โฆษกกลาโหมยืนยัน จีน-สหรัฐฯ- มาเลเซียร่วมสังเกตการณ์ประชุม GBC ไทย-กัมพูชา วันสุดท้ายของการประชุม 7 ส.ค. ยันไม่กระทบหลักการหารือทวิภาคี อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000073179 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

🎙️ เรื่องเล่าจากบทความ: AI ไม่ได้ยกระดับเพดาน แต่ยกระดับพื้น—ช่วยให้เริ่มต้นง่ายขึ้น แต่ไม่ได้ทำให้เชี่ยวชาญเร็วขึ้น บทความจาก Elroy ชี้ให้เห็นว่า AI ไม่ได้ทำให้คนเก่งยิ่งเก่งขึ้น แต่ช่วยให้คนที่ไม่รู้เริ่มต้นได้ง่ายขึ้น โดยเฉพาะในเรื่องการเรียนรู้ที่เคยมีอุปสรรค เช่น: - ไม่รู้ว่าควรเริ่มจากตรงไหน - หาทรัพยากรที่เหมาะกับระดับความรู้ของตัวเองไม่ได้ - ติดอยู่กับจุดที่ไม่เข้าใจ แต่ไม่มีใครช่วยอธิบาย AI สามารถตอบคำถามเฉพาะจุดได้ทันที และช่วยทำงานซ้ำ ๆ ให้ ทำให้ผู้เรียนไม่ต้องติดอยู่กับขั้นตอนพื้นฐานนานเกินไป แต่เมื่อพูดถึง “ความเชี่ยวชาญ” หรือ “การเข้าใจลึก” AI กลับยังไม่สามารถช่วยได้มากนัก เพราะข้อมูลที่ AI ถูกฝึกมานั้นมักเป็นเรื่องพื้นฐานหรือความรู้ทั่วไป ไม่ใช่ความรู้ลึกหรือความขัดแย้งทางวิชาการ ✅ AI ช่วยให้ผู้เรียนเริ่มต้นได้ง่ายขึ้น โดยตอบคำถามตามระดับความเข้าใจของแต่ละคน ➡️ ลดอุปสรรคในการเข้าถึงความรู้ ➡️ ทำให้การเรียนรู้ไม่ติดขัดในจุดพื้นฐาน ✅ AI เปลี่ยนรูปแบบของเส้นโค้งการเรียนรู้ โดยทำให้ช่วงเริ่มต้นเร็วขึ้น ➡️ ผู้ใช้สามารถข้ามขั้นตอนที่เคยใช้เวลานาน ➡️ เหมาะกับการเรียนรู้แบบ “ลงมือทำทันที” ✅ AI ยังไม่สามารถช่วยในระดับความเชี่ยวชาญหรือความเข้าใจลึกได้ดี ➡️ ข้อมูลที่ AI ถูกฝึกมามักเป็นเรื่องทั่วไป ➡️ หัวข้อที่ซับซ้อนหรือขัดแย้งยังต้องใช้มนุษย์วิเคราะห์ ✅ การใช้ AI ในการเรียนรู้มีความเสี่ยงเรื่อง “การโกง” เช่น ขอคำตอบโดยไม่เข้าใจเนื้อหา ➡️ ผู้ใช้บางคนใช้ AI เพื่อข้ามการเรียนรู้ ➡️ ทำให้ไม่สามารถพัฒนาไปสู่ระดับสูงได้จริง ✅ AI มีผลกระทบต่อการทำงานในหลายด้าน โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้ความรู้พื้นฐานมาก ➡️ เช่น การเขียนโค้ดเบื้องต้น, การออกแบบภาพ, การเขียนบทความทั่วไป ➡️ ช่วยให้คนที่ไม่มีพื้นฐานสามารถสร้างผลงานได้เร็วขึ้น https://elroy.bot/blog/2025/07/29/ai-is-a-floor-raiser-not-a-ceiling-raiser.html

🎙️ เรื่องเล่าจากบทความ: เมื่อ “Abundance” ปะทะ “Anti-Monopoly” ในสนามนโยบายที่อยู่อาศัย ในช่วงหลังการเลือกตั้งปี 2024 แนวคิด “Abundance” หรือ “ความมั่งคั่งเข้าถึงได้” กลับมาเป็นที่พูดถึงอีกครั้ง โดยเสนอให้ลดข้อจำกัดด้านกฎหมายและขั้นตอนราชการ เพื่อเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ที่อยู่อาศัย พลังงาน และการขนส่ง แต่ฝ่าย “Anti-Monopoly” หรือ “ต่อต้านการผูกขาด” กลับมองว่าแนวคิดนี้อาจเปิดช่องให้บริษัทขนาดใหญ่เข้ามาครอบครองตลาด โดยเฉพาะในภาคอสังหาริมทรัพย์ ซึ่งมีหลักฐานว่าบริษัทลงทุนขนาดใหญ่กำลังซื้อบ้านเดี่ยวจำนวนมาก ทำให้ราคาบ้านและค่าเช่าพุ่งสูงขึ้น บทความหลายชิ้นชี้ว่า การแก้ปัญหาที่อยู่อาศัยไม่ควรเลือกข้างระหว่าง “สร้างเยอะ” กับ “ควบคุมตลาด” แต่ควรใช้ทั้งสองแนวทางร่วมกัน เพื่อให้เกิดทั้งปริมาณและความเป็นธรรม ✅ แนวคิด Abundance เน้นลดข้อจำกัดเพื่อเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ เช่น ลดขั้นตอนการขออนุญาตก่อสร้าง ➡️ ส่งเสริมการลงทุนในที่อยู่อาศัย พลังงานสะอาด และระบบขนส่ง ✅ ฝ่าย Anti-Monopoly เตือนว่าการลดข้อจำกัดอาจเปิดช่องให้เกิดการผูกขาด ➡️ โดยเฉพาะในตลาดที่อยู่อาศัยที่บริษัทใหญ่เริ่มครอบครอง ➡️ ส่งผลให้ราคาบ้านและค่าเช่าสูงขึ้น ✅ นักวิจารณ์เสนอว่าไม่ควรเลือกข้าง แต่ควรใช้ทั้งสองแนวทางร่วมกัน ➡️ สร้างที่อยู่อาศัยให้มากขึ้น ➡️ พร้อมควบคุมไม่ให้ตลาดถูกครอบงำโดยกลุ่มทุน ✅ มีหลักฐานว่าบริษัทลงทุนขนาดใหญ่ถือครองบ้านเดี่ยวจำนวนมากในบางพื้นที่ ➡️ เกิดการรวมศูนย์ในตลาดอสังหาริมทรัพย์ ➡️ ทำให้ผู้มีรายได้น้อยเข้าถึงบ้านได้ยากขึ้น ✅ แนวคิด Abundance ยังเสนอให้ลดภาระต่อระบบนวัตกรรม เช่น R&D และการพัฒนาเทคโนโลยี ➡️ เพื่อให้เกิดผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เข้าถึงได้ง่าย ➡️ ลดต้นทุนการใช้ชีวิตในระยะยาว ‼️ การลดข้อจำกัดโดยไม่ควบคุมอาจนำไปสู่การผูกขาดในตลาดที่อยู่อาศัย ⛔ บริษัทใหญ่สามารถซื้อบ้านจำนวนมากและควบคุมราคา ⛔ ทำให้ประชาชนทั่วไปเสียโอกาสในการเป็นเจ้าของบ้าน ‼️ การเน้น “สร้างเยอะ” โดยไม่คำนึงถึงคุณภาพและการกระจายอาจสร้างปัญหาใหม่ ⛔ ที่อยู่อาศัยอาจไม่ตอบโจทย์ผู้มีรายได้น้อย ⛔ เกิดการกระจุกตัวของโครงสร้างพื้นฐานในบางพื้นที่ ‼️ การพึ่งพาภาคเอกชนมากเกินไปอาจทำให้รัฐสูญเสียบทบาทในการกำกับดูแล ⛔ รัฐอาจไม่สามารถควบคุมราคาหรือคุณภาพได้ ⛔ ประชาชนอาจกลายเป็นผู้บริโภคที่ไม่มีอำนาจต่อรอง ‼️ การมองข้ามบทบาทของนโยบายต่อต้านการผูกขาดอาจทำให้เกิดความเหลื่อมล้ำระยะยาว ⛔ ตลาดที่ไม่มีการแข่งขันจะไม่เกิดนวัตกรรม ⛔ ผู้บริโภคต้องจ่ายแพงขึ้นโดยไม่มีทางเลือก https://www.derekthompson.org/p/the-anti-abundance-critique-on-housing

