📰 FFmpeg vs Google: เมื่อโอเพ่นซอร์สต้องการมากกว่าแรงอาสา ลองนึกภาพว่าโปรแกรมที่คุณใช้ดูหนัง ฟังเพลง หรือแม้แต่เบราว์เซอร์ที่เปิดทุกวัน ต่างก็พึ่งพา FFmpeg — เครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ทำหน้าที่แปลงและประมวลผลสื่อมัลติมีเดียแทบทุกชนิดบนโลกใบนี้ แต่เบื้องหลังความสะดวกสบายนี้คือทีมอาสาสมัครที่ทำงานฟรี และกำลังเผชิญแรงกดดันมหาศาลจากบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ เรื่องราวเริ่มจากการที่ Google ใช้ AI ตรวจพบช่องโหว่เล็ก ๆ ใน FFmpeg ซึ่งแม้จะเป็นบั๊กที่เกี่ยวข้องกับเกมเก่าจากปี 1995 แต่ก็ถูกบังคับให้ต้องแก้ไขภายใต้กรอบเวลาเข้มงวดตามนโยบายการเปิดเผยช่องโหว่ของ Google Project Zero นี่จึงกลายเป็นการถกเถียงใหญ่ในชุมชนโอเพ่นซอร์สว่า “ใครควรรับผิดชอบค่าใช้จ่ายและแรงงานในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้” น่าสนใจคือ FFmpeg ไม่ใช่รายเดียวที่เจอปัญหาแบบนี้ — ไลบรารีสำคัญอย่าง libxml2 ก็เพิ่งเสียผู้ดูแลหลักไป เพราะไม่สามารถรับภาระการแก้ไขช่องโหว่ที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ โดยไม่มีค่าตอบแทนได้อีกต่อไป มุมมองเพิ่มเติมจากภายนอก 🌍 🔰 ปัญหานี้สะท้อนความจริงว่า โอเพ่นซอร์สคือโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่โลกพึ่งพา แต่กลับไม่ได้รับการสนับสนุนอย่างเป็นระบบ 🔰 หลายองค์กรเริ่มพูดถึงแนวคิด “Open Source Sustainability” เช่นการจัดตั้งกองทุนสนับสนุน หรือการบังคับให้บริษัทที่ใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สต้องมีส่วนร่วมในการดูแลรักษา 🔰 หากไม่มีการแก้ไขเชิงโครงสร้าง เราอาจเห็นซอฟต์แวร์สำคัญ ๆ ถูกทิ้งร้าง และนั่นหมายถึงความเสี่ยงด้านความปลอดภัยระดับโลก ✅ FFmpeg ถูกใช้ทั่วโลก ➡️ เป็นหัวใจของการเล่นและแปลงไฟล์วิดีโอ/เสียงใน VLC, Chrome, Firefox, YouTube ฯลฯ ✅ ทีมพัฒนาเป็นอาสาสมัครเกือบทั้งหมด ➡️ ไม่มีสัญญา ไม่มีงบประมาณจากองค์กรใหญ่ แต่ต้องรับภาระการแก้ไขช่องโหว่ ✅ Google ใช้ AI ตรวจพบบั๊กเก่าใน FFmpeg ➡️ แม้เป็นปัญหากับเกมปี 1995 แต่ก็ต้องแก้ไขตามนโยบายการเปิดเผยช่องโหว่ ✅ กรณี libxml2 แสดงให้เห็นปัญหาเชิงโครงสร้าง ➡️ ผู้ดูแลลาออกเพราะไม่สามารถรับภาระการแก้ไขช่องโหว่โดยไม่มีค่าตอบแทน ‼️ แรงกดดันจากนโยบายการเปิดเผยช่องโหว่ของ Google Project Zero ⛔ กำหนดเวลา 90 วันในการแก้ไข แม้ทีมอาสาสมัครไม่มีทรัพยากรเพียงพอ ‼️ ความเสี่ยงต่อความมั่นคงของระบบดิจิทัลโลก ⛔ หากโครงการโอเพ่นซอร์สสำคัญถูกทิ้งร้าง อาจเกิดช่องโหว่ใหญ่ที่กระทบผู้ใช้ทั่วโลก https://thenewstack.io/ffmpeg-to-google-fund-us-or-stop-sending-bugs/

📰 หัวข้อข่าว: "เมื่อสิ่งที่ไม่ใช่คน กลายเป็นบุคคลตามกฎหมาย 🤖⚖️" ลองจินตนาการดูว่า...เรือ แม่น้ำ หรือแม้แต่เทพเจ้า กลายเป็น “บุคคล” ที่สามารถฟ้องร้องหรือถูกฟ้องได้ในศาล! ฟังดูเหมือนนิยายแฟนตาซี แต่เรื่องนี้เกิดขึ้นจริงในหลายประเทศทั่วโลก และมีเหตุผลทางกฎหมายที่น่าสนใจไม่น้อยเลยทีเดียว 🔖🔖🔖🔖🔖 🛳️ เรือ: บุคคลแห่งท้องทะเล ในโลกของกฎหมายทางทะเล เรือไม่ได้เป็นแค่ยานพาหนะ แต่เป็น “บุคคล” ที่สามารถถูกฟ้องร้องได้หากก่อความเสียหาย เช่น ชนท่าเรือหรือทำให้ทรัพย์สินเสียหาย โดยไม่ต้องรอให้เจ้าของเรือมารับผิดชอบ ✅ เรือมีสถานะเป็น “บุคคลตามกฎหมาย” เพื่อให้สามารถถูกยึดหรือฟ้องร้องได้ ➡️ สิ่งนี้ช่วยให้เจ้าท่าและผู้เสียหายสามารถดำเนินคดีได้โดยไม่ต้องตามหาเจ้าของเรือที่อาจอยู่ไกลหลายพันไมล์ ✅ เรือมี “สิทธิในการกู้ภัย” (Salvage Rights) ➡️ หากเรือลำหนึ่งช่วยอีกลำหนึ่งจากอันตรายกลางทะเล จะมีสิทธิได้รับค่าตอบแทนตามหลัก “no cure, no pay” 🔖🔖🔖🔖🔖 🌊 แม่น้ำ Whanganui: วิญญาณแห่งธรรมชาติที่มีสิทธิ์ตามกฎหมาย ในปี 2017 รัฐบาลนิวซีแลนด์ได้ประกาศให้แม่น้ำ Whanganui เป็น “บุคคลตามกฎหมาย” เพื่อยอมรับความเชื่อของชาวเมารีที่มองว่าแม่น้ำคือบรรพบุรุษและสิ่งศักดิ์สิทธิ์ ✅ แม่น้ำ Whanganui ได้รับสถานะเป็น “บุคคล” พร้อมสิทธิ หน้าที่ และความรับผิดชอบตามกฎหมาย ➡️ มีผู้ดูแล 2 ฝ่าย: ตัวแทนจากรัฐบาลและตัวแทนจากชนเผ่าเมารี ✅ รัฐบาลจัดสรรงบประมาณเพื่อฟื้นฟูแม่น้ำและดูแลผลประโยชน์ของแม่น้ำในระยะยาว ➡️ รวมกว่า 110 ล้านดอลลาร์นิวซีแลนด์ 🔖🔖🔖🔖🔖 🛕 เทพเจ้าในศาสนาฮินดู: ผู้ถือครองทรัพย์สินและสิทธิในศาล ในอินเดีย เทพเจ้าฮินดูถือเป็น “บุคคลตามกฎหมาย” ที่สามารถถือครองทรัพย์สินและมีสิทธิในกระบวนการยุติธรรมได้ โดยมี “ผู้ดูแล” หรือ “เพื่อนสนิท” เป็นผู้ดำเนินการแทน ✅ เทพเจ้าฮินดูมีสถานะเป็น “บุคคลทางกฎหมาย” (juristic person) ➡️ สามารถถือครองที่ดินและทรัพย์สินได้ ✅ มี “ผู้ดูแล” (shebait) หรือ “เพื่อนสนิท” ที่เป็นตัวแทนในการดำเนินคดีแทนเทพเจ้า ➡️ หากผู้ดูแลไม่ซื่อสัตย์ ผู้ศรัทธาคนอื่นสามารถฟ้องแทนเทพเจ้าได้ ✅ คดีสำคัญ เช่น คดีที่ดินในเมืองอยุธยา (Ayodhya) ที่ศาลสูงสุดตัดสินให้เทพเจ้ารามเป็นเจ้าของที่ดิน ➡️ มีการจัดตั้งทรัสต์เพื่อดูแลทรัพย์สินของเทพเจ้า 🔖🔖🔖🔖🔖 🧠 เสริมความรู้: “บุคคลตามกฎหมาย” คืออะไร? คำว่า “บุคคลตามกฎหมาย” (legal person) ไม่ได้หมายถึงมนุษย์เท่านั้น แต่รวมถึงองค์กร บริษัท หรือแม้แต่สิ่งไม่มีชีวิตที่กฎหมายให้สิทธิและหน้าที่เหมือนบุคคล ✅ ตัวอย่างของบุคคลตามกฎหมาย: ➡️ บริษัท ห้างหุ้นส่วน มูลนิธิ ➡️ เรือ แม่น้ำ เทพเจ้า (ในบางประเทศ) ‼️ บุคคลตามกฎหมายไม่ได้มีสิทธิเหมือนมนุษย์ทุกประการ ⛔ เช่น ไม่มีสิทธิเลือกตั้ง หรือสิทธิในชีวิตส่วนตัว https://bengoldhaber.substack.com/p/unexpected-things-that-are-people

เที่ยวบิน 1,550 ไฟลต์ในอเมริกาถูกยกเลิก ขณะที่อีก 6,700 ไฟลต์มีปัญหาล่าช้าเมื่อวันเสาร์ (7 พ.ย.) หลังรัฐบาลสหรัฐฯเริ่มบังคับใช้คำสั่งลดเที่ยวบินภายในประเทศ ของท่าอากาศยานใหญ่ๆ หลายสิบแห่งอันเนื่องมาจากการขาดแคลนเจ้าหน้าที่ควบคุมจราจรทางอากาศ เพราะการชัตดาวน์ที่กำลังยืดเยื้อยาวนานที่สุดเป็นประวัติการณ์ ทั้งนี้ นอกจากสร้างความกระทบกระเทือนภายในสหรัฐฯแล้ว การปิดทำงานหน่วยงานรัฐบาลกลางอเมริกันเนื่องจากขาดงบประมาณระลอกนี้ ยังกำลังส่งผลถึงพวกลูกจ้างต่างชาติในฐานทัพอเมริกันในยุโรปหลายประเทศที่ถูกบีบให้ทำงานโดยไม่ได้รับค่าตอบแทนเช่นเดียวกัน . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000107124 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

