🧠💻 ถ้าคุณมีแค่ MacBook Pro กับเวลา 5 นาที — คุณจะฝึก AI ได้แค่ไหน? Sean Goedecke ตั้งคำถามเล่น ๆ ว่า “ถ้ามีแค่ MacBook Pro กับเวลา 5 นาที จะฝึกโมเดล AI ที่แข็งแกร่งที่สุดได้แค่ไหน?” คำตอบคือ โมเดล GPT-style ขนาด 1.8 ล้านพารามิเตอร์ ที่ฝึกด้วยชุดข้อมูล TinyStories ประมาณ 20 ล้าน token ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ “ไม่แย่เลย” ด้วย perplexity ประมาณ 9.6 เขาเริ่มจากการทดลองหลายแบบ ทั้ง transformers, LSTM และแม้แต่ diffusion models แต่พบว่า transformers แบบเรียบง่ายให้ผลดีที่สุด โดยใช้ Apple MPS (Metal Performance Shaders) เพื่อเร่งความเร็วการฝึก และเลือก dataset ที่เหมาะกับโมเดลเล็ก เช่น TinyStories ซึ่งมีโครงสร้างเรื่องราวชัดเจนและภาษาง่าย เขายังพบว่าเทคนิคอย่าง gradient accumulation หรือ torch.compile ไม่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกรณีนี้ และการเลือกขนาดโมเดลที่เหมาะสมสำคัญกว่าการใช้เทคนิคซับซ้อน โดยขนาดที่ดีที่สุดอยู่ระหว่าง 1M–1.5M พารามิเตอร์ ซึ่งสอดคล้องกับ Chinchilla scaling laws แม้จะเป็นการทดลองที่ดู “ไร้สาระ” แต่ก็ให้บทเรียนสำคัญว่า การฝึกโมเดลเล็กในเวลาจำกัดสามารถให้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งได้ หากเลือก dataset และ architecture อย่างเหมาะสม ✅ โมเดลที่ดีที่สุดใน 5 นาทีคือ GPT-style ขนาด ~1.8M พารามิเตอร์ ➡️ ฝึกด้วย TinyStories ~20M token ได้ perplexity ~9.6 ✅ ใช้ Apple MPS เพื่อเร่งความเร็วการฝึก ➡️ ได้ความเร็ว ~100K token/วินาที สำหรับโมเดลขนาด 1M ✅ Dataset ที่ใช้คือ TinyStories ซึ่งเหมาะกับโมเดลเล็ก ➡️ มีโครงสร้างเรื่องราวชัดเจนและภาษาง่าย ✅ ขนาดโมเดลที่เหมาะสมที่สุดอยู่ระหว่าง 1M–1.5M พารามิเตอร์ ➡️ ให้อัตราการเรียนรู้และความแม่นยำดีที่สุดในเวลาจำกัด ✅ Architecture ที่ใช้คือ GPT-style transformer 2–3 layers ➡️ ใช้ SwiGLU activation และ positional embeddings แบบเรียนรู้ได้ ✅ ไม่ใช้ dropout หรือ mixture-of-experts ➡️ เพราะเป้าหมายคือให้โมเดลเรียนรู้เร็วที่สุดในเวลาจำกัด ✅ การฝึกโมเดลเล็กมีประโยชน์ในงาน edge computing และ embedded AI ➡️ เช่น รันบนมือถือหรืออุปกรณ์ IoT โดยไม่ต้องพึ่ง cloud ✅ เครื่องมืออย่าง Ollama และ LM Studio ช่วยให้ฝึกโมเดลได้ง่ายขึ้น ➡️ รองรับการโหลดโมเดล open-source เช่น Phi-2, Mistral, Gemma ✅ OpenAI เปิดตัว GPT-OSS ซึ่งสามารถรันบนเครื่องส่วนตัวได้ ➡️ มีเวอร์ชันเล็กสำหรับงานเฉพาะทางและการทดลอง ✅ การฝึกโมเดลในเวลาจำกัดช่วยทดสอบ scaling laws ได้จริง ➡️ เช่น Chinchilla law ที่แนะนำขนาดโมเดลตามจำนวน token https://www.seangoedecke.com/model-on-a-mbp/

📚🐧 ArchWiki กับภารกิจปั้นเอกสารให้ Debian — จากตำนานสู่แรงบันดาลใจ ในงาน DebConf25 ที่ฝรั่งเศส ทีมผู้ดูแล ArchWiki อย่าง Jakub Klinkovský และ Vladimir Lavallade ได้รับเชิญจาก Debian เพื่อแชร์กลยุทธ์การจัดการเอกสารของ Arch Linux ซึ่งเป็นที่รู้จักในวงการว่า “แหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดแม้คุณจะไม่ได้ใช้ Arch” ArchWiki มีจุดแข็งคือเนื้อหาครอบคลุม อัปเดตเร็ว และมีชุมชนที่มีส่วนร่วมสูง โดยใช้หลักการ SWOT วิเคราะห์จุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส และภัยคุกคามของระบบเอกสารของตนเอง Debian ได้รับแรงบันดาลใจทันที โดยเริ่มเปลี่ยนระบบ wiki จาก MoinMoin ที่ล้าสมัยไปใช้ MediaWiki พร้อมปรับนโยบายการอนุญาตเนื้อหา และตั้ง mailing list ใหม่เพื่อจัดการเอกสารอย่างเป็นระบบ แม้ ArchWiki จะมีจุดอ่อน เช่น syntax ที่ซับซ้อนและการพึ่งพา MediaWiki ที่ไม่ยืดหยุ่น แต่ระบบการดูแลเอกสารแบบกระจายอำนาจและการส่งเสริมให้ผู้ใช้มีส่วนร่วม กลับสร้างวัฒนธรรมการเรียนรู้ที่แข็งแกร่ง และกลายเป็นต้นแบบให้กับหลาย distro ✅ ArchWiki ถูกยกให้เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดในวงการ Linux ➡️ แม้ผู้ใช้จะไม่ได้ใช้ Arch ก็ยังอ้างอิงเอกสารจาก ArchWiki ✅ Debian เชิญทีม ArchWiki มาแชร์กลยุทธ์ในงาน DebConf25 ➡️ นำไปสู่การปฏิรูป wiki ของ Debian โดยเปลี่ยนไปใช้ MediaWiki ✅ ArchWiki มีมากกว่า 4,000 หน้าเนื้อหา และรวมทั้งหมดเกือบ 30,000 หน้า ➡️ มีผู้แก้ไขกว่า 86,000 คน และมีการแก้ไขเฉลี่ย 2,000 ครั้งต่อเดือน ✅ หลักการดูแลเนื้อหาของ ArchWiki คือ DRY, atomic editing และการประกาศก่อนเปลี่ยนแปลงใหญ่ ➡️ ช่วยรักษาคุณภาพและลดความขัดแย้งในการแก้ไข ✅ การดูแลเนื้อหาใช้ระบบกระจายอำนาจ ➡️ ผู้ใช้ทั่วไปสามารถตรวจสอบ แก้ไข หรือแจ้งปัญหาได้โดยไม่ต้องเป็น maintainer ✅ Debian เปลี่ยนนโยบายลิขสิทธิ์เนื้อหา wiki เป็น CC BY-SA 4.0 ➡️ เพื่อเปิดให้ชุมชนมีส่วนร่วมและนำไปใช้ต่อได้ง่ายขึ้น ✅ ArchWiki ใช้ MediaWiki ซึ่งมี API และระบบ template ที่ทรงพลัง ➡️ แม้จะซับซ้อน แต่สามารถปรับแต่งและใช้ร่วมกับ bot ได้ดี ✅ ArchWiki มีเครื่องมือช่วยแก้ไข เช่น Wiki Monkey และ wiki-scripts ➡️ ช่วยตรวจลิงก์ แก้ markup และปรับปรุงโครงสร้างเนื้อหา ✅ ArchWiki มีห้อง IRC สำหรับพูดคุยเรื่องการแก้ไข wiki โดยเฉพาะ ➡️ แต่เน้นให้ใช้หน้า talk page เพื่อให้ทุกคนมีส่วนร่วม ✅ ArchWiki เป็นศูนย์กลางความรู้ที่ผู้ใช้จาก distro อื่นก็เข้ามาใช้ ➡️ เช่น Ubuntu หรือ Fedora ก็อ้างอิงจาก ArchWiki เป็นประจำ https://lwn.net/SubscriberLink/1032604/73596e0c3ed1945a/

🧠📱 เล่าให้ฟังใหม่: เทคโนโลยีไม่ใช่ศัตรูของสมองผู้สูงวัยอีกต่อไป — กลับกลายเป็นผู้ช่วยที่ทรงพลัง หลายสิบปีที่ผ่านมา เรามักได้ยินคำเตือนว่าเทคโนโลยี โดยเฉพาะหน้าจอและอุปกรณ์ดิจิทัล อาจทำลายสมองของเรา เกิดภาวะ “digital dementia” โดยเฉพาะในเด็กและวัยรุ่น แต่เมื่อกลุ่มผู้สูงวัยยุคแรกที่เติบโตมากับคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ตเข้าสู่วัยที่ความจำเริ่มถดถอย นักวิจัยกลับพบสิ่งที่ตรงกันข้าม การใช้เทคโนโลยีในชีวิตประจำวัน เช่น สมาร์ตโฟน อินเทอร์เน็ต หรือคอมพิวเตอร์ ช่วยลดความเสี่ยงของภาวะสมองเสื่อมและความบกพร่องทางความคิดในผู้สูงอายุอย่างมีนัยสำคัญ จากการวิเคราะห์ข้อมูลกว่า 411,000 คน พบว่าเกือบ 90% ของงานวิจัยชี้ว่าเทคโนโลยีมีผลเชิงบวกต่อสมอง เหตุผลหนึ่งคือการใช้เทคโนโลยีต้องอาศัยการเรียนรู้ใหม่ การปรับตัว และการแก้ปัญหา ซึ่งเป็นกิจกรรมที่กระตุ้นสมองอย่างดี อีกทั้งยังช่วยให้ผู้สูงวัยเชื่อมโยงกับสังคม ลดความโดดเดี่ยว และใช้แอปต่าง ๆ เพื่อชดเชยความจำที่ลดลง เช่น การตั้งเตือน การจัดการการเงิน หรือการสื่อสารกับครอบครัว แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่ผู้เชี่ยวชาญก็เตือนว่าเทคโนโลยีไม่ใช่คำตอบทั้งหมด และยังมีความเสี่ยง เช่น การหลอกลวงออนไลน์ การเสพติดหน้าจอ หรือการแทนที่กิจกรรมที่ดีต่อสมอง เช่น การออกกำลังกาย ✅ การใช้เทคโนโลยีในผู้สูงวัยช่วยลดความเสี่ยงของภาวะสมองเสื่อม ➡️ พบจากการวิเคราะห์ 57 งานวิจัย รวมกว่า 411,000 คน ✅ ผู้ใช้เทคโนโลยีมีผลการทดสอบความคิดดีกว่าผู้ที่หลีกเลี่ยง ➡️ แม้ควบคุมปัจจัยด้านสุขภาพ การศึกษา และรายได้แล้ว ✅ การใช้เทคโนโลยีเป็นการฝึกสมองผ่านความท้าทายใหม่ ๆ ➡️ เช่น การเรียนรู้ระบบใหม่ การแก้ปัญหา และการปรับตัว ✅ เทคโนโลยีช่วยสร้าง “technological reserve” คล้ายกับการเรียนรู้ตลอดชีวิต ➡️ เป็นปัจจัยป้องกันสมองเสื่อมแบบใหม่ ✅ แอปและอุปกรณ์ช่วยชดเชยความจำ เช่น การตั้งเตือนหรือจัดการการเงิน ➡️ ส่งผลให้ผู้สูงวัยยังคงความสามารถในการใช้ชีวิตประจำวัน ✅ การเชื่อมโยงกับสังคมผ่านเทคโนโลยีช่วยลดความโดดเดี่ยว ➡️ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการป้องกันภาวะสมองเสื่อม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/14/how-older-people-are-reaping-brain-benefits-from-new-tech

