🎓 “Oboe เปิดตัวแพลตฟอร์มเรียนรู้ด้วย AI — สร้างคอร์สได้ทันทีจากแค่คำถามเดียว” Oboe คือแพลตฟอร์มการเรียนรู้ด้วย AI ที่เพิ่งเปิดตัวโดยผู้ร่วมก่อตั้ง Anchor ซึ่งเคยขายกิจการให้ Spotify ไปก่อนหน้านี้ โดยมีเป้าหมายในการเปลี่ยนวิธีการเรียนรู้ให้สนุก ยืดหยุ่น และเป็นส่วนตัวมากขึ้น ผู้ใช้สามารถสร้างคอร์สเรียนรู้ได้ทันทีจากแค่การพิมพ์คำถามหรือหัวข้อที่สนใจ เช่น “ประวัติของข้าว” หรือ “วิธีออกเสียง pain au chocolat” แล้วระบบจะสร้างบทเรียนที่ประกอบด้วยบทความ เสียงพอดแคสต์ เกม และแบบทดสอบให้ทันที Oboe ใช้สถาปัตยกรรม AI แบบ multi-agent ที่ซับซ้อน โดยแต่ละ agent ทำหน้าที่เฉพาะ เช่น สร้างโครงสร้างบทเรียน เขียนสคริปต์พอดแคสต์ ดึงภาพจริงจากอินเทอร์เน็ต และตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหา ซึ่งทั้งหมดนี้เกิดขึ้นภายในไม่กี่วินาที ทำให้ผู้ใช้สามารถเริ่มเรียนรู้ได้ทันทีโดยไม่ต้องรอ แพลตฟอร์มนี้มีรูปแบบการเรียนรู้ให้เลือกถึง 9 แบบ เช่น บทความเชิงลึก พอดแคสต์แบบสนทนา เกม Word Quest ที่คล้าย Wordle และแบบทดสอบที่ออกแบบให้เบาสมองและเหมาะกับผู้เรียนแต่ละคน โดยไม่มีโฆษณาแทรก และมีระบบแนะนำคอร์สต่อเนื่องตามหัวข้อที่เรียนจบ Oboe เปิดให้สร้างคอร์สฟรีได้ 5 ครั้ง และมีแผนสมาชิกแบบเสียเงินสำหรับผู้ที่ต้องการสร้างคอร์สเพิ่มถึง 30 หรือ 100 คอร์สต่อเดือน เหมาะกับทั้งผู้เรียนทั่วไปและผู้จัดการเรียนการสอนแบบโฮมสคูล ✅ จุดเด่นของแพลตฟอร์ม Oboe ➡️ สร้างคอร์สเรียนรู้ได้ทันทีจากคำถามหรือหัวข้อใดก็ได้ ➡️ ใช้ AI แบบ multi-agent ที่ทำงานแบบขนานเพื่อสร้างเนื้อหาอย่างรวดเร็ว ➡️ มีรูปแบบการเรียนรู้ให้เลือกถึง 9 แบบ เช่น บทความ เสียง เกม และแบบทดสอบ ➡️ ไม่มีโฆษณา และมีระบบแนะนำคอร์สต่อเนื่องตามความสนใจ ✅ ความสามารถของระบบ AI ➡️ agent แต่ละตัวรับผิดชอบด้านต่าง ๆ เช่น เขียนสคริปต์ ดึงภาพจริง ตรวจสอบเนื้อหา ➡️ ใช้ภาพจริงจากอินเทอร์เน็ต ไม่ใช่ภาพที่สร้างจาก AI ➡️ ตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหาเพื่อป้องกันข้อผิดพลาด ➡️ สร้างคอร์สได้ภายในไม่กี่วินาที — เหมาะกับการเรียนรู้แบบทันใจ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ผู้ก่อตั้งเคยมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา Spotify audiobooks ➡️ Oboe ได้รับเงินลงทุนกว่า $4 ล้านจาก Eniac Ventures ➡️ มีระบบพอดแคสต์แบบสนทนา 2 คน คล้าย Google NotebookLM ➡️ เหมาะกับผู้เรียนทั่วไป นักเรียน นักวิจัย หรือผู้จัดการเรียนการสอน https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/gemini/oboe-just-launched-its-an-ai-powered-platform-that-helps-you-learn-anything

บทเรียนจากเนปาลที่เราควรเรียนรู้

จากวัยเด็กถึงวันเกษียณ: การประกอบคอมพิวเตอร์ที่เปลี่ยนไปตามกาลเวลา 🕒💻 🖥️ วันวานในโลกของสายไฟและชิ้นส่วนเล็กๆ ในช่วงวัยรุ่นหรือวัยทำงานตอนต้น “การประกอบคอมพิวเตอร์เอง” เป็นทั้งงานอดิเรกและการผจญภัยทางเทคโนโลยี ใครที่เคยเดินหาซื้ออุปกรณ์ในย่านไอทีคงจำได้ดี ความรู้สึกตอนเลือกเมนบอร์ดที่ถูกใจหรือหาการ์ดจอที่กำลังมาแรงเหมือนการได้อาวุธชิ้นใหม่ การกลับมาบ้านพร้อมกล่องใหญ่ๆ แล้วนั่งแกะอุปกรณ์ทีละชิ้นคือความสุขที่บรรยายยาก 🔧 เมื่อเริ่มต่อสาย วางชิ้นส่วนลงในเคส หรือขันน็อตตัวเล็กๆ หัวใจเต้นแรงไม่ต่างจากนักวิทยาศาสตร์ในห้องทดลอง ทุกครั้งที่กดปุ่มเปิดเครื่องแล้วพัดลมหมุน แสงไฟติดขึ้น นั่นคือชัยชนะเล็กๆ ที่มาพร้อมกับเสียงเฮและรอยยิ้ม ความภูมิใจในผลงานที่ทำด้วยสองมือตัวเองทำให้ค่ำคืนนั้นสดใสเป็นพิเศษ 👓 ความเปลี่ยนแปลงเมื่ออายุเพิ่มขึ้น แต่เมื่อกาลเวลาผ่านไป อุปกรณ์คอมพิวเตอร์ก็พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว เครื่องสำเร็จรูปที่มีให้เลือกมากมายทำให้ไม่จำเป็นต้องมานั่งต่อเองอีกต่อไป ความท้าทายที่เคยมีจึงค่อยๆ จางลง บวกกับสังขารที่ไม่เหมือนเดิม มือที่เคยคล่องแคล่วกลับสั่นเล็กน้อยเมื่อต้องหยิบน็อตจิ๋ว สายตาที่เคยชัดเจนต้องพึ่งแว่นขยาย หรือบางครั้งต้องใช้โคมไฟช่วยส่องให้เห็นรายละเอียด แม้จะยังสนุกอยู่ แต่ความรู้สึกกลับต่างออกไป—จากที่เคย “ตื่นเต้น” กลายเป็น “ใจเย็น” มากขึ้น บางครั้งก็รู้สึกเหนื่อยง่าย นั่งทำไม่นานก็เมื่อยหลัง ต้องพักบ่อยๆ เพื่อยืดเส้นยืดสาย สิ่งที่เปลี่ยนไม่ใช่แค่ความสนุก แต่เป็นวิธีมองกิจกรรมนี้ในฐานะงานอดิเรกที่ผ่อนคลายและไม่เร่งรีบ 🎉 คุณค่าใหม่ที่มากับวัย แม้ความสนุกอาจลดลง แต่สิ่งที่ได้รับกลับลึกซึ้งกว่าเดิม ทุกครั้งที่นั่งประกอบคอมพิวเตอร์ในวันนี้ มันไม่ใช่แค่การสร้างเครื่องทำงานใหม่ แต่เป็นการทบทวนตัวเองว่า “ยังทำได้” และเป็นการใช้สมองแก้ปัญหาทีละขั้นอย่างเป็นระบบ ซึ่งถือเป็นการออกกำลังสมองที่ดีไม่แพ้การเล่นเกมฝึกความจำ ที่สำคัญ การประกอบคอมฯ ยังเป็นสะพานเชื่อมความสัมพันธ์ ลูกหลานหลายคนมักเข้ามาช่วย แนะนำวิธีใหม่ๆ หรือหาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต แล้วลงมือทำไปพร้อมกัน บรรยากาศเช่นนี้สร้างทั้งเสียงหัวเราะ ความอบอุ่น และความทรงจำใหม่ๆ ที่จะเก็บไว้เล่าต่อในอนาคต 💡 บทเรียนจากสายไฟและน็อตตัวเล็กๆ การประกอบคอมพิวเตอร์ในวัยหนุ่มสาวคือ “ความท้าทายและการพิสูจน์ตัวเอง” แต่เมื่ออายุมากขึ้น มันกลายเป็น “การฝึกสมาธิและการสร้างความผูกพัน” สิ่งที่ได้ไม่ใช่แค่เครื่องคอมพิวเตอร์ แต่คือความมั่นใจว่าอายุไม่ใช่อุปสรรคต่อการเรียนรู้ และทุกครั้งที่ลงมือ เราได้ต่อ “ชิ้นส่วนของชีวิต” เข้าไว้ด้วยกัน 🖥️ วันนี้ความสนุกอาจไม่หวือหวาเหมือนวันเก่า แต่ความหมายกลับเติบโตขึ้นมากกว่าเดิม การได้เห็นเครื่องที่เราประกอบเองบูตขึ้นมา ยังคงเป็นสัญลักษณ์เล็กๆ ของชัยชนะ และเป็นเครื่องยืนยันว่าไม่ว่าเวลาเดินไปไกลแค่ไหน เราก็ยังมีไฟที่จะเรียนรู้สิ่งใหม่เสมอ #ลุงเขียนหลานอ่าน

