ConsenSys 創始人喬·魯賓 (Joe Lubin ) 表示,加密貨幣已被證明是烏克蘭與俄羅斯作戰的有力武器,東歐危機成為加密貨幣穩步融入全球市場的“不歸路” 。
加拿大裔美國企業家和以太坊聯合創始人 Lubin 在與讚助 Camp Ethereal 2022的Decrypt的主編 Dan Roberts進行了廣泛的交談中分享了這些想法和其他想法。
到目前為止,至少有 6000 萬美元的加密貨幣已流入這個陷入困境的國家。
Joe Lubin 在 Camp Ethereal 談論以太坊 2.0、NFT 和 DAO
ConsenSys 首席執行官 Joe Lubin 在懷俄明州的 Ethereal 2022 營與 Decrypt 的 Dan Roberts 進行了廣泛的爐邊談話,談到了以太坊 2.0 的時機和影響、DAO 的力量,並坦誠地談論了 NFT、Solana、Polygon 和拜登的加密行政命令。
“這是我們行業的另一個時刻,”Lubin 在 Camp Ethereal 說。“它代表了跨越鴻溝進入主流採用。現在我們談到國家安全問題。這將是如此深刻,對我們的行業來說是一個不歸路,因為很明顯我們的技術非常強大且勢不可擋。”
Lubin 預測加密貨幣將“被許多不同的民族國家使用,無論其他民族國家說什麼或做什麼,這意味著每個民族國家都必須制定政策,變得精明,並開始使用這些工具。”
魯賓還表示,全球領導人遲到了。他指責美國政府“拖延了一段時間”,並稱喬·拜登總統在周三簽署的大肆宣傳的行政命令“有點好笑,就像,‘嘿,你們所有的機構都有線索!’” 他基本上是這麼說的。”
Lubin 將加密貨幣比作軍備競賽,他說:“這個國家和許多其他國家將不得不使用這種強大的工具和武器。沒有人喜歡武器,但你必須像你的鄰居一樣擁有強大的武器。”
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李礼辉谈数据要素:数字货币在未来全球经济竞争中会居于核心地位
本文来源:数字金融资产研究中心,原题《李礼辉:数字经济新元素——数据要素与数字安全》 12月31日,由清华大学经济管理学院数字金融资产研究中心举办的“数字金融:创新、发展与监管”高端研讨会于清华大学顺利召开。清华经管数字金融资产研究中心主任罗玫教授主持了本次研讨会。中国银行原行长、清华经管数字金融资产研究中心顾问委员李礼辉带来了题为“数据要素 数字安全”的高端主题演讲。本文根据演讲内容整理。 2020年9月1日,习近平总书记在中央全面深化改革委员会第十五次会议上强调,加快形成以国内大循环为主体,国内国际“双循环”相互促进的新发展格局。在这样一个“双循环”的新发展格局中,我们必须高度重视经济社会的数字化转型过程中面临的制度性变革和技术性的挑战。制度性的变革主要是数据成为生产要素之一,技术性的挑战是数字安全成为核心安全的要素之一,所以今天我们就这两个课题分别做一些讨论。 关于数据要素,今年4月中央和国务院颁发了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,这是官方文件第一次把数据明确纳入生产要素。而且这个文件强调要推进政府数据开放共享,提升社会数据资源的价值,加强数据资源整合和安全保护。全面提升数据要素的生产率,充分挖掘数据资源的商业价值和它的社会价值,这是一个系统性的工程,大概涉及到五个大的方面。 这样一些话题过于大,所以今天也没有办法一一讨论,今天关于数据要素说一下其中的几个问题,数据品质、数据孤岛、数据分类、数据的隐私保护。 一、数据的品质 现在的社会每时每刻都在产生海量的信息,当信息以数字的形式被收集、存储、应用的时候就会形成数据,基于经济社会的要求,数据必须具备必要的品质,把它归纳为三句话: 一是具体的真实性。数据应该来自具体的主体;数据必须来自真实的行为,这个真实的行为可以是商品交易,也可以是金融服务;可以是劳动就业也可以是薪酬福利;可以是法定税收,也可以是行政收费。 二是可靠的一致性。数据的一致性要求与数据的应用范围正相关,且无论是集中化的数据库还是分布式的数据云都必须做到内在的逻辑正确和外部的方位严密,同时能够切实保护数据系统的可靠和安全。 三是足够的延展性。我认为数据具有时间、空间两个维度足够的延展性才具备统计学的意义。并且必要的数据长度和密度,一般与数据主体的延展性正相关。 二、数据孤岛 数据孤岛的现象已经引起了社会高度关注,我把数据孤岛分成两类:一类是制度性的数据孤岛;一类是技术性的数据孤岛。 首先讨论一下制度性的数据孤岛,我们国家长期实行的是以表格为中心的统计体系,这是导致制度性数据孤岛的一个根源。大多数小微企业的商业行为记录湮没在市场的海洋里,没有信用标记,无法积累信用,也就不能产生信用的正价值。对于小微企业来说,这是与生俱来的缺陷;对于市场经济社会来说,这是经济制度的缺陷 二是技术性的数据孤岛。现在随着互联网经济和大数据技术的应用和发展,有越来越多的信息被踏入各种各样的数据库,这一方面给我们的生活带来了巨大的便利,但是另外一方面也产生了数据孤岛的问题。万物互联意味着数据的集合,但集合并不能够自动解决数据孤岛的问题,甚至还会形成数据垄断。站在国家的立场,这种数据垄断有可能妨碍公共数据发挥应有的社会价值,也有可能因商业利益或安全疏漏发生侵犯个人隐私的问题。 三、数据分类 我们可以把数据区分成三类,一是具有所有权属性的著作数据,二是具有社会属性的公共数据,三是具有隐私属性的个人数据。 1.关于著作数据的界定 作品是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果;作品的数字化表达和记载,属于著作数据,必须按照著作权法予以保护 2.关于公共数据的界定 由政府行政部门、公共服务机构、社会团体、公益组织等具有公共属性的机构所收集和存储的各类数据,经过脱敏处理消除个人和企业的标记之后,应属于公共数据。 3.关于个人数据的界定 个人数据是能够反映个人的隐私信息。我国的《网络安全法》、《民法总则》、《电子商务法》等法律对个人数据保护做了原则性的规定,但一些具体的法律规范有待进一步明确。 四、个人隐私数据保护 维护数据所有者对隐私数据的基本权利 实现公共数据开放共享 建设专业化的数据库 通过技术手段实现数据要素融合应用和安全保护 下面我们讨论一下关于数据安全的问题。 这些年我们国家的数据技术的创新和应用、物联网的建设和金融基础设施的建设突飞猛进,已经取得了举世瞩目的成就。在核心的数字技术、万物互联架构、地缘金融竞争等等层面,我们还存在明显的短板。这些短板可能会危及数据安全,所以我们应该对此保持足够的清醒和警惕。 在这样一个技术创新引发的重构的进程中,我们还要面对全球产业链整合带来的结构性转型的压力和地缘政治、经济竞争带来的破坏性的外部冲击,所以我们现在是站在历史性大变局,我们必须在数字技术的…