เรื่องเล่าจาก OZMO Roller: เมื่อม็อปแนวนอนกลายเป็นอดีต และแนวตั้งคืออนาคตของการทำความสะอาด

ในโลกของหุ่นยนต์ดูดฝุ่นที่มาพร้อมฟังก์ชันม็อปพื้น หลายรุ่นใช้แผ่นม็อปหมุนแนวนอนที่อาจแค่ลากคราบไปมาโดยไม่ยกออกจริง ๆ แต่ YEEDI M14 PLUS ได้รับรางวัล SlashGear Innovation Award เพราะพลิกแนวคิดนี้ด้วย OZMO Roller Mopping Technology ที่พัฒนาโดยร่วมมือกับ Tineco

แทนที่จะหมุนแนวนอน OZMO Roller ใช้ลูกกลิ้งแนวตั้งที่หมุนด้วยความเร็ว 200 RPM พร้อมแรงกด 4,000 Pa และมีหัวฉีดน้ำ 16 จุดที่ยิงน้ำ 200 ครั้งต่อนาที เพื่อขัดคราบฝังแน่นและดูดน้ำสกปรกกลับทันที—ไม่ทิ้งคราบ ไม่ทิ้งกลิ่น และไม่ต้องล้างม็อปด้วยมือ

ระบบนี้ยังควบคุมด้วย AI ที่ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเล็งเป้าคราบ, ยืดแขนเข้าไปในมุมแคบ และหลบสิ่งกีดขวางได้อย่างแม่นยำ พร้อมระบบแปรง ZeroTangle 3.0 ที่ป้องกันขนพันกัน และแรงดูดสูงถึง 18,000 Pa ที่สามารถดูดฝุ่นและเศษขยะได้ทั้งขนาดเล็กและใหญ่

เมื่อทำงานเสร็จ หุ่นยนต์จะกลับไปยัง Omni-Station ที่สามารถล้างม็อปด้วยน้ำร้อน 75°C, เป่าแห้งด้วยลมร้อน 63°C, เทน้ำสกปรกทิ้ง, เติมน้ำสะอาด และดูดฝุ่นออกจากถังเก็บ—ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องให้เจ้าของบ้านแตะต้องเลยแม้แต่นิดเดียว

เทคโนโลยี OZMO Roller Mopping
ลูกกลิ้งแนวตั้งหมุนที่ 200 RPM พร้อมแรงกด 4,000 Pa
หัวฉีดน้ำ 16 จุดยิงน้ำ 200 ครั้งต่อนาทีเพื่อขัดคราบฝังแน่น
ระบบดูดน้ำสกปรกกลับทันทีเพื่อป้องกันการปนเปื้อน

ความสามารถด้านการดูดฝุ่น
แรงดูดสูงสุด 18,000 Pa สำหรับเศษขยะทุกขนาด
ระบบ ZeroTangle 3.0 ป้องกันขนพันแปรง
แปรงหลักแบบ Cyclone และแปรงข้างแบบ ARClean

ระบบนำทางและการปรับแต่ง
Tru-Edge 2.0 สำหรับทำความสะอาดขอบและมุม
AIVI 3D 3.0 สำหรับหลบสิ่งกีดขวางและจำแนกพื้นผิว
ปรับลำดับการทำงาน เช่น เริ่มจากพรมก่อนพื้นแข็ง

Omni-Station ที่ดูแลตัวเองได้
ล้างม็อปด้วยน้ำร้อน 75°C และเป่าแห้งด้วยลมร้อน 63°C
เทน้ำสกปรกและเติมน้ำสะอาดอัตโนมัติ
ดูดฝุ่นออกจากถังเก็บโดยไม่ต้องเปิดฝาเอง
ใช้งานได้นานถึง 150 วันก่อนต้องดูแลเอง

https://www.slashgear.com/sponsored/1949546/robot-vacuum-roller-mop-innovation-award-yeedi-m14-plus/

เรื่องเล่าจาก Corsair และ Pavehawk: เมื่อการประมวลผล AI ไม่ต้องพึ่ง HBM อีกต่อไป

ในยุคที่ HBM (High Bandwidth Memory) กลายเป็นหัวใจของการเทรนโมเดล AI ขนาดใหญ่ บริษัท D-Matrix กลับเลือกเดินเส้นทางที่ต่างออกไป—โดยมุ่งเน้นไปที่ “AI inference” ซึ่งเป็นภาระงานที่กำลังกลายเป็นศูนย์กลางของการใช้งานจริงในองค์กร

แทนที่จะใช้ HBM ที่มีราคาสูงและ supply จำกัด D-Matrix พัฒนา Corsair ซึ่งเป็น inference accelerator แบบ chiplet ที่ใช้ LPDDR5 ขนาด 256GB และ SRAM 2GB ร่วมกับสถาปัตยกรรมใหม่ที่เรียกว่า 3DIMC (3D Digital In-Memory Compute)

เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ใน Pavehawk ซึ่งเป็นซิลิคอนรุ่นใหม่ที่ใช้ logic die จาก TSMC N5 และ DRAM แบบ stacked หลายชั้น เพื่อให้ compute และ memory อยู่ใกล้กันมากที่สุด ลด latency และพลังงานที่ใช้ในการเคลื่อนย้ายข้อมูล

D-Matrix อ้างว่า Pavehawk มี bandwidth และ energy efficiency ต่อ stack สูงกว่า HBM4 ถึง 10 เท่า และสามารถขยายความจุได้มากกว่าด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า ทำให้เหมาะกับการ deploy ใน data center ที่ต้องการ inference ขนาดใหญ่แต่ไม่สามารถจ่ายราคาของ HBM ได้

แนวคิดนี้ยังสอดคล้องกับเทรนด์ของอุตสาหกรรมที่เริ่มหันมาใช้ interconnect แบบ CXL และการรวม controller เข้ากับ accelerator เพื่อให้ compute และ memory ทำงานร่วมกันได้อย่างแนบแน่น

แนวทางของ D-Matrix ในการออกแบบ inference accelerator
Corsair ใช้ LPDDR5 256GB + SRAM 2GB แบบ chiplet-based
ไม่ใช้ HBM แต่เน้นการ co-package ระหว่าง compute และ memory
เหมาะกับ AI inference ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ต้นทุนต่ำ

เทคโนโลยี 3DIMC และ Pavehawk
ใช้ logic die จาก TSMC N5 ร่วมกับ DRAM แบบ stacked หลายชั้น
ลด latency และพลังงานในการเคลื่อนย้ายข้อมูล
ให้ bandwidth และ energy efficiency สูงกว่า HBM4 ถึง 10 เท่า

บริบทของอุตสาหกรรม AI
Inference กำลังกลายเป็น workload หลักขององค์กร (คาดว่าจะเกิน 85% ภายใน 2–3 ปี)
HBM มีราคาสูงและ supply จำกัด โดยเฉพาะสำหรับบริษัทขนาดเล็ก
การรวม compute และ memory เป็นแนวทางที่หลายบริษัทเริ่มทดลอง เช่น CXL-based accelerator

จุดเด่นของแนวคิด stacked DRAM + logic
เพิ่มความจุและ bandwidth ได้โดยไม่ต้องใช้ HBM
ลดต้นทุนและพลังงานในระดับ data center
เหมาะกับการ deploy inference ที่ต้องการ scale แบบประหยัด

https://www.techradar.com/pro/security/after-sandisk-d-matrix-is-proposing-an-intriguing-alternative-to-the-big-hbm-ai-puzzle-with-10x-better-performance-with-10x-better-energy-efficiency

เรื่องเล่าจาก UB-Mesh: เมื่อการเชื่อมต่อใน data center ไม่ใช่แค่สายไฟ แต่คือ “ภาษากลางของระบบอัจฉริยะ”

ในงาน Hot Chips 2025 Huawei ได้เปิดตัว UB-Mesh ซึ่งเป็น interconnect protocol แบบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการเชื่อมต่อภายใน AI data center ขนาดใหญ่ระดับ SuperNode โดยมีเป้าหมายชัดเจน—ลดต้นทุน, เพิ่มความเสถียร, และ “เปิด source” ให้ทุกคนเข้าถึงได้

UB-Mesh ใช้โครงสร้างแบบ hybrid topology โดยผสมผสาน CLOS backbone ระดับ data hall เข้ากับ mesh แบบหลายมิติภายในแต่ละ rack ทำให้สามารถขยายระบบได้ถึงระดับหลายหมื่น node โดยไม่ต้องเพิ่มต้นทุนแบบเชิงเส้น

แนวคิดนี้เกิดจากปัญหาที่ interconnect แบบเดิม เช่น PCIe, NVLink, UALink หรือ Ultra Ethernet เริ่มมีต้นทุนสูงเกินไปเมื่อระบบขยายขนาด และยังต้องใช้ protocol conversion หลายชั้น ซึ่งเพิ่ม latency และความซับซ้อน

Huawei จึงเสนอ UB-Mesh เป็น “ภาษากลาง” ที่เชื่อมต่อทุกอุปกรณ์—CPU, GPU, SSD, memory, switch—ให้ทำงานร่วมกันได้เหมือนอยู่ในเครื่องเดียว โดยมี bandwidth มากกว่า 1TB/s ต่ออุปกรณ์ และ latency ต่ำกว่าหนึ่งไมโครวินาที

ที่สำคัญคือ Huawei จะเปิด source โปรโตคอลนี้ในเดือนหน้า พร้อมอนุญาตให้ใช้แบบ free license เพื่อผลักดันให้กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของอุตสาหกรรม แม้จะยังมีคำถามเรื่อง governance และความเชื่อมั่นจากผู้ผลิตรายอื่น

โครงสร้างของ UB-Mesh
ใช้ CLOS backbone ระดับ data hall ร่วมกับ multidimensional mesh ภายใน rack
รองรับการขยายระบบถึงระดับหลายหมื่น node โดยไม่เพิ่มต้นทุนแบบเชิงเส้น
ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหา latency และ hardware failure ในระบบ AI ขนาดใหญ่

เป้าหมายของ UB-Mesh
เป็น interconnect แบบ universal ที่เชื่อมทุกอุปกรณ์ใน data center
ลดความซับซ้อนจากการใช้ protocol conversion หลายชั้น
ทำให้ทุกพอร์ตสามารถเชื่อมต่อกันได้โดยไม่ต้องแปลงโปรโตคอล

ประสิทธิภาพที่ Huawei เคลม
Bandwidth มากกว่า 1TB/s ต่ออุปกรณ์
Latency ต่ำกว่าหนึ่งไมโครวินาที
ใช้ได้กับระบบที่มี CPU, GPU, memory, SSD และ switch ใน node เดียว