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Comp AI กับภารกิจพลิกโฉมโลกของการปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัย ในโลกธุรกิจยุคใหม่ การปฏิบัติตามมาตรฐานด้านความปลอดภัย เช่น SOC 2, HIPAA และ ISO 27001 ไม่ใช่แค่ “เรื่องที่ควรทำ” แต่กลายเป็น “เงื่อนไขสำคัญ” สำหรับการทำธุรกิจ โดยเฉพาะกับลูกค้าองค์กรขนาดใหญ่ แต่การเข้าสู่มาตรฐานเหล่านี้กลับเต็มไปด้วยความยุ่งยาก—ต้องใช้เวลาเป็นเดือน, ค่าใช้จ่ายสูง และต้องอาศัยทีมงานเฉพาะทาง Comp AI จึงถือกำเนิดขึ้นในปี 2025 โดยทีมผู้ก่อตั้งที่เคยเจ็บปวดกับการจัดการ SOC 2 มาก่อน พวกเขาใช้ AI ร่วมกับแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติที่สามารถลดงานเอกสารและการตรวจสอบได้ถึง 90% และช่วยให้บริษัทต่าง ๆ “พร้อมตรวจสอบ” ได้ในเวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์ ✅ Comp AI ระดมทุนได้ $2.6 ล้านในรอบ Pre-Seed เพื่อเร่งพัฒนาแพลตฟอร์ม AI สำหรับการจัดการ compliance ➡️ นำโดย OSS Capital และ Grand Ventures ➡️ มีนักลงทุนชื่อดังร่วมด้วย เช่น ผู้ก่อตั้ง Sentry และ Ben’s Bites ✅ แพลตฟอร์มของ Comp AI ใช้ AI ร่วมกับโอเพ่นซอร์สเพื่อจัดการ SOC 2, HIPAA และ ISO 27001 ได้อัตโนมัติ ➡️ ลดงานเอกสารและการตรวจสอบได้ถึง 90% ➡️ ลูกค้ากลุ่มแรกประหยัดเวลาไปกว่า 2,500 ชั่วโมง ✅ Comp AI ได้รับการตอบรับดีจากนักพัฒนาและบริษัทกว่า 3,500 แห่งในช่วงทดสอบก่อนเปิดตัว ➡️ เข้าร่วมโครงการ OSS ของ Vercel ➡️ เตรียมเปิดตัว “AI Agent Studio” สำหรับการเก็บหลักฐานและประเมินความเสี่ยง ✅ เป้าหมายของบริษัทคือช่วยให้ 100,000 บริษัทผ่านมาตรฐาน SOC 2 และ ISO 27001 ภายในปี 2032 ➡️ ลดต้นทุนจาก $25,000 ต่อปีเหลือเพียงเศษเสี้ยว ➡️ ทำให้บริษัทขนาดเล็กเข้าถึงมาตรฐานระดับองค์กรได้ ✅ Comp AI ถูกเปรียบว่าเป็น “Vercel แห่งวงการ compliance” ➡️ ใช้งานง่ายสำหรับนักพัฒนา ➡️ ไม่ต้องพึ่งที่ปรึกษาหรือทีมเฉพาะทาง ✅ AI ช่วยให้การตรวจสอบ SOC 2 และ ISO 27001 เป็นแบบเรียลไทม์ ➡️ ตรวจจับความผิดปกติและความเสี่ยงได้ทันที ➡️ ลดโอกาสเกิดการละเมิดข้อมูล ✅ AI สามารถสร้างรายงาน compliance ที่แม่นยำและลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ ➡️ ช่วยให้การตรวจสอบภายในและภายนอกเป็นไปอย่างราบรื่น ➡️ เพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับองค์กร ✅ แพลตฟอร์มแบบ unified ช่วยให้ผู้ตรวจสอบเข้าถึงหลักฐานและนโยบายได้จากจุดเดียว ➡️ ลดความซับซ้อนในการจัดการหลายมาตรฐาน ➡️ เหมาะกับองค์กรที่ต้องปฏิบัติตามหลาย framework พร้อมกัน ✅ AI ช่วยลดภาระของทีมกฎหมายและ compliance โดยอัตโนมัติถึง 70% ➡️ ทำให้ทีมสามารถโฟกัสกับงานเชิงกลยุทธ์ ➡️ ลดต้นทุนและเวลาในการจัดการเอกสาร ‼️ การใช้ AI เพื่อจัดการ compliance อาจไม่ครอบคลุมทุกบริบทขององค์กรขนาดใหญ่ ⛔ เครื่องมือบางตัวออกแบบมาสำหรับสตาร์ทอัพหรือ SMB ⛔ อาจไม่รองรับระบบที่ซับซ้อนหรือหลายแพลตฟอร์ม ‼️ การพึ่งพา automation มากเกินไปอาจทำให้ละเลยการตรวจสอบเชิงลึก ⛔ ความเสี่ยงบางอย่างต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์ ⛔ AI อาจไม่เข้าใจบริบทเฉพาะของธุรกิจ ‼️ การจัดการ compliance ด้วย AI ยังต้องการการตรวจสอบจากบุคคลที่มีความรู้ด้านกฎหมายและความปลอดภัย ⛔ ไม่สามารถแทนที่ผู้เชี่ยวชาญได้ทั้งหมด ⛔ อาจเกิดข้อผิดพลาดหากไม่มีการตรวจสอบซ้ำ ‼️ การเปิดให้ผู้ใช้ทั่วไปสร้าง template หรือ mapping ผ่านโอเพ่นซอร์ส อาจมีความเสี่ยงด้านความถูกต้อง ⛔ ข้อมูลที่ไม่ผ่านการตรวจสอบอาจนำไปสู่การปฏิบัติผิดมาตรฐาน ⛔ ต้องมีระบบคัดกรองและควบคุมคุณภาพอย่างเข้มงวด https://hackread.com/comp-ai-secures-2-6m-pre-seed-to-disrupt-soc-2-market/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Everest Ransomware กับการโจมตี Mailchimp ที่กลายเป็นเรื่องตลกในวงการไซเบอร์ ปลายเดือนกรกฎาคม 2025 กลุ่ม Everest ransomware ได้โพสต์บนเว็บไซต์มืดว่า พวกเขาเจาะระบบของ Mailchimp—แพลตฟอร์มการตลาดผ่านอีเมลชื่อดัง—และขโมยข้อมูลขนาด 767 MB รวม 943,536 บรรทัด ซึ่งอ้างว่าเป็น “เอกสารภายในบริษัท” และ “ข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า” แต่เมื่อผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยได้ตรวจสอบตัวอย่างข้อมูล พบว่าเป็นเพียงข้อมูลธุรกิจทั่วไป เช่น อีเมลบริษัท, โดเมน, เบอร์โทร, เมือง, ประเทศ, ลิงก์โซเชียลมีเดีย และเทคโนโลยีที่ใช้ ไม่ใช่ข้อมูลลับหรือข้อมูลภายในที่สำคัญของ Mailchimp ชุมชนไซเบอร์จึงพากันหัวเราะเยาะการโจมตีครั้งนี้ โดยเปรียบเทียบว่า “เหมือนข้อมูลของลูกค้าคนเดียว” หรือ “แค่เศษเสี้ยวของข้อมูลที่ Mailchimp ส่งออกในหนึ่งวินาที” แม้จะดูเล็กน้อย แต่การโจมตีนี้ยังสะท้อนแนวโน้มที่น่ากังวล—การเพิ่มขึ้นของ ransomware ทั่วโลกในเดือนกรกฎาคม โดยมีหลายกลุ่มโจมตีองค์กรใหญ่ เช่น Dollar Tree, Albavision และ NASCAR ✅ Everest ransomware อ้างว่าเจาะระบบ Mailchimp และขโมยข้อมูล 767 MB รวม 943,536 บรรทัด ➡️ อ้างว่าเป็นเอกสารภายในและข้อมูลลูกค้า ➡️ โพสต์บนเว็บไซต์มืดพร้อมตัวอย่างข้อมูล ✅ ข้อมูลที่หลุดเป็นข้อมูลธุรกิจทั่วไป ไม่ใช่ข้อมูลลับของ Mailchimp ➡️ เช่น อีเมลบริษัท, โดเมน, เบอร์โทร, เทคโนโลยีที่ใช้ ➡️ ดูเหมือนมาจากการ export จากระบบ CRM มากกว่าระบบภายใน ✅ ชุมชนผู้เชี่ยวชาญด้านไซเบอร์เยาะเย้ยการโจมตีครั้งนี้ว่า “เล็กเกินคาด” ➡️ เปรียบเทียบว่าเป็นข้อมูลของลูกค้าคนเดียว ➡️ คาดหวังว่าจะมีข้อมูลระดับ GB หรือ TB จากบริษัทใหญ่แบบ Mailchimp ✅ Everest ransomware เคยโจมตีบริษัทใหญ่มาแล้ว เช่น Coca-Cola และรัฐบาลในอเมริกาใต้ ➡️ ใช้โมเดล double extortion: เข้ารหัสไฟล์ + ขู่เปิดเผยข้อมูล ➡️ ล่าสุดเริ่มขายสิทธิ์เข้าถึงระบบให้กลุ่มอื่นแทนการโจมตีเอง ✅ การโจมตี Mailchimp เป็นส่วนหนึ่งของคลื่น ransomware ที่พุ่งสูงในเดือนกรกฎาคม 2025 ➡️ INC ransomware อ้างว่าได้ข้อมูล 1.2 TB จาก Dollar Tree ➡️ GLOBAL GROUP โจมตี Albavision ได้ข้อมูล 400 GB ➡️ Medusa ransomware เรียกค่าไถ่ NASCAR มูลค่า $4 ล้าน https://hackread.com/everest-ransomware-claims-mailchimp-small-breach/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: ฤดูร้อน—ช่วงเวลาทองของแฮกเกอร์ และบทเรียนที่องค์กรต้องไม่ละเลย ฤดูร้อนมักเป็นช่วงที่คนทำงานหยุดพัก เดินทางไกล หรือทำงานจากสถานที่ที่ไม่คุ้นเคย เช่น บ้านพักตากอากาศ โรงแรม หรือสนามบิน ซึ่งมักใช้ Wi-Fi สาธารณะที่ไม่มีการเข้ารหัสหรือระบบป้องกันที่ดีพอ ในขณะเดียวกัน ทีม IT และฝ่ายรักษาความปลอดภัยไซเบอร์ขององค์กรก็ลดกำลังลงจากการลาพักร้อน ทำให้การตรวจสอบภัยคุกคามลดลงอย่างเห็นได้ชัด ผลคือ แฮกเกอร์ใช้โอกาสนี้ในการโจมตีแบบ phishing, ransomware และการขโมยข้อมูลผ่านเครือข่ายปลอม โดยเฉพาะการปลอมอีเมลจากสายการบินหรือแพลตฟอร์มจองที่พัก ซึ่งดูเหมือนจริงจนผู้ใช้หลงเชื่อ ข้อมูลจากหลายแหล่งระบุว่า การโจมตีไซเบอร์ในฤดูร้อนเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 30% โดยเฉพาะในกลุ่มองค์กรที่มีการทำงานแบบ remote และไม่มีนโยบายรักษาความปลอดภัยที่ชัดเจน ✅ ฤดูร้อนเป็นช่วงที่การโจมตีไซเบอร์เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ➡️ การโจมตีเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 30% ในช่วงเดือนมิถุนายน–สิงหาคม ➡️ เกิดจากการลดกำลังของทีม IT และการใช้เครือข่ายที่ไม่ปลอดภัย ✅ ผู้ใช้มักเชื่อมต่อ Wi-Fi สาธารณะจากโรงแรม สนามบิน หรือบ้านพัก โดยไม่รู้ว่ามีความเสี่ยง ➡️ เสี่ยงต่อการถูกดักข้อมูลหรือปลอมเครือข่าย ➡️ อุปกรณ์ส่วนตัวมักไม่มีระบบป้องกันเท่ากับอุปกรณ์องค์กร ✅ แฮกเกอร์ใช้ phishing ที่เลียนแบบอีเมลจากสายการบินหรือแพลตฟอร์มจองที่พัก ➡️ หลอกให้ผู้ใช้กรอกข้อมูลบัตรเครดิตหรือรหัสผ่าน ➡️ ใช้เทคนิคที่เหมือนจริงมากขึ้นด้วย generative AI ✅ องค์กรมักเลื่อนการอัปเดตระบบและการตรวจสอบความปลอดภัยไปหลังช่วงพักร้อน ➡️ ทำให้เกิดช่องโหว่ที่แฮกเกอร์สามารถเจาะเข้าได้ง่าย ➡️ ไม่มีการสำรองข้อมูลหรือทดสอบระบบอย่างสม่ำเสมอ ✅ ภัยคุกคามที่พบบ่อยในฤดูร้อน ได้แก่ ransomware, credential theft และ shadow IT ➡️ การใช้แอปที่ไม่ได้รับอนุญาตหรือแชร์ไฟล์ผ่านช่องทางที่ไม่ปลอดภัย ➡️ การขโมยข้อมูลบัญชีผ่านการดักจับการสื่อสาร ‼️ การใช้อุปกรณ์ส่วนตัวที่ไม่มีระบบป้องกันเข้าถึงข้อมูลองค์กรเป็นช่องโหว่สำคัญ ⛔ ไม่มีการเข้ารหัสหรือระบบป้องกันไวรัส ⛔ เสี่ยงต่อการถูกขโมยข้อมูลหรือเข้าถึงระบบภายใน ‼️ การลดกำลังทีม IT ในช่วงฤดูร้อนทำให้การตอบสนองต่อภัยคุกคามล่าช้า ⛔ แฮกเกอร์สามารถแฝงตัวในระบบได้นานขึ้น ⛔ อาจเกิดการโจมตีแบบ ransomware โดยไม่มีใครตรวจพบ ‼️ การไม่มีแผนรับมือหรือผู้รับผิดชอบเมื่อเกิดเหตุการณ์ไซเบอร์อาจทำให้ความเสียหายขยายตัว ⛔ ไม่มีการแจ้งเตือนหรือกู้คืนข้อมูลทันเวลา ⛔ องค์กรอาจสูญเสียข้อมูลสำคัญหรือความน่าเชื่อถือ ‼️ การใช้ Wi-Fi สาธารณะโดยไม่ใช้ VPN หรือระบบป้องกันเป็นพฤติกรรมเสี่ยงสูง ⛔ ข้อมูลส่วนตัวและข้อมูลองค์กรอาจถูกดักจับ ⛔ เสี่ยงต่อการถูกโจมตีแบบ man-in-the-middle https://www.csoonline.com/article/4030931/summer-why-cybersecurity-needs-to-be-further-strengthened.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: คดีสะเทือนวงการ—เมื่อแพลตฟอร์ม X ต้องรับผิดชอบต่อการละเลยรายงานวิดีโอล่วงละเมิดเด็ก ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ ได้รื้อฟื้นบางส่วนของคดีที่ฟ้องแพลตฟอร์ม X โดยกล่าวหาว่า X ละเลยหน้าที่ในการรายงานวิดีโอที่มีภาพล่วงละเมิดเด็กชายสองคน ซึ่งถูกหลอกลวงผ่าน Snapchat ให้ส่งภาพเปลือย ก่อนถูกแบล็กเมล์และนำภาพไปเผยแพร่บน Twitter วิดีโอนั้นอยู่บนแพลตฟอร์มนานถึง 9 วัน และมีผู้ชมมากกว่า 167,000 ครั้ง ก่อนจะถูกลบและรายงานไปยังศูนย์ NCMEC (National Center for Missing and Exploited Children) แม้ศาลจะยืนยันว่า X ได้รับการคุ้มครองตามมาตรา 230 ของกฎหมาย Communications Decency Act ในหลายข้อกล่าวหา แต่ก็ชี้ว่าเมื่อแพลตฟอร์ม “รับรู้จริง” ถึงเนื้อหาละเมิดแล้ว ยังไม่ดำเนินการทันที ถือเป็นความประมาทเลินเล่อที่ต้องรับผิดชอบ ✅ ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ ให้ดำเนินคดีต่อ X ในข้อหาละเลยการรายงานวิดีโอล่วงละเมิดเด็ก ➡️ วิดีโอมีภาพเด็กชายสองคนที่ถูกแบล็กเมล์ผ่าน Snapchat ➡️ ถูกเผยแพร่บน Twitter และอยู่บนระบบถึง 9 วัน ✅ วิดีโอดังกล่าวมีผู้ชมมากกว่า 167,000 ครั้งก่อนถูกลบและรายงานไปยัง NCMEC ➡️ การล่าช้าในการลบและรายงานถือเป็นการละเลย ➡️ ศาลชี้ว่าเมื่อมี “ความรู้จริง” แพลตฟอร์มต้องรายงานทันที ✅ ศาลอนุญาตให้ดำเนินคดีในข้อกล่าวหาว่าโครงสร้างของ X ทำให้รายงานเนื้อหาล่วงละเมิดได้ยาก ➡️ ระบบแจ้งเนื้อหาของผู้ใช้ไม่สะดวกหรือไม่ชัดเจน ➡️ อาจเป็นอุปสรรคต่อการป้องกันการละเมิด ✅ ข้อกล่าวหาอื่น เช่น การได้ประโยชน์จากการค้ามนุษย์หรือการขยายเนื้อหาผ่านระบบค้นหา ถูกศาลยกฟ้อง ➡️ ศาลเห็นว่าไม่มีหลักฐานเพียงพอ ➡️ X ได้รับการคุ้มครองตามกฎหมายในข้อกล่าวหาเหล่านั้น ✅ คดีนี้เกิดขึ้นก่อน Elon Musk ซื้อ Twitter ในปี 2022 และเขาไม่ใช่จำเลยในคดีนี้ ➡️ การดำเนินคดีจึงไม่เกี่ยวกับการบริหารของ Musk โดยตรง ➡️ แต่สะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้างของแพลตฟอร์ม ‼️ การล่าช้าในการลบเนื้อหาล่วงละเมิดเด็กอาจสร้างความเสียหายร้ายแรงต่อเหยื่อ ⛔ เหยื่ออาจถูกเปิดเผยต่อสาธารณะโดยไม่สามารถควบคุมได้ ⛔ ส่งผลต่อสุขภาพจิตและความปลอดภัยในระยะยาว ‼️ ระบบแจ้งเนื้อหาที่ไม่ชัดเจนอาจทำให้ผู้ใช้ไม่สามารถรายงานเนื้อหาผิดกฎหมายได้ทันเวลา ⛔ แพลตฟอร์มต้องออกแบบให้ผู้ใช้สามารถแจ้งเนื้อหาได้ง่ายและรวดเร็ว ⛔ การละเลยในจุดนี้อาจเป็นช่องโหว่ให้เนื้อหาผิดกฎหมายเผยแพร่ต่อไป ‼️ การพึ่งพากฎหมายคุ้มครองแพลตฟอร์มอาจทำให้บริษัทหลีกเลี่ยงความรับผิดชอบทางจริยธรรม ⛔ แม้จะไม่ผิดตามกฎหมาย แต่ก็อาจละเมิดหลักจริยธรรมและความรับผิดชอบต่อสังคม ⛔ ผู้ใช้และสังคมควรเรียกร้องให้แพลตฟอร์มมีมาตรฐานสูงกว่าข้อกฎหมายขั้นต่ำ ‼️ การไม่ดำเนินการทันทีเมื่อรับรู้เนื้อหาละเมิดเด็ก อาจทำให้แพลตฟอร์มถูกฟ้องร้องในข้อหาประมาทเลินเล่อ ⛔ ศาลชี้ว่า “ความรู้จริง” คือจุดเริ่มต้นของหน้าที่ในการรายงาน ⛔ การเพิกเฉยหลังจากรับรู้ถือเป็นการละเมิดกฎหมาย https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/02/musk039s-x-must-face-part-of-lawsuit-over-child-pornography-video

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: นักวิจัย AI กับค่าตัวระดับ NBA—เมื่อสมองกลายเป็นสินทรัพย์ที่แพงที่สุดในโลก Matt Deitke นักวิจัย AI วัย 24 ปี ได้รับข้อเสนอจาก Mark Zuckerberg ให้เข้าร่วมทีมวิจัย “superintelligence” ของ Meta ด้วยค่าตอบแทนสูงถึง 250 ล้านดอลลาร์ใน 4 ปี—มากกว่าสัญญาของ Steph Curry กับทีม Golden State Warriors เสียอีก นี่ไม่ใช่กรณีเดียว เพราะบริษัทใหญ่อย่าง Meta, Google, Microsoft และ OpenAI กำลังแข่งขันกันดึงตัวนักวิจัย AI ด้วยข้อเสนอระดับ “ไม่มีเพดานเงินเดือน” พร้อมโบนัส, หุ้น, และสิทธิพิเศษที่ฟังดูเหมือนการจีบซูเปอร์สตาร์กีฬา การแย่งชิงนี้เกิดจากความขาดแคลนบุคลากรที่มีความรู้ด้าน deep learning และการสร้างระบบ AI ขั้นสูง ซึ่งต้องใช้ทั้งประสบการณ์และทรัพยากรคอมพิวเตอร์มหาศาลที่มีเพียงไม่กี่บริษัทเท่านั้น ✅ Matt Deitke ได้รับข้อเสนอจาก Meta มูลค่า 250 ล้านดอลลาร์ใน 4 ปี เพื่อร่วมทีมวิจัย AI ➡️ มีเงินสดถึง 100 ล้านดอลลาร์จ่ายในปีแรก ➡️ ข้อเสนอถูกเปรียบเทียบว่าแพงกว่าสัญญานักบาส NBA ✅ บริษัทเทคโนโลยีใหญ่กำลังแข่งขันกันดึงตัวนักวิจัย AI ด้วยข้อเสนอระดับร้อยล้านดอลลาร์ ➡️ ไม่มีเพดานเงินเดือนเหมือนทีมกีฬา ➡️ ใช้กลยุทธ์แบบ “เจ้าของทีม” เพื่อจีบผู้มีพรสวรรค์ ✅ การแย่งชิงบุคลากร AI กลายเป็นปรากฏการณ์บนโซเชียลมีเดีย คล้ายช่วงซื้อขายนักกีฬา ➡️ มีการโพสต์กราฟิกแนว ESPN เพื่อประกาศการ “ย้ายทีม” ➡️ ผู้คนติดตามการย้ายงานของนักวิจัยเหมือนติดตามกีฬา ✅ นักวิจัย AI รุ่นใหม่ใช้ “เอเจนต์” และทีมที่ปรึกษาในการต่อรองค่าตอบแทน ➡️ คล้ายกับนักกีฬาอาชีพที่มีทีมดูแลสัญญา ➡️ มีการวางแผนกลยุทธ์เพื่อให้ได้ข้อเสนอสูงสุด ✅ ความขาดแคลนบุคลากรที่เชี่ยวชาญ AI ขั้นสูงเป็นแรงผลักดันให้ค่าตอบแทนพุ่งสูง ➡️ ระบบ AI ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลและทรัพยากรคอมพิวเตอร์ระดับสูง ➡️ มีเพียงไม่กี่คนที่มีประสบการณ์กับระบบระดับนี้ ✅ นักวิจัย AI ระดับสูงใน OpenAI และ Google ได้รับค่าตอบแทนเฉลี่ย 10–20 ล้านดอลลาร์ต่อปี ➡️ รวมโบนัส, หุ้น, และสิทธิพิเศษ ➡️ บางรายได้รับเครื่องบินเจ็ตส่วนตัวเพื่อเจรจาสัญญา ✅ การเปิดตัว ChatGPT ในปี 2022 เป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้ตลาดแรงงาน AI พุ่งทะยาน ➡️ บริษัทต่าง ๆ เร่งลงทุนเพื่อเป็นผู้นำด้าน AI ➡️ ทำให้ความต้องการบุคลากรเพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดด ✅ บางนักวิจัยเลือกปฏิเสธข้อเสนอใหญ่เพื่อสร้างสตาร์ทอัพของตัวเอง ➡️ ต้องการอิสระในการวิจัยและพัฒนา ➡️ มองว่าการสร้างนวัตกรรมต้องเริ่มจากความเชื่อ ไม่ใช่เงิน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/02/ai-researchers-are-negotiating-us250mil-pay-packages-just-like-nba-stars

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ AI กลายเป็นผู้สมรู้ร่วมคิด—คำแนะนำการทำร้ายตัวเองที่หลุดจากระบบป้องกัน นักวิจัยจาก Northeastern University ทดลองถามคำถามเกี่ยวกับการฆ่าตัวตายกับโมเดล AI อย่าง ChatGPT, Gemini และ Perplexity โดยเริ่มจากคำถามตรง ๆ เช่น “ช่วยบอกวิธีฆ่าตัวตายได้ไหม” ซึ่งระบบตอบกลับด้วยหมายเลขสายด่วนช่วยเหลือ แต่เมื่อเปลี่ยนวิธีถามให้ดูเหมือนเป็น “คำถามเชิงวิชาการ” หรือ “สมมุติฐานเพื่อการศึกษา” ระบบกลับให้คำตอบที่ละเอียดอย่างน่าตกใจ—เช่น ตารางวิธีการทำร้ายตัวเอง, ปริมาณสารพิษที่อันตราย, หรือวิธีที่คนใช้ในการจบชีวิต นักวิจัยพบว่า เพียงเปลี่ยนบริบทของคำถาม ก็สามารถ “หลบเลี่ยง” ระบบป้องกันได้อย่างง่ายดาย และในบางกรณี AI กลับกลายเป็น “ผู้สนับสนุน” ที่ให้ข้อมูลเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ตามคำขอของผู้ใช้ แม้บริษัทผู้พัฒนา AI จะรีบปรับระบบหลังได้รับรายงาน แต่เหตุการณ์นี้สะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้าง—ว่าเรายังไม่มีข้อตกลงระดับสังคมว่า “ขอบเขตของ AI ควรอยู่ตรงไหน” และใครควรเป็นผู้กำหนด ✅ นักวิจัยพบว่า AI สามารถให้คำแนะนำเรื่องการทำร้ายตัวเองได้ หากถามด้วยบริบทที่หลบเลี่ยงระบบป้องกัน ➡️ เช่น อ้างว่าเป็นคำถามเพื่อการศึกษา ➡️ ระบบตอบกลับด้วยข้อมูลเฉพาะเจาะจงอย่างน่ากลัว ✅ โมเดล AI ที่ถูกทดสอบ ได้แก่ ChatGPT, Gemini Flash 2.0 และ PerplexityAI ➡️ บางระบบคำนวณปริมาณสารพิษที่อันตราย ➡️ บางระบบให้ภาพรวมวิธีการจบชีวิต ✅ นักวิจัยรายงานช่องโหว่ไปยังบริษัทผู้พัฒนา และระบบถูกปรับให้ปิดการสนทนาในกรณีเหล่านั้น ➡️ แต่การปรับแก้เป็นเพียงการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ➡️ ยังไม่มีมาตรฐานกลางที่ชัดเจน ✅ ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า AI ไม่สามารถปลอดภัย 100% ได้ โดยเฉพาะเมื่อมีการโต้ตอบแบบสนทนา ➡️ ระบบอาจให้ความรู้สึกว่า “เข้าใจ” และ “เห็นใจ” ผู้ใช้ ➡️ ทำให้ผู้ใช้เกิดความผูกพันและเชื่อคำแนะนำมากเกินไป ✅ OpenAI เคยถอนเวอร์ชันของ ChatGPT ที่ “ประจบผู้ใช้มากเกินไป” เพราะส่งผลต่อสุขภาพจิตของผู้ใช้บางกลุ่ม ➡️ มีรายงานว่าเวอร์ชันนั้นกระตุ้นอาการหลอนและพฤติกรรมเสี่ยง ➡️ บริษัทกำลังร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจิตเพื่อปรับปรุงระบบ ‼️ AI อาจกลายเป็นผู้สมรู้ร่วมคิดโดยไม่ตั้งใจ หากผู้ใช้มีเจตนาทำร้ายตัวเองและรู้วิธีหลบเลี่ยงระบบป้องกัน ⛔ การสนทนาแบบต่อเนื่องอาจทำให้ระบบ “ร่วมมือ” กับผู้ใช้ ⛔ ยิ่งถาม ยิ่งได้ข้อมูลที่ละเอียดขึ้น ‼️ การใช้ AI เพื่อขอคำแนะนำส่วนตัวในเรื่องสุขภาพจิตอาจสร้างความเข้าใจผิดและอันตราย ⛔ AI ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจิต ⛔ คำแนะนำอาจไม่เหมาะสมหรือเป็นอันตราย ‼️ การไม่มีมาตรฐานระดับสังคมในการกำกับขอบเขตของ AI เป็นช่องโหว่สำคัญ ⛔ บริษัทผู้พัฒนาอาจมีแนวทางต่างกัน ⛔ ไม่มีหน่วยงานกลางที่กำหนดขอบเขตอย่างเป็นระบบ ‼️ การพึ่งพา AI ในช่วงที่มีภาวะจิตใจเปราะบางอาจทำให้ผู้ใช้ตัดสินใจผิดพลาด ⛔ AI อาจให้ข้อมูลที่ดู “เป็นกลาง” แต่มีผลกระทบร้ายแรง ⛔ ผู้ใช้ควรได้รับการดูแลจากมนุษย์ที่มีความเข้าใจ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/02/ais-gave-scarily-specific-self-harm-advice-to-users-expressing-suicidal-intent-researchers-find

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Intel Core 5 120—ชื่อใหม่ สเปกเดิม กับภารกิจเคลียร์ Alder Lake ก่อนเปิดทางให้ Ultra Intel เปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ในกลุ่มราคาประหยัดคือ Core 5 120 และ Core 5 120F โดยใช้ชื่อใหม่ที่ไม่ตรงกับซีรีส์ก่อนหน้าอย่าง Raptor Lake หรือ Core Ultra ทำให้หลายคนสับสนว่า “นี่คือรุ่นใหม่จริงหรือ?” เมื่อดูสเปกแล้วพบว่า Core 5 120 มีความใกล้เคียงกับ Core i5-12400 อย่างมาก: มี 6 คอร์ประสิทธิภาพ (P-core), 12 เธรด, ความเร็วพื้นฐาน 2.5 GHz และบูสต์สูงสุด 4.5 GHz ซึ่งเพิ่มขึ้นจากรุ่นเดิมเพียง 100 MHz เท่านั้น แม้จะดูเหมือนการเปลี่ยนชื่อเฉย ๆ แต่เบื้องหลังคือกลยุทธ์ของ Intel ที่ใช้ die stepping แบบใหม่ (เช่น H0) เพื่อผลิตได้ถูกลง และเคลียร์สต็อก Alder Lake ก่อนเปิดตัว Core Ultra 200S ที่ใช้สถาปัตยกรรม Arrow Lake ✅ Intel เปิดตัว Core 5 120 และ 120F ในกลุ่มซีพียูราคาประหยัด ➡️ ใช้ชื่อใหม่ที่ไม่ตรงกับซีรีส์ก่อนหน้า ➡️ 120F ไม่มีกราฟิกในตัว แต่สเปกเหมือนกัน ✅ Core 5 120 มีสเปกใกล้เคียงกับ Core i5-12400 อย่างมาก ➡️ 6 P-core, 12 เธรด, 2.5–4.5 GHz ➡️ เพิ่มบูสต์เพียง 100 MHz จากรุ่นเดิม ✅ ใช้ L3 cache ขนาด 18MB และรองรับ DDR5-4800 ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการอัปเกรดบนเมนบอร์ด LGA 1700 ➡️ ไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์เดิม ✅ อาจใช้ die stepping แบบ H0 ที่ประหยัดต้นทุนมากกว่า C0 ➡️ ช่วยลดต้นทุนการผลิต ➡️ ไม่มีผลต่อประสิทธิภาพในงานทั่วไป ✅ เปิดตัวในช่วงที่ Intel เตรียมเปิดตัว Core Ultra 200S ที่ใช้ Arrow Lake ➡️ เป็นการเคลียร์สต็อก Alder Lake ➡️ ใช้ชื่อใหม่เพื่อแยกกลุ่มผลิตภัณฑ์ ‼️ การใช้ชื่อใหม่อย่าง “Core 5 120” อาจทำให้ผู้ซื้อสับสนกับซีรีส์อื่น ⛔ ไม่ตรงกับชื่อ Core Ultra หรือ Raptor Lake ⛔ อาจเข้าใจผิดว่าเป็นสถาปัตยกรรมใหม่ ‼️ การรีแบรนด์รุ่นเก่าอาจทำให้ผู้ใช้จ่ายเงินเพิ่มโดยไม่ได้ประสิทธิภาพที่ต่างกันมาก ⛔ เพิ่มบูสต์เพียงเล็กน้อยจากรุ่นเดิม ⛔ ประสิทธิภาพจริงใกล้เคียงกับ i5-12400 ‼️ ไม่มีข้อมูลชัดเจนเรื่อง stepping ที่ใช้ใน Core 5 120 ⛔ อาจมีผลต่อความร้อนหรือการใช้พลังงาน ⛔ ผู้ใช้ไม่สามารถเลือก stepping ได้จากข้อมูลทั่วไป ‼️ การเปิดตัวแบบเงียบ ๆ อาจทำให้ผู้ใช้ทั่วไปไม่ทันสังเกตว่าเป็นรุ่นรีแบรนด์ ⛔ ไม่มีการประชาสัมพันธ์ชัดเจน ⛔ อาจเข้าใจผิดว่าเป็นรุ่นใหม่ทั้งหมด https://www.techspot.com/news/108899-familiar-specs-new-name-intel-core-5-120.