ภูมิธรรมชุลมุน นักข่าวซัดตรง อ้วนเกือบหลุดวีน [29/7/68] #ภูมิธรรมชุลมุน #นักข่าวซัดตรง #อ้วนเกือบวีน #คำถามแทงใจกลาง #วงแตกกลางเวที #นักข่าวไม่ไว้หน้า #PhumthamUnderFire #แถลงข่าวร้อนแรง #ข่าวการเมืองวันนี้ #ข่าวดัง #ข่าวร้อนล่าสุด #กัมพูชายิงก่อน #柬埔寨先开火 #カンボジアが先に発砲 #캄보디아가먼저발포 #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #TruthFromThailand #thaitimes #news1 #shorts

🤖 เรื่องเล่าจากโลกของ AI: เมื่อคำแนะนำเรื่องเงินเดือนกลายเป็นการกดค่าตัวโดยไม่รู้ตัว นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเทคนิค Würzburg-Schweinfurt ในเยอรมนีได้ทำการทดลองกับแชตบอทยอดนิยมหลายตัว เช่น ChatGPT, Claude, Llama และอื่นๆ โดยตั้งคำถามง่ายๆ ว่า “ควรขอเงินเดือนเริ่มต้นเท่าไหร่?” แต่สิ่งที่เปลี่ยนคือ “ตัวตน” ของผู้ถาม—ชายหรือหญิง, เชื้อชาติใด, เป็นคนท้องถิ่นหรือผู้ลี้ภัย ผลลัพธ์ชวนตกใจ: แม้คุณสมบัติจะเหมือนกันทุกประการ แต่ AI กลับแนะนำให้ผู้หญิงและผู้ลี้ภัยขอเงินเดือนต่ำกว่าผู้ชายหรือผู้ที่ระบุว่าเป็น expatriate อย่างมีนัยสำคัญ เช่น แพทย์ชายในเดนเวอร์ถูกแนะนำให้ขอ $400,000 ขณะที่หญิงในบทบาทเดียวกันถูกแนะนำให้ขอเพียง $280,000 สิ่งนี้สะท้อนว่า AI ไม่ได้ “คิดเอง” แต่เรียนรู้จากข้อมูลมหาศาลที่มนุษย์สร้างขึ้น—ซึ่งเต็มไปด้วยอคติทางสังคมที่ฝังอยู่ในโพสต์งาน, คำแนะนำ, สถิติรัฐบาล และแม้แต่คอมเมนต์ในโซเชียลมีเดีย ✅ งานวิจัยพบว่า AI แนะนำเงินเดือนต่ำกว่าสำหรับผู้หญิงและชนกลุ่มน้อย ➡️ แม้คุณสมบัติและตำแหน่งงานจะเหมือนกันทุกประการ ➡️ ตัวอย่าง: แพทย์ชายในเดนเวอร์ได้คำแนะนำ $400,000 แต่หญิงได้เพียง $280,000 ✅ AI แสดงอคติจากคำใบ้เล็กๆ เช่นชื่อหรือสถานะผู้ลี้ภัย ➡️ “ชายเอเชีย expatriate” ได้คำแนะนำสูงสุด ➡️ “หญิงฮิสแปนิกผู้ลี้ภัย” ได้ต่ำสุด แม้คุณสมบัติเหมือนกัน ✅ แชตบอทเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอคติในโลกจริง ➡️ ข้อมูลจากหนังสือ, โพสต์งาน, โซเชียลมีเดีย ฯลฯ ➡️ คำว่า “expatriate” สื่อถึงความสำเร็จ ส่วน “refugee” สื่อถึงความด้อยโอกาส ✅ AI ที่มีระบบจดจำผู้ใช้อาจสะสมอคติจากบทสนทนาเดิม ➡️ ไม่จำเป็นต้องระบุเพศหรือเชื้อชาติในคำถาม ➡️ AI อาจใช้ข้อมูลจากบทสนทนาเก่าในการให้คำแนะนำ ✅ นักวิจัยเสนอให้ใช้ “ช่องว่างเงินเดือน” เป็นตัวชี้วัดอคติของโมเดล ➡️ แทนการวัดจากความรู้หรือคำตอบที่ถูกต้อง ➡️ เพราะผลกระทบทางเศรษฐกิจมีความสำคัญและวัดได้จริง ‼️ คำแนะนำจาก AI อาจทำให้ผู้หญิงและชนกลุ่มน้อยขอเงินเดือนต่ำกว่าที่ควร ⛔ ส่งผลต่อรายได้ระยะสั้นและโอกาสในระยะยาว ⛔ อาจกลายเป็นวงจรที่ฝังอคติในข้อมูลฝึกโมเดลรุ่นถัดไป ‼️ ผู้ใช้ไม่รู้ว่า AI ใช้ข้อมูลส่วนตัวในการให้คำแนะนำ ⛔ การจดจำบทสนทนาอาจนำไปสู่การเลือกปฏิบัติแบบ “ล่องหน” ⛔ ผู้ใช้ควรระวังการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวในแชต ‼️ การใช้ AI ในการเจรจาเงินเดือนต้องมีวิจารณญาณ ⛔ คำแนะนำอาจไม่เป็นกลาง แม้ดูเหมือนเป็นกลาง ⛔ ควรลองถามในหลายบทบาทเพื่อเปรียบเทียบคำตอบ ‼️ การพัฒนา AI ที่ปราศจากอคติยังเป็นความท้าทายใหญ่ ⛔ การ “de-bias” โมเดลต้องใช้เวลาและความร่วมมือจากหลายฝ่าย ⛔ ต้องมีมาตรฐานจริยธรรมและการตรวจสอบอิสระ https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/chatgpt/salary-advice-from-ai-low-balls-women-and-minorities-report

🌍 เรื่องเล่าจากเบื้องหลังโมเดล: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ฉลาด แต่ก็ “กินไฟ กินน้ำ และกินโลก” Mistral AI ได้ร่วมมือกับบริษัทที่ปรึกษาด้านความยั่งยืน Carbone 4 และหน่วยงานสิ่งแวดล้อมของฝรั่งเศส (ADEME) เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบสิ่งแวดล้อมของโมเดล Mistral Large 2 ตลอด 18 เดือนแรกของการใช้งาน โดยแบ่งออกเป็น 3 หมวดหลัก: การปล่อยก๊าซเรือนกระจก, การใช้น้ำ, และการใช้ทรัพยากรแร่หายาก ผลลัพธ์ที่ได้ชวนตกใจ: การฝึกโมเดลเพียงอย่างเดียวปล่อย CO₂ เทียบเท่า 20,400 ตัน และใช้น้ำถึง 281,000 ลูกบาศก์เมตร—เท่ากับสระโอลิมปิก 112 สระ! ส่วนการใช้งานจริง (inference) ก็ไม่เบา: การถาม Le Chat 1 ครั้ง (400 tokens) ปล่อย CO₂ 1.14 กรัม และใช้น้ำ 45 มิลลิลิตร—เท่ากับการดูวิดีโอ 10 วินาทีในสหรัฐฯ ที่สำคัญคือ 85.5% ของการปล่อย CO₂ และ 91% ของการใช้น้ำเกิดจากการฝึกและใช้งานโมเดล ไม่ใช่จากการสร้างศูนย์ข้อมูลหรือฮาร์ดแวร์ ทำให้ผลกระทบสะสมต่อเนื่องทุกครั้งที่มีคนใช้ AI ✅ Mistral AI เปิดเผยผลการวิเคราะห์สิ่งแวดล้อมของโมเดล Mistral Large 2 ➡️ ร่วมมือกับ Carbone 4 และ ADEME ➡️ ผ่านการตรวจสอบโดย Resilio และ Hubblo ✅ ผลกระทบจากการฝึกโมเดลใน 18 เดือนแรก ➡️ ปล่อย CO₂ เทียบเท่า 20,400 ตัน ➡️ ใช้น้ำ 281,000 ลูกบาศก์เมตร ➡️ ใช้ทรัพยากรแร่หายาก 660 กิโลกรัม Sb eq ✅ ผลกระทบจากการใช้งาน (inference) ต่อคำถาม 1 ครั้ง (400 tokens) ➡️ ปล่อย CO₂ 1.14 กรัม ➡️ ใช้น้ำ 45 มิลลิลิตร ➡️ ใช้ทรัพยากรแร่หายาก 0.16 มิลลิกรัม Sb eq ✅ 85.5% ของ CO₂ และ 91% ของน้ำเกิดจากการฝึกและใช้งานโมเดล ➡️ ไม่ใช่จากการสร้างศูนย์ข้อมูลหรือฮาร์ดแวร์ ➡️ สะท้อนว่าการใช้งานต่อเนื่องคือภาระหลักต่อสิ่งแวดล้อม ✅ Mistral เสนอแนวทางลดผลกระทบสิ่งแวดล้อมของ AI ➡️ เลือกใช้โมเดลขนาดเล็กที่เหมาะกับงาน ➡️ รวมคำถามเป็นชุด (batching) เพื่อลดการคำนวณซ้ำ ➡️ ใช้ศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานหมุนเวียน ✅ เรียกร้องให้มีมาตรฐานการรายงานผลกระทบสิ่งแวดล้อมของ AI ➡️ เพื่อให้ผู้ใช้และองค์กรตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล ➡️ เสนอให้ใช้ตัวชี้วัด 3 ตัว: ผลกระทบจากการฝึก, ผลกระทบจากการใช้งาน, และสัดส่วนการใช้งานต่อวงจรชีวิต ‼️ การใช้งาน AI อย่างต่อเนื่องมีผลกระทบสะสมต่อสิ่งแวดล้อม แม้แต่คำถามเดียวก็มีต้นทุน ⛔ การใช้ AI หลายล้านครั้งต่อวันทำให้ผลกระทบเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ⛔ ผู้ใช้ควรตระหนักถึงต้นทุนที่มองไม่เห็นของการใช้ AI https://www.techspot.com/news/108838-how-much-pollution-does-ai-create-mistral-breaks.html

⚡️ เรื่องเล่าจากสนามแข่งขันชิป AI: เมื่อ Positron และ Groq ลุกขึ้นสู้ Nvidia ด้วยพลังงานที่น้อยกว่าแต่เร็วกว่า ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของทุกอุตสาหกรรม ความต้องการพลังงานในการประมวลผลก็พุ่งสูงขึ้นอย่างน่ากังวล โดยเฉพาะในขั้นตอน “inference” หรือการนำโมเดลที่ฝึกแล้วมาใช้งานจริง เช่น การตอบคำถามหรือสร้างภาพ ซึ่งใช้พลังงานมหาศาล Positron บริษัทสตาร์ทอัพจากสหรัฐฯ ก่อตั้งในปี 2023 ได้พัฒนาชิปที่เน้นเฉพาะการ inference โดยตัดฟังก์ชันที่ไม่จำเป็นออกไป ทำให้ประหยัดพลังงานได้ถึง 6 เท่าเมื่อเทียบกับชิป Vera Rubin รุ่นใหม่ของ Nvidia และมีประสิทธิภาพต่อราคาดีกว่า 2–3 เท่า Groq อีกหนึ่งผู้ท้าชิง ใช้แนวคิด “assembly line” ในการประมวลผล AI โดยฝังหน่วยความจำไว้ในตัวชิป ทำให้ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างชิป ซึ่งเป็นต้นเหตุของการใช้พลังงานสูง ชิปของ Groq ใช้พลังงานเพียง 1/3 ของ Nvidia แต่ให้ผลลัพธ์เร็วกว่า แม้ Nvidia จะยังครองตลาดด้วยชิป Blackwell และ Vera Rubin ที่มีประสิทธิภาพสูง แต่บริษัทหน้าใหม่เหล่านี้กำลังได้รับความสนใจจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เช่น Cloudflare ที่เริ่มทดลองใช้งานจริงแล้ว ✅ Positron พัฒนาชิป AI inference ที่ประหยัดพลังงานและต้นทุนต่ำกว่าชิป Nvidia Vera Rubin ➡️ ประหยัดพลังงานได้มากถึง 6 เท่า ➡️ ประสิทธิภาพต่อราคาดีกว่า 2–3 เท่า ✅ Groq ใช้สถาปัตยกรรมแบบ assembly line พร้อมฝังหน่วยความจำในตัวชิป ➡️ ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างชิป ➡️ ใช้พลังงานเพียง 1/3 ของ Nvidia แต่ให้ผลลัพธ์เร็วกว่า ✅ Cloudflare เริ่มทดลองใช้งานชิปของ Positron และ Groq ในระดับจริงจัง ➡️ เป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่ทดสอบชิปนอกเหนือจาก Nvidia อย่างจริงจัง ➡️ หากผลลัพธ์เป็นไปตามที่โฆษณา จะขยายการใช้งานทั่วโลก ✅ Nvidia เปิดตัวชิป Vera Rubin และ Blackwell ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 30 เท่า ➡️ Vera Rubin มีหน่วยความจำ 288 GB และเชื่อมต่อด้วย NVLink ความเร็วสูง ➡️ Blackwell Ultra ให้ประสิทธิภาพ inference สูงถึง 3.6 exaFLOPS ✅ บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ เช่น Google, Amazon, Microsoft กำลังพัฒนาชิป inference ของตัวเอง ➡️ เพื่อลดต้นทุนและพึ่งพา Nvidia ให้น้อยลง ➡️ ลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ในชิปเฉพาะทาง ‼️ แม้ชิปใหม่จะประหยัดพลังงาน แต่ความต้องการ AI ยังเติบโตเร็วกว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพ ⛔ คาดว่าการใช้พลังงานของ AI จะเพิ่มขึ้น 50% ต่อปีจนถึงปี 2030 ⛔ อาจทำให้โครงข่ายไฟฟ้ากลายเป็นคอขวดของการพัฒนา AI ‼️ การพึ่งพา Nvidia มากเกินไปอาจสร้าง “Nvidia tax” ให้กับอุตสาหกรรม ⛔ Nvidia มีอัตรากำไรขั้นต้นสูงถึง 60% จากการขายชิป ⛔ ทำให้ต้นทุนการประมวลผล AI สูงเกินจำเป็น ‼️ ชิปที่เน้น inference อาจไม่เหมาะกับงานที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง ⛔ Positron และ Groq เน้นเฉพาะงาน inference ไม่ครอบคลุมทุก workload ⛔ อาจต้องใช้ร่วมกับชิปอื่นในระบบที่ซับซ้อน ‼️ การเปลี่ยนมาใช้ชิปใหม่ต้องใช้เวลาในการปรับระบบและทดสอบความเข้ากันได้ ⛔ ต้องพิจารณาความเข้ากันได้กับ API และโครงสร้างคลาวด์เดิม ⛔ อาจมีความเสี่ยงด้านการลงทุนหากชิปไม่ผ่านการทดสอบในระยะยาว https://www.techspot.com/news/108831-next-gen-chipmakers-aim-rein-ai-runaway-power.html