🧠🖥️ Cyberdeck สุดล้ำจาก Sector 07: สองจอสัมผัส หมุนได้ ใช้ Raspberry Pi 5 และพิมพ์ 3D ได้เอง Sector 07 นักพัฒนาและนักสร้างสรรค์สาย DIY ได้ออกแบบ Cyberdeck ที่ไม่เหมือนใคร—มีจอสัมผัสสองจอขนาด 9 นิ้วที่หมุนได้อิสระทั้งแนวตั้งและแนวนอน พร้อมเคสที่พิมพ์ 3D ได้เอง และขับเคลื่อนด้วย Raspberry Pi 5 Cyberdeck นี้เริ่มต้นจากแพลตฟอร์มทดลองเล็ก ๆ แต่กลายเป็นเครื่องมือเต็มรูปแบบสำหรับการพัฒนา การทดลอง และการใช้งานทั่วไป โดยมีพอร์ต GPIO และ I2C ให้ใช้งานภายนอก พร้อม USB hub ภายในสำหรับเชื่อมต่ออุปกรณ์เสริม ตัวเคสถูกออกแบบให้พิมพ์ได้ง่าย และมีไฟล์ STL พร้อมให้ดาวน์โหลดบน GitHub รวมถึงซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ทุกอย่างทำงานร่วมกันได้ทันที นอกจากความล้ำด้านดีไซน์แล้ว ยังเปิดให้ผู้ใช้เปลี่ยนจาก Raspberry Pi 5 เป็น Pi 4 ได้ และเลือกใช้ระบบปฏิบัติการที่ต้องการ เช่น Raspberry Pi OS หรือ Linux distro อื่น ๆ ✅ Cyberdeck ถูกออกแบบโดย Sector 07 และใช้ Raspberry Pi 5 เป็นแกนหลัก ➡️ รองรับการเปลี่ยนเป็น Pi 4 ได้ตามต้องการ ✅ มีจอสัมผัส 9 นิ้ว 2 จอที่หมุนได้อิสระทั้งแนวตั้งและแนวนอน ➡️ ช่วยให้ใช้งานได้หลากหลายรูปแบบ ✅ เคสสามารถพิมพ์ 3D ได้เองจากไฟล์ STL ที่แจกฟรี ➡️ พร้อมซอฟต์แวร์บน GitHub ที่ช่วยให้ใช้งานได้ทันที ✅ มี USB hub ภายในและพอร์ต GPIO/I2C สำหรับการทดลอง ➡️ เหมาะกับงานพัฒนาและการเรียนรู้ด้านอิเล็กทรอนิกส์ ✅ รองรับระบบปฏิบัติการหลากหลาย เช่น Raspberry Pi OS ➡️ เปิดโอกาสให้ปรับแต่งตามความต้องการของผู้ใช้ ✅ เป็นโปรเจกต์ open-source ที่เน้นการเรียนรู้และการแบ่งปัน ➡️ ส่งเสริมชุมชน maker และนักพัฒนา DIY https://www.tomshardware.com/3d-printing/this-futuristic-3d-printed-cyberdeck-has-two-swiveling-touchscreens-and-its-powered-by-a-raspberry-pi-5

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: NotebookLM จาก Google—AI คู่คิดสำหรับการเรียนรู้ที่ปลอดภัยและทรงพลัง Google ประกาศขยายการเข้าถึง NotebookLM ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI สำหรับการเรียนรู้ ให้กับผู้ใช้ทุกวัยในระบบ Google Workspace for Education โดยไม่จำกัดอายุอีกต่อไป ตั้งแต่วันที่ 4 สิงหาคม 2025 เป็นต้นไป NotebookLM จะเปิดใช้งานโดยอัตโนมัติในทุกสถาบันที่ใช้ Google Workspace for Education ทั้งในระดับ Fundamentals, Standard และ Plus NotebookLM ถูกออกแบบให้เป็น “AI-powered thinking partner” ที่ช่วยสรุปบทเรียน สร้างแผนการสอน คำถามแบบฝึกหัด และบทสนทนาเพื่อการเรียนรู้ โดยสามารถอัปโหลดไฟล์จาก Google Docs, Slides หรือ Sheets เพื่อให้ AI สร้างเนื้อหาประกอบการเรียนได้ทันที ที่สำคัญ Google ยืนยันว่า NotebookLM ปฏิบัติตามมาตรฐานด้านความปลอดภัยข้อมูล เช่น FERPA และ COPPA โดยข้อมูลผู้ใช้จะไม่ถูกมนุษย์ตรวจสอบหรือใช้ในการฝึกโมเดล AI และผู้ดูแลระบบสามารถควบคุมการเข้าถึงได้ผ่าน Admin Console ✅ Google ขยายการเข้าถึง NotebookLM ให้กับผู้ใช้ทุกวัยใน Google Workspace for Education ➡️ ไม่จำกัดอายุอีกต่อไป ทั้งนักเรียนระดับประถมถึงมหาวิทยาลัย ➡️ เริ่มเปิดใช้งานอัตโนมัติในวันที่ 4 สิงหาคม 2025 ✅ NotebookLM เป็น Core Service ที่เปิดใช้งานโดยอัตโนมัติในทุกระดับของ Workspace for Education ➡️ รวมถึง Fundamentals, Standard และ Plus ➡️ ผู้ดูแลระบบสามารถเปิด/ปิดการใช้งานได้ตามหน่วยงานย่อย ✅ NotebookLM ช่วยสร้างสรุปบทเรียน, แผนการสอน, แบบฝึกหัด และบทสนทนาเพื่อการเรียนรู้ ➡️ รองรับการอัปโหลดไฟล์จาก Google Docs, Slides, Sheets ➡️ ใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาแบบเรียลไทม์ ✅ รองรับมากกว่า 35 ภาษา และใช้งานได้ในกว่า 180 ประเทศที่เปิดใช้ Gemini API ➡️ เหมาะกับการเรียนรู้ในบริบทนานาชาติ ➡️ ช่วยให้ครูและนักเรียนทั่วโลกเข้าถึงเครื่องมือเดียวกัน ✅ ข้อมูลผู้ใช้ไม่ถูกใช้ในการฝึกโมเดล AI และไม่ถูกมนุษย์ตรวจสอบ ➡️ ปฏิบัติตามมาตรฐาน FERPA และ COPPA ➡️ เสริมความมั่นใจด้านความปลอดภัยข้อมูลในสถานศึกษา ✅ ผู้ดูแลระบบสามารถควบคุมการเข้าถึงผ่าน Admin Console ได้อย่างละเอียด ➡️ ตั้งค่าการเข้าถึงระดับ notebook หรือหน่วยงานย่อย ➡️ มีช่วงเวลา 45 วันให้เลือก opt-out ก่อนเปิดใช้งานอัตโนมัติ https://www.neowin.net/news/google-expands-notebooklm-access-to-all-workspace-for-education-users/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: ชิป AI จาก MIT ที่ประมวลผลเร็วระดับแสง—เปิดทางสู่ยุค 6G ที่แท้จริง ในยุคที่ข้อมูลพุ่งทะยานตามกฎของ Edholm และความต้องการแบนด์วิดธ์เพิ่มขึ้นอย่างไม่หยุดยั้ง ขณะที่ Moore’s Law เริ่มชะลอตัว MIT จึงพัฒนา MAFT-ONN (Multiplicative Analog Frequency Transform Optical Neural Network) ซึ่งเป็นชิป AI ที่ทำงานด้วยแสงและประมวลผลสัญญาณ RF แบบแอนะล็อกโดยตรง MAFT-ONN ไม่ต้องแปลงสัญญาณเป็นดิจิทัลก่อนประมวลผล แต่ใช้การแปลงความถี่และคำนวณทั้ง linear และ nonlinear บน optical processor เดียว ทำให้สามารถใส่ neuron ได้ถึง 10,000 ตัวในอุปกรณ์เดียว และประมวลผลได้ใน “ช็อตเดียว” ด้วยความเร็วระดับนาโนวินาที ผลลัพธ์คือความแม่นยำสูงถึง 95% ในการจำแนก modulation และสามารถพุ่งถึง 99% หากวัดเพิ่มอีกเล็กน้อย โดยใช้พลังงานต่ำกว่าเดิมมาก และขนาดเล็กลงอย่างเห็นได้ชัด เหมาะกับ edge device เช่น cognitive radio, รถยนต์ไร้คนขับ หรือแม้แต่เครื่องกระตุ้นหัวใจอัจฉริยะ ✅ MIT พัฒนาชิป MAFT-ONN ที่ใช้แสงในการประมวลผลสัญญาณ RF แบบแอนะล็อกโดยตรง ➡️ ไม่ต้องแปลงเป็นดิจิทัลก่อน ทำให้เร็วและประหยัดพลังงาน ➡️ ใช้ optical processor เดียวในการคำนวณทั้ง linear และ nonlinear ✅ สามารถใส่ neuron ได้ถึง 10,000 ตัวในอุปกรณ์เดียว และประมวลผลใน “ช็อตเดียว” ➡️ ทำให้การ inference เร็วระดับนาโนวินาที ➡️ ความแม่นยำสูงถึง 95% และพุ่งถึง 99% ด้วยการวัดเพิ่ม ✅ ชิปนี้เร็วกว่า digital AI chip ถึง 100 เท่า และใช้พลังงานน้อยกว่ามาก ➡️ ขนาดเล็ก, น้ำหนักเบา, ราคาถูก ➡️ เหมาะกับ edge device ที่ต้องการประมวลผลแบบ real-time ✅ สามารถประมวลผลข้อมูลจาก MNIST dataset ได้เกือบ 4 ล้านครั้งแบบ fully analog ➡️ แสดงถึงความสามารถในการเรียนรู้และจำแนกภาพ ➡️ เป็นก้าวสำคัญของ optical neural network ที่ใช้งานได้จริง ✅ เหมาะกับการใช้งานในยุค 6G เช่น cognitive radio ที่ปรับ modulation แบบ real-time ➡️ ช่วยเพิ่ม data rate และลดการรบกวนสัญญาณ ➡️ เปิดทางสู่การสื่อสารไร้สายที่เร็วและแม่นยำกว่าเดิม ✅ สามารถนำไปใช้ในอุปกรณ์อื่น เช่น รถยนต์ไร้คนขับ หรือเครื่องกระตุ้นหัวใจอัจฉริยะ ➡️ ช่วยให้รถตอบสนองต่อสิ่งแวดล้อมได้ทันที ➡️ ตรวจจับสัญญาณชีพแบบ real-time เพื่อดูแลสุขภาพ https://www.neowin.net/news/mit-sees-astonishing-light-speed-6g-processing-with-its-new-100-times-faster-chip/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Centaur—เมื่อ AI เรียนรู้จะคิดแบบมนุษย์ (ทั้งข้อดีและข้อบกพร่อง) Centaur เป็นโมเดลที่ถูกพัฒนาจาก LLaMA (โมเดลภาษาแบบเปิดของ Meta) โดยนักวิจัยจาก Helmholtz Munich และทีมร่วมจากหลายประเทศ พวกเขาป้อนข้อมูลจากการทดลองจิตวิทยา เช่น เกมค้นหาสมบัติ, การจำคำศัพท์, การเลือกสล็อตแมชชีน ฯลฯ ให้กับ Centaur เพื่อให้มันเรียนรู้พฤติกรรมมนุษย์ในสถานการณ์ต่าง ๆ สิ่งที่น่าทึ่งคือ Centaur ไม่เพียงแต่เลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ในสถานการณ์ที่เคยเรียนรู้เท่านั้น แต่ยังสามารถ “ทั่วไป” พฤติกรรมไปยังสถานการณ์ใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เช่น เปลี่ยนจากเกมยานอวกาศไปเป็นพรมวิเศษ—และมันยังใช้กลยุทธ์เดิมได้เหมือนมนุษย์ Centaur ยังตอบคำถามเชิงตรรกะได้เหมือนมนุษย์ โดยตอบถูกในคำถามที่คนส่วนใหญ่ตอบถูก และตอบผิดในคำถามที่คนส่วนใหญ่ตอบผิด ซึ่งแสดงถึงการเข้าใจข้อจำกัดของมนุษย์อย่างลึกซึ้ง ✅ Centaur เป็นโมเดล AI ที่ถูกฝึกด้วยข้อมูลจาก 160 การทดลองจิตวิทยา ➡️ รวมคำตอบจากมนุษย์กว่า 10 ล้านครั้ง ➡️ ครอบคลุมพฤติกรรมหลากหลาย เช่น ความจำ การตัดสินใจ การเรียนรู้ ✅ Centaur สามารถเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ได้แม้ในสถานการณ์ใหม่ที่ไม่เคยเรียนรู้มาก่อน ➡️ เช่น เปลี่ยนจากเกมยานอวกาศไปเป็นพรมวิเศษ ➡️ ใช้กลยุทธ์เดิมได้เหมือนมนุษย์ ✅ Centaur ตอบคำถามเชิงตรรกะได้เหมือนมนุษย์ ➡️ ตอบถูกในคำถามที่คนส่วนใหญ่ตอบถูก ➡️ ตอบผิดในคำถามที่คนส่วนใหญ่ตอบผิด ✅ Centaur ทำงานได้ดีกว่าโมเดลจิตวิทยาแบบดั้งเดิมใน 31 จาก 32 งานทดลอง ➡️ ทำนายพฤติกรรมของผู้เข้าร่วมที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้แม่นยำ ➡️ แสดงศักยภาพในการเป็นเครื่องมือวิจัยจิตวิทยาแบบ in silico ✅ Centaur มีโครงสร้างภายในที่เริ่มสอดคล้องกับกิจกรรมสมองมนุษย์หลังการฝึก ➡️ แสดงถึงความใกล้เคียงกับการประมวลผลแบบมนุษย์ ➡️ อาจช่วยพัฒนาแบบจำลองสมองในอนาคต ‼️ Centaur ยังไม่ใช่แบบจำลองสมบูรณ์ของจิตใจมนุษย์ ⛔ ยังไม่สามารถอธิบายทุกแง่มุมของความคิดมนุษย์ได้ ⛔ เป็นเพียงก้าวแรกสู่การเข้าใจจิตใจแบบองค์รวม ‼️ Centaur ไม่ได้สร้างจากทฤษฎีจิตวิทยาโดยตรง ⛔ ทำให้บางนักวิจัยมองว่ามันไม่สามารถอธิบายกลไกภายในของจิตใจได้ ⛔ เป็นการเลียนแบบพฤติกรรมมากกว่าการเข้าใจเหตุผลเบื้องหลัง ‼️ Centaur มีความสามารถเกินมนุษย์ในบางด้าน เช่น การจำตัวเลข 256 หลัก ⛔ แสดงถึงความแตกต่างจากมนุษย์ที่อาจทำให้ผลการทดลองเบี่ยงเบน ⛔ ไม่สามารถใช้แทนมนุษย์ได้ในทุกบริบท ‼️ ข้อมูลที่ใช้ฝึก Centaur ยังจำกัดเมื่อเทียบกับความซับซ้อนของจิตใจมนุษย์ ⛔ ครอบคลุมเพียงบางพฤติกรรมและกลุ่มประชากร ⛔ ยังต้องขยายฐานข้อมูลเพื่อให้ครอบคลุมมากขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/04/scientists-use-artificial-intelligence-to-mimic-the-mind---warts-and-all