..จริงๆนายกฯหนู ยกเลิกผ่านมติ ครม.ของตนเองก็จบแล้ว,ทำได้ทันทีด้วย,หรือตัดสินใจด้วยตนเองคนเดียวก็ได้เพราะMOUนี้ผิดขั้นตอนไม่ชอบธรรมด้วยกฎหมายประชาธิปไตยไทยแต่ต้นแล้ว ไม่นำเข้าสภาฯใดๆเลยด้วยแต่แรก จึงด้วยสถานะนายกฯอำนาจเต็มสามารถโมฆะMOU43,44นี้ได้อย่างชอบธรรม. ..นายกฯไม่จำเป็นต้องนำเข้าคณะครม.ตนก็ได้,คนไทยจะเห็นความเด็ดขาดนายกฯหนูโน้น,เพราะกล้าเหยียบเขมรและฮุนเซนจริงแท้คนไทย,ก่อนมาเป็นนายกฯพรรคภูมิใจไทย พรรคภูมิใจไทยก็เป็นตัวตั้งตัวตีเสนอยกเลิกMOU43,44นะ, ..นายกฯรัฐบาลนี้ทำได้จะรอดพ้น(ประวัติศาสตร์จะมีข้อยกเว้นว่ารัฐบาลยุคนายกฯหนูไม่มีข้อหานี้ด้วย)จากข้อหากบฎ ม.119เจตนาทำให้เสียหาย สูญเสียดินแดนอธิปไตยชาติโดยกอดmou43,44tor46นี้ไว้โทษประหารชีวิตอย่างเดียวและ ม.157 ทันที ,ก้มหน้าไม่อายครอบครัวคนอีสานที่ตายเกือบยกครัว คนไทยชาวบ้านที่บริสุทธิ์มากมายต้องตายไป มันยิงโรงพยาบาลไทย มันระบุพิกัดชัดเจนกะระยะยิงตกชัดมีหลักฐานจากกูรูสายข่าวว่ามันล็อกเป้ายิง7/11ปั้มน้ำมันจริง,และอื่นๆด้วย,เงยหน้าไม่ละอายต่อทหารหาญที่สูญเสียชีวิตทั้งพิการและบาดเจ็บเป็นจำนวนมาก,อย่าทรยศหักหลังประชาชนนะ, ..นายกฯหนูและรัฐบาลชุดนี้4เดือนจะแตกต่างทันทีกับจุดยืนสมัยยุคอภิสิทธิ์ยุคลุงตู่ยึดอำนาจแท้ๆแต่ไม่ยอมยกเลิกMOU43,44กอดคาจนหมดอำนาจจากการยึดอำนาจและจนหมดอำนาจจากนั่งตำแหน่งนายกฯสมัยลุง,ละเว้นปฏิบัติหน้าที่จน อ.วีระ จะฟ้องแน่นอนแล้วที่ประกาศออกสื่อชัดเจนบวกหลักฐานบ้านหนองจานที่ยืนบนแผ่นดินไทยชัดเจนนั้นด้วยแต่สุมหัวเจตนาทำให้สูญเสียดินแดนไทยบอกว่าตรงจุด อ.วีระถูกจับเป็นดินแดนแผ่นดินเขมรนะ จนอยู่คุกเขมรสมบูรณ์เป็นความผิดในเจตนา ม.119แล้วด้วย ม.157ก็ด้วย,ไม่รวมตรึมทั้ง11จุดได้คืนจากเขมรด้วยที่บิ๊กกุ้งถีบ้ขมรออกจากพื้นที่ประเทศไทยจริง ..อย่าทรยศหักหลังเหมือนพรรคการเมืองในอดีตนะ กัญชาเสรีคือบทเรียน. ..ทำกัญชาเสรีจริงๆจะมีประโยชน์มากแต่หักหลังประชาชนปลูกผีบ้าอะไรคนละ6ต้น ต้องปลูกสกัดทำยาส่ง รพ.จริงเสรีด้วย. ..คนชาวบ้านไทบ้านจะมีตังใช้จ่ายจริง มุกกีดกันประชาชนตรึม วิจัยเอย โรงเรือนต้องมาตราฐานลงทุนเป็นหมื่นเป็นแสน แดกค่าใบอนุญาตอีก สาระพัดมุกเหี้ยๆต่อชาวบ้านมิให้มีโอกาสจริง เงื่อนไขกติกามากมายจนเป็นภาระ ต้องสไตล์ปลูกพืชผักสวนครัวโน้น อยากกินอยากปลูกตอนไหนก็ปลูก,ชุมชนควบคุมดูแลรักษาความสงบร่วมกัน บริหารจัดการผลิตผลการตลาดช่วยเหลือคนไทยจริงจังด้วย,มิใช่สร้างต้นทุนแพงๆสูงๆต้นทุนแก่ชาวบ้านคนปลูกจึงสร้างความลำบากและสร้างให้ยากชัดเจนไม่มีเจตนาดีจริงต่อการช่วยสร้างรายรับแก่ประชาชน สร้างฐานต้นทุนยารักษาโรคที่ราคาถูกบนแผ่นดินไทยด้วย,ต่างชาติล็อบบี้โคตรๆเพื่อทำลายนโยบายนี้เพราะกระทบบริษัทยาทั่วโลกจริง,กำจัดแมลงพืชผลทางการเกษตรก็ได้ด้วย ภัยร้ายแรงต่อบริษัทยารักษาคนและบริษัทยาฆ่าแมลงกำจัดแมลงโรคพืชและสัตว์เลี้ยง,หว่านตามป่าตามเขาปลายนาก็เกิดเติบโตใหญ่แล้ว สามารถผสมสินค้าอุปโภคบริโภคได้จริงกว่า50,000รายการสินค้า ใยกัญชากัญชงสร้างชุดเกราะได้ สร้างโครงโครงรถยนต์น้ำหนักเบาประหยัดพลังงานและแข็งแรงได้,พื้นที่ปลูกกัญชาต้องให้คนละ1ถึง2ไร่เลยไม่เกินนั้น,1ไร่กัญชา ,อีก1ไร่กัญชง,เพื่อสกัดยาฯสุขภาพรักษาโรคครอบจักรวาลต้นทุนต่ำได้จริง,ใยกัญชาใยกัญชงก็จะเพียงพอด้วย,ต่างชาติอิจฉาสุดๆในความเสรีเรา,คนไม่ดีโจมตีแค่โทษนิดเดียวก็เป็นธรรมดา,จากผิดพลาดกัญชาเสรี ยุคตนเป็นนายกฯ4เดือนสามารถปัดฝุ่นได้เลย,ตนเป็นนายกฯจริงแล้วด้วย,ทำสิ่งที่ถูกต้องค่าจริงก็จบดีแน่นอน,MOU43,44ตนเป็นนายกฯแล้วถือโอกาสทำคุณไถ่โทษต่อแผ่นดินไทยที่กระทำไปเสียจะคดีฮั่วสว.หรือเขากระโดง ก็ตาม ทำปัจจุบันนี้จริงจังมิใช่ผีบ้าปั่นคนละครึ่งหักเหความสนใจประชาชนไป,ตนต้องยกเลิกMOU43,44ทำจริงทำชัดเจนและรวดเร็วซึ่งสามารถจบเรื่องนี้ได้ไม่เกินวันศุกร์นี้มอบความสุขแก่คนไทยเลยคือยกเลิกMOU43,44พร้อมประกาศโดยเป็นทางการว่ารัฐบาลไทยรับรอง1:50,000เท่านั้นและเสาหมุดเขตแดนสยาม74เสาแค่นั้นที่เกิดก่อนMOUนี้อีกจะดำเนินการสร้างรั้วลวดหนามทันทีด้วยตลอดแนวพรมแดน74เสาเขตแดนแม้พื้นที่สันปันน้ำก็จะสร้างรั้วลวดหนามด้วย,พรรคภูมิใจไทยต้องทำสิ่งนี้ให้ชัดเจนก่อนภายในอาทิตย์คือ9,10,11,และวันศุกร์มอบความสุขแก่คนไทยทั้งประเทศขึ้นแถลงอย่างเป็นทางการทั่วประเทศว่า "ในนานนายฯคนที่32ปัจจุบันของประกาศยกเลิกMOU43และ44อย่างเป็นทางการฝ่ายเดียวที่สามารถกระทำได้ชอบธรรมต่อประเทศเขมรที่รุกรานหมายยึดดินแดนอธิปไตยของไทยอย่างชัดเจนในช่วงที่ผ่านมา ทั้งยกเลิกข้อตกลงหยุดยิงทั้ง13ข้อโดยทันทีด้วยซึ่งประเทศเขมรละเมิดมาโดยตลอด.,จึงให้เป็นทางการไว้และมีผลทันทีนับจากเวลานี้" นี้ต้องสร้างฟอร์มตนเองแบบนี้ ตนเป็นนายกฯจริงแล้ว แม้มีเวลาไม่กี่เดือนก็สามารถทำเรื่องนี้ทันทีได้,ยุบสภาเลือกตั้งใหม่ คนไทยเลือกแน่นอน,แต่ถ้าแสวงหาทางชั่ว คนไทยดูออกทันทีนะ,ดับอนาถแน่นอน นายกฯคนที่33รออยู่ ยุบพรรคภูมิใจไทยมาเร็วกว่ากำหนดแน่นอนบวกพลังงานสาปแซงของคนไทยทั่วประเทศร่วมด้วยคนดับอนาถยิ่งกว่าเดิมอีก,ทางมี2ทงให้เลือกจะอยู่อย่างหมาขี้เรื้อนหรือสิงโตราชสีห์.นายกฯคนที่32เลือกได้ ราชัญกัญชาต่อยอดเพื่อปากท้องจริงแก่ประชาชนเลย ลุยเลยมาถูกทางแล้ว เป็นใหญ่แล้ว,บอกค่าจริง ใช้ให้ถูกก็จบ เหมือนรถยนต์ขับตำกำแพงก็สมควรตายนั้นล่ะ,เขาให้ถึงเป้าหมายที่ต้องการไปมันก็เกิดประโยชน์ นี้คือทองคำเขียวชัดเจน กว่าบ่อน้ำมันอีก บีบสกัดทำน้ำมันไบโอดีเซลก็ได้,บริษัทยาบิ๊กฟาร์มม่าอเมริกาฝรั่งต่างชาติหรือโรงงานใยกระดาษกลัวจะตายหรือโรงงานผลิตอะไรๆต่างๆก็ด้วย เพราะมันประยุกต์ใช้ทำโครงสร้างวัสดุใดๆผสมมวลมันใดๆให้โลหะวัสดุนั้นๆแข็งแกร่งขึ้นไปอีกลดวัตถุดิบหลักต้นทุนทำก็ได้ด้วย,แหล่งทำเงินภายใน4เดือนกันเลยต่อเกษตรกรไทย ,ธรรมนัสคุมเกษตรฯเหมาะอีก,ปลูกฝิ่นเสรีด้วยเลย555,สกัดทำยาพาราฯสมุนไพรไทยได้ ยาแก้ปวดอย่างดีควบคุมให้ดีหรือเสรีให้เหมาะสม ลดการนำเข้ายารักษาโรคภายในโรงพยาบาลไทยหลายล้านล้านบาทเลยนะ,ส่งออกประเทศทำสงครามโลกที่3ในอนาคตก็ได้ตลาดเม็ดเงินยาแก้ปวดข้มเข้นอย่างดีมหาศาลเม็ดเงินช่วยเกษตรกรไทยกว่า2-3ล้านล้านบาทหรือกว่า10ล้านล้านบาทสบาย ใช้ในทางที่ถูก ควบคุมให้โปร่งใสมิใช่เหี้ยแบบอดีตไปปลูกข้างๆบ้านเป็นหมื่นเป็นแสนหรือล้านไร่หวังเอาเข้ามาขายแดกในไทยแบบที่แฉๆในสภาก็เหี้ยเกินไป,แมร่งอเมริกายึดบ่อน้ำมันไทยทั่วประเทศก็ทำบ่อเงินบ่อทองนี้ให้เต็มที่แทนก็ได้แต่ต้องโปร่งใสจริงอย่าให้ต่างชาติมาแทรกแซงได้อีก,ฮับโรงพยาบาลโลกด้านสมุนไพรคู่AIการแพทย์ชีวภาพยุคใหม่กึ่งจักรกลก็ได้,ใครพิการจักรกลก็ช่วยได้,หรืออนาคตเทคโนโลยีสร้างมวลเนื้อใหม่ของต่างดาวถ่ายทอดมาคู่สมุนไพรดำเนินชีวิตรักษาสุขภาพก็โอเคได้หมด,บ่อน้ำมันอาจดับอนาคตแล้วเพราะใช้การขับเคลื่อนด้วยพลังงานสนามแม่เหล็กโลกหรือพลังงานฟรีเทสล่ากันแล้ว. .."พรรคภูมิใจไทยเห็นด้วยกับการยกเลิกบันทึกความเข้าใจ (MOU) 2543 และ 2544 ระหว่างไทยกับกัมพูชา" ภูมิใจไทยจี้ สภาถกญัตติยกเลิก MOU 43-44 ตั้ง กมธ. ก่อนเสนอรัฐบาลทำประชามติ โดย THE STANDARD TEAM 05.08.2025 วันนี้ (5 สิงหาคม) ที่พรรคภูมิใจไทย แนน บุณย์ธิดา สมชัย สส. อุบลราชธานี และโฆษกพรรคภูมิใจไทย แถลงกรณี สฤษฏ์พงษ์ เกี่ยวข้อง สส. กระบี่ พรรคภูมิใจไทย และคณะ ยื่นญัตติด่วน เรื่องขอให้สภาผู้แทนราษฎรพิจารณาดำเนินการยกเลิกบันทึกความเข้าใจ (MOU) 2543 และ 2544 ระหว่างไทยกับกัมพูชาว่า พรรคภูมิใจไทยเห็นด้วย และอยากให้สภานำญัตตินี้มาพิจารณา เพื่อให้เห็นถึงข้อดี-ข้อด้อย และข้อที่ไม่เป็นประโยชน์ต่อประเทศในเอ็มโอยูดังกล่าว เพื่อที่ขั้นต่อไปเราอยากให้มีการทำประชามติรับฟังความคิดเห็นของพี่น้องประชาชนทั้งประเทศ ว่าการเซ็นเอ็มโอยูดังกล่าวมีประโยชน์หรือโทษอะไรบ้าง “แน่นอนว่าเราเห็นโทษของ MOU ดังกล่าวแน่นอน เพราะตลอด 10 กว่าวันที่ผ่านมา เราเห็นชัดว่าข้อผิดพลาดเป็นอย่างไร ส่งผลกระทบถึงประชาชนแค่ไหน จึงเสนอญัตตินี้เพื่ออยากให้มีการตั้งคณะกรรมาธิการ (กมธ.) โดยใช้ระยะเวลาสั้นที่สุด เพื่อที่จะได้นำเสนอต่อรัฐบาลให้ทำประชามติโดยเร็ว” โฆษกพรรคภูมิใจไทยกล่าว https://thestandard.co/thai-cambodia-mou-termination/

🧾 “ย้อนอดีตสู่อนาคต: ทำไมการจัดรูปแบบโค้ดควรเป็นเรื่องไม่จำเป็นตั้งแต่ยุค 80” ลองจินตนาการว่า...คุณกำลังเขียนโค้ดในปี 2025 แต่ยังต้องมานั่งเถียงกันเรื่องการเว้นวรรค, การใช้ tab หรือ space, หรือแม้แต่การตั้งค่า eslint ที่ทำให้ทีมปวดหัว ทั้งที่ปัญหาเหล่านี้ “ถูกแก้ไปแล้วตั้งแต่ยุค 80”! บทความนี้เล่าย้อนถึงประสบการณ์ของผู้เขียนกับครูสอนคอมพิวเตอร์ในโรงเรียนมัธยมที่เคยทำงานกับคอมไพเลอร์ภาษา Ada และ Rational R1000 ซึ่งเป็น workstation ที่ล้ำหน้ามากในยุคนั้น โดยใช้ระบบที่เรียกว่า DIANA (Descriptive Intermediate Attributed Notation for Ada) แทนการเก็บ source code แบบข้อความธรรมดา DIANA เป็น IR (Intermediate Representation) ที่สามารถแสดงผลในรูปแบบใดก็ได้ตามที่ผู้ใช้ต้องการ โดยไม่ต้องสนใจเรื่องการจัดรูปแบบโค้ดเลย เพราะสิ่งที่แสดงออกมาเป็นเพียง “ภาพพิมพ์สวยๆ” ของโครงสร้างโปรแกรมที่แท้จริง ซึ่งถูกจัดเก็บเป็นต้นไม้ข้อมูล (program tree) และแก้ไขได้โดยตรงผ่าน editor แบบ projectional editing Rational R1000 ยังมีฟีเจอร์ล้ำยุค เช่น incremental compilation, semantic analysis, version control และ debugging ที่ฝังอยู่ในระบบตั้งแต่ต้น ซึ่งช่วยให้การพัฒนาโปรแกรมขนาดใหญ่เป็นไปอย่างรวดเร็วและแม่นยำ แม้วันนี้เราจะมีเครื่องมือที่ดีขึ้น เช่น Claude ที่ช่วย refactor โค้ดได้ง่าย แต่ในเรื่องของการจัดรูปแบบ เรากลับถอยหลัง เพราะยังต้องเสียเวลาไปกับการตั้งค่าลินเตอร์และการตกแต่งโค้ด ทั้งที่เทคโนโลยีในอดีตเคยทำให้สิ่งเหล่านี้ “ไม่จำเป็น” มาแล้ว ✅ แนวคิดจากยุค 80 ที่ล้ำหน้ากว่าปัจจุบัน ➡️ DIANA เป็น IR ที่ใช้แทนการเก็บ source code แบบข้อความ ➡️ ผู้ใช้สามารถตั้งค่าการแสดงผลโค้ดได้ตามใจ โดยไม่กระทบต่อการทำงาน ➡️ Rational R1000 ใช้ DIANA เป็นแกนหลักในการพัฒนาโปรแกรม ➡️ ระบบสามารถแก้ไขโครงสร้างโปรแกรมโดยตรงผ่าน projectional editing ➡️ ไม่ต้องเถียงเรื่อง tab vs space หรือ eslint-config อีกต่อไป ✅ ฟีเจอร์ล้ำยุคของ Rational R1000 ➡️ มี incremental compilation สำหรับภาษา strongly typed ➡️ รองรับ semantic analysis และ version control ในตัว ➡️ ใช้ในการพัฒนาโปรแกรมระดับชาติ เช่น ISS และ F-22 ➡️ เป็นต้นกำเนิดของ UML โดย Grady Booch ➡️ IDE ที่ฝังอยู่ในระบบสามารถ debug และ refactor ได้ทันที ✅ บทเรียนสำหรับยุคปัจจุบัน ➡️ Claude และ AI agent ช่วยให้ refactor โค้ดได้ง่ายขึ้น ➡️ แต่การจัดรูปแบบโค้ดยังเป็นปัญหาที่ไม่ควรมีอีกต่อไป ➡️ ควรพิจารณาแนวทางใหม่ เช่น projectional editing หรือการใช้ IR ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการพึ่งพาเครื่องมือจัดรูปแบบ ⛔ การถกเถียงเรื่อง formatting อาจทำให้เสียเวลาโดยไม่จำเป็น ⛔ การบังคับใช้ eslint หรือ prettier อาจสร้างความขัดแย้งในทีม ⛔ การยึดติดกับรูปแบบโค้ดอาจบดบังเป้าหมายที่แท้จริงของการพัฒนา ⛔ การไม่เข้าใจโครงสร้างภายในของโค้ด อาจทำให้ refactor ผิดพลาด https://maxleiter.com/blog/formatting

