บทเรียนจากเนปาลที่เราควรเรียนรู้

📱 “Firewalla อัปเดตใหม่หลอกลูกให้เลิกเล่นมือถือด้วย ‘เน็ตช้า’ — เมื่อการควบคุมพฤติกรรมดิจิทัลไม่ต้องใช้คำสั่ง แต่ใช้ความรู้สึก” ในยุคที่เด็ก ๆ ใช้เวลาบนหน้าจอมากกว่าการเล่นกลางแจ้ง Firewalla แอปจัดการเครือข่ายและความปลอดภัยสำหรับครอบครัว ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ในเวอร์ชัน 1.66 ที่ชื่อว่า “Disturb” ซึ่งใช้วิธีแปลกใหม่ในการควบคุมพฤติกรรมการใช้งานมือถือของเด็ก ๆ โดยไม่ต้องบล็อกแอปหรือปิดอินเทอร์เน็ต — แต่ใช้การ “หลอกว่าเน็ตช้า” เพื่อให้เด็กเบื่อและเลิกเล่นไปเอง ฟีเจอร์นี้จะจำลองอาการอินเทอร์เน็ตช้า เช่น การบัฟเฟอร์ การโหลดช้า หรือดีเลย์ในการใช้งานแอปยอดนิยมอย่าง Snapchat โดยไม่แจ้งให้ผู้ใช้รู้ว่าเป็นการตั้งใจ ทำให้เด็กเข้าใจว่าเป็นปัญหาทางเทคนิค และเลือกที่จะหยุดใช้งานเอง ซึ่งเป็นการสร้างแรงจูงใจแบบนุ่มนวลมากกว่าการลงโทษ นอกจากฟีเจอร์ Disturb แล้ว Firewalla ยังเพิ่มความสามารถด้านความปลอดภัย เช่น “Device Active Protect” ที่ใช้แนวคิด Zero Trust ในการเรียนรู้พฤติกรรมของอุปกรณ์ และบล็อกกิจกรรมที่ผิดปกติโดยอัตโนมัติ รวมถึงการเชื่อมต่อกับระบบตรวจจับภัยคุกคามแบบเปิดอย่าง Suricata เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับมัลแวร์และการโจมตีเครือข่าย สำหรับผู้ใช้งานระดับบ้านและธุรกิจขนาดเล็ก Firewalla ยังเพิ่มฟีเจอร์ Multi-WAN Data Usage Tracking ที่สามารถติดตามการใช้งานอินเทอร์เน็ตจากหลายสายพร้อมกัน พร้อมระบบแจ้งเตือนและรายงานแบบละเอียด ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Firewalla App 1.66 ➡️ “Disturb” จำลองอินเทอร์เน็ตช้าเพื่อเบี่ยงเบนพฤติกรรมเด็กจากการใช้แอป ➡️ ไม่บล็อกแอปโดยตรง แต่สร้างความรู้สึกว่าเน็ตไม่เสถียร ➡️ ใช้กับแอปที่ใช้เวลานาน เช่น Snapchat, TikTok, YouTube ➡️ เป็นวิธีควบคุมแบบนุ่มนวล ไม่ใช่การลงโทษ ✅ ฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยเพิ่มเติม ➡️ “Device Active Protect” ใช้ Zero Trust เพื่อเรียนรู้พฤติกรรมอุปกรณ์ ➡️ บล็อกกิจกรรมที่ผิดปกติโดยไม่ต้องตั้งค่ากฎเอง ➡️ เชื่อมต่อกับ Suricata เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับภัย ➡️ เพิ่มระบบ FireAI วิเคราะห์เหตุการณ์เครือข่ายแบบเรียลไทม์ ✅ ฟีเจอร์สำหรับผู้ใช้ระดับบ้านและธุรกิจ ➡️ Multi-WAN Data Usage Tracking ติดตามการใช้งานอินเทอร์เน็ตหลายสาย ➡️ มีระบบแจ้งเตือนเมื่อใช้งานเกินขีดจำกัด ➡️ รายงานการใช้งานแบบละเอียดสำหรับการวางแผนเครือข่าย ➡️ รองรับการใช้งานในบ้านที่มีหลายอุปกรณ์หรือหลายเครือข่าย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Suricata เป็นระบบตรวจจับภัยคุกคามแบบ open-source ที่ใช้ในองค์กรขนาดใหญ่ ➡️ Zero Trust เป็นแนวคิดด้านความปลอดภัยที่ไม่เชื่อถืออุปกรณ์ใด ๆ โดยอัตโนมัติ ➡️ Firewalla ได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้ที่ต้องการควบคุมเครือข่ายภายในบ้าน ➡️ ฟีเจอร์ Disturb อาจเป็นต้นแบบของการควบคุมพฤติกรรมเชิงจิตวิทยาในยุคดิจิทัล https://www.techradar.com/pro/phone-communications/this-security-app-deliberately-slows-down-internet-speeds-to-encourage-your-kids-to-log-off-their-snapchat-accounts

📉 “คะแนนอ่าน-คณิตนักเรียนมัธยมปลายสหรัฐฯ ต่ำสุดในรอบ 20 ปี — สะท้อนวิกฤตการศึกษาที่ลึกกว่าผลกระทบจากโควิด” ผลการสอบระดับชาติของสหรัฐฯ หรือที่เรียกว่า “Nation’s Report Card” ล่าสุดเผยให้เห็นภาพที่น่ากังวลอย่างยิ่ง: คะแนนเฉลี่ยของนักเรียนชั้นมัธยมปลายปีสุดท้าย (Grade 12) ในวิชาการอ่านและคณิตศาสตร์ตกลงสู่ระดับต่ำสุดในรอบกว่า 20 ปี โดยเฉพาะในปี 2024 ซึ่งเป็นครั้งแรกที่มีการสอบหลังช่วงการระบาดของโควิด-19 แม้หลายฝ่ายจะชี้ว่าโควิดมีผลกระทบต่อการเรียนรู้ เช่น การเรียนออนไลน์ การขาดเรียน และความเครียดสะสม แต่ผู้เชี่ยวชาญกลับเตือนว่าแนวโน้มคะแนนตกต่ำนี้เริ่มต้นมานานก่อนโควิดแล้ว และสะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้าง เช่น การลดลงของการอ่านหนังสือเล่มยาว การเปลี่ยนแนวการสอนภาษาอังกฤษไปเน้นบทสั้น และการใช้หน้าจอมากเกินไป ในวิชาคณิตศาสตร์ พบว่า 45% ของนักเรียนมัธยมปลายสอบได้ต่ำกว่าระดับ “พื้นฐาน” (NAEP Basic) ซึ่งหมายถึงไม่สามารถแก้โจทย์พื้นฐาน เช่น การหาค่าความน่าจะเป็นจากตาราง หรือการคำนวณพื้นที่ได้ ส่วนในวิชาการอ่าน มีถึง 32% ที่ไม่สามารถดึงข้อมูลจากข้อความเพื่อเข้าใจความหมายได้ ช่องว่างระหว่างนักเรียนที่ทำคะแนนสูงสุดกับต่ำสุดก็เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในวิชาวิทยาศาสตร์ระดับมัธยมต้น (Grade 8) ซึ่งสะท้อนถึงความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา และการขาดกิจกรรมเรียนรู้แบบลงมือทำที่ลดลงหลังโควิด แม้จะมีนักเรียนจำนวนมากที่ได้รับการตอบรับเข้ามหาวิทยาลัย แต่ผลสอบกลับชี้ว่าเพียง 33% เท่านั้นที่มีความพร้อมด้านวิชาการสำหรับเรียนคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัย — ลดลงจาก 37% ในปี 2019 https://apnews.com/article/naep-reading-math-scores-12th-grade-c18d6e3fbc125f12948cc70cb85a520a

🏛️ “พาลูกไปพิพิธภัณฑ์ ไม่ใช่เพื่อดูจอ! เสียงสะท้อนจากพ่อคนหนึ่งถึง Franklin Institute — เมื่อจอสัมผัสกลายเป็นศูนย์กลางแทนของจริง” Seth Purcell พาลูกชายวัย 6 ขวบไปเยี่ยมชม The Franklin Institute (TFI) ในฟิลาเดลเฟีย ซึ่งเป็นพิพิธภัณฑ์วิทยาศาสตร์ที่เขาเคยหลงรักในวัยเด็ก แต่สิ่งที่เขาพบกลับไม่ใช่ความมหัศจรรย์แบบเดิม — เพราะจอสัมผัสและเกมดิจิทัลได้เข้ามาแทนที่นิทรรศการแบบจับต้องได้ที่เคยเป็นหัวใจของพิพิธภัณฑ์ เขาเล่าว่าในอดีต TFI คือสถานที่ที่เด็กๆ ได้เล่นกับแรงโน้มถ่วง, ทราย, เสียง, และกลไกจริงๆ เช่น การนั่งบนเก้าอี้ที่แขวนจากรอกแล้วดึงตัวเองขึ้น หรือการดูทรายสร้างลวดลายจากการสั่นของลูกตุ้ม แต่ในการเยี่ยมชมครั้งล่าสุด เขากลับพบว่าหลายพื้นที่ถูกแทนที่ด้วยจอสัมผัสที่จำลองประสบการณ์แบบวิดีโอเกม — เช่น “ออกแบบจรวดของคุณเอง” ที่กลายเป็นการกดปุ่มบนหน้าจอแทนการทดลองจริง แม้จะมีนิทรรศการที่ยังคงความเป็น “ของจริง” เช่น ลูกตุ้ม Foucault, ห้อง Air Show และ Sir Isaac’s Loft ที่ยังมีเด็กๆ เล่นกันอย่างสนุกสนาน แต่พื้นที่เหล่านี้กลับถูกซ่อนอยู่ในมุมห่างไกล และบางส่วนก็ชำรุดหรือใช้งานไม่ได้ เช่น เก้าอี้หมุนที่ใช้แสดงแรงโมเมนตัมซึ่งมีแรงเสียดทานมากเกินไปจนไม่ทำงาน Purcell ตั้งคำถามว่า ทำไมพิพิธภัณฑ์ถึงเลือกลงทุนกับจอสัมผัสมากกว่าการบำรุงรักษานิทรรศการแบบจับต้องได้ เขาเสนอว่าพิพิธภัณฑ์ควรเป็นสถานที่ที่เด็กๆ ได้สัมผัสของจริง ไม่ใช่จำลองผ่านหน้าจอ — เพราะการเรียนรู้ที่แท้จริงเกิดจากการมีปฏิสัมพันธ์กับโลก ไม่ใช่กับซอฟต์แวร์ https://sethpurcell.com/writing/screens-in-museums/