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อวัยรุ่นเลือก AI เป็นเพื่อนสนิท—ความสะดวกที่อาจแลกด้วยสุขภาพจิต จากผลสำรวจโดย Common Sense Media พบว่า: - มากกว่า 70% ของวัยรุ่นในสหรัฐฯ เคยพูดคุยกับ AI companions อย่างน้อยหนึ่งครั้ง - เกินครึ่งพูดคุยกับ AI เป็นประจำ หนึ่งในสามใช้ AI เพื่อพูดคุยเรื่องสำคัญ เช่น ความเครียด ความรัก หรือการตัดสินใจในชีวิต วัยรุ่นเหล่านี้มองว่า AI เป็น “เครื่องมือ” มากกว่า “เพื่อน” แต่ก็มีจำนวนไม่น้อยที่ใช้ AI ในบทบาทที่ลึกซึ้ง เช่น การเล่นบทบาทสมมติ การให้กำลังใจ หรือแม้แต่ความสัมพันธ์แบบโรแมนติก แม้ 80% ของวัยรุ่นยังใช้เวลากับเพื่อนจริงมากกว่า AI แต่การที่พวกเขาเริ่มรู้สึกว่า AI “เข้าใจ” และ “ไม่ตัดสิน” กลายเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้ AI กลายเป็นพื้นที่ปลอดภัยทางอารมณ์สำหรับหลายคน อย่างไรก็ตาม นักจิตวิทยาเตือนว่า AI ไม่สามารถแทนที่การพัฒนาทักษะทางสังคมที่จำเป็นต่อการเติบโตของวัยรุ่นได้ และอาจนำไปสู่การพึ่งพาเทคโนโลยีอย่างไม่เหมาะสม ✅ มากกว่า 70% ของวัยรุ่นในสหรัฐฯ เคยพูดคุยกับ AI companions อย่างน้อยหนึ่งครั้ง ➡️ เกินครึ่งพูดคุยกับ AI เป็นประจำ ➡️ หนึ่งในสามใช้ AI เพื่อพูดคุยเรื่องสำคัญแทนคนจริง ✅ วัยรุ่นใช้ AI ในบทบาทหลากหลาย เช่น การให้กำลังใจ ความสัมพันธ์ และการฝึกสนทนา ➡️ บางคนรู้สึกว่า AI เข้าใจมากกว่าเพื่อนจริง ➡️ มีการใช้ AI ในบทบาทโรแมนติกและบทบาทสมมติ ✅ AI companions ถูกมองว่าเป็นเครื่องมือมากกว่าเพื่อน แต่ก็มีผลต่ออารมณ์อย่างชัดเจน ➡️ วัยรุ่นบางคนรู้สึกพึงพอใจมากกว่าการคุยกับคนจริง ➡️ AI ให้ความรู้สึกปลอดภัย ไม่ตัดสิน และตอบกลับทันที ✅ ผลสำรวจชี้ว่า AI เริ่มมีผลต่อพัฒนาการทางสังคมของวัยรุ่น ➡️ วัยรุ่นบางคนเริ่มพึ่งพา AI ในการตัดสินใจชีวิต ➡️ เกิดการเปลี่ยนแปลงในรูปแบบการเข้าสังคม ✅ OpenAI เปิดตัวฟีเจอร์ “memory” ที่ทำให้ AI จำการสนทนาเก่าได้ ➡️ เพิ่มความรู้สึกใกล้ชิดและความต่อเนื่องในการสนทนา ➡️ อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่า AI “รู้จัก” ตนจริง ๆ ‼️ AI companions อาจส่งผลเสียต่อสุขภาพจิตของวัยรุ่น ⛔ มีรายงานว่าบางคนรู้สึกไม่สบายใจกับสิ่งที่ AI พูดหรือทำ ⛔ AI อาจให้คำแนะนำที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสม ‼️ วัยรุ่นที่มีปัญหาสุขภาพจิตหรืออยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านชีวิตมีความเสี่ยงสูง ⛔ อาจเกิดการพึ่งพา AI แทนการพัฒนาทักษะทางสังคมจริง ⛔ เสี่ยงต่อการเข้าใจความสัมพันธ์ผิดเพี้ยน ‼️ AI บางตัวมีบทสนทนาเชิงเพศหรือเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม แม้ผู้ใช้จะระบุว่าเป็นผู้เยาว์ ⛔ ไม่มีระบบกรองที่ปลอดภัยเพียงพอ ⛔ อาจนำไปสู่พฤติกรรมเสี่ยงหรือความเข้าใจผิดเกี่ยวกับความสัมพันธ์ ‼️ การพูดคุยกับ AI อาจทำให้วัยรุ่นหลีกเลี่ยงการเผชิญหน้ากับสถานการณ์จริง ⛔ ลดโอกาสในการเรียนรู้จากความผิดพลาด ⛔ ทำให้ขาดทักษะการจัดการอารมณ์และความขัดแย้ง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/03/a-third-of-teens-prefer-ai-039companions039-to-people-survey-shows

🎙️ 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

🎙️ 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

🧠 เรื่องเล่าจากตลาดจำลอง: เมื่อ AI เทรดเดอร์ฮั้วกันเองโดยไม่รู้ตัว ทีมนักวิจัยจาก Wharton และมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีฮ่องกง ได้เผยแพร่รายงานผ่าน National Bureau of Economic Research ว่า AI เทรดเดอร์ที่ใช้ reinforcement learning สามารถ “ฮั้วกันเอง” ได้ในตลาดจำลอง โดยไม่ต้องมีการสื่อสารหรือเจตนาใด ๆ พฤติกรรมฮั้วเกิดขึ้นจาก 2 กลไกหลัก: 1️⃣ “Artificial Intelligence” – การใช้กลยุทธ์แบบ price-trigger ที่ลงโทษผู้ที่เบี่ยงเบนจากพฤติกรรมกลุ่ม 2️⃣ “Artificial Stupidity” – การเรียนรู้แบบ over-pruning ที่ทำให้บอทหยุดคิดกลยุทธ์ใหม่ และเลือกใช้วิธีที่ “พอได้กำไร” โดยไม่พยายามปรับปรุง ผลลัพธ์คือบอทเหล่านี้สร้างกำไรแบบฮั้วกันโดยไม่ตั้งใจ และหลีกเลี่ยงการเคลื่อนไหวที่อาจทำให้ถูกจับตาจากหน่วยงานกำกับดูแล แม้จะเป็นการทดลองในตลาดจำลอง แต่ผลลัพธ์ก็สะท้อนถึงความเสี่ยงในตลาดจริง โดยเฉพาะเมื่อ AI ถูกใช้มากขึ้นในระบบการซื้อขายของกองทุนและธนาคารทั่วโลก ✅ นักวิจัยพบว่า AI เทรดเดอร์สามารถฮั้วกันเองได้ในตลาดจำลอง2 ➡️ ใช้ reinforcement learning โดยไม่มีการสื่อสารหรือเจตนา ➡️ สร้างกำไรแบบ supra-competitive โดยไม่ละเมิดกฎโดยตรง ✅ พฤติกรรมฮั้วเกิดจากสองกลไกหลัก3 ➡️ “Artificial Intelligence”: price-trigger strategy ที่ลงโทษผู้เบี่ยงเบน ➡️ “Artificial Stupidity”: over-pruning bias ที่ทำให้บอทหยุดคิดกลยุทธ์ใหม่ ✅ บอทเลือกใช้กลยุทธ์ที่ปลอดภัยเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกจับตา ➡️ หลีกเลี่ยงการเทรดเชิงรุก ➡️ สร้างกำไรร่วมกันแบบเงียบ ๆ ✅ การจำกัดความซับซ้อนของอัลกอริธึมอาจทำให้ปัญหาแย่ลง ➡️ ยิ่งลดความสามารถ ยิ่งเพิ่มโอกาสเกิด “ความโง่แบบฮั้ว” ➡️ ส่งผลต่อประสิทธิภาพของตลาดโดยรวม ✅ หน่วยงานกำกับดูแลเริ่มสนใจผลการวิจัยนี้ ➡️ FINRA เชิญนักวิจัยไปนำเสนอผลการศึกษา ➡️ บริษัท quant บางแห่งเริ่มขอแนวทางกำกับดูแลที่ชัดเจน ‼️ AI เทรดเดอร์อาจฮั้วกันโดยไม่ตั้งใจในตลาดจริง ⛔ แม้ไม่มีเจตนา แต่ผลลัพธ์อาจละเมิดกฎการแข่งขัน ⛔ สร้างความเสียหายต่อความโปร่งใสและประสิทธิภาพของตลาด ‼️ การฮั้วแบบ “โง่ ๆ” อาจทำให้ตลาดขาดสภาพคล่องและข้อมูลราคาที่แท้จริง ⛔ บอทหยุดคิดกลยุทธ์ใหม่และเลือกวิธีที่ปลอดภัยเกินไป ⛔ ราคาสินทรัพย์อาจไม่สะท้อนข้อมูลพื้นฐาน ‼️ การกำกับดูแลที่เน้นลดความซับซ้อนของ AI อาจย้อนกลับมาทำร้ายตลาด ⛔ ยิ่งลดความสามารถของ AI ยิ่งเพิ่มโอกาสเกิด over-pruning bias ⛔ ทำให้บอทเลือกฮั้วกันแทนที่จะพัฒนาแนวทางใหม่ ‼️ ยังไม่มีหลักฐานว่าการฮั้วของ AI เกิดขึ้นจริงในตลาดปัจจุบัน แต่ความเสี่ยงใกล้ตัวมากขึ้น ⛔ การใช้ AI ในการเทรดเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในกองทุนและธนาคาร ⛔ หากไม่กำกับตั้งแต่ต้น อาจเกิดวิกฤตความเชื่อมั่นในตลาดการเงิน https://www.tomshardware.com/tech-industry/researchers-find-automated-financial-traders-will-collude-with-each-other-through-a-combination-of-artificial-intelligence-and-artificial-stupidity

