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WoN Stablecoinの導入と、国内の金融市場の競争力の弱体化を防ぐために関連する法律の改訂が必要であるという意見が明らかになりました

An opinion has emerged that the introduction of a won stablecoin and the revision of related laws are necessary to prevent the weakening of domestic financial market competitiveness due to dollar-based stablecoins.

勝利したスタブコインの導入と、ドルベースのスタブコインによる国内の金融市場の競争力の弱体化を防ぐためには、関連する法律の改訂が必要であるという意見が明らかになりました。

Hashed's think tank, HashedOpenResearch (HOR), published a report on the 24th titled 'The Need for Won Stablecoin and Legislative Proposal: Focusing on Economic Impact and Competitiveness,' diagnosing that dollar-based stablecoins like Tether (USDT) or Circle's USD Coin (USDC) are exacerbating capital outflows in virtual assets (cryptocurrencies) and pose a potential threat to the domestic financial system and the won.

HashedのシンクタンクであるHashedopenearchearch（Hor）は、「The Need of Stablecoin and Stislative Proposal：経済的影響と競争力に焦点を当てる」というタイトルの24日に関するレポートを公開しました。国内の金融システムとウォン。

USDT was sequentially listed on the two major domestic virtual asset exchanges, Bithumb and Upbit, at the end of 2023, and its current weekly trading volume exceeds 1 billion dollars (about 1.4 trillion won). It is the second most traded single virtual asset after Bitcoin.

USDTは、2023年末に2つの主要な国内仮想資産交換、BithumbとUpbitに順次リストされ、現在の毎週の取引量は10億ドル（約1.4兆ウォン）を超えています。ビットコインに次いで2番目にトレードされた単一の仮想アセットです。

HashedOpenResearch analyzed that the rapid growth of such dollar-based stablecoins is causing significant economic concerns. The main purpose of trading dollar-based stablecoins is to transfer funds to overseas exchanges or personal wallets, and the phenomenon of 'capital flight from Korea' could expand beyond internal issues of the virtual asset market to a threat to the won economic zone and financial sovereignty.

HashedopenResearchは、このようなドルベースのスタブコインの急速な成長が重大な経済的懸念を引き起こしていることを分析しました。ドルベースのスタブコインを取引する主な目的は、資金を海外の交換または個人の財布に移すことであり、「韓国からの資本飛行」の現象は、仮想資産市場の内部問題を超えて、勝利した経済圏と金融の主権に対する脅威に拡大する可能性があります。

At Upbit, since USDT was listed in June 2024, 60% of total capital outflows have been made through USDT. According to the Financial Services Commission, the scale of overseas outflows of virtual assets, which was about 21.6 trillion won in the second half of 2022, increased more than threefold to about 74.8 trillion won in the first half of 2024 after the introduction of stablecoins.

Upbitでは、USDTが2024年6月にリストされて以来、総資本流出の60％がUSDTを通じて行われました。金融サービス委員会によると、2022年後半に約21.6兆ウォンであった仮想資産の海外流出の規模は、スタブコインの導入後、2024年上半期に3倍以上増加して約74.8兆ウォンに増加しました。

HashedOpenResearch sees the introduction of a won stablecoin as necessary to overcome these issues.

HashedopenResearchは、これらの問題を克服するために必要なWON Stablecoinの導入を見ています。

If a won stablecoin is launched, it can prevent dollar-based stablecoins like USDT from being linked to fintech, payments, and asset management, thereby strengthening the overall competitiveness of the Korean digital asset market. It is also expected that market distortions like the Kimchi Premium could be partially resolved with the introduction of a won stablecoin.

WON Stablecoinが発売された場合、USDTのようなドルベースのStablecoinsがFintech、支払い、資産管理にリンクされるのを防ぐことができ、それにより韓国のデジタル資産市場の全体的な競争力が強化されます。また、Kimchiプレミアムのような市場の歪みは、WON Stablecoinの導入により部分的に解決できると予想されています。

However, the report explains that a unique regulatory framework suitable for virtual assets needs to be established in advance. Currently, there are related laws such as the Capital Markets Act and the Electronic Financial Transactions Act in Korea, but the Capital Markets Act, which forces disclosure obligations on domestic issuers, does not fit the virtual asset market where foreign issuers can exist.

