บทความกฎหมาย EP.12 กฎหมายเป็นมากกว่าชุดข้อบังคับ เป็นเสาหลักที่ค้ำจุนสังคมให้ดำรงอยู่ได้อย่างสงบและเป็นธรรม หลักเกณฑ์และบรรทัดฐานเหล่านี้ได้ถูกบัญญัติขึ้นเพื่อกำหนดทิศทางของพฤติกรรมทั้งของปัจเจกบุคคลและกลุ่มองค์กรในสังคม การมีอยู่ของกฎหมายมิได้มีเพียงเพื่อจำกัดสิทธิเสรีภาพ แต่เพื่อสร้างขอบเขตที่ชัดเจนให้ทุกคนสามารถอยู่ร่วมกันได้ภายใต้ความคาดหวังร่วมกันว่าความประพฤติใดคือสิ่งที่ยอมรับได้ และพฤติกรรมใดที่ก่อให้เกิดความเสียหายแก่ส่วนรวม เมื่อใดก็ตามที่ความขัดแย้งเกิดขึ้นหรือความสงบเรียบร้อยถูกคุกคาม กฎหมายจะเข้ามาทำหน้าที่เป็นกลไกในการตัดสินและแก้ไขข้อพิพาท เพื่อธำรงไว้ซึ่งความยุติธรรมอันเป็นหัวใจสำคัญของการอยู่ร่วมกันในฐานะพลเมือง กลไกอันทรงพลังที่ขับเคลื่อนกฎหมายให้มีผลบังคับใช้ได้อย่างแท้จริงคืออำนาจของรัฐ รัฐในฐานะผู้มีอำนาจอธิปไตยจะดำเนินการบังคับใช้กฎหมายเหล่านั้นอย่างเคร่งครัดและเป็นกลาง การบังคับใช้มิได้จำกัดอยู่แค่การลงโทษผู้กระทำผิด แต่รวมถึงการให้ความคุ้มครองสิทธิของพลเมือง การจัดระเบียบโครงสร้างทางสังคมและเศรษฐกิจ ตลอดจนการสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการพัฒนาประเทศ การที่กฎหมายมีผลบังคับใช้โดยรัฐทำให้หลักเกณฑ์ต่างๆ มีน้ำหนักและมีความศักดิ์สิทธิ์ ไม่ใช่เพียงแค่ข้อเสนอแนะที่ใครจะเลือกปฏิบัติตามหรือไม่ก็ได้ ความแน่นอนและเด็ดขาดในการบังคับใช้นี่เองที่เป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างความเชื่อมั่นให้กับประชาชนว่าทุกการกระทำย่อมมีผลตามมาและไม่มีใครอยู่เหนือกฎเกณฑ์ ดังนั้น กฎหมายจึงเป็นเครื่องมือสำคัญในการรักษาสมดุลระหว่างเสรีภาพของบุคคลกับผลประโยชน์ของส่วนรวม เป็นเกราะป้องกันความวุ่นวายและเป็นเส้นทางสู่ความเป็นธรรม กฎหมายสะท้อนให้เห็นถึงค่านิยมและความมุ่งหวังของสังคมในแต่ละยุคสมัย ในฐานะพลเมือง การเรียนรู้และเคารพในกฎหมายจึงไม่ใช่เพียงหน้าที่ แต่คือการมีส่วนร่วมในการสร้างสรรค์และรักษาสังคมที่เราต้องการให้อยู่ร่วมกันอย่างยั่งยืน การทำความเข้าใจในเจตนารมณ์ของกฎหมายจะนำมาซึ่งการยอมรับและปฏิบัติตามด้วยความสมัครใจ อันเป็นรากฐานที่มั่นคงของรัฐที่สงบสุขและยุติธรรมอย่างแท้จริง

📉 Microsoft ซ่อนตัวเลขขาดทุนจาก OpenAI ไว้ในงบ “other, net” มูลค่า $4.7 พันล้าน — นักลงทุนยังไม่รู้ว่าเสียไปเท่าไร Microsoft ไม่เปิดเผยตัวเลขขาดทุนจากการลงทุนใน OpenAI โดยรวมไว้ในหมวด “other, net” มูลค่า $4.7 พันล้านในรายงานประจำปีล่าสุด ซึ่งทำให้นักลงทุนไม่สามารถประเมินได้ว่า Microsoft กำลังแบกรับต้นทุน AI มากแค่ไหน Microsoft ลงทุนใน OpenAI มูลค่ารวม $13.75 พันล้าน แต่ในงบดุลล่าสุด ณ วันที่ 30 มิถุนายน 2025 กลับรายงานว่า “equity-method investments” มีมูลค่าเพียง $6 พันล้าน ซึ่งเท่ากับปีที่แล้ว นั่นหมายความว่า: ⛔ อาจมีการขาดทุนจาก OpenAI จนมูลค่าการลงทุนเหลือศูนย์ ⛔ หรือยังไม่ได้บันทึกเงินลงทุนทั้งหมดในเชิงบัญชี ภายใต้หลักการบัญชี GAAP ของสหรัฐฯ หากบริษัทมี “อิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ” (ถือหุ้น 20–50%) ต้องเปิดเผยธุรกรรมที่เกี่ยวข้องอย่างชัดเจน แต่ Microsoft ไม่ได้ระบุชื่อ OpenAI ในรายงานเลย แม้จะมีข่าวว่า OpenAI มีมูลค่าตลาดสูงถึง $500 พันล้าน แต่ Microsoft กลับไม่แสดงมูลค่าการถือหุ้นที่สอดคล้องกันในงบการเงิน ทำให้นักลงทุนต้อง “อ่านระหว่างบรรทัด” เพื่อประเมินความเสี่ยง ✅ Microsoft ซ่อนตัวเลขขาดทุนจาก OpenAI ➡️ รายงานไว้ในหมวด “other, net” มูลค่า $4.7 พันล้าน ➡️ ไม่ระบุชื่อ OpenAI หรือจัดเป็น “related party” ✅ ความคลุมเครือในงบการเงิน ➡️ มูลค่าการลงทุนใน OpenAI อาจถูกลดเหลือศูนย์ ➡️ หรือยังไม่บันทึกเงินลงทุนทั้งหมดในเชิงบัญชี ✅ ความเสี่ยงต่อภาพลักษณ์และราคาหุ้น ➡️ นักลงทุนไม่สามารถประเมินต้นทุน AI ได้ชัดเจน ➡️ ราคาหุ้น Microsoft ถูกตั้งบนความคาดหวังด้าน AI ➡️ หากไม่มีความโปร่งใส อาจกระทบความเชื่อมั่น ✅ ข้อตกลงลับระหว่าง Microsoft กับ OpenAI ➡️ มีเงื่อนไขเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์หาก OpenAI พัฒนา AGI ➡️ ยังไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดต่อสาธารณะ https://www.tomshardware.com/tech-industry/microsofts-openai-math-is-still-a-black-box

📉 Big Tech เตรียมรายงานผลประกอบการท่ามกลางความกังวล “ฟองสบู่ AI” — นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามว่า AI โตเร็วเกินไปหรือเปล่า บทความจาก The Star รายงานว่า Microsoft, Alphabet, Amazon และ Meta เตรียมประกาศผลประกอบการไตรมาสล่าสุดในช่วงปลายเดือนตุลาคม 2025 โดยนักวิเคราะห์เริ่มตั้งคำถามว่า การเติบโตของธุรกิจ AI ที่รวดเร็วและการลงทุนมหาศาลอาจนำไปสู่ “ฟองสบู่” ที่คล้ายกับยุคดอทคอมหรือไม่ บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ของสหรัฐฯ ได้ทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาและขยายธุรกิจด้าน AI เช่น cloud AI, LLMs, และการประมวลผลแบบ edge แต่ในขณะที่รายได้ยังเติบโต นักลงทุนเริ่มกังวลว่า “ความคาดหวัง” อาจสูงเกิน “ผลลัพธ์จริง” Microsoft, Alphabet, Amazon และ Meta ต่างคาดว่าจะรายงานรายได้ที่เพิ่มขึ้นในไตรมาสกรกฎาคม–กันยายน 2025 โดยเฉพาะจากบริการ cloud และโซลูชัน AI สำหรับองค์กร แต่คำถามคือ “การเติบโตนี้ยั่งยืนหรือไม่?” นักวิเคราะห์บางรายเปรียบเทียบสถานการณ์กับฟองสบู่ดอทคอมในปี 2000 ที่บริษัทเทคโนโลยีเติบโตเร็วแต่ไม่มีรายได้จริงรองรับ ขณะที่บริษัท AI หลายแห่งยังไม่มีโมเดลธุรกิจที่ชัดเจน อย่างไรก็ตาม บริษัทยักษ์ใหญ่ยังคงยืนยันว่าจะลงทุนใน AI ต่อไป เพราะเชื่อว่าเป็นเทคโนโลยีหลักในระยะยาว แม้จะต้องเผชิญกับแรงกดดันจากผู้ถือหุ้นและการตรวจสอบจากหน่วยงานกำกับดูแล ✅ Big Tech เตรียมรายงานผลประกอบการ ➡️ Microsoft, Alphabet, Amazon และ Meta ➡️ รายได้จาก cloud และ AI ยังเติบโต ✅ ความกังวลเรื่อง “ฟองสบู่ AI” ➡️ นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามถึงความยั่งยืน ➡️ เปรียบเทียบกับฟองสบู่ดอทคอมปี 2000 ➡️ บริษัท AI บางแห่งยังไม่มีรายได้จริง ✅ การลงทุนใน AI ยังไม่หยุด ➡️ บริษัทใหญ่ยังคงทุ่มเงินใน GenAI และโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ เชื่อว่า AI เป็นเทคโนโลยีหลักในอนาคต ➡️ ต้องเผชิญแรงกดดันจากผู้ถือหุ้นและหน่วยงานกำกับดูแล https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/27/big-tech-to-report-earnings-under-specter-of-ai-bubble

