特朗普财政部监管新政或引发金融监控危机

marsbitXuất bản vào 2025-03-13Cập nhật gần nhất vào 2025-03-13

特朗普财政部扩大金融监控

超过一百万美国人即将面临新一轮的金融监控。财政部下属的金融犯罪执法网络(FinCEN)宣布,将货币交易报告的门槛从1万美元降低至200美元,适用于居住在加利福尼亚州和德克萨斯州30个邮政编码区的美国人。美国的金融监控长期以来需要改革,但这一举措方向错误。

FinCEN正式宣布这一临时政策调整,旨在“进一步打击墨西哥贩毒集团及其他犯罪分子在美国西南边界的非法活动和洗钱行为。”财政部长斯科特·贝森特(Scott Bessent)表示:“作为全面应对这一威胁的政府行动的一部分,[财政部]将继续专注于利用我们所有可用的工具和权限,更好地识别和应对这些犯罪活动。”

尽管这一公告令人失望,但并不令人意外。卡托研究所经济与社会政策研究副总裁亚历克斯·诺瓦斯特(Alex Nowrasteh)在2月警告人们,特朗普总统将贩毒集团定性为恐怖组织的决定可能会对公民自由和整体经济产生负面影响。具体而言,诺瓦斯特指出,这一定性将使政府能够冻结资产、实施二级制裁,并对金融系统采取更大的控制。

这项公告特别令人担忧的地方在于,1万美元的货币交易报告门槛早就该进行改革。至少,许多人认为这一金额应该根据通货膨胀进行调整。无论是基于1945年《与敌交易法》下的报告,还是1970年《银行保密法》的实施,或是财政部1972年对货币交易报告的监管,很明显,这一报告制度已经失控(见图1)。

特朗普

Source: Author’s calculations based on data from Bureau of Labor Statistics.

然而,实际上我们看到的是金融监控的急剧增加,使问题变得更为严重。

无论是黑帮还是贩毒集团,组织犯罪都不是容易应对的事情。然而,这一挑战并不意味着美国人应该在追求正义的过程中被剥夺权利。正如“为未来而战”组织在2023年警告国会的那样,“如果[罪犯]成功诱使美国放弃隐私这一人权和美国宪法的原则,所有人都会失去。”当拜登政府试图监控银行账户中仅600美元的交易时,这一点是正确的,而现在特朗普政府正在监控仅200美元的交易时,这一点依然成立。

Nội dung Liên quan

Tại sao 14,336 giao dịch ETH của hacker UXLINK đặt ra câu hỏi mới cho DeFi

Hoạt động gần đây trên blockchain cho thấy kẻ khai thác lỗ hổng UXLINK đang tích cực rửa số tiền đánh cắp để gây khó khăn cho việc truy vết. Vụ việc xảy ra vào tháng 9/2025, khi hacker lợi dụng lỗ hổng 'delegateCall' để chiếm quyền ví đa chữ ký của dự án, tạo ra hàng tỷ token UXLINK bất hợp pháp và rút khoảng 4,5 triệu USD tài sản tiền mã hóa. Sau đó, kẻ tấn công đã chuyển đổi phần lớn số tiền sang DAI và ETH. Đáng chú ý, trong hai tuần qua, họ đã gửi tổng cộng 14.336,6 ETH vào Tornado Cash – một dịch vụ trộn tiền – để che giấu nguồn gốc, với lần gửi gần đây nhất trị giá hơn 8,1 triệu USD. Song song đó, một ví liên quan đến Mining Express – một dự án được cho là mô hình Ponzi đã sụp đổ – cũng bắt đầu tái phân bổ tài sản bằng cách chuyển đổi 5.004 ETH lấy 8,8 triệu DAI và sau đó chuyển một phần vào Tornado Cash. Các sự việc này làm nổi bật một khoảng trống lớn trong hệ sinh thái DeFi: mặc dù cho phép chuyển tài sản không cần cấp phép một cách trơn tru, nhưng vẫn thiếu các cơ chế hiệu quả để ngăn chặn hoặc xử lý các dòng tiền bất hợp pháp một khi chúng đã được đưa vào hệ thống. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc tăng cường phối hợp liên mạng và triển khai các hệ thống phát hiện đe dọa thời gian thực để bảo vệ tính phi tập trung và quyền riêng tư của người dùng.

