แกะรอยเก่า ตอนที่ 9
นิทานเรื่องจริง เรื่อง “แกะรอยเก่า”
ตอนที่ 9
นาย Kenneth ถูกกระทรวงต่างประเทศ ส่งกลับมาทำการสำรวจเมืองไทยรอบใหญ่อีกครั้ง ในปี ค.ศ. 1950 นาย Kenneth เล่าว่าเป็นปีที่พระเจ้าอยู่หัวรัชกาลที่ 9 ทรงทำพิธีอภิเศกสมรสกับสมเด็จพระราชินี และทำพิธีขึ้นครองราชย์ ทางอเมริกาเตรียมของขวัญที่จะถวายสำหรับพระราชพิธีอภิเศก เป็นแก้วเป่าของ Steuben ซึ่งมีชื่อมาก แต่นาย Kenneth ในฐานะเคยอยู่เมืองไทยมานาน และอ้างว่าเคยรู้จักและเคยพบพระเจ้าอยู่หัวและสมเด็จพระราชินีตั้งแต่ยังเป็นเด็กหญิง ก็รีบเสนอหน้าแนะนำไปยังประธานาธิบดี ให้รัฐบาลอเมริกันจัดการเปลี่ยนของขวัญ เขาบอกว่าในหลวงทรงเป็นนักดนตรีแจ๊ส และโปรดฟังเพลง ความสัมพันธ์ของทั้งสองพระองค์ก็เริ่มมาจากดนตรี ดังนั้นน่าจะถวายของขวัญเป็นอะไรที่เกี่ยวกับดนตรี
ในที่สุดนาย Kenneth ก็จัดการให้รัฐบาลอเมริกันถวายเครื่องเล่นแผ่นเสียง รวมทั้งแผ่นเสียงของ Gershwin ครบชุด เขาอ้างว่าทรงโปรดมาก และเป็นของขวัญชิ้นเดียวที่ทรงนำไปยังวังไกลกังวล หลังจากทรงทำพิธีอภิเศกสมรสแล้ว (ไม่รู้นาย Kenneth รู้ได้อย่างไร!? แต่อย่างน้อย การแนะนำเช่นนี้ ก็แสดงให้เห็นว่า การอยู่ใกล้ เข้ามาคลุกคลีในประเทศ ทำให้นักล่ารู้จักหลายอย่างเกี่ยวสมันน้อย ดีกว่ามองจากทางไกลหรืออ่านแต่รายงาน)
ในการเดินทางมาเมืองไทยครั้งนี้ นาย Kenneth ได้ถือโอกาสจัดการตัวเองให้ได้พบกับจอมพลสฤษดิ์ เขาบอกว่าถ้าอยากรู้เรื่องเมืองไทยต้องอ่านหนังสือพิมพ์ภาษาไทย และต้องรู้จักอ่าน “ระหว่างบันทัด” ให้เป็น จึงจะรู้ว่าคนไทยพูดเรื่องอะไรกันบ้าง อะไรเป็นข่าวในตอนนั้น ด้วยวิธีนี้ ทำให้เขารู้เรื่องเกี่ยวกับจอมพลสฤษดิ์ในหลายมุม ตอนนั้นจอมพลสฤษดิ์ยังเป็นเพียงนายทหารระดับนายพล คุมกองทัพภาค 1 ในกรุงเทพฯ แต่เขาเห็นว่าแล้วว่าจะมีอนาคตไกล เขาจึงขอให้ฑูต Stanton ช่วยนัดให้เขาพบกับจอมพลสฤษดิ์ ฑูตบอกว่าไม่ได้หรอก ต้องผ่านฑูตทหารอีกที แล้วฑูตทหารก็จะถามว่าไปพบทำไม นาย Kenneth จึงบอกว่าไม่เป็นไร เขานัดเองก็ได้ แล้วเขาก็ให้เพื่อนคนไทยนัดให้
เพื่อนไปแจ้งสฤษดิ์ สฤษดิ์ถามกลับว่าจะมาพบทำไม เขาไม่พูดภาษาอังกฤษ (I don’t speak English) นาย Kenneth ให้เพื่อนตอบกลับไปว่า เขาก็ไม่พูดภาษาอังกฤษเหมือนกัน (I don’t speak English either !) คำตอบนี้ทำให้สฤษดิ์ขำ และสนใจนาย Kenneth ขึ้นมา จึงยอมรับนัด ปรากฎว่าเมื่อทั้ง 2 พบกันก็ถูกชะตากัน และคุยกันเป็นภาษาไทย สฤษดิ์ถามว่านาย Kenneth สนใจอะไรเขา นาย Kenneth บอกว่า เขาเชื่อว่าวันหนึ่งสฤษดิ์จะเป็นบุคคลสำคัญมากในวงการเมืองของประเทศไทย สฤษดิ์ถามว่า ฉันจะต้องไปรบกับใครหรือ นาย Kenneth บอกไม่ใช่รบแบบทหาร แต่รบในทางการเมืองละก้อใช่ สฤษดิ์ถามว่าคุณรู้ได้ยังไงนาย Kenneth บอกเขาอ่านหนังสือพิมพ์ภาษาไทย ซึ่งมีบทความมากมายและถ้ารู้จักวิธีอ่าน ก็จะได้ข้อมูลอย่างนึกไม่ถึง สฤษดิ์ตอบว่าใช่ ใช่แล้ว ! หลังจากนั้นทั้ง 2 คน ก็กลายเป็นเพื่อนกัน และเป็นเพื่อนชนิดที่ไว้ใจกัน
หลังจากพบกับสฤษดิ์ นาย Kenneth เดินทางไปพบกับอดีตจักรพรรดิ์เบาได๋ (Baodai) ของเวียตนาม ซึ่งหนีลุงโฮมาอยู่ทางใต้ของเวียตนาม เบาได๋เชื่อว่าวันหนึ่งฝรั่งเศสจะคืนเอกราชให้เวียตนาม เบาได๋ขอให้อเมริกาช่วยจัดการให้ฝรั่งเศสออกไปจากเวียตนาม และช่วยให้เขากลับมามีอำนาจในเวียตนามต่อไป แล้วเขาจะให้ความร่วมมืออย่างดีกับอเมริกา นาย Kenneth เห็นว่า เบาได๋เป็นคนอ่อนแอ และไม่น่าที่จะรักษาเวียตนามไว้ได้
จากเวียตนามเขาเดินทางต่อไปพบเจ้านโรดมสีหนุที่เขมร ซึ่งขณะนั้นก็ยังไม่ได้อิสรภาพจากฝรั่งเศส ฝรั่งเศสตั้งให้เจ้านโรดมเป็นกษัตริย์ ตั้งแต่ยังเด็กโดยหวังจะให้เป็น หุ่นชักของฝรั่งเศส นาย Kenneth บอก เจ้าสีหนุเป็นคนฉลาด เจ้าเล่ห์ ลื่นไหล ลดเลี้ยวเก่งมาก เขาคิดว่าฝรั่งเศส (รวมทั้งอเมริกาด้วย) คงจะชักหุ่นชื่อสีหนุนี้ยาก
ต่อจากเขมร นาย Kenneth ก็ไปลาว เขาไปพบรัฐบาลลาวที่เวียงจันทร์ หลังจากนั้นก็ไปพบกษัตริย์ลาวที่หลวงพระบาง ตอนแรกเจ้าลาวก็ทำตัวเกร็งกับนาย Kenneth ฝ่ายหนึ่งพูดฝรั่งเศษ อีกฝ่ายพูดอังกฤษกันจนเมื่อยมือ จนนาย Kenneth พูดภาษาไทยด้วย เจ้าลาวก็ดีใจ ได้พูดลาวโดยนาย Kenneth ก็อ้างว่าเข้าใจ หลังจากนั้น ทั้งสองฝ่ายก็สื่อสารกันได้ (หมายเหตุ คนเล่านิทาน : กษัตริย์ลาวที่นาย Kenneth ไปพบน่าจะเป็นเจ้าสุวรรณภูมา เพราะนาย Kenneth บอกว่าภายหลัง กษัตริย์ลาวองค์นี้ถูกพวกคอมมิวนิสต์จับได้และปฏิบัติต่อพระองค์แย่มาก ในที่สุดก็สวรรคตในค่ายกักกันของคอมมิวนิสต์)
จากลาว นาย Kenneth กลับมาเมืองไทยและเดินทางลงใต้ไปสิงค์โปร์และกัวลาลัมเปอร์ เสร็จแล้วก็ข้ามไปยังจาร์กาต้า เพื่อพบนายพลซูการ์โน เขาเจอลูกเล่นสาระพัดจากนักการเมือง และทหารที่จาร์กาต้า รวมทั้งถูกลองดี เช่น เครื่องบินที่เขาจะต้องใช้บินกลับมาสิงค์โปร์ ถูกดูดเอาน้ำมันออกจนเกลี้ยงถัง นาย Kenneth “รู้จัก” คนอินโดนีเซียจากประสบการณ์ของจริง !

คนเล่านิทาน

เรื่องเล่าจาก Egg Minder ถึงกล้องที่ไม่มี 2FA: เมื่อเทคโนโลยีในบ้านกลายเป็นดาบสองคม

ในยุคที่ทุกอย่างเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตได้ การเพิ่มสมาร์ทดีไวซ์เข้าไปในบ้านดูเหมือนจะเป็นทางลัดสู่ความสะดวกสบาย แต่บทความจาก SlashGear ได้เตือนว่า มีอุปกรณ์บางประเภทที่ควรหลีกเลี่ยง เพราะมันอาจสร้างปัญหามากกว่าประโยชน์

ตัวอย่างแรกคืออุปกรณ์ที่ต้องสมัครสมาชิกเพื่อใช้งาน เช่นชุด SmartHome ของ Telus ที่รวมกล้อง, ไฟ, และเทอร์โมสแตตไว้ในแพ็กเกจรายเดือน แม้จะดูคุ้มในตอนแรก แต่ฟีเจอร์หลักหลายอย่างถูกล็อกไว้หลัง paywall และหากเลิกจ่าย อุปกรณ์อาจกลายเป็นของไร้ประโยชน์ทันที

อีกกลุ่มคืออุปกรณ์ที่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตตลอดเวลา เช่นกล้องจาก Wyze หรือ Google Nest ที่สูญเสียฟีเจอร์สำคัญเมื่อเน็ตหลุด ซึ่งอาจทำให้ระบบรักษาความปลอดภัยในบ้านไร้ประโยชน์ในช่วงเวลาสำคัญ

ที่น่าขำแต่จริงคือ Egg Minder—ถาดใส่ไข่ที่เชื่อมต่อแอปเพื่อบอกว่าไข่ไหนเก่า แต่กลับมีปัญหาเรื่องการซิงก์ข้อมูล, การแสดงวันหมดอายุผิด และต้องให้ผู้ใช้กรอกข้อมูลเอง ทำให้มันกลายเป็นภาระมากกว่าผู้ช่วย

ด้านความปลอดภัย กล้องหรืออุปกรณ์ล็อกที่ไม่มีระบบ two-factor authentication (2FA) ก็เป็นอีกจุดอ่อนสำคัญ เช่นกล้อง Echo ที่ไม่บังคับใช้ 2FA ทำให้ผู้ไม่หวังดีอาจเข้าถึงระบบได้ง่ายขึ้น

สุดท้ายคือสถานีตรวจอากาศ AcuRite ที่แม้จะมีแผงโซลาร์ แต่ใช้แค่กับพัดลมภายใน ขณะที่หน้าจอยังต้องใช้แบตเตอรี่ และหากต้องการดูข้อมูลผ่านมือถือ ต้องเสียบสาย USB กับคอมพิวเตอร์ก่อน ซึ่งไม่สะดวกเลยเมื่อเทียบกับรุ่นที่เชื่อมต่อผ่าน Wi-Fi ได้โดยตรง

สมาร์ทดีไวซ์ที่ควรหลีกเลี่ยง
อุปกรณ์ที่ต้องสมัครสมาชิก เช่น Telus SmartHome bundle
อุปกรณ์ที่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตตลอดเวลา เช่น Wyze, Google Nest
Egg Minder ที่ต้องกรอกข้อมูลเองและซิงก์ผิดพลาดบ่อย
กล้องหรืออุปกรณ์ล็อกที่ไม่มี 2FA เช่น Echo Camera
สถานีอากาศ AcuRite ที่ไม่สามารถดูข้อมูลผ่านมือถือโดยตรง

ปัญหาที่พบจากการใช้งานจริง
ฟีเจอร์หลักถูกล็อกหลังระบบสมาชิก
อุปกรณ์หยุดทำงานเมื่อเน็ตหลุด
แอปซิงก์ข้อมูลผิดพลาดและต้องกรอกเอง
ไม่มีระบบยืนยันตัวตนแบบสองขั้นตอน
ต้องเสียบสาย USB เพื่อดูข้อมูลจากสถานีอากาศ

ทางเลือกที่ควรพิจารณา
เลือกอุปกรณ์ที่ไม่มีระบบสมาชิก
ใช้อุปกรณ์ที่ทำงานได้แม้ไม่มีอินเทอร์เน็ต
เลือกกล้องหรืออุปกรณ์ล็อกที่มี 2FA
ใช้สถานีอากาศที่เชื่อมต่อกับมือถือผ่าน Wi-Fi

https://www.slashgear.com/1956282/smart-devices-to-avoid-at-home/

เรื่องเล่าจาก logits ถึง embedding: เมื่อคณิตศาสตร์พื้นฐานกลายเป็นภาษาที่ LLM ใช้คิด

บทความจาก Giles Thomas อธิบายว่า หากคุณเคยเรียนคณิตศาสตร์ระดับมัธยม—โดยเฉพาะเรื่องเวกเตอร์, เมทริกซ์, และการคูณเมทริกซ์—คุณมีพื้นฐานเพียงพอที่จะเข้าใจการทำงานของ LLM ในขั้นตอน “inference” หรือการใช้งานโมเดลที่เทรนมาแล้ว