🛡️ 10 ปัญหาใหญ่ที่ CISO และทีมไซเบอร์ต้องเผชิญในปี 2025 — จากภัยคุกคาม AI ถึงงบประมาณที่ไม่พอรับมือ บทความจาก CSO Online โดย Mary K. Pratt สรุป 10 ความท้าทายที่ผู้บริหารด้านความปลอดภัยข้อมูล (CISO) และทีมไซเบอร์ต้องเผชิญในยุคที่ภัยคุกคามซับซ้อนขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะจาก AI, quantum computing และการโจมตีที่ไม่เลือกเป้าหมายอีกต่อไป ในปี 2025 งานของ CISO ไม่ใช่แค่ป้องกันข้อมูล แต่ต้องรับมือกับความเร็วของภัยคุกคามที่เกิดจาก AI, การขาดแคลนบุคลากร, งบประมาณที่ไม่พอ และความคาดหวังจากผู้บริหารที่ต้องการให้ “ทุกอย่างปลอดภัย” โดยไม่เพิ่มทรัพยากร ภัยคุกคามจาก AI ไม่ใช่แค่การโจมตีแบบใหม่ แต่ยังรวมถึงข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นเอง ซึ่งอาจกลายเป็น “ภัยจากภายใน” โดยไม่ตั้งใจ เช่น ข้อมูลแชตหรือคำสั่งที่หลุดออกไปโดยไม่ผ่านการตรวจสอบ นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงจาก quantum computing ที่อาจทำลายระบบเข้ารหัสในอนาคต และการโจมตีที่รุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ เช่น การเรียกค่าไถ่จากข้อมูลเด็กในโรงเรียน 📌 สรุป 10 ปัญหาใหญ่ที่ CISO ต้องเผชิญ ✅ การรักษาความปลอดภัยของโครงสร้าง AI ➡️ ทีมยังไม่มีเครื่องมือหรือความรู้เพียงพอในการป้องกัน AI ➡️ การใช้งาน AI เติบโตเร็วกว่าการวางมาตรการความปลอดภัย ✅ การโจมตีด้วย AI ที่เร็วและรุนแรงขึ้น ➡️ เวลาที่แฮกเกอร์ใช้ในการเจาะระบบลดเหลือเพียงไม่กี่วินาที ➡️ ต้องฝึกซ้อมรับมือแทบทุกวัน ไม่ใช่แค่เดือนละครั้ง ✅ การปกป้องข้อมูลในยุค AI ➡️ ข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นเอง เช่น แชตหรือคำสั่ง ต้องได้รับการจัดการ ➡️ หลายองค์กรยังไม่รู้ว่าข้อมูลสำคัญอยู่ที่ไหน ✅ ภูมิทัศน์ภัยคุกคามที่ขยายตัว ➡️ ระบบเชื่อมโยงกันมากขึ้น ทำให้จุดอ่อนเพิ่มขึ้น ➡️ แฮกเกอร์มี supply chain ของตัวเองและใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพ ✅ การโจมตีที่โหดร้ายขึ้น ➡️ ไม่มีเป้าหมายที่ “ปลอดภัย” อีกต่อไป เช่น โรงเรียนเด็กเล็กก็ถูกโจมตี ➡️ แฮกเกอร์ไม่สนผลกระทบต่อเหยื่อ ✅ ข้อจำกัดด้านงบประมาณ ➡️ งบเพิ่มขึ้นแต่ไม่ทันกับความรุนแรงของภัยคุกคาม ➡️ ต้องลดต้นทุนโดยใช้ automation และ outsourcing ✅ การเตรียมพนักงานให้รับมือกับ phishing ขั้นสูง ➡️ AI สร้างอีเมลหลอกลวงที่เหมือนจริงมาก ➡️ ต้องฝึกซ้อม phishing simulation บ่อยขึ้น และมีบทลงโทษจริง ✅ ความเสี่ยงจาก quantum computing ➡️ การเข้ารหัสปัจจุบันอาจถูกทำลายในอนาคต ➡️ ต้องเริ่มวางแผนใช้ quantum-safe encryption ✅ การจัดลำดับความสำคัญ ➡️ มีงานมากเกินไปแต่คนไม่พอ ต้องเลือกทำสิ่งที่สำคัญที่สุด ➡️ ขาดแคลนบุคลากรด้านความปลอดภัยอย่างหนัก ✅ การประเมินความเสี่ยงให้ถูกต้อง ➡️ ต้องเข้าใจความเสี่ยงที่ธุรกิจยอมรับได้ ➡️ ความเข้าใจระหว่าง CISO กับผู้บริหารลดลงจาก 84% เหลือ 64% ‼️ คำเตือนสำหรับองค์กร ⛔ อย่าคิดว่า AI จะปลอดภัยโดยอัตโนมัติ ⛔ อย่ารอให้ quantum computing มาถึงก่อนจะเตรียมระบบ ⛔ อย่ามองข้ามการฝึกพนักงาน แม้จะมีเทคโนโลยีป้องกันแล้ว https://www.csoonline.com/article/4077442/the-10-biggest-issues-cisos-and-cyber-teams-face-today-2.html

🚚 เซิร์ฟเวอร์ AI ผลิตในฮิวสตันของ Apple เริ่มจัดส่งแล้ว – รองรับ Private Cloud Compute เพื่อความเป็นส่วนตัวสูงสุด Apple ประกาศเริ่มจัดส่งเซิร์ฟเวอร์ AI ที่ผลิตในโรงงานใหม่ที่เมืองฮิวสตัน สหรัฐอเมริกา โดยเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้จะถูกนำไปใช้ในระบบ Private Cloud Compute (PCC) ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ที่เน้นความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้เป็นหลัก PCC ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับอุปกรณ์ของผู้ใช้ เช่น iPhone หรือ Mac โดยเมื่ออุปกรณ์ต้องส่งคำขอไปยังคลาวด์ ข้อมูลจะถูกส่งไปยังระบบปฏิบัติการแบบ clean-room ที่ไม่มีการเก็บข้อมูล ไม่มีการติดตาม และไม่มีหน่วยความจำถาวร หลังจากประมวลผลเสร็จ ข้อมูลจะถูกลบออกทันที Apple ยังเปิดให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยตรวจสอบระบบ PCC ได้ผ่าน Virtual Research Environment และจะเผยแพร่ภาพของระบบปฏิบัติการที่ใช้ในแต่ละเซิร์ฟเวอร์ เพื่อให้ตรวจสอบความปลอดภัยได้อย่างโปร่งใส แม้จะยังไม่เปิดเผยว่าเซิร์ฟเวอร์ใช้ชิปอะไร แต่คาดว่าเป็น Apple Silicon รุ่นใหม่ที่พัฒนาต่อจากซีรีส์ M โดยเน้นการประมวลผล AI แบบไฮบริด คือทำงานบนอุปกรณ์ก่อน แล้วค่อยส่งต่อไปยัง PCC เมื่อจำเป็น ✅ การเปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ AI ของ Apple ➡️ ผลิตในโรงงานใหม่ที่ฮิวสตัน สหรัฐอเมริกา ➡️ ใช้ในระบบ Private Cloud Compute (PCC) ➡️ รองรับการประมวลผล AI แบบไฮบริด (on-device + cloud) ➡️ เน้นความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ✅ ความปลอดภัยของ PCC ➡️ ใช้ระบบปฏิบัติการแบบ clean-room ไม่มีการเก็บข้อมูล ➡️ ไม่มีหน่วยความจำถาวร ไม่มี telemetry ➡️ ลบข้อมูลทันทีหลังประมวลผล ➡️ เปิดให้ตรวจสอบผ่าน Virtual Research Environment ✅ ความคาดหวังและผลกระทบ ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของแผนลงทุน $600 พันล้านในสหรัฐฯ ➡️ ช่วยขยายขีดความสามารถของ Apple Intelligence ➡️ ไม่พึ่งพาฮาร์ดแวร์จากผู้ผลิตรายอื่น ➡️ ท้าทายแนวทางของ Microsoft และ Google ที่ใช้ GPU-heavy cloud https://www.tomshardware.com/desktops/servers/apples-houston-built-ai-servers-now-shipping

📱 Google ยอมรับกลาย ๆ ว่า GPU ของ Tensor G5 ยังต้องปรับจูน – เตรียมเพิ่มประสิทธิภาพก่อนเปิดตัว Pixel รุ่นใหม่ Google กำลังพัฒนา Tensor G5 ซึ่งเป็นชิปเซ็ตรุ่นใหม่ที่จะใช้ใน Pixel รุ่นถัดไป โดยมีรายงานว่า GPU ที่ใช้ใน Tensor G5 ยังไม่สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ และต้องการการปรับแต่งเพิ่มเติมก่อนจะพร้อมใช้งานจริง แม้ Google จะยังไม่ประกาศอย่างเป็นทางการ แต่ข้อมูลจากเอกสารภายในและการเคลื่อนไหวของทีมพัฒนาเผยว่า GPU ที่ใช้ใน Tensor G5 ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมจากบริษัท Imagination Technologies ยังต้องการการปรับจูนเพื่อให้เหมาะกับการใช้งานบน Android และแอปต่าง ๆ ของ Google โดยเฉพาะด้านการประมวลผลกราฟิกและ AI Tensor G5 ถือเป็นชิปที่ Google พัฒนาขึ้นเองเต็มรูปแบบ โดยใช้โรงงาน TSMC ในการผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm ซึ่งต่างจาก Tensor รุ่นก่อนที่ร่วมพัฒนากับ Samsung การเปลี่ยนมาใช้ GPU จาก Imagination แทน ARM Mali ก็เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่ต้องใช้เวลาในการปรับแต่งให้เข้ากับ ecosystem ของ Google ✅ การพัฒนา Tensor G5 โดย Google ➡️ เป็นชิปที่ Google พัฒนาขึ้นเองเต็มรูปแบบ ➡️ ผลิตโดย TSMC ด้วยเทคโนโลยี 3nm ➡️ ใช้ GPU จาก Imagination Technologies แทน ARM Mali ✅ ความท้าทายด้าน GPU ➡️ GPU ยังไม่สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ ➡️ ต้องการการปรับจูนเพื่อรองรับ Android และแอปของ Google ➡️ ทีมพัฒนากำลังเร่งแก้ไขก่อนเปิดตัว Pixel รุ่นใหม่ ✅ การเปลี่ยนแปลงจาก Tensor รุ่นก่อน ➡️ Tensor G5 ไม่ร่วมพัฒนากับ Samsung เหมือนรุ่นก่อน ➡️ เปลี่ยนสถาปัตยกรรม GPU เป็นครั้งแรก ➡️ มุ่งเน้นการควบคุมคุณภาพและประสิทธิภาพโดย Google เอง ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ การเปลี่ยน GPU อาจทำให้เกิดปัญหาความเข้ากันได้กับแอปบางตัว ⛔ หากปรับจูนไม่ทัน อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของ Pixel รุ่นใหม่ ⛔ การพัฒนา GPU ภายในต้องใช้ทรัพยากรและเวลามาก ⛔ ความคาดหวังสูงจากผู้ใช้ Pixel อาจกดดันทีมพัฒนา https://wccftech.com/google-tacitly-admits-to-the-need-for-optimizing-the-tensor-g5s-gpu/