🧠 เรื่องเล่าจากโลกของ Embedding: เมื่อข้อความกลายเป็นตัวเลขที่มีความหมาย ลองจินตนาการว่าเราให้โมเดลภาษาอย่าง Llama2 หรือ Mistral อ่านประโยคหนึ่ง เช่น “แมวกระโดดขึ้นโต๊ะ” แล้วถามว่า “เข้าใจไหม?” โมเดลจะไม่ตอบว่า “เข้าใจ” แบบมนุษย์ แต่จะเปลี่ยนประโยคนั้นเป็นชุดตัวเลขที่เรียกว่า embedding ซึ่งเป็นการแปลงข้อความให้กลายเป็น “ความหมายในเชิงคณิตศาสตร์” ใน Hugging Face Space นี้ hesamation ได้อธิบายว่า embedding คือการนำข้อความผ่านกระบวนการหลายขั้นตอนในโมเดล LLM เพื่อให้ได้เวกเตอร์ที่สื่อถึงความหมายของข้อความนั้น โดยใช้เทคนิคการ pooling เช่น การเฉลี่ย (average), การใช้ token พิเศษ [CLS], หรือการเลือกค่ามากสุด (max pooling) นอกจากนี้ยังมีการอธิบายว่า embedding ไม่ใช่แค่ตัวเลขธรรมดา แต่เป็นการสรุปความหมาย, บริบท, และโครงสร้างของข้อความในรูปแบบที่โมเดลเข้าใจได้ และสามารถนำไปใช้ในงานต่าง ๆ เช่น การค้นหาความคล้ายคลึง, การจัดกลุ่มข้อมูล, หรือการตอบคำถาม ✅ Embedding คือการแปลงข้อความให้เป็นเวกเตอร์ที่มีความหมาย ➡️ ใช้ในงาน NLP เช่น การค้นหา, การจัดกลุ่ม, การตอบคำถาม ✅ โมเดล LLM เช่น Llama2 และ Mistral สร้าง embedding จาก hidden states หลายชั้น ➡️ hidden states มีรูปแบบ [batch_size, number_of_tokens, embedding_size] ➡️ ต้องใช้เทคนิค pooling เพื่อให้ได้ embedding เดียวต่อข้อความ ✅ เทคนิค pooling มีหลายแบบให้เลือกใช้ตามบริบทของงาน ➡️ เช่น average pooling, max pooling, [CLS] token pooling ➡️ attention_mask ใช้เพื่อกรอง token ที่เป็น padding ✅ embedding เป็นพื้นฐานสำคัญของการเข้าใจภาษาธรรมชาติในโมเดล AI ➡️ ช่วยให้โมเดลเข้าใจความหมายและบริบทของข้อความ ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของการประมวลผลข้อมูลเชิงภาษา ‼️ การเลือก pooling strategy ที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้ embedding ไม่สะท้อนความหมายที่แท้จริง ⛔ เช่น การใช้ average pooling กับข้อความที่มี padding มาก อาจทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน ⛔ ต้องใช้ attention_mask เพื่อกรอง token ที่ไม่สำคัญ ‼️ การใช้ embedding จากโมเดลที่ไม่รองรับงานเฉพาะทาง อาจให้ผลลัพธ์ไม่แม่นยำ ⛔ เช่น ใช้ embedding จากโมเดลทั่วไปกับงานทางการแพทย์หรือกฎหมาย ⛔ ควรเลือกโมเดลที่ fine-tune มาเพื่อบริบทนั้นโดยเฉพาะ ‼️ การใช้ embedding โดยไม่เข้าใจโครงสร้างของ hidden states อาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการประมวลผล ⛔ เช่น การเลือก hidden state ชั้นที่ไม่เหมาะสม ⛔ ควรศึกษาว่าแต่ละชั้นของโมเดลมีความหมายอย่างไร https://huggingface.co/spaces/hesamation/primer-llm-embedding

นาฬิกาปลุก ปี พศ 2568 วันหนึ่งนานประมาณยี่สิบปีมาแล้ว ผมนั่งรถลงใต้ มันเป็นช่วงต้นหน้าฝนฟ้าครึ้ม อากาศกำลังสบาย ผมนั่งเหม่อ ๆ ดู 2 ข้างทางไปเรื่อย ๆ สัก 4 โมงเย็นรถก็ผ่านตรงช่วงเขาวัง เพชรบุรี ผมมองขึ้นไปที่พระราชวังบนยอดเขา เห็นแสงแดดกำลังส่องทะลุเมฆไปต้องพระราชวัง ทำให้พระราชวังงดงามเหลือเกิน ผมยกมือไหว้สักการะอย่างที่ทำทุกครั้งที่ผ่าน … ความรู้สึกของผมตอนนั้นบอกไม่ถูก เหมือนข้ามเวลา ข้ามมิติ ผมนึกในใจ นี่คงเหมือนเราเห็นสวรรค์กระมังนะ …ยังไม่เคยไป ได้แต่เดา แล้วรถก็แล่นผ่านทุ่งนากับต้นตาล ที่ยังพอมีให้เห็นชื่นใจ ดวงอาทิตย์เริ่มส่องแสงออกมามากขึ้น มันเป็นเวลาที่เขาเรียกว่าแดดสวย ผมมองทุ่งนาสีเขียวสดผืนใหญ่ กับทิวเขายาวอยู่ไกล ๆ เมฆที่ยอดเขาสะท้อนกับแสงอาทิตย์ สีสวยจัด มันสวยสงบและรู้สึกอบอุ่น เป็นภาพที่อยู่ในใจผมอย่างไม่มีวันจาง ทุกครั้งที่ผมนึกถึงวันนั้น ผมจะมีอาการตื้นตันบอกตัวเอง นี่ คือ … วาสนาของชาวสยาม… วาสนาที่บางทีเราลืมที่จะนึกถึงและรับรู้… เพราะถูกบดบังจากสิ่งลวงตา เราอยู่ในแผ่นดิน ที่เคยได้รับคำกล่าวขานว่า ในน้ำมีปลา ในนามีข้าว มีความอุดมสมบูรณ์ มีศาสนา มีสถาบันพระมหากษัตริย์ มีการศึกษา การอบรมเลี้ยงดู ศิลปะ วัฒนธรรมประเพณี ชีวิตความเป็นอยู่ที่สอดคล้องกับธรรมชาติของบ้านเรามาเป็นเวลานานแล้ว … แต่ปัจจุบันนี้ ดูเหมือนเราจะมองข้าม หรือไม่ใส่ใจจริง กับความโชคดีและวาสนาของเรานัก …เรามักจะหลงไหลได้ปลื้ม กับบรรดาสรรพสิ่งไม่ว่าเป็นรูปแบบใด ที่ “พวกตะวันตก” เขาเอามาฝังหัวลวงหลอกเราไว้ แม้เวลาจะผ่านไปนานเท่าไหร่ ก็ดูเหมือนจะแกะลอกล้างสิ่งที่พวกเขาฝั่งเอาไว้ไม่ออก ไม่สะอาดหมดจดเสียที ผมตั้งข้อสังเกต ปนสงสัยมานานแล้วว่าเหตุการณ์ในบ้านเมืองเรา ที่เกิดขึ้นอย่างน้อยก็ตั้งแต่ช่วงก่อนการเปลี่ยนแปลงการปกครอง น่าจะมีส่วนเกี่ยวโยง กับปัจจัยนอกบ้าน มากกว่าที่เราคิด ผมค่อย ๆ หาข้อมูลมาอ่านแก้ความสงสัยของตัวเองไปเรื่อย ๆ แต่มันไปไม่ได้ ไกลอย่างที่ต้องการ เพราะเวลาส่วนใหญ่ใช้ไปกับการทำงานเพื่อดำรงชีพ และก็ไปทำเรื่องอื่น ๆ ที่สุดท้ายแล้ว ก็เลยยังไม่ได้คำตอบมาแก้ข้อสงสัยที่ค้างอยู่นั้น หลายสิบปีที่ผ่านมา มีเหตุการณ์ในบ้านเราเกิดขึ้นมากมาย มีความพยายามแก้ปัญหา แต่เหมือนแก้ไม่ถูกจุด เหมือนเรามองข้าม หรือเรามองปัญหาไม่แตก มันทำให้ผมย้อนกลับมาคิดถึงข้อสงสัย เกี่ยวกับปัจจัยนอกบ้านที่ยังคาใจผมอยู่ และถ้ามันเป็นอย่างที่ผมสงสัยจริง…และถ้าเราไม่ตื่นมารู้เรื่องด้วยกัน อีกไม่นานหรอก ประเทศเราอาจจะตกเป็นเหยื่อ เป็นอาณานิคมในรูปแบบใหม่ต่อไป และวันนั้น สีของธงชาติเราไม่รู้จะยังอยู่ครบไหม สถาบันที่เรารักเคารพ วัดพระแก้ว เขาวัง ท้องนาสีเขียวและอีกหลาย ๆ อย่าง ฯลฯ ไม่รู้จะเหลืออยู่แค่ไหน แบบไหน…หรือมันจะกลายเป็นเหมือนหลายๆเมือง ที่เราเห็นในข่าว !?! คำถามเกิดขึ้นในหัวเต็มไปหมด ผมบอกตัวเองว่า มันคงจะดีไม่น้อย ถ้าชาวสยามรับรู้ถึงวาสนาของตนเอง และทำความเข้าใจกับความเป็นไปทั้งนอกบ้านและในบ้านเมืองของเราให้มากขึ้น จะได้มีความหวงและห่วงใยบ้านเมืองของเรา…บ้านของเรานะครับ ผมนึกถึงวันที่ผมเห็นแดดทอแสงสวยบนเขาวัง กับท้องนาที่เขียวชอุ่มกับเมฆสีสวย แล้วผมก็ตัดสินใจเขียนนิทาน เกี่ยวกับการเมืองโลก ทั้ง ๆ ที่ผมไม่เคยเขียนอะไร เป็นเรื่องเป็นราวมาก่อนเลย ผมเล่ามุมมองของผม แบบอ่านง่าย ๆ และนำมาลง ให้อ่านผ่านเพจนิทานเรื่องจริง ตำนานการลวงหลอกล่อฯ ทางเฟสบุ๊ก ตั้งแต่เดือนตุลาคม พ.ศ.2556 … ผมเขียนไปและอ่านข้อมูลศึกษาเพิ่มเติมไปเรื่อย ๆทุกวันๆละประมาณ 10 ชั่วโมง มาตลอด เว้นแต่ช่วงเวลาที่สุขภาพของผมไม่อำนวย จนถึงตอนนี้ (พศ 2568) ผมมีเอกสารและหนังสือที่ใช้เขียนนิทาน ถึง 4 ตู้ใหญ่ 5 ตู้เล็ก กับอีก 20 กล่อง เมื่อผมเริ่มเขียนนิทาน ผมมีความเชื่ออย่างไม่มีข้อสงสัย ว่าการล่าเหยื่อ ล่าอาณานิคมยังมีอยู่ เพียงแต่มีการพรางตัวเปลี่ยนรูปแบบการล่าไปตามยุคสมัย มันไม่ใช่เป็นเพียงข้อสังเกตหรือข้อสงสัยอีกแล้ว …สำหรับผมมันเป็นข้อเท็จจริง… บ้านเมืองเราตกเป็นเหยื่อของต่างชาติ มานานเต็มทีแล้ว!! และมาถึงวันนี้ ผมเชื่อว่าโลกเรากำลังจะก้าวไปสู่การเปลี่ยนแปลงใหญ่ ในอีกไม่นานนัก และการเปลี่ยนแปลงนั้น อาจจะมาเร็วจนเราตั้งตัวตั้งสติไม่ทัน บ้านเรามีการเตรียมการอะไรไหม ผมตอบไม่ได้ ผมไม่ได้เป็นผู้บริหารประเทศ สิ่งที่ผมพอทำได้ในฐานะประชาชน และกำลังทำอยู่ คือ เล่านิทาน เพื่อให้ทำหน้าที่เหมือนเป็นนาฬิกาปลุก ให้เพื่อนร่วมชาติตื่นขึ้นมาสนใจ เหตุการณ์นอกบ้าน ที่อาจกระทบกับบ้านเมืองเรา และเกิดความรู้สึกห่วงใย หวงแหนบ้านเมืองของเราบ้าง พร้อมกับเตรียมการเตรียมตัวรับมือ กับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของโลก… ที่น่าเป็นห่วงอย่างยิ่ง ว่าอาจจะหนักหนาสาหัสยิ่งนัก !!! นิทานแต่ละเรื่อง แม้จะเขียนเรื่องต่างประเทศ แต่ผมได้พยายามเขียนระหว่างบรรทัด ให้ข้อคิดเกี่ยวกับบ้านเมืองของเราไปด้วย ผมพยายามร้อยเรียงนิทาน โดยเริ่มจากเรื่องในบ้านเรา เล่ามาเรื่อย ๆ ถึง การล่าการตกเป็นเหยื่อ การต่อสู้ดิ้นรนของเหยื่อ และวิธีการของนักล่าในการงับเหยื่อในรูปแบบต่างๆ เพื่อไม่ให้เหยื่อมีโอกาสหลุดออกจากปากของมัน และตัวละครสำคัญต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง มาถึงปัจจุบันนี้ (เดือน เมษายน พศ 2568) ผมไม่แน่ใจว่าผมจะมีกำลังเขียนนิทานลงในเพจไปได้อีกหรือไม่ หรือเขียนได้อีกนานเท่าไหร่ เนื่องจากสภาพสังขารของผมเอง และปัจจัยอื่น ที่มันเกินการควบคุมของผม … ผมคาดว่านิทานเรื่องจริงฯ ที่ผมเขียนมานั้น น่าจะเป็นที่สนใจสำหรับผู้ที่ติดตาม การเมืองโลก และเป็นประโยชน์ต่อผู้ที่ต้องการรักษาชาติบ้านเมือง รักษาแผ่นดิน และสถาบันพระมหากษัตริย์ของเรา… และยังทำหน้าที่เป็นนาฬิกาปลุกที่ไม่ล้าสมัยเกินไป ผมจึงเอานิทานเรื่องจริงฯ เล่มที่ 1 ถึง 9 (หน้าปกสีส้ม)ที่เคยได้ตีพิมพ์มาครั้งหนึ่ง เมื่อเดือนตุลาคม พศ 2559 และเล่มที่ 10 (หน้าปกสีส้ม) เมื่อเดือนมีนาคม พศ 2560 รวมทั้งนิทานที่เขียนและลงโพสต์ไปแล้วทั้งหมด จนถึงเรื่องสุดท้าย (ปี พศ 2567) (หน้าปกสีน้ำเงิน) แต่ยังไม่ได้มีโอกาสตีพิมพ์เป็นเล่ม มาจัดให้อยู่ในรูปเว็บไซต์ อย่างเป็นระบบ เพื่อผู้ที่มีความสนใจ จะได้เข้าถึงอย่างสะดวกขึ้น… ขอบคุณครับ จากคนเล่านิทาน 20 เมษายน 2568

