📶 เทคนิค “โกหกเรื่องสัญญาณ” เพื่อเพิ่มความพึงพอใจของผู้ใช้มือถือ — จริงหรือหลอกกันแน่? บทความจาก Nick vs Networking เผยเทคนิคที่ผู้ให้บริการมือถือบางรายใช้เพื่อ “เพิ่มความพึงพอใจของผู้ใช้” โดยไม่ต้องลงทุนเพิ่มในโครงสร้างพื้นฐาน นั่นคือการ “โกหกเรื่องความแรงของสัญญาณ” ด้วยการปรับเกณฑ์การแสดงแถบสัญญาณ (signal bars) ให้ดูดีขึ้นกว่าความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น: 💠 เดิมทีอุปกรณ์จะแสดง 1 ขีดเมื่อสัญญาณอยู่ที่ -110 dBm 💠 แต่หากผู้ให้บริการปรับ threshold ให้แสดง 3 ขีดที่ระดับเดียวกัน ผู้ใช้จะ “รู้สึก” ว่าสัญญาณดีขึ้น ทั้งที่คุณภาพจริงไม่ได้เปลี่ยน แม้จะฟังดูเหมือนกลเม็ดทางการตลาด แต่ผลลัพธ์กลับน่าทึ่ง — ผู้ใช้มีแนวโน้มร้องเรียนลดลง และรู้สึกพึงพอใจมากขึ้น แม้คุณภาพการโทรหรือความเร็วอินเทอร์เน็ตจะเท่าเดิมก็ตาม ✅ สาระสำคัญจากบทความ ✅ ผู้ให้บริการบางรายปรับเกณฑ์แสดงแถบสัญญาณให้ดูแรงขึ้น ➡️ เปลี่ยนจากแสดง 1 ขีดที่ -110 dBm เป็น 3 ขีด ➡️ ทำให้ผู้ใช้ “รู้สึก” ว่าสัญญาณดีขึ้น ✅ เทคนิคนี้ไม่ต้องลงทุนเพิ่มในโครงข่าย ➡️ ไม่ต้องติดตั้งเสาสัญญาณเพิ่ม ➡️ ลดต้นทุนแต่เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ✅ ผู้ใช้ร้องเรียนลดลงแม้คุณภาพจริงไม่เปลี่ยน ➡️ ความรู้สึกมีผลต่อประสบการณ์ใช้งาน ➡️ แสดงให้เห็นว่า perception สำคัญพอ ๆ กับ performance ‼️ การ “โกหก” เรื่องสัญญาณอาจสร้างความเข้าใจผิด ⛔ ผู้ใช้อาจเข้าใจผิดว่าปัญหาเกิดจากอุปกรณ์ ไม่ใช่เครือข่าย ⛔ อาจทำให้การวิเคราะห์ปัญหาจริงยากขึ้น ‼️ อาจขัดกับหลักจริยธรรมและความโปร่งใส ⛔ ผู้ให้บริการควรให้ข้อมูลที่สะท้อนความจริง ⛔ การบิดเบือนข้อมูลอาจกระทบความเชื่อมั่นในระยะยาว https://nickvsnetworking.com/simple-trick-to-increase-coverage-lying-to-users-about-signal-strength/

🏆 MSI คว้ารางวัล GOOD DESIGN 2025 กับ Cubi NUC AI Series: เล็กแต่ล้ำ ยั่งยืนแต่แรง! ถ้าคุณคิดว่า Mini PC คือแค่กล่องเล็ก ๆ สำหรับงานเบา ๆ… MSI ขอเปลี่ยนความคิดนั้นด้วย Cubi NUC AI Series ที่คว้ารางวัล GOOD DESIGN AWARD 2025 ไปครอง ด้วยดีไซน์กะทัดรัดเพียง 0.51 หรือ 0.826 ลิตร แต่อัดแน่นด้วยพลัง AI และความยั่งยืนแบบจัดเต็ม Cubi NUC AI+ รุ่นใหม่ล่าสุดนี้รองรับ Copilot+ PC พร้อมฟีเจอร์ AI บนเครื่องโดยตรง เช่น การควบคุมด้วยเสียงผ่านไมค์และลำโพงในตัว มีพอร์ต Thunderbolt, LAN คู่ 2.5G และปุ่มเปิดเครื่องแบบสแกนนิ้วเพื่อความปลอดภัย เหมาะกับทั้งนักธุรกิจ นักการศึกษา และสายงานที่ต้องการความคล่องตัว ที่โดดเด่นไม่แพ้กันคือความใส่ใจสิ่งแวดล้อม: ตัวเครื่องผลิตจากพลาสติกรีไซเคิล 37.25%, บรรจุภัณฑ์ผ่านการรับรอง FSC และใช้วัสดุเยื่อกระดาษรีไซเคิล 100% ทั้งหมดนี้ทำให้ Cubi NUC AI Series ไม่ใช่แค่คอมพิวเตอร์ แต่เป็นสัญลักษณ์ของการออกแบบที่คิดถึงโลก 💡 เกร็ดน่ารู้เพิ่มเติม: 💠 GOOD DESIGN AWARD เป็นรางวัลจากญี่ปุ่นที่เน้นการออกแบบเพื่อชีวิตที่ดีขึ้น ไม่ใช่แค่ความสวยงาม 💠 Copilot+ PC คือมาตรฐานใหม่ของ Windows ที่เน้นการประมวลผล AI บนเครื่องโดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ 💠 Mini PC กำลังเป็นเทรนด์ในองค์กรที่ต้องการลดพื้นที่และพลังงาน แต่ยังคงประสิทธิภาพสูง ✅ MSI Cubi NUC AI Series ได้รับรางวัล GOOD DESIGN AWARD 2025 ➡️ โดดเด่นด้านดีไซน์, ฟังก์ชัน และความยั่งยืน ➡️ ขนาดเล็กเพียง 0.51–0.826 ลิตร แต่ประสิทธิภาพสูง ✅ รองรับ Copilot+ PC และ AI บนเครื่อง ➡️ มีไมค์และลำโพงในตัวสำหรับควบคุมด้วยเสียง ➡️ พอร์ต Thunderbolt, LAN คู่ และปุ่มสแกนนิ้ว ✅ ความใส่ใจสิ่งแวดล้อม ➡️ ใช้พลาสติกรีไซเคิล 37.25% ในตัวเครื่อง ➡️ บรรจุภัณฑ์ผ่านการรับรอง FSC และรีไซเคิลได้ 100% ✅ เหมาะกับการใช้งานในยุคใหม่ ➡️ ตอบโจทย์นักธุรกิจ, นักการศึกษา และสายงาน AI ➡️ เป็นตัวอย่างของการออกแบบที่ยั่งยืนและทรงพลัง ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ Mini PC ⛔ หลายคนยังคิดว่า Mini PC ใช้งานได้แค่เบื้องต้น ⛔ ความจริงคือสามารถรองรับงาน AI และธุรกิจได้เต็มรูปแบบ ‼️ ความเสี่ยงจากการละเลยเรื่องสิ่งแวดล้อมในอุปกรณ์ไอที ⛔ การใช้วัสดุที่ไม่รีไซเคิลอาจเพิ่มขยะอิเล็กทรอนิกส์ ⛔ การออกแบบที่ไม่ยั่งยืนส่งผลต่อภาพลักษณ์องค์กรในระยะยาว Cubi NUC AI Series ไม่ใช่แค่ Mini PC แต่เป็น “Mini Revolution” ที่รวมพลัง AI กับหัวใจสีเขียวไว้ในกล่องเล็ก ๆ ที่ทรงพลัง 🌱💻 https://www.techpowerup.com/342551/msi-cubi-nuc-ai-series-wins-good-design-award-2025-for-innovation-and-sustainability

🛑 เตือนภัยสายอัปเกรด: Flyoobe ปลอมระบาด เสี่ยงโดนมัลแวร์! หลังจาก Windows 10 สิ้นสุดการสนับสนุนเมื่อเดือนที่ผ่านมา ผู้ใช้จำนวนมากหันมาใช้เครื่องมือชื่อว่า “Flyoobe” เพื่ออัปเกรดไปยัง Windows 11 โดยไม่ต้องผ่านข้อกำหนดของระบบ เช่น TPM หรือ Secure Boot ซึ่ง Flyoobe ยังมีฟีเจอร์เสริมให้ปรับแต่งระบบ เช่น ลบฟีเจอร์ AI หรือแอปที่ไม่ต้องการได้อีกด้วย แต่ล่าสุดผู้พัฒนา Flyoobe ได้ออกประกาศ “Security Alert” บน GitHub เตือนว่ามีเว็บไซต์ปลอมชื่อว่า flyoobe[dot]net ที่แอบอ้างเป็นแหล่งดาวน์โหลดเครื่องมือดังกล่าว โดยอาจมีการฝังมัลแวร์หรือดัดแปลงตัวติดตั้งให้เป็นอันตรายต่อระบบ ผู้พัฒนาเน้นย้ำว่าให้ดาวน์โหลดเฉพาะจาก GitHub อย่างเป็นทางการเท่านั้น เพราะเว็บไซต์ปลอมไม่มีความเกี่ยวข้องใด ๆ กับทีมงาน Flyoobe และอาจทำให้ข้อมูลส่วนตัวถูกขโมย หรือระบบเสียหายอย่างรุนแรง 💡 สาระเพิ่มเติมจากวงการความปลอดภัยไซเบอร์: 💠 เครื่องมือที่มีสิทธิ์ระดับระบบ (system-level tools) หากถูกดัดแปลง อาจกลายเป็นช่องทางให้แฮกเกอร์เข้าถึงข้อมูลสำคัญ เช่น รหัสผ่าน, คีย์เข้ารหัส, หรือแม้แต่ควบคุมเครื่องจากระยะไกล 💠 มัลแวร์ในตัวติดตั้งมักไม่แสดงอาการทันที แต่จะฝังตัวรอจังหวะโจมตี เช่น ตอนเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตหรือเปิดแอปสำคัญ ✅ Flyoobe คือเครื่องมืออัปเกรด Windows 11 ➡️ ใช้สำหรับข้ามข้อจำกัดระบบ เช่น TPM และ Secure Boot ➡️ มีฟีเจอร์ปรับแต่ง OS เช่น ลบฟีเจอร์ AI และแอปไม่จำเป็น ✅ การแจ้งเตือนจากผู้พัฒนา ➡️ พบเว็บไซต์ปลอม flyoobe[dot]net ที่แอบอ้างเป็นแหล่งดาวน์โหลด ➡️ อาจมีมัลแวร์หรือตัวติดตั้งที่ถูกดัดแปลง ✅ คำแนะนำในการใช้งาน ➡️ ดาวน์โหลดเฉพาะจาก GitHub อย่างเป็นทางการ ➡️ หลีกเลี่ยงเว็บไซต์ที่ไม่ระบุในเอกสารของผู้พัฒนา ✅ ความเสี่ยงจากมัลแวร์ในเครื่องมือระดับระบบ ➡️ อาจมี keylogger, trojan, ransomware หรือ backdoor ➡️ ส่งผลต่อความมั่นคงของข้อมูลและระบบปฏิบัติการ ‼️ ความเข้าใจผิดในการดาวน์โหลดเครื่องมือ ⛔ ผู้ใช้บางคนอาจหลงเชื่อเว็บไซต์ปลอมเพราะชื่อคล้ายของจริง ⛔ การติดตั้งจากแหล่งที่ไม่ปลอดภัยอาจทำให้ระบบเสียหาย ‼️ ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยไซเบอร์ ⛔ มัลแวร์อาจฝังตัวแบบเงียบ ๆ และโจมตีในภายหลัง ⛔ อาจถูกขโมยข้อมูลส่วนตัวหรือควบคุมเครื่องจากระยะไกล https://www.tomshardware.com/software/windows/developer-warns-users-that-fake-download-site-is-hosting-windows-11-upgrade-bypass-tool-win-10-upgraders-warned-of-potential-malicious-downloads