เปิดตำราสายดาร์ก ถอดรหัส 'คำสาป ๗ ประการ' เสมือนถูกร่ายขึ้นมาพันธนาการนักเขียนมือใหม่ ลองดูสิว่า ... คุณกำลังติดอยู่ในคำสาปข้อไหน? --------- ♦️คำสาปที่ ๑. ความกลัวว่าจะเขียนได้ไม่ดีพอ (Imposter Syndrome)♦️ อาการทางจิตวิทยา: นี่คือความกลัวที่พบบ่อยที่สุด นักเขียนมือใหม่มักจะเปรียบเทียบผลงานร่างแรกที่ยังไม่สมบูรณ์ของตัวเองกับผลงานที่ตีพิมพ์และขัดเกลามาอย่างดีของนักเขียนมืออาชีพ ทำให้เกิดความรู้สึกว่าตัวเองเป็น "ตัวปลอม" ไม่เก่งจริง และความสามารถยังไม่ถึงขั้น ความคิดนี้บั่นทอนความมั่นใจและอาจทำให้หยุดเขียนไปกลางคัน --------- ♦️คำสาปที่ ๒. ความกลัวคำวิจารณ์ (Fear of Criticism)♦️ อาการทางจิตวิทยา: งานเขียนเป็นสิ่งที่ออกมาจากความคิดและจิตใจของผู้เขียนโดยตรง การถูกวิจารณ์งานเขียนจึงให้ความรู้สึกเหมือนถูกวิจารณ์ตัวตนของตัวเองไปด้วย ความกลัวที่จะถูกปฏิเสธ ถูกหัวเราะเยาะ หรือถูกมองว่าไม่มีความสามารถ ทำให้นักเขียนจำนวนมากไม่กล้าแบ่งปันผลงานให้ใครอ่าน และเก็บมันไว้กับตัวเอง --------- ♦️คำสาปที่ ๓. ความกลัวหน้ากระดาษเปล่า (Fear of the Blank Page)♦️ อาการทางจิตวิทยา: การเผชิญหน้ากับความว่างเปล่าที่ต้องเติมเต็มให้ได้นั้นสร้างแรงกดดันมหาศาล มันคือความกลัวที่จะเริ่มต้นไม่ได้ กลัวว่าจะเขียนประโยคแรกได้ไม่ดีพอ หรือกลัวว่าความคิดจะตีบตัน ความคาดหวังที่จะต้องเขียนให้ "สมบูรณ์แบบ" ตั้งแต่แรกเป็นอัมพาตทางความคิดที่ทำให้นักเขียนไม่กล้าลงมือ --------- ♦️คำสาปที่ ๔. ความกลัวว่าไอเดียของเราไม่น่าสนใจหรือไม่ใช่เรื่องใหม่ (Fear of Unoriginality) ♦️ อาการทางจิตวิทยา: ในโลกที่เต็มไปด้วยเรื่องเล่าและข้อมูลข่าวสาร นักเขียนมือใหม่มักจะกังวลว่าพล็อตหรือแนวคิดของตัวเองนั้นซ้ำกับคนอื่น หรือไม่น่าสนใจพอที่จะดึงดูดผู้อ่านได้ ความกลัวนี้เกิดจากการขาดความเชื่อมั่นในมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์ของตนเอง และมักจะจบลงด้วยการล้มเลิกความคิดไปก่อนที่จะได้พัฒนาต่อ --------- ♦️คำสาปที่ ๕. ความกลัวความล้มเหลว (Fear of Failure)♦️ อาการทางจิตวิทยา: ความกลัวนี้มีหลายมิติ เช่น กลัวว่าจะเขียนไม่จบ, กลัวว่าจะไม่มีใครอ่าน, กลัวว่าจะไม่ได้รับการตีพิมพ์ การลงทุนลงแรงและเวลาไปกับบางสิ่งที่ไม่รับประกันผลตอบแทนเป็นเรื่องที่น่ากลัว ความคิดที่ว่า "ถ้ามันล้มเหลวขึ้นมา เวลาที่เสียไปจะสูญเปล่า" เป็นกำแพงขนาดใหญ่ที่ขวางกั้นการลงมือทำ --------- ♦️คำสาปที่ ๖. ความกลัวการเปิดเผยตัวตน (Fear of Vulnerability)♦️ อาการทางจิตวิทยา: งานเขียนที่ดีมักจะสะท้อนความรู้สึกนึกคิด ความเชื่อ หรือประสบการณ์ส่วนตัวของผู้เขียน การนำสิ่งเหล่านี้ออกมาสู่สาธารณะเปรียบเสมือนการเปลือยเปล่าทางความคิดและอารมณ์ นักเขียนอาจกลัวว่าผู้อื่นจะตัดสินตัวตนของพวกเขาผ่านงานเขียนนั้นๆ ทำให้ไม่กล้าที่จะเขียนอย่างตรงไปตรงมาและลึกซึ้ง --------- ♦️คำสาปที่ ๗. ความกลัวว่าจะทำได้ไม่ดีเท่าที่จินตนาการไว้ (Fear of Imperfection)♦️ อาการทางจิตวิทยา: นักเขียนมักจะมีภาพเรื่องราวที่สมบูรณ์แบบและยิ่งใหญ่อยู่ในหัว แต่เมื่อเริ่มถ่ายทอดออกมาเป็นตัวอักษร กลับพบว่ามันไม่ดีเท่าที่คิดไว้ ช่องว่างระหว่าง "จินตนาการ" กับ "ความเป็นจริงบนหน้ากระดาษ" นี้สร้างความผิดหวังและท้อแท้ ทำให้นักเขียนรู้สึกว่าตัวเองไม่มีความสามารถพอที่จะทำให้เรื่องราวในหัวกลายเป็นจริงได้ --------- ถ้าอ่านมาถึงประโยคนี้ คุณน่าจะเริ่มจะหาทางทำลายคำสาปได้แล้ว ... คาถาทรงพลังที่สุดเพียงบทเดียว นั่นคือ 'การลงมือเขียน' ถึงเวลาสารภาพ กระซิบมาหน่อยสิคะว่า 'คำสาป' ข้อไหนที่พันธนาการคุณไว้แน่นที่สุด? บางทีการเผยความลับ อาจเป็นก้าวแรกของการถอนคำสาปก็ได้ ❤️ #นักเขียน #นักเขียนนิยาย #นักเขียนมือใหม่ #นิยาย #เรื่องสั้น #นามปากกาฌาณินน์ #ฌาณินน์ #จิตวิทยา #บันทึกของฉัน #แรงบันดาลใจนักเขียน

🎮 “Qwertykeys เปิดตัวคีย์บอร์ด QK65 MK3 – ดีไซน์เรโทร พร้อมจอเล่นเกมในตัว!” สายคีย์บอร์ด Mechanical ต้องร้องว้าว! เพราะ Qwertykeys กำลังจะเปิดตัว QK65 MK3 รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่แค่คีย์บอร์ดธรรมดา แต่มาพร้อม “จอสีขนาดเล็ก” ที่ติดอยู่ด้านขวาของตัวบอร์ด ซึ่งสามารถใช้เล่นเกมในตัวได้เลย! จากภาพทีเซอร์บน Instagram และประกาศใน Discord ของแบรนด์ ตัวจอจะเป็นแนวตั้งแบบสี (น่าจะเป็น LCD) และมีปุ่มควบคุมเกมอยู่ใต้จอ รวมถึงปุ่มสไตล์ Game Boy ที่อยู่ด้านบนคล้าย shoulder buttons บนคอนโทรลเลอร์ ดีไซน์ของ QK65 MK3 มาในโทนเรโทรสุดเท่ สีเทา-เบจ พร้อมแถบสีสันสดใสที่ได้แรงบันดาลใจจากเครื่องเกมยุค 90 และคอมพิวเตอร์เก่า ๆ แต่ก็ยังคงความหลากหลายในการเลือกสีตามสไตล์ของ Qwertykeys เช่นเดิม ในด้านสเปก คีย์บอร์ดนี้ใช้เลย์เอาต์ 65% และคาดว่าจะมีตัวเลือกแผ่น plate หลากหลาย เช่น FR4, อะลูมิเนียม, POM, PC และคาร์บอนไฟเบอร์ รวมถึงตัวเคสอะลูมิเนียมที่เป็นมาตรฐานของแบรนด์ และมีตัวเลือก PCB แบบไร้สายด้วย ราคายังไม่เปิดเผย แต่ถ้าอิงจากรุ่นก่อนหน้า QK65 v2 อยู่ที่ $165 และ QK65 v2 Classic อยู่ที่ $175 ก็อาจอยู่ในช่วงใกล้เคียงกัน ✅ จุดเด่นของ QK65 MK3 ➡️ มีจอสีขนาดเล็กติดบนตัวคีย์บอร์ด ใช้เล่นเกมได้ ➡️ ปุ่มควบคุมเกมอยู่ใต้จอ และมีปุ่มสไตล์ Game Boy ด้านบน ➡️ ดีไซน์เรโทร สีเทา-เบจ พร้อมแถบสีสันสดใส ➡️ ได้แรงบันดาลใจจากเครื่องเกมยุค 90 และคอมพิวเตอร์เก่า ➡️ เลย์เอาต์ 65% เหมาะสำหรับสายเกมและงานทั่วไป ➡️ ตัวเคสอะลูมิเนียม แข็งแรงและสวยงาม ➡️ มีตัวเลือก plate หลากหลาย เช่น FR4, POM, PC, คาร์บอนไฟเบอร์ ➡️ รองรับ PCB แบบไร้สาย ✅ ความคาดหวังและการเปิดตัว ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในเร็ว ๆ นี้ ➡️ ราคาน่าจะใกล้เคียงกับ QK65 v2 ($165–$175) ➡️ มีให้เลือกหลายสีตามสไตล์ของ Qwertykeys ➡️ สร้างกระแสในชุมชน Mechanical Keyboard อย่างรวดเร็ว https://www.techpowerup.com/342115/qwertykeys-teases-qk65-mk3-retro-mechanical-keyboard-with-built-in-mini-games

🗣️ "Siri ใหม่ยังไม่พร้อม? วิศวกร Apple กังวลประสิทธิภาพใน iOS 26.4" Apple กำลังพัฒนา Siri เวอร์ชันใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเปิดตัวใน iOS 26.4 ช่วงฤดูใบไม้ผลิปี 2026 แต่รายงานล่าสุดจาก Bloomberg โดย Mark Gurman เผยว่า วิศวกรบางส่วนของ Apple กำลังแสดงความกังวลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ Siri ที่ยังไม่เป็นไปตามเป้าหมาย โดยเฉพาะในสถานการณ์สำคัญ เช่น การใช้งานในแอปธนาคารหรือการสั่งงานข้ามแอป Siri ใหม่นี้ถูกสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม V2 ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขข้อจำกัดของเวอร์ชันก่อนหน้า ซึ่ง Craig Federighi รองประธานฝ่ายวิศวกรรมซอฟต์แวร์ของ Apple เคยกล่าวว่า V1 ไม่สามารถตอบสนองความคาดหวังของผู้ใช้ได้ และจำเป็นต้องเปลี่ยนโครงสร้างใหม่ทั้งหมด ฟีเจอร์ใหม่ที่คาดว่าจะมาพร้อม Siri ใน iOS 26.4 ได้แก่ In-app Actions ที่ให้ Siri สั่งงานภายในแอปได้โดยตรง และ Personal Context Awareness ที่ช่วยให้ Siri เข้าใจข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ เช่น การค้นหาพอดแคสต์จากข้อความในแอป Messages นอกจากนี้ ยังมีข่าวลือว่า Ke Yang หัวหน้าทีม AKI (Answers, Knowledge and Information) ซึ่งรับผิดชอบการพัฒนา Siri ให้สามารถค้นหาข้อมูลจากเว็บแบบ ChatGPT ได้ ได้ลาออกจาก Apple ไปทำงานกับ Meta ซึ่งอาจสะท้อนถึงความไม่มั่นคงภายในทีมพัฒนา AI ของ Apple ✅ ความคืบหน้าของ Siri ใหม่ใน iOS 26.4 ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม V2 แทน V1 ที่มีข้อจำกัด ➡️ เพิ่มฟีเจอร์ In-app Actions และ Personal Context Awareness ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในฤดูใบไม้ผลิปี 2026 ✅ ความกังวลจากวิศวกร Apple ➡️ ประสิทธิภาพยังไม่ดีพอในสถานการณ์สำคัญ เช่น แอปธนาคาร ➡️ การใช้งานข้ามแอปยังไม่ราบรื่น ➡️ มีความเสี่ยงต่อความเชื่อมั่นของผู้ใช้ ‼️ คำเตือนจากการเปลี่ยนสถาปัตยกรรม ⛔ V2 ยังมีปัญหา “teething problems” หรืออาการเริ่มต้นที่ยังไม่เสถียร ⛔ หากเปิดตัวเร็วเกินไป อาจไม่ผ่านมาตรฐานของ Apple ⛔ การลาออกของหัวหน้าทีม AKI อาจสะท้อนปัญหาภายใน ✅ ฟีเจอร์ที่น่าสนใจของ Siri ใหม่ ➡️ สั่งงานภายในแอป เช่น เพิ่มรายการใน grocery list หรือส่งข้อความ ➡️ ใช้ข้อมูลส่วนตัวเพื่อให้บริการที่ตรงจุด เช่น ค้นหาพอดแคสต์จากข้อความ ➡️ อาจรองรับการค้นหาข้อมูลจากเว็บแบบ ChatGPT 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความท้าทายของการพัฒนา AI ผู้ช่วย ➡️ ต้องบาลานซ์ระหว่างความฉลาดกับความปลอดภัยของข้อมูล ➡️ การเข้าใจบริบทส่วนตัวต้องใช้การประมวลผลที่แม่นยำและไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว ✅ การแข่งขันในตลาดผู้ช่วย AI ➡️ Google Assistant, Alexa และ ChatGPT ต่างพัฒนาอย่างรวดเร็ว ➡️ Apple ต้องเร่งพัฒนา Siri ให้ทันกับคู่แข่งที่มีความสามารถด้านภาษาขั้นสูง https://wccftech.com/some-apple-engineers-voice-concerns-about-the-performance-of-the-new-ai-powered-siri-in-early-builds-of-ios-26-4/