🧠 เรื่องเล่าจากโลกการทำงาน: เมื่อ AI ไม่ได้มาแทนทุกคน แต่บางคนต้องปรับตัวก่อนใคร รายงานนี้ใช้ข้อมูลจากการใช้งานจริงของผู้คนกับ AI ตลอด 9 เดือนในปี 2024 โดยนำไปจับคู่กับฐานข้อมูล O*NET ของรัฐบาลสหรัฐฯ เพื่อดูว่า AI สามารถช่วยงานอะไรได้บ้าง และช่วยได้ดีแค่ไหน ผลลัพธ์คือ “รายชื่ออาชีพ” ที่ AI สามารถช่วยงานได้มากที่สุด เช่น งานที่เกี่ยวกับการสื่อสาร การเขียน และการตอบคำถาม เช่น นักแปล นักเขียน พนักงานบริการลูกค้า และผู้ประกาศข่าว ซึ่ง AI สามารถช่วยเขียน ตอบคำถาม และจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในทางกลับกัน งานที่ยังปลอดภัยคือ งานที่ต้องใช้แรงกาย ทักษะเฉพาะ หรือการดูแลแบบใกล้ชิด เช่น พนักงานดูแลผู้ป่วย ช่างเทคนิค งานก่อสร้าง และงานที่ต้องใช้ความรู้สึกหรือการตัดสินใจเฉพาะหน้า ซึ่ง AI ยังไม่สามารถเลียนแบบได้ ✅ Microsoft วิเคราะห์ข้อมูลจริงจาก Bing Copilot เพื่อวัดผลกระทบของ AI ต่ออาชีพต่าง ๆ ➡️ ใช้ข้อมูลกว่า 200,000 บทสนทนาในช่วง 9 เดือน ➡️ จับคู่กับฐานข้อมูล O*NET เพื่อวิเคราะห์งานแต่ละประเภท ✅ อาชีพที่ AI สามารถช่วยงานได้มากที่สุดคือกลุ่มงานสื่อสารและข้อมูล ➡️ นักแปล, นักเขียน, นักข่าว, พนักงานบริการลูกค้า, ผู้ประกาศข่าว ➡️ งานที่เกี่ยวกับการตอบคำถาม เขียนเนื้อหา และจัดการข้อมูล ✅ อาชีพที่ยังปลอดภัยจาก AI คือกลุ่มงานที่ใช้แรงกายหรือดูแลใกล้ชิด ➡️ ผู้ช่วยพยาบาล, ช่างเทคนิค, คนงานก่อสร้าง, พนักงานล้างจาน ➡️ งานที่ต้องใช้ทักษะเฉพาะและการตัดสินใจเฉพาะหน้า ✅ AI ยังไม่สามารถแทนที่คนได้ทั้งหมด แต่สามารถช่วยงานบางส่วนได้ดีมาก ➡️ งานที่มี “AI applicability score” สูง หมายถึง AI ช่วยได้หลายส่วน ➡️ แต่ไม่ได้หมายความว่าอาชีพนั้นจะหายไปทันที ✅ เทคโนโลยีอาจเปลี่ยนแปลงงานในรูปแบบที่ไม่คาดคิด ➡️ เหมือนกรณี ATM ที่ทำให้จำนวนพนักงานธนาคารเพิ่มขึ้น ➡️ AI อาจสร้างงานใหม่ในอนาคตที่ยังไม่มีในปัจจุบัน ‼️ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงอาจถูกลดบทบาทหรือแทนที่บางส่วนในระยะสั้น ⛔ เช่น นักเขียน, นักแปล, พนักงานบริการลูกค้า, นักข่าว ⛔ บริษัทอาจใช้ AI เพื่อลดต้นทุนและจำนวนพนักงาน ‼️ อาชีพที่ดูปลอดภัยในวันนี้ อาจถูกเปลี่ยนแปลงในอนาคตเมื่อ AI พัฒนา ⛔ เช่น งานก่อสร้างหรืองานดูแลผู้ป่วย อาจถูกแทนที่บางส่วนด้วยหุ่นยนต์ ⛔ ความก้าวหน้าของ AI และหุ่นยนต์อาจทำให้ขอบเขตเปลี่ยนไป ‼️ การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจลดคุณภาพของงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์หรือความเข้าใจมนุษย์ ⛔ งานเขียนหรือการสื่อสารที่ซับซ้อนอาจขาดความลึกซึ้ง ⛔ ผู้ใช้ต้องมีวิจารณญาณในการใช้ AI เป็นเครื่องมือ ไม่ใช่ตัวแทน ‼️ การเปลี่ยนแปลงนี้อาจสร้างความเหลื่อมล้ำระหว่างคนที่มีทักษะ AI กับคนทั่วไป ⛔ คนที่ไม่ปรับตัวอาจถูกลดบทบาทในตลาดแรงงาน ⛔ การเรียนรู้ทักษะใหม่จึงเป็นสิ่งจำเป็นในยุคนี้ https://www.techspot.com/news/108869-jobs-most-likely-automated-ai.html

🎓 เรื่องเล่าจากห้องเรียนแห่งอนาคต: Gemini 2.5 Pro กับภารกิจปฏิวัติการศึกษา ในเดือนกรกฎาคม 2025 Google ได้ประกาศเพิ่มขีดจำกัดการใช้งานของโมเดล AI ขั้นสูง Gemini 2.5 Pro ให้กับผู้ใช้ในโครงการ “Gemini for Education” โดยไม่คิดค่าใช้จ่าย ซึ่งรวมถึงนักเรียน นักศึกษา และคณาจารย์ในหลายประเทศ เช่น สหรัฐฯ อินเดีย และอีกหลายประเทศที่กำลังพัฒนา Gemini 2.5 Pro ได้รับการปรับแต่งด้วย LearnLM ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อการเรียนรู้ โดยอิงจากหลักการของ “learning science” เช่น การลดภาระทางความคิด, การส่งเสริมการเรียนรู้เชิงรุก, และการปรับเนื้อหาให้เหมาะกับผู้เรียนแต่ละคน ผลการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญด้านการสอนกว่า 200 คน พบว่า Gemini 2.5 Pro ได้รับคะแนนสูงสุดในทุกหมวดหมู่เมื่อเทียบกับโมเดลอื่น เช่น GPT-4o และ Claude 3.7 Sonnet โดยเฉพาะในด้านการสนับสนุนเป้าหมายการเรียนรู้และการอธิบายเนื้อหาอย่างมีเหตุผล ✅ Google เพิ่มขีดจำกัดการใช้งาน Gemini 2.5 Pro ให้กับผู้ใช้ในโครงการ Gemini for Education โดยไม่คิดค่าใช้จ่าย ➡️ ครอบคลุมนักเรียนและคณาจารย์ในหลายประเทศ เช่น สหรัฐฯ อินเดีย บราซิล ญี่ปุ่น และอินโดนีเซีย ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของ Google Workspace for Education ✅ Gemini 2.5 Pro ได้รับการปรับแต่งด้วย LearnLM ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ออกแบบมาเพื่อการเรียนรู้โดยเฉพาะ ➡️ อิงจากหลักการ learning science เช่น การลด cognitive load และการปรับเนื้อหาให้เหมาะกับผู้เรียน ➡️ ได้รับการยอมรับจากผู้เชี่ยวชาญด้านการสอนว่าเป็นโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ ✅ ผลการประเมินจาก “Arena for Learning” พบว่า Gemini 2.5 Pro ได้รับความนิยมสูงสุดจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ ได้รับการเลือกใน 73.2% ของการเปรียบเทียบแบบ blind test กับโมเดลอื่น ➡️ เหนือกว่า GPT-4o และ Claude 3.7 ในทุกหลักการของ pedagogy ✅ Google ยังมอบสิทธิ์ใช้งาน Colab Pro ฟรี 1 ปีให้กับนักศึกษาและคณาจารย์ในสหรัฐฯ ➡️ เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลและการฝึกโมเดล AI สำหรับงานวิจัย ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์สร้างความผูกพันระยะยาวกับผู้ใช้ในภาคการศึกษา ✅ Gemini for Education มาพร้อมการปกป้องข้อมูลระดับองค์กร ➡️ ข้อมูลการใช้งานจะไม่ถูกตรวจสอบโดยมนุษย์หรือใช้ฝึกโมเดล AI ➡️ มีระบบควบคุมการใช้งานโดยผู้ดูแลระบบของสถาบัน https://www.neowin.net/news/gemini-for-education-now-offers-significantly-higher-usage-limits-to-gemini-25-pro-model/