🧠 ข่าวใหญ่สายไอที: AMD ปรับทิศทางไดรเวอร์ GPU แต่ Linux ยังปลอดภัย! ถ้าคุณเป็นสายเกมหรือสาย Linux แล้วได้ยินว่า AMD จะหยุดพัฒนาไดรเวอร์สำหรับการ์ดจอรุ่นเก่าอย่าง RX 5000 และ RX 6000 อาจจะรู้สึกใจหาย แต่ข่าวดีคือ...การเปลี่ยนแปลงนี้ “ไม่กระทบผู้ใช้ Linux” เพราะ AMD แยกการพัฒนาไดรเวอร์ระหว่าง Windows และ Linux อย่างชัดเจน เรื่องเริ่มจาก AMD ประกาศว่าไดรเวอร์ RDNA 1 และ RDNA 2 จะเข้าสู่โหมด “maintenance” ซึ่งหลายคนตีความว่าอาจหยุดการอัปเดตเกมใหม่ ๆ แต่ AMD ยืนยันว่าจะยังมีการปรับแต่งเกมต่อไปใน Windows ส่วนฝั่ง Linux นั้น...สบายใจได้ เพราะใช้ระบบไดรเวอร์แบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาแยกต่างหาก ที่สำคัญคือ AMD ตัดสินใจ “เลิกพัฒนา AMDVLK” ซึ่งเป็นไดรเวอร์ Linux แบบโอเพ่นซอร์สที่เคยดูแลเอง แล้วหันไปสนับสนุน “RADV” ซึ่งเป็นไดรเวอร์ที่ชุมชนพัฒนาขึ้นเอง และได้รับการสนับสนุนจากบริษัทใหญ่ ๆ อย่าง Valve, Google และ Red Hat 💡 เกร็ดน่ารู้เพิ่มเติม: 💠 RADV เป็นไดรเวอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า AMDVLK ในหลายกรณี และเป็นตัวเลือกหลักของผู้ใช้ Linux 💠 การพัฒนาไดรเวอร์แบบโอเพ่นซอร์สช่วยให้การสนับสนุนฮาร์ดแวร์เก่ายังคงอยู่ได้นาน แม้บริษัทผู้ผลิตจะหยุดพัฒนาไปแล้ว ✅ AMD ปรับสถานะไดรเวอร์ RDNA 1 และ 2 บน Windows ➡️ เข้าสู่โหมด maintenance แต่ยังมีการปรับแต่งเกมใหม่ ➡️ ไม่ได้หยุดการสนับสนุนโดยสิ้นเชิง ✅ ผู้ใช้ Linux ไม่ได้รับผลกระทบ ➡️ ไดรเวอร์ Linux พัฒนาแยกจาก Windows โดยสิ้นเชิง ➡️ ใช้ระบบโอเพ่นซอร์สที่มีการสนับสนุนจากชุมชน ✅ การเปลี่ยนผ่านจาก AMDVLK ไปสู่ RADV ➡️ AMDVLK ถูกยกเลิกตั้งแต่ 15 กันยายน 2025 ➡️ RADV ได้รับการสนับสนุนจาก Valve, Google และ Red Hat ➡️ RADV มีประสิทธิภาพสูงกว่า AMDVLK ในหลายด้าน ✅ ความแข็งแกร่งของระบบโอเพ่นซอร์ส ➡️ แม้ AMD จะหยุดพัฒนา แต่ RADV ยังมีผู้ดูแลจากหลายองค์กร ➡️ การสนับสนุนฮาร์ดแวร์เก่ายังคงดำเนินต่อไป ‼️ ความเข้าใจผิดจากประกาศของ AMD ⛔ หลายคนคิดว่า Linux จะหยุดรับการอัปเดตไดรเวอร์ด้วย ⛔ ความสับสนเกิดจากการสื่อสารที่ไม่ชัดเจนในช่วงแรก ‼️ ความเสี่ยงหากใช้ไดรเวอร์ที่ไม่ได้รับการอัปเดต ⛔ อาจเกิดปัญหาความเข้ากันได้กับเกมใหม่หรือฟีเจอร์ใหม่ ⛔ ควรตรวจสอบเวอร์ชันไดรเวอร์ก่อนอัปเดตระบบหรือเกม ใครที่ใช้ Linux เล่นเกมบน Radeon GPU ก็หายห่วงได้เลย เพราะ RADV ยังอยู่ และยังแรง! 🎮 https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/linux-gamers-wont-be-affected-by-rx-5000-6000-series-driver-shift-amd-changes-limited-to-windows-thanks-to-separated-development

พล.ต.วินธัย สุวารี โฆษกกองทัพบก เผยกรณีกัมพูชาอ้างผลตรวจสอบเหตุระเบิด เมื่อวันที่ 25 ต.ค. 2568 ในพื้นที่ อ.จอมกระสาน จ.พระวิหาร เป็นเหตุให้เด็กชายอายุ 10 ขวบเสียชีวิต และบิดาได้รับบาดเจ็บสาหัส ว่าเป็นระเบิดแบบคลัสเตอร์ M-85 ของกองทัพไทยตกค้างจากเหตุปะทะระหว่างวันที่ 24–28 ก.ค. 2568 ไม่ตรงกับข้อเท็จจริง ด้วยข้อสังเกต ดังนี้ 1.กองทัพบกไทยใช้ต่อเป้าหมายสิ่งปลูกสร้าง เจาะเกราะ และเป้าหมายทางทหารเท่านั้น 2.กระสุนชนิดนี้เมื่อยิงถึงเป้าหมาย ลูกระเบิดย่อยจะทำงานและระเบิดตัวเองอัตโนมัติ ไม่ตกค้างในพื้นที่ และ 3.จากภาพที่กัมพูชาเผยแพร่ ความเสียหายไม่สอดคล้องกับระเบิดแบบ M85 หลังคาบ้านโอ่งน้ำมีรูพรุนจำนวนมาก พบร่องรอยสะเก็ดระเบิดทั่วไป ซึ่งไม่ใช่ลักษณะระเบิดแรงสูง การเสนอข่าวต้องอยู่บนข้อเท็จจริง มีความรับผิดชอบ ไม่บิดเบือนที่อาจสร้างความเข้าใจผิด -เคลียร์ระเบิดจันทบุรีสร้างรั้ว -MOU 43 ไม่ผ่าน ครม. -ทวงคืนแผ่นดินฝ่าแนวกั้น -เอเปคต้องเปิดกว้าง

🎬📱 “คลิปเดียวเปลี่ยนชีวิต: โลกใหม่ของการตลาดไวรัลยุค MrBeast” ใครจะคิดว่าเบื้องหลังความสำเร็จของ MrBeast ยูทูบเบอร์อันดับหนึ่งของโลกที่มีผู้ติดตามกว่า 448 ล้านคน จะมีกองทัพ “คลิปเปอร์” หรือผู้ตัดต่อวิดีโอสั้นกว่า 23,000 คน คอยสร้างคลิปไวรัลจากวิดีโอยาวของเขา แล้วปล่อยลง TikTok, Instagram และ YouTube Shorts เพื่อดึงผู้ชมกลับไปยังช่องหลัก บริษัท Clipping ที่ก่อตั้งโดย Anthony Fujiwara วัย 23 ปี คือผู้อยู่เบื้องหลังกลยุทธ์นี้ โดยจ่ายเงินให้คลิปเปอร์ตั้งแต่ 50 ดอลลาร์ต่อ 100,000 วิว ไปจนถึง 1,500 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านวิว พร้อมเก็บค่าสมาชิกจากลูกค้ารายเดือนสูงสุดถึง 10,000 ดอลลาร์ คลิปเปอร์เหล่านี้ไม่ใช่แค่ตัดต่อวิดีโอธรรมดา แต่ต้อง “จับจังหวะไวรัล” ภายใน 1-2 วินาทีแรกของคลิป เช่น การใส่คำโปรยตลก หรือจับช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นที่สุดของวิดีโอมาใช้ 💡 สาระเพิ่มเติม: กลยุทธ์นี้คล้ายกับการซื้อโฆษณาในยุคก่อน แต่เปลี่ยนจากทีวีหรือวิทยุ มาเป็น “พื้นที่บนหน้าจอมือถือ” ของผู้ใช้โซเชียลมีเดีย ซึ่งมีพลังในการเข้าถึงผู้ชมได้อย่างรวดเร็วและตรงกลุ่มเป้าหมาย ✅ MrBeast ใช้คลิปเปอร์กว่า 23,000 คนช่วยโปรโมตวิดีโอ ➡️ คลิปเปอร์ตัดวิดีโอสั้นจากคลิปหลักแล้วโพสต์ลงโซเชียล ➡️ ได้ค่าตอบแทนตามยอดวิว เช่น 50 ดอลลาร์ต่อ 100,000 วิว ✅ บริษัท Clipping คือผู้ให้บริการเบื้องหลัง ➡️ ก่อตั้งโดย Anthony Fujiwara วัย 23 ปี ➡️ มีลูกค้าระดับศิลปินดัง เช่น Offset, Ice Spice, Jake Paul ✅ กลยุทธ์ “Clipping” คือการตลาดยุคใหม่ ➡️ เปลี่ยนจากโฆษณาแบบเดิมเป็นการซื้อพื้นที่ในฟีดโซเชียล ➡️ ใช้คลิปไวรัลเพื่อดึงผู้ชมไปยังแพลตฟอร์มหลัก เช่น YouTube, Spotify ✅ รายได้ของ Clipping ปีนี้สูงถึง 7.7 ล้านดอลลาร์ ➡️ ส่วนใหญ่รับเป็นคริปโต ➡️ มีแผนขยายบริการไปยังเพลงเก่าและศิลปินหน้าใหม่ในปี 2026 ‼️ ความท้าทายของการตลาดแบบ Clipping ⛔ ความเสี่ยงด้านคุณภาพของเนื้อหาเมื่อใช้แรงงานจำนวนมาก ⛔ การควบคุมเนื้อหาที่อาจผิดจริยธรรมหรือสร้างความเข้าใจผิด ⛔ ความอิ่มตัวของผู้ชมต่อคลิปไวรัลที่ซ้ำซาก https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/29/paid-armies-of-clippers-boost-internet-stars-like-mrbeast