💥 “อดีตซีอีโอ Intel เตือนฟองสบู่ AI” — แต่ยังไม่แตกเร็ว ๆ นี้ พร้อมชี้ AI กำลังเปลี่ยนโฉมอินเทอร์เน็ตทั้งระบบ Pat Gelsinger อดีตซีอีโอของ Intel และผู้บริหารระดับสูงในวงการเทคโนโลยี ได้ออกมาแสดงความเห็นอย่างตรงไปตรงมาว่า “อุตสาหกรรม AI อยู่ในภาวะฟองสบู่” แต่เขาเชื่อว่าการแตกของฟองสบู่นี้อาจยังไม่เกิดขึ้นในอีกหลายปีข้างหน้า Gelsinger เปรียบเทียบสถานการณ์ปัจจุบันกับยุคดอทคอม โดยชี้ว่าแม้จะมีการลงทุนอย่างมหาศาลและความคาดหวังสูงเกินจริง แต่ก็มีเทคโนโลยีจริงที่กำลังเปลี่ยนโลกอยู่เบื้องหลัง เขาเน้นว่า AI ไม่ได้แค่เปลี่ยนแปลงบางอุตสาหกรรม แต่กำลัง “แทนที่อินเทอร์เน็ตและอุตสาหกรรมผู้ให้บริการทั้งหมดในแบบที่เรารู้จัก” เขายังกล่าวว่า การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI เช่น ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่และระบบประมวลผลขั้นสูง กำลังสร้างแรงกระเพื่อมไปทั่วทั้งอุตสาหกรรมเทคโนโลยี และจะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในระยะยาว แม้จะมีความเสี่ยงจากการเก็งกำไรและการประเมินมูลค่าที่สูงเกินจริง แต่ Gelsinger มองว่าเทคโนโลยี AI ยังอยู่ในช่วง “สร้างรากฐาน” และจะยังคงเติบโตต่อไปก่อนที่จะถึงจุดอิ่มตัวหรือฟองสบู่แตก ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Pat Gelsinger ยืนยันว่าอุตสาหกรรม AI อยู่ในภาวะฟองสบู่ ➡️ ฟองสบู่ AI อาจยังไม่แตกในอีกหลายปีข้างหน้า ➡️ AI กำลังเปลี่ยนโฉมอินเทอร์เน็ตและอุตสาหกรรมผู้ให้บริการทั้งหมด ➡️ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังสร้างแรงกระเพื่อมในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ➡️ เทคโนโลยี AI ยังอยู่ในช่วงสร้างรากฐานและมีแนวโน้มเติบโตต่อ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การลงทุนเก็งกำไรใน AI อาจนำไปสู่การประเมินมูลค่าที่สูงเกินจริง ⛔ หากฟองสบู่แตก อาจส่งผลกระทบต่อบริษัทเทคโนโลยีและนักลงทุนจำนวนมาก ⛔ ผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตและโครงสร้างเดิมอาจถูกแทนที่ หากไม่ปรับตัวทัน ⛔ การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างอาจสร้างความปั่นป่วนในตลาดแรงงานและระบบเศรษฐกิจ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/former-intel-ceo-pat-gelsinger-confirms-the-industry-is-in-an-ai-bubble-but-that-a-pop-could-be-several-years-away-were-displacing-all-of-the-internet-and-the-service-provider-industry-as-we-think-about-it-today

ถอดรหัสโอกาสทางการตลาด: ข้อมูลเชิงลึกสำคัญจากงานวิจัยตลาดโรคนอนไม่หลับ งานวิจัยตลาดโรคนอนไม่หลับล่าสุดชี้ให้เห็นว่าความคาดหวังของผู้ป่วยที่เปลี่ยนแปลงไปและการบูรณาการเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการรักษา งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าโรคนอนไม่หลับส่งผลกระทบต่อผู้ใหญ่มากกว่าหนึ่งในสามทั่วโลก ส่งผลให้ต้นทุนการดูแลสุขภาพเพิ่มขึ้นและสูญเสียประสิทธิภาพการทำงาน ผลกระทบทางจิตวิทยาและสรีรวิทยาของโรคนี้กำลังกระตุ้นให้บริษัทยาและเทคโนโลยีพัฒนานวัตกรรมที่ก้าวล้ำกว่าการบำบัดด้วยยาแบบดั้งเดิม การบำบัดพฤติกรรม แพลตฟอร์มดิจิทัล และอุปกรณ์ติดตามแบบสวมใส่ได้ ถือเป็นปัจจัยสำคัญในวิวัฒนาการนี้ ความนิยมที่เพิ่มขึ้นในการรักษาแบบไม่ใช้ยากำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การแข่งขัน ช่วยให้ผู้ประกอบการหน้าใหม่และสตาร์ทอัพสามารถเติบโตได้ อ้างอิง - https://www.marketresearchfuture.com/reports/insomnia-market-545 อ่านน้อยลง

💻 “Claude Sonnet 4.5 จาก Anthropic เขียนโค้ดต่อเนื่อง 30 ชั่วโมง — ก้าวใหม่ของ AI ด้านการพัฒนาโปรแกรม” Anthropic บริษัท AI คู่แข่งของ OpenAI ได้ประกาศความสำเร็จครั้งสำคัญในการพัฒนาโมเดล AI สำหรับงานเขียนโปรแกรม โดย Claude Sonnet 4.5 สามารถทำงานเขียนโค้ดได้ต่อเนื่องถึง 30 ชั่วโมงโดยไม่สะดุด ซึ่งถือเป็นการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดจากเวอร์ชันก่อนหน้าที่ทำงานได้เพียง 7 ชั่วโมง Sean Ward ซีอีโอของ Anthropic ระบุว่า “Claude Sonnet 4.5 ได้เปลี่ยนความคาดหวังของเรา — มันช่วยให้วิศวกรสามารถจัดการงานโครงสร้างซับซ้อนที่กินเวลาหลายเดือนให้เสร็จได้ในเวลาอันสั้น พร้อมรักษาความสอดคล้องของโค้ดขนาดใหญ่ได้อย่างดีเยี่ยม” นอกจากความสามารถในการเขียนโค้ดต่อเนื่องแล้ว Claude Sonnet 4.5 ยังมีจุดเด่นด้านการตรวจจับช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงจากการโจมตีทางไซเบอร์ และถูกนำไปใช้จริงในการพัฒนาซอฟต์แวร์ภายในของบริษัท การพัฒนา AI ด้านการเขียนโปรแกรมกำลังกลายเป็นสนามแข่งขันใหม่ของบริษัทเทคโนโลยี โดย OpenAI เองก็เปิดตัว Codex สำหรับนักพัฒนาไปก่อนหน้านี้ และ Claude Sonnet 4.5 ถือเป็นการตอบโต้ที่ทรงพลังจากฝั่ง Anthropic ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Claude Sonnet 4.5 เขียนโค้ดต่อเนื่องได้ถึง 30 ชั่วโมง ➡️ เวอร์ชันก่อนหน้าทำงานได้เพียง 7 ชั่วโมง ➡️ ช่วยวิศวกรลดเวลาในการจัดการโครงสร้างซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ ➡️ ตรวจจับช่องโหว่ในโค้ดที่อาจถูกใช้โจมตีทางไซเบอร์ ➡️ ถูกนำไปใช้จริงในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Anthropic ➡️ เป็นคู่แข่งโดยตรงกับ Codex จาก OpenAI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Claude Sonnet 4.5 ใช้เทคนิค reasoning agent และ memory optimization เพื่อรักษาความต่อเนื่อง ➡️ การเขียนโค้ดต่อเนื่องช่วยลด context switching ของนักพัฒนา ➡️ การตรวจจับช่องโหว่ด้วย AI ช่วยลดภาระของทีม security ➡️ Claude Sonnet 4.5 รองรับการเขียนหลายภาษา เช่น Python, JavaScript, Go และ Rust ➡️ โมเดลนี้สามารถทำงานร่วมกับ IDE ผ่าน API ได้โดยตรง ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Claude Sonnet 4.5 ยังอยู่ในช่วงทดลอง อาจมีข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์โค้ด ⛔ การพึ่งพา AI ในการเขียนโค้ดทั้งหมดอาจทำให้เกิด blind spot ด้านความปลอดภัย ⛔ การตรวจจับช่องโหว่ด้วย AI ยังไม่สามารถแทนที่การตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญได้ ⛔ การใช้งานต่อเนื่อง 30 ชั่วโมงอาจต้องการทรัพยากรระบบสูง ⛔ การนำไปใช้ในองค์กรต้องมีการปรับแต่งและควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงอย่างรัดกุม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/12/anthropic039s-new-ai-model-can-write-code-for-30-hours-straight

ในโลกที่เต็มไปด้วยความคาดหวัง... Cr.Wiwan Boonya

📈 “Jeff Bezos เตือน AI อยู่ในภาวะฟองสบู่อุตสาหกรรม — แต่เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะเปลี่ยนโลกอย่างมหาศาล” ในงาน Italian Tech Week ที่เมืองตูริน ประเทศอิตาลี Jeff Bezos ผู้ก่อตั้ง Amazon ได้กล่าวถึงสถานการณ์ของวงการ AI ว่า “กำลังอยู่ในภาวะฟองสบู่อุตสาหกรรม” ซึ่งหมายถึงช่วงเวลาที่การลงทุนและความคาดหวังพุ่งสูงเกินกว่าความสามารถจริงของธุรกิจ แต่เขาย้ำว่า “AI เป็นของจริง และจะเปลี่ยนทุกอุตสาหกรรม” Bezos อธิบายว่าในช่วงฟองสบู่ นักลงทุนมักตื่นเต้นกับทุกไอเดีย ไม่ว่าจะดีหรือแย่ และมักแยกไม่ออกว่าอะไรคือโครงการที่มีศักยภาพจริง เขายกตัวอย่างบริษัทที่มีพนักงานเพียง 6 คนแต่ได้รับเงินลงทุนระดับพันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่ “ผิดปกติอย่างมาก” แต่กำลังเกิดขึ้นจริงในตอนนี้ แม้จะเตือนถึงความเสี่ยง Bezos ก็เชื่อว่าฟองสบู่อุตสาหกรรมไม่ใช่เรื่องเลวร้ายเสมอไป เขาเปรียบเทียบกับฟองสบู่ในอุตสาหกรรมชีวภาพช่วงปี 1990 ที่แม้หลายบริษัทจะล้ม แต่ก็มีการค้นพบยารักษาโรคที่ช่วยชีวิตผู้คนจำนวนมาก เขาเชื่อว่า AI ก็จะเป็นเช่นนั้น — เมื่อฝุ่นจางลง สังคมจะได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีที่รอดมาได้ นอกจาก Bezos ยังมีผู้นำในวงการเทคโนโลยีที่แสดงความกังวลเรื่องฟองสบู่ AI เช่น Sam Altman จาก OpenAI และ David Solomon จาก Goldman Sachs ที่เตือนว่า “การลงทุนที่มากเกินไปอาจนำไปสู่การปรับฐานครั้งใหญ่” แต่ทุกคนก็ยังเห็นตรงกันว่า AI คือเทคโนโลยีที่มีผลกระทบต่อโลกอย่างลึกซึ้ง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Jeff Bezos กล่าวว่า AI อยู่ในภาวะ “ฟองสบู่อุตสาหกรรม” แต่เป็นเทคโนโลยีที่ “จริง” และจะเปลี่ยนโลก ➡️ นักลงทุนกำลังตื่นเต้นกับทุกไอเดีย ทำให้แยกไม่ออกว่าอะไรดีหรือแย่ ➡️ มีบริษัทขนาดเล็กที่ได้รับเงินลงทุนระดับพันล้านดอลลาร์ ซึ่งถือว่า “ผิดปกติ” ➡️ Bezos เปรียบเทียบกับฟองสบู่ในอุตสาหกรรมชีวภาพที่นำไปสู่การค้นพบยารักษาโรค ➡️ เขาเชื่อว่าเมื่อฟองสบู่แตก สังคมจะได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีที่รอดมาได้ ➡️ Sam Altman จาก OpenAI ก็เตือนว่า AI อยู่ในภาวะฟองสบู่ แต่ยังเชื่อว่าเป็นเทคโนโลยีสำคัญ ➡️ David Solomon จาก Goldman Sachs เตือนว่าอาจเกิดการปรับฐานในตลาดจากการลงทุนเกินจริง ➡️ Bezos ย้ำว่า “AI เป็นของจริง และจะเปลี่ยนทุกอุตสาหกรรม” ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ฟองสบู่ในอุตสาหกรรมต่างจากฟองสบู่ทางการเงิน เพราะยังมีเทคโนโลยีที่เป็นประโยชน์หลงเหลือ ➡️ ฟองสบู่ดอทคอมในปี 2000 ทำให้หลายบริษัทล้ม แต่โครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ตยังคงอยู่ ➡️ ฟองสบู่ชีวภาพในปี 1990 นำไปสู่การค้นพบยารักษาโรคแม้หลายบริษัทจะล้มละลาย ➡️ การลงทุนใน AI ปี 2025 สูงถึง $104.3 พันล้านในสหรัฐฯ เฉพาะครึ่งปีแรก ➡️ OpenAI มีมูลค่าประเมินสูงถึง $500 พันล้าน แม้ยังไม่สร้างกำไรที่ชัดเจน https://www.cnbc.com/2025/10/03/jeff-bezos-ai-in-an-industrial-bubble-but-society-to-benefit.html