🧠 “AI ชุบชีวิตไดรเวอร์อายุ 25 ปี! Claude Code ช่วยคืนชีพ ftape บน Linux รุ่นใหม่” ลองนึกภาพว่าคุณมีเทปเก่าจากยุค 90 ที่เก็บข้อมูลสำคัญไว้ แต่ไม่มีเครื่องมือไหนในยุคปัจจุบันที่สามารถอ่านมันได้อีกแล้ว เพราะไดรเวอร์ที่ใช้เชื่อมต่อกับเทปเหล่านี้ถูกทิ้งร้างไปตั้งแต่ปี 2000 Dmitry Brant นักพัฒนาผู้หลงใหลในสื่อเทปเก่า ได้รับเทป QIC-80 มาเพื่อกู้ข้อมูล ซึ่งต้องใช้ไดรเวอร์ชื่อ “ftape” ที่เคยทำงานบน Linux รุ่นเก่าอย่าง CentOS 3.5 เท่านั้น เพราะมันเชื่อมต่อกับ floppy controller บนเมนบอร์ด—a hack ที่ประหยัดต้นทุนแต่ซับซ้อนมาก แทนที่จะยอมแพ้ เขาตัดสินใจใช้ Claude Code ซึ่งเป็น AI coding agent จาก Anthropic เพื่อช่วยปรับปรุงไดรเวอร์นี้ให้ทำงานบน Linux kernel รุ่นใหม่อย่าง 6.8 ได้ โดยเริ่มจากการให้ Claude วิเคราะห์โค้ดเก่าและแก้ไขให้เข้ากับ API สมัยใหม่ หลังจากการปรับแต่งหลายรอบ รวมถึงการสร้างระบบ build แบบ out-of-tree และการ debug ผ่าน dmesg log ด้วยมือ ในที่สุด Dmitry ก็สามารถโหลดโมดูลใหม่, ตรวจจับเทปไดรฟ์ และดึงข้อมูลออกมาได้สำเร็จบน Xubuntu 24.04 สิ่งที่น่าสนใจคือ Claude ไม่ได้แค่แก้โค้ด แต่ยังช่วยอธิบายปัญหาเชิงลึก เช่น การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่ผิดพลาดซึ่งทำให้ระบบไม่สามารถตรวจจับอุปกรณ์ได้ และยังแสดงให้เห็นว่า AI สามารถเป็น “เพื่อนร่วมงาน” ที่ดีได้ หากเรารู้วิธีใช้มันอย่างถูกต้อง ✅ ภารกิจฟื้นฟูไดรเวอร์ ftape ด้วย Claude Code ➡️ ftape เป็นไดรเวอร์สำหรับเทป QIC-80 ที่เชื่อมต่อผ่าน floppy controller ➡️ เดิมต้องใช้ Linux รุ่นเก่าอย่าง CentOS 3.5 เพื่อให้ทำงานได้ ➡️ Claude Code ช่วยปรับโค้ดให้เข้ากับ kernel รุ่นใหม่ (6.8) ➡️ มีการแก้ไขฟังก์ชันที่ถูก deprecate และสร้างระบบ build ใหม่แบบ out-of-tree ➡️ โมดูลใหม่สามารถโหลด ตรวจจับอุปกรณ์ และ dump ข้อมูลเทปได้สำเร็จ ➡️ ใช้ Xubuntu 24.04 แทน CentOS รุ่นเก่า ➡️ Claude ช่วยวิเคราะห์ dmesg log และแก้ปัญหาการตั้งค่าพารามิเตอร์ ✅ บทเรียนจากการใช้ AI coding agent ➡️ Claude ทำงานคล้าย “วิศวกรรุ่นน้อง” ที่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับ ➡️ ผู้ใช้ต้องมีพื้นฐานด้าน C และ kernel module เพื่อใช้งาน Claude อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ การใช้ AI ช่วยลดเวลาเรียนรู้เทคโนโลยีเก่าได้มหาศาล ➡️ Claude ช่วยให้ onboarding กับ framework ใหม่เร็วขึ้น เช่น Flutter ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ AI ในงานระดับลึก ⛔ Claude ไม่สามารถจัดการกับการโหลดโมดูลที่ต้องใช้ sudo ได้โดยตรง ⛔ ผู้ใช้ต้องตรวจสอบและแก้ไขโค้ดด้วยตนเองในบางจุด ⛔ การใช้ Claude โดยไม่มีความเข้าใจพื้นฐานอาจนำไปสู่การแก้ปัญหาผิดทิศทาง ⛔ ไม่ควรคาดหวังว่า AI จะสร้างโค้ดที่สมบูรณ์แบบจาก prompt เดียว https://dmitrybrant.com/2025/09/07/using-claude-code-to-modernize-a-25-year-old-kernel-driver

🎙️ เรื่องเล่าจากหลอด LED ถึงแผงโซลาร์บนหลังคา: เมื่อความคิดเล่น ๆ กลายเป็นบทเรียนเรื่องพลังงานและประสิทธิภาพ หลายคนสงสัยว่า “ถ้าแสงแดดทำให้แผงโซลาร์ผลิตไฟฟ้าได้ แล้วแสงจากหลอดไฟจะทำได้ไหม?” คำตอบคือ “ได้” แต่ต้องตามด้วยคำว่า “ไม่คุ้ม” เพราะแม้แผงโซลาร์จะตอบสนองต่อแสงประดิษฐ์ได้ แต่ประสิทธิภาพต่ำมากเมื่อเทียบกับแสงธรรมชาติ แสงแดดมีช่วงคลื่นกว้างตั้งแต่รังสี UV ไปจนถึงอินฟราเรด (400–1200 นาโนเมตร) ซึ่งครอบคลุมพลังงานที่แผงโซลาร์สามารถดูดซับได้ดี ขณะที่แสงจากหลอดไฟ เช่น LED หรือฟลูออเรสเซนต์ มีช่วงคลื่นแคบกว่า (300–800 นาโนเมตร) และความเข้มต่ำกว่า ทำให้แผงโซลาร์ผลิตไฟฟ้าได้น้อยลงอย่างมาก แม้หลอด LED จะสามารถกระตุ้นแผงโซลาร์ได้ในระดับหนึ่ง แต่ต้องวางใกล้มาก และใช้พลังงานจากไฟบ้านเพื่อให้หลอดทำงาน ซึ่งกลายเป็นการใช้พลังงานมากกว่าที่ผลิตได้จากแผง—เรียกได้ว่า “ขาดทุนพลังงาน” ในทางปฏิบัติ แผงโซลาร์จะหยุดทำงานเมื่อพระอาทิตย์ตก แต่ระบบโซลาร์สมัยใหม่มีแบตเตอรี่เก็บพลังงานไว้ใช้ตอนกลางคืน และยังมีระบบ “net metering” ที่ให้ผู้ใช้ขายไฟฟ้าส่วนเกินกลับไปยังระบบไฟฟ้าในตอนกลางวัน เพื่อชดเชยการใช้ไฟตอนกลางคืน การติดตั้งแผงโซลาร์ยังได้รับเครดิตภาษีในสหรัฐฯ จนถึงสิ้นปี 2025 ซึ่งช่วยลดต้นทุนจากประมาณ $30,000 ลงได้มาก และหลังจากคืนทุนแล้ว ผู้ใช้จะได้พลังงานราคาถูกหรือฟรีในระยะยาว ✅ หลักการทำงานของแผงโซลาร์ ➡️ แสงแดดกระตุ้นให้เกิดกระแสไฟฟ้าแบบ DC ➡️ อินเวอร์เตอร์แปลงเป็นไฟฟ้าแบบ AC เพื่อใช้ในบ้าน ➡️ พลังงานส่วนเกินสามารถเก็บในแบตเตอรี่หรือส่งกลับเข้าระบบไฟฟ้า ✅ การใช้แสงประดิษฐ์กับแผงโซลาร์ ➡️ แสงจากหลอดไฟสามารถกระตุ้นแผงโซลาร์ได้ ➡️ ช่วงคลื่นของแสงประดิษฐ์แคบกว่าธรรมชาติ ทำให้ประสิทธิภาพต่ำ ➡️ ต้องวางหลอดไฟใกล้แผงมาก ซึ่งไม่เหมาะกับการติดตั้งจริง ✅ ทางเลือกหลังพระอาทิตย์ตก ➡️ ใช้แบตเตอรี่เก็บพลังงานที่ผลิตได้ตอนกลางวัน ➡️ ใช้ระบบ net metering เพื่อขายไฟฟ้าส่วนเกินกลับไปยังระบบ ➡️ ช่วยลดค่าไฟตอนกลางคืน แม้จะไม่สามารถพึ่งพาได้ 100% ✅ สิทธิประโยชน์ด้านภาษี ➡️ เครดิตภาษีสำหรับการติดตั้งแผงโซลาร์ในสหรัฐฯ หมดอายุปลายปี 2025 ➡️ ลดต้นทุนจากประมาณ $30,000 ได้อย่างมีนัยสำคัญ ➡️ หลังคืนทุนแล้ว ได้พลังงานราคาถูกหรือฟรีในระยะยาว https://www.slashgear.com/1958212/can-light-bulb-power-solar-panel/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Sharpie ถึง TTF: เมื่อความพยายามสร้างฟอนต์จากลายมือกลายเป็นบทเรียนเรื่องเครื่องมือและความอดทน Chris Smith เจ้าของเว็บไซต์ Chameth.com อยากให้เว็บของเขาดู “เป็นตัวเขา” มากขึ้น ไม่ใช่แค่เว็บทั่วไปที่ดูเหมือนถูกผลิตจากแม่พิมพ์เดียวกัน เขาเริ่มจากการตกแต่งเล็ก ๆ เช่นภาพลอยที่ดูเหมือนติดด้วยเทป และขอบลิงก์ที่ขยับได้เมื่อเลื่อนเมาส์ ก่อนจะมาถึงไอเดียใหญ่—เปลี่ยนฟอนต์หัวข้อให้เป็นลายมือของตัวเอง เขาเริ่มด้วยความหวังว่า “มันคงไม่ยาก” และเลือกใช้เครื่องมือโอเพ่นซอร์สอย่าง Inkscape และ FontForge เพื่อสร้างฟอนต์จาก SVG ที่วาดด้วยแท็บเล็ต แต่พบว่า FontForge มี UI ที่ชวนให้หงุดหงิดอย่างมาก ทั้งการนำเข้าไฟล์ที่ซับซ้อน การจัดการ Bézier curve ที่ไม่แม่นยำ และการทำงานที่ขัดกับความคุ้นเคยของผู้ใช้ทั่วไป หลังจากพยายามกับ Inkscape และ FontForge แล้วไม่สำเร็จ เขาหันไปใช้ Calligraphr ซึ่งเป็นเครื่องมือออนไลน์ที่ให้ผู้ใช้พิมพ์เทมเพลต เขียนตัวอักษรด้วยปากกา (เขาใช้ Sharpie เพื่อให้ได้ลายเส้นชัดเจน) แล้วสแกนกลับเข้าไปในระบบ Calligraphr จะประมวลผลและสร้างฟอนต์ TTF ให้โดยอัตโนมัติ เขาเลือกจ่ายแบบครั้งเดียว £8 เพื่อใช้เวอร์ชันโปร 1 เดือน ซึ่งให้ฟีเจอร์เพิ่ม เช่น ligature และการปรับแต่ง glyph ได้ละเอียดขึ้น เขาเติมเทมเพลตทั้งหมดสองรอบเพื่อให้มีตัวเลือกหลายแบบ และเพิ่ม ligature พิเศษสำหรับคำที่ใช้บ่อยในบล็อก เช่น “Re”, “To”, “ey”, “ty” เพื่อให้ฟอนต์ดูเป็นธรรมชาติมากขึ้น หลังจากนั้นเขาใช้เครื่องมือใน Calligraphr ปรับตำแหน่งตัวอักษรให้ตรง baseline และลดระยะห่างระหว่างตัวอักษรเพื่อให้ดูเหมือนลายมือจริงมากขึ้น เขาพบปัญหาเล็ก ๆ เช่น glyph ที่มีพิกเซลหลงเหลือจากเส้นเทมเพลต ทำให้เกิดช่องว่างใหญ่ในคำ ซึ่งเขาแก้ด้วยการลบพิกเซลเหล่านั้นออก สุดท้าย เขาใช้ฟอนต์นี้ในเว็บไซต์ของตัวเอง และพบว่ามันสะท้อนตัวตนได้ดี แม้จะไม่เหมือนลายมือจริง 100% แต่ก็มี “น้ำเสียง” ที่เป็นเอกลักษณ์ และที่สำคัญคือ เขารู้สึกว่าการจ่ายเงินให้ Calligraphr นั้นคุ้มค่า เพราะบริการตรงไปตรงมา ไม่บังคับสมัครรายเดือน และยังส่งไฟล์สำรองให้เขาเมื่อบัญชีหมดอายุ ✅ จุดเริ่มต้นของโปรเจกต์ฟอนต์ลายมือ ➡️ ต้องการให้เว็บไซต์ดูเป็นตัวเองมากขึ้น ➡️ เริ่มจากตกแต่งเล็ก ๆ ก่อนมาถึงการเปลี่ยนฟอนต์หัวข้อ ➡️ ตั้งใจใช้ลายมือจริงเพื่อสร้างฟอนต์ที่มีเอกลักษณ์ ✅ ความพยายามกับเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส ➡️ ใช้ Inkscape วาดตัวอักษรเป็น SVG ➡️ พยายามนำเข้า SVG ไปยัง FontForge แต่เจอปัญหา UI และการจัดการ curve ➡️ ล้มเลิกการใช้ FontForge เพราะความซับซ้อนและไม่เป็นมิตร ✅ การเปลี่ยนมาใช้ Calligraphr ➡️ พิมพ์เทมเพลต เขียนด้วย Sharpie แล้วสแกนกลับ ➡️ ใช้เวอร์ชันโปร 1 เดือนเพื่อเพิ่ม ligature และปรับแต่ง glyph ➡️ เพิ่ม ligature พิเศษเพื่อให้ฟอนต์ดูเป็นธรรมชาติ ✅ การปรับแต่งและแก้ไข ➡️ ปรับ baseline และระยะห่างระหว่างตัวอักษร ➡️ ลบพิกเซลหลงเหลือจากเทมเพลตเพื่อแก้ช่องว่างในคำ ➡️ ใช้ฟอนต์จริงในเว็บไซต์เพื่อทดสอบและปรับปรุง ✅ ความประทับใจต่อ Calligraphr ➡️ ระบบไม่บังคับสมัครรายเดือน ➡️ ส่งไฟล์สำรองให้เมื่อบัญชีหมดอายุ ➡️ UI เป็นมิตรและกระบวนการสร้างฟอนต์มีความชัดเจน https://chameth.com/making-a-font-of-my-handwriting/