..การเจรจาหยุดยิงเป็นโมฆะ ,รักษาการฯรัฐบาลไม่มีอำนาจทางความมั่นคงทางอธิปไตยไทยใดๆ,ไม่มีรมต.กลาโหมด้วย.ยิ่งโมฆะไปใหญ่,ผลรายละเอียดการตกลงเจรจาประชาชนเองก็ไม่รับรู้อะไรเลยว่า เป็นประโยชน์จริงแก่ฝ่ายไทยเราจริงขนาดไหน,จ่ายชดเชยค่าปฏิกรสงครามปะทะสู้รบลักษณะใดอย่างไร,ชดเชยขวัญเสียของคนไทยทั้งประเทศอย่างไร ตลอดผู้เสียชีวิตและบาดเจ็บทั้งหมดด้วย, ทรัพย์สินประชาชนเสียหาย ค่าเสียเวลาเสียโอกาสเสียสาระพัดระหว่างเขมรยิงมาใส่ประเทศเราอีก, ..คือจริงๆไม่พอใจต่อการบริหารประเทศของรัฐบาลรักษาการชุดนี้ทั้งหมดนั้นเอง,ส่อไปทางสูญเสียอธิปไตยของชาติตลอดแนวพรมแดนด้วย,ไม่รวมสถานะเสียเปรียบอื่นๆมากมายอีกที่กูรูมากมายออกมาตั้งคำถามถึงความเชื่อสัตย์สุจริตต่ออธิปไตยความมั่นคงของประเทศไทยตนและความไม่คู่ควรไม่มีความสามารถชนะเหนือศัตรูประเทศตนเองต่อการรุกรานของมันฝ่ายศัตรูอธิปไตยชาติไทยได้,ไม่สมควรมาเป็นรัฐบาลทั้งชุดคณะอีกต่อไป. https://youtube.com/watch?v=yEOZkHg0-YI&si=3cSn8GwTQoGW-toy

อ้วนเจรจาแล้วหยุดยิงทันทีคืนนี้ คนไทยตั้งคำถามที่ภูมิธรรมต้องตอบ [28/7/68] #อ้วนเจรจาหยุดยิง #หยุดยิงคืนนี้ทันที #คำถามถึงภูมิธรรม #คนไทยสงสัย #ดีลลับเบื้องหลัง #หยุดยิงเพราะอะไร #เจรจาแล้วได้อะไร #PhumthamMustAnswer #ข่าวการเมืองร้อนแรง #ข่าววันนี้ #ข่าวดัง #ศึกไทยเขมร #กัมพูชายิงก่อน #柬埔寨先开火 #カンボジアが先に発砲 #캄보디아가먼저발포 #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #thaitimes #news1 #shorts

วาสนา นาน่วม โพสต์คลิปน้อง ม.6 ตั้งคำถามถึงฮุนมาเนต นุ่มๆ แต่จุกถึงตับ (Wassana Nanuam posts a high schooler’s clip questioning Hun Manet — soft tone, sharp impact.) [28/7/68] #วาสนานาน่วมโพสต์แล้ว #คลิปน้องม6ถามฮุนมาเนต #นุ่มแต่จุก #คำถามตรงใจคนไทย #เด็กรุ่นใหม่ไม่กลัว #เสียงจากเยาวชน #SoftButSharp #คำถามแทงใจกลาง #ข่าววันนี้ #ข่าวดัง #ข่าวการเมือง #กัมพูชายิงก่อน #柬埔寨先开火 #カンボジアが先に発砲 #캄보디아가먼저발포 #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #thaitimes #news1 #shorts

🤖 เรื่องเล่าจากโลก AI: เมื่อ Copilot “มีหน้า” และ “มีอารมณ์” เหมือนเพื่อนร่วมงาน ลองจินตนาการว่าคุณคุยกับผู้ช่วย AI แล้วมันยิ้มให้คุณเมื่อคุณถามคำถามดีๆ หรือขมวดคิ้วเมื่อคุณขอให้มันทำอะไรยากๆ—นี่ไม่ใช่แค่เสียงตอบกลับแบบเดิมอีกต่อไป เพราะ Microsoft ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Copilot Appearance” ที่ให้ Copilot มีใบหน้า มีการแสดงออก และมี “ความทรงจำ” ในการสนทนา ฟีเจอร์นี้เปิดให้ทดลองใช้ใน Copilot Labs เฉพาะผู้ใช้บางกลุ่มในสหรัฐฯ อังกฤษ และแคนาดา โดยสามารถเปิดใช้งานผ่าน Voice Mode บนเว็บ Copilot เพื่อให้การสนทนาเป็นธรรมชาติและมีชีวิตชีวามากขึ้น ✅ Copilot Appearance คือฟีเจอร์ทดลองที่เพิ่มใบหน้าและอารมณ์ให้กับ Copilot ➡️ แสดงออกแบบเรียลไทม์ เช่น ยิ้ม, พยักหน้า, ขมวดคิ้ว ตามบริบทของการสนทนา ➡️ ใช้ร่วมกับ Voice Mode เพื่อให้การพูดคุยมีความเป็นมนุษย์มากขึ้น ✅ ฟีเจอร์นี้เปิดให้ทดลองเฉพาะใน Copilot Labs สำหรับผู้ใช้ใน 3 ประเทศ ➡️ สหรัฐอเมริกา, สหราชอาณาจักร และแคนาดา ➡️ ต้องเปิดใช้งานผ่าน Voice Settings บนเว็บ copilot.microsoft.com ✅ Copilot Appearance ไม่ใช่ Clippy 2.0 แต่เป็น blob มีใบหน้าแบบนามธรรม ➡️ ไม่ปรากฏตัวแบบกวนใจ แต่ตอบสนองเมื่อผู้ใช้เริ่มต้นสนทนา ➡️ มีความสามารถในการจดจำบทสนทนาเพื่อสร้างความต่อเนื่อง ✅ แนวคิดเบื้องหลังคือการสร้าง “ผู้ช่วยดิจิทัลที่มีตัวตนถาวร” ➡️ Microsoft ต้องการให้ Copilot มี “ห้องของตัวเอง” และ “อายุ” ที่สะสมตามเวลา ➡️ เรียกว่า “digital patina” เพื่อให้รู้สึกว่า AI มีประวัติและความสัมพันธ์กับผู้ใช้ ✅ การออกแบบเน้นความเรียบง่าย ไม่รบกวนผู้ใช้เหมือนผู้ช่วยเก่าอย่าง Clippy ➡️ ไม่มีการปรากฏตัวแบบสุ่มหรือแทรกแซง ➡️ เป็นเพื่อนร่วมงานที่อยู่เบื้องหลังอย่างเงียบๆ แต่พร้อมช่วยเหลือ ‼️ การเพิ่มบุคลิกภาพให้ AI อาจทำให้ผู้ใช้เกิดความผูกพันเกินควร ⛔ เสี่ยงต่อการพึ่งพาทางอารมณ์หรือเข้าใจผิดว่าเป็นเพื่อนจริง ⛔ อาจเกิดผลกระทบทางจิตใจในระยะยาว โดยเฉพาะกับผู้ใช้ที่เปราะบาง ‼️ ฟีเจอร์นี้ยังอยู่ในขั้นทดลองและจำกัดเฉพาะบางกลุ่มผู้ใช้ ⛔ ไม่สามารถใช้ได้ในแอปมือถือ, Windows, หรือบัญชีองค์กร ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจต้องรอการเปิดตัวอย่างเป็นทางการ ‼️ การแสดงออกของ AI อาจถูกตีความผิดหรือสร้างความไม่สบายใจ ⛔ หาก AI แสดงอารมณ์ไม่เหมาะสม เช่น ขมวดคิ้วหรือถอนหายใจ อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกแย่ ⛔ ต้องมีการออกแบบอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงการสื่อสารผิดพลาด ‼️ การเพิ่มความเป็นมนุษย์ให้ AI ต้องควบคุมอย่างรอบคอบเพื่อไม่ให้เกิดการละเมิดความเป็นส่วนตัว ⛔ การจดจำบทสนทนาอาจนำไปสู่การเก็บข้อมูลส่วนบุคคล ⛔ ต้องมีนโยบายความเป็นส่วนตัวที่ชัดเจนและโปร่งใส https://www.neowin.net/news/microsoft-gives-copilot-visual-appearance-with-real-time-expressions-and-emotions/