🧑‍💻🔓 “Open Source” คืออะไร? จากซอร์สโค้ดสาธารณะสู่ปรัชญาแห่งความร่วมมือ คำว่า “โอเพ่นซอร์ส” ไม่ได้หมายถึงแค่ซอฟต์แวร์ฟรี แต่คือแนวคิดที่เปิดให้ทุกคนเข้าถึง แก้ไข และแบ่งปันได้อย่างเสรี — โดยมีรากฐานจากยุค ARPANET และเติบโตเป็นขบวนการระดับโลกที่ส่งผลต่อวิทยาศาสตร์ การศึกษา กฎหมาย และเทคโนโลยีคลาวด์ในปัจจุบัน 📙 ความหมายของโอเพ่นซอร์ส ✅ ซอฟต์แวร์ที่เปิดเผยซอร์สโค้ดให้ทุกคนเข้าถึง ➡️ ผู้ใช้สามารถดู แก้ไข และนำไปใช้ใหม่ได้ตามต้องการ ➡️ ตรงข้ามกับซอฟต์แวร์แบบ proprietary เช่น Microsoft หรือ Adobe ✅ ขับเคลื่อนด้วย “สัญญาอนุญาต” ที่เปิดเสรี ➡️ เช่น GPL, MIT, Apache ที่อนุญาตให้ใช้และแจกจ่ายได้ ➡️ บางใบอนุญาตมีเงื่อนไขให้เปิดเผยโค้ดที่แก้ไขกลับคืน (“copyleft”) ✅ เริ่มต้นจาก ARPANET ในยุค 1950s–60s ➡️ นักวิจัยแบ่งปันโค้ดเพื่อพัฒนาเครือข่ายอินเทอร์เน็ตยุคแรก ➡️ ส่งเสริมวัฒนธรรมการตรวจสอบและร่วมมือกัน ✅ วิวัฒนาการจาก “free software” สู่ “open source” ในยุค 1990s ➡️ คำว่า “free software” ทำให้เกิดความเข้าใจผิดว่า “ฟรี” ในแง่ราคา ➡️ Netscape เปิดซอร์ส Mozilla และก่อตั้ง Open Source Initiative (OSI) ✅ ตัวอย่างโครงการโอเพ่นซอร์สที่โดดเด่น ➡️ Linux, Apache, Firefox, Kubernetes, Blender ➡️ อินเทอร์เน็ตและคลาวด์ส่วนใหญ่ทำงานบนเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์ส ✅ โอเพ่นซอร์สไม่จำเป็นต้องฟรีเสมอไป ➡️ นักพัฒนายังสามารถขายซอฟต์แวร์หรือบริการเสริมได้ ➡️ เช่น การสนับสนุน, การปรับแต่ง, หรือการฝึกอบรม ‼️ โอเพ่นซอร์สไม่ได้หมายความว่าไม่มีค่าใช้จ่ายหรือไม่มีข้อจำกัด ⛔ ต้องอ่านใบอนุญาตให้ชัดเจนก่อนนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์ ⛔ บางใบอนุญาตบังคับให้เปิดเผยโค้ดที่แก้ไขกลับสู่สาธารณะ ‼️ การใช้โอเพ่นซอร์สในองค์กรต้องมีการจัดการความปลอดภัย ⛔ โค้ดที่เปิดเผยอาจมีช่องโหว่หากไม่มีการตรวจสอบ ⛔ ควรมีระบบคัดกรองและอัปเดตแพตช์อย่างสม่ำเสมอ https://www.slashgear.com/2005703/what-open-source-means/

👻 Meta เปิดตัว “Ghost Posts” บน Threads — แชร์ได้แบบไม่ต้องกลัวถูกจดจำ Meta เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่บนแอป Threads ที่ชื่อว่า “Ghost Posts” ซึ่งเป็นโพสต์ที่หายไปอัตโนมัติภายใน 24 ชั่วโมงหลังจากเผยแพร่ โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ผู้ใช้สามารถแชร์ความคิดแบบสดใหม่โดยไม่ต้องกังวลเรื่องความถาวรหรือภาพลักษณ์ Ghost Posts เป็นฟีเจอร์ที่คล้ายกับ “Stories” บน Instagram และ Facebook แต่ถูกออกแบบมาให้ใช้ใน Threads ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่เน้นการสนทนาแบบข้อความ ผู้ใช้สามารถเปิดใช้งานฟีเจอร์นี้ได้โดยกดไอคอนรูปผีในหน้าสร้างโพสต์ โพสต์ที่เป็น Ghost จะปรากฏในฟีดเป็นฟองข้อความสีเทาแบบจุดไข่ปลา เพื่อแยกจากโพสต์ปกติ และจะถูกลบอัตโนมัติหลัง 24 ชั่วโมง โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้ลบเอง ที่สำคัญคือ การตอบกลับโพสต์แบบ Ghost จะถูกส่งไปยังกล่องข้อความของผู้โพสต์เท่านั้น ไม่แสดงต่อสาธารณะ ทำให้ผู้ใช้สามารถพูดคุยแบบส่วนตัวได้มากขึ้น Meta ระบุว่า ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ผู้ใช้ “แชร์ความคิดแบบไม่ต้องกลัวว่าจะถูกจดจำหรือถูกตัดสิน” และเป็นการส่งเสริมการใช้งาน Threads ให้หลากหลายขึ้น ✅ Ghost Posts คืออะไร ➡️ โพสต์ที่หายไปอัตโนมัติภายใน 24 ชั่วโมง ➡️ ใช้ไอคอนรูปผีเพื่อเปิดใช้งานในหน้าสร้างโพสต์ ➡️ แสดงเป็นฟองข้อความสีเทาแบบ dotted bubble ✅ การตอบกลับแบบส่วนตัว ➡️ คอมเมนต์จะถูกส่งไปยังกล่องข้อความของผู้โพสต์ ➡️ ไม่แสดงต่อสาธารณะหรือในฟีด ✅ เป้าหมายของฟีเจอร์ ➡️ ส่งเสริมการแชร์ความคิดแบบไม่ต้องกลัวผลกระทบ ➡️ ลดแรงกดดันจากการโพสต์แบบถาวร ➡️ เพิ่มความหลากหลายในการใช้งาน Threads ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ ⛔ แม้โพสต์จะหายไป แต่อาจถูกแคปหน้าจอหรือบันทึกโดยผู้อื่น ⛔ ไม่ควรใช้ Ghost Posts เพื่อแชร์ข้อมูลส่วนตัวหรือเนื้อหาละเมิด ⛔ การตอบกลับแบบส่วนตัวอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดหากไม่ระวัง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/28/meta-launches-039ghost-posts039-that-disappear-after-24-hours-on-threads

🧠 Sam Altman ชี้ AI จะลบงานที่ไม่ใช่ “งานจริง” – จุดชนวนถกเถียงเรื่องคุณค่าของแรงงานยุคใหม่ ลองจินตนาการว่าคุณทำงานเอกสารทั้งวัน ส่งอีเมล สรุปประชุม เขียนรายงานที่ไม่มีใครอ่าน แล้ววันหนึ่ง AI เข้ามาทำแทนทั้งหมด แล้วมีคนบอกว่า “งานที่คุณทำไม่ใช่งานจริง” — นั่นคือสิ่งที่ Sam Altman พูดไว้ เขายกตัวอย่างว่า หากชาวนาเมื่อ 50 ปีก่อนมาเห็นงานของคนยุคนี้ อาจบอกว่า “นั่นไม่ใช่งานจริง” เพราะไม่ได้ผลิตสิ่งจำเป็นต่อชีวิตเหมือนการปลูกพืชหรือเลี้ยงสัตว์ แม้คำพูดของ Altman จะถูกมองว่าเย็นชาและดูถูกแรงงาน แต่เขาไม่ได้หมายถึงว่าคนไม่มีคุณค่า เขากำลังชี้ให้เห็นว่า งานยุคใหม่จำนวนมากเป็นงานที่เกิดจากระบบราชการหรือวัฒนธรรมองค์กร เช่น การเช็กกล่องในแบบฟอร์ม การประชุมที่ไม่จำเป็น หรือการส่งอีเมลซ้ำซ้อน — ซึ่ง AI สามารถจัดการได้ดีกว่า แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ นักมานุษยวิทยา David Graeber เคยเขียนบทความ “Bullshit Jobs” ที่กล่าวว่า หลายคนรู้สึกว่างานของตัวเองไม่มีความหมาย และกลายเป็นหนังสือขายดีในปี 2018 อย่างไรก็ตาม งานวิจัยในยุโรปและสหรัฐฯ พบว่า คนส่วนใหญ่ยังรู้สึกว่างานของตนมีคุณค่า และความรู้สึก “ไร้ความหมาย” มักเกิดจากการบริหารจัดการที่แย่ ไม่ใช่ตัวงานเอง Altman จึงอาจไม่ได้หมายถึงการลบ “ตำแหน่งงาน” แต่หมายถึงการลบ “งานยิบย่อย” ที่ไม่จำเป็น ซึ่ง AI สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ คำกล่าวของ Sam Altman ➡️ งานที่หายไปในยุค AI อาจไม่ใช่ “งานจริง” ➡️ ยกตัวอย่างจากมุมมองของชาวนาเมื่อ 50 ปีก่อน ➡️ จุดชนวนการถกเถียงในโลกออนไลน์ ✅ แนวคิดเรื่อง “Bullshit Jobs” ➡️ มาจากงานเขียนของ David Graeber ➡️ ชี้ว่าหลายงานเป็นเพียงการแสดงออกทางระบบราชการ ➡️ กลายเป็นหนังสือขายดีในปี 2018 ✅ งานที่ AI สามารถจัดการได้ ➡️ รายงานที่ไม่มีคนอ่าน ➡️ อีเมลสรุปประชุมที่ควรเป็น Slack ➡️ เช็กลิสต์ที่ไม่มีผลต่อการตัดสินใจจริง ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับคุณค่าของงาน ⛔ งานที่ดูไม่มีสาระ อาจมีผลต่อระบบโดยรวม ⛔ ความรู้สึกไร้ความหมายมักเกิดจากการบริหารที่แย่ ⛔ ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ว่าควรลบตำแหน่งงานนั้นทิ้ง https://www.tomshardware.com/tech-industry/sam-altman-says-ai-could-eliminate-jobs-that-arent-real-work

🔞 ตลาดผู้ใหญ่กับ AI: ChatGPT ไม่ใช่รายแรกที่มองเห็นโอกาสในธุรกิจ “18+” ในขณะที่อุตสาหกรรม AI กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว หนึ่งในตลาดที่กำลังได้รับความสนใจมากขึ้นคือ “ตลาดผู้ใหญ่” หรือ adult market ซึ่งรวมถึงเนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่, การจำลองบทสนทนาเชิงอารมณ์, และการสร้างประสบการณ์ส่วนตัวผ่าน AI โดยบทความจาก The Star ชี้ว่า ChatGPT อาจไม่ใช่รายแรกที่พยายามเข้าสู่ตลาดนี้—แต่เป็นหนึ่งในผู้เล่นที่กำลังถูกจับตามองอย่างใกล้ชิด บริษัท AI หลายแห่ง เช่น Replika, DreamGF และ EVA AI ได้เปิดตัวแชตบอทที่สามารถสร้างความสัมพันธ์เชิงอารมณ์กับผู้ใช้ได้ โดยบางรายมีฟีเจอร์ที่ให้ผู้ใช้ “ออกเดต” กับ AI หรือแม้แต่สร้างบทสนทนาเชิงโรแมนติกและเซ็กชวล ซึ่งกลายเป็นธุรกิจที่มีรายได้หลายล้านดอลลาร์ต่อปี แม้ว่า OpenAI จะยังไม่เปิดเผยแผนการเข้าสู่ตลาดนี้อย่างชัดเจน แต่การที่ ChatGPT มีความสามารถในการสนทนาอย่างเป็นธรรมชาติและเข้าใจอารมณ์ ก็ทำให้หลายฝ่ายคาดว่าอาจมีการเปิดฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้องในอนาคต 🔍 สรุปประเด็นสำคัญจากบทความ 1️⃣ ตลาดผู้ใหญ่คือโอกาสใหม่ของ AI ✅ ข้อมูลในบทความ ➡️ ตลาด adult AI มีผู้เล่นหลายราย เช่น Replika, DreamGF, EVA AI ➡️ มีการสร้างแชตบอทที่สามารถ “ออกเดต” หรือสนทนาเชิงอารมณ์กับผู้ใช้ ➡️ ธุรกิจนี้มีรายได้หลายล้านดอลลาร์ต่อปี ‼️ คำเตือน ⛔ เนื้อหาบางส่วนอาจละเมิดจริยธรรมหรือกฎหมายในบางประเทศ ⛔ ผู้ใช้บางรายอาจเกิดความผูกพันทางอารมณ์กับ AI มากเกินไป 2️⃣ ChatGPT กับความเป็นไปได้ในตลาดนี้ ✅ ข้อมูลในบทความ ➡️ ChatGPT ยังไม่มีฟีเจอร์เฉพาะสำหรับตลาดผู้ใหญ่ ➡️ แต่มีความสามารถในการสนทนาอย่างเป็นธรรมชาติและเข้าใจอารมณ์ ➡️ นักวิเคราะห์คาดว่า OpenAI อาจเปิดฟีเจอร์ใหม่ในอนาคต ‼️ คำเตือน ⛔ การใช้ AI ในบริบทเชิงอารมณ์ต้องมีการควบคุมอย่างรัดกุม ⛔ อาจเกิดความเข้าใจผิดว่า AI มีความรู้สึกจริง 3️⃣ ความท้าทายด้านจริยธรรมและความปลอดภัย ✅ ข้อมูลในบทความ ➡️ นักวิจัยเตือนว่า AI ที่สร้างความสัมพันธ์กับผู้ใช้อาจส่งผลต่อสุขภาพจิต ➡️ มีความเสี่ยงด้านข้อมูลส่วนตัวและการใช้เนื้อหาไม่เหมาะสม ➡️ บางแพลตฟอร์มมีการเก็บข้อมูลการสนทนาเพื่อพัฒนาโมเดล ‼️ คำเตือน ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบนโยบายความเป็นส่วนตัวก่อนใช้งาน ⛔ การใช้ AI เพื่อจำลองความสัมพันธ์อาจส่งผลต่อพฤติกรรมในชีวิตจริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/as-the-ai-industry-eyes-the-adult-market-chatgpt-won039t-be-the-first-to-try-to-profit-from-it