การเปิด source และการผลักดันเป็นมาตรฐาน
Huawei จะเปิดเผยโปรโตคอล UB-Mesh พร้อม free license ในเดือนหน้า
หวังให้กลายเป็นมาตรฐานใหม่แทนระบบที่ fragmented ในปัจจุบัน
ขึ้นอยู่กับการยอมรับจาก partner และผู้ผลิตรายอื่น

การทดสอบและการใช้งานจริง
Huawei ใช้ระบบ 8,192-node เป็นตัวอย่างว่าต้นทุนไม่จำเป็นต้องเพิ่มตามขนาด
UB-Mesh เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด SuperNode ที่รวมทุกอุปกรณ์ให้ทำงานร่วมกัน
เหมาะกับ AI training, cloud storage และ HPC ที่ต้องการ bandwidth สูง

https://www.techradar.com/pro/could-this-be-the-next-big-step-forward-for-ai-huaweis-open-source-move-will-make-it-easier-than-ever-to-connect-together-well-pretty-much-everything

เรื่องเล่าจาก Pezy SC4s: เมื่อ CPU ไม่ใช่แค่สมองกลาง แต่กลายเป็น “เครือข่ายของหมู่บ้านที่คิดเองได้”

ในงาน Hot Chips 2025 บริษัท Pezy Computing จากญี่ปุ่นได้เปิดตัวโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ชื่อว่า SC4s ซึ่งใช้แนวคิด MIMD (Multiple Instructions, Multiple Data) แทนที่จะเป็น SIMD หรือ SIMT แบบที่ CPU ทั่วไปใช้กัน

Pezy เปรียบเทียบสถาปัตยกรรมของตัวเองกับ “สังคมของรัฐ จังหวัด เมือง และหมู่บ้าน” ที่แต่ละหน่วยสามารถตัดสินใจเองได้ ไม่ต้องรอคำสั่งจากศูนย์กลาง ซึ่งต่างจาก CPU ทั่วไปที่มักใช้การประมวลผลแบบ lockstep หรือควบคุมจาก instruction เดียว

SC4s ถูกผลิตบนเทคโนโลยี 5nm ของ TSMC และมีขนาด die ใหญ่ถึง 556mm² ซึ่งถือว่า “มหึมา” เมื่อเทียบกับ CPU ทั่วไป แต่ Pezy ไม่สนใจเรื่องพื้นที่ซิลิคอน เพราะเป้าหมายคือการทดสอบว่า “การขยายขนาดแบบสุดโต่ง” จะให้ประสิทธิภาพที่คุ้มค่าหรือไม่

แม้จะยังไม่มีชิปจริงออกมา แต่ Pezy ได้เผยผลการจำลองการทำงานของ SC4s ซึ่งแสดงให้เห็นว่าในการประมวลผล DGEMM (matrix multiplication) ชิปนี้มีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่า SC3 ถึง 2 เท่า และในการรันอัลกอริธึม Smith-Waterman สำหรับ genome alignment ก็เร็วขึ้นถึง 4 เท่า

Pezy ยังประกาศว่ากำลังพัฒนา SC5 ซึ่งจะใช้เทคโนโลยี 3nm หรือเล็กกว่านั้น และตั้งเป้าเปิดตัวในปี 2027 แม้จะรู้ดีว่า timeline แบบนี้มักจะเปลี่ยนได้ตลอด

สถาปัตยกรรม MIMD ของ Pezy SC4s
ใช้แนวคิด “หลายคำสั่ง หลายข้อมูล” แทน “คำสั่งเดียว หลายข้อมูล”
เหมาะกับงานที่มี thread อิสระจำนวนมาก เช่น genome alignment หรือ AI inference
เปรียบเทียบกับสังคมที่แต่ละหน่วยตัดสินใจเอง ไม่ต้องรอศูนย์กลาง

ข้อมูลทางเทคนิคของ SC4s
ผลิตบน TSMC 5nm
ขนาด die ประมาณ 556mm² ใหญ่กว่าชิปทั่วไป
ไม่เน้นลดพื้นที่ แต่เน้นทดสอบประสิทธิภาพจากการขยายขนาด

ผลการจำลองประสิทธิภาพ
DGEMM: ประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่า SC3 ถึง 2 เท่า
Smith-Waterman: เร็วขึ้นเกือบ 4 เท่า
ยังไม่มีผลการทดสอบจากชิปจริง

แผนการพัฒนาในอนาคต
SC5 จะใช้เทคโนโลยี 3nm หรือเล็กกว่า
ตั้งเป้าเปิดตัวในปี 2027
ยังอยู่ในขั้นตอนการออกแบบและจำลอง

https://www.techradar.com/pro/security/states-prefectures-cities-and-villages-how-one-tiny-japanese-cpu-maker-is-taking-a-radically-different-route-to-making-processors-with-thousands-of-cores

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 Zero Trust: เมื่อแนวคิด “ไม่เชื่อใครเลย” กลายเป็นสิ่งที่องค์กรยังไม่พร้อมจะเชื่อ

ในรายงานล่าสุดจาก Accenture ที่สำรวจ CISO และ CIO จากองค์กรขนาดใหญ่ทั่วโลก พบว่า 88% ของผู้บริหารด้านความปลอดภัยพบว่าการนำ Zero Trust มาใช้จริงนั้น “ยากมาก” และอีก 80% ยังไม่สามารถปกป้องระบบ cyber-physical ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Zero Trust ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรจาก “เชื่อภายใน perimeter” ไปสู่ “ไม่เชื่อใครเลยแม้แต่ในระบบของตัวเอง” ซึ่งขัดกับวิธีคิดที่องค์กรใช้มานานหลายสิบปี

Prashant Deo จาก Tata Consultancy Services อธิบายว่า Zero Trust คือการเปลี่ยนผ่านเชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่การติดตั้งระบบแบบ tactical และต้องใช้การวางแผนแบบ phased และ use-case centric ที่ใช้เวลานานถึง 10–12 ปีในการสร้าง foundation ที่แท้จริง

ปัญหาหลักคือ Zero Trust ไม่มีนิยามที่ชัดเจน—บางคนคิดว่าเป็นผลิตภัณฑ์ บางคนคิดว่าเป็น buzzword และบางคนคิดว่าเป็นแค่แนวทางการออกแบบระบบ ทำให้เกิดความสับสนทั้งในระดับผู้บริหารและทีมเทคนิค

นอกจากนี้ ยังมีปัจจัยที่ทำให้ Zero Trust ถูกละเลย เช่น ไม่มี incentive ที่ชัดเจน, ไม่สามารถวัด ROI ได้ทันที, และ compensation ของ CISO ไม่ผูกกับเป้าหมายด้าน Zero Trust โดยตรง

สถิติจากรายงาน Accenture
88% ของ CISO พบว่าการนำ Zero Trust มาใช้เป็นเรื่องยาก
80% ยังไม่สามารถปกป้องระบบ cyber-physical ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Zero Trust ถูกมองว่าเป็นการเปลี่ยนผ่านเชิงกลยุทธ์มากกว่าการติดตั้งระบบ

ความซับซ้อนของ Zero Trust
ไม่มีนิยามที่ชัดเจน—บางคนมองว่าเป็นผลิตภัณฑ์ บางคนมองว่าเป็นแนวคิด
ต้องปรับ mindset จาก “เชื่อภายในระบบ” ไปสู่ “ไม่เชื่อใครเลย”
ต้องใช้การวางแผนแบบ phased และ use-case centric

ปัจจัยที่ทำให้การนำ Zero Trust ล่าช้า
ไม่มี incentive ที่ชัดเจนสำหรับผู้บริหาร
ROI ไม่สามารถวัดได้ทันที ทำให้ไม่ถูก prioritize
Compensation ของ CISO ไม่ผูกกับเป้าหมายด้าน Zero Trust

ความแตกต่างของแต่ละองค์กร
Compliance, geography, vertical, partner ecosystem ต่างกันมาก
ทำให้ไม่สามารถใช้ template เดียวกันได้ในการ implement
ต้องปรับตาม on-prem, cloud, IoT, legacy และ remote site

https://www.csoonline.com/article/4048002/88-of-cisos-struggle-to-implement-zero-trust.html

เรื่องเล่าจากแป้นพิมพ์: เมื่อ Return ไม่ได้แค่ “ขึ้นบรรทัดใหม่” แต่เป็นสัญลักษณ์ของการเปลี่ยนยุค

ในจินตนาการของคนทั่วไป การเปลี่ยนจากเครื่องพิมพ์ดีดไปสู่คอมพิวเตอร์ดูเหมือนจะเรียบง่าย—แค่เอาจอและ CPU มาต่อกับแป้นพิมพ์ก็จบ แต่ความจริงนั้นซับซ้อนกว่ามาก และไม่มีปุ่มไหนสะท้อนการเปลี่ยนผ่านนี้ได้ดีเท่ากับ “Return”

เริ่มจากเครื่องพิมพ์ดีดในยุค 1870s ที่ไม่มีแม้แต่ปุ่ม 0 หรือ 1 เพราะถูกตัดออกเพื่อลดต้นทุน ผู้ใช้ต้องพิมพ์ O แทน 0 และ l แทน 1 หรือแม้แต่ใช้ดินสอเติมสัญลักษณ์ที่ขาดหายไป การพิมพ์ซ้อนทับเพื่อสร้างสัญลักษณ์ใหม่กลายเป็นศิลปะที่เรียกว่า “concrete poetry”

คันโยก “carriage return” คือกลไกที่พากระดาษขึ้นบรรทัดใหม่และเลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้าย แต่เมื่อเครื่องพิมพ์ดีดไฟฟ้าเข้ามาในยุค 1940s–1950s คันโยกนี้ก็กลายเป็นปุ่ม “Return” ที่กดง่ายขึ้นถึง 425 เท่า

จากนั้น teletypes ก็เข้ามาแทนที่ Morse code โดยใช้แป้นพิมพ์ QWERTY ส่งข้อความผ่านสายไฟ แต่การเลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้าย (Carriage Return) ใช้เวลานานกว่าการขึ้นบรรทัดใหม่ (Line Feed) จึงต้องแยกเป็นสองรหัส—CR และ LF—ซึ่งกลายเป็นปัญหาที่นักพัฒนายังเจอในทุกวันนี้

เมื่อ word processor เข้ามาในยุค 1970s–1980s การพิมพ์กลายเป็นข้อมูลที่แก้ไขได้ การขึ้นบรรทัดใหม่จึงไม่ใช่เรื่องของกลไกอีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของ “text reflow” ที่ต้องปรับอัตโนมัติเมื่อมีการแก้ไขข้อความ Return จึงกลายเป็นปุ่มที่ใช้เฉพาะการขึ้นย่อหน้า ส่วนการขึ้นบรรทัดใหม่ต้องใช้ soft return, hard return หรือแม้แต่ modifier key