เริ่มจาก “เวกเตอร์” ซึ่งใน LLM หมายถึงชุดตัวเลขที่แทนความน่าจะเป็นของคำถัดไปในลำดับข้อความ เช่น โมเดล GPT-2 มีคำศัพท์ 50,257 คำ ดังนั้นเวกเตอร์ logits ที่ออกมาจะมี 50,257 ค่า โดยแต่ละค่าคือความน่าจะเป็นของคำหนึ่ง ๆ ที่จะถูกเลือกเป็นคำถัดไป

เพื่อแปลงเวกเตอร์นี้ให้กลายเป็น “ความน่าจะเป็นจริง” เราใช้ฟังก์ชัน softmax ซึ่งจะเปลี่ยนค่าทั้งหมดให้รวมกันเป็น 1 และกระจายเป็นเปอร์เซ็นต์ของแต่ละคำ เช่น เวกเตอร์ (1, 2, 3) และ (–9, –8, –7) อาจให้ผล softmax เดียวกันคือ (0.09, 0.24, 0.66) เพราะแม้ค่าจะต่างกัน แต่ “ลำดับความน่าจะเป็น” เหมือนกัน

จากนั้นเรามี “embedding space” ซึ่งเป็นพื้นที่หลายมิติที่ใช้แทน “ความหมาย” ของคำ โดยคำที่มีความหมายใกล้กันจะอยู่ใกล้กันในพื้นที่นี้ เช่น “แมวบ้าน”, “เสือ”, และ “สิงโต” อาจอยู่ในกลุ่มเดียวกัน ส่วน “หมา”, “หมาป่า”, และ “โคโยตี้” อยู่ในอีกกลุ่มหนึ่ง

การแปลงจาก vocab space ไปยัง embedding space และกลับมาใช้เมทริกซ์คูณ เช่น การใช้เมทริกซ์ขนาด 50,257 × 768 เพื่อแปลงเวกเตอร์จาก vocab space ไปยัง embedding space และเมทริกซ์ 768 × 50,257 เพื่อแปลงกลับ

สุดท้าย Giles อธิบายว่า “layer” ใน neural network ก็คือการคูณเมทริกซ์เช่นกัน โดย input เป็นเวกเตอร์ n × d และ weight เป็นเมทริกซ์ d_out × d_in ซึ่งเมื่อคูณกันจะได้ output เป็น n × d_out ซึ่งเป็นการ “project” จากพื้นที่หนึ่งไปยังอีกพื้นที่หนึ่ง

คณิตศาสตร์พื้นฐานที่ใช้ใน LLM
เวกเตอร์แทนความน่าจะเป็นของคำถัดไป
softmax ใช้แปลง logits ให้เป็นความน่าจะเป็นจริง
embedding space ใช้แทนความหมายของคำในหลายมิติ

การแปลงระหว่าง vocab space และ embedding space
ใช้เมทริกซ์ขนาดใหญ่ เช่น 50,257 × 768 เพื่อแปลงเวกเตอร์
การแปลงกลับใช้เมทริกซ์ 768 × 50,257
การแปลงนี้อาจ “สูญเสียข้อมูล” หากลดจำนวนมิติ

การคำนวณใน neural network
layer หนึ่งคือการคูณเมทริกซ์ระหว่าง input และ weight
ผลลัพธ์คือการ project จาก input space ไปยัง output space
bias และ activation function เป็นส่วนเสริมที่ทำให้ระบบไม่เป็นเชิงเส้น

ตัวอย่างการใช้งานจริง
เวกเตอร์ logits จาก GPT-2 มี 50,257 ค่า
softmax แปลงเวกเตอร์ให้รวมเป็น 1 และกระจายเป็นเปอร์เซ็นต์
embedding space ใช้จัดกลุ่มคำที่มีความหมายใกล้กัน

https://www.gilesthomas.com/2025/09/maths-for-llms

เรื่องเล่าจาก 9-9-6 ถึง 0-0-7: เมื่อความขยันกลายเป็นเครื่องมือกดดันมากกว่าความภาคภูมิใจ

Armin Ronacher นักพัฒนาโอเพ่นซอร์สชื่อดังเขียนบทความสะท้อนถึงวัฒนธรรม “996” หรือการทำงานตั้งแต่ 9 โมงเช้าถึง 3 ทุ่ม 6 วันต่อสัปดาห์ ซึ่งเคยถูกมองว่าเป็น “สูตรลับ” ของความสำเร็จในวงการสตาร์ทอัพ โดยเฉพาะในจีน

เขาเล่าว่าแม้ตัวเองจะรักการทำงานดึก รักการเขียนโค้ด และเคยทำงานจนไม่ได้นอนก่อนเที่ยงคืนเลยตลอดสัปดาห์ แต่เขาก็รักครอบครัว รักการเดินเล่น และการสนทนาอย่างลึกซึ้ง—สิ่งที่ไม่มีทางเกิดขึ้นได้ในชีวิตที่ถูกกำหนดด้วย 72 ชั่วโมงต่อสัปดาห์

Ronacher เตือนว่าแม้ผู้ก่อตั้งบริษัทจะมีแรงจูงใจสูง แต่การผลักดันให้พนักงานทำงานแบบ 996 โดยไม่มีอำนาจหรือผลตอบแทนเท่ากันนั้น “ไม่รับผิดชอบ” และไม่ควรเป็นวัฒนธรรมองค์กร

เขาย้ำว่า “ความเข้มข้น” ในการทำงานไม่ควรวัดจากจำนวนชั่วโมง แต่จากผลลัพธ์ที่สร้างได้ และการทำงานหนักควรเป็น “ทางเลือกส่วนตัว” ไม่ใช่ “ข้อบังคับทางวัฒนธรรม”

ในขณะเดียวกัน บทวิเคราะห์จาก Forbes และ CNBC ก็ชี้ว่า 996 กำลังถูกนำมาใช้ในสหรัฐฯ โดยบางบริษัทสตาร์ทอัพในซิลิคอนวัลเลย์เริ่มใช้เป็น “ตัวกรอง” ในการคัดเลือกพนักงาน โดยถามตรง ๆ ว่า “คุณพร้อมทำงาน 996 ไหม”

แม้จะถูกมองว่าเป็นกลยุทธ์เร่งการเติบโต แต่ผลกระทบกลับรุนแรง ทั้งด้านสุขภาพจิต ความเหนื่อยล้า และอัตราการลาออกที่สูงขึ้น โดยเฉพาะในทีมเล็กที่การเสียคนหนึ่งอาจทำให้ทั้งโปรเจกต์หยุดชะงัก

ในจีนเอง แม้ 996 จะเคยถูกยกย่องโดยผู้ก่อตั้งอย่าง Jack Ma ว่าเป็น “พร” แต่ตอนนี้เริ่มมีการต่อต้านมากขึ้น โดยศาลสูงสุดของจีนประกาศว่า 996 ขัดต่อกฎหมายแรงงาน และนักวิชาการบางคนถึงกับเปรียบเทียบว่าเป็น “แรงงานกึ่งบังคับ”

ความหมายและต้นกำเนิดของวัฒนธรรม 996
หมายถึงการทำงาน 9am–9pm, 6 วันต่อสัปดาห์ รวม 72 ชั่วโมง
เริ่มจากวงการเทคโนโลยีในจีน เช่น Alibaba, Huawei
ถูกมองว่าเป็นสูตรเร่งการเติบโตของสตาร์ทอัพ

มุมมองจาก Armin Ronacher
รักการทำงานหนัก แต่ไม่สนับสนุนการบังคับให้คนอื่นทำแบบเดียวกัน
ชี้ว่าความเข้มข้นควรวัดจากผลลัพธ์ ไม่ใช่จำนวนชั่วโมง
การทำงานหนักควรเป็นทางเลือก ไม่ใช่วัฒนธรรมองค์กร

การแพร่กระจายของ 996 สู่ตะวันตก
บางบริษัทในสหรัฐฯ ใช้ 996 เป็นเกณฑ์คัดเลือกพนักงาน
มีการโฆษณาในประกาศรับสมัครว่า “ต้องตื่นเต้นกับการทำงาน 70+ ชั่วโมง”
ถูกมองว่าเป็น hustle culture ที่อาจย้อนกลับมาทำลายองค์กรเอง

การต่อต้านและผลกระทบ
ศาลจีนประกาศว่า 996 ขัดต่อกฎหมายแรงงาน
นักวิชาการเปรียบเทียบว่าเป็นแรงงานกึ่งบังคับ
ส่งผลต่อสุขภาพจิต ความเหนื่อยล้า และอัตราการลาออก

https://lucumr.pocoo.org/2025/9/4/996/

เรื่องเล่าจาก DuckDuckGo ถึง Grok: เมื่อ AI ไม่ได้แค่จำคำพูดคุณ แต่เรียนรู้วิธีโน้มน้าวคุณจากมัน

Gabriel Weinberg ผู้ก่อตั้ง DuckDuckGo เขียนบทความเตือนว่า AI surveillance กำลังกลายเป็นภัยเงียบที่รุนแรงกว่าการติดตามออนไลน์แบบเดิม เพราะแชตบอทไม่ได้แค่รับข้อมูล แต่สามารถ “เข้าใจ” และ “ปรับตัว” เพื่อโน้มน้าวคุณได้อย่างแม่นยำ

ต่างจากการค้นหาบน Google ที่เผยให้เห็นความสนใจหรือปัญหาเฉพาะหน้า การสนทนากับแชตบอทเผยให้เห็นกระบวนการคิด สไตล์การสื่อสาร และแม้แต่จุดอ่อนทางอารมณ์ของผู้ใช้ ซึ่งสามารถนำไปสร้างโปรไฟล์ที่ละเอียดมาก—และใช้เพื่อการโฆษณาเชิงพฤติกรรมหรือการชักจูงทางการเมือง

Weinberg ยกตัวอย่างว่า แชตบอทสามารถเสนอ “ข้อเท็จจริง” ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบ หรือแนะนำผลิตภัณฑ์อย่างแนบเนียน โดยอิงจากรูปแบบการพูดของคุณเอง และยิ่งแชตบอทมีระบบความจำ (memory) ก็ยิ่งสามารถ fine-tune การโน้มน้าวให้ตรงจุดมากขึ้น

DuckDuckGo จึงเปิดตัว Duck.ai ซึ่งเป็นแชตบอทที่เน้นความเป็นส่วนตัว โดยไม่เก็บข้อมูลการสนทนา และให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะใช้ AI หรือไม่ในการค้นหา

แต่ในโลกจริง กลับมีเหตุการณ์ที่สวนทางกับแนวคิดนี้ เช่น Grok ของ X ที่รั่วข้อมูลการสนทนาหลายแสนรายการ, Perplexity ที่ถูกแฮกจนข้อมูลผู้ใช้หลุด, Anthropic ที่เปลี่ยนนโยบายให้เก็บข้อมูลการแชตเป็นค่าเริ่มต้น และ OpenAI ที่ประกาศวิสัยทัศน์ “super assistant” ที่ติดตามทุกการกระทำของผู้ใช้ แม้แต่ในโลกออฟไลน์

Weinberg เรียกร้องให้สภาคองเกรสเร่งออกกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของ AI ก่อนที่ทุกอย่างจะสายเกินไป เพราะสหรัฐฯ ยังไม่มีแม้แต่กฎหมายความเป็นส่วนตัวออนไลน์ทั่วไป และเวลาในการแก้ไขกำลังหมดลง

ความแตกต่างของ AI กับการติดตามออนไลน์แบบเดิม
แชตบอทเผยให้เห็นกระบวนการคิดและสไตล์การสื่อสาร
สร้างโปรไฟล์ที่ละเอียดกว่าการติดตามผ่าน search query
ใช้เพื่อการโน้มน้าวเชิงพฤติกรรมและการเมืองได้อย่างแนบเนียน

ตัวอย่างการละเมิดความเป็นส่วนตัว
Grok รั่วข้อมูลการสนทนาหลายแสนรายการ
Perplexity ถูกแฮกจนข้อมูลผู้ใช้หลุด
Anthropic เปลี่ยนนโยบายให้เก็บข้อมูลการแชตเป็นค่าเริ่มต้น
OpenAI วางแผนสร้าง “super assistant” ที่ติดตามทุกการกระทำของผู้ใช้

แนวทางของ DuckDuckGo
เปิดตัว Duck.ai ที่ไม่เก็บข้อมูลการสนทนา
ให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะใช้ AI หรือไม่
แสดงให้เห็นว่า AI ที่เคารพความเป็นส่วนตัวสามารถทำได้จริง

ข้อเรียกร้องด้านนโยบาย
เรียกร้องให้สภาคองเกรสออกกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของ AI
ชี้ว่าสหรัฐฯ ยังไม่มีแม้แต่กฎหมายความเป็นส่วนตัวออนไลน์ทั่วไป
เตือนว่าเวลาในการแก้ไขกำลังหมดลง

https://gabrielweinberg.com/p/ai-surveillance-should-be-banned

เรื่องเล่าจากบทความถึงการบอยคอต: เมื่อความพยายามควบคุมข้อมูลกลายเป็นสงครามกับความเป็นกลาง

ในช่วงปลายปี 2024 ถึงต้นปี 2025 Elon Musk ได้เปิดฉากโจมตี Wikipedia อย่างเปิดเผย โดยเริ่มจากโพสต์บน X (Twitter) ที่เรียกร้องให้ผู้ติดตามกว่า 200 ล้านคน “หยุดบริจาคให้ Wokepedia” พร้อมกล่าวหาว่า Wikipedia มีอคติทางการเมือง และควร “คืนความสมดุลให้กับอำนาจการแก้ไข”