⚖️ “Bank of America ถูกฟ้องฐานไม่จ่ายค่าชั่วโมงทำงานช่วงบูตเครื่อง – พนักงานอ้างเสียเวลาวันละ 30 นาทีโดยไม่ได้รับค่าตอบแทน” อดีตพนักงานของ Bank of America ยื่นฟ้องบริษัทในคดีแบบกลุ่มและรวมหมู่ โดยกล่าวหาว่าบริษัทไม่จ่ายค่าจ้างสำหรับเวลาที่ใช้ในการบูตเครื่องและเข้าสู่ระบบก่อนเริ่มงาน ซึ่งอาจกินเวลาถึง 30 นาทีต่อวัน Tava Martin อดีตพนักงานของ Bank of America ได้ยื่นฟ้องบริษัทในศาลกลางเมื่อวันที่ 23 ตุลาคม โดยระบุว่าพนักงานจำนวนมากต้องใช้เวลานานในการบูตเครื่องคอมพิวเตอร์, ปลดล็อกไดรฟ์ที่เข้ารหัส, ลงชื่อเข้าใช้งานด้วยระบบ multi-factor authentication, เชื่อมต่อ VPN และเปิดโปรแกรมสำคัญก่อนจะสามารถ “clock in” หรือเริ่มนับเวลาทำงานได้ ขั้นตอนเหล่านี้อาจใช้เวลาถึง 30 นาทีต่อวัน และในช่วงพักกลางวันซึ่งไม่ได้รับค่าจ้าง ระบบมักจะตัดการเชื่อมต่อโดยอัตโนมัติ ทำให้ต้องทำขั้นตอนเดิมซ้ำอีกครั้ง เพิ่มเวลาโดยไม่ได้รับค่าตอบแทนอีก 3–5 นาทีต่อวัน แม้แต่ช่วงสิ้นสุดการทำงาน พนักงานยังต้องล็อกเอาท์จากโปรแกรมทั้งหมดและปิดเครื่องอย่างปลอดภัย ซึ่งใช้เวลาอีก 2–3 นาที โดยรวมแล้วเป็นเวลาที่ไม่ได้รับค่าจ้างแต่จำเป็นต้องทำเพื่อให้สามารถทำงานได้จริง คดีนี้อ้างอิงแนวทางของกระทรวงแรงงานสหรัฐฯ ที่ในปี 2008 ระบุว่าการเตรียมเครื่องคอมพิวเตอร์ก่อนเริ่มงานอาจถือเป็น “กิจกรรมหลักแรก” ที่ควรได้รับค่าจ้าง หากเป็นสิ่งจำเป็นต่อการทำงาน Martin และทีมกฎหมายกำลังขอให้ศาลอนุมัติสถานะคดีแบบกลุ่มและรวมหมู่ เพื่อให้สามารถแทนกลุ่มพนักงานที่ได้รับผลกระทบในหลายรัฐได้ โดยคาดว่ามี “หลายร้อยคน” ที่อยู่ในสถานการณ์เดียวกัน Bank of America ยังไม่ได้ออกแถลงการณ์ใด ๆ ต่อคดีนี้ และคดียังอยู่ในขั้นตอนเบื้องต้น ✅ ลักษณะของการฟ้องร้อง ➡️ ยื่นฟ้องในศาลกลางเมื่อ 23 ตุลาคม ➡️ อ้างว่าพนักงานไม่ได้รับค่าจ้างสำหรับเวลาบูตเครื่อง ➡️ เวลาที่เสียไปอาจรวมถึงก่อนเริ่มงาน, หลังพักกลางวัน, และก่อนเลิกงาน ✅ ขั้นตอนที่ใช้เวลานาน ➡️ ปลดล็อกไดรฟ์ที่เข้ารหัส ➡️ ลงชื่อเข้าใช้งานแบบ multi-factor ➡️ เชื่อมต่อ VPN และเปิดโปรแกรมสำคัญ ➡️ ต้องทำก่อนเข้าระบบบันทึกเวลาทำงาน ✅ ข้อกฎหมายที่เกี่ยวข้อง ➡️ อ้างอิงแนวทางของกระทรวงแรงงานปี 2008 ➡️ กิจกรรมที่จำเป็นต่อการทำงานควรได้รับค่าจ้าง ➡️ การเตรียมเครื่องถือเป็น “กิจกรรมหลักแรก” ✅ เป้าหมายของคดี ➡️ ขอค่าจ้างย้อนหลังและค่าเสียหาย ➡️ ขอสถานะคดีแบบกลุ่มและรวมหมู่ ➡️ ครอบคลุมพนักงานหลายร้อยคนในหลายรัฐ https://www.tomshardware.com/tech-industry/bank-of-america-sued-over-unpaid-boot-up-time

🌡️ “No Longer Evil Thermostat – ปลุกชีพ Nest รุ่นเก่าให้กลับมาฉลาดอีกครั้ง ด้วยพลังโอเพ่นซอร์ส” เมื่อ Google ประกาศหยุดสนับสนุน Nest Thermostat รุ่น Gen 1 และ Gen 2 ในเดือนตุลาคมที่ผ่านมา อุปกรณ์อัจฉริยะที่เคยควบคุมอุณหภูมิบ้านได้อย่างแม่นยำ กลับกลายเป็นแค่ “เทอร์โมสแตตธรรมดา” ที่ปรับอุณหภูมิได้เฉพาะหน้าจอเท่านั้น แต่ Cody Kociemba นักวิจัยด้านความปลอดภัยจากแอริโซนา ไม่ยอมให้มันจบแบบนั้น! เขาสร้างโปรเจกต์โอเพ่นซอร์สชื่อว่า “No Longer Evil Thermostat” ที่ช่วยคืนชีพ Nest รุ่นเก่าให้กลับมาทำงานได้อีกครั้ง พร้อมอินเทอร์เฟซใหม่ที่ใช้งานง่าย และสามารถควบคุมผ่านเว็บได้เหมือนเดิม โดยไม่ต้องพึ่ง Google อีกต่อไป Nest Thermostat รุ่นแรก ๆ เปิดตัวระหว่างปี 2011–2014 และได้รับความนิยมอย่างมากในกลุ่มบ้านอัจฉริยะ แต่เมื่อถึงวันที่ 25 ตุลาคม 2025 Google ประกาศหยุดการสนับสนุนอย่างเป็นทางการ ทั้งการอัปเดตเฟิร์มแวร์และการเชื่อมต่อกับแอป Nest และ Google Home ทำให้ฟีเจอร์ควบคุมระยะไกลและการตั้งเวลาใช้งานหายไปทันที Cody Kociemba ซึ่งเป็นสมาชิกกลุ่ม Hack House ไม่พอใจกับการตัดสินใจนี้ เขาจึงเริ่มพัฒนาเฟิร์มแวร์ใหม่ที่สามารถติดตั้งลงบน Nest รุ่นเก่าได้ โดยไม่ต้องพึ่ง Google เลยแม้แต่นิดเดียว พร้อมอินเทอร์เฟซที่คล้ายของเดิม และสามารถเชื่อมต่อกับ Home Assistant ผ่าน MQTT หรือ REST API ได้อีกด้วย แรงจูงใจของเขาไม่ใช่แค่ความหลงใหลในฮาร์ดแวร์ แต่ยังรวมถึงเงินรางวัลจาก FULU Foundation ที่เสนอค่าตอบแทนราว 15,000 ดอลลาร์สำหรับนักพัฒนาที่ช่วยปลดล็อกอุปกรณ์จากข้อจำกัดของบริษัทใหญ่ ผลลัพธ์คือ Nest Thermostat ที่แสดงข้อความต้อนรับว่า “now made with 100% less evil!” และกลับมาควบคุมอุณหภูมิบ้านได้อย่างแม่นยำอีกครั้ง ✅ การหยุดสนับสนุน Nest Gen 1 และ Gen 2 ➡️ เปิดตัวระหว่างปี 2011–2014 ➡️ ถูกยกเลิกการสนับสนุนเมื่อ 25 ตุลาคม 2025 ➡️ ไม่สามารถเชื่อมต่อกับแอป Nest และ Google Home ได้อีก ➡️ เหลือแค่การปรับอุณหภูมิแบบแมนนวล ✅ โปรเจกต์ No Longer Evil Thermostat ➡️ พัฒนาโดย Cody Kociemba จาก Hack House ➡️ เป็นโอเพ่นซอร์ส ใช้งานฟรี ➡️ มีอินเทอร์เฟซใหม่ที่คล้ายของเดิม ➡️ รองรับการเชื่อมต่อกับ Home Assistant ผ่าน MQTT และ REST API ➡️ มี GitHub พร้อมคู่มือการติดตั้งแบบละเอียด ✅ แรงจูงใจและผลตอบแทน ➡️ ได้รับแรงสนับสนุนจาก FULU Foundation ➡️ เสนอเงินรางวัล ~15,000 ดอลลาร์สำหรับการปลดล็อกอุปกรณ์ ➡️ เป็นการต่อสู้กับการควบคุมของบริษัทยักษ์ใหญ่ https://www.tomshardware.com/software/no-longer-evil-thermostat-heats-your-home-better-by-removing-google-revive-sunsetted-hardware-gain-more-precise-control-open-source

💰 Rivian มอบแพ็คเกจค่าตอบแทนสุดอลังการให้ CEO สไตล์ Elon Musk มูลค่าสูงสุดถึง 4.6 พันล้านดอลลาร์ Rivian ผู้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้าสัญชาติอเมริกัน ประกาศมอบแพ็คเกจค่าตอบแทนใหม่ให้กับ CEO RJ Scaringe ซึ่งอาจมีมูลค่าสูงถึง 4.6 พันล้านดอลลาร์ภายใน 10 ปี หากบรรลุเป้าหมายด้านผลประกอบการและราคาหุ้นที่กำหนดไว้ โดยรูปแบบของแพ็คเกจนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากดีลระดับประวัติศาสตร์ของ Elon Musk กับ Tesla Rivian กำลังเดินตามรอย Tesla ด้วยการเสนอค่าตอบแทนแบบ “ผลลัพธ์นำหน้า” ให้กับ CEO RJ Scaringe ซึ่งจะได้รับหุ้นตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น รายได้สุทธิที่เพิ่มขึ้น และราคาหุ้นที่ต้องแตะระดับเป้าหมาย โดยดีลนี้มีเงื่อนไขที่เข้าถึงได้ง่ายกว่าของ Musk เพื่อกระตุ้นการเติบโตของบริษัทในระยะยาว การตัดสินใจครั้งนี้สะท้อนถึงความเชื่อมั่นของคณะกรรมการ Rivian ว่า Scaringe คือผู้นำที่สามารถพาบริษัทไปสู่ความสำเร็จระดับโลกได้ โดยเฉพาะในตลาดรถยนต์ไฟฟ้าที่กำลังแข่งขันกันอย่างดุเดือด แพ็คเกจนี้ยังเป็นสัญญาณว่าโมเดลค่าตอบแทนแบบ Musk อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่สำหรับบริษัทเทคโนโลยีที่ต้องการผลักดันผู้บริหารให้สร้างมูลค่าอย่างแท้จริง ✅ รายละเอียดแพ็คเกจค่าตอบแทนของ Rivian ➡️ มูลค่าสูงสุดถึง 4.6 พันล้านดอลลาร์ภายใน 10 ปี ➡️ ขึ้นอยู่กับการบรรลุเป้าหมายด้านกำไรและราคาหุ้น ➡️ เงื่อนไขเข้าถึงง่ายกว่าดีลของ Elon Musk ➡️ สะท้อนความเชื่อมั่นในตัว CEO RJ Scaringe ✅ แนวโน้มในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ➡️ โมเดลค่าตอบแทนแบบ Musk อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ ➡️ บริษัทเทคโนโลยีเริ่มใช้ค่าตอบแทนที่ผูกกับผลลัพธ์ระยะยาว ➡️ กระตุ้นให้ผู้บริหารสร้างมูลค่าแท้จริงให้กับผู้ถือหุ้น ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับความเสี่ยงของแพ็คเกจลักษณะนี้ ⛔ หากเป้าหมายไม่บรรลุ ผู้บริหารอาจไม่ได้รับค่าตอบแทนเลย ⛔ อาจสร้างแรงกดดันให้ผู้บริหารเน้นผลระยะสั้นมากเกินไป ⛔ นักลงทุนควรติดตามเงื่อนไขอย่างใกล้ชิดเพื่อประเมินความคุ้มค่า ⛔ การเปรียบเทียบกับดีลของ Musk อาจไม่เหมาะสมในทุกบริบท ดีลนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเงิน แต่เป็นกลยุทธ์ที่สะท้อนถึงวิธีคิดใหม่ในการบริหารองค์กรเทคโนโลยีในยุคที่ผลลัพธ์คือทุกสิ่ง. https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/08/ev-maker-rivian-gives-ceo-a-musk-style-pay-package-worth-up-to-46-billion

ไผ่ ลิกค์ แฉหลักฐานใหม่! โชว์เอกสารยื่น กกต. ขอ "อายัดบัญชีพรรคประชาชน" โยงเงินค่าสมัครจากผู้ช่วย สส. รับค่าตอบแทนแต่ไม่ทำงาน เข้าข่ายทุจริต https://www.thai-tai.tv/news/22192/ . #ไทยไท #ไผ่ลิกค์ #พรรคประชาชน #อายัดบัญชี #ฟอกเงิน #กกต.