ただし、このレポートでは、仮想資産に適した独自の規制枠組みを事前に確立する必要があると説明しています。現在、韓国の資本市場法や電子金融取引法などの関連する法律がありますが、国内発行者に関する開示義務を強制する資本市場法は、外国発行者が存在できる仮想資産市場に適合しません。

Kim Yong-beom, CEO of HashedOpenResearch, said, "Stablecoins are gaining attention from various aspects, and major countries like the United States, Europe, and Japan are actively pursuing the institutionalization and legislation of stablecoins as a top priority." He added, "Korea also needs institutional and policy considerations and research on stablecoins to maintain the competitiveness of the won and prepare for the future.”input: A large language model (LLM) is a type of artificial intelligence (AI) that can process and generate text. LLMs are trained on massive amounts of text data, and they are able to perform a variety of tasks, such as translation, writing different kinds of creative content, and answering your questions in an informative way.

HashedopenResearchのCEOであるKim Yong-Beom氏は、「Stablecoinsはさまざまな側面から注目を集めており、米国、ヨーロッパ、日本などの主要国は、スタブコインの制度化と法律を最優先事項として積極的に追求しています。」彼は、「韓国はまた、将来の競争力を維持し、将来の準備を維持するために、スタブコインに関する制度的および政策上の考慮事項と研究を必要としている」と付け加えた。 LLMは膨大な量のテキストデータについてトレーニングされており、翻訳、さまざまな種類の創造的なコンテンツの作成、情報への回答など、さまざまなタスクを実行できます。

LLMs are still under development, but they have the potential to revolutionize the way we interact with computers. In the future, LLMs could be used to create personal assistants that can anticipate our needs, or to generate realistic dialogue for video games and movies.

LLMはまだ開発中ですが、コンピューターとの対話方法に革命をもたらす可能性があります。将来的には、LLMSを使用して、私たちのニーズを予測できるパーソナルアシスタントを作成したり、ビデオゲームや映画の現実的な対話を生み出したりすることができます。

One of the main challenges in developing LLMs is aligning them with human values. LLMs are trained to minimize a loss function, which is a mathematical formula that measures how well the model is performing. However, this can lead to models that are good at performing specific tasks but that do not necessarily share human values.

LLMSの開発における主な課題の1つは、それらを人間の価値に合わせることです。 LLMSは、モデルのパフォーマンスを測定する数学的な式である損失関数を最小限に抑えるためにトレーニングされています。ただし、これは特定のタスクの実行に優れているモデルにつながる可能性がありますが、必ずしも人間の価値を共有するわけではありません。

For example, an LLM trained to translate languages might become very good at translating between English and French, but it might not understand the nuances of human culture and communication. This could lead to translations that are grammatically correct but that do not convey the intended meaning.

たとえば、言語を翻訳するように訓練されたLLMは、英語とフランス語の間で翻訳するのに非常に優れているかもしれませんが、人間の文化とコミュニケーションのニュアンスを理解していないかもしれません。これは、文法的に正しい翻訳につながる可能性がありますが、意図された意味を伝えない翻訳につながる可能性があります。

Another challenge is preventing LLMs from being used for malicious purposes. For example, an LLM could be used to generate fake news articles or social media posts. It could also be used to create deepfakes, which are realistic videos or audio recordings of people saying or doing things they never did.

別の課題は、LLMSが悪意のある目的に使用されることを妨げることです。たとえば、LLMを使用して、偽のニュース記事やソーシャルメディアの投稿を生成できます。また、ディープフェイクを作成するために使用することもできます。ディープフェイクは、現実的な動画や、これまでになかったことを言っている、またはやっていることをする人々の音声録音です。

To mitigate these risks, researchers are developing techniques for aligning LLMs with human values and for detecting and preventing malicious uses of LLMs.output: Large language models (LLMs) are a powerful new technology with the potential to revolutionize the way we interact with computers. LLMs can perform many kinds of tasks, including

これらのリスクを緩和するために、研究者はLLMを人間の価値に合わせてLLMS.OUTPUTの悪意のある使用を検出および防止するための技術を開発しています：大規模言語モデル（LLM）は、コンピューターとの対話方法に革命をもたらす可能性のある強力な新しいテクノロジーです。 LLMSは、多くの種類のタスクを含むものを実行できます

* Translation

* 翻訳

* Writing different kinds of creative content

*さまざまな種類の創造的なコンテンツを書く

* Answering your questions in an informative way

*有益な方法で質問に答える

LLMs are trained on a massive amount of text data, and they're able to communicate and generate human-like

LLMは膨大な量のテキストデータでトレーニングされており、人間のような通信と生成ができます