🎙️ เรื่องเล่าจาก Chrome สู่ Zen: เมื่อเบราว์เซอร์กลายเป็นเครื่องมือเพื่อความสงบ ไม่ใช่แค่การเข้าถึงข้อมูล Zen Browser เป็นเบราว์เซอร์โอเพ่นซอร์สที่พัฒนาบนพื้นฐานของ Firefox โดยไม่ใช้เอนจิน Chromium ที่เบราว์เซอร์ส่วนใหญ่พึ่งพา จุดเด่นของ Zen คือการออกแบบที่เน้นความสงบ ความเป็นส่วนตัว และการปรับแต่งที่ลึกกว่าปกติ ทันทีที่เปิดใช้งานครั้งแรก ผู้ใช้จะได้สัมผัสกับ onboarding ที่ไม่เหมือนใคร—เลือกธีม, ปรับทิศทางของ gradient, และแม้แต่ปรับ grain effect ของพื้นหลังได้ตามใจ จากนั้นจะเข้าสู่ UI ที่ใช้ sidebar แนวตั้งแทนแถบแนวนอนแบบ Chrome ซึ่งช่วยให้โฟกัสกับเนื้อหาได้มากขึ้น Zen ยังมีฟีเจอร์ productivity เช่น Split View ที่เปิดสองลิงก์ข้างกันได้, Workspaces ที่แยกธีมและแท็บตามบริบท เช่น งานหรือเรียน และ Zen Mods ซึ่งเป็นปลั๊กอินจากชุมชนที่ช่วยเพิ่มฟีเจอร์ เช่น Super URL bar ที่ปรับแต่งหน้าตาแถบ URL ได้ละเอียดมาก แม้ Zen จะมีความคล้ายกับ Arc Browser ที่เคยได้รับความนิยมในปี 2024 แต่ Arc หยุดพัฒนาไปเพราะปัญหาด้านประสิทธิภาพและความปลอดภัย ขณะที่ Zen ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยชุมชนโอเพ่นซอร์ส และมีพื้นฐานจาก Firefox ที่มั่นคงกว่า Zen ยังเน้นความโปร่งใสด้านการเงิน โดยไม่ขายข้อมูลผู้ใช้ แต่พึ่งพาการสนับสนุนจากผู้ใช้โดยตรงผ่านการบริจาค และยังไม่มีแผนสร้างรายได้จากโฆษณา ✅ จุดเด่นของ Zen Browser ➡️ พัฒนาบน Firefox ไม่ใช้ Chromium ➡️ เน้นความเป็นส่วนตัวและการปรับแต่ง UI อย่างลึก ➡️ มี onboarding ที่ให้เลือกธีมและเอฟเฟกต์ได้ตั้งแต่เริ่มต้น ✅ ฟีเจอร์ที่แตกต่างจากเบราว์เซอร์ทั่วไป ➡️ ใช้ sidebar แนวตั้งแทนแถบแนวนอน ➡️ Split View เปิดสองลิงก์ข้างกัน ➡️ Workspaces แยกแท็บตามบริบท พร้อมธีมเฉพาะ ➡️ Zen Mods เพิ่มฟีเจอร์จากชุมชน เช่น Super URL bar ✅ ความสัมพันธ์กับ Arc Browser ➡️ มีฟีเจอร์คล้าย Arc เช่น split view และ workspaces ➡️ Arc หยุดพัฒนาเพราะปัญหาด้าน performance และ security ➡️ Zen ยังคงพัฒนาโดยชุมชน และมีพื้นฐานจาก Firefox ที่มั่นคง ✅ ความโปร่งใสและการสนับสนุน ➡️ ไม่ขายข้อมูลผู้ใช้ ➡️ พึ่งพาการบริจาคและผู้สนับสนุนโดยตรง ➡️ เปิดให้ผู้พัฒนาร่วมสร้างฟีเจอร์ใหม่ผ่านโอเพ่นซอร์ส https://www.slashgear.com/1957695/why-people-are-switching-to-zen-web-browser/

🎙️ เรื่องเล่าจาก ETH Zurich ถึง 1811 ภาษา: เมื่อโมเดลภาษาไม่ได้ถูกสร้างเพื่อแข่งขัน แต่เพื่อให้ทุกคนเข้าถึงได้ Apertus เป็นโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดย Swiss National AI Institute (SNAI) ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่าง ETH Zurich และ EPFL โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างโมเดลที่เปิดทุกส่วน—ตั้งแต่โค้ด, น้ำหนักโมเดล, ข้อมูลเทรน, ไปจนถึงสูตรการเทรนเอง โมเดลมีสองขนาดคือ 8B และ 70B พารามิเตอร์ โดยเวอร์ชัน 70B ถูกเทรนด้วยข้อมูล 15 ล้านล้าน token จากเว็บ, โค้ด, และคณิตศาสตร์ ผ่านกระบวนการ curriculum learning ที่จัดลำดับเนื้อหาอย่างเป็นระบบ Apertus รองรับภาษามากถึง 1811 ภาษา โดย 40% ของข้อมูลเทรนเป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ เช่น Swiss German, Romansh และภาษาอื่น ๆ ที่มักถูกละเลยในโมเดลทั่วไป โมเดลใช้สถาปัตยกรรม decoder-only transformer พร้อมฟังก์ชัน activation ใหม่ชื่อ xIELU และ optimizer แบบ AdEMAMix ซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเทรนในระดับ bfloat16 บน GPU GH200 จำนวน 4096 ตัว หลังการเทรน โมเดลยังผ่านการ fine-tune แบบมีผู้ดูแล และ alignment ด้วยเทคนิค QRPO เพื่อให้ตอบสนองต่อผู้ใช้ได้ดีขึ้น โดยไม่ละเมิดความเป็นกลางหรือความปลอดภัย สิ่งที่โดดเด่นคือ Apertus เคารพสิทธิ์ของเจ้าของข้อมูลอย่างเข้มงวด โดยใช้ระบบ opt-out ที่สามารถย้อนกลับได้ และมีระบบ output filter ที่ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดทุก 6 เดือน เพื่อกรองข้อมูลส่วนบุคคลออกจากผลลัพธ์ของโมเดล นอกจากนี้ Apertus ยังถูกออกแบบให้สอดคล้องกับกฎหมายความโปร่งใสของ EU AI Act และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลของสวิตเซอร์แลนด์ โดยมีเอกสารสาธารณะและโค้ดการเทรนให้ตรวจสอบได้ทั้งหมด ✅ ข้อมูลพื้นฐานของ Apertus ➡️ พัฒนาโดย SNAI ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่าง ETH Zurich และ EPFL ➡️ มีสองขนาด: 8B และ 70B พารามิเตอร์ ➡️ เทรนด้วยข้อมูล 15T token จากเว็บ, โค้ด, และคณิตศาสตร์ ✅ สถาปัตยกรรมและเทคนิคการเทรน ➡️ ใช้ decoder-only transformer พร้อมฟังก์ชัน xIELU ➡️ ใช้ optimizer AdEMAMix และ precision แบบ bfloat16 ➡️ เทรนบน GPU GH200 จำนวน 4096 ตัว ✅ ความสามารถด้านภาษาและความโปร่งใส ➡️ รองรับ 1811 ภาษา โดย 40% เป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ ➡️ ใช้ข้อมูลที่เปิดและเคารพ opt-out ของเจ้าของข้อมูล ➡️ มีระบบ output filter สำหรับลบข้อมูลส่วนบุคคลจากผลลัพธ์ ✅ การใช้งานและการ deploy ➡️ รองรับ context ยาวถึง 65,536 token ➡️ ใช้งานผ่าน Transformers v4.56.0, vLLM, SGLang และ MLX ➡️ มีอินเทอร์เฟซผ่าน Swisscom และ PublicAI สำหรับผู้ใช้ทั่วไป ✅ การปฏิบัติตามกฎหมายและจริยธรรม ➡️ สอดคล้องกับ EU AI Act และกฎหมายสวิตเซอร์แลนด์ ➡️ มีเอกสารสาธารณะและโค้ดการเทรนให้ตรวจสอบได้ ➡️ ไม่ใช้ข้อมูลที่ละเมิดสิทธิ์หรือมีเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-70B-2509

🎙️ เรื่องเล่าจาก Le Chat: เมื่อ AI ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่กลายเป็นผู้ช่วยที่รู้จักงานของคุณจริง ๆ ในเดือนกันยายน 2025 Mistral AI เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สองอย่างใน Le Chat ที่เปลี่ยนมันจากผู้ช่วยทั่วไปให้กลายเป็น “AI workspace” ที่เข้าใจบริบทของงานและองค์กรอย่างลึกซึ้ง ได้แก่: MCP Connectors: ระบบเชื่อมต่อกับเครื่องมือกว่า 20 ตัว เช่น GitHub, Jira, Stripe, Snowflake, Asana, Box, Zapier และอื่น ๆ โดยสามารถค้นหา สรุป และดำเนินการได้จากในแชตเดียว Memories: ระบบความจำที่ช่วยให้ Le Chat เข้าใจบริบทของผู้ใช้ เช่น การตัดสินใจในอดีต, ข้อมูลที่เคยพูดถึง, และความชอบเฉพาะตัว—โดยผู้ใช้สามารถควบคุมได้เต็มที่ว่าจะให้จำอะไร ลืมอะไร หรือแก้ไขอะไร สิ่งที่ทำให้ Mistral แตกต่างจากคู่แข่งอย่าง ChatGPT หรือ Gemini คือการออกแบบระบบความจำแบบ opt-in ที่เน้นความโปร่งใสและการควบคุมของผู้ใช้ ไม่ใช่ “always-on” ที่เก็บทุกอย่างโดยอัตโนมัติ Le Chat ยังรองรับการนำเข้าความจำจาก ChatGPT เพื่อให้ผู้ใช้ที่เคยใช้ระบบอื่นสามารถย้ายมาได้ง่าย และสามารถ deploy ได้ทั้งแบบ cloud, on-prem หรือ hybrid ตามความต้องการขององค์กร ✅ MCP Connectors: เชื่อมต่อกับเครื่องมือองค์กร ➡️ รองรับกว่า 20 แพลตฟอร์ม เช่น GitHub, Snowflake, Stripe, Jira, Box, Asana ➡️ สามารถค้นหา สรุป และดำเนินการในระบบต่าง ๆ ได้จาก Le Chat ➡️ รองรับการเพิ่ม connector แบบ custom สำหรับระบบเฉพาะขององค์กร ✅ Memories: ระบบความจำแบบควบคุมได้ ➡️ จำข้อมูลสำคัญ เช่น ความชอบ, การตัดสินใจ, และบริบทของงาน ➡️ ผู้ใช้สามารถเพิ่ม แก้ไข หรือลบความจำได้เอง ➡️ รองรับการนำเข้าความจำจาก ChatGPT เพื่อย้ายระบบได้ง่าย ✅ การออกแบบเพื่อองค์กร ➡️ รองรับการ deploy แบบ cloud, on-prem หรือ hybrid ➡️ ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง connector ได้ ➡️ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการ AI ที่เข้าใจบริบทและปลอดภัย ✅ ความแตกต่างจากคู่แข่ง ➡️ Mistral ใช้ระบบ opt-in memory ต่างจาก ChatGPT และ Gemini ที่ใช้ always-on ➡️ เน้นความโปร่งใสและการควบคุมของผู้ใช้ ➡️ รองรับการใช้งานฟรี โดยไม่จำกัดฟีเจอร์ความจำหรือ connector https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories

🎙️ เรื่องเล่าจากคะแนนที่ไม่มีใครบอกว่าเป็นคะแนน: เมื่อระบบจัดอันดับพฤติกรรมกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานของชีวิตดิจิทัล หลายคนมองว่า “ระบบเครดิตสังคม” เป็นสิ่งที่จีนใช้ควบคุมประชาชน เช่น การหักคะแนนจากการข้ามถนนผิดกฎ หรือการใช้กล้องตรวจจับพฤติกรรม แต่ในความเป็นจริง จีนยังไม่มีระบบเครดิตสังคมระดับประเทศสำหรับบุคคลทั่วไป—มีเพียงระบบสำหรับบริษัท และโครงการนำร่องในเมืองเล็ก ๆ เท่านั้น เช่น Rongcheng ซึ่งก็ยังไม่มีผลกระทบในระดับชาติ ในทางกลับกัน โลกตะวันตก โดยเฉพาะสหรัฐฯ กลับมีระบบจัดอันดับพฤติกรรมที่แฝงอยู่ในชีวิตประจำวันอย่างแนบเนียน: Uber ให้คะแนนผู้โดยสาร, LinkedIn จัดอันดับการมีส่วนร่วม, Instagram วัด engagement, Amazon วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อ, Airbnb ให้คะแนนเจ้าของบ้าน—ทั้งหมดนี้คือระบบเครดิตสังคมที่ไม่เคยถูกเรียกด้วยชื่อนั้น แม้จะไม่มีการรวมระบบเหล่านี้เข้าด้วยกันอย่างเป็นทางการ แต่โครงสร้างพื้นฐานกำลังถูกสร้างขึ้น: บริษัทต่าง ๆ เริ่มแชร์ข้อมูลความน่าเชื่อถือ, ธนาคารใช้ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียในการประเมินเครดิต, และรัฐบาลบางแห่งสามารถเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้ผ่านช่องทางกฎหมายหรือการซื้อข้อมูล สิ่งที่จีนทำคือ “บอกคุณว่ากำลังให้คะแนนคุณอยู่” แต่สิ่งที่โลกตะวันตกทำคือ “ให้คะแนนคุณโดยไม่บอก” และนั่นคือความแตกต่างที่น่ากังวล—เพราะเมื่อคุณไม่รู้ว่ากำลังถูกประเมิน คุณก็ไม่รู้ว่าจะปรับตัวอย่างไร หรือแม้แต่จะปกป้องสิทธิของตัวเองได้อย่างไร ✅ ระบบเครดิตสังคมในจีน ➡️ ไม่มีระบบระดับประเทศสำหรับบุคคลทั่วไป ➡️ มีระบบสำหรับบริษัทกว่า 33 ล้านแห่ง และโครงการนำร่องในเมืองเล็ก ➡️ ส่วนใหญ่เน้นการติดตามการผิดนัดชำระหนี้และคำสั่งศาล ✅ ระบบจัดอันดับพฤติกรรมในโลกตะวันตก ➡️ Uber, LinkedIn, Instagram, Amazon, Airbnb ล้วนมีระบบให้คะแนนพฤติกรรม ➡️ คะแนนเหล่านี้ส่งผลต่อการเข้าถึงบริการและโอกาสทางสังคม ➡️ ไม่มีการแจ้งเตือนหรือความโปร่งใสในการให้คะแนน ✅ การขยายตัวของระบบแบบแฝง ➡️ ธนาคารใช้ข้อมูลโซเชียลมีเดียในการประเมินเครดิต ➡️ บริษัท background check วิเคราะห์พฤติกรรมออนไลน์ ➡️ รัฐบาลสามารถเข้าถึงข้อมูลผ่านช่องทางกฎหมายหรือการซื้อ ✅ ความแตกต่างระหว่างจีนกับตะวันตก ➡️ จีนแจ้งให้ประชาชนรู้ว่ากำลังถูกให้คะแนน ➡️ ตะวันตกซ่อนระบบไว้ภายใต้ “ฟีเจอร์ผู้ใช้” หรือ “การปรับปรุงประสบการณ์” ➡️ ความโปร่งใสในจีนอาจมากกว่าระบบที่ดูเหมือนเสรีในตะวันตก ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ “เสรีภาพ” ⛔ การไม่มีระบบรวมศูนย์ไม่ได้แปลว่าไม่มีการควบคุม ⛔ การให้คะแนนแบบแฝงอาจส่งผลต่อชีวิตโดยที่ผู้ใช้ไม่รู้ตัว ‼️ ความเสี่ยงจากการรวมระบบในอนาคต ⛔ โครงสร้างพื้นฐานกำลังถูกสร้างเพื่อเชื่อมระบบต่าง ๆ เข้าด้วยกัน ⛔ หากไม่มีการกำกับดูแล อาจเกิดระบบเครดิตสังคมแบบรวมศูนย์โดยไม่ตั้งใจ ‼️ ความเปราะบางของสิทธิส่วนบุคคล ⛔ ผู้ใช้ไม่สามารถรู้ได้ว่าพฤติกรรมใดส่งผลต่อคะแนนของตน ⛔ ไม่มีช่องทางในการโต้แย้งหรือแก้ไขคะแนนที่ได้รับ https://www.thenexus.media/your-phone-already-has-social-credit-we-just-lie-about-it/

✍️ความไม่โปร่งใส, ความกังวลด้านความปลอดภัย และข้อเรียกร้องให้มีการตรวจสอบวัคซีน COVID-19 ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา สถานการณ์เกี่ยวกับวัคซีน COVID-19 ได้พัฒนาไปในทิศทางที่มีการตั้งคำถามและเรียกร้องความโปร่งใสมากขึ้นจากหลายฝ่าย **ประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ได้ออกมาเรียกร้องให้บริษัทผลิตยาขนาดใหญ่ เช่น Pfizer และ Moderna เปิดเผยข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของยา COVID-19 ทันที** โดยระบุว่าประชาชนสมควรได้รับเห็นหลักฐาน [1, 2] ทรัมป์ยังตั้งข้อสงสัยต่อโครงการ Operation Warp Speed ของตัวเอง โดยขอให้มีการตรวจสอบว่าโครงการเร่งพัฒนาวัคซีนนี้ "ยอดเยี่ยมจริงหรือไม่" หรือมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น [1, 4] ข้อเรียกร้องนี้เกิดขึ้นพร้อมกับข่าวที่ปรากฏในรายงานของคณะกรรมการตุลาการของสภาผู้แทนราษฎรเมื่อเดือนพฤษภาคม 2025 ที่ชี้ว่าอาจมีการชะลอการทดสอบวัคซีนโดยเจตนา ซึ่งอาจส่งผลต่อการประกาศความสำเร็จของวัคซีนหลังการเลือกตั้งปี 2020 [5, 6] **การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอีกประการคือบทบาทของ Robert F. Kennedy Jr. (RFK Jr.) ซึ่งปัจจุบันดำรงตำแหน่งเลขาธิการกระทรวงสาธารณสุขและบริการมนุษย์ (HHS)** RFK Jr. ผู้ซึ่งเป็นที่รู้จักในฐานะผู้ตั้งคำถามเรื่องวัคซีน ได้เริ่มทบทวนและยกเลิกการลงทุนในการพัฒนาวัคซีน mRNA 22 รายการ [1] เขากล่าวว่า **วัคซีน mRNA มีประสิทธิภาพต่ำในการต่อสู้กับไวรัสที่ติดเชื้อทางเดินหายใจส่วนบนเนื่องจากการกลายพันธุ์อย่างรวดเร็ว** ซึ่งทำให้วัคซีนไม่สามารถป้องกันได้เมื่อเกิดการกลายพันธุ์เพียงครั้งเดียว เช่นกรณีของเชื้อ Omicron [1] เขายังชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงที่วัคซีนเหล่านี้อาจส่งเสริมการกลายพันธุ์และยืดเวลาการระบาดใหญ่ได้ [1] ความกังวลด้านความปลอดภัยของวัคซีนเป็นอีกหนึ่งประเด็นสำคัญที่ถูกหยิบยกขึ้นมา **RFK Jr. อ้างว่าวัคซีน COVID-19 อาจนำไปสู่การเสียชีวิตในบางกรณี** โดยอ้างอิงข้อมูลการชันสูตรพลิกศพที่ระบุว่าวัคซีนเป็นสาเหตุการเสียชีวิต 73.9% ในกลุ่มผู้เสียชีวิตหลังฉีดวัคซีน [1] เขายังวิพากษ์วิจารณ์อย่างรุนแรงถึงการที่ไม่มี "คำเตือนกล่องดำ" (blackbox warning) เรื่องการเสียชีวิตในเอกสารกำกับวัคซีน แม้ว่ากฎหมายของ FDA จะกำหนดไว้ [1] มีการเน้นย้ำถึง **การขาด Informed Consent (การยินยอมเข้ารับการรักษาโดยได้รับข้อมูลครบถ้วน) อย่างรุนแรง** ผู้ป่วยหลายราย รวมถึง Dr. Walscott แพทย์ที่ได้รับบาดเจ็บจากวัคซีนยืนยันว่าไม่ได้รับข้อมูลที่แท้จริงและโปร่งใส [1] ตัวอย่างที่สะเทือนใจคือเรื่องราวของ Crystal Cordingley ที่เชื่อว่าลูกชายของเธอ Corbin เสียชีวิตจากวัคซีนไข้หวัดใหญ่ โดยพบความเสียหายในสมองที่คล้ายกับกรณี SIDS [9, 10] เธอถูกปฏิเสธข้อมูลและ Informed Consent และพบว่ากุมารแพทย์ได้ยื่นรายงาน VAERS โดยที่เธอไม่ทราบ [10] นอกจากนี้ ยังมีข้อกล่าวหาว่าหน่วยงานเช่น American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) ถูกควบคุมโดย HHS เพื่อผลักดันวัคซีนในหญิงตั้งครรภ์ [1] **ความเป็นพิษของ Spike Protein ก็เป็นประเด็นที่น่าจับตา** Dr. Robert Sullivan วิสัญญีแพทย์ผู้ได้รับผลกระทบ ได้เปิดเผยประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับการเกิดความดันโลหิตสูงในปอด (Pulmonary Hypertension) หลังฉีดวัคซีน mRNA COVID-19 และการสูญเสียความจุปอดไปครึ่งหนึ่ง [7, 8] เขากล่าวถึงงานวิจัยที่คาดการณ์ว่า Spike Protein สามารถทำลายหลอดเลือดในปอดและรกได้ [8] และ Dr. Ryan Cole พยาธิแพทย์ได้สังเกตเห็นว่าปัญหาลิ่มเลือดในผู้ป่วย "แย่ลงมาก" หลังจากการฉีดวัคซีนทางพันธุกรรม โดยมีรายงานการเสียชีวิตฉับพลันและโรคหลอดเลือดสมองในผู้ป่วยอายุน้อย [11] การบรรยายยังเสนอว่า **"Long COVID" อาจเป็นการวินิจฉัยที่คลาดเคลื่อน และอาการต่างๆ เช่น สมองล้าและปัญหาทางระบบประสาท อาจเกิดจาก Spike Protein ที่ผลิตโดยวัคซีน mRNA** [12] วัคซีน mRNA ที่ได้รับการดัดแปลงยังพบว่าสามารถคงอยู่ในร่างกายได้นานหลายเดือนและพบได้ในเนื้องอก ซึ่งอาจนำไปสู่โรคแพ้ภูมิตัวเอง [13] **ระบบการแพทย์และหน่วยงานสาธารณสุขเองก็ตกอยู่ภายใต้การวิพากษ์วิจารณ์อย่างหนัก** ระบบ VAERS (Vaccine Adverse Event Reporting System) ไม่เป็นที่รู้จักหรือเข้าใจอย่างกว้างขวางในหมู่แพทย์ และมักไม่มีการปฏิบัติตามข้อกำหนดการรายงาน [8] นอกจากนี้ ยังไม่มีการศึกษาอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับผลข้างเคียงจากวัคซีน และ "ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของการบาดเจ็บ" ก็ไม่ได้รับการศึกษาหรือสอนในโรงเรียนแพทย์ [7, 12] มีการกล่าวหาว่าเจ้าหน้าที่ CDC ถึงกับทำลายหลักฐานที่เชื่อมโยงวัคซีน MMR กับออทิซึมในเด็กชายชาวแอฟริกัน-อเมริกัน [15, 16] สถานการณ์ล่าสุดนี้สะท้อนให้เห็นถึง **ความจำเป็นเร่งด่วนในการฟื้นฟูความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และความไว้วางใจของประชาชนในหน่วยงานรัฐบาลและระบบการแพทย์** โดยการตัดสินใจทางการแพทย์ทั้งหมดต้องตั้งอยู่บนพื้นฐานของ Informed Consent ที่แท้จริง [17] มีการคาดการณ์เชิงสมมติฐานว่าหากไม่มีการบังคับใช้คำสั่งให้ฉีดวัคซีน การระบาดใหญ่อาจถูกควบคุมได้เร็วกว่าโดยมุ่งเป้าไปที่กลุ่มเสี่ยงสูงและให้ไวรัสแพร่กระจายในกลุ่มเสี่ยงต่ำ เพื่อสร้างภูมิคุ้มกันหมู่ [6, 18] โดยสรุป สถานการณ์ปัจจุบันสะท้อนให้เห็นถึงการเรียกร้องที่เพิ่มขึ้นสำหรับการตรวจสอบข้อมูลเชิงวิทยาศาสตร์อย่างโปร่งใส การให้ความสำคัญกับ Informed Consent และการประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากวัคซีน COVID-19 อย่างละเอียดถี่ถ้วน. https://www.youtube.com/live/4-JxzRRgdy0 https://youtu.be/-Y2d_4BSGP4 https://www.facebook.com/share/16v8B1t4by/