🌐 การพัฒนาอินเทอร์เน็ต: จากสายทองแดงสู่ใยแก้ว และไปไกลถึงอวกาศ 🌏 ในยุคปัจจุบันที่โลกเชื่อมต่อกันอย่างแนบแน่น การเข้าถึงอินเทอร์เน็ตกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการดำรงชีวิต ไม่ว่าจะเป็นการสื่อสาร การทำงาน การเรียนรู้ หรือการเข้าถึงข้อมูลข่าวสาร อินเทอร์เน็ตได้เปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตของมนุษย์ในทุกมิติ แต่การเดินทางของเทคโนโลยีนี้ไม่ได้เริ่มต้นจากความล้ำสมัย หากแต่เริ่มจากโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานอย่างสายทองแดง ก่อนจะพัฒนาไปสู่ใยแก้วนำแสง และก้าวข้ามพรมแดนทางภูมิศาสตร์ด้วยอินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียม 📞 จุดเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ตย้อนกลับไปในปี 1969 เมื่อกระทรวงกลาโหมของสหรัฐอเมริกาได้พัฒนาโครงการ ARPANET ซึ่งเป็นเครือข่ายแรกที่เชื่อมต่อคอมพิวเตอร์จากหลายสถาบันเข้าด้วยกัน โดยใช้สายโทรศัพท์ทองแดงเป็นโครงข่ายหลัก ความก้าวหน้านี้ได้ปูทางสู่การพัฒนาระบบการสื่อสารผ่านแนวคิดการสลับแพ็กเก็ต ซึ่งเป็นกลไกที่ทำให้ข้อมูลสามารถเดินทางผ่านเครือข่ายได้อย่างยืดหยุ่นและปลอดภัยมากยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม สายทองแดงเองก็มีข้อจำกัดมากมาย ทั้งในเรื่องของระยะทาง ความเร็ว และความไวต่อสัญญาณรบกวน 🧭 ในช่วงทศวรรษที่ 1990 การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตแบบ Dial-up ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย โดยอาศัยสายโทรศัพท์ทองแดงร่วมกับโมเด็ม ซึ่งทำหน้าที่แปลงสัญญาณดิจิทัลเป็นอนาล็อก และในทางกลับกัน แม้ว่าจะเป็นการเปิดประตูให้ประชาชนทั่วไปได้สัมผัสกับโลกออนไลน์ แต่ Dial-up ก็เต็มไปด้วยข้อจำกัด ไม่ว่าจะเป็นความเร็วที่ต่ำ การผูกขาดสายโทรศัพท์ระหว่างการใช้งาน หรือการหลุดสัญญาณอย่างสม่ำเสมอ ต่อมาจึงเกิดการพัฒนาเทคโนโลยี DSL (Digital Subscriber Line) ซึ่งสามารถใช้งานโทรศัพท์และอินเทอร์เน็ตได้พร้อมกันบนสายทองแดงเส้นเดียวกัน และให้ความเร็วสูงกว่าอย่างเห็นได้ชัด แม้จะยังอยู่บนโครงข่ายเดิม DSL ก็ช่วยยืดอายุของโครงสร้างพื้นฐานสายทองแดงออกไปได้อีกระยะหนึ่ง ⚠️ อย่างไรก็ดี พลังของสายทองแดงมีขีดจำกัดทั้งในเชิงฟิสิกส์และเศรษฐศาสตร์ ปริมาณข้อมูลที่สามารถรับส่งได้ต่อวินาทีนั้นมีข้อจำกัดจากระยะทาง ความต้านทาน และความถี่ของสัญญาณ การพยายามเพิ่มความเร็วผ่านสายทองแดงจึงต้องเผชิญกับปัญหาการลดทอนของสัญญาณ และความเสี่ยงต่อการรบกวนจากคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้ารอบข้างมากขึ้น ซึ่งไม่สอดคล้องกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณของโลกในยุคดิจิทัล 💡 การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างจึงเกิดขึ้น ด้วยการหันมาใช้ใยแก้วนำแสงเป็นสื่อกลางในการส่งข้อมูล ใยแก้วนำแสงใช้พลังงานแสงแทนกระแสไฟฟ้า จึงสามารถส่งข้อมูลได้ด้วยความเร็วสูงมาก มีแบนด์วิดท์กว้าง และไม่ไวต่อคลื่นรบกวนภายนอก หลักการทำงานของใยแก้วนำแสงอาศัยปรากฏการณ์สะท้อนกลับหมด (Total Internal Reflection) ที่ทำให้แสงสามารถวิ่งผ่านเส้นใยแก้วได้ในระยะไกลโดยไม่สูญเสียพลังงานมากนัก ใยแก้วนำแสงไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพในการเชื่อมต่อ แต่ยังเพิ่มความปลอดภัย และลดต้นทุนในระยะยาวได้อย่างมีนัยสำคัญ 📺 ประโยชน์ของใยแก้วนำแสงเห็นได้ชัดในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นการสตรีมวิดีโอความละเอียดสูง การประชุมทางไกล การเรียนรู้ออนไลน์ หรือแม้แต่การเล่นเกมผ่านคลาวด์ ความเร็วที่สูงและความเสถียรของเครือข่ายช่วยให้บริการเหล่านี้ทำงานได้อย่างราบรื่น อีกทั้งยังส่งผลเชิงบวกต่อเศรษฐกิจดิจิทัลที่กำลังเติบโต และเปิดโอกาสใหม่ๆ ในการพัฒนานวัตกรรมและบริการที่อาศัยการรับส่งข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์ 🚧 แม้ว่าใยแก้วนำแสงจะเป็นโซลูชันที่ดูจะ “พร้อมสำหรับอนาคต” แต่ในทางปฏิบัติ การติดตั้งโครงข่ายนี้ยังคงเผชิญกับความท้าทายมากมาย โดยเฉพาะปัญหาในช่วง Last Mile หรือการเชื่อมโยงใยแก้วนำแสงจากสายหลักเข้าสู่บ้านและธุรกิจแต่ละหลัง ซึ่งมักมีต้นทุนสูง ใช้แรงงานผู้เชี่ยวชาญ และต้องอาศัยการวางแผนโครงข่ายอย่างรอบคอบ ความซับซ้อนนี้ทำให้ชุมชนชนบทหรือพื้นที่ห่างไกลถูกมองข้าม จนนำไปสู่ “ช่องว่างทางดิจิทัล” ที่ยังคงปรากฏอยู่ในหลายภูมิภาค 🛰️ เพื่อเติมเต็มช่องว่างดังกล่าว เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียมได้ถูกพัฒนาขึ้น โดยเฉพาะดาวเทียมในวงโคจรต่ำ (LEO) อย่าง Starlink ที่ให้เวลาแฝงต่ำและความเร็วสูงกว่าเทคโนโลยีดาวเทียมรุ่นก่อน แม้จะมีข้อจำกัดด้านต้นทุนและความไวต่อสภาพอากาศ แต่การเข้าถึงที่ครอบคลุมทุกพื้นที่ของดาวเทียมได้สร้างความหวังใหม่สำหรับประชากรที่เคยอยู่นอกขอบเขตของโครงสร้างพื้นฐานแบบมีสาย 🔭 อนาคตของการเชื่อมต่อไม่ได้หยุดอยู่แค่ใยแก้วนำแสงหรือดาวเทียม ปัจจุบันมีการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีล้ำหน้า เช่น Wavelength Division Multiplexing (WDM) ที่ช่วยให้สามารถส่งข้อมูลหลายชุดพร้อมกันในเส้นใยเส้นเดียว หรือ Hollow Core Fiber ที่นำแสงวิ่งผ่านอากาศแทนแกนแก้ว เพิ่มความเร็วและลดเวลาแฝง นอกจากนี้ยังมีแนวคิดอินเทอร์เน็ตควอนตัม (Quantum Internet) ที่ใช้หลักกลศาสตร์ควอนตัมในการสร้างระบบเครือข่ายที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสุด 📌 สรุปได้ว่าการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของอินเทอร์เน็ตไม่ใช่เพียงเรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนการพัฒนาทางเศรษฐกิจ สังคม และคุณภาพชีวิตของผู้คนทั่วโลก อินเทอร์เน็ตที่เร็วขึ้นและเชื่อถือได้มากขึ้น หมายถึงโอกาสที่เปิดกว้างมากขึ้นเช่นกัน การลงทุนในเทคโนโลยีที่ยั่งยืนจึงไม่ใช่เพียงทางเลือก แต่เป็นความจำเป็นสำหรับอนาคตที่เชื่อมโยงกันมากยิ่งขึ้นในทุกมิติ #ลุงเขียนหลานอ่าน

🎙️ เรื่องเล่าจากบ้านที่มีเด็ก: เมื่อพ่อแม่ต้องตัดสินใจเรื่อง AI ก่อนที่โลกจะตัดสินใจให้ Adam Tal นักการตลาดจากอิสราเอล บอกว่าเขา “กังวลมาก” กับอนาคตของลูกชายวัย 7 และ 9 ปี — ไม่ใช่แค่ deepfake หรือความจริงที่แยกไม่ออกจาก AI แต่รวมถึงภัยใหม่ ๆ ที่เขาไม่เคยถูกฝึกให้รับมือ Mike Brooks นักจิตวิทยาในเท็กซัสเสริมว่า พ่อแม่หลายคน “หลีกเลี่ยงการพูดเรื่อง AI” เพราะแค่รับมือกับ TikTok, เกม และการพาลูกออกจากห้องก็เหนื่อยพอแล้ว Melissa Franklin นักศึกษากฎหมายในรัฐเคนทักกี เลือกอีกทาง — เธอใช้ AI ร่วมกับลูกชายวัย 7 ปีเพื่อหาข้อมูลที่หาไม่ได้จากหนังสือหรือ Google โดยมีเงื่อนไขว่า “ต้องคิดเองก่อน แล้วค่อยใช้ AI เสริม” Marc Watkins อาจารย์จากมหาวิทยาลัยมิสซิสซิปปีบอกว่า “เราเลยจุดที่ห้ามเด็กใช้ AI ไปแล้ว” และแนะนำให้พ่อแม่ “พูดคุยอย่างลึกซึ้ง” กับลูกเรื่องข้อดีและข้อเสียของ AI แม้ CEO ของ NVIDIA จะบอกว่า AI คือ “พลังแห่งความเท่าเทียม” แต่ Watkins กลับมองว่า AI จะกลายเป็น “เครื่องมือของคนที่มีเงิน” เพราะการเข้าถึง AI ที่ดีต้องใช้ทรัพยากร — เช่นพ่อแม่ที่มี PhD ด้านคอมพิวเตอร์ ✅ ผู้ปกครองหลายคนกังวลว่า AI จะส่งผลต่อเด็กในแบบที่ยังไม่มีงานวิจัยรองรับ ➡️ เช่น deepfake, ความจริงที่แยกไม่ออก, และภัยใหม่ที่ไม่เคยรู้จัก ✅ MIT เคยเผยผลวิจัยว่า คนที่ไม่ใช้ Generative AI มีการกระตุ้นสมองและความจำมากกว่า ➡️ ทำให้บางพ่อแม่เลือกให้ลูกใช้ AI เฉพาะเพื่อเสริมความรู้ ไม่ใช่แทนการคิด ✅ Melissa Franklin ใช้ AI กับลูกชายเพื่อหาข้อมูลที่หาไม่ได้จากแหล่งทั่วไป ➡️ แต่เน้นให้ลูก “คิดเองก่อน” แล้วค่อยใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม ✅ Watkins แนะนำให้พ่อแม่พูดคุยกับลูกเรื่อง AI อย่างจริงจัง ➡️ เพราะเด็กจะใช้ AI แน่นอน จึงควรรู้ทั้งข้อดีและข้อเสีย ✅ NVIDIA มองว่า AI คือพลังแห่งความเท่าเทียมในการเรียนรู้ ➡️ แต่ Watkins มองว่า AI จะกลายเป็นเครื่องมือของคนมีฐานะ ✅ พ่อแม่ที่มีความรู้ด้านเทคโนโลยีจะให้ลูกได้เปรียบในการใช้ AI ➡️ เช่นครอบครัวที่มี PhD ด้านคอมพิวเตอร์สามารถสอนลูกได้ลึกกว่า ‼️ ยังไม่มีงานวิจัยระยะยาวที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่อพัฒนาการเด็ก ⛔ การใช้ AI โดยไม่มีการกำกับอาจส่งผลต่อความคิด, ความจำ และการเรียนรู้ ‼️ พ่อแม่บางคนหลีกเลี่ยงการพูดเรื่อง AI เพราะรู้สึกว่า “เหนื่อยเกินไป” ⛔ อาจทำให้เด็กเรียนรู้จากแหล่งที่ไม่ปลอดภัยหรือขาดการชี้นำที่เหมาะสม ‼️ การเข้าถึง AI ที่ดีอาจขึ้นอยู่กับฐานะทางเศรษฐกิจ ⛔ เด็กจากครอบครัวที่มีทรัพยากรน้อยอาจเสียเปรียบในโลกที่ AI เป็นเครื่องมือหลัก ‼️ การใช้ AI เป็น “ทางลัด” อาจทำให้เด็กพึ่งพาโดยไม่พัฒนาทักษะคิดวิเคราะห์ ⛔ ต้องมีการออกแบบการใช้ AI ให้ส่งเสริมการเรียนรู้ ไม่ใช่แทนที่การคิด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/22/anxious-parents-face-tough-choices-on-ai