🏠 เรื่องเล่าจากโลกดิจิทัล: เมื่อ “บ้านของเรา” อาจไม่ใช่ที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลของเรา ลองจินตนาการว่าคุณซื้อหนังสือดิจิทัลจาก Kindle มา 400 เล่ม แล้ววันหนึ่ง Amazon ประกาศว่าไม่สามารถดาวน์โหลดไฟล์เหล่านั้นมาเก็บไว้ในคอมพิวเตอร์ได้อีกต่อไป คุณยังเข้าถึงหนังสือได้ผ่านแอป Kindle เท่านั้น—แปลว่าคุณไม่ได้ “เป็นเจ้าของ” หนังสือเหล่านั้นจริงๆ แต่แค่ “เช่า” สิทธิ์ในการอ่าน นี่คือจุดเริ่มต้นของการตั้งคำถามว่า “เรายังเป็นเจ้าของข้อมูลของตัวเองอยู่หรือเปล่า?” และนำไปสู่การทดลองของผู้เขียนบทความ ที่ตัดสินใจสร้าง “คลาวด์ส่วนตัว” ขึ้นมาเองในบ้าน โดยใช้เซิร์ฟเวอร์เก่าและซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส เช่น Immich (แทน Google Photos), Nextcloud (แทน Google Drive), Jellyfin (แทน Netflix) และ Audiobookshelf (แทน Audible) แต่หลังจากลงทุนลงแรงไปหลายสัปดาห์ เขากลับพบว่าแม้จะได้อิสระและความเป็นเจ้าของ แต่การดูแลระบบทั้งหมดด้วยตัวเองนั้น “ไม่ใช่อนาคตที่เหมาะกับทุกคน” ✅ Amazon ปรับนโยบาย Kindle: ผู้ใช้ไม่สามารถดาวน์โหลดไฟล์หนังสือได้อีก ➡️ ผู้ใช้สามารถเข้าถึงหนังสือได้ผ่านแอป Kindle เท่านั้น ➡️ Amazon เปลี่ยนคำว่า “ซื้อหนังสือ” เป็น “ซื้อสิทธิ์การใช้งาน” ✅ แนวคิด Self-Hosting คือการตั้งเซิร์ฟเวอร์และบริการต่างๆ ด้วยตัวเอง ➡️ ใช้ฮาร์ดแวร์ของตนเอง ติดตั้งระบบปฏิบัติการและแอปพลิเคชัน ➡️ ดูแลความปลอดภัย การสำรองข้อมูล และการอัปเดตทั้งหมดด้วยตัวเอง ✅ ผู้เขียนสร้างคลาวด์ส่วนตัวด้วยเซิร์ฟเวอร์ Lenovo และซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ➡️ ใช้ Proxmox, Docker, Snapraid, MergerFS และ Tailscale ➡️ ติดตั้งบริการต่างๆ เช่น Immich, Jellyfin, Nextcloud และ Audiobookshelf ✅ ข้อดีของ Self-Hosting คือความเป็นเจ้าของและความยืดหยุ่น ➡️ ไม่มีการเก็บข้อมูลโดยบริษัทใหญ่ ➡️ สามารถปรับแต่งระบบได้ตามต้องการ ‼️ Self-Hosting ต้องใช้ความรู้ทางเทคนิคสูงและเวลามาก ⛔ การตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์และบริการต่างๆ ใช้เวลาหลายสัปดาห์ ⛔ ต้องเข้าใจ Docker, Linux, VPN และระบบไฟล์ ‼️ ความผิดพลาดในการตั้งค่าอาจทำให้ข้อมูลสูญหายหรือระบบล่ม ⛔ ไม่มีทีมซัพพอร์ตเหมือนบริการคลาวด์ ⛔ ต้องรับผิดชอบทุกอย่างเองเมื่อเกิดปัญหา ‼️ การดูแลระบบอย่างต่อเนื่องเป็นภาระที่ไม่เหมาะกับผู้ใช้ทั่วไป ⛔ ต้องอัปเดตซอฟต์แวร์และตรวจสอบความปลอดภัยสม่ำเสมอ ⛔ หากไม่มีเวลาหรือความรู้ อาจกลายเป็นภาระมากกว่าประโยชน์ ‼️ แม้จะปลอดภัยจากบริษัทใหญ่ แต่ก็เสี่ยงจากการโจมตีไซเบอร์หากตั้งค่าไม่ดี ⛔ การเปิดพอร์ตหรือใช้รหัสผ่านอ่อนอาจถูกแฮกได้ง่าย ⛔ ต้องมีระบบสำรองข้อมูลและไฟร์วอลล์ที่ดี https://www.drewlyton.com/story/the-future-is-not-self-hosted/

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

คำถามนี้ อ้วนมีจุก "หน่อมแน้ม" ไปรับเงื่อนไขทรัมป์ทำไม [27/7/68] #คำถามแทงใจ #อ้วนมีจุก #หน่อมแน้มรับเงื่อนไข #ทรัมป์ไม่ใช่เล่นๆ #รับไปทำไม #ดีลลับหรือดีลพลาด #TrumpDealQuestioned #ใครอยู่เบื้องหลัง #แฉกลางจอ #กัมพูชายิงก่อน #柬埔寨先开火 #カンボジアが先に発砲 #캄보디아가먼저발포 #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #thaitimes #news1 #shorts

การเปรียบเทียบเหตุการณ์ในอดีตกับปัจจุบันเพื่อดูว่าเหตุการณ์อาจซ้ำรอยหรือไม่ โดยเฉพาะในบริบทของโรคระบาด อาวุธชีวภาพ และการปฏิวัติอุตสาหกรรม เป็นหัวข้อที่ซับซ้อนและต้องพิจารณาหลายมิติ ทั้งบริบททางประวัติศาสตร์ สังคม เทคโนโลยี และการเมือง เพื่อตอบคำถามนี้ ผมจะวิเคราะห์โดยเชื่อมโยงช่วงเวลาก่อนสงครามโลกครั้งที่ 2 (ทศวรรษ 1930) กับยุคปัจจุบัน (2020s) พร้อมทั้งพิจารณานิยามของอาวุธชีวภาพในอดีตและปัจจุบัน รวมถึงบทบาทของการปฏิวัติอุตสาหกรรม --- ### **1. เปรียบเทียบอดีต (ก่อนสงครามโลกครั้งที่ 2) กับปัจจุบัน** #### **บริบทอดีต (ทศวรรษ 1930)**: - **โรคระบาด**: ช่วงก่อนสงครามโลกครั้งที่ 2 ไม่มีการระบาดใหญ่ระดับโลกที่เทียบเท่าโควิด-19 แต่มีโรคติดเชื้อ เช่น วัณโรคและกาฬโรค ที่ยังเป็นปัญหาในบางพื้นที่ การระบาดของกาฬโรคในจีน (จากการโจมตีด้วยอาวุธชีวภาพของญี่ปุ่น เช่น หน่วย 731) ถูกมองว่าเป็น "โรคระบาด" ในท้องถิ่น โดยประชาชนทั่วไปมักไม่ทราบว่าเป็นผลจากอาวุธชีวภาพ เนื่องจากข้อมูลถูกปกปิดโดยรัฐบาลญี่ปุ่น - **นิยามอาวุธชีวภาพ**: ในยุคนั้น อาวุธชีวภาพถูกพัฒนาและใช้งานในลักษณะลับ ๆ โดยรัฐบาลหรือกองทัพ (เช่น ญี่ปุ่น) และมักถูกมองว่าเป็น "โรคระบาด" โดยสาธารณชน เนื่องจากขาดการสื่อสารที่โปร่งใส การรับรู้ของประชาชนจึงจำกัดอยู่ที่ผลกระทบ (การเจ็บป่วยและเสียชีวิต) มากกว่าที่จะเข้าใจว่าเป็นการโจมตีโดยเจตนา - **บริบททางสังคมและการเมือง**: ช่วงทศวรรษ 1930 เป็นยุคที่ความตึงเครียดทางการเมืองระหว่างประเทศสูงมาก มีการเตรียมพร้อมเพื่อสงคราม (เช่น เยอรมนี ญี่ปุ่น อิตาลี) ความไม่มั่นคงทางเศรษฐกิจหลังวิกฤตเศรษฐกิจโลก (1929) ทำให้เกิดความไม่ไว้วางใจในรัฐบาลและข้อมูลที่ถูกปกปิด - **การปฏิวัติอุตสาหกรรม**: อยู่ในช่วงการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 2 (ปลายศตวรรษที่ 19 ถึงต้นศตวรรษที่ 20) ซึ่งเน้นการผลิตจำนวนมาก (mass production) และการพัฒนาเทคโนโลยี เช่น ไฟฟ้าและเครื่องจักรกล ส่งผลให้เกิดความก้าวหน้าทางการทหารและการแพทย์ แต่การเข้าถึงข้อมูลและยารักษายังจำกัดในหลายพื้นที่ #### **บริบทปัจจุบัน (2020s)**: - **โรคระบาด**: โควิด-19 เป็นตัวอย่างชัดเจนของโรคอุบัติใหม่ที่มีผลกระทบระดับโลก เริ่มระบาดในปี 2019 และยังคงมีผลกระทบในด้านเศรษฐกิจ สังคม และการเมือง มีทฤษฎีสมคบคิดมากมายเกี่ยวกับต้นกำเนิดของไวรัส (เช่น การรั่วไหลจากห้องปฏิบัติการหรืออาวุธชีวภาพ) แต่ไม่มีหลักฐานทางวิทยาศาสตร์ที่ยืนยันว่าเป็นอาวุธชีวภาพ - **นิยามอาวุธชีวภาพ**: ในยุคปัจจุบัน อาวุธชีวภาพถูกนิยามว่าเป็นการใช้เชื้อโรคหรือสารพิษทางชีวภาพโดยเจตนาเพื่อทำลายมนุษย์ สัตว์ หรือพืช ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีชีวภาพ (เช่น CRISPR และการดัดแปลงพันธุกรรม) ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการพัฒนาอาวุธชีวภาพที่ซับซ้อนขึ้น อย่างไรก็ตาม การระบาดเช่นโควิด-19 ถูกมองว่าเป็น "โรคระบาดจากธรรมชาติ" โดยหน่วยงานสาธารณสุข เช่น WHO แม้ว่าจะมีข้อสงสัยในหมู่ประชาชนบางกลุ่ม - **บริบททางสังคมและการเมือง**: ปัจจุบันมีความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์ เช่น ความขัดแย้งระหว่างสหรัฐฯ-จีน รัสเซีย-ยูเครน และประเด็นในตะวันออกกลาง การเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็วผ่านอินเทอร์เน็ตและโซเชียลมีเดียทำให้เกิดการเผยแพร่ทฤษฎีสมคบคิดและข้อมูลที่อาจถูกบิดเบือน ซึ่งคล้ายกับการปกปิดข้อมูลในอดีต แต่ในรูปแบบที่แตกต่างออกไป - **การปฏิวัติอุตสาหกรรม**: ปัจจุบันอยู่ในยุคการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 ซึ่งเน้นเทคโนโลยีดิจิทัล ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) และเทคโนโลยีชีวภาพ ความก้าวหน้าเหล่านี้ทำให้เกิดทั้งโอกาส (เช่น การพัฒนาวัคซีน mRNA) และความเสี่ยง (เช่น การใช้เทคโนโลยีชีวภาพในทางที่ผิด) --- ### **2. ความเหมือนและความต่าง: จะซ้ำรอยหรือไม่?** #### **ความเหมือน**: 1. **ความไม่แน่นอนและการปกปิดข้อมูล**: - ในอดีต ข้อมูลเกี่ยวกับการใช้อาวุธชีวภาพ (เช่น หน่วย 731) ถูกปกปิด ทำให้ประชาชนมองว่าเป็นโรคระบาดธรรมชาติ ในปัจจุบัน ทฤษฎีสมคบคิดเกี่ยวกับโควิด-19 (เช่น ต้นกำเนิดในห้องปฏิบัติการ) ได้รับความสนใจจากสาธารณชน เนื่องจากความไม่โปร่งใสในช่วงแรกของการระบาด - ทั้งสองยุคมี "ความไม่ไว้วางใจ" ในรัฐบาลและหน่วยงานระหว่างประเทศ ซึ่งอาจนำไปสู่การตีความว่าโรคระบาดคือ "อาวุธ" หรือการสมคบคิด 2. **บริบทความตึงเครียดทางการเมือง**: - ก่อนสงครามโลกครั้งที่ 2 ความขัดแย้งระหว่างชาตินำไปสู่การเตรียมพร้อมเพื่อสงคราม ปัจจุบัน ความตึงเครียดระหว่างสหรัฐฯ-จีน และรัสเซีย-ตะวันตก ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความขัดแย้งครั้งใหญ่ (สงครามโลกครั้งที่ 3 ในสมมติฐาน) ซึ่งอาจเชื่อมโยงกับการใช้หรือการกล่าวหาเรื่องอาวุธชีวภาพ 3. **ผลกระทบจากการปฏิวัติอุตสาหกรรม**: - การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 2 นำมาซึ่งความก้าวหน้าทางการทหารและการแพทย์ ซึ่งถูกใช้ทั้งในทางสร้างสรรค์และทำลายล้าง ในยุคที่ 4 เทคโนโลยีชีวภาพและ AI ทำให้เกิดความสามารถในการสร้างทั้งยารักษา (เช่น วัคซีน) และความเสี่ยงจากการพัฒนาอาวุธชีวภาพที่ซับซ้อนขึ้น #### **ความต่าง**: 1. **ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี**: - ในอดีต การพัฒนาอาวุธชีวภาพ เช่น การใช้กาฬโรค ยังอยู่ในระดับพื้นฐานและจำกัดขอบเขต ปัจจุบัน เทคโนโลยีชีวภาพที่ทันสมัย เช่น การตัดต่อยีน ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับอาวุธชีวภาพที่อาจกำหนดเป้าหมายเฉพาะกลุ่มหรือมีผลกระทบที่รุนแรงกว่า - การสื่อสารในปัจจุบันรวดเร็วและแพร่หลายผ่านโซเชียลมีเดีย ทำให้ข้อมูล (หรือข้อมูลเท็จ) แพร่กระจายได้ง่าย ซึ่งต่างจากอดีตที่ข้อมูลถูกควบคุมโดยรัฐหรือสื่อกระแสหลัก 2. **การรับรู้ของสาธารณชน**: - ในทศวรรษ 1930 ประชาชนส่วนใหญ่ไม่ทราบถึงการใช้อาวุธชีวภาพและมองว่าเป็นโรคระบาดตามธรรมชาติ ปัจจุบัน การเข้าถึงข้อมูลทำให้สาธารณชนตั้งคำถามเกี่ยวกับต้นกำเนิดของโรคระบาดมากขึ้น แต่ก็มีความสับสนจากข้อมูลที่ขัดแย้งกัน 3. **ความพร้อมด้านสาธารณสุข**: - ในอดีต การตอบสนองต่อโรคระบาดมีจำกัด เนื่องจากขาดความรู้และเทคโนโลยี ปัจจุบัน ระบบสาธารณสุขทั่วโลกมีความพร้อมมากขึ้น (เช่น การพัฒนาวัคซีนในเวลาอันสั้น) แต่ก็เผชิญความท้าทายจากความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงยาและวัคซีน #### **การคาดการณ์**: - **ความเป็นไปได้ที่จะซ้ำรอย**: เหตุการณ์ในอดีตและปัจจุบันมีลักษณะคล้ายกันในแง่ของความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์และความไม่ไว้วางใจในข้อมูล หากเกิดความขัดแย้งครั้งใหญ่ในอนาคต (เช่น สงครามโลกครั้งที่ 3) อาจมีการกล่าวหาว่าโรคระบาดเป็นผลจากอาวุธชีวภาพ แม้ว่าจะไม่มีหลักฐานชัดเจน เหมือนที่เกิดขึ้นกับโควิด-19 - **ความแตกต่างที่สำคัญ**: ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในยุคที่ 4 ทำให้ผลกระทบของอาวุธชีวภาพ (หากมีการใช้) อาจรุนแรงและซับซ้อนกว่าอดีต แต่ในขณะเดียวกัน ความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองต่อโรคระบาดก็สูงขึ้น ซึ่งอาจลดผลกระทบได้ --- ### **3. การปฏิวัติอุตสาหกรรมและบทบาทต่อเหตุการณ์** - **การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 2 (ก่อนสงครามโลกครั้งที่ 2)**: - นำไปสู่การพัฒนาการผลิตอาวุธและยานพาหนะสำหรับสงคราม รวมถึงความก้าวหน้าทางการแพทย์ เช่น การผลิตยาปฏิชีวนะในช่วงต้น - อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีในยุคนั้นยังจำกัด ทำให้การพัฒนาอาวุธชีวภาพอยู่ในระดับพื้นฐาน เช่น การใช้เชื้อกาฬโรคหรือแอนแทรกซ์ - **การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 (ปัจจุบัน)**: - เทคโนโลยีชีวภาพและ AI ทำให้เกิดความก้าวหน้าในการแพทย์ เช่น การพัฒนาวัคซีน mRNA ในเวลาไม่ถึงหนึ่งปีสำหรับโควิด-19 - ความเสี่ยง: เทคโนโลยีเดียวกันนี้สามารถถูกใช้ในการพัฒนาอาวุธชีวภาพที่แม่นยำและรุนแรงกว่าเดิม เช่น การดัดแปลงพันธุกรรมของเชื้อโรค - การสื่อสารและข้อมูล: อินเทอร์เน็ตและโซเชียลมีเดียทำให้เกิดการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จหรือทฤษฎีสมคบคิด ซึ่งอาจกระตุ้นความตื่นตระหนกหรือความไม่ไว้วางใจในระบบสาธารณสุข - **บทบาทของการปฏิวัติอุตสาหกรรม**: ในทั้งสองยุค การปฏิวัติอุตสาหกรรมเป็นตัวกำหนดความสามารถในการพัฒนาทั้งอาวุธและยารักษา ในอดีต เทคโนโลยีจำกัดทำให้ผลกระทบของอาวุธชีวภาพอยู่ในวงจำกัด ปัจจุบัน ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้เกิดทั้งโอกาสและความเสี่ยงที่มากขึ้น --- ### **4. ข้อสรุปและการคาดการณ์** - **ความซ้ำรอย**: เหตุการณ์ในอดีตและปัจจุบันมีความคล้ายคลึงกันในแง่ของความตึงเครียดทางการเมืองและการรับรู้ของสาธารณชนที่มองว่าโรคระบาดอาจเกี่ยวข้องกับ "การสมคบคิด" หรืออาวุธชีวภาพ อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างในด้านเทคโนโลยีและการสื่อสารทำให้ผลกระทบและการตอบสนองในปัจจุบันซับซ้อนกว่า - **นิยามอาวุธชีวภาพ**: ในอดีต ประชาชนมักมองอาวุธชีวภาพเป็น "โรคระบาด" เนื่องจากขาดข้อมูล ปัจจุบัน การรับรู้ถึงความเป็นไปได้ของอาวุธชีวภาพเพิ่มขึ้น แต่ก็ถูกบดบังด้วยทฤษฎีสมคบคิดและข้อมูลที่ขัดแย้งกัน - **การปฏิวัติอุตสาหกรรม**: เป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดความสามารถในการพัฒนาทั้งยารักษาและอาวุธ ในยุคที่ 4 ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีชีวภาพและ AI ทำให้เกิดความท้าทายใหม่ ๆ ที่อาจนำไปสู่ความเสี่ยงที่มากขึ้นหากไม่มีการควบคุม - **การคาดการณ์ในอนาคต**: หากเกิดความขัดแย้งครั้งใหญ่ (เช่น สงครามโลกครั้งที่ 3) ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอาจทำให้เกิดการพัฒนาอาวุธชีวภาพที่ซับซ้อนขึ้น อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองของระบบสาธารณสุขทั่วโลกก็สูงขึ้น ซึ่งอาจช่วยลดผลกระทบได้ การควบคุมข้อมูลและการสร้างความไว้วางใจในสาธารณชนจะเป็นสิ่งสำคัญเพื่อป้องกันความตื่นตระหนกหรือการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จ หากต้องการให้ผมวิเคราะห์เพิ่มเติม เช่น การค้นหาข้อมูลจาก X posts หรือเว็บเกี่ยวกับความกังวลเรื่องอาวุธชีวภาพในปัจจุบัน หรือการเปรียบเทียบในมิติอื่น ๆ สามารถแจ้งได้เลยครับ! https://x.com/i/grok/share/PU2mYZMg5PYJrBY3mYl03H3QL