🎬📱 “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

🚗 Uber เปิดโอกาสใหม่ให้คนขับ “ฝึก AI” ระหว่างรอผู้โดยสาร Uber กำลังทดลองโครงการใหม่ในสหรัฐฯ ที่ชื่อว่า “Digital Tasks” ซึ่งเปิดโอกาสให้คนขับรถสามารถทำงานออนไลน์เล็กๆ น้อยๆ เพื่อช่วยฝึกระบบปัญญาประดิษฐ์ของบริษัทในช่วงเวลาว่าง ไม่ว่าจะระหว่างรอผู้โดยสารหรือแม้แต่ตอนพักงาน โดยงานเหล่านี้มีตั้งแต่การอัดเสียงสั้นๆ การอัปโหลดภาพจากชีวิตประจำวัน ไปจนถึงการส่งเอกสารที่เขียนด้วยตนเอง โครงการนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนพัฒนา AI Solutions ของ Uber ซึ่งเคยทดลองใช้งานในอินเดียมาแล้ว และกำลังขยายไปทั่วสหรัฐฯ ภายในสิ้นปี 2025 คนขับสามารถเข้าร่วมได้ผ่านแอป Uber Driver โดยเข้าไปที่ Work Hub และเลือกงานจาก Opportunity Center ซึ่งจะมีการจ่ายเงินภายใน 24 ชั่วโมงหลังจากทำงานเสร็จ แม้จะดูเหมือนเป็นโอกาสใหม่ในการหารายได้ แต่ก็มีคำถามตามมาว่า Uber กำลังใช้เครือข่ายคนขับเป็นแรงงานฝึก AI แบบ crowdsource โดยจ่ายค่าตอบแทนเพียงเล็กน้อย ขณะที่มูลค่าของข้อมูลที่ได้กลับสูงมากในอุตสาหกรรมที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ✅ โครงการ Digital Tasks ของ Uber ➡️ เปิดให้คนขับทำงานออนไลน์เพื่อฝึก AI ➡️ งานมีตั้งแต่การอัดเสียง อัปโหลดภาพ ส่งเอกสาร ➡️ เข้าร่วมผ่านแอป Uber Driver ในส่วน Work Hub ➡️ ได้รับค่าตอบแทนภายใน 24 ชั่วโมง ✅ เป้าหมายของโครงการ ➡️ สนับสนุนการพัฒนา AI Solutions ของ Uber ➡️ ใช้ข้อมูลจากคนขับแทนการดึงจากอินเทอร์เน็ต ➡️ สร้างฐานข้อมูลภาพ เสียง ข้อความ สำหรับฝึกโมเดล AI ✅ ประโยชน์และข้อจำกัด ➡️ คนขับมีรายได้เสริมระหว่างรอผู้โดยสาร ➡️ ค่าตอบแทนต่อชิ้นงานอยู่ที่ประมาณ $0.50–$1 ต่อ 2–3 นาที ➡️ จำนวนงานขึ้นอยู่กับความต้องการของลูกค้า Uber ✅ ภาพรวมอุตสาหกรรม ➡️ ตลาด data labeling เติบโตจาก $1B ในปี 2023 เป็น $4B ในปี 2024 ➡️ คาดว่าจะทะลุ $17B ภายในปี 2030 ➡️ บริษัทใหญ่เช่น Meta ลงทุนหลายพันล้านในบริษัท labeling https://www.slashgear.com/2004713/uber-driver-ai-training-task-program/

เหยื่อ – เคี้ยว ตอนที่ 4 – อิยิปต์ 2 นิทานเรื่องจริง เรื่อง “เหยื่อ”
ตอนที่ 3 : “เคี้ยว 4 ” อิยิปต์ 2
อังกฤษเมื่อแรกเข้ามาใช้อียิปต์นั้น นอกจากใช้เป็นที่วางไม้ขวางฝรั่งเศส ไม่ให้เดินเลยไปถึงอินเดียแล้ว อังกฤษสนใจ ที่จะใช้อียิปต์เป็นแหล่งผลิตผ้าฝ้าย เดิมอังกฤษอาศัยฝ้ายจากทางใต้ของอเมริกา ซึ่งผลิตฝ้ายดีราคาถูกจากแรงงานทาสผิวดำ แต่เมื่ออเมริกาเกิดสงครามกลางเมือง การผลิตฝ้ายของทางใต้ของอเมริกากันหยุดชะงัก อังกฤษต้องมองหาตลาดใหม่ อียิปต์มีภูมิอากาศเหมาะสำหรับปลูกฝ่ายอย่างยิ่ง หลังจาก ค.ศ. 1882 เป็นต้นมา อังกฤษเอาจริงกับการใช้อียิปต์เป็นแหล่งปลูกฝ้าย จะปลูกฝ้ายก็ต้องมีน้ำ โครงการสร้างคลองชลประทาน จึงเกิดขึ้นในอียิปต์ ไม่ใช่เพราะอยากให้ชาวอียิปต์มีน้ำใช้ทั่วถึงหรอกนะ อังกฤษไม่เคยใจดีอย่างนั้น แต่น้ำจากคลองชลประทานก็ยังไม่ พอ เพราะเมื่อปลูกฝ้ายแล้ว อังกฤษก็ตั้งโรงงานทอผ้า ทำเป็นอุตสาหกรรมใหญ่ อุตสาหกรรมก็ต้องมีพลังงาน น้ำมันยังไม่มีให้ใช้ ดังนั้นต้องใช้พลังน้ำจากเขื่อน เขื่อนอัสวาน (Aswan) จึงจำเป็นต้องสร้างขึ้น ช่วงปี ค.ศ. 1890 – 1914 อียิปต์สร้างเขื่อนหลายเขื่อน และระบบชลประทานทั่วประเทศ เขื่อนอัสวาน 1 เสร็จไปแล้ว แต่ยังไม่ได้พลังงานพอใช้ อัสวาน 2 จึงต้องสร้างเพิ่มในปี ค.ศ.1912 เพื่อให้มีน้ำเลี้ยงทั้งปีทุกบริเวณ ตั้งแต่อียิปต์กลางและอียิปต์ใต้ ทำให้อียิปต์เพิ่มเนื้อที่จากการปลูกฝ้าย จาก 4.4 ล้าน เฟดดาน (feddan) ในปี ค.ศ. 1877 เป็น 5.5 ล้าน เฟดดาน ในปี ค.ศ. 1913 อังกฤษกลายเป็นผู้ผูกขาด การปลูก การผลิต การขาย ฝ้ายในอียิปต์ ระบบชลประทานเป็นสิ่งสำคัญที่สุดของการปลูกฝ้าย อังกฤษส่งคนมาคุมทำการขุด และสร้างระบบ บริษัทอังกฤษเป็นผู้ก่อสร้างระบบชลประทาน ทั่วประเทศอียิปต์ มันไม่ใช่ควบคุมเฉพาะการปลูกเท่านั้น เมื่อต้องขนส่งฝ้ายทางรถไฟ ทางเรือตามแม่น้ำ ลำคลอง เรือกลไฟของอังกฤษก็มาเทียบท่าเมือง Alexandria แม้รถไฟจะเป็นของรัฐ แต่คนอังกฤษเป็นผู้ควบคุม การปลูก ผลิต ขาย ฝ้าย อยู่ในมือของคนอังกฤษ รวมทั้งธนาคารของคนอังกฤษ คนอียิปต์มีส่วนเป็นเพียงเจ้าของแผ่นดิน และได้ค่าตอบแทน เป็นแรงงานราคาถูก ที่สำคัญ อังกฤษเปลี่ยนเนื้อที่ ที่ชาวอียิปต์เคยปลูกพืชอื่น ในการยังชีพของพวกเขา เช่น ข้าวบาเลย์ แป้งสาลี น้ำตาล ให้ไปปลูกฝ้ายเกือบหมด ในที่สุดพืชเหล่านี้ ก็ถูกกินเนื้อที่ ชาวอียิปต์ นอกจากไม่ได้ร่ำรวยจากการปลูกฝ้ายแล้ว ยังอดอยากอีกด้วย แถมตอนหลังอังกฤษเห็นว่ายาสูบไม่ใชสิ่งจำเป็น อังกฤษออกประกาศให้ยาสูบเป็นพืชต้องห้าม คนอียิปต์ที่ส่วนใหญ่ติดยาดูดเป็นชีวิต ถ้าไม่อยากลงแดง ก็ต้องไปอาศัยดูดยาของตุรกีซึ่งมีราคาแพงแทน ข้อมูลภูมิศาสตร์โลกที่ระบุว่า อียิปต์เป็นประเทศที่ปลูกฝ้ายดีที่สุดในโลก เป็นผู้ผลิตฝ้ายเป็นอันดับ 3 ของโลก เป็นดินแดนแห่งฝ้ายดีมีคุณภาพ ฯลฯ สาระพัดจะเขียนกัน แต่อียิปต์ไม่ได้เป็นเจ้าของโรงงานทอผ้าฝ้าย แม้แต่โรงงานเดียว และส่งออกฝ้ายเนื้อดีนี้ทั้งหมดไปที่อังกฤษ คนอียิปต์ยังใช้ฝ้ายราคาถูกคุณภาพต่ำเหมือนเดิม อียิปต์ผลิตผ้าฝ้าย 1 ใน 3 ของความต้องการฝ้ายทั้งหมดของอังกฤษ และในปี ค.ศ. 1914 สินค้าออกของอียิปต์เป็นฝ้ายเสีย 85% ตั้งแต่อียิปต์สร้างคลองสุเอช อียิปต์เริ่มมีหนี้ติดตัวไปทุกแห่ง แต่หนี้ของอียิปต์งอกเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว หลังจากที่อังกฤษเข้ามายึด อียิปต์ในปี ค.ศ. 1882 การแปลงอียิปต์เป็นแดนฝ้าย สร้างหนี้ให้อียิปต์อีกมหาศาล จากการสร้างระบบชลประทาน สร้างเขื่อน ทางรถไฟ ระบบขนส่ง ด้วยเงินของรัฐบาลอียิปต์ ที่อังกฤษเป็นดูแล
ในปี ค.ศ. 1898 อังกฤษตั้งธนาคารชาติแห่งอียิปต์ ชื่อเป็นอียิปต์ นอกจากไม่ได้เป็นธนาคารของชาติอียิปต์แล้ว ยังเป็นธนาคารของเอกชนอีกด้วย และเอกชนนั้น ก็ไม่ใช่คนอียิปต์ แต่เป็นคนอังกฤษ แต่ธนาคารชาตินี้มีสิทธิในการพิมพ์ธนบัตรอียิปต์ เหยื่ออย่างสมบูณ์แบบจริงๆ เมื่ออียิปต์มีรายได้ ฝรั่งก็ตั้งหน่วยงาน เรียกว่าสำนักบริหารหนี้ของอียิปต์ เพื่อมาจัดเก็บรายได้นำไปชำระหนี้ ที่อียิปต์มีต่อผู้ให้กู้ต่างประเทศก่อน ถ้าออตโมมานเป็นคนป่วยของยุโรป อียิปต์น่าจะเป็นคนใกล้ตาย หรือตายซาก ในภูมิภาคนั้น เห็นฝีมือเถือหนังแทะกระดูกเหยื่อต่าง ๆ ของนักล่าชาวเกาะใหญ่เท่าปลายนิ้วก้อยฯแล้ว คงเข้าใจว่าทำไมผมเรียกมันอย่าง รังเกียจ เหยียดหยามเช่นนี้ สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
13 ก.ย. 57