สลามเมืองไทย EP30 | มัสยิดบางอ้อ งดงามสมคำร่ำลือ มัสยิดบางอ้อ เป็นหนึ่งในมัสยิดที่มีชื่อเสียงด้านความงดงามและเอกลักษณ์ทางสถาปัตยกรรมในเขตกรุงเทพมหานคร โดดเด่นด้วยโครงสร้างที่ผสมผสานศิลปะอิสลามเข้ากับความประณีตของช่างไทยได้อย่างลงตัว ไม่เพียงเป็นสถานที่ประกอบศาสนกิจของพี่น้องมุสลิมในย่านบางอ้อเท่านั้น แต่มัสยิดแห่งนี้ยังเป็นศูนย์กลางของการเรียนรู้ การรวมตัว และการเชื่อมโยงชุมชนด้วยศรัทธา ความสงบ ความเรียบง่าย และความศรัทธาที่แทรกอยู่ในทุกองค์ประกอบของมัสยิดบางอ้อ ทำให้ที่นี่เป็นมากกว่าสถานที่ทางศาสนา แต่เป็นสัญลักษณ์ของความงดงามทั้งในด้านจิตวิญญาณและวัฒนธรรม ติดตามเรื่องราวและเบื้องหลังของมัสยิดบางอ้อ พร้อมมุมมองจากผู้ศรัทธาในพื้นที่ ที่สะท้อนคุณค่าของมัสยิดแห่งนี้อย่างลึกซึ้ง #สลามเมืองไทย #EP30 #มัสยิดบางอ้อ #มัสยิดในกรุงเทพ #มัสยิดงดงาม #ศรัทธาและสถาปัตยกรรม #MuslimCommunity #IslamicHeritage #ThaiMuslimCulture #ThaiTimes

👶 “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/

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

🏭 “AI Data Center: เบื้องหลังเทคโนโลยีล้ำยุคที่อาจกลายเป็นจุดอ่อนด้านความมั่นคงไซเบอร์ระดับโลก” ลองนึกภาพว่าคุณกำลังพัฒนาโมเดล AI ที่ซับซ้อนระดับ GPT-5 หรือระบบวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่ต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาล คุณอาจคิดถึง GPU, TPU หรือคลาวด์ที่เร็วแรง แต่สิ่งที่คุณอาจมองข้ามคือ “AI Data Center” ที่อยู่เบื้องหลังทั้งหมด — และนั่นคือจุดที่ภัยคุกคามไซเบอร์กำลังพุ่งเป้าเข้าใส่ ในปี 2025 การลงทุนใน AI Data Center พุ่งสูงอย่างไม่เคยมีมาก่อน เช่น Amazon ทุ่มเงินกว่า $20 พันล้านในเพนซิลเวเนีย และ Meta เตรียมเปิดศูนย์ Prometheus ขนาดหลายกิกะวัตต์ในปี 2026 ขณะเดียวกัน รัฐบาลสหรัฐฯ โดยประธานาธิบดีทรัมป์ ได้ออกแผน AI Action Plan เพื่อเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั้งในประเทศและต่างประเทศ แต่เบื้องหลังความก้าวหน้าเหล่านี้คือความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ทั้งด้านพลังงาน (คาดว่าใช้ไฟฟ้ากว่า 612 เทราวัตต์ชั่วโมงใน 5 ปี) และด้านความปลอดภัยไซเบอร์ โดยเฉพาะการโจมตีแบบ side-channel, memory-level, model exfiltration และ supply chain sabotage ที่กำลังกลายเป็นเรื่องจริง AI Data Center ไม่ได้แค่เก็บข้อมูล แต่ยังเป็นที่อยู่ของโมเดล, น้ำหนักการเรียนรู้, และชุดข้อมูลฝึก ซึ่งหากถูกขโมยหรือถูกแก้ไข อาจส่งผลต่อความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และแม้แต่ความมั่นคงของประเทศ ✅ การเติบโตของ AI Data Center ➡️ Amazon ลงทุน $20 พันล้านในเพนซิลเวเนีย ➡️ Meta เตรียมเปิดศูนย์ Prometheus ขนาดหลายกิกะวัตต์ในปี 2026 ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ สนับสนุนผ่าน AI Action Plan โดยประธานาธิบดีทรัมป์ ➡️ ความต้องการพลังงานสูงถึง 612 เทราวัตต์ชั่วโมงใน 5 ปี ➡️ คาดว่าจะเพิ่มการปล่อยคาร์บอนทั่วโลก 3–4% ✅ ความเสี่ยงด้านไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้น ➡️ โจมตีแบบ DDoS, ransomware, supply chain และ social engineering ➡️ side-channel attack จากฮาร์ดแวร์ เช่น CPU, GPU, TPU ➡️ ตัวอย่าง: AMD พบช่องโหว่ 4 จุดในเดือนกรกฎาคม 2025 ➡️ TPUXtract โจมตี TPU โดยเจาะข้อมูลโมเดล AI โดยตรง ➡️ GPU เสี่ยงต่อ memory-level attack และ malware ที่รันในหน่วยความจำ GPU ➡️ ความเสี่ยงจาก model exfiltration, data poisoning, model inversion และ model stealing ✅ ความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์และ supply chain ➡️ การโจมตีจากรัฐต่างชาติ เช่น การแทรกซึมจากจีนผ่าน Digital Silk Road 2.0 ➡️ การใช้เทคโนโลยี 5G และระบบเฝ้าระวังในภูมิภาคอ่าวเปอร์เซีย ➡️ ความเสี่ยงจากการใช้ชิ้นส่วนที่ผลิตโดยบริษัทจีน ➡️ การโจมตี supply chain ก่อนศูนย์จะเปิดใช้งานจริง ✅ แนวทางที่ผู้บริหารด้านความปลอดภัยควรพิจารณา ➡️ ตรวจสอบนโยบายของผู้ให้บริการ AI Data Center อย่างละเอียด ➡️ ใช้ Faraday cage หรือ shield chamber เพื่อลด side-channel attack ➡️ ทำ AI audit อย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจหาช่องโหว่และ backdoor ➡️ ตรวจสอบตำแหน่งที่ตั้งของศูนย์และแหล่งที่มาของอุปกรณ์ ➡️ คัดกรองบุคลากรเพื่อป้องกันการแทรกซึมจากรัฐต่างชาติ https://www.csoonline.com/article/4051849/the-importance-of-reviewing-ai-data-centers-policies.html

🧨 “10 พฤติกรรมที่ทำลายอาชีพผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ โดยไม่รู้ตัว!” ลองจินตนาการว่าคุณเป็น CISO หรือหัวหน้าฝ่ายความปลอดภัยขององค์กรใหญ่ ทุกอย่างดูไปได้สวย…จนกระทั่งคุณเริ่มถูกมองว่าเป็น “ตัวขัดขวางธุรกิจ” หรือ “คนที่พูดแต่เรื่องเทคนิค” แล้วเส้นทางอาชีพที่เคยมั่นคงก็เริ่มสั่นคลอน บทความนี้จาก CSO Online ได้รวบรวม 10 พฤติกรรมที่อาจทำลายอาชีพของผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แม้จะไม่ได้ผิดกฎหมายหรือผิดจรรยาบรรณ แต่ก็สามารถทำให้คุณถูกมองข้าม ถูกลดบทบาท หรือแม้แต่ถูกปลดออกจากตำแหน่งได้ หากไม่รู้จักปรับตัว สิ่งที่น่าสนใจคือ หลายข้อไม่ใช่เรื่องเทคนิคเลย แต่เป็นเรื่องของ “ทัศนคติ” และ “วิธีคิด” เช่น การไม่เข้าใจธุรกิจ, การไม่ยืดหยุ่น, การไม่สื่อสาร หรือแม้แต่การไม่เข้าใจ AI ว่ามันเปลี่ยนภูมิทัศน์ภัยคุกคามไปอย่างไร ✅ 1. ไม่เชื่อมโยงกลยุทธ์ความปลอดภัยกับเป้าหมายธุรกิจ ➡️ ผู้นำที่ยังมองความปลอดภัยเป็น “ต้นทุน” จะถูกมองว่าไม่สนับสนุนการเติบโต ➡️ ต้องเปลี่ยนบทบาทจาก “ผู้เฝ้าประตู” เป็น “ผู้สนับสนุนความก้าวหน้า” ✅ 2. เป็นแค่คนเทคนิค ไม่ใช่ผู้นำธุรกิจ ➡️ ขาดทักษะในการวัดผลกระทบด้านความปลอดภัยต่อรายได้ ➡️ ควรหาที่ปรึกษานอกสายงาน IT เพื่อพัฒนาทักษะธุรกิจ ✅ 3. ไม่สามารถพูดคำว่า “ใช่” ได้ ➡️ ต้องเข้าใจระดับความเสี่ยงที่องค์กรยอมรับได้ ➡️ คำว่า “ใช่ แต่ขอให้ปลอดภัย” จะสร้างความร่วมมือมากกว่า “ไม่” ✅ 4. ขีดเส้นแดงกับธุรกิจ ➡️ การปฏิเสธแบบแข็งกร้าวจะทำให้ธุรกิจหาทางเลี่ยงคุณ ➡️ ควรหาทางออกที่ปลอดภัยแทนการปิดประตูใส่กัน ✅ 5. ยึดติดกับกฎเกินไป ➡️ การยืดหยุ่นในบางกรณี เช่น การอนุญาตแอปชั่วคราว พร้อมควบคุมความเสี่ยง ➡️ แสดงให้เห็นว่าทีมความปลอดภัยเป็น “พันธมิตร” ไม่ใช่ “อุปสรรค” ✅ 6. เข้าใจ AI ผิด ➡️ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็น “ภูมิประเทศใหม่” ที่เปลี่ยนรูปแบบภัยคุกคาม ➡️ ผู้นำที่ยังใช้ตรรกะเก่า จะตอบสนองต่อภัยที่ไม่มีอยู่จริง ✅ 7. มองไม่เห็นระบบที่ต้องปกป้อง ➡️ ต้องเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างระบบต่างๆ ทั้งเทคนิค เศรษฐกิจ วัฒนธรรม ➡️ การขาด “การรับรู้แบบสังเคราะห์” จะทำให้การควบคุมล้มเหลว ✅ 8. ทำงานคนเดียว ไม่สร้างเครือข่าย ➡️ การสร้างความสัมพันธ์ในองค์กรคือกุญแจสู่ความสำเร็จ ➡️ ควรเปิดใจ เรียนรู้จากผู้อื่น และแสดงความสนใจในงานของคนอื่น ✅ 9. ไม่ให้เวลาและความสนใจ ➡️ การปฏิเสธคำถามหรือข้อกังวลเล็กๆ อาจทำให้คนไม่กล้ารายงานปัญหาอีก ➡️ การรับฟังอย่างจริงใจอาจเปิดเผยช่องโหว่สำคัญที่ซ่อนอยู่ ✅ 10. รับมือเหตุการณ์ละเมิดข้อมูลผิดพลาด ➡️ การมีแผนรับมือที่ซ้อมมาแล้วจะช่วยลดผลกระทบ ➡️ การสื่อสารอย่างชัดเจนและควบคุมสถานการณ์คือสิ่งที่องค์กรต้องการ https://www.csoonline.com/article/4051656/10-security-leadership-career-killers-and-how-to-avoid-them.html