📰 เมื่อความเศร้าไม่มีวันหมดอายุ — บันทึกของหมอฉุกเฉินผู้เป็นแม่หม้าย กับคำถามว่า “ยังเศร้าอยู่เหรอ?” บทความจาก Bess Stillman แพทย์ฉุกเฉินและนักเขียนผู้สูญเสียสามี Jake Seliger จากมะเร็งลิ้นเมื่อหนึ่งปีก่อน ถ่ายทอดความรู้สึกของการอยู่กับความเศร้าอย่างไม่มีกำหนดเวลา เธอเล่าว่าแม้เวลาจะผ่านไป แต่ความรู้สึกสูญเสียยังคงอยู่ในทุกการกระทำ ตั้งแต่การจองร้านอาหารที่เคยไปด้วยกัน ไปจนถึงการเลี้ยงลูกสาว Athena ที่มีใบหน้าเหมือนพ่อของเธอ บทความตั้งคำถามต่อการวินิจฉัย “ภาวะโศกเศร้าเรื้อรัง” (Prolonged Grief Disorder) ที่ถูกระบุใน DSM-5-TR โดยสมาคมจิตแพทย์อเมริกัน ซึ่งกำหนดว่า หากผู้ใหญ่ยังมีอาการเศร้าอย่างรุนแรงเกิน 1 ปีหลังการสูญเสีย อาจเข้าข่ายภาวะผิดปกติ แต่ Bess มองว่า ความเศร้าไม่ใช่โรค และการพยายามจัดระเบียบความเศร้าอาจสะท้อนความกลัวของสังคมต่อความเจ็บปวดมากกว่าความเข้าใจ เธอเปรียบเทียบความเศร้าเป็น “การเรียนรู้ที่เจ็บปวด” ซึ่งต้องใช้การทำซ้ำเพื่อปรับตัวกับโลกที่ไม่มีคนรักอยู่ และแม้เธอจะสามารถกลับไปทำงาน ดูแลลูก และใช้ชีวิตได้ตามปกติ แต่ภายในยังคงมีความรู้สึกสูญเสียที่ไม่เคยหายไป บทความยังสะท้อนความจริงที่ว่า สังคมมักหลีกเลี่ยงความเศร้า และพยายามหาคำอธิบายเพื่อป้องกันตัวเองจากความเจ็บปวด เช่น การถามถึงปัจจัยเสี่ยงของโรคมะเร็งของสามี เพื่อให้รู้สึกว่า “ฉันไม่น่าจะเป็นแบบนั้น” ทั้งที่ความตายเป็นสิ่งที่ไม่มีใครหลีกเลี่ยงได้ ✅ ความเศร้าไม่มีวันหมดอายุ และไม่ควรถูกจำกัดด้วยกรอบเวลา ➡️ Bess ยังรู้สึกถึง Jake ในชีวิตประจำวัน แม้เขาจะจากไปแล้วหนึ่งปี ➡️ ความทรงจำและความรักยังคงอยู่ในทุกการกระทำ ✅ DSM-5-TR ระบุภาวะ “โศกเศร้าเรื้อรัง” หากมีอาการเกิน 1 ปี ➡️ ต้องมีอาการอย่างน้อย 3 อย่าง เช่น ความรู้สึกไร้ความหมาย หรือความเศร้าอย่างรุนแรง ➡️ Bess ตั้งคำถามว่า “แค่ 3 อาการก็เป็นโรคแล้วหรือ?” ✅ ความเศร้าเป็นการเรียนรู้ที่เจ็บปวด ➡️ สมองต้องปรับตัวกับโลกที่ไม่มีคนรักอยู่ ➡️ การทำซ้ำช่วยให้เข้าใจว่าเขาจะไม่กลับมาอีก ✅ สังคมพยายามหลีกเลี่ยงความเศร้า ➡️ คนมักถามถึงปัจจัยเสี่ยงเพื่อป้องกันตัวเองจากความกลัว ➡️ ความเศร้าถูกซ่อนไว้หลังประตูห้องน้ำหรือการเดินเล่นคนเดียว ✅ ความเศร้าไม่ใช่โรค แต่เป็นส่วนหนึ่งของความเป็นมนุษย์ ➡️ Bess ยืนยันว่า “ฉันไม่ได้ป่วย ฉันแค่ยังรักอยู่” ➡️ ความเจ็บปวดคือหลักฐานของความรักที่ลึกซึ้ง ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการวินิจฉัยความเศร้า ⛔ การกำหนดกรอบเวลาอาจทำให้ผู้สูญเสียรู้สึกผิดที่ยังเศร้าอยู่ ⛔ การวินิจฉัยอาจสะท้อนความกลัวของสังคมมากกว่าความเข้าใจ ⛔ การซ่อนความเศร้าอาจทำให้เกิดความเจ็บปวดในระยะยาว ⛔ ความคาดหวังให้ “หายเศร้า” อาจทำให้ผู้สูญเสียรู้สึกโดดเดี่ยว https://bessstillman.substack.com/p/oh-fuck-youre-still-sad

📰 Logitech G Pro X2 Superstrike เปิดตัวเมาส์เกมมิ่งระบบ Haptic ตัวแรกของโลก — ปรับจุดคลิกได้ตามใจ พร้อมเทคโนโลยี Rapid Trigger สำหรับนักแข่งระดับโปร Logitech กำลังเขย่าวงการเกมมิ่งอีกครั้งด้วยการเปิดตัวเมาส์รุ่นใหม่ “G Pro X2 Superstrike” ที่มาพร้อมเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดชื่อว่า HITS หรือ Haptic Inductive Trigger System ซึ่งเป็นการรวมระบบคลิกแบบแอนะล็อกเข้ากับการตอบสนองแบบ haptic ทำให้ผู้ใช้สามารถปรับจุด actuation ได้อย่างละเอียด พร้อมรับความรู้สึก “คลิก” แบบเรียลไทม์ แม้จะไม่มีสวิตช์กลไกแบบเดิม เมาส์รุ่นนี้ถูกออกแบบมาเพื่อเกมเมอร์ระดับมืออาชีพ โดยสามารถปรับจุด actuation ได้ถึง 10 ระดับ และตั้งค่า rapid trigger ได้ 5 ระดับภายในระยะคลิกเพียง 0.6 มม. ซึ่งช่วยลด latency ได้ถึง 9–30 มิลลิวินาที นอกจากนี้ยังใช้เซ็นเซอร์ HERO 2 ที่มีความละเอียดสูงถึง 44,000 DPI ความเร็ว 888 IPS และรองรับแรงเร่งสูงสุด 88 G พร้อม polling rate สูงสุด 8,000 Hz G Pro X2 Superstrike ยังมีดีไซน์น้ำหนักเบาเพียง 65 กรัม ใช้งานแบบไร้สายผ่านเทคโนโลยี LIGHTSPEED และมีอายุแบตเตอรี่สูงสุด 90 ชั่วโมง โดยจะวางจำหน่ายในช่วงต้นปี 2026 ด้วยราคา $179.99 ซึ่งคาดว่าจะเปิดตัวอย่างเป็นทางการในงาน CES 2026 ✅ Logitech เปิดตัว G Pro X2 Superstrike เมาส์เกมมิ่งรุ่นใหม่ ➡️ ใช้เทคโนโลยี HITS (Haptic Inductive Trigger System) ➡️ เป็นเมาส์เกมมิ่งตัวแรกที่ใช้ระบบคลิกแบบแอนะล็อกพร้อม haptic feedback ✅ ปรับแต่งการคลิกได้ละเอียดระดับมืออาชีพ ➡️ ปรับจุด actuation ได้ 10 ระดับ ➡️ ตั้งค่า rapid trigger ได้ 5 ระดับภายในระยะคลิก 0.6 มม. ➡️ ลด latency ได้ 9–30 มิลลิวินาที ✅ ใช้เซ็นเซอร์ HERO 2 รุ่นล่าสุด ➡️ ความละเอียดสูงสุด 44,000 DPI ➡️ ความเร็ว 888 IPS และแรงเร่ง 88 G ➡️ รองรับ polling rate สูงสุด 8,000 Hz ✅ ดีไซน์เบาและใช้งานได้นาน ➡️ น้ำหนัก 65 กรัม ขนาดเท่ากับ G Pro X Superlight 2 ➡️ ใช้งานไร้สายผ่าน LIGHTSPEED ➡️ อายุแบตเตอรี่สูงสุด 90 ชั่วโมง ✅ วางจำหน่ายต้นปี 2026 ➡️ ราคาเปิดตัว $179.99 ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในงาน CES 2026 ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งานและความคาดหวัง ⛔ ระบบคลิกแบบแอนะล็อกอาจต้องใช้เวลาในการปรับตัวสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ⛔ Haptic feedback อาจไม่เหมาะกับทุกประเภทเกม โดยเฉพาะเกมที่ไม่เน้นคลิกเร็ว ⛔ ฟีเจอร์ขั้นสูงต้องใช้ Logitech G HUB ในการปรับแต่ง ซึ่งอาจไม่สะดวกสำหรับบางผู้ใช้ ⛔ ราคา $179.99 ถือว่าสูงเมื่อเทียบกับเมาส์ทั่วไปในตลาด https://www.tomshardware.com/peripherals/gaming-mice/logitechs-next-gaming-mouse-will-have-haptic-based-clicks-adjustable-actuation-and-rapid-trigger-new-g-pro-x2-superstrike-will-land-at-usd180

