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나의 거인은 당신의 데이터를 사용하고 있습니다. 새로운 시스템으로 통제력 회복


머신 러닝 애플리케이션의 바이어스는 점점 더 많은 빅 데이터를 사용함에 따라 소비자가 결함에 노출됨에 따라 논쟁의 여지가있는 주제였습니다. Forkast.News 편집장 Angie Lau는 NEO 개발 디렉터 John deVadoss와 심도있는 토론을 통해 블록 체인 및 분산화가 기계 학습 및 인공 지능의 편향 및 중앙 집중화 문제를 해결하는 방법에 대해 논의했습니다.

주요 특징

여기서 근본적인 문제는 시스템의 정보를 파싱하고 무슨 일이 일어나고 있는지 정확하게 말할 수 없기 때문에 AI 환상에 대한 불행한 도전이 계속된다고 생각합니다. 시스템과 인공 지능은 세상을 초월 할 것입니다.

나의 거인은 당신의 데이터를 사용하고 있습니다. 새로운 시스템으로 제어 일러스트레이션을 되 찾을 수 있습니다

AI의 많은 부분에서 머신 러닝이하는 일은 감시 머신 러닝입니다. 그게 무슨 뜻이야? 즉, 이러한 중앙 집중식 공급 업체는 귀하의 데이터와 내 데이터, 즉 길거리의 일반 남녀 데이터를 사용하고 있습니다. 그들은 당신의 데이터와 우리를 얻고 있습니다. 그리고 우리는 왜 그리고 언제를 결정할 수있는 능력이 없습니다. 얼마나 오래? 기본적으로 우리는 이러한 중앙 집중식 시스템에 의해 통제됩니다. 일부 사람들은 분산 된 AI를 사용합니다. 우리는 이러한 시스템을 분산 된 방식으로 설계해야합니다. 물론 우리 모두 알듯이 블록 체인 플랫폼이 유일한 길입니다. 그러나 오늘날 우리는 이러한 매우 원시적 인 시스템을 보유하고 있으며, 그 사실에 대해 알고리즘을 비난했습니다. 데이터 액세스에 대한 보상이 필요하다고 생각합니다. 오늘날 우리는 기본 아이디어를 가지고 있으며 무료입니다. 아니 내 말은, 이것은 당신의 데이터입니다. 따라서 특정 기간 동안 특정 공급 업체의 액세스를 허용하려는 경우 블록 체인 시스템 내부의 암호 화폐 경제 프로토콜을 통해 그렇게 할 수 있습니다.

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deVadoss는 Facebook, Google 및 Amazon과 같은 다국적 그룹이 대규모로 수집 한 데이터를 개인적으로 위험한 방식으로 사용하는 방법을 설명합니다. 이 현상을 "감시 자본주의"라고하며 하버드 학자 Shoshana Zuboff가 개인 정보의 상품화를 설명하기 위해 만든 용어입니다. Zuboff는 자신의 저서 인 The Age of Surveillance Capitalism에서이 개념에 대해 자세히 설명하면서 회사가 사용자 행동을 예측하기 위해 AI와 같은 기술을 점점 더 많이 사용할 것이라고 덧붙였습니다.

나의 거인은 당신의 데이터를 사용하고 있습니다. 새로운 시스템으로 제어 일러스트레이션을 되 찾을 수 있습니다 (1).스플래시 없음

Zuboff는 스마트 스피커에서 다이어트 응용 프로그램에 이르기까지 응용 프로그램과 관련된 AI 지원 통신 도구가 많은 양의 사용자 데이터에 의존하고 있으며이를 개인 또는 그룹의 사람들이 사고 싶어하는 것을 예측하기 위해 기계 학습 알고리즘에 제공한다고 믿고 있습니다 .

deVadoss는 향후이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 분산화 및 블록 체인 개념을 데이터 공유 방식에 적용하는 것이라고 말했습니다. 이를 통해 개인은 자신의 데이터를 소유 할 수있을뿐만 아니라 머신 러닝으로 인한 편견을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

대부분의 경우 머신 러닝을 사용하는 제품은 성별 편향으로 판명되었습니다. 또한 널리 사용되는 알고리즘이 특정 인종 그룹의 수백만 명의 환자를 식별한다는 사실을 발견 한 후 최근 미국 병원이 검토되었습니다.

deVadoss에 따르면이 편견은 기계 학습에 "비잔틴"방법을 사용하여 완화 할 수 있습니다. 현재 중앙 집중식 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 제어하고 알고리즘을 사용하여 다른 응용 프로그램의 결과를 처리합니다. 그러나 많은 알고리즘이 데이터를 기반으로 자체 결과를 계산하고 결과를 비교할 수있는 경우 오산을 초래할 수있는 오류를 피할 수 있습니다.