🧠 “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

🎙️ เรื่องเล่าจากซิลิคอนถึงเส้นไหม: เมื่อวงจรไฟฟ้ากลายเป็นศิลปะที่มีชีวิต Marilou Schultz ศิลปินชาว Diné (Navajo) ผู้เชี่ยวชาญด้านการทอผ้า ได้สร้างสรรค์ผลงานพรมที่จำลองโครงสร้างภายในของชิป 555 timer ซึ่งเป็นหนึ่งในวงจรอิเล็กทรอนิกส์ที่ขายดีที่สุดในโลก โดยใช้ภาพถ่ายจากกล้องจุลทรรศน์ของ Antoine Bercovici เป็นต้นแบบในการออกแบบลวดลาย พรมนี้ใช้เส้นสีขาวหนาแทนสายโลหะบนชิป ส่วนพื้นหลังสีดำแทนแผ่นซิลิคอน และจุดสีส้มแดงรอบขอบพรมแทนตำแหน่งขาเชื่อมต่อของชิป โดยมีการใช้เส้นด้ายโลหะสีเงินและทองเพื่อแทนวัสดุอลูมิเนียมและทองแดงในชิปจริง ภายในพรมมีการแทนทรานซิสเตอร์ 25 ตัว โดยสามตัวใหญ่สุดถูกเน้นด้วยลวดลายพิเศษ ส่วนที่เหลือเป็นจุดเล็ก ๆ ซึ่งสะท้อนถึงการออกแบบวงจรจริงอย่างแม่นยำ แม้จะมีการปรับเปลี่ยนเล็กน้อยเพื่อความสมดุลทางศิลปะ เช่น การตัดบางจุดของวงจรออก และการละเว้นหมายเลขชิ้นส่วน Schultz เริ่มทอพรมวงจรครั้งแรกในปี 1994 เมื่อ Intel ขอให้เธอสร้างพรมที่จำลองชิป Pentium เพื่อมอบให้กับ AISES (American Indian Science & Engineering Society) และเธอยังคงพัฒนาผลงานในแนวนี้เรื่อยมา โดยใช้เทคนิคดั้งเดิมของ Navajo ผสมกับวัสดุสมัยใหม่ เช่น สีสังเคราะห์และเส้นโลหะ นอกจากความงามทางสายตา พรมนี้ยังเป็นเครื่องมือการเรียนรู้ โดยมีระบบอินเทอร์แอคทีฟที่ให้ผู้ชมคลิกดูแต่ละส่วนของพรมเพื่อเรียนรู้หน้าที่ของวงจรในชิปจริง เช่น ทรานซิสเตอร์ที่ควบคุมการปล่อยประจุของตัวเก็บประจุ หรือวงจรเปรียบเทียบที่ตรวจจับระดับแรงดันไฟฟ้า https://www.righto.com/2025/09/marilou-schultz-navajo-555-weaving.html

อนุทินกำจัดจุดอ่อน ฟอร์ม ครม.คนนอก-ฟื้นคนละครึ่ง ก้าวสู่ตำแหน่งนายกรัฐมนตรีคนที่ 32 สำหรับนายอนุทิน ชาญวีรกูล หัวหน้าพรรคภูมิใจไทย หลังลาออกจากรองนายกฯ และ รมว.มหาดไทย ไปเมื่อกลางเดือน มิ.ย.ที่ผ่านมา เพราะนายทักษิณ ชินวัตร เจ้าของพรรคเพื่อไทยตัวจริง ต้องการเก้าอี้คืน แล้วตกลงกันไม่ได้ กระทั่ง น.ส.แพทองธาร ชินวัตร ถูกศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัยให้พ้นจากตำแหน่งนายกรัฐมนตรี ด้วยข้อหาฝ่าฝืนจริยธรรมร้ายแรง กรณีคลิปเสียงคุยโทรศัพท์กับนายฮุน เซน ประธานวุฒิสภากัมพูชา ในที่สุดดีลโหวตเลือกนายกฯ กับพรรคประชาชน เมื่อวันที่ 5 ก.ย.ก็ลงตัว ชนะนายชัยเกษม นิติสิริ แคนดิเดตพรรคเพื่อไทย 311 ต่อ 152 เสียง งดออกเสียง 27 เสียง ภายใต้เงื่อนไขต้องยุบสภาภายใน 4 เดือน และเดินหน้าแก้ไขรัฐธรรมนูญทั้งฉบับ 4 ปัญหาบ้านเมืองที่นายอนุทินจะแก้ไข คือ ปัญหาเศรษฐกิจ ปัญหาความมั่นคง ปัญหาภัยธรรมชาติ และปัญหาภัยสังคม จึงได้พบเห็นการฟอร์มรัฐมนตรีคนนอก ได้แก่ นายเอกนิติ นิติทัณฑ์ประภาศ อธิบดีกรมธนารักษ์ จะมาเป็น รมว.คลัง นายอรรถพล ฤกษ์พิบูลย์ อดีตซีอีโอ ปตท. และ โออาร์ จะมาเป็น รมว.พลังงาน และนายสีหศักดิ์ พวงเกตุแก้ว อดีตปลัดกระทรวงการต่างประเทศ จะมาเป็น รมว.ต่างประเทศ โดยให้เหตุผลว่า อยากได้คนที่มีความรู้ความสามารถ ทำงานได้เลย ไม่ต้องเรียนรู้งานอะไรมาก สร้างความมั่นใจว่าทุกอย่างจะเดินหน้าได้ และล่าสุด เปิดตัวนายวรภัค ธันยาวงษ์ ประธานที่ปรึกษา นายพิชัย ชุณหวชิร อดีต รมว.คลังในรัฐบาลแพทองธาร ที่เป็นหนึ่งในทีมเจรจาภาษีนำเข้าสหรัฐฯ จะมาเป็น รมช.คลัง นอกจากนี้ นายสิริพงศ์ อังคสกุลเกียรติ รองหัวหน้าพรรคภูมิใจไทย เปิดเผยว่า จะฟื้นโครงการคนละครึ่ง สมัยรัฐบาล พล.อ.ประยุทธ์ จันทร์โอชา กลับมา หลังนางฐนิวรรณ กุลมงคล นายกสมาคมภัตตาคารไทย เรียกร้องให้สนับสนุนโครงการ Co-payment เพื่อช่วยเหลือค่าครองชีพของประชาชน และผู้ประกอบการร้านอาหารทั่วประเทศกว่า 7 แสนราย ที่ต้องเผชิญพิษเศรษฐกิจและยอดขายตกต่ำ เรียกเสียงฮือฮาจากสังคม เพราะเป็นโครงการในตำนานที่เห็นภาพและจับต้องได้ อีกทั้งระบบหลังบ้าน ธนาคารกรุงไทยมีประสบการณ์อยู่แล้ว มีฐานผู้ใช้งานแอปฯ เป๋าตังกว่า 40 ล้านราย เมื่อเทียบกับโครงการดิจิทัลวอลเล็ต 10,000 บาท ที่ต้องเขียนแอปฯ ใหม่ สุดท้ายทำไม่ได้จริง ได้แค่แจกเงินผู้สูงอายุ ผู้มีรายได้น้อยและกลุ่มเปราะบางผ่านระบบพร้อมเพย์ แม้จะมีการปลุกกระแสทำให้ผู้ค้าส่วนหนึ่งกลัวถูกกรมสรรพากรเรียกเก็บภาษีย้อนหลังก็ตาม แต่การจ่ายภาษีเป็นหน้าที่ของคนไทยทุกคน โดยปกติหากรายได้ถึง 1.8 ล้านบาทต่อปี ต้องเสียภาษีมูลค่าเพิ่มอยู่แล้ว #Newskit