แกะรอยเก่า ตอนที่ 2 นิทานเรื่องจริง เรื่อง “แกะรอยเก่า” ตอนที่ 2 นาย Kenneth Perry Landon เป็นมิชชั่นนารี หมอสอนศาสนา แต่ไม่ใช่มิชชั่นนารีประเภทเดินหน้าเซียวเที่ยวเคาะประตูบ้าน เหมือนคนขายหนังสือพจนานุกรมสมัยก่อน แต่เขาเป็นนักสอนศาสนามีดีกรี จบปริญญาตรีทางเทววิทยา Theological Seminary จากมหาวิทยาลัย Princeton (วิชานี้เขาว่านักบวชสมัยก่อนที่เดินทางมาเผยแพร่ศาสนา แถวเอเซีย ลาตินอเมริกา ล้วนจบวิชานี้ทั้งนั้น นอกเหนือจากเรียนหลายภาษาแล้ว หนึ่งในหลักสูตรเขาว่าต้องเรียนฟันดาบและต่อสู้ป้องกันตัวด้วย)หลังจากนั้นนาย Kenneth ก็เรียนต่อจบปริญญาโทจากมหาวิทยาลัย Chicago เขาเดินทางมาเมืองไทย พร้อมภรรยา เมื่อประมาณ ค.ศ. 1927 (อย่าเพิ่งโว้ย ว่าเล่านิทานโบราณจัง ตอนนี้ใครๆ เขาเขียนเรื่องเรือบินหายหรือสงครามโลกครั้งที่ 3 กันทั้งนั้น ใจเย็น อ่านต่อไปก่อนน่า เดี๋ยวมันก็อธิบายมาถึงปัจจุบันได้เองแหละ) เขากับนาง Margaret เดินทางมาทางเรือจากด้านตะวันออกของอเมริกา ผ่านมหาสมุทรแปซิฟิก มาโผล่เอาที่สิงคโปร์ ตลอดทางที่เรือแวะจอดท่าต่างๆ เขานั่งเบิ่งตา หูตั้ง มองทุกอย่าง ฟังทุกเรื่อง จัดเก็บข้อมูลเรียงแน่นอยู่ในหัว (ใบสั่งมันคงระบุชัดเจนดี) จนเมื่อเรือแล่นจากสิงคโปร์ขึ้นมาบางกอก เมียก็ถามเขาว่า นี่เธอรู้จักเมืองไทยดีแค่ไหนนะเนี่ย เขาตอบว่า ฉันรู้แต่ว่าคนไทยส่วนมากเป็นฝาแฝดตัวติดกัน แล้วก็มีช้างเผือกแยะมาก และที่เมืองไทยฝนน่าจะตกชุก เพราะฉันเห็นรูปถ่ายพระเจ้าแผ่นดินของไทย นั่งอยู่ใต้ร่มอันใหญ่มาก หน้าตาเหมือนน้ำพุ 9 ชั้น (อืม ! ชั้นเชิงใช้ได้ ตอบเมียตัวเองได้แบบนี้อนาคตไกล) นาย Kenneth กับนาง Margaret เมื่อแรกมาถึงเมืองไทยก็พักอยู่ที่เมืองบางกอกก่อน อยู่ประมาณ 1 ปี ตลอดเวลา 1 ปี เขาถูกพาไปป้วนเปี้ยนวนเวียนอยู่ในสังคมฝรั่งที่มีทั้งพวกมิชชั่นนารี พวกฑูต และพ่อค้าฝรั่ง แล้วฝรั่งพวกนี้ก็พาเขาเข้าสังคมคนไทยชั้นสูง ทำให้เขามีโอกาสรู้จักผู้หลักผู้ใหญ่ของเมืองไทย รวมทั้งเชื้อพระวงศ์ระดับสูง เช่น กรมพระยาดำรงเดชานุภาพ กรมหมื่นพิทยาลงกรณ์ เป็นต้น (อย่าลืมว่าเมื่อนาย Kenneth มาถึงเมืองไทย ช่วงนั้นยังเป็นระบอบสมบูรณาญาสิทธิราชย์อยู่ น่าสนใจวิธีการนำตัวเข้าสังคมของนักสอนศาสนารายนี้จริงๆ) นาย Kenneth ไม่ได้ใช้เวลาเดินเล่นอยู่ในวงสังคมชั้นสูงอย่างเดียว อีกอย่างที่เขาทำอย่างเอาจริงเอาจัง และไม่ให้ใครรู้ คือ เขาตั้งใจเรียนภาษาไทย เขาจ้างครูมาสอน เขาและภรรยาเรียนภาษาไทยกับครูทุกวันๆ ละ 3 ชั่วโมง และทำการบ้านเตรียมตัวอีกวันละ 3 ชั่วโมง สำหรับการเรียนในวันรุ่งขึ้น เป็นการเรียนแบบหลักสูตรเร่งรัดเลยละ (มันทำไมต้องเร่งรัดกันขนาดนี้นะ ?) เขาฝึกบทเรียนภาษาไทยที่เขาเรียน ด้วยการออกไปเดินเที่ยวเล่นในตลาด ไปเดินซื้อของและถามแม่ค้า เป็นภาษาไทยว่า “เท่าไหร่” และไม่ว่าแม่ค้าจะตอบว่าอะไร และไม่ว่าเขาจะฟังรู้เรื่องหรือไม่ เขาก็จะตอบกลับเป็นภาษาไทยว่า “แพงไป” แล้วก็เดินไปหาแม่ค้าเจ้าอื่นต่อไป (เห็นลีลาสายลับรุ่นโบราณไหมครับ สมัยนี้ก็ยังทำแบบนี้ แต่แทนที่จะเดินเล่นตามตลาด เขาไปเดินเล่นตามห้าง ตามงานสังคมชั้นสูง ตามที่มั่วสุมของคนชั้นสูง เช่นที่สปอร์ตคลับ และตามบ้านคนใหญ่คนโตทั้งหลาย ฯลฯ เสร็จแล้วพวกเขาก็ไปรายงานข้อมูลที่ได้ยินมาจากที่ไปเดินเล่น ตามที่ตัวเองเข้าใจ แบบ งูๆ ปลาๆ ต่อนายเหนือ เรื่องมันถึงได้วุ่น !) จากการเรียนภาษาไทยอย่างตั้งอกตั้งใจ ทำให้เขาเข้าใจว่า ภาษาไทยเป็นภาษาที่ลึกซึ้ง แสดงถึงความละเอียดอ่อนของความเป็นคนไทย เขายกตัวอย่างคำว่า ฉัน ภาษาอังกฤษ ใช้ I หรือ me แค่ 2 คำ แต่ภาษาไทยมีให้เลือกใช้ถึง 15 คำ แต่ละคำแสดงถึงสถานะทางสังคมของ ผู้พูด ความสัมพันธ์ระหว่างผู้พูดและยังแยกเพศได้อีก สิ่งเหล่านี้ไม่มีในภาษาอังกฤษ นอกจากนั้นคำเดียวกันนั้น ถ้าใช้คู่กับอีกคำ ระหว่างบุรุษที่ 1 กับบุรุษที่ 2 ยังแสดงถึงอารมณ์ ความสนิทสนมของผู้ใช้อีกด้วย รวมทั้งแสดงได้ถึงฐานะที่สูงต่ำกว่ากัน เช่นคำว่า “มึง” และ “กู” ดังนั้นจึงเป็นการยากที่ชาวต่างชาติจะเข้าใจคนไทย และสังคมไทยถ้าไม่เข้าใจภาษาไทยให้แตกฉานเสียก่อน (อยากรู้ว่าไอ้พวก app รุ่นใหม่ที่ไปเดินเล่นตามสังคมนั้น มันจะเข้าใจความละเอียดอ่อนของคนไทยได้แค่ไหนกัน) นอกจากนี้จากการเรียนภาษาไทย ทำให้เขาเข้าใจว่า กว่าครึ่งของภาษาไทยมีรากมาจากภาษาสันสกฤตและบาลี ซึ่งเป็นภาษาโบราณของอินเดีย และเกี่ยวพันกับพุทธศาสนา ซึ่งเป็นทั้งศาสนาและวัฒนธรรมของคนไทย เขาบอกกับตัวเองว่าถ้าจะเข้าใจคนไทยให้ลึกซึ้ง ต้องเข้าใจภาษาไทย และควรจะศึกษาเกี่ยวกับอินเดียด้วย เพื่อเข้าใจที่มาที่ไปของคนไทย ประเพณี และวิธีการคิดของคนไทย ซึ่งภายหลังเขาได้กลับไปเรียนต่อปริญญาเอก ที่มหาวิทยาลัย Chicago เขาเรียนภาษาสันสกฤต บาลีรวมทั้งเรียนวิชาเกี่ยวกับอินเดียด้วย (เขาหาอุปกรณ์เสริมได้เก่ง ต้องยอมรับ นักสอนศาสนาคนนี้ ไม่ธรรมดาจริงๆ) เขาเรียนภาษาไทยแตกฉานได้อย่างรวดเร็ว ระหว่างที่อยู่บางกอก เขาทดสอบความแตกฉานของตัวเองด้วยการ เริ่มเทศน์เกี่ยวกับพระเยซูคริสต์ เป็นภาษาไทย ช่วงแรกๆ เวลาเขาเทศน์ เมื่อพูดถึงพระเยซูถูกตรึง “กางเขน” เขาออกเสียงภาษาไทย เป็นพระเยซูถูกตรึง “กางเกง” และนั่นทำให้เขาเป็นที่ชอบใจของคนไทย ว่าเขาเทศน์ได้ตลกดี และทำให้มีคนมาฟังเขาแยะ แม้จะไม่รู้จักพระเยซูและศาสนาคริสเตียนเลยแม้แต่น้อย แต่ก็พากันมาดูฝรั่งแทศน์เป็นภาษาไทย แบบดูการแสดงตลก โดยไม่คิดอะไรมาก คนเล่านิทาน

🎙️ เรื่องเล่าจาก Scaling Laws: เมื่อ compute ไม่ใช่พระเจ้าองค์เดียว และ data คือสิ่งที่เรากำลังขาดแคลน Kushal Chakrabarti เขียนบทความที่พลิกความเข้าใจเดิมเกี่ยวกับ The Bitter Lesson โดยชี้ว่า เราอ่านบทเรียนนี้ “กลับด้าน” มานานหลายปี เพราะจริง ๆ แล้ว Scaling Laws บอกเราว่า compute (C) ไม่ได้ทำงานลอย ๆ—มันต้องจับคู่กับ data (D) อย่างถูกสัดส่วน และความสัมพันธ์นั้นคือ C ∼ D² แปลว่า ถ้าเราจะเพิ่ม GPU เป็นสองเท่า เราต้องเพิ่มข้อมูลอีก 40% ไม่งั้นก็เหมือนจุดไฟเผาเงินเล่น เพราะ compute ที่มากขึ้นจะไม่มีประโยชน์ถ้าไม่มีข้อมูลที่มากพอให้มันเรียนรู้ ปัญหาคือ เรากินข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตไปหมดแล้ว และไม่มี “อินเทอร์เน็ตที่สอง” ให้เทรน GPT-6 ได้อีกต่อไป ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจริง ๆ เหลืออยู่แค่ประมาณ 10 ล้านล้าน token เท่านั้น ซึ่งไม่พอสำหรับโมเดลระดับ 100B+ parameters ที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลต่อ parameter ดังนั้น ทีม AI ต้องเลือกทางเดินใหม่: จะเป็น “Architect” ที่ออกแบบโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม หรือเป็น “Alchemist” ที่สร้างข้อมูลใหม่จากการเรียนรู้ของโมเดลเอง เช่น self-play, RLHF, หรือ agentic feedback loop ✅ Scaling Laws และความเข้าใจใหม่ ➡️ ความสัมพันธ์ระหว่าง compute กับ data คือ C ∼ D² ➡️ เพิ่ม GPU โดยไม่เพิ่มข้อมูล = ประสิทธิภาพลดลง ➡️ Chinchilla model ของ DeepMind ยืนยันว่า model size ควรสอดคล้องกับ data size ✅ ปัญหาคอขวดด้านข้อมูล ➡️ อินเทอร์เน็ตถูกใช้หมดแล้ว ไม่มีแหล่งข้อมูลใหม่ขนาดใหญ่ ➡️ ข้อมูลคุณภาพสูงเหลือเพียง ~10T token หลังกรองซ้ำและคุณภาพ ➡️ GPT-6 ต้องการข้อมูลระดับ ~20 token ต่อ parameter ซึ่งไม่พอในปัจจุบัน ✅ ทางเลือกของทีมวิจัย AI ➡️ Architect: พัฒนาโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม เช่น Mamba, HRM, ParScale ➡️ Alchemist: สร้างข้อมูลใหม่จาก self-play, RLHF, agentic feedback loop ➡️ ทั้งสองแนวทางต้องทำงานร่วมกันเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ✅ กลยุทธ์สำหรับผู้นำองค์กร ➡️ Incumbent’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Architect เพื่อความมั่นคง และ 30% กับ Alchemist เพื่อ hedge ➡️ Challenger’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Alchemist เพื่อ leapfrog และ 30% กับ Architect เพื่อความต่อเนื่อง ➡️ การจัดพอร์ตวิจัยต้องสะท้อนความเสี่ยงและเป้าหมายขององค์กร https://obviouslywrong.substack.com/p/the-bitter-lesson-is-misunderstood

