纽约州总检察长反对《清晰法案》并呼吁对其进行修订

cryptonews.ru发布于2026-07-28更新于2026-07-28

文章摘要

纽约州总检察长莱蒂西亚·詹姆斯(Letitia James)反对《CLARITY Act》加密货币市场监管法案,认为该法案将限制各州执法机构打击加密货币欺诈的能力,并呼吁国会重新审查。詹姆斯指出,仅纽约州过去几年相关投诉增长了两倍,估计五年内损失达5亿美元。 她认为该法案将削弱地方追查不法行为及制裁不良实体的权力,并主张应完全禁止现任及近期离任官员参与加密货币监管。作为替代,她提议的新法案要点包括:要求加密货币公司遵守反洗钱及用户验证规定;建立禁止外国公司进入的封闭市场;禁止来源无法追踪的加密资产(包括隐私币)兑换美元;取消加密货币在货币传输、商品及证券法下的豁免;要求公司监测并报告异常活动;要求平台保护用户免受欺诈并承担相应责任。 詹姆斯强调,州和地方执法机构承担了美国大部分执法工作,《CLARITY Act》削弱了各州投资者保护法律及反欺诈能力是错误的。她主张任何加密市场监管框架都应致力于实现最大透明度。 目前,《CLARITY Act》已提交参议院审议,但进程因其他优先事项被推迟。该法案面临不少反对声音,例如民主党人要求加入更严格的道德条款。

纽约州总检察长利蒂希娅·詹姆斯表示,关于加密货币市场结构的法案(《清晰法案》)将限制州级执法机构的行动,从而加大打击加密货币领域欺诈行为的难度。为此,她呼吁国会引入更严格的法规来监管这一领域。

据詹姆斯称,仅在纽约州,过去几年有关加密资产欺诈的投诉数量就增加了两倍。此外,根据总检察长办公室的数据,此类活动造成的损失在过去五年内约为5亿美元。她强调,这还只是在纽约州。

总检察长认为,《清晰法案》将削弱地方机构追究该领域不法分子责任以及对不良交易对手实施制裁的能力。她还主张,国会应全面禁止民选官员和近期离任的政府公务员参与加密货币领域的监管工作。

为此,她提出应通过包含以下条款的法案:

  • 要求加密货币公司遵守反洗钱、反恐融资和用户验证措施;
  • 创建一个封闭的市场,禁止外国公司进入;
  • 禁止对无法追踪来源的加密资产(包括隐私代币)进行美元兑换;
  • 禁止加密资产免受《资金转移法》、《商品法》和《证券法》相关条款的约束;
  • 要求加密货币公司追踪异常活动并进行报告;

要求平台和中介机构保护美国人免受欺诈和骗局,并对其未履行此义务的行为追究责任。

“《清晰法案》旨在干预并废除各州的投资者保护法,削弱我们追查欺诈行为的能力。这是一个错误。这个国家的大部分执法工作是由州和地方执法机构完成的,”詹姆斯总结道。

此外,总检察长认为,针对加密货币市场的框架性法案应以最大透明度为目标。

《清晰法案》目前处于哪个阶段?

该法案已提交至参议院进行进一步审议。若获得通过,法案将送回众议院,然后提交给总统签署。然而,正如我们之前报道的那样,由于有更优先的事项,参议院的审议已被推迟。

关于该倡议推进情况的更多信息:

《清晰法案》面临许多反对者。例如,民主党人就是其中之一,他们坚持要求在法案中加入更广泛的道德条款。

end-content

相关问答

Q纽约州总检察长对CLARITY Act的主要反对理由是什么?

A她认为该法案将限制州级执法机构的活动,削弱其追查加密货币领域欺诈行为的能力,并会干预甚至废除各州的投资者保护法。

Q莱蒂西亚·詹姆斯提出了哪些具体的替代性监管建议?

A她建议的新法案应包括:要求加密公司遵守反洗钱和用户验证规定;创建外国公司无法进入的封闭市场;禁止无法追踪来源的加密资产兑换美元;取消加密资产在货币传输、商品和证券法律中的豁免;要求公司监控并报告异常活动;以及要求平台保护用户免受欺诈并承担相应责任。

Q根据文章,纽约州过去几年加密货币欺诈的损失规模如何?

A根据纽约州检察长办公室的数据,仅纽约州过去五年因加密货币欺诈造成的损失就高达约5亿美元。

QCLARITY Act目前的立法进程处于什么阶段?

A该法案已提交给美国参议院进行审议。若获参议院通过,将发回众议院,最后送交总统签署。但目前参议院的审议因更高优先级的议题而被推迟。

Q除了纽约州总检察长,还有哪些群体反对CLARITY Act?

A民主党内也有反对者,他们坚持要求在法案中加入更广泛的道德条款。

你可能也喜欢

LeCun连续转发,新作VISReg攻克JEPA世界模型「表征坍塌」核心难题

近日,图灵奖得主Yann LeCun连续转发并高度认可了一项名为VISReg的自监督学习新工作。该工作旨在攻克JEPA世界模型中长期存在的“表征坍塌”核心难题。表征坍塌是指模型倾向于将不同输入映射到相同或极少数向量上,导致学到的表征缺乏判别力。 传统方法多依赖复杂的启发式技巧来抑制坍塌,但训练脆弱且可解释性差。VISReg的解决思路是将正则化目标解耦为独立的“尺度”和“形状”两部分。尺度部分通过方差项防止表征幅值塌缩,并在塌缩时能保持稳定的梯度;形状部分则通过带停止梯度的归一化和切片Wasserstein距离,将表征的分布形状对齐到标准高斯分布,从而完整地约束高阶统计特性。 这种方法实现了尺度和形状的优化互不干扰,有效解决了前代方法SIGReg在塌缩时梯度消失、以及尺度与形状耦合的问题。VISReg实现简洁,计算复杂度低,且易于扩展到大规模训练。 实验表明,在未使用任何启发式技巧的情况下,VISReg在15个数据集(涵盖域内、分布外、医疗、天文等多领域)的综合评估中,表现优于或媲美DINO、MAE等7种主流方法。特别是在分布外泛化任务上,仅使用约十分之一的数据量,其性能便追平了使用十倍数据训练的DINOv2。此外,在迁移微调、低质量数据鲁棒性以及生成引导等任务上也显示出优势。 VISReg为自监督学习提供了一种更稳定、高效且泛化能力强的正则化方案,为构建更强大的JEPA世界模型奠定了基础。

marsbit16分钟前

LeCun连续转发,新作VISReg攻克JEPA世界模型「表征坍塌」核心难题

marsbit16分钟前

交易

现货
活动图片