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อวัยรุ่นมีเพื่อนใหม่ที่ชื่อว่า “AI” ลองนึกภาพวัยรุ่นที่กำลังเครียดเรื่องความรัก การบ้าน หรือแม้แต่การเลือกชุดไปงานเลี้ยง แล้วหันไปปรึกษา “เพื่อน” ที่ไม่เคยเหนื่อย ไม่เคยตัดสิน และพร้อมตอบทุกคำถามทันที—นั่นคือ AI companion ที่กำลังกลายเป็นเพื่อนสนิทของวัยรุ่นอเมริกันจำนวนมาก จากการสำรวจของ Common Sense Media พบว่า: - มากกว่า 70% ของวัยรุ่นเคยใช้ AI companions - ครึ่งหนึ่งใช้เป็นประจำ - 31% บอกว่าการคุยกับ AI “น่าพอใจเท่าหรือมากกว่าการคุยกับเพื่อนจริง” วัยรุ่นหลายคนใช้ AI เพื่อขอคำแนะนำเรื่องชีวิตประจำวัน เช่น การแต่งตัว การเขียนอีเมล หรือแม้แต่การตัดสินใจเรื่องความสัมพันธ์ ตัวอย่างเช่น มีวัยรุ่นคนหนึ่งให้ AI เขียนข้อความเลิกกับแฟนแทนตัวเอง ซึ่งทำให้เพื่อนของเขารู้สึกว่า “นี่มันดิสโทเปียชัด ๆ” นักวิจัยเตือนว่า AI อาจทำให้วัยรุ่นพัฒนาทักษะทางสังคมได้ไม่เต็มที่ เพราะ AI มักจะ “เห็นด้วย” กับทุกสิ่ง ไม่ท้าทาย ไม่สอนให้เข้าใจมุมมองของคนอื่น และไม่ช่วยให้เรียนรู้การอ่านอารมณ์หรือสัญญาณทางสังคม https://www.techspot.com/news/108793-ai-new-best-friend-many-teens-never-no.html

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกข้อมูล: เมื่อ “เด็กเนิร์ด” ต้องลุกขึ้นปกป้องสถิติของชาติ หลังจากที่ข้อมูลจากหน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ เช่น Census Bureau และ CDC ถูกลบหรือแก้ไขโดยไม่มีการแจ้งล่วงหน้า นักวิจัยจากหลายสาขา — นักสถิติ, นักประชากรศาสตร์, นักวิทยาการคอมพิวเตอร์ — ได้รวมตัวกันเพื่อ: - ดาวน์โหลดข้อมูลก่อนที่มันจะหายไป - สำรองข้อมูลที่เสี่ยงต่อการถูกลบ - สร้างเว็บไซต์ mirror และระบบติดตามการเปลี่ยนแปลง - ฟื้นฟูคณะกรรมการที่ปรึกษาทางวิทยาศาสตร์ของ Census Bureau แม้จะไม่ได้รับการรับรองอย่างเป็นทางการ ตัวอย่างการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น: - เว็บไซต์ data.cdc.gov ถูกปิดชั่วคราวในเดือนกุมภาพันธ์ - แบบสอบถามจาก National Survey of Children’s Health ถูกแก้ไขโดยลบคำถามเรื่องการเลือกปฏิบัติตามเพศหรืออัตลักษณ์ทางเพศ - คำว่า “gender” ถูกเปลี่ยนเป็น “sex” ในหลายชุดข้อมูลโดยไม่มีการบันทึกการเปลี่ยนแปลง กลุ่มที่เข้าร่วมในภารกิจนี้ ได้แก่: - Federation of American Scientists (dataindex.com) - University of Chicago Library (Data Mirror) - Data Rescue Project - Federal Data Forum - American Statistical Association ✅ ข้อมูลจากหน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ถูกลบหรือแก้ไขตั้งแต่ต้นปี 2025 ➡️ เช่น ข้อมูลด้านสุขภาพ, เพศ, อัตลักษณ์ทางเพศ, ภูมิอากาศ และความหลากหลาย ✅ นักวิจัยรวมตัวกันเพื่อกู้ข้อมูลและสร้างระบบสำรอง ➡️ เช่น mirror site, ระบบติดตามการเปลี่ยนแปลง และการดาวน์โหลดล่วงหน้า ✅ เว็บไซต์ data.cdc.gov ถูกปิดชั่วคราวในเดือนกุมภาพันธ์ ➡️ กลับมาเปิดอีกครั้งหลังจากผู้ใช้รายงานปัญหา ✅ แบบสอบถามจาก National Survey of Children’s Health ถูกแก้ไขโดยลบคำถามสำคัญ ➡️ เช่น คำถามเรื่องการเลือกปฏิบัติตามอัตลักษณ์ทางเพศ ✅ คำว่า “gender” ถูกเปลี่ยนเป็น “sex” ในหลายชุดข้อมูล ➡️ เกือบครึ่งของ 232 ชุดข้อมูลด้านสาธารณสุขถูกแก้ไขโดยไม่มีบันทึก ✅ กลุ่มนักวิจัยสร้างระบบสำรองข้อมูล เช่น Data Mirror และ Data Rescue Project ➡️ เพื่อให้ข้อมูลยังคงเข้าถึงได้แม้ถูกลบจากเว็บไซต์ทางการ ✅ คณะกรรมการที่ปรึกษาทางวิทยาศาสตร์ของ Census Bureau ถูกฟื้นฟูโดยกลุ่มภายนอก ➡️ แม้ไม่ได้รับการรับรองจากกระทรวงพาณิชย์ แต่ยังส่งคำแนะนำให้หน่วยงาน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/25/why-are-data-nerds-racing-to-save-us-government-statistics