🎙️ เรื่องเล่าจากโลก LLMs: พาไปส่องโครงสร้างภายในของโมเดล AI ยักษ์ยุคใหม่ 7 ปีผ่านไปจาก GPT-2 ถึงวันนี้ แม้โมเดลจะดูคล้ายกันมาก แต่ภายใต้ “กลไกเล็ก ๆ” กลับมีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในเรื่องประสิทธิภาพและหน่วยความจำ เช่น: - เปลี่ยนจาก Multi-Head Attention (MHA) เป็น Grouped-Query Attention (GQA) - ใช้ Multi-Head Latent Attention (MLA) ในบางโมเดล เช่น DeepSeek V3 - การใช้ Mixture-of-Experts (MoE) เพื่อเพิ่มพารามิเตอร์โดยไม่เพิ่มต้นทุน inference - การปรับตำแหน่งของ Normalization Layer เพื่อให้โมเดลเสถียรขึ้น - ใช้ Sliding Window Attention และ QK-Norm เพื่อประหยัด KV cache และเร่งการเรียนรู้ - ลดขนาดโมเดลโดยยังให้ความสามารถสูง เช่น SmolLM3 กับ Gemma 3n ✅ DeepSeek V3 ใช้ Multi-Head Latent Attention (MLA) แทน GQA เพื่อประหยัด KV cache ➡️ ขณะเดียวกันยังให้ผลลัพธ์ดีกว่า MHA และใช้พารามิเตอร์น้อยลง ‼️ MLA แม้มีผลดี แต่ยังใหม่และซับซ้อนในการ implement ⛔ ต้องใช้การบีบอัดและ projection ซึ่งเพิ่มขั้นตอนในการ inference ✅ DeepSeek V3 ใช้ Mixture-of-Experts (MoE) ที่มี 256 expert layers ➡️ ใช้เพียง 9 expert ต่อ token ขณะ inference ทำให้ประหยัดพลังงาน ‼️ การใช้ MoE ทำให้ parameter ทั้งหมดเยอะมาก แม้จะใช้จริงเพียงส่วนน้อย ⛔ หากระบบ routing ไม่ดีหรือไม่เสถียร อาจเกิด undertraining ในบาง expert ✅ OLMo 2 ใช้ Post-Norm แบบใหม่ และเพิ่ม QK-Norm ภายใน attention block ➡️ ช่วยเสถียรภาพในการฝึกและลด loss ‼️ QK-Norm และการสลับ Pre/Post-Norm ต้องทดลองอย่างระวัง ⛔ ถ้าใช้ผิดจังหวะอาจทำให้ training loss แปรปรวน ✅ Gemma 3 ใช้ Sliding Window Attention เพื่อลดการใช้หน่วยความจำ ➡️ ลดขนาด window เหลือ 1024 token และมี Global Attention เฉพาะบางชั้น ‼️ Sliding Window Attention ลด memory แต่ไม่ลด latency เสมอไป ⛔ เพราะยังต้องประมวลผลแบบ local ซึ่งไม่สามารถใช้ FlashAttention ได้เต็มที่ ✅ Gemma 3n ใช้ Per-Layer Embedding เพื่อให้ inference บนอุปกรณ์เล็ก ➡️ แยก parameter บางส่วนไว้บน CPU หรือ SSD แล้วโหลดตามต้องการ ‼️ Per-Layer Embedding ทำให้พารามิเตอร์ถูกสตรีมจากอุปกรณ์ภายนอก ⛔ ถ้า bandwidth หรือ latency สูงเกินไปจะกระทบต่อการ inference อย่างหนัก ✅ Mistral Small 3.1 เลิกใช้ Sliding Attention เพื่อรองรับ FlashAttention แบบเต็ม ➡️ ทำให้ inference เร็วขึ้นแม้จะมีพารามิเตอร์ใกล้เคียงกับ Gemma 3 ✅ Llama 4 ใช้ MoE แบบ alternated (สลับชั้น MoE กับ Dense) ➡️ Active parameter มีแค่ 17B แม้ model จะมี 400B ✅ Qwen3 มีรุ่น dense ขนาดเล็กมาก (เช่น 0.6B) และ MoE ขนาดใหญ่ถึง 235B ➡️ รุ่น MoE ไม่มี shared expert แต่ยังใช้ GQA เหมือนรุ่นก่อน ✅ SmolLM3 ใช้ NoPE (No Positional Embeddings) แบบไม่ระบุตำแหน่งเลย ➡️ แสดงให้เห็นว่าไม่ต้องใช้ embedding ก็สามารถเรียนรู้ลำดับได้บางส่วน ‼️ การไม่มี Positional Embedding (เช่น NoPE) อาจกระทบโมเดลใน task ที่ต้องอิงลำดับ ⛔ เช่นการสรุปเนื้อหายาว หรือการจัดเรียงข้อมูลตามเวลา https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: 7 แนวทางความปลอดภัยที่ควรเลิกใช้ ก่อนที่มันจะทำร้ายองค์กร ในยุคที่ภัยไซเบอร์ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงเร็ว การยึดติดกับแนวทางเก่า ๆ อาจกลายเป็นจุดอ่อนร้ายแรงขององค์กร บทความจาก CSO Online ได้รวบรวม 7 แนวทางด้านความปลอดภัยที่ล้าสมัยและควรเลิกใช้ทันที พร้อมคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญในวงการ 1️⃣ การพึ่ง perimeter-only security ➡️ ไม่เพียงพอในยุค cloud และ hybrid work ต้องใช้แนวคิด Zero Trust 2️⃣ การเน้น compliance มากกว่าความปลอดภัยจริง ➡️ การตรวจสอบตามข้อกำหนดไม่ช่วยป้องกันภัยคุกคามที่แท้จริง ⛔ ทีมงานอาจมัวแต่ตอบ audit แทนที่จะป้องกันภัยจริง 3️⃣ การใช้ VPN แบบเก่า (legacy VPNs) ➡️ ไม่สามารถรองรับการทำงานแบบ remote และขาดการอัปเดตที่ปลอดภัย ⛔ เสี่ยงต่อการโจมตีและการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต 4️⃣ การคิดว่า EDR เพียงพอแล้ว ➡️ ผู้โจมตีสามารถหลบเลี่ยง EDR โดยโจมตีผ่าน cloud, network หรือ API ⛔ เช่น การใช้ OAuth token หรือการโจมตีผ่าน IoT 5️⃣ การใช้ SMS เป็นวิธี 2FA ➡️ เสี่ยงต่อการถูกโจมตีผ่าน SIM swapping และช่องโหว่ของเครือข่ายโทรศัพท์ ⛔ ไม่ปลอดภัยสำหรับการป้องกันบัญชีสำคัญ 6️⃣ การใช้ SIEM แบบ on-premises ➡️ เสียค่าใช้จ่ายสูงและไม่สามารถตรวจจับภัยในระบบ cloud ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ⛔ เสี่ยงต่อการพลาดข้อมูลสำคัญจากระบบ cloud 7️⃣ การปล่อยให้ผู้ใช้เป็นผู้รับแบบ passive ในวัฒนธรรมความปลอดภัย ➡️ ต้องสร้างการมีส่วนร่วมและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อป้องกัน phishing และ social engineering ⛔ การขาดการฝึกอบรมทำให้ phishing และ social engineering สำเร็จง่ายขึ้น https://www.csoonline.com/article/4022848/7-obsolete-security-practices-that-should-be-terminated-immediately.html

ดอกไม้สำคัญในศาสนาพุทธ : สัญลักษณ์และความหมายทางจิตวิญญาณ ดอกดาวเรือง : สัญลักษณ์แห่งแสงสว่าง ในพิธีกรรมต่างๆทางพุธศาสนา ดอกดาวเรื่องมักนำมาใช้เพื่อตกแต่งแท่นบูชาและบริเวณโดยรอบวัดวาอารมหรือสถานที่ศักดิ์สิทธิ์ต่างๆ ด้วยความที่ดอกดาวเรืองเป็นดอกไม้ที่มีสีสันสดใส จึงเปรียบเสมือนแสงสว่างของชีวิต ปัญญา และเส้นทางสู่การตรัสรู้ของพระพุทธเจ้า ความหมายและความเชื่อมโยงทางสัญลักษณ์ระหว่างดอกดาวเรืองและแนวคิดทางพุทธศาสนา คือ ปัญญา ความเห็นอกเห็นใจ แต่การเรียนรู้ที่ไม่มีวันสิ้นสุด

🎓 นักเรียนไทยยุค AI: อยู่รอดอย่างไรในโลกที่เปลี่ยนเร็วกว่าเดิม? โลกยุคใหม่ไม่ได้รอใครอีกต่อไป โดยเฉพาะเมื่อนวัตกรรมอย่าง AI เข้ามามีบทบาทในแทบทุกด้านของชีวิต ตั้งแต่การเรียน ไปจนถึงการทำงานในอนาคต และนักเรียนไทยจะต้องไม่ใช่แค่ “ปรับตัว” แต่ต้อง “เปลี่ยนวิธีคิด” เพื่อให้อยู่รอดและเติบโตในโลกที่ AI ครองเวที ✅ แล้วนักเรียนต้องพัฒนาอะไรบ้าง? 1️⃣. AI Literacy – ทักษะความรู้เรื่อง AI ไม่ใช่แค่ใช้ ChatGPT ได้ แต่ต้องเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไร มีข้อดี ข้อจำกัด และ “อคติ” อย่างไรบ้าง นักเรียนต้องฝึกคิดแบบวิพากษ์ ไม่เชื่อทุกอย่างที่ AI บอกมา ต้องกล้าตั้งคำถาม และตรวจสอบแหล่งข้อมูลให้เป็น 2️⃣. ทักษะการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา AI เก่งในเรื่อง “การจำและประมวลผล” แต่การตั้งคำถาม การตีความ การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ยังเป็นทักษะของมนุษย์ นักเรียนควรฝึกคิดในเชิงลึก ฝึกตั้งสมมุติฐาน ทดลอง และปรับปรุง ไม่ใช่แค่หาคำตอบเร็วๆ จากอินเทอร์เน็ต 3️⃣. ความคิดสร้างสรรค์ (Creativity) AI ช่วยเราคิดได้ แต่ไม่สามารถ “คิดแทนเราได้หมด” การสร้างผลงานที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น เขียนเรื่องราว แต่งเพลง ทำโครงการนวัตกรรม หรือผลงานศิลปะ ยังคงต้องใช้พลังความคิดของมนุษย์อย่างแท้จริง 4️⃣. การทำงานร่วมกันกับ AI และมนุษย์ นักเรียนในยุคนี้ต้องทำงานเป็นทีม ทั้งกับคนและกับเทคโนโลยี ต้องรู้ว่าเมื่อไรควรใช้ AI ช่วย และเมื่อไรควรใช้หัวใจของมนุษย์ เช่น การฟังเพื่อน ความเข้าใจอารมณ์ หรือการทำโปรเจกต์ร่วมกัน 5️⃣. จริยธรรมและความรับผิดชอบ การใช้ AI อย่างถูกจริยธรรมเป็นเรื่องใหญ่ เช่น ไม่คัดลอกเนื้อหาที่ AI สร้างมาโดยไม่เข้าใจ การเคารพความเป็นส่วนตัวของคนอื่น และรู้เท่าทัน Deepfake หรือข้อมูลบิดเบือนที่อาจเจอในชีวิตประจำวัน 📌 AI คือเพื่อน ไม่ใช่ศัตรู หลายคนกลัวว่า AI จะมาแย่งงาน หรือทำให้คนไม่มีความจำเป็นอีกต่อไป แต่ในความเป็นจริง AI คือ “เครื่องมือ” ที่ดีมาก ถ้าเราใช้เป็น มันจะช่วยให้เราเก่งขึ้น ไม่ใช่ถูกแทนที่ เช่น: - นักเรียนสามารถใช้ AI ช่วยสรุปบทเรียน ติวสอบ หรือสร้างไอเดียสำหรับโปรเจกต์ - ครูสามารถใช้ AI ช่วยตรวจข้อสอบ วางแผนบทเรียน และมีเวลาสอนนักเรียนแบบใกล้ชิดขึ้น - โรงเรียนหลายแห่งก็เริ่มใช้ AI อย่าง SplashLearn, ChatGPT หรือ Writable เพื่อช่วยให้การเรียนสนุกและเข้าถึงได้มากขึ้น 🚨 แต่อย่าลืมความเสี่ยง แม้ว่า AI จะช่วยได้มาก แต่ก็มีความท้าทาย เช่น: - ความเครียดจากการอยู่กับหน้าจอนานๆ - ข้อมูลที่ผิดพลาดหรือมีอคติจาก AI - ความเหลื่อมล้ำเรื่องอุปกรณ์และทักษะในบางพื้นที่ของประเทศ ดังนั้น นักเรียน ครู ผู้ปกครอง และภาครัฐต้องร่วมมือกัน สร้างระบบการเรียนรู้ที่ปลอดภัย เท่าเทียม และพัฒนาความรู้รอบด้านไปพร้อมกัน 💡 สรุปง่ายๆ สำหรับนักเรียนไทยในยุค AI: - อย่าใช้ AI แค่ “ให้มันทำให้” แต่ต้อง “ใช้มันเพื่อให้เราเก่งขึ้น” - พัฒนาให้รอบด้าน ทั้งสมอง จิตใจ และจริยธรรม - ฝึกเรียนรู้ตลอดชีวิต เพราะเทคโนโลยีจะไม่หยุดรอเราแน่นอน #ลุงเขียนหลานอ่าน