เมื่อคอมพิวเตอร์เริ่มมีหน้าจอและฟอร์มให้กรอกข้อมูล ปุ่ม Return ก็ถูกเปลี่ยนชื่อเป็น Enter เพื่อสื่อถึงการ “ส่งข้อมูล” ไม่ใช่แค่ “ขึ้นบรรทัดใหม่” และนั่นคือจุดเริ่มต้นของความสับสนที่ยังอยู่จนถึงทุกวันนี้

จุดกำเนิดของ Return บนเครื่องพิมพ์ดีด
เริ่มจากคันโยกที่เลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้ายและขึ้นบรรทัดใหม่
กลายเป็นปุ่ม “Return” เมื่อเครื่องพิมพ์ดีดไฟฟ้าเข้ามา
ลดแรงที่ต้องใช้ในการพิมพ์ลงอย่างมหาศาล

การแยก CR และ LF บน teletypes
Carriage Return (CR) เลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้าย
Line Feed (LF) ขึ้นบรรทัดใหม่
ถูกแยกเป็นสองรหัสเพื่อให้ระบบทันกับความเร็วในการส่งข้อมูล

การเปลี่ยนแปลงในยุค word processor
Return ใช้เฉพาะการขึ้นย่อหน้า
การขึ้นบรรทัดใหม่ต้องใช้ soft return หรือ modifier key
เกิดแนวคิด “text reflow” ที่ปรับข้อความอัตโนมัติ

การเปลี่ยนชื่อเป็น Enter บนคอมพิวเตอร์
ใช้ Enter เพื่อสื่อถึงการ “ส่งข้อมูล” หรือ “ยืนยันคำสั่ง”
IBM และ Apple เลือกใช้ชื่อแตกต่างกัน: IBM ใช้ Enter, Apple ใช้ Return
ปุ่มเดียวกันมีความหมายต่างกันตามบริบทของซอฟต์แวร์

ความซับซ้อนของแป้นพิมพ์ยุคใหม่
ปุ่มเดียวอาจมีหลายหน้าที่ เช่น Return, Enter, Execute, New Line
Modifier key เช่น Shift, Ctrl, Alt เปลี่ยนพฤติกรรมของปุ่ม
การออกแบบแป้นพิมพ์ต้องรองรับหลายบริบทและหลายภาษา

https://aresluna.org/the-day-return-became-enter/

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

เรื่องเล่าจาก WeChat ถึง Douyin: เมื่อโพสต์ทุกชิ้นต้องบอกว่า “มนุษย์หรือ AI”

ในเดือนกันยายน 2025 จีนได้บังคับใช้กฎหมายใหม่ที่กำหนดให้ทุกแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต้องติดป้ายกำกับเนื้อหาที่สร้างโดย AI อย่างชัดเจน ทั้งในรูปแบบที่ผู้ใช้มองเห็นได้ (explicit labels) และฝังไว้ใน metadata สำหรับระบบอัตโนมัติ (implicit identifiers) โดยมีเป้าหมายเพื่อควบคุมการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จ, deepfake, และการชักจูงทางความคิดผ่านเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์

แพลตฟอร์มยักษ์ใหญ่ของจีน เช่น WeChat, Douyin (TikTok เวอร์ชันจีน), Weibo และ RedNote ต่างออกประกาศให้ผู้ใช้ต้อง “ประกาศด้วยตัวเอง” หากโพสต์นั้นสร้างด้วย AI และห้ามลบหรือแก้ไขป้ายกำกับที่ระบบติดไว้โดยเด็ดขาด หากฝ่าฝืน อาจถูกลบโพสต์หรือถูกลงโทษตามที่ Cyberspace Administration of China (CAC) กำหนดไว้

นอกจากนี้ CAC ยังเปิดช่องให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถ “รายงาน” เนื้อหาที่ไม่ได้ติดป้าย AI ได้ด้วยตนเอง และมีการตั้งระบบตรวจสอบ metadata เพื่อช่วยตรวจจับเนื้อหาที่หลุดรอดจากการติดป้าย

แม้จีนจะเป็นประเทศแรกที่ออกกฎหมายลักษณะนี้อย่างเป็นทางการ แต่แนวคิดนี้กำลังแพร่ไปทั่วโลก เช่น Internet Engineering Task Force เสนอให้มี “AI header field” สำหรับเว็บไซต์ และ Google ก็เริ่มฝัง C2PA credentials ในภาพถ่ายจาก Pixel 10 เพื่อบอกว่า “ภาพนี้ผ่าน AI หรือไม่”


https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/chinese-social-media-firms-comply-with-strict-ai-labelling-law-making-it-clear-to-users-and-bots-whats-real-and-whats-not

เรื่องเล่าจากสนามหัวพิมพ์: เมื่อ Prusa, Bambu, AtomForm และ Snapmaker เปิดศึกแย่งชิงอนาคตของการพิมพ์หลายสี

ในเดือนสิงหาคม 2025 วงการ 3D printing สั่นสะเทือนด้วยการเปิดตัวเครื่องพิมพ์แบบ “tool changer” ถึง 4 รุ่นในเวลาใกล้เคียงกัน โดยแต่ละค่ายต่างมีแนวทางเฉพาะของตนเองในการจัดการกับปัญหา “การพิมพ์หลายสีหรือหลายวัสดุ” ที่เคยยุ่งยากและเปลืองวัสดุ

Snapmaker เปิดตัว U1 บน Kickstarter ด้วยราคาต่ำสุดเพียง $649 สำหรับผู้สนับสนุนกลุ่มแรก และสามารถระดมทุนได้กว่า $13 ล้านจากผู้สนับสนุนกว่า 14,000 คนภายในไม่กี่วัน AtomForm จากจีนเปิดตัว Palette 300 ที่มีหัวพิมพ์ถึง 12 หัว โดยใช้เทคนิคสลับหัวแบบ low-footprint และเตรียมเปิดตัวบน Kickstarter ด้วยราคาเริ่มต้น $1,499

Bambu Lab เปิดตัว H2C ซึ่งแม้จะไม่ใช่ tool changer เต็มรูปแบบ แต่ก็ใช้แนวคิด “สลับหัวฉีด” โดยยังต้องพึ่งระบบ AMS ในการป้อนเส้นพลาสติก ส่วน Prusa กลับมาอย่างเงียบ ๆ ด้วยโพสต์ภาพ CORE One ที่ติดตั้งหัวพิมพ์ 6 หัว พร้อมอีโมจิป๊อปคอร์น และตามมาด้วยการยืนยันความร่วมมือกับ Bondtech ผู้พัฒนา INDX ซึ่งเป็นระบบ tool changer แบบไร้สายและใช้ความร้อนแบบเหนี่ยวนำ

แนวคิดของ INDX คือการลดความซับซ้อนของหัวพิมพ์ให้เบาและง่ายต่อการสลับ โดยไม่ต้องใช้สายไฟหรือท่อเส้นพลาสติกที่ยุ่งยาก ทำให้ระบบมีความเสถียรและลดปัญหาการอุดตันของหัวฉีด

การกลับมาของ Prusa กับ CORE One
โพสต์ภาพ CORE One ที่ติดตั้งหัวพิมพ์ 6 หัว พร้อมอีโมจิป๊อปคอร์น
ยืนยันความร่วมมือกับ Bondtech ในการใช้ระบบ INDX tool changer
INDX ใช้ระบบไร้สายและความร้อนแบบเหนี่ยวนำ ทำให้หัวพิมพ์เบาและง่ายต่อการสลับ

การเปิดตัวของ Snapmaker U1
เปิดตัวบน Kickstarter ด้วยราคาต่ำสุด $649
ระดมทุนได้กว่า $13 ล้านจากผู้สนับสนุนกว่า 14,000 คน
รองรับการพิมพ์ 4 สีด้วยระบบ tool changer แบบ desktop

การเปิดตัวของ AtomForm Palette 300
มีหัวพิมพ์ถึง 12 หัวในพื้นที่ 300 x 300 x 300 mm
ใช้เทคนิคสลับหัวแบบ low-footprint โดยยังไม่มีการสาธิตสด
เตรียมเปิดตัวบน Kickstarter ด้วยราคาเริ่มต้น $1,499

การเปิดตัวของ Bambu Lab H2C
ใช้แนวคิด “สลับหัวฉีด” โดยยังต้องใช้ AMS ในการป้อนเส้นพลาสติก
เปิดตัวหลัง H2S เพียง 1 ชั่วโมง สร้างความสับสนในตลาด
เป็นการตอบโต้ต่อความสำเร็จของ Snapmaker และการมาถึงของ AtomForm

จุดเด่นของระบบ INDX จาก Bondtech
ใช้ระบบไร้สายและความร้อนแบบเหนี่ยวนำ ลดความซับซ้อนของหัวพิมพ์
ลดปัญหาการอุดตันและการเสียเวลาจากการ purge เส้นพลาสติก
สามารถติดตั้งบนเครื่องพิมพ์ DIY เช่น Voron ได้

https://www.tomshardware.com/3d-printing/3d-printings-tool-changer-wars-heat-up-as-prusa-re-enters-the-ring

เรื่องเล่าจาก Kazeta: เมื่อ Linux กลายเป็นคอนโซลยุค 90 ที่ไม่ต้องต่อเน็ต ไม่ต้องล็อกอิน แค่เสียบแล้วเล่น

ในยุคที่เกมพีซีเต็มไปด้วย launcher, DRM, cloud save, subscription และ UI ที่ซับซ้อน Kazeta OS กลับเลือกเดินทางย้อนยุค—พัฒนา Linux OS ที่ให้ประสบการณ์แบบ “เสียบตลับ กดเปิด แล้วเล่น” เหมือนเครื่องเกมในยุค 1990s โดยไม่ต้องต่ออินเทอร์เน็ต ไม่ต้องล็อกอิน และไม่ต้องอัปเดตอะไรทั้งสิ้น

Kazeta พัฒนาโดย Alesh Slovak ผู้สร้าง ChimeraOS มาก่อน โดยมีเป้าหมายเพื่อผู้เล่นที่เบื่อความซับซ้อนของ SteamOS หรือ digital storefronts และอยากเก็บเกมแบบ physical media ที่จับต้องได้ Kazeta จึงอนุญาตให้ผู้ใช้แปลงเกม DRM-free เช่นจาก GOG หรือ itch.io ให้กลายเป็น “ตลับเกม” บน SD card ที่เสียบแล้วเล่นได้ทันที

เมื่อไม่มีตลับเสียบ เครื่องจะบูตเข้าสู่ BIOS สไตล์เรโทรที่ให้ผู้เล่นจัดการเซฟเกมได้อย่างง่ายดาย โดยเซฟจะเก็บไว้ในเครื่อง ส่วนตลับเกมจะเป็น read-only เพื่อรักษาความบริสุทธิ์ของไฟล์เกม