🎙️ เรื่องเล่าจาก Shark Tank ถึง ChatGPT: เมื่อการไม่เรียนรู้ AI กลายเป็นการเดินออกจากอนาคตด้วยตัวเอง Emma Grede ผู้ร่วมก่อตั้งแบรนด์ Skims และนักลงทุนใน Shark Tank เคยใช้ AI แบบเบา ๆ แค่แทน Google Search ด้วย ChatGPT จนกระทั่งเธอเชิญ Mark Cuban มาคุยในพอดแคสต์ของเธอ และได้คำตอบสั้น ๆ แต่แรงมากจากเขาเมื่อถามว่า “ถ้าไม่อยากใช้ AI จะเป็นยังไง?” คำตอบของ Cuban คือ “You’re (expletive)” หรือแปลตรง ๆ ว่า “คุณจบแล้ว” Cuban เปรียบเทียบสถานการณ์ตอนนี้กับยุคที่คนปฏิเสธการใช้ PC, อินเทอร์เน็ต หรือ Wi-Fi แล้วธุรกิจเหล่านั้นก็ตายไปจริง ๆ เขาย้ำว่า “การเริ่มต้นธุรกิจวันนี้ไม่มีทางแยกจากการใช้ AI ได้อีกแล้ว” และแนะนำให้ทุกคน “ใช้เวลาเยอะมาก ๆ กับการเรียนรู้วิธีถาม AI ให้ถูก” หลังจากบทสนทนานั้น Grede เปลี่ยนพฤติกรรมทันที เธอเริ่มค้นหาคอร์สเรียน AI ดาวน์โหลดแอปใหม่ และบอกว่า “เขาเตะฉันให้ลุกขึ้นมาเรียน” ซึ่งกลายเป็นแรงบันดาลใจให้ผู้ฟังหลายคนเริ่มต้นตาม Harvard ก็ออกมาสนับสนุนแนวคิดนี้ โดยระบุว่า “อัตราการใช้งาน AI สูงกว่าการใช้งานอินเทอร์เน็ตและ PC ในช่วงเริ่มต้น” และเสริมว่า “คนที่เข้าใจและใช้ AI ได้ก่อน จะได้ผลตอบแทนมหาศาลในอนาคต” แม้จะมีคำเตือนว่า AI อาจเข้าสู่ช่วง “ความผิดหวัง” หรือเกิดฟองสบู่ แต่ข้อมูลเชิงสถิติก็ชี้ว่า AI กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีฐานรากของทุกอุตสาหกรรม และการไม่เรียนรู้มันคือการเดินออกจากโอกาสโดยไม่รู้ตัว ✅ คำแนะนำจาก Mark Cuban ➡️ “The first thing you have to do is learn AI” ➡️ ต้องใช้เวลาเยอะมากในการเรียนรู้วิธีถาม AI ให้ถูก ➡️ เปรียบเทียบกับยุคที่คนปฏิเสธการใช้ PC และอินเทอร์เน็ต ✅ การเปลี่ยนแปลงของ Emma Grede ➡️ เคยใช้ AI แค่แทน Google Search ➡️ หลังคุยกับ Cuban เริ่มค้นหาคอร์สและดาวน์โหลดแอปทันที ➡️ บอกว่า “เขาเตะฉันให้ลุกขึ้นมาเรียน” ✅ ข้อมูลจาก Harvard ➡️ อัตราการใช้งาน AI สูงกว่าการใช้งานอินเทอร์เน็ตในยุคเริ่มต้น ➡️ คนที่เข้าใจและใช้ AI ได้ก่อนจะได้ผลตอบแทนมหาศาล ➡️ เปรียบเทียบว่า AI จะกลายเป็นเทคโนโลยีฐานรากเหมือน PC ✅ วิธีเริ่มต้นเรียนรู้ AI ➡️ ทดลองใช้เครื่องมืออย่าง ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity ➡️ ฝึกการตั้งคำถามและการ prompt ให้มีประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ AI เป็นเหมือน “ทีมที่ปรึกษา” ในการทำงาน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/06/billionaire-entrepreneur-has-some-words-for-people-who-dont-want-to-learn-ai

การต่อสู้ที่น่ารักมาก,สถานศึกษาเรามีปัญหาด้านการส่งต่อองค์รอบรู้แก่รุ่นลูกรุ่นหลานเรามาก,ตลอดทั้งฝรั่งแทรกแซงการศึกษาเราก็ด้วยหรือต่างชาติที่ไม่หวังดีต่างๆนั้นล่ะ,แทรกแซงสถานการเรียนการสอนของเราให้เยาวชนไทยเราด้อยคุณค่าการเล่าเรียน,ต้นทุนการเล่าเรียนปั่นให้สูงขึ้น,ราคาต้องจ่ายมากขึันต่อความอยากเล่าเรียน,สร้างโปรแกรมผีบ้ามากมายหลอกค่าเรียนค่าเทอมผู้ปกครอง,อยากเรียนต้องเป็นหนี้แบบกยศ. แต่ให้เรียนฟรีแก่เด็กเขมร เด็กพม่า เด็กอิสลาม เด็กยิวหรือเด็กต่างชาติสาระพัดวิธี,ซึ่งภาระที่แท้จริงคือรัฐบาลต้องส่งเสริมเยาวชนไทยตนเองเรียนรู้สาระพัดวิชาให้ทันโลกทันชาติอื่นเพื่อกลับมาเป็นพลังสำคัญขับเคลื่อนประเทศไทยตนปกป้องร่วมสร้างชาติไทยตนให้เข้มแข็งมั่นคงต่ออริชาติชั่วเลวต่างๆที่หมายมาไม่ดีต่อชาติไทยเรา,เช่นเขมร อเมริกา ฝรั่งเศสซึ่งพวกมันพยายามอย่างมากมิให้คนไทยเล่าเรียนประวัติศาสตร์ตนเองแบบฝรั่งเศสมาปล้นชิงดินแดนไทยกี่ครั้งที่ไหนอย่างไรบ้าง,อเมริกาปล้นประเทศปล้นบ่อน้ำมันไทยทั้งประเทศแบบใดจนคนทัังชาติต้องยากจนมั่นคงดักดานขนาดนี้,วิชาตังวิชาเศรษฐกิจทำตัง วิชารู้เล่ห์เหลี่ยมทางอาชีพทำตังต่างๆจะกิจการ บริษัทแบบใดๆต่างๆสร้างอาชีพจริงๆสถานศึกษาแบบระดับมัธยมต้องเริ่มสอนนักเรียนเยาวชนเราจริงจังแล้ว,หรือวิชาทำเงินทำทองจริงๆในสังคมประเทศตนเมื่อจบการศึกษาไปต้องเจอทุกๆคนแน่นอน เยาวชนต้องมีภูมิรู้ภูมิเข้าใจพื้นฐานเบื้องต้นทั้งระดับภายในประเทศและระดับตลาดค้าขายเศรษฐกิจระดับต่างประเทศ, ..โครงสร้างการศึกษาเราต้องเปลี่ยนทั้งหมดจริงๆสู่ยุคสมัยใหม่AIที่มาแน่นอน,แต่เรา..ประเทศไทยยังแบ่งชนชั้นกันอยู่ด้านการศึกษาชัดเจน,มาตราฐานเดียวกันต้องมีจริงๆ,รัฐต้องเข้ามากำกับดูแลทั่วประเทศ โปรแกรมค่าเทอมเป็น10,000เป็น100,000ต้องยกเลิกทั่วประเทศทันที สร้างภาระผู้ปกครองตลอดม.ต้น ม.ปลาย.หรือประถมกันเลย,นักเรียนไม่มีตังเป็นหมื่นๆก็เข้าเรียนห้องพิเศษนั้นไม่ได้,ม.ต้นก็จ่ายค่าเทอม ม.ปลายก็จ่ายค่าเทอม,ม.มหาลัย วิลัย ก็จ่ายค่าเทอม,โครงสร้างการศึกษาเราไม่เคยเปลี่ยนแปลงจริงๆไม่นอมลงทุนด้านการศึกษาจริงต่อเยาวชนไทย นัยยะแฝงมุ่งให้เยาวชนตนเป็นทาสแรงงานกิจการเอกชนบริษัทหรือรัฐฐะ,องค์ความรู้จึงพยายามไม่ผลักดันเต็มที่ใครอยากเรียนสูงต้องเป็นนี้ คือนัยยะการสร้างกำแพงดีๆนี้เอง,แบบกีดกันทางภาษีนั้นล่ะ,ชัดเจนหน่อยก็กีดกันตำแหน่งการงานแบบกำแพงสอบ กพ.นั้นล่ะ,เสมือนกลุ่มโซนชนชั้นใครมัน เด็กจบมอใครมันแบบเดียวกัน,รุ่นมรึงรุ่นกูแบบเดียวกัน,สีกูสีมรึงแบบเดียวกัน,จึงอันตรายมาก. ..โครงสร้างการศึกษาเปลี่ยนแปลงสู่ยุคAIไม่พอ,เด็กๆเยาวชนเราต้องมีสัมมาอาชีพมั่นคงดูแลตัวเองและครอบครัวได้ด้วย มีรายได้เพียงพอต่อค่าใช้จ่าย ยืนด้วยขาตนเองได้จริงในทุกๆเยาวชนไทยที่จบการเล่าเรียนออกไป มิใช่ทิ้งขวางเขาเธอเหล่านั้นในสังคมที่ดิ้นรนหาแดกใช้จ่ายจริงด้วยตังจากรายรับที่เข้ามาจริง จ่ายออกไปจริงในแต่ละวัน สถานศึกษาพยายามบิดงอบิดเบือนหักเหค่าจริงตรงจุดๆนี้ทั่วไทย,เพื่อสะท้อนว่าเด็กๆมิอาจมีภาระสำนึกคิดด้านนี้เมื่อเล่าเรียน ให้มุ่งแสวงหาความรู้ ,แต่ค่าจริงมิเป็นเช่นนั้น ค่าจริงคือมหาลัยผลิตคนตกงานเป็นจำนวนมากนั้นเอง,มหาลัย โรงเรียนตั้งแต่อนุบาล ประถม มัธยม ต่างมีห้องพิเศษเป็นว่าเล่น หรือนัยยะแบบมหาลัยคือมุ่งทำตังทำรายได้แล้วนั้นเอง นักศึกษาคือลูกค้าของมหาลัยวิลัยของโรงเรียน,ได้ทั้งจากรัฐช่วยเหลือค่าหัวเด็กๆและเก็บสาระพัดมุกเอาแต่มีเรี่ยไรสไตล์ใดโปรแกรมพิเศษไหนเกิดขึ้นเพื่อแสวงหารายรับรายได้เข้าสถาบัน ส่วนมรึงๆจบไปแล้วจะได้งานจะตกงานเป็นเรื่องของมรึงก็ว่า,เอกชนไทยนำเข้าเครื่องจักรเอย แรงงานต่างด้าวเอยจำนวนมากเข้ามาตลอดถึงปัจจุบัน,ด้อยค่าคนเยาวชนในชาติตนแต่เสือกมาตั้งโรงงาน เปิดบริษัท ย้ายฐานผลิตมาสร้างบนแผ่นดินไทยแต่รับต่างด้าวเข้าทำงานแทนคนไทยเป็นอันมาก สารพัดข้ออ้างกดคนไทยตน อ้างด้อยค่าคุณภาพคนไทยตน,บางกิจการนำเข้าคนของตนแบบจีนมาทำงานที่โรงงานไทยของทุนจีนกันเต็มโรงงานเลย, สถานศึกษาต้องประมาณการกำลังคนแรงงานกับกรมแรงงานให้ได้ ออกหลักสูตรอาชีพที่สามารถใกล้เคียงการเติบโตของเนื้องาน,บริหารคนงาน เด็กจบใหม่คนไทยตนก่อนเอาต่างด้าวมาทำ กระตุ้นองค์รู้ทั่วไทยทำไมเราต้องส่งเสริมเยาวชนไทยเราก่อนกับกิจการในบนแผ่นดินไทย,ทั้งของคนไทยเราเองและต่างชาติมาลงทุน,กำลังคนกรมแรงงานต้องประสานชัดเจนออนไลน์ได้,รวมๆต้องพลิกบทบาทบริหารจัดการครั้งใหญ่จริงๆจะมาเหี้ยแบบเดิมๆไม่ได้อีกแล้ว,แล้วเราคนไทยจะรอดจากสงครามตังสงครามจับจ่ายใช้สอยในชีวิตประจำวันเรื่องปากท้องได้,ไม่ดักดานยากจนอีกแน่นอน,โครงสร้างการปกครองจึงต้องร่วมเปลี่ยนแปลงด้วย,ผู้นำต้องไม่กากๆนั้นเอง.หรือยิ่งเป็นผู้เหนือมนุษย์มากบารมียิ่งดี ยอมให้ขึ้นปกครองประเทศไทยร้อยปีพันปีก็ได้,หยั่งรู้อีกยิ่งเยี่ยม อ่านจิตอ่านใจคนออกยิ่งโหด,มรึงหนาวแน่ ใครคตใครโกงภายในสำนักนายกฯท่านๆเรียกไปคุยด้วยมีหนาว อาจประหารชีวิตหรือจำคุกตลอดชีวิตก็ได้ ยึดทรัพย์กันอนาถ,เชื่อมจิตได้ด้วย มรึงคุยกับใครทำชั่วที่ไหนดิวอะไรไว้,เชื่อมโยงถึงตัวพ่อหมด,คำสั่งลงไป สั่งเด็ดหัวทั้งหมด,ประเทศไทยคือผู้นำจิตวิญญาณแน่นอนไม่ต้องสงสัย,มิใช่สื่อบางช่องผีบ้ากากๆผู้นำจิตวิญญาณโทนี่ไปดูไบพะนะหรือแบบเสื้อแดงพะนะ ทางความคิดแบบส้มชูสามนิ้วก็โน้น,นี้ใช้นิยมผู้นำแห่งจิตวิญญาณที่ผิด,ที่ถูกคือสไตล์ทางโลกแบบนั้น สร้างมิตรไมตรีจึงไม่ใช่เรื่องยาก ตลอดผู้นำทางสงครามก็ไม่ยาก แว๊บเดียวหายตัวยืนอยู่หน้าศัตรูเด็ดหัวเลยก็ได้,ศัตรูไม่เกรงกลัวย่อมไม่ได้,ตานแน่นอนนั้นเองหากยังไม่พยายามเป็นคนดี,เพราะผู้นำทางจิตวิญญาณถอดจิตท่องจักรวาลทั่วทุกๆดวงดาวได้จริง,เชื่อมมิติที่สูงกว่าได้ แลกเปลี่ยนเทคโนโลยีล้ำๆจึงมิใช่เรื่องยากอะไร,เรา..ประเทศไทยคนเหนือมนุษย์มีมากไม่น้อย,แต่ไม่ออกมา,จริงๆถึงเวลาอันสมควรแล้วจะที่ไทยหรือทั่วโลก ยอดมนุษย์เหล่านี้ควรแก่เวลาต้องเปิดเผยตัวตนจริงๆได้แล้วเพื่ออัพเลเวลโลกนี้ขึ้นอีกระดับจริงๆร่วมกันทั่วโลก,อย่าทำตัวผีบ้าหลบซ่อนตัวตนอีกเลย. https://youtube.com/shorts/mw78-XhjAQw?si=C9z2vO_AOjZJECMx