🤝 Microsoft Copilot อัปเกรดครั้งใหญ่: ทำงานร่วมกันได้, เชื่อมต่อ Google, และมี “Mico” เป็นเพื่อนคุย Microsoft ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Copilot ที่เปลี่ยนให้ผู้ช่วย AI กลายเป็น “เพื่อนร่วมงานดิจิทัล” ที่ฉลาดขึ้นและทำงานร่วมกับคนอื่นได้ดีขึ้น โดยฟีเจอร์ใหม่เหล่านี้เน้นการทำงานร่วมกัน (collaboration), การเชื่อมต่อกับแอปยอดนิยมอย่าง Google และ Outlook, รวมถึงการเพิ่มความสามารถด้านความจำและการแสดงออกทางอารมณ์ผ่าน “Mico” อวาตาร์ใหม่ของ Copilot การอัปเกรดนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ตลาด AI กำลังแข่งขันกันอย่างดุเดือด โดย Microsoft ต้องการให้ Copilot เป็นมากกว่าผู้ช่วยส่วนตัว แต่เป็น “พื้นที่ทำงานร่วมกัน” ที่รองรับผู้ใช้ได้ถึง 32 คนในกลุ่มเดียวกัน 🔍 สรุปฟีเจอร์ใหม่ของ Microsoft Copilot 1️⃣ การทำงานร่วมกันแบบกลุ่ม (Groups) ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ รองรับผู้ใช้สูงสุด 32 คนในกลุ่มเดียวกัน ➡️ ใช้ Copilot ร่วมกันเพื่อเขียนเอกสารหรือทำโปรเจกต์ ➡️ เหมาะสำหรับทีมงานที่ต้องการพื้นที่ทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการจัดการสิทธิ์การเข้าถึงเพื่อป้องกันข้อมูลรั่วไหล ⛔ การทำงานร่วมกันอาจเกิดความสับสนหากไม่มีการกำหนดบทบาทชัดเจน 2️⃣ การเชื่อมต่อกับแอปอื่น (Google, Outlook) ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ เชื่อมต่อกับ Google และ Outlook ได้ลึกขึ้น ➡️ สามารถสรุปข้อมูลจากอีเมล, ปฏิทิน, และเอกสารได้ ➡️ ใช้ reasoning เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินการ เช่น จองโรงแรม ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องได้รับอนุญาตจากผู้ใช้ก่อนเข้าถึงข้อมูล ⛔ การเชื่อมต่อหลายระบบอาจเพิ่มความเสี่ยงด้านความปลอดภัย 3️⃣ ความสามารถด้านความจำ (Long-term memory) ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ Copilot สามารถจำข้อมูลสำคัญของผู้ใช้ได้ ➡️ ใช้ความจำเพื่อช่วยเตือนงานหรือเรียกข้อมูลเก่า ➡️ เพิ่มความเป็น “ผู้ช่วยส่วนตัว” ที่เข้าใจผู้ใช้มากขึ้น ‼️ คำเตือน ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบว่าข้อมูลใดถูกจำไว้ ⛔ อาจต้องมีระบบลบหรือจัดการความจำเพื่อความเป็นส่วนตัว 4️⃣ อวาตาร์ “Mico” ที่แสดงอารมณ์ได้ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ Mico เป็นอวาตาร์ของ Copilot ที่เปลี่ยนสีและแสดงอารมณ์ ➡️ เพิ่มความเป็นธรรมชาติในการสนทนา ➡️ ช่วยให้ผู้ใช้รู้สึกว่า Copilot “มีตัวตน” มากขึ้น ‼️ คำเตือน ⛔ อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกผูกพันกับ AI มากเกินไป ⛔ ต้องมีการออกแบบให้ไม่สร้างความเข้าใจผิดว่าเป็นมนุษย์จริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/microsoft-introduces-new-copilot-features-such-as-collaboration-google-integration

เพจจอมแฉ CSI LA ออกโรงขอโทษ พล.อ.วิชญ์ เทพหัสดิน ณ อยุธยา ยอมรับใช้ภาพผิดพลาด ทำให้เกิดความเข้าใจผิดว่ามีส่วนเกี่ยวข้องกับเครือข่ายสแกมเมอร์ข้ามชาติ อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000101171 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

📡 “ศาลเยอรมันตัดสิน ISP หลอกลูกค้าเรื่องอินเทอร์เน็ตไฟเบอร์ – สุดท้ายใช้สายทองแดงช่วงสุดท้าย!” เรื่องนี้เกิดขึ้นในเยอรมนี เมื่อศาลภูมิภาคเมือง Koblenz ตัดสินให้บริษัทอินเทอร์เน็ต 1&1 มีความผิดฐานโฆษณาเกินจริง โดยอ้างว่าให้บริการ “Fiber Optic DSL” ทั้งที่จริงแล้วสายไฟเบอร์นั้นไปไม่ถึงบ้านลูกค้า แต่ใช้สายทองแดงในช่วงสุดท้ายของการเชื่อมต่อ ระบบที่บริษัทใช้คือ FTTC (Fiber to the Curb) ซึ่งหมายถึงสายไฟเบอร์จะไปถึงกล่องกระจายสัญญาณในละแวกบ้านหรืออาคารเท่านั้น จากนั้นจะใช้สายทองแดงวิ่งเข้าไปถึงตัวบ้าน ซึ่งทำให้ความเร็วและคุณภาพลดลงจากไฟเบอร์แท้ ๆ ที่ควรจะเป็นแบบ FTTH (Fiber to the Home) ที่แย่คือ บนเว็บไซต์ของบริษัทมีการแสดงผลว่า “Fiber Optic DSL connection available” แม้จะเป็นแค่ DSL ธรรมดา และแพ็กเกจที่เสนอให้ก็เป็น DSL ไม่ใช่ไฟเบอร์จริง ๆ แต่ใช้คำว่า “Fiber Optic” เต็มไปหมด ทำให้ลูกค้าที่ไม่เข้าใจเทคนิคอาจเข้าใจผิดได้ง่าย องค์กรผู้บริโภคของเยอรมนีจึงฟ้องร้อง และศาลก็เห็นด้วยว่าเป็นการหลอกลวง แม้ในรายละเอียดเล็ก ๆ จะมีการระบุว่าใช้สายทองแดง แต่ก็ไม่ชัดเจนพอที่จะป้องกันความเข้าใจผิด อย่างไรก็ตาม คำตัดสินนี้ยังไม่สามารถบังคับใช้ได้ทันที เพราะบริษัทได้ยื่นอุทธรณ์ และต้องรอการตัดสินจากศาลสูงต่อไป ✅ รายละเอียดการหลอกลวงของ ISP ➡️ บริษัท 1&1 โฆษณาว่าให้บริการ “Fiber Optic DSL” ➡️ ใช้ระบบ FTTC ที่มีสายไฟเบอร์ถึงแค่กล่องกระจายสัญญาณ ➡️ ช่วงสุดท้ายถึงบ้านลูกค้าใช้สายทองแดง ➡️ เว็บไซต์แสดงผลว่า “Fiber Optic DSL connection available” แม้จะเป็น DSL ➡️ แพ็กเกจที่เสนอเป็น DSL แต่ใช้คำว่า “Fiber Optic” เต็มไปหมด ➡️ ลูกค้าที่ไม่เข้าใจเทคนิคอาจเข้าใจผิดว่าเป็นไฟเบอร์แท้ ✅ การดำเนินคดีและคำตัดสิน ➡️ องค์กรผู้บริโภคเยอรมนีฟ้องร้องบริษัท ➡️ ศาล Koblenz ตัดสินว่าเป็นการหลอกลวง ➡️ แม้มีข้อมูลในรายละเอียด แต่ไม่ชัดเจนพอ ➡️ คำตัดสินยังไม่บังคับใช้ เพราะบริษัทยื่นอุทธรณ์ ➡️ ต้องรอการตัดสินจากศาลสูงก่อนจะมีผลจริง https://www.tomshardware.com/service-providers/network-providers/isp-tricked-customers-about-fiber-optics-being-used-in-their-internet-service-german-court-rules-full-fiber-customers-found-to-have-last-mile-copper-connections

ทบ.ยืนยันกองทัพไทยไม่เคยใช้อาวุธเคมีในการปฏิบัติการ ชี้กัมพูชาบิดเบือนอ้างไทยใช้อาวุธเคมี หวังสร้างความเข้าใจผิดเพื่อขอรับเงินช่วยเหลือจากต่างชาติ อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000100197 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