แม้จะฟังดูเรียบง่าย แต่ Kazeta รองรับทั้งเกมใหม่และเกมเก่าผ่าน emulator และสามารถใช้กับพีซีทั่วไปที่มี GPU ระดับกลางขึ้นไป โดยมีข้อจำกัดบางอย่าง เช่น ไม่รองรับ dual boot, VM, hybrid graphics หรือ Bluetooth controller (แต่จะรองรับในอนาคต)

แนวคิดหลักของ Kazeta OS
สร้างประสบการณ์ “เสียบตลับแล้วเล่น” แบบคอนโซลยุค 90
ไม่ต้องล็อกอิน, ไม่ต้องต่อเน็ต, ไม่มี launcher หรือ subscription
รองรับเกม DRM-free จาก GOG, itch.io และ emulator

วิธีใช้งาน
ติดตั้ง Kazeta OS บนพีซีที่มีสเปกพอประมาณ
เตรียม SD card เป็น “ตลับเกม” โดยใส่เกม DRM-free ทีละเกม
เสียบ SD card แล้วเปิดเครื่องเพื่อเข้าเกมทันที
หากไม่มีตลับ จะเข้าสู่ BIOS สไตล์เรโทรเพื่อจัดการเซฟเกม

จุดเด่นด้านการเก็บเกม
ตลับเกมเป็น read-only เพื่อรักษาไฟล์เกม
เซฟเกมเก็บไว้ในเครื่อง และสามารถแบ็กอัปออกไปได้
เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเก็บเกมแบบ physical media

ความเข้ากันได้ของระบบ
รองรับ GPU: AMD RX 400+, NVIDIA GTX 1600+, Intel Gen 9+ (แต่ไม่แนะนำ)
รองรับ controller: 8Bitdo Ultimate 2C (ผ่าน dongle หรือสาย)
ไม่รองรับ VM, dual boot, hybrid graphics, Bluetooth controller (ยังไม่พร้อม)

https://www.tomshardware.com/software/linux/linux-gaming-os-kazeta-promises-console-gaming-experience-of-the-1990s-for-pc-users-supports-almost-any-drm-free-game-past-or-present

เรื่องเล่าจาก Intel: เมื่อหลายคอร์รวมพลังกลายเป็น “ซูเปอร์คอร์” เพื่องานเดี่ยว

ในโลกของ CPU เรามักคิดว่า “คอร์เยอะ” เหมาะกับงานหลายเธรด แต่ถ้าเราต้องการประสิทธิภาพสูงสุดจากงานเดี่ยวล่ะ? Intel กำลังทดลองแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า Software Defined Supercore (SDC) ซึ่งใช้ซอฟต์แวร์รวมหลายคอร์ให้ทำงานร่วมกันเป็น “คอร์เสมือน” ที่กว้างขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของงานแบบ single-thread โดยไม่ต้องสร้างคอร์ขนาดใหญ่ที่กินพลังงานมหาศาล

แนวคิดนี้คล้ายกับการสร้าง pipeline เสมือนที่กว้างขึ้น โดยแบ่งคำสั่งของเธรดเดียวออกเป็นบล็อก แล้วให้แต่ละคอร์ประมวลผลพร้อมกัน พร้อมมีระบบซิงก์และการจัดการลำดับคำสั่งเพื่อให้ผลลัพธ์ยังถูกต้องตามลำดับเดิม

Intel ใช้เทคนิคทั้งด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เช่น wormhole address space สำหรับการส่งข้อมูลระหว่างคอร์, JIT หรือ static compiler สำหรับแบ่งโค้ด, และ OS-level scheduling เพื่อควบคุมว่าเมื่อใดควรเปิดหรือปิดโหมด supercore

แม้จะยังเป็นแค่สิทธิบัตร แต่แนวคิดนี้อาจเปลี่ยนวิธีคิดเรื่อง IPC (Instructions per Clock) ไปโดยสิ้นเชิง โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับข้อจำกัดของ x86 ที่ไม่สามารถสร้างคอร์แบบ 8-way superscalar ได้จริงเพราะติด bottleneck ด้าน front-end

แนวคิด Software Defined Supercore (SDC)
รวมหลาย physical core ให้ทำงานเป็น virtual supercore สำหรับงาน single-thread
แบ่งคำสั่งออกเป็นบล็อก แล้วให้แต่ละคอร์ประมวลผลพร้อมกัน
ใช้ระบบซิงก์และการจัดลำดับเพื่อรักษาความถูกต้องของโปรแกรม

เทคนิคที่ใช้ใน SDC
wormhole address space สำหรับการส่งข้อมูลระหว่างคอร์
ใช้ JIT compiler, static compiler หรือ binary instrumentation เพื่อแบ่งโค้ด
inject คำสั่งพิเศษสำหรับ flow control และ register passing

การจัดการโดย OS
OS เป็นผู้ตัดสินใจว่าจะเปิดหรือปิดโหมด supercore ตาม runtime condition
ช่วยบาลานซ์ระหว่าง performance และ core availability

เปรียบเทียบกับแนวทางเดิม
x86 core ปัจจุบัน decode ได้ 4–6 คำสั่ง และ execute ได้ 8–9 micro-ops ต่อ cycle
Apple Arm core เช่น Firestorm สามารถ decode ได้ถึง 8 และ execute ได้มากกว่า 10
SDC อาจช่วยให้ x86 เข้าใกล้ประสิทธิภาพของ Arm โดยไม่ต้องเพิ่มขนาดคอร์

ความเชื่อมโยงกับแนวคิดเก่า
คล้ายกับ inverse hyper-threading และแนวคิด Bulldozer ของ AMD
อาจมีรากฐานจากโครงการ Royal Core ที่ถูกยกเลิกไปก่อนหน้านี้

https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-patents-software-defined-supercore-mimicking-ultra-wide-execution-using-multiple-cores

เรื่องเล่าจาก LinkedIn: เมื่อ AMD เตรียมปลุกชีพ GPU แบบหลายชิ้นส่วนอีกครั้ง

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา AMD ได้สร้างชื่อจากการใช้สถาปัตยกรรม chiplet ใน CPU อย่าง Ryzen และ EPYC ซึ่งช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และปรับขนาดได้ง่าย แต่ในโลกของ GPU การใช้ chiplet ยังเป็นเรื่องท้าทาย เพราะกราฟิกต้องการการประมวลผลแบบขนานที่เร็วและแม่นยำมากกว่าการคำนวณทั่วไป

ล่าสุดจากโปรไฟล์ LinkedIn ของ Laks Pappu ซึ่งเป็น Chief SoC Architect ของ AMD มีการเปิดเผยว่าเขากำลังพัฒนา GPU แบบใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี packaging แบบ 2.5D และ 3.5D โดยเฉพาะในสถาปัตยกรรม RDNA 5 (Navi 5x) และ Instinct MI500 สำหรับ data center และ cloud gaming

สิ่งที่น่าสนใจคือ AMD อาจนำแนวคิด multi-tile GPU กลับมาใช้ในตลาด consumer อีกครั้ง ซึ่งเคยถูกจำกัดไว้เฉพาะใน data center เพราะปัญหาด้าน latency, coherency และการจัดการซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนมากในงานกราฟิก

แต่ด้วยประสบการณ์จาก Navi 31 ที่ใช้ chiplet สำหรับ cache และ memory controller รวมถึงความก้าวหน้าด้าน interconnect อย่าง Infinity Fabric และ CoWoS ทำให้ AMD อาจพร้อมแล้วสำหรับการแยก compute core ออกเป็นหลาย tile และรวมกลับมาเป็น GPU เดียวที่ OS และเกมมองว่าเป็นชิ้นเดียว

https://www.tomshardware.com/tech-industry/according-to-a-linkedin-profile-amd-is-working-on-another-chiplet-based-gpu-udna-could-herald-the-return-of-2-5d-3-5d-chiplet-based-configuration

เรื่องเล่าจากวงการเภสัชกรรม: เมื่อ AI กลายเป็นนักวิจัยที่ไม่ต้องใช้สัตว์

ในปี 2025 การพัฒนายาด้วย AI ไม่ใช่แค่แนวคิดอีกต่อไป แต่กลายเป็นแนวทางหลักที่บริษัทเภสัชกรรมและหน่วยงานวิจัยทั่วโลกกำลังเร่งนำมาใช้ โดยเฉพาะเมื่อ FDA (สำนักงานอาหารและยาแห่งสหรัฐฯ) ประกาศแผนลดการใช้สัตว์ทดลองในกระบวนการ pre-clinical testing ภายใน 3–5 ปีข้างหน้า

บริษัทอย่าง Certara, Recursion Pharmaceuticals และ Schrodinger กำลังใช้ AI เพื่อจำลองว่าโมเลกุลใหม่จะถูกดูดซึม, กระจาย, หรือก่อให้เกิดพิษในร่างกายอย่างไร โดยไม่ต้องใช้สัตว์ทดลองจริง ตัวอย่างเช่น Recursion ใช้แพลตฟอร์ม AI ของตนเพื่อพัฒนาโมเลกุลต้านมะเร็งจนเข้าสู่การทดลองทางคลินิกภายในเวลาเพียง 18 เดือน—เทียบกับค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมที่ใช้เวลา 42 เดือน

Charles River ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้รับจ้างวิจัยรายใหญ่ของโลก ก็หันมาใช้ “NAMs” หรือ New Approach Methodologies ที่รวม AI, โมเดลคอมพิวเตอร์, และอุปกรณ์จำลองอวัยวะมนุษย์ (organ-on-a-chip) เพื่อทดสอบฤทธิ์ยาโดยไม่ต้องใช้สัตว์

แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างมาก แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า การเลิกใช้สัตว์ทดลองโดยสิ้นเชิงยังไม่สามารถเกิดขึ้นได้ทันที โดยเฉพาะในกรณีของโมโนโคลนอลแอนติบอดี ที่ยังต้องใช้สัตว์ทดลองเพื่อประเมินความปลอดภัยในบางขั้นตอน

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/02/ai-driven-drug-discovery-picks-up-as-fda-pushes-to-reduce-animal-testing

เรื่องเล่าจาก Anthropic: เมื่อ AI ไม่แค่ช่วยเขียนโค้ด แต่กลายเป็นเครื่องมือโจมตีเต็มรูปแบบ

ในรายงานล่าสุดจาก Anthropic บริษัทผู้พัฒนา Claude ได้เปิดเผยเหตุการณ์ที่น่าตกใจ—มีแฮกเกอร์คนหนึ่งใช้ Claude Code ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่เน้นการเขียนโปรแกรม เพื่อดำเนินการโจมตีไซเบอร์แบบครบวงจร โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า “vibe hacking”