ปธน.ทรัมป์ #สหรัฐฯ เรียกร้องให้บริษัทผู้ผลิตยา รวมถึง #Pfizer เปิดเผยข้อมูลยา #โควิด19 ฉบับสมบูรณ์ เพื่อพิสูจน์ว่า Operation Warp Speed ​​มีประสิทธิภาพจริงตามที่อ้างหรือไม่ หมายเหตุ : Operation Warp Speed (OWS) เป็นโครงการของรัฐบาลสหรัฐอเมริกาที่เริ่มในปี 2020 เพื่อเร่งพัฒนา ผลิต และแจกจ่ายวัคซีนป้องกันโควิด-19 รวมถึงยาและอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้อง โครงการนี้เป็นความร่วมมือระหว่างกระทรวงสาธารณสุข กระทรวงกลาโหม และหน่วยงานเอกชน โดยมีเป้าหมายหลักคือการทำให้มีวัคซีนที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพพร้อมใช้ภายในเวลาอันสั้น รายละเอียดสำคัญของ Operation Warp Speed: 1. เป้าหมาย: • พัฒนาวัคซีนโควิด-19 ให้ได้ภายในปี 2020-2021 • ผลิตวัคซีนอย่างน้อย 300 ล้านโดสสำหรับประชากรสหรัฐ • กระจายวัคซีนและอุปกรณ์ทางการแพทย์ เช่น เข็มฉีดยาและหน้ากากอนามัย อย่างรวดเร็ว 2. การดำเนินงาน: • รัฐบาลให้เงินสนับสนุนหลายพันล้านดอลลาร์แก่บริษัทเภสัชกรรม เช่น Pfizer, Moderna, Johnson & Johnson และ AstraZeneca เพื่อเร่งการวิจัยและพัฒนาวัคซีน • ดำเนินการทดสอบทางคลินิกควบคู่ไปกับการผลิตวัคซีน (เพื่อประหยัดเวลา) • ประสานงานกับหน่วยงาน เช่น FDA และ CDC เพื่อให้การอนุมัติวัคซีนเป็นไปอย่างรวดเร็วแต่ยังคงปลอดภัย 3. ผลลัพธ์: • วัคซีนจาก Pfizer-BioNTech และ Moderna ได้รับอนุญาตให้ใช้ในกรณีฉุกเฉิน (Emergency Use Authorization) ในเดือนธันวาคม 2020 • วัคซีนถูกแจกจ่ายอย่างกว้างขวางในสหรัฐตั้งแต่ต้นปี 2021 • โครงการช่วยให้สหรัฐสามารถฉีดวัคซีนให้ประชากรได้เร็วกว่าที่คาดไว้ 4. ข้อวิจารณ์: • บางฝ่ายวิจารณ์ว่าการเร่งพัฒนาอาจกระทบต่อความโปร่งใสหรือความเชื่อมั่นในวัคซีน • การกระจายวัคซีนในช่วงแรกมีปัญหาด้านโลจิสติกส์และการเข้าถึงในบางพื้นที่ Operation Warp Speed ถือเป็นตัวอย่างของความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชนในการรับมือวิกฤตสาธารณสุขครั้งใหญ่ และมีบทบาทสำคัญในการควบคุมการแพร่ระบาดของโควิด-19 ในสหรัฐและทั่วโลก

วิกฤตการณ์การล่มสลายของโมเดล AI: วงจรป้อนกลับของข้อมูลสังเคราะห์ 🧠 ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI) กำลังแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ปรากฏการณ์ "การล่มสลายของโมเดล" (Model Collapse) ได้กลายเป็นความเสี่ยงเชิงระบบที่สำคัญยิ่ง เปรียบเสมือน "งูกินหางตัวเอง" หรือการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ ที่ทำให้คุณภาพเสื่อมถอยลงเรื่อยๆ ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI ถูกฝึกซ้ำด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI รุ่นก่อนหน้า ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในด้านความหลากหลาย ความแม่นยำ และความละเอียดอ่อนของข้อมูล การสูญเสียข้อมูลส่วนหางหรือข้อมูลที่มีความถี่ต่ำอย่างเป็นระบบนี้ไม่เพียงกระทบทางเทคนิค แต่ยังขยายไปสู่ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น การปนเปื้อนระบบนิเวศดิจิทัล การลดลงของความรู้มนุษย์ และการเกิด "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" อย่างไรก็ตาม ด้วยแนวทางแก้ไขแบบหลายชั้น เราสามารถบรรเทาปัญหานี้ได้ผ่านการตรวจสอบที่มาของข้อมูล การมีส่วนร่วมของมนุษย์ และการกำกับดูแลเชิงนโยบาย 🐍 จุดกำเนิดของปัญหานี้คือวงจรป้อนกลับแบบงูกินหาง (Ouroboros) ที่ข้อมูลสังเคราะห์จาก AI เพิ่มขึ้นและปนเปื้อนข้อมูลออนไลน์ ทำให้โมเดลรุ่นใหม่ต้องใช้ข้อมูลที่เสื่อมโทรมนี้ในการฝึก สร้างภัยคุกคามเชิงระบบต่ออุตสาหกรรม AI ทั้งหมด โดยเฉพาะผู้เล่นรายใหม่ที่ยากจะเข้าถึงข้อมูลมนุษย์แท้จริง 📸 เปรียบเทียบกับการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ คุณภาพข้อมูลดั้งเดิมจะลดลงจนเหลือผลลัพธ์ที่พร่ามัวและไร้ประโยชน์ แก่นปัญหาอยู่ที่วงจรป้อนกลับแบบพึ่งพาตนเอง (Autoregressive Feedback Loop) ซึ่งขยายข้อผิดพลาดจากรุ่นก่อนสะสมเรื่อยๆ 📉 กลไกการเสื่อมถอยมาจากการสุ่มเลือกข้อมูลถี่สูงและมองข้ามข้อมูลส่วนหาง เช่น ในตัวอย่างคนใส่หมวกสีน้ำเงิน 99% และสีแดง 1% โมเดลอาจสรุปว่าทุกคนใส่หมวกสีน้ำเงินเท่านั้น ทำให้ข้อมูลสีแดงหายไปในที่สุด ความผิดพลาดแบ่งเป็นสามประเภท: การประมาณค่าทางสถิติ การแสดงฟังก์ชัน และการเรียนรู้ ส่งผลให้ข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกัน สร้าง "ห้องสะท้อนเสียงทางแนวคิด" และนำไปสู่ความรู้ลดลงในสังคม 📈 การล่มสลายแบ่งเป็นสองระยะ: ระยะเริ่มต้นที่สูญเสียข้อมูลส่วนหางอย่างไม่ชัดเจน แม้ประสิทธิภาพโดยรวมดูดีขึ้น แต่ความสามารถจัดการข้อมูลพิเศษลดลง และระยะสุดท้ายที่ประสิทธิภาพหายไปอย่างชัดเจน ผลลัพธ์กลายเป็นข้อความหรือภาพซ้ำซากไร้ความหมาย ปรากฏในโดเมนต่างๆ เช่น ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) สูญเสียหัวข้อเฉพาะกลุ่มในระยะแรก และกลายเป็นข้อความไม่เกี่ยวข้องในระยะหลัง สำหรับโมเดลสร้างภาพ ความหลากหลายลดลงอย่างละเอียดอ่อนจนกลายเป็นภาพเหมือนกันและคุณภาพต่ำ ในโมเดลอื่นๆ เช่น GMMs/VAEs สูญเสียข้อมูลส่วนหางจนสับสนในแนวคิด 💼 ผลกระทบขยายสู่เศรษฐกิจและสังคม โดยนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาดที่ก่อความเสียหายสูง เช่น เครื่องมือแพทย์พลาดวินิจฉัยโรคหายาก หรือธุรกิจสูญเสียลูกค้าจากคำแนะนำซ้ำซาก 🌍 ในมิติสังคม ข้อมูลสังเคราะห์ที่แยกไม่ออกจากมนุษย์เพิ่มต้นทุนตรวจสอบความถูกต้อง สร้างความเหลื่อมล้ำดิจิทัลที่คนรวยได้เปรียบ ยิ่งกว่านั้น "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" ทำให้ AI ชอบเนื้อหาจาก AI ด้วยกัน สร้าง "ภาษีเข้าประตู" ในงานคัดเลือกบุคลากรหรือทุนวิจัย บังคับให้มนุษย์ปรับงานให้ "ดูเหมือน AI" เพื่ออยู่รอด 🔍 เพื่อแก้ไข ต้องกลับสู่แหล่งข้อมูลมนุษย์แท้จริงและผสมข้อมูลสังเคราะห์อย่างระมัดระวัง โดยใช้เครื่องมืออย่างการตรวจสอบที่มา (Provenance) การฝังลายน้ำ (Watermarking) และลายเซ็นดิจิทัลเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง 🤝 มนุษย์ต้องเป็นหลักยึดผ่านระบบมนุษย์ร่วมวงจร (Human-in-the-Loop) และ Active Learning เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดและยึดโยงกับความจริง ⚖️ นอกจากนี้ ต้องมีกฎระเบียบอย่างกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และธรรมาภิบาลภายในองค์กรเพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบน โดยสรุปแนวทางองค์รวม: การตรวจสอบที่มาสร้างความโปร่งใสแต่ขาดมาตรฐานร่วม การผสมข้อมูลรักษาความหลากหลายแต่ต้องควบคุมสัดส่วน มนุษย์ร่วมวงจรป้องกันข้อผิดพลาดแต่ใช้ทรัพยากรสูง และธรรมาภิบาล AI บรรเทาความเสี่ยงแต่ต้องการความเข้าใจลึกซึ้ง 🚀 สรุปแล้ว การล่มสลายของโมเดลคือจุดตัดระหว่างความสำเร็จและล้มเหลวเชิงระบบ แต่ด้วยแนวทางที่ผสมนวัตกรรม การกำกับดูแลมนุษย์ และกฎระเบียบ เราสามารถเปลี่ยนวงจรทำลายล้างนี้ให้เป็นกลไกการเรียนรู้ที่ยั่งยืน โดยมอง AI เป็นผู้สร้างร่วมที่มนุษย์ยังคงเป็นแกนหลักในการรักษาความเป็นจริง ความหลากหลาย และความสมบูรณ์ของโลกดิจิทัล #ลุงเขียนหลานอ่าน

อลงกตการละคร! ฝากขังอดีตเจ้าอาวาสวัดพระบาทน้ำพุพร้อมหมอบี คดีเงินพันล้าน ตร.เร่งสอบเส้นทางการเงิน พบหลักฐานเงินสด ปืน ที่ดินเพียบ จ่อเรียกคนใกล้ชิด 30 คน สอบเส้นทางการเงิน ย้ำไม่ได้ทำลายศาสนา แต่ต้องการตรวจสอบความโปร่งใส . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000082082 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