관련 기사 참조 : 의견 | 블록 체인이 AI를 저장하는 방법

성적 증명서

Angie Lau : "Words on Blocks"에 오신 것을 환영합니다.이 시리즈는 Forkast.News에서 다루는 주제를 다룹니다. Angie Lau의 편집장입니다. 인공 지능은 불길한 기계 학습, 얼굴 인식 및 편견에 대한 두려움을 점점 더 많이 사용하고 있으며, 무의식적 또는 의식적 편견 인 인간 프로그래머는 인공 지능을 이식하고 있습니다. 많은 사람들에 대한 사고와 그 불안과 관심이 증가하고 있습니다. 그러나 블록 체인이 구세주가 될 수 있습니까? 이제 다음 손님은 John deVadoss입니다. 그는 NEO의 개발 책임자입니다. 그 이전에는 재발 신경망을 전문으로하는 기계 학습 박사 학위를 가진 2 개의 기계 학습 스타트 업의 창립자였습니다. 이제 그의 작업은 블록 체인을 중심으로 진행되지만 새로운 기술이 충돌하고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. John은 시애틀에서 우리와 합류했습니다. 존, 환영합니다

존 데바 도스 : 안녕 앤지, 잘 지내? 참여해 주셔서 감사합니다. 매우 감사합니다.

Liu Anqi : 물론입니다. Forkast에 쓴 기사를 직접 살펴 보겠습니다. 뉴스, 블록 체인이 인공 지능을 저장하는 방법에 대한 의견. 요한은 대화를 준비하면서 인공 지능이 지난 세기 (실제로 1956 년)에 만들어진 단어라는 것을 알았습니다. 이 용어는 1930 년대와 1940 년대의 신경망 연구를 기반으로합니다. 나는 그것이 대공황이며 그 이후로 회복되고 있음을 의미합니다. 오늘로 빨리 감기. 21 세기 1 분기 (미래에서 거의 100 년)의 상황을 이해하도록 도와주십시오. 인공 지능 기술의이 단계에서 지금 우리는 어디에 있습니까?

John deVadoss : 좋은 질문입니다. Angie. 인공 지능에 초점을 맞추고 있지만 인공 지능은 인공 지능의 현실이라는 것입니다. 실제로 머신 러닝으로 많은 데이터를보고 데이터의 기본 패턴을 채굴 할 수 있습니다. 우리는 인공 지능, 데이터 세트, 음성 인식 및 심지어 자율 주행 차량의 대부분이 빠른 순서, 즉 패턴을보고 응답 할 수 있다고 생각합니다. 당신이 좋아한다면, 그것은 우리가 무성 영화에서 워키 토키로 간 것처럼 초기 영화와 매우 유사합니다. 핵심은 이러한 프레임을 기본적으로 너무 빨리 재생하여 화면에 움직임의 환상이 나타나도록하는 것입니다. 이것이 인공 지능에 대한 생각입니다. 따라서 패턴을 식별하고 응답하는 빠른 속도가 이러한 지적 착각을 초래한다는 것을 알 수 있습니다.

그렇게 말했듯이 오늘 우리는 어디에 있습니까? 기계 학습의 역사 또는 인공 지능 Angie의 역사를 보면 소위 인공 지능이라고합니다. 겨울. 우리는 봉우리와 계곡이 있습니다. 이것의 큰 이유는 우리가 너무 높게 설정 한 기대 값이라고 생각합니다. 우리가 목표를 달성하지 못할 때마다 환멸의 여정에 빠지게됩니다. 다시 한번, 사이클 자체가 반복됩니다. 그러나 이번에는 조금 다릅니다. 과거에는 클라우드 컴퓨팅 리소스를 매우 경제적으로 사용할 수 없었으며 이러한 모델을 거의 저렴하게 사용할 수있었습니다. 이것이 전환점입니다. 스타트 업 및 VC의 경우, 이러한 관심이 급증하는 이유는 저렴한 컴퓨팅, 많은 양의 데이터, 본질적으로 이러한 딥 러닝 머신 러닝 모델을 마이닝 및 구축하기 때문입니다.