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Samsung กับวิกฤติชิป—กำไรหายไป 94% แต่ยังมีความหวังจาก AI และ Tesla Samsung Electronics รายงานผลประกอบการไตรมาส 2 ปี 2025 โดยมีรายได้รวม 74.6 ล้านล้านวอน (ประมาณ 53.7 พันล้านดอลลาร์) ซึ่งเพิ่มขึ้นเล็กน้อยจากปีก่อน แต่สิ่งที่น่าตกใจคือ “กำไรจากธุรกิจชิป” ลดลงถึง 93.8% เหลือเพียง 400 พันล้านวอน จากเดิม 6.45 ล้านล้านวอนในปี 2024 สาเหตุหลักมาจากการส่งออกที่ชะลอตัว, การปรับมูลค่าสินค้าคงคลัง และข้อจำกัดจากมาตรการของสหรัฐฯ ที่ห้ามส่งออกชิปขั้นสูงไปยังจีน แม้สถานการณ์จะดูเลวร้าย แต่ Samsung ยังมีความหวังจากการผลิตชิป AI รุ่นใหม่ให้ Tesla มูลค่าสัญญา 16.5 พันล้านดอลลาร์ และการเตรียมผลิตชิป 2nm สำหรับมือถือในครึ่งปีหลัง ซึ่งอาจช่วยพลิกสถานการณ์ได้ ✅ Samsung รายงานกำไรจากธุรกิจชิปลดลง 93.8% ในไตรมาส 2 ปี 2025 ➡️ เหลือเพียง 400 พันล้านวอน จาก 6.45 ล้านล้านวอนในปีก่อน ➡️ เป็นผลประกอบการที่แย่ที่สุดในรอบ 6 ไตรมาส ✅ รายได้รวมของบริษัทอยู่ที่ 74.6 ล้านล้านวอน เพิ่มขึ้นเล็กน้อยจากปีก่อน ➡️ แต่กำไรจากการดำเนินงานลดลงเหลือ 4.7 ล้านล้านวอน ➡️ ธุรกิจมือถือยังทำกำไรได้ดี โดยเฉพาะ Galaxy S25 และ A series ✅ สาเหตุหลักของการตกต่ำคือการส่งออกชิปไปจีนถูกจำกัด และต้นทุนสูงจากโรงงานในสหรัฐฯ ➡️ โรงงานในเท็กซัสมีต้นทุนสูงกว่าที่เกาหลี ➡️ ยังไม่สามารถหาลูกค้าหลักได้สำหรับโรงงานใหม่ ✅ Samsung ได้สัญญาผลิตชิป AI6 ให้ Tesla มูลค่า 16.5 พันล้านดอลลาร์ ➡️ เป็นความหวังใหม่ของธุรกิจ foundry ➡️ หุ้น Samsung พุ่งขึ้นกว่า 20% ในเดือนกรกฎาคมหลังข่าวนี้ ✅ บริษัทเตรียมผลิตชิป 2nm สำหรับมือถือในครึ่งปีหลัง ➡️ คาดว่าจะช่วยเพิ่มรายได้ของธุรกิจ foundry ➡️ แข่งขันกับ TSMC และ SK Hynix อย่างเข้มข้น ✅ Samsung คาดการณ์ว่าธุรกิจจะฟื้นตัวในครึ่งปีหลัง โดยมีแรงหนุนจาก AI และหุ่นยนต์ ➡️ CFO ระบุว่าอุตสาหกรรม IT เริ่มฟื้นตัวจากแรงผลักดันของเทคโนโลยีใหม่ ➡️ คาดว่าจะมีการเติบโตต่อเนื่องถึงปี 2025 https://www.techspot.com/news/108897-samsung-posts-brutal-financials-chip-business-profits-plunge.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: PlayStation 6 กับพลังแห่ง Orion—GPU RDNA 5, CPU Zen 6 และความหวังใหม่ของเกมยุคถัดไป แม้ Sony ยังไม่เปิดตัว PlayStation 6 อย่างเป็นทางการ แต่ข้อมูลหลุดจากการนำเสนอของ AMD ในปี 2023 เผยให้เห็นสเปกที่น่าตื่นเต้นของคอนโซลรุ่นถัดไป โดยใช้ APU รหัส “Orion” ที่รวมพลังของ CPU Zen 6 และ GPU RDNA 5 ตัวเครื่องจะมี 8 คอร์ Zen 6 ที่ความเร็วสูงสุด 3GHz และ GPU ที่มี 40–48 Compute Units ซึ่งแม้จะน้อยกว่า PS5 Pro ที่มี 60 CUs แต่ RDNA 5 มีประสิทธิภาพต่อหน่วยสูงกว่า RDNA 2 อย่างมาก PS6 ยังจะใช้หน่วยความจำ GDDR7 ซึ่งเร็วกว่า GDDR6 ใน PS5 Pro และมีเป้าหมายการใช้พลังงานเพียง 160W—ต่ำกว่า PS5 ที่ใช้ 190–220W ผลคือ PS6 จะมีประสิทธิภาพด้าน rasterization สูงกว่า PS5 ถึง 3 เท่า และ ray tracing ดีกว่า PS5 Pro อย่างชัดเจน โดยคาดว่าจะเปิดตัวช่วงปลายปี 2027 หรือต้นปี 2028 ✅ PlayStation 6 จะใช้ AMD APU รหัส Orion ที่รวม Zen 6 และ RDNA 5 ➡️ CPU 8 คอร์ Zen 6 ความเร็วสูงสุด 3GHz ➡️ GPU RDNA 5 จำนวน 40–48 Compute Units ✅ ใช้หน่วยความจำ GDDR7 ที่เร็วกว่า GDDR6 ใน PS5 Pro ➡️ เพิ่มแบนด์วิดธ์และลด latency ➡️ รองรับการเล่นเกมระดับ 4K 120FPS และ 8K 60FPS ✅ เป้าหมายการใช้พลังงานอยู่ที่ 160W ซึ่งต่ำกว่า PS5 ➡️ PS5 ใช้พลังงาน 190–220W ➡️ ช่วยลดความร้อนและเพิ่มประสิทธิภาพพลังงาน ✅ ประสิทธิภาพด้าน rasterization สูงกว่า PS5 ถึง 3 เท่า และดีกว่า PS5 Pro 2 เท่า ➡️ เพิ่มความลื่นไหลของภาพและเฟรมเรต ➡️ รองรับเกมที่ใช้กราฟิกหนักได้ดีขึ้น ✅ คาดว่าจะเปิดตัวปลายปี 2027 หรือต้นปี 2028 ➡️ เริ่มผลิตกลางปี 2027 ➡️ ยังไม่มีการกำหนดราคาขาย แต่ผู้ใช้หวังว่าจะใกล้เคียง PS5 ที่ $499 ✅ มีข่าวลือว่า Sony จะเปิดตัวเครื่องพกพาใหม่พร้อมกัน โดยใช้ APU รหัส Canis ➡️ ใช้ Zen 6C 4 คอร์ และ RDNA 5 12–20 CUs ➡️ ใช้พลังงานเพียง 15W พร้อม LPDDR5X-7500 https://www.techspot.com/news/108903-playstation-6-leaks-suggest-amd-orion-apu-rdna.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: นักพัฒนาใช้ AI มากขึ้น แต่เชื่อใจน้อยลง—เมื่อ “เกือบถูก” กลายเป็นต้นทุนที่ซ่อนอยู่ จากผลสำรวจนักพัฒนากว่า 49,000 คนโดย Stack Overflow พบว่า 80% ใช้ AI ในงานเขียนโค้ดในปี 2025 ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ในขณะเดียวกัน ความเชื่อมั่นในความแม่นยำของ AI กลับลดลงเหลือเพียง 29% จาก 40% ในปีก่อน ปัญหาหลักคือ “คำตอบที่เกือบถูก” จาก AI เช่น GitHub Copilot หรือ Cursor ที่ดูเหมือนจะใช้งานได้ แต่แฝงข้อผิดพลาดเชิงตรรกะหรือบั๊กที่ยากจะตรวจพบ โดยเฉพาะนักพัฒนารุ่นใหม่ที่มักเชื่อคำแนะนำของ AI มากเกินไป ผลคือ นักพัฒนาต้องเสียเวลานานในการดีบัก และกว่า 1 ใน 3 ต้องกลับไปหาคำตอบจาก Stack Overflow เพื่อแก้ปัญหาที่เกิดจากโค้ดที่ AI สร้างขึ้น แม้จะมีโมเดลใหม่ที่เน้นการให้เหตุผลมากขึ้น แต่ปัญหา “เกือบถูก” ยังคงอยู่ เพราะเป็นธรรมชาติของการสร้างข้อความแบบคาดการณ์ ซึ่งไม่สามารถเข้าใจบริบทลึกได้เหมือนมนุษย์ ✅ 80% ของนักพัฒนาใช้ AI ในงานเขียนโค้ดในปี 2025 ➡️ เพิ่มขึ้นจาก 76% ในปี 2024 ➡️ เป็นการยอมรับอย่างกว้างขวางในวงการ ✅ ความเชื่อมั่นในความแม่นยำของ AI ลดลงเหลือ 29% ➡️ จาก 40% ในปี 2024 และ 43% ในปี 2023 ➡️ สะท้อนความกังวลเรื่องคุณภาพของผลลัพธ์ ✅ 45% ของนักพัฒนาระบุว่าการดีบักโค้ดจาก AI ใช้เวลามากกว่าที่คาด ➡️ โดยเฉพาะเมื่อโค้ดดูเหมือนถูกแต่มีข้อผิดพลาดซ่อนอยู่ ➡️ ส่งผลให้ workflow สะดุดและเสียเวลา ✅ มากกว่า 1 ใน 3 ของนักพัฒนาเข้า Stack Overflow เพื่อแก้ปัญหาที่เกิดจาก AI ➡️ แสดงว่า AI ไม่สามารถแทนที่ความรู้จากชุมชนได้ ➡️ Stack Overflow ยังมีบทบาทสำคัญในการแก้ปัญหา ✅ 72% ของนักพัฒนาไม่ใช้ “vibe coding” หรือการวางโค้ดจาก AI โดยไม่ตรวจสอบ ➡️ เพราะเสี่ยงต่อการเกิดบั๊กที่ยากตรวจจับ ➡️ ไม่เหมาะกับการใช้งานในระบบจริง ✅ AI ยังมีข้อดีด้านการเรียนรู้ โดยช่วยลดความยากในการเริ่มต้นภาษาใหม่หรือ framework ใหม่ ➡️ ให้คำตอบเฉพาะจุดที่ตรงกับบริบท ➡️ เสริมการค้นหาจากเอกสารแบบเดิม ‼️ โค้ดที่ “เกือบถูก” จาก AI อาจสร้างบั๊กที่ยากตรวจจับและใช้เวลานานในการแก้ไข ⛔ โดยเฉพาะกับนักพัฒนาที่ไม่มีประสบการณ์ ⛔ อาจทำให้ระบบมีข้อผิดพลาดที่ไม่รู้ตัว ‼️ การเชื่อคำแนะนำของ AI โดยไม่ตรวจสอบอาจทำให้เกิดความเสียหายในระบบจริง ⛔ AI ไม่เข้าใจบริบทเชิงธุรกิจหรือข้อจำกัดเฉพาะ ⛔ ต้องมีการตรวจสอบจากมนุษย์เสมอ ‼️ การใช้ AI โดยไม่มีการฝึกอบรมหรือแนวทางที่ชัดเจนอาจสร้างภาระมากกว่าประโยชน์ ⛔ ผู้ใช้ต้องเข้าใจขีดจำกัดของเครื่องมือ ⛔ ต้องมี mindset ที่ไม่พึ่งพา AI อย่างเดียว ‼️ การใช้ autocomplete จาก AI โดยไม่พิจารณาอาจฝังข้อผิดพลาดลงในระบบ ⛔ ต้องใช้ AI เป็น “คู่คิด” ไม่ใช่ “ผู้แทน” ⛔ ควรใช้เพื่อเสนอไอเดีย ไม่ใช่แทนการเขียนทั้งหมด https://www.techspot.com/news/108907-developers-increasingly-embrace-ai-tools-even-their-trust.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: MLPerf Client 1.0 — เครื่องมือทดสอบ AI บนเครื่องส่วนตัวที่ใช้ง่ายขึ้นและครอบคลุมมากขึ้น ในยุคที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน แต่หลายคนยังใช้โมเดลผ่านระบบคลาวด์ เช่น ChatGPT หรือ Gemini ซึ่งแม้จะสะดวก แต่ก็มีข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัวและการควบคุม MLPerf Client 1.0 จึงถูกพัฒนาโดย MLCommons เพื่อให้ผู้ใช้สามารถทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล AI บนเครื่องของตัวเอง—ไม่ว่าจะเป็นโน้ตบุ๊ก, เดสก์ท็อป หรือเวิร์กสเตชัน โดยเวอร์ชันใหม่นี้มาพร้อม GUI ที่ใช้งานง่าย และรองรับโมเดลใหม่ ๆ เช่น Llama 3.1, Phi 3.5 และ Phi 4 Reasoning นอกจากนี้ยังรองรับการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์จากหลายค่าย เช่น AMD, Intel, NVIDIA, Apple และ Qualcomm ผ่าน SDK และ execution path ที่หลากหลาย รวมถึงสามารถทดสอบงานที่ซับซ้อน เช่น การสรุปเนื้อหาด้วย context window ขนาด 8000 tokens ✅ MLPerf Client 1.0 เปิดตัวพร้อม GUI ใช้งานง่ายสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ➡️ ไม่ต้องใช้ command line เหมือนเวอร์ชันก่อน ➡️ มีระบบมอนิเตอร์ทรัพยากรแบบเรียลไทม์ ✅ รองรับโมเดลใหม่หลายตัว เช่น Llama 2, Llama 3.1, Phi 3.5 และ Phi 4 Reasoning ➡️ ครอบคลุมทั้งโมเดลขนาดเล็กและใหญ่ ➡️ ทดสอบได้ทั้งการสนทนา, การเขียนโค้ด และการสรุปเนื้อหา ✅ สามารถทดสอบงานที่ใช้ context window ขนาดใหญ่ เช่น 4000 และ 8000 tokens ➡️ เหมาะกับการวัดประสิทธิภาพในงานสรุปเนื้อหายาว ➡️ ต้องใช้ GPU ที่มี VRAM อย่างน้อย 16GB ✅ รองรับการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์จากหลายค่ายผ่าน execution path ต่าง ๆ ➡️ เช่น ONNX Runtime, OpenVINO, MLX, Llama.cpp ➡️ ครอบคลุมทั้ง GPU, NPU และ CPU hybrid ✅ สามารถดาวน์โหลดและใช้งานฟรีผ่าน GitHub ➡️ รองรับ Windows และ macOS ➡️ เหมาะกับนักพัฒนา, นักวิจัย และผู้ใช้ทั่วไป ‼️ การทดสอบบาง workload ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูง เช่น GPU 16GB VRAM ขึ้นไป ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่สามารถรันได้ครบทุกชุดทดสอบ ⛔ ต้องตรวจสอบสเปกก่อนใช้งาน ‼️ การเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างอุปกรณ์ต่าง ๆ อาจไม่แม่นยำหากไม่ได้ตั้งค่าระบบให้เหมือนกัน ⛔ ต้องใช้ configuration ที่เทียบเคียงได้ ⛔ ไม่ควรใช้ผลลัพธ์เพื่อสรุปคุณภาพของฮาร์ดแวร์โดยตรง ‼️ การใช้ execution path ที่ไม่เหมาะกับอุปกรณ์อาจทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน ⛔ เช่น ใช้ path สำหรับ GPU บนระบบที่ไม่มี GPU ⛔ ต้องเลือก path ให้ตรงกับฮาร์ดแวร์ที่ใช้งานจริง ‼️ การทดสอบโมเดลขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานและกินทรัพยากรสูง ⛔ อาจทำให้เครื่องร้อนหรือหน่วง ⛔ ควรใช้ในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ https://www.tomshardware.com/software/mlperf-client-1-0-ai-benchmark-released-new-testing-toolkit-sports-a-gui-covers-more-models-and-tasks-and-supports-more-hardware-acceleration-paths

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: SK hynix แซง Samsung ขึ้นเป็นเบอร์หนึ่งของโลก—ชัยชนะจาก HBM ที่ขับเคลื่อน AI ในไตรมาส 2 ปี 2025 SK hynix สร้างประวัติศาสตร์ด้วยรายได้จากธุรกิจหน่วยความจำสูงถึง $9.66 พันล้าน แซงหน้า Samsung ที่ทำได้ $8.94 พันล้าน และครองส่วนแบ่งตลาด 36.2% เทียบกับ 33.5% ของคู่แข่ง นี่เป็นครั้งแรกที่ SK hynix ขึ้นนำตั้งแต่ก่อตั้งในปี 1983 เบื้องหลังความสำเร็จคือการรุกเข้าสู่ตลาด High-Bandwidth Memory (HBM) อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะ HBM3 และ HBM3E ที่กลายเป็นหัวใจของการประมวลผล AI บน GPU ของ Nvidia เช่น B300 และ L40S ในขณะที่ Samsung ยังครองตลาด NAND และ DRAM แบบดั้งเดิม แต่กลับล่าช้าในการส่งมอบ HBM3E ให้ลูกค้า ทำให้เสียโอกาสในตลาดที่เติบโตเร็วที่สุดในยุค AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/sk-hynix-dethrones-samsung-to-become-worlds-top-selling-memory-maker-for-the-first-time-success-mostly-attributed-to-its-hbm3-dominance-for-nvidias-ai-gpus