🎙️ เรื่องเล่าจาก Pentium 4 ถึง Software Defined Super Core: เมื่อ Intel หยิบเทคนิคเก่า มาปรับใหม่เพื่ออนาคตของ CPU Intel ได้จดสิทธิบัตรใหม่ชื่อว่า “Software Defined Super Core” ซึ่งเป็นแนวคิดที่รวมคอร์จริงหลายตัวให้กลายเป็นคอร์เสมือนเดียวในสายตาของระบบปฏิบัติการ โดยคอร์ที่รวมกันจะทำงานแบบขนานก่อนจะจัดเรียงคำสั่งใหม่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของงานแบบ single-thread โดยไม่ต้องเพิ่มขนาดคอร์หรือความเร็วสัญญาณนาฬิกา แนวคิดนี้คล้ายกับ “inverse hyper-threading” ที่เคยทดลองในยุค Pentium 4 แต่ถูกปรับให้ทันสมัยขึ้น โดยใช้ shared memory และ synchronization module ขนาดเล็กในแต่ละคอร์ พร้อมพื้นที่หน่วยความจำพิเศษชื่อ wormhole address space เพื่อจัดการการส่งข้อมูลระหว่างคอร์ ในทางปฏิบัติ ระบบปฏิบัติการจะต้องตัดสินใจว่า workload ใดควรใช้โหมด super core ซึ่งอาจทำให้การจัดตารางงานซับซ้อนขึ้น และต้องการการสนับสนุนจาก compiler หรือ binary instrumentation เพื่อแบ่งโค้ดและใส่คำสั่งควบคุม flow Intel หวังว่าแนวทางนี้จะช่วยเพิ่ม performance-per-watt โดยเฉพาะในงานที่ต้องการประสิทธิภาพแบบ single-thread เช่น AI inference, mining, หรือ simulation ที่ไม่สามารถกระจายงานได้ดีบน multicore แบบเดิม แม้จะยังไม่มีข้อมูล benchmark ที่ชัดเจน แต่แนวคิดนี้อาจเป็นทางเลือกใหม่ที่ไม่ต้องพึ่ง brute-force แบบเพิ่มจำนวนคอร์หรือขยายขนาด cache เหมือนที่ AMD และ Apple ใช้ในปัจจุบัน ✅ แนวคิด Software Defined Super Core ของ Intel ➡️ รวมคอร์จริงหลายตัวให้กลายเป็นคอร์เสมือนเดียว ➡️ ทำงานแบบขนานก่อนจัดเรียงคำสั่งใหม่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ shared memory และ synchronization module ภายในคอร์ ✅ จุดต่างจากเทคนิคเดิม ➡️ คล้าย inverse hyper-threading แต่ปรับให้ทันสมัย ➡️ ต่างจาก AMD ที่ใช้ Clustered Multi-Threading โดยแบ่งคอร์เป็นโมดูล ➡️ มีการใช้ wormhole address space เพื่อจัดการข้อมูลระหว่างคอร์ ✅ การใช้งานและความคาดหวัง ➡️ เหมาะกับงาน single-thread ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง ➡️ หวังว่าจะเพิ่ม performance-per-watt โดยไม่ต้องเพิ่มขนาดคอร์ ➡️ อาจใช้ในงาน AI inference, simulation, หรือ mining ✅ ข้อกำหนดด้านซอฟต์แวร์ ➡️ ต้องการ compiler หรือ binary instrumentation เพื่อแบ่งโค้ด ➡️ ระบบปฏิบัติการต้องจัดการ scheduling ให้เหมาะกับโหมด super core ➡️ ต้องการการสนับสนุนจาก ecosystem ทั้ง hardware และ software https://www.techradar.com/pro/is-it-a-bird-is-it-a-plane-no-its-super-core-intels-latest-patent-revives-ancient-anti-hyperthreading-cpu-technique-in-attempt-to-boost-processor-performance-but-will-it-be-enough

🎙️ เรื่องเล่าจาก Mike Judge: เมื่อความฝันของการเขียนโค้ดด้วย AI กลายเป็นความผิดหวังที่มีหลักฐานรองรับ Mike Judge นักพัฒนาอาวุโสที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปี ได้ทดลองใช้งาน AI coding tools อย่างจริงจัง และเริ่มตั้งคำถามหลังอ่านงานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ซึ่งพบว่า นักพัฒนาที่ใช้ AI coding tools ใช้เวลานานขึ้นถึง 19% ในการทำงานจริง—ขัดแย้งกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น Mike เริ่มทดลองด้วยตัวเอง โดยใช้วิธีสุ่มว่าจะใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ผลลัพธ์คือ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และในหลายกรณี AI ทำให้เขาช้าลงถึง 21% ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาของ METR เขาตั้งคำถามว่า ถ้า AI coding tools ทำให้คนเขียนโค้ดเร็วขึ้นจริง ทำไมเราไม่เห็น “น้ำท่วม shovelware” หรือซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลที่ควรจะเกิดขึ้นจาก productivity ที่เพิ่มขึ้น? เขาใช้เงินและเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แล้วพบว่า—ไม่มีการเติบโตแบบ exponential ในการปล่อยซอฟต์แวร์ใหม่เลย ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีต่างพากัน rebrand เป็น “AI-first” และใช้ productivity narrative เพื่อ justify การปลดพนักงานหรือกดเงินเดือน นักพัฒนาหลายคนกลับรู้สึกกดดัน สับสน และผิดหวัง เพราะไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพตามที่อุตสาหกรรมโฆษณาไว้ ✅ ผลการทดลองของ Mike Judge ➡️ ใช้ AI coding tools แล้วช้าลงโดยเฉลี่ย 21% ➡️ ทดลองสุ่มใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ➡️ ผลลัพธ์ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และไม่เห็นการเพิ่ม productivity ✅ ข้อมูลจาก METR Study ➡️ นักพัฒนาใช้ AI แล้วช้าลง 19% โดยเฉลี่ยในการทำงานจริง ➡️ ขัดแย้งกับความคาดหวังที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 20–25% ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่มควบคุมกับนักพัฒนา open-source ที่มีประสบการณ์สูง ✅ การวิเคราะห์ข้อมูลการปล่อยซอฟต์แวร์ ➡️ ไม่มีการเพิ่มขึ้นของ shovelware หรือซอฟต์แวร์ใหม่จำนวนมาก ➡️ ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แสดงกราฟที่ “แบน” ➡️ ไม่มีสัญญาณของ indie boom หรือการปล่อยแอปแบบสายฟ้าแลบ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและนักพัฒนา ➡️ บริษัทใช้ narrative AI productivity เพื่อปลดพนักงานและลดเงินเดือน ➡️ นักพัฒนารู้สึกกดดันและสับสนจากความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความจริง ➡️ การเรียนรู้ prompting ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding

เขมรพวกนี้ถ้าให้สัญชาติมันเสมือนให้ไส้ศึกให้โจรมาอาศัยอยู่ในบ้านตนนั้นเอง สรุป คุณโจรก็อยู่บ้านฉันเสียนานเอาอย่างนี้นะย้ายทะเบียนบ้านมาอยู่ร่วมกับคนในบ้านทั้งบ้านเลยนะ,สามารถเผาบ้านเผาเรือนได้อย่างเต็มที่ด้วยเพราะเป็นคนในบ้านนี้แล้ว,คือบกพร่องต่อหน้าที่ที่ไร้ปัญญาความสามารถในการถีบออกไปได้แต่ไม่ทำ ทั้งที่มีอาวุธเครื่องบังคับเต็มมือเสือกไม่ใช้,จุดจบเขมรพวกนี้คือออกจากแผ่นดินไทยทั้งหมดทันที,แผ่นดินมรึงก็มีตรึมในฝั่งมรึงเขมรนะ,ไปอาศัยกันอยู่ แบ่งปันกันเองในคนเขมรพวกมรึงสิ,ทหารเขมรทุกๆตัวสมควรตายหมด ยุยงสร้างความไม่สงบด้วย ใช้คนเขมรตนเองปลุกปั่นสร้างความไม่สงบ,ไม่เอาคนเขมรตนออกไปอย่างจริงจังบนแผ่นดินไทยแต่กลับนำทัพในนามประชาชนเขมรเพื่อต้องการเอาต้องการยึดแผ่นดินไทยชัดเจน.,เรา..จะแม่ทัพภาค1หรือผู้ว่า ถ้าพูดจริงก็ไม่สมควรพูดชี้นำ สร้างความคาดหวัง มอบสัญชาติไทยให้เขมรง่ายๆแบบนี้,หรืออาศัยจังหวะสถานการณ์นี้ถือโอกาสดีมีเหตุช่วยเขมรกลุ่มนี้ได้มีสัญชาติไทยเสียเลย,ถ้าแบบนี้ใช้ไม่ได้ตามคลิปนี้หากการประชุมนี้มีสิ่งนี้นัยยะมอบสัญชาติไทยให้เขมรพวกเฮี้ยนี้จริง,ไม่สมควรให้สัญชาติไทยมันทุกๆตัว.,พม่าบุกรุกอาศัยอยู่แบบนี้ มาเลย์กลุ่มก่อการร้ายอาศัยอยู่แบบนี้ทหารแม่ทัพภาคนั้นและผู้ว่าจังหวัดนั้นๆแสดงว่าสามารถใช้เหตุลักษณะมอบสัญชาติไทยแก่พม่าแก่หมู่บ้านชุมชนก่อการร้ายในสายตาภาพประชาชนที่ดีนะสิ นี้มิใช่สงครามล้างเผ่าพันธ์นะแบบลาว เวียดนามพม่าเขมรหนีตายในอดีตกลับประเทศตนไม่ได้ ไม่สามารถกลับประเทศตนได้ตลอดชีวิตแล้วเพราะยังฆ่าล้างกันอยู่ จึงต้องให้สัญชาติมันพวกมันง่ายๆแบบนั้น เขมรเหี้ยสงบสุข มีบ่อนคาสิโนเต็มประเทศ กลับบ้านมันไม่ได้จริงเหรอจนทางการไทยต้องจำใจข่มใจสงสารเมตตาคนใกล้ตายแบบเขมรนั้นต้องรีบมอบสัญชาติไทยให้นะจะได้เข้าถึงเงินตังเลือดบริจาคคนไทยเมื่อเขมรผ่าตัดเสียเลือดมากจะตายแล้วต้องช่วยเขมรนะรีบให้สัญชาติไทยแก่เขมรนะ ตรรกะมันจะได้ไม่รื้อลวดหนามเราอีก ไม่ก่อเหตุวุ่นวายแบบนีัอีก ทหารพอดีไม่มีปัญญาถีบออกที่เป็นชุมชนใหญ่เขมรนี้ทั้งหมดเลยต้องยอมใจให้สัญชาติเป็นคนไทยสะตัดปัญหาเลย ไม่ต้องปะทะด้วยเขาคนเขมรจะบาดเจ็บประชาชนเขมรเดี๋ยวเลือดออกบาดเจ็บตัวบาดเจ็บกาย ให้ๆสัญชาติไทยแก่เขมรในชุมชนนี้จึงเป็นวิธีที่ถูกต้อง ผู้ว่าฯเราสั่งการได้ทันทีอยู่แล้วสำเร็จแน่นอนโดยแม่ทัพภาคค้ำประกันสถานะความเป็นสัญชาติไทยให้คนเขมร,ถีบไม่ไปไล่ไม่ออกก็ให้สัญชาติเขาเถอะน่าสงสาร เขมรพวกนี้มีบุญคุณรู้คุณแผ่นดินไทยนะ คนไทยทั้งประเทศมารักเขมรพวกนี้ดีกว่าอย่าเกลียดชังเขาเลย อนาคตเกือบจะให้สัญชาติไทยตลอดแนวพรมแดนกันคนเขมรที่ยึดพื้นที่ไทยได้กว่า11จุด แม่ทัพภาคที่2เป็นฝ่ายตรงข้ามเราเสือกถีบเขมรพวกเราออกไปจากพื้นที่ไทยก่อนถึง11พื้นที่,พี่ใหญ่อุตส่าปล่อยมันเขมรยึดพื้นที่11ได้แล้ว,ถ้าไม่เกิดเรื่องทั้งชุมชนแบบอานม้าจะได้สัญชาติไไทยไปด้วยล่ะ,ยึดมากว่า16-17ปีแผนเสียเลย.,อย่างน้อยบ้านหนองจานชุมชนเขมรนี้ต้องได้สัญชาติไทยแน่นอน อังเคิลอยากได้อะไรเดี๋ยวจัดให้. https://youtube.com/watch?v=S7ADYYcsghE&si=uTn9HuvNVmbfmg7Q