Angie Lau : 머신 러닝이 그렇게 빠르게 발전하는 기술을 어떻게 설명했는지 정말 감사합니다. 지적 환상을 만듭니다. 그러나 이것은 매우 어려운 일입니다. 지능의 환상은 지능으로 오인되어 있습니다. 인간 인 사람들은 또한 당신이 지적 환각이라고 부르는 것에 그들의 생각을 외주로 내 보냅니다. 이것은 위험합니다. 문제가 있습니다.

존 드바 도스 : 아, 물론입니다. 당신이 요약하는 방식이 마음에 듭니다. 매우 아름답게 말하면, 당신은 한쪽에 설 것입니다. 원한다면 시스템 내부의 지능적인 개념을 점점 더 신뢰하게 될 것입니다. 물론 다른 한편으로는이 두려움이 거의없고 때로는 시스템이 능가하는 편집증이있다. 나는 당신이 옳다고 생각합니다. 내 의견으로는, 당신이이 수준을 열 때, 당신은 진짜 지능이 없습니다. 이것은 지능의 환상입니다.

사실, 나는 사람들과 농담입니다. 나는 사람들에게 이것이 인공 지능이 걱정하는 시스템이 아니라고 말한다. 잘못된 코드에 대해 걱정합니다. 코드의 오류는 실제로 인간과 우리 경제 시스템의 주요 도전과 문제의 원인이기 때문에 코드의 오류에 대해 걱정합니다. 그래서 당신은 갔다. 업계의 과대 광고 및 마케팅 메커니즘이 확실히 포함될 것입니다. 그러나 필자의 기사 Angie에서 말한 것처럼 여기에서 근본적인 문제는 시스템 내부의 개방성을 파싱하고 현재 상황을 정확하게 말할 수 없으며 AI 환상의 영원한 도전과 인공 지능의 불행한 도전을 만들고 있다고 생각합니다. 세상을 넘어서 등등.

Angie Lau : 그렇다면 블록 체인은 어디에서 왔습니까?

존 드바 도스 : 좋은 질문입니다. 이것이 그들이 AI Angie의 Achilles 힐이라고 부릅니다. 인공 지능의 아킬레스 건은 중앙 집중화입니다. 무슨 뜻이야? 두 가지 우선, 당신은이 용어에 대해 잘 알고 있습니다. 나는 이것이 감시 자본주의라고 생각합니까? AI의 많은 부분에서 머신 러닝이하는 일은 감시 머신 러닝입니다. 그게 무슨 뜻이야? 즉, 이러한 중앙 집중식 공급 업체는 귀하의 데이터와 내 데이터, 즉 길거리의 일반 남녀 데이터를 사용하고 있습니다. 다시 말하지만, 누군가에 대해 까다로워하지 말고 확실히 아마존, 구글, 마이크로 소프트 또는 애플입니다. 그들은 당신의 데이터와 우리를 얻고 있습니다. 그리고 우리는 왜 그리고 언제를 결정할 수있는 능력이 없습니다. 얼마나 오래? 기본적으로 우리는 이러한 중앙 집중식 시스템에 의해 통제됩니다.

Liu Anqi : 우리의 동의 여부. 그리고 대부분의 경우, 그것은 우리의 동의 없이도 우리의 지식입니다.

John deVadoss : 그렇습니다. 실제로 이것은 일반적으로 우리에게 알려지지 않았습니다. 그러나 더 깊은 문제가 있습니다. 다시 한 번 벤더를 선택하는 대신 Amazon을 살펴 보겠습니다. 얼굴 인식, 즉 얼굴 인식을위한 인식 기능이 있습니다. 도전은 이것입니다. 비즈니스 활동이있는 경우 세관 대행사와 같은 공공 기관에서도 단일 벤더 중앙 집중식 솔루션을 사용합니다. 문제는 이것입니다. 따라서 실제로 소프트웨어, 알고리즘, 하드웨어, 칩, 데이터 센터를 설계하고 코드를 작성하고 데이터 센터를 운영하는 공급 업체를 보유한 공급 업체가 있습니다. 따라서 중앙 집중식 공급 업체가 자비 로울 수 있습니다.