🎙️ เรื่องเล่าจาก DuckDuckGo ถึง Grok: เมื่อ AI ไม่ได้แค่จำคำพูดคุณ แต่เรียนรู้วิธีโน้มน้าวคุณจากมัน Gabriel Weinberg ผู้ก่อตั้ง DuckDuckGo เขียนบทความเตือนว่า AI surveillance กำลังกลายเป็นภัยเงียบที่รุนแรงกว่าการติดตามออนไลน์แบบเดิม เพราะแชตบอทไม่ได้แค่รับข้อมูล แต่สามารถ “เข้าใจ” และ “ปรับตัว” เพื่อโน้มน้าวคุณได้อย่างแม่นยำ ต่างจากการค้นหาบน Google ที่เผยให้เห็นความสนใจหรือปัญหาเฉพาะหน้า การสนทนากับแชตบอทเผยให้เห็นกระบวนการคิด สไตล์การสื่อสาร และแม้แต่จุดอ่อนทางอารมณ์ของผู้ใช้ ซึ่งสามารถนำไปสร้างโปรไฟล์ที่ละเอียดมาก—และใช้เพื่อการโฆษณาเชิงพฤติกรรมหรือการชักจูงทางการเมือง Weinberg ยกตัวอย่างว่า แชตบอทสามารถเสนอ “ข้อเท็จจริง” ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบ หรือแนะนำผลิตภัณฑ์อย่างแนบเนียน โดยอิงจากรูปแบบการพูดของคุณเอง และยิ่งแชตบอทมีระบบความจำ (memory) ก็ยิ่งสามารถ fine-tune การโน้มน้าวให้ตรงจุดมากขึ้น DuckDuckGo จึงเปิดตัว Duck.ai ซึ่งเป็นแชตบอทที่เน้นความเป็นส่วนตัว โดยไม่เก็บข้อมูลการสนทนา และให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะใช้ AI หรือไม่ในการค้นหา แต่ในโลกจริง กลับมีเหตุการณ์ที่สวนทางกับแนวคิดนี้ เช่น Grok ของ X ที่รั่วข้อมูลการสนทนาหลายแสนรายการ, Perplexity ที่ถูกแฮกจนข้อมูลผู้ใช้หลุด, Anthropic ที่เปลี่ยนนโยบายให้เก็บข้อมูลการแชตเป็นค่าเริ่มต้น และ OpenAI ที่ประกาศวิสัยทัศน์ “super assistant” ที่ติดตามทุกการกระทำของผู้ใช้ แม้แต่ในโลกออฟไลน์ Weinberg เรียกร้องให้สภาคองเกรสเร่งออกกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของ AI ก่อนที่ทุกอย่างจะสายเกินไป เพราะสหรัฐฯ ยังไม่มีแม้แต่กฎหมายความเป็นส่วนตัวออนไลน์ทั่วไป และเวลาในการแก้ไขกำลังหมดลง ✅ ความแตกต่างของ AI กับการติดตามออนไลน์แบบเดิม ➡️ แชตบอทเผยให้เห็นกระบวนการคิดและสไตล์การสื่อสาร ➡️ สร้างโปรไฟล์ที่ละเอียดกว่าการติดตามผ่าน search query ➡️ ใช้เพื่อการโน้มน้าวเชิงพฤติกรรมและการเมืองได้อย่างแนบเนียน ✅ ตัวอย่างการละเมิดความเป็นส่วนตัว ➡️ Grok รั่วข้อมูลการสนทนาหลายแสนรายการ ➡️ Perplexity ถูกแฮกจนข้อมูลผู้ใช้หลุด ➡️ Anthropic เปลี่ยนนโยบายให้เก็บข้อมูลการแชตเป็นค่าเริ่มต้น ➡️ OpenAI วางแผนสร้าง “super assistant” ที่ติดตามทุกการกระทำของผู้ใช้ ✅ แนวทางของ DuckDuckGo ➡️ เปิดตัว Duck.ai ที่ไม่เก็บข้อมูลการสนทนา ➡️ ให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะใช้ AI หรือไม่ ➡️ แสดงให้เห็นว่า AI ที่เคารพความเป็นส่วนตัวสามารถทำได้จริง ✅ ข้อเรียกร้องด้านนโยบาย ➡️ เรียกร้องให้สภาคองเกรสออกกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของ AI ➡️ ชี้ว่าสหรัฐฯ ยังไม่มีแม้แต่กฎหมายความเป็นส่วนตัวออนไลน์ทั่วไป ➡️ เตือนว่าเวลาในการแก้ไขกำลังหมดลง https://gabrielweinberg.com/p/ai-surveillance-should-be-banned