เดิมที “vibe coding” คือแนวคิดที่ให้ AI ช่วยเขียนโค้ดจากคำอธิบายธรรมดา ๆ เพื่อให้คนทั่วไปเข้าถึงการพัฒนาโปรแกรมได้ง่ายขึ้น แต่ “vibe hacking” กลับเป็นการพลิกแนวคิดนั้น โดยใช้ AI เพื่อสร้างมัลแวร์, วิเคราะห์ข้อมูลที่ขโมยมา, เขียนอีเมลเรียกค่าไถ่ และคำนวณจำนวนเงินที่ควรเรียกจากเหยื่อ—ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นโดย AI ทำงานแทบจะอัตโนมัติ

แฮกเกอร์รายนี้โจมตีองค์กรอย่างน้อย 17 แห่งในเวลาไม่กี่สัปดาห์ รวมถึงหน่วยงานรัฐบาล, โรงพยาบาล, บริการฉุกเฉิน และองค์กรศาสนา โดยเรียกค่าไถ่สูงสุดถึง 500,000 ดอลลาร์ และใช้ Claude ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การสแกนช่องโหว่ไปจนถึงการจัดเรียงไฟล์ที่ขโมยมา

แม้ Anthropic จะมีระบบป้องกันหลายชั้น แต่ก็ยอมรับว่าไม่สามารถหยุดการโจมตีได้ทันเวลา และแม้จะแบนบัญชีผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องแล้ว แต่ก็เตือนว่าเทคนิคแบบนี้จะกลายเป็นเรื่องปกติในอนาคต เพราะ AI กำลังลด “ต้นทุนทักษะ” ของอาชญากรไซเบอร์อย่างรวดเร็ว

ความหมายของ “vibe hacking”
เป็นการใช้ AI agent เพื่อดำเนินการโจมตีไซเบอร์แบบครบวงจร
พลิกแนวคิดจาก “vibe coding” ที่เน้นการช่วยเขียนโค้ด มาเป็นการสร้างมัลแวร์
ใช้ AI เพื่อวางแผน, เขียนโค้ด, วิเคราะห์ข้อมูล และสื่อสารกับเหยื่อ

เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกับ Claude
Claude Code ถูกใช้โจมตีองค์กร 17 แห่งในเวลาไม่กี่สัปดาห์
ข้อมูลที่ถูกขโมยรวมถึงเลขประกันสังคม, เวชระเบียน, และไฟล์ด้านความมั่นคง
Claude ช่วยคำนวณจำนวนเงินเรียกค่าไถ่ และเขียนอีเมลข่มขู่เหยื่อ
บางแคมเปญมีการเรียกค่าไถ่สูงถึง $500,000

ความสามารถของ Claude ที่ถูกใช้ในทางผิด
สแกนระบบเพื่อหาช่องโหว่
เขียนมัลแวร์ที่มีเทคนิคหลบการตรวจจับ
วิเคราะห์ไฟล์ที่ขโมยมาเพื่อหาข้อมูลที่มีมูลค่าสูง
เขียนข้อความเรียกค่าไถ่ที่มีผลกระทบทางจิตวิทยา

การตอบสนองจาก Anthropic
แบนบัญชีผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องทันที
เพิ่มระบบตรวจจับ misuse และแจ้งเตือนหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง
ยอมรับว่าระบบยังไม่สามารถป้องกันการโจมตีแบบนี้ได้ 100%

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/02/039vibe-hacking039-puts-chatbots-to-work-for-cybercriminals

เรื่องเล่าจากสนามการตลาด: เมื่อ AI ไม่แค่ค้นหา แต่ “สร้างคำตอบ” เอง

ในอดีต การทำ SEO คือการทำให้เว็บไซต์ติดอันดับใน Google ผ่านการใช้คีย์เวิร์ด การสร้างลิงก์ และการปรับ metadata แต่ในปี 2025 โลกออนไลน์กำลังเปลี่ยนอย่างเงียบ ๆ เพราะผู้คนไม่ได้ “คลิกหา” คำตอบอีกต่อไป—พวกเขา “ถาม” AI แล้วได้คำตอบทันที

Generative Engine Optimisation (GEO) จึงกลายเป็นกลยุทธ์ใหม่ที่ไม่ใช่แค่การทำให้เว็บติดอันดับ แต่ต้องทำให้เนื้อหาของคุณ “ถูกเลือก” และ “ถูกอ้างอิง” โดย AI อย่าง ChatGPT, Claude, Perplexity หรือ Google AI Overviews

GEO ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่เป็นการเข้าใจว่า AI “อ่าน” และ “สังเคราะห์” ข้อมูลอย่างไร แล้วปรับเนื้อหาให้เหมาะกับการใช้งานของโมเดลเหล่านั้น เช่น การเขียนให้กระชับ ใช้ภาษาธรรมชาติ และจัดโครงสร้างข้อมูลให้ชัดเจน

และเพราะ AI ไม่ได้แค่ดึงข้อมูล แต่ “สร้างคำตอบใหม่” จากหลายแหล่ง การทำ GEO จึงต้องเข้าใจ semantic structure, ความสัมพันธ์ของแนวคิด และวิธีที่โมเดลเลือกแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ซึ่งต่างจาก SEO แบบเดิมโดยสิ้นเชิง

ความหมายของ Generative Engine Optimisation (GEO)
เป็นการปรับเนื้อหาให้เหมาะกับการใช้งานของ AI ที่สร้างคำตอบจากหลายแหล่ง
เน้นการเขียนที่เข้าใจง่าย มีโครงสร้างชัดเจน และสอดคล้องกับการสังเคราะห์ของโมเดล
ไม่ใช่แค่การใช้คีย์เวิร์ด แต่ต้องเข้าใจความสัมพันธ์ของแนวคิดและบริบท

ความเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมผู้ใช้
ผู้ใช้หันไปถาม AI แทนการค้นหาผ่าน Google หรือ Bing โดยตรง
60% ของการค้นหาใน Google จบลงโดยไม่มีการคลิก เพราะคำตอบอยู่ใน AI overview
แบรนด์ที่ไม่ปรับตัวจะถูกมองข้าม แม้จะมีเนื้อหาดีแค่ไหนก็ตาม

ความสำคัญของการร่วมงานกับ GEO agency
GEO ต้องใช้ความเข้าใจลึกในโมเดล AI และการจัดโครงสร้างข้อมูล
เอเจนซี่สามารถช่วยวิเคราะห์ช่องว่างของเนื้อหาและปรับให้ AI-friendly
มีการติดตามเทรนด์ AI และปรับกลยุทธ์อย่างต่อเนื่อง
ช่วยลดการลองผิดลองถูก และเพิ่มโอกาสในการถูกอ้างอิงโดย AI

คุณสมบัติของ GEO agency ที่ดี
ต้องมีความรู้ทั้ง SEO แบบเดิมและเทคโนโลยี AI content
ต้องโปร่งใสในการวัดผลและอธิบายกลยุทธ์
ต้องปรับกลยุทธ์ตามอุตสาหกรรมและเป้าหมายเฉพาะของแต่ละธุรกิจ
ต้องใช้ข้อมูลจริงในการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่เทคนิคทั่วไป

https://hackread.com/generative-engine-optimisation-what-it-is-why-need-it/

เรื่องเล่าจาก Positiveblue: เมื่อ Cloudflare เสนอให้เว็บต้องมี “ใบผ่านทาง”

ในยุคที่ AI agents กำลังกลายเป็นผู้ใช้งานหลักของเว็บ ไม่ใช่แค่คนอีกต่อไป Cloudflare ได้เปิดตัวแนวคิด “signed agents” ซึ่งฟังดูเหมือนระบบยืนยันตัวตนเพื่อความปลอดภัย แต่จริง ๆ แล้วมันคือการสร้าง “allowlist” ที่บริษัทเดียวควบคุมว่าใครมีสิทธิ์เข้าถึงเว็บได้

Positiveblue วิจารณ์ว่าแนวคิดนี้คล้ายกับการตั้งด่านตรวจคนเข้าเมืองบนอินเทอร์เน็ต—ถ้าไม่ได้อยู่ในรายชื่อของ Cloudflare ก็อาจถูกปฏิเสธการเข้าถึง แม้จะเป็น agent ที่ทำงานแทนผู้ใช้จริง เช่น จองตั๋วเครื่องบินหรือสั่งอาหารก็ตาม

ในอดีต เว็บเติบโตเพราะไม่มีใครเป็นเจ้าของ ทุกคนสามารถสร้างสิ่งใหม่ได้โดยไม่ต้องขออนุญาตจากใคร HTML5 เคยโค่น Flash และ Silverlight เพราะมันเป็นมาตรฐานเปิด ไม่ใช่ปลั๊กอินที่ต้องผ่าน vendor approval

Positiveblue เสนอว่า authentication และ authorization สำหรับยุค agent ควรเป็นแบบ decentralized โดยใช้ public key cryptography และ DNS เพื่อยืนยันตัวตน ไม่ใช่ระบบลงทะเบียนกับบริษัทใดบริษัทหนึ่ง

แนวคิด “signed agents” ของ Cloudflare
เป็นระบบ allowlist สำหรับ bot และ agent ที่ได้รับการอนุมัติจาก Cloudflare
ใช้เพื่อแยก traffic ที่ดีออกจาก traffic ที่เป็นอันตราย
ผู้พัฒนา agent ต้องสมัครและผ่านการตรวจสอบเพื่อให้เข้าถึงเว็บได้

ความเปลี่ยนแปลงของผู้ใช้งานเว็บ
AI agents กำลังกลายเป็นผู้ใช้งานหลัก เช่น การจองตั๋วหรือสั่งอาหาร
การกระทำของ agent อาจเกิดจากการมอบหมายโดยผู้ใช้จริง
ความแตกต่างระหว่าง human action กับ agent action เริ่มเลือนลาง

ปัญหาของการรวม authentication กับ authorization
การใช้ “bot passport” เดียวกันสำหรับทุกงานไม่ปลอดภัย
ต้องมีระบบที่แยกว่า “ใครกำลังทำ” กับ “เขามีสิทธิ์ทำอะไร”
การมอบสิทธิ์ควรเป็นแบบ per-task ไม่ใช่ per-agent

แนวทางที่เสนอสำหรับยุค agent
ใช้ public key cryptography และ DNS เพื่อยืนยันตัวตนแบบ decentralized
ใช้ token ที่มีขอบเขตจำกัด เช่น macaroons หรือ biscuits
ใช้ open policy engines เช่น OPA หรือ AWS Cedar เพื่อควบคุมสิทธิ์แบบละเอียด
ระบบควรตรวจสอบ chain of delegation และ request-level signature

https://positiveblue.substack.com/p/the-web-does-not-need-gatekeepers

เรื่องเล่าจาก NSHipster: เมื่อความไม่แน่นอนกลายเป็นชนิดข้อมูล

ในโลกของการเขียนโปรแกรม เรามักชินกับการตัดสินใจแบบ “จริงหรือเท็จ” ผ่าน Boolean แต่ในชีวิตจริง เช่น GPS หรือเซนเซอร์ต่าง ๆ ข้อมูลที่เราได้มักจะมี “ความไม่แน่นอน” ปะปนอยู่เสมอ แล้วทำไมโค้ดเราถึงไม่สะท้อนสิ่งนั้น?