이 체인의 어느 시점에서든 타협하면 본질적으로 안심할 수 있습니다. 예를 들어, 관세 부서에서 그러한 서비스를 사용하여 누구를 허용해야하는지 결정하는 경우 그 의미를 고려하면 허용하지 않아야합니다. 잠재적 인 영향을 상상할 수 있습니다. 저에게 이것은 대기 학습을 보는 방법에 대한 원래 견해입니다. 나는 5 ~ 7 년 후에 다시 돌아가서 우리가 얼마나 어리석은가? 이러한 벤더가 시스템을 사용할 때 이러한 보안 감각을 얻는 방법. 이것은 블록 체인이 들어오는 곳입니다. 첫째, 이러한 시스템이 데이터에 액세스하는시기, 이유 및 기간을 결정할 수 있습니다. 분명히 우리의 통제하에 있습니다.

둘째, Amazon 및 Azure, Google 또는 IBM과 같은 여러 공급 업체를 보유한 다음 해당 시스템을 삼각 측량 할 수 있습니다. 우리 모두 알고 있듯이, 이것이 블록 체인 시스템에서 합의가 작동하는 방식과 정확히 같습니다. 우리는 여러 개의 노드를 가지고 있고, 여러 개의 시스템을 가지고 있으며, 결정적으로 합의를합니다. 그것이 올바른 방법입니다. 이것이 머신 러닝을하는 유일한 방법입니다. 불행히도 오늘날 우리는 실행 모델과는 거리가 멀다. 그러나 더욱 충격적인 것은 현재 머신 러닝 위험을 수행하는 방법에 대한 이해 부족입니다.

Liu Anqi : 좋습니다. 사실, 블록 체인 아키텍처, 블록 체인의 개념 및 그에 수반되는 모든 기능을 적용 할 수 있다면 이것이 의미하는 바입니다. 다른 노드, 합의 메커니즘의 분산 및 블록 체인의 정신을 실제로 이끌어내는 철학은 실제로 철학적으로 AI에 구현되어야합니다. 생각도. 이것이 당신의 제안입니까?

존 데바 도스 : 물론입니다. 찾았습니다. 평소와 같이, 당신은 내 말을 들었습니다. 그러면 이것에 대한 훌륭한 요약이 있습니다. 당신은 절대적으로 맞습니다. 제 생각에, 분산 형 블록 체인의 철학, 경제 모델 및 기술 아키텍처는 머신 러닝 시스템에 주입되어야합니다. 불행히도 우리는 여전히 멀리 떨어져 있으며 이것이 유일한 방법이라고 생각합니다. 예를 들어, 우리는 어떻게 소위 도덕적 AI 앤지를 얻습니까? 우리가 공급 업체의 자비에 맡기면 윤리적 인공 지능에 접근 할 수 없습니다. 이것은 그들의 것입니다 …

Angie Lau :이 점에 전적으로 동의합니다. 걱정스러운 편견은 중앙 집중식 의사 결정 소스가 있고 여기에서 소스 코드에 대해 이야기 할 때 거의 최종 결정입니다. 그리고 이것이 중앙 집중식 공급 업체 또는 개발자 또는 사람들 그룹에 의해 통제되는 경우 갑자기 글로벌 사고와 "생각"또는 "스마트 환상"의 실현은 소수의 사람들에게서 비롯되며 사회에서의 발전 인류, 사회, 문명으로서의 길은 실제로 수백 년에 걸쳐 수백만의 삶이 혼합되어 있습니다.

따라서 갑자기 회사의 소수의 사람들이 작성한 소스 코드로 분류 한 다음이를 글로벌 시스템에 구현하는 것은 약간 긴장 될 수 있습니다. 주의를 끌도록하십시오. 그렇다면 블록 체인에 관한 한 악화 될까요?

존 드바 도스 : 제 생각에는 이것이 재앙의 근원이라고 생각합니다. 예를 들어, 사람이 다친 상황을 봅니다. 이것을 깨닫는데 얼마나 걸립니까? 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 그 기간 동안 인간의 삶에 어떤 위험이 있었습니까? 우리가 오늘 운영하는 시스템의 관점에서. 그래서 저는 이것이 더 깊은 문제라고 생각하지만 불행히도 주류 미디어는 그것을 이해합니다. 당신이 그렇게 말하는 것을 기쁘게 생각합니다. 내 말은, 당신이이 내용을 설득력있게 요약한다고 들으니 기쁘다.

