“Claude Skills: ความสามารถใหม่ที่อาจเปลี่ยนเกม AI ยิ่งกว่า MCP” — เมื่อความเรียบง่ายของ Markdown กลายเป็นพลังเสริมให้โมเดล LLM ทำงานได้เฉียบคมขึ้น

Simon Willison ได้เขียนบทความวิเคราะห์ฟีเจอร์ใหม่จาก Anthropic ที่ชื่อว่า “Claude Skills” ซึ่งเป็นระบบเสริมความสามารถให้โมเดล AI อย่าง Claude โดยใช้โฟลเดอร์ที่ประกอบด้วยไฟล์ Markdown, สคริปต์ Python และทรัพยากรอื่น ๆ เพื่อสอนโมเดลให้ทำงานเฉพาะทางได้ดีขึ้น เช่น การสร้างเอกสาร, การทำงานกับ Excel หรือแม้แต่การสร้าง GIF สำหรับ Slack

Claude จะโหลด skill เฉพาะเมื่อจำเป็น โดยไม่ต้องใช้ token จำนวนมาก เพราะแต่ละ skill มี metadata แบบ YAML ที่สรุปว่าใช้ทำอะไร และโหลดรายละเอียดเต็มเมื่อถูกเรียกใช้งานจริง

Willison ทดลองใช้ skill “slack-gif-creator” ซึ่ง Claude สามารถสร้าง GIF ได้จากคำสั่งธรรมดา เช่น “make me a GIF for Slack of X doing Y” โดยเบื้องหลังคือการรันสคริปต์ Python ที่มีการตรวจสอบขนาดไฟล์ให้เหมาะกับ Slack (ไม่เกิน 2MB)

เขายังชี้ให้เห็นว่า Claude Skills ต่างจาก Model Context Protocol (MCP) ตรงที่ใช้ token น้อยกว่าและไม่ต้องพึ่งพาโครงสร้างโปรโตคอลซับซ้อน เพราะ LLM สามารถอ่าน Markdown และสคริปต์ได้โดยตรง ทำให้การสร้างความสามารถใหม่ ๆ เป็นเรื่องง่ายและแชร์ได้สะดวก

Willison มองว่า Claude Code ไม่ใช่แค่เครื่องมือเขียนโค้ด แต่เป็น “general agent” ที่สามารถทำงานอัตโนมัติได้หลากหลาย หากมีชุด skills ที่เหมาะสม เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลสำมะโนประชากร, การสร้าง visualization ด้วย D3 หรือการเผยแพร่ข้อมูลผ่าน Datasette

Claude Skills คือโฟลเดอร์ที่มี Markdown, สคริปต์ และทรัพยากรอื่น ๆ
ใช้เพิ่มความสามารถเฉพาะทางให้โมเดล Claude

Claude โหลด skill เฉพาะเมื่อจำเป็น
ประหยัด token โดยใช้ metadata แบบ YAML

ตัวอย่าง skill: “slack-gif-creator” สร้าง GIF สำหรับ Slack
มีการตรวจสอบขนาดไฟล์ให้ไม่เกิน 2MB

Claude Code ทำงานในสภาพแวดล้อมที่รันคำสั่งได้
คล้ายกับ ChatGPT Code Interpreter หรือ Codex CLI

Claude Code เป็น general agent ไม่ใช่แค่เครื่องมือเขียนโค้ด
ทำงานอัตโนมัติได้หลากหลาย เช่น data journalism

Claude Skills แชร์ง่ายและใช้กับโมเดลอื่นได้
เช่น Codex CLI หรือ Gemini CLI ก็ใช้ได้เช่นกัน

https://simonwillison.net/2025/Oct/16/claude-skills/

“อินเทอร์เน็ตตอนนี้เขียนโดย AI เป็นส่วนใหญ่แล้ว” — เมื่อบทความออนไลน์กลายเป็นผลงานของเครื่องจักร มากกว่ามนุษย์

ผลการศึกษาจาก Graphite พบว่า ณ เดือนพฤศจิกายนปีที่ผ่านมา กว่า 50% ของบทความใหม่ที่เผยแพร่บนเว็บถูกสร้างโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในโลกของเนื้อหาออนไลน์ แม้ตัวเลขจะทรงตัวตั้งแต่เดือนพฤษภาคม แต่ก็สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของการผลิตเนื้อหา

การศึกษานี้ใช้เครื่องมือตรวจจับ AI วิเคราะห์บทความกว่า 65,000 URL จาก Common Crawl โดยพิจารณาว่าบทความใดมีเนื้อหาที่ตรงกับเกณฑ์การตรวจจับ AI เกิน 50% ซึ่งแม้เครื่องมือจะมีอัตราความผิดพลาดเล็กน้อย (false positive 4.2%, false negative 0.6%) แต่ผลลัพธ์ก็ชัดเจนว่า AI ได้กลายเป็นผู้เขียนหลักของอินเทอร์เน็ต

อย่างไรก็ตาม บทความที่สร้างโดย AI ส่วนใหญ่ไม่ปรากฏในผลการค้นหาของ Google หรือคำตอบจาก ChatGPT เพราะระบบยังให้ความสำคัญกับเนื้อหาที่มนุษย์เขียนมากกว่า ส่งผลให้บทความ AI จำนวนมากไม่ถูกมองเห็นโดยผู้ใช้ทั่วไป

การเพิ่มขึ้นของเนื้อหา AI เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วหลังการเปิดตัว ChatGPT ในปลายปี 2022 โดยในเวลาเพียง 12 เดือน สัดส่วนบทความ AI เพิ่มจากเกือบศูนย์เป็นเกือบ 40% และยังคงสูงอยู่แม้จะไม่เพิ่มขึ้นต่อเนื่อง

สาเหตุหลักมาจากต้นทุนการผลิตเนื้อหาด้วย AI ที่ต่ำลงอย่างมาก ทำให้บริษัทสื่อ, นักการตลาด และฟาร์มคอนเทนต์หันมาใช้ AI แทนมนุษย์ โดยไม่คำนึงถึงคุณภาพหรือผลกระทบต่อผู้อ่าน ซึ่งหลายบทความที่ผลิตออกมามีลักษณะซ้ำซากและไม่น่าสนใจ

กว่า 50% ของบทความใหม่บนเว็บถูกสร้างโดย AI
ข้อมูลจากการศึกษาของ Graphite โดยใช้ Common Crawl

การตรวจจับใช้เครื่องมือ AI-detection กับบทความ 65,000 URL
พิจารณาว่าเนื้อหาตรงกับเกณฑ์ AI เกิน 50% หรือไม่

อัตราความผิดพลาดของเครื่องมืออยู่ที่ false positive 4.2% และ false negative 0.6%
ถือว่าแม่นยำในระดับที่น่าเชื่อถือ

บทความ AI ส่วนใหญ่ไม่ปรากฏใน Google หรือ ChatGPT
เพราะระบบยังให้ความสำคัญกับเนื้อหาที่มนุษย์เขียน

การเพิ่มขึ้นของเนื้อหา AI เกิดขึ้นหลังการเปิดตัว ChatGPT
จากเกือบ 0% เป็น 40% ภายใน 12 เดือน

ต้นทุนการผลิตเนื้อหาด้วย AI ต่ำลงอย่างมาก
ส่งผลให้บริษัทสื่อและฟาร์มคอนเทนต์หันมาใช้ AI

https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/the-internet-is-now-mostly-written-by-machines-study-finds

“Sora และยุคใหม่ของวิดีโอปลอม” — เมื่อ AI ทำให้ภาพเคลื่อนไหวไม่ใช่หลักฐานอีกต่อไป

บทความจาก The Star เปิดเผยว่าเทคโนโลยี AI video generators อย่าง Sora จาก OpenAI ได้พัฒนาไปถึงจุดที่สามารถสร้างวิดีโอสมจริงจากข้อความสั้น ๆ ได้ภายในไม่กี่วินาที เช่น “ภาพจากกล้องตำรวจจับสุนัขขโมยเนื้อที่ Costco” หรือ “แรคคูนบนเครื่องบิน” ซึ่งดูเหมือนจะเป็นคลิปจริงแต่ทั้งหมดถูกสร้างขึ้นด้วย AI

แม้จะมีคลิปที่สร้างเพื่อความบันเทิง แต่ก็มีผู้ใช้บางกลุ่มนำไปใช้ในทางที่ผิด เช่น สร้างภาพเหตุการณ์อาชญากรรมปลอม หรือข่าวปลอมที่ดูเหมือนออกจากสถานีโทรทัศน์จริง ๆ ซึ่งสร้างความกังวลในวงกว้าง

ผู้เชี่ยวชาญจาก UC Berkeley เตือนว่า “สมองของเราถูกฝึกให้เชื่อสิ่งที่เห็น แต่เราต้องเริ่มตั้งคำถามกับทุกวิดีโอ” เพราะวิดีโอเคยเป็นหลักฐานที่เชื่อถือได้เมื่อภาพนิ่งถูกปลอมได้ง่าย แต่ตอนนี้ AI ทำให้วิดีโอปลอมได้ไม่แพ้กัน

Sora ยังถูกวิจารณ์จากวงการภาพยนตร์ว่าอาจละเมิดลิขสิทธิ์ของตัวละครและเนื้อหาที่มีอยู่ โดย OpenAI ระบุว่าจะเปิดให้เจ้าของลิขสิทธิ์ควบคุมการใช้งานและหารายได้จากระบบนี้ในอนาคต

ข้อมูลในข่าว
Sora เป็นแอปจาก OpenAI ที่สร้างวิดีโอสมจริงจากข้อความ
ตัวอย่าง prompt เช่น “กล้องตำรวจจับสุนัขขโมยเนื้อ” หรือ “แรคคูนบนเครื่องบิน”
ผู้ใช้บางคนสร้างคลิปปลอม เช่น dashcam อุบัติเหตุ หรือข่าวปลอม
ผู้เชี่ยวชาญเตือนให้ตั้งคำถามกับวิดีโอทุกคลิป
วิดีโอเคยเป็นหลักฐานที่เชื่อถือได้ แต่ AI ทำให้ปลอมได้ง่าย
Sora ถูกวิจารณ์ว่าอาจละเมิดลิขสิทธิ์ภาพยนตร์และตัวละคร
OpenAI ระบุว่าจะให้เจ้าของลิขสิทธิ์ควบคุมการใช้งานในอนาคต
Sora มี watermark และ metadata ฝังในไฟล์เพื่อระบุว่าเป็นวิดีโอ AI
แอป Sora เป็นแบบเชิญเท่านั้น แต่มีการแจก invite code บน Reddit และ Discord
ผู้ใช้สามารถอัปโหลดภาพจริงเพื่อสร้างวิดีโอจากภาพนั้นได้
วิดีโอจาก Sora มีความยาวประมาณ 10 วินาที และมีคุณภาพใกล้ระดับ Hollywood

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/17/ai-video-generators-are-now-so-good-you-can-no-longer-trust-your-eyes

“5 วิธีแปลงเคสคอมเก่าให้กลายเป็นของใช้สุดเจ๋ง” — จากสวนพกพาไปจนถึงเตาย่างบาร์บีคิว

หากคุณมีเคสคอมพิวเตอร์เก่าที่ไม่ได้ใช้งานแล้ว อย่าเพิ่งรีบเอาไปทิ้ง! บทความจาก SlashGear แนะนำ 5 วิธีสุดสร้างสรรค์ในการนำเคสเก่ากลับมาใช้ใหม่ ไม่ว่าจะเป็นของตกแต่งบ้านหรืออุปกรณ์ใช้งานจริง โดยอาศัยความแข็งแรงของโครงสร้างเหล็กและพื้นที่ภายในที่ดัดแปลงได้หลากหลาย

ไอเดียแปลงเคสคอมเก่า
1. สวนพกพา (Portable Garden)
   - ติดตั้งหลอดไฟปลูกต้นไม้และพัดลมระบายอากาศ
  - ใช้ Mylar สะท้อนแสงภายใน และวางกระถางต้นไม้ขนาดเล็ก
  - เหมาะกับคนอยู่คอนโดหรือไม่มีพื้นที่ปลูกต้นไม้

2. ตู้จดหมายแนวไอที (Novelty Mailbox)
  - ถอดชิ้นส่วนภายใน ติดตั้งฐานรอง และเจาะช่องรับจดหมาย
  - ถ้าเคสมีช่อง CD-ROM เดิม ก็ใช้เป็นช่องรับจดหมายได้เลย
  - สร้างความโดดเด่นให้หน้าบ้านแบบ geek ๆ

3. ชั้นวางของติดผนัง (Stackable Shelving)
  - ถอดแผงด้านข้างและยึดเคสเข้ากับผนัง
  - วางซ้อนกันหลายเคสเพื่อสร้างชั้นวางแบบโมดูลาร์
  - ใช้เก็บหนังสือ ของตกแต่ง หรืออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์

4. กล่องเก็บเครื่องมือ (Tool Storage)
  - ใช้พื้นที่ภายในติดกล่องเก็บของขนาดเล็ก
  - ดัดแปลงให้มีลิ้นชักเลื่อนออกด้านหลัง
  - ติดสายสะพายเพื่อพกพาไปใช้งานนอกสถานที่

5. เตาย่างบาร์บีคิว (Portable BBQ Grill)
  - วางถ่านในแนวนอน ติดตั้งตะแกรงย่างด้านบน
  - ใช้พัดลมของเคสควบคุมอุณหภูมิ
  - เหมาะกับการตั้งบนโต๊ะที่รองด้วยฟอยล์กันความร้อน

https://www.slashgear.com/1999044/5-unexpected-uses-old-pc-towers/

ความล่มสลายของธุรกิจเพื่อไทย เมื่อการเมืองคือการสืบสายเลือด

บทความโดย : สุรวิชช์ วีรวรรณ

คลิก>> https://mgronline.com/daily/detail/9680000099151

“20 ปีแห่งการต่อสู้ของ TurboTax” — เมื่อบริษัทซอฟต์แวร์พยายามขัดขวางคนอเมริกันจากการยื่นภาษีฟรี

บทความจาก ProPublica เปิดเผยเบื้องหลังการล็อบบี้และกลยุทธ์ของ Intuit บริษัทเจ้าของ TurboTax ที่ใช้เวลากว่า 20 ปีในการขัดขวางไม่ให้รัฐบาลสหรัฐฯ สร้างระบบยื่นภาษีฟรีสำหรับประชาชน ทั้งที่เทคโนโลยีและข้อมูลพร้อมแล้ว

Intuit ใช้งบประมาณมหาศาลในการล็อบบี้รัฐสภาและหน่วยงานภาษี (IRS) เพื่อผลักดันข้อตกลง “Free File” ซึ่งให้บริษัทเอกชนสร้างระบบยื่นภาษีฟรีแทนรัฐบาล แต่แฝงข้อจำกัดมากมาย เช่น:

จำกัดเฉพาะผู้มีรายได้น้อย
ซ่อนช่องทางฟรีจากการค้นหา
บังคับให้ผู้ใช้ซื้อบริการเสริมที่ไม่จำเป็น

แม้จะมีผู้ใช้หลายล้านคนที่ควรได้รับสิทธิ์ยื่นภาษีฟรี แต่กลับถูกนำไปสู่หน้าเสียเงินโดยเจตนา ผ่านการออกแบบ UX ที่ซับซ้อนและการใช้ SEO เพื่อเบี่ยงเบนการค้นหา

Intuit ยังพยายามขัดขวางโครงการ “Direct File” ของ IRS ที่จะให้ประชาชนยื่นภาษีตรงกับรัฐบาลโดยไม่ผ่านบริษัทเอกชน โดยอ้างว่า “จะทำให้เกิดความสับสนและลดนวัตกรรม”

ข้อมูลในข่าว
Intuit ใช้เวลากว่า 20 ปีในการขัดขวางระบบยื่นภาษีฟรีของรัฐบาล
ข้อตกลง Free File ให้บริษัทเอกชนสร้างระบบยื่นภาษีฟรีแทนรัฐบาล
ระบบฟรีถูกจำกัดเฉพาะผู้มีรายได้น้อย และถูกซ่อนจากการค้นหา
UX ถูกออกแบบให้ผู้ใช้หลงไปใช้บริการเสียเงิน
SEO ถูกใช้เพื่อเบี่ยงเบนการค้นหาจากช่องทางฟรี
Intuit ต่อต้านโครงการ Direct File ของ IRS
อ้างว่า Direct File จะลดนวัตกรรมและทำให้ผู้ใช้สับสน
มีการล็อบบี้รัฐสภาและหน่วยงานภาษีอย่างต่อเนื่อง
ผู้ใช้หลายล้านคนเสียเงินโดยไม่จำเป็น ทั้งที่ควรยื่นภาษีฟรีได้

https://www.propublica.org/article/inside-turbotax-20-year-fight-to-stop-americans-from-filing-their-taxes-for-free

รุกฆาต หรือ รุกคืบ ตอนที่ 2
“รุกฆาต หรือ รุกคืบ”
ตอนที่ 2

คงจำกันได้ เมื่อปี ค.ศ. 2011 อเมริกามีปัญหาถังแตก กระเป๋าฉีก (เป็นบ่อยเหมือนกันนะ ไหนว่ารวยไง) จะต้องมีการตัดงบประมาณรายจ่ายของประเทศเป็นการใหญ่ ฝ่ายรัฐบาลโอบามาจะให้ตัดงบด้านความมั่นคงเป็นส่วนใหญ่และตัดงบประมาณด้านสวัสดิการประชาชนน้อยกว่า เพื่อเลี้ยงฐานเสียง แต่พรรคฝ่ายค้าน บรรดาเหยี่ยวกระหายเลือด มีความเห็นตรงกันข้าม ไม่ยอมให้แตะงบด้านความมั่นคง แบบนี้จะไปมองหน้าพ่อค้าอาวุธนายทุนใหญ่ทั้งหลายได้ยังไง เลือกตั้งครั้งหน้าจะทำยังไง ทำให้รัฐบาลและฝ่ายค้านตกลงกันไม่ได้

ในที่สุด นายโอบามาวางสนุ้ก โดยลงนามใน Budget Control Act of 2011 ซึ่งมีผลเป็นการตัดงบประมาณทั้ง กระดานเท่ากัน ซึ่งเรียกกันว่า ” Sequestrations” ตัดอัตโนมัติ ตัดเท่ากัน ตัดเหี้ยน ไม่ว่าจะด้านความมั่นคง หรือสวัสดิการ เริ่มตั้งแต่ปีงบประมาณ 2013 ไปจนถึง ปี 2021 นายโอบามาหวังจะให้วุฒิสมาชิกทั้งฝ่ายรัฐบาล และฝ่ายค้าน ร่วมมือกันหาทางออก แต่จนถึงบัดนี้ยังหาประตูกันไม่เจอ ส่วนนายโอบามา ได้รับก้อนอิฐจากทุกสารทิศ ทั้งจากสภา และประชาชนปาใส่ยังไม่เลิก

ฝ่ายความมั่นคง โดยนาย Pennetta รมว. กลาโหมขณะนั้น บอกว่าเรื่องนี้เรื่องใหญ่นะ ตัดงบแบบนี้ ในส่วนของกลาโหม 10 ปี คิดแล้วงบหดไป 20 % และจะทำให้กองทัพ
– มีทหารราบเหลือน้อยที่สุด นับแต่สงครามโลก ครั้งที่ 2
– มีกองทัพเรือเล็กที่สุด นับแต่ก่อนสงครามโลก ครั้งที่ 1
– มีหน่วยรบด้านกลยุทธที่เล็กที่สุดในประวัติศาสตร์ของกองทัพอากาศ
– มีกำลังพล ที่เป็นพลเรือนน้อยที่สุด ในประวัติศาสตร์ ของกลาโหม

แต่การตัดงบประมาณ แบบตัดเหี้ยน Sequestration ก็ยังเดินหน้าต่อไป ตอนนั้นอเมริกาคงยังมองไม่เห็น แปลสัญญาณ การขยับหมากของรัสเซียและจีนไม่ออก

นาง Michele Flournoy ตัวเก็งหมายเลขหนึ่ง ที่นายโอบามา ทาบทามมาให้นั่งเก้าอี้รัฐมนตรีกลาโหม หลังปลดนาย Chuck Hagel เมื่อ กลางเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมานี้ ได้เขียนบทความ เกี่ยวกับการตัดงบประมาณแบบตัดเหี้ยนนี้ ซึ่ง Washington Post นำมาลงเมื่อวันที่ 19 สิงหาคม 2014 ว่า

” ฤดูร้อนปีนี้ เราเห็นเหตุการณ์โลกที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างเหลือเชื่อ ตั้งแต่การเกิดขึ้นของ Islamic State การรุกรานUkraine ของรัสเซีย สงครามระหว่าง ฮามาส กับอิสราเอล ความตึงเครียดในน่านน้ำเกาหลี และทะเลจีน เป็นการเตือนให้รู้ว่า อเมริกาอาจจะเจอกับการท้าทาย ด้านความมั่นคง ที่ซับซ้อน ผันแปรรวดเร็ว อย่างไม่เคยมีมาก่อน นับตั้งแต่สงครามโลกครั้งที่ 2 เลยทีเดียว
ทั้งนี้คณะทำงานของ The National Defense Panel ซึ่งตั้งโดยสภาสูง (ที่มีนาง Flournoy เป็นหนึ่งในคณะทำงาน) ได้ทำรายงาน สรุปว่า Budget Control Act of 2011 เป็นยุทธศาสตร์ที่ “ผิดพลาดอย่างรุนแรง” ถ้าไม่มีการยกเลิก หรือผ่อนปรนโดยเร็ว กองทัพของอเมริกาจะตกอยู่ในความเสี่ยงอย่างสูง และจะไม่สามารถปฏิบัติภาระกิจ ตามยุทธศาสตร์ด้านความมั่นคงของประเทศได้

นาง Flournoy แจงเพิ่มเติมว่า การตัดงบตามกฏหมายดังกล่าว ทำให้การฝึกของนักบินไม่สามารถทำได้ตามจำนวนชั่วโมงที่ต้องการ เพื่อรักษาความชำนาญ และกองทัพเรือไม่สามารถไปประจำอยู่ในบริเวณที่วิกฤติได้…

The National Defense Panel จึงขอให้สภาสูง พิจารณายกเลิก Budget Control Act ดังกล่าวทันที เพื่อให้กองทัพ สามารถยับยั้ง หรือหยุดความรุกรานในหลายๆที่ และรวมทั้งสามารถทำการรบ ในสงครามที่มีขนาดใหญ่ได้ (large-scale war) ซึ่งจำเป็นต้องมีการพิจารณาถึง ขนาด และรูปแบบของกองทัพเป็นการด่วน เพื่อเราจะได้ดำเนินการปกป้องผลประโยชน์ของเราที่มีอยู่ทั่วโลก และจัดหาวิธีการต่อสู้สงครามอย่างเหมาะสม ที่จะเป็นการรับประกันสถานะการเป็นผู้นำของอเมริกา…”

Flournoy ไม่ได้เป็นคนเดียวที่ออกมาแสดงความเห็นคัดค้าน อย่างไม่อ้อมค้อม

Gen. Gary Cheek รองปลัดกลาโหม ด้านแผนงาน และนโยบาย ให้สัมภาษณ์ ในวันประชุมประจำปี ของ AUSA Convention เมื่อ 15 ตุลาคม 2014 ว่า

“การ ยกเลิก Sequestration เท่านั้นแหละ ถึงจะเป็นการแก้ปัญหาที่ต้นตอ ขณะนี้ เราส่ง 7 กองกำลัง ไปประจำการณ์อยู่ต่างประเทศ จากจำนวน 10 กองกำลังด้านนี้ที่เรามี ถ้ามีการตัดงบประมาณต่อไป การหมุนเวียนกำลังพล ทำไม่ได้มาก กำลังพลที่ไปประจำการณ์ ต่างประเทศนานๆ ก็จะอยู่ในภาวะเครียดหนัก

ตั้งแต่เริ่มรายการตัดงบเมื่อปี 2011 เป็นต้นมา กองทัพได้ยกเลิกไปแล้ว 21 แผนงาน ชลอ 125 แผนงาน และปรับปรุง 124 ที่แย่ คือ งบวิจัยและปรับปรุง ถูกตัดไปแล้ว 1 ใน 3 และหลังจากรบยาวติดต่อกันมา 12 ปี เราต้องมีการปรับปรุงอาวุธ และเครื่องมือ เครื่องใช้เรานะ”

หลังจากนั้น ปลายเดือนตุลาคม 2014 ถึงคิว นาย Robert Gates อดีต รมว. กลาโหม อีกคนหนึ่ง ก็ออกมาพูดว่า ” สภาสูง ทำให้ Pentagon อยู่ในสภาพที่แย่ที่สุดในทุกทาง และเพื่อจะปกป้องพันธมิตร และผลประโยชน์ของอเมริกาในเอเซีย อเมริกาต้องมีระบบจรวดป้องกันทรัพย์สินของอเมริกาที่อยู่ในอวกาศ และเครือข่ายไซเบอร์ และต้องลงทุนในระบบการป้องกันระยะไกล อเมริกาไม่มีทางเลือก ที่จะไม่ลงทุน มันจำเป็นที่เราจะต้องรักษาขนาดของกองทัพ ความพร้อม และสมรรถนะ เพื่อปกป้องผลประโยชน์ของเราทั่วโลก ”
และ ล่าสุด นาย Bob Work รมช. กลาโหม ออกมาพูดเมื่อ วันที่ 1 ธันวาคม นี้ ที่ สถาบัน Center for Strategic and International Studies ถังความคิดชื่อดังของวอชิงตันว่า การ ตัดงบแบบSequestration นี้ ทำให้ความชำนาญในการรบของกองทัพลดลง ถ้ากองทัพต้องปฏิบัติการณ์ ทำนองเดียวกับ Desert Storm สมัยขยี้ Saddam Hussien ตอนนี้บอกได้ว่าคงเหนื่อยแน่

นอกจากนี้ เขาบอกว่า สมัยช่วงก่อนปี 2001 นายทหารที่อยู่ในกองทัพมา กว่า 10 ปี จะได้เข้ารับการฝึกแบบ full spectrum combat training หลายครั้ง ก่อนเลื่อนตำแหน่งเป็นระดับหัวหน้า แต่เดี๋ยวนี้ไม่มีแล้ว เพราะตอนนี้ กลาโหมเน้นการรบเป็นรูปแบบการรับมือการก่อความไม่สงบ ถ้าจะเป็นการรบใหญ่จริงๆ เราต้องฝึกกันใหม่ และถ้ายังมีการตัดงบประมาณอย่างนี้ กว่าเริ่มฝีกใหม่ได้ ก็คงเป็นปี 2016 โน้นแน่ะ

รู้สึกฝ่ายกลาโหมของอเมริกาจะโหมโรงหนังเรื่อง ตัดเหี้ยน Sequestration อย่างพร้อมเพรียง ในจังหวะน่าสนใจ!

สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
13 ธค. 2557

“Microsoft Defender ยังอัปเดตต่อบน Windows 10 — แต่อย่าพึ่งแอนตี้ไวรัสอย่างเดียว” — เมื่อการป้องกันภัยไซเบอร์ต้องมากกว่าแค่โปรแกรมสแกนไวรัส

แม้ว่า Windows 10 จะเข้าสู่สถานะ End of Support แล้วในเดือนตุลาคม 2025 แต่ Microsoft ยืนยันว่า Microsoft Defender Antivirus ซึ่งเป็นระบบป้องกันไวรัสในตัวของ Windows จะยังคงได้รับการอัปเดตฐานข้อมูลไวรัสต่อไปจนถึงเดือนตุลาคม 2028

อย่างไรก็ตาม Microsoft เตือนว่า “Defender Antivirus เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอในการลดความเสี่ยง” เพราะระบบปฏิบัติการจะไม่ได้รับการอัปเดตด้านความปลอดภัยรายเดือนอีกต่อไป ซึ่งหมายความว่าช่องโหว่ใหม่ ๆ ที่ถูกค้นพบหลังจากนี้จะไม่ได้รับการแก้ไข

ผู้ใช้ที่ยังคงใช้ Windows 10 ควรสมัครโปรแกรม Extended Security Updates (ESU) ซึ่งจะให้การอัปเดตด้านความปลอดภัยเพิ่มเติม แม้ว่า Microsoft จะให้บริการนี้ฟรีสำหรับผู้ใช้ทั่วไปในบางภูมิภาค แต่ก็มีข้อจำกัดและอาจมีค่าใช้จ่ายในบางประเทศ

บทความยังเตือนว่า แม้ผู้ใช้จะระมัดระวังแค่ไหน ก็ยังมีโอกาสถูกโจมตีจากมัลแวร์หรือแฮกเกอร์ได้ หากไม่มีการอัปเดตระบบอย่างต่อเนื่อง เพราะช่องโหว่ที่ไม่ได้รับการแก้ไขจะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ตามเวลา

ข้อมูลในข่าว
Microsoft Defender Antivirus จะยังได้รับอัปเดตฐานข้อมูลไวรัสบน Windows 10 ถึงตุลาคม 2028
Windows 10 เข้าสู่สถานะ End of Support แล้วในเดือนตุลาคม 2025
ระบบจะไม่ได้รับการอัปเดตความปลอดภัยรายเดือนอีกต่อไป
Microsoft แนะนำให้สมัครโปรแกรม Extended Security Updates (ESU)
ESU อาจให้บริการฟรีในบางภูมิภาค แต่มีข้อจำกัด
Defender Antivirus เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอในการป้องกันความเสี่ยง
ช่องโหว่ใหม่ ๆ จะไม่ได้รับการแก้ไขหากไม่มี ESU

คำเตือนจากข้อมูลข่าว
การใช้ Windows 10 ต่อโดยไม่มี ESU เสี่ยงต่อการถูกโจมตีจากมัลแวร์
แม้จะมีแอนตี้ไวรัส แต่หากระบบไม่ได้อัปเดต ช่องโหว่ก็ยังคงอยู่
ผู้ใช้ทั่วไปอาจเข้าใจผิดว่าการมี Defender เพียงพอแล้ว
ความเสี่ยงจะเพิ่มขึ้นตามเวลา เพราะช่องโหว่จะสะสมมากขึ้น
การพึ่งพาแอนตี้ไวรัสอย่างเดียวไม่สามารถทดแทนการอัปเดตระบบได้

https://www.techradar.com/computing/windows/microsoft-defender-will-still-protect-windows-10-pcs-now-support-has-ended-but-dont-make-the-mistake-of-relying-on-antivirus

“AI Agents: อัจฉริยะที่น่าทึ่ง หรือภัยเงียบที่ควบคุมไม่ได้?” — เมื่อผู้ช่วยดิจิทัลกลายเป็นผู้ตัดสินใจแทนมนุษย์

บทความจาก The Star เปิดเผยว่า ปี 2026 กำลังจะกลายเป็น “ปีแห่ง AI Agents” — ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถวางแผนหลายขั้นตอน เข้าถึงบริการดิจิทัล และตัดสินใจแทนผู้ใช้ได้โดยอัตโนมัติ ต่างจากแชตบอทหรือผู้ช่วยเสียงทั่วไปที่แค่ตอบคำถามหรือทำตามคำสั่ง

ผู้พัฒนาเช่น Amazon, Microsoft, Google และ OpenAI ต่างเร่งสร้าง AI Agents ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้เกือบทุกอย่าง เช่น สั่งซื้อของออนไลน์ จัดการงาน HR และ IT หรือแม้แต่โทรหาลูกค้าเพื่อเปลี่ยนสินค้าให้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เกี่ยวข้อง

Marc Benioff จาก Salesforce เรียกสิ่งนี้ว่า “โมเดลแรงงานใหม่” และคาดว่าจะมีการสร้าง AI Agents กว่า 1 พันล้านตัวภายในปี 2026 ขณะที่ Jensen Huang จาก NVIDIA เชื่อว่าแผนก HR จะรวมเข้ากับ IT เพราะ AI จะจัดการทุกอย่างได้เอง

แต่เสียงเตือนจากนักวิจัยด้านจริยธรรม AI ก็เริ่มดังขึ้น Meredith Whittaker จาก Signal เตือนว่า AI Agents ต้องการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวอย่างมหาศาล เช่น ปฏิทิน บัตรเครดิต และบัญชีอีเมล โดยไม่ต้องขออนุญาตทุกครั้ง ซึ่งเป็นช่องโหว่ใหญ่ด้านความเป็นส่วนตัว

Yoshua Bengio และ Margaret Mitchell นักวิจัย AI ชื่อดัง เตือนว่า หากปล่อยให้ AI Agents ทำงานโดยไม่มีการควบคุม อาจนำไปสู่การสูญเสียอำนาจของมนุษย์อย่างถาวร และเปิดช่องให้ผู้ไม่หวังดีใช้ระบบเหล่านี้โจมตีหรือสอดแนม

ตัวอย่าง AI Agents ที่มีอยู่แล้ว:
Google: “Project Mariner” ใช้ Gemini 2.0 ทำงานในเบราว์เซอร์แทนมนุษย์
Salesforce: โทรหาลูกค้าอัตโนมัติเพื่อเปลี่ยนสินค้า
DeepL: ใช้ในระบบจัดการบทความ
Microsoft: “Factory Operations Agent” สำหรับปรับปรุงกระบวนการในโรงงาน
Amazon: พัฒนา Alexa ให้รู้จักนิสัยและตารางชีวิตของผู้ใช้
Parloa: AI โทรหาลูกค้าเพื่อเสนออัปเกรดเที่ยวบิน

ข้อมูลในข่าว
AI Agents สามารถวางแผนหลายขั้นตอนและตัดสินใจแทนผู้ใช้ได้
ต่างจากแชตบอททั่วไปที่ทำงานแบบตอบโต้
Amazon, Microsoft, Google, OpenAI และ Salesforce กำลังพัฒนา AI Agents
Salesforce คาดว่าจะมี AI Agents กว่า 1 พันล้านตัวภายในปี 2026
AI Agents สามารถจัดการงาน HR, IT และบริการลูกค้าได้
Google ใช้ Gemini 2.0 ใน “Project Mariner” เพื่อทำงานในเบราว์เซอร์
DeepL มี AI Agent ที่ทำงานในระบบจัดการบทความ
Microsoft มี “Factory Operations Agent” สำหรับโรงงาน
Amazon พัฒนา Alexa ให้รู้จักนิสัยและตารางชีวิตของผู้ใช้
Parloa มี AI ที่โทรหาลูกค้าเพื่อเสนออัปเกรดเที่ยวบิน

คำเตือนจากข้อมูลข่าว
AI Agents ต้องการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวจำนวนมาก
อาจเข้าถึงบัตรเครดิต ปฏิทิน และอีเมลโดยไม่ขออนุญาตทุกครั้ง
เสี่ยงต่อการถูกโจมตีหรือสอดแนมจากผู้ไม่หวังดี
หากไม่มีการควบคุม อาจนำไปสู่การสูญเสียอำนาจของมนุษย์
การใช้ AI Agents โดยไม่เข้าใจความเสี่ยง อาจสร้างผลกระทบต่อความปลอดภัยสาธารณะ
นักวิจัยเตือนว่า AI Agents อาจกลายเป็นภัยระดับ “catastrophic” หากปล่อยให้เติบโตโดยไม่มีกรอบ

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/16/incredibly-dangerous-or-incredibly-useful-the-rise-of-ai-agents

“22 ความเชื่อผิด ๆ ด้านไซเบอร์ที่องค์กรควรเลิกเชื่อ” — เมื่อแนวทางความปลอดภัยแบบเดิมกลายเป็นกับดักในยุค AI

บทความจาก CSO Online ได้รวบรวม 22 ความเชื่อผิด ๆ ที่องค์กรจำนวนมากยังยึดติดอยู่ แม้โลกไซเบอร์จะเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเมื่อเทคโนโลยีใหม่ ๆ อย่าง AI และการโจมตีแบบซับซ้อนเข้ามาเปลี่ยนเกม

ตัวอย่างเช่น ความเชื่อว่า “AI จะมาแทนที่มนุษย์ในงานด้านความปลอดภัย” นั้นไม่เป็นความจริง เพราะแม้ AI จะช่วยกรองข้อมูลและตรวจจับภัยคุกคามได้เร็วขึ้น แต่มันยังขาดความเข้าใจบริบทและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มนุษย์ทำได้

อีกหนึ่งความเชื่อที่อันตรายคือ “การยืนยันตัวตนแบบวิดีโอหรือเสียงสามารถป้องกันการปลอมแปลงได้” ซึ่งในยุค deepfake นั้นไม่เพียงพออีกต่อไป เพราะแฮกเกอร์สามารถสร้างวิดีโอปลอมที่หลอกระบบได้ภายในเวลาไม่ถึงวัน

นอกจากนี้ยังมีความเข้าใจผิดว่า “การซื้อเครื่องมือมากขึ้นจะทำให้ปลอดภัยขึ้น” ทั้งที่ความจริงแล้ว ปัญหาหลักมักอยู่ที่การขาดกลยุทธ์และการบูรณาการ ไม่ใช่จำนวนเครื่องมือ

บทความยังเตือนว่า “การเปลี่ยนรหัสผ่านบ่อย ๆ” อาจทำให้ผู้ใช้สร้างรหัสผ่านที่คาดเดาง่ายขึ้น เช่น เปลี่ยนจาก Summer2025! เป็น Winter2025! ซึ่งไม่ได้ช่วยเพิ่มความปลอดภัยจริง

รายการ 13 ความเชื่อผิด ๆ ด้านไซเบอร์
AI จะมาแทนที่มนุษย์ในงานด้านความปลอดภัย
แพลตฟอร์มเทคโนโลยีขนาดใหญ่มีระบบยืนยันตัวตนที่แข็งแรงพอจะป้องกันการปลอมแปลง
การลงทุนในผู้ให้บริการยืนยันตัวตนจะป้องกันการโจมตีล่าสุดได้
การซื้อเครื่องมือมากขึ้นจะทำให้ปลอดภัยขึ้น
การจ้างคนเพิ่มจะช่วยแก้ปัญหาความปลอดภัยไซเบอร์ได้
หากเราป้องกันการโจมตีล่าสุดได้ เราก็ปลอดภัยแล้ว
การทดสอบและวิเคราะห์ระบบอย่างละเอียดจะครอบคลุมช่องโหว่ทั้งหมด
ควรเปลี่ยนรหัสผ่านเป็นประจำเพื่อความปลอดภัย
สามารถจัดการใบรับรองดิจิทัลทั้งหมดด้วยสเปรดชีตได้
การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (compliance) เท่ากับความปลอดภัย
ภัยจากควอนตัมคอมพิวติ้งยังอยู่ไกล ไม่ต้องกังวลตอนนี้
ควรอนุญาตให้หน่วยงานรัฐเข้าถึงการเข้ารหัสแบบ end-to-end เพื่อความปลอดภัย
การปล่อยให้ AI เติบโตโดยไม่มีการควบคุมจะช่วยเร่งนวัตกรรม

https://www.csoonline.com/article/571943/22-cybersecurity-myths-organizations-need-to-stop-believing-in-2022.html

“ทำไมเจ้านายคุณไม่กลัว AI” — ความเข้าใจผิดที่อันตรายระหว่างซอฟต์แวร์ทั่วไปกับระบบปัญญาประดิษฐ์

บทความนี้ชวนเรามองลึกถึงช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI กับคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ผู้บริหารอาจมองว่า “AI ก็เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป” ซึ่งเป็นความเข้าใจผิดที่อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่เสี่ยง

ผู้เขียนอธิบายว่า คนทั่วไปเข้าใจดีว่า “บั๊กในซอฟต์แวร์” อาจสร้างความเสียหายได้ แต่ก็เชื่อว่ามันสามารถแก้ไขได้เหมือนการหาจุดผิดในโค้ด แล้วแก้ให้ถูกต้อง ซึ่งใช้ได้กับซอฟต์แวร์ทั่วไป แต่ใช้ไม่ได้กับ AI

AI ไม่ได้ทำงานจากโค้ดที่เขียนทีละบรรทัด แต่เกิดจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ซึ่งไม่มีใครรู้ครบว่ามีอะไรอยู่ในนั้น เช่น ชุดข้อมูล FineWeb ที่ใช้ฝึกโมเดลมีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ — ถ้าคนอ่านวันละ 250 คำ จะใช้เวลาถึง 85,000 ปี!

เมื่อ AI ทำพฤติกรรมผิดปกติ เราไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปที่สามารถไล่โค้ดย้อนกลับได้อย่างแม่นยำ นักวิจัยจึงใช้วิธี “ฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม” แทนการแก้จุดเดียว

นอกจากนี้ AI ยังมีพฤติกรรมที่ไม่เสถียร เช่น การตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย และไม่สามารถควบคุมให้ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป แม้จะตั้งเป้าหมายไว้ว่า “ห้ามตอบคำถามผิดกฎหมาย” ก็ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่หลุดพฤติกรรมในบางสถานการณ์

ผู้เขียนเสนอว่า สิ่งสำคัญคือการสร้างความเข้าใจร่วมกันระหว่างผู้เชี่ยวชาญและคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องตัดสินใจเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ เพราะความเข้าใจผิดอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงต่ำเกินจริง

ข้อมูลในข่าว
คนทั่วไปเข้าใจว่บั๊กในซอฟต์แวร์สามารถแก้ได้ แต่ใช้ไม่ได้กับ AI
AI ทำงานจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ไม่ใช่โค้ดที่เขียนทีละบรรทัด
ไม่มีใครรู้ครบว่าข้อมูลฝึก AI มีอะไรบ้าง เช่น FineWeb มีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ
พฤติกรรมผิดปกติใน AI ไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน
นักวิจัยใช้วิธีฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม แทนการแก้จุดเดียว
AI ตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย เช่น เพิ่มเครื่องหมายคำถาม
ไม่สามารถควบคุมให้ AI ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป
ความสามารถบางอย่างของ AI ถูกค้นพบโดยผู้ใช้ทั่วไปหลังเปิดตัว
ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่แสดงพฤติกรรมอันตรายในอนาคต
ช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญกับคนทั่วไปเป็นปัญหาสำคัญ

คำเตือนจากข้อมูลข่าว
การเข้าใจว่า AI เป็นแค่ซอฟต์แวร์ทั่วไปอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงผิดพลาด
การคิดว่า “แก้บั๊กแล้วจบ” ใช้ไม่ได้กับระบบที่เรียนรู้จากข้อมูล
การใช้ AI โดยไม่เข้าใจโครงสร้างการฝึก อาจเปิดช่องให้เกิดพฤติกรรมไม่คาดคิด
การเปลี่ยนคำถามเล็กน้อยอาจทำให้ AI ตอบต่างกันอย่างสิ้นเชิง
การตั้งสเปกให้ AI “ห้ามทำสิ่งผิด” ไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์ได้
ความสามารถที่ซ่อนอยู่ใน AI อาจเป็นอันตราย หากถูกค้นพบโดยผู้ไม่หวังดี
การสื่อสารที่ไม่ชัดเจนระหว่างฝ่ายเทคนิคกับผู้บริหารอาจทำให้การตัดสินใจผิดพลาด

https://boydkane.com/essays/boss

แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3 ตอนที่ 13
นิทานเรื่องจริง เรื่อง “แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3”
ตอนที่ 13

ส่วนกองกำลังนอกระบบนั้น เป็นเรื่องน่าสนใจอย่างยิ่ง เริ่มมีมาตั้งแต่หลังสมัยสงครามโลกครั้งที่ 2 สิ้นสุดลง ทหารเกณฑ์ทั้งหลาย โดยเฉพาะจากอังกฤษและแถบยุโรป เมื่อปลดประจำการ แต่ยังติดใจรสชาติการต่อสู้อยู่ ก็พากันไปเป็นทหารรับจ้าง Mercenaries ในแถบอาฟริกา และเมืองต่างๆที่เคยเป็นอาณานิคม และดิ้นรนที่จะให้หลุดพ้นจากการปกครอง ของพวกนักล่าอาณานิคม

หลังสงครามเย็นเลิก และเมื่อสหภาพโซเวียตล่มสลาย ในปี ค.ศ.1991 เป็นต้นมา บรรดารัฐต่างๆ ที่เคยเป็นสมาชิกของสหภาพโซเวียต ต่างประกาศตัวเป็นอิสระ ขณะเดียวกับที่อเมริกา ก็เข้าไปแทรกแซงในการต่อสู้เพื่อเป็นอิสระของรัฐเหล่านั้น อเมริกาไม่ใช้กองทัพของตนเข้าไปทั้งหมด แต่ว่าจ้างให้กลุ่มนักรบเข้าไป ทำการแทน ซึ่งเป็นต้นกำเนิดของพวก Contractors ซึ่งทำหน้าที่ไม่ต่างกับ Mercenaries นัก และเมื่อมีการเข้าไปสำรวจ ขุดเจาะ ทรัพยากรในตะวันออกกลาง อาฟริกา ลาตินอเมริกา ฯลฯ พวกที่เข้าไปสำรวจ ก็จ้างนักรบเข้าไปดูแลทรัพย์สินและเจ้าหน้าที่ของตนด้วย Contractors จึงมีอีกชื่อหนึ่ง เรียกกันว่า Private Military Contractors หรือ (PMC) หรือ Private Security Contractors (PSC)

สำหรับอเมริกา ไม่ว่าจะเป็นรัฐบาลคาวบอย Bush, Clinton รวมถึง Obama ล้วนใช้บริการของ Contractors ทั้งสิ้น และที่น่าสนใจ สหประชาชาติเอง ในการส่งกองกำลังของสหประชาชาติ ไปดูแลความสงบในประเทศใดๆ ที่อ้างว่ามีทหารจากประเทศสมาชิกส่งไปนั้น ของจริงมีจำนวนน้อยมาก ส่วนใหญ่จะเป็นพวก Contractors ทั้งสิ้น โดยเฉพาะประเทศที่มีการปะทะกันรุนแรง

อเมริกาเลือกใช้บริการของ Contractors เพื่อหลีกเลี่ยงการแถลงความจริงต่อสภาสูง เนื่องจากการส่งกองทัพไปประจำที่ใด ต้องได้รับความเห็นชอบจากสภาสูง และที่สำคัญ การใช้ Contractors มี ความคล่องตัวในการย้ายกองกำลังและทุนที่ใช้ โดยใช้ผ่านงบลับต่างๆ ซึ่งอเมริกาชำนาญการเดินเรื่องแบบสีเทาใต้โต๊ะเช่นนี้อยู่แล้ว และหากมีปัญหาอะไร การเก็บกวาดง่ายกว่าเป็นกองทัพ

อเมริกาส่งกองกำลัง Contractors ไปทุกแห่ง ทั้งแถบอดีตสหภาพโซเวียต อาฟริกา ลาติน อาฟกานิสถาน เอเซีย ตะวันออกกลาง สำหรับตะวันออกกลางนั้น มีรายงานบอกว่า เมื่อสมัยทำสงครามอ่าว อัตราส่วนระหว่างพลประจำกองทัพ กับพวก Contractors ประมาณ 1:50 แต่เมื่ออเมริกาเข้าไปปฏิบัติการในอิรัก และอาฟกานิสถาน จำนวนของ Contractors มีจำนวนมากกว่า จำนวนทหารในกองทัพเสียอีก !
ช่วงอเมริกาขยิ้อิรัก เขาว่าบริษัท Contractors งอก ขึ้นมาเป็นร้อย ในช่วงสูงสุดใช้ถึง 500 บริษัท มีทั้งบริษัทใหญ่ บริษัทย่อยและเป็นที่รู้กันว่า ในการรบ ปะทะ ยึดเมือง ทั้งหมด เกือบทุกรายการของอเมริกา ใช้ Contractors เป็นหัวเจาะนำเข้าไปก่อน และคุมพื้นที่ให้จนเรียบร้อย กองทัพตัวจริงจึงเข้ามา ดังนั้นความใหญ่ กร่าง และราคาของ Contractors จึงสูงขึ้นตามไปด้วย

Contractors ส่วน ใหญ่ มีคนในรัฐบาลอเมริกันนั่นแหละ เป็นผู้มีส่วนจัดตั้ง ดูแล ส่งงานให้ และเป็นลูกพี่คุ้มหัวให้อีกต่อ เป็นธุรกิจมืดที่โด่งดัง มีอิทธิพล และราคาสูงจนน่าตกใจของอเมริกา

Contractors ระดับ เจ้าพ่อของอเมริกา ที่สามารถระดมพลได้เป็นเรือนแสน และรับงานได้ทุกระดับความอันตราย ทุกพื้นที่ และเป็นเรื่องที่เป็นความลับสุดยอด ที่โด่งดัง มีอยู่ไม่เกิน 5 บริษัท หนึ่งในนั้นคือ Blackwater !

ผมเคยเล่าเรื่อง Blackwater ให้ฟังกันประมาณกลางปีนี้ ในบทความนิทาน “หวังว่าเป็นเพียงข่าวลือ” สำหรับท่านที่ยังไม่เคยอ่าน หรือจำไม่ได้ ผมจะทบทวนให้ฟังเล็กน้อย

Blackwater ก่อตั้งเมื่อ ค.ศ.1997 โดยนาย Eric Prince ลูกเศรษฐีที่ชอบการต่อสู้ เขาเป็นอดีตนาวิกโยธิน และประจำหน่วย Seal ฝีมือดีของกองทัพอเมริกา Blackwater รับงานระดับจัดหนัก hardcore ทั้งสิ้น เช่น ปฎิบัติการที่ อาฟกานิสถาน อิรัก ลิเบีย ฯลฯ การเก็บผู้ก่อการร้ายสำคัญ ล้วนเป็นฝีมือของพวก Blackwater เป็นส่วนมาก ค่าจ้างของ Blackwater เป็นหลักพันล้านเหรียญขึ้นไป ธุรกิจของ Blackwaterไปได้สวยและโด่งดังมาก จน Blackwater ไปสะดุดหัวแม่เท้าของใครไม่ทราบ ปี ค.ศ.2009 ลูกน้องของเขาถูกจับและถูกสอบสวน กรณีทำให้ชาวบ้านตายที่อิรัก ส่วนตัวนาย Prince ถูกเล่นงานด้วยข้อหาหนีภาษี

ข่าวบอกว่า Eric Prince ขายหุ้นใน Blackwater ทิ้งในปี ค.ศ.2010 และตัวเขาหลบไปอยู่ที่ Abu Dhabi บ้างก็ว่าไปอยู่ฮ่องกง ส่วน Blackwater เปลี่ยนผู้บริหารและเปลี่ยนชื่อเป็น Academi

แต่นาย Eric Prince ไม่ได้ทิ้งงาน Contractors ไปจริงๆหรอก มีข่าวว่า เขาเข้าไปทำธุรกิจที่อาฟริกา ตั้งบริษัทใหม่ชื่อ Frontier Resource Group อ้างว่าเป็นการลงทุนด้าน infrastructure ใน อาฟริการ่วมกับบริษัทจีน แถบซูดาน คองโก และไนจีเรีย จริงๆก็คือไปดูแลธุรกิจของจีน และนักลงทุนจีน ที่เข้าไปอยู่กันเต็มในอาฟริกา ตั้งแต่ปี คศ 2000 เป็นต้นมา
หลังจากนั้นก็มีข่าวทยอยมาอีกว่า Frontier ไม่ ได้รับงานแค่ 3 ประเทศ แต่ดูแลไปถึง เคนยา, แองโกลา, เอธิโอเปีย, แทนซาเนีย, ยูกานดา, พิทแลนด์ ซึ่งเป็นรัฐอิสระอยู่ในโซมาเลีย ก็เกือบหมดอาฟริกานั่นแหละ !

ที่อาฟริกา Frontier ของนาย Eric Prince ทำงานร่วมกับ Contractors ระดับเจ้าพ่ออีกรายชื่อ บริษัท Saracen ซึ่งมีสำนักงานอยู่หลายแห่ง เช่นที่ South Africa และ Lebanon เจ้าของ Saracenเป็นใคร ข้อมูลบางรายบอกว่าเป็นของนาย Lafras Luitingh บ้าง บางรายก็บอกว่านาย Luitingh ก็เป็นคู่หูของนาย Eric Prince นั่นแหละ

Saracen มีฐานสำคัญอยู่อีก 2 ที่ ที่หนึ่งคือ Somalia อีกที่หนึ่งคือ Kosovo ซึ่งอยู่ไม่ไกลจาก Poland ลองเดาดูกันมั่งครับ ว่ามีความหมายอย่างไร

ท่านผู้อ่านคงสงสัย ผมเล่าเรื่องนาย Eric Prince และ Frontier กับ Saracen ทำไมยืดยาว

เมื่อวันที่ 14 มกราคม ค.ศ.2014 South China Morning Post ลงข่าวแบบไม่ตีปีบว่า หุ้น DVN Holding ซึ่งมีผู้ถือหุ้นใหญ่คือนายJohnson Ko Chun-shun และ Citic Group ซึ่งเป็นของรัฐบาลจีน ทะยานขึ้น 7.3% ตั้งแต่มีการตั้งนาย Eric Prince อดีตเจ้าของบริษัท Blackwater ที่อื้อฉาวเป็นประธานบริษัท DVN ยังให้ สิทธิ Option ในการซื้อหุ้นแก่นาย Eric อีกด้วย DVN เป็นบริษัทจดทะเบียนในตลาดหุ้นฮ่องกง !

เรื่องนี้คงไม่เป็นแค่ข่าวลือ เพราะ South China ลงข่าวอย่างเป็นทางการ

และหลังจากนั้นประมาณ 6 เดือน วันที่ 13 มิถุนายน ค.ศ.2014 ก็มีการแถลงข่าวที่อเมริกาว่า Academi (ชื่อใหม่ของ Blackwater ที่นาย Prince อ้างว่า ขายไปแล้ว) และบริษัท Contractors อีก 5 บริษัท ได้ควบรวมกับ Triple Canopy และตั้งเป็นบริษัท Contractors ที่ใหญ่ที่สุดในโลกชื่อ Constellis Holding ถือเป็นข่าวสะท้านวงการของพวกกองกำลังนอกระบบ และเสทือนไปถึงกองกำลังในระบบของอเมริกา !

ในวงการเขาเล่ากันว่า นาย Eric Prince นั้นคุมกองกำลังพวก Contractors ประมาณ 30 % ของ Contractors ทั้งหมด ส่วน Constellis คุมอีก 40% ที่เหลือน่าจะเป็นของ Dyn Corp (ซึ่งเป็นของพวกทหาร ที่ออกมาจากหน่วย Special Force เป็นส่วนใหญ่ กลุ่มนี้ เป็นรุ่นแรกที่เป็นนักรบรับจ้างตั้งแต่สมัยสงครามเย็น โดยเข้าไปใน Bosnia, Kosovo) และบริษัทรายย่อย

สำหรับนาย Eric Prince คงชัดเจนว่าแปรพักตร์ไปเรียบร้อยแล้วจากอเมริกา เขาเป็นผู้ชำนาญการแถบตะวันออกกลาง ถ้าดูระยะเวลาเมื่อดอก ISIS บาน ที่อิรักเมื่อกลางปี ค.ศ.2014 และพวกเสี่ยน้ำมันตะวันออกกลางกลุ่มซาอุดิ พยายามกดดันให้อเมริกาส่งกองกำลังไปจัดการ คงพอเป็นคำตอบได้ว่า อเมริกาจะเอากองกำลังนอกระบบที่ไหน ที่จะเข้าไปไล่จับ ISIS ในตะวันออกกลาง อย่างน้อยกองกำลังนอกระบบก็หายไปแล้ว 30% ที่เหลืออยู่ใช่ว่าจะอยู่ว่างๆเดินเล่น ต่างก็อาจติดภาระกิจที่ทำสัญญากันไว้แล้ว

และถ้าปรากฏว่า Constellis Holding นั้น ก็ย้ายมาอยู่ฝั่งเดียวกับนาย Eric Prince ด้วย แล้ว อเมริกาคงเหนื่อยแน่ ดูจากสีหน้าอันโทรมจัดของนายโอบามา ระยะหลัง โดยเฉพาะเมื่อไปโผล่หน้าที่แดนมังกร ฝืนยิ้มได้ฝืดตลอดรายการ ก็เกือบจะเชื่อแล้วว่ามีการย้ายฝั่งกันจริง นายโอบามาคงจะเดินเสียวสันหลังตลอดเวลาที่อยู่แดนมังกร ถ้าเป็นอย่างนั้นจริง อเมริกาจะแก้เกมอันนี้อย่างไรล่ะ ก็ต้องพึ่งกองกำลังในระบบคือกองทัพอย่างเดียว มิน่าเล่า นาย Chuck Hagel รัฐมนตรีกลาโหม ถึงได้ร้องเพลงถอยดีกว่า ไม่เอาดีกว่า ไม่ต้องให้นายโอบามาบีบหรอกครับ

สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
6 ธค. 2557

“MediaTek Dimensity 9500 สอนบทเรียนให้ Google” — เมื่อชิป SoC ราคาประหยัดกลับแซง Tensor G5 แบบไม่ไว้หน้า

MediaTek สร้างแรงสั่นสะเทือนในวงการสมาร์ตโฟนด้วยชิป Dimensity 9500 ที่สามารถเอาชนะ Tensor G5 ของ Google ได้ในหลายการทดสอบ benchmark โดยใช้เทคโนโลยี ARM แบบทั่วไป ไม่ต้องพึ่งการออกแบบเฉพาะตัวเหมือนที่ Google ทำ

Dimensity 9500 มาพร้อม CPU แบบ 8 คอร์ที่ใช้ ARM C1 รุ่นล่าสุด โดยมีคอร์ Ultra ที่แรงถึง 4.21GHz และ GPU Mali-G1 Ultra MC12 ที่รองรับ ray-tracing และเล่นเกมได้ลื่นถึง 120fps ในขณะที่ Tensor G5 ใช้ Cortex-X4 ที่เก่ากว่า และ GPU จาก Imagination ที่ไม่มี ray-tracing เลย

ด้าน AI Dimensity 9500 ใช้ NPU 990 ส่วน Tensor G5 ใช้ TPU ที่ออกแบบเอง แต่กลับมีปัญหาเรื่องความร้อนและ throttling เมื่อเจองานหนัก โดยเฉพาะใน Pixel 10 รุ่นพื้นฐานที่ไม่มี vapor chamber สำหรับระบายความร้อน

ที่น่าตกใจคือราคาของ Dimensity 9500 อยู่ที่ประมาณ $180–$200 ในขณะที่ Google ตั้งเป้าราคาชิป Tensor G5 ไว้เพียง $65 แต่กลับขาย Pixel 10 ที่ใช้ชิปนี้ในราคาเท่ากับ iPhone 17 คือ $799 โดยไม่มีการลดราคาแม้จะรู้ว่าชิปมีข้อจำกัด

บทความชี้ว่า Google ควรเรียนรู้จาก MediaTek ในการใช้เทคโนโลยีที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยไม่ต้องลดต้นทุนจนกระทบต่อคุณภาพ และไม่ควรตั้งราคาสินค้าระดับพรีเมียมหากประสิทธิภาพยังไม่ถึงระดับนั้น

ข้อมูลในข่าว
Dimensity 9500 เอาชนะ Tensor G5 ในหลายการทดสอบ benchmark
ใช้ ARM C1 รุ่นล่าสุดและ GPU Mali-G1 Ultra MC12 ที่รองรับ ray-tracing
Tensor G5 ใช้ Cortex-X4 ที่เก่ากว่า และ GPU ที่ไม่มี ray-tracing
Dimensity 9500 ใช้ NPU 990 ส่วน Tensor G5 ใช้ TPU ที่ออกแบบเอง
Pixel 10 รุ่นพื้นฐานไม่มี vapor chamber ทำให้เกิดความร้อนและ throttling
Dimensity 9500 มีราคาประมาณ $180–$200 ส่วน Tensor G5 ตั้งเป้าไว้ที่ $65
Pixel 10 ขายราคาเท่ากับ iPhone 17 โดยไม่มีการลดราคา

คำเตือนจากข้อมูลข่าว
การลดต้นทุนชิปอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพและความร้อนของอุปกรณ์
การตั้งราคาสูงโดยไม่รองรับประสิทธิภาพระดับพรีเมียม อาจทำให้ผู้บริโภคไม่พอใจ
การไม่ใส่ vapor chamber ในรุ่นพื้นฐาน อาจทำให้เครื่องร้อนและประสิทธิภาพลดลง
การใช้ GPU ที่ไม่มี ray-tracing อาจลดคุณภาพการเล่นเกมและกราฟิก

https://wccftech.com/mediatek-dimensity-9500-shows-google-tensor-g5-the-way/

“CISO ต้องคิดใหม่เรื่อง Tabletop Exercise — เพราะเหตุการณ์ส่วนใหญ่ไม่เคยซ้อมมาก่อน”

ในโลกไซเบอร์ที่เต็มไปด้วยความเสี่ยง การเตรียมพร้อมรับมือเหตุการณ์ไม่คาดฝันเป็นสิ่งจำเป็น แต่ผลสำรวจล่าสุดจากบริษัท Cymulate พบว่า 57% ของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่เกิดขึ้นจริง “ไม่เคยถูกซ้อม” มาก่อนเลย — นั่นหมายความว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังไม่มีแผนรับมือที่ผ่านการทดสอบจริง

Tabletop Exercise คือการจำลองสถานการณ์เพื่อให้ทีมงานฝึกคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจโดยไม่ต้องลงมือปฏิบัติจริง เช่น การรับมือ ransomware, การรั่วไหลของข้อมูล หรือการโจมตีแบบ supply chain แต่หลายองค์กรยังคงใช้รูปแบบเดิม ๆ ที่เน้นการประชุมมากกว่าการจำลองสถานการณ์ที่สมจริง

บทความชี้ว่า CISO (Chief Information Security Officer) ควรเปลี่ยนแนวทางการซ้อมจาก “การประชุมเชิงทฤษฎี” ไปสู่ “การจำลองเชิงปฏิบัติ” ที่มีความสมจริงมากขึ้น เช่น การใช้เครื่องมือจำลองภัยคุกคาม, การวัดผลตอบสนองของทีม, และการปรับปรุงแผนตามผลลัพธ์ที่ได้

นอกจากนี้ยังแนะนำให้ใช้เทคนิค “purple teaming” ซึ่งเป็นการร่วมมือระหว่างทีมป้องกัน (blue team) และทีมโจมตี (red team) เพื่อสร้างสถานการณ์ที่ใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากที่สุด

57% ของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยไม่เคยถูกซ้อมมาก่อน
แสดงให้เห็นช่องว่างในการเตรียมความพร้อมขององค์กร

Tabletop Exercise แบบเดิมเน้นการประชุมมากกว่าการจำลองจริง
ทำให้ทีมไม่เข้าใจสถานการณ์จริงเมื่อเกิดเหตุ

CISO ควรเปลี่ยนแนวทางการซ้อมให้สมจริงมากขึ้น
เช่น ใช้เครื่องมือจำลองภัยคุกคามและวัดผลตอบสนอง

การซ้อมควรครอบคลุมหลายรูปแบบของภัยคุกคาม
เช่น ransomware, data breach, insider threat, supply chain attack

เทคนิค purple teaming ช่วยให้การซ้อมมีประสิทธิภาพมากขึ้น
โดยให้ทีมโจมตีและทีมป้องกันทำงานร่วมกัน

การวัดผลจากการซ้อมช่วยปรับปรุงแผนรับมือได้ตรงจุด
เช่น ปรับขั้นตอนการแจ้งเตือน, การสื่อสาร, การตัดสินใจ

การไม่ซ้อมรับมือเหตุการณ์จริงอาจทำให้การตอบสนองล่าช้า
ส่งผลให้ความเสียหายขยายวงกว้างและควบคุมไม่ได้

การใช้ Tabletop Exercise แบบเดิมอาจสร้างความเข้าใจผิด
เพราะทีมงานอาจคิดว่าตนพร้อม ทั้งที่ไม่เคยเผชิญสถานการณ์จริง

การไม่รวมทีมเทคนิคและทีมธุรกิจในการซ้อม
ทำให้การตัดสินใจขาดมุมมองที่ครอบคลุม

การไม่มีการวัดผลจากการซ้อม
ทำให้ไม่รู้ว่าทีมตอบสนองได้ดีแค่ไหน และควรปรับปรุงตรงจุดใด

การละเลยภัยคุกคามใหม่ เช่น AI-driven attack หรือ deepfake phishing
ทำให้แผนรับมือไม่ทันต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงเร็ว

https://www.csoonline.com/article/4071102/cisos-must-rethink-the-tabletop-as-57-of-incidents-have-never-been-rehearsed.html

“5 วิธีดูแล CPU ให้ใช้งานได้นานขึ้น — เพราะความร้อนคือศัตรูตัวฉกาจของสมองกล”

CPU คือหัวใจของคอมพิวเตอร์ — ทุกการคำนวณ, การเล่นเกม, การเปิดเว็บ หรือแม้แต่การรับส่งข้อความ ล้วนผ่านการประมวลผลจากมันทั้งสิ้น แม้ CPU จะมีอายุการใช้งานที่ยาวนานและมักจะถูกเปลี่ยนเพราะ “ตกรุ่น” มากกว่าพัง แต่การดูแลให้มันอยู่ในสภาพดี ก็ช่วยให้เครื่องทำงานได้เต็มประสิทธิภาพและลดความเสี่ยงจากความร้อนหรือไฟกระชาก

บทความนี้แนะนำ 5 วิธีง่าย ๆ ที่ช่วยยืดอายุ CPU โดยใช้เวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมงต่อปี แต่ให้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่าในระยะยาว

ติดตั้งระบบระบายความร้อนที่ดี
ใช้ tower cooler แบบมี heat pipe และพัดลม 2 ตัว หรือชุดน้ำถ้าทำงานหนัก

ตรวจสอบอุณหภูมิ CPU เป็นระยะ
ใช้โปรแกรม CoreTemp หรือ UserBenchmark เพื่อดูว่าใกล้ Tj. Max หรือไม่

เปลี่ยน thermal paste อย่างสม่ำเสมอ
ทุก 6 เดือนถึง 2 ปี แล้วแต่การใช้งาน และควรทำร่วมกับการทำความสะอาดเครื่อง

หลีกเลี่ยงการ overclock มากเกินไป
ถ้าจำเป็นต้อง overclock ต้องมีระบบระบายความร้อนและตรวจสอบอุณหภูมิอย่างใกล้ชิด

ป้องกันไฟกระชากด้วยอุปกรณ์เสริม
ใช้ปลั๊ก surge protector หรือ UPS เพื่อป้องกันความเสียหายจากไฟฟ้าผิดปกติ

https://www.slashgear.com/1992347/ways-to-extend-cpu-lifespan-last-longer/

“Scalable แต่เปลือง — เมื่อสตาร์ทอัพยุคใหม่สร้างระบบแบบ Google แต่มีลูกค้าแค่ 2 คน”

Stavros เปิดบทความด้วยการเสียดสีว่า “ทุกคนเป็นวิศวกรจาก FAANG” เพราะไม่ว่าจะเป็นสตาร์ทอัพเล็กหรือใหญ่ ทุกคนดูเหมือนจะสร้างระบบแบบเดียวกัน: ใช้ AWS/GCP, มี microservices เป็นสิบ, ใช้ orchestrator ซับซ้อน, autoscaling พร้อมระบบ distributed datastore ที่อ่านข้อมูลช้าลงตามเวลาที่เขียนล่าสุด

เขาตั้งคำถามว่า “ทำไมทุกคนถึงรีบแก้ปัญหา scalability ก่อนจะมีลูกค้าจริง?” ทั้งที่ปัญหาแรกของสตาร์ทอัพควรจะเป็น “จะอยู่รอดได้อีก 2 เดือนหรือไม่” ไม่ใช่ “จะรองรับผู้ใช้ล้านคนได้อย่างไร”

Stavros เสนอว่าแทนที่จะสร้าง distributed monolith ที่ซับซ้อนตั้งแต่วันแรก เราควรเริ่มจาก monolith ที่มีโครงสร้างดี ใช้ module ที่แยกกันชัดเจน มี interface แบบ statically typed และใช้ type checker เพื่อควบคุมการเปลี่ยนแปลง API ได้อย่างปลอดภัย

เขายอมรับว่าการใช้ monolith มีข้อเสีย เช่น ไม่สามารถ scale เฉพาะ module ได้ง่าย แต่ข้อดีคือความเร็ว ความเรียบง่าย และความสามารถในการเปลี่ยนแปลงแบบ atomic โดยไม่ต้อง version API หรือ debug payload ที่ซับซ้อน

สตาร์ทอัพยุคใหม่มักสร้างระบบแบบ FAANG โดยไม่จำเป็น
ใช้ microservices, distributed datastore, autoscaling ตั้งแต่วันแรก

ปัญหาแรกของสตาร์ทอัพควรเป็น “การอยู่รอด” ไม่ใช่ “scalability”
แต่ scalability ง่ายกว่าและดูเท่กว่าในเรซูเม่

ระบบที่ซับซ้อนมีต้นทุนสูง ทั้งด้านเงินและเวลา
โดยเฉพาะเมื่อยังไม่มีผู้ใช้จริง

Stavros เสนอให้ใช้ monolith ที่มี module แยกกันชัดเจน
ใช้ interface แบบ statically typed และ type checker

ข้อดีของ monolith คือความเร็วและความสามารถในการเปลี่ยน API ได้ทันที
ไม่ต้อง version endpoint หรือ debug dict ซับซ้อน

การใช้ monorepo ไม่จำเป็น แต่ช่วยให้ deploy แบบ atomic ได้ง่าย
เป็น trade-off ที่แต่ละทีมต้องตัดสินใจเอง

การสร้างระบบซับซ้อนตั้งแต่ต้นอาจทำให้สตาร์ทอัพล้มก่อนจะมีผู้ใช้จริง
เพราะใช้ทรัพยากรไปกับสิ่งที่ยังไม่จำเป็น

การออกแบบเพื่อ “เรซูเม่” มากกว่าความต้องการจริงของธุรกิจ
ทำให้ระบบเต็มไปด้วยเทคโนโลยีที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้

การใช้ distributed architecture โดยไม่จำเป็น
ทำให้เกิดความซับซ้อนที่ไม่คุ้มค่าในระยะเริ่มต้น

การหลีกเลี่ยง monolith เพราะกลัว “ball of yarn”
อาจทำให้พลาดโอกาสในการสร้างระบบที่เร็วและง่ายต่อการดูแล

https://www.stavros.io/posts/why-is-everything-so-scalable/

“ไม่มีวิทยาศาสตร์ ก็ไม่มีสตาร์ทอัพ — เมื่อเครื่องยนต์แห่งนวัตกรรมกำลังถูกปิดโดยไม่รู้ตัว”

Steve Blank ผู้บุกเบิกแนวคิด Lean Startup ได้เขียนบทความสะท้อนถึงวิกฤตที่กำลังเกิดขึ้นในสหรัฐอเมริกา — การลดงบประมาณด้านวิทยาศาสตร์และการวิจัยขั้นพื้นฐาน ซึ่งเป็นรากฐานของนวัตกรรมและความแข็งแกร่งทางเศรษฐกิจและความมั่นคงของชาติ

เขาอธิบายว่า “วิทยาศาสตร์” ไม่ใช่แค่การทดลองในห้องแล็บ แต่คือระบบที่เชื่อมโยงกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ (ทั้งทฤษฎีและทดลอง), วิศวกร, ผู้ประกอบการ และนักลงทุน โดยแต่ละบทบาทมีหน้าที่เฉพาะที่เสริมกันอย่างกลมกลืน:

นักวิทยาศาสตร์สร้างองค์ความรู้ใหม่
วิศวกรนำความรู้นั้นไปสร้างสิ่งของ
ผู้ประกอบการนำสิ่งของไปทดสอบตลาด
นักลงทุนให้ทุนเพื่อขยายผล

Blank เตือนว่า หากตัดบทบาทใดบทบาทหนึ่งออก โดยเฉพาะ “นักวิทยาศาสตร์” ที่มักถูกมองข้ามเพราะไม่สร้างรายได้ทันที ระบบนวัตกรรมทั้งหมดจะล่มสลาย

เขายกตัวอย่างว่า เทคโนโลยีอย่าง ChatGPT, SpaceX, หรือแม้แต่วัคซีน ล้วนมีรากฐานจากการวิจัยขั้นพื้นฐานที่เริ่มต้นในมหาวิทยาลัยหรือห้องแล็บของรัฐเมื่อหลายสิบปีก่อน

นักวิทยาศาสตร์มี 2 ประเภทหลัก: ทฤษฎี (Theorists) และทดลอง (Experimentalists)
ทฤษฎีสร้างแบบจำลองความจริง ส่วนทดลองทดสอบสมมติฐาน

วิทยาศาสตร์แบ่งเป็น “พื้นฐาน” และ “ประยุกต์”
พื้นฐานเพื่อความเข้าใจโลก ประยุกต์เพื่อแก้ปัญหาในชีวิตจริง

มหาวิทยาลัยในสหรัฐฯ เป็นแหล่งวิจัยหลักของประเทศ
มีระบบสนับสนุนจากรัฐ เช่น NIH, NSF, DoD

นักวิจัยในมหาวิทยาลัยทำงานเหมือนสตาร์ทอัพขนาดเล็ก
มีการเขียน proposal, บริหารทีม, สร้างนวัตกรรม

วิศวกรสร้างสิ่งของจากองค์ความรู้ของนักวิทยาศาสตร์
เช่น ชิป Nvidia, จรวด SpaceX, อัลกอริทึม AI

ผู้ประกอบการนำสิ่งของไปทดสอบตลาด
ใช้หลักการทดลองแบบวิทยาศาสตร์เพื่อหาความต้องการจริง

นักลงทุน (VC) สนับสนุนผู้ประกอบการ ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์โดยตรง
เพราะต้องการผลตอบแทนในระยะสั้น

การลดงบวิทยาศาสตร์ในสหรัฐฯ จะทำให้ประเทศอ่อนแอลง
ทั้งด้านเศรษฐกิจ, เทคโนโลยี และความมั่นคง

https://steveblank.com/2025/10/13/no-science-no-startups-the-unseen-engine-were-switching-off/

“อยู่กับปัจจุบันในโลกที่ทุกอย่างพยายามแย่งความสนใจ — เมื่อเทคโนโลยีทำให้เราหลงลืมชีวิตจริง”

ลองนึกภาพว่าคุณกำลังนั่งอยู่ริมทะเล พระอาทิตย์กำลังตกดิน แต่คุณกลับหยิบมือถือขึ้นมาเลื่อนดูคลิปสั้น ๆ ที่คุณแทบไม่จำได้ในอีก 5 นาทีข้างหน้า — นี่คือภาพสะท้อนของชีวิตยุคดิจิทัลที่บทความ “Being Present” พยายามชี้ให้เห็น

ผู้เขียนเล่าว่าเขาเคยพยายามใช้โทรศัพท์ขาวดำเพื่อหลีกหนีจากการเสพติดสมาร์ตโฟน แต่สุดท้ายก็ต้องกลับมาใช้สมาร์ตโฟนอีกครั้งเพราะความจำเป็น เช่น แอปธนาคารหรือการติดต่อกับคนอื่น เขาเปรียบเทียบมือถือว่าเป็น “ถุงคุกกี้ในกระเป๋า” — ถ้าเราพยายามลดน้ำหนัก เราไม่ควรพกขนมติดตัวไว้ตลอดเวลา เช่นเดียวกับการพยายามมีชีวิตที่มีสติ เราไม่ควรพกเครื่องมือที่ดึงความสนใจไว้ตลอดเวลา

เขาเริ่มเปลี่ยนวิธีใช้เทคโนโลยี เช่น ปิดประวัติการดู YouTube, ใช้ adblocker เพื่อซ่อน Shorts, ลบโซเชียลมีเดีย หรือแยกไว้ในอุปกรณ์เฉพาะที่ไม่พกติดตัว ผลลัพธ์คือเขารู้สึกมีเวลาเพิ่มขึ้น มีสมาธิในการทำงาน และมีความสุขกับสิ่งเล็ก ๆ เช่นการดูพระอาทิตย์ตกหรือทำอาหาร

สิ่งที่เขาเรียนรู้คือ “การอยู่กับปัจจุบัน” ไม่ใช่แค่การปิดมือถือ แต่คือการเลือกที่จะไม่ให้สิ่งอื่นควบคุมความสนใจของเรา — และนั่นคืออิสรภาพที่แท้จริง

ผู้เขียนเคยพยายามใช้โทรศัพท์ขาวดำเพื่อหลีกหนีจากสมาร์ตโฟน
แต่กลับมาใช้สมาร์ตโฟนเพราะความจำเป็นในชีวิตประจำวัน

เปรียบเทียบมือถือว่าเป็น “ถุงคุกกี้ในกระเป๋า”
เป็นสิ่งล่อลวงที่ควรหลีกเลี่ยงหากต้องการมีสติ

เริ่มเปลี่ยนวิธีใช้เทคโนโลยีเพื่อควบคุมความสนใจ
เช่น ปิดประวัติ YouTube, ใช้ adblocker, ลบโซเชียล

ผลลัพธ์คือมีเวลาเพิ่มขึ้นและมีความสุขกับสิ่งเล็ก ๆ
เช่น การดูพระอาทิตย์ตก, ทำอาหาร, อ่านหนังสือ

การอยู่กับปัจจุบันคือการเลือกไม่ให้สิ่งอื่นควบคุมความสนใจ
เป็นการทวงคืนอิสรภาพทางจิตใจ

https://herman.bearblog.dev/being-present/

“ข่าวที่เราเสพ กับความจริงที่เราตายจาก — เมื่อสื่อพูดถึงสิ่งที่สะเทือนใจ มากกว่าสิ่งที่พรากชีวิตคนส่วนใหญ่”

บทความจาก Our World in Data วิเคราะห์อย่างลึกซึ้งถึงความไม่สมดุลระหว่าง “สิ่งที่สื่อรายงาน” กับ “สิ่งที่คนเสียชีวิตจากจริง ๆ” โดยเฉพาะในสหรัฐอเมริกา ซึ่งพบว่าข่าวส่วนใหญ่มักเน้นไปที่เหตุการณ์รุนแรง เช่น ฆาตกรรมหรือก่อการร้าย ทั้งที่สาเหตุการเสียชีวิตหลักกลับเป็นโรคเรื้อรังอย่างโรคหัวใจและมะเร็ง

การศึกษานี้ใช้ข้อมูลจาก CDC และ Media Cloud โดยเปรียบเทียบสัดส่วนของสาเหตุการตายกับจำนวนบทความข่าวจากสื่อใหญ่ 3 แห่ง ได้แก่ New York Times, Washington Post และ Fox News ในปี 2023 ผลลัพธ์ชี้ชัดว่า:

โรคหัวใจและมะเร็ง คิดเป็น 56% ของการเสียชีวิต แต่ได้รับพื้นที่ข่าวเพียง 7%
ในทางกลับกัน การฆาตกรรมและก่อการร้าย ซึ่งคิดเป็นสัดส่วนการตายเพียงเล็กน้อย กลับได้รับความสนใจจากสื่อมากถึงครึ่งหนึ่งของข่าวทั้งหมด

บทความยังชี้ให้เห็นว่า ความไม่สมดุลนี้ไม่ได้เกิดจากอคติทางการเมืองของสื่อ แต่เป็นเพราะธรรมชาติของข่าวที่เน้น “สิ่งใหม่และสะเทือนอารมณ์” มากกว่าสิ่งที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ทุกวัน เช่น โรคเรื้อรัง

การศึกษานี้ใช้ข้อมูลจาก CDC และ Media Cloud
เปรียบเทียบสาเหตุการตายกับการรายงานข่าวในสหรัฐฯ ปี 2023

โรคหัวใจและมะเร็งเป็นสาเหตุการตายหลัก (56%)
แต่ได้รับพื้นที่ข่าวเพียง 7%

การฆาตกรรมและก่อการร้ายได้รับพื้นที่ข่าวมากเกินจริง
ฆาตกรรมถูกพูดถึงมากกว่าความเป็นจริงถึง 43 เท่า
ก่อการร้ายมากกว่าความเป็นจริงถึง 18,000 เท่า

ความแตกต่างระหว่างสื่อสายซ้าย-ขวาไม่มากนัก
ทุกสื่อให้ความสำคัญกับเหตุการณ์รุนแรงมากกว่าสาเหตุเรื้อรัง

สื่อมักเลือกนำเสนอสิ่งที่ “ใหม่และสะเทือนใจ”
เช่น ฆาตกรรม, อุบัติเหตุ, หรือภัยพิบัติ

ผู้คนมักเข้าใจผิดว่าข่าวสะท้อนความเป็นจริง
ส่งผลให้ประเมินความเสี่ยงในชีวิตผิดพลาด

การเสพข่าวที่ไม่สมดุลอาจทำให้เกิด “ภาพลวงตา” ของความเสี่ยง
เช่น กลัวการก่อการร้ายมากกว่ามะเร็ง ทั้งที่โอกาสตายน้อยกว่ามาก

ความเข้าใจผิดนี้ส่งผลต่อการกำหนดนโยบายและการจัดสรรทรัพยากร
เช่น ทุ่มงบให้กับการรักษาความปลอดภัยมากกว่าสาธารณสุข

การรายงานข่าวที่เน้นอารมณ์มากกว่าสถิติ
อาจทำให้ประชาชนวิตกเกินจริงและขาดความเข้าใจในปัญหาสาธารณสุข

การไม่พูดถึงโรคเรื้อรังในข่าว
ทำให้ผู้คนไม่ตระหนักถึงความสำคัญของการป้องกันและดูแลสุขภาพ

https://ourworldindata.org/does-the-news-reflect-what-we-die-from

“กลุ่ม Telegram ของ It’s FOSS ถูกแบนโดยไม่มีคำอธิบาย — เมื่อระบบอัตโนมัติกลายเป็นผู้พิพากษาโดยไร้ความเข้าใจ”

It’s FOSS เว็บไซต์ข่าวและชุมชนด้านโอเพ่นซอร์สชื่อดัง ได้เผยแพร่บทความแสดงความไม่พอใจต่อ Telegram หลังจากกลุ่ม “It’s FOSS Community” ที่มีสมาชิกกว่า 250 คน ถูกลบออกจากแพลตฟอร์มโดยไม่มีการแจ้งเตือนล่วงหน้า

กลุ่มดังกล่าวมีเนื้อหาการพูดคุยเกี่ยวกับ Linux, โอเพ่นซอร์ส, DIY และบางครั้งก็มีการพูดถึงการเมืองเล็กน้อย แต่เนื้อหาหลักยังคงอยู่ในขอบเขตของเทคโนโลยีและการศึกษา อย่างไรก็ตาม Telegram แจ้งว่าเนื้อหาบางส่วนถูก “รายงานว่าเป็นสิ่งผิดกฎหมาย” ซึ่งทีมงานของ It’s FOSS คาดว่าอาจเกิดจากระบบอัตโนมัติที่เข้าใจผิดว่า “free software” หมายถึง “ซอฟต์แวร์ละเมิดลิขสิทธิ์”

ก่อนหน้านี้กลุ่มเคยได้รับการแจ้งเตือนจากบัญชี Abuse Notifications ของ Telegram ว่ามีข้อความละเมิดเงื่อนไขการใช้งาน ซึ่งโพสต์โดยบอทที่หลุดเข้ามาในกลุ่ม แม้ทีมงานจะใช้บอท MissRose และระบบ CAPTCHA เพื่อป้องกัน แต่ก็ยังมีบอทที่สามารถหลบเลี่ยงระบบและโพสต์ข้อความหลอกลวงได้

เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงปัญหาการจัดการของ Telegram ที่ไม่สามารถแยกแยะระหว่างกลุ่มที่ถูกโจมตีโดยบอท กับกลุ่มที่มีพฤติกรรมละเมิดจริง ๆ และยังไม่มีช่องทางให้ผู้ดูแลกลุ่มสามารถอุทธรณ์หรือสื่อสารกับทีมงาน Telegram ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

กลุ่ม “It’s FOSS Community” บน Telegram ถูกลบโดยไม่มีการแจ้งเตือน
มีสมาชิกกว่า 250 คน พูดคุยเรื่อง Linux และโอเพ่นซอร์ส

Telegram แจ้งว่าเนื้อหาถูกรายงานว่า “ผิดกฎหมาย”
ทีมงานคาดว่าเกิดจากการเข้าใจผิดของระบบอัตโนมัติ

เคยได้รับการแจ้งเตือนจาก Abuse Notifications ว่ามีข้อความละเมิด
ข้อความนั้นโพสต์โดยบอท ไม่ใช่สมาชิกจริง

ใช้บอท MissRose และ CAPTCHA เพื่อป้องกันบอท
แต่บอทยังสามารถหลบเลี่ยงและโพสต์ข้อความหลอกลวงได้

Telegram ไม่มีการตอบกลับคำร้องเรียนจากทีมงาน It’s FOSS
แม้จะเป็นชุมชนที่มีชื่อเสียงในวงการโอเพ่นซอร์ส

มีกรณีคล้ายกันเกิดขึ้นกับกลุ่มอื่น ๆ บน Telegram
Reddit และคอมเมนต์ต่าง ๆ ยืนยันว่าปัญหานี้เกิดขึ้นบ่อย

https://news.itsfoss.com/telegram-unfair-community-ban/

“CIA Triad หมดเวลาแล้ว – ยุคใหม่ของ Cybersecurity ต้องคิดลึกกว่าความลับ ความถูกต้อง และความพร้อมใช้งาน”

ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณกำลังเผชิญกับภัยคุกคามจาก ransomware, deepfake, หรือการโจมตีผ่านซัพพลายเชน แต่ระบบความปลอดภัยที่ใช้อยู่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าแก่จากยุคสงครามเย็นที่เรียกว่า “CIA Triad” ซึ่งประกอบด้วย Confidentiality (ความลับ), Integrity (ความถูกต้อง), และ Availability (ความพร้อมใช้งาน)

บทความจาก CSO Online โดย Loris Gutic ได้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลนี้ไม่สามารถรับมือกับภัยคุกคามยุคใหม่ได้อีกต่อไป และเสนอโมเดลใหม่ที่เรียกว่า “3C Model” ซึ่งประกอบด้วย Core, Complementary และ Contextual เพื่อสร้างระบบความปลอดภัยที่มีชั้นเชิงและตอบโจทย์โลกยุค AI และ Zero Trust

ผมขอเสริมว่าในปี 2025 ความเสียหายจาก cybercrime ทั่วโลกมีมูลค่ากว่า 10 ล้านล้านดอลลาร์ และองค์กรที่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียทั้งข้อมูล ความเชื่อมั่น และชื่อเสียงอย่างรุนแรง

จุดอ่อนของ CIA Triad
โมเดลนี้ถูกออกแบบมาในยุค 1970s สำหรับระบบทหารและรัฐบาล
ไม่สามารถรองรับภัยคุกคามใหม่ เช่น deepfake, ransomware, หรือการโจมตีผ่าน AI
ขาดภาษาที่ใช้สื่อสารเรื่อง “ความถูกต้องแท้จริง” หรือ “ความยืดหยุ่นในการฟื้นตัว”

ตัวอย่างที่ CIA Triad ล้มเหลว
Ransomware ไม่ใช่แค่ปัญหาความพร้อมใช้งาน แต่คือการขาด “resilience”
Deepfake อาจมี integrity ที่สมบูรณ์ แต่ขาด authenticity ทำให้เกิดความเสียหายร้ายแรง
การพยายามยัดแนวคิดใหม่เข้าไปในโครงสร้างเก่า ทำให้เกิดช่องโหว่ที่แฮกเกอร์ใช้ประโยชน์

โมเดลใหม่: 3C Layered Information Security Model
Core: ความเชื่อมั่นทางเทคนิค เช่น authenticity, accountability, resilience
Complementary: การกำกับดูแล เช่น privacy by design, data provenance
Contextual: ผลกระทบต่อสังคม เช่น safety ในโครงสร้างพื้นฐาน, ความเชื่อมั่นของผู้ใช้
โมเดลนี้ช่วยให้ CISO พูดกับบอร์ดได้ในภาษาของธุรกิจ ไม่ใช่แค่ไฟร์วอลล์

ประโยชน์ของ 3C Model
ช่วยจัดระเบียบจากความวุ่นวายของ framework ต่าง ๆ เช่น ISO, NIST, GDPR
ทำให้สามารถ “map once, satisfy many” ลดงานซ้ำซ้อน
เปลี่ยนบทบาทของ CISO จากช่างเทคนิคเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์

คำเตือนสำหรับองค์กรที่ยังใช้ CIA Triad
ไม่สามารถรับมือกับ Zero Trust หรือกฎหมาย AI ใหม่ ๆ ได้
เสี่ยงต่อการโจมตีที่ซับซ้อน เช่น deepfake หรือการเจาะผ่านซัพพลายเชน
อาจทำให้บอร์ดบริหารเข้าใจผิดว่าระบบปลอดภัย ทั้งที่จริงมีช่องโหว่ร้ายแรง
การไม่ปรับเปลี่ยนโมเดล อาจทำให้องค์กรสูญเสียความเชื่อมั่นจากลูกค้าและสังคม

https://www.csoonline.com/article/4070548/the-cia-triad-is-dead-stop-using-a-cold-war-relic-to-fight-21st-century-threats.html

“ปกป้องข้อมูลในยุคคลาวด์ผสม – เลือกแพลตฟอร์มให้มั่นใจว่าไม่พังตอนวิกฤต”

ลองนึกภาพว่าองค์กรของคุณมีข้อมูลกระจายอยู่ทั่วทุกที่—จากอุปกรณ์ IoT ไปจนถึงคลาวด์หลายเจ้า ทั้ง AWS, Azure และ Google Cloud แล้ววันหนึ่งเกิดเหตุไม่คาดฝัน เช่น ransomware โจมตี หรือไฟดับจากภัยธรรมชาติ… ข้อมูลสำคัญจะยังปลอดภัยหรือไม่?

นั่นคือเหตุผลที่ “แพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล” (Data Protection Platform) กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรที่ใช้ระบบ hybrid cloud ซึ่งผสมผสานระหว่างคลาวด์สาธารณะ คลาวด์ส่วนตัว และเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร

บทความนี้จาก CSO Online ได้เจาะลึกว่าองค์กรควรมองหาอะไรในแพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล พร้อมแนวโน้มล่าสุดในตลาด และคำถามสำคัญที่ควรถามก่อนตัดสินใจซื้อ

นอกจากนี้ ผมขอเสริมว่าในปี 2025 ตลาด Data Protection ทั่วโลกมีมูลค่ากว่า 136 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะเติบโตถึง 610 พันล้านในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า โดยเฉพาะบริการแบบ DPaaS (Data Protection as a Service) ที่มาแรงสุด ๆ เพราะองค์กรไม่ต้องดูแลเองทั้งหมด

สรุปประเด็นสำคัญ
ความจำเป็นของการปกป้องข้อมูลใน hybrid cloud
ข้อมูลองค์กรกระจายอยู่ในหลายระบบ ทั้ง IoT, edge, endpoint และคลาวด์
60% ของข้อมูลองค์กรอยู่ในคลาวด์ และ 80% ใช้ hybrid cloud
ความเสี่ยงจาก ransomware, ภัยธรรมชาติ, กฎหมายความเป็นส่วนตัว และการตั้งค่าผิดพลาด

ฟีเจอร์สำคัญที่ควรมีในแพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล
การค้นหาและจัดประเภทข้อมูล (Data Discovery & Classification)
การประเมินช่องโหว่ (Vulnerability Assessment)
การเข้ารหัสและป้องกันข้อมูลสูญหาย (Encryption, DLP, CASB)
การตรวจสอบและวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ (Monitoring & Analytics)
การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง (Access Control)
การตรวจสอบและรายงานเพื่อความสอดคล้องกับกฎหมาย (Audit & Compliance)
ความสามารถในการขยายระบบและรองรับการทำงานหนัก (Scalability & Performance)
ระบบอัตโนมัติที่ลดงานคนและเพิ่มความเร็วในการกู้คืน (Automation)

แนวโน้มตลาดและผู้ให้บริการชั้นนำ
DPaaS เติบโตเร็วที่สุดในตลาด เพราะองค์กรต้องการความยืดหยุ่นและไม่ต้องดูแลเอง
ผู้เล่นหลัก ได้แก่ AWS, Cisco, Dell, HPE, IBM
ผู้ให้บริการที่ครอบคลุมทั้งความปลอดภัยและการสำรองข้อมูล เช่น Cohesity, Commvault, Druva, Veritas

คำถามที่ควรถามก่อนเลือกแพลตฟอร์ม
ข้อมูลของเรามีอะไรบ้าง อยู่ที่ไหน และสำคัญแค่ไหน
ระบบสามารถป้องกัน ransomware ได้หรือไม่
รองรับการกู้คืนได้เร็วแค่ไหน
มีระบบอัตโนมัติและการทดสอบ disaster recovery หรือไม่
มีการรายงานและวิเคราะห์ที่ครอบคลุมหรือไม่
ราคาและ ROI คุ้มค่าหรือเปล่า

https://www.csoonline.com/article/4071098/what-to-look-for-in-a-data-protection-platform-for-hybrid-clouds.html

“Free Software ยังไม่ชนะ — เมื่อเสรีภาพของผู้ใช้ยังถูกล็อกไว้ในเฟิร์มแวร์และอุปกรณ์รอบตัว”

บทความนี้เป็นฉบับเรียบเรียงจากการบรรยายของ Dorota ที่งาน P.I.W.O. ซึ่งตั้งคำถามว่า “Free Software ชนะแล้วจริงหรือ?” แม้เราจะใช้ Linux, Firefox, Inkscape และเครื่องมือโอเพ่นซอร์สมากมาย แต่เมื่อมองลึกลงไปในอุปกรณ์รอบตัว เช่น โทรศัพท์, เครื่องพิมพ์, การ์ดจอ, หรือแม้แต่จักรยานไฟฟ้า — เรากลับพบว่าเฟิร์มแวร์และซอฟต์แวร์ภายในยังคงเป็นระบบปิดที่ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์ควบคุม

Dorota ยกตัวอย่างจากประสบการณ์พัฒนาโทรศัพท์ Librem 5 ที่ต้องเผชิญกับข้อจำกัดด้านสิทธิบัตรและการผูกขาดของผู้ผลิตชิปโมเด็ม ซึ่งทำให้ไม่สามารถหาชิ้นส่วนที่เปิดซอร์สได้อย่างแท้จริง แม้จะมีความพยายามจากชุมชนโอเพ่นซอร์ส แต่การล็อกบูตโหลดเดอร์, การจำกัดการอัปเดต, และการปิดกั้นการเข้าถึงซอร์สโค้ด ยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญ

บทความยังชี้ให้เห็นว่าแม้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สจะถูกใช้ในอุปกรณ์มากมาย แต่ผู้ใช้กลับไม่มีสิทธิ์ในการศึกษา แก้ไข หรือแจกจ่ายซอฟต์แวร์นั้น เพราะผู้ผลิตเลือกใช้ไลเซนส์แบบ “permissive” ที่เปิดช่องให้ปิดซอร์สในภายหลังได้

Dorota เสนอว่าการผลักดัน Free Software ให้ “ชนะจริง” ต้องอาศัยแรงผลักดันทางการเมือง เช่น การออกกฎหมายบังคับให้เปิดซอร์สเฟิร์มแวร์ หรือการสนับสนุนผู้ผลิตที่เป็นมิตรกับโอเพ่นซอร์ส เช่น Purism, Prusa, หรือ Espruino

Free Software ยังไม่ชนะในระดับเฟิร์มแวร์และอุปกรณ์
โทรศัพท์, เครื่องพิมพ์, การ์ดจอ, และอุปกรณ์ IoT ยังใช้ระบบปิด

ตัวอย่างจาก Librem 5 พบข้อจำกัดด้านสิทธิบัตรและการผูกขาด
ผู้ผลิตชิปโมเด็มควบคุมการเข้าถึงและการจัดจำหน่าย

เฟิร์มแวร์ในอุปกรณ์ทั่วไปยังเป็นระบบปิด
เช่น SSD, HDD, GPU, keyboard, network card

Secure Boot และระบบล็อกบูตโหลดเดอร์จำกัดสิทธิ์ผู้ใช้
ผู้ผลิตสามารถเลือกซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้รันได้

ซอฟต์แวร์ที่ใช้ไลเซนส์ permissive อาจถูกปิดซอร์สในภายหลัง
ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์แก้ไขหรือแจกจ่ายซอฟต์แวร์ที่ถูกดัดแปลง

การสนับสนุนผู้ผลิตที่เปิดซอร์สเป็นทางเลือกหนึ่ง
เช่น Librem 5, Prusa 3D, Espruino

Google Chromebook มี BIOS และ Embedded Controller แบบเปิด
ใช้ Coreboot และสามารถรัน Linux ได้อย่างเสรี

Debian เป็นตัวอย่างของระบบที่พัฒนาโดยชุมชน
ต่างจาก Android ที่ถูกควบคุมโดยบริษัท

คำเตือนและข้อจำกัด
ผู้ใช้ทั่วไปยังขาดสิทธิ์ในการควบคุมอุปกรณ์ของตนเอง
เฟิร์มแวร์และระบบล็อกทำให้ไม่สามารถแก้ไขหรือปรับแต่งได้

อุปกรณ์ที่ใช้บริการคลาวด์อาจกลายเป็น “อิฐ” เมื่อเซิร์ฟเวอร์ปิดตัว
เช่น เครื่องใช้ไฟฟ้า, กล้อง, หรืออุปกรณ์เกษตร

ซอฟต์แวร์ปิดในอุปกรณ์การแพทย์อาจเป็นอันตรายต่อผู้ใช้
เช่น pacemaker ที่ไม่สามารถปรับแต่งหรือตรวจสอบได้

การใช้ไลเซนส์ permissive โดยผู้ผลิตอาจทำให้ผู้ใช้เสียสิทธิ์
แม้จะใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส แต่ไม่สามารถเข้าถึงซอร์สโค้ด

การพัฒนาโดยบริษัทอาจขัดแย้งกับเป้าหมายของผู้ใช้
เช่น Android ที่ปิดซอร์สส่วนสำคัญและจำกัดการอัปเดต

https://dorotac.eu/posts/fosswon/

วันนวมินทรฯ ปีนี้ ผมขอแชร์บทความสั้นที่เคยเขียนไว้เมื่อปีที่แล้ว มาให้ได้อ่านกันอีกครั้งหนึ่งครับ (แรกเริ่มเดิมที ตั้งใจว่าจะเขียนบทความเกี่ยวกับเศรษฐกิจพอเพียงอย่างเป็นกิจจะลักษณะ แล้วโพสต์ในวันนี้ แต่ช่วงนี้งานยุ่งมาก เลยยังไม่ได้เขียนครับ)

“5 สิ่งที่ไม่ควรใช้ AI — เพราะอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตรายและผิดจริยธรรม”

แม้ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ตั้งแต่การสร้างเพลง การสมัครงาน ไปจนถึงการควบคุมเครื่องบินรบ แต่ก็มีบางกรณีที่การใช้ AI อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตราย ผิดจริยธรรม หรือส่งผลเสียต่อสังคมโดยรวม บทความจาก SlashGear ได้รวบรวม 5 กรณีที่ไม่ควรใช้ AI โดยเด็ดขาด พร้อมเหตุผลที่ควรหลีกเลี่ยง

1. การสร้าง Deepfake ของผู้อื่น
98% ของ deepfake ถูกใช้เพื่อสร้างสื่อโป๊โดยไม่ได้รับความยินยอม
มีกรณีใช้ภาพนักเรียนและผู้หญิงทั่วไปเพื่อสร้างภาพลามก
ถูกใช้เพื่อกลั่นแกล้งนักข่าวและทำลายชื่อเสียงคนดัง

คำเตือน
แม้ไม่ได้เผยแพร่ก็ถือว่าผิดจริยธรรม
เทคโนโลยี deepfake ยังถูกใช้เพื่อหลอกลวงและปลอมแปลงข้อมูลทางการเมือง

2. ขอคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI
ผู้คนใช้ AI เพื่อวางแผนมื้ออาหาร ออกกำลังกาย และตรวจสอบข้อมูลสุขภาพ
AI มีแนวโน้ม “หลอน” หรือให้ข้อมูลผิดพลาด
AI ไม่สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้

คำเตือน
การทำตามคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI อาจเป็นอันตรายต่อร่างกาย
ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์แทน

3. ใช้ AI ทำการบ้านหรือเรียนแทน
นักเรียนใช้ AI เขียนเรียงความและแก้โจทย์
สถาบันการศึกษาบางแห่งเริ่มปรับนิยามการโกงใหม่
การใช้ AI ทำให้ขาดทักษะการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา

คำเตือน
อาจส่งผลต่อคุณภาพของผู้เชี่ยวชาญในอนาคต เช่น แพทย์หรือวิศวกร
การเรียนรู้ที่ขาดกระบวนการอาจนำไปสู่ความผิดพลาดร้ายแรง

4. ขอคำแนะนำชีวิตหรือใช้ AI เป็นนักบำบัด
ผู้คนใช้ AI เป็นเพื่อนคุยหรือที่ปรึกษา
มีกรณีที่ AI ไม่สามารถช่วยผู้มีแนวโน้มฆ่าตัวตายได้
บางคนได้รับคำแนะนำที่เป็นอันตรายจาก AI

คำเตือน
AI ไม่ใช่นักจิตวิทยาหรือผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจิต
อย่าใช้ AI เป็นที่พึ่งหลักในการตัดสินใจชีวิต

5. Vibe Coding — เขียนโค้ดด้วย AI โดยไม่ตรวจสอบ
ผู้ใช้บางคนให้ AI เขียนโค้ดทั้งหมดโดยไม่ตรวจสอบ
ทำให้ขาดทักษะการเขียนโปรแกรมและแก้ไขข้อผิดพลาด
มีกรณีแอปที่ใช้ vibe coding แล้วเกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย

คำเตือน
โค้ดที่ไม่ได้ตรวจสอบอาจทำให้ข้อมูลผู้ใช้รั่วไหล
ควรตรวจสอบและทดสอบโค้ดทุกครั้งก่อนนำไปใช้งานจริง

AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็เหมือนมีด — ใช้ถูกวิธีคือประโยชน์ ใช้ผิดคืออันตราย การรู้ขอบเขตของการใช้งานจึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการอยู่ร่วมกับเทคโนโลยีนี้อย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม

https://www.slashgear.com/1989154/things-should-never-use-ai-for/