เทคโนโลยีขนาดใหญ่วางแผนที่จะใช้ชิปสมองเพื่ออ่านผู้ใช้’ ความคิด: การศึกษา 25 สิงหาคม 2568 Big Tech กําลังวางแผนที่จะปรับใช้ชิปสมองที่สามารถอ่านความคิดของผู้ใช้’ ตามการศึกษาใหม่ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดเกี่ยวกับการปลูกถ่ายระบบประสาทหรือที่เรียกว่าอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมอง (BCI) ซึ่งอาจเปิดเผยความลับภายในสุดในขณะที่ปลอมตัวเป็นตัวช่วยสําหรับบุคคลที่เป็นอัมพาตในการ สื่อสาร ตีพิมพ์ในวารสารการแพทย์ เซลล์การวิจัยแสดงให้เห็นว่าอุปกรณ์เหล่านี้ถอดรหัสสัญญาณสมองเพื่อสร้างคําพูดสังเคราะห์ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนและความพยายามเพียงเล็กน้อย ทําให้เกิดสัญญาณเตือนเกี่ยวกับการบุกรุกความเป็นส่วนตัวในขณะที่บริษัทอย่าง Neuralink ผลักดันให้มีการนําไปใช้อย่างกว้างขวาง ในขณะที่ผู้เสนอเสนอผลประโยชน์สําหรับผู้พิการ นักวิจารณ์เตือนว่าการบูรณาการที่ไม่ได้รับการตรวจสอบอาจทําให้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีสามารถเก็บเกี่ยวข้อมูลประสาทเพื่อการเฝ้าระวัง การจัดการ หรือผลกําไร โดยเปลี่ยนการรับรู้ส่วนบุคคลให้เป็นทรัพยากรที่เป็นสินค้าโดยไม่ได้รับความยินยอม ความทันสมัย.ข่าวสาร รายงาน: BCI ทํางานโดยใช้อาร์เรย์อิเล็กโทรดขนาดเล็กเพื่อตรวจสอบกิจกรรมในเยื่อหุ้มสมองสั่งการของสมอง, ภูมิภาคที่ควบคุมกล้ามเนื้อที่เกี่ยวข้องกับการพูด จนถึงขณะนี้ เทคโนโลยีนี้อาศัยสัญญาณจากบุคคลที่เป็นอัมพาตที่พยายามพูดอย่างแข็งขัน อย่างไรก็ตาม ทีมงานสแตนฟอร์ดค้นพบว่าแม้แต่คําพูดในจินตนาการก็ยังสร้างสัญญาณที่คล้ายกันในเยื่อหุ้มสมองสั่งการ แม้ว่าจะอ่อนแอกว่าก็ตาม ด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์, พวกเขาแปลสัญญาณจาง ๆ เหล่านั้นเป็นคําที่มีความแม่นยําสูงสุด 74% จากคําศัพท์ 125,000 คํา “เรากําลังบันทึกสัญญาณขณะที่พวกเขากําลังพยายามพูดและแปลสัญญาณประสาทเหล่านั้นเป็นคําที่พวกเขาพยายามจะพูด ” erin Kunz นักวิจัยหลังปริญญาเอกจาก Neural Prosthetics Translational Laboratory ของ Stanford กล่าว แต่การก้าวกระโดดทางเทคโนโลยีนี้ทําให้เกิดธงแดงในหมู่นักวิจารณ์ที่เตือนถึงอนาคตดิสโทเปียที่ความคิดส่วนตัวของคุณอาจถูกเปิดเผย Nita Farahany ศาสตราจารย์ด้านกฎหมายและปรัชญาของมหาวิทยาลัย Duke และผู้เขียน การต่อสู้เพื่อสมองของคุณ, ส่งเสียงสัญญาณเตือนภัยบอก เอ็นพีอาร์, “ยิ่งเราผลักดันงานวิจัยนี้ไปข้างหน้า สมองของเราก็จะโปร่งใสมากขึ้นเท่านั้น” ฟาราฮานีแสดงความกังวลว่า บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Apple, Google และ Meta สามารถใช้ประโยชน์จาก BCI เพื่อเข้าถึงจิตใจของผู้บริโภคโดยไม่ได้รับความยินยอม โดยเรียกร้องให้มีการป้องกัน เช่น รหัสผ่าน เพื่อปกป้องความคิดที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เป็นส่วนตัว “เราต้องตระหนักว่ายุคใหม่ของความโปร่งใสของสมองนี้เป็นขอบเขตใหม่สําหรับเราจริงๆ,” Farahany กล่าว ในขณะที่โลกจับจ้องไปที่ปัญญาประดิษฐ์ผู้หวดที่หนักที่สุดในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีบางคนกําลังทุ่มเงินหลายพันล้านให้กับ BCI Elon Musk ชายที่ร่ํารวยที่สุดในโลกได้ระดมทุน 1.2 พันล้านดอลลาร์สําหรับกิจการ Neuralink ของเขาซึ่งขณะนี้กําลังดําเนินการทดลองทางคลินิกร่วมกับสถาบันชั้นนําเช่น Barrow Neurological Institute, The Miami Project to Cure Paralysis และ Cleveland Clinic Abu Dhabi ตอนนี้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอีกคนกําลังเข้าสู่การต่อสู้ Sam Altman ผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI กําลังเปิดตัว Merge Labs เพื่อท้าทาย Neuralink ของ Musk Merge Labs ได้รับการสนับสนุนจากบริษัทร่วมทุนของ OpenAI และมีมูลค่า 850 ล้านดอลลาร์ โดยกําลังมองหาเงินทุน 250 ล้านดอลลาร์ ไฟแนนเชียลไทมส์● แม้ว่าอัลท์แมนจะทําหน้าที่เป็นผู้ร่วมก่อตั้งร่วมกับอเล็กซ์ บลาเนียในโครงการสแกนม่านตาโลก แต่แหล่งข่าวระบุว่าเขาจะไม่รับบทบาทปฏิบัติการ

“วรงค์” ชำแหละคดี! ชี้ศาลควรเป็นที่พึ่งสุดท้ายให้ประชาชน แนะคดีการเมืองต้องโปร่งใสเหมือน “คดีชั้น 14” หวั่นคำตัดสินไม่ตรงใจ ประชาชนจะหมดที่พึ่ง https://www.thai-tai.tv/news/21115/ . #วรงค์เดชกิจวิกรม #ข่าวการเมือง #ศาล #ความโปร่งใส #ข่าวศาล #ไทยไท

🎙️ เมื่อ DNS กลายเป็นเครื่องมือบิดเบือนความจริง – การบล็อกเว็บในเยอรมนีที่ไม่โปร่งใส ในปี 2024 เด็กสาววัย 17 ปีชื่อ Lina ได้เปิดเว็บไซต์ cuiiliste.de เพื่อรวบรวมรายชื่อโดเมนที่ถูกบล็อกโดยผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตในเยอรมนี ซึ่งเป็นสมาชิกของ CUII – กลุ่มเอกชนที่รวม ISP และเจ้าของลิขสิทธิ์เพื่อจัดการกับเว็บไซต์ละเมิดลิขสิทธิ์ ก่อนหน้านั้น เมื่อผู้ใช้พยายามเข้าถึงเว็บไซต์ที่ถูกบล็อก DNS จะตอบกลับด้วย CNAME ที่ชี้ไปยัง notice.cuii.info ซึ่งแสดงให้เห็นชัดเจนว่าเว็บไซต์นั้นถูกบล็อกด้วยเหตุผลด้านลิขสิทธิ์ แต่หลังจาก Lina เปิดเผยข้อมูล ผู้ให้บริการรายใหญ่ เช่น Telekom, Vodafone, 1&1 และ Telefónica (O2) เปลี่ยนวิธีตอบกลับ DNS เป็น NXDOMAIN ซึ่งหมายความว่า “ไม่มีเว็บไซต์นี้อยู่จริง” แทนที่จะบอกว่า “ถูกบล็อก” ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปไม่สามารถรู้ได้ว่าเว็บไซต์ถูกบล็อกหรือแค่พิมพ์ผิด Telekom อ้างว่าเป็นการเปลี่ยนชั่วคราวเพื่อเตรียมหน้า landing page ส่วน 1&1 ปฏิเสธว่าไม่เกี่ยวกับการเปิดเผยของ Lina ขณะที่ O2 เป็นรายเดียวที่ยังคงแสดงการบล็อกอย่างโปร่งใส ในปี 2025 CUII ประกาศว่าจะเริ่มให้ศาลตรวจสอบคำขอบล็อกเว็บไซต์ทุกกรณี เพื่อเพิ่มความโปร่งใสและความชอบธรรมทางกฎหมาย แต่ก็ยังไม่มีการเปิดเผยรายชื่อเว็บไซต์ที่ถูกบล็อกอย่างเป็นทางการ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ CUII เป็นกลุ่มเอกชนที่รวม ISP และเจ้าของลิขสิทธิ์เพื่อบล็อกเว็บไซต์ละเมิดลิขสิทธิ์ ➡️ ผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตในเยอรมนีเคยตอบ DNS ด้วย CNAME ที่ชี้ไปยัง notice.cuii.info ➡️ หลังการเปิดเผยของ Lina ผู้ให้บริการเปลี่ยนเป็น NXDOMAIN เพื่อปกปิดการบล็อก ➡️ Lina เปิดเว็บไซต์ cuiiliste.de เพื่อรวบรวมโดเมนที่ถูกบล็อกโดย CUII ➡️ Telekom, Vodafone, และ 1&1 เปลี่ยนวิธีตอบ DNS ภายในไม่กี่สัปดาห์หลังการเปิดเผย ➡️ Telefónica (O2) เป็นรายเดียวที่ยังคงแสดงการบล็อกอย่างโปร่งใส ➡️ CUII ประกาศในปี 2025 ว่าจะให้ศาลตรวจสอบคำขอบล็อกทุกกรณี ➡️ เว็บไซต์ที่ถูกบล็อกส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับภาพยนตร์, เพลง, เกม, และหนังสือ ➡️ Sci-Hub ถูกบล็อก แม้จะมีเนื้อหาวิชาการแบบ open access รวมอยู่ด้วย ➡️ การบล็อกเว็บไซต์ทำผ่าน DNS ซึ่งผู้ใช้ทั่วไปไม่สามารถตรวจสอบได้ง่าย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NXDOMAIN เป็นการตอบกลับ DNS ที่หมายถึง “ไม่มีโดเมนนี้อยู่จริง” ➡️ การใช้ NXDOMAIN แทนการแจ้งว่า “ถูกบล็อก” ทำให้เกิดความไม่โปร่งใส ➡️ DNS เป็นระบบพื้นฐานของอินเทอร์เน็ต การบิดเบือนข้อมูลในระดับนี้ส่งผลต่อความเชื่อถือ ➡️ การบล็อกผ่าน DNS ต่างจากการบล็อกผ่าน IP หรือ URL ซึ่งสามารถตรวจสอบได้ง่ายกว่า ➡️ การให้ศาลตรวจสอบคำขอบล็อกเป็นแนวทางที่เพิ่มความชอบธรรม แต่ยังขาดการเปิดเผยต่อสาธารณะ https://lina.sh/blog/telefonica-sabotages-me

สำนักพุทธฯ ลพบุรี ยืนยันยังไม่ได้รับรายงานทางการ กรณี “หลวงพ่ออลงกต” แจ้งเตรียมลาออกเจ้าอาวาสวัดพระบาทน้ำพุ ขณะที่เจ้าคณะตำบลเผยเหตุผลเพื่อความโปร่งใส แม้การลาออกไม่กระทบการตรวจสอบคดี พร้อมย้ำเบื้องต้นไม่พบความผิดปกติบัญชีบริจาค อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000078621 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