Angie Lau : 이것이 Forkast.News에서 한 것입니다. 그러나 점점 더 많은 사람들이 이해할 수있게되었습니다. 실제로 필수 불가결합니다. 그리고 버블 링입니다. 당신은 Steve Wozniak과 그의 아내가 Apple에게 그의 아내보다 Apple 계정에 대해 두 배의 크레딧을 제공하고 정확한 은행을 공유하기 때문에 Apple에게 전화하고 있다고 들었습니다. 계정.

이 정확한 급여 정보를 공유합니다. 그들은 부를 공유합니다. 그러나 그녀의 유일한 명백한 차이점은 그녀가 여성이고 남성이라는 것입니다. 결과적으로 이러한 우려가 커지고 있습니다. 그러나 철학을 제외하고 블록 체인은 어떻습니까? 우리가 통제해야하지만 통제하지 말아야 할 개인 데이터를 딥 러닝하고 집계하는 데있어 블록 체인은 기술에서 어떤 역할을합니까?

존 데바 도스 : 물론입니다. 다시 말하지만 이것은 매우 관련된 질문입니다. 그래서 당신이 옳다고 생각합니다. 지난 2 주 동안의 Woz와 그의 아내에 관한 뉴스는 매우 중요합니다. 제 의견은 앤지입니다. 공급 업체, 시스템 및 단일 알고리즘에 대한 일종의 의존성이있을 때 해당 알고리즘의 고유 한 편견이 나타납니다. 또한 시스템을 구축하는 사람들을 명시 적으로 비난하거나 비난하지 마십시오. 사실 이러한 시스템은 본질적으로 편향되어 있습니다. 그래서 어떻게 하시겠습니까?

다른 시스템에 대해서는 3 가지, 4 가지 다른 알고리즘이있을 것입니다. 이상적으로 이러한 각 시스템에는 서로 다른 소프트웨어 공급 업체, 서로 다른 하드웨어 공급 업체, 서로 다른 데이터 센터 및 분명히 다른 사람과 인력이 있습니다. 그렇다면 네 가지 시스템 사이의 합의는 무엇입니까? 이 경우 Woz가 많이 얻었지만 아내가 얻지 못했다고 말해야합니까? 시스템, 알고리즘이 우세하게한다면 이것이 진실입니다. 예를 들어 보겠습니다.

제트, 보잉 및 에어 버스는 수십 년 동안 비잔틴 방법을 사용해 센서를 제조했습니다. 무슨 뜻입니까? 예를 들어, 고도를 확인하는 경우 일반적으로 3 개 (보통 4 개)의 서로 다른 시스템이 있으며 이러한 시스템은 다른 칩 공급 업체와 다른 소프트웨어 및 도구 공급 업체 등에서 나옵니다. 아이디어는 이것입니다. 정보가 조종사에게 전달되기 전에 3-4 개의 다른 시스템이 모두 합의에 도달해야합니다. 실제로 일부 사람들은 737 Max 과제의 이유 중 하나 이상이 비용 절감 및 비잔틴 접근 방식에서 단일 시스템 접근 방식으로 이동했기 때문이라고 생각합니다. 우리 모두 알다시피, 생명의 상실은 명성 측면에서 명백한 위험이며, 그러한 회사의 시장 가치는 위험에 처해야합니다.

매우 간단합니다. 일부 사람들은 분산 된 AI를 사용합니다. 나는 그 용어에 대한 팬이 아니지만 당신이 그렇게 말할 수 있다고 생각합니다. 이러한 시스템을 분산 방식으로 설계해야합니다. 물론 우리 모두 알듯이 블록 체인 플랫폼이 유일한 길입니다. 음, 우리는 합의에 도달 할 수있는 알고리즘을 결정할 수 있습니다. 그러나 오늘날 우리는 이러한 매우 원시적 인 시스템을 보유하고 있으며, 그 사실에 대해 알고리즘을 비난했습니다.