⚠️ Therac-25 — เมื่อซอฟต์แวร์ที่ไม่มีการทดสอบกลายเป็นอาวุธร้ายในโรงพยาบาล ย้อนกลับไปในยุค 80s เครื่อง Therac-25 ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในการรักษามะเร็งด้วยรังสี โดยสามารถเลือกได้ว่าจะใช้ลำอิเล็กตรอนโดยตรง หรือเปลี่ยนเป็นรังสีเอกซ์ผ่านแผ่นโลหะ เครื่องนี้ควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์ PDP-11 และเป็นเครื่องแรกที่ยกเลิกระบบป้องกันแบบฮาร์ดแวร์ แล้วใช้ซอฟต์แวร์แทนทั้งหมด ในปี 1986 ที่ศูนย์มะเร็ง East Texas Cancer Center (ETCC) เกิดเหตุการณ์ที่ผู้ป่วยได้รับรังสีเกินขนาดถึง 25,000 rads ทั้งที่ระบบรายงานว่าไม่ได้ฉายรังสีเลย ความผิดพลาดเกิดจาก race condition ในซอฟต์แวร์ เมื่อเจ้าหน้าที่พิมพ์ข้อมูลเร็วเกินไป ระบบไม่ได้ recalibrate คำสั่งใหม่ ทำให้ลำอิเล็กตรอนพุ่งเข้าใส่ผู้ป่วยโดยไม่มีการกรองหรือควบคุม ผู้ป่วยรู้สึกเหมือนถูกน้ำร้อนราดหลัง และแม้จะร้องขอความช่วยเหลือ แต่ intercom และกล้องก็เสีย เจ้าหน้าที่จึงกดปุ่ม “unpause” โดยไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้น ผลคือผู้ป่วยได้รับรังสีเกินขนาดอย่างรุนแรง และเสียชีวิตในเวลาต่อมา AECL ผู้ผลิตเครื่อง Therac-25 ปฏิเสธว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะเกิด overdose และไม่มีการทดสอบซอฟต์แวร์อย่างเป็นระบบ เพราะเชื่อว่า “ซอฟต์แวร์ไม่เสื่อม” และ “ใช้มานานแล้วจึงปลอดภัย” แม้จะมีผู้ป่วยเสียชีวิตหลายราย ก็ยังไม่มีการแก้ไขอย่างจริงจัง จน FDA ต้องเข้ามากดดันให้จัดทำ Corrective Action Plan (CAP) ในที่สุดพบว่าไม่ใช่แค่ race condition เท่านั้น แต่ยังมี bug ที่ทำให้ตัวแปรควบคุมการตรวจสอบตำแหน่ง turntable กลับเป็นศูนย์ทุก 256 ครั้ง ซึ่งทำให้ลำแสงถูกยิงออกไปโดยไม่มีการตรวจสอบตำแหน่งเลย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Therac-25 เป็นเครื่องฉายรังสีที่ควบคุมด้วยซอฟต์แวร์ทั้งหมด โดยไม่มีระบบป้องกันแบบฮาร์ดแวร์ ➡️ เกิดอุบัติเหตุที่ ETCC ในปี 1986 ผู้ป่วยได้รับรังสีเกินขนาดถึง 25,000 rads ➡️ สาเหตุหลักคือ race condition เมื่อเจ้าหน้าที่พิมพ์ข้อมูลเร็วเกินไป ➡️ ระบบไม่ได้ recalibrate คำสั่งใหม่ ทำให้ลำอิเล็กตรอนถูกยิงโดยไม่มีการกรอง ➡️ AECL ปฏิเสธว่า overdose เป็นไปไม่ได้ และไม่มีการทดสอบซอฟต์แวร์อย่างเป็นระบบ ➡️ FDA เข้ามากดดันให้จัดทำ Corrective Action Plan (CAP) ➡️ พบ bug เพิ่มเติมที่ทำให้ตัวแปรควบคุมตำแหน่ง turntable กลับเป็นศูนย์ทุก 256 ครั้ง ➡️ AECL แก้ไขโดยแนะนำให้ผู้ใช้ “ถอดปุ่ม UP” และใช้เทปพันไว้เพื่อป้องกันการกด ➡️ มีผู้เสียชีวิตและบาดเจ็บจาก Therac-25 อย่างน้อย 6 รายระหว่างปี 1985–1987 ➡️ บทเรียนสำคัญคือการพึ่งพาซอฟต์แวร์โดยไม่มีการทดสอบที่เข้มงวดในระบบที่มีความเสี่ยงสูง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Therac-25 กลายเป็นกรณีศึกษามาตรฐานในวิชาวิศวกรรมซอฟต์แวร์และจริยธรรมคอมพิวเตอร์ ➡️ Race condition คือการที่หลาย process เข้าถึงข้อมูลร่วมกันโดยไม่มีการจัดลำดับที่แน่นอน ➡️ PDP-11 เป็นคอมพิวเตอร์ขนาดเล็กที่นิยมใช้ในงานอุตสาหกรรมในยุคนั้น ➡️ FDA ปรับปรุงกฎระเบียบด้านการทดสอบซอฟต์แวร์หลังเหตุการณ์นี้ ➡️ เหตุการณ์นี้ส่งผลให้วงการแพทย์ระแวงการใช้คอมพิวเตอร์ในระบบรักษาไปอีกหลายปี https://thedailywtf.com/articles/the-therac-25-incident

🎙️ Rubin – GPU ที่แรงที่สุดของ Nvidia เกิดจากการร่วมมือที่ไม่คาดคิด ในโลกของการออกแบบชิปที่ซับซ้อนระดับพันล้านเกต การจำลองพลังงานและประสิทธิภาพไม่ใช่เรื่องง่าย และนั่นคือเหตุผลที่ Nvidia หันไปใช้เครื่องมือจาก Cadence เพื่อช่วยออกแบบ GPU รุ่นใหม่ที่ชื่อว่า “Rubin” ซึ่งคาดว่าจะเป็น GPU ที่แรงที่สุดเท่าที่เคยมีมา Rubin ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI ที่มีความซับซ้อนสูง โดยมีจำนวนเกตมากกว่า 40 พันล้าน และอาจใช้พลังงานถึง 700W ต่อ die หรือสูงถึง 3.6kW ในระบบแบบหลายชิป ซึ่งถือว่าเป็นระดับ “megawatt-class” สำหรับ data center Cadence ใช้ระบบจำลอง Palladium Z3 และ Protium X3 เพื่อช่วยวิเคราะห์พลังงานแบบละเอียดในระดับ cycle ต่อ cycle โดย Palladium Z3 ใช้ DPU จาก Nvidia และระบบเครือข่าย Quantum Infiniband ในขณะที่ Protium X3 ใช้ FPGA จาก AMD Ultrascale เพื่อจำลอง RTL และทดสอบซอฟต์แวร์ก่อนผลิตจริง การใช้เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทีมออกแบบสามารถตรวจสอบ bottleneck และปรับขนาดเครือข่ายให้เหมาะสมก่อน tape-out ซึ่ง Rubin ได้ tape-out กับ TSMC แล้วในกระบวนการผลิต 3nm N3P แต่มีรายงานว่าอาจต้อง respin เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพก่อนเปิดตัวจริงในปี 2026 ที่น่าสนใจคือ แม้ AMD จะเป็นคู่แข่งโดยตรงในตลาด GPU แต่ฮาร์ดแวร์ของ AMD ก็มีบทบาทสำคัญในการช่วย Nvidia สร้าง GPU ที่จะมาแข่งกับ MI450 ของ AMD เอง — เป็นความร่วมมือที่สะท้อนถึงความซับซ้อนของอุตสาหกรรมชิปในยุค AI 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Nvidia พัฒนา GPU รุ่นใหม่ชื่อ “Rubin” โดยใช้เครื่องมือจาก Cadence ➡️ Rubin มีจำนวนเกตมากกว่า 40 พันล้าน และใช้พลังงานสูงถึง 700W ต่อ die ➡️ ระบบแบบหลายชิปอาจใช้พลังงานรวมถึง 3.6kW ➡️ ใช้ Palladium Z3 emulator และ Protium X3 FPGA prototyping จาก Cadence ➡️ Palladium Z3 ใช้ DPU จาก Nvidia และเครือข่าย Quantum Infiniband ➡️ Protium X3 ใช้ AMD Ultrascale FPGA เพื่อจำลอง RTL และทดสอบซอฟต์แวร์ ➡️ การจำลองช่วยตรวจสอบ bottleneck และปรับขนาดเครือข่ายก่อนผลิตจริง ➡️ Rubin tape-out กับ TSMC แล้วในกระบวนการผลิต 3nm N3P ➡️ มีรายงานว่า Rubin อาจต้อง respin เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ คาดว่า Rubin จะเริ่มส่งมอบช่วงปลายปี 2026 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cadence เปิดตัว Palladium Z3 และ Protium X3 ในปี 2024 ด้วยความสามารถสูงกว่าเดิม 2 เท่า ➡️ ระบบสามารถจำลองได้ถึง 48 พันล้านเกต และวิเคราะห์พลังงานได้ในระดับ cycle ➡️ DPA (Dynamic Power Analysis) ของ Cadence เริ่มใช้ตั้งแต่ปี 2016 และกลายเป็นเครื่องมือหลักในยุค AI ➡️ Rubin ถูกออกแบบมาเพื่อแข่งกับ AMD MI450 ซึ่งเป็น GPU ระดับสูงในกลุ่ม AI ➡️ การใช้ฮาร์ดแวร์จากคู่แข่งอย่าง AMD สะท้อนถึงความร่วมมือข้ามแบรนด์ในอุตสาหกรรม ➡️ บทเรียนจาก Rubin จะถูกนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ consumer ในอนาคต https://www.techradar.com/pro/heres-how-nvidia-and-amd-hardware-are-being-used-in-surprising-ways-to-build-nvidias-fastest-gpu-ever

🧠 จากชิปสู่ไวน์: เมื่ออดีตวิศวกร Intel ต้องเริ่มต้นใหม่ในไร่องุ่นฝรั่งเศส Varun Gupta เคยเป็นวิศวกรการตลาดผลิตภัณฑ์ของ Intel มานานกว่า 10 ปี ก่อนจะย้ายไปทำงานกับ Microsoft ในปี 2020 แต่การย้ายงานครั้งนั้นกลับกลายเป็นจุดเริ่มต้นของคดีใหญ่ เมื่อ Intel พบว่าเขานำเอกสารลับกว่า 4,000 ไฟล์ติดตัวไปด้วย เอกสารเหล่านั้นมีข้อมูลสำคัญ เช่น กลยุทธ์การตั้งราคาของ Intel และการวิเคราะห์คู่แข่ง ซึ่ง Gupta ใช้ในการเจรจาสัญญาซื้อชิปกับ Intel ในนามของ Microsoft หลังจากถูกจับได้ในปี 2021 เขายอมจ่ายเงินชดเชยให้ Intel เป็นจำนวน 40,000 ดอลลาร์ และในปี 2024 ถูกตั้งข้อหาทางอาญาในข้อหาครอบครองข้อมูลลับโดยมิชอบ แม้อัยการจะขอให้ศาลลงโทษจำคุก 8 เดือน แต่ผู้พิพากษา Amy Baggio เห็นว่าการสูญเสียชื่อเสียงและอาชีพในวงการเทคโนโลยีเป็นบทเรียนที่รุนแรงพอแล้ว จึงตัดสินให้ Gupta รับโทษคุมประพฤติ 8 เดือน และปรับเงิน 34,472 ดอลลาร์ Gupta ตัดสินใจย้ายครอบครัวไปฝรั่งเศส และเริ่มเรียนด้านการจัดการไร่องุ่น เพื่อเข้าสู่วงการไวน์อย่างเต็มตัว—จากโลกของชิปสู่โลกขององุ่น https://wccftech.com/former-intel-engineer-sentenced-for-trade-secret-theft-will-now-work-in-french-winemaking-industry/

สงครามโดรน จริงๆมีประโยชน์แต่ก็อันตรายสุดๆ "ไทยเราสูญเสียทหารที่บังคับโดรนไปหลายชีวิตจากการที่ข้าศึกมันจับพิกัดตำแหน่งคนบังคับได้ ต้องรบไปปรับปรุงอุปกรณ์ไปพร้อมๆกันเพื่อแก้จุดบกพร่อง บทเรียนที่ต้องจ่ายด้วยชีวิต ต้องเป็นความลับที่สุด