📐 "เมื่อความหวังกลายเป็นความเข้าใจผิด: นักวิจัย OpenAI กับประกาศความสำเร็จ GPT-5 ด้านคณิตศาสตร์ที่ไม่เคยเกิดขึ้น" ในช่วงต้นเดือนตุลาคม 2025 โลกเทคโนโลยีต้องสะดุดกับข่าวที่ดูเหมือนจะเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของ AI ด้านคณิตศาสตร์ เมื่อหนึ่งในนักวิจัยระดับนำของ OpenAI ได้โพสต์ข้อความบน X (Twitter เดิม) ว่า GPT-5 สามารถแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัยได้อย่างแม่นยำถึง 94.4% ซึ่งสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่าง GPT-4 Turbo ที่ทำได้เพียง 32.8% แต่หลังจากนั้นไม่นาน ความจริงก็ปรากฏว่าโพสต์ดังกล่าวเป็นการเข้าใจผิดจากการตีความผลการทดลองที่ยังไม่สมบูรณ์ และไม่ได้ผ่านการตรวจสอบอย่างเป็นทางการจากทีมวิจัยของ OpenAI โพสต์ต้นทางถูกลบออกอย่างรวดเร็ว และนักวิจัยคนดังกล่าวได้ออกมาขอโทษ พร้อมชี้แจงว่าเป็นการสื่อสารที่คลาดเคลื่อนจากผลการทดลองภายในที่ยังไม่สามารถสรุปได้อย่างชัดเจน ✅ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ➡️ นักวิจัย OpenAI โพสต์ว่า GPT-5 ทำคะแนนด้านคณิตศาสตร์ได้ 94.4% ➡️ เปรียบเทียบกับ GPT-4 Turbo ที่ทำได้ 32.8% ➡️ ข้อมูลดังกล่าวสร้างความตื่นเต้นในวงการ AI ‼️ ความจริงที่เปิดเผย ⛔ ผลการทดลองยังไม่สมบูรณ์และไม่ได้รับการตรวจสอบจากทีม ⛔ โพสต์ดังกล่าวถูกลบออกภายในไม่กี่ชั่วโมง ⛔ นักวิจัยออกมาขอโทษและชี้แจงว่าเป็นการสื่อสารผิดพลาด ✅ ผลกระทบต่อวงการ ➡️ สะท้อนถึงความเปราะบางของการสื่อสารวิทยาศาสตร์ในยุคโซเชียลมีเดีย ➡️ กระตุ้นให้เกิดการตั้งคำถามต่อความโปร่งใสของการพัฒนา AI ➡️ ทำให้ผู้ใช้งานและนักวิจัยต้องระมัดระวังในการตีความผลการทดลอง https://the-decoder.com/leading-openai-researcher-announced-a-gpt-5-math-breakthrough-that-never-happened/

🛡️ “22 ความเชื่อผิด ๆ ด้านไซเบอร์ที่องค์กรควรเลิกเชื่อ” — เมื่อแนวทางความปลอดภัยแบบเดิมกลายเป็นกับดักในยุค AI บทความจาก CSO Online ได้รวบรวม 22 ความเชื่อผิด ๆ ที่องค์กรจำนวนมากยังยึดติดอยู่ แม้โลกไซเบอร์จะเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเมื่อเทคโนโลยีใหม่ ๆ อย่าง AI และการโจมตีแบบซับซ้อนเข้ามาเปลี่ยนเกม ตัวอย่างเช่น ความเชื่อว่า “AI จะมาแทนที่มนุษย์ในงานด้านความปลอดภัย” นั้นไม่เป็นความจริง เพราะแม้ AI จะช่วยกรองข้อมูลและตรวจจับภัยคุกคามได้เร็วขึ้น แต่มันยังขาดความเข้าใจบริบทและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มนุษย์ทำได้ อีกหนึ่งความเชื่อที่อันตรายคือ “การยืนยันตัวตนแบบวิดีโอหรือเสียงสามารถป้องกันการปลอมแปลงได้” ซึ่งในยุค deepfake นั้นไม่เพียงพออีกต่อไป เพราะแฮกเกอร์สามารถสร้างวิดีโอปลอมที่หลอกระบบได้ภายในเวลาไม่ถึงวัน นอกจากนี้ยังมีความเข้าใจผิดว่า “การซื้อเครื่องมือมากขึ้นจะทำให้ปลอดภัยขึ้น” ทั้งที่ความจริงแล้ว ปัญหาหลักมักอยู่ที่การขาดกลยุทธ์และการบูรณาการ ไม่ใช่จำนวนเครื่องมือ บทความยังเตือนว่า “การเปลี่ยนรหัสผ่านบ่อย ๆ” อาจทำให้ผู้ใช้สร้างรหัสผ่านที่คาดเดาง่ายขึ้น เช่น เปลี่ยนจาก Summer2025! เป็น Winter2025! ซึ่งไม่ได้ช่วยเพิ่มความปลอดภัยจริง 🧠 รายการ 13 ความเชื่อผิด ๆ ด้านไซเบอร์ 🪙 AI จะมาแทนที่มนุษย์ในงานด้านความปลอดภัย 🪙 แพลตฟอร์มเทคโนโลยีขนาดใหญ่มีระบบยืนยันตัวตนที่แข็งแรงพอจะป้องกันการปลอมแปลง 🪙 การลงทุนในผู้ให้บริการยืนยันตัวตนจะป้องกันการโจมตีล่าสุดได้ 🪙 การซื้อเครื่องมือมากขึ้นจะทำให้ปลอดภัยขึ้น 🪙 การจ้างคนเพิ่มจะช่วยแก้ปัญหาความปลอดภัยไซเบอร์ได้ 🪙 หากเราป้องกันการโจมตีล่าสุดได้ เราก็ปลอดภัยแล้ว 🪙 การทดสอบและวิเคราะห์ระบบอย่างละเอียดจะครอบคลุมช่องโหว่ทั้งหมด 🪙 ควรเปลี่ยนรหัสผ่านเป็นประจำเพื่อความปลอดภัย 🪙 สามารถจัดการใบรับรองดิจิทัลทั้งหมดด้วยสเปรดชีตได้ 🪙 การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (compliance) เท่ากับความปลอดภัย 🪙 ภัยจากควอนตัมคอมพิวติ้งยังอยู่ไกล ไม่ต้องกังวลตอนนี้ 🪙 ควรอนุญาตให้หน่วยงานรัฐเข้าถึงการเข้ารหัสแบบ end-to-end เพื่อความปลอดภัย 🪙 การปล่อยให้ AI เติบโตโดยไม่มีการควบคุมจะช่วยเร่งนวัตกรรม https://www.csoonline.com/article/571943/22-cybersecurity-myths-organizations-need-to-stop-believing-in-2022.html

🗿 “พบหินแกะสลักใบหน้ามนุษย์อายุ 12,000 ปีที่ Karahantepe” — จุดเปลี่ยนสำคัญของการเข้าใจสัญลักษณ์มนุษย์ในยุคหินใหม่ ที่แหล่งโบราณคดี Karahantepe ในตุรกี นักโบราณคดีได้ค้นพบหินแกะสลักรูปทรง T ที่มีใบหน้ามนุษย์ปรากฏอยู่บนยอดหิน ซึ่งถือเป็นครั้งแรกที่พบการแสดงใบหน้ามนุษย์อย่างชัดเจนบนหินประเภทนี้ในภูมิภาคนี้ โดยหินดังกล่าวมีอายุประมาณ 12,000 ปี และเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ “Taş Tepeler” ที่ดำเนินการโดยกระทรวงวัฒนธรรมและการท่องเที่ยวของตุรกี ก่อนหน้านี้ หินทรง T ที่พบใน Göbeklitepe และบริเวณใกล้เคียงมักมีลวดลายแขนและมือ ซึ่งนักวิชาการเชื่อว่าเป็นการสื่อถึงมนุษย์ แต่การค้นพบใบหน้ามนุษย์บนหินในครั้งนี้ได้ยืนยันแนวคิดนั้นอย่างชัดเจน และเปิดมุมมองใหม่เกี่ยวกับความสามารถในการคิดเชิงนามธรรมและการแสดงออกของมนุษย์ยุคหินใหม่ ใบหน้าที่ปรากฏบนหินมีลักษณะเด่น เช่น โหนกแก้มชัดเจน เบ้าตาลึก และจมูกทรงทู่ ซึ่งคล้ายกับรูปแบบของรูปปั้นมนุษย์ที่เคยพบในพื้นที่เดียวกัน การค้นพบนี้ไม่เพียงแสดงถึงทักษะทางเทคนิคของมนุษย์ยุคนั้น แต่ยังสะท้อนถึงความสามารถในการสื่อสารเชิงสัญลักษณ์และความเข้าใจในตัวตนของมนุษย์เอง ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ พบหินทรง T ที่มีใบหน้ามนุษย์แกะสลักที่ Karahantepe เป็นครั้งแรก ➡️ หินมีอายุประมาณ 12,000 ปี และเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Taş Tepeler ➡️ ก่อนหน้านี้หินทรง T มักมีลวดลายแขนและมือ แต่ไม่มีใบหน้า ➡️ การค้นพบนี้ยืนยันว่าหินทรง T สื่อถึงมนุษย์อย่างชัดเจน ➡️ ใบหน้าบนหินมีลักษณะเด่น เช่น เบ้าตาลึกและจมูกทู่ ➡️ ลักษณะใบหน้าคล้ายกับรูปปั้นมนุษย์ที่เคยพบในพื้นที่เดียวกัน ➡️ การค้นพบนี้สะท้อนถึงความสามารถในการคิดเชิงนามธรรมของมนุษย์ยุคหินใหม่ ➡️ โครงการ Taş Tepeler เป็นหนึ่งในโครงการสำคัญที่ศึกษาการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคตั้งถิ่นฐาน ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การตีความเชิงสัญลักษณ์ของหินโบราณยังต้องอาศัยหลักฐานเพิ่มเติม ⛔ การสื่อถึงมนุษย์ผ่านหินแกะสลักอาจมีความหมายหลากหลายตามบริบทวัฒนธรรม ⛔ การอนุรักษ์โบราณวัตถุที่เปราะบางเช่นนี้ต้องใช้เทคโนโลยีและความระมัดระวังสูง ⛔ การเผยแพร่ข้อมูลโบราณคดีโดยไม่ผ่านการตรวจสอบอาจนำไปสู่ความเข้าใจผิดในสาธารณะ https://www.trthaber.com/foto-galeri/karahantepede-12-bin-yil-oncesine-ait-insan-yuzlu-dikili-tas-bulundu/73912.html

🧠 “ทำไมเจ้านายคุณไม่กลัว AI” — ความเข้าใจผิดที่อันตรายระหว่างซอฟต์แวร์ทั่วไปกับระบบปัญญาประดิษฐ์ บทความนี้ชวนเรามองลึกถึงช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI กับคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ผู้บริหารอาจมองว่า “AI ก็เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป” ซึ่งเป็นความเข้าใจผิดที่อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่เสี่ยง ผู้เขียนอธิบายว่า คนทั่วไปเข้าใจดีว่า “บั๊กในซอฟต์แวร์” อาจสร้างความเสียหายได้ แต่ก็เชื่อว่ามันสามารถแก้ไขได้เหมือนการหาจุดผิดในโค้ด แล้วแก้ให้ถูกต้อง ซึ่งใช้ได้กับซอฟต์แวร์ทั่วไป แต่ใช้ไม่ได้กับ AI AI ไม่ได้ทำงานจากโค้ดที่เขียนทีละบรรทัด แต่เกิดจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ซึ่งไม่มีใครรู้ครบว่ามีอะไรอยู่ในนั้น เช่น ชุดข้อมูล FineWeb ที่ใช้ฝึกโมเดลมีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ — ถ้าคนอ่านวันละ 250 คำ จะใช้เวลาถึง 85,000 ปี! เมื่อ AI ทำพฤติกรรมผิดปกติ เราไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปที่สามารถไล่โค้ดย้อนกลับได้อย่างแม่นยำ นักวิจัยจึงใช้วิธี “ฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม” แทนการแก้จุดเดียว นอกจากนี้ AI ยังมีพฤติกรรมที่ไม่เสถียร เช่น การตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย และไม่สามารถควบคุมให้ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป แม้จะตั้งเป้าหมายไว้ว่า “ห้ามตอบคำถามผิดกฎหมาย” ก็ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่หลุดพฤติกรรมในบางสถานการณ์ ผู้เขียนเสนอว่า สิ่งสำคัญคือการสร้างความเข้าใจร่วมกันระหว่างผู้เชี่ยวชาญและคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องตัดสินใจเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ เพราะความเข้าใจผิดอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงต่ำเกินจริง ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ คนทั่วไปเข้าใจว่บั๊กในซอฟต์แวร์สามารถแก้ได้ แต่ใช้ไม่ได้กับ AI ➡️ AI ทำงานจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ไม่ใช่โค้ดที่เขียนทีละบรรทัด ➡️ ไม่มีใครรู้ครบว่าข้อมูลฝึก AI มีอะไรบ้าง เช่น FineWeb มีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ ➡️ พฤติกรรมผิดปกติใน AI ไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ➡️ นักวิจัยใช้วิธีฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม แทนการแก้จุดเดียว ➡️ AI ตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย เช่น เพิ่มเครื่องหมายคำถาม ➡️ ไม่สามารถควบคุมให้ AI ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป ➡️ ความสามารถบางอย่างของ AI ถูกค้นพบโดยผู้ใช้ทั่วไปหลังเปิดตัว ➡️ ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่แสดงพฤติกรรมอันตรายในอนาคต ➡️ ช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญกับคนทั่วไปเป็นปัญหาสำคัญ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การเข้าใจว่า AI เป็นแค่ซอฟต์แวร์ทั่วไปอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงผิดพลาด ⛔ การคิดว่า “แก้บั๊กแล้วจบ” ใช้ไม่ได้กับระบบที่เรียนรู้จากข้อมูล ⛔ การใช้ AI โดยไม่เข้าใจโครงสร้างการฝึก อาจเปิดช่องให้เกิดพฤติกรรมไม่คาดคิด ⛔ การเปลี่ยนคำถามเล็กน้อยอาจทำให้ AI ตอบต่างกันอย่างสิ้นเชิง ⛔ การตั้งสเปกให้ AI “ห้ามทำสิ่งผิด” ไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์ได้ ⛔ ความสามารถที่ซ่อนอยู่ใน AI อาจเป็นอันตราย หากถูกค้นพบโดยผู้ไม่หวังดี ⛔ การสื่อสารที่ไม่ชัดเจนระหว่างฝ่ายเทคนิคกับผู้บริหารอาจทำให้การตัดสินใจผิดพลาด https://boydkane.com/essays/boss

🧩 “CISO ต้องคิดใหม่เรื่อง Tabletop Exercise — เพราะเหตุการณ์ส่วนใหญ่ไม่เคยซ้อมมาก่อน” ในโลกไซเบอร์ที่เต็มไปด้วยความเสี่ยง การเตรียมพร้อมรับมือเหตุการณ์ไม่คาดฝันเป็นสิ่งจำเป็น แต่ผลสำรวจล่าสุดจากบริษัท Cymulate พบว่า 57% ของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่เกิดขึ้นจริง “ไม่เคยถูกซ้อม” มาก่อนเลย — นั่นหมายความว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังไม่มีแผนรับมือที่ผ่านการทดสอบจริง Tabletop Exercise คือการจำลองสถานการณ์เพื่อให้ทีมงานฝึกคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจโดยไม่ต้องลงมือปฏิบัติจริง เช่น การรับมือ ransomware, การรั่วไหลของข้อมูล หรือการโจมตีแบบ supply chain แต่หลายองค์กรยังคงใช้รูปแบบเดิม ๆ ที่เน้นการประชุมมากกว่าการจำลองสถานการณ์ที่สมจริง บทความชี้ว่า CISO (Chief Information Security Officer) ควรเปลี่ยนแนวทางการซ้อมจาก “การประชุมเชิงทฤษฎี” ไปสู่ “การจำลองเชิงปฏิบัติ” ที่มีความสมจริงมากขึ้น เช่น การใช้เครื่องมือจำลองภัยคุกคาม, การวัดผลตอบสนองของทีม, และการปรับปรุงแผนตามผลลัพธ์ที่ได้ นอกจากนี้ยังแนะนำให้ใช้เทคนิค “purple teaming” ซึ่งเป็นการร่วมมือระหว่างทีมป้องกัน (blue team) และทีมโจมตี (red team) เพื่อสร้างสถานการณ์ที่ใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากที่สุด ✅ 57% ของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยไม่เคยถูกซ้อมมาก่อน ➡️ แสดงให้เห็นช่องว่างในการเตรียมความพร้อมขององค์กร ✅ Tabletop Exercise แบบเดิมเน้นการประชุมมากกว่าการจำลองจริง ➡️ ทำให้ทีมไม่เข้าใจสถานการณ์จริงเมื่อเกิดเหตุ ✅ CISO ควรเปลี่ยนแนวทางการซ้อมให้สมจริงมากขึ้น ➡️ เช่น ใช้เครื่องมือจำลองภัยคุกคามและวัดผลตอบสนอง ✅ การซ้อมควรครอบคลุมหลายรูปแบบของภัยคุกคาม ➡️ เช่น ransomware, data breach, insider threat, supply chain attack ✅ เทคนิค purple teaming ช่วยให้การซ้อมมีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ โดยให้ทีมโจมตีและทีมป้องกันทำงานร่วมกัน ✅ การวัดผลจากการซ้อมช่วยปรับปรุงแผนรับมือได้ตรงจุด ➡️ เช่น ปรับขั้นตอนการแจ้งเตือน, การสื่อสาร, การตัดสินใจ ‼️ การไม่ซ้อมรับมือเหตุการณ์จริงอาจทำให้การตอบสนองล่าช้า ⛔ ส่งผลให้ความเสียหายขยายวงกว้างและควบคุมไม่ได้ ‼️ การใช้ Tabletop Exercise แบบเดิมอาจสร้างความเข้าใจผิด ⛔ เพราะทีมงานอาจคิดว่าตนพร้อม ทั้งที่ไม่เคยเผชิญสถานการณ์จริง ‼️ การไม่รวมทีมเทคนิคและทีมธุรกิจในการซ้อม ⛔ ทำให้การตัดสินใจขาดมุมมองที่ครอบคลุม ‼️ การไม่มีการวัดผลจากการซ้อม ⛔ ทำให้ไม่รู้ว่าทีมตอบสนองได้ดีแค่ไหน และควรปรับปรุงตรงจุดใด ‼️ การละเลยภัยคุกคามใหม่ เช่น AI-driven attack หรือ deepfake phishing ⛔ ทำให้แผนรับมือไม่ทันต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงเร็ว https://www.csoonline.com/article/4071102/cisos-must-rethink-the-tabletop-as-57-of-incidents-have-never-been-rehearsed.html

📰 “ข่าวที่เราเสพ กับความจริงที่เราตายจาก — เมื่อสื่อพูดถึงสิ่งที่สะเทือนใจ มากกว่าสิ่งที่พรากชีวิตคนส่วนใหญ่” บทความจาก Our World in Data วิเคราะห์อย่างลึกซึ้งถึงความไม่สมดุลระหว่าง “สิ่งที่สื่อรายงาน” กับ “สิ่งที่คนเสียชีวิตจากจริง ๆ” โดยเฉพาะในสหรัฐอเมริกา ซึ่งพบว่าข่าวส่วนใหญ่มักเน้นไปที่เหตุการณ์รุนแรง เช่น ฆาตกรรมหรือก่อการร้าย ทั้งที่สาเหตุการเสียชีวิตหลักกลับเป็นโรคเรื้อรังอย่างโรคหัวใจและมะเร็ง การศึกษานี้ใช้ข้อมูลจาก CDC และ Media Cloud โดยเปรียบเทียบสัดส่วนของสาเหตุการตายกับจำนวนบทความข่าวจากสื่อใหญ่ 3 แห่ง ได้แก่ New York Times, Washington Post และ Fox News ในปี 2023 ผลลัพธ์ชี้ชัดว่า: ✝️ โรคหัวใจและมะเร็ง คิดเป็น 56% ของการเสียชีวิต แต่ได้รับพื้นที่ข่าวเพียง 7% ✝️ ในทางกลับกัน การฆาตกรรมและก่อการร้าย ซึ่งคิดเป็นสัดส่วนการตายเพียงเล็กน้อย กลับได้รับความสนใจจากสื่อมากถึงครึ่งหนึ่งของข่าวทั้งหมด บทความยังชี้ให้เห็นว่า ความไม่สมดุลนี้ไม่ได้เกิดจากอคติทางการเมืองของสื่อ แต่เป็นเพราะธรรมชาติของข่าวที่เน้น “สิ่งใหม่และสะเทือนอารมณ์” มากกว่าสิ่งที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ทุกวัน เช่น โรคเรื้อรัง ✅ การศึกษานี้ใช้ข้อมูลจาก CDC และ Media Cloud ➡️ เปรียบเทียบสาเหตุการตายกับการรายงานข่าวในสหรัฐฯ ปี 2023 ✅ โรคหัวใจและมะเร็งเป็นสาเหตุการตายหลัก (56%) ➡️ แต่ได้รับพื้นที่ข่าวเพียง 7% ✅ การฆาตกรรมและก่อการร้ายได้รับพื้นที่ข่าวมากเกินจริง ➡️ ฆาตกรรมถูกพูดถึงมากกว่าความเป็นจริงถึง 43 เท่า ➡️ ก่อการร้ายมากกว่าความเป็นจริงถึง 18,000 เท่า ✅ ความแตกต่างระหว่างสื่อสายซ้าย-ขวาไม่มากนัก ➡️ ทุกสื่อให้ความสำคัญกับเหตุการณ์รุนแรงมากกว่าสาเหตุเรื้อรัง ✅ สื่อมักเลือกนำเสนอสิ่งที่ “ใหม่และสะเทือนใจ” ➡️ เช่น ฆาตกรรม, อุบัติเหตุ, หรือภัยพิบัติ ✅ ผู้คนมักเข้าใจผิดว่าข่าวสะท้อนความเป็นจริง ➡️ ส่งผลให้ประเมินความเสี่ยงในชีวิตผิดพลาด ‼️ การเสพข่าวที่ไม่สมดุลอาจทำให้เกิด “ภาพลวงตา” ของความเสี่ยง ⛔ เช่น กลัวการก่อการร้ายมากกว่ามะเร็ง ทั้งที่โอกาสตายน้อยกว่ามาก ‼️ ความเข้าใจผิดนี้ส่งผลต่อการกำหนดนโยบายและการจัดสรรทรัพยากร ⛔ เช่น ทุ่มงบให้กับการรักษาความปลอดภัยมากกว่าสาธารณสุข ‼️ การรายงานข่าวที่เน้นอารมณ์มากกว่าสถิติ ⛔ อาจทำให้ประชาชนวิตกเกินจริงและขาดความเข้าใจในปัญหาสาธารณสุข ‼️ การไม่พูดถึงโรคเรื้อรังในข่าว ⛔ ทำให้ผู้คนไม่ตระหนักถึงความสำคัญของการป้องกันและดูแลสุขภาพ https://ourworldindata.org/does-the-news-reflect-what-we-die-from

📰 Agentic AI กับภารกิจ Red Teaming ยุคใหม่ — เมื่อ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่กลายเป็น “ผู้เล่น” ที่ต้องถูกทดสอบ ในยุคที่ AI ไม่ได้เป็นแค่โมเดลที่ตอบคำถาม แต่กลายเป็น “ตัวแทนอัตโนมัติ” หรือ Agentic AI ที่สามารถตัดสินใจ ทำงาน และสื่อสารกับระบบอื่นได้เอง ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยก็เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล เพราะ AI เหล่านี้ไม่เพียงแต่ตอบสนองตามคำสั่ง แต่ยังสามารถ “คิดต่อยอด” และ “เชื่อมโยง” กับระบบอื่นได้โดยไม่มีผู้ใช้ควบคุมโดยตรง Cloud Security Alliance (CSA) ได้ออกคู่มือ Agentic AI Red Teaming Guide เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถทดสอบความปลอดภัยของระบบ AI แบบใหม่ได้อย่างเป็นระบบ โดยเน้นการจำลองการโจมตีที่ซับซ้อน เช่น การแทรกคำสั่งแฝง (prompt injection), การเปลี่ยนเป้าหมายของ agent, การข้ามระบบควบคุมสิทธิ์ และการใช้หลาย agent ร่วมกันเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ หนึ่งในเทคนิคที่ถูกพูดถึงมากคือ EchoLeak ซึ่งเป็นการแอบขโมยข้อมูลผ่านคำสั่งที่ดูเหมือนไม่มีพิษภัย แต่สามารถหลอกให้ agent ทำงานผิดจากที่ตั้งใจไว้ เช่น การแอบฝังมัลแวร์ในคำสั่งที่ถูกเข้ารหัสด้วย base64 หรือใช้ภาษากฎหมายเพื่อหลบการตรวจสอบ OWASP และ GitHub ก็ได้ร่วมกันจัดทำรายการ “Top 10 ความเสี่ยงของ Agentic AI” ซึ่งรวมถึงการแทรกแซงหน่วยความจำ, การปลอมเป้าหมาย, การโจมตีแบบ time-based และการใช้ช่องทางลับในการส่งข้อมูลออกจากระบบ นักวิจัยยังพบว่า แม้จะมีการป้องกันไว้ดีเพียงใด แต่การโจมตีแบบ prompt injection ก็ยังสามารถทะลุผ่านได้ในบางกรณี โดยมีการทดลองกว่า 2 ล้านครั้ง พบว่ามีการโจมตีสำเร็จถึง 60,000 ครั้ง ซึ่งแสดงให้เห็นว่า agentic AI ยังมีช่องโหว่ที่ต้องจัดการอย่างจริงจัง 🧠 5 ขั้นตอนสำหรับการทำ Agentic AI Red Teaming ✅ 1️⃣ ✅ เปลี่ยนมุมมองการป้องกันใหม่ ➡️ ต้องมอง Agentic AI ไม่ใช่แค่ “เครื่องมือ” แต่เป็น “ผู้เล่น” ที่มีพฤติกรรมซับซ้อน ➡️ ใช้ AI agent ทำงานซ้ำ ๆ ที่น่าเบื่อ แล้วให้มนุษย์เน้นโจมตีเชิงสร้างสรรค์ ➡️ ทดสอบจากมุมมองผู้ใช้จริง เช่น ความเข้าใจผิด ความไว้ใจเกินเหตุ หรือการหาทางลัดหลบระบบป้องกัน ⛔ หากยังใช้วิธีคิดแบบเดิม จะมองไม่เห็นช่องโหว่ที่เกิดจากพฤติกรรมของผู้ใช้และ agent ✅ 2️⃣ ✅ รู้จักและทดสอบ “Guardrails” และระบบกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง ➡️ ต้องรู้ว่า guardrails อยู่ตรงไหน เช่น ใน cloud, workflow หรือในตัว agent ➡️ ทดสอบก่อนนำ agent เข้าสู่ production และต้องมีระบบสังเกตการณ์ที่ดี ⛔ หากไม่รู้ว่า guardrails อยู่ตรงไหน อาจเปิดช่องให้ agent ถูกเปลี่ยนเป้าหมายหรือหลบเลี่ยงการควบคุม ✅ 3️⃣ ✅ ขยายฐานทีม Red Team ให้หลากหลาย ➡️ ไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคเสมอไป ➡️ คนที่เข้าใจภาษา เช่น นักเรียนสายมนุษย์ศาสตร์ ก็สามารถทดสอบ prompt injection ได้ ⛔ หากจำกัดทีมไว้เฉพาะสายเทคนิค อาจพลาดมุมมองการโจมตีที่ใช้ภาษาหรือพฤติกรรมผู้ใช้ ✅ 4️⃣ ✅ ขยายขอบเขตการมองหาโซลูชัน ➡️ Agentic AI ไม่ทำงานตามลำดับเวลาแบบเดิมอีกต่อไป ➡️ ต้องมองระบบเป็นภาพรวม ไม่ใช่แค่จุดใดจุดหนึ่ง ➡️ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นผู้ร่วมตัดสินใจ และอาจกลายเป็น “คู่แข่ง” ได้ ⛔ หากยังมองว่า AI เป็นแค่เครื่องมือ จะพลาดการตรวจจับพฤติกรรมที่เกิดจากการตัดสินใจของ agent ✅ 5️⃣ ✅ ใช้เครื่องมือและเทคนิคล่าสุดในการทดสอบ ➡️ มีเครื่องมือใหม่มากมาย เช่น AgentDojo, SPLX Agentic Radar, HuggingFace Fujitsu benchmark ➡️ Microsoft, Salesforce, Crowdstrike และ HiddenLayer ก็มีระบบ red teaming สำหรับ agent โดยเฉพาะ ➡️ ควรทดสอบตั้งแต่ช่วงพัฒนาโมเดล, พัฒนาแอป, ไปจนถึงก่อนปล่อยใช้งานจริง ⛔ หากไม่ใช้เครื่องมือที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับ agentic AI จะไม่สามารถจำลองการโจมตีที่ซับซ้อนได้ https://www.csoonline.com/article/4055224/5-steps-for-deploying-agentic-ai-red-teaming.html

⚖️ “กราฟิกไดรเวอร์ไม่ใช่อาวุธลับ — คดี Rockenhaus สะท้อนความเข้าใจผิดทางเทคนิคในกระบวนการยุติธรรมสหรัฐฯ” เรื่องราวของ Conrad Rockenhaus อดีตผู้ดูแลโหนด Tor ที่เคยให้บริการ exit node ความเร็วสูง กลายเป็นประเด็นร้อนในชุมชนความเป็นส่วนตัวออนไลน์ หลังจากภรรยาของเขาโพสต์ว่าเขาถูกควบคุมตัวก่อนการพิจารณาคดีนานถึง 3 ปี โดยอ้างว่า FBI ไม่สามารถบังคับให้เขาถอดรหัสทราฟฟิกจาก Tor ได้ จึงใช้ข้อหาเก่าเกี่ยวกับการละเมิด CFAA (Computer Fraud and Abuse Act) จากเหตุการณ์ในที่ทำงานเมื่อหลายปีก่อนเป็นข้ออ้างในการจับกุม สิ่งที่ทำให้คดีนี้กลายเป็นที่สนใจคือคำให้การของเจ้าหน้าที่คุมประพฤติที่อ้างว่า Rockenhaus ใช้ “Linux OS ชื่อ Spice” เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบและเข้าถึง “dark web” ซึ่งในความเป็นจริง Spice เป็นเพียงกราฟิกไดรเวอร์สำหรับการแสดงผลจาก virtual machine ไม่ใช่ระบบปฏิบัติการ และไม่สามารถ “ปิดการตรวจสอบ” ได้ตามที่กล่าวอ้าง แต่เมื่อดูจากเอกสารของศาลและคำให้การของเจ้าหน้าที่ FBI พบว่า Rockenhaus ได้ติดตั้ง Spice เพื่อเชื่อมต่อกับ VM ที่ไม่ได้อยู่ภายใต้การตรวจสอบ ซึ่งถือเป็นการละเมิดเงื่อนไขการปล่อยตัวก่อนพิจารณาคดี โดยเฉพาะเมื่อเขาใช้ iPhone ที่ไม่ได้ติดตั้งซอฟต์แวร์ตรวจสอบ และมีการเข้าถึงเว็บไซต์ Tor รวมถึงการค้นหาข้อมูลที่อ่อนไหวในช่วงเวลาเดียวกัน นอกจากนี้ ยังมีประเด็นจากอดีตที่เกี่ยวข้องกับการเข้าไปทำลายระบบของบริษัทเก่าที่เขาเคยทำงาน โดยใช้ VPN ที่หมดอายุเพื่อเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ และสร้างความเสียหายกว่า $500,000 ซึ่งเป็นต้นเหตุของการถูกตั้งข้อหาในครั้งแรก แม้ภรรยาของเขาจะยืนยันว่าเป็นการกลั่นแกล้งจากรัฐและมีการใช้ “หมายจับเท็จ” แต่ข้อมูลจากหลายแหล่ง รวมถึงเอกสารของศาลและการวิเคราะห์จากผู้เชี่ยวชาญในชุมชนออนไลน์ แสดงให้เห็นว่าคดีนี้มีความซับซ้อน และไม่ใช่แค่เรื่องของการใช้ Tor หรือการปฏิเสธการถอดรหัสเท่านั้น ✅ ข้อมูลจากคดี Rockenhaus ➡️ ถูกควบคุมตัวก่อนพิจารณาคดีนาน 3 ปีจากข้อหา CFAA เก่า ➡️ เจ้าหน้าที่คุมประพฤติอ้างว่าใช้ “Linux OS ชื่อ Spice” เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบ ➡️ Spice เป็นกราฟิกไดรเวอร์สำหรับ VM ไม่ใช่ OS และไม่เกี่ยวข้องกับ dark web ➡️ FBI ให้การว่า Rockenhaus ใช้ VM เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบจริง ✅ พฤติกรรมที่ละเมิดเงื่อนไขการปล่อยตัว ➡️ ใช้ iPhone ที่ไม่ได้ติดตั้งซอฟต์แวร์ตรวจสอบ ➡️ เข้าถึงเว็บไซต์ Tor และดาวน์โหลด Spice ในช่วงเวลาเดียวกัน ➡️ การใช้ VM ที่ไม่ได้อยู่ภายใต้การตรวจสอบถือเป็นการละเมิดเงื่อนไข ➡️ มีการค้นหาข้อมูลอ่อนไหวในช่วงเวลาเดียวกันกับการติดตั้ง Spice ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Tor exit node สามารถเห็นทราฟฟิกที่ไม่ได้เข้ารหัส เช่น HTTP แต่ไม่สามารถถอดรหัส HTTPS ได้ ➡️ การใช้ VM เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบเป็นเทคนิคที่รู้จักในวงการ IT ➡️ การควบคุมตัวก่อนพิจารณาคดีในสหรัฐฯ มีผู้ถูกควบคุมมากกว่า 450,000 คนในปี 2025 ➡️ คดีนี้สะท้อนความเข้าใจผิดทางเทคนิคในกระบวนการยุติธรรม และการใช้คำศัพท์ผิดพลาดในศาล ✅ กลุ่มที่สนับสนุนและเห็นใจ ➡️ หลายคนรู้สึกว่าการควบคุมตัวก่อนพิจารณาคดีนานถึง 3 ปีเป็นการละเมิดสิทธิขั้นพื้นฐาน ➡️ มีการวิจารณ์การใช้คำว่า “graphics driver” เพื่อกล่าวหาทางเทคนิคที่ไม่สมเหตุสมผล ➡️ ผู้ใช้จำนวนมากแนะนำให้ติดต่อองค์กรช่วยเหลือ เช่น EFF, สื่อมวลชน, หรือทนายความที่เชี่ยวชาญ ➡️ มีการแชร์ประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับระบบยุติธรรมที่ไม่เป็นธรรม เช่น การถูกกดดันให้รับข้อเสนอ plea bargain ✅ กลุ่มที่ให้ข้อมูลเพิ่มเติมหรือวิเคราะห์เชิงเทคนิค ➡️ มีผู้ใช้ที่อธิบายว่า SPICE เป็นซอฟต์แวร์สำหรับ remote VM ไม่ใช่ OS และไม่เกี่ยวกับ dark web ➡️ บางคนอธิบายโครงสร้างของ Tor exit node และการเข้ารหัสอย่างถูกต้อง ➡️ มีการอ้างอิงเอกสารจาก PACER และ CourtListener เพื่อชี้ให้เห็นว่า Rockenhaus เคยมีคดี CFAA มาก่อน ➡️ มีการวิเคราะห์ว่าการใช้ VM และ iPhone ที่ไม่ได้ติดตั้งซอฟต์แวร์ตรวจสอบเป็นการละเมิดเงื่อนไขการปล่อยตัว ‼️ กลุ่มที่ตั้งข้อสงสัยหรือไม่เชื่อในคำกล่าวอ้างของ OP ⛔ มีผู้ใช้ที่ระบุว่าโพสต์นี้เป็นการ “เล่นบทเหยื่อ” โดยละเลยข้อเท็จจริงสำคัญ เช่น ความเสียหายที่เคยก่อไว้กับบริษัทเก่า ⛔ บางคนชี้ว่า OP เลือกนำเสนอเฉพาะด้านที่เป็นประโยชน์ต่อฝ่ายตน และละเลยข้อมูลที่อยู่ใน transcript ⛔ มีการตั้งข้อสังเกตว่า OP อาจใช้ภาษาที่คล้ายกับการเขียนโดย LLM (AI) และหลีกเลี่ยงการตอบคำถามตรง ๆ ⛔ มีการกล่าวถึงการค้นหา “North American Man/Boy Love Association” ใน log ซึ่งสร้างข้อสงสัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับเจตนา https://old.reddit.com/r/TOR/comments/1ni5drm/the_fbi_couldnt_get_my_husband_to_decrypt_his_tor/

📱 “โซเชียลมีเดียไม่ได้แค่แบ่งขั้วการเมือง — แต่มันกำลังเปลี่ยนโครงสร้างอำนาจทางการเมืองผ่าน ‘การสุดโต่งของชนชั้นนำ’” บทความโดย Nathan Witkin ใน Arachne Magazine ได้โต้แย้งแนวคิดของนักปรัชญา Dan Williams ที่มองว่า “โซเชียลมีเดียไม่ได้เลวร้ายอย่างที่คิด” โดย Witkin เสนอว่า แม้หลักฐานเรื่อง “การแบ่งขั้วทางอารมณ์” (affective polarization) จะยังไม่ชัดเจน แต่ผลกระทบทางการเมืองจากโซเชียลมีเดียกลับรุนแรงและลึกซึ้งกว่าที่หลายคนเข้าใจ Witkin เสนอทฤษฎีใหม่ชื่อ “การสุดโต่งของชนชั้นนำ” (Elite Radicalization Theory) ซึ่งชี้ว่าโซเชียลมีเดียไม่ได้ทำให้คนทั่วไปแบ่งขั้วกันมากขึ้นโดยตรง แต่กลับส่งเสริมให้กลุ่มผู้มีอิทธิพลทางการเมือง — ไม่ว่าจะเป็นนักการเมือง นักข่าว หรืออินฟลูเอนเซอร์ — ผลิตเนื้อหาที่รุนแรง อารมณ์จัด และแบ่งขั้ว เพื่อเรียกความสนใจและรายได้จากแพลตฟอร์มที่ให้รางวัลกับ engagement ผลคือ คนทั่วไปที่เสพเนื้อหาเหล่านี้เริ่มมีความเข้าใจผิดเกี่ยวกับสังคมรอบตัว เช่น คิดว่าคนอื่นสุดโต่งกว่าความเป็นจริง และอาจเริ่มแสดงออกทางการเมืองที่รุนแรงขึ้นตามไปด้วย ไม่ว่าจะเป็นการประท้วง การก่ออาชญากรรมจากความเกลียดชัง หรือการเปลี่ยนพฤติกรรมการเลือกตั้ง งานวิจัยหลายชิ้นจากยุโรปและรัสเซียพบว่า การเข้าถึงโซเชียลมีเดียในระดับเมืองสัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นของความรุนแรง การเลือกพรรคประชานิยม และการลดความไว้วางใจในสถาบันต่าง ๆ ซึ่ง Witkin มองว่าเป็นผลกระทบที่ “หลุดกรอบ” จากการวัดแบบเดิม เช่น affective polarization นอกจากนี้ เขายังชี้ว่าโซเชียลมีเดียอาจทำให้คนจำนวนมากเลิกยึดโยงกับพรรคการเมืองหลัก และหันไปเป็น “อิสระ” มากขึ้น ซึ่งอาจทำให้การวัดความแบ่งขั้วแบบเดิมใช้ไม่ได้อีกต่อไป ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ Witkin เสนอว่าโซเชียลมีเดียส่งผลร้ายต่อการเมืองผ่านการสุดโต่งของชนชั้นนำ ➡️ อินฟลูเอนเซอร์ทางการเมืองผลิตเนื้อหาที่รุนแรงเพื่อเรียก engagement ➡️ คนทั่วไปเสพเนื้อหาเหล่านี้และเข้าใจผิดว่าคนอื่นสุดโต่งกว่าความจริง ➡️ ผลคือเกิดพฤติกรรมทางการเมืองที่รุนแรง เช่น การประท้วงและ hate crime ✅ งานวิจัยที่สนับสนุนทฤษฎี ➡️ การเข้าถึงโซเชียลมีเดียสัมพันธ์กับการเลือกพรรคประชานิยมในยุโรป ➡️ เมืองที่ใช้ VK ในรัสเซียมีอัตรา hate crime และการประท้วงสูงขึ้น ➡️ การทดลองให้ unfollow อินฟลูเอนเซอร์สุดโต่งช่วยลดความเกลียดชังทางการเมือง ➡️ โซเชียลมีเดียกระตุ้นการแสดงออกทางอารมณ์ เช่น ความโกรธ ความกลัว และความขยะแขยง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โซเชียลมีเดียให้รางวัลกับเนื้อหาที่กระตุ้นอารมณ์มากกว่าเนื้อหากลาง ๆ ➡️ คนที่โพสต์การเมืองบ่อยมักเป็นกลุ่มสุดโต่ง ซึ่งไม่สะท้อนประชากรส่วนใหญ่ ➡️ ความเข้าใจผิดนี้อาจกลายเป็น “คำทำนายที่ทำให้เกิดจริง” เมื่อคนเริ่มสุดโต่งตาม ➡️ จำนวนคนที่ระบุว่าเป็น “อิสระ” ทางการเมืองในสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นหลังปี 2010 https://arachnemag.substack.com/p/the-case-against-social-media-is

🎙️ เรื่องเล่าจากการจดจ่อ: เมื่อความสนใจที่ยาวนานทำให้โลกภายใน “บานสะพรั่ง” Henrik Karlsson เริ่มต้นด้วยการตั้งคำถามว่า ทำไมเราถึงมอง “การจดจ่อ” เป็นเรื่องเคร่งขรึม ทั้งที่จริงแล้วมันคือประสบการณ์ที่เข้มข้นและน่าหลงใหลที่สุดอย่างหนึ่งในชีวิต—โดยเฉพาะเมื่อเรายอมให้ความสนใจนั้น “วนซ้ำ” และ “เบ่งบาน” ในตัวมันเอง เขายกตัวอย่างจากประสบการณ์ทางเพศ ที่การยืดเวลาความพึงพอใจทำให้ระบบโดพามีนในสมองถูกกระตุ้นอย่างต่อเนื่อง จนเกิดการรับรู้ที่ลึกขึ้นในร่างกาย ความรู้สึกบนผิวหนัง กลายเป็นวงจรป้อนกลับที่ทำให้เราหลุดเข้าไปในภาวะที่เหนือกว่าความคิดปกติ แต่ไม่ใช่แค่เรื่องเซ็กซ์—Henrik ขยายแนวคิดนี้ไปยังความวิตก ความสุข ความเหงา และแม้แต่การฟังดนตรีหรือดูงานศิลปะ โดยชี้ว่าเมื่อเราจดจ่อกับสิ่งใดสิ่งหนึ่งนานพอ ระบบต่าง ๆ ในร่างกายจะเริ่ม “ประสานกัน” และสร้างประสบการณ์ที่ลึกขึ้นเรื่อย ๆ จนกลายเป็นภาวะเปลี่ยนแปลงของจิตใจ เช่น “jhana” หรือภาวะสมาธิขั้นสูงที่นักวิจัยพบว่ามีการเปลี่ยนแปลงของการเชื่อมต่อสมองในระดับลึก2 เขาเล่าถึงการฟังซิมโฟนีของ Sibelius ที่ทำให้เกิดภาพยนตร์ในหัวถึงสามเรื่องในเวลาเพียง 30 นาที—เพราะดนตรีมีโครงสร้างที่พอเหมาะระหว่างความคาดเดาได้และความแปลกใหม่ ทำให้สมองสามารถ “จดจ่อ” ได้อย่างลึกและต่อเนื่อง Henrik สรุปว่า ความสนใจที่ยาวนานไม่ใช่แค่เครื่องมือในการทำงานหรือการเรียนรู้ แต่คือประตูสู่ภาวะจิตที่ลึกกว่า ซึ่งอาจช่วยให้เราทำความเข้าใจตัวเอง ความรู้สึก และโลกได้ในระดับที่ไม่เคยเข้าถึงมาก่อน ✅ ความหมายของการจดจ่ออย่างต่อเนื่อง ➡️ เป็นภาวะที่ระบบต่าง ๆ ในร่างกายเริ่มประสานกัน ➡️ ทำให้เกิดวงจรป้อนกลับที่เพิ่มความเข้มข้นของประสบการณ์ ➡️ สามารถนำไปสู่ภาวะเปลี่ยนแปลงของจิต เช่น jhana หรือ flow ✅ ตัวอย่างจากประสบการณ์จริง ➡️ การยืดเวลาความพึงพอใจทางเพศทำให้ระบบโดพามีนถูกกระตุ้นอย่างต่อเนื่อง ➡️ การฟังดนตรีอย่างลึกสามารถสร้างภาพและเรื่องราวในจิตใจ ➡️ การจดจ่อกับความสุขหรือความเหงาอาจนำไปสู่ภาวะหลุดพ้นหรือการเข้าใจตัวเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากงานวิจัย ➡️ การเข้าสู่ jhana มีการเปลี่ยนแปลงของการเชื่อมต่อสมองแบบไม่เป็นคลื่น (non-oscillatory) ➡️ การจดจ่อกับคณิตศาสตร์หรือโมเดล AI อย่างลึกสามารถสร้าง “ความใกล้ชิดทางวิจัย” ที่นำไปสู่ความเข้าใจใหม่ ➡️ ความสนใจที่ยาวนานช่วยให้ระบบภายใน “ปรับจูน” และสร้างความรู้สึกที่ลึกขึ้น ‼️ ความเสี่ยงจากการจดจ่อกับสิ่งที่เป็นลบ ⛔ การจดจ่อกับความวิตกอาจนำไปสู่ภาวะตื่นตระหนกหรือ panic attack ⛔ ความคิดลบอาจวนซ้ำและขยายตัวจนควบคุมไม่ได้ ‼️ ความเปราะบางของระบบประสาท ⛔ การเปลี่ยนแปลงของฮอร์โมนและระบบสมองต้องใช้เวลาในการปรับตัว ⛔ หากเปลี่ยนสิ่งที่สนใจบ่อยเกินไป ระบบภายในจะไม่สามารถประสานกันได้ ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ “การจดจ่อ” ⛔ ไม่ใช่ทุกคนจะสามารถเข้าสู่ภาวะลึกได้ทันที ต้องอาศัยการฝึกฝน ⛔ การจดจ่ออย่างลึกอาจทำให้หลุดจากบริบทปัจจุบัน หากไม่มีการควบคุม https://www.henrikkarlsson.xyz/p/attention

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