SBF前女友Caroline被判2年監禁,法庭上哽咽:「抱歉我當時不夠勇敢」
SBF前女友Caroline被判2年監禁,法庭上哽咽:「抱歉我當時不夠勇敢」
2024.09.25 | 區塊鏈
發生什麼事?
  • 加密貨幣交易所FTX破產案中,SBF前女友卡洛琳・艾莉森(Caroline Ellison)被判處2年有期徒刑,並被要求上交110億美元犯罪所得。

  • 艾莉森是FTX姊妹公司Alameda Research前執行長,該單位利用FTX客戶的資金進行高風險交易,並多次嘗試掩蓋資金流向。艾莉森在法庭中,表示對於這起詐欺案感到悔恨。

前Alameda Research執行長艾莉森被判處兩年有期徒刑

身為前上司與前男友SBF的親密合作夥伴,艾莉森在FTX破產案件受審過程中提供了許多有利證詞,也協助檢方成功定罪SBF。然而,即便艾莉森與檢方進行合作,她仍得面臨懲罰,最終被判處2年有期徒刑。

美國聯邦法官路易斯.卡普蘭(Lewis Kaplan)在週二宣判時,以「remarkable(非凡、令人矚目)」一字肯定艾莉森的合作,但他強調,這起案件為美國歷史上「最嚴重的金融詐欺案」之一。法官表示,對艾莉森的懲罰是必須的,目的是要遏制其他人從事類似的行為。他認為加密貨幣詐欺很容易實施,且已吸引許多犯罪者。

艾莉森承認了包括電匯詐欺和洗錢在內的多項罪名,除了監禁之外,艾莉森也被要求上交110億美元的犯罪所得。

Alameda Research在案件中做了什麼?

FTX這家交易所在2022年底因財務危機引發的擠兌而倒閉,據檢方稱,該案涉及100億美元的客戶資金被挪用。而作為FTX姊妹公司Alameda Research的掌舵者,艾莉森也難辭其咎。

艾莉森是Alameda Research的執行長,負責管理這家對沖基金的日常運作。根據檢方的指控,Alameda Research利用FTX客戶的資金進行高風險交易,並且在多次嘗試掩蓋財務危機的過程中,艾莉森為SBF製作了多份虛假資產負債表,誤導外部投資者和貸款機構。這些虛假文件成為案件中的關鍵證據,最終促使檢方成功定罪SBF。

艾莉森在法庭上作證時回憶道,這些資產負債表是應SBF要求製作的,目的是隱瞞Alameda Research向FTX客戶借用了約100億美元的資金,並將其中約50億美元貸給FTX高層和相關機構,而這些資金的流動並未經過客戶知情或同意。

Alameda Research使用FTX的客戶資金進行高風險投資外,甚至為了解除政府凍結資金,還還涉嫌向中國官員行賄。

艾莉森對於這起詐欺案感到悔恨,她在法庭上表達對受害者的歉意,並表示自己每天都在反思所傷害的每一個人,她哽咽地說:「很抱歉,我當時不夠勇敢」。

根據《彭博》報導,在判決宣布後,艾莉森的母親和姐妹在法庭上落淚,而艾莉森本人則低頭沉默。她將於11月7日後開始服刑,至於FTX事件中其他2位核心人物,FTX的共同創辦人Gary Wang和前工程總監尼沙德・辛格(Nishad Singh),也將在今年秋季接受審判。

資料來源:BloombergBBCNBC

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

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#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

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#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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