อย่าตกใจเลย การประเมินคุณธรรมและความโปร่งใส หรือ ITA แม้จะมี ปปช.รับผิดชอบ แต่การประเมินมาจากหน่วยงานที่ถูก สตง.ตรวจสอบ ใครมันจะกล้าบอกสิ่งไม่ดีละ โดนเช็กบิลย้อนหลังแน่นอน มันก็ต้องอวย สตง. เพื่อให้อยู่รอดปลอดภัยไง เลิกอุปโลกน์ รางวัลตบตาสังคมซะที #คิงส์โพธิ์แดง

พรรคประชาชนชี้แจง! โต้กระแสร้อน...ยันมีเจตนาตรวจสอบงบฯ "พศ." เพื่อความโปร่งใส-ป้องกันทุจริต https://www.thai-tai.tv/news/20983/ . #พรรคประชาชน #งบประมาณ69 #สำนักงานพระพุทธศาสนาแห่งชาติ #ข่าวการเมือง #เงินนิตยภัต #ไทยไท

วัดพระบาทน้ำพุ เรื่องสีเทาเต็มวัด ความดีไม่การันตีความโปร่งใส : ข่าวลึกปมลับ 13/08/68

🧠🔞 YouTube ทดสอบระบบตรวจสอบอายุด้วย AI ในสหรัฐฯ: ปกป้องเยาวชนหรือรุกล้ำความเป็นส่วนตัว? YouTube เริ่มทดสอบระบบตรวจสอบอายุด้วย AI ในสหรัฐฯ โดยไม่พึ่งข้อมูลวันเกิดที่ผู้ใช้กรอกเอง แต่ใช้พฤติกรรมการใช้งาน เช่น ประเภทวิดีโอที่ดู, คำค้นหา, และอายุบัญชี เพื่อประเมินว่าเป็นผู้ใหญ่หรือเยาวชน หากระบบ AI ประเมินว่าเป็นเยาวชน YouTube จะปิดโฆษณาแบบเจาะกลุ่ม, เปิดฟีเจอร์ดูแลสุขภาพดิจิทัล และจำกัดการดูเนื้อหาบางประเภทโดยอัตโนมัติ แม้เป้าหมายคือการปกป้องเยาวชนจากเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านสิทธิส่วนบุคคลเตือนว่า ระบบนี้อาจละเมิดความเป็นส่วนตัวและเสรีภาพในการแสดงออก โดยเฉพาะเมื่อผู้ใช้ที่ถูกประเมินผิดต้องส่งบัตรประชาชน, บัตรเครดิต หรือภาพถ่ายตนเองเพื่อยืนยันอายุ ซึ่งอาจเปิดช่องให้เกิดการเก็บข้อมูลส่วนตัวโดยไม่มีความโปร่งใส ระบบนี้ยังส่งผลกระทบต่อธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่เน้นกลุ่มวัยรุ่น เพราะโฆษณาแบบเจาะกลุ่มจะถูกปิด และเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับสินค้าอาจถูกจำกัดการเข้าถึง ✅ YouTube ทดสอบระบบตรวจสอบอายุด้วย AI ในสหรัฐฯ ➡️ ใช้พฤติกรรมการใช้งานแทนข้อมูลวันเกิดที่ผู้ใช้กรอก ✅ หากระบบประเมินว่าเป็นเยาวชน จะปิดโฆษณาแบบเจาะกลุ่ม ➡️ พร้อมเปิดฟีเจอร์ดูแลสุขภาพดิจิทัล และจำกัดเนื้อหาบางประเภท ✅ ระบบนี้เคยใช้ในอังกฤษและออสเตรเลียมาก่อน ➡️ และกำลังขยายสู่สหรัฐฯ ตามแรงกดดันจากกฎหมายความปลอดภัยออนไลน์ ✅ ผู้ใช้ที่ถูกประเมินผิดต้องยืนยันตัวตนด้วยบัตรประชาชนหรือภาพถ่าย ➡️ เพื่อขอสิทธิ์เข้าถึงเนื้อหาที่ถูกจำกัด ✅ ธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่เน้นกลุ่มวัยรุ่นจะได้รับผลกระทบ ➡️ เพราะโฆษณาและเนื้อหาถูกจำกัดการเข้าถึง ✅ ระบบนี้อาจขยายไปยังบริการอื่นของ Google เช่น Google Ads และ Google Play ➡️ ส่งผลต่อกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลโดยรวม ✅ การตรวจสอบอายุด้วย AI เป็นแนวทางใหม่ที่หลายแพลตฟอร์มเริ่มนำมาใช้ ➡️ เช่น TikTok และ Instagram ก็เริ่มใช้ระบบคล้ายกัน ✅ กฎหมาย Online Safety Act ในอังกฤษบังคับให้แพลตฟอร์มปกป้องเยาวชนจากเนื้อหาผู้ใหญ่ ➡️ เป็นแรงผลักดันให้ YouTube ปรับระบบในประเทศอื่น ✅ การใช้ AI ประเมินอายุช่วยลดการพึ่งพาข้อมูลส่วนตัวโดยตรง ➡️ แต่ต้องมีความแม่นยำสูงเพื่อไม่ให้เกิดการประเมินผิด ✅ การจำกัดเนื้อหาสำหรับเยาวชนอาจช่วยลดผลกระทบด้านสุขภาพจิต ➡️ โดยเฉพาะเนื้อหาที่กระตุ้นความเครียดหรือพฤติกรรมเสี่ยง https://wccftech.com/youtube-tests-ai-powered-age-verification-in-the-u-s-to-safeguard-teens/

🧠💡 เรื่องเล่าจากวิวัฒนาการของโมเดล GPT: จาก GPT-2 สู่ gpt-oss ยุคใหม่ของ AI แบบเปิด ย้อนกลับไปปี 2019 OpenAI เคยเปิดตัว GPT-2 ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer และได้รับความนิยมอย่างมากในวงการ AI แต่หลังจากนั้น OpenAI ก็หันไปพัฒนาโมเดลแบบปิด เช่น GPT-3 และ ChatGPT โดยไม่เปิดเผยน้ำหนักโมเดลอีกเลย จนกระทั่งสิงหาคม 2025 พวกเขากลับมาอีกครั้งด้วย gpt-oss-20B และ gpt-oss-120B ซึ่งเป็นโมเดลแบบ “open-weight” ที่เปิดให้ดาวน์โหลด ใช้งาน และปรับแต่งได้อย่างเสรีภายใต้ Apache 2.0 license โมเดล gpt-oss ใช้เทคนิคใหม่ ๆ เช่น Mixture-of-Experts (MoE), Sliding Window Attention, RMSNorm และ SwiGLU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการประมวลผล โดยสามารถรันบน GPU ทั่วไปได้ เช่น 20B ใช้แค่ 16GB RAM ส่วน 120B ใช้ H100 GPU ตัวเดียว แม้สถาปัตยกรรมโดยรวมยังคงใช้ Transformer เหมือนเดิม แต่การปรับแต่งภายในทำให้โมเดลเหล่านี้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นมาก และสามารถแข่งขันกับโมเดลจากจีน เช่น Qwen3 ได้อย่างสูสี อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อกังวลเรื่องความแม่นยำของข้อมูล (hallucination rate สูงถึง 49–53%) และความโปร่งใสของชุดข้อมูลที่ใช้ฝึก ซึ่ง OpenAI ยังไม่เปิดเผยเพราะเกรงปัญหาด้านลิขสิทธิ์ ✅ OpenAI เปิดตัว gpt-oss-20B และ gpt-oss-120B เป็นโมเดล open-weight ครั้งแรกในรอบ 6 ปี ➡️ ใช้ Apache 2.0 license เปิดให้ใช้งานและปรับแต่งได้อย่างเสรี ✅ โมเดลใช้สถาปัตยกรรม Transformer แบบ decoder-only ➡️ เหมือน GPT-2 แต่มีการปรับแต่งภายในหลายจุด ✅ ใช้เทคนิค Mixture-of-Experts (MoE) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ เปิดใช้งานเฉพาะบางส่วนของโมเดลในแต่ละ token ✅ gpt-oss-20B รันได้บน GPU ทั่วไป (16GB RAM) ➡️ ส่วน gpt-oss-120B ใช้ H100 GPU ตัวเดียว ✅ โมเดลมี benchmark สูง เช่น Codeforces score 2622 (120B) ➡️ สูงกว่า DeepSeek R1 แต่ยังต่ำกว่า o3 และ o4-mini ✅ ใช้ Sliding Window Attention, RMSNorm, SwiGLU แทนเทคนิคเก่า ➡️ ลดต้นทุนการคำนวณและเพิ่มความเร็วในการ inference ✅ เปรียบเทียบกับ Qwen3 พบว่า gpt-oss เน้น “กว้าง” มากกว่า “ลึก” ➡️ มี embedding และ FFN ขนาดใหญ่ แต่ layer น้อยกว่า ✅ การเปิดโมเดลแบบ open-weight ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งได้ตามต้องการ ➡️ เหมาะกับงานเฉพาะทาง เช่น การฝึกบนข้อมูลภายในองค์กร ✅ Apache 2.0 license ช่วยให้ startup และองค์กรขนาดเล็กเข้าถึง AI ขั้นสูง ➡️ โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายหรือขออนุญาต ✅ โมเดลสามารถใช้ในระบบ agent เช่น การเรียกใช้เครื่องมือหรือ API ➡️ รองรับการใช้งานแบบ hybrid ระหว่าง local และ cloud ✅ OpenAI หวังใช้ gpt-oss เพื่อแข่งขันกับโมเดลจากจีน เช่น DeepSeek และ Qwen ➡️ และฟื้นความเชื่อมั่นจากชุมชน open-source ‼️ โมเดล gpt-oss มี hallucination rate สูง (49–53%) ⛔ อาจให้ข้อมูลผิดพลาดในงานที่ต้องการความแม่นยำสูง ‼️ OpenAI ไม่เปิดเผยชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกโมเดล ⛔ เกิดข้อกังวลเรื่องลิขสิทธิ์และความโปร่งใส ‼️ แม้จะเปิดน้ำหนักโมเดล แต่ยังต้องใช้ hardware ขั้นสูงสำหรับรุ่นใหญ่ ⛔ อาจไม่เหมาะกับผู้ใช้ทั่วไปที่ไม่มี GPU ระดับ enterprise ‼️ การใช้ MoE ทำให้การฝึกและ deploy ซับซ้อนขึ้น ⛔ ต้องมีระบบ routing และการจัดการ expert ที่แม่นยำ https://magazine.sebastianraschka.com/p/from-gpt-2-to-gpt-oss-analyzing-the