💸 “OpenAI รายได้พุ่ง $4.3B ในครึ่งปีแรก 2025 — แต่ขาดทุนทะลุ $13.5B จากต้นทุนวิจัยและดีลกับ Microsoft” แม้จะเป็นผู้นำในวงการ AI ระดับโลก แต่รายงานทางการเงินล่าสุดของ OpenAI กลับเผยให้เห็นภาพที่ซับซ้อนกว่าที่หลายคนคาดไว้ โดยในช่วงครึ่งแรกของปี 2025 บริษัทสร้างรายได้กว่า $4.3 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 16% จากปี 2024 โดยส่วนใหญ่เป็นรายได้จาก ChatGPT และ API สำหรับองค์กร แต่ในขณะเดียวกัน OpenAI ก็รายงานผลขาดทุนสุทธิสูงถึง $13.5 พันล้านดอลลาร์ โดยมากกว่าครึ่งของตัวเลขนี้มาจากการปรับมูลค่าผลประโยชน์จากหุ้นแปลงสภาพ (convertible interest rights) ซึ่งเป็นรายการทางบัญชีที่ไม่ใช่เงินสดโดยตรง ค่าใช้จ่ายด้านวิจัยและพัฒนา (R&D) ยังคงเป็นภาระหลัก โดยสูงถึง $6.7 พันล้านดอลลาร์ในครึ่งปีแรก ขณะที่ค่าใช้จ่ายด้านการขายและโฆษณาเพิ่มขึ้นเป็น $2 พันล้านดอลลาร์ และค่าตอบแทนแบบหุ้น (stock-based compensation) ก็พุ่งขึ้นเป็น $2.5 พันล้านดอลลาร์ OpenAI ยังจ่ายเงินให้ Microsoft เป็นสัดส่วน 20% ของรายได้ทั้งหมด ตามข้อตกลงที่มีอยู่ ซึ่งกลายเป็นประเด็นที่นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามถึงความคุ้มค่าและความยั่งยืนของโมเดลธุรกิจนี้ แม้จะเผาเงินไปกว่า $2.5 พันล้านดอลลาร์ในช่วงครึ่งปีแรก แต่บริษัทก็ยังถือเงินสดและหลักทรัพย์รวมกว่า $17.5 พันล้านดอลลาร์ โดยได้รับเงินทุนใหม่ $10 พันล้านดอลลาร์ และกำลังเจรจาเพื่อระดมทุนเพิ่มอีก $30 พันล้านดอลลาร์ ขณะเดียวกัน มีการเสนอขายหุ้นให้พนักงาน (tender offer) ที่ประเมินมูลค่าบริษัทไว้สูงถึง $500 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นในอนาคตของ OpenAI แม้จะยังไม่สามารถทำกำไรได้ในระยะสั้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ รายได้ครึ่งปีแรก 2025 ของ OpenAI อยู่ที่ $4.3 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 16% จากปี 2024 ➡️ ขาดทุนสุทธิอยู่ที่ $13.5 พันล้านดอลลาร์ โดยมากกว่าครึ่งมาจากการปรับมูลค่าหุ้นแปลงสภาพ ➡️ ค่าใช้จ่ายด้าน R&D สูงถึง $6.7 พันล้านดอลลาร์ ➡️ ค่าใช้จ่ายด้านการขายและโฆษณาอยู่ที่ $2 พันล้านดอลลาร์ ➡️ ค่าตอบแทนแบบหุ้นเพิ่มขึ้นเป็น $2.5 พันล้านดอลลาร์ ➡️ จ่ายรายได้ 20% ให้ Microsoft ตามข้อตกลงที่มีอยู่ ➡️ เผาเงินสดไป $2.5 พันล้านดอลลาร์ในครึ่งปีแรก ➡️ ถือเงินสดและหลักทรัพย์รวม $17.5 พันล้านดอลลาร์ ➡️ กำลังเจรจาระดมทุนเพิ่มอีก $30 พันล้านดอลลาร์ ➡️ Tender offer ประเมินมูลค่าบริษัทไว้ที่ $500 พันล้านดอลลาร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายได้หลักของ OpenAI มาจาก ChatGPT Plus และ API สำหรับองค์กร ➡️ ค่าใช้จ่ายด้าน compute สำหรับฝึกโมเดล GPT อาจแตะ $14 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 ➡️ การจ่ายรายได้ให้ Microsoft เป็นผลจากข้อตกลงที่ Microsoft ลงทุนใน OpenAI ➡️ การประเมินมูลค่าบริษัทที่ $500 พันล้านดอลลาร์ ทำให้ OpenAI กลายเป็นหนึ่งในบริษัทเทคโนโลยีที่มีมูลค่าสูงที่สุด ➡️ นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามถึงความยั่งยืนของโมเดลธุรกิจที่ใช้เงินลงทุนมหาศาลเพื่อขยายฐานผู้ใช้ https://www.techinasia.com/news/openais-revenue-rises-16-to-4-3b-in-h1-2025

..จริงๆสส.สมควรมีแค่เงินเดือนก็พอนะ.ฤ ..ข้าราชการทั่วประเทศก็สมควรมีแค่เงินเดือนแค่นั้นเช่นกัน. ..การรักษาพยาบาลทั้งหมดต้องเข้าใช้สิทธิ30บาทรักษาทุกๆโรค ทุกๆที่เสมอกัน,ชัตดาวน์และปิดสวิตช์ไปเลยในสวัสดิการต่างๆสิ้นเปลืองมากเช่นเบี้ยนั้นเบี้ยนี้ เบี้ยประชุมสส.ซึ่งต้องประชุมนั้นมันเป็นหน้าที่อยู่แล้ว. ..สิทธิประโยชน์สส.ทั้งหมดจึงสมควรทำตนเองเป็นแบบอย่างที่ดีแก่คนข้าราชการทั่วไทยที่ฝ่ายนักการเมืองเองต้องบริหารคนข้าราชการในนามรัฐบาลอยู่แล้วด้วยจึงสมควรยุบทิ้งสิทธิประโยชน์เหล่านี้ให้หมด ทำตนเองมาหัดใช้แบบประชาชนตนที่ขันอาสาลงสมัครรับเลือกตั้งไปเป็นตัวแทนของประชาชนด้วย,ไปสร้างสมดุลที่เงินเดือนฝ่ายเดียวดีกว่า เช่น สส.คาดว่าใช้วันละ1,000ก็คงเพียงพอ 30วันก็30,000บาทต่อเดือนอาจคูณ3เท่าครอบคลุมค่าใช้จ่ายส่วนเกินอื่นๆที่จำเป็นและเลอะเทอะบ้างก็90,000บาทต่อเดือน,ตีให้เป็นตัวเลขกลมๆให้แก่เกียรติสส.ก็100,000บาทต่อคนต่อเดือนก็เพียงพอแล้ว,เลิกคนรับใช้ลูกน้องสส.ทั้งหมด .. #สวัสดิการของสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร (สส.) ..ในระหว่างการดำรงตำแหน่ง ครอบคลุมถึงการรักษาพยาบาล การเดินทาง การศึกษาบุตร และเบี้ยประชุม โดย สส. สามารถเบิกค่าใช้จ่ายจริงตามอัตราที่กำหนดไว้ในด้านการรักษาพยาบาล การเดินทาง และมีผู้ช่วยในการทำงานพร้อมค่าตอบแทน นอกจากนี้ สส. ที่พ้นจากตำแหน่งแล้ว อาจได้รับเงินทุนเลี้ยงชีพรายเดือนตลอดชีวิตตามระยะเวลาที่ดำรงตำแหน่ง และมีเงินช่วยเหลือกรณีเสียชีวิตหรือทุพพลภาพ. นอกจากสวัสดิการด้านการรักษาพยาบาล สมาชิกสภาผู้แทนราษฎร ได้รับเงินประจำตำแหน่งเดือนละ 71,230 บาท และได้รับเงินเพิ่มอีกเดือนละ 42,330 บาท รวมเป็นเดือนละ 113,560 บาท เมื่อ ส.ส. ต้องรับตำแหน่งทางการเมือง ทีมงาน: สส. สามารถแต่งตั้งทีมงานได้ 8 คน โดยมีผู้เชี่ยวชาญ 1 คน (เงินเดือน 24,000 บาท), ผู้ชำนาญการ 2 คน (เงินเดือน 15,000 บาท), และผู้ช่วยดำเนินงาน 5 คน (เงินเดือน 15,000 บาท). ค่าเดินทาง: เบิกค่าเดินทางไปประชุมรัฐสภาตามระยะทางและค่าพาหนะอื่นๆ เช่น รถไฟ, รถยนต์ประจำทาง, เครื่องบิน ได้ตามจริง. เบี้ยเลี้ยงและค่าที่พัก: ได้รับเบี้ยเลี้ยงสำหรับเดินทางไปราชการทั้งในและต่างประเทศ พร้อมเบิกค่าเช่าที่พักตามจริงหรืออัตราเหมาจ่าย. เบี้ยประชุม: ได้รับเบี้ยประชุมสำหรับการเข้าร่วมประชุมคณะกรรมาธิการและอนุกรรมาธิการ. สวัสดิการหลังพ้นจากตำแหน่ง เงินทุนเลี้ยงชีพ: ผู้ที่เคยเป็นสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร (ส.ส.) อาจได้รับเงินทุนเลี้ยงชีพรายเดือนตลอดชีวิต ตามระยะเวลาที่ดำรงตำแหน่ง. เงินช่วยเหลือ: กรณีถึงแก่กรรม จะได้รับเงินช่วยเหลือ 100,000 บาท และค่าพวงหรีด 1,000 บาท ส่วนกรณีทุพพลภาพ จะได้รับเงินช่วยเหลือเดือนละ 5,000 บาท ........................................................................... เป็น ส.ส.ได้เงินเดือน-สิทธิประโยชน์อะไรบ้าง การเมือง 20 มิ.ย. 66 หลัง กกต. ประกาศรับรอง ส.ส. ให้ทั้ง 500 คนเรียบร้อยแล้ว กำหนดการเปิดประชุมสภาฯ คาดการณ์จะมีขึ้นกลางเดือน ก.ค. และหลังจากนั้น ส.ส.แต่ละคนจะเริ่มปฏิบัติงานกันตามที่เคยหาเสียงไว้ เปิดรายได้ ส.ส. ได้เงินเดือนและสวัสดิการคุ้มค่ากับเสียงที่เลือกมาหรือไม่ รัฐธรรมนูญแห่งราชอาณาจักรไทย พุทธศักราช 2550 ได้บัญญัติการจ่ายเงินประจำตำแหน่งและประโยชน์ตอบแทนอย่างอื่นของสมาชิกรัฐสภา ดังนี้ เงินประจำตำแหน่งและประโยชน์ตอบแทนอย่างอื่นของประธานและรองประธานสภาผู้แทนราษฎร ประธานและรองประธานวุฒิสภา ผู้นำฝ่ายค้านในสภาผู้แทนราษฎร สมาชิกสภาผู้แทนราษฎรและสมาชิกวุฒิสภา ให้กำหนดโดยพระราชกฤษฎีซึ่งต้องกำหนดให้จ่ายได้ไม่ก่อนวันเข้ารับหน้าที่ (มาตรา 196) ก่อนเข้ารับหน้าที่สมาชิกสภาผู้แทนราษฎรและสมาชิกวุฒิสภาต้องปฏิญาณตนในที่ประชุมแห่งสภาที่ตนเป็นสมาชิก (มาตรา 123) ต่อมาในปี 2555 ได้มีพระราชกฤษฎีกาเงินประจำตำแหน่งและประโยชน์ตอบแทนอย่างอื่นของ ปธ.สภาฯ และ รอง ปธ.สภาฯ ปธ.วุฒิสภา และ รอง ปธ.วุฒิสภา ผู้นำฝ่ายค้านในสภาฯ ส.ส. ส.ว. และกรรมาธิการ พ.ศ. 2555 กำหนดให้ปธ.สภาฯ และ รอง ปธ.สภาฯ ปธ.วุฒิสภา และ รอง ปธ.วุฒิสภา ผู้นำฝ่ายค้านในสภาฯ ส.ส. ส.ว. ได้รับเงินประจำตำแหน่งและเงินเพิ่มเป็นรายเดือนนับแต่วันเข้ารับหน้าที่ ดังนี้ ประธานสภาผู้แทนราษฎร ได้รับเงินประจำตำแหน่งเดือนละ 75,590 บาท และได้รับเงินเพิ่มอีกเดือนละ 50,000 บาท รวมเป็นเดือนละ 125,590 บาท รองประธานสภาผู้แทนราษฎร ได้รับเงินประจำตำแหน่งเดือนละ 73,250 บาท และได้รับเงินเพิ่มอีกเดือนละ 42,500 บาท รวมเป็นเดือนละ 115,740 บาท ผู้นำฝ่ายค้านในสภาผู้แทนราษฎร ได้รับเงินประจำตำแหน่งเดือนละ 73,240 บาท และได้รับเงินเพิ่มอีกเดือนละ 42,500 บาท รวมเป็นเดือนละ 115,740 บาท สมาชิกสภาผู้แทนราษฎร ได้รับเงินประจำตำแหน่งเดือนละ 71,230 บาท และได้รับเงินเพิ่มอีกเดือนละ 42,330 บาท รวมเป็นเดือนละ 113,560 บาท เมื่อ ส.ส. ต้องรับตำแหน่งทางการเมือง ........................................................................... ตำแหน่งข้าราชการการเมืองที่สำคัญ นายกรัฐมนตรี รายรับรวมเดือนละ 125,590 บาท รองนายกรัฐมนตรี รายรับรวมเดือนละ 119,920 บาท รัฐมนตรีว่าการกระทรวง หรือ รัฐมนตรีประจำสำนักนายกฯ รายรับรวมเดือนละ 115,740 บาท รัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวง รายรับรวมเดือนละ 113,560 บาท หมายเหตุ : ส.ส. ซึ่งดำรงตำแหน่งรัฐมนตรีด้วย เมื่อได้รับเงินเดือนและเงินประจำตำแหน่งในฐานะรัฐมนตรีแล้ว ไม่มีสิทธิได้รับเงินประจำตำแหน่งและเงินเพิ่มสำหรับตำแหน่ง ส.ส. อีก ........................................................................... คณะทำงานทางการเมือง คณะทำงานทางการเมืองจะประกอบด้วย ที่ปรึกษา นักวิชาการ และเลขานุการ เพื่อทำหน้าที่ตามความประสงค์ของปธ.สภาฯ, รอง ปธ.สภาฯ และผู้นำฝ่ายค้าน แล้วแต่กรณี โดยที่แต่ละตำแหน่งจะมีจำนวนบุคคลในคณะทำงานทางการเมืองแตกต่างกันออกไป ดังนี้ ปธ.สภาฯ มีคณะทำงานทางการเมือง จำนวน 10 คน ประกอบด้วย ที่ปรึกษา 4 คน ได้ค่าตอบแทนเดือนละ 16,000 บาท นักวิชาการ 3 คน ได้ค่าตอบแทนเดือนละ 12,800 บาท เลขานุการ 3 คน ได้ค่าตอบแทนเดือนละ 9,600 บาท รอง ปธ.สภาฯ 1 คน มีคณะทำงานทางการเมือง จำนวน 7 คน ประกอบด้วย ที่ปรึกษา 3 คน ได้ค่าตอบแทนเดือนละ 16,000 บาท นักวิชาการ 2 คน ได้ค่าตอบแทนเดือนละ 12,800 บาท เลขานุการ 2 คน ได้ค่าตอบแทนเดือนละ 9,600 บาท ผู้นำฝ่ายค้าน มีคณะทำงานทางการเมือง จำนวน 10 คน ประกอบด้วย ที่ปรึกษา 4 คน ได้ค่าตอบแทนเดือนละ 16,000 บาท นักวิชาการ 4 คน ได้ค่าตอบแทนเดือนละ 12,800 บาท เลขานุการ 2 คน ได้ค่าตอบแทนเดือนละ 9,600 บาท ........................................................................... ค่าใช้จ่ายในการเดินทาง ส.ส. ซึ่งมีถิ่นที่อยู่นอกจังหวัดอันเป็นที่ตั้งรัฐสภา จะได้รับค่าพาหนะในการเดินทางจากจังหวัดอันเป็นถิ่นที่อยู่ มายังจังหวัดอันเป็นที่ตั้งรัฐสภา เฉพาะการเดินทางครั้งแรกเพื่อมาเข้ารับหน้าที่ตามรัฐธรรมนูญ และเมื่อสมาชิกภาพของ ส.ส. สิ้นสุดลง ให้ ส.ส. ซึ่งมีถิ่นที่อยู่นอกจังหวัดอันเป็นที่ตั้งรัฐสภา ได้รับค่าพาหนะในการเดินทางจากจังหวัดอันเป็นที่ตั้งรัฐสภากลับไปยังจังหวัดอันเป็นถิ่นที่อยู่เดิม โดยให้ได้รับสิทธิในอัตราเดียวกับข้าราชการ ผู้ดำรงตำแหน่งประเภทบริหารระดับสูง ตำแหน่งหัวหน้าส่วนราชการ ระดับกระทรวง จ่ายให้เมื่อเข้ารัฐสภาในวันแรกของการรับตำแหน่ง ส.ส. และจ่ายให้อีกครั้ง เมื่อสิ้นสุดสภาพความเป็น ส.ส. ซึ่งการเดินทางนั้นครอบคลุม รถไฟ รถยนต์ประจำทาง และเครื่องบิน โดยจะให้สำนักงานเลขาธิการสภาฯ จัดใบเบิกทางโดยสารตามจริงให้ และอนุญาตให้มีผู้ติดตามได้ 1 คน ในชั้นเดียวกัน เงินสวัสดิการรักษาพยาบาลของ ส.ส. พ.ร.ฎ.เงินประจำตำแหน่งและประโยชน์ตอบแทนอย่างอื่นของสมาชิกรัฐสภา พ.ศ.2550 กำหนดให้ ส.ส. ได้รับเงินสวัสดิการรักษาพยาบาลตามจำนวนที่จ่ายจริงและต้องไม่เกินอัตราที่กำหนด ผู้ป่วยใน ค่าห้องและค่าอาหาร (ไม่เกิน 31 วัน/ครั้ง) 4,000 บาท/วัน ค่าห้อง ICU/CCU (สูงสุดไม่เกิน 7 วัน/ครั้ง) 10,000 บาท/วัน ค่ารักษาพยาบาลทั่วไป 100,000 บาท/ครั้ง ค่ารถพยาบาล 1,000 บาท/ครั้ง ค่าแพทย์ผ่าตัด 120,000 บาท/ครั้ง ค่าแพทย์เยี่ยมไข้ (ไม่เกิน 31 วัน/ครั้ง) 1,000 บาท/วัน ค่าปรึกษาแพทย์ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะโรค 4,000 บาท/ครั้ง การรักษาทันตกรรม 5,000 บาท/ปี การคลอดบุตร: คลอดธรรมชาติ 20,000 บาท คลอดโดยการผ่าตัด 40,000 บาท สวัสดิการอื่น ๆ ........................................................................... ผู้ป่วยนอก ค่ารักษาพยาบาลทั่วไป 90,000 บาท/ปี อุบัติเหตุฉุกเฉิน 20,000 บาท/ครั้ง การตรวจสุขภาพประจำปี 7,000 บาท/ปี เบี้ยประชุมกรรมาธิการ และอนุกรรมาธิการ ........................................................................... เบี้ยประชุมกรรมาธิการ ให้กรรมาธิการ ส.ส. ได้รับเบี้ยประชุมเป็นรายครั้งเฉพาะครั้งที่มาประชุม ในอัตราครั้งละ 1,500 บาทกรรมาธิการดังกล่าวให้ได้รับเบี้ยประชุมเพียงครั้งเดียวใน 1 วัน เว้นแต่ในกรณีที่กรรมาธิการนั้น มีการประชุมในคณะกรรมาธิการคณะอื่นด้วยในวันเดียวกัน ให้ได้รับเบี้ยประชุมในวันนั้นไม่เกิน 2 ครั้ง เบี้ยประชุมอนุกรรมาธิการ ให้อนุกรรมาธิการ ส.ส. ได้รับเบี้ยประชุมเป็นรายครั้งเฉพาะครั้งที่มาประชุม ในอัตราครั้งละ 800 บาทอนุกรรมาธิการดังกล่าวให้ได้รับเบี้ยประชุมเพียงครั้งเดียวใน 1 วัน เว้นแต่ในกรณีที่อนุกรรมาธิการนั้น มีการประชุมในคณะอนุกรรมาธิการคณะอื่นด้วยในวันเดียวกัน ให้ได้รับเบี้ยประชุมในวันนั้นไม่เกิน 2 ครั้ง ที่มา : สิทธิประโยชน์ของสมาชิกสภาผู้แทนราษฎร 2556 ........................................................................... https://youtube.com/shorts/2qe_HnXNIOU?si=ZquKZfAl3RBSL_Wo

