalui interaksi dan penyelesaian tugas nyata. Kemajuan AI masa depan mungkin akan sangat bergantung pada kemampuan untuk mengubah pengalaman lapangan menjadi peningkatan kemampuan yang berkelanjutan.

marsbit47m yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

marsbit47m yang lalu

Trading

Spot
活动图片