ambcrypto11 phút trước

Tại sao 14,336 giao dịch ETH của hacker UXLINK đặt ra câu hỏi mới cho DeFi

ambcrypto11 phút trước

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Trong bài viết mới nhất của mình, giáo sư Lý Phi Phi đã phân loại và làm rõ khái niệm "mô hình thế giới" đang bị sử dụng một cách lộn xộn trong lĩnh vực AI hiện nay. Bà đề xuất một cách phân loại chức năng dựa trên vòng lặp POMDP cổ điển (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát → tác nhân), chia các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba loại chính: 1. **Bộ kết xuất (Renderer):** Đầu ra là các quan sát (pixel). Mục tiêu là độ trung thực về mặt thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video từ văn bản như Sora, hay hệ thống tương tác như Genie. Chúng tạo ra hình ảnh đẹp nhưng không nhất thiết tuân thủ vật lý chính xác. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator):** Đầu ra là trạng thái thế giới. Mục tiêu là độ chính xác về cấu trúc hình học, vật lý và động lực học. Chúng phục vụ cả con người (kiến trúc sư, nhà thiết kế) và các chương trình máy tính (robot, xe tự hành) để tính toán và đào tạo. Đây được coi là trung tâm then chốt bị đánh giá thấp. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner):** Đầu ra là các hành động. Cho một quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình VLA (Vision-Language-Action). Đây là lĩnh vực thú vị nhất nhưng cũng non trẻ nhất, với khoảng cách lớn giữa demo trong phòng thí nghiệm và ứng dụng thực tế. Bài viết nhấn mạnh ba loại này không tách biệt mà chia sẻ hiểu biết cơ bản chung về thế giới. Xu hướng quan trọng hiện nay là sự hợp nhất giữa chúng, hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất** có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch tùy theo nhu cầu. Sản phẩm Marble của World Labs là một bước đi theo hướng này, cùng lúc tạo ra cả dữ liệu hình ảnh (Gaussian splatting) và dữ liệu vật lý (collision mesh) từ một mô hình duy nhất. Tóm lại, trong khi mô hình ngôn ngữ cho phép máy móc "nói" về thế giới, thì mô hình thế giới chính là con đường để chúng thực sự hiểu, tưởng tượng, suy luận và tương tác với thế giới vật lý.

marsbit47 phút trước

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

marsbit47 phút trước

Đặc trưng của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin nhanh hơn, nhưng vẫn chưa rẻ hơn

Tiêu điểm của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn Ngành thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đang tăng trưởng mạnh, với công nghệ sẵn sàng, môi trường pháp lý được cải thiện và khối lượng giao dịch tăng. Tuy nhiên, lời hứa về chi phí thấp hơn đáng kể so với các phương thức truyền thống (60-70 điểm cơ bản) vẫn chưa thành hiện thực, hiện ở mức 2-5 điểm cơ bản. Nguyên nhân chính là thiếu các nhóm thanh khoản sâu và quy mô lớn. Rào cản lớn nhất không phải là công nghệ mà là vấn đề tin cậy. Các doanh nghiệp thường gắn bó với đối tác ngoại hối truyền thống đã có mối quan hệ lâu dài và đáng tin cậy. Sự thay đổi chỉ diễn ra khi chênh lệch chi phí trở nên quá lớn hoặc một thế hệ doanh nhân mới xuất hiện. Các công ty thành công trong lĩnh vực này, như Caliza, không tìm cách thay thế hệ thống cũ (ví dụ: SWIFT) mà bổ sung và tích hợp với nó, đảm bảo độ chính xác và tuân thủ trong các khoản thanh toán phức tạp cho nhà cung cấp. Tăng trưởng mạnh mẽ (trên 40% hàng tháng) được thúc đẩy nhờ việc tự xây dựng giấy phép, quan hệ đối tác ngân hàng và kênh chuyển đổi pháp định. Tương lai của ngành sẽ chứng kiến sự sàng lọc tự nhiên. Các công ty tồn tại và phát triển được sẽ là những đơn vị sở hữu ba yếu tố then chốt: giấy phép đầy đủ, kênh tiếp cận pháp định vững chắc và khả năng cung cấp thanh khoản. Thiếu chúng, họ chỉ đơn thuần là những trung gian.