📱🤖 เรื่องเล่าจากเบื้องหลังการซ่อม: Apple แอบปล่อยผู้ช่วย AI ในแอป Support โดยไม่ต้องรอ Siri ในขณะที่หลายคนกำลังรอให้ Siri กลายเป็น AI ที่ฉลาดขึ้น Apple กลับแอบเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ในแอป Apple Support ที่ชื่อว่า “Support Assistant” ซึ่งเป็นแชตบ็อตที่ใช้ AI แบบ generative ช่วยตอบคำถามและแก้ปัญหาเบื้องต้นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ Apple โดยไม่ต้องคุยกับเจ้าหน้าที่จริง ฟีเจอร์นี้เริ่มเปิดให้ทดลองใช้แบบเงียบ ๆ ตั้งแต่วันที่ 5 สิงหาคม 2025 เฉพาะผู้ใช้ iPhone บางกลุ่มในสหรัฐฯ โดยจะมีปุ่ม “Chat” ปรากฏในแอป Apple Support ซึ่งเมื่อกดเข้าไป ผู้ใช้สามารถพูดคุยกับ AI เพื่อขอคำแนะนำ เช่น การรีเซ็ตเครื่อง การแก้ปัญหาแอป หรือการตรวจสอบเงื่อนไขการรับประกัน หาก AI ไม่สามารถตอบได้ ระบบจะส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่จริงโดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นการผสมผสานระหว่างระบบอัตโนมัติกับการบริการแบบมนุษย์อย่างชาญฉลาด Apple ยืนยันว่า AI ตัวนี้ทำงานแบบ local และไม่เชื่อมโยงกับข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ โดยข้อมูลที่ใช้จะถูก anonymized เพื่อปรับปรุงระบบเท่านั้น และไม่ใช้ในการฝึกโมเดล AI เหมือนคู่แข่งบางราย แม้จะดูปลอดภัย แต่ Apple ก็เตือนชัดเจนว่า “AI อาจให้ข้อมูลผิดพลาด” และแนะนำให้ผู้ใช้ตรวจสอบคำแนะนำก่อนนำไปใช้ โดยเฉพาะในเรื่องสำคัญ เช่น การตั้งค่าระบบหรือการแก้ปัญหาที่อาจกระทบต่อข้อมูล ✅ Apple เปิดตัวฟีเจอร์ Support Assistant ในแอป Apple Support ➡️ เป็นแชตบ็อตที่ใช้ AI ช่วยตอบคำถามและแก้ปัญหาเบื้องต้น ✅ เริ่มเปิดให้ทดลองใช้ตั้งแต่ 5 สิงหาคม 2025 ➡️ เฉพาะผู้ใช้ iPhone บางกลุ่มในสหรัฐฯ ✅ ผู้ใช้สามารถกดปุ่ม “Chat” เพื่อเริ่มพูดคุยกับ AI ➡️ ใช้สำหรับการรีเซ็ตเครื่อง ตรวจสอบการรับประกัน และแก้ปัญหาแอป ✅ หาก AI ตอบไม่ได้ ระบบจะส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่จริง ➡️ เป็นระบบ hybrid ที่ผสมผสานระหว่าง AI และมนุษย์ ✅ Apple ยืนยันว่า AI ทำงานแบบ local และไม่เชื่อมโยงกับข้อมูลส่วนตัว ➡️ ข้อมูลจะถูก anonymized และใช้เพื่อปรับปรุงระบบเท่านั้น ✅ Apple เตือนว่า AI อาจให้ข้อมูลผิดพลาด ➡️ ผู้ใช้ควรตรวจสอบคำแนะนำก่อนนำไปใช้ ‼️ AI อาจให้ข้อมูลผิดพลาดหรือไม่ครบถ้วน ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบก่อนนำไปใช้ โดยเฉพาะในเรื่องสำคัญ ‼️ ฟีเจอร์ยังอยู่ในช่วงทดลอง และยังไม่เปิดให้ใช้ทั่วโลก ⛔ ผู้ใช้ในประเทศอื่นยังไม่สามารถเข้าถึงได้ ‼️ ไม่มีการระบุชัดเจนว่าใช้โมเดล AI จากแหล่งใด ⛔ อาจทำให้ผู้ใช้บางกลุ่มกังวลเรื่องความโปร่งใส ‼️ แม้จะไม่ใช้ข้อมูลส่วนตัวในการฝึก AI แต่ยังมีการใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงระบบ ⛔ ผู้ใช้ควรอ่านเงื่อนไขการใช้งานอย่างละเอียดก่อนเริ่มใช้ https://www.techradar.com/pro/forget-talking-to-a-human-apple-is-rolling-out-ai-chatbots-in-its-customer-service-app

🎮🧠 เรื่องเล่าจากโลกกราฟิก: Intel ยุติ 16x MSAA บน Xe3 GPU เพื่อเปิดทางให้ AI Upscaler ครองเกม ในเดือนสิงหาคม 2025 Intel ประกาศยุติการรองรับ 16x MSAA (Multisample Anti-Aliasing) บนกราฟิกการ์ดรุ่นใหม่ Xe3 “Celestial” โดยจะเหลือเพียง 2x, 4x และ 8x เท่านั้น เหตุผลหลักคือ 16x MSAA มีต้นทุนการประมวลผลสูงมาก และไม่คุ้มค่าเมื่อเทียบกับเทคนิคใหม่ ๆ ที่ใช้ AI เช่น XeSS ของ Intel, FSR ของ AMD และ DLSS ของ Nvidia ซึ่งให้ภาพคมชัดกว่า ใช้ทรัพยากรน้อยกว่า และยังสามารถสร้างเฟรมเพิ่มได้ด้วย MSAA เคยเป็นเทคนิคยอดนิยมในการทำให้ขอบภาพเรียบเนียน แต่ในยุคที่เกมใช้ deferred rendering และต้องการประสิทธิภาพสูงสุด การใช้ brute-force sampling แบบ MSAA กลายเป็นภาระที่ไม่จำเป็น โดยเฉพาะระดับ 16x ที่แทบไม่มีเกมไหนใช้จริง Intel จึงเลือกเดินตามแนวทางใหม่ที่เน้น AI-based upscaling และ temporal sampling ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในทุกด้าน ทั้งคุณภาพภาพ ความลื่นไหล และการประหยัดพลังงาน โดย XeSS SDK ล่าสุดยังรองรับ GPU จากทุกค่าย ทำให้เป็นทางเลือกแบบเปิดสำหรับนักพัฒนา ✅ Intel ยุติการรองรับ 16x MSAA บน Xe3 GPU ➡️ เหลือเพียง 2x, 4x และ 8x เท่านั้น ✅ การเปลี่ยนแปลงนี้เริ่มใน Mesa driver 25.3-devel และย้อนกลับไปยังเวอร์ชัน 25.1 และ 25.2 ➡️ เป็นการปรับปรุงในระดับไดรเวอร์สำหรับ Linux ✅ XeSS, FSR และ DLSS ให้ภาพคมชัดกว่า MSAA ด้วยต้นทุนต่ำกว่า ➡️ รองรับการสร้างเฟรมและลดการสั่นของภาพได้ดีกว่า TAA ✅ XeSS SDK ล่าสุดรองรับ GPU จาก Intel, AMD และ Nvidia ➡️ เป็นทางเลือกแบบ vendor-agnostic สำหรับนักพัฒนา ✅ Xe3 GPU จะเปิดตัวพร้อมกับซีพียู Panther Lake ➡️ เป็นการรวมพลังของกราฟิกและ AI สำหรับงานยุคใหม่ ✅ MSAA ทำงานโดยการสุ่มหลายจุดในแต่ละพิกเซลเพื่อทำให้ขอบภาพเรียบ ➡️ แต่ไม่สามารถจัดการกับความโปร่งใสหรือ shader artifacts ได้ดี ✅ AI upscaling เช่น DLSS 3.5 และ XeSS 2 ใช้ machine learning เพื่อสร้างภาพที่คมชัด ➡️ ลดภาระ GPU และเพิ่มเฟรมเรตได้พร้อมกัน ✅ Deferred rendering engine มักปิดการใช้งาน MSAA โดยอัตโนมัติ ➡️ เพราะไม่สามารถใช้ร่วมกับหลาย pass ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ การใช้ AI-based AA ช่วยให้เกมสามารถรันที่ความละเอียดต่ำแต่ได้ภาพระดับสูง ➡️ เหมาะกับ VR และ ray tracing ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/intel-will-retire-rarely-used-16x-msaa-support-on-xe3-gpus-ai-upscalers-like-xess-fsr-and-dlss-provide-better-more-efficient-results

🤖👷‍♀️ เรื่องเล่าจากโลกแรงงาน: เมื่อแรงงานมนุษย์ต้องทำงานเคียงข้างแรงงานดิจิทัล ในยุคที่ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่กำลังกลายเป็น “เพื่อนร่วมงาน” โลกกำลังเข้าสู่ยุคใหม่ที่เรียกว่า “digital labour” หรือแรงงานดิจิทัล ซึ่งหมายถึงการที่คอมพิวเตอร์ทำงานแทนมนุษย์อย่างเต็มรูปแบบ โดยเฉพาะเมื่อ AI แบบ agentic หรือ AI ที่สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องรอคำสั่งชัดเจน เริ่มถูกนำมาใช้ในองค์กรจริง Marc Benioff ซีอีโอของ Salesforce บอกว่าเขาอาจเป็น “ซีอีโอคนสุดท้ายที่บริหารเฉพาะมนุษย์” เพราะตอนนี้ Salesforce ใช้ AI agent ในงานบริการลูกค้า และลดต้นทุนได้ถึง 17% ภายใน 9 เดือน แต่การเปลี่ยนผ่านนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี มันกระทบถึงโครงสร้างเศรษฐกิจและจริยธรรม เช่น ถ้าองค์กร A ใช้ AI ที่สร้างโดยบริษัท B แล้วพัฒนาให้เก่งขึ้นด้วยข้อมูลของตัวเอง ใครควรได้รับเครดิตและผลตอบแทน? และถ้า AI ทำงานผิดพลาด ใครควรรับผิดชอบ—ผู้สร้างหรือผู้ใช้งาน? แม้จะยังไม่แพร่หลาย แต่บริษัทเทคโนโลยีและการเงินบางแห่งเริ่มใช้ AI แบบอัตโนมัติในการทำงานแทนมนุษย์แล้ว และในอนาคตอาจมีตำแหน่ง “digital labourer” ปรากฏในโครงสร้างองค์กรจริง ๆ ✅ “Digital labour” หมายถึงคอมพิวเตอร์ทำงานแทนมนุษย์ ➡️ โดยเฉพาะ AI แบบ agentic ที่ทำงานได้โดยไม่ต้องรอคำสั่ง ✅ Salesforce ใช้ AI agent ในงานบริการลูกค้า ➡️ ลดต้นทุนได้ 17% ภายใน 9 เดือน ✅ Marc Benioff กล่าวว่าจะเป็นซีอีโอคนสุดท้ายที่บริหารเฉพาะมนุษย์ ➡️ สะท้อนแนวโน้มการเปลี่ยนผ่านสู่แรงงานดิจิทัล ✅ Harvard ระบุว่า digital labour เปลี่ยนความหมายจากเดิม ➡️ จากเดิมหมายถึง gig workers กลายเป็น AI ที่ทำงานแทนมนุษย์ ✅ มีคำถามเรื่องสิทธิและผลตอบแทนของ AI ที่ถูกพัฒนาโดยองค์กร ➡️ เช่น ใครควรได้รับเครดิตเมื่อ AI ทำงานดีขึ้นจากข้อมูลขององค์กร ✅ Salesforce ยังมีระบบให้ลูกค้า escalate ไปหาคนจริงได้ ➡️ เป็นการตั้ง “human guardrails” เพื่อควบคุมความผิดพลาดของ AI ✅ ILO รายงานว่าแพลตฟอร์มแรงงานดิจิทัลเติบโต 5 เท่าในทศวรรษที่ผ่านมา ➡️ แต่ยังมีปัญหาเรื่องความไม่เท่าเทียมและความมั่นคงของงาน ✅ Digital labour platforms มีผลต่อ SDG5 ด้านความเท่าเทียมทางเพศ ➡️ ผู้หญิงมีสัดส่วนต่ำในแพลตฟอร์มขนส่งและมีช่องว่างรายได้ ✅ การใช้ AI ในแรงงานอาจไม่สร้างงานใหม่ แต่เปลี่ยนรูปแบบงานเดิม ➡️ ส่งผลต่อโครงสร้างเศรษฐกิจและการจ้างงานในระยะยาว ✅ การพัฒนา AI agent ต้องคำนึงถึงความรับผิดชอบและความโปร่งใส ➡️ เช่น การกำหนดว่าใครรับผิดชอบเมื่อ AI ทำงานผิดพลาด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/05/where-human-labour-meets-digital-labour