IO กัมพูชาไม่ได้ “ลุยเดี่ยว” แต่ “เล่นเป็นทีม” Scambodia มีบางสงคราม ที่ยังไม่ทันยิงปืน แต่เริ่มยึดพื้นที่ความคิดทั้งแผ่นดิน และในวันนี้เสียงระเบิดเริ่มขึ้น ความเข้าใจผิดในมุมต่างๆเริ่มขยายขึ้นแล้ว และวันนี้ เรากำลังอยู่ในสนามนั้น ภาพชัดขึ้นเรื่อย ๆ ว่าการ “ปั่นหัว ปั่นข่าว” จากกลุ่ม IO ที่มีต้นทางจากกัมพูชา ไม่ได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญ และไม่ใช่แค่ฝีมือของ “มือสมัครเล่น” แบบที่เราชอบหลอกตัวเอง แต่เป็นการ “เล่นกันเป็นทีม” แบบมีทั้งคนเปิด คนรับ และคนตามน้ำอย่างเป็นระบบ ฝั่งโน้น ใช้ “ความไม่รู้” ของประชาชน เป็น “จุดแข็ง” ในการจู่โจม ขณะที่ฝั่งนี้ กลับใช้ “ความรู้” ของเจ้าหน้าที่ เป็นแค่ “คำอธิบาย” ที่ไม่มีใครฟังจนจบ คำถามที่ต้องกล้าถามคือ ในสงครามข้อมูล ใครควบคุม narrative คนนั้นคือคนทิศทางของประเทศ แล้วตอนนี้ narrative ของเรา อยู่ในมือใคร? IO แบบใหม่ ไม่ได้ล่อเป้าแค่ด้วยความเท็จ แต่ ลวงให้เชื่อ ด้วยความคลุมเครือ มันไม่ใช่ “fake news” แบบเก่า แต่คือ “context manipulation” แบบใหม่ คนทำข่าวไม่ต้องพูดเท็จ แค่ “บิดลำดับ” หรือ “โยงคำพูด” ก็เปลี่ยนความหมายได้ทั้งเกม ยิ่งในสังคมที่คนเสพข่าวแบบ “ครึ่งบรรทัด” แล้วแชร์กันทั้งประเทศ ความเสียหายไม่ต้องรอ 24 ชั่วโมง แล้วฝั่งไทยล่ะ? ยังตั้งรับแบบ “ขอพื้นที่ชี้แจง” ยังคิดว่า “เดี๋ยวคนก็รู้ทันกัมพูชา” ยังใช้วิธี “ชี้แจงทีหลัง” กับสงครามที่เขา ยิงก่อน-ลบก่อน-ไปก่อน หลายคนโทรมาถามว่า “ควรทำยังไง?” แต่พอให้คำตอบไป ก็ เงียบ เหมือนเดิม เพราะสิ่งที่ต้องทำ มันไม่ใช่แค่ “สั่งให้โพสต์ตอบ” แต่คือการ “วางโครงสร้าง narrative” ใหม่ทั้งหมด เรากำลังพ่าย เพราะเราไม่มี “Story Commander” เราไม่ขาดคนฉลาด เราไม่ขาดข้อมูล แต่เรา ขาดแม่ทัพที่ควบคุม “กลยุทธ์เล่าเรื่อง” ให้ทั้งกองทัพ ภาคการเมือง สื่อ และ ภาคประชาชน เดินไปในจังหวะเดียวกัน ในเมื่อเขาใช้ “หมาก IO แบบสามจังหวะ” คือ เปิด – โยน – ขยาย เราต้องตอบด้วยหมากที่ เหนือกว่า ไม่ใช่แค่ “ลบล้าง” แต่ต้อง “ครองใจ” อย่าให้ IO สร้าง story ที่เราต้องวิ่งตามตลอดชีวิต เราอาจไม่หยุดเขาได้ แต่เราสามารถ หยุด “ความเชื่อ” ที่เขาฝังไว้ในหัวคน ด้วยการสร้าง narrative ที่คนพร้อมปกป้องให้เรา ไม่ใช่แค่รอให้เราชี้แจง อย่าใช้แค่ “ข้อเท็จจริง” ไปสู้กับ “ความเชื่อ” เพราะในยุคนี้ ความเชื่อคือ reality ที่เร็วกว่า ข่าว Game ยังไม่จบ แต่อย่าให้เขาคุมกระดาน เราจะต้องมี War Room ที่คิดล่วงหน้า ไม่ใช่คิดตามหลัง Narrative ที่ “ไม่ต้องอธิบาย” แต่คนเข้าใจทันที Story Commander ที่ไม่ได้รอไฟไหม้… แต่ปลูกป่าให้เขาจุดไฟไม่ได้ และที่สำคัญ ถ้าไม่มีใครทำ ก็ต้องมีคน เริ่มทำ ถ้าไม่มีคนลงมือ ก็อย่าบ่นว่า “โดนปั่นแล้วทำไมไม่มีใครแก้” เพราะในสงครามของความเชื่อ ใครไม่ขยับ คือแพ้โดยไม่รู้ตัว ผศ.ดร.ธีรศานต์ สหัสสพาศน์ ผู้อำนวยการหลักสูตร DNA by SPU และอาจารย์ประจำคณะบริหารธุรกิจ ม.ศรีปทุม #TheStructure #TheStructureEssay #ชายแดนไทยกัมพูชา #กัมพูชายิงก่อน #scambodia

🧠 “กรรมคัดเลือกพ่อแม่เรา...ไม่ใช่ฟ้าดินลำเอียง” เมื่อคุณเกิดมาในบ้านที่โหดร้าย กับพ่อแม่ที่ไม่เคยเป็นที่พักใจให้สักครั้ง คำถามยอดฮิตคือ... “ทำไมถึงต้องเจอแบบนี้?” ถ้าไม่อยากเชื่อว่าโลกนี้ไร้ความยุติธรรม ถ้าไม่อยากคิดว่าเราคือเหยื่อของโชคชะตาบังเอิญ พระพุทธเจ้าตรัสไว้ชัดเจนว่า... “เรามีกรรมเป็นของของตน” เราเป็น ทายาทแห่งกรรม เราเกิดมาเพราะกรรม เราอยู่ในตระกูลนี้เพราะกรรม เราจะรับผลทุกอย่างที่เคยกระทำไว้ — ดีหรือร้าย — เพราะ กรรมคือของเราเอง 👶 ทำไมถึงได้พ่อแม่แบบนี้? พ่อแม่ผู้ให้กำเนิด คือผลลัพธ์ของ วิบากกรรม ที่เคยกระทำไว้ ช่วงชีวิตที่เราช่วยตัวเองไม่ได้—คือทารกแรกเกิด เป็นช่วงที่ “กรรมเก่า” มีสิทธิ์ชี้ขาดที่สุด ใครเคยฆ่าลูก ใครเคยทารุณเด็กเล็ก ใครเคยทำลายชีวิตที่ไร้ทางสู้ กรรมเหล่านั้นจะส่งผลให้… เราเกิดมาในบ้านที่ความรุนแรงคือของประจำวัน 💔 แล้วคนที่ถูกพ่อแม่ทำร้ายล่ะ? คุณไม่ได้ผิดที่เจ็บ คุณไม่ได้ผิดที่ร้องไห้ แต่ อย่าเผลอคิดว่าไม่มีคำอธิบาย พระพุทธศาสนาบอกเราว่า “กรรมเก่าอธิบายได้เสมอ และกรรมใหม่จะเป็นทางออกเดียวของเรา” คนที่ถูกทำร้าย ต้อง “ตั้งสติให้ไว” อย่าโต้ตอบด้วยความโกรธ อย่าคืนกรรมเก่าด้วยกรรมใหม่ที่ร้ายยิ่งกว่า แม้คุณจะเป็นฝ่ายเจ็บ แต่ยังมีทางเลือกเสมอ ว่าจะ “ปิดฉากกรรม” อย่างสงบ หรือ “เปิดฉากกรรมใหม่” ที่จะยิ่งลากให้เจ็บกว่าเดิมในภายหน้า ✨ เปลี่ยนบาดแผลให้เป็นบุญ ศาสนาพุทธไม่ได้บอกให้ “ทนแบบโง่ๆ” ไม่ได้สอนให้ “เงียบยอมจนสูญเสียตัวตน” แต่สอนให้เรา... ✨ รู้เท่าทันกรรม ✨ ตัดไฟตั้งแต่ต้นลม ✨ หยุดวงจรเจ็บที่รุ่นเรา ถ้าไม่อยากให้ลูกเรามีกรรมแบบเรา ถ้าไม่อยากเกิดในแดนประหารอีก จงเมตตาผู้ด้อยกว่าในชาตินี้ให้มากที่สุด ทั้งลูก หลาน ลูกน้อง ผู้ใช้แรงงาน หรือสัตว์ที่ไร้เสียง เพราะพวกเขา… คือกระจกสะท้อนพฤติกรรมของเราในอดีต และเป็นผู้คัดเลือก “แดนเกิดใหม่” ให้กับเราในอนาคต 📌 สรุปใจความ: “ใครอยากได้พ่อแม่ดีในชาติหน้า วันนี้ต้องเป็นพ่อแม่ที่ดีให้กับลูก” “ใครอยากได้เจ้านายเมตตาในชาติหน้า วันนี้ต้องปฏิบัติกับลูกน้องอย่างมีเมตตา”