🧠💻 ถ้าคุณมีแค่ MacBook Pro กับเวลา 5 นาที — คุณจะฝึก AI ได้แค่ไหน? Sean Goedecke ตั้งคำถามเล่น ๆ ว่า “ถ้ามีแค่ MacBook Pro กับเวลา 5 นาที จะฝึกโมเดล AI ที่แข็งแกร่งที่สุดได้แค่ไหน?” คำตอบคือ โมเดล GPT-style ขนาด 1.8 ล้านพารามิเตอร์ ที่ฝึกด้วยชุดข้อมูล TinyStories ประมาณ 20 ล้าน token ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ “ไม่แย่เลย” ด้วย perplexity ประมาณ 9.6 เขาเริ่มจากการทดลองหลายแบบ ทั้ง transformers, LSTM และแม้แต่ diffusion models แต่พบว่า transformers แบบเรียบง่ายให้ผลดีที่สุด โดยใช้ Apple MPS (Metal Performance Shaders) เพื่อเร่งความเร็วการฝึก และเลือก dataset ที่เหมาะกับโมเดลเล็ก เช่น TinyStories ซึ่งมีโครงสร้างเรื่องราวชัดเจนและภาษาง่าย เขายังพบว่าเทคนิคอย่าง gradient accumulation หรือ torch.compile ไม่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกรณีนี้ และการเลือกขนาดโมเดลที่เหมาะสมสำคัญกว่าการใช้เทคนิคซับซ้อน โดยขนาดที่ดีที่สุดอยู่ระหว่าง 1M–1.5M พารามิเตอร์ ซึ่งสอดคล้องกับ Chinchilla scaling laws แม้จะเป็นการทดลองที่ดู “ไร้สาระ” แต่ก็ให้บทเรียนสำคัญว่า การฝึกโมเดลเล็กในเวลาจำกัดสามารถให้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งได้ หากเลือก dataset และ architecture อย่างเหมาะสม ✅ โมเดลที่ดีที่สุดใน 5 นาทีคือ GPT-style ขนาด ~1.8M พารามิเตอร์ ➡️ ฝึกด้วย TinyStories ~20M token ได้ perplexity ~9.6 ✅ ใช้ Apple MPS เพื่อเร่งความเร็วการฝึก ➡️ ได้ความเร็ว ~100K token/วินาที สำหรับโมเดลขนาด 1M ✅ Dataset ที่ใช้คือ TinyStories ซึ่งเหมาะกับโมเดลเล็ก ➡️ มีโครงสร้างเรื่องราวชัดเจนและภาษาง่าย ✅ ขนาดโมเดลที่เหมาะสมที่สุดอยู่ระหว่าง 1M–1.5M พารามิเตอร์ ➡️ ให้อัตราการเรียนรู้และความแม่นยำดีที่สุดในเวลาจำกัด ✅ Architecture ที่ใช้คือ GPT-style transformer 2–3 layers ➡️ ใช้ SwiGLU activation และ positional embeddings แบบเรียนรู้ได้ ✅ ไม่ใช้ dropout หรือ mixture-of-experts ➡️ เพราะเป้าหมายคือให้โมเดลเรียนรู้เร็วที่สุดในเวลาจำกัด ✅ การฝึกโมเดลเล็กมีประโยชน์ในงาน edge computing และ embedded AI ➡️ เช่น รันบนมือถือหรืออุปกรณ์ IoT โดยไม่ต้องพึ่ง cloud ✅ เครื่องมืออย่าง Ollama และ LM Studio ช่วยให้ฝึกโมเดลได้ง่ายขึ้น ➡️ รองรับการโหลดโมเดล open-source เช่น Phi-2, Mistral, Gemma ✅ OpenAI เปิดตัว GPT-OSS ซึ่งสามารถรันบนเครื่องส่วนตัวได้ ➡️ มีเวอร์ชันเล็กสำหรับงานเฉพาะทางและการทดลอง ✅ การฝึกโมเดลในเวลาจำกัดช่วยทดสอบ scaling laws ได้จริง ➡️ เช่น Chinchilla law ที่แนะนำขนาดโมเดลตามจำนวน token https://www.seangoedecke.com/model-on-a-mbp/

🧠 สรุปเหตุการณ์: คดี “ขโมยเทคโนโลยี 2 นาโนเมตร” ของ TSMC 🕵️‍♂️ เหตุการณ์เกิดขึ้น: ▶️ วิศวกรของ TSMC ทั้งในตำแหน่ง "พนักงานปัจจุบันและอดีต" ใช้โทรศัพท์มือถือถ่ายภาพ หน้าจอโน้ตบุ๊กบริษัท ขณะทำงานที่บ้าน (ช่วง Work from Home) ▶️ พวกเขานำข้อมูลลับของกระบวนการผลิตชิป ระดับ 2 นาโนเมตร ไปส่งให้กับ วิศวกรของบริษัท Tokyo Electron (TEL) ซึ่งเป็นบริษัทอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ของญี่ปุ่น ▶️ วิศวกรคนนี้เคยทำงานที่ TSMC และได้ลาออกแล้ว 🔍 วิธีการถูกจับได้อย่างไร? ⭕ ระบบความปลอดภัยของ TSMC ตรวจพบพฤติกรรมที่น่าสงสัย: ▶️ ระบบมีการ วิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งานไฟล์ เช่น ระยะเวลาที่ดูเอกสาร, ความเร็วในการเปลี่ยนหน้า ▶️ หากการดูข้อมูล “เร็วและสม่ำเสมอเกินไป” เช่น เปลี่ยนหน้าทุก ๆ 5 วินาทีเหมือนถ่ายรูป — ระบบจะสงสัยว่าอาจกำลังลักลอบถ่ายภาพ ⭕ อีกทั้งยังมี ระบบ AI จำลองพฤติกรรมของผู้ใช้ เพื่อคาดการณ์ว่าอาจกำลังมีการพยายามขโมยข้อมูล 🤦‍♂️ ทำไมถูกเรียกว่า “ขโมยแบบโง่ๆ” ? ✅ การขโมยแบบใช้มือถือส่วนตัวถ่ายหน้าจอ ถือว่า ล้าสมัยและถูกจับได้ง่ายมาก ✅ ระบบของ TSMC มีการตรวจสอบทั้งในระดับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ รวมถึงพฤติกรรมผู้ใช้ (Behavior Analytics) ✅ การใช้มือถือถ่ายหน้าจอโน้ตบุ๊กที่บริษัทแจกนั้น ยิ่งง่ายต่อการตรวจจับ เพราะบริษัทสามารถติดตามได้ ⚠️ ผลกระทบและการดำเนินคดี ⭕ ข้อมูลที่รั่วไหลเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี 2 นาโนเมตร ซึ่งเป็นเทคโนโลยีล้ำหน้าระดับโลกของ TSMC ⭕ คดีนี้ทำให้เจ้าหน้าที่จากสำนักงานอัยการพิเศษด้านทรัพย์สินทางปัญญา บุกจับและควบคุมตัวพนักงานที่เกี่ยวข้องหลายราย ⭕ 3 คนจากทั้งหมด ถูกตั้งข้อหาภายใต้ กฎหมายความมั่นคงแห่งชาติ 🇯🇵 โยงถึงญี่ปุ่น: TEL และ Rapidus ⭕ ข้อมูลทั้งหมดรั่วไหลไปถึงอดีตพนักงานของ Tokyo Electron (TEL) ⭕ TEL มีความสัมพันธ์แนบแน่นกับโครงการ Rapidus ของรัฐบาลญี่ปุ่น ที่พยายามไล่ตามเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ระดับ 2 นาโนเมตรให้ทัน TSMC ⭕ แม้ยังไม่มีหลักฐานชัดเจนว่า Rapidus เกี่ยวข้องโดยตรง แต่ความเชื่อมโยงนี้ทำให้เกิดความ “น่าสงสัย” และสร้างความตึงเครียดทางธุรกิจ 🔍 บทเรียนจากกรณีนี้ 🔐 1. ระบบรักษาความปลอดภัยของ TSMC นั้นล้ำสมัยมาก ▶️ ไม่เพียงห้ามถ่ายภาพในโรงงาน แต่ยังตรวจจับพฤติกรรมแม้ในช่วงทำงานจากบ้าน ▶️ ใช้ AI วิเคราะห์รูปแบบการดูไฟล์ เพื่อหาความผิดปกติ 📵 2. การพยายามขโมยข้อมูลด้วยวิธีพื้นๆ นั้นไม่เพียงพออีกต่อไป ▶️ แม้บางคนพยายามหลีกเลี่ยงโดยถ่ายจากจอมอนิเตอร์ของตัวเองแทนโน้ตบุ๊กบริษัท แต่บริษัทก็คิดไว้แล้ว 🚫 3. วัฒนธรรมองค์กรต้องเข้มแข็ง ▶️ ความจงรักภักดีและจริยธรรมของพนักงานเป็นสิ่งสำคัญ เพราะแม้เทคโนโลยีจะดีแค่ไหน ก็ยังพ่ายต่อ “ใจคน” หากไม่มีจริยธรรม #ลุงเขียนหลานอ่าน