marsbit50 phút trước

Đặc trưng của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin nhanh hơn, nhưng vẫn chưa rẻ hơn

marsbit50 phút trước

Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn

Bài viết của Forbes nhấn mạnh ngành thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đang tăng trưởng nhanh chóng, với những cải thiện về công nghệ và môi trường quản lý. Tuy nhiên, lời hứa về chi phí thấp hơn vẫn chưa thành hiện thực. Trong khi các nhà môi giới ngoại hối truyền thống thu phí từ 60 đến 70 điểm cơ bản, stablecoin hướng tới mức chỉ 2-5 điểm, nhưng lợi thế này chủ yếu vẫn chỉ là lý thuyết. Nguyên nhân chính là thiếu các nhóm thanh khoản sâu, quy mô lớn. Theo Imran Ahmad của Bitso Business, ưu thế về giá sẽ chỉ xuất hiện khi có dòng thanh khoản thể chế đổ vào. Một rào cản quan trọng khác là vấn đề niềm tin. Các doanh nghiệp thường gắn bó lâu dài với đại lý ngoại hối đáng tin cậy, khiến việc chuyển đổi sang giải pháp mới diễn ra chậm. Các công ty thành công như Caliza không tìm cách thay thế hệ thống cũ (như Swift) mà bổ sung cho nó, kết hợp tính nhanh chóng của stablecoin với độ tin cậy và tiêu chuẩn hóa của cơ sở hạ tầng truyền thống. Chiến lược này giúp họ đạt mức tăng trưởng ấn tượng. Tương lai của ngành được dự báo sẽ chứng kiến sự sàng lọc, nơi các công ty nắm giữ được giấy phép, kênh tiền pháp định và thanh khoản mới có thể tồn tại lâu dài.

链捕手54 phút trước

Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn

链捕手54 phút trước

Bài viết mới của Lý Phi Phi: Khi tạo video, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Tác giả Lý Phi Phi đưa ra một phân loại rõ ràng cho khái niệm "mô hình thế giới" (world model) đang bị sử dụng lộn xộn trong AI hiện nay. Dựa trên vòng lặp POMDP cơ bản (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát), bà chia các hệ thống tự xưng là mô hình thế giới thành ba loại chức năng: 1. **Bộ kết xuất (Renderer)**: Đầu ra là quan sát (pixel), tập trung vào độ trung thực thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video như Sora. Hạn chế: hình ảnh đẹp nhưng có thể không đúng vật lý. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator)**: Đầu ra là trạng thái thế giới (mô hình hình học, vật lý, động lực học chính xác). Đây là trung tâm then chốt, có thể phục vụ cả con người (thiết kế, mô phỏng) và máy móc (đào tạo robot, xe tự lái). Ví dụ: NVIDIA Omniverse. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner)**: Đầu ra là hành động. Dựa trên quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình Ngôn ngữ-Thị giác-Hành động (VLA) cho robot. Bài viết nhấn mạnh **bộ mô phỏng là trung tâm bị đánh giá thấp**, vì nó hoạt động ở cấp độ cấu trúc nền tảng (hình học, vật lý), từ đó có thể suy ra đầu ra cho cả bộ kết xuất và bộ lập kế hoạch. Trong khi bộ kết xuất thương mại hóa tốt nhưng có trần vật lý, và bộ lập kế hoạch hứa hẹn nhưng chưa trưởng thành, thì bộ mô phỏng là cầu nối thiết yếu. Xu hướng tương lai là sự hội tụ của ba loại này hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất**, có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch dựa trên cùng một hiểu biết cơ bản về thế giới. Điều này sẽ định hình tương lai của trí thông minh không gian, cho phép máy móc không chỉ nói về thế giới (như mô hình ngôn ngữ) mà thực sự hiểu, tưởng tượng và tương tác với nó.

链捕手59 phút trước

Bài viết mới của Lý Phi Phi: Khi tạo video, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

链捕手59 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片