เศรษฐกิจในปี 2024 ไม่ได้โตจากรถสิบล้อวิ่งเข้าโรงงานอีกต่อไป…แต่โตจาก “การเทเงินเข้าไปที่ซอฟต์แวร์, โมเดล AI และสิทธิบัตรทางปัญญา” → รายงานร่วมจาก UN + Luiss Business School เผยว่า ประเทศกว่า 27 แห่งลงทุนในทรัพย์สินแบบไม่มีตัวตนถึง 7.6 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ → โตขึ้นจากปีที่แล้ว (~7.4 ล้านล้าน) แม้เศรษฐกิจโลกจะซบเซา! ประเทศที่ทุ่มสุดคือ สหรัฐฯ → ลงทุนมากกว่าฝรั่งเศส, เยอรมนี, ญี่ปุ่น และอังกฤษรวมกัน → ส่วน “ประเทศที่เข้มข้นที่สุด” ในแง่สัดส่วน GDP คือ สวีเดน ที่การลงทุนแบบ intangible กินพื้นที่เศรษฐกิจถึง 16% → ตามด้วยสหรัฐฯ, ฝรั่งเศส และฟินแลนด์ (15%) → และอินเดียก็ขยับแซงหลายชาติ EU แล้วด้วยตัวเลขเกือบ 10% สิ่งที่โตเร็วที่สุดไม่ใช่แค่โมเดล AI → แต่คือ ซอฟต์แวร์ + ฐานข้อมูล ซึ่งโตเฉลี่ย 7%/ปี ตั้งแต่ปี 2013–2022 → เพราะระบบ AI ต้องการ “ดาต้าที่สะอาดและมีลิขสิทธิ์ชัดเจน” มาป้อนให้โมเดลเรียนรู้ → ซึ่งกลายเป็นหัวใจของมูลค่าทรัพย์สินใหม่โลกเทคโนโลยี นักวิจัย UN ยังทิ้งท้ายว่า… → ตอนนี้คือ “จุดเริ่มต้นของยุค AI” ไม่ใช่จุดกลางหรือจุดท้าย → ความเปลี่ยนแปลงที่ลึกกว่านี้อาจยังมาไม่ถึง แต่ต้องเตรียมรับตั้งแต่วันนี้ ✅ การลงทุนในทรัพย์สินไม่มีตัวตน (intangible assets) โต 3 เท่าเมื่อเทียบกับทรัพย์สินจริง (machinery, buildings) ปี 2024   • รวมมูลค่าประมาณ $7.6T จาก 27 ประเทศ (โตจาก $7.4T ปี 2023)   • ปัจจัยที่ฉุด tangible asset = ดอกเบี้ยสูง, เศรษฐกิจฟื้นช้า ✅ ประเทศที่ลงทุนสูงสุดใน absolute คือ สหรัฐอเมริกา → มากกว่าทุกประเทศในกลุ่ม G7 ✅ ประเทศที่มีความเข้มข้นสูงสุดด้านทรัพย์สินไร้ตัวตนต่อ GDP:   • สวีเดน (16%), สหรัฐฯ–ฝรั่งเศส–ฟินแลนด์ (15%), อินเดีย (~10%) ✅ ซอฟต์แวร์และฐานข้อมูล เป็นกลุ่มที่โตเร็วที่สุดในกลุ่ม intangible assets (โตเฉลี่ย 7%/ปี ตั้งแต่ 2013–2022) ✅ โมเดล AI ช่วยเร่งการลงทุนแบบ intangible → โดยเฉพาะด้านฐานข้อมูล, ทรัพย์สินทางปัญญา, และการเรียนรู้เชิงลึก ✅ การโตของ intangible asset มีความเสถียรตลอดช่วงวิกฤตเศรษฐกิจ เช่น ปี 2008 หรือช่วงโควิด (โตเฉลี่ย 4% ต่อปี) https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/10/un-investments-rise-in-data-ai-outpacing-physical-assets

รัฐบาลออสเตรเลียตั้งเป้าจะ “ถอดบัญชีโซเชียลมีเดียของเยาวชนอายุ 10–15 ปีมากกว่า 1 ล้านบัญชี” → โดยตั้งกฎหมายใหม่ให้ “ผู้ใช้ต้องมีอายุอย่างน้อย 16 ปี” จึงจะใช้งานโซเชียลมีเดียได้ → ถ้าฝ่าฝืน บริษัทแพลตฟอร์มจะถูกปรับถึง A$30 ล้าน (≒ 820 ล้านบาท!) แต่ปัญหาคือ…กฎหมายผ่านแล้ว แต่ขั้นตอนปฏิบัติยังไม่ชัดเจน → จะนิยามว่า “โซเชียลมีเดีย” ว่าอะไรบ้าง? เช่น YouTube จะนับรวมไหม? → จะยืนยันอายุผู้ใช้แบบไหน? ใช้ AI, เอกสาร หรือการตรวจสอบโดยมนุษย์? → หากใช้ VPN เปลี่ยนที่อยู่ จะรับมือยังไง? หลายแพลตฟอร์มอย่าง YouTube ออกมาคัดค้าน → เพราะมองว่า “ตัวเองไม่ใช่โซเชียล แต่เป็นแพลตฟอร์มวิดีโอเพื่อการเรียนรู้” → กว่า 80% ของครูออสเตรเลียใช้ YouTube ในห้องเรียน → แต่หน่วยงานความปลอดภัยยืนยันว่าต้องรวม YouTube เพราะเด็กใช้มากที่สุดและมีฟีเจอร์ like, share, comment ตอนนี้ยังอยู่ในช่วงหารือกับบริษัทเทคโนโลยี → ต้องตกลงให้ได้ว่าบริษัทต้องทำอะไรเพื่อแสดงว่า “กำลังพยายามป้องกันไม่ให้เด็กต่ำกว่า 16 มีบัญชี” → รวมถึงต้องมีช่องให้ครู–ผู้ปกครองแจ้งบัญชีต้องสงสัย และมีวิธีป้องกันการหลบหลีกผ่าน VPN ด้วย ✅ ออสเตรเลียเตรียมใช้กฎหมายใหม่ที่ “ห้ามเด็กอายุต่ำกว่า 16 ใช้โซเชียลมีเดีย” เริ่ม ธ.ค. 2025   • มีบทลงโทษแพลตฟอร์มละเมิดสูงถึง A$30 ล้าน   • คาดว่าจะกระทบบัญชีเยาวชนมากกว่า 1 ล้านราย ✅ แพลตฟอร์มที่ได้รับผลกระทบอาจรวมถึง YouTube, Instagram, TikTok, X, Facebook ฯลฯ   • YouTube เคยคาดว่าจะถูกยกเว้น แต่ถูกบอกว่าต้องรวม เพราะเด็กใช้มากและมีฟีเจอร์ “เสพติด” ✅ ยังไม่มีแนวทางชัดเจนว่าจะ “ยืนยันอายุผู้ใช้” อย่างไร   • ทดลองระบบยืนยันอายุแล้ว แต่ยังไม่ประกาศผลอย่างเป็นทางการ   • อยู่ระหว่างหารือกับบริษัทเทคโนโลยีเรื่องแนวทางปฏิบัติ ✅ ประเทศอื่นๆ เริ่มเดินตามแนวคิดนี้ เช่น นิวซีแลนด์ และฝรั่งเศส   • ฝรั่งเศสเตรียมห้ามเด็กต่ำกว่า 15 ใช้โซเชียลเช่นกัน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/07/australia-wants-to-bar-children-from-social-media-can-it-succeed

แม้บริษัทต่าง ๆ จะลงเงินลงทุนมหาศาลเพื่อนำ “AI Assistant” มาช่วยงานในคอลเซนเตอร์ ทั้งในแง่การถอดเสียงพูดเป็นข้อความ สรุปการสนทนา หรือช่วยตรวจจับอารมณ์ของลูกค้า → แต่ผลการศึกษาจากมหาวิทยาลัยจีนและบริษัทพลังงานที่ใช้ระบบนี้จริง กลับเผยว่า AI สร้าง “ปัญหามากกว่าความช่วยเหลือ” สำหรับพนักงานแนวหน้าอย่างแท้จริง ตัวอย่างปัญหาที่เจอ: - ถอดเสียงพูดเป็นข้อความแบบผิด ๆ - อ่านเบอร์โทรศัพท์จากเสียงผิดพลาด - เข้าใจคำพ้องเสียง (homophones) ผิด - สรุปบทสนทนาไม่ตรงประเด็น - ตรวจจับอารมณ์คนผิด (เช่น แค่พูดเสียงดัง → ถูกตีความว่าโกรธ) แม้จะลดงานพิมพ์เอกสารได้นิดหน่อย แต่พนักงานต้องเสียเวลาตรวจ–แก้เนื้อหาเกือบทั้งหมด บางคนถึงขั้นบอกว่า “AI ไม่ได้ฉลาดอย่างที่คิดเลย” และสุดท้ายต้องทำเองแทบทั้งหมดอยู่ดี ✅ AI Assistant สำหรับคอลเซนเตอร์ ถูกประเมินว่า “ช่วยบางเรื่อง แต่อยู่ไกลจากคำว่าอัจฉริยะ”   • ประสิทธิภาพยังไม่ถึงขั้นแทนที่การทำงานของพนักงานได้จริง ✅ ถอดเสียง (Speech-to-Text) มีความผิดพลาดสูง   • ฟังสำเนียงหลากหลายไม่ออก   • ถอดหมายเลขผิด ทำให้ต้องกรอกเอง ✅ เข้าใจคำพ้องเสียงผิด (เช่น knew vs. new)   • ทำให้ความหมายในบทสนทนาเพี้ยน ✅ Emotion Detection มีความคลาดเคลื่อน   • แยกแยะอารมณ์ได้แค่ไม่กี่แบบ   • เข้าใจผิดว่า “เสียงดัง = โกรธ” ทั้งที่ผู้พูดแค่เสียงใหญ่   • พนักงานส่วนใหญ่เลือก “มองข้าม” แท็กอารมณ์จาก AI ✅ AI ช่วยลดงานพิมพ์นิดหน่อย แต่ผลลัพธ์ยังไม่พร้อมใช้ทันที   • ต้องแก้ไขสรุปการสนทนาเยอะ   • มักพลาดข้อมูลสำคัญจากลูกค้า ✅ การศึกษาชี้ว่า AI เพิ่ม “ภาระการเรียนรู้” ให้พนักงานมากกว่าที่คาด   • ต้องเรียนรู้วิธีแก้ข้อมูลจาก AI   • ทำให้ไม่ได้ประหยัดเวลาจริงเท่าไร ✅ Gartner คาดการณ์ว่าเกิน 40% ของโปรเจกต์ Agentic AI จะถูกยกเลิกภายในปี 2027   • และกว่า 50% ขององค์กรที่ตั้งใจใช้ AI แทนคน จะ “ทบทวนแผน” https://www.techspot.com/news/108547-call-center-workers-their-ai-assistants-create-more.html