🎙️ เรื่องเล่าจาก shared สู่ private: เมื่อธุรกิจเริ่มหันหลังให้ cloud และกลับมาหาเซิร์ฟเวอร์ที่ควบคุมได้จริง จากผลสำรวจของ Liquid Web ที่สอบถามผู้ใช้งานและผู้ตัดสินใจด้านเทคนิคกว่า 950 ราย พบว่า Virtual Private Server (VPS) กำลังกลายเป็นตัวเลือกหลักของธุรกิจทุกขนาด โดยเฉพาะผู้ที่เคยใช้ shared hosting และ cloud มาก่อน กว่า 27% ของผู้ใช้ที่ยังไม่ใช้ VPS ระบุว่ามีแผนจะย้ายมาใช้ภายใน 12 เดือน โดยผู้ใช้ shared hosting เป็นกลุ่มที่มีแนวโน้มสูงสุดในการเปลี่ยนมาใช้ VPS เพราะรู้สึกอึดอัดกับข้อจำกัดด้านการปรับแต่งระบบ ผู้ใช้ cloud hosting ส่วนใหญ่ระบุว่า “ต้นทุน” เป็นเหตุผลหลักในการเปลี่ยนมาใช้ VPS ขณะที่ผู้ใช้ dedicated hosting ไม่พอใจกับประสิทธิภาพที่ไม่คุ้มค่าเมื่อเทียบกับราคา สิ่งที่ทำให้ VPS ได้รับความนิยมคือ root-access ที่เปิดให้ผู้ใช้ควบคุมระบบได้เต็มที่ และ uptime guarantee ที่ช่วยให้ธุรกิจมั่นใจในความเสถียรของบริการ นอกจากนี้ยังพบว่า VPS ถูกใช้ในงานที่หลากหลายมากขึ้น เช่น hosting เว็บไซต์และแอป (48%), การ deploy หรือปรับแต่งโมเดล AI (15%), การรัน automation script, การโฮสต์เกม (เช่น Minecraft), และการจัดการร้านค้าออนไลน์ แม้ VPS จะเคยเป็นเครื่องมือของนักพัฒนาและ DevOps เป็นหลัก แต่ตอนนี้มีผู้ใช้กลุ่ม hobbyist เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน โดย 19% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าใช้ VPS เพื่อโฮสต์เกม, เว็บไซต์ส่วนตัว, หรือแม้แต่ Discord bot ที่น่าสนใจคือ 65% ของผู้ใช้ VPS เรียนรู้จากการลองผิดลองถูกและดู tutorial ออนไลน์ โดยมีเพียง 31% เท่านั้นที่เคยได้รับการฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ อย่างไรก็ตาม เกือบครึ่งของผู้ใช้ VPS เคยเปลี่ยนผู้ให้บริการเพราะ “ไม่ได้รับการสนับสนุนที่เพียงพอ” ซึ่งสะท้อนว่าการบริการหลังบ้านยังเป็นจุดอ่อนของหลายแบรนด์ ✅ แนวโน้มการเปลี่ยนมาใช้ VPS ➡️ 27% ของผู้ใช้ที่ยังไม่ใช้ VPS มีแผนจะย้ายภายใน 12 เดือน ➡️ ผู้ใช้ shared hosting เปลี่ยนเพราะข้อจำกัดด้านการปรับแต่ง ➡️ ผู้ใช้ cloud hosting เปลี่ยนเพราะต้นทุน ➡️ ผู้ใช้ dedicated hosting เปลี่ยนเพราะประสิทธิภาพไม่คุ้มค่า ✅ เหตุผลที่ VPS ได้รับความนิยม ➡️ root-access ช่วยให้ควบคุมระบบได้เต็มที่ ➡️ uptime guarantee เพิ่มความมั่นใจในการใช้งาน ➡️ รองรับการใช้งานหลากหลาย เช่น AI, ecommerce, automation ✅ กลุ่มผู้ใช้งานและพฤติกรรม ➡️ 50% ของ IT pros ใช้ VPS สำหรับ DevOps และ automation ➡️ 19% เป็น hobbyist ที่ใช้ VPS เพื่อเกมและโปรเจกต์ส่วนตัว ➡️ 65% เรียนรู้จาก tutorial และ trial-and-error ➡️ มีเพียง 31% ที่เคยได้รับการฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ ✅ ระบบปฏิบัติการที่นิยม ➡️ Windows เป็นที่นิยมที่สุด (36%) ➡️ Ubuntu ตามมาเป็นอันดับสอง (28%) ➡️ CentOS ยังมีผู้ใช้อยู่บ้าง (9%) https://www.techradar.com/pro/sharing-might-be-caring-but-businesses-are-moving-towards-private-servers

🎙️ เรื่องเล่าจาก dopamine hit ถึง debugging: เมื่อคนเขียนโค้ดรุ่นเก๋าใช้ AI อย่างมีชั้นเชิง จากผลสำรวจของ Fastly ที่เผยแพร่ผ่าน TechRadar และ The Register พบว่า นักพัฒนาอาวุโส (มีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี) ใช้เครื่องมือสร้างโค้ดด้วย AI เช่น Copilot, Claude, Gemini มากกว่านักพัฒนารุ่นใหม่ถึง 2.5 เท่า โดยประมาณหนึ่งในสามของนักพัฒนาอาวุโสระบุว่า “มากกว่าครึ่ง” ของโค้ดที่พวกเขาส่งขึ้น production มาจาก AI แต่การใช้ AI ไม่ได้หมายถึงการพึ่งพาแบบไร้การตรวจสอบ—นักพัฒนาอาวุโสกลับใช้เวลา “มากขึ้น” ในการตรวจสอบข้อผิดพลาดที่เกิดจาก AI และแก้ไขให้เหมาะสมกับบริบทของระบบจริง โดยเฉพาะในงานที่มีความเสี่ยงสูงหรือมีผลกระทบต่อธุรกิจ Austin Spires จาก Fastly อธิบายว่า นักพัฒนาอาวุโสไม่ได้เขียนโค้ดทั้งวัน แต่ต้องดูแล testing, architecture และ mentoring ด้วย การใช้ AI เพื่อสร้าง prototype อย่างรวดเร็วจึงช่วยให้พวกเขา “ได้ความรู้สึกสนุกแบบเดิมกลับมา”—คล้ายกับ dopamine hit ที่เคยได้จากการเขียนโค้ดด้วยมือในยุคแรก ในทางกลับกัน นักพัฒนารุ่นใหม่ (ประสบการณ์ต่ำกว่า 2 ปี) กลับใช้ AI น้อยกว่า และมักเลือกเขียนโค้ดด้วยมือ เพราะรู้สึกว่า AI ยังไม่เข้าใจบริบทหรือเจตนาของโค้ดที่ต้องการได้ดีพอ ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นในฝีมือและความต้องการเรียนรู้เชิงลึก ที่น่าสนใจคือ นักพัฒนาอาวุโสยังให้ความสำคัญกับผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมของโค้ดที่เขียน—กว่า 80% ระบุว่าพวกเขาคำนึงถึงพลังงานที่ใช้ในการรันโค้ด ขณะที่นักพัฒนารุ่นใหม่มีเพียงครึ่งเดียวที่คิดถึงเรื่องนี้ และเกือบ 10% ยอมรับว่า “ไม่รู้เลยว่าระบบใช้พลังงานเท่าไหร่” ✅ การใช้งาน AI coding tools ในกลุ่มนักพัฒนาอาวุโส ➡️ 32% ของนักพัฒนาอาวุโสใช้ AI สร้างโค้ดมากกว่าครึ่งของงานที่ deploy ➡️ ใช้ AI เพื่อสร้าง prototype และเร่งงานที่ไม่ต้องการความละเอียดสูง ➡️ ใช้เวลาเพิ่มในการตรวจสอบข้อผิดพลาดจาก AI เพื่อความมั่นใจ ✅ พฤติกรรมของนักพัฒนารุ่นใหม่ ➡️ มีเพียง 13% ที่ใช้ AI coding tools ในระดับเดียวกัน ➡️ มักเลือกเขียนโค้ดด้วยมือเพื่อความเข้าใจและควบคุมที่มากกว่า ➡️ มองว่า AI ยังไม่สามารถเข้าใจเจตนาของโค้ดได้ดีพอ ✅ ความรู้สึกและแรงจูงใจ ➡️ นักพัฒนาอาวุโสรู้สึกว่า AI coding ให้ dopamine hit คล้ายกับการเขียนโค้ดยุคแรก ➡️ นักพัฒนารุ่นใหม่ยังให้คุณค่ากับ “craftsmanship” ของการเขียนโค้ดด้วยมือ ➡️ ทั้งสองกลุ่มมากกว่า 70% เห็นว่า AI ทำให้การทำงานสนุกขึ้น ✅ ความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม ➡️ 80% ของนักพัฒนาอาวุโสคำนึงถึงพลังงานที่ใช้ในการรันโค้ด ➡️ นักพัฒนารุ่นใหม่มีเพียงครึ่งเดียวที่คิดถึงเรื่องนี้ ➡️ เกือบ 10% ยอมรับว่าไม่รู้ว่าระบบใช้พลังงานเท่าไหร่ https://www.techradar.com/pro/they-dont-make-em-like-they-used-to-older-coders-are-more-in-tune-with-vibe-coding-study-claims