🎙️ เมื่อ Zuckerberg เบรกการจ้างงาน AI – สัญญาณฟองสบู่ที่ Silicon Valley เริ่มสั่นคลอน ในช่วงปีที่ผ่านมา Meta ทุ่มเงินมหาศาลเพื่อดึงตัวนักวิจัย AI ระดับหัวกะทิจากบริษัทคู่แข่งอย่าง OpenAI และ Google โดยเสนอค่าตอบแทนสูงถึง $1 พันล้านดอลลาร์ต่อคน เพื่อเร่งพัฒนา “Superintelligence Labs” ที่มีเป้าหมายสร้างผู้ช่วยอัจฉริยะถาวรในรูปแบบแว่นตาอัจฉริยะ แต่เมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมา Mark Zuckerberg กลับสั่ง “เบรก” การจ้างงานทั้งหมดในแผนก AI ของ Meta ท่ามกลางความกังวลว่าอุตสาหกรรม AI กำลังเข้าสู่ภาวะฟองสบู่ หลังจากรายงานของ MIT ระบุว่า 95% ของบริษัทที่ลงทุนใน AI ไม่ได้รับผลตอบแทนใด ๆ การหยุดจ้างงานนี้เกิดขึ้นก่อนที่ตลาดหุ้นจะร่วงหนัก โดยหุ้นของบริษัทเทคโนโลยีอย่าง Nvidia, Arm และ Palantir ตกลงอย่างต่อเนื่อง นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามว่าเงินที่ทุ่มไปกับ AI นั้นคุ้มค่าจริงหรือไม่ แม้ Meta จะออกมาบอกว่าเป็น “การวางแผนองค์กรตามปกติ” แต่เบื้องหลังคือการปรับโครงสร้างครั้งใหญ่ โดยแบ่ง Superintelligence Labs ออกเป็น 4 หน่วยงานใหม่ และยุบทีม AGI Foundations ที่เคยพัฒนาโมเดล Llama และ Behemoth ซึ่งถูกวิจารณ์ว่าบิดเบือน benchmark เพื่อให้ดูดีเกินจริง นักวิเคราะห์เตือนว่า การจ่ายค่าตอบแทนสูงเกินไปโดยไม่มีนวัตกรรมที่ชัดเจนอาจทำให้มูลค่าหุ้นลดลง และความคาดหวังต่อ GPT-5 ที่ไม่เป็นไปตาม hype ยิ่งตอกย้ำว่าฟองสบู่ AI อาจแตกในไม่ช้า 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Meta สั่งหยุดการจ้างงานในแผนก AI ทั้งหมด ยกเว้นกรณีพิเศษที่ต้องได้รับอนุมัติจาก Alexandr Wang ➡️ การหยุดจ้างงานเกิดขึ้นก่อนตลาดหุ้นร่วงจากความกังวลเรื่องฟองสบู่ AI ➡️ Zuckerberg เคยเสนอค่าตอบแทนสูงถึง $1 พันล้านเพื่อดึงนักวิจัยจาก OpenAI และ Google ➡️ Superintelligence Labs ถูกแบ่งออกเป็น 4 หน่วยงานใหม่ และทีม AGI Foundations ถูกยุบ ➡️ โมเดล Behemoth ถูกวิจารณ์ว่าบิดเบือน benchmark และมีการลาออกของทีมงาน ➡️ Meta อ้างว่าเป็น “การวางแผนองค์กรตามปกติ” เช่น การจัดงบประมาณประจำปี ➡️ หุ้นของบริษัทเทคโนโลยีหลายแห่ง เช่น Nvidia และ Palantir ร่วงจากความกังวลเรื่องผลตอบแทน AI ➡️ Zuckerberg ยืนยันว่าเป้าหมายคือสร้าง “ผู้ช่วยอัจฉริยะถาวร” ที่อยู่ในแว่นตาอัจฉริยะ ➡️ เขาเน้นทีมขนาดเล็กที่มีความสามารถสูง แทนการจ้างงานจำนวนมาก ➡️ ค่าใช้จ่ายในการจ้างงาน AI จะเพิ่มขึ้นอย่างมากในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Meta ดึงตัวนักวิจัย AI มากกว่า 50 คนจากบริษัทคู่แข่งภายในไม่กี่เดือน ➡️ นักวิเคราะห์จาก Morgan Stanley เตือนว่าการจ่ายค่าตอบแทนสูงอาจลดมูลค่าหุ้น ➡️ GPT-5 ได้รับการตอบรับแบบ “กลาง ๆ” ไม่เป็นไปตามความคาดหวัง ➡️ Sam Altman เปรียบ hype ของ AI กับฟองสบู่ dotcom ในปี 2000 ➡️ บริษัทเทคโนโลยียังคงลงทุนหลายหมื่นล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐาน AI แม้รายได้ยังไม่ชัดเจน https://www.telegraph.co.uk/business/2025/08/21/zuckerberg-freezes-ai-hiring-amid-bubble-fears/

..แหกตาว่าชาวบ้านได้ที่คืนแล้วพะนะจากทหารไทยโดยแม่ทัพภาคที่1สั่งว่ารั้วลวดหนามแล้ว ชาวบ้านดีใจก่อนล่วงหน้าก็ว่า เอาเข้าจริงไม่ได้ล้อมรั้วลวดหนามตาทหลักเขตหมุดเสาดินแดนจริงอะไร ระยะห่างผีบ้าจริงถึง500เมตร ผีบ้าไปแล้วจริงๆของจริงด้วย,,ก่อนหยุดยิงแม่ทัพภาคที่1ไม่มีแผนการจะยึดพื้นที่ดินแดนคืนจากเขมรจริงแต่อย่างใดโดยเฉพาะบ้านหนองจาน จากคำกล่าว อ.วีระ ว่าชาวเขมรหนีตายทิ้งหมู่บ้านไปแล้วเป็นอันมากเพราะกลัวการปะทะระหว่างจุดบ้านหนองจาน ,นั้นยิ่งตอกย้ำว่าทหารไทยสามารถเข้าตียึดพื้นที่โดยง่ายแม้มีชาวบ้านเขมรอยู่จริงก็ตามหากไม่กลัวตายยังอาศัยอยู่ในบ้านจากการปะทะของทหารไทยกับทหารเขมรเพื่อยึดพื้นที่ดินแดนไทยบริเวณบ้านหนองจานกลับคืน,ทหารไทยสามารถปะทะเดือดถล่มบ่อนคาสิโนเขมรหรือเขตเศรษฐกิจทำตังของเขมรได้เลยด้วย ตัดบ่อนทำลายคนไทยในตัวอีกจากใช้โอกาสปะทะนีัทั้งรักษายึดคืนดินแดนที่ถูกเขมรแย่งเอาไปตั้งนานกลับคืนได้ ทำไมแม่ทัพภาคที่1ละเว้นการปฏิบัติภาระกิจที่ต้องทำชัดเจนอยู่แล้วและเราประชาชนคาดหวังมากว่าบ้านหนองจานที่เป็นข่าวอันโด่งดังที่เขมรยึดไปจากไทย แม่ทัพภาคที่1จะสามารถดำเนินการยึดคืนทั้งหมดได้โดยดีแม้ไม่เป็นข่าวออกสื่อใดๆระหว่างเกิดเหตุปะทะวันที่28ก.ค.68นี้ เราคาดหวังว่าต้องยึดคืนแบบเงียบๆไม่ต้องให้เป็นข่าวใหญ่โตแบบฝั่งอีสานใต้แม่ทัพภาคที่2ก็ได้ เป็นเสือร้ายนิ่งที่ลงมือสังหารศัตรูอย่างเด็ดขาดรวดเร็วในดาบเดียวประมาณนััน จึงวางใจว่าแม้ไม่เป็นข่าวก็เชื่อใจได้ว่าแม่ทัพภาคที่1จะไม่ทรยศในความคาดหวังจากเรา..ประชาชนคนไทยทั้งประเทศแม้กระแสหน้าสื่อจะหันไปภูมะเขือ ตาควายมากมายก็ตาม,จบปะทะภาค1 อย่างน้อยต้องได้พื้นที่หลายจุดที่เขมรครอบครองยึดไปแบบออกนอกหน้านอกตาเป็นข่าวเหมือนบ้านหนองจานที่อ.วีระถูกเขมรจับไป.,สุดท้ายเมื่อความจริงปรากฎ มันน่าผิดหวังมาก เราจะแม่ทัพภาคที่1และคณะทีมงานทั้งทีมนี้ไปทำไม???อีก,ไม่ละอายใจในทหารที่ตายที่บาดเจ็บที่สู้จนตัวตายพิการตลอดแนวพรมแดนไทยเขมรเราเลยเหรอ,ลาออกไปเถอะถ้าไร้ฝีมือความสามารถปัญญาขนาดเด็กๆยังดูออกเลย,ให้คนดีๆคนเก่งขึ้นมายึดดินแดนไทยอธิปไตยเราคืนจากเขมรเถอะหากไม่ตั้งใจเต็มใจเต็มที่ในภาระกิจความรับผิดชอบตนหน้างานนี้.,เด็กๆที่ตายคา7/11คุณไม่ละอายใจเหรอ,ครอบครัวตายเกือบหมดทั้งครอบครัวที่เขมรยิงระเบิดใส่เราสำนึกทหารทั้งภาค1ท่านคิดเช่นไร,ประชาชนเสียสละอพยพพรากจากในสิ่งที่รักที่หวงแหนให้ทหารไทยเราต่อสู้เพื่อเอาอธิปไตยไทยเรากลับมาให้ได้คุณๆไม่สำนึกเลยเหรอในเขาเสียสละให้ต้องจัดการมันคนเขมรให้จบ,บัดสบที่สุด ปฏิบัติเหี้ยที่สูญเปล่า ประชาชนคนไทยที่บาดเจ็บที่ตายมันทำให้สูญเปล่าเช่นนั้นเหรอ,ขลาดเขลานัก,พลทหารมากมายตลอดชายแดนท่านเหล่านั้นต่อสู้เพื่ออะไรล่ะ,แต่ตลอดพรมแดนแม่ทัพภาคที่1 มันคืออะไร?.,เช่นนั้นจะสามารถเข้าใจได้มั้ยว่า หากเขมรจะบุกโจมตีไทยสามารถทะลุมาทางภาค1ได้อย่างสบายเหมือนมีประตูเปิดโล่งเดินได้สะดวกสบายยึดประเทศไทยนี้ได้สบายมากๆ,ไม่สามารถวัวหายแล้วล้อมคอกได้จริงๆ การแอ็คชั่นเมื่อหลังจบการปะทะไม่สามารถอ้างความไม่รับผิดชอบได้,จังหวะอำนวยเกินล้าน%สามารถีบเขมรพ้นจากแผ่นดินไทยทั้งหมดได้ทำไมท่านไม่ทำ, ..สรุปพื้นที่ทหารเขตๆนี้อาจเป็นภัยความมั่นคงของชาติของอธิปไตยไทยตนเสียเองก็ได้,ตลอดอเมริกาท่าเรือไม่เป็นทางการหรือกองทัพอเมริกาอย่างไม่เป็นทางการก็อยู่ภาคตะวันออกนี้,นัยยะมากมายด้านความมั่นคงสาระพัดต่ออธิปไตยไทยด้วยอย่างมีนัยยสำคัญจริงๆมิใช่แค่เขมรในบ้านหนองจานที่รับผิดชอบในหน้าที่. ..เราประชาชนคนไทยผิดหวังมากถึงมากที่สุดที่รับรู้ข่าวนี้ว่าไม่สามารถถีบคนเขมรออกนอกเขตหลักหมุดพรมแดนจริงได้ซึ่งมีหลักหมุดให้เห็นเต็มตาขนาดนั้น,แนวระวางทางดาวเทียมประกอบก็ง่ายยิงสำรวจบอกพิกัดชัดเจนโคตรๆในปัจจุบัน แต่แสดงพฤติกรรมเสมือนว่าเรื่องเขตพรมแดนเขมรนี้ตกลงยากเย็นดึกดำบรรพ์เสียจริง,อดีตโกหกทั้งประเทศได้,ลากโกลาหลวุ่นวายขนาดไหนได้แต่ปัจจุบันมันไม่ใช่แล้ว ต้องซื่อสัตย์จริงใจต่อประชาชนเถอะ,ความจริงมีหนึ่งเดียวเท่านั้น,คนไทยเราพร้อมให้อภัยในสิ่งที่ผิดพลาดเมื่อรู้ตัวว่าผิดพลาด,แล้วมาร่วมสร้างชาติไทย รักบ้านเกิดเมืองไทยเรานี้กันใหม่ คนเราผิดพลาดได้แต่อย่าผิดต่อแผ่นดินไทยบ้านเกิดเมืองนอนตนเลย.,เรามิอาจให้อภัยได้หากไม่สำนึกผิดชอบชั่วดีอีกต่อไป. https://www.youtube.com/watch?v=tXh_K_azfJs