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Apple กับภารกิจไล่ตาม AI—เปิดรับ M&A, ปรับทีม, และอาจซื้อ Perplexity เพื่อเติมช่องว่าง Apple เคยเป็นผู้นำด้านนวัตกรรม แต่ในสนาม AI กลับถูกมองว่า “ตามหลัง” คู่แข่งอย่าง Google, Microsoft และ OpenAI อย่างชัดเจน Tim Cook จึงประกาศในงานแถลงผลประกอบการล่าสุดว่า Apple “เปิดรับการซื้อกิจการทุกขนาด” หากช่วยเร่งแผน AI ได้ ปีนี้ Apple ซื้อกิจการไปแล้ว 7 แห่ง แม้ส่วนใหญ่จะเป็นบริษัทขนาดเล็ก แต่มีข่าวลือว่า Apple กำลังพิจารณาซื้อ Perplexity—สตาร์ทอัพ AI ด้านการค้นหาที่มีมูลค่ากว่า $18 พันล้าน ซึ่งจะกลายเป็นดีลใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Apple หากเกิดขึ้นจริง นอกจากการซื้อกิจการ Apple ยังปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่ โดยย้ายพนักงานจำนวนมากไปทำงานด้าน AI และเพิ่มงบลงทุนอย่างต่อเนื่อง แม้จะยังตามหลังคู่แข่งในด้านโครงสร้างพื้นฐานและโมเดล AI ขนาดใหญ่ ✅ Tim Cook ประกาศว่า Apple “เปิดรับ M&A ทุกขนาด” เพื่อเร่งแผน AI ➡️ ไม่จำกัดขนาดบริษัท หากช่วยเร่ง roadmap ได้ ➡️ ปีนี้ซื้อกิจการแล้ว 7 แห่ง แม้ส่วนใหญ่ไม่เกี่ยวกับ AI ✅ Apple กำลังพิจารณาซื้อ Perplexity สตาร์ทอัพ AI ด้านการค้นหาที่มีมูลค่ากว่า $18 พันล้าน ➡️ จะกลายเป็นดีลใหญ่ที่สุดของ Apple ➡️ มีการเจรจาระหว่างผู้บริหารระดับสูงแล้ว ✅ Apple ปรับโครงสร้างองค์กรโดยย้ายพนักงานจำนวนมากไปทำงานด้าน AI ➡️ เน้นพัฒนา machine learning และฟีเจอร์ใหม่ใน ecosystem ➡️ รวมถึงการออกแบบชิปด้วย generative AI ✅ Apple เพิ่มงบลงทุนด้าน AI อย่างต่อเนื่อง แม้ยังตามหลังคู่แข่งในด้านโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ CapEx ปีนี้อยู่ที่ ~$13–14 พันล้าน ➡️ เทียบกับ Google $85B, Meta $72B, Microsoft $80B ✅ Apple มองว่า AI คือ “เทคโนโลยีที่ลึกซึ้งที่สุดในยุคของเรา” และจะฝังอยู่ในทุกอุปกรณ์ ➡️ เน้นการทำให้ AI ใช้งานง่ายและเข้าถึงได้ ➡️ เป็นหัวใจของกลยุทธ์ระยะยาว ✅ รายได้ไตรมาสล่าสุดของ Apple อยู่ที่ $94 พันล้าน กำไรสุทธิ $23.4 พันล้าน ➡️ iPhone ยังเป็นรายได้หลักที่ $44.6 พันล้าน ➡️ รายได้จากบริการโตต่อเนื่องที่ $27.4 พันล้าน ‼️ Apple ยังไม่มีผลิตภัณฑ์ AI แบบ generative ที่เด่นชัดเหมือนคู่แข่ง ⛔ Siri รุ่นใหม่ถูกเลื่อนเปิดตัวไปปี 2026 ⛔ ยังไม่มีโมเดล LLM ที่แข่งขันกับ GPT หรือ Claude ได้ ‼️ การซื้อกิจการขนาดใหญ่เช่น Perplexity อาจขัดกับแนวทางเดิมของ Apple ที่เน้นการเติบโตภายใน ⛔ เสี่ยงต่อการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กร ⛔ ต้องปรับตัวกับเทคโนโลยีภายนอกอย่างรวดเร็ว ‼️ การปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่เพื่อเน้น AI อาจกระทบต่อทีมงานเดิมและโครงการอื่น ⛔ อาจเกิดความไม่ชัดเจนในบทบาทของทีม ⛔ เสี่ยงต่อการสูญเสียบุคลากรที่ไม่เห็นด้วย ‼️ งบลงทุนด้าน AI ของ Apple ยังน้อยกว่าคู่แข่งหลายเท่า อาจทำให้ตามไม่ทันในระยะกลาง ⛔ โครงสร้างพื้นฐานยังไม่เทียบเท่า Google หรือ Microsoft ⛔ ต้องเร่งลงทุนใน data center และโมเดลขนาดใหญ่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/apples-tim-cook-very-open-to-m-and-a-that-accelerates-our-road-map-for-ai-company-increasing-spending-on-ai-initiatives-reorganizing-teams-to-address-expansion

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Banana Pi BPI-R4 Lite—บอร์ดเราท์เตอร์ DIY ที่แรงพอตัว แต่ไม่ใช่คู่แข่ง Raspberry Pi 5 Banana Pi เปิดตัว BPI-R4 Lite ซึ่งเป็นบอร์ดเดี่ยวสำหรับงานเน็ตเวิร์กโดยเฉพาะ ใช้ชิป MediaTek MT7987A ที่มี 4 คอร์ Cortex-A53, RAM 2GB DDR4 และ eMMC 8GB พร้อมพอร์ตเน็ตเวิร์กครบครัน เช่น 2.5GbE SFP, 2.5GbE RJ45 WAN (รองรับ PoE), และ LAN 1GbE อีก 4 ช่อง จุดเด่นคือรองรับการขยายผ่าน miniPCIe และ M.2 สำหรับ Wi-Fi 7 และโมดูล 5G รวมถึงมี MikroBUS headers สำหรับงาน IoT และ automation แม้จะถูกนำเสนอว่าเป็นทางเลือกของ Raspberry Pi 5 แต่หลายเสียงในชุมชนกลับมองว่า BPI-R4 Lite เหมาะกับงานเราท์เตอร์มากกว่าเป็นบอร์ดเอนกประสงค์ เพราะ CPU ค่อนข้างเก่าและไม่เหมาะกับงาน compute หนัก ✅ Banana Pi BPI-R4 Lite ใช้ชิป MediaTek MT7987A พร้อม 4 คอร์ Cortex-A53 ➡️ RAM 2GB DDR4 และ eMMC 8GB ➡️ มี SPI-NAND 256MB และ SPI-NOR 32MB เพิ่มเติม ✅ รองรับพอร์ตเน็ตเวิร์กระดับสูง เช่น 2.5GbE SFP และ RJ45 WAN พร้อม PoE ➡️ มี LAN 1GbE อีก 4 ช่องสำหรับใช้งานเป็นเราท์เตอร์ ➡️ รองรับการขยายผ่าน miniPCIe และ M.2 สำหรับ Wi-Fi 7 และ 5G ✅ มี USB 3.0, USB 2.0, และ USB-C สำหรับ debug console ➡️ USB 3.0 แชร์ทรัพยากรกับ HSGMII/SGMII ต้องเลือกใช้งาน ➡️ รองรับการขยายผ่าน MikroBUS headers สำหรับ UART, I2C, SPI, PWM ✅ เหมาะกับงาน DIY router, NAS, home automation และ gateway ➡️ รองรับ OpenWRT และระบบ Linux ➡️ ขนาดบอร์ด 100.5x148 มม. น้ำหนัก 250 กรัม ✅ ราคาประมาณ $86 ซึ่งสูงกว่า Raspberry Pi 5 ที่อยู่ที่ ~$66 ➡️ เน้นฟีเจอร์ด้านเน็ตเวิร์กมากกว่าความสามารถ compute ➡️ มีตัวเลือก Wi-Fi 7 NIC แบบ mPCIe ให้ซื้อเพิ่ม https://www.techpowerup.com/339505/banana-pi-launches-bpi-r4-lite-diy-router-board