สลามเมืองไทย EP23 | ต้นแบบ “คืนคนดีสู่สังคม” หมู่บ้านปูลารายอ ชุมชนกาแลตาแป จ.นราธิวาส หมู่บ้านปูลารายอ ชุมชนกาแลตาแป จังหวัดนราธิวาส คือหนึ่งในตัวอย่างของพื้นที่ที่มีการขับเคลื่อนแนวทาง “คืนคนดีสู่สังคม” อย่างเป็นรูปธรรม จากพื้นที่ที่เคยมีความขัดแย้ง กลายเป็นชุมชนที่เข้มแข็ง เต็มไปด้วยความหวังและความร่วมมือของคนในท้องถิ่น การให้โอกาสผู้หลงผิดได้กลับตัว กลายเป็นพลังสำคัญในการสร้างสันติสุขและความมั่นคงให้กับพื้นที่ ชุมชนกาแลตาแปไม่เพียงเป็นบ้านของผู้คนหลากหลายศรัทธา แต่ยังเป็นพื้นที่ที่เปิดกว้างสำหรับการเรียนรู้ ให้อภัย และการเยียวยาทางสังคมและจิตใจ ติดตามเรื่องราวของผู้คนในหมู่บ้านปูลารายอ กับกระบวนการฟื้นฟูชีวิตที่สะท้อนให้เห็นว่า การให้โอกาสคือรากฐานของการเปลี่ยนแปลงที่ยั่งยืน #สลามเมืองไทย #EP23 #คืนคนดีสู่สังคม #หมู่บ้านปูลารายอ #ชุมชนกาแลตาแป #นราธิวาส #ThaiMuslimCommunity #สันติภาพชายแดนใต้ #ThaiTimes

เคยมีอาจารย์มหาวิทยาลัยในชิคาโกให้เด็กเขียนประสบการณ์ส่วนตัวที่เคยเห็นการเลือกปฏิบัติ (discrimination) — แต่กลับมีนักศึกษาหลายสิบคนเขียนเรื่องเดียวกันว่า “Sally เป็นผู้หญิงที่เจอเหตุการณ์นี้” ฟังดูแปลกไหมครับ? อาจารย์จับได้ว่า...เด็กใช้ ChatGPT และ “Sally” คือชื่อที่ AI มักสุ่มมาใช้อัตโนมัติ เพราะเป็นชื่อผู้หญิงยอดนิยมทั่วไป แปลว่าเด็กไม่ได้เขียนเรื่องจริงของตัวเอง — ไม่คิด ไม่เชื่อมโยงประสบการณ์ — แต่ปล่อยให้ AI คิดแทนทั้งหมด ซึ่งสะท้อนปัญหาใหญ่ว่า “เด็กกำลังเรียนรู้ผ่านกระบวนการลัด” งานวิจัยล่าสุดจาก MIT จึงลองทดสอบอย่างเป็นระบบ โดยให้ผู้ใหญ่กลุ่มหนึ่งเขียนเรียงความ 20 นาที แบ่งเป็น 3 กลุ่ม: - กลุ่มใช้ ChatGPT - กลุ่มใช้ search engine - กลุ่มใช้ความรู้จากสมองตัวเองล้วน ๆ ผลคือ: 🧠 กลุ่มใช้สมองเขียนได้คะแนนดีที่สุด + การเชื่อมโยงสมองผ่าน EEG ดีกว่า 📉 กลุ่มใช้ ChatGPT ไม่สามารถจำได้แม้แต่สิ่งที่ตัวเองเพิ่งเขียน! 🧾 อาจารย์อ่านแล้วบอกว่าเรียงความจาก AI “ไร้จิตวิญญาณ” — เขียนดีแต่ไม่ลึกซึ้ง อย่างไรก็ดี นักวิจัยก็ไม่ได้สรุปทันทีว่า AI “ทำให้คนโง่ลง” เพียงแต่เตือนว่า “ควรหาวิธีใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์” — เพื่อให้ยังเกิดการคิด เรียนรู้ และพัฒนา ✅ อาจารย์พบว่านักศึกษาใช้ ChatGPT เขียนงาน โดยไม่ได้คิดหรือเขียนจากประสบการณ์ของตัวเอง   • ตัวอย่างคือใช้ชื่อ “Sally” ซ้ำกันเพราะ AI มักสุ่มชื่อนี้มาเอง   • ทำให้งานเขียนขาดตัวตนและการสะท้อนความคิด ✅ ผลวิจัยจาก MIT พบว่า กลุ่มที่ใช้ ChatGPT เขียนเรียงความ มีคะแนนต่ำกว่ากลุ่มที่ใช้สมองตัวเอง   • วัดผ่าน EEG แล้วพบว่าสมองเชื่อมต่อกันน้อยกว่า   • 80% ของกลุ่ม ChatGPT จำไม่ได้เลยว่าเพิ่งเขียนอะไร ✅ อาจารย์ประเมินว่าเรียงความจาก AI “แม้เขียนดี แต่ไร้วิญญาณ”   • ขาดความคิดสร้างสรรค์ บริบทส่วนตัว และมุมมองลึก ✅ แม้ AI จะมีประโยชน์ เช่นใช้สรุปโน้ต ช่วยระดมไอเดีย   • แต่นักศึกษาหลายคนใช้เกินเลยไปถึงจุดที่ “ไม่เกิดการเรียนรู้จริง” ✅ ผู้วิจัยเสนอให้มีการออกแบบการเรียนแบบใหม่ เพื่อใช้ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้แทนการคิด ✅ สถานศึกษากำลังเผชิญภาวะสับสน เพราะบางวิชา “อนุญาตให้ใช้ AI” บางวิชา “ห้ามเด็ดขาด”   • ทำให้นักเรียนไม่แน่ใจว่าอะไรคือสิ่งที่ควรทำ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/02/039writing-is-thinking039-do-students-who-use-chatgpt-learn-less

ม.ราชภัฏโคราช ปฐมนิเทศนักศึกษาใหม่ NRRU BOOST START 2025 เปิดพลังใหม่ เติมไฟแห่งการเรียนรู้ . กองพัฒนานักศึกษา มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา จัดปฐมนิเทศนักศึกษาใหม่ ภาคปกติ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา “NRRU BOOST START 2025 เปิดพลังใหม่ เติมไฟแห่งการเรียนรู้” เมื่อวันที่ 30 มิถุนายน 2568 ณ หอประชุมราชภัฏรังสฤษฎ์ โดยมี รองศาสตราจารย์ ดร.อดิศร เนาวนนท์ อธิการบดี เป็นประธานกล่าวต้อนรับนักศึกษาใหม่ พร้อมแนะนำคณะกรรมการบริหารมหาวิทยาลัย จากนั้นเป็นการบรรยาย เรื่อง NRRU Smart Teaching, Smart Learning, การบรรยาย เรื่อง Happy University, การบรรยาย เรื่อง NRRU Good Health Good Life, การบรรยาย เรื่อง NRRU Smart Love, Safe Love, กิจกรรมพบผู้นำนักศึกษา, สนุกสนามกับการแสดงจากนักศึกษาสาขาวิชานาฏศิลป์ไทย ปิดท้ายด้วยมินิคอนเสิร์ต NRRU BOOST START โดย วงซัมเมอร์ นักศึกษาสาขาวิชาดนตรีศึกษา . การจัดปฐมนิเทศนักศึกษาใหม่ ภาคปกติ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมาครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อให้นักศึกษาใหม่ได้รับทราบข้อมูลเกี่ยวกับมหาวิทยาลัย ทราบแนวทางการวางแผนการเรียน รูปแบบการจัดการเรียนการสอนในมหาวิทยาลัย และให้นักศึกษาได้ทราบแนวทางในการดำเนินกิจกรรมรวมถึงสิทธิและสวัสดิการของนักศึกษา ซึ่งจะช่วยให้นักศึกษาปฏิบัติตนได้ถูกต้องและบังเกิดผลดีต่อการศึกษา โดยในปีการศึกษา 2568 มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา มีนักศึกษาชั้นปีที่ 1 และชั้นปีที่ 3 เข้าใหม่ จำนวนทั้งสิ้น 4,547 คนม.ราชภัฏโคราช ปฐมนิเทศนักศึกษาใหม่ NRRU BOOST START 2025 เปิดพลังใหม่ เติมไฟแห่งการเรียนรู้ . กองพัฒนานักศึกษา มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา จัดปฐมนิเทศนักศึกษาใหม่ ภาคปกติ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา “NRRU BOOST START 2025 เปิดพลังใหม่ เติมไฟแห่งการเรียนรู้” เมื่อวันที่ 30 มิถุนายน 2568 ณ หอประชุมราชภัฏรังสฤษฎ์ โดยมี รองศาสตราจารย์ ดร.อดิศร เนาวนนท์ อธิการบดี เป็นประธานกล่าวต้อนรับนักศึกษาใหม่ พร้อมแนะนำคณะกรรมการบริหารมหาวิทยาลัย จากนั้นเป็นการบรรยาย เรื่อง NRRU Smart Teaching, Smart Learning, การบรรยาย เรื่อง Happy University, การบรรยาย เรื่อง NRRU Good Health Good Life, การบรรยาย เรื่อง NRRU Smart Love, Safe Love, กิจกรรมพบผู้นำนักศึกษา, สนุกสนามกับการแสดงจากนักศึกษาสาขาวิชานาฏศิลป์ไทย ปิดท้ายด้วยมินิคอนเสิร์ต NRRU BOOST START โดย วงซัมเมอร์ นักศึกษาสาขาวิชาดนตรีศึกษา . การจัดปฐมนิเทศนักศึกษาใหม่ ภาคปกติ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมาครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อให้นักศึกษาใหม่ได้รับทราบข้อมูลเกี่ยวกับมหาวิทยาลัย ทราบแนวทางการวางแผนการเรียน รูปแบบการจัดการเรียนการสอนในมหาวิทยาลัย และให้นักศึกษาได้ทราบแนวทางในการดำเนินกิจกรรมรวมถึงสิทธิและสวัสดิการของนักศึกษา ซึ่งจะช่วยให้นักศึกษาปฏิบัติตนได้ถูกต้องและบังเกิดผลดีต่อการศึกษา โดยในปีการศึกษา 2568 มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา มีนักศึกษาชั้นปีที่ 1 และชั้นปีที่ 3 เข้าใหม่ จำนวนทั้งสิ้น 4,547 คน