🧠 Dimensity 9500 vs Snapdragon 8 Elite Gen 2: เปิดตัวก่อนแต่แรงไม่สุด MediaTek เตรียมเปิดตัวชิป Dimensity 9500 ก่อน Snapdragon 8 Elite Gen 2 หนึ่งวัน ซึ่งดูเหมือนจะเป็นกลยุทธ์เพื่อแย่งความสนใจจากตลาด แต่ผลการทดสอบ Geekbench 6 บน Vivo X300 กลับเผยว่า Dimensity 9500 ทำคะแนนได้ต่ำกว่าที่คาดไว้ โดยได้เพียง 2,352 คะแนนในแบบ single-core และ 7,129 คะแนนในแบบ multi-core Dimensity 9500 ใช้โครงสร้าง CPU แบบ “1 + 3 + 4” โดยมีคอร์หลักที่เร็วที่สุดอยู่ที่ 4.20GHz ซึ่งสูงกว่าความเร็วที่ใช้ในการทดสอบจริง แต่ยังต่ำกว่าคู่แข่งอย่าง Snapdragon 8 Elite Gen 2 ที่แม้จะลดความเร็วลงเหลือ 4.00GHz ก็ยังทำคะแนนได้ถึง 3,393 และ 11,515 คะแนน—เร็วกว่า Dimensity ถึง 61% สาเหตุหนึ่งที่ Snapdragon 8 Elite Gen 2 ทำได้ดีกว่า คือการใช้คอร์แบบ in-house ที่ไม่พึ่งพา ARM โดยตรง ซึ่งให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์ที่สูงกว่า และยังมีความยืดหยุ่นในการออกแบบมากขึ้น อย่างไรก็ตาม Dimensity 9500 ยังมีจุดเด่นในด้านการประมวลผลแบบ floating-point และคะแนน AnTuTu ที่สูงกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 2 ถึง 11% ซึ่งอาจบ่งชี้ว่าชิปนี้เหมาะกับงานกราฟิกหรือ AI มากกว่าการประมวลผลทั่วไป ✅ สเปกและโครงสร้างของ Dimensity 9500 ➡️ ใช้โครงสร้าง CPU แบบ “1 + 3 + 4” ➡️ คอร์หลักเร็วสุดที่ 4.20GHz แต่ทำงานต่ำกว่าความเร็วจริง ➡️ ใช้ Cortex-X930 และ Cortex-A730 บนสถาปัตยกรรม ARMv9.2-A ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm โดย TSMC ✅ ผลการทดสอบเบื้องต้น ➡️ Geekbench 6: single-core 2,352 / multi-core 7,129 ➡️ Snapdragon 8 Elite Gen 2 ได้คะแนนสูงกว่า 61% ➡️ Dimensity 9500 ทำคะแนน AnTuTu สูงกว่า 11% (3449366 vs 3115282) ➡️ มีประสิทธิภาพด้าน floating-point computation สูงกว่า 41% ✅ จุดเด่นของ Snapdragon 8 Elite Gen 2 ➡️ ใช้คอร์แบบ in-house “Oryon Gen 2” ไม่พึ่ง ARM ➡️ ความเร็วสูงสุด 4.74GHz ในรุ่น Galaxy Edition ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P 3nm โดย TSMC ➡️ มี GPU Adreno 840 และ NPU Hexagon รุ่นใหม่ ✅ ความคาดหวังและการใช้งาน ➡️ Dimensity 9500 อาจเหมาะกับงาน AI และกราฟิกมากกว่าการประมวลผลทั่วไป ➡️ Snapdragon 8 Elite Gen 2 เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็วสูงแบบต่อเนื่อง ➡️ ทั้งสองชิปรองรับ Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0, และ 5G ทุกย่านความถี่ https://wccftech.com/dimensity-9500-latest-single-core-and-multi-core-scores-fail-to-impress/

🎙️เรื่องเล่าจากโลกไอที: จากเงินเดือนแสนห้า สู่การสมัครงานที่ Chipotle ย้อนกลับไปเมื่อสิบปีก่อน ถ้าคุณเรียนจบด้านคอมพิวเตอร์ วิทยาการข้อมูล หรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์ คุณแทบจะเลือกได้เลยว่าจะทำงานที่ไหน เงินเดือนเริ่มต้นทะลุ $100,000 พร้อมโบนัสและหุ้นอีกหลายหมื่นดอลลาร์ หลายคนจึงมุ่งหน้าเข้าสู่สายนี้ด้วยความหวังว่าจะได้งานดี เงินดี และชีวิตมั่นคง แต่ในปี 2025 ภาพนั้นกลับเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง นักศึกษาจบใหม่อย่าง Manasi Mishra จากมหาวิทยาลัย Purdue เล่าว่าเธอเรียนเขียนโค้ดมาตั้งแต่เด็ก ทำเว็บไซต์ตั้งแต่ประถม และตั้งใจเรียนสายคอมเต็มที่ แต่หลังจากจบการศึกษา เธอกลับไม่ได้รับข้อเสนอจากบริษัทเทคโนโลยีเลย มีเพียง Chipotle ร้านอาหารที่เรียกเธอไปสัมภาษณ์ เหตุผลหลักคือบริษัทเทคโนโลยีใหญ่ ๆ อย่าง Amazon, Microsoft, Meta และ Intel ต่างลดจำนวนพนักงาน และหันไปใช้เครื่องมือ AI ที่สามารถเขียนโค้ดได้เอง เช่น GitHub Copilot, CodeRabbit หรือ Devin จาก Cognition AI ซึ่งสามารถเขียนและดีบักโค้ดได้จากคำสั่งภาษาธรรมชาติ ผลคือ ตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นที่เคยเปิดรับนักศึกษาจบใหม่ ถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ และทำให้คนรุ่นใหม่ต้องหางานนอกสายที่เรียนมา บางคนสมัครงานที่ McDonald’s แต่ยังถูกปฏิเสธเพราะ “ไม่มีประสบการณ์” แม้จะมีความหวังว่า AI จะสร้างโอกาสใหม่ ๆ แต่ในระยะสั้น นักศึกษาจบใหม่กำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ ทั้งจากการแข่งขันที่รุนแรง การคัดกรองด้วยระบบอัตโนมัติ และความรู้สึกว่าถูก “หลอก” ให้เรียนในสายที่ไม่มีงานรองรับ ✅ ความเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงานสายเทคโนโลยี ➡️ บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ ๆ ลดจำนวนพนักงานและหันไปใช้ AI coding tools ➡️ ตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นถูกลดลงอย่างมาก ทำให้นักศึกษาจบใหม่หางานยาก ✅ ความคาดหวังในอดีตที่ไม่เป็นจริง ➡️ นักศึกษาถูกกระตุ้นให้เรียนเขียนโค้ดด้วยสัญญาว่าจะได้งานเงินเดือนสูง ➡️ จำนวนผู้เรียนสายคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา ✅ การใช้ AI ในการเขียนโค้ดและคัดกรองผู้สมัคร ➡️ เครื่องมืออย่าง GitHub Copilot, CodeRabbit, Devin สามารถเขียนโค้ดได้จากคำสั่งภาษา ➡️ บริษัทใช้ AI คัดกรองใบสมัคร ทำให้ผู้สมัครถูกปฏิเสธโดยไม่มีโอกาสแสดงความสามารถ ✅ ความพยายามปรับตัวของนักศึกษาจบใหม่ ➡️ บางคนหันไปเน้นทักษะมนุษย์ เช่น ความคิดสร้างสรรค์ เพื่อให้โดดเด่น ➡️ บางคนเปลี่ยนสายงาน เช่น Mishra ที่หันไปทำงานด้านการขายเทคโนโลยี https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/14/goodbye-us165000-tech-jobs-student-coders-seek-work-at-chipotle

🎙️เรื่องเล่าจากสนาม AI: ลงทุนเป็นพันล้าน แต่ผลลัพธ์ยังไม่มา ลองนึกภาพบริษัททั่วโลกกำลังเทเงินมหาศาลลงในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้วยความหวังว่าจะได้ผลลัพธ์ที่เปลี่ยนเกม ทั้งลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ แต่สิ่งที่เกิดขึ้นจริงกลับคล้ายกับ “Productivity Paradox” ที่เคยเกิดขึ้นในยุคคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลเมื่อ 40 ปีก่อน—ลงทุนเยอะ แต่ผลผลิตไม่เพิ่มตามที่คาดไว้ บริษัทต่าง ๆ ใช้ AI เพื่อช่วยงานหลังบ้าน เช่น การเงิน ทรัพยากรบุคคล และบริการลูกค้า แต่หลายโครงการกลับล้มเหลวเพราะปัญหาทางเทคนิคและ “ปัจจัยมนุษย์” เช่น พนักงานต่อต้าน ขาดทักษะ หรือไม่เข้าใจการใช้งาน แม้จะมีความคาดหวังสูงจากเทคโนโลยีอย่าง ChatGPT หรือระบบอัตโนมัติ แต่ผลตอบแทนที่แท้จริงยังไม่ปรากฏชัดในตัวเลขกำไรของบริษัทนอกวงการเทคโนโลยี บางบริษัทถึงกับยกเลิกโครงการนำร่องไปเกือบครึ่ง อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่า AI อาจเป็น “เทคโนโลยีทั่วไป” (General Purpose Technology) เหมือนกับไฟฟ้าและอินเทอร์เน็ต ที่ต้องใช้เวลาหลายปีในการปรับตัวก่อนจะเห็นผลลัพธ์ที่แท้จริง ✅ การลงทุนใน AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ➡️ บริษัททั่วโลกเทเงินกว่า 61.9 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เพื่อพัฒนา AI ➡️ อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ ธนาคาร และค้าปลีกเป็นกลุ่มที่ลงทุนมากที่สุด ➡️ บริษัทเทคโนโลยีอย่าง Microsoft, Google, Amazon และ Nvidia เป็นผู้ได้ประโยชน์หลักในตอนนี้ ✅ ปรากฏการณ์ Productivity Paradox กลับมาอีกครั้ง ➡️ แม้จะมีการใช้ AI อย่างแพร่หลาย แต่ผลผลิตทางเศรษฐกิจยังไม่เพิ่มขึ้น ➡️ ปัญหาหลักคือการนำ AI ไปใช้งานจริงยังไม่แพร่หลาย และต้องการการปรับตัวในองค์กร ✅ ตัวอย่างบริษัทที่เริ่มใช้ AI อย่างจริงจัง ➡️ USAA ใช้ AI ช่วยพนักงานบริการลูกค้า 16,000 คนในการตอบคำถาม ➡️ แม้ยังไม่มีตัวเลขผลตอบแทนที่ชัดเจน แต่พนักงานตอบรับในทางบวก ‼️ ความล้มเหลวของโครงการ AI นำร่อง ⛔ 42% ของบริษัทที่เริ่มโครงการ AI ต้องยกเลิกภายในปี 2024 ⛔ ปัญหาหลักมาจาก “ปัจจัยมนุษย์” เช่น ขาดทักษะหรือความเข้าใจ ‼️ ความคาดหวังที่อาจเกินจริง ⛔ Gartner คาดว่า AI กำลังเข้าสู่ “ช่วงแห่งความผิดหวัง” ก่อนจะฟื้นตัว ⛔ CEO ของ Ford คาดว่า AI จะมาแทนที่พนักงานออฟฟิศครึ่งหนึ่งในสหรัฐฯ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/14/companies-are-pouring-billions-into-ai-it-has-yet-to-pay-off

#ภาควิชาสรีรวิทยา #คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล #มหาวิทยาลัยมหิดล ขอแสดงความยินดีแก่นพ.ธนัทธ์ สุวรรณจตุพร โรงพยาบาลสมุทรสาคร สถานที่ฝึกปฏิบัติงานภายใต้โครงการแพทย์เพิ่มพูนทักษะ ได้ส่งคำชื่นชมว่า นายแพทย์ธนัทธ์ สุวรรณจตุพร เป็นบัณฑิตแพทย์ที่เปี่ยมด้วยคุณภาพและเป็นไปตามความคาดหวังของผู้ใช้บัณฑิตอย่างแท้จริง เมื่อวันที่ 24 มิถุนายน 2568