🛡️💸 เรื่องเล่าจากโลกคริปโต: เมื่อการกู้เงินด้วยเหรียญดิจิทัลต้องเผชิญภัยไซเบอร์ ในยุคที่คริปโตไม่ใช่แค่การลงทุน แต่กลายเป็นสินทรัพย์ที่ใช้ค้ำประกันเงินกู้ได้ “Crypto-backed lending” จึงกลายเป็นเทรนด์ที่ทั้งนักลงทุนรายย่อยและสถาบันต่างหันมาใช้กันมากขึ้น เพราะมันเปิดโอกาสให้ผู้ถือเหรียญสามารถกู้เงินโดยไม่ต้องขายเหรียญออกไป แต่ในความสะดวกนั้น ก็มีเงามืดของภัยไซเบอร์ที่ซ่อนอยู่ เพราะเมื่อมีสินทรัพย์ดิจิทัลมูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์ถูกล็อกไว้ในแพลตฟอร์มเหล่านี้ แฮกเกอร์ก็ยิ่งพัฒนาเทคนิคใหม่ ๆ เพื่อเจาะระบบให้ได้ ภัยที่พบได้บ่อยคือการเจาะ smart contract ที่มีช่องโหว่ เช่นกรณี Inverse Finance ที่ถูกแฮกผ่านการบิดเบือนข้อมูลจาก oracle จนสูญเงินกว่า 15 ล้านดอลลาร์ หรือกรณี Atomic Wallet ที่สูญเงินกว่า 35 ล้านดอลลาร์เพราะการจัดการ private key ที่หละหลวม นอกจากนี้ยังมีการปลอมเว็บกู้เงินบน Telegram และ Discord เพื่อหลอกให้ผู้ใช้กรอก seed phrase หรือ key รวมถึงมัลแวร์ที่แอบเปลี่ยน address ใน clipboard เพื่อขโมยเหรียญแบบเนียน ๆ บทเรียนจากอดีต เช่นการล่มของ Celsius Network และการถูกเจาะซ้ำของ Cream Finance แสดงให้เห็นว่าไม่ใช่แค่โค้ดที่ต้องแข็งแรง แต่กระบวนการภายในและการตรวจสอบความเสี่ยงก็ต้องเข้มงวดด้วย แนวทางป้องกันที่ดีคือการใช้ multi-signature wallet เช่น Gnosis Safe, การตรวจสอบ smart contract ด้วย formal verification, การตั้งระบบตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติแบบ real-time และการให้ผู้ใช้ใช้ hardware wallet ร่วมกับ 2FA เป็นมาตรฐาน ✅ Crypto-backed lending เติบโตอย่างรวดเร็วในปี 2024 ➡️ มีสินทรัพย์กว่า $80B ถูกล็อกใน DeFi lending pools ✅ ผู้ใช้สามารถกู้ stablecoin โดยใช้ BTC หรือ ETH เป็นหลักประกัน ➡️ ไม่ต้องขายเหรียญเพื่อแลกเป็นเงินสด ✅ ช่องโหว่ใน smart contract เป็นจุดเสี่ยงหลัก ➡️ เช่นกรณี Inverse Finance สูญเงิน $15M จาก oracle manipulation ✅ การจัดการ private key ที่ไม่ปลอดภัยนำไปสู่การสูญเงินมหาศาล ➡️ Atomic Wallet สูญเงิน $35M จาก vendor ที่เก็บ key ไม่ดี ✅ การปลอมเว็บกู้เงินและมัลแวร์ clipboard เป็นภัยที่พุ่งเป้าผู้ใช้ทั่วไป ➡️ พบมากใน Telegram, Discord และ browser extensions ✅ Celsius Network และ Cream Finance เคยถูกแฮกจากการควบคุมภายในที่อ่อนแอ ➡️ เช่นการไม่อัปเดตระบบและการละเลย audit findings ✅ แนวทางป้องกันที่แนะนำคือ multi-sig wallet, formal verification และ anomaly detection ➡️ Gnosis Safe เป็นเครื่องมือยอดนิยมใน DeFi ✅ ตลาด crypto lending มีแนวโน้มเติบโตต่อเนื่อง ➡️ คาดว่าจะกลายเป็นเครื่องมือการเงินหลักในอนาคต ✅ Blockchain ช่วยเพิ่มความโปร่งใสและลดการพึ่งพาตัวกลาง ➡️ แต่ก็ยังต้องพึ่งระบบรักษาความปลอดภัยที่แข็งแรง ✅ End-to-end encryption และ biometric login เป็นแนวทางเสริมความปลอดภัย ➡️ ช่วยลดความเสี่ยงจาก phishing และ social engineering ✅ การใช้ระบบ real-time monitoring และ kill switch ช่วยหยุดการโจมตีทันที ➡️ ลดความเสียหายจากการเจาะระบบแบบ flash attack https://hackread.com/navigating-cybersecurity-risks-crypto-backed-lending/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: NotebookLM จาก Google—AI คู่คิดสำหรับการเรียนรู้ที่ปลอดภัยและทรงพลัง Google ประกาศขยายการเข้าถึง NotebookLM ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI สำหรับการเรียนรู้ ให้กับผู้ใช้ทุกวัยในระบบ Google Workspace for Education โดยไม่จำกัดอายุอีกต่อไป ตั้งแต่วันที่ 4 สิงหาคม 2025 เป็นต้นไป NotebookLM จะเปิดใช้งานโดยอัตโนมัติในทุกสถาบันที่ใช้ Google Workspace for Education ทั้งในระดับ Fundamentals, Standard และ Plus NotebookLM ถูกออกแบบให้เป็น “AI-powered thinking partner” ที่ช่วยสรุปบทเรียน สร้างแผนการสอน คำถามแบบฝึกหัด และบทสนทนาเพื่อการเรียนรู้ โดยสามารถอัปโหลดไฟล์จาก Google Docs, Slides หรือ Sheets เพื่อให้ AI สร้างเนื้อหาประกอบการเรียนได้ทันที ที่สำคัญ Google ยืนยันว่า NotebookLM ปฏิบัติตามมาตรฐานด้านความปลอดภัยข้อมูล เช่น FERPA และ COPPA โดยข้อมูลผู้ใช้จะไม่ถูกมนุษย์ตรวจสอบหรือใช้ในการฝึกโมเดล AI และผู้ดูแลระบบสามารถควบคุมการเข้าถึงได้ผ่าน Admin Console ✅ Google ขยายการเข้าถึง NotebookLM ให้กับผู้ใช้ทุกวัยใน Google Workspace for Education ➡️ ไม่จำกัดอายุอีกต่อไป ทั้งนักเรียนระดับประถมถึงมหาวิทยาลัย ➡️ เริ่มเปิดใช้งานอัตโนมัติในวันที่ 4 สิงหาคม 2025 ✅ NotebookLM เป็น Core Service ที่เปิดใช้งานโดยอัตโนมัติในทุกระดับของ Workspace for Education ➡️ รวมถึง Fundamentals, Standard และ Plus ➡️ ผู้ดูแลระบบสามารถเปิด/ปิดการใช้งานได้ตามหน่วยงานย่อย ✅ NotebookLM ช่วยสร้างสรุปบทเรียน, แผนการสอน, แบบฝึกหัด และบทสนทนาเพื่อการเรียนรู้ ➡️ รองรับการอัปโหลดไฟล์จาก Google Docs, Slides, Sheets ➡️ ใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาแบบเรียลไทม์ ✅ รองรับมากกว่า 35 ภาษา และใช้งานได้ในกว่า 180 ประเทศที่เปิดใช้ Gemini API ➡️ เหมาะกับการเรียนรู้ในบริบทนานาชาติ ➡️ ช่วยให้ครูและนักเรียนทั่วโลกเข้าถึงเครื่องมือเดียวกัน ✅ ข้อมูลผู้ใช้ไม่ถูกใช้ในการฝึกโมเดล AI และไม่ถูกมนุษย์ตรวจสอบ ➡️ ปฏิบัติตามมาตรฐาน FERPA และ COPPA ➡️ เสริมความมั่นใจด้านความปลอดภัยข้อมูลในสถานศึกษา ✅ ผู้ดูแลระบบสามารถควบคุมการเข้าถึงผ่าน Admin Console ได้อย่างละเอียด ➡️ ตั้งค่าการเข้าถึงระดับ notebook หรือหน่วยงานย่อย ➡️ มีช่วงเวลา 45 วันให้เลือก opt-out ก่อนเปิดใช้งานอัตโนมัติ https://www.neowin.net/news/google-expands-notebooklm-access-to-all-workspace-for-education-users/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: ฤดูร้อน—ช่วงเวลาทองของแฮกเกอร์ และบทเรียนที่องค์กรต้องไม่ละเลย ฤดูร้อนมักเป็นช่วงที่คนทำงานหยุดพัก เดินทางไกล หรือทำงานจากสถานที่ที่ไม่คุ้นเคย เช่น บ้านพักตากอากาศ โรงแรม หรือสนามบิน ซึ่งมักใช้ Wi-Fi สาธารณะที่ไม่มีการเข้ารหัสหรือระบบป้องกันที่ดีพอ ในขณะเดียวกัน ทีม IT และฝ่ายรักษาความปลอดภัยไซเบอร์ขององค์กรก็ลดกำลังลงจากการลาพักร้อน ทำให้การตรวจสอบภัยคุกคามลดลงอย่างเห็นได้ชัด ผลคือ แฮกเกอร์ใช้โอกาสนี้ในการโจมตีแบบ phishing, ransomware และการขโมยข้อมูลผ่านเครือข่ายปลอม โดยเฉพาะการปลอมอีเมลจากสายการบินหรือแพลตฟอร์มจองที่พัก ซึ่งดูเหมือนจริงจนผู้ใช้หลงเชื่อ ข้อมูลจากหลายแหล่งระบุว่า การโจมตีไซเบอร์ในฤดูร้อนเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 30% โดยเฉพาะในกลุ่มองค์กรที่มีการทำงานแบบ remote และไม่มีนโยบายรักษาความปลอดภัยที่ชัดเจน ✅ ฤดูร้อนเป็นช่วงที่การโจมตีไซเบอร์เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ➡️ การโจมตีเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 30% ในช่วงเดือนมิถุนายน–สิงหาคม ➡️ เกิดจากการลดกำลังของทีม IT และการใช้เครือข่ายที่ไม่ปลอดภัย ✅ ผู้ใช้มักเชื่อมต่อ Wi-Fi สาธารณะจากโรงแรม สนามบิน หรือบ้านพัก โดยไม่รู้ว่ามีความเสี่ยง ➡️ เสี่ยงต่อการถูกดักข้อมูลหรือปลอมเครือข่าย ➡️ อุปกรณ์ส่วนตัวมักไม่มีระบบป้องกันเท่ากับอุปกรณ์องค์กร ✅ แฮกเกอร์ใช้ phishing ที่เลียนแบบอีเมลจากสายการบินหรือแพลตฟอร์มจองที่พัก ➡️ หลอกให้ผู้ใช้กรอกข้อมูลบัตรเครดิตหรือรหัสผ่าน ➡️ ใช้เทคนิคที่เหมือนจริงมากขึ้นด้วย generative AI ✅ องค์กรมักเลื่อนการอัปเดตระบบและการตรวจสอบความปลอดภัยไปหลังช่วงพักร้อน ➡️ ทำให้เกิดช่องโหว่ที่แฮกเกอร์สามารถเจาะเข้าได้ง่าย ➡️ ไม่มีการสำรองข้อมูลหรือทดสอบระบบอย่างสม่ำเสมอ ✅ ภัยคุกคามที่พบบ่อยในฤดูร้อน ได้แก่ ransomware, credential theft และ shadow IT ➡️ การใช้แอปที่ไม่ได้รับอนุญาตหรือแชร์ไฟล์ผ่านช่องทางที่ไม่ปลอดภัย ➡️ การขโมยข้อมูลบัญชีผ่านการดักจับการสื่อสาร ‼️ การใช้อุปกรณ์ส่วนตัวที่ไม่มีระบบป้องกันเข้าถึงข้อมูลองค์กรเป็นช่องโหว่สำคัญ ⛔ ไม่มีการเข้ารหัสหรือระบบป้องกันไวรัส ⛔ เสี่ยงต่อการถูกขโมยข้อมูลหรือเข้าถึงระบบภายใน ‼️ การลดกำลังทีม IT ในช่วงฤดูร้อนทำให้การตอบสนองต่อภัยคุกคามล่าช้า ⛔ แฮกเกอร์สามารถแฝงตัวในระบบได้นานขึ้น ⛔ อาจเกิดการโจมตีแบบ ransomware โดยไม่มีใครตรวจพบ ‼️ การไม่มีแผนรับมือหรือผู้รับผิดชอบเมื่อเกิดเหตุการณ์ไซเบอร์อาจทำให้ความเสียหายขยายตัว ⛔ ไม่มีการแจ้งเตือนหรือกู้คืนข้อมูลทันเวลา ⛔ องค์กรอาจสูญเสียข้อมูลสำคัญหรือความน่าเชื่อถือ ‼️ การใช้ Wi-Fi สาธารณะโดยไม่ใช้ VPN หรือระบบป้องกันเป็นพฤติกรรมเสี่ยงสูง ⛔ ข้อมูลส่วนตัวและข้อมูลองค์กรอาจถูกดักจับ ⛔ เสี่ยงต่อการถูกโจมตีแบบ man-in-the-middle https://www.csoonline.com/article/4030931/summer-why-cybersecurity-needs-to-be-further-strengthened.html

สุชัชวีร์ เผยเคล็ดลับสู่ความสำเร็จ ไม่ได้เก่ง-ไม่ได้โชคดี มีเพียงแค่ "ความอดทน" และไม่ยอมแพ้ https://www.thai-tai.tv/news/20692/ . #ไทยไท #สุชัชวีร์สุวรรณสวัสดิ์ #ความสำเร็จ #ความอดทน #แรงบันดาลใจ #ข้อคิด #ไม่ยอมแพ้ #บทเรียนชีวิต

"เทพไท" ตั้งข้อสังเกต "ไทยได้คุ้มเสียไหม?" หวั่นเป็นแค่ "ละครตบตา" มหาอำนาจ! https://www.thai-tai.tv/news/20601/ . #เทพไทเสนพงศ์ #เจรจาสงบศึก #ไทยกัมพูชา #หยุดยิงไม่มีเงื่อนไข #บทเรียน #ความรับผิดชอบ #ทรัมป์ #กำแพงภาษี #ไทยไท

ด่วน! กัมพูชาสั่งปิดน่านฟ้าเหนือบริเวณที่มีการสู้รบกับไทย . สำนักงานการบินพลเรือนกัมพูชา (Cambodian Civil Aviation Authority) ประกาศปิดน่านฟ้า ห้ามทำการบินเหนือบริเวณที่มีการสู้รบกับไทย พร้อมแจ้งให้สายการบินต่างๆ หลีกเลี่ยงเส้นทางเพื่อความปลอดภัย ขณะเดียวกันก็กำหนดเพดานบินขั้นต่ำสำหรับเส้นทางที่อาจมีความเสี่ยงสูง . Sin Chansereyvutha โฆษกสำนักงานเลขาธิการของสำนักงานการบินพลเรือนกัมพูชา (SSCA) ให้สัมภาษณ์กับสื่อพนมเปญโพสต์เช้าวันนี้ (26 ก.ค.) ว่าการตัดสินใจปิดน่านฟ้าเหนือพื้นที่ขัดแย้งนั้นมีพื้นฐานจากการที่ไทยใช้อาวุธหนักที่ขึ้นไปถึงบรรยากาศชั้นสูง ซึ่งอาจก่อให้เกิดอันตรายต่อเที่ยวบินพาณิชย์ เขาระบุด้วยว่า มาตรการนี้มีที่มาจากการศึกษาบทเรียนในสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในต่างประเทศ . โฆษกผู้นี้ย้ำว่า หน่วยงานควบคุมการจราจรทางอากาศยังห้ามไม่ให้อากาศยานทุกประเภททำการบินในระดับต่ำกว่า 1,200 เมตร ในพื้นที่ระหว่างท่าอากาศยานเก่าเสียมเรียบไปจนถึงจังหวัดไพลิน . “สืบเนื่องจากปฏิบัติการทางทหารที่เปลี่ยนแปลงไปมากในพื้นที่ขัดแย้งเมื่อวันที่ 25 ก.ค. เราได้เปลี่ยนแปลงเส้นทางการบินที่อาจมีความเสี่ยง เราไม่อนุญาตให้ทำการบินผ่านพื้นที่ดังกล่าว ทุกเที่ยวบินที่โดยปกติแล้วจะต้องผ่านโซนเหล่านั้นได้รับคำสั่งให้เปลี่ยนเส้นทาง” เขากล่าว พร้อมกับย้ำว่า “ปฏิบัติการของสายการบินต่างๆ ที่ผ่านน่านฟ้ากัมพูชาไม่ได้ถูกยกเลิกหรือลดจำนวนลง แค่เพียงเปลี่ยนเส้นทางเท่านั้น” . โฆษกเขมรอธิบายเพิ่มเติมว่า เส้นทางบินที่จะได้รับผลกระทบ ได้แก่ เที่ยวบินจากภูมิภาคกลาง-ตะวันออกไปยังฟิลิปปินส์, ไทยไปฟิลิปปินส์, ไทยไปญี่ปุ่น, จีนไปลาว, จีนไปเวียดนาม, จีนไปมาเลเซีย และจีนไปอินโดนีเซีย เป็นต้น . เขายังเตือนด้วยว่า กัมพูชาอาจออกข้อจำกัดเพิ่มเติมหากกองทัพไทยยังคงขยายปฏิบัติการก้าวร้าวต่อไป และขอย้ำอีกครั้งว่า มาตรการนี้ของกัมพูชามีจุดประสงค์เพื่อรับรองว่าการสัญจรทางอากาศจะมีความปลอดภัย 100 เปอร์เซ็นต์ . ที่มา: Phnom Penh Post