🎼 “Aiode เปิดตัวแพลตฟอร์ม AI ดนตรีแบบจริยธรรม — สร้างเพลงร่วมกับนักดนตรีเสมือนที่ได้รับค่าตอบแทนจริง” ในยุคที่เพลงจาก AI กำลังท่วมแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง และปัญหาลิขสิทธิ์กลายเป็นประเด็นร้อน Aiode ได้เปิดตัวแพลตฟอร์มใหม่ที่พลิกแนวคิดการสร้างเพลงด้วย AI โดยเน้น “จริยธรรม” และ “ความร่วมมือกับมนุษย์” เป็นหัวใจหลัก Aiode เป็นแอปเดสก์ท็อปสำหรับนักดนตรีและโปรดิวเซอร์ ที่ให้ผู้ใช้สร้างเพลงร่วมกับ “นักดนตรีเสมือน” ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ถูกฝึกจากสไตล์ของนักดนตรีจริง โดยนักดนตรีเหล่านี้มีส่วนร่วมในการเลือกเครื่องดนตรี แนวเพลง และลักษณะการเล่นของโมเดล และที่สำคัญคือได้รับค่าตอบแทนทุกครั้งที่โมเดลของพวกเขาถูกใช้งาน ผู้ใช้สามารถเลือกนักดนตรีเสมือนที่ต้องการ แล้วให้พวกเขาเล่นท่อนโซโลหรือคอรัสใหม่ โดยไม่ต้องแก้ไขทั้งเพลง ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่ได้รับความนิยมสูงสุดจากการทดสอบแบบปิดก่อนเปิดตัวจริง นอกจากนี้ยังสามารถปรับแต่งสไตล์ การเล่น และโครงสร้างของเพลงได้อย่างละเอียด Aiode ยังเน้นความโปร่งใสในการฝึกโมเดล โดยใช้ข้อมูลที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น และมีระบบ “clean room” ที่แยกข้อมูลฝึกออกจากระบบอื่น เพื่อป้องกันการละเมิดลิขสิทธิ์ พร้อมระบบจ่ายค่าลิขสิทธิ์กลับไปยังศิลปินต้นฉบับผ่านกลไก royalty pool แม้จะใช้เวลามากกว่าการพิมพ์ prompt แล้วรอเพลงจากแพลตฟอร์มอย่าง Suno หรือ Udio แต่ Aiode ให้ความสำคัญกับการควบคุมและความแม่นยำในการสร้างเพลงมากกว่า โดยเปรียบเสมือนการทำงานร่วมกับนักดนตรีจริงในสตูดิโอ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Aiode เปิดตัวแพลตฟอร์ม AI ดนตรีแบบเดสก์ท็อปสำหรับนักดนตรีและโปรดิวเซอร์ ➡️ ใช้ “นักดนตรีเสมือน” ที่ถูกฝึกจากสไตล์ของนักดนตรีจริง ➡️ นักดนตรีต้นฉบับมีส่วนร่วมในการเลือกเครื่องดนตรีและแนวเพลงของโมเดล ➡️ ได้รับค่าตอบแทนทุกครั้งที่โมเดลของพวกเขาถูกใช้งาน ➡️ ผู้ใช้สามารถปรับแต่งท่อนเพลงเฉพาะ เช่น คอรัสหรือโซโล โดยไม่ต้องแก้ทั้งเพลง ➡️ ใช้ระบบ clean room และข้อมูลที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นในการฝึกโมเดล ➡️ มีระบบจ่ายค่าลิขสิทธิ์ผ่าน royalty pool กลับไปยังศิลปินต้นฉบับ ➡️ เน้นการควบคุมและความแม่นยำมากกว่าการสร้างเพลงแบบ prompt-based ➡️ เปิดตัวหลังจากทดสอบแบบปิดนานกว่า 1 ปี และได้รับเงินทุน $5.5M เพื่อขยายแพลตฟอร์ม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Suno และ Udio เป็นแพลตฟอร์ม AI ดนตรีที่เน้นการสร้างเพลงจากข้อความแบบรวดเร็ว ➡️ ปัญหาลิขสิทธิ์ในวงการ AI ดนตรีกำลังทวีความรุนแรง โดยมีการฟ้องร้องหลายกรณี ➡️ การฝึกโมเดลด้วยข้อมูลที่ได้รับอนุญาตช่วยลดความเสี่ยงด้านกฎหมาย ➡️ นักดนตรีสามารถใช้ Aiode เพื่อเข้าใจสไตล์ของตัวเองผ่านโมเดลเสมือน ➡️ การใช้ AI แบบจริยธรรมอาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในวงการสร้างสรรค์ https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/musicians-meet-your-ethical-ai-bandmates