🧠 การเปลี่ยนผ่านสถาปัตยกรรม CPU: ศึกใหญ่ระหว่าง Microsoft และ Apple การเปลี่ยนผ่านสถาปัตยกรรม CPU เปรียบเสมือนการเปลี่ยน "กระดูกสันหลัง" ของระบบคอมพิวเตอร์ เป็นภารกิจที่เสี่ยงแต่จำเป็นสำหรับบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ โดยเฉพาะ Microsoft และ Apple ซึ่งมีแนวทางแตกต่างกันชัดเจน บทความนี้จะวิเคราะห์ความท้าทาย กลยุทธ์ และผลลัพธ์ของทั้งสองบริษัท เพื่อให้เข้าใจว่าทำไมบางการเปลี่ยนผ่านจึงสำเร็จ และบางครั้งก็กลายเป็นบทเรียนราคาแพง 🪟 Microsoft Windows: เส้นทางแห่งบทเรียนและความพยายาม 🧱 จาก x86 สู่ x64: ก้าวแรกที่มั่นคง Microsoft เริ่มต้นด้วยการเปลี่ยนจากสถาปัตยกรรม x86 (32-bit) สู่ x64 (64-bit) เพื่อตอบโจทย์การใช้หน่วยความจำและประสิทธิภาพที่สูงขึ้น การเปลี่ยนผ่านนี้ประสบความสำเร็จเพราะใช้เทคโนโลยีจำลองอย่าง WoW64 ที่ช่วยให้แอปเก่าแบบ 32-bit ยังใช้งานได้บนระบบใหม่ ทำให้ผู้ใช้ไม่รู้สึกสะดุดในการใช้งาน แต่เบื้องหลังความราบรื่นนั้น คือภาระในการรักษาความเข้ากันได้ย้อนหลังที่ซับซ้อนและยืดเยื้อ ซึ่งในระยะยาวอาจเป็นอุปสรรคต่อการก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว 💥 Windows RT: ความพยายามที่ผิดพลาด ในปี 2012 Microsoft พยายามพา Windows สู่ชิป ARM ด้วย Windows RT แต่ล้มเหลวอย่างรุนแรง เพราะไม่สามารถรันแอป x86 เดิมได้เลย ทำให้ผู้ใช้สับสนและไม่ยอมรับ ผลที่ตามมาคือยอดขายต่ำและขาดทุนมหาศาลถึง 900 ล้านดอลลาร์ นี่เป็นบทเรียนสำคัญที่ทำให้ Microsoft ตระหนักว่า "ความเข้ากันได้" ไม่ใช่แค่เรื่องรอง แต่เป็นหัวใจหลักของแพลตฟอร์ม Windows 🔄 Windows on ARM (WoA): กลับมาอย่างมีแผน จากความล้มเหลวของ Windows RT, Microsoft ปรับกลยุทธ์ใหม่และพัฒนา Windows on ARM ที่ทันสมัย พร้อมตัวจำลองที่ทรงพลังอย่าง Prism Emulator และประสิทธิภาพที่น่าประทับใจจากชิป Snapdragon X Elite แม้จะมีความก้าวหน้า แต่ยังมีข้อจำกัดบางอย่าง เช่น ไดรเวอร์ระดับลึกหรือเกมบางประเภทที่ยังทำงานไม่ได้หากไม่มีการพัฒนาให้รองรับ ARM โดยตรง 🍎 Apple: การเปลี่ยนผ่านที่เด็ดขาดและชาญฉลาด 🔄 PowerPC สู่ Intel: ข้ามผ่านความล้าหลัง ในปี 2005 Apple ตัดสินใจเปลี่ยนจาก PowerPC ไปสู่ Intel แม้จะมีอุปสรรคทางเทคนิค เช่น รูปแบบการจัดข้อมูลในหน่วยความจำที่ไม่เหมือนกัน (endianness) แต่ Apple ก็สามารถจัดการได้ด้วยตัวแปล Rosetta 1 ที่แปลงแอปเก่าให้รันบนสถาปัตยกรรมใหม่ได้ สิ่งที่น่าสังเกตคือ Apple ยกเลิกการรองรับ Rosetta ภายในเวลาเพียง 5 ปี แสดงให้เห็นถึงความเด็ดขาดในการเดินหน้าสู่อนาคต แม้จะแลกมาด้วยความไม่พอใจจากผู้ใช้บางส่วนที่ยังใช้ซอฟต์แวร์เก่าอยู่ 🚀 Apple Silicon: การเปลี่ยนผ่านที่ “ไร้รอยต่อ” ในปี 2020 Apple เปิดตัวชิป Apple Silicon (M1) ซึ่งถือเป็นการปฏิวัติด้านฮาร์ดแวร์อย่างแท้จริง ความสำเร็จครั้งนี้เกิดจากการวางแผนระยะยาว: Apple พัฒนาชิป ARM สำหรับ iPhone มาหลายปี, รวมฐานของ macOS และ iOS ให้เหมือนกัน, และเตรียม API ใหม่ให้รองรับ ARM ล่วงหน้าหลายปี Rosetta 2 ทำให้แอป Intel สามารถรันบนชิป M1 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และที่น่าทึ่งคือในบางกรณีแอปที่ถูกแปลยังทำงานได้ดีกว่าแอปต้นฉบับบนเครื่อง Intel เดิมด้วยซ้ำ การควบคุมทุกส่วนของระบบทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์อย่างแนวดิ่ง ช่วยให้ Apple เคลื่อนไหวได้เร็วและเด็ดขาด ⚖️ Microsoft vs Apple: คนละแนวทาง สู่ผลลัพธ์ที่ต่างกัน แม้ทั้ง Microsoft และ Apple จะใช้ “การจำลอง” เป็นหัวใจในการเปลี่ยนผ่าน แต่ปรัชญาที่อยู่เบื้องหลังแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง: 🎯 Microsoft เน้น “ความเข้ากันได้ต้องมาก่อน” ซึ่งช่วยรักษาผู้ใช้เก่าไว้ได้ แต่ก็ต้องแบกรับความซับซ้อนและข้อจำกัดมากมาย เพราะต้องรองรับฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เก่าให้ได้ทุกกรณี การเปลี่ยนผ่านจึงมักช้าและต้องค่อยๆ ปรับตัวไปทีละขั้น 🛠️ ในทางตรงกันข้าม Apple เลือก “ตัดของเก่าแล้วมุ่งหน้า” ใช้วิธีเด็ดขาดและเตรียมการล่วงหน้าอย่างดี ทั้งการออกแบบชิปเอง ควบคุม OS และกำหนดกรอบให้กับนักพัฒนา การเปลี่ยนผ่านจึงรวดเร็ว ราบรื่น และน่าประทับใจอย่างมากในสายตาผู้ใช้ 🔚 บทสรุป: เส้นทางต่าง สู่ความสำเร็จที่ไม่เหมือนกัน การเปลี่ยนผ่านสถาปัตยกรรม CPU ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่มันคือ "การวางหมาก" เชิงกลยุทธ์ในระบบนิเวศซอฟต์แวร์และผู้ใช้นับล้าน Microsoft กำลังฟื้นตัวจากอดีตที่ผิดพลาด และก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของ ARM ด้วยประสิทธิภาพและการจำลองที่ดีขึ้นเรื่อยๆ ในขณะที่ Apple ได้กลายเป็นตัวอย่างระดับโลกของการเปลี่ยนผ่านที่ประสบความสำเร็จที่สุด ด้วยความกล้าที่จะตัดขาดจากอดีตและควบคุมอนาคตด้วยตนเอง 🧩 คำถามที่น่าสนใจคือ: โลกคอมพิวเตอร์ในอนาคตจะให้คุณค่ากับ “ความยืดหยุ่นแบบเปิด” ของ Microsoft หรือ “ความเร็วและประสิทธิภาพแบบปิด” ของ Apple มากกว่ากัน? #ลุงเขียนหลานอ่าน

🎙️ เรื่องเล่าจากคำถามที่เปลี่ยนโลก: เมื่อ ChatGPT ตอบ 2.5 พันล้านคำสั่งต่อวัน และดื่มน้ำมากกว่าที่เราคิด OpenAI เปิดเผยกับ Axios ว่า ChatGPT รับคำสั่งมากกว่า 2.5 พันล้านครั้งต่อวัน โดยประมาณ 13% มาจากผู้ใช้ในสหรัฐฯ และส่วนใหญ่ใช้เวอร์ชันฟรี แม้จะไม่มีตัวเลขที่แน่นอน แต่ Bloomberg รายงานว่ามีผู้ใช้แบบเสียเงินราว 3 ล้านคน เพิ่มขึ้น 50% จากต้นปี แต่สิ่งที่น่ากังวลคือ: - Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ระบุว่าแต่ละ prompt ใช้พลังงานประมาณ 0.34 วัตต์-ชั่วโมง และน้ำประมาณ 0.32 มิลลิลิตร - นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Rhode Island และ Tunis พบว่า GPT-4o ซึ่งเป็นโมเดลฟรี อาจใช้ถึง 1–2 มล. ต่อ prompt - GPT-4.5 ซึ่งเป็นรุ่นขั้นสูง อาจใช้ถึง 30 มล. ต่อ prompt เมื่อคำนวณรวมกัน: - ChatGPT อาจใช้มากกว่า 77 ล้านแกลลอนต่อปี - น้ำที่ใช้ในการระบายความร้อนและโครงสร้างพื้นฐานอาจทำให้สูญเสียน้ำจืดจากระบบนิเวศถึง 352 ล้านแกลลอนภายในสิ้นปี 2025 — เทียบเท่ากับน้ำดื่มสำหรับคน 1.2 ล้านคน ด้านพลังงาน: - ChatGPT อาจใช้พลังงานหลายล้านถึงพันล้านวัตต์-ชั่วโมงต่อปี - เทียบเท่ากับการใช้ไฟของบ้านหลายพันหลัง ในขณะที่ AI ถูกใช้งานมากขึ้นในมหาวิทยาลัย, ศาล, และบริษัทต่าง ๆ — นักเศรษฐศาสตร์เตือนว่าอาจเป็นฟองสบู่คล้าย dot-com ปี 2000 และ Nvidia อาจกลายเป็น “จุดล้มเดียว” ของอุตสาหกรรมที่ยังไม่พิสูจน์ว่าทำกำไรได้จริง https://www.techspot.com/news/108770-chatgpt-now-handles-25-billion-prompts-daily-openai.html

จะเป็นฟองสบู่ AI หรือเปล่านะ 🎙️ เรื่องเล่าจาก AI ที่ไม่ขอข้อมูลเรา: เมื่อ Proton สร้าง Lumo เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัว Lumo เป็นแชตบอทคล้าย ChatGPT หรือ Copilot แต่เน้นความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: - ไม่เก็บ log การสนทนา - แชตถูกเข้ารหัสและเก็บไว้เฉพาะในอุปกรณ์ของผู้ใช้ - ไม่แชร์ข้อมูลกับบุคคลที่สาม, โฆษณา หรือรัฐบาล - ไม่ใช้ข้อมูลผู้ใช้ในการเทรนโมเดล AI แม้จะไม่มีฟีเจอร์ขั้นสูงอย่าง voice mode หรือ image generation แต่ Lumo รองรับ: - การวิเคราะห์ไฟล์ที่อัปโหลด - การเข้าถึงเอกสารใน Proton Drive - การค้นหาข้อมูลผ่าน search engine ที่เน้นความเป็นส่วนตัว (เปิดใช้งานได้ตามต้องการ) Lumo มีให้ใช้งานใน 3 ระดับ: 1️⃣ Guest mode — ไม่ต้องสมัคร Proton แต่จำกัดจำนวนคำถามต่อสัปดาห์ 2️⃣ Free Proton account — ถามได้มากขึ้น, เข้าถึงประวัติแชต, อัปโหลดไฟล์ได้ 3️⃣ Lumo Plus — $12.99/เดือน หรือ $119.88/ปี พร้อมฟีเจอร์เต็ม เช่น unlimited chats, extended history, และอัปโหลดไฟล์ขนาดใหญ่ Andy Yen ซีอีโอของ Proton กล่าวว่า: 🔖 “AI ไม่ควรกลายเป็นเครื่องมือสอดแนมที่ทรงพลังที่สุดในโลก — เราสร้าง Lumo เพื่อให้ผู้ใช้มาก่อนผลกำไร” ✅ Proton เปิดตัวผู้ช่วย AI ชื่อ Lumo ที่เน้นความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ➡️ ไม่เก็บ log, เข้ารหัสแชต, และไม่ใช้ข้อมูลผู้ใช้ในการเทรนโมเดล ✅ Lumo รองรับการวิเคราะห์ไฟล์และเข้าถึง Proton Drive ➡️ ช่วยให้ใช้งานกับเอกสารส่วนตัวได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูล ✅ รองรับการค้นหาข้อมูลผ่าน search engine ที่เน้นความเป็นส่วนตัว ➡️ เปิดใช้งานได้ตามต้องการเพื่อควบคุมความเสี่ยง ✅ มีให้ใช้งานใน 3 ระดับ: Guest, Free Account, และ Lumo Plus ➡️ Lumo Plus ราคา $12.99/เดือน หรือ $119.88/ปี พร้อมฟีเจอร์เต็ม ✅ Andy Yen ซีอีโอของ Proton ย้ำว่า Lumo คือทางเลือกที่ไม่เอาข้อมูลผู้ใช้ไปแลกกับ AI ➡️ เป็นการตอบโต้แนวทางของ Big Tech ที่ใช้ AI เพื่อเก็บข้อมูล ✅ Lumo ใช้โมเดล LLM แบบโอเพ่นซอร์ส ➡️ เพิ่มความโปร่งใสและตรวจสอบได้ ‼️ Lumo ยังไม่มีฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น voice mode หรือ image generation ⛔ อาจไม่เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการความสามารถแบบมัลติมีเดีย ‼️ Guest mode มีข้อจำกัดด้านจำนวนคำถามและฟีเจอร์ ⛔ ผู้ใช้ต้องสมัคร Proton เพื่อใช้งานได้เต็มประสิทธิภาพ ‼️ แม้จะไม่เก็บ log แต่การวิเคราะห์ไฟล์ยังต้องอาศัยความเชื่อมั่นในระบบ ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบว่าไฟล์ที่อัปโหลดไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของบุคคลอื่น ‼️ การใช้ search engine ภายนอกแม้จะเน้นความเป็นส่วนตัว ก็ยังมีความเสี่ยงหากเปิดใช้งานโดยไม่ระวัง ⛔ ควรเลือก search engine ที่มีนโยบายชัดเจน เช่น DuckDuckGo หรือ Startpage ‼️ การใช้โมเดลโอเพ่นซอร์สอาจมีข้อจำกัดด้านความแม่นยำเมื่อเทียบกับโมเดลเชิงพาณิชย์ ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบคำตอบก่อนนำไปใช้งานจริง โดยเฉพาะในบริบทสำคัญ https://www.neowin.net/news/proton-launches-lumo-privacy-focused-ai-assistant-with-encrypted-chats/