🛡️💸 เรื่องเล่าจากโลกคริปโต: เมื่อการกู้เงินด้วยเหรียญดิจิทัลต้องเผชิญภัยไซเบอร์ ในยุคที่คริปโตไม่ใช่แค่การลงทุน แต่กลายเป็นสินทรัพย์ที่ใช้ค้ำประกันเงินกู้ได้ “Crypto-backed lending” จึงกลายเป็นเทรนด์ที่ทั้งนักลงทุนรายย่อยและสถาบันต่างหันมาใช้กันมากขึ้น เพราะมันเปิดโอกาสให้ผู้ถือเหรียญสามารถกู้เงินโดยไม่ต้องขายเหรียญออกไป แต่ในความสะดวกนั้น ก็มีเงามืดของภัยไซเบอร์ที่ซ่อนอยู่ เพราะเมื่อมีสินทรัพย์ดิจิทัลมูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์ถูกล็อกไว้ในแพลตฟอร์มเหล่านี้ แฮกเกอร์ก็ยิ่งพัฒนาเทคนิคใหม่ ๆ เพื่อเจาะระบบให้ได้ ภัยที่พบได้บ่อยคือการเจาะ smart contract ที่มีช่องโหว่ เช่นกรณี Inverse Finance ที่ถูกแฮกผ่านการบิดเบือนข้อมูลจาก oracle จนสูญเงินกว่า 15 ล้านดอลลาร์ หรือกรณี Atomic Wallet ที่สูญเงินกว่า 35 ล้านดอลลาร์เพราะการจัดการ private key ที่หละหลวม นอกจากนี้ยังมีการปลอมเว็บกู้เงินบน Telegram และ Discord เพื่อหลอกให้ผู้ใช้กรอก seed phrase หรือ key รวมถึงมัลแวร์ที่แอบเปลี่ยน address ใน clipboard เพื่อขโมยเหรียญแบบเนียน ๆ บทเรียนจากอดีต เช่นการล่มของ Celsius Network และการถูกเจาะซ้ำของ Cream Finance แสดงให้เห็นว่าไม่ใช่แค่โค้ดที่ต้องแข็งแรง แต่กระบวนการภายในและการตรวจสอบความเสี่ยงก็ต้องเข้มงวดด้วย แนวทางป้องกันที่ดีคือการใช้ multi-signature wallet เช่น Gnosis Safe, การตรวจสอบ smart contract ด้วย formal verification, การตั้งระบบตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติแบบ real-time และการให้ผู้ใช้ใช้ hardware wallet ร่วมกับ 2FA เป็นมาตรฐาน ✅ Crypto-backed lending เติบโตอย่างรวดเร็วในปี 2024 ➡️ มีสินทรัพย์กว่า $80B ถูกล็อกใน DeFi lending pools ✅ ผู้ใช้สามารถกู้ stablecoin โดยใช้ BTC หรือ ETH เป็นหลักประกัน ➡️ ไม่ต้องขายเหรียญเพื่อแลกเป็นเงินสด ✅ ช่องโหว่ใน smart contract เป็นจุดเสี่ยงหลัก ➡️ เช่นกรณี Inverse Finance สูญเงิน $15M จาก oracle manipulation ✅ การจัดการ private key ที่ไม่ปลอดภัยนำไปสู่การสูญเงินมหาศาล ➡️ Atomic Wallet สูญเงิน $35M จาก vendor ที่เก็บ key ไม่ดี ✅ การปลอมเว็บกู้เงินและมัลแวร์ clipboard เป็นภัยที่พุ่งเป้าผู้ใช้ทั่วไป ➡️ พบมากใน Telegram, Discord และ browser extensions ✅ Celsius Network และ Cream Finance เคยถูกแฮกจากการควบคุมภายในที่อ่อนแอ ➡️ เช่นการไม่อัปเดตระบบและการละเลย audit findings ✅ แนวทางป้องกันที่แนะนำคือ multi-sig wallet, formal verification และ anomaly detection ➡️ Gnosis Safe เป็นเครื่องมือยอดนิยมใน DeFi ✅ ตลาด crypto lending มีแนวโน้มเติบโตต่อเนื่อง ➡️ คาดว่าจะกลายเป็นเครื่องมือการเงินหลักในอนาคต ✅ Blockchain ช่วยเพิ่มความโปร่งใสและลดการพึ่งพาตัวกลาง ➡️ แต่ก็ยังต้องพึ่งระบบรักษาความปลอดภัยที่แข็งแรง ✅ End-to-end encryption และ biometric login เป็นแนวทางเสริมความปลอดภัย ➡️ ช่วยลดความเสี่ยงจาก phishing และ social engineering ✅ การใช้ระบบ real-time monitoring และ kill switch ช่วยหยุดการโจมตีทันที ➡️ ลดความเสียหายจากการเจาะระบบแบบ flash attack https://hackread.com/navigating-cybersecurity-risks-crypto-backed-lending/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ AI กลายเป็นผู้สัมภาษณ์งาน แต่ผู้สมัครกลับบอกว่า “ขอไม่ทำงานดีกว่า” ในปี 2025 บริษัทต่าง ๆ หันมาใช้ AI เพื่อจัดการกระบวนการสรรหาพนักงาน ตั้งแต่คัดกรองใบสมัคร ไปจนถึงสัมภาษณ์เบื้องต้นผ่าน Zoom หรือวิดีโอคอล โดยไม่มีมนุษย์อยู่ปลายสาย ผู้สมัครหลายคนกลับรู้สึก “หมดศรัทธา” และ “ถูกลดคุณค่า” จนถึงขั้นยอมไม่สมัครงานเลย Debra Borchardt นักเขียนและบรรณาธิการที่หางานมานานกว่า 3 เดือน เล่าว่า “การหางานมันดูดพลังชีวิตอยู่แล้ว แล้วต้องมานั่งคุยกับหุ่นยนต์อีก มันเกินจะรับไหว” เธอออกจากการสัมภาษณ์กลางคันทันทีหลังรู้ว่าอีกฝั่งไม่ใช่มนุษย์ แม้ HR จะมองว่า AI เป็นเครื่องมือช่วยลดภาระจากการต้องคัดเลือกผู้สมัครหลายพันคน แต่ผู้สมัครกลับมองว่าเป็น “สัญญาณเตือน” ว่าบริษัทนั้นไม่ให้ความสำคัญกับมนุษย์ และอาจมีวัฒนธรรมองค์กรที่เย็นชา ✅ บริษัทต่าง ๆ ใช้ AI เป็นผู้สัมภาษณ์งานเบื้องต้นแทนมนุษย์ ➡️ ผู้สมัครเข้าร่วม Zoom หรือวิดีโอคอลแล้วพบว่าอีกฝั่งคือ AI ➡️ AI ทำหน้าที่ถามคำถามและบันทึกคำตอบเพื่อประเมินเบื้องต้น ✅ ผู้สมัครจำนวนมากรู้สึกถูกลดคุณค่าและเลือกไม่เข้าร่วมการสัมภาษณ์กับ AI ➡️ บางคนถึงขั้นยอมตกงานแทนที่จะคุยกับหุ่นยนต์ ➡️ มองว่าเป็น “ความอัปยศเพิ่มเติม” จากการหางานที่ยากอยู่แล้ว ✅ HR ใช้ AI เพื่อจัดการกับจำนวนผู้สมัครมหาศาลในแต่ละตำแหน่ง ➡️ AI ช่วยคัดกรองใบสมัคร, นัดสัมภาษณ์, และส่งอีเมลอัตโนมัติ ➡️ ช่วยลดภาระของทีม HR ที่มีขนาดเล็กลง ✅ ผู้สมัครมองว่า AI เป็นสัญญาณของวัฒนธรรมองค์กรที่ไม่ให้ความสำคัญกับมนุษย์ ➡️ การไม่มีมนุษย์ในขั้นตอนแรกทำให้รู้สึกว่า “บริษัทไม่แคร์คน” ➡️ ส่งผลต่อความเชื่อมั่นและความตั้งใจในการสมัครงาน ✅ บางบริษัทใช้ AI เพื่อวิเคราะห์เสียง, สีหน้า, และคำตอบของผู้สมัคร ➡️ เช่น HireVue และ Modern Hire ใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ➡️ อ้างว่าเป็นการประเมินตามทักษะ ไม่ใช่ความสัมพันธ์ส่วนตัว ✅ ผลสำรวจพบว่า 67% ของผู้สมัครรู้สึกไม่สบายใจเมื่อบริษัทใช้ AI ในการคัดกรองใบสมัคร ➡️ 90% ต้องการให้บริษัทเปิดเผยการใช้ AI อย่างโปร่งใส ➡️ ความโปร่งใสช่วยเพิ่มความเชื่อมั่นและความร่วมมือ ✅ AI เหมาะกับงานที่มีผู้สมัครจำนวนมาก เช่น retail หรือ customer service ➡️ ช่วยคัดกรองเบื้องต้นและจัดการเวลาได้ดี ➡️ แต่ควรมีมนุษย์เข้ามาในขั้นตอนสำคัญ ✅ การสัมภาษณ์งานคือจุดเริ่มต้นของความสัมพันธ์ระหว่างบริษัทกับพนักงาน ➡️ การใช้ AI อาจทำให้ความสัมพันธ์นั้นเริ่มต้นด้วยความเย็นชา ➡️ ส่งผลต่อความรู้สึกของผู้สมัครและการตัดสินใจรับงาน https://fortune.com/2025/08/03/ai-interviewers-job-seekers-unemployment-hiring-hr-teams/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อเกมผู้ใหญ่กลายเป็นภัยต่อแบรนด์—Valve vs Mastercard เรื่องเริ่มจากการที่ Steam และ Itch.io ลบหรือซ่อนเกม NSFW จำนวนมาก โดยอ้างว่า “ถูกกดดันจาก payment processors” ซึ่งรวมถึง Mastercard ที่ถูกกล่าวหาว่าใช้กฎ Rule 5.12.7 เพื่อปฏิเสธการทำธุรกรรมที่ “อาจทำลายภาพลักษณ์ของแบรนด์” Mastercard ออกแถลงการณ์ว่า “เราไม่ได้ประเมินเกมใด ๆ หรือสั่งให้ลบเกมจากแพลตฟอร์ม” แต่ Valve โต้กลับทันทีว่า Mastercard สื่อสารผ่านตัวกลาง เช่น payment processors และธนาคารผู้รับชำระเงิน โดยไม่ได้ติดต่อกับ Valve โดยตรง แม้ Valve จะร้องขอให้คุยกันตรง ๆ ก็ตาม Valve ยืนยันว่า payment processors ปฏิเสธนโยบายของ Steam ที่พยายามเผยแพร่เฉพาะเกมที่ถูกกฎหมาย และอ้างถึง Rule 5.12.7 ว่าเกม NSFW บางประเภท “อาจเป็นภัยต่อแบรนด์ Mastercard” แม้จะไม่ผิดกฎหมายก็ตาม ✅ Mastercard ปฏิเสธว่าไม่ได้สั่งให้ลบเกม NSFW จาก Steam หรือ Itch.io ➡️ ระบุว่า “อนุญาตให้ทำธุรกรรมที่ถูกกฎหมายทั้งหมด” ➡️ แต่ต้องมีการควบคุมไม่ให้ใช้บัตร Mastercard ซื้อเนื้อหาผิดกฎหมาย ✅ Valve ยืนยันว่า Mastercard สื่อสารผ่านตัวกลาง ไม่เคยคุยตรง ๆ กับ Valve ➡️ ใช้ payment processors และ acquiring banks เป็นตัวแทน ➡️ Valve ขอคุยตรง ๆ แต่ไม่ได้รับการตอบกลับ ✅ Rule 5.12.7 ของ Mastercard ถูกใช้เป็นเหตุผลในการปฏิเสธเกม NSFW บางประเภท ➡️ ห้ามธุรกรรมที่ “ผิดกฎหมาย หรืออาจทำลาย goodwill หรือภาพลักษณ์ของแบรนด์” ➡️ รวมถึงเนื้อหาที่ “ลามกอนาจารอย่างชัดเจนและไม่มีคุณค่าทางศิลปะ” ✅ Itch.io ก็ได้รับแรงกดดันเช่นกัน และเริ่มลบเกม NSFW ออกจากแพลตฟอร์ม ➡️ โดยเฉพาะเกมที่มีเนื้อหา LGBTQ+ หรือเนื้อหาที่ไม่เข้าข่ายผิดกฎหมาย ➡️ ปัจจุบันเริ่มนำเกมฟรีกลับมา และมองหาผู้ให้บริการชำระเงินรายใหม่ ✅ GOG ออกแคมเปญ FreedomToBuy เพื่อสนับสนุนสิทธิ์ในการซื้อเกม NSFW ➡️ แจกเกม NSFW ฟรีกว่า 1 ล้านชุดในช่วงสุดสัปดาห์ ➡️ เป็นการตอบโต้การเซ็นเซอร์จาก payment processors ‼️ Rule 5.12.7 ของ Mastercard ให้อำนาจในการตัดสินว่าเนื้อหาใด “ไม่เหมาะสม” ได้อย่างกว้างขวาง ⛔ แม้เนื้อหาจะไม่ผิดกฎหมาย ก็อาจถูกปฏิเสธได้ ⛔ ส่งผลให้เกิดการเซ็นเซอร์เนื้อหาที่หลากหลายโดยไม่มีมาตรฐานชัดเจน ‼️ การสื่อสารผ่านตัวกลางทำให้เกิดความคลุมเครือและขาดความโปร่งใส ⛔ Valve ไม่สามารถเจรจาโดยตรงกับ Mastercard ⛔ ทำให้การตัดสินใจลบเกมขาดความชัดเจนและความรับผิดชอบ ‼️ การลบเกม NSFW โดยไม่ระบุเหตุผลชัดเจน อาจกระทบต่อผู้พัฒนาเกมอินดี้และชุมชน LGBTQ+ ⛔ เกมที่ไม่ผิดกฎหมายถูกลบเพราะ “เสี่ยงต่อแบรนด์” ⛔ สร้างบรรยากาศแห่งความกลัวและการเซ็นเซอร์ในวงการเกม ‼️ การควบคุมเนื้อหาผ่านระบบการชำระเงินอาจกลายเป็นเครื่องมือในการจำกัดเสรีภาพทางศิลปะ ⛔ ผู้ให้บริการชำระเงินมีอำนาจเหนือแพลตฟอร์มเกม ⛔ อาจนำไปสู่การควบคุมเนื้อหาทางวัฒนธรรมในวงกว้าง ✅ “Patently offensive” เป็นคำที่ตีความได้กว้างและขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของบริษัท ➡️ ไม่มีมาตรฐานกลางในการวัดคุณค่าทางศิลปะ ➡️ อาจถูกใช้เป็นข้ออ้างในการลบเนื้อหาที่ไม่ถูกใจ ✅ Collective Shout กลุ่มนักเคลื่อนไหวจากออสเตรเลียอยู่เบื้องหลังการกดดัน payment processors ➡️ เคยส่งจดหมายถึง Mastercard, Visa, PayPal และบริษัทอื่น ๆ ➡️ อ้างว่าเกม NSFW เป็น “สื่อลามกที่รุนแรง” และควรถูกลบ ✅ การหาผู้ให้บริการชำระเงินที่สนับสนุนเนื้อหาผู้ใหญ่กลายเป็นทางรอดของแพลตฟอร์มเกมอินดี้ ➡️ Itch.io กำลังเจรจากับผู้ให้บริการรายใหม่ ➡️ เพื่อรักษาเสรีภาพในการเผยแพร่เนื้อหาที่ถูกกฎหมาย https://www.pcgamer.com/games/mastercard-deflects-blame-for-nsfw-games-being-taken-down-but-valve-says-payment-processors-specifically-cited-a-mastercard-rule-about-damaging-the-brand/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ Perplexity แอบคลานเข้าเว็บต้องห้าม—Cloudflare ไม่ทนอีกต่อไป Cloudflare บริษัทด้านความปลอดภัยอินเทอร์เน็ตชื่อดัง ได้เปิดเผยว่า Perplexity ซึ่งเป็น AI search engine กำลังใช้เทคนิค “stealth crawling” เพื่อหลบเลี่ยงข้อจำกัดของเว็บไซต์ที่ไม่อนุญาตให้บ็อตเข้าถึงข้อมูล เช่น การตั้งค่าในไฟล์ robots.txt หรือการใช้ firewall แม้ Perplexity จะมี user-agent ที่ประกาศชัดเจน เช่น PerplexityBot และ Perplexity-User แต่เมื่อถูกบล็อก มันกลับเปลี่ยนกลยุทธ์โดยใช้ user-agent ปลอมที่ดูเหมือน Chrome บน macOS พร้อมหมุน IP และ ASN เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ Cloudflare จึงทำการทดสอบโดยสร้างโดเมนใหม่ที่ไม่สามารถค้นเจอได้ และตั้งค่าให้ห้ามบ็อตทุกชนิดเข้า แต่เมื่อถาม Perplexity AI กลับได้ข้อมูลจากเว็บไซต์ลับเหล่านั้นอย่างแม่นยำ แสดงว่ามีการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตจริง ✅ Perplexity ใช้บ็อตลับเพื่อหลบเลี่ยงการบล็อกจาก robots.txt และ firewall ➡️ เปลี่ยน user-agent เป็น Chrome บน macOS เพื่อหลอกว่าเป็นผู้ใช้ทั่วไป ➡️ หมุน IP และ ASN เพื่อหลบการตรวจจับจากระบบความปลอดภัย ✅ Cloudflare ได้รับร้องเรียนจากลูกค้าว่า Perplexity ยังเข้าถึงเว็บไซต์แม้ถูกบล็อกแล้ว ➡️ ลูกค้าใช้ทั้ง robots.txt และ WAF rules เพื่อบล็อกบ็อตของ Perplexity ➡️ แต่ยังพบการเข้าถึงข้อมูลจากบ็อตที่ไม่ประกาศตัว ✅ Cloudflare ทำการทดสอบโดยสร้างโดเมนลับและพบว่า Perplexity ยังสามารถดึงข้อมูลได้ ➡️ โดเมนใหม่ไม่ถูก index และมี robots.txt ที่ห้ามบ็อตทุกชนิด ➡️ แต่ Perplexity ยังสามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาในเว็บไซต์นั้นได้ ✅ Perplexity ถูกถอดออกจาก Verified Bot Program ของ Cloudflare ➡️ Cloudflare ใช้ heuristics และกฎใหม่เพื่อบล็อกการ crawling แบบลับ ➡️ ถือเป็นการละเมิดมาตรฐานการ crawling ตาม RFC 9309 ✅ Perplexity ส่งคำขอแบบลับถึงหลายล้านครั้งต่อวัน ➡️ บ็อตที่ประกาศตัวส่งคำขอ 20–25 ล้านครั้ง/วัน ➡️ บ็อตลับส่งคำขออีก 3–6 ล้านครั้ง/วัน ‼️ การใช้บ็อตลับเพื่อหลบเลี่ยงข้อจำกัดของเว็บไซต์ถือเป็นการละเมิดความเชื่อมั่นบนอินเทอร์เน็ต ⛔ อินเทอร์เน็ตถูกสร้างบนหลักการของความโปร่งใสและการเคารพสิทธิ์ ⛔ การหลบเลี่ยง robots.txt เป็นการละเมิดมาตรฐานที่มีมานานกว่า 30 ปี ‼️ การละเมิด Verified Bot Policy อาจส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของ Perplexity ในระยะยาว ⛔ ถูกถอดจาก whitelist ของ Cloudflare ⛔ อาจถูกบล็อกจากเว็บไซต์จำนวนมากในอนาคต ✅ มาตรฐาน Robots Exclusion Protocol ถูกเสนอครั้งแรกในปี 1994 และกลายเป็นมาตรฐานในปี 2022 ➡️ เป็นแนวทางให้บ็อตเคารพสิทธิ์ของเว็บไซต์ ➡️ ใช้ไฟล์ robots.txt เพื่อระบุข้อจำกัด ✅ OpenAI ได้รับคำชมจาก Cloudflareว่าเคารพ robots.txt และ network blocks อย่างถูกต้อง ➡️ ChatGPT-User หยุด crawling เมื่อถูกห้าม ➡️ ถือเป็นตัวอย่างของบ็อตที่ทำงานอย่างมีจริยธรรม ✅ Perplexity เคยถูกกล่าวหาว่าละเมิดลิขสิทธิ์จากหลายสำนักข่าว เช่น Forbes และ Wired ➡️ มีการเผยแพร่เนื้อหาคล้ายกับบทความต้นฉบับโดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ ถูกวิจารณ์ว่า “ขโมยข้อมูลอย่างหน้าด้าน” https://blog.cloudflare.com/perplexity-is-using-stealth-undeclared-crawlers-to-evade-website-no-crawl-directives/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Atlassian ปลดพนักงานผ่านวิดีโอ—เมื่อ AI กลายเป็นเหตุผล และความเห็นใจกลายเป็นคำถาม เมื่อวันที่ 30 กรกฎาคม 2025 Atlassian ประกาศเลิกจ้างพนักงาน 150 คนในทีมบริการลูกค้าและสนับสนุน ผ่านวิดีโอที่บันทึกไว้ล่วงหน้าโดย CEO Mike Cannon-Brookes โดยระบุว่าเป็น “การตัดสินใจที่ยากเพื่ออนาคต” และชี้ว่าหลายตำแหน่งจะถูกแทนที่ด้วยระบบ AI พนักงานไม่ได้รับข้อมูลส่วนตัวใด ๆ จากวิดีโอ ต้องรออีก 15 นาทีเพื่อรับอีเมลแจ้งสถานะ และทันทีหลังจากนั้น เครื่องมือทำงานของพวกเขาถูกล็อกใช้งาน แม้บริษัทจะให้เงินชดเชย 6 เดือน แต่การสื่อสารแบบ “ไม่เห็นหน้า ไม่เอ่ยชื่อ” กลับสร้างเสียงวิจารณ์อย่างหนัก โดยเฉพาะเมื่อ Atlassian เคยยกย่องวัฒนธรรมองค์กรที่เน้นความโปร่งใสและการสื่อสารตรงไปตรงมา ขณะเดียวกัน Co-founder อีกคน Scott Farquhar ออกมาสนับสนุนการใช้ AI อย่างเปิดเผย และกล่าวว่า “ทุกคนควรใช้ AI ให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้” พร้อมชี้ว่าเศรษฐกิจจะเปลี่ยนไป และบางงานจะหายไปเพราะ AI ทำได้ดีกว่า ✅ Atlassian ปลดพนักงาน 150 คนผ่านวิดีโอบันทึกล่วงหน้าโดย CEO Mike Cannon-Brookes ➡️ ไม่เอ่ยชื่อผู้ได้รับผลกระทบ ➡️ พนักงานต้องรออีเมลอีก 15 นาทีเพื่อรู้สถานะของตน ✅ หลายตำแหน่งถูกแทนที่ด้วยระบบ AI โดยเฉพาะในทีมบริการลูกค้า ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของการปรับโครงสร้างองค์กร ➡️ บริษัทลงทุนในระบบอัตโนมัติและ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ พนักงานที่ถูกเลิกจ้างได้รับเงินชดเชย 6 เดือน ➡️ บางรายในยุโรปได้รับมากกว่า 12 สัปดาห์ตามกฎหมาย ➡️ บริษัทไม่ได้เปิดเผยภูมิภาคที่ได้รับผลกระทบมากที่สุด ✅ การสื่อสารผ่านวิดีโอถูกวิจารณ์ว่าไร้ความเห็นใจและไม่เหมาะสม ➡️ ขัดกับค่านิยมเดิมของบริษัทที่เน้นความโปร่งใส ➡️ HR ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่าควรมีการพูดคุยแบบเห็นหน้าและให้การสนับสนุน ✅ Scott Farquhar สนับสนุนการใช้ AI และกล่าวว่า “งานบางประเภทจะหายไป” ➡️ ชี้ว่าเศรษฐกิจจะเปลี่ยนไปตามความสามารถของ AI ➡️ สนับสนุนให้ทุกคนใช้ AI ในชีวิตประจำวัน https://www.techspot.com/news/108912-fired-video-atlassian-terminates-150-workers-using-pre.html