📰 “Microsoft เปิดตลาดซื้อขายคอนเทนต์ AI กับสื่อมวลชน — เปลี่ยนโมเดลจากการดึงฟรี สู่การจ่ายจริงเพื่อความยั่งยืน” ในยุคที่ AI ถูกวิจารณ์อย่างหนักเรื่องการนำเนื้อหาจากเว็บไซต์และสื่อมวลชนไปใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต Microsoft ประกาศเปิดตัวโครงการนำร่องใหม่ที่พลิกแนวทางเดิมอย่างสิ้นเชิง โดยจะจ่ายเงินให้กับผู้ผลิตเนื้อหาเพื่อแลกกับสิทธิ์ในการนำข้อมูลไปใช้ฝึกโมเดล AI และตอบคำถามผ่าน Copilot โครงการนี้จะเริ่มจากการเจรจากับสื่อในสหรัฐฯ เพื่อสร้าง “ตลาดสองฝั่ง” ที่ผู้ผลิตเนื้อหาสามารถขายสิทธิ์การใช้งานให้กับ Microsoft ได้โดยตรง โดย Copilot จะเป็นผู้ซื้อรายแรกในระบบนี้ ซึ่ง Microsoft มองว่าเป็นก้าวแรกสู่โมเดลธุรกิจ AI ที่ยั่งยืนและเป็นธรรม Microsoft ระบุว่า AI ไม่สามารถให้คำตอบที่แม่นยำและมีคุณภาพได้ หากไม่มีเนื้อหาต้นฉบับจากผู้ผลิตข่าวสาร และย้ำว่า “คุณสมควรได้รับค่าตอบแทนตามคุณภาพของทรัพย์สินทางปัญญา” พร้อมประกาศว่าจะร่วมพัฒนาเครื่องมือ นโยบาย และโมเดลราคาใหม่สำหรับการซื้อขายเนื้อหาในระบบ PCM (Publisher Content Monetization) แม้ยังไม่มีไทม์ไลน์เปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่ Microsoft ได้เริ่มทดลองภายในกับพันธมิตรบางราย และมีแผนขยายไปยังผลิตภัณฑ์ AI อื่น ๆ ในอนาคต โดยแนวทางนี้แตกต่างจากคู่แข่งอย่าง Google ที่ยังไม่มีข้อตกลงจ่ายเงินให้กับผู้ผลิตเนื้อหา แม้จะใช้ข้อมูลจากเว็บไซต์ในการสร้าง AI Overviews ซึ่งส่งผลให้หลายสื่อสูญเสียทราฟฟิกและรายได้โฆษณาอย่างหนัก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft เปิดโครงการนำร่องจ่ายเงินให้ผู้ผลิตเนื้อหาเพื่อใช้ใน AI ➡️ เริ่มจากการเจรจากับสื่อในสหรัฐฯ เพื่อสร้างตลาดสองฝั่งระหว่างผู้ผลิตและผู้ใช้ AI ➡️ Copilot จะเป็นผู้ซื้อรายแรกในระบบ Publisher Content Marketplace ➡️ Microsoft จะร่วมพัฒนาเครื่องมือ นโยบาย และโมเดลราคาสำหรับ PCM ➡️ เน้นความยั่งยืนของระบบ AI โดยให้ค่าตอบแทนแก่ผู้ผลิตเนื้อหา ➡️ ยังไม่มีไทม์ไลน์เปิดตัว แต่เริ่มทดลองกับพันธมิตรบางรายแล้ว ➡️ มีแผนขยายไปยังผลิตภัณฑ์ AI อื่น ๆ ของ Microsoft ในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cloudflare กำลังพัฒนาเครื่องมือให้เว็บไซต์บล็อก AI scrapers และเสนอโมเดลการจ่ายเงินเช่นกัน ➡️ Google ยังไม่มีข้อตกลงจ่ายเงินให้สื่อ แต่ใช้เนื้อหาในการสร้าง AI Overviews ➡️ สื่อหลายแห่งฟ้อง Google ฐานละเมิดลิขสิทธิ์และทำให้ทราฟฟิกลดลง ➡️ การสร้างตลาดคอนเทนต์ AI อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในอุตสาหกรรม ➡️ Microsoft เคยเซ็นสัญญากับบางสื่อเพื่อเข้าถึงเนื้อหาอย่างถูกต้องมาแล้ว https://securityonline.info/microsoft-to-pay-publishers-for-ai-content-in-new-pilot-program/

🧠 “Google ปลดพนักงาน AI กว่า 200 คน — เบื้องหลังไม่ใช่แค่ ‘ลดโปรเจกต์’ แต่คือความไม่มั่นคงและแรงต้านจากแรงงาน” กลางเดือนสิงหาคม 2025 Google ได้ปลดพนักงานสัญญาจ้างกว่า 200 คนที่ทำงานเกี่ยวกับโครงการ AI เช่น Gemini และ AI Overviews โดยอ้างว่าเป็นการ “ลดขนาดโปรเจกต์” แต่เสียงจากคนทำงานกลับสะท้อนอีกด้าน—ว่าการปลดครั้งนี้เกี่ยวข้องกับการเรียกร้องค่าตอบแทนที่เป็นธรรม และความพยายามรวมตัวเพื่อสร้างสหภาพแรงงาน พนักงานเหล่านี้ส่วนใหญ่ทำงานผ่านบริษัท GlobalLogic ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Hitachi โดยมีหน้าที่เป็น “super raters” คือผู้ตรวจสอบและปรับแต่งคำตอบที่สร้างโดย AI ให้มีความถูกต้องและเป็นธรรมชาติ หลายคนมีวุฒิการศึกษาระดับปริญญาโทหรือเอก และทำงานในสาขาวิชาชีพ เช่น การศึกษา การเขียน และการวิจัย แม้จะมีความเชี่ยวชาญสูง แต่พวกเขากลับได้รับค่าตอบแทนต่ำ โดยผู้ที่จ้างตรงจาก GlobalLogic ได้รับ $28–$32 ต่อชั่วโมง ขณะที่ผู้รับเหมาผ่านบริษัทตัวกลางได้เพียง $18–$22 ต่อชั่วโมงสำหรับงานเดียวกัน นอกจากนี้ยังมีการห้ามทำงานจากระยะไกล และจำกัดการเข้าถึงช่องทางสื่อสารภายในที่ใช้พูดคุยเรื่องความเหลื่อมล้ำ หลายคนเชื่อว่าการปลดครั้งนี้เป็นการตอบโต้ต่อความพยายามรวมตัวเป็นสหภาพแรงงาน โดยมีผู้ยื่นเรื่องร้องเรียนต่อคณะกรรมการแรงงานแห่งชาติของสหรัฐฯ (NLRB) แล้วอย่างน้อยสองราย และมีรายงานว่า GlobalLogic กำลังพัฒนา AI ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ในด้านการให้คะแนนคำตอบ ซึ่งทำให้พนักงานรู้สึกว่าตนเองกำลัง “ฝึก AI เพื่อมาแทนที่ตัวเอง” เหตุการณ์นี้สะท้อนภาพรวมของอุตสาหกรรม AI ที่แม้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว แต่กลับมีความไม่มั่นคงในระดับแรงงาน โดยเฉพาะในตำแหน่งที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูล เช่น การจัดหมวดหมู่ การให้คะแนน และการตรวจสอบคำตอบ ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นงานระดับล่าง ทั้งที่มีบทบาทสำคัญต่อคุณภาพของระบบ AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-terminates-200-ai-contractors-ramp-down-blamed-but-workers-claim-questions-over-pay-and-job-insecurity-are-the-real-reason-behind-layoffs

👶 “นิวเม็กซิโกประกาศใช้ ‘Universal Child Care’ เป็นรัฐแรกในสหรัฐฯ — ดูแลเด็กทุกคนฟรี ไม่จำกัดรายได้!” ลองจินตนาการว่าคุณเป็นพ่อแม่ในรัฐนิวเม็กซิโก ที่ต้องจ่ายค่าเนอร์สเซอรี่หรือศูนย์ดูแลเด็กเดือนละหลายร้อยดอลลาร์ — แล้ววันหนึ่งรัฐประกาศว่า “ตั้งแต่ 1 พฤศจิกายนนี้ ทุกครอบครัวจะได้รับสิทธิ์ดูแลเด็กฟรี โดยไม่ต้องสนใจรายได้” นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในปี 2025 และถือเป็นก้าวประวัติศาสตร์ของสหรัฐอเมริกา ผู้ว่าการรัฐ Michelle Lujan Grisham ร่วมกับกรมการศึกษาปฐมวัยของรัฐ (ECECD) ประกาศว่า นิวเม็กซิโกจะเป็นรัฐแรกที่ให้บริการดูแลเด็กแบบ “ฟรีถ้วนหน้า” โดยยกเลิกข้อกำหนดด้านรายได้ และยังคงยกเว้นค่า copay สำหรับครอบครัวทั้งหมด นโยบายนี้ต่อยอดจากความพยายามตั้งแต่ปี 2019 ที่รัฐเริ่มขยายสิทธิ์ให้ครอบครัวที่มีรายได้ไม่เกิน 400% ของระดับความยากจนของรัฐบาลกลาง และตอนนี้จะครอบคลุมทุกครอบครัวโดยไม่จำกัดรายได้ — คิดเป็นการประหยัดเฉลี่ยปีละ $12,000 ต่อเด็กหนึ่งคน นอกจากการให้สิทธิ์ฟรี รัฐยังลงทุนเพิ่มในโครงสร้างพื้นฐาน เช่น กองทุนเงินกู้ดอกเบี้ยต่ำ $12.7 ล้าน เพื่อสร้างและปรับปรุงศูนย์ดูแลเด็ก และขอเพิ่มงบอีก $20 ล้านในปีงบประมาณ 2027 พร้อมทั้งเพิ่มค่าตอบแทนให้ผู้ดูแลเด็ก โดยกำหนดขั้นต่ำ $18 ต่อชั่วโมง และให้สิทธิพิเศษกับศูนย์ที่เปิดบริการ 10 ชั่วโมงต่อวัน 5 วันต่อสัปดาห์ เป้าหมายคือการเพิ่มจำนวนบุคลากรอีก 5,000 คนทั่วรัฐ เพื่อรองรับระบบถ้วนหน้าอย่างเต็มรูปแบบ และสร้างระบบที่ยั่งยืนสำหรับเด็กเล็ก ครอบครัว และเศรษฐกิจของรัฐในระยะยาว ✅ การประกาศใช้นโยบาย Universal Child Care ➡️ เริ่มตั้งแต่วันที่ 1 พฤศจิกายน 2025 ➡️ ยกเลิกข้อกำหนดด้านรายได้ในการรับสิทธิ์ ➡️ ยังคงยกเว้นค่า copay สำหรับทุกครอบครัว ➡️ ประหยัดเฉลี่ย $12,000 ต่อเด็กหนึ่งคนต่อปี ✅ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ กองทุนเงินกู้ดอกเบี้ยต่ำ $12.7 ล้านสำหรับสร้างและปรับปรุงศูนย์ดูแลเด็ก ➡️ ขอเพิ่มงบอีก $20 ล้านในปีงบประมาณ 2027 ➡️ เน้นการขยายบริการสำหรับเด็กเล็ก, ครอบครัวยากจน และเด็กพิเศษ ✅ การสนับสนุนผู้ให้บริการ ➡️ เพิ่มอัตราการจ่ายให้สะท้อนต้นทุนจริง ➡️ ศูนย์ที่จ่ายขั้นต่ำ $18/ชม. และเปิดบริการ 10 ชม./วัน จะได้รับอัตราส่งเสริม ➡️ เปิดแคมเปญทั่วรัฐเพื่อรับสมัครผู้ให้บริการแบบบ้าน (home providers) ✅ ผลกระทบต่อครอบครัวและเศรษฐกิจ ➡️ ครอบครัวมีเสถียรภาพทางการเงินมากขึ้น ➡️ มีเวลามากขึ้นในการดูแลลูกและเลือกศูนย์ที่มีคุณภาพ ➡️ ส่งเสริมการมีส่วนร่วมในตลาดแรงงาน ➡️ สร้างผลลัพธ์ที่ดีในด้านสุขภาพ การเรียนรู้ และความเป็นอยู่ของเด็ก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Save the Children Action Network ยกย่องนโยบายนี้ว่าเป็นต้นแบบระดับชาติ ➡️ นโยบายนี้ต่อยอดจากการตั้งกองทุน Early Childhood Trust Fund และการแก้ไขรัฐธรรมนูญ ➡️ นักวิชาการชี้ว่าเป็นการลงทุนที่สร้างความเท่าเทียมและความมั่นคงในระยะยาว ➡️ นิวเม็กซิโกเคยเป็นผู้นำด้าน universal preschool และการปรับค่าจ้างครูเด็กเล็ก https://www.governor.state.nm.us/2025/09/08/new-mexico-is-first-state-in-nation-to-offer-universal-child-care/