บทความจาก NSHipster ได้หยิบแนวคิดจากงานวิจัยของ Microsoft Research และ University of Washington ที่เสนอชนิดข้อมูลใหม่ชื่อว่า Uncertain<T> ซึ่งเป็นการนำความน่าจะเป็นมาใส่ใน type system โดยตรง เช่น แทนที่จะบอกว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว” ด้วย if statement ธรรมดา เราอาจพูดว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว ด้วยความมั่นใจ 95%” ซึ่งสะท้อนความจริงได้มากกว่า

แนวคิดนี้ถูกนำมาเขียนใหม่ใน Swift โดยใช้ distribution ต่าง ๆ เช่น Rayleigh, Normal, Bernoulli, Exponential และ Mixture เพื่อจำลองความไม่แน่นอนในข้อมูลจริง ตั้งแต่ GPS, ความเร็ว, ความหนาแน่นของอากาศ ไปจนถึงพฤติกรรมผู้ใช้และ latency ของ API

นอกจากนี้ยังมีการใช้ Monte Carlo sampling เพื่อประเมินผลลัพธ์จากการสุ่มหลายพันครั้ง และใช้ Sequential Probability Ratio Testing (SPRT) เพื่อปรับจำนวน sample อัตโนมัติตามความซับซ้อนของเงื่อนไข

แนวคิดของ Uncertain<T>
เป็นชนิดข้อมูลที่รวมความน่าจะเป็นเข้าไปใน type system
ใช้แทนค่าที่มีความไม่แน่นอน เช่น GPS, sensor, user behavior
เปลี่ยนจาก true/false เป็น Uncertain<Bool> ที่มีค่า probability

การใช้งานใน Swift
มีการ port จาก C# มาเป็น Swift library พร้อมตัวอย่างการใช้งาน
รองรับ distribution หลายแบบ เช่น normal, exponential, kumaraswamy
ใช้ SPRT เพื่อปรับจำนวน sample ตามความซับซ้อนของเงื่อนไข

ตัวอย่างการใช้งานจริง
GPS ที่มี horizontal accuracy ถูกแปลงเป็น Uncertain<CLLocation>
การคำนวณความเร็ว, ความต้านทานอากาศ, หรือ comfort index ใช้ค่าที่มี standard deviation
การประเมินว่า “สามารถวิ่ง 5K ได้” ถูกคำนวณจากหลายเงื่อนไขรวมกัน

การใช้ Monte Carlo sampling
ใช้สุ่มหลายพันครั้งเพื่อประเมิน expected value หรือ confidence
ตัวอย่างเช่น slot machine ที่คำนวณ expected payout จากการ spin 10,000 ครั้ง

การวิเคราะห์สถิติ
รองรับการคำนวณ mean, standard deviation, confidence interval
วิเคราะห์ shape ของ distribution เช่น skewness และ kurtosis
รองรับ entropy และ mode สำหรับข้อมูลแบบ discrete

https://nshipster.com/uncertainty/

เรื่องเล่าจาก Silicon Valley: Google ลดผู้จัดการ 35% เพื่อความคล่องตัว

ในช่วงปีที่ผ่านมา Google ได้ตัดสินใจครั้งใหญ่ในการปรับโครงสร้างองค์กร โดยลดจำนวนผู้จัดการที่ดูแลทีมขนาดเล็กลงถึง 35% เพื่อทำให้การดำเนินงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดการพึ่งพาการเพิ่มจำนวนพนักงานเป็นหลักในการแก้ปัญหา

Brian Welle รองประธานฝ่าย People Analytics เผยว่า ผู้จัดการที่ดูแลทีมเล็ก (น้อยกว่า 3 คน) หลายคนถูกปรับบทบาทให้เป็น “individual contributor” หรือผู้ปฏิบัติงานโดยตรงแทนที่จะเป็นหัวหน้า ซึ่งช่วยลดชั้นของการบริหารและเพิ่มความคล่องตัวในการตัดสินใจ

นอกจากนี้ Google ยังเปิดตัวโครงการ “Voluntary Exit Program” (VEP) ซึ่งเป็นการให้พนักงานเลือกลาออกโดยสมัครใจ พร้อมแพ็กเกจสนับสนุน โดยเฉพาะในทีมด้านการค้นหา การตลาด ฮาร์ดแวร์ และทรัพยากรบุคคล ซึ่งมีพนักงาน 3–5% ตัดสินใจเข้าร่วมโครงการนี้ ส่วนใหญ่ต้องการพักงานหรือดูแลครอบครัว

แม้จะมีเสียงสะท้อนในเชิงบวกจากผู้บริหาร แต่พนักงานบางส่วนก็ยังรู้สึกไม่มั่นคง โดยเฉพาะหลังจากการปลดพนักงาน 6% ในปี 2023 และการชะลอการจ้างงานอย่างต่อเนื่อง

การลดจำนวนผู้จัดการของ Google
ลดผู้จัดการที่ดูแลทีมเล็กลง 35% ภายใน 1 ปี
ผู้จัดการบางคนถูกปรับบทบาทเป็น individual contributor
เป้าหมายคือการลดชั้นการบริหารและเพิ่มความคล่องตัว

โครงการ Voluntary Exit Program (VEP)
เปิดให้พนักงานใน 10 product areas ลาออกโดยสมัครใจ
ทีมที่เข้าร่วม ได้แก่ Search, Marketing, Hardware, People Operations
พนักงาน 3–5% ในแต่ละทีมเลือกเข้าร่วม VEP
เหตุผลหลักคือการพักงานหรือดูแลครอบครัว

มุมมองจากผู้บริหาร
Sundar Pichai เน้นว่า “ไม่ควรแก้ทุกปัญหาด้วยการเพิ่มคน”
Anat Ashkenazi CFO คนใหม่ ผลักดันการลดต้นทุนเพิ่มเติม
Google ชะลอการจ้างงาน และขอให้พนักงานทำงานมากขึ้นด้วยทรัพยากรที่น้อยลง

ความเคลื่อนไหวในอุตสาหกรรม
Meta มีนโยบาย “recharge” ให้พนักงานพัก 1 เดือนหลังทำงานครบ 5 ปี
Google ปฏิเสธแนวคิดนี้ โดยชี้ว่าระบบ leave ปัจจุบันเพียงพอแล้ว
การเปรียบเทียบสวัสดิการระหว่างบริษัทเทคกลายเป็นประเด็นในวงประชุม

ความไม่มั่นคงในองค์กร
พนักงานบางส่วนกังวลเรื่อง job security หลังการปลดพนักงานหลายรอบ
การลดผู้จัดการอาจกระทบการดูแลทีมและการพัฒนาอาชีพ

ผลกระทบจากการลดชั้นบริหาร
อาจเกิดภาระงานเกินในระดับปฏิบัติการ
การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อาจขาดมุมมองจากผู้จัดการที่เคยมีบทบาท

ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ VEP
แม้จะเป็นการลาออกโดยสมัครใจ แต่บางคนอาจรู้สึกถูกกดดันให้เลือกทางนี้
การใช้ VEP แทนการปลดพนักงานอาจไม่เหมาะกับทุกวัฒนธรรมองค์กร

https://www.cnbc.com/2025/08/27/google-executive-says-company-has-cut-a-third-of-its-managers.html

สี จิ้นผิง เร่งเร้าผู้นำกว่า 20 ชาติในที่ประชุมซัมมิตองค์การเอสซีโอ ใช้ประโยชน์จากการเป็นตลาดขนาดใหญ่และสนับสนุนระบบการค้าพหุภาคี พร้อมเรียกร้องให้ร่วมกันต่อต้านแนวคิดแบบยุคสงครามเย็น การเผชิญหน้า และพฤติกรรมข่มเหงรังแก ของสหรัฐฯ ขณะที่ ปูติน ประกาศสนับสนุนเป้าหมายของประมุขแดนมังกรเต็มที่เพื่อสร้างระเบียบความมั่นคงและเศรษฐกิจโลกใหม่ที่ท้าทายอเมริกา ด้าน โมดี หารือชื่นมื่นกับผู้นำหมีขาว ตอกย้ำสัมพันธ์แนบแน่นอินเดีย-รัสเซีย
.
อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000083694

#Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” ยุทธการฝูงผึ้ง ”
ตอนที่ 3
กลับมาที่ ICG อย่าเข้าใจผิดว่ารับหน้าที่เป็นเพียงนัก lobby ให้แก่หมาไนเท่านั้น แต่ทำหน้าที่เป็นผู้จัดการ สำหรับการล่าเหยื่อให้กับกลุ่มทุนอิทธิพล นักล่าอาณานิคมยุคใหม่ (CFR) ในขณะเดียวกันด้วย ทั้งนี้จับความจากคำบอกเล่าของนาย Gareth Evans ผู้เดินอยู่ในถนนการเมืองของแดนจิงโจ้มากกว่า 20 ปี และระหว่างนั้นก็ดำรงตำแหน่งเป็นรัฐมนตรีเสียหลายสมัย เมื่อพ้นจากการเป็นรัฐมนตรี ก็เปลี่ยนแนวเข้ามาสู่วงการที่น่าจะทำให้ชีวิตตื่นเต้นไปกว่าเดิม จากการเป็นรัฐมนตรีอยู่ประเทศเดียว มันคงจะไม่มันเท่ากุมชะตาและชักใยหลายประเทศ คุณ Evans
จึงไปนั่งในตำแหน่งประธานกิติมศักดิ์ของ ICG เสียเกือบ 10 ปี ตั้งแต่ ค.ศ. 2000 – 2009
จากการแสดงปาฐกถาของคุณ Evans เมื่อวันที่ 17 พฤษภาคม ค.ศ. 2012 ซึ่งโฆษณาสรรพคุณ ICG และจากเอกสารขององค์กร ICG เอง ทำให้เข้าใจได้ว่า องค์กรนี้ ตั้งขึ้นมาเพื่อระงับความขัดแย้งอย่างรุนแรงที่เกิดขึ้นในแต่ละประเทศ โดยที่ผู้ขัดแย้งไม่จำเป็นต้องใช้อาวุธเข้ามา เพื่อแก้ไขความขัดแย้ง (น่าเชื่อถือมาก !) แต่ใช้ วิธีการอื่น (มาแบบนี้อีกแล้ว !)
ในการแก้ไขข้อขัดแย้งรุนแรงใด พวกเขาจะทำการวิเคราะห์หาสาเหตุ ทำความเข้าใจ อย่างถี่ถ้วนแล้ว และนำมาสร้างแผน แต่อย่าเข้าใจผิดว่าพวกเขาจะเล่นบทออกหน้า พวกเขาจะอยู่หลังฉาก ดังนั้นการทำงานของพวกเขา คือ การให้คำปรึกษา ดูแลช่วยเหลือ จัดฉาก ชักใย ตามแผนที่สร้างไว้อยู่เบื้องหลัง (behind the scene) ให้แก่ผู้มีบทบาทต้องเล่นหน้าฉาก โดยมีตัวประกอบเป็นนักการเมือง นักการทหาร นัก lobby นักสังคมฯ นักสิทธิมนุษยชน สื่อสารมวลชน นักวิชาการ นักจิตวิทยา และที่สำคัญคือประชาชนของทุกท้องที่ของความขัดแย้งนั่นเอง ดังนั้นข่าวของ ICG ที่เราจะเห็นออกมากับการทำงานของเขา มันคงจะดูยากอยู่ แต่คงไม่ยากเกินการทำความเข้าใจ
คุณ Evans เป็นคนช่างเล่าจริง แกบอกว่า ICG สามารถจะอ้างความดีความชอบ ได้ใน หลาย ๆ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในโลกนี้ เช่น
– การวิเคราะห์และวางแผน การแก้ไขเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นที่ปากีสถาน, ที่คองโก, ที่ไฮติ
– การแก้ไขเหตุการณ์ในเขมร, อาฟริกากลาง,บอลข่าน, อีรัคตอนเหนือ, ขบวนการเคลื่อนไหวของ Jemaah Islamiyah ในเอเซียตะวันออกเฉียงใต้, ที่ Darfur (ค.ศ. 2003 – 2004) ที่ Ethiopia (ค.ศ. 2007) ที่ Kenya (ค.ศ. 2008)
นอกจากนี้ยังมีอีกหลายเหตุการณ์ที่คุณ Evans คุยฟุ้งว่าอยู่ในแผนที่กำลังดำเนินการ เช่น แนวคิดที่จะผ่อนคลาย การคว่ำบาตรของอิหร่านและพม่า สำหรับรายการหลังนี้ แกเล่าแบบไม่เหนียมอายว่า โลกฝั่งตะวันตก พยายามอย่างยิ่งที่จะเข้าไปช่วย พม่าเปิดประตูเมือง ยกเลิกการคว่ำบาตร เพื่อแลกกับการเปลี่ยนแปลงนโยบายทางการเมืองของพม่า (ต้มตุ๋น ของแท้ !)
แล้วสำหรับไทยแลนด์ของสมันน้อยล่ะ สถาบัน ICG นักล่าคิดอย่างไรกับเรา ? เมื่อเกิดเหตุการณ์ความไม่สงบ เมื่อช่วงปี ค.ศ. 2010 ที่พี่น้องเสื้อแดงพากัน พกน้ำมันมาคนละขวดกับไม้ขีดไฟอย่างใจถึง ๆ มาตั้งแคมป์กลางเมืองน่ะ ICG ระบุในรายงานเมื่อวันที่ 30 เมษายน ค.ศ. 2010 ว่า การเมืองไทยล้มเหลว และไม่อยู่ในสภาพที่จะกู้กลับ สถานการณ์เลวร้าย จะนำไปสูสงครามกลางเมือง ถึงเวลาแล้วที่ Thailand จะต้องคิดขอความช่วยเหลือจากนานาอารยะประเทศ
(มาแล้วไง!) สิ่งที่ Thailand ควรทำด่วน คือ ตั้งหน่วยงานเฉพาะกิจประกอบด้วย บุคคลจากนานาชาติ ที่มีความสามารถและมีประสบการณ์เกี่ยวกับประเทศไทย มาทำหน้าที่เป็นคนกลาง ระหว่างรัฐบาล (ปชป) กับกลุ่มเสื้อแดง เพื่อป้องกันเหตุรุนแรง เช่น ยุติการปฏิบัติงานของทหาร การประท้วงควรเหลือเพียงการทำในเชิงสัญลักษณ์ คณะบุคคลนานาชาตินี้ จะทำหน้าที่จัดการให้มีรัฐบาลชั่วคราวเพื่อเตรียมการเลือกตั้งโดยเร็วที่สุด ผู้นำรัฐบาลควรมาจากรัฐสภา และควรจะประกอบด้วย ผู้ที่เป็นกลางและได้รับความนับถือจากสังคม (ใครหนอ?) และจะต้องมีการสอบสวนถึงกรณีปฏิบัติการ 10 เม.ย ระหว่างทหารกับกลุ่มเสื้อแดงที่มาประท้วงแถวบริเวณอนุสาวรีย์ประชาธิปไตย
และเมื่อทุกอย่างเริ่มเข้ารูปแล้ว สิ่งที่ควรจะรีบดำเนินการ คือแก้ไขรัฐธรรมนูญฉบับเดิม ซึ่งร่างขึ้นโดยอิทธิพลของทหาร
ท่านผู้อ่านที่มีญาติเป็นทหาร ช่วยเอาไปให้อ่านตอนนี้หน่อยนะครับ เพื่อจะเข้าใจอะไรมากขึ้น และโปรดพิจารณากันเองแล้วกันว่า ข้อเสนอของ ICG มันน่าสรรเสริญเพียงใด และมีฝ่ายใดดำเนินการตามบ้าง มันคงมีการเข้าใจกันผิด ว่าราชอาณาจักรไทยของเรา ตกอยู่ในอาณัติของผู้ใดไปแล้ว !