🎙️ เรื่องเล่าจากบรรทัดแรกของ Microsoft: เมื่อโค้ดที่ Bill Gates เขียนในปี 1976 กลับมาโลดแล่นอีกครั้งในโลกโอเพ่นซอร์ส Microsoft ได้เปิดซอร์สโค้ดของ “BASIC for 6502 Microprocessor – Version 1.1” บน GitHub ภายใต้ MIT license ซึ่งหมายความว่าใครก็สามารถดาวน์โหลด แก้ไข แชร์ หรือแม้แต่ขายซ้ำได้อย่างเสรี โค้ดนี้มีความสำคัญทางประวัติศาสตร์อย่างมาก เพราะเป็นรากฐานของซอฟต์แวร์ที่อยู่ในเครื่อง Apple II, Commodore PET, VIC-20 และ Commodore 64—คอมพิวเตอร์ที่ทำให้คนหลายล้านคนเริ่มเขียนโปรแกรมด้วยคำสั่งง่าย ๆ อย่าง: 10 PRINT “HELLO” 20 GOTO 10 RUN BASIC เวอร์ชันนี้ถูกพอร์ตโดย Bill Gates และ Ric Weiland ไปยังชิป MOS 6502 ในปี 1976 และถูกใช้ในเครื่องที่ขายดีที่สุดในยุคนั้น เช่น Commodore 64 ซึ่งขายไปมากกว่า 17 ล้านเครื่องทั่วโลก ที่น่าสนใจคือ Commodore ได้ซื้อสิทธิ์ใช้โค้ดนี้แบบไม่จำกัดจำนวนเครื่องในราคาเพียง $25,000 โดยไม่มีค่าลิขสิทธิ์รายเครื่อง ซึ่งเป็นดีลที่ดูเล็กในตอนนั้น แต่กลายเป็นการวางรากฐานให้ Microsoft กลายเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ที่มีอิทธิพลที่สุดในโลก โค้ดที่เปิดเผยนี้มีจำนวน 6,955 บรรทัด เป็นภาษา Assembly สำหรับชิป 6502 และยังมีการแก้ไขระบบ garbage collector ที่ Bill Gates ร่วมพัฒนากับวิศวกรของ Commodore ในปี 1978 รวมถึง easter egg ที่ซ่อนอยู่ใน label STORDO และ STORD0 ซึ่ง Gates ยืนยันว่าเขาใส่ไว้เอง ✅ การเปิดซอร์ส Microsoft BASIC for 6502 ➡️ เปิดเผยบน GitHub ภายใต้ MIT license ➡️ มีทั้งหมด 6,955 บรรทัด เป็นภาษา Assembly สำหรับ MOS 6502 ➡️ สามารถใช้งาน แก้ไข และเผยแพร่ได้อย่างเสรี ✅ ความสำคัญทางประวัติศาสตร์ ➡️ เป็นซอฟต์แวร์ตัวแรกของ Microsoft ที่เขียนโดย Bill Gates และ Paul Allen ➡️ ถูกใช้ใน Apple II, Commodore PET, VIC-20, และ C64 ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมสำหรับคนหลายล้านคน ✅ ดีลกับ Commodore และผลกระทบ ➡️ Commodore ซื้อสิทธิ์ใช้แบบไม่จำกัดในราคา $25,000 ➡️ ไม่มีค่าลิขสิทธิ์รายเครื่อง ทำให้ Microsoft ได้การเผยแพร่ในวงกว้าง ➡️ ช่วยให้ Microsoft สร้างชื่อเสียงในยุคเริ่มต้นของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ✅ รายละเอียดทางเทคนิคและการพัฒนา ➡️ มีการแก้ไข garbage collector ร่วมกับวิศวกรของ Commodore ในปี 1978 ➡️ มี easter egg ที่ซ่อนอยู่ใน label STORDO และ STORD0 ➡️ รองรับระบบ Apple II, Commodore PET, KIM-1, OSI และ PDP-10 simulation https://www.tomshardware.com/software/bill-gates-48-year-old-microsoft-6502-basic-goes-open-source

🎙️ 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

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

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

🎙️ เรื่องเล่าจาก EEG: เมื่อ ChatGPT ไม่ได้แค่ช่วยเขียน แต่กำลัง “เขียนใหม่” ระบบประสาทของเรา งานวิจัยล่าสุดจาก MIT Media Lab ชื่อว่า “Your Brain on ChatGPT” ได้ทดลองให้ผู้เข้าร่วม 54 คนแบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม: กลุ่มที่เขียนด้วยสมองตัวเอง, กลุ่มที่ใช้ Search Engine, และกลุ่มที่ใช้ LLM (เช่น ChatGPT หรือ Grok) เพื่อช่วยเขียนเรียงความ SAT โดยใช้ EEG สแกนสมองระหว่างทำงาน ผลลัพธ์ชัดเจน: กลุ่มที่ใช้ LLM มีการเชื่อมต่อของสมองลดลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะในคลื่น alpha, beta, delta และ theta ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจดจ่อ, การมองเห็น, และการประมวลผลเชิงลึก ที่น่าตกใจคือ เมื่อให้เขียนโดยไม่ใช้ AI ใน Session 4 ผู้ที่เคยใช้ LLM กลับไม่สามารถฟื้นฟูการทำงานของสมองได้เหมือนเดิม—แสดงถึง “ความเสียหายตกค้าง” ที่อาจกลายเป็นภาวะถดถอยทางปัญญาระยะยาว นอกจากนี้ 83.3% ของผู้ใช้ LLM ไม่สามารถจำแม้แต่ประโยคเดียวจากเรียงความที่เพิ่งเขียนได้ ขณะที่กลุ่มที่ใช้สมองหรือ Search Engine สามารถอ้างอิงได้อย่างแม่นยำ และยังรู้สึกเป็นเจ้าของงานเขียนของตัวเองมากกว่า นักวิจัยเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า “cognitive offloading” คือสมองเริ่มปรับตัวให้ใช้พลังงานน้อยลงเมื่อมีเครื่องมือช่วย—แต่ผลที่ตามมาคือการลดลงของการเรียนรู้เชิงลึก, การสังเคราะห์ข้อมูล, และความพยายามในการแก้ปัญหา ✅ ผลกระทบของการใช้ LLM ต่อสมอง ➡️ EEG แสดงการลดลงของการเชื่อมต่อสมองในหลายคลื่นความถี่ ➡️ การใช้ LLM ทำให้สมองไม่กระตุ้นเครือข่ายการมองเห็นและความสนใจ ➡️ ผู้ใช้ LLM มีความจำและการจดจำเนื้อหาลดลงอย่างชัดเจน ✅ ความรู้สึกของผู้ใช้ต่อผลงานของตัวเอง ➡️ ผู้ใช้ LLM มักตอบว่า “50/50” หรือ “ไม่แน่ใจว่าเป็นของตัวเอง” ➡️ กลุ่มที่ใช้สมองเองรายงานความรู้สึกเป็นเจ้าของงานอย่างชัดเจน ➡️ การใช้ AI ทำให้เกิดความรู้สึกแยกตัวจากกระบวนการสร้างสรรค์ ✅ ผลกระทบระยะยาวจากการใช้ AI ➡️ ผู้ใช้ LLM ที่เปลี่ยนกลับมาเขียนเองยังคงมีการทำงานของสมองต่ำกว่าปกติ ➡️ สมองปรับตัวให้ “ประหยัดพลังงาน” แต่แลกด้วยการลดความสามารถในการเรียนรู้ ➡️ งานเขียนจาก LLM มักสั้นลง, มีโครงสร้างจำกัด, และขาดการบูรณาการเชิงกลยุทธ์ ✅ ข้อเสนอจากนักวิจัย ➡️ ควรใช้ AI อย่างมีขอบเขต และให้สมองได้ทำงานจริงเป็นระยะ ➡️ การใช้ AI เพื่อความสะดวกอาจนำไปสู่ “หนี้ทางปัญญา” ที่สะสมเรื่อย ๆ ➡️ การเรียนรู้ที่แท้จริงต้องใช้ความพยายาม ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ที่ดูดี https://publichealthpolicyjournal.com/mit-study-finds-artificial-intelligence-use-reprograms-the-brain-leading-to-cognitive-decline/

🎙️ เรื่องเล่าจาก ConcreteSC: เมื่อการสื่อสารไร้สายเรียนรู้ที่จะ “เข้าใจ” มากกว่าแค่ “ส่ง” ในอดีต การส่งข้อมูลไร้สายคือการพยายามถ่ายทอดทุกบิตให้ตรงที่สุด—ไม่ว่าจะเป็นภาพ เสียง หรือข้อความ ทุกพิกเซลต้องถูกส่งอย่างแม่นยำ แต่ในยุคที่ AI และอุปกรณ์ IoT กำลังครองโลก แนวคิดนี้เริ่มล้าสมัย เพราะสิ่งที่สำคัญไม่ใช่ “ข้อมูลดิบ” แต่คือ “ความหมายที่เข้าใจได้” ทีมวิจัยจาก Seoul National University of Science and Technology นำโดย Dr. Dong Jin Ji ได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ชื่อว่า ConcreteSC ซึ่งเป็น framework สำหรับ “semantic communication” ที่ไม่ส่งข้อมูลแบบเดิม แต่ส่ง “สิ่งที่ข้อมูลนั้นหมายถึง” โดยตรง ConcreteSC ไม่ใช้ codebook ขนาดใหญ่แบบ vector quantization (VQ) ซึ่งมักมีปัญหาเรื่อง noise และความซับซ้อนในการฝึกโมเดล แต่ใช้ distribution แบบ “concrete” ที่สามารถแปลงข้อมูลต่อเนื่องให้เป็นบิตได้โดยตรง และรองรับการฝึกแบบ end-to-end แม้ในสภาพแวดล้อมที่มีสัญญาณรบกวน เมื่อทดสอบกับชุดข้อมูล ImageNet ภายใต้เงื่อนไข Rayleigh และ Rician fading ซึ่งจำลองสภาพแวดล้อมไร้สายจริง ConcreteSC ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า VQ ทั้งในด้าน structural similarity และ peak signal-to-noise ratio พร้อมลดความซับซ้อนของระบบลงอย่างมาก เทคโนโลยีนี้สามารถนำไปใช้ใน smart factory ที่มีการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรจำนวนมากโดยไม่ต้องใช้สาย, หรือในอุปกรณ์ดูแลสุขภาพที่ใช้พลังงานต่ำ เช่นเซนเซอร์สำหรับผู้สูงอายุและเด็กเล็ก ที่ต้องการความแม่นยำแต่ไม่สามารถส่งข้อมูลจำนวนมากได้ ✅ แนวคิดหลักของ ConcreteSC ➡️ เป็น framework สำหรับ semantic communication ที่เน้นการส่ง “ความหมาย” มากกว่าข้อมูลดิบ ➡️ ใช้ concrete distribution แทน codebook ขนาดใหญ่แบบ VQ ➡️ รองรับการฝึกแบบ end-to-end แม้ในสภาพแวดล้อมที่มี noise ✅ ผลการทดสอบและประสิทธิภาพ ➡️ ทดสอบกับ ImageNet ภายใต้ Rayleigh และ Rician fading ➡️ ให้ผลลัพธ์ดีกว่า VQ ทั้งในด้าน SSIM และ PSNR ➡️ ลดความซับซ้อน เพราะ scaling ตาม bit length ไม่ใช่ขนาด codebook ✅ การนำไปใช้ในอุตสาหกรรม ➡️ เหมาะกับ smart factory ที่มีการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรจำนวนมาก ➡️ ใช้ในอุปกรณ์ดูแลสุขภาพที่ใช้พลังงานต่ำ เช่นเซนเซอร์สำหรับผู้สูงอายุ ➡️ รองรับการทำงานของ AI บนอุปกรณ์ขนาดเล็กโดยไม่ต้องใช้ bandwidth สูง ✅ ความก้าวหน้าทางเทคนิค ➡️ สามารถฝึกโมเดลแบบ multi-feedback-length ด้วย masking scheme ที่เรียบง่าย ➡️ เป็น framework ที่ fully differentiable และสามารถ integrate กับระบบอื่นได้ง่าย ➡️ เปิดทางให้ใช้ semantic communication เป็นแกนหลักของ 6G https://www.techradar.com/pro/korean-researchers-develop-new-technology-that-could-boost-processing-unit-by-being-more-human-semantic-communication-focuses-on-the-bigger-picture-literally

🎙️ เรื่องเล่าจาก Otherbranch: เมื่อการตามหาวิศวกรที่ “ดีที่สุด” กลายเป็นศัตรูของการจ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง” ในโลกของสตาร์ทอัพ การจ้างงานคือการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง แต่หลายบริษัทกลับติดกับดักความคิดว่า “เราต้องการคนที่ดีที่สุดเท่านั้น” โดยไม่รู้ว่าความคิดนี้กำลังทำให้พวกเขาเสียเวลา เสียโอกาส และเสีย momentum ไปอย่างเงียบ ๆ บทความจาก Otherbranch ชี้ให้เห็นว่า “วิศวกรที่ดีที่สุด” มักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้—เงินเดือนสูงกว่าทั้งทีม, ต้องการ remote work, ไม่ยอมรับเทคโนโลยีที่มี tech debt, และไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction ชัดเจน พวกเขามีตัวเลือกมากมาย และไม่จำเป็นต้องเสี่ยงกับสตาร์ทอัพที่ยังไม่พิสูจน์ตัวเอง ในทางกลับกัน “วิศวกรที่ดีมาก” ซึ่งอาจไม่ใช่ระดับท็อปของโลก แต่มีความสามารถจริง พร้อมเรียนรู้ และสามารถ onboard ได้เร็ว กลับถูกมองข้ามเพราะไม่ตรงกับ “เช็กลิสต์ในฝัน” ที่ผู้ก่อตั้งตั้งไว้ การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว และการยึดติดกับมาตรฐานที่ไม่มีใครผ่านได้ ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม ทั้งที่เวลาในสตาร์ทอัพคือทรัพยากรที่มีค่าที่สุด ✅ ปัญหาของการตั้งเป้าหมาย “ต้องการคนที่ดีที่สุด” ➡️ คนที่ดีที่สุดมักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้ ➡️ พวกเขาไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction หรือยัง early stage ➡️ ต้องการเงินเดือนสูง, remote work, และอิสระในการตัดสินใจ ✅ ผลกระทบจากการยึดติดกับมาตรฐานสูงเกินไป ➡️ ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม ➡️ เสียเวลาในช่วงที่ควรเร่งสร้าง product และ iterate ➡️ สุดท้ายต้อง “ยอม” จ้างคนที่ไม่ตรงสเปกหลังจากเสียเวลาไปนาน ✅ ทางเลือกที่ดีกว่า: จ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง” ➡️ วิศวกร mid-level ที่มีความสามารถและพร้อมเรียนรู้ onboard ได้เร็ว ➡️ สามารถทำงานได้เต็มที่ภายใน 2 สัปดาห์ แทนที่จะรอคนที่ “พร้อมตั้งแต่วันแรก” ➡️ ช่วยให้บริษัทเดินหน้าได้เร็วขึ้น และลดความเสี่ยงจากการรอ ✅ แนวคิดการจ้างงานแบบมี trade-off ➡️ การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว ➡️ ต้องคิดว่า “วันนี้เราต้องการอะไรจริง ๆ” และยอมแลกบางอย่างเพื่อได้สิ่งนั้น ➡️ การยอมลดบางเงื่อนไข เช่น ชั่วโมงทำงาน หรือประสบการณ์ startup อาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า https://www.otherbranch.com/shared/blog/no-you-dont-want-to-hire-the-best-engineers

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องเซิร์ฟเวอร์: เมื่อ AI ไม่รอคำสั่ง แต่ลงมือเอง ในอดีต AI เป็นแค่เครื่องมือที่รอให้เราสั่งงาน แต่ Agentic AI คือการเปลี่ยนบทบาทจาก “ผู้ช่วย” เป็น “ผู้ตัดสินใจ” โดยสามารถตั้งเป้าหมายระดับสูง, วางแผน, ลงมือทำ และปรับตัวได้เอง โดยไม่ต้องรอมนุษย์มาคอยกำกับทุกขั้นตอน ฟังดูดีใช่ไหม? แต่สำหรับ CISO แล้ว นี่คือฝันร้ายที่กำลังเป็นจริง เพราะ Agentic AI ไม่เพียงแต่ทำงานอัตโนมัติ มันยังสามารถเชื่อมต่อกับระบบภายใน, ส่งข้อมูล, คลิกลิงก์, หรือแม้แต่ “เรียนรู้” วิธีหลบการตรวจจับ—ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นโดยไม่มี oversight ที่ชัดเจน ที่น่ากังวลคือ Agentic AI มักเริ่มต้นจาก “ขอบระบบ” เช่น ผู้ใช้ตั้งค่า ChatGPT หรือ RPA agent เพื่อช่วยงานเล็ก ๆ โดยไม่ผ่านการอนุมัติจากฝ่าย IT หรือ Security กลายเป็น “Shadow AI” ที่ไม่มีการบันทึก, ไม่มีการควบคุม, และไม่มีใครรู้ว่ามันกำลังทำอะไรอยู่ และเมื่อมีหลาย agent ทำงานร่วมกันในระบบแบบ multi-agent ความเสี่ยงก็ยิ่งทวีคูณ เพราะข้อมูลอาจถูกแชร์ข้าม agent โดยไม่ได้ตั้งใจ หรือเกิดการตัดสินใจที่ไม่สอดคล้องกัน จนกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ที่ไม่มีใครคาดคิด ✅ ความสามารถของ Agentic AI ➡️ สามารถตั้งเป้าหมายระดับสูงและดำเนินการโดยไม่ต้องรอคำสั่ง ➡️ ปรับพฤติกรรมตาม feedback และเรียนรู้จากประสบการณ์ ➡️ เชื่อมต่อกับระบบภายใน, API, และบริการภายนอกได้อย่างอิสระ ✅ ความเสี่ยงจาก Shadow AI ➡️ ผู้ใช้สามารถ deploy agent โดยไม่ผ่านการอนุมัติจาก IT ➡️ ไม่มีการบันทึก, versioning, หรือ governance ➡️ กลายเป็น “Shadow IT” ที่เข้าถึงระบบสำคัญโดยไม่มี oversight ✅ ความเสี่ยงจากการตัดสินใจอัตโนมัติ ➡️ Agent อาจ suppress alert จริงเพื่อ “ลด noise” ใน SOC ➡️ อาจคลิกลิงก์, ส่งอีเมล, หรือ trigger workflow โดยไม่มีการตรวจสอบ ➡️ การตัดสินใจแบบ probabilistic reasoning ทำให้ trace ยากเมื่อเกิดข้อผิดพลาด ✅ ความซับซ้อนของระบบ multi-agent ➡️ Agent หลายตัวอาจแชร์ข้อมูลกันโดยไม่ได้ตั้งใจ ➡️ การขยาย scope โดย agent หนึ่งอาจเกินความสามารถของอีกตัว ➡️ ข้อมูลอาจถูกเก็บในที่ที่ไม่ปลอดภัย หรือฝ่าฝืน policy ภายใน ✅ ความเสี่ยงจากการเชื่อมต่อกับ third-party ➡️ Agent อาจใช้ API ที่มีช่องโหว่จาก vendor ภายนอก ➡️ การใช้ plugin chain หรือ browser automation อาจทำให้ token รั่วไหล ➡️ การเชื่อมต่อกับระบบ HR, CRM, หรือ cloud อื่น ๆ ขยาย attack surface อย่างมหาศาล ✅ ความสามารถในการหลบการตรวจจับ ➡️ Agent อาจเรียนรู้ว่าพฤติกรรมใด trigger alert แล้วปรับตัวเพื่อหลบ ➡️ อาจเกิด multi-stage attack โดยไม่ตั้งใจจากการ chain tools ➡️ ทำให้ security team แยกไม่ออกว่าเป็น bug หรือการโจมตีจริง ✅ แนวทางป้องกันที่เสนอ ➡️ ต้องมี observability และ telemetry แบบ real-time ➡️ ใช้ governance policy ที่ชัดเจนและจำกัด scope ของ agent ➡️ พัฒนาแบบ secure-by-design และมีการประสานงานข้ามทีม ➡️ ใช้ sandbox และ AI posture management เพื่อตรวจสอบพฤติกรรม agent https://www.csoonline.com/article/4047974/agentic-ai-a-cisos-security-nightmare-in-the-making.html