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

🌍 โลกของ “สาธารณสุขระหว่างประเทศ”: ระหว่างชีวิตและอำนาจ 🧠💉 ✍️ อดิเทพ จาวลาห์ 🔗 https://linktr.ee/chawlaadithep 📖 ต้นฉบับ: https://www.rookon.com/?p=1330 เช่นเดียวกับด้านอื่นของการแพทย์ 🏥 สาธารณสุขก็เป็นเรื่องของ “ชีวิตและความตาย” สิ่งที่แตกต่างคือมันถูกจัดการในระดับกลุ่มและสเกลงานระดับนานาชาติ 🌐 เมื่อมีเงินก้อนใหญ่—เป็นล้านดอลลาร์ 💵—ถูกจัดสรรไปยังโครงการใดโครงการหนึ่ง ผลลัพธ์อาจเป็นชีวิตที่รอดมากมาย 🙌 หรือในทางตรงกันข้าม อาจมีชีวิตสูญเสีย และความโศกเศร้าเข้ามาแทนที่ 😢 หากเงินนั้นไม่ได้ถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพ หรือถูกเบี่ยงเบนไปยังสิ่งที่ก่อให้เกิดอันตราย ⚠️ การจัดการกับเรื่องเหล่านี้ส่งผลโดยตรงต่อ “อีโก้” ของผู้เกี่ยวข้อง 🧠 เนื่องจากมนุษย์มักให้คุณค่ากับตัวเอง เมื่รู้สึกว่า ตนมีอำนาจที่สามารถส่งผลต่อชีวิตผู้อื่น 🧍‍♀️🧍‍♂️ เมื่อเจ้าหน้าที่สาธารณสุขระดับนานาชาติได้รับการยกย่องและชมเชยจากสื่อและผู้คน—ที่มักได้เห็นเพียงภาพเด็กผิวสีจำนวนมาก 🧒🏾👧🏾ยืนเข้าคิวเพื่อรอรับการช่วยเหลือจากคนในเสื้อกั๊กสีขาวที่มีตราโลโก้เจ๋งๆ 👕—ภาพนี้สร้างความรู้สึก “ยิ่งใหญ่” ขึ้นในใจของพวกเขา ✨ ขณะที่ด้านที่เป็นความจริง เช่น เงินเดือนสูงที่มักได้รับการยกเว้นภาษี 💰 การเดินทางระหว่างประเทศ ✈️ พักในโรงแรมห้าดาว 🏨 บางครั้งถูกปิดบังไม่ให้เป็นเรื่องหลักในสายตาประชาชน ซึ่งผมไม่ได้เกียงสิ่งเหล่านั้น แต่หากคุณศึกษาข้อมูลการใช้เงินของหน่วยงานเหล่านี้ 📊 คุณจะตกใจว่า เงินส่วนใหญ่ถูกใช้ไปกับการเดินทางและความสะดวกสบายของเจ้าหน้าที่ เป็นหลัก 🚗🍽️ ผลคือ “แรงจูงใจทางอีโก้” ถูกเสริมทัพ 💪 ทำให้เจ้าหน้าด้านสาธารณสุขระหว่างประเทศ รวมทั้งในประเทศมีความเชื่อมั่นในตัวเองสูง ⬆️ มองว่าค่านิยมของตนดีเลิศจนพร้อมบังคับใช้สิ่งเหล่านั้นกับ “เป้าหมาย” ของงาน 🎯 ไม่ว่าจะเป็นชุมชนใด เมื่อการงานของพวกเขาดูเหมือนมีคุณค่ามากกว่าการเลี้ยงลูก 👶 หรือการทำงานปกติในหมู่บ้าน หรือแม้กระทั่งพนักงานต้อนรับที่สนามบิน 🛫 — พวกเขาจึงรู้สึกว่าการตัดสินใจแทนผู้อื่นนั้นช่าง “ชอบธรรม” เสียยิ่งนัก 😇 ตัวอย่างชัดๆ จากองค์การอนามัยโลก (WHO) 🌏 ที่เรียกร้องให้ประเทศต่างๆ ทั่วโลกยอมรับค่านิยมตะวันตกอย่างสุดโต่ง ❗ 💸 เมื่อทุนใหญ่เข้ามาคุมเกม ความซับซ้อนยิ่งเพิ่มขึ้นเมื่อแหล่งเงินทุนหลักมีวาระผลประโยชน์ทางธุรกิจและภูมิรัฐศาสตร์ที่ชัดเจน 🧩 ยกตัวอย่างเช่น WHO มีงบประมาณมากกว่า 75% ที่ถูกกำหนดโดยผู้ให้ทุน 💼 ซึ่งมักเป็นฝ่ายที่ได้รับผลประโยชน์จากนโยบายเหล่านั้น เช่นบริษัทผู้ผลิตวัคซีนที่อาจได้กำไรจากการผลักดันวัคซีนใหม่ๆ 💉💰 องค์กรขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการรับมือโควิด เช่น GAVI และ CEPI ถูกตั้งขึ้นโดยกลุ่มทุนเอกชนและภาคธุรกิจ 🏢 หลังจากวิกฤติ พวกเขากลายเป็นส่วนหนึ่งของตารางบอร์ด และมี “สิทธิในการ” กำหนดทิศทางโครงการระดับโลก 🌐 เมื่อการบรรจุทุนเชิงพาณิชย์และการเมืองเข้าไปอยู่ใต้ร่มของ “สาธารณสุข” ⛱️ เนื้อหาของงานก็เปลี่ยนจากการช่วยชีวิต มาเป็นการผลักดันวาระที่อาจไม่เกี่ยวกับสาธารณสุข แต่คือการหาผลประโยชน์มากกว่า และกำไรนานาประเภท 💹 👷‍♂️ แรงงานที่ “ถูกจับแต่เต็มใจ” ในธุรกิจ เราโฆษณาสินค้าและหวังว่าลูกค้าจะสนใจ 📢 เพราะนั่นคือความเสี่ยงและต้นทุน แต่หากสินค้านั้นถูก “บังคับให้ซื้อ” โดยกลไกของรัฐหรือองค์กร 🏛️ ไม่มีทางเลือก ❌ ไม่มีความรับผิดชอบต่อผลที่ตามมา 😶 แถมถ้าความเสียหายเกิด—คุณก็ไม่รับผิดชอบ ❌ สิ่งนี้คือ “การพิมพ์เงิน” แบบไร้ความเสี่ยง 🖨️💵 และเพื่อให้ระบบนี้เดินไปได้ ต้องมี “แรงงาน” ที่พร้อมเป็นเครื่องมือ ⚙️ ผลิตภัณฑ์ และต้องมีพร่ำบรรยายหน้าแผงข่าวอย่างไม่ผิดพลาด 🗞️ 📜 ประวัติศาสตร์ที่น่ากลัวของสาธารณสุข ประวัติศาสตร์สาธารณสุขในสหรัฐฯ 🇺🇸 ยังเคยถูกใช้สนับสนุนนโยบายเชิงเหยียดเชื้อชาติและยูจีนิกส์ (Eugenics) 🧬 ที่บังคับให้กลุ่มคนบางกลุ่ม เช่น คนเชื้อสายคนพื้นเมือง หรือผู้ที่มีความบกพร่องบางอย่าง 🧑‍🦽 ถูกคุมขัง ทำหมัน และปล่อยให้ตายต่ำกว่ามาตรฐานสุขภาพ 🏚️ แนวคิดนี้ยังถูกปลูกฝังในรั้วมหาวิทยาลัย เช่น ห้องปฏิบัติการของมหาวิทยาลัย Johns Hopkins 🏫 ถึงแม้ในยุโรป เช่นอิตาลีและเยอรมนี ยุคฟาสซิสต์ก็ใช้สาธารณสุขในการฆาตกรรมกลุ่มชาติพันธุ์ที่ “ด้อยกว่า” ☠️—จากการคัดกรองทางพันธุกรรม จนถึงการฆ่าล้างเผ่าพันธุ์จริงๆ 🩸 และเรื่องนี้ยังดำเนินต่อเนื่องไปหลังสงครามโลกครั้งที่สอง—อย่างเคส Tuskegee ที่ใช้ฐานข้อมูลทางการแพทย์ล่วงละเมิดความเป็นมนุษย์โดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้ถูกศึกษา 👨🏿‍⚕️ 🧠 อีโก้ ความเชื่อ และการบังคับใช้ แพทย์และพยาบาลในช่วงเวลานั้นเชื่อมั่นว่าตนเองทำ “สิ่งที่ถูกต้อง” ✅ จะช่วยกวาดล้าง “ความต่ำช้า” ออกจากสังคม แต่สุดท้ายพวกเขากลายเป็นเครื่องมือของโครงสร้างอำนาจ ที่มองไม่เห็นว่าตนกำลังทำร้ายมนุษย์อย่างไร้ความปราณี 🔥 ในระบบที่มีลำดับขั้น 🧱 ผู้ปฏิบัติงานจะยิ่งมีจิตวิทยาที่ทำให้ “เชื่อฟัง” และ “ยึดมั่นในระบบ” เมื่อพวกเขาได้รับการฝึกให้เชื่อใน “ความดีขั้นสูง” ของระบบ และเชื่อว่าการบังคับใช้มาตรการแข็ง หรือการจำกัดทางเลือกของประชาชน ล้วนเพื่อ “ประโยชน์สุขของส่วนรวม” 🫂 🌿 ทางออกอยู่ที่การให้สิทธิ์และอำนาจ ในขณะที่ระบบนี้ขยายอำนาจการควบคุม 🧬 แนวทางที่แท้จริงของ “สุขภาพ” กลับเป็นเรื่องของความเป็นอยู่ทางจิต ใจ และสังคม ที่ต้องการ “สิทธิ์ในการเลือก” 🗳️ เมื่อคนมีอำนาจของตนเองได้กำหนดการรักษา 🧘 ได้เลือกแนวทางที่เหมาะสมกับพื้นฐานชีวิตของตน และไม่ถูกบังคับจากส่วนกลาง สิ่งนี้เองคือรากฐานของสุขภาพที่แท้จริง 🧡 แต่เมื่อระบบลุกลามไปยังการบังคับและการจำกัดเสรีภาพ—ไม่ว่าจะทางกฎหมายหรือทางวัฒนธรรม—มันคือต ตัวบ่อนทำลายระบบสุขภาพ และทำให้มนุษย์กลายเป็นเพียงเครื่องมือของอำนาจ 🤖 📢 สรุปและแนวทางปลุกพลัง * สำรวจระบบสาธารณสุขในมิติใหม่ ทั้งในแง่ของอำนาจทุน และโครงสร้างอำนาจ 🕵️‍♀️ * เข้าใจว่าหลายสิ่งถูกออกแบบมาเพื่อชิงผลประโยชน์ ไม่ใช่เพื่อความเป็นอยู่ของแท้ 💔 * เห็นบทเรียนจากประวัติศาสตร์ว่าการใช้อำนาจโดยไม่ตรวจสอบนำไปสู่หายนะได้จริง 🧨 * ตระหนักถึงอีโก้ของผู้ปฏิบัติงานและอันตรายจากระบบลำดับขั้น 🧱 * ร่วมเรียกร้องให้ทุกคนมีสิทธิ์เลือกในสิ่งที่เกี่ยวกับสุขภาพของตนเอง 🗣️ * ปลูกจิตสำนึกให้สังคมไม่ถูกควบคุม แต่มีศักดิ์ศรีและความเป็นมนุษย์ 🧑🏽‍🤝‍🧑🏼 สุดท้าย… การจะสร้างระบบสุขภาพที่ดีต้องเริ่มจาก “ประชาชนทุกคน” ที่ลุกขึ้นมามีเสียง 📢 มีสิทธิ์ 🧾 มีอำนาจแสดงความคิดเห็น และร่วมกันสร้างระบบที่เคารพสิทธิและความต้องการของทุกคนอย่างแท้จริง 🙌 ดังนั้นการเงียบเฉยคือการปล่อยให้ผู้มีอำนาจกระทำผิดต่ออย่างไม่รู้จบ ❌ https://www.facebook.com/share/p/1Bmr3SPLx7/

...นี้คือภาวะสงครามแล้วนะ,กฎอัยการศึกทั่วประเทศต้องเร่งรีบประกาศทันที,รัฐบาลนี้พึ่งพาอะไรไม่ได้แล้ว,ไม่เต็มที่อะไรหรอก,เพราะยืนยันผลงานจากอดีตมาแล้วมีแต่เป็นตัวถ่วง ทำให้ทหารไทยเราเสียเปรียบได้ด้วย,มีรัฐบาลก็เหมือนไม่มี,ยึดอำนาจเลย ตั้งนายกฯพระราชทานพิเศษจัดการเลย.,เขมรต้องได้รับบทเรียนหรือถูกยึดประเทศแล้วสลายให้พ้นเป็นสถานะประเทศเลย,คนเขมรในไทยสามารถเป็นไส้ศึกส่งข่าวภายในเราได้,ต้องผลักดันกลับประเทศมันให้หมด,มีสำนักงานรวมรวมข่าวภายในบนแผ่นดินไทยด้วย,มันเป็นไส้ศึกในไทยเรานี้เอง,ฑูตพวกมันสันดานยังขนาดนั้น มันแอบวางคนเตรียมพร้อมไว้แน่นอน,ตำรวจมือดีเราล็อกพิกัดมันได้เข้าจับกุมเลย, ..ทหารไทยเรามีแค่ประชาชนเท่านั้นจะผ่านพ้นพวกเนรคุณนี้ได้,นักการเมืองทรยศขายชาติเพื่อผลประโยชน์มันนานแล้วยิ่งเจอข้อหาจะล้างสส.สว.ทั้งสภาอีก มันโกรธแค้นแน่นอน สุ่มหัวทำลายไทยแน่นอนเพราะคดีมันตรึมรอลงดาบแล้ว จึงเป็นสงครามครั้งสุดท้ายของเดอะแก๊งมันผ่านตัวแทนประเทศเขมรนั้นเอง,แต่ตัวสั่งการจริงๆคือสทร.นั้นล่ะบอกผ่านสหายคนสนิทฮุนเซนมันถ้าสำเร็จประเทศเป็นของเขมรครึ่งหนึ่ง อ่าวไทยเอาไปเลยครึ่งอ่าว,มันจะเป็นประธานาธิบดีตอนนี้ให้ได้เพื่อปกครองประเทศไทยเบ็ดเสร็จ. ..เมื่อประกาศภาวะสงครามจากการรุกรานของเขมร เราชอบธรรมทันทีในการตอบโต้ต่อเนื่องถึงใจกลางประเทศมัน.,ยึดประเทศศัตรูก็ได้ทันทีในสงครามนี้,มิใช่ปะทะผีบ้ากฎปะทะกากๆนั้นอีกต่อไป,จะมีแค่ผู้แพ้กับผู้ชนะเท่านั้น,มิอาจจับมือกันได้อีกต่อไป.เขมรต้องจ่ายราคาแพงที่เปิดก่อนทั้งหมด,ลบชื่อเขมรออกจากแผนที่โลกนั้นเอง. https://youtube.com/watch?v=x0mZudOW7sM&si=11EchwkAbvK-q2th