การโจมตีนี้เกิดขึ้นหลังจาก Wikipedia อัปเดตหน้าประวัติของ Musk โดยเพิ่มเนื้อหาที่กล่าวถึงท่าทางของเขาในงานสุนทรพจน์ของ Donald Trump ซึ่งบางคนตีความว่าเป็น “ท่าทางแบบนาซี” แม้จะไม่มีการยืนยันเจตนา แต่การกล่าวถึงในบทความก็เพียงพอให้ Muskโกรธและเริ่มรณรงค์ต่อต้าน Wikipedia อย่างจริงจัง

บทความใน Wikipedia Signpost และรายงานจาก Newsweek ระบุว่า Musk ไม่ได้โจมตี Wikipedia เพียงลำพัง แต่ร่วมมือกับนักเคลื่อนไหวฝ่ายขวา เช่น Chaya Raichik (Libs of TikTok) ที่โพสต์ภาพงบประมาณของ Wikimedia Foundation พร้อมกล่าวหาว่าองค์กรใช้เงิน $50 ล้านไปกับ “diversity, equity, and inclusion” ซึ่งกลายเป็นเป้าหมายของฝ่ายขวาในสหรัฐฯ

Jimmy Wales ผู้ก่อตั้ง Wikipedia ตอบโต้ทันที โดยโพสต์ว่า “Elon ไม่พอใจที่ Wikipedia ไม่สามารถซื้อได้” และหวังว่าการรณรงค์ของ Musk จะกระตุ้นให้คนที่เชื่อในความจริงบริจาคมากขึ้น Wales ยังย้ำว่า Wikipedia ยึดหลักความเป็นกลาง และเปิดให้ทุกคนมีส่วนร่วมในการแก้ไขอย่างโปร่งใส

ในขณะที่แพลตฟอร์มอื่น ๆ เช่น X ภายใต้การนำของ Musk กำลังลดการควบคุมเนื้อหาและเปิดทางให้ข้อมูลเท็จแพร่กระจาย Wikipedia ยังคงรักษามาตรฐานการตรวจสอบและการอ้างอิงอย่างเข้มงวด แม้จะถูกโจมตีจากหลายฝ่าย

การโจมตี Wikipedia โดย Elon Musk
Musk เรียกร้องให้ผู้ติดตาม “หยุดบริจาคให้ Wokepedia”
โจมตีเนื้อหาที่กล่าวถึงท่าทางของเขาในงานของ Trump
ร่วมมือกับนักเคลื่อนไหวฝ่ายขวาในการโจมตีงบประมาณของ Wikimedia

การตอบโต้จาก Wikipedia
Jimmy Wales ยืนยันว่า Wikipedia ไม่สามารถซื้อได้
ย้ำหลักความเป็นกลางและการเปิดให้ทุกคนมีส่วนร่วม
หวังว่าการโจมตีจะกระตุ้นให้คนที่เชื่อในความจริงบริจาคมากขึ้น

บริบททางการเมืองและสื่อ
Wikipedia ถูกมองว่าเป็น “ปราการสุดท้าย” ของข้อมูลที่ไม่ถูกควบคุม
X ภายใต้ Musk ลดการควบคุมเนื้อหาและเปิดทางให้ข้อมูลเท็จ
ความขัดแย้งสะท้อนถึงแนวโน้มการแบ่งขั้วในสื่อดิจิทัล

ความสำคัญของ Wikipedia ในยุคข้อมูล
เป็นแหล่งข้อมูลที่มีผู้เข้าชมหลายล้านคนต่อวัน
ใช้ระบบอ้างอิงและการตรวจสอบจากชุมชนอาสาสมัคร
ยังคงเป็นแหล่งข้อมูลที่ได้รับความเชื่อถือในระดับโลก

https://www.theverge.com/cs/features/717322/wikipedia-attacks-neutrality-history-jimmy-wales

เรื่องเล่าจาก Raycast ถึง Sonner: เมื่อแอนิเมชันไม่ใช่สิ่งที่ต้องมีเสมอไป

Emil Kowalski วิศวกรออกแบบจาก Linear ได้เขียนบทความที่ชวนให้เราตั้งคำถามว่า “เราจำเป็นต้องมีแอนิเมชันจริงหรือ?” เขาเสนอว่าแอนิเมชันที่ดีควรมี “เป้าหมายที่ชัดเจน” ไม่ใช่แค่เพื่อความสวยงาม แต่ต้องช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในอินเทอร์เฟซได้ดีขึ้น

ตัวอย่างเช่น แอนิเมชันที่ Linear ใช้เพื่ออธิบายฟีเจอร์ Product Intelligence ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจฟังก์ชันได้ทันทีจาก viewport แรก โดยไม่ต้องอ่านคำอธิบายยาว ๆ หรือคลิกเพิ่ม

อีกตัวอย่างคือ Sonner ซึ่งเป็น toast component ที่ใช้แอนิเมชันเพื่อให้การปรากฏและหายไปของข้อความแจ้งเตือนดูเป็นธรรมชาติ และสร้าง “spatial consistency” ที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจทิศทางของการ dismiss ได้ง่ายขึ้น

แต่ Emil ก็เตือนว่า แอนิเมชันที่ใช้บ่อยเกินไป เช่น morphing feedback หรือ hover effects ที่เกิดทุกครั้งที่ผู้ใช้เลื่อนเมาส์ อาจกลายเป็นสิ่งที่น่ารำคาญได้ หากผู้ใช้ต้องเจอวันละหลายร้อยครั้ง

เขายกตัวอย่าง Raycast ซึ่งเป็นแอปที่เขาใช้วันละหลายร้อยครั้ง—และไม่มีแอนิเมชันเลย เพราะเป้าหมายของผู้ใช้คือ “ทำงานให้เสร็จ” ไม่ใช่ “รู้สึกว้าว” ทุกครั้งที่เปิดเมนู

นอกจากนี้ ความเร็วของแอนิเมชันก็สำคัญมาก แอนิเมชันที่เร็วเกินไปอาจดูไม่เป็นธรรมชาติ แต่ถ้าช้าเกินไปก็จะทำให้รู้สึกว่าระบบตอบสนองช้า เช่น dropdown ที่ใช้เวลา 180ms จะรู้สึก responsive กว่าแบบ 400ms อย่างชัดเจน

สุดท้าย Emil สรุปว่า “บางครั้งแอนิเมชันที่ดีที่สุดคือไม่มีแอนิเมชันเลย” และการตัดสินใจว่าจะใช้หรือไม่ใช้ ต้องพิจารณาจากความถี่ในการใช้งาน เป้าหมายของผู้ใช้ และความเร็วของการตอบสนอง

https://emilkowal.ski/ui/you-dont-need-animations

แกะรอยเก่า ตอนที่ 3

นิทานเรื่องจริง เรื่อง “แกะรอยเก่า”
ตอนที่ 3
หลังจากอยู่กรุงเทพฯได้ 1 ปี นาย Kenneth และครอบครัว ก็ถูกให้ย้ายไปประจำที่นครศรีธรรมราช เขาอยู่ที่นั่น 1 ปี จากนั้นก็ย้ายมาประจำที่ตรัง รวมๆ แล้ว เขาอยู่แถวภาคใต้ของไทย ประมาณเกือบ 10 ปี ตอนที่อยู่ที่นครศรีธรรมราช เขาอาศัยอยู่ในบริเวณเดียวกับโรงเรียนสตรี ซึ่งเป็นของพวกมิชชั่นนารี ซึ่งเขาอ้างว่าเป็นที่พระราชทานจากกรมพระยาดำรงราชานุภาพ แต่เมื่อมาอยู่ตรัง เขามีบ้านแยกต่างหากจากโรงเรียน ระหว่างที่เขาอยู่ตรังเขาเดินทาง ไปทั่ว ขึ้นมาจนทับสะแก (คือหัวหินในปัจจุบัน) และลงใต้ไปถึงแหลมมาลายู เขาบอกว่าในภาคใต้ของไทย มีคนจีนอาศัยอยู่มาก และส่วนมากเป็นพวกใช้แรงงาน หรือขายของชำ บ้างก็เปิดร้านค้าเล็กๆ ในตลาด ครอบครัวเขามีคนรับใช้และคนทำอาหารเป็นชาวจีน เขาจึงหัดพูดภาษาจีนกับคนรับใช้ทุกวัน
จากการที่เขาคุยกับคนรับใช้ชาวจีน เขารู้ว่าคนจีนเหล่านั้นไม่มีโอกาสเรียนหนังสือ ไม่มีโรงเรียนของคนจีน เขาจึงพยายามให้ทางคณะมิชชั่นนารีช่วยจัดตั้งโรงเรียนให้คนจีน โดยเอาครูมาจากกรุงเทพฯ สิงคโปร์ ปีนัง ส่วนค่าก่อสร้างเขาก็ขอรับบริจาคบ้างจากคนในจังหวัด เขาสามารถสร้างใด้ถึง 4 โรงเรียน การคลุกคลีกับคนจีน ทำให้เขาพูดภาษาจีนแต้จิ๋วได้และเทศน์เป็นภาษาจีนได้อีกด้วย การสอนภาษาของ นาย Kenneth ขยายไปตั้งแต่คอขอดกระจนถึงชายแดนมาลายู และทำให้เขาต้องเดินทางแถบนั้นบ่อยมาก โดยรถไฟ เกวียน ช้าง เรือข้ามฝั่ง เรือเล็กตามคลอง รวมทั้งที่จักรยาน และการเดินเท้าของตนเอง และเพื่อให้มีการติดต่อระหว่างสังคมไทยและจีน ซึ่งอยู่ห่างไกลกัน นาย Kenneth ลงทุนพิมพ์จดหมายเหตุรายเดือน เป็นภาษาไทยและจีน เพื่อให้คนเหล่านั้นได้ข้อมูลและข่าว (ตามที่เขาเขียน !) ต้องนับถือผู้ที่เลือกถิ่นที่ทำงานให้นาย Kenneth จริงๆ ภาคใต้น่าสนใจหลายอย่าง รวมทั้งภูมิศาสตร์ที่มีพื้นที่ยาวตลอดไป ตามอ่าวไทยของไทยจนไปถึงเขตแดนมลายู
นาย Kenneth และครอบครัว ย้ายกลับไปอเมริกาใน ค.ศ. 1937 โดยอ้างว่า เบื่อที่จะเป็น มิชชั่นนารีแล้ว เพราะรายได้ไม่พอ (หรือภาระกิจสำเร็จได้ตามเป้า เลยเก็บฉากขนของกลับบ้านซะเฉยๆ งั้นแหละ !?) เมื่อเขากลับ เขาหอบหนังสือพิมพ์และนิตยสารที่ออกเป็นงวด ที่เกี่ยวกับเมืองไทยที่เขาเก็บสะสมไว้ ตลอด 10 ปีที่อยู่เมืองกลับไปด้วย รวมทั้งแผนที่ของเมืองไทยแสดงอาณาบริเวณต่างๆ ทั่วประเทศอย่างละเอียด ยังไม่หมดยังหอบเอาหนังสือจากห้องสมุดของไทย ทั้งภาษาไทยและภาษาต่างประเทศ เท่าที่ตัวเองจะหาได้กลับไปด้วย ที่สำคัญ เมื่อเกิดการเปลี่ยนแปลงการปกครองของไทย เมื่อปี ค.ศ. 1932 (พ.ศ. 2475) นาย Kenneth บอกว่าเป็นช่วงเหตุการณ์สำคัญของประวัติศาสตร์ไทย เขาเก็บเอกสารในช่วง 5 ปี ระหว่างนั้นไว้หมด โดยตั้งใจจะเขียนหนังสือ เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงการปกครองของไทย (นับว่าเป็นมิชชั่นนารี “ตัวอย่าง” จริงๆ ตกลงจะมาเผยแพร่ศาสนาหรือมาทำอะไรกันแน่)
วันหนึ่งหลังการเปลี่ยนแปลงการปกครองเมื่อ พ.ศ.2475 ขณะที่เขาเริ่มเขียนหนังสือ เรื่อง Siam in Transition เขายังอยู่ที่ตรังกับครอบครัว มีผู้ชายคนหนึ่งซึ่งเป็นคนสนิทของนายปรีดี พนมยงค์ ตอนเป็นผู้สำเร็จราชการ เกิดอยากจะแต่งงานในโบสถ์คริสเตียน กับสาวตรังซึ่งเป็นคริสเตียน นายคนสนิทนี้ก็มาหา นาย Kenneth เพื่อขออนุญาตนาย Kenneth ให้คู่บ่าวสาวได้แต่งงานและทำพิธีในโบสถ์ นาย Kenneth ดีใจจนบอกไม่ถูก เห็นโอกาสทองลอยอยู่ข้างหน้า เขาบอกกับนายคนสนิทว่า ได้สิ ถ้าคุณหาเอกสารมาให้ผมชิ้นหนึ่ง เอกสารนั้นคือบทความเค้าโครงเศรษฐกิจ ฉบับที่นายปรีดีเขียน เพื่อจะนำมาใช้กับประเทศไทย หลังเปลี่ยนแปลงการปกครอง แต่พระเจ้าอยู่หัวรัชกาลที่ 7 ทรงไม่เห็นด้วย ทรงเห็นว่านายปรีดีมีแนวความคิดเช่นลัทธิคอมมิวนิสม์ ต่อมาเอกสารนั้นก็ถูกเก็บ เป็นเอกสารต้องห้าม ไม่มีใครได้เห็นอีก (นาย Kenneth นี่ต้องนับว่าเป็นนักฉวยโอกาสตัวยงจริงๆ) คงจะเป็นเพราะกำลังหน้ามืดอยากแต่งงานเต็มแก่ นายคนสนิทลงทุนไปเอาเอกสารมาให้นาย Kenneth รวมทั้งแถมรายงานการประชุมคณะอภิรัฐมนตรี ซึ่งระบุว่านายปรีดี เป็นคอมมิวนิสต์และที่ประชุมเห็นว่านายปรีดี ควรลี้ภัยไปอยู่ต่างประเทศ
ภายหลังเมื่อนาย Kenneth ได้เขียนหนังสือ Siam in Transition เขาได้นำเอกสารทั้ง 2 ชิ้นมาแนบท้ายหนังสือไว้ด้วย แต่หนังสือนี้ถูกห้ามขายในประเทศไทย
หลังจากเขาได้เอกสารนี้มาไม่นาน พระองค์เจ้าธานีฯ (นาย Kenneth เขียนชื่อไว้เช่นนั้น) ทรงทราบข่าวที่นาย Kenneth ได้เอกสารนี้มา ท่านสนใจมากถึงขนาดลงทุนเดินทางจากกรุงเทพมาหานาย Kenneth ที่ตรัง เพื่อขออ่านเอกสารทั้ง 2 ชิ้น (แสดงว่าเอกสาร 2 ชิ้นนี้ต้องมีความสำคัญมากสำหรับ การเมืองของไทย แล้วมิชชั่นนารี ซึ่งไม่น่าจะยุ่งเกี่ยวกับการเมืองบ้านเรา ทำไมถึงให้ความสนใจจนลืมมรรยาท ถึงกับใช้วิธีการฉวยโอกาสอย่างคนไม่มีระดับถึงขนาดนี้!?) นาย Kenneth รู้ว่าเอกสารนี้ต้องห้าม เขาเลยเอาไปซ่อนไว้ในกองหนังสือพิมพ์ในห้องส้วมของเขาและ พระองค์เจ้าธานีฯ ก็ต้องไปนั่งอ่านเอกสาร โดยล็อคตัวเองอยู่ในส้วมของนาย Kenneth !
หลังการเปลี่ยนแปลงการปกครอง เจ้านายหลายพระองค์ รวมทั้งกรมพระยาดำรงราชานุภาพ ต้องเสด็จลี้ภัยไปอยู่ต่างประเทศ กรมพระยาดำรงฯเสด็จไปอยู่ปีนัง เมื่อนาย Kenneth และครอบครัวจะกลับอเมริกา เขาเดินทางไปเยี่ยมท่านที่ปีนัง เขาอ้างว่าเป็นการเยี่ยมในฐานะเพื่อนเก่า ระหว่างคุยกัน เขาถามกรมพระยาดำรงฯ ว่าท่านจะยินยอมให้เขานำหนังสือที่ท่านทรงสะสมไว้ มอบให้แก่มหาวิทยาลัยในอเมริกาหรือไม่ เพราะกรมพระยาดำรงฯ ท่านเป็นเสนาบดีกระทรวงศึกษาฯ อยู่ช่วงหนึ่ง และท่านได้รับมอบหมายจากพระเจ้าอยู่หัวรัชกาลที่ 5 ให้ทรงจัดตั้งหอสมุดแห่งชาติ ซึ่งกรมพระยาดำรงฯก็จัดตั้งเรียบร้อย โดยหนังสือทุกเล่มที่อยู่ในหอสมุด ท่านก็จะมีอีกชุดหนึ่งเก็บไว้ที่ท่านเอง รวมทั้งหนังสือที่ท่านทรงสะสม เอง ที่เกี่ยวกับประวัติศาสตร์ วัฒนธรรม วรรณคดี ศาสนา ฯลฯ ของไทยและเอเซียตะวันออก มีทั้งเป็นภาษาไทย ภาษาอังกฤษและฝรั่งเศส กรมพระยาดำรงฯ ตอบว่าท่านเสียดายที่หนังสือนั้นจะไม่มีใครสนใจอีกต่อไป แต่ถ้ามีมหาวิทยาลัยที่สนใจ มีคนได้ศึกษาและมีคนอย่างนาย Kenneth ดูแลท่านก็ยินดีที่จะยกให้
แล้วนาย Kenneth ก็นำรายชื่อหนังสือประมาณ 600 เล่ม ของกรมพระยาดำรงกลับอเมริกาไปด้วย โดยเขาอ้างว่า เขาจะนำไปจัดทำห้องสมุดไทยหรือเอเซียตะวันออก ที่มหาวิทยาลัยดังๆ ในอเมริกา ค่าเดินทางไปปีนังนี่มันคงไม่ใช่ราคาถูกๆ แต่คงจะเป็นการลงทุนที่เกินคุ้มหลายร้อยเท่า เมื่อเทียบกับรายชื่อหนังสือ 600 เล่ม ที่นาย Kenneth จะเอาไป อ้างว่าเป็นของกรมพระยาดำรงราชานุภาพ อดีตเสนาบดีกระทรวงมหาดไทยของเมืองไทยที่จะมอบให้นาย Kenneth ที่จะได้มาโดยการ “กล่อม” ซึ่งต่อมาเขาได้นำไปใช้ประโยชน์ให้แก่ตัวเองและสร้างประโยชน์ให้แก่อเมริกาอย่างมหาศาล ในการใช้เป็นต้นแบบเครื่องมือการล่าชนิดหนึ่ง!
(หมายเหตุคนเล่านิทาน : เข้าใจว่า กรมพระยาดำรงราชานุภาพ ท่านคงกำลังเศร้าพระทัย จากการเปลี่ยนแปลงการปกครอง และจากการที่คณะราษฎร์แสดงความไม่ประสงค์ดีต่อท่าน จนท่านถึงกับต้องเสด็จไปประทับอยู่ปีนัง ท่านเป็นนักประวัติศาสตร์ สนใจศึกษาหาความรู้ ทรงเก็บสะสมหนังสือเกี่ยวกับเมืองไทยไว้แยะ เมื่อคณะราษฎร์ทำการปฏิวัติ เปลี่ยนการปกครอง ซึ่งอาจจะกระทบถึงวัฒนธรรมประเพณี รวมทั้งหลักสูตรการศึกษา ฯลฯ หนังสือต่างๆ เหล่านั้น คณะราษฎร์อาจไม่เห็นประโยชน์อีกต่อไป เมื่อนาย Kenneth เข้าไปขอในจังหวะนั้น ก็ไม่น่าแปลกใจที่ท่านจะคล้อยตาม !)

คนเล่านิทาน

แกะรอยนักล่า ตอนที่ 4
นิทานเรื่องจริง เรื่อง “แกะรอยนักล่า” (4)
คุณพี่ Obama น่าจะตัดสินใจแล้ว ดูจากรายงานของคุณครู CRS บวกกับถังสมองยี่ห้อ CSIS (Council for Strategic and International Studies) ที่ออกมาเสนอเมื่อ 4 กุมภาพันธ์ 2014 ให้มีการเจรจาและมีนายกคนกลาง เพื่อจะได้เอาสมันน้อยเข้าฉากลุยเซี่ยงไฮ้ด้วยกัน
แบบนี้คุณพี่ก็ต้องสร้างขบวนการ จัดการบ้านของสมันน้อยให้มั่นคง (Stable) 
อย่างที่คุณพี่ต้องการก่อน หนึ่งในการจัดการให้เกิดความมั่นคงในบ้านสมันน้อย
(ส่วนที่เปิดเผยได้ !) คุณพี่และสมุน ก็กลับลำประกาศหนุนให้มีการเจรจาหลังฉากและเลือกนายกฯ คนกลาง (ที่คุณพี่สนับสนุน !) ซึ่งตอนนี้ กำลังส่งเข้าประกวดกันเพียบ คุณน้านันท์ชื่อยังไม่ตกรอบ คุณพี่ ส ชื่ออีสานตัวมาจากใต้ ก็ยังแรงดี ตอนนี้มีสายอีลีตเก่าใหม่ ส่ง อาจารย์นักวิชาการ เด่นๆ มาเข้ารอบประกวดอีกเป็นกระบุง ดร. ส. ดร. อ. ดร. ป. ฯลฯ แต่เผลอ ๆ คนที่จะเข้าวินจะกลายเป็นคุณพี่ทหารของผมซะก็ไม่รู้
เมื่อมีนายกฯ คนกลางมาแล้ว จะปฏิรูปจริงไหม จะอยู่นานเท่าไหร่ มีพรายมากระซิบ
บอกว่า เรื่องนายกฯ คนกลาง เขาว่าจะมาอยู่แค่ 6 เดือน พอหอมปากหอมคอ ให้มวลมหาประชาชนหายเหนื่อยหายเครียด ทำให้บ้านเมืองมันสงบนิ่ง ๆ ตามใบสั่งก่อน แล้วก็แก้ไขกฎหมายอะไรนิดหน่อย หลังจากนั้นก็ให้มีการเลือกตั้ง ใครมาเป็นรัฐบาล เป็น
นายกฯ น่าจะพอเดากันออก ใบสั่งเขามาแบบนั้น เรื่องปฏิรูปก็ค่อย ๆ ทำกันไปไม่ต้องรีบร้อน แบบนี้ ก็เท่ากับมวยล้มต้มคนดู มวลมหาประชาชนจะรับได้หรือ ประเมินผิดไปหน่อยหรือเปล่า
ถ้าเป็นแบบนี้จริง เรา ๆ ก็ต้องหัดซ้อม ฝึกโวยไว้ อย่าลืม นักล่าก็ปอดแหกเป็น เผยไต๋มาแล้วว่า ถ้ามีความขัดแย้งกัน เขาจะให้เราใช้ฐานทัพเขาหรือ
เพราะฉะนั้นเราก็ต้องพยายามกันหน่อย ติดตามความเคลื่อนไหวของนักล่า นักล่ามันมาซ่าในบ้านเราเองทั้งหมดไม่ได้หรอก มันต้องมีมือ มีเท้ารับใช้ในบ้านเรา เราต้องดูให้ออก ตามให้ติด แกะรอยมันบ้าง มันไม่ได้ฉลาดกว่าเรานักหรอก มันต้องคอยถามถังสมอง
มันทุกเรื่อง ถังสมองก็เหมือนหมอดู ถูกบ้างผิดบ้าง แล้วคนไทยน่ะ อ่านง่ายเข้าใจง่ายนักหรือ จนบัดนี้สื่อฝรั่งยังไม่เข้าใจ มวลมหาประชาชนเลย มีชาติไหนบ้าง เวลาจะออกไปประท้วงต้องหอบทั้งวงดนตรี ทั้งโรงครัวไปด้วยแบบเรา มีแต่คนไทยเท่านั้นแหละ ไปถามนาย Michael Yon ที่ตามไปทำข่าวทุกเวทีดูเถิด ขนาดมีเมียไทย ยังเข้าใจแบบงู ๆ ปลา ๆ
เห็นมาหมาด ๆ เมื่อ 2,3 วันก่อน นสพ.ไทยรัฐวันที่ 10 มีนาคม พ.ศ. 2557 หน้า 3 เขียนบทความพาดหัวว่า “อดัม คาเฮน ส่องวิกฤติการเมืองไทยใกล้จุดวิบาก” บทความสรุปว่า สถานการณ์เร่งให้ทุกฝ่ายให้ความสำคัญและเห็นความจำเป็นที่จะต้องมีการปฏิรูปประเทศไทย … … โดยได้มีการแอบจัดทำอย่างเงียบ ๆ มาตั้งแต่ปี 53 โดยเครือข่าย Scenario Thailand และมีการเสวนาด้วย เมื่อปลายปี 56 เขาว่า Scenario Thailand อาจไม่ใช่ทางออกเสียทีเดียว แต่เป็นโครงการนำร่องที่มีศักยภาพ แกนนำ 2 ขั้ว ควรมีการเปิดการเจรจาอย่างลับ ๆ จะเวิร์กกว่ามาถกเถียงต่อหน้าสาธารณะชน…
นาย Adam Kahane เป็นใคร ประวัติเขาน่าสนใจ เขาเป็นชาวแคนาดา ปริญญา 3,4 ใบ ทางด้านฟิสิกซ์ พฤติกรรมสังคมและการเจรจา เป็นผู้เริ่มโครงการ Mont Fleur Scenario Exercise ให้กับ South Africa เมื่อ Nelson Mandela พยายามให้คนผิวดำกับคนผิวขาวจับมือกันสร้างชาติ สร้างประชาธิปไตย คนอ่านนิทานจะโยงถูกไหมหนอ ว่าคนประวัติแบบนี้ใครจัดส่งมาให้ !?
วิธีการจำลองเหตุการณ์ หรือ Scenario planning นี้ จริง ๆ แล้ว เป็นวิธีการของ Rand Corporation เป็นทฤษฎีที่ใช้สำหรับด้านการรบของทหาร (หวังว่าท่านผู้อ่านคงจะจำชื่อ Rand Corporation ได้ ต้นความคิดฐานทัพใบบัว Lily Pad และการรบแบบ Special Force Operation ถ้าจำไม่ได้ช่วยกลับไปอ่านยุทธการกบกระโดดใหม่นะครับ) คนคิดทฤษฎีนี้คือนาย Herman Kahn ของ Rand ตั้งแต่ปี ค.ศ. 1950
ต่อมานาย Kahn ลาออกจาก Rand Corporation และมาตั้ง Hudson Institute ซึ่งเป็นพวกถังความคิด (think tank) ที่วอชิงตันสนับสนุนให้ดูแลความมั่นคง และส่งเสริมนโยบายสำคัญ ให้กับเอกชนระดับบรรษัท หรือสถาบันข้ามชาติ สำหรับกรณี ที่บรรษัทพวกนี้มีนโยบายหลัก ที่เกี่ยวพันกับผลประโยชน์ของอ เมริกา และอาจกระทบกับชุมชน สิ่งแวดล้อม เศรษฐกิจในต่างประเทศ ฯลฯ Hudson Institute ก็จะรับหน้าที่ดูแล แนะนำ วางแผน จัดการ ทดลอง และปฏิบัติการให้บรรลุตามเป้าหมาย ลูกค้าของเขา เช่น Shell, Cargill, Monsanto, Du Port, Dow Chemical, Sandoz, Ciba Geigy คงพอนึกออกนะครับ เช่น บริษัทน้ำมันจะวางท่อผ่านไปบนที่ชาวบ้านหรือแหล่งน้ำ ชาวบ้านประท้วงกัน ทะเลาะกัน หน่วยงานนี้ก็จะมีหน้าที่จัดการให้เรื่องเงียบ หรือบริษัทยาจะทดลองยากับมนุษย์ในโลกที่ 3 หน่วยงานนี้ก็จะจัดให้ พูดไม่อ้อมค้อม หน่วยงานนี้ก็ทำหน้าที่เหมือนพวกเสธ คนดัง ที่รับจ้าง clear เรื่องขัดแย้งทำนองนั้น แต่ไอ้นี่มันเรื่องระดับชาติหรือระดับโลก แต่วิธีการก็ไม่น่าต่างกัน
นาย Adam Kahane เคยทำงานให้กับบริษัท Dutch Shell เป็นเวลานาน คุ้นเคยกับวิธีการสร้างภาพจำลอง Sceanario workshop/ exercise แบบนี้ ภายหลังเขาร่วมกับพรรคพวกตั้ง Reos Partners รับงานด้านนี้ (หลังจากที่นาย Kahn เสียชีวิต) ท่านผู้อ่านนิทาน พอมองเห็นภาพต่อกันได้หรือยัง เชื่อว่ารายการของนาย Adam Kahane ยังไม่จบง่าย ๆ เพราะผู้ที่นำเขาเข้ามาแสดงใน เมืองไทย ใช้ชื่อว่า Siam Intelligence เป็นถังความคิดคนไทย เป็นหน้าฉากให้ใคร เดี๋ยวก็คงโผล่มาเอง แต่เมื่อตอนเขาจัดงานเสวนา เมื่อวันที่ 6 กันยายน 2556 เรื่อง Solution Talk “เราจะส่งมอบประเทศไทยแบบไหนให้ลูกหลาน” บรรดาขาใหญ่มาร่วมเป็นเหยื่อกันเพียบ ไปหาชื่ออ่านกันนะครับ
หน่วยงานประเภท Rand Corporation, Hudson Institution นักล่ามีอยู่ในกระเป๋าเป็นร้อย นักล่ากำลังนั่งหมอบอยู่บนภู ดูจังหวะขม่ำสมันน้อยรอบใหม่ แต่รอบนี้สถานการณ์ไม่เหมือนเก่า ไม่มีผีคอมมี่มาหลอน คราวก่อนมันรบกันนอกบ้านเรา คราวนี้ถ้าเราเดินหมากผิด มันเท่ากับชักศึกเข้าบ้าน กำลังนั่งเหมอ ๆ สบายอยู่ในบ้าน หันมาอีกทีบ้านอาจโดนถล่มหายไปทั้งแถบ เพราะดันไปยอมให้นักล่า มาสร้างฐานทัพใบบัวเต็มชายฝั่งไว้ให้กบกระโดด เพราะฉะนั้น ต้องมารู้จัก มาตามดู ท่าทีของนักล่ากันบ้าง
นี่มันบ้านเรานะ จะให้มันจะมาเดินกร่าง ชี้นิ้ว สั่งเราทำโน่นทำนี่ได้อย่างไร แล้วมันจะทำทุกอย่างเองไม่ได้ มันต้องเลี่ยงไปใช้ร่างทรง เพราะฉะนั้นต้องทำความรู้จัก พวกสมอง มือ เท้า ร่างทรง ของนักล่าเอาไว้ ยิ่งเป็นพวกมือเท้าร่างทรงไทย แต่ใจเป็นของฝรั่ง อย่าปล่อยให้ลอยนวลครับ
สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
13 มีค 57

วิกฤติอับจนทางการเมือง เมื่อมองไม่เห็นใครที่จะนำไทยไปรอด

บทความโดย : สุรวิชช์ วีรวรรณ

คลิก>> https://mgronline.com/daily/detail/9680000084904

เรื่องเล่าจาก Scaling Laws: เมื่อ compute ไม่ใช่พระเจ้าองค์เดียว และ data คือสิ่งที่เรากำลังขาดแคลน

Kushal Chakrabarti เขียนบทความที่พลิกความเข้าใจเดิมเกี่ยวกับ The Bitter Lesson โดยชี้ว่า เราอ่านบทเรียนนี้ “กลับด้าน” มานานหลายปี เพราะจริง ๆ แล้ว Scaling Laws บอกเราว่า compute (C) ไม่ได้ทำงานลอย ๆ—มันต้องจับคู่กับ data (D) อย่างถูกสัดส่วน และความสัมพันธ์นั้นคือ C ∼ D²

แปลว่า ถ้าเราจะเพิ่ม GPU เป็นสองเท่า เราต้องเพิ่มข้อมูลอีก 40% ไม่งั้นก็เหมือนจุดไฟเผาเงินเล่น เพราะ compute ที่มากขึ้นจะไม่มีประโยชน์ถ้าไม่มีข้อมูลที่มากพอให้มันเรียนรู้

ปัญหาคือ เรากินข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตไปหมดแล้ว และไม่มี “อินเทอร์เน็ตที่สอง” ให้เทรน GPT-6 ได้อีกต่อไป ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจริง ๆ เหลืออยู่แค่ประมาณ 10 ล้านล้าน token เท่านั้น ซึ่งไม่พอสำหรับโมเดลระดับ 100B+ parameters ที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลต่อ parameter

ดังนั้น ทีม AI ต้องเลือกทางเดินใหม่: จะเป็น “Architect” ที่ออกแบบโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม หรือเป็น “Alchemist” ที่สร้างข้อมูลใหม่จากการเรียนรู้ของโมเดลเอง เช่น self-play, RLHF, หรือ agentic feedback loop

Scaling Laws และความเข้าใจใหม่
ความสัมพันธ์ระหว่าง compute กับ data คือ C ∼ D²
เพิ่ม GPU โดยไม่เพิ่มข้อมูล = ประสิทธิภาพลดลง
Chinchilla model ของ DeepMind ยืนยันว่า model size ควรสอดคล้องกับ data size

ปัญหาคอขวดด้านข้อมูล
อินเทอร์เน็ตถูกใช้หมดแล้ว ไม่มีแหล่งข้อมูลใหม่ขนาดใหญ่
ข้อมูลคุณภาพสูงเหลือเพียง ~10T token หลังกรองซ้ำและคุณภาพ
GPT-6 ต้องการข้อมูลระดับ ~20 token ต่อ parameter ซึ่งไม่พอในปัจจุบัน

ทางเลือกของทีมวิจัย AI
Architect: พัฒนาโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม เช่น Mamba, HRM, ParScale
Alchemist: สร้างข้อมูลใหม่จาก self-play, RLHF, agentic feedback loop
ทั้งสองแนวทางต้องทำงานร่วมกันเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

กลยุทธ์สำหรับผู้นำองค์กร
Incumbent’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Architect เพื่อความมั่นคง และ 30% กับ Alchemist เพื่อ hedge
Challenger’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Alchemist เพื่อ leapfrog และ 30% กับ Architect เพื่อความต่อเนื่อง
การจัดพอร์ตวิจัยต้องสะท้อนความเสี่ยงและเป้าหมายขององค์กร

https://obviouslywrong.substack.com/p/the-bitter-lesson-is-misunderstood

เรื่องเล่าจากข้อมูลจริง: เมื่อ AI เริ่มกัดกินโอกาสทำงานของคนอายุน้อย โดยเฉพาะในสายงานที่มันแทนที่ได้ง่าย

Derek Thompson เปิดประเด็นในบทความล่าสุดว่า คำถาม “AI กำลังทำลายงานของคนรุ่นใหม่หรือไม่” กำลังเปลี่ยนจากข้อสงสัยเป็นหลักฐานที่ชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะหลังจากงานวิจัยใหม่จาก Stanford ที่ใช้ข้อมูลจาก ADP ซึ่งครอบคลุมการจ้างงานของคนหลายล้านคน พบว่า คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ “มีความเสี่ยงสูงต่อ AI” เช่น software developer และ customer service agent มีอัตราการจ้างงานลดลงถึง 13% ตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัว

ที่น่าสนใจคือ คนอายุมากกว่าในสายงานเดียวกันกลับไม่ได้รับผลกระทบเท่า และบางสายงานที่ไม่สามารถถูกแทนที่ด้วย AI เช่น home health aide กลับมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นในกลุ่มคนอายุน้อย

นักวิจัยยังแยกแยะว่า AI มีผลกระทบแตกต่างกันตามลักษณะงาน—งานที่ AI สามารถ “ทำแทน” ได้ เช่น การแปลเอกสารหรือจัดรูปแบบข้อมูล จะมีการจ้างงานลดลงอย่างชัดเจน ขณะที่งานที่ AI “ช่วยเสริม” เช่น การวางกลยุทธ์หรือการตัดสินใจร่วมกับมนุษย์ กลับไม่มีผลกระทบด้านลบต่อการจ้างงาน

แม้ก่อนหน้านี้จะมีรายงานจาก Economic Innovation Group และนักเศรษฐศาสตร์หลายคนที่ชี้ว่า AI ยังไม่มีผลกระทบต่อการจ้างงานโดยรวม แต่ข้อมูลใหม่จาก Stanford กลับชี้ว่า หากมองเฉพาะกลุ่มคนอายุน้อยในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ง่าย ผลกระทบเริ่มปรากฏชัดเจนแล้ว

ผลการศึกษาจาก Stanford และ ADP
คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ มีการจ้างงานลดลง 13%
สายงานที่ไม่เสี่ยงต่อ AI เช่น home health aide มีการจ้างงานเพิ่มขึ้น
ข้อมูลครอบคลุมหลายล้านคน ทำให้ผลการวิเคราะห์มีความแม่นยำสูง

ความแตกต่างระหว่างงานที่ AI “แทนที่” กับ “เสริม”
งานที่ AI ทำแทนได้ เช่น การจัดการเอกสาร, การค้นข้อมูล, การเขียนรายงาน
งานที่ AI เสริมได้ เช่น การวางกลยุทธ์, การตัดสินใจ, การสื่อสารกับทีม
งานแบบแรกมีการจ้างงานลดลง ส่วนงานแบบหลังไม่มีผลกระทบ

ความเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร
ในบริษัทเดียวกัน งานที่เสี่ยงต่อ AI มีการจ้างงานลดลงมากกว่างานที่ไม่เสี่ยง
การเปลี่ยนแปลงไม่ได้เกิดจากเศรษฐกิจโดยรวม แต่เกิดจากลักษณะงานเฉพาะ
งานที่มีผลลัพธ์ชัดเจนและวัดผลได้ง่าย มักถูกแทนที่ด้วย AI ก่อน

ข้อเสนอแนะต่อมหาวิทยาลัยและผู้เรียน
หลักสูตรควรสอนการใช้ AI ควบคู่กับทักษะพื้นฐาน
งานที่มีองค์ประกอบทางกายภาพหรือการตัดสินใจระยะยาวยังคงมีความสำคัญ
การเข้าใจว่า AI ทำอะไรได้และไม่ได้ จะช่วยให้ผู้เรียนปรับตัวได้ดีขึ้น

https://www.derekthompson.org/p/the-evidence-that-ai-is-destroying

เรื่องเล่าจาก 5 แอป Android ที่ควรค่าแก่การรู้จัก: เมื่อฟีเจอร์ลับกลายเป็นพลังเสริมของมือถือ

ในบทความจาก SlashGear ได้คัดเลือก 5 แอป Android ที่แม้จะไม่ติดอันดับยอดนิยมใน Play Store แต่กลับมีฟีเจอร์ที่ทรงพลังและช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมมือถือได้ลึกขึ้น ทั้งในด้าน gesture, automation, image processing และการปรับแต่งปุ่มฮาร์ดแวร์ โดยทั้งหมดนี้สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องรูทเครื่อง

แอปแรกคือ Tap, Tap ซึ่งเป็นพอร์ตของฟีเจอร์ Quick Tap จาก Pixel ที่ให้คุณแตะด้านหลังเครื่องเพื่อเรียกใช้งานต่าง ๆ เช่น เปิดไฟฉาย, ถ่ายภาพหน้าจอ หรือเปิดแอป โดยรองรับทั้ง double-tap และ triple-tap พร้อมระบบ “gates” ที่ช่วยป้องกันการทำงานผิดจังหวะ เช่น ไม่ให้ถ่ายภาพหน้าจอขณะเปิดแอปธนาคาร

แอปที่สองคือ ImageToolbox ซึ่งเป็นเครื่องมือจัดการภาพแบบครบวงจร รองรับการ resize, convert, ลบข้อมูล EXIF, ใส่ลายน้ำ, OCR, สร้าง PDF, สแกน QR และแม้แต่สร้าง ZIP จากภาพหลายไฟล์—ทั้งหมดนี้ทำได้บนมือถือโดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์

แอปที่สามคือ Key Mapper ซึ่งช่วยให้คุณ remap ปุ่มฮาร์ดแวร์ เช่น ปุ่มเพิ่มเสียงให้กลายเป็นปุ่มเปิดไฟฉาย หรือเปิดแอปเฉพาะเมื่ออยู่ใน lock screen โดยรองรับ gesture แบบกดครั้งเดียว, กดสองครั้ง และกดค้าง พร้อมระบบ constraint ที่ช่วยจำกัดการทำงานในสถานการณ์เฉพาะ

แอปที่สี่คือ MacroDroid ซึ่งเป็นแอป automation ที่ให้คุณสร้าง macro เพื่อให้มือถือทำงานอัตโนมัติตามเงื่อนไข เช่น เล่นเพลงเมื่อเชื่อมต่อ Bluetooth กับรถ หรือลบภาพหน้าจอทุกวันอาทิตย์ โดยไม่ต้องเขียนโค้ด

แอปสุดท้ายคือ Action Notch ที่เปลี่ยน notch หรือกล้องหน้าให้กลายเป็นปุ่มเสมือน รองรับ gesture แบบแตะครั้งเดียว, สองครั้ง, กดค้าง และ swipe เพื่อเรียกใช้งานต่าง ๆ เช่น scroll to top, เปิด power menu หรือเรียก automation จาก MacroDroid

Tap, Tap: แตะหลังเครื่องเพื่อเรียกใช้งาน
รองรับกว่า 50 actions เช่น เปิดแอป, ถ่ายภาพหน้าจอ, เปิดไฟฉาย
มีระบบ “gates” เพื่อป้องกันการทำงานผิดจังหวะ
ต้อง sideload จาก GitHub เพราะไม่มีใน Play Store

ImageToolbox: จัดการภาพแบบครบวงจร
รองรับการ resize, convert, ลบ EXIF, watermark, OCR
มีเครื่องมือสร้าง PDF, สแกน QR, สร้าง ZIP และ GIF
ใช้งานง่ายผ่าน tab แยกหมวดหมู่ เช่น Edit, Create, Tools

Key Mapper: รีแมปปุ่มฮาร์ดแวร์
รองรับ gesture แบบกดครั้งเดียว, สองครั้ง, กดค้าง
สามารถตั้ง constraint เช่น ทำงานเฉพาะในแอปหรือ lock screen
ต้องปลดล็อกเวอร์ชันพรีเมียมเพื่อ remap ปุ่มด้านข้าง

MacroDroid: สร้าง automation แบบไม่ต้องเขียนโค้ด
macro ประกอบด้วย trigger, action และ constraint
รองรับ automation เช่น เปิดเพลง, ลบไฟล์, ส่งข้อความ
มี community ให้แชร์ template และ macro ที่สร้างไว้

Action Notch: เปลี่ยน notch เป็นปุ่มเสมือน
รองรับ gesture แบบแตะ, กดค้าง, swipe ซ้าย/ขวา
เรียกใช้งานเช่น scroll to top, เปิด power menu, trigger automation
ปรับขนาด interactive zone ได้ เช่น ขยายไปถึง status bar

https://www.slashgear.com/1952387/android-apps-that-deserve-more-attention/

เดิมพันสุดท้ายทักษิณหนีหรือสู้

บทความโดย : สุรวิชช์ วีรวรรณ

คลิก>> https://mgronline.com/daily/detail/9680000084499

ไทยคือจุดยุทธศาสตร์! บทความต่างชาติชี้ชัดเหตุปะทะชายแดน สะท้อนความสำคัญของไทยต่อยุทธศาสตร์อินโด-แปซิฟิก
https://www.thai-tai.tv/news/21304/
.
#ไทยไท #การเมือง #ความสัมพันธ์ระหว่างประเทศ #สหรัฐอเมริกา #กัมพูชา #จีน #ข่าววันนี้

เรื่องเล่าจากเครื่องปั่นไฟ: เมื่อการเลือกระหว่างเบนซินกับโพรเพนไม่ใช่แค่เรื่องราคา แต่คือการวางแผนชีวิตในวันที่ไฟดับ

ในบทความจาก TrendlyNews ได้หยิบยกคำถามที่หลายคนสงสัย—ระหว่างเครื่องปั่นไฟที่ใช้เบนซินกับโพรเพน แบบไหนถูกกว่าและคุ้มค่ากว่าในระยะยาว โดยเฉพาะในสถานการณ์ฉุกเฉินหรือการใช้งานนอกระบบ (off-grid)

เบนซินมีพลังงานต่อแกลลอนสูงกว่า (ประมาณ 33.7 kWh) เมื่อเทียบกับโพรเพน (ประมาณ 27 kWh) ทำให้เครื่องเบนซินให้กำลังไฟมากกว่าในปริมาณเชื้อเพลิงเท่ากัน แต่โพรเพนกลับมีข้อได้เปรียบด้านความสะอาดและการเก็บรักษา—ไม่เสื่อมสภาพง่าย, ไม่เกิดคราบคาร์บอนในเครื่อง และปลอดภัยกว่าในการจัดเก็บระยะยาว

แม้ราคาต่อแกลลอนของโพรเพนจะต่ำกว่าเบนซิน (โพรเพน ~$2–3, เบนซิน ~$3.5–4) แต่เนื่องจากพลังงานต่ำกว่า จึงต้องใช้โพรเพนมากขึ้นเพื่อให้ได้กำลังไฟเท่ากัน ทำให้ต้นทุนจริงใกล้เคียงกันในหลายกรณี

ในด้านการบำรุงรักษา เครื่องเบนซินต้องเปลี่ยนน้ำมันเครื่องและทำความสะอาดบ่อยกว่า เพราะเชื้อเพลิงมีสิ่งสกปรกมากกว่า ขณะที่โพรเพนเผาไหม้สะอาดกว่าและไม่ทำให้เครื่องสึกหรอเร็ว

ความแตกต่างด้านพลังงานและต้นทุน
เบนซินมีพลังงานต่อแกลลอนสูงกว่า (~33.7 kWh)
โพรเพนมีพลังงานต่ำกว่า (~27 kWh) แต่ราคาต่อแกลลอนถูกกว่า
ต้องใช้โพรเพนมากขึ้นเพื่อให้ได้กำลังไฟเท่ากับเบนซิน

ด้านการบำรุงรักษาและความสะอาด
เครื่องเบนซินต้องเปลี่ยนน้ำมันเครื่องและทำความสะอาดบ่อย
โพรเพนเผาไหม้สะอาดกว่า ไม่เกิดคราบคาร์บอน
โพรเพนไม่เสื่อมสภาพเมื่อเก็บไว้นาน ต่างจากเบนซินที่มี shelf life ~3–6 เดือน

ด้านความปลอดภัยและการจัดเก็บ
เบนซินติดไฟง่าย ต้องเก็บในภาชนะเฉพาะและห่างจากแหล่งความร้อน
โพรเพนเก็บในถังแรงดัน มี shelf life ยาวและปลอดภัยกว่าในการจัดเก็บ
โพรเพนไม่เกิดการรั่วไหลง่ายเหมือนของเหลว

การใช้งานในสถานการณ์ฉุกเฉิน
โพรเพนเหมาะกับการใช้งานระยะยาว เช่นในบ้านพักตากอากาศหรือระบบ off-grid
เบนซินเหมาะกับการใช้งานชั่วคราวหรือในพื้นที่ที่มีการเติมเชื้อเพลิงสะดวก
การเลือกขึ้นอยู่กับความถี่ในการใช้งานและความพร้อมด้านโลจิสติกส์

https://www.trendlynews.in/2025/09/gasoline-vs-propane-generators-which-is.html

เรื่องเล่าจาก Otherbranch: เมื่อการตามหาวิศวกรที่ “ดีที่สุด” กลายเป็นศัตรูของการจ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง”

ในโลกของสตาร์ทอัพ การจ้างงานคือการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง แต่หลายบริษัทกลับติดกับดักความคิดว่า “เราต้องการคนที่ดีที่สุดเท่านั้น” โดยไม่รู้ว่าความคิดนี้กำลังทำให้พวกเขาเสียเวลา เสียโอกาส และเสีย momentum ไปอย่างเงียบ ๆ

บทความจาก Otherbranch ชี้ให้เห็นว่า “วิศวกรที่ดีที่สุด” มักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้—เงินเดือนสูงกว่าทั้งทีม, ต้องการ remote work, ไม่ยอมรับเทคโนโลยีที่มี tech debt, และไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction ชัดเจน พวกเขามีตัวเลือกมากมาย และไม่จำเป็นต้องเสี่ยงกับสตาร์ทอัพที่ยังไม่พิสูจน์ตัวเอง

ในทางกลับกัน “วิศวกรที่ดีมาก” ซึ่งอาจไม่ใช่ระดับท็อปของโลก แต่มีความสามารถจริง พร้อมเรียนรู้ และสามารถ onboard ได้เร็ว กลับถูกมองข้ามเพราะไม่ตรงกับ “เช็กลิสต์ในฝัน” ที่ผู้ก่อตั้งตั้งไว้

การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว และการยึดติดกับมาตรฐานที่ไม่มีใครผ่านได้ ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม ทั้งที่เวลาในสตาร์ทอัพคือทรัพยากรที่มีค่าที่สุด

ปัญหาของการตั้งเป้าหมาย “ต้องการคนที่ดีที่สุด”
คนที่ดีที่สุดมักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้
พวกเขาไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction หรือยัง early stage
ต้องการเงินเดือนสูง, remote work, และอิสระในการตัดสินใจ

ผลกระทบจากการยึดติดกับมาตรฐานสูงเกินไป
ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม
เสียเวลาในช่วงที่ควรเร่งสร้าง product และ iterate
สุดท้ายต้อง “ยอม” จ้างคนที่ไม่ตรงสเปกหลังจากเสียเวลาไปนาน

ทางเลือกที่ดีกว่า: จ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง”
วิศวกร mid-level ที่มีความสามารถและพร้อมเรียนรู้ onboard ได้เร็ว
สามารถทำงานได้เต็มที่ภายใน 2 สัปดาห์ แทนที่จะรอคนที่ “พร้อมตั้งแต่วันแรก”
ช่วยให้บริษัทเดินหน้าได้เร็วขึ้น และลดความเสี่ยงจากการรอ

แนวคิดการจ้างงานแบบมี trade-off
การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว
ต้องคิดว่า “วันนี้เราต้องการอะไรจริง ๆ” และยอมแลกบางอย่างเพื่อได้สิ่งนั้น
การยอมลดบางเงื่อนไข เช่น ชั่วโมงทำงาน หรือประสบการณ์ startup อาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

https://www.otherbranch.com/shared/blog/no-you-dont-want-to-hire-the-best-engineers

เรื่องเล่าจาก NSHipster: เมื่อความไม่แน่นอนกลายเป็นชนิดข้อมูล

ในโลกของการเขียนโปรแกรม เรามักชินกับการตัดสินใจแบบ “จริงหรือเท็จ” ผ่าน Boolean แต่ในชีวิตจริง เช่น GPS หรือเซนเซอร์ต่าง ๆ ข้อมูลที่เราได้มักจะมี “ความไม่แน่นอน” ปะปนอยู่เสมอ แล้วทำไมโค้ดเราถึงไม่สะท้อนสิ่งนั้น?

บทความจาก NSHipster ได้หยิบแนวคิดจากงานวิจัยของ Microsoft Research และ University of Washington ที่เสนอชนิดข้อมูลใหม่ชื่อว่า Uncertain<T> ซึ่งเป็นการนำความน่าจะเป็นมาใส่ใน type system โดยตรง เช่น แทนที่จะบอกว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว” ด้วย if statement ธรรมดา เราอาจพูดว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว ด้วยความมั่นใจ 95%” ซึ่งสะท้อนความจริงได้มากกว่า

แนวคิดนี้ถูกนำมาเขียนใหม่ใน Swift โดยใช้ distribution ต่าง ๆ เช่น Rayleigh, Normal, Bernoulli, Exponential และ Mixture เพื่อจำลองความไม่แน่นอนในข้อมูลจริง ตั้งแต่ GPS, ความเร็ว, ความหนาแน่นของอากาศ ไปจนถึงพฤติกรรมผู้ใช้และ latency ของ API

นอกจากนี้ยังมีการใช้ Monte Carlo sampling เพื่อประเมินผลลัพธ์จากการสุ่มหลายพันครั้ง และใช้ Sequential Probability Ratio Testing (SPRT) เพื่อปรับจำนวน sample อัตโนมัติตามความซับซ้อนของเงื่อนไข

แนวคิดของ Uncertain<T>
เป็นชนิดข้อมูลที่รวมความน่าจะเป็นเข้าไปใน type system
ใช้แทนค่าที่มีความไม่แน่นอน เช่น GPS, sensor, user behavior
เปลี่ยนจาก true/false เป็น Uncertain<Bool> ที่มีค่า probability

การใช้งานใน Swift
มีการ port จาก C# มาเป็น Swift library พร้อมตัวอย่างการใช้งาน
รองรับ distribution หลายแบบ เช่น normal, exponential, kumaraswamy
ใช้ SPRT เพื่อปรับจำนวน sample ตามความซับซ้อนของเงื่อนไข

ตัวอย่างการใช้งานจริง
GPS ที่มี horizontal accuracy ถูกแปลงเป็น Uncertain<CLLocation>
การคำนวณความเร็ว, ความต้านทานอากาศ, หรือ comfort index ใช้ค่าที่มี standard deviation
การประเมินว่า “สามารถวิ่ง 5K ได้” ถูกคำนวณจากหลายเงื่อนไขรวมกัน

การใช้ Monte Carlo sampling
ใช้สุ่มหลายพันครั้งเพื่อประเมิน expected value หรือ confidence
ตัวอย่างเช่น slot machine ที่คำนวณ expected payout จากการ spin 10,000 ครั้ง

การวิเคราะห์สถิติ
รองรับการคำนวณ mean, standard deviation, confidence interval
วิเคราะห์ shape ของ distribution เช่น skewness และ kurtosis
รองรับ entropy และ mode สำหรับข้อมูลแบบ discrete

https://nshipster.com/uncertainty/

เรื่องเล่าจากเบื้องหลัง AI: ต้นทุนจริงของการรันโมเดลใหญ่

ช่วงนี้มีเสียงลือกันหนาหูว่า AI โดยเฉพาะการ “รัน inference” คือเครื่องเผาเงินชั้นดี หลายคนเชื่อว่าบริษัทอย่าง OpenAI และ Anthropic กำลังขาดทุนยับเยินจากการให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ แต่บทความนี้พาเราไปเจาะลึกแบบ “napkin math” หรือคำนวณคร่าว ๆ จากหลักการพื้นฐาน เพื่อหาคำตอบว่าเรื่องนี้จริงแค่ไหน

ผู้เขียนใช้ DeepSeek R1 เป็นโมเดลตัวอย่าง ซึ่งมี 671 พารามิเตอร์ทั้งหมด แต่ใช้แค่ 37B ผ่านเทคนิค mixture of experts (MoE) ที่ช่วยลดต้นทุนได้มาก โดยใช้ GPU H100 จำนวน 72 ตัว คิดราคาที่ $2 ต่อชั่วโมงต่อ GPU ซึ่งสูงกว่าราคาจริงในตลาดเสียอีก

สิ่งที่น่าสนใจคือ “ต้นทุนของ input tokens” กับ “output tokens” ต่างกันมหาศาล! การประมวลผล input tokens สามารถทำได้แบบขนานและเร็วมาก ในขณะที่การสร้าง output tokens ต้องทำแบบลำดับทีละตัว ทำให้ต้นทุนสูงกว่าเป็นพันเท่า

ยิ่งไปกว่านั้น การใช้งานจริงของผู้ใช้ เช่น นักพัฒนา หรือ power users กลับอยู่ในรูปแบบที่ใช้ input เยอะมาก แต่ output น้อย เช่น การส่งโค้ดทั้งไฟล์เพื่อให้ AI วิเคราะห์ แล้วให้มันตอบกลับแค่ไม่กี่บรรทัด ซึ่งเป็นรูปแบบที่ “คุ้มค่ามาก” สำหรับผู้ให้บริการ

ต้นทุนการรัน inference ของโมเดล AI
ใช้ GPU H100 จำนวน 72 ตัว คิดต้นทุน $144/ชั่วโมง
input tokens ประมวลผลได้เร็วมากถึง ~46.8 พันล้าน tokens/ชั่วโมง
output tokens สร้างได้เพียง ~46.7 ล้าน tokens/ชั่วโมง
ต้นทุนต่อ input token อยู่ที่ ~$0.003 ต่อ 1 ล้าน tokens
ต้นทุนต่อ output token สูงถึง ~$3 ต่อ 1 ล้าน tokens

ความแตกต่างระหว่าง input และ output
input สามารถประมวลผลแบบขนานได้
output ต้องสร้างทีละ token ทำให้ช้ากว่าและแพงกว่า
ความไม่สมมาตรนี้ทำให้บาง use case คุ้มค่ามาก เช่น coding assistant

ตัวอย่างการใช้งานจริง
ผู้ใช้ระดับนักพัฒนาใช้ input เยอะมาก เช่น โค้ดหลายไฟล์
แต่ต้องการ output น้อย เช่น คำอธิบายหรือโค้ดสั้น ๆ
ทำให้ต้นทุนจริงต่ำมากเมื่อเทียบกับราคาที่เรียกเก็บ

โมเดลธุรกิจของ API
ราคาขายต่อ 1 ล้าน tokens อยู่ที่ ~$3 สำหรับ output
แต่ต้นทุนจริงอยู่ที่ ~$0.01 สำหรับ input และ ~$3 สำหรับ output
ทำให้มี margin สูงถึง 80–95%

ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับต้นทุน AI
หลายคนเชื่อว่า inference ขาดทุนเสมอ ซึ่งไม่จริงในหลายกรณี
การพูดถึงต้นทุนสูงอาจเป็นกลยุทธ์ของผู้เล่นรายใหญ่เพื่อกันคู่แข่ง

ความเสี่ยงจาก context ยาว
เมื่อ context ยาวเกิน 128k tokens จะเปลี่ยนจาก memory-bound เป็น compute-bound
ทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้น 2–10 เท่า
บางโมเดลจึงจำกัด context window เพื่อควบคุมต้นทุน

การตั้งราคาที่ไม่สอดคล้องกับมูลค่าจริง
การคิดราคาตาม input อาจทำให้ผู้ใช้ลดรายละเอียดใน prompt
การคิดราคาตาม output อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่าไม่คุ้มถ้าได้คำตอบสั้น

https://martinalderson.com/posts/are-openai-and-anthropic-really-losing-money-on-inference/

นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” ยุทธการฝูงผึ้ง ”
ตอนที่ 5 (ตอนสุดท้าย)
นักล่า คิดหลายมิติ เล่นไพ่ทีละหลายใบ เดินหมากทีละหลายตัว แล้วเราจะวิเคราะห์แบบมิติเดียวเช่นนั้นหรือ
ขบวนการไล่โจรร้ายเกมชิงเมือง ที่กำลังเป็นอยู่ในขณะนี้ ใครกำลังได้ ใครกำลังเสีย แน่นอน นักล่าอยากเคี้ยวไทยแลนด์แดนสมันน้อยเต็มแก่ พวกเขาหลอกใช้หมาไนเป็นเหยื่อล่อ หมาไนหลงคิดว่าตนเองได้เปรียบ มีสิงห์โตอยู่ข้างหลัง หมาไนผงาดพองขน เอาโลกมาล้อมประเทศ ชะล่าใจทำการใหญ่จะไปให้สุดซอย คาบกระดูกเนื้อติดมันไปหลายชิ้น คือพรบ.นิรโทษกรรม ที่ชาวเรามองเห็นกันชัด แต่ที่มันพ่วงไปด้วย โดยชาวเราอาจไม่ทันสนใจ คือ การแก้ไข รธน. ม.190
ม. 190 ใคร ๆ ก็อยากให้แก้ ยกเว้นคนไทยตาดำ ๆ หมาไนบอก ถ้าแก้ได้ต่อไปนี้ จะทำอะไรไม่ต้องเห็นหัวใคร ไม่ต้องควักกระเป๋าเวลาลงคะแนน ประหยัดกระเป๋าไปโข นักล่าผมทอก็ชอบ จะเอาอะไรล่ะ ย้ายฐานทัพมาตั้งให้ทั่วราชอาณาจักรไทย ใครจะมาขวาง จะขุดทรัพยากรเอาไปเท่าไหร่ไม่มีใครรู้ นักล่าหน้าใหม่ผมดำตาตี่ บอกอย่างนี้อาเฮียอยากแลกข้าวกับรถไฟ ไม่น่ามีปัญหา
เกมชิงเมือง ใครจะเลือกเดินทางใด ลองคิดกันดู
– นักล่า ดูท่าทางคงจะคุยกับรัฐบาลน้องสาวแสนโง่ไปไม่ได้อีกนาน แม้จะได้เปรียบ และได้ประโยชน์ แต่การพูดกับคนโง่มาก ๆ นี่มันเหนื่อยนะ แล้วถ้ากำลังจะเข้าด้ายเข้าเข็ม เอาไข่มุกทุกเม็ดในยูเรเซียมาร้อยเป็นสร้อยงามน่ะ ถ้าพูดกันไม่รู้เรื่อง สายสร้อยอาจขาดง่าย ๆ ยอมหรือ
การเจรจาให้เปลี่ยนตัว จึงน่าจะมี หมาไนโจรร้าย จึงจำเป็นต้องเล่นให้สุดซอย เพื่อกลับมาบงการเอง เอง! หรือว่าจะมี “การปฏิบัติการอื่น” เปลี่ยนไพ่ใบใหม่ เดินหมากตัวใหม่ ก็น่าสนใจ แล้วจะเอาไพ่ใบไหนมาเล่น เอาหมากตัวไหนมาเดินล่ะ คุณทหารหวานใจเก่า หรือเหล่าดาราอินเตอร์ที่ CFR ส่งเข้ามาประกวด
– หมาไนโจรร้าย ทางเลือกมีอยู่ 2 ทาง ถอยดีกว่า กลับไปตั้งหลักก่อน หรือจะใช้คติประจำใจหมาไน ข้าไม่ได้กิน พวกเอ็งก็อย่าหวัง เซียนแถวสำนักงานของชาติแห่งหนึ่ง ที่เพิ่งถูกมือดีปลดป้ายทิ้ง โทษฐานไม่เป็นสำนักงานของชาติ แต่เป็นของตระกูล กระซิบบอกมาว่า หมาไนครับลุง หมาไนไม่เคยเปลี่ยนสันดาน เอ้ย นิสัย ! (เดี๋ยวจะว่าหยาบคาย)
– คุณทหาร โดนสื่อฟอกย้อม โยกซะศูนย์เสีย เดินเซอยู่นาน ไม่รู้ตอนนี้ศูนย์จะเข้าที่หรือยัง แต่ทหารก็มีหลายหน่วย หลายระดับ ทหารใหญ่บางคนที่คิดผิด เขาว่าไม่มีโอกาสคิดใหม่นะ แถมโอกาสจะอยู่บ้านเดิมอาจจะไม่มี ต้องหาที่เร่ร่อนเหมือนกัน (เวรกรรมมีจริง ! ) แต่เติบใหญ่มาจนบัดนี้ ปฎิญาณตนภายใต้ธงชัยเฉลิมพลมาหลายรอบ ไม่รู้ที่ยืน ตั้งศูนย์ไม่ตรง ก็ไปขายเต้าฮวยดีกว่า (ถ้ายังมีโอกาส) นะครับ
– นางสาวแสนโง่ ไม่เขียนถึงเดี๋ยวจะน้อยใจ ทางเลือกหนูไม่มีมากหรอก อย่าไปเชื่อพวกพี่เลี้ยงใจร้ายเลยหนู ร่อนเร่ไปเรื่อย ๆ เดี๋ยวหน้าเหี่ยวพุงโตหมดนะ หนุ่ม ๆ เขาฝากติงมา อยู่ในคุกมันไม่สนุกนะคะ เสื้อผ้าหน้าผม ใครจะไปตบแต่งให้เช้งกะเด๊ะได้ทั้งวัน ไอ้นั่นมันคุกในหนังนะคะ คิดให้ดีนะหนู
– เอ้า ! หมดแล้วหรือยัง ตัวเอกของเกมชิงเมือง แล้วกันลืมลุงกำนัน ลืมได้ยังไง เดินซะหน้ามะเมื่อมขนาดนั้น ไม่ต้องห่วงหรอก ดูการปราศัยของลุงกำนันแล้ว แกเอาตัวรอดทุกรายการหรอกน่า พูดงี้จับใจคนไปหมด ทั้งหนุ่ม ทั้งสาวจริง สาวปลอม แย่งกันกอด เฮอ! มวลมหาประชาชนนี่น่ารักจริง ๆ ขอให้รอดปลอดภัยแล้วกันนะลุงกำนัน ตัดสินใจเดินทางนี้แล้ว ต้องให้กำลังใจกันหน่อย อย่าตกร่องระหว่างทาง อย่าติดลมบนจนลงไม่เป็นก็แล้วกัน
– แต่ในเกมชิงเมือง ตัวเอกสำคัญ ตัวเอก ที่ขาดไม่ได้คือมวลมหาประชาชน โปรดกลับไปอ่านบทความ มวลมหาประชาชนอีกรอบนะครับ อ่านซ้ำ ๆ ให้รู้จักมวลมหาประชาชน จริง ๆ ถ้าเราไม่มีมวลมหาประชาชน จำนวนมหาศาล เช่นนี้ มีจิตใจและการแสดงออกเช่นนี้ ในทุกเวที เรามาไม่ถึงตรงนี้นะครับ มวลมหาประชาชนมีเอกลักษณ์ และเป็นปัจจัยสำคัญในสงครามชิงเมือง ซึ่งทำให้ทั้งนักล่า หมาไน และยายแสนโง่ นั่นมันไปไม่เป็นเดินเซกันเป็นแถว
ขณะที่เขียนนี้ ยังไม่รู้ว่าใครจะเลือกเล่นบทไหน จะจบอย่างไร แต่ไม่ว่าบทไหน และจะจบอย่างไร มันแค่จบ season แรกเท่านั้นเอง มวลมหาประชาชนยังจะต้องเดินทางอีกไกล สู่การปฏิวัติประชาชน ปฏิรูปบ้านเมืองอย่างแท้จริง จะต้องไม่เพียงมีความกล้าหาญอดทน ออกมาขับไล่โจรร้ายเท่านั้น season ต่อไปมันจะหนักขึ้น ต้องเตรียมตัวทำความเข้าใจกับสิ่งที่เห็นและเป็นอยู่ในบ้านเราและบ้านเขา อย่างชัดเจน มีเวลาก็หาหนังสือพระราชนิพนธ์ พระมหาชนกมาอ่านกันนะครับ
สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
25 มค 57

นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” ยุทธการฝูงผึ้ง ”
ตอนที่ 4
สำหรับเหตุการณ์ขับไล่รัฐบาลโจรร้าย ตั้งแต่ปลายปี พ.ศ. 2556 ถึงปัจจุบัน ICG มีรายงานออกมา 3 ครั้ง
– ครั้งที่ 1 เมื่อวันที่ 1 ธันวาคม ค.ศ. 2013 เป็นการรายงานความเคลื่อนไหวของฝ่ายที่ออกมาประท้วงรัฐบาล ใส่ข้อมูลแนวเดียวกับสื่อหัวสี ข้อมูลฟอกย้อมจนขี้เกียจเขียนถึง แค่อ่านก็ออกอาการตึงมือขึ้นมาแล้ว แต่ ICG ยังไม่มีคำวิจารณ์หรือความเห็นเสนอ
– ครั้งที่ 2 เมื่อวันที่ 20 ธันวาคม ค.ศ. 2013 รายงานระบุว่าวิกฤติทางการเมืองเข้มข้นขึ้น เมื่อฝ่ายประท้วงเรื่องไม่รับกม.นิรโทษกรรม เปลี่ยนเป็นเรียกร้องให้รัฐบาลลาออก และขู่ว่าจะล้มการเลือกตั้ง 2 กุมภาพันธ์ และมีแผนจะยึดกรุงเทพฯ และขับไล่ระบอบทักษิณแบบขุดรากถอนโคน
และตั้งสภาประชาชน 400 คน นายสุเทพอดีตสส.พรรคประชาธิปัตย์แกนนำขู่ว่าจะ shut down กรุงเทพฯ ตั้งแต่วันที่ 13 มกราคม ค.ศ. 2014
ฝ่ายกองทัพไม่ปฏิเสธว่าจะไม่มีการปฏิวัติ แต่ ICG ยังคงไม่มีความเห็นเสนอ
– ครั้งที่ 3 เมื่อวันที่ 13 มกราคม ค.ศ. 2014 ใช้หัวข้อการรายงานว่า Conflict Alert รายงานว่า การประท้วงทำท่าจะก่อให้เกิดความรุนแรง และโอกาสที่จะมีการเจรจาอย่างสันติแทบจะไม่มีเลย และผู้ประท้วงมีแนวโน้ม จะสนับสนุนให้มีการรัฐประหารโดยกองทัพ การประท้วงัไม่ให้มีการเลือกตั้ง ทำให้เห็นชัดถึงทิศทางการเมืองของประเทศไทยว่า จะเป็นแบบรัฐบาลที่มาจากการเลือกตั้งโดยชอบ หรือเป็นการบริหารโดยสถาบันที่มีอำนาจอย่างเคย ๆ เช่น สถาบันกษัตริย์ และกองทัพ
รายงานส่วนอื่น ถ้าไม่บอกว่าเป็นรายงานของ ICG ก็อาจจะเข้าใจผิดได้ว่า อ่านรายงานของสำนักนายกฯ (เอ้ะ ชักสงสัยใครมันเขียนให้ใครกันแน่ ! ?)
ที่น่าสนใจเป้าหมายของรายงาน ไม่ได้พุ่งไปที่ฝ่ายประท้วงรัฐบาลอย่างเดียว แต่พ่วงเอากองทัพเข้าไปด้วยว่า ความรุนแรงที่อาจจะเกิดขึ้น เหมือนเป็นการออกแบบให้เกิดการรัฐประหาร ซึ่ง พล.อ.ประยุทธ์ ก็ไม่ได้ปฏิเสธว่าจะไม่มี กองทัพได้ทำการรัฐประหารมาแล้ว 18 ครั้ง ตั้งแต่ ค.ศ. 1932 ทั้งสำเร็จและไม่สำเร็จ และใช้กำลังอาวุธกับกลุ่มที่ออกมาแสดงความนิยมประชาธิปไตย เมื่อ ค.ศ. 1973, 1992 และ 2010 แต่ไม่เคยสักครั้งเดียว ที่จะออกมาแทรกแซงเพื่อช่วยรัฐบาลของทักษิณ!
ICG ตบท้ายรายงานว่า ไม่มีหนทางใดที่จะนำไปสู่ความสันติ ถ้าเส้นทางนั้นไม่เคารพเสียข้างมากของผู้ลงคะแนน พร้อมกับให้คำแนะนำว่า
– ประชาธิปัตย์ ควรจะกลับไปร่วมในขบวนการเลือกตั้ง
– กองทัพ ต้องพยายามดูแลเหตุการณ์ความไม่สงบนี้ ตามวิถีประชาธิปไตย และสนับสนุนให้มีการเจรจาระหว่างคู่ขัดแย้ง ทั้ง 2
– ประเทศไทย จะต้องถึงจุดที่พิจารณาให้ชัดเจนว่า จะบริหารประเทศอย่างไร ซึ่งจำเป็นต้องมีการหารือในระดับชาติ ไม่ใช่เป็นความต้องการของฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง และจะต้องดำเนินการควบคู่ไปกับการเลือกตั้ง
(ผมก็ไม่แน่ใจนะครับ ว่าระหว่างรัฐบาลกับ ICG ใครมันสอนให้ใครพูดข้อความข้างต้นเพราะมันเหมือนกันจัง)
ICG ยังสำทับอีกว่า ถ้าทุกฝ่ายเห็นพ้องกันว่า มีความจำเป็นที่จะต้องหลีกเลี่ยงความรุนแรง การหารือกันในระดับชาติถึงทางออกจากข้อขัดแย้ง ก็พอมีให้เห็นอย่างจาง ๆ แต่ว่าสำหรับกรุงเทพ ทางเลือกอื่นไม่ได้มีมากนัก ! (เขียนแบบนี้มันมีความหมายพิลึกนะ)
ขณะนี้เขียนบทความนี้ ยังไม่รู้ว่า ICG จะทำงานได้ตามราคาคุยของนาย Evans แค่ไหน แต่อย่างน้อย พอมองเห็นว่า การทำงานของ ICG แผนก R&D ของนักล่า ได้ผลระดับหนึ่ง ในเรื่องต่อไปนี้
– รัฐบาลภายใต้การนำของโจรร้าย และน้องสาวแสนโง่ เดินตามคำแนะนำของแผนก R&D ของนักล่า อย่างเคร่งครัด แต่ผลสำเร็จเกิดแค่ไหน คงต้องดูกันต่อไป
– การพยายามให้โลกเข้าข้างฝ่ายที่ ICG กำลังสนับสนุนอยู่ไม่ว่าการกระทำนั้นจะเลวร้าย ไม่เป็นประชาธิปไตย ฯลฯ ขนาดไหน ได้ผลสูงและทำให้โลกตำหนิติเตียน ตั้งข้อสังเกต กับฝ่ายที่ไม่ได้เป็นตัวเล่นของ ICG จนทำให้เกิดความเข้าใจผิด สับสน งงงวย กับบทบาทและเป้าหมายของตนเองกันเป็นแถว ๆ ก็นับว่าได้ผลไม่น้อยทีเดียว

คนเล่านิทาน

รำลึก 35 ปี สืบ นาคะเสถียร
1 กันยายน 2568
.
35 ปีผ่านไปเจตนาของ สืบ นาคะเสถียร ยังคงได้รับการสืบสาน
.
ป่าทุ่งใหญ่-ห้วยขาแข้ง ที่ยูเนสโก้มีมติรับรองให้เป็นมรดกโลกตามเอกสารนำเสนอหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง โดยมีเอกสารของ สืบ นาคะเสถียร เป็นใช้ประกอบการเสนอพิจรณา ยังคงความอุดมสมบูรณ์เป็นบ้านหลังใหญ่ให้กับสัตว์ป่าน้อยใหญ่ได้มีชีวิตอยู่อย่างสันติสุข
.
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ผู้พิทักษ์ป่าได้รับการพัฒนาและฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง เพื่อยกระดับการทำงานในการปกป้องผืนป่า รวมถึงการยกระดับสวัสดิภาพและสวัสดิการของพวกเขา การพัฒนานี้ไม่เพียงแต่เพิ่มความสามารถในการปกป้องป่า แต่ยังสร้างขวัญกำลังใจให้กับผู้ที่ทำงานในแนวหน้า
.
ชุมชนที่อยู่ประชิดห้วยขาแข้งเกือบทุกแห่งได้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการรักษาความสมดุลระหว่างการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรธรรมชาติและการอนุรักษ์ ชุมชนเหล่านี้มีความเข้าใจและความเคารพในธรรมชาติ พร้อมทั้งร่วมมือกับเจ้าหน้าที่ในการดูแลและฟื้นฟูป่าเพื่ออนาคตที่ยั่งยืนของทุกคน วันนี้ชุมชนที่อยู่ประชิดห้วยขาแข้งเกือบทุกชุมชนมีป่าชุมชนของหมู่บ้าน และร่วมเป็นเครือข่าย #ครอบครัวห้วยขาแข้ง อนุรักษ์ป่าร่วมกับเจ้าหน้าที่พิทักษ์ป่า
.
สถานีวิจัยสัตว์ป่าเขานางรำ ยืนยันผลงานวิจัยว่าป่าทุ่งใหญ่-ห้วยขาแข้ง มีประชากรเสือโคร่งมากขึ้น ทำให้เห็นว่าการทุ่มเทรักษาป่าที่ผ่านมาได้ผล หากมีเสือมากขึ้นสืบขยายพันธุ์แบบนี้ ก็หมายถึงเหยื่อของเสือ และพืชพรรณต่างๆ ก็สมบูรณ์ ตอนนี้ป่าแห่งนี้กลายเป็นความหวัง และตัวอย่างของการอนุรักษ์เสือโคร่งของโลกไปแล้ว รวมถึงการฟื้นฟูประชากรแร้งที่หายไปจากป่าห้วยแข้งนานกว่าสามทศวรรษ
.
การสื่อสารเพื่อการอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมได้ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในสังคมหลายด้าน ทั้งเพิ่มความตระหนักรู้ในสังคม การสร้างแรงบันดาลใจและความร่วมมือ การเผยแพร่ข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัย การใช้ช่องทางการสื่อสารที่หลากหลาย และการเสริมสร้างความเข้มแข็งในชุมชน ความพยายามเหล่านี้ทำให้การอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมมีความยั่งยืนและได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวางจากประชาชน โดยทำให้เกิดความเข้าใจและการมีส่วนร่วมในทุกภาคส่วนของสังคม นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงเชิงบวกที่สามารถรักษาทรัพยากรธรรมชาติและความหลากหลายทางชีวภาพไว้สำหรับอนาคต
.
วันนี้ ผืนป่าอนุรักษ์ของประเทศที่ สืบ นาคะเสถียร เสนอให้มีพื้นที่ 20 เปอร์เซ็นต์ ของประเทศไทย ได้ขยายพื้นที่จนเกินกว่า 25 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นผลสำเร็จที่น่าภาคภูมิใจในการผนวกรวมพื้นที่ป่าเป็นป่าอนุรักษ์ และในทุกๆ ปี ได้มีการติดตามสถานการณ์ทรัพยากรป่าไม้อย่างต่อเนื่อง ทำให้ทราบถึงสภาพปัจจุบันของผืนป่าในประเทศไทย แม้ว่าผืนป่าอนุรักษ์มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น แต่ภาพรวมสถานการณ์ป่าไม้ของประเทศยังคงลดลงอย่างต่อเนื่อง ปัจจุบันประเทศไทยยังมีความพยายามที่จะเพิ่มพื้นที่ป่าให้ได้ร้อยละ 40 ของประเทศ และต้องการความร่วมมือในการอนุรักษ์และฟื้นฟูผืนป่าเพื่อให้ทรัพยากรธรรมชาติที่สำคัญนี้ยังคงอยู่สำหรับคนรุ่นต่อไป
.
ร่วมปกป้องผืนป่า สัตว์ป่า เพื่อความยั่งยืนของทุกชีวิต https://www.seub.or.th/donate/
.
#รำลึก35ปีสืบนาคะเสถียร
ดูรายละเอียดเพิ่มเติมที่
https://www.seub.or.th/35thseub/
เขตรักษาพันธุ์สัตว์ป่าห้วยขาแข้ง
31 สิงหาคม - 1 กันยายน 2568
กรุงเทพมหานคร
13 - 14 กันยายน 2568
บทความ จากเพจ มูลนิธิสืบนาคะเสถียร

สำนักข่าวอิศราเผย สื่อนอกเปิดปมร้อน! บทความ “เอเชีย เซนติเนล” เผยเบื้องลึก “ทักษิณ-ฮุนเซน” แตกหักจากดีลซื้อหุ้นบางจาก
https://www.thai-tai.tv/news/21240/
.
#ไทยไท #ทักษิณชินวัตร #ฮุนเซน #บางจาก #ดีลลับ #เบนจามินเมาเออร์เบอร์เกอร์ #ข่าวการเมือง #การเมืองไทย #ข่าววันนี้

องค์กรวิจัยชื่อดังของสหรัฐฯเผยแพร่บทความเกี่ยวกับความขัดแย้งระหว่างไทยกับกัมพูชา ยืนยันว่ากัมพูชาควรถูกกล่าวโทษสำหรับการปลุกปั่นสงครามและต่อกรณียิงจรวดใส่พื้นที่พลเรือนของไทย พร้อมแนะนำให้อเมริกาควรเห็นอกเห็นใจและเลือกยืนหยัดเคียงข้างไทย พันธมิตรตามสนธิสัญญาที่แน่นแฟ้นกันมานาน

อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000083312

#News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

‼ ️หลักฐานที่เปิดเผย: Booom! คุณเป็นสินทรัพย์กองทุนที่เชื่อถือได้ - สูติบัตรของคุณสร้างบัญชี Cestui que vie ลับและไม่มีใครบอกคุณ️

รายงาน AMG-News พิเศษที่เผยแพร่ครั้งแรกเมื่อวันที่ 23 เมษายน 2025 และอัปเดต ณ วันที่ 10 มิถุนายน 2568

บทความนี้เปิดเผยระบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งทุกคนกลายเป็นสินทรัพย์ทางการเงินตั้งแต่แรกเกิด ผ่านสูติบัตรของคุณชื่อของคุณจะถูกแปลงเป็นนิติบุคคลในแคปทั้งหมด - ไม่ใช่คุณ แต่เป็นเวอร์ชันองค์กรที่คุณเคยเปิดความลับ Cestui que vie Trust

ธนาคารศาลรัฐบาลและเรือนจำทุกคนเข้าถึงความไว้วางใจและผลกำไรนี้อย่างมากจากการดำรงอยู่ของคุณ - ในขณะที่คุณอาศัยอยู่ในความไม่รู้ เมื่อคุณซื้อบ้านรับการปรับออกเงินกู้หรือแม้กระทั่งถูกจับกุมความไว้วางใจของคุณจะจ่ายก่อนและคุณจ่ายอีกครั้ง

ชื่อของคุณมีการซื้อขายเหมือนสินค้า
แรงงานของคุณเป็นหลักประกัน
ชีวิตของคุณคือกระแสรายได้

คุณไม่ใช่ลูกหนี้ - คุณเป็นสินทรัพย์ และพวกเขาไม่เคยบอกคุณ ...