Liu Anqi : 최종 분석에서 인공 지능과 실제 블록 체인 자체에 관한 데이터는 생명의 핵심입니다. 엔진 연료. 이 경우 독점 데이터는 AI에 강력한 힘이되므로 소스 데이터가 손상되면 문제가됩니다. 갑자기 우리가 그것을 뒤집을 수 있다면, 우리는 내가 공유하기로 선택한 개인 정보에 대한 통제를 만든 다음 그 정보를 사용할 수 있습니다. 아니면 AI 이해를 향상 시키거나 기부했습니다. 그런 다음 머신 러닝이 시작되었고 단일 소스 코드가 아니라 여러 소스 코드 인 분산 모델을 기반으로했습니다. 여러 데이터 입력 지점에서이 지능형 환영은 지능형 네트워크로 바뀔 수 있습니다.

존 드바 도스 : 잘 말했다. 사실, 한 걸음 더 나아가 야합니다. 앤지, 데이터에 액세스하려면 비용을 지불해야한다고 생각합니다. 오늘날 우리는 기본 아이디어를 가지고 있으며 무료입니다. 아니 내 말은, 이것은 당신의 데이터입니다. 따라서 특정 기간 내에 특정 공급 업체에 대한 액세스 권한을 부여하려는 경우 블록 체인 시스템 내에서 cryptocurrency 경제 계약을 통해 그렇게 할 수 있습니다. 그러므로 나에게 이것은 매우 자연스러운 일입니다. 그런 사고 방식을 가져야하고 데이터에 액세스 할 수 있는지 확인해야합니다. 보상은 무엇입니까? 간단히 말해 이러한 경제 프로토콜은 모든 주요 블록 체인 플랫폼에 존재합니다. 다시 한 번 나는 매우 자연스러운 장면을 보았습니다. 글쎄, 블록 체인과 인공 지능이 일치하는 것은 시간 문제라고 생각합니다.

Angie Lau : 인공 지능이라는 용어는 1956 년에 만들어졌습니다. 자 이제 John이라는 단어를 만들어 봅시다. 인공 지능은 어디에 있습니까? 우리가 알아야 할 것은 미래가 "깨진 소스 코드"만큼 무서운 것처럼 보이지 않도록 오늘날의 관심사를 진정으로 포괄하는 것입니다.

존 데바 도스 : 예. 이것은 매우 정확하고 통찰력있는 질문입니다. Angie. 내가 말하는 것은 단순성을 위해 "인공 지능"이라는 용어를 사용하지 않았다면 선호한다는 것입니다. 나는 이것이 단지이 착시만을 야기 할 것이라고 생각하며 때로는 추론을 유발할 것이며 물론 망상을 유발할 수도 있습니다. 나에게 이것은 기계 학습입니다. 기계 시스템이 대량의 데이터를 학습 할 수 있습니다. 그들은 무엇을 배우고 있습니까? 그들은 학습 모델입니다. 이것이 패턴 기반 학습이라고 말할 수 있습니다. 우리가 너무 멀지 않은 2056을 살펴보면 이것이 모델을 채굴하고 배울 수있는 집단적이고 분산 된 합의 기반 시스템 모음의 개념이라고 생각할 것입니다. 이것이 우리의 궁극적 인 목표입니다.

그리고 그 과정에서 AI라는 슬로건을 잃기를 바랍니다. 솔직히 저는 학계에서이 분야에서 수년을 보냈습니다. 솔직히 우리는 뇌의 작동 원리를 모른다. 우리에게는 오만함이 그것을 모방 할뿐 아니라 모방 할 수 있다는 것을 의미합니다. 경제 인센티브를 기반으로 집단 시스템과 분산 된 합의를 구축하여 사용자가 데이터를 제공함으로써 이익을 얻을 수 있다면 더 나은 위치에 있다고 생각합니다.

Emily Lau : John, 미래에 대한 전문 지식, 경험 및 아이디어를 공유해 주셔서 감사합니다. 실제로, 나는 당신이 놀라운 자원이라고 생각하며, Forkast.News의 다음 주제에서 확실히 다시 당신과 함께 할 것입니다. 우리와 함께 해주셔서 감사합니다, 존

John deVadoss : 감사합니다. Angie. 알았어 좋은 하루 보내세요

Liu Anqi : 블록에 관한 최신 에피소드 에피소드에 참여 해주셔서 감사합니다. Forkast의 편집장 인 Liu Qingqing입니다. 다음 시간까지.

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