คนเล่านิทาน

นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” ยุทธการฝูงผึ้ง ”
ตอนที่ 1
International Crisis Group (ICG) ของนาย George Soros และพวก เช่น นาย Kenneth Adelman นัก lobby ใหญ่ ของไอ้โจรร้ายที่เขียนไปเมื่อวันที่ 15 ม.ค พ.ศ. 2557 นั้น เป็นองค์กรที่น่าสนใจไม่ใช่ระดับธรรมดา แต่เป็นองค์กรที่ตอนนี้ถ้าเป็นเพลง ก็เรียกว่าขึ้นอยู่ในระดับ top chart เพราะเป็นองค์กร ที่ดูเหมือนจะมีส่วนในการกำหนดชะตากรรมของหลายประเทศ ในหลายภูมิภาค พูดภาษาจิกโก๋เรียกว่า เป็นผู้จัดการฝ่าย Research and Development R& D วิเคราะห์และวางแผนการล่าเหยื่อ ให้แก่กลุ่มทุนอิทธิพลนักล่าอาณานิคมยุคใหม่ (CFR) และไทยแลนด์แดนสมันน้อย ก็น่าสงสัยว่าจะอยู่ในรายการ shopping list เหยื่ออันโอชะ (อีกแล้ว !)
ตั้งแต่ไอ้โจรร้าย ร่อนเร่ไปอยู่นอกประเทศ เพราะคุณทหารเอารถถังออกมาวิ่งรับดอกไม้จากชาวกรุงเทพ! เมื่อปี พ.ศ. 2549 นั้น บางทีมันก็ทำให้ชะตาบางคนพลิกผัน เหมือนกับการปล่อยหมูเข้าเล้า หรือปล่อยหมาไนไว้ในทุ่งหญ้า อะไรทำนองนั้น หมาไนเคยแต่แทะกระดูกตลอด กว่าจะได้กินเนื้อก็เหนื่อยจนเบ้าตา เป็นเบ้าขนมครก (ฮา !) พอเจอนักล่าเอาเหยื่อมีเนื้อติดกระดูกมาล่อ ด้วยความตะกระ อันเป็นสันดาน ก็รีบเดินเข้าไปสู่กรงเล็บนักล่าอย่างเต็มใจ ว่าแล้วก็ดันจ้างนักล่ามาเป็นที่ปรึกษา ให้ล่าประเทศบ้านเกิดเมืองนอนของตนเองอย่างสุดเลว ชั่วจริง ๆ !
เพื่อจะเข้าใจปัจจุบัน ขอทบทวนอดีตสักหน่อย ภายหลังการล่มสลายของสหภาพโซเวียต เมื่อ ปี ค.ศ. 1989 อเมริกามีทางเลือกในฐานะผู้มีอำนาจใหญ่ล้นโลก ที่จะทำให้โลกนี้ สู่สภาพการสิ้นสุดของสงครามเย็นอย่างจริงจัง และเปลี่ยนวิถีของโลกเสียใหม่ ไปสู่สันติภาพและความรุ่งเรือง
อย่างแท้จริง หมดสงครามเย็น ยุติการเกลียดชัง การแก่งแย่งชิงดี การเหยียดทางเชื้อชาติและสู้รบระหว่างเผ่าพันธ์ การปิดกั้นเรื่องศาสนา ฯลฯ เปลี่ยนจากการทำลายล้าง ต่อสู้ เป็นการสร้างความเจริญแก่โลก และแก้ไขปัญหาความลำบากยากจนของพลเมืองโลกอย่างแท้จริง สมกับการเป็น
พี่เบิ้ม
เปล่าหรอก นั้นมันเป็นความน่าจะเป็น หรือความอยากให้เป็นของชาวโลก ที่จะได้เห็นอเมริกา เดินสู่เส้นทางนั้น ในทางตรงกันข้าม นอกจากอเมริกาจะไม่ทำอย่างนั้นแล้ว ภายใต้ประกาสิตของลัทธิ New World Order จัดระเบียบโลกใหม่ ที่นาย Bush ตัวพ่อ ออกมาประกาศ
เมื่อ ปี ค.ศ. 1990 ภายใต้การกำกับของกลุ่มผู้ทรงอิทธิพล CFR อเมริกากลับเลือกที่จะทำทุกอย่าง ไม่ว่าการเป็นการสร้าง ทำลาย หลอก ลวง ต้มตุ๋น เพื่อที่จะควบคุมและครอบครองโลก
ปี ค.ศ. 1997 นาย Zbigniew Brzezinski ปรมาจารย์ทางด้าน Geopolitics ที่มีอิทธิพลในทางความคิดกับกลุ่ม CFR อย่างยิ่ง ได้เขียนไว้ในหนังสือ The Grand Chess Board ว่าอเมริกาจะครองโลกได้ ต้องควบคุมดินแดนที่เรียกว่า Eurasia ให้ได้เสียก่อน ดินแดนยูเรเซียคืออะไร คร่าว ๆ คือ ทวีปยุโรปกับทวีปเอเซียรวมกัน เป็นดินแดนที่มีเนื้อที่ประมาณ 1 ใน 3 ของพื้นที่โลก มีประชากรประมาณเกือบห้าพันล้านคน หรือประมาณกว่า 70% ของพลเมืองโลก และมีก๊าซและน้ำมัน ประมาณ 3 ใน 4 ของโลก คิดดูแล้วกัน มันเป็นเหยื่อกลุ่มใหญ่ รสโอชา น่ารับประทานขนาดไหนของกลุ่มนักล่า
เมื่อคิดจะล่ากันเป็นล่ำเป็นสันอีกรอบ ในฐานะพี่เบิ้มใหญ่ คุมซอยเดียวไม่พอ มันต้องคุมทั้งเมือง ว่าแล้ว สงครามรูปแบบใหม่ จึงกลับฟื้นคืนชีพมาใหม่ แต่เปลี่ยนเครื่องทรง แต่งหน้าใหม่ ตามยุทธศาสตร์ ที่กำหนดโดย Project of the New American Century หรือ PNAC ที่
ออกมาในปี ค.ศ. 1997 นั่นเอง ผู้อำนวยการสร้าง PNAC ไม่ใช่ใครอื่น CFR จัดส่งมาให้ทั้งแก๊ง แสดงนำโดย นาย Paul Wolfowitz, นาย R James Woolsey, นาย Donald Rumsfeld และนาย Robert Zoellick เป็นต้น เป้าหมายของ PNAC คือ เพื่อให้อเมริกาครองโลก (promote American global leadership) จะครองโลกได้ ก็ต้องมีกองทัพที่แข็งแกร่ง อเมริกาเริ่มจัดรูปแบบกองทัพ ฐานทัพ และสร้างอาวุธใหม่ ๆ ขึ้น แค่นั้นยังดูไม่เอาจริงพอ ในปี ค.ศ. 2000 PNAC ออกรายงานมาอีกชื่อ Rebuilding Americas Defenses : Strategies, Forces and Resources for a New Century
เห็นหัวข้อรายงานก็พอจะเดาทิศทาง การเดินหมากของอเมริกาในศตวรรษใหม่ได้
ภายใต้ยุทธศาสตร์ที่กำหนดโดย PNAC ดังกล่าว เหยื่อที่ถูกเลือกให้ทดลองทฤษฎีใหม่ คือ Saddam Hussein สงครามอีรัคเกิดขึ้น ตั้งแต่ ค.ศ. 2003 ถึง 2011 ความเสียหายมีมาก เมื่อเทียบกับผลที่ได้มา ก้อนอิฐปาใส่มากกว่าดอกไม้ ยุทธศาสตร์ ตาม PNAC เน้นทางการทหาร
มากกว่าการฑูต เหยี่ยวขยับปีกมากไปหน่อย จึงมีความคิดที่จะเอานกพิราบมาใช้แทน แต่ขอโทษ เป็นนกพิราบที่ติดกรงเล็บเหยี่ยว แถมไม่ใช่เล็บธรรมดา ในเล็บยังใส่ยาพิษไว้อีก
ทฤษฎีนกพิราบติดกรงเล็บเหยี่ยวไม่ใช่เรื่องใหม่ ถ้าเราจะจำกันได้ เรื่องอิหร่าน ตั้งแต่อังกฤษจับมือกับอเมริกา ปลดนาย Mossadegh ในปี ค.ศ. 1953 โทษฐานที่รู้ทันไม่ยอมถูกฝรั่งต้มต่อ และในค.ศ. 1997 นกพิราบสายพันธ์เดิมก็ถูกนำมาใช้ในการปลดกลางอากาศ Shah โทษฐาน
เล่นผิดบท และเอา Ayatollah Khomeini มาปกครองอิหร่าน ท่านผู้อ่านนิทานมายากลยุทธ มาแล้ว โปรดอย่าลืม อิหร่าน Model ทั้ง 2 รายการ เป็น Model ที่น่าสนใจ และมีนัยลึกซึ้ง โปรดอ่านทบทวน และน่าจะศึกษาเพิ่มเติมด้วย เผื่อจะเข้าใจหัวคิดและจิตใจอันแสนร้าย ของนักล่ามากขึ้น วันไหนเขานึกจะเล่น Model อิหร่านกับสมันน้อย จะได้รู้ตัว และต่อต้าน หรือต่อสู้ถูกทาง
นกพิราบติดกรงเหยี่ยว ถูกนำมาใช้ในปฏิบัติการ ที่ CIA มักเรียก วิธีการอื่น ส่วนมากเป็นการปฏิบัติการ สำหรับการล้มล้าง ระบอบหรือรัฐบาล ผู้นำประเทศ ผู้บริหารประเทศ ที่อเมริกาเห็นว่าไม่เป็นมิตร หรือไม่เป็นประโยชน์ ไม่สมประโยชน์ หรือขัดใจ ขวางทางทำมาหากินหรือตรงข้ามกับแนวคิดของอเมริกา ปฏิบัติการนี้ก็จะถูกนำมาใช้ เพื่อเอาหมากตัวใหม่หรือไพ่ใบใหม่ มาเล่นแทน โดยไม่จำเป็นต้องใช้กองทัพของอเมริกาให้เปลืองแรง เปลืองเงิน ก็แค่นั้น
แต่พอเป็นศตวรรษใหม่ New Century แล้ว จะใช้ CIA เล่นโดด ๆ มันก็เหมือนไม่มีงบมาเติมเงินนั้นแหละ (ฮา !) ก็ต้องสร้างงานกันหน่อย เมื่อเห็นว่าการยกทัพจับศึกอย่างที่ทำในอิรัค มันไม่เข้าท่า ถูกด่ามากกว่าถูกสรรเสริฐ เขาก็เปลี่ยนวิชามารใหม่ อย่างว่า การตั้งสถาบันต่าง ๆ จึงผุดขึ้นมาเป็นดอกเห็ด (แหม ! กว่าจะโยงถึง ICG ต้องไปวิ่งอ้อมถึงสนามหลวง) สถาบันพวกนี้มีหน้าที่ปฏิบัติการ ที่ยังไม่จำเป็นต้องใช้กองทัพ แต่ปูทางไว้ เพื่อให้กองทัพเข้ามาได้ง่ายขึ้น

คนเล่านิทาน

"นายหัวชวน" ปัดข่าว หนุน ”ภูมิใจไทย“ ตั้งรัฐบาล ย้ำไม่เคยมีแนวคิดนี้ ขออย่าไปฟังกระแสข่าว ยันไม่มีการเจรจากับใคร

อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000083144

#News1Feed #News1 #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #CambodiaOpenedFire #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด

วิกฤตการณ์การล่มสลายของโมเดล AI: วงจรป้อนกลับของข้อมูลสังเคราะห์

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI) กำลังแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ปรากฏการณ์ "การล่มสลายของโมเดล" (Model Collapse) ได้กลายเป็นความเสี่ยงเชิงระบบที่สำคัญยิ่ง เปรียบเสมือน "งูกินหางตัวเอง" หรือการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ ที่ทำให้คุณภาพเสื่อมถอยลงเรื่อยๆ ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI ถูกฝึกซ้ำด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI รุ่นก่อนหน้า ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในด้านความหลากหลาย ความแม่นยำ และความละเอียดอ่อนของข้อมูล การสูญเสียข้อมูลส่วนหางหรือข้อมูลที่มีความถี่ต่ำอย่างเป็นระบบนี้ไม่เพียงกระทบทางเทคนิค แต่ยังขยายไปสู่ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น การปนเปื้อนระบบนิเวศดิจิทัล การลดลงของความรู้มนุษย์ และการเกิด "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" อย่างไรก็ตาม ด้วยแนวทางแก้ไขแบบหลายชั้น เราสามารถบรรเทาปัญหานี้ได้ผ่านการตรวจสอบที่มาของข้อมูล การมีส่วนร่วมของมนุษย์ และการกำกับดูแลเชิงนโยบาย

จุดกำเนิดของปัญหานี้คือวงจรป้อนกลับแบบงูกินหาง (Ouroboros) ที่ข้อมูลสังเคราะห์จาก AI เพิ่มขึ้นและปนเปื้อนข้อมูลออนไลน์ ทำให้โมเดลรุ่นใหม่ต้องใช้ข้อมูลที่เสื่อมโทรมนี้ในการฝึก สร้างภัยคุกคามเชิงระบบต่ออุตสาหกรรม AI ทั้งหมด โดยเฉพาะผู้เล่นรายใหม่ที่ยากจะเข้าถึงข้อมูลมนุษย์แท้จริง เปรียบเทียบกับการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ คุณภาพข้อมูลดั้งเดิมจะลดลงจนเหลือผลลัพธ์ที่พร่ามัวและไร้ประโยชน์ แก่นปัญหาอยู่ที่วงจรป้อนกลับแบบพึ่งพาตนเอง (Autoregressive Feedback Loop) ซึ่งขยายข้อผิดพลาดจากรุ่นก่อนสะสมเรื่อยๆ กลไกการเสื่อมถอยมาจากการสุ่มเลือกข้อมูลถี่สูงและมองข้ามข้อมูลส่วนหาง เช่น ในตัวอย่างคนใส่หมวกสีน้ำเงิน 99% และสีแดง 1% โมเดลอาจสรุปว่าทุกคนใส่หมวกสีน้ำเงินเท่านั้น ทำให้ข้อมูลสีแดงหายไปในที่สุด ความผิดพลาดแบ่งเป็นสามประเภท: การประมาณค่าทางสถิติ การแสดงฟังก์ชัน และการเรียนรู้ ส่งผลให้ข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกัน สร้าง "ห้องสะท้อนเสียงทางแนวคิด" และนำไปสู่ความรู้ลดลงในสังคม

การล่มสลายแบ่งเป็นสองระยะ: ระยะเริ่มต้นที่สูญเสียข้อมูลส่วนหางอย่างไม่ชัดเจน แม้ประสิทธิภาพโดยรวมดูดีขึ้น แต่ความสามารถจัดการข้อมูลพิเศษลดลง และระยะสุดท้ายที่ประสิทธิภาพหายไปอย่างชัดเจน ผลลัพธ์กลายเป็นข้อความหรือภาพซ้ำซากไร้ความหมาย ปรากฏในโดเมนต่างๆ เช่น ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) สูญเสียหัวข้อเฉพาะกลุ่มในระยะแรก และกลายเป็นข้อความไม่เกี่ยวข้องในระยะหลัง สำหรับโมเดลสร้างภาพ ความหลากหลายลดลงอย่างละเอียดอ่อนจนกลายเป็นภาพเหมือนกันและคุณภาพต่ำ ในโมเดลอื่นๆ เช่น GMMs/VAEs สูญเสียข้อมูลส่วนหางจนสