🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: AI วางแผนและโจมตีไซเบอร์ได้เอง—เหมือนแฮกเกอร์ตัวจริง ทีมนักวิจัยจาก Carnegie Mellon University ร่วมกับบริษัท AI Anthropic ได้ทดลองให้ AI ประเภท LLM (Large Language Model) ทำการโจมตีไซเบอร์ในสภาพแวดล้อมจำลองที่เลียนแบบเหตุการณ์จริง—คือการเจาะระบบของบริษัท Equifax ในปี 2017 ซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุการณ์รั่วไหลข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์สหรัฐฯ แต่สิ่งที่น่าตกใจคือ AI ไม่ได้แค่ช่วยวิเคราะห์หรือเขียนโค้ด มันสามารถ “วางแผนระดับสูง” และ “สั่งการตัวแทนย่อย” ให้ลงมือเจาะระบบ ติดตั้งมัลแวร์ และขโมยข้อมูลได้เอง โดยไม่ต้องใช้คำสั่ง shell หรือการควบคุมโดยมนุษย์เลย นักวิจัยใช้โครงสร้างแบบ “ตัวแทนลำดับชั้น” ที่ให้ LLM ทำหน้าที่เป็นผู้วางกลยุทธ์ และให้ตัวแทนย่อย (ทั้งที่เป็น LLM และไม่ใช่) ทำหน้าที่ปฏิบัติการ เช่น สแกนระบบหรือใช้ช่องโหว่โจมตี แม้จะเป็นการทดลองในห้องแล็บ แต่ผลลัพธ์ทำให้เกิดคำถามใหญ่: ถ้า AI ทำแบบนี้ได้ในสภาพแวดล้อมจำลอง แล้วในโลกจริงล่ะ? และถ้าอาชญากรไซเบอร์นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ จะเกิดอะไรขึ้น? ✅ AI สามารถวางแผนและโจมตีเครือข่ายได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์สั่งการ ➡️ ใช้โครงสร้างแบบตัวแทนลำดับชั้นในการสั่งการ ➡️ ไม่ต้องใช้คำสั่ง shell หรือโค้ดระดับต่ำ ✅ การทดลองจำลองเหตุการณ์เจาะระบบ Equifax ปี 2017 ได้สำเร็จ ➡️ ใช้ข้อมูลช่องโหว่และโครงสร้างเครือข่ายจริง ➡️ AI ติดตั้งมัลแวร์และขโมยข้อมูลได้เอง ✅ โครงการนี้นำโดย Brian Singer นักศึกษาปริญญาเอกจาก CMU ➡️ ร่วมมือกับ Anthropic และทีมวิจัยจาก CyLab ➡️ นำเสนอผลงานในเวิร์กช็อปด้านความปลอดภัยของ OpenAI ✅ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำงานแบบ “red team” ได้ ➡️ ช่วยจำลองการโจมตีเพื่อทดสอบระบบ ➡️ อาจช่วยองค์กรขนาดเล็กที่ไม่มีงบจ้างทีมทดสอบ ✅ ทีมวิจัยกำลังพัฒนา AI ป้องกันที่สามารถตอบโต้การโจมตีแบบเรียลไทม์ ➡️ เป้าหมายคือสร้างระบบ “AI vs AI” ในโลกไซเบอร์ ➡️ เพิ่มความสามารถในการป้องกันภัยคุกคามที่เกิดจาก AI ✅ แนวคิด “Agentic AI” คือการให้ AI ทำงานแบบมีเป้าหมายและตัดสินใจเอง ➡️ ต่างจาก AI แบบเดิมที่ต้องมีมนุษย์สั่งการทุกขั้นตอน ➡️ ใช้ในงานที่ต้องการความยืดหยุ่นและการปรับตัวสูง ✅ การใช้ AI ในการทดสอบระบบความปลอดภัยอาจช่วยลดต้นทุนองค์กร ➡️ ทำให้การทดสอบระบบเป็นเรื่องต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่ปีละครั้ง ➡️ เพิ่มโอกาสในการตรวจพบช่องโหว่ก่อนถูกโจมตีจริง ‼️ AI ที่สามารถโจมตีได้เองอาจถูกนำไปใช้โดยอาชญากรไซเบอร์ ⛔ เพิ่มความเร็วและขนาดของการโจมตี ⛔ ลดต้นทุนและความจำเป็นในการใช้ทีมมนุษย์ ‼️ ระบบป้องกันไซเบอร์ในปัจจุบันอาจไม่ทันต่อการโจมตีแบบ AI ⛔ หลายระบบยังพึ่งพามนุษย์ในการตรวจจับและตอบโต้ ⛔ อาจไม่สามารถตอบสนองได้ทันในระดับเวลาของเครื่องจักร ‼️ การใช้ LLM โดยไม่มีการควบคุมอาจนำไปสู่การละเมิดความปลอดภัย ⛔ หากถูก jailbreak หรือปรับแต่ง อาจกลายเป็นเครื่องมือโจมตี ⛔ ต้องมีการกำกับดูแลและตรวจสอบอย่างเข้มงวด ‼️ การพัฒนา AI ป้องกันต้องระวังไม่ให้กลายเป็นช่องโหว่ใหม่ ⛔ หาก AI ป้องกันถูกโจมตีหรือหลอกล่อ อาจเปิดช่องให้แฮกเกอร์ ⛔ ต้องมีระบบตรวจสอบซ้ำและการควบคุมจากมนุษย์ https://www.techradar.com/pro/security/ai-llms-are-now-so-clever-that-they-can-independently-plan-and-execute-cyberattacks-without-human-intervention-and-i-fear-that-it-is-only-going-to-get-worse

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อบทสนทนาส่วนตัวกับ ChatGPT กลายเป็นสาธารณะใน Google โดยไม่รู้ตัว ในช่วงปลายเดือนกรกฎาคม 2025 ผู้ใช้ ChatGPT หลายพันคนต้องตกใจเมื่อพบว่าบทสนทนาส่วนตัวของตนปรากฏในผลการค้นหาของ Google โดยไม่ตั้งใจ สาเหตุเกิดจากฟีเจอร์ “แชร์บทสนทนา” ที่มีตัวเลือกให้ “ทำให้ค้นหาได้” ซึ่งแม้จะต้องกดยืนยันเอง แต่ข้อความอธิบายกลับคลุมเครือและไม่ชัดเจน Fast Company พบว่ามีบทสนทนากว่า 4,500 รายการที่ถูกจัดทำเป็นลิงก์สาธารณะ และถูก Google ดึงไปแสดงในผลการค้นหา โดยบางบทสนทนาเผยข้อมูลส่วนตัว เช่น ชื่อ เมืองที่อยู่ อีเมล หรือแม้แต่เรื่องราวส่วนตัวอย่างความวิตกกังวล การเสพติด ความรุนแรงในครอบครัว และปัญหาความสัมพันธ์ แม้จะไม่มีการเปิดเผยตัวตนโดยตรง แต่เนื้อหาในบทสนทนาเพียงพอที่จะระบุตัวบุคคลได้ในบางกรณี OpenAI ได้ลบฟีเจอร์นี้ออกทันที พร้อมดำเนินการให้ Google และเครื่องมือค้นหาอื่น ๆ ลบข้อมูลออกจากดัชนี แต่ก็ยังมีความเสี่ยงจากการแคชหน้าเว็บที่อาจยังคงอยู่ ✅ ฟีเจอร์ “แชร์บทสนทนา” ของ ChatGPT ทำให้บทสนทนาส่วนตัวปรากฏใน Google Search ➡️ ผู้ใช้ต้องกดยืนยัน “ทำให้ค้นหาได้” แต่คำอธิบายไม่ชัดเจน ➡️ มีบทสนทนากว่า 4,500 รายการถูกค้นพบโดย Fast Company ✅ เนื้อหาที่หลุดออกมามีข้อมูลส่วนตัวและเรื่องราวที่ละเอียดอ่อน ➡️ เช่น ความวิตกกังวล การเสพติด ปัญหาครอบครัว และความสัมพันธ์ ➡️ บางบทสนทนาเผยชื่อ เมืองที่อยู่ และข้อมูลติดต่อ ✅ OpenAI ลบฟีเจอร์ทันทีและดำเนินการให้ลบข้อมูลออกจากเครื่องมือค้นหา ➡️ ระบุว่าเป็น “การทดลองระยะสั้น” เพื่อให้ผู้คนค้นหาบทสนทนาที่มีประโยชน์ ➡️ กำลังดำเนินการลบข้อมูลจากดัชนีของ Google ✅ ผู้ใช้สามารถจัดการลิงก์ที่แชร์ได้ผ่าน Shared Links Dashboard ➡️ แต่การลบลิงก์ไม่รับประกันว่าข้อมูลจะหายจาก Google ทันที ➡️ หน้าแคชอาจยังคงอยู่ในระบบของเครื่องมือค้นหา ✅ กรณีนี้เกิดขึ้นหลังจากศาลสหรัฐฯ สั่งให้ OpenAI เก็บบันทึกบทสนทนาไว้ทั้งหมด ➡️ เพื่อใช้ในการพิจารณาคดีเกี่ยวกับการละเมิดลิขสิทธิ์ ➡️ ทีมกฎหมายสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนเข้าไป ‼️ การแชร์บทสนทนาโดยไม่เข้าใจเงื่อนไขอาจทำให้ข้อมูลส่วนตัวหลุดสู่สาธารณะ ⛔ โดยเฉพาะเมื่อมีชื่อ อีเมล หรือข้อมูลบริษัทในบทสนทนา ⛔ แม้จะลบลิงก์แล้ว ข้อมูลอาจยังอยู่ใน Google ผ่านหน้าแคช ‼️ การใช้ ChatGPT เป็นพื้นที่ระบายอารมณ์หรือพูดคุยเรื่องส่วนตัวอาจไม่ปลอดภัย ⛔ ผู้ใช้บางรายใช้ ChatGPT เหมือนสมุดบันทึกส่วนตัว ⛔ แต่ระบบไม่ได้ออกแบบมาเพื่อความเป็นส่วนตัวระดับนั้น ‼️ บริษัทที่ใช้ ChatGPT ในการพัฒนาไอเดียหรือกลยุทธ์อาจเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูล ⛔ เช่น การเขียนโค้ด การประชุม หรือแผนการตลาด ⛔ ข้อมูลภายในอาจถูกเผยแพร่โดยไม่ตั้งใจ ‼️ การเข้าใจผิดเกี่ยวกับฟีเจอร์ “แชร์” อาจนำไปสู่การละเมิดความเป็นส่วนตัวโดยไม่รู้ตัว ⛔ ผู้ใช้บางรายคิดว่าลิงก์จะถูกส่งให้เฉพาะคนที่ตั้งใจ ⛔ แต่จริง ๆ แล้วลิงก์นั้นสามารถถูกค้นเจอได้โดยทุกคน https://www.techspot.com/news/108911-thousands-private-chatgpt-conversations-found-google-search-after.html

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

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เฮลซิงกิ เมืองที่ไม่มีใครตายบนถนนตลอดปี—บทพิสูจน์ของการวางแผนระยะยาวและความร่วมมือของทุกฝ่าย ย้อนกลับไปเมื่อหลายสิบปีก่อน เฮลซิงกิเคยมีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรถึง 30 รายต่อปี และอุบัติเหตุที่มีผู้บาดเจ็บเกือบ 1,000 ครั้งต่อปี แต่ในปี 2025 เมืองนี้สามารถลดจำนวนผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรลงเหลือ “ศูนย์” ได้สำเร็จ ความสำเร็จนี้ไม่ได้เกิดจากโชคช่วย แต่เป็นผลจากการวางแผนอย่างต่อเนื่องหลายทศวรรษ โดยมีการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน, ลดความเร็วรถ, เพิ่มระบบขนส่งสาธารณะ, และใช้แนวคิด “Vision Zero” ที่เชื่อว่า “ไม่มีใครควรต้องตายจากการใช้ถนน” ✅ เฮลซิงกิบันทึกปี 2025 โดยไม่มีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรเลยแม้แต่รายเดียว ➡️ ครั้งสุดท้ายที่มีผู้เสียชีวิตคือเดือนกรกฎาคม 2024 ในเขต Kontula ➡️ ถือเป็นเหตุการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในเมืองหลวงยุโรป ✅ มากกว่าครึ่งของถนนในเฮลซิงกิมีการจำกัดความเร็วไว้ที่ 30 กม./ชม. ➡️ ลดจาก 50 กม./ชม. ที่เคยใช้เมื่อ 50 ปีก่อน ➡️ โดยเฉพาะรอบโรงเรียนและพื้นที่ชุมชน ✅ มีการออกแบบถนนใหม่เพื่อเพิ่มความปลอดภัย ➡️ เช่น การจัดทางม้าลาย, แยกทางจักรยาน, และลดช่องทางรถยนต์ ➡️ ปลูกต้นไม้และสร้างภูมิทัศน์ให้ซับซ้อนเพื่อบังคับให้คนขับระมัดระวัง ✅ ระบบขนส่งสาธารณะมีประสิทธิภาพสูง ลดการใช้รถยนต์ส่วนตัว ➡️ มีการลงทุนในรถบัสไฟฟ้า, รถรางใหม่, และเครือข่ายจักรยานกว่า 1,500 กม. ➡️ ส่งผลให้จำนวนอุบัติเหตุรุนแรงลดลงอย่างชัดเจน ✅ มีการใช้กล้องตรวจจับความเร็วและระบบบังคับใช้กฎหมายอัตโนมัติ ➡️ ติดตั้งกล้องใหม่กว่า 70 ตัวทั่วเมือง ➡️ เพิ่มความร่วมมือระหว่างตำรวจและเจ้าหน้าที่เมือง ✅ กลยุทธ์ Vision Zero ของ EU เป็นแนวทางหลักในการตัดสินใจ ➡️ ตั้งเป้าหมายให้ไม่มีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุภายในปี 2050 ➡️ ใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ผลกระทบระยะยาวในการวางแผน ✅ จำนวนอุบัติเหตุที่มีผู้บาดเจ็บลดลงจาก 1,000 เหลือเพียง 277 รายในปีล่าสุด ➡️ สะท้อนถึงผลลัพธ์ของการวางแผนและการออกแบบเมืองที่เน้นความปลอดภัย https://www.helsinkitimes.fi/finland/finland-news/domestic/27539-helsinki-records-zero-traffic-deaths-for-full-year.html

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

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

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

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

สงครามระหว่าง ไทย - เขมร รอบนี้ (2568) ที่น่าแปลกใจคือ ทำไมเขมรถึงกล้ารบกับไทย ทั้งที่รู้กันทั่วโลกว่าอาวุธยุทโธปกรณ์ เทียบกับไม่ติด ถ้ามองแบบกลยุทธ์ซุมวู ก็ไม่น่าแปลกใจเท่าไหร่ เพราะไทยตอนนี้มองจากภายนอกเข้ามา อ่อนแออย่างน่าตกใจ ในกลยุทธ์ซุนวู รัฐที่เข้มแข็งคือรัฐที่เป็นน้ำหนึ่งใจเดียวกันระหว่างผู้ปกครองและผู้ถูกปกครอง แต่ไทยมีความแตกแยกอย่างมาก ประชาชนไม่ไว้ใจรัฐบาล ผู้มีอำนาจในรัฐบาลมีผลประโยชน์ทับซ้อนกับเขมรที่ชายแดน ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจสีเทา หรือผลประโยชน์ส่วนตัว นอกจากนี้เขมรเพิ่งเปลี่ยนแปลงตัวผู้นำ ในขณะที่เศรษฐกิจโลกอยู่ในช่วงตกต่ำ ไม่มีอะไรจะหอมหวานเท่าแอ่งทรัพยากรธรรมชาติในพื้นที่ทับซ้อนระหว่างไทย-เขมร วิธีที่จะทำให้คะแนนนิยมผู้นำเขมรเพิ่มขึ้นไม่มีอะไรดีไปกว่า การเปลี่ยนแนวเขตแดนทางบก เพื่อให้ได้พื้นที่ทางทะเลเพิ่มชึ้น แต่การจะเปิดสงครามกับไทยมีต้นทุนที่ต้องจ่าย จีนที่สนับสนุนด้านเศรษฐกิจเขมรมาอย่างยาวนาน ไม่มีทางที่จะเอาด้วยกับการที่จะเป็นศัตรูกับไทย เพราะภูมิรัฐศาสตร์ของไทยมีความสำคัญกับจีนอย่างมาก ตัวเลือกสุดท้ายจึงไปตกที่สหรัฐ ที่พร้อมจะเข้ามาแทรกแซงในพื้นที่ยุทธศาสตร์นี้อยู่แล้วสำหรับการปิดล้อมจีน และทรัพยากรทางธรรมชาติทางทะเล การหักหลังจีนของเขมรจึงเป็นการเล่นไพ่แบบเกหมดหน้าตัก เขมรจึงไม่สนใจหน้าในเวทีโลก เพราะรู้อยู่แล้วว่ามีใครหนุนหลัง การกุข่าวลวง การโจมตีพลเรือน-โรงพยาบาล การตั้งฐานทัพในที่โบราณสถาน จึงมีออกมาให้เห็นอย่างโจ่งแจ้ง ไทยเองก็ผิดพลาดทางการทูตและด้านยุทธศาสตร์ การมีอยู่ของกระทรวงการต่างประเทศ ไม่รุ้ว่ามีหรือไม่มีจะดีกว่ากัน เพราะครั้นเมื่อเขมรโจมตีพลเรือนไทยและโรงพบาบาล สิ่งที่ไทยต้องทำคือ ออกแถลงการณ์ประนาณเขมร พร้อมทั้งประกาศให้โลกรู้ว่าไทยจะตอบสนองอย่างหนัก เพราะการสูญเสียพลเมืองไทย เป็นสิ่งที่ไทยรับไม่ได้ แล้วจึงปฎิบัติการทางการทหาร โดยให้กองทัพภาคที่ 2 ทำการตรึงกำลัง และผลักดันเขมรออกจากแนวเขตแดน โดยทำทีโจมที่ในส่วนพื้นที่ของทัพภาคที่ 2 แต่ส่งกองทัพเรือ รวมถึงกองทัพภาคที่ 1 โจมตีแบบสายฟ้าแล่บและอย่างหนัก เพื่อยึดเกาะกง และสีหนุวิล เพื่อเปลี่ยนแนวเขตแดนทางทะเล เพื่อเป็นการแก้เกมเขมร โดยที่เมื่อยึดเกาะกง และสีหนุวิลได้ ก็ออกแถลงการณ์ให้เขมรเจรจาหยุดยิง ถ้าเขมรยังไม่หยุด ก็ให้เคลื่อนกำลังทัพภาคที่ 2 เข้ายึด พระตระบอง เสียมราฐ ศรีโสภณ และประกาศถ้าเขมรยังไม่ยอมแพ้ จะกินดินแดนจนถึงพนมเปญ การที่ไทยต้องแสดงความเป็นสุภาพบุรุษ โดยแลกมาด้วยชีวิตทหาร เป็นอะไรที่ได้ไม่คุ้มเสีย นอกจากนี้การที่ไทยพยายามจะเป็นคนดีในสายตาโลก ทั้งๆที่สหประชาชาติไม่เคยเป็นกลาง มี hidden agenda ตามชาติมหาอำนาจอยู่ตลอดเวลา ไทยจึงเหมือนคนอ่อนต่อโลก เหมือนที่เดินไปให้เขาเชือดในศาลโลก เมื่อประมาณ 10 ปีก่อน ไทยต้องทำสงครามสั่งสอนเขมร มิฉะนั้น ก็ต้องมีการยิงกัน และสูญเสียคนไทย อยู่ร่ำไป แต่หากไทยยังคงอ่อนแอด้วยการเมืองภายใน และมีผู้นำที่ขาดวิสัยทัศน์เหมือนตลอด 20 ปีที่ผ่านมา จึงเป็นเรื่องยากที่ไทยจะรอดจากภูมิรัฐศาสตร์โลกที่ร้อนแรงชึ้นเรื่อยๆ คงได้แต่หวังพระสยามเทวาธิราชคุ้มครอง สาธุ.........

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Huawei CloudMatrix 384—AI ซูเปอร์คลัสเตอร์ที่ท้าชน Nvidia ด้วยพลังแห่งการรวมชิป ในงาน World Artificial Intelligence Conference 2025 ที่เซี่ยงไฮ้ Huawei ได้เปิดตัวระบบ CloudMatrix 384 ซึ่งเป็นซูเปอร์คลัสเตอร์ AI ที่ประกอบด้วยชิป Ascend 910C จำนวน 384 ตัว เชื่อมต่อกันด้วยโครงสร้างแบบ “all-to-all mesh” ผ่านสายออปติกความเร็วสูง แม้ชิปแต่ละตัวจะมีประสิทธิภาพต่ำกว่า Nvidia H100 แต่ Huawei ใช้กลยุทธ์ “จำนวนมาก + การออกแบบระบบ” เพื่อชดเชยข้อเสีย และสามารถให้ประสิทธิภาพรวมสูงกว่าระบบ Nvidia GB200 NVL72 ได้ในหลายด้าน เช่น: - ความเร็วในการประมวลผล BF16 สูงกว่า 1.7 เท่า - ความจุหน่วยความจำสูงกว่า 3.6 เท่า - แบนด์วิดธ์หน่วยความจำสูงกว่า 2.1 เท่า อย่างไรก็ตาม ระบบนี้ใช้พลังงานมากกว่าถึง 3.9 เท่า และมีประสิทธิภาพต่อวัตต์ต่ำกว่าถึง 2.3 เท่า ซึ่งอาจเป็นข้อจำกัดสำคัญในตลาดโลก แต่สำหรับจีนที่มีแหล่งพลังงานหลากหลายและราคาถูก นี่อาจไม่ใช่ปัญหา ✅ Huawei เปิดตัวระบบ CloudMatrix 384 ในงาน WAIC 2025 ที่เซี่ยงไฮ้ ➡️ ใช้ชิป Ascend 910C จำนวน 384 ตัว เชื่อมต่อแบบ all-to-all mesh ด้วยสายออปติก ➡️ ออกแบบมาเพื่อแข่งขันกับ Nvidia GB200 NVL72 ✅ ระบบสามารถประมวลผลได้ถึง 300 PFLOPs แบบ BF16 ➡️ สูงกว่า Nvidia GB200 NVL72 ที่ทำได้ 180 PFLOPs ➡️ เหมาะสำหรับงาน inference ของโมเดลขนาดใหญ่ ✅ Ascend 910C มีประสิทธิภาพประมาณ 60% ของ Nvidia H100 ในงาน inference ➡️ ใช้เทคนิค dual-chiplet และหน่วยความจำ HBM2E ขนาด 128 GB ➡️ ผลิตโดย SMIC ด้วยเทคโนโลยี 7nm รุ่นใหม่ ✅ ระบบมีความจุหน่วยความจำรวม 49.2 TB และแบนด์วิดธ์รวม 1229 TB/s ➡️ สูงกว่า Nvidia GB200 NVL72 ถึง 3.6 เท่าในด้านความจุ และ 2.1 เท่าในด้านแบนด์วิดธ์ ➡️ รองรับการเชื่อมต่อแบบ scale-out ได้ถึง 165,000 NPU ✅ ระบบ CloudMatrix 384 ถูกติดตั้งแล้วบน Huawei Cloud และพร้อมใช้งานจริง ➡️ ใช้ในงาน AI training และ inference ระดับองค์กร ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ ✅ Nvidia GB200 NVL72 ใช้ชิป Grace CPU 36 ตัว และ Blackwell GPU 72 ตัว ➡️ ออกแบบให้ทำงานร่วมกันเป็น “GPU ขนาดยักษ์” สำหรับโมเดลระดับล้านล้านพารามิเตอร์ ➡️ มีข้อจำกัดด้านการส่งออกไปยังจีน ✅ Huawei ใช้สายออปติก 800G LPO จำนวน 6,912 เส้นในการเชื่อมต่อภายในระบบ ➡️ ลด latency และเพิ่ม bandwidth ได้อย่างมหาศาล ➡️ เป็นการออกแบบที่เน้น “ระบบ” มากกว่าชิปเดี่ยว ✅ DeepSeek AI ใช้ Ascend 910C สำหรับ inference และพบว่าประสิทธิภาพ “เกินคาด” ➡️ ใช้เทคนิคแปลง CUDA เป็น CUNN ด้วยโค้ดเพียงบรรทัดเดียว ➡️ ช่วยลดต้นทุนและลดการพึ่งพา Nvidia ✅ จีนกำลังผลักดัน ecosystem ด้าน AI แบบครบวงจร ตั้งแต่ชิปถึงโมเดล ➡️ มีการตั้งพันธมิตรระหว่างผู้ผลิตชิปและนักพัฒนา LLM ➡️ เป้าหมายคือสร้างระบบ AI ที่ไม่ต้องพึ่งพาตะวันตก ‼️ ระบบ CloudMatrix 384 ใช้พลังงานมากกว่าระบบ Nvidia ถึง 3.9 เท่า ⛔ ประสิทธิภาพต่อวัตต์ต่ำกว่า Nvidia ถึง 2.3 เท่า ⛔ อาจไม่เหมาะกับประเทศที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน ‼️ ชิป Ascend 910C ยังไม่สามารถเทียบเท่า Nvidia H100 ในงาน training ⛔ เหมาะกับ inference มากกว่า training ที่ต้องใช้ความเสถียรสูง ⛔ ยังขาด ecosystem ด้านซอฟต์แวร์ที่เทียบเท่า CUDA ‼️ ระบบ CloudMatrix ยังไม่มี benchmark สาธารณะหรือการทดสอบจากองค์กรอิสระ ⛔ ข้อมูลส่วนใหญ่มาจาก Huawei และ SemiAnalysis ⛔ ต้องรอการพิสูจน์จากการใช้งานจริงในระยะยาว ‼️ รัฐบาลสหรัฐฯ เตรียมออกมาตรการลงโทษบริษัทที่ใช้ชิป Ascend 910C ทั่วโลก ⛔ อ้างว่าใช้เทคโนโลยีที่มีต้นกำเนิดจากสหรัฐฯ ⛔ อาจส่งผลต่อบริษัทต่างชาติที่ร่วมใช้งานระบบนี้ https://www.techspot.com/news/108891-huawei-cloudmatrix-384-ai-system-poised-challenge-nvidia.html

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: “Man in the Prompt” เมื่อ AI กลายเป็นผู้ช่วยโจรกรรมข้อมูล นักวิจัยจากบริษัท LayerX ค้นพบช่องโหว่ใหม่ที่เรียกว่า “Man in the Prompt” ซึ่งอาศัยความจริงที่ว่า ช่องใส่คำสั่ง (prompt input) ของ AI บนเว็บเบราว์เซอร์เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างหน้าเว็บ (Document Object Model หรือ DOM) นั่นหมายความว่า ส่วนเสริมใด ๆ ที่เข้าถึง DOM ได้ ก็สามารถอ่านหรือเขียนคำสั่งลงในช่อง prompt ได้ทันที—even ถ้าไม่มีสิทธิ์พิเศษ! แฮกเกอร์สามารถใช้ส่วนเสริมที่เป็นอันตราย (หรือซื้อสิทธิ์จากส่วนเสริมที่มีอยู่แล้ว) เพื่อแอบแฝงคำสั่งลับ, ดึงข้อมูลจากคำตอบของ AI, หรือแม้แต่ลบประวัติการสนทนาเพื่อไม่ให้ผู้ใช้รู้ตัว LayerX ได้ทดลองโจมตีจริงกับ ChatGPT และ Google Gemini โดยใช้ส่วนเสริมที่ดูไม่มีพิษภัย แต่สามารถเปิดแท็บลับ, ส่งคำสั่งไปยัง AI, ดึงข้อมูลออก และลบหลักฐานทั้งหมด สิ่งที่น่ากลัวคือ AI เหล่านี้มักถูกใช้ในองค์กรเพื่อประมวลผลข้อมูลลับ เช่น เอกสารภายใน, แผนธุรกิจ, หรือรหัสโปรแกรม—ซึ่งอาจถูกขโมยไปโดยไม่รู้ตัว ✅ “Man in the Prompt” คือการโจมตีผ่านส่วนเสริมเบราว์เซอร์ที่แอบแฝงคำสั่งในช่อง prompt ของ AI ➡️ ใช้ช่องโหว่ของ DOM ที่เปิดให้ส่วนเสริมเข้าถึงข้อมูลในหน้าเว็บ ➡️ ไม่ต้องใช้สิทธิ์พิเศษก็สามารถอ่าน/เขียนคำสั่งได้ ✅ AI ที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot และ Deepseek ➡️ ทั้ง AI เชิงพาณิชย์และ AI ภายในองค์กร ➡️ มีการทดสอบจริงและแสดงผลสำเร็จ ✅ ส่วนเสริมสามารถแอบส่งคำสั่ง, ดึงข้อมูล, และลบประวัติการสนทนาได้ ➡️ เช่น เปิดแท็บลับ, ส่งคำสั่งไปยัง ChatGPT, ดึงผลลัพธ์, แล้วลบแชท ➡️ Gemini สามารถถูกโจมตีผ่าน sidebar ที่เชื่อมกับ Google Workspace ✅ ข้อมูลที่เสี่ยงต่อการรั่วไหล ได้แก่ อีเมล, เอกสาร, รหัส, แผนธุรกิจ และทรัพย์สินทางปัญญา ➡️ โดยเฉพาะ AI ภายในองค์กรที่ฝึกด้วยข้อมูลลับ ➡️ มีความเชื่อมั่นสูงแต่ขาดระบบป้องกันคำสั่งแฝง ✅ LayerX แนะนำให้ตรวจสอบพฤติกรรม DOM ของส่วนเสริมแทนการดูแค่สิทธิ์ที่ประกาศไว้ ➡️ ปรับระบบความปลอดภัยให้มองเห็นการเปลี่ยนแปลงใน DOM ➡️ ป้องกันการแอบแฝงคำสั่งและการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ ‼️ ส่วนเสริมที่ดูปลอดภัยอาจถูกแฮกหรือซื้อสิทธิ์ไปใช้โจมตีได้ ⛔ เช่น ส่วนเสริมที่มีฟีเจอร์จัดการ prompt อาจถูกใช้เพื่อแอบแฝงคำสั่ง ⛔ ไม่ต้องมีการติดตั้งใหม่หรืออนุญาตใด ๆ จากผู้ใช้ ‼️ ระบบความปลอดภัยแบบเดิมไม่สามารถตรวจจับการโจมตีในระดับ DOM ได้ ⛔ เช่น DLP หรือ Secure Web Gateway ไม่เห็นการเปลี่ยนแปลงใน DOM ⛔ การบล็อก URL ของ AI ไม่ช่วยป้องกันการโจมตีภายในเบราว์เซอร์ ‼️ องค์กรที่อนุญาตให้ติดตั้งส่วนเสริมอย่างเสรีมีความเสี่ยงสูงมาก ⛔ พนักงานอาจติดตั้งส่วนเสริมที่เป็นอันตรายโดยไม่รู้ตัว ⛔ ข้อมูลภายในองค์กรอาจถูกขโมยผ่าน AI ที่เชื่อมกับเบราว์เซอร์ ‼️ AI ที่ฝึกด้วยข้อมูลลับภายในองค์กรมีความเสี่ยงสูงสุด ⛔ เช่น ข้อมูลทางกฎหมาย, การเงิน, หรือกลยุทธ์ ⛔ หากถูกดึงออกผ่าน prompt จะไม่มีทางรู้ตัวเลย https://hackread.com/browser-extensions-exploit-chatgpt-gemini-man-in-the-prompt/

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

🧠 เรื่องเล่าจากแนวหน้าไซเบอร์: เมื่อ CISO ต้องลดงบแต่ยังต้องป้องกันองค์กร David Mahdi อดีต CISO และที่ปรึกษาด้านความปลอดภัยของ Transmit Security เคยเผชิญกับการตัดงบกลางปีแบบไม่ทันตั้งตัวจากแรงกดดันหลายด้าน ทั้งหนี้เทคโนโลยีเก่า ตลาดผันผวน และภูมิรัฐศาสตร์ เขาเรียนรู้ว่า “การลดแบบบาง ๆ ทุกส่วน” เป็นกับดักที่สร้างความเปราะบางโดยไม่รู้ตัว เขาเสนอกรอบการตัดสินใจ 3 มิติ: - ความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์: ถ้าควบคุมล้มเหลว จะเกิดอะไรขึ้น? - การสอดคล้องกับธุรกิจ: สิ่งนี้ช่วยสร้างรายได้ ความไว้วางใจ หรือการปฏิบัติตามกฎหมายหรือไม่? - สิ่งที่ควรตัดทันที: เครื่องมือซ้ำซ้อนหรือ “ละครความปลอดภัย” ที่ดูดีแต่ไม่มีผลจริง CISO ที่มีประสิทธิภาพจะใช้ทีมข้ามสายงานร่วมกันประเมิน และใช้ข้อมูลจริงในการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่ความรู้สึกหรือภาพลวงตา ✅ CISOs เผชิญกับการตัดงบประมาณในปี 2024–2025 ➡️ 1 ใน 8 รายงานว่าถูกลดงบ ➡️ เกือบ 1 ใน 3 บอกว่างบไม่เพียงพอ ✅ งบประมาณส่วนใหญ่ใช้กับบุคลากรและซอฟต์แวร์ ➡️ 37% ไปที่เงินเดือนและค่าตอบแทน ➡️ 23% สำหรับซอฟต์แวร์นอกองค์กร ➡️ 4% เท่านั้นสำหรับการฝึกอบรม ✅ แนวทางลดงบโดยไม่ลดความปลอดภัย2 ➡️ ตัดเครื่องมือซ้ำซ้อน ➡️ ใช้โอเพ่นซอร์สหรือพัฒนาเอง ➡️ ปรับปรุงกระบวนการแทนการพึ่งเครื่องมือ ➡️ พักโครงการทดลองที่ไม่เร่งด่วน ✅ CISO ที่ดีต้องเป็นผู้นำเชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่แค่ผู้เชี่ยวชาญเทคนิค ➡️ สื่อสารกับผู้บริหารเรื่อง ROI ของความปลอดภัย ➡️ สร้างวัฒนธรรมความปลอดภัยในองค์กร ➡️ ใช้ AI อย่างมีกรอบกำกับและจริยธรรม ✅ การประเมินควรใช้ข้อมูลจริง ไม่ใช่ความรู้สึกหรือภาพลวงตา ➡️ ความมั่นใจของผู้บริหารมักสูงกว่าความเป็นจริง ➡️ ผู้ปฏิบัติงานเห็นปัญหาเช่น alert fatigue และระบบเก่า https://www.csoonline.com/article/4029274/how-cisos-can-scale-down-without-compromising-security.html

💸 เรื่องเล่าจากกระเป๋าเงินดิจิทัล: เมื่อ PayPal เชื่อมโลกคริปโตสู่การค้าจริง ในช่วงสัปดาห์สุดท้ายของเดือนกรกฎาคม 2025 PayPal ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์ “Pay with Crypto” ที่จะให้ร้านค้าในสหรัฐฯ รับชำระเงินด้วยคริปโตมากกว่า 100 สกุลเงินดิจิทัล เช่น BTC, ETH, XRP, USDT, USDC และ SOL โดยผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อกระเป๋าเงินจากแพลตฟอร์มยอดนิยม เช่น Coinbase, MetaMask, OKX และ Binance ได้โดยตรง ธุรกรรมจะถูกแปลงเป็นเงินดอลลาร์สหรัฐหรือ stablecoin PYUSD ทันทีที่ชำระเงิน ทำให้ร้านค้าได้รับเงินอย่างรวดเร็วและลดความเสี่ยงจากความผันผวนของคริปโต ขณะเดียวกัน PayPal เสนออัตราดอกเบี้ย 4% ต่อปีสำหรับยอดเงิน PYUSD ที่เก็บไว้ในระบบ เพื่อกระตุ้นการใช้งานและถือครอง ✅ PayPal เปิดตัวฟีเจอร์ “Pay with Crypto” ให้ร้านค้าในสหรัฐฯ รับชำระเงินด้วยคริปโตมากกว่า 100 สกุล ➡️ รองรับ BTC, ETH, XRP, USDT, USDC, BNB, SOL และอื่นๆ ➡️ เชื่อมต่อกับกระเป๋าเงินยอดนิยม เช่น Coinbase, MetaMask, OKX, Binance ✅ ธุรกรรมจะถูกแปลงเป็นเงินดอลลาร์หรือ PYUSD ทันทีที่ชำระเงิน ➡️ ลดความเสี่ยงจากความผันผวนของคริปโต ➡️ ช่วยให้ร้านค้าได้รับเงินเร็วขึ้นและจัดการบัญชีง่ายขึ้น ✅ ค่าธรรมเนียมธุรกรรมเริ่มต้นที่ 0.99% และอาจเพิ่มเป็น 1.5% หลังปีแรก ➡️ ต่ำกว่าค่าธรรมเนียมบัตรเครดิตระหว่างประเทศที่เฉลี่ย 1.57% ➡️ ลดต้นทุนการรับชำระเงินจากลูกค้าต่างประเทศได้ถึง 90% ✅ ร้านค้าที่ถือ PYUSD บน PayPal จะได้รับดอกเบี้ย 4% ต่อปี ➡️ เป็นแรงจูงใจให้ถือครอง stablecoin ของ PayPal ➡️ PYUSD ถูกออกแบบให้มีมูลค่าคงที่ 1:1 กับดอลลาร์สหรัฐ และออกโดย Paxos Trust Company ✅ ฟีเจอร์นี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์เชื่อมโลกการเงินดั้งเดิมกับ Web3 ➡️ PayPal มีผู้ใช้งานกว่า 650 ล้านรายทั่วโลก ➡️ เป็นการเปิดประตูสู่เศรษฐกิจคริปโตมูลค่า $3.9 ล้านล้านดอลลาร์ ‼️ ผู้ซื้อจากต่างประเทศอาจต้องจ่ายค่าธรรมเนียมสูงถึง 10% ต่อธุรกรรม ⛔ อาจทำให้ลูกค้าต่างประเทศลังเลที่จะใช้คริปโตในการซื้อสินค้า ⛔ ส่งผลต่อยอดขายของร้านค้าที่เน้นตลาดต่างประเทศ ‼️ การถือครอง PYUSD มีความเสี่ยงด้านกฎระเบียบและการรับประกัน ⛔ PYUSD ไม่ได้รับการคุ้มครองจาก FDIC หรือ SIPC ⛔ หากเกิดการโจรกรรมหรือระบบล่ม ผู้ใช้ต้องรับผิดชอบเอง ‼️ การแปลงคริปโตเป็น fiat ผ่านระบบกลางอาจขัดกับหลักการกระจายอำนาจ ⛔ ผู้ใช้ต้องพึ่งพา PayPal ในการแปลงและจัดการธุรกรรม ⛔ อาจไม่เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการควบคุมสินทรัพย์แบบเต็มรูปแบบ ‼️ การถือครอง PYUSD เพื่อรับดอกเบี้ยอาจถูกตีความว่าเป็นการลงทุน ⛔ อาจเข้าข่ายหลักทรัพย์ตามกฎหมายบางประเทศ ⛔ เสี่ยงต่อการถูกตรวจสอบหรือจำกัดการใช้งานในอนาคต https://www.techspot.com/news/108847-paypal-us-merchants-accept-over-100-cryptocurrencies-including.html

📧 เรื่องเล่าจากบัญชีที่ถูกปิด: เมื่อนักพัฒนาโอเพ่นซอร์สถูก Microsoft ตัดขาดจากระบบโดยไม่ให้โอกาสชี้แจง Mike Kaganski นักพัฒนาหลักของ LibreOffice ถูก Microsoft บล็อกบัญชี Outlook และบริการอื่นๆ โดยอ้างว่า “มีพฤติกรรมละเมิดข้อตกลงการใช้งาน” ทั้งที่เขาเพียงส่งอีเมลเทคนิคไปยังกลุ่มนักพัฒนา LibreOffice ผ่าน Thunderbird ตามปกติ เมื่อพยายามส่งอีเมลอีกครั้ง เขาพบว่าบัญชีถูกล็อกทันที และไม่สามารถเข้าสู่ระบบได้เลย แม้จะพยายามอุทธรณ์ผ่านระบบอัตโนมัติของ Microsoft ก็พบกับข้อความ “ลองวิธีอื่น” โดยไม่มีวิธีอื่นให้เลือก เขาต้องใช้บัญชีของภรรยาเพื่อส่งคำร้องอุทธรณ์ แต่สุดท้าย Microsoft กลับปิดเคสโดยไม่ดำเนินการใดๆ และไม่ให้เหตุผลชัดเจนว่าอีเมลของเขาผิดเงื่อนไขใด กรณีนี้ไม่ใช่ครั้งแรก—ผู้ใช้รายอื่น เช่น u/deus03690 บน Reddit ก็เคยถูกล็อกบัญชีที่มีข้อมูลสำคัญกว่า 30 ปี และยังไม่ได้รับการช่วยเหลือจาก Microsoft เช่นกัน ✅ Microsoft บล็อกบัญชีของ Mike Kaganski นักพัฒนา LibreOffice โดยอ้างว่าละเมิดข้อตกลงการใช้งาน ➡️ เกิดขึ้นหลังจากเขาส่งอีเมลเทคนิคไปยังกลุ่มนักพัฒนา LibreOffice ➡️ Thunderbird แจ้งว่าอีเมลไม่สามารถส่งได้ และบัญชีถูกล็อกทันที ✅ ระบบอุทธรณ์ของ Microsoft เป็นแบบอัตโนมัติและไม่สามารถเข้าถึงได้เมื่อบัญชีถูกล็อก ➡️ ต้อง “ลงชื่อเข้าใช้” เพื่อส่งคำร้อง ทั้งที่ผู้ใช้ไม่สามารถเข้าสู่ระบบได้ ➡️ Kaganski ต้องใช้บัญชีของภรรยาเพื่อส่งคำร้องแทน ✅ คำร้องอุทธรณ์ถูกปิดโดยไม่มีการดำเนินการหรือคำอธิบายจาก Microsoft ➡️ Microsoft เพิกเฉยต่อข้อมูลหลักฐานที่ Kaganski ส่งไป ➡️ เขายังไม่สามารถกู้คืนบัญชีได้จนถึงปัจจุบัน ✅ กรณีนี้ไม่ใช่เหตุการณ์เดียว—ผู้ใช้รายอื่นก็เผชิญปัญหาคล้ายกัน ➡️ ผู้ใช้ Reddit รายหนึ่งสูญเสียข้อมูลกว่า 30 ปีใน OneDrive ➡️ แม้จะส่งแบบฟอร์มกู้คืนและได้รับคำสัญญาว่าจะช่วยเหลือ แต่ก็ไม่ได้รับการตอบกลับ ✅ LibreOffice เคยกล่าวหา Microsoft ว่าใช้รูปแบบไฟล์ XML ที่ซับซ้อนเพื่อกีดกันซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ➡️ เป็นกลยุทธ์ “ล็อกอิน” ที่ทำให้ผู้ใช้ย้ายออกจาก Microsoft Office ได้ยาก ➡️ Kaganski เป็นหนึ่งในผู้วิจารณ์แนวทางนี้อย่างเปิดเผย ‼️ ระบบอุทธรณ์ของ Microsoft ไม่รองรับผู้ใช้ที่ถูกล็อกบัญชีอย่างสมบูรณ์ ⛔ ต้องลงชื่อเข้าใช้เพื่อส่งคำร้อง ทั้งที่บัญชีถูกบล็อก ⛔ ไม่มีช่องทางติดต่อเจ้าหน้าที่โดยตรงในกรณีฉุกเฉิน ‼️ การบล็อกบัญชีโดยไม่มีการแจ้งเตือนหรือเหตุผลชัดเจนอาจละเมิดสิทธิผู้ใช้ ⛔ ผู้ใช้ไม่สามารถทราบว่าเนื้อหาใดละเมิดข้อตกลง ⛔ ส่งผลต่อความเชื่อมั่นในระบบบริการดิจิทัล ‼️ การสูญเสียบัญชี Microsoft อาจหมายถึงการสูญเสียข้อมูลสำคัญใน OneDrive, Outlook และบริการอื่นๆ ⛔ ไม่มีระบบสำรองหรือการเข้าถึงข้อมูลในกรณีฉุกเฉิน ⛔ อาจกระทบต่องาน, ความทรงจำ, หรือเอกสารทางกฎหมาย ‼️ ผู้ใช้ที่มีบทบาทในชุมชนโอเพ่นซอร์สอาจเสี่ยงต่อการถูกตรวจสอบหรือบล็อกโดยอัลกอริธึม ⛔ อีเมลเทคนิคหรือการวิจารณ์เชิงระบบอาจถูกตีความผิด ⛔ ไม่มีการตรวจสอบโดยมนุษย์ก่อนดำเนินการบล็อกบัญชี https://www.neowin.net/news/microsoft-bans-libreoffice-developers-account-without-warning-rejects-appeal/

🧭 เรื่องเล่าจากเบราว์เซอร์: เมื่อ Opera ลุกขึ้นสู้กับ Edge เพื่อความเป็นธรรมในการแข่งขัน ในเดือนกรกฎาคม 2025 Opera ได้ยื่นคำร้องต่อ CADE (หน่วยงานกำกับดูแลการแข่งขันของบราซิล) โดยกล่าวหาว่า Microsoft ใช้ “กลยุทธ์การออกแบบที่ชักจูง” หรือที่เรียกว่า dark patterns เพื่อผลักดันให้ผู้ใช้ Windows ใช้ Edge เป็นเบราว์เซอร์หลัก ทั้งที่ผู้ใช้ตั้งค่าเบราว์เซอร์อื่นไว้แล้ว Opera ระบุว่า Microsoft: - ให้แรงจูงใจแก่ผู้ผลิตคอมพิวเตอร์ (OEMs) เพื่อให้ติดตั้ง Edge เป็นค่าเริ่มต้น - ไม่เปิดโอกาสให้เบราว์เซอร์อื่น เช่น Opera ได้รับการติดตั้งล่วงหน้า - ใช้เครื่องมือในระบบ เช่น Widgets, Teams, Search และ Outlook เปิดลิงก์ผ่าน Edge โดยไม่สนใจการตั้งค่าของผู้ใช้ - แสดงข้อความรบกวนเมื่อผู้ใช้พยายามดาวน์โหลดเบราว์เซอร์อื่น Opera หวังว่าบราซิลจะเป็นตัวอย่างให้ประเทศอื่นดำเนินการตาม และเรียกร้องให้ Microsoft ยุติการใช้กลยุทธ์เหล่านี้ พร้อมเปิดโอกาสให้ผู้ใช้เลือกเบราว์เซอร์ได้อย่างเสรี ✅ Opera ยื่นคำร้องต่อ CADE ในบราซิล กล่าวหา Microsoft ใช้กลยุทธ์ไม่เป็นธรรมเพื่อผลักดัน Edge ➡️ เป็นการฟ้องร้องในตลาดสำคัญของ Opera ซึ่งมีผู้ใช้จำนวนมาก ➡️ หวังให้บราซิลเป็นแบบอย่างระดับโลกในการควบคุม Big Tech ✅ Microsoft ถูกกล่าวหาว่าใช้ “manipulative design tactics” และ “dark patterns” ใน Windows ➡️ เช่น การเปิดไฟล์ PDF ผ่าน Edge แม้ผู้ใช้ตั้งค่าเบราว์เซอร์อื่น ➡️ การแสดงข้อความรบกวนเมื่อพยายามดาวน์โหลดเบราว์เซอร์คู่แข่ง ✅ Opera ระบุว่า Microsoft ให้แรงจูงใจแก่ผู้ผลิตคอมพิวเตอร์เพื่อให้ติดตั้ง Edge เป็นค่าเริ่มต้น ➡️ ส่งผลให้เบราว์เซอร์อื่นไม่มีโอกาสถูกติดตั้งล่วงหน้า ➡️ เป็นการปิดกั้นการแข่งขันตั้งแต่ระดับฮาร์ดแวร์ ✅ Opera เรียกร้องให้ CADE สั่งให้ Microsoft ยุติการใช้ dark patterns และเปิดโอกาสให้เบราว์เซอร์อื่นได้ติดตั้งล่วงหน้า ➡️ รวมถึงการยกเลิกข้อกำหนด “S mode” ที่จำกัดการติดตั้งซอฟต์แวร์จากเว็บ ➡️ เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเลือกเบราว์เซอร์ได้อย่างอิสระ ✅ นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ Opera ฟ้อง Microsoft ด้วยข้อกล่าวหาเรื่องการผูกขาดเบราว์เซอร์ ➡️ เคยฟ้องในสหภาพยุโรปเมื่อปี 2007 กรณี Internet Explorer ➡️ และเคยเรียกร้องให้ Edge ถูกจัดเป็น “gatekeeper” ภายใต้กฎหมาย DMA ของ EU แต่ไม่สำเร็จ ‼️ ผู้ใช้ Windows อาจไม่รู้ว่าการตั้งค่าเบราว์เซอร์ของตนถูกละเมิด ⛔ เครื่องมือในระบบเปิดลิงก์ผ่าน Edge โดยไม่สนใจการตั้งค่าของผู้ใช้ ⛔ ส่งผลให้เกิดความสับสนและลดความไว้วางใจในระบบ ‼️ การใช้ dark patterns อาจบั่นทอนเสรีภาพในการเลือกใช้ซอฟต์แวร์ของผู้บริโภค ⛔ ผู้ใช้ถูกชักจูงโดยไม่รู้ตัวให้ใช้ Edge ⛔ เป็นการลดโอกาสของเบราว์เซอร์คู่แข่งในการแข่งขันอย่างเป็นธรรม ‼️ การให้แรงจูงใจแก่ผู้ผลิตคอมพิวเตอร์เพื่อให้ติดตั้ง Edge อาจละเมิดหลักการการแข่งขันเสรี ⛔ เบราว์เซอร์อื่นถูกกีดกันตั้งแต่ระดับโรงงาน ⛔ ส่งผลให้ผู้ใช้ไม่มีทางเลือกตั้งแต่ซื้อเครื่อง ‼️ หากไม่มีการควบคุม อาจเกิดการผูกขาดในตลาดเบราว์เซอร์โดยไม่รู้ตัว ⛔ ส่งผลต่อความหลากหลายของนวัตกรรมและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ⛔ อาจต้องพึ่งพาการแทรกแซงจากหน่วยงานกำกับดูแลในหลายประเทศ https://www.neowin.net/news/opera-files-complaint-against-microsoft-for-manipulating-customers-into-using-edge/

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

🧠 เรื่องเล่าจากเบื้องหลังตำแหน่งผู้บริหาร: CISO ที่ใคร ๆ ก็เข้าใจผิด ย้อนกลับไปปี 1995 Steve Katz ได้รับตำแหน่ง CISO คนแรกของโลกที่ Citicorp หลังจากธนาคารถูกแฮกเกอร์ขโมยเงินกว่า 10 ล้านดอลลาร์ ตั้งแต่นั้นมา ตำแหน่งนี้กลายเป็นหนึ่งในบทบาทสำคัญด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แต่ก็ยังถูกเข้าใจผิดอยู่มาก Andy Ellis อธิบายว่า “CISO คือคนที่ทำทุกอย่างเกี่ยวกับไซเบอร์ที่ไม่มีใครอยากทำ” และมักถูกมองว่าเป็น “อีกครึ่งหนึ่งของ CIO” ที่ต้องเก็บกวาดปัญหาความปลอดภัยที่คนอื่นละเลย ปัญหาคือหลายองค์กรไม่เข้าใจว่าหน้าที่ของ CISO คืออะไร โดยเฉพาะเมื่อองค์กรอยู่ในระดับความพร้อมด้านไซเบอร์ที่ต่างกัน บางแห่งให้ CISO เป็นแค่ “วิศวกรเก่งที่สุด” ที่คอยดับไฟ ส่วนบางแห่งให้เป็นผู้นำเชิงกลยุทธ์ที่ต้องสร้างคุณค่าให้ธุรกิจผ่านความปลอดภัย สิ่งที่น่ากังวลคือ แม้จะมีตำแหน่ง “Chief” แต่ CISO กลับไม่มีอำนาจตัดสินใจที่แท้จริง และอาจถูกดึงเข้าสู่ความรับผิดทางกฎหมาย หากเกิดการละเมิดหรือการสื่อสารผิดพลาด—อย่างกรณีของ Tim Brown แห่ง SolarWinds ที่ถูก SEC ฟ้องในคดีเปิดเผยข้อมูลผิดพลาด ✅ CISO เป็นตำแหน่งที่มีความรับผิดชอบสูงแต่มีอำนาจจำกัดในหลายองค์กร ➡️ แม้จะมีชื่อ “Chief” แต่หลายคนไม่มีสิทธิ์ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ➡️ บางคนรายงานตรงถึง CEO แต่ไม่มีอิทธิพลจริง ✅ บทบาทของ CISO แตกต่างกันตามระดับความพร้อมด้านไซเบอร์ขององค์กร ➡️ องค์กรที่ยังไม่ mature จะให้ CISO ทำงานเชิงเทคนิคเป็นหลัก ➡️ องค์กรที่ mature จะให้ CISO เป็นผู้นำเชิงกลยุทธ์ที่สร้างคุณค่าทางธุรกิจ ✅ CISO ต้องกำหนดขอบเขตงานของตัวเองตามบริบทขององค์กร ➡️ ไม่มีนิยามตายตัวของหน้าที่ CISO ➡️ ต้องปรับบทบาทตามความเสี่ยงและวัฒนธรรมองค์กร ✅ การสื่อสารบทบาทของ CISO เป็นสิ่งสำคัญเพื่อสร้างความเข้าใจในองค์กร ➡️ ควรเล่าเรื่องจากมุมมองของผู้ใช้ เช่น การลดความเสี่ยงหรือเพิ่มความเชื่อมั่น ➡️ หลีกเลี่ยงการใช้แผนภาพหรือคำอธิบายที่ซับซ้อนเกินไป ✅ CISO ที่มีอิทธิพลสูงมักสร้างความสัมพันธ์กับผู้บริหารและบอร์ดได้ดี ➡️ ไม่ใช่แค่ตำแหน่ง แต่เป็นพฤติกรรมและความสามารถในการสื่อสาร ➡️ การเข้าใจสิ่งที่ผู้บริหารสนใจคือกุญแจสำคัญ ‼️ การไม่เข้าใจบทบาทของ CISO อาจนำไปสู่การจัดสรรทรัพยากรผิดพลาด ⛔ องค์กรอาจไม่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยเท่าที่ควร ⛔ ส่งผลให้เกิดช่องโหว่และความเสี่ยงที่ไม่จำเป็น ‼️ CISO อาจถูกดึงเข้าสู่ความรับผิดทางกฎหมายหากเกิดการละเมิดหรือสื่อสารผิด ⛔ กรณีของ Tim Brown แห่ง SolarWinds เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน ⛔ การไม่มีอำนาจแต่ต้องรับผิดชอบเป็นภาระที่ไม่สมดุล ‼️ การใช้ตำแหน่ง “Chief” โดยไม่มีอำนาจจริงอาจสร้างความสับสนในองค์กร ⛔ ทำให้เกิดความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง ⛔ ส่งผลต่อความเชื่อมั่นและการสนับสนุนจากผู้บริหาร ‼️ การสื่อสารบทบาทของ CISO ด้วยภาษาทางเทคนิคอาจทำให้ผู้บริหารไม่เข้าใจ ⛔ ควรแปลงความเสี่ยงเป็นผลกระทบทางธุรกิจ เช่น ความเสียหายทางการเงินหรือชื่อเสียง ⛔ การพูดภาษาธุรกิจคือทักษะสำคัญของ CISO ยุคใหม่ https://www.csoonline.com/article/4026872/the-cisos-challenge-getting-colleagues-to-understand-what-you-do.html

🧠 เรื่องเล่าจากวอชิงตัน: เมื่อ AI ถูกใช้เพื่อลบครึ่งหนึ่งของกฎระเบียบรัฐบาลกลาง ในปีแรกของการกลับมาดำรงตำแหน่งของประธานาธิบดีทรัมป์ รัฐบาลสหรัฐฯ ตั้งเป้าหมายสุดโต่ง—ลบกฎระเบียบของรัฐบาลกลางให้ได้ถึง 50%! และเครื่องมือหลักที่ใช้คือ “DOGE AI Deregulation Decision Tool” ซึ่งเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดยหน่วยงานใหม่ชื่อ DOGE (Department of Government Efficiency) ที่เคยมี Elon Musk เป็นผู้นำ AI ตัวนี้ถูกออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์กฎระเบียบกว่า 200,000 ฉบับ และคัดเลือก 100,000 ฉบับที่ “ไม่จำเป็นตามกฎหมาย” เพื่อเสนอให้ลบออก โดยอ้างว่าจะช่วยประหยัดงบประมาณได้ถึง 1.5 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี และลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ลงจาก 3.6 ล้านชั่วโมงเหลือแค่ 36 ชั่วโมง! แต่การใช้ AI แบบนี้ก็ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะมีรายงานว่าเครื่องมือนี้เข้าใจภาษากฎหมายผิดพลาดหลายครั้ง และอาจนำไปสู่การลบกฎที่ยังจำเป็นอยู่โดยไม่ได้ตั้งใจ ✅ DOGE AI Deregulation Decision Tool ตั้งเป้าลบ 100,000 กฎระเบียบภายในปีแรกของรัฐบาลทรัมป์ ➡️ วิเคราะห์กฎระเบียบกว่า 200,000 ฉบับเพื่อคัดเลือกสิ่งที่ไม่จำเป็นตามกฎหมาย ➡️ ใช้แล้วใน HUD และ CFPB โดยเขียน “100% ของการยกเลิกกฎ” ที่ CFPB ✅ ระบบนี้อ้างว่าจะช่วยประหยัดงบประมาณและเวลาอย่างมหาศาล ➡️ ประหยัดงบประมาณได้ถึง $1.5 ล้านล้านต่อปี ➡️ ลดภาระงานจาก 3.6 ล้านชั่วโมงเหลือเพียง 36 ชั่วโมง ✅ DOGE ใช้กลยุทธ์ “AI-first” ตั้งแต่ต้นปี 2025 ➡️ เริ่มฝัง AI ในหน่วยงานรัฐบาลหลายแห่งตั้งแต่เดือนมีนาคม ➡️ เปิดตัวแชตบอท GSAi ให้พนักงานกว่า 1,500 คนใช้งาน ✅ แผนนี้เป็นส่วนหนึ่งของคำมั่นสัญญาในการลดกฎระเบียบของทรัมป์ ➡️ มาจากคำสั่งผู้บริหารเมื่อ 31 มกราคม 2025 ที่เรียกร้องให้ยกเลิกกฎ 10 ฉบับต่อการออกใหม่ 1 ฉบับ ➡️ DOGE ถูกตั้งขึ้นเพื่อผลักดันเป้าหมายนี้โดยตรง ‼️ AI เข้าใจภาษากฎหมายผิดพลาดหลายครั้ง ⛔ เจ้าหน้าที่ HUD รายงานว่า AI เข้าใจผิดว่ากฎที่ถูกต้องเป็นกฎที่ผิด ⛔ อาจนำไปสู่การลบกฎที่ยังจำเป็นอยู่โดยไม่ได้ตั้งใจ ‼️ การใช้ AI เพื่อลบกฎระเบียบอาจขัดต่อกฎหมายปกครอง (Administrative Procedure Act) ⛔ กฎหมายกำหนดให้ต้องมีเหตุผลที่ชัดเจนในการเปลี่ยนแปลงกฎ ⛔ การอ้างว่า “AI บอกให้ลบ” อาจไม่ผ่านการตรวจสอบของศาล ‼️ การใช้ระบบอัตโนมัติในระดับนี้อาจลดบทบาทของเจ้าหน้าที่รัฐและผู้เชี่ยวชาญ ⛔ เกิดความกังวลว่าการตัดสินใจสำคัญจะถูกแทนที่ด้วยอัลกอริธึม ⛔ อาจกระทบต่อความโปร่งใสและความรับผิดชอบของรัฐบาล ‼️ DOGE เคยมีปัญหาด้านความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ ⛔ เว็บไซต์ของ DOGE เคยถูกเจาะระบบและปล่อยข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจ ⛔ พนักงานบางคนมีประวัติที่น่าสงสัยและอุปกรณ์ถูกมัลแวร์โจมตี https://www.techspot.com/news/108826-doge-wants-use-ai-tool-eliminate-half-all.html

💸 เรื่องเล่าจากโลก AI: “ราคาคำตอบ” ที่คุณอาจไม่เคยคิด ลองจินตนาการว่า AI ที่คุณใช้ตอบคำถามหรือเขียนบทความนั้น คิดค่าบริการเป็น “จำนวนคำ” ที่มันอ่านและเขียนออกมา—หรือที่เรียกว่า “token” ซึ่งแต่ละ token คือเศษคำประมาณ 3–4 ตัวอักษร ในปี 2025 นี้ ตลาด LLM API แข่งขันกันดุเดือด ผู้ให้บริการอย่าง OpenAI, Google, Anthropic และ xAI ต่างออกโมเดลใหม่พร้อมราคาที่หลากหลาย ตั้งแต่ราคาถูกสุดเพียง $0.07 ต่อ 1 ล้าน token ไปจนถึง $600 ต่อ 1 ล้าน token สำหรับโมเดลระดับสูงสุด! สิ่งที่น่าสนใจคือ “ราคาสำหรับการตอบ” (output token) มักแพงกว่าการถาม (input token) ถึง 3–5 เท่า ทำให้การออกแบบ prompt ที่กระชับและฉลาดกลายเป็นกลยุทธ์สำคัญในการลดต้นทุน ✅ โมเดลราคาถูกที่สุดในตลาดตอนนี้ ได้แก่ Google Gemini 2.0 Flash-Lite และ OpenAI GPT-4.1-nano ➡️ ราคา input token อยู่ที่ $0.07–$0.10 ต่อ 1 ล้าน token ➡️ ราคา output token อยู่ที่ $0.30–$0.40 ต่อ 1 ล้าน token ✅ โมเดลระดับกลางที่คุ้มค่า เช่น GPT-4o-mini และ Claude Haiku 3 ➡️ ราคา input token อยู่ที่ $0.15–$0.25 ➡️ ราคา output token อยู่ที่ $0.60–$1.25 ✅ โมเดลระดับสูง เช่น Claude Opus 4 และ GPT-o1-pro มีราคาสูงมาก ➡️ Claude Opus 4: $15 (input) / $75 (output) ➡️ GPT-o1-pro: $150 (input) / $600 (output) ✅ แนวโน้มการตั้งราคาคือการแยก input กับ output token อย่างชัดเจน ➡️ output token แพงกว่า input token หลายเท่า ➡️ ส่งเสริมการใช้เทคนิค RAG (Retrieval-Augmented Generation) เพื่อประหยัด ✅ ข้อมูลอัปเดตล่าสุดเมื่อวันที่ 27 กรกฎาคม 2025 ➡️ แหล่งข้อมูลมาจากเว็บไซต์ทางการของผู้ให้บริการแต่ละราย ➡️ มีการเปรียบเทียบมากกว่า 30 โมเดลจากหลายค่าย ‼️ การใช้โมเดลที่มี output token แพงอาจทำให้ต้นทุนพุ่งสูงโดยไม่รู้ตัว ⛔ หากไม่จำกัดความยาวคำตอบหรือใช้ prompt ที่ไม่กระชับ อาจเสียเงินมากเกินจำเป็น ⛔ ควรตั้งค่า max_tokens และ temperature ให้เหมาะสม ‼️ การเปรียบเทียบราคาโดยไม่ดูคุณภาพอาจทำให้เลือกโมเดลไม่เหมาะกับงาน ⛔ โมเดลราคาถูกอาจไม่เหมาะกับงาน reasoning หรือการเขียนเชิงลึก ⛔ ควรพิจารณาความสามารถของโมเดลควบคู่กับราคา ‼️ การเปลี่ยนแปลงราคาบ่อยครั้งอาจทำให้ข้อมูลล้าสมัยเร็ว ⛔ ควรตรวจสอบราคาจากเว็บไซต์ทางการก่อนใช้งานจริง ⛔ การใช้ข้อมูลเก่าอาจทำให้คำนวณต้นทุนผิดพลาด ‼️ การใช้โมเดลที่มี context window ใหญ่เกินความจำเป็นอาจสิ้นเปลือง ⛔ โมเดลที่รองรับ context 1M tokens มักมีราคาสูง ⛔ หากงานไม่ต้องการ context ยาว ควรเลือกโมเดลที่เล็กลง https://pricepertoken.com/

เผยสภาพ "ฮุน เซน" นั่งวิทยุสื่อสารกลางดึก ชี้ยังคงแนะนำกลยุทธ์ทางการทหารในศึกชายแดนเดือด https://www.thai-tai.tv/news/20566/ . #ฮุนเซน #ชายแดนไทยกัมพูชา #กลยุทธ์ทหาร #ปกป้องดินแดน #กัมพูชา #จิตวิญญาณนักรบ #สงครามชายแดน #ไทยไท

Sat. Jul. 26, 2025 Very interesting. From unknown source. READ CAREFULLY!! What Hun Sen truly wants isn’t just a border war — it’s to eliminate soldiers who may no longer be loyal to Hun dynasty. Hunsen now significantly reduced the military budget and redirected funds to build a “special guard force” equipped with state-of-the-art weapons, available only to those loyal to him personally. Ordinary Cambodian soldiers don't have a chance to even touch those weapons. Soldiers are usually not familiar with modern weapons. But ultimately, he was sent to death at the border with patriotism, using the word "loyal to the nation" as a vest. And now, Hun Sen is preparing to send the navy to the battlefield — even though there is no maritime dispute with Thailand. There aren’t even proper warships ready, yet generals and sailors are being deployed to die. This is too weird, and obviously not a war for the nation, but a war for the dynasty. The world may ignore a small country like Cambodia, but the truth is this: Cambodian soldiers are being sacrificed — not for the nation — but for one man’s throne. This is not a war for the country. It’s a purge — a calculated operation to remove anyone in uniform who might challenge the Hun dynasty’s grip on power. It’s not just strange. It’s strategic. No rational leader would send his troops to death if he knew they would lose—except “death” was the original plan. ---------------------------------------------- น่าสนใจมาก จากแหล่งข่าวนิรนาม โปรดอ่านอย่างตั้งใจ!! สิ่งที่ฮุน เซนต้องการจริงๆ ไม่ใช่แค่สงครามชายแดน — แต่คือการกำจัดทหารที่อาจจะไม่จงรักภักดีต่อราชวงศ์ฮุนอีกต่อไป ขณะนี้ ฮุน เซนได้ลดงบประมาณกองทัพลงอย่างมาก และนำเงินไปสร้าง “กองกำลังพิเศษอารักขา” ซึ่งมีอาวุธทันสมัยที่สุด และมีไว้ให้เฉพาะผู้ที่จงรักภักดีต่อเขาเป็นการส่วนตัวเท่านั้น ทหารกัมพูชาทั่วไปไม่มีโอกาสแม้แต่จะสัมผัสอาวุธเหล่านั้น ทหารเหล่านี้ส่วนใหญ่ไม่คุ้นเคยกับอาวุธยุคใหม่ แต่สุดท้ายพวกเขาก็ถูกส่งไปตายที่ชายแดน ภายใต้คำว่า “จงรักภักดีต่อชาติ” เป็นเกราะกำบัง ตอนนี้ ฮุน เซนกำลังเตรียมส่งกองทัพเรือเข้าสู่สนามรบ — ทั้งๆ ที่ไม่มีข้อพิพาททางทะเลกับประเทศไทยด้วยซ้ำ ไม่มีแม้แต่เรือรบที่พร้อมรบ แต่กลับมีการส่งนายพลและลูกเรือไปตาย เรื่องนี้แปลกเกินไป และเห็นได้ชัดว่าไม่ใช่สงครามเพื่อชาติ แต่เป็นสงครามเพื่อราชวงศ์ แม้โลกอาจเพิกเฉยต่อประเทศเล็กๆ อย่างกัมพูชา แต่ความจริงคือ: ทหารกัมพูชากำลังถูกสังเวย — ไม่ใช่เพื่อประเทศชาติ — แต่เพื่อบัลลังก์ของชายคนเดียว นี่ไม่ใช่สงครามเพื่อประเทศ แต่มันคือการกวาดล้าง — ปฏิบัติการที่วางแผนมาอย่างดีเพื่อกำจัดทุกคนในเครื่องแบบที่อาจเป็นภัยต่ออำนาจของราชวงศ์ฮุน มันไม่ใช่แค่แปลก แต่มันคือกลยุทธ์ ไม่มีผู้นำที่มีสติดีคนไหนจะส่งทหารไปตาย ทั้งที่รู้ว่าจะแพ้ — เว้นแต่ “ความตาย” นั้นจะเป็นแผนที่ถูกวางไว้แต่แรกอยู่แล้ว #กัมพูชายิงก่อน #CambodiaOpenedFire #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #hunsenwarcriminal #ฮุนเซนอาชญากรสงคราม #ឧក្រិដ្ឋជនហ៊ុនសែន #洪森戰爭罪犯

🎯 เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: เมื่อ “หมากรุก” กลายเป็นเกมล่าระหว่างตำรวจกับแฮกเกอร์ ลองจินตนาการว่าโลกไซเบอร์คือกระดานหมากรุก และกลุ่มแฮกเกอร์ชื่อ BlackSuit คือ “ราชา” ที่เดินเกมโจมตีองค์กรทั่วโลกมานานกว่า 2 ปี ด้วยกลยุทธ์ “ดับเบิลเอ็กซ์ทอร์ชัน” (Double Extortion) ที่ไม่เพียงล็อกไฟล์ แต่ยังขโมยข้อมูลแล้วขู่จะเปิดเผยหากไม่จ่ายค่าไถ่ แต่แล้วในเดือนกรกฎาคม 2025 “Operation Checkmate” ก็เกิดขึ้น—ปฏิบัติการระหว่างประเทศที่นำโดย FBI, Europol และหน่วยงานจากกว่า 9 ประเทศ ร่วมกันยึดโดเมน .onion ของ BlackSuit ที่ใช้เจรจาเรียกค่าไถ่และเผยแพร่ข้อมูลเหยื่อบนดาร์กเว็บ นี่คือชัยชนะครั้งใหญ่ของโลกไซเบอร์ แต่ก็เป็นเพียง “การรุกฆาตชั่วคราว” เพราะนักวิจัยพบว่าอดีตสมาชิก BlackSuit ได้เริ่มต้นกลุ่มใหม่ชื่อ “Chaos ransomware” ที่ใช้เทคนิคคล้ายกัน และเริ่มโจมตีองค์กรในสหรัฐฯ และยุโรปแล้ว ✅ หน่วยงานระหว่างประเทศร่วมกันยึดโดเมนของ BlackSuit ransomware ➡️ โดเมน .onion ที่ใช้เจรจาและเผยแพร่ข้อมูลเหยื่อถูกยึดโดย FBI และ Homeland Security ➡️ มีหน่วยงานจากสหรัฐฯ, อังกฤษ, เยอรมนี, ยูเครน, แคนาดา และ Bitdefender ร่วมปฏิบัติการ ✅ BlackSuit เป็นกลุ่มแรนซัมแวร์ที่รีแบรนด์มาจาก Royal และ Conti ➡️ เริ่มต้นจาก Quantum → Zeon → Royal → BlackSuit ➡️ มีประวัติเรียกค่าไถ่รวมกว่า $500 ล้าน และโจมตีองค์กรกว่า 350 แห่ง ✅ กลยุทธ์หลักของ BlackSuit คือ Double Extortion ➡️ ล็อกไฟล์และขโมยข้อมูลเพื่อขู่เปิดเผย ➡️ ใช้ดาร์กเว็บเป็นช่องทางเจรจาและเผยแพร่ข้อมูลเหยื่อ ✅ เหยื่อที่โดดเด่น ได้แก่ Kadokawa, ZooTampa, Octapharma และเมือง Dallas ➡️ มีการขโมยข้อมูลหลายเทราไบต์และทำให้ระบบบริการสาธารณะล่ม https://hackread.com/operation-checkmate-dark-web-blacksuit-ransomware-seized/

📚 เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: หนังสือที่เปลี่ยนผู้นำให้กลายเป็นนักคิดเชิงกลยุทธ์ ลองนึกภาพว่าคุณเป็น CISO (Chief Information Security Officer) ที่ต้องรับมือกับภัยคุกคามไซเบอร์ตลอดเวลา ทั้งการโจมตีแบบใหม่ ความเสี่ยงจากพฤติกรรมมนุษย์ และแรงกดดันจากผู้บริหารระดับสูง คุณจะพึ่งพาอะไรเพื่อพัฒนาทักษะการตัดสินใจและความเป็นผู้นำ? คำตอบของผู้นำหลายคนคือ “หนังสือ” — ไม่ใช่แค่คู่มือเทคนิค แต่เป็นแหล่งความรู้ที่ช่วยให้พวกเขาเข้าใจความเสี่ยง มนุษย์ และตัวเองได้ลึกซึ้งขึ้น จากการสำรวจของ CSO Online พบว่า CISO ชั้นนำแนะนำหนังสือหลากหลายแนว ตั้งแต่จิตวิทยาการตัดสินใจอย่าง Thinking, Fast and Slow ไปจนถึงการวัดความเสี่ยงแบบใหม่ใน How to Measure Anything in Cybersecurity Risk และแม้แต่หนังสืออย่าง The Art of Deception ที่เผยกลยุทธ์ของแฮกเกอร์ในการหลอกล่อมนุษย์ สิ่งที่น่าสนใจคือ หลายคนยังแนะนำหนังสือที่ไม่เกี่ยวกับไซเบอร์โดยตรง เช่น The Alchemist หรือ Our Town เพื่อเตือนตัวเองให้กลับมาโฟกัสกับชีวิตและความหมายที่แท้จริง 📙📖 หนังสือที่ช่วยพัฒนาทักษะการวัดและจัดการความเสี่ยง ⭕ ✅ How to Measure Anything in Cybersecurity Risk โดย Douglas Hubbard & Richard Seiersen ➡️ เสนอวิธีวัดความเสี่ยงแบบกึ่งปริมาณที่แม่นยำกว่าการใช้ risk matrix ➡️ ได้รับการแนะนำจากหลาย CISO เช่น Daniel Schatz และ James Blake ✅ Superforecasting โดย Philip Tetlock & Dan Gardner ➡️ เจาะลึกศาสตร์แห่งการพยากรณ์อนาคตอย่างมีหลักการ ➡️ มีตัวอย่างจริงและแนวทางสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำ ⭐📖 หนังสือที่ช่วยลด “เสียงรบกวน” ในการตัดสินใจ ⭕ ✅ Thinking, Fast and Slow โดย Daniel Kahneman ➡️ อธิบายระบบคิดแบบเร็ว (System 1) และช้า (System 2) ➡️ ช่วยให้เข้าใจอคติและข้อผิดพลาดในการตัดสินใจ ✅ Noise โดย Kahneman และทีม ➡️ วิเคราะห์ว่าทำไมมนุษย์ถึงตัดสินใจผิดเพราะ “เสียงรบกวน” ➡️ เสนอวิธีลดความผิดพลาดในการประเมินสถานการณ์ ✅ Yeah, But โดย Marc Wolfe ➡️ ช่วยให้ผู้นำจัดการกับเสียงในหัวที่ขัดขวางการเปลี่ยนแปลง ➡️ ส่งเสริมความชัดเจนในการคิดและการนำทีม ✅ Digital Minimalism โดย Cal Newport ➡️ ส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีอย่างมีสติ ➡️ ช่วยปกป้องเวลาและความสนใจของผู้นำ ✅ Better Than Before โดย Gretchen Rubin ➡️ เสนอกรอบการสร้างนิสัยที่ดีเพื่อสนับสนุนเป้าหมายชีวิตและงาน 🙎‍♂️📖 หนังสือที่เน้นความเสี่ยงจากพฤติกรรมมนุษย์ ⭕ ✅ The Art of Deception โดย Kevin Mitnick ➡️ เผยกลยุทธ์ social engineering ที่แฮกเกอร์ใช้หลอกมนุษย์ ➡️ ยังคงเป็นหนังสือพื้นฐานที่มีคุณค่าแม้จะตีพิมพ์มานาน ✅ Secrets and Lies โดย Bruce Schneier ➡️ อธิบายความซับซ้อนของความปลอดภัยดิจิทัล ➡️ เน้นว่าการจัดการพฤติกรรมมนุษย์สำคัญไม่แพ้เทคโนโลยี ✅ Human Hacked โดย Len Noe ➡️ เจาะลึกผลกระทบของ AI ต่อการตัดสินใจของมนุษย์ ➡️ เตือนถึงผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดจากการผสานมนุษย์กับเทคโนโลยี ‼️ ความเสี่ยงจากการละเลยพฤติกรรมมนุษย์ในระบบความปลอดภัย ⛔ องค์กรที่เน้นเทคโนโลยีอย่างเดียวอาจพลาดช่องโหว่จากมนุษย์ ⛔ การไม่เข้าใจ social engineering ทำให้ระบบถูกเจาะง่ายขึ้น 🔝📖 หนังสือที่ช่วยพัฒนาภาวะผู้นำ ⭕ ✅ Dare to Lead โดย Brené Brown ➡️ เน้นความกล้าหาญทางอารมณ์และความยืดหยุ่น ➡️ ส่งเสริมวัฒนธรรมองค์กรที่เปิดกว้างและรับผิดชอบ ✅ Radical Candor โดย Kim Scott ➡️ เสนอกรอบการให้ feedback ที่ตรงไปตรงมาแต่มีความเห็นอกเห็นใจ ➡️ ช่วยสร้างวัฒนธรรมการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ ‼️ ความเสี่ยงจากการเป็นผู้นำที่ขาดความเห็นอกเห็นใจ ⛔ ผู้นำที่เน้นเทคนิคแต่ละเลยมนุษย์อาจสร้างทีมที่ไม่ยั่งยืน ⛔ การขาด feedback ที่มีคุณภาพทำให้ทีมขาดการพัฒนา 🔎📖 หนังสือที่เตือนให้กลับมาโฟกัสกับชีวิต ⭕ ✅ Our Town โดย Thornton Wilder ➡️ เตือนให้เห็นคุณค่าของชีวิตประจำวันและความสัมพันธ์ ➡️ ช่วยให้ผู้นำกลับมาโฟกัสกับสิ่งสำคัญนอกเหนือจากงาน ✅ The Alchemist โดย Paulo Coelho ➡️ เรื่องราวการเดินทางตามความฝันที่เต็มไปด้วยบทเรียนชีวิต ➡️ สะท้อนความกล้าหาญในการเลือกเส้นทางที่ไม่เป็นไปตามกรอบเดิม ✅ Get Out of I.T. While You Can โดย Craig Schiefelbein ➡️ ท้าทายให้ผู้นำไอทีทบทวนบทบาทและคุณค่าของตน ➡️ กระตุ้นให้สร้างผลกระทบเชิงกลยุทธ์มากกว่าการทำงานเชิงเทคนิค https://www.csoonline.com/article/4027000/the-books-shaping-todays-cybersecurity-leaders.html

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ Intel ตัดสินใจ “ตัดแขน” เพื่อรักษาหัวใจ ลองจินตนาการว่าคุณเป็นบริษัทที่เคยครองโลกด้านชิป PC แต่วันนี้ยอดขายตกต่ำ กำไรหาย และคู่แข่งอย่าง NVIDIA กับ AMD กำลังแซงหน้า — คุณจะทำยังไง? Intel ภายใต้การนำของ CEO คนใหม่ Lip-Bu Tan เลือกใช้วิธี “ตัดส่วนที่ไม่ใช่หัวใจ” เพื่อรักษาแกนหลักของธุรกิจ โดยล่าสุดประกาศแยกธุรกิจเครือข่ายและการสื่อสาร (Network & Edge Group หรือ NEX) ออกเป็นบริษัทอิสระ พร้อมเปิดรับนักลงทุนภายนอก NEX เคยสร้างรายได้ถึง $5.8 พันล้านในปี 2024 หรือประมาณ 11% ของรายได้รวมของ Intel แต่ถูกมองว่าไม่ใช่ “แกนหลัก” ในยุคที่ AI และชิป PC กลับมาเป็นจุดแข็งที่ต้องเร่งฟื้นฟู Intel จะยังคงถือหุ้นบางส่วนในบริษัทใหม่ เพื่อเก็บเกี่ยวผลตอบแทนในอนาคต แต่จะไม่บริหารโดยตรงอีกต่อไป ✅ Intel เตรียมแยกธุรกิจเครือข่ายและการสื่อสารออกเป็นบริษัทอิสระ ➡️ หน่วยงาน NEX เคยสร้างรายได้ $5.8 พันล้านในปี 2024 ➡️ คิดเป็น 11% ของรายได้รวมของ Intel ✅ CEO Lip-Bu Tan ใช้กลยุทธ์ “Back to Core” ➡️ เน้นธุรกิจหลักคือชิป PC และศูนย์ข้อมูล ➡️ ลดการลงทุนในธุรกิจที่ไม่ใช่แกนหลัก เช่น telecom infrastructure ✅ Intel จะยังคงเป็น “ผู้ลงทุนหลัก” ในบริษัทใหม่ ➡️ คล้ายกับกรณีขายหุ้น Altera ให้ Silver Lake ➡️ เปิดรับนักลงทุนภายนอกเพื่อเร่งการเติบโต ✅ เป้าหมายคือการฟื้นฟูกำไรและลดต้นทุน ➡️ Intel ขาดทุนต่อเนื่อง 6 ไตรมาส รวม $1.25 พันล้านในไตรมาสล่าสุด ➡️ มีแผนลดค่าใช้จ่าย $10 พันล้าน และปลดพนักงาน 20,000 คน ✅ การแยก NEX จะช่วยให้ Intel โฟกัสกับ AI และโรงงานผลิตชิป ➡️ เงินที่ได้จะนำไปลงทุนในโรงงานที่โอไฮโอและ R&D ด้าน AI ➡️ ตั้งเป้าให้ธุรกิจ foundry มีกำไรภายในปี 2030 ✅ บริษัทใหม่จะเน้น Ethernet, edge security และ AI networking ➡️ แข่งกับ Broadcom, Marvell, AMD และ NVIDIA ➡️ มีอิสระในการตัดสินใจและนวัตกรรมเร็วขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/26/intel-to-separate-networking-unit-as-new-ceo-tan-overhauls-business