🎙️ เรื่องเล่าจากคำสัญญาสู่คำจำกัดความใหม่: เมื่อ Tesla เปลี่ยนความหมายของ FSD และยอมรับว่า “ขับเองจริง” ยังมาไม่ถึง ย้อนกลับไปปี 2016 Tesla เคยประกาศว่า รถทุกคันที่ผลิตจะสามารถอัปเดตซอฟต์แวร์เพื่อให้ขับเองได้โดยไม่ต้องมีคนควบคุม และตั้งแต่ปี 2018 Elon Musk ก็พูดซ้ำทุกปีว่า “ภายในสิ้นปีนี้” ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติจะพร้อมใช้งานจริง Tesla ยังขายแพ็กเกจ “Full Self-Driving Capability” (FSD) ให้ลูกค้าราคา $15,000 พร้อมคำสัญญาว่าจะอัปเดตให้รถขับเองได้ในอนาคต แต่ในปี 2025 Tesla ยอมรับแล้วว่า รถที่ผลิตระหว่างปี 2016–2023 ไม่มีฮาร์ดแวร์ที่รองรับการขับเองโดยสมบูรณ์ และไม่มีแผนชัดเจนในการอัปเกรด ล่าสุด Tesla ได้เปลี่ยนชื่อแพ็กเกจเป็น “Full Self-Driving (Supervised)” พร้อมระบุในเงื่อนไขว่า “ไม่ใช่ระบบอัตโนมัติ” และ “ไม่รับประกันว่าจะเป็นฟีเจอร์ในอนาคต” ซึ่งหมายความว่าผู้ซื้อ FSD วันนี้ไม่ได้ซื้อความสามารถขับเองแบบที่เคยสัญญาไว้ ที่น่าจับตามองคือ Tesla ยังใช้คำว่า FSD ในแผนการจ่ายค่าตอบแทนให้ Elon Musk ซึ่งอาจมีมูลค่าสูงถึง $1 ล้านล้านดอลลาร์ หากบรรลุเป้าหมาย เช่น มีผู้สมัครใช้งาน FSD ถึง 10 ล้านราย แต่ในเอกสารนั้น Tesla ได้เปลี่ยนคำจำกัดความของ FSD ให้คลุมเครือว่า “เป็นระบบช่วยขับที่สามารถทำงานคล้ายอัตโนมัติในบางสถานการณ์” นั่นหมายความว่า แม้ระบบจะยังต้องมีคนจับพวงมาลัยตลอดเวลา ก็ยังถือว่า “บรรลุเป้าหมาย” ได้ตามนิยามใหม่ และ Musk ก็อาจได้รับหุ้นมูลค่ามหาศาลจากการเปลี่ยนคำจำกัดความนี้ ✅ การเปลี่ยนแปลงของคำว่า FSD ➡️ เดิมหมายถึงระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติเต็มรูปแบบโดยไม่ต้องมีคนควบคุม ➡️ ปัจจุบันเปลี่ยนเป็น “Full Self-Driving (Supervised)” ที่ยังต้องมีคนจับพวงมาลัย ➡️ Tesla ระบุชัดว่าไม่ใช่ระบบอัตโนมัติ และไม่รับประกันว่าจะเป็นฟีเจอร์ในอนาคต ✅ ผลกระทบต่อผู้ซื้อ FSD ➡️ รถที่ผลิตระหว่างปี 2016–2023 ไม่มีฮาร์ดแวร์ที่รองรับการขับเอง ➡️ ไม่มีแผนชัดเจนในการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ให้กับรถรุ่นเก่า ➡️ ผู้ซื้อ FSD วันนี้ไม่ได้รับคำสัญญาแบบเดียวกับผู้ซื้อในอดีต ✅ แผนค่าตอบแทนของ Elon Musk ➡️ Tesla เสนอแพ็กเกจค่าตอบแทนสูงสุด $1 ล้านล้านดอลลาร์ ➡️ หนึ่งในเป้าหมายคือมีผู้ใช้งาน FSD ถึง 10 ล้านราย ➡️ คำจำกัดความของ FSD ในเอกสารถูกเปลี่ยนให้คลุมเครือ ✅ ความแตกต่างระหว่างการตลาดกับเอกสารทางกฎหมาย ➡️ Tesla ใช้คำว่า “ขับเองได้” ในการขาย แต่ใช้คำว่า “ช่วยขับ” ในเอกสาร ➡️ ระบบที่ยังต้องมีคนควบคุมก็ถือว่า “บรรลุเป้าหมาย” ได้ตามนิยามใหม่ ➡️ อาจนำไปสู่การจ่ายหุ้นให้ Musk แม้ระบบยังไม่ขับเองจริง https://electrek.co/2025/09/05/tesla-changes-meaning-full-self-driving-give-up-promise-autonomy/

🎙️ เรื่องเล่าจากการสำรวจภาคธุรกิจ: เมื่อ AI ยังไม่ทำให้คนตกงาน แต่เริ่มเปลี่ยนวิธีจ้างงานและฝึกอบรม ในบล็อกของ New York Fed ที่เผยแพร่เมื่อ 4 กันยายน 2025 นักเศรษฐศาสตร์ระบุว่า แม้การใช้งาน AI ในภาคธุรกิจจะเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนในช่วงปีที่ผ่านมา แต่ผลกระทบต่อการจ้างงานยังถือว่า “น้อยมาก” โดยเฉพาะในแง่ของการเลิกจ้างพนักงาน จากการสำรวจในเขตนิวยอร์กและนิวเจอร์ซีย์ พบว่า 40% ของบริษัทด้านบริการ และ 26% ของผู้ผลิต ใช้ AI ในกระบวนการทำงานแล้ว เพิ่มขึ้นจาก 25% และ 16% ตามลำดับเมื่อปีที่แล้ว และเกือบครึ่งของบริษัทเหล่านี้มีแผนจะใช้ AI เพิ่มในอีก 6 เดือนข้างหน้า แต่แทนที่จะปลดพนักงาน บริษัทกลับเลือกที่จะ “ฝึกอบรมใหม่” เพื่อให้พนักงานสามารถทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในตำแหน่งที่ต้องใช้ทักษะเฉพาะ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล, การตลาด, และการบริการลูกค้า อย่างไรก็ตาม นักวิจัยเตือนว่าแนวโน้มนี้อาจเปลี่ยนไปในอนาคต เมื่อ AI ถูกนำไปใช้ในระดับลึกมากขึ้น โดยเฉพาะในตำแหน่งที่มีค่าตอบแทนสูง เช่น ผู้จัดการ, นักวิเคราะห์, หรือผู้เชี่ยวชาญด้านการเงิน ซึ่งอาจถูกแทนที่บางส่วนด้วยระบบอัตโนมัติ ✅ การใช้งาน AI ในภาคธุรกิจนิวยอร์ก ➡️ 40% ของบริษัทบริการ และ 26% ของผู้ผลิตใช้ AI แล้ว ➡️ เพิ่มขึ้นจาก 25% และ 16% เมื่อปีที่แล้ว ➡️ เกือบครึ่งของบริษัทมีแผนจะใช้ AI เพิ่มในอีก 6 เดือนข้างหน้า ✅ ผลกระทบต่อการจ้างงาน ➡️ บริษัทส่วนใหญ่ยังไม่ปลดพนักงานเพราะ AI ➡️ เลือกฝึกอบรมพนักงานใหม่เพื่อทำงานร่วมกับ AI ➡️ การเลิกจ้างที่เกิดจาก AI ยังอยู่ในระดับต่ำมาก ✅ แนวโน้มในอนาคต ➡️ บริษัทเริ่มคาดการณ์ว่าจะมีการลดการจ้างงานในบางตำแหน่ง ➡️ โดยเฉพาะงานที่ใช้ทักษะสูงและมีค่าตอบแทนสูง ➡️ การจ้างงานใหม่อาจเน้นคนที่มีทักษะด้าน AI มากขึ้น ✅ การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง ➡️ AI เริ่มมีบทบาทในการคัดเลือกพนักงานและวิเคราะห์ประสิทธิภาพ ➡️ บางบริษัทลดการจ้างงานใหม่ แต่เพิ่มการจ้างคนที่ใช้ AI ได้ ➡️ ตลาดแรงงานอาจเปลี่ยนจาก “จำนวนคน” เป็น “คุณภาพทักษะ” https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/04/ai-not-affecting-job-market-much-so-far-new-york-fed-says

🎙️ เมื่อเบอร์ลินเสนอขอ “ดูแล” Chrome – และอาจเปลี่ยนเบราว์เซอร์ให้กลายเป็นเครื่องมือสีเขียว ในวันที่ 21 สิงหาคม 2025 Ecosia บริษัทไม่แสวงหากำไรจากเยอรมนีที่รู้จักกันดีในฐานะเสิร์ชเอนจินสายสิ่งแวดล้อม ได้เสนอแนวคิดที่ไม่ธรรมดา: ขอรับหน้าที่ดูแล Google Chrome เป็นเวลา 10 ปี โดยไม่ขอซื้อ แต่ขอ “บริหารจัดการ” แทน ข้อเสนอของ Ecosia คือให้ Google แยก Chrome ออกเป็นมูลนิธิที่ยังคงถือสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาไว้ แต่ให้ Ecosia รับผิดชอบการดำเนินงานทั้งหมด โดย Ecosiaจะนำกำไรจาก Chrome ประมาณ 60% ไปลงทุนในโครงการด้านสิ่งแวดล้อม เช่น การปลูกป่า การพัฒนา AI สีเขียว และการฟ้องร้องผู้ก่อมลพิษ ส่วนอีก 40% จะคืนให้ Google เป็นค่าตอบแทน ข้อเสนอนี้เกิดขึ้นในช่วงที่กระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ กำลังพิจารณาให้ Google แยก Chrome ออกจากธุรกิจหลัก หลังจากถูกตัดสินว่าผูกขาดตลาดค้นหา Ecosiaจึงเสนอแนวทางที่ไม่ใช่การขาย แต่เป็นการดูแลแบบมีเป้าหมายเพื่อสาธารณะ ก่อนหน้านี้ Perplexity AI เคยเสนอซื้อ Chrome ด้วยเงินสด $34.5 พันล้าน แม้จะมีมูลค่าต่ำกว่าที่นักวิเคราะห์คาดไว้ แต่ก็สะท้อนถึงความสนใจใน Chrome ที่มีผู้ใช้งานหลายพันล้านคนทั่วโลก แม้ข้อเสนอของ Ecosia จะดู “ฟรี” แต่พวกเขาคาดว่า Chrome จะสร้างรายได้ถึง $1 ล้านล้านใน 10 ปี ซึ่งหมายความว่า Ecosia จะบริหารเงินกว่า $600 พันล้านเพื่อสิ่งแวดล้อม และ Google จะได้รับคืน $400 พันล้าน โดยไม่ต้องบริหารเอง 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Ecosia เสนอรับหน้าที่ดูแล Google Chrome เป็นเวลา 10 ปี โดยไม่ขอซื้อ ➡️ Google จะยังคงถือสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาและสามารถเป็น search engine เริ่มต้นได้ ➡️ Ecosia จะนำกำไร 60% ไปลงทุนในโครงการสิ่งแวดล้อม และคืน 40% ให้ Google ➡️ ข้อเสนอเกิดขึ้นหลัง DOJ สหรัฐฯ พิจารณาให้ Google แยก Chrome ออกจากธุรกิจหลัก ➡️ Ecosia คาดว่า Chrome จะสร้างรายได้ $1 ล้านล้านใน 10 ปี ➡️ โครงการสิ่งแวดล้อมที่เสนอรวมถึงการปลูกป่า, พัฒนา AI สีเขียว และฟ้องร้องผู้ก่อมลพิษ ➡️ Google ยังไม่ตอบรับหรือปฏิเสธข้อเสนออย่างเป็นทางการ ➡️ Ecosia มีความสัมพันธ์กับ Google อยู่แล้วผ่านการใช้ search engine และ revenue sharing ➡️ ข้อเสนอของ Ecosia ถูกมองว่าเป็นทางเลือกที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ แต่เน้นผลประโยชน์สาธารณะ ➡️ หากครบ 10 ปี อาจมีการเปลี่ยนผู้ดูแลหรือทบทวนใหม่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Perplexity AI เคยเสนอซื้อ Chrome ด้วยเงินสด $34.5 พันล้าน แม้จะต่ำกว่าคาด ➡️ OpenAI ก็แสดงความสนใจในการซื้อ Chrome หากมีการเปิดขาย ➡️ Ecosia ก่อตั้งในปี 2009 และลงทุนในโครงการสิ่งแวดล้อมในกว่า 35 ประเทศ ➡️ นักวิเคราะห์คาดว่า Chrome อาจมีมูลค่าหลายแสนล้านดอลลาร์หากเปิดประมูล ➡️ การเปลี่ยน Chrome เป็นมูลนิธิอาจช่วยลดแรงกดดันด้านกฎหมายต่อตัว Google https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/21/germany039s-ecosia-proposes-stewardship-to-run-google-chrome