หมดเวลาเกรงใจกัมพูชา ผ่านไปเพียงแค่สัปดาห์เดียว ทหารไทยตามแนวชายแดนไทย-กัมพูชา เหยียบกับระเบิด เสียเลือดเสียเนื้อ สูญเสียอวัยวะอีกครั้ง เมื่อวันที่ 23 ก.ค. กำลังพลของกองทัพบกจาก ชุดลาดตระเวน กองพันทหารราบที่ 14 (พัน.ร.14) ประสบกับทุ่นระเบิดบริเวณห้วยบอน ช่องอานม้า อ.น้ำยืน จ.อุบลราชธานี ซึ่งเป็นแนวพื้นที่ปฏิบัติงานตามแนวชายแดนไทย–กัมพูชา ทำให้กำลังพลบาดเจ็บ 5 นาย หนึ่งในนั้นคือ จ.ส.อ.พิชิตชัย บุญโคราช ขาขวาได้รับบาดเจ็บสาหัสจากการเหยียบกับระเบิด พล.ท.บุญสิน พาดกลาง แม่ทัพภาคที่ 2 สั่งออกมาตราการตอบโต้ทันที คือ ปิดปราสาทตาเมือนธม และปราสาทตาควาย อีกทั้งยังปิดด่านพรมแดน 4 ด่าน คือ ด่านช่องจอม ด่านช่องสายตะกู ด่านช่องอานม้า และด่านช่องสะงำ พร้อมกันนี้ พล.อ.พนา แคล้วปลอดทุกข์ ผู้บัญชาการทหารบก (ผบ.ทบ.) สั่งการให้กำลังกองทัพภาคที่ 1 กองทัพภาคที่ 2 และกำลังส่วนต่างๆ เตรียมพร้อมปฏิบัติตามแผน “จักรพงษ์ภูวนาถ” เมื่อสั่งต่อไป และเตรียมลงพื้นที่เพื่อติดตามสถานการณ์ สำหรับแผนจักรพงษ์ภูวนาถ เป็นแผนที่กองทัพไทยนำมาใช้เมื่อปี 2554 ในเหตุการณ์ปะทะบริเวณปราสาทเขาพระวิหาร ทำให้ฝ่ายทหารกัมพูชาต้องถอยร่น สร้างความเสียหายอย่างหนักให้กับฝ่ายตรงข้าม เกิดความสงบในพื้นที่ชายแดนนานกว่า 10 ปี ก่อนหน้านี้เมื่อวันที่ 16 ก.ค. กำลังพลจากหน่วยกองร้อยทหารราบที่ 6021 (ร้อย ร.6021) ซึ่งปฏิบัติหน้าที่ราชการสนามในพื้นที่ช่องบก จ.อุบลราชธานี ประสบเหตุเหยียบกับระเบิดระหว่างการลาดตระเวนจากฐานปฏิบัติการมรกต ไปยังเนิน 481 ทำให้ทหารได้รับบาดเจ็บ 3 นาย ได้แก่ พลทหารธนพัฒน์ หุยวัน ได้รับบาดเจ็บสาหัส ข้อเท้าซ้ายขาด ปัจจุบันเข้ารับการผ่าตัดเป็นที่เรียบร้อย ได้รับการปูนบำเหน็จพิเศษ 7 ชั้น และเลื่อนยศเป็นสิบเอก พร้อมเงินช่วยเหลือเพิ่มเติม ด้าน ภูมิธรรม เวชยชัย รักษาราชการแทนนายกรัฐมนตรี พิจารณาลดระดับทางการทูต เรียกเอกอัครราชทูตไทยประจำกัมพูชากลับประเทศไทย และส่งเอกอัครราชทูตกัมพูชาประจำประเทศไทยคืนกลับไป และจะพิจารณาลดระดับความสัมพันธ์เพิ่มเติม พร้อมสั่งการให้กระทรวงการต่างประเทศ ยื่นหนังสือประท้วงไปแล้ว ที่ผ่านมารัฐบาลและกองทัพไทยถูกวิจารณ์จากสังคมว่า ไม่เอาจริงเอาจังต่อสถานการณ์ชายแดนไทย-กัมพูชา มัวแต่ท่องคาถาสันติวิธี เสมือนเกรงใจกัมพูชา จนถูกสังคมด่าว่านักรบห้องแอร์ ขณะที่นายกรัฐมนตรี แพทองธาร ชินวัตร ลูกสาวทักษิณ ชินวัตร กำลังถูกสังคมตราหน้าว่าขายชาติ จากคลิปเสียงของ ฮุน เซน ประธานวุฒิสภากัมพูชา อีกทั้งเก้าอี้ รมว.กลาโหมยังว่าง จึงเกิดคำถามว่าจะต้องให้ทหารไทยขาขาดไปอีกกี่นายถึงจะเอาจริง? #Newskit

“ครอบครัวตัญกาญจน์” ไม่ท้อคำพิพากษาชั้นฎีกาศาลทหาร เดินหน้าฟ้องเรียกร้องค่าเสียหายทางแพ่งเอาผิดกราวรูดทั้งรุ่นพี่สารตั้งต้นทำลูกตาย หน่วยงานต้นสั่งกัด หมอทำอวัยวะหาย ตั้งคำถาม ผบ.ตร.ยังรับบุคคลเช่นนี้รับราชการได้หรือ พร้อมรับคำเชิญทุกรายการประกาศปลดล็อก "น้องเมย" ไม่ทำผิดระบบเกียรติ​ศักดิ์​ แต่เสียชีวิตเพราะถูกกระทำ อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000069308 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes

🎙️ เรื่องเล่าจากเบราว์เซอร์ที่คิดแทนเรา: เมื่อหน้าจอเว็บมี AI ช่วยตลอดทาง Dia ไม่ใช่แค่เบราว์เซอร์ทั่วไปอย่าง Chrome หรือ Safari — แต่เป็นเบราว์เซอร์ที่มีช่องแชต AI อยู่เคียงข้างหน้าต่างเว็บแบบ in-app โดยกด shortcut (Command+E) เพื่อเรียกกล่องคำถามขึ้นมาข้างหน้าเว็บ ตัวอย่างจากผู้ใช้: - อ่านข่าวน้ำท่วมในเท็กซัส → พิมพ์ถาม AI เพื่อขอสรุปและแหล่งข้อมูลเพิ่ม - ดูวิดีโอรีวิวอุปกรณ์ Jump Starter → ให้ AI ดึง transcript มาสรุปข้อเด่นโดยไม่ต้องดูเอง - เขียนบน Google Docs → ถาม AI ว่าใช้คำว่า “on the cusp” ถูกไหม แล้วรับคำตอบทันที ที่สำคัญ Dia เลือก “โมเดล AI ที่เหมาะที่สุด” ให้แบบอัตโนมัติ เช่นถามเรื่องโค้ด → ใช้ Claude Sonnet / ถามเรื่องภาษา → ใช้ GPT จาก OpenAI โดยไม่ต้องเลือกเอง สัปดาห์เดียวกันนี้ Perplexity ก็เปิดตัวเบราว์เซอร์ AI ชื่อ Comet และมีรายงานว่า OpenAI เตรียมออกเบราว์เซอร์ AI เช่นกัน แปลว่า “ยุคเบราว์เซอร์ฉลาด” กำลังมาเร็วมาก ✅ Dia เป็นเบราว์เซอร์ใหม่ที่รวมแชตบอท AI เข้ากับหน้าเว็บโดยตรง ➡️ กด Command+E เพื่อเปิดหน้าต่าง AI เคียงข้างหน้าเว็บ ✅ Dia ดึงคำตอบจากหลายโมเดล AI เช่น ChatGPT, Gemini, Claude โดยเลือกให้ผู้ใช้อัตโนมัติ ➡️ เช่นใช้ Claude ถามเรื่องโค้ด, ใช้ GPT ถามเรื่องภาษา ✅ ตัวเบราว์เซอร์สามารถสรุปวิดีโอ, ข่าว, และช่วยพิสูจน์อักษรได้ทันทีจากหน้าเว็บ ➡️ ไม่ต้องเปิดแอป AI แยกหรือก็อปปี้เนื้อหาไปใส่ทีละขั้น ✅ Dia ยังไม่เปิดตัวทั่วไป แต่ให้ทดลองฟรีบน Mac แบบเชิญเท่านั้น ➡️ จะเปิดแพ็กเกจ subscription เริ่มต้น $5/เดือนในอีกไม่กี่สัปดาห์ ✅ เบราว์เซอร์ AI จาก Perplexity (Comet) และ OpenAI ก็ถูกพูดถึงในช่วงเวลาเดียวกัน ➡️ แสดงถึงการแข่งขันในตลาด AI-powered browser กำลังร้อนแรง ✅ Google และ Apple ก็เริ่มใส่ฟีเจอร์ AI เล็ก ๆ เช่นการสรุปบทความใน Chrome และ Safari ➡️ แต่ยังไม่ถึงระดับการรวม chatbot แบบ Dia ✅ นักลงทุนคาดว่า AI browser จะเป็น “จุดเริ่มต้นใหม่” ของการใช้งาน generative AI ในชีวิตประจำวัน ➡️ แทนที่การใช้แบบเดิมที่ต้องเปิดแอป AI แยก https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/23/is-ai-the-future-of-web-browsing

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องโค้ด: เมื่อ AI เขียนโค้ดได้ “เป็นระบบ” มากกว่าที่เคย Qwen3-Coder คือการต่อยอดจากโมเดล Qwen รุ่นก่อนที่เน้นด้านภาษาและตรรกะ — แต่คราวนี้ Alibaba ได้พัฒนาให้เหมาะกับการใช้งานจริงด้าน software engineering โดยเฉพาะในระดับ enterprise เช่น: - การจัดการหลายไฟล์หรือหลาย repository พร้อมกัน - การเขียนโค้ดใหม่จากคำสั่งระดับสูง - การแก้บั๊ก, ทำ test case, และ refactoring โดยไม่ต้องกำกับใกล้ชิด จุดเด่นของโมเดลนี้คือความสามารถแบบ “agentic” — หมายถึง AI ไม่ได้รอคำสั่งทีละบรรทัด แต่สามารถเข้าใจเป้าหมายระดับภาพรวม แล้ววางแผนเพื่อสร้างหรือจัดการโค้ดได้อย่างเป็นระบบ แนวคิดนี้ได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อย ๆ ในวงการ AI tool สำหรับนักพัฒนา เช่น: - Devin AI ที่มองว่าเป็น “AI programmer คนแรกของโลก” โดยสร้าง project ใหม่แบบ end-to-end - SWE-Agent ของ Princeton ที่จัดการหลายขั้นตอนแบบมนุษย์ - Meta และ Google ก็มีการวิจัยด้าน multi-file agent coding ด้วยเช่นกัน Alibaba เปิดตัวโมเดลนี้ในรูปแบบโอเพ่นซอร์ส เพื่อผลักดันให้เกิดระบบนิเวศสำหรับนักพัฒนาในจีน และลดการพึ่งพาโมเดลจากฝั่งตะวันตก ✅ Alibaba เปิดตัวโมเดล Qwen3-Coder สำหรับการเขียนโค้ดด้วย AI ➡️ เป็นรุ่นที่บริษัทระบุว่า “ก้าวหน้าที่สุดเท่าที่เคยมีมา” ✅ โมเดลนี้เน้นความสามารถด้าน agentic AI coding ➡️ สามารถจัดการเวิร์กโฟลว์และสร้างโค้ดใหม่จากระดับเป้าหมายภาพรวม ✅ ใช้สำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น multi-file, refactoring, และ test generation ➡️ ไม่จำกัดเฉพาะการตอบคำถามโค้ดแบบทั่วไป ✅ เปิดตัวในรูปแบบโอเพ่นซอร์ส พร้อม statement อย่างเป็นทางการ ➡️ เพื่อให้ชุมชนนักพัฒนาเข้าถึงและพัฒนาต่อยอดได้ ✅ โมเดลนี้ถือเป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มในวงการ AI ที่เน้น agent-style coding ➡️ เช่น Devin, SWE-Agent, และโมเดลจาก Meta/Google ✅ Alibaba ใช้ Qwen3-Coder เพื่อผลักดันระบบนิเวศ AI สำหรับนักพัฒนาในจีน ➡️ เป็นการลดการพึ่งพาโมเดลจากบริษัทตะวันตก เช่น OpenAI หรือ Anthropic ‼️ ความสามารถของ agentic coding ยังอยู่ในระยะทดลองและไม่เสถียรในหลายบริบท ⛔ หากใช้ในระบบ production ต้องมีการทดสอบอย่างรอบคอบ ‼️ การใช้ AI ในการจัดการหลายไฟล์หรือ refactoring อาจก่อให้เกิดข้อผิดพลาดยากตรวจสอบ ⛔ ควรมีระบบ review และ rollback ที่ดีเพื่อความปลอดภัย ‼️ โมเดลโอเพ่นซอร์สอาจถูกนำไปใช้ในบริบทที่ละเมิดลิขสิทธิ์ หรือสร้างมัลแวร์ ⛔ ต้องมีการควบคุมหรือแนะนำการใช้งานที่รับผิดชอบ ‼️ ความสามารถทางภาษาและตรรกะของโมเดลอาจไม่รองรับภาษาเขียนโปรแกรมทุกภาษาเท่ากัน ⛔ อาจต้องเทรนเพิ่มเติมสำหรับภาษาเฉพาะ เช่น Rust หรือ Erlang ‼️ การใช้โมเดลจากจีนอาจมีข้อจำกัดด้านความโปร่งใสหรือความเป็นส่วนตัว ⛔ โดยเฉพาะในองค์กรนอกจีนที่ต้องปฏิบัติตาม GDPR หรือมาตรฐานตะวันตก https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/23/alibaba-launches-open-source-ai-coding-model-touted-as-its-most-advanced-to-date