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

🧠 เมื่ออัจฉริยะรวมตัวกัน: Meta กับภารกิจสร้าง AI เหนือมนุษย์ และความท้าทายในการบริหารทีมระดับเทพ ในปี 2025 Meta ได้เปิดตัว “Superintelligence Lab” โดยรวบรวมสุดยอดนักวิจัย AI จาก OpenAI, DeepMind, Anthropic และ Scale AI เพื่อเร่งพัฒนา AI ที่มีความสามารถใกล้เคียงหรือเหนือกว่ามนุษย์ หรือที่เรียกว่า Artificial General Intelligence (AGI) Mark Zuckerberg ทุ่มงบมหาศาล พร้อมเสนอค่าตอบแทนระดับ $100–300 ล้านต่อคน เพื่อดึงตัวนักวิจัยระดับโลกมาร่วมทีม โดยมี Alexandr Wang อดีต CEO ของ Scale AI และ Nat Friedman อดีต CEO ของ GitHub เป็นผู้นำทีม แต่การรวมตัวของอัจฉริยะจำนวนมากไม่ได้หมายถึงความสำเร็จเสมอไป งานวิจัยจาก Harvard และ MIT ชี้ว่า ทีมที่มีแต่คนเก่งอาจเกิดความขัดแย้ง อีโก้ชนกัน และประสิทธิภาพลดลง หากไม่มีการบริหารจัดการที่ดี นักวิชาการแนะนำว่า การบริหารทีมระดับสูงต้องมี “การแบ่งหน้าที่ชัดเจน” และ “โครงสร้างอำนาจที่โปร่งใส” เพื่อป้องกันการแย่งอำนาจและความขัดแย้งภายใน นอกจากนี้ยังต้องสร้าง “เคมีของทีม” ผ่านความไว้วางใจและเป้าหมายร่วมกัน Meta ยังต้องรับมือกับความท้าทายด้านวัฒนธรรมองค์กร การรวมคนจากหลากหลายประเทศและภูมิหลัง เช่น ทีมที่มีสมาชิกเชื้อสายจีนกว่า 50% และถือ PhD ถึง 75% อาจเกิดความขัดแย้งเชิงวัฒนธรรมและการสื่อสาร ✅ การสร้างทีม Superintelligence ของ Meta ➡️ รวมตัวนักวิจัยจาก OpenAI, DeepMind, Anthropic และ Scale AI ➡️ นำโดย Alexandr Wang และ Nat Friedman ➡️ เป้าหมายคือสร้าง AGI ที่มีความสามารถเหนือมนุษย์ ✅ กลยุทธ์การดึงตัวบุคลากร ➡️ เสนอค่าตอบแทนสูงถึง $300 ล้านต่อคน ➡️ Zuckerberg เข้าร่วมกระบวนการสรรหาด้วยตัวเอง ➡️ ลงทุน $14.3 พันล้านใน Scale AI เพื่อดึง Wang มาร่วมทีม ✅ ความท้าทายด้านการบริหารทีมอัจฉริยะ ➡️ ทีมที่มีแต่คนเก่งอาจเกิดความขัดแย้งและประสิทธิภาพลดลง ➡️ ต้องมีการแบ่งหน้าที่ชัดเจนและโครงสร้างอำนาจที่โปร่งใส ➡️ การสร้างเคมีของทีมต้องใช้เวลาและความอดทนจากผู้นำ ✅ ข้อเสนอจากนักวิชาการด้านการบริหารทีม ➡️ กำหนด “เลน” ของแต่ละคนให้ชัดเจน ➡️ สร้างโครงสร้างอำนาจที่ยืดหยุ่นแต่ชัดเจน ➡️ สร้างความไว้วางใจและเป้าหมายร่วมกันในทีม ✅ ความหลากหลายของทีมและผลกระทบ ➡️ ทีมมีสมาชิกเชื้อสายจีนกว่า 50% และถือ PhD ถึง 75% ➡️ ความหลากหลายช่วยเพิ่มมุมมอง แต่ต้องจัดการความขัดแย้งทางวัฒนธรรม ➡️ การสื่อสารและความเข้าใจระหว่างสมาชิกเป็นหัวใจสำคัญ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/16/metas-superintelligence-dream-team-will-be-management-challenge-of-the-century

🛡️🏢 เรื่องเล่าจากห้องประชุม: CISO ผู้นำความมั่นคงไซเบอร์ที่องค์กรยุคใหม่ขาดไม่ได้ ในยุคที่ข้อมูลคือทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดขององค์กร ตำแหน่ง “CISO” หรือ Chief Information Security Officer จึงกลายเป็นหนึ่งในบทบาทที่สำคัญที่สุดในระดับผู้บริหาร โดยมีหน้าที่ดูแลความปลอดภัยของข้อมูลและระบบดิจิทัลทั้งหมดขององค์กร แต่รู้ไหมว่า...มีเพียง 45% ของบริษัทในอเมริกาเหนือเท่านั้นที่มี CISO และในบริษัทที่มีรายได้เกินพันล้านดอลลาร์ ตัวเลขนี้ลดลงเหลือเพียง 15%! หลายองค์กรยังมองว่า cybersecurity เป็นแค่ต้นทุนด้าน IT ไม่ใช่ความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์ ทำให้ CISO บางคนต้องรายงานต่อ CIO หรือ CSO แทนที่จะได้ที่นั่งในห้องประชุมผู้บริหาร CISO ที่มีอำนาจจริงจะต้องรับผิดชอบตั้งแต่การวางนโยบายความปลอดภัย การจัดการความเสี่ยง การตอบสนองเหตุการณ์ ไปจนถึงการสื่อสารกับบอร์ดและผู้ถือหุ้น พวกเขาต้องมีทั้งความรู้ด้านเทคนิค เช่น DNS, VPN, firewall และความเข้าใจในกฎหมายอย่าง GDPR, HIPAA, SOX รวมถึงทักษะการบริหารและการสื่อสารเชิงธุรกิจ ในปี 2025 บทบาทของ CISO ขยายไปสู่การกำกับดูแล AI, การควบรวมกิจการ และการเปลี่ยนผ่านดิจิทัล ทำให้พวกเขากลายเป็น “ผู้ขับเคลื่อนกลยุทธ์องค์กร” ไม่ใช่แค่ “ผู้เฝ้าประตูระบบ” ✅ CISO คือผู้บริหารระดับสูงที่รับผิดชอบด้านความปลอดภัยของข้อมูล ➡️ ดูแลทั้งระบบ IT, นโยบาย, การตอบสนองเหตุการณ์ และการบริหารความเสี่ยง ✅ มีเพียง 45% ของบริษัทในอเมริกาเหนือที่มี CISO ➡️ และเพียง 15% ของบริษัทที่มีรายได้เกิน $1B ที่มี CISO ในระดับ C-suite ✅ CISO ที่รายงานตรงต่อ CEO หรือบอร์ดจะมีอิทธิพลมากกว่า ➡️ ช่วยให้การตัดสินใจด้านความปลอดภัยมีน้ำหนักในเชิงกลยุทธ์ ✅ หน้าที่หลักของ CISO ได้แก่: ➡️ Security operations, Cyber risk, Data loss prevention, Architecture, IAM, Program management, Forensics, Governance ✅ คุณสมบัติของ CISO ที่ดีต้องมีทั้งพื้นฐานเทคนิคและทักษะธุรกิจ ➡️ เช่น ความเข้าใจใน DNS, VPN, ethical hacking, compliance และการสื่อสารกับผู้บริหาร ✅ บทบาทของ CISO ขยายไปสู่การกำกับดูแล AI และการควบรวมกิจการ ➡️ ทำให้กลายเป็นผู้ขับเคลื่อนกลยุทธ์องค์กร ไม่ใช่แค่ฝ่ายเทคนิค ✅ มีการแบ่งประเภท CISO เป็น 3 กลุ่ม: Strategic, Functional, Tactical ➡️ Strategic CISO มีอิทธิพลสูงสุดในองค์กรและได้รับค่าตอบแทนสูง ✅ ความท้าทายใหม่ของ CISO ได้แก่ภัยคุกคามจาก AI, ransomware และ social engineering ➡️ ต้องใช้แนวทางป้องกันที่ปรับตัวได้และเน้นการฝึกอบรมพนักงาน ✅ การมี CISO ที่มี visibility ในบอร์ดช่วยเพิ่มความพึงพอใจในงานและโอกาสเติบโต ➡️ เช่น การสร้างความสัมพันธ์กับบอร์ดนอกการประชุม https://www.csoonline.com/article/566757/what-is-a-ciso-responsibilities-and-requirements-for-this-vital-leadership-role.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: วิศวกร AI ปฏิเสธเงินพันล้านจาก Meta เพื่อสร้างอนาคตในแบบที่ตัวเองเชื่อ Meta พยายามดึงตัวทีมงานจาก Thinking Machines Lab ซึ่งนำโดย Andrew Tulloch และ Mira Murati—สองบุคคลสำคัญที่เคยมีบทบาทใน Meta และ OpenAI โดยเสนอแพ็กเกจค่าตอบแทนที่อาจรวมสูงถึง 1.5 พันล้านดอลลาร์ในระยะหลายปี ขึ้นอยู่กับหุ้นและโบนัส แต่ทั้ง Tulloch และ Murati รวมถึงทีมงานของพวกเขา ปฏิเสธข้อเสนอทั้งหมด โดยให้เหตุผลว่า พวกเขาต้องการสร้างเทคโนโลยีในแบบที่มีจริยธรรม ไม่ถูกครอบงำด้วยเป้าหมายทางโฆษณาหรือผลตอบแทนผู้ถือหุ้น เหตุการณ์นี้สะท้อนแนวโน้มใหม่ในวงการ AI ที่นักพัฒนาเริ่มให้ความสำคัญกับ “เป้าหมายร่วม” และ “ความไว้วางใจในผู้นำ” มากกว่าการไล่ตามเงินก้อนโต ซึ่ง Meta แม้จะมีทรัพยากรมหาศาล ก็ยังไม่สามารถดึงตัวนักวิจัยระดับสูงจากคู่แข่งได้มากนัก ✅ Meta เสนอค่าตอบแทนสูงถึง $1.5 พันล้านให้กับ Andrew Tulloch และทีม Thinking Machines ➡️ ขึ้นอยู่กับหุ้นและโบนัสในระยะหลายปี ➡️ เป็นหนึ่งในข้อเสนอที่สูงที่สุดในวงการ AI ✅ Mira Murati และทีมงานของเธอปฏิเสธข้อเสนอจาก Meta ทั้งหมด ➡️ ไม่เพียงแต่ปฏิเสธการเข้าซื้อกิจการ แต่ยังปฏิเสธข้อเสนอส่วนตัว ➡️ แสดงจุดยืนชัดเจนในการรักษาอุดมการณ์ขององค์กร ✅ Meta ไม่ปฏิเสธว่ามีความพยายามดึงตัวนักวิจัยจากคู่แข่ง ➡️ แม้จะบอกว่าตัวเลขอาจถูกกล่าวเกินจริง ➡️ แต่ยอมรับว่ามีการทาบทามนักวิจัยระดับสูงจริง ✅ แนวโน้มใหม่ในวงการ AI คือการเลือก “เป้าหมายร่วม” มากกว่า “ค่าตอบแทนสูงสุด” ➡️ วิศวกรบางคนต้องการสร้างเทคโนโลยีที่มีจริยธรรม ➡️ ไม่ต้องการให้ผลงานถูกใช้เพื่อโฆษณาหรือผลตอบแทนผู้ถือหุ้น ✅ Meta สามารถดึงตัวนักวิจัยจากคู่แข่งได้เพียงจำนวนน้อย แม้จะมีทรัพยากรมหาศาล ➡️ การแข่งขันด้าน AI ไม่ได้วัดกันแค่เงิน ➡️ ความเชื่อมั่นในผู้นำและเป้าหมายองค์กรกลายเป็นปัจจัยสำคัญ https://www.techspot.com/news/108917-ai-engineers-reject-meta-15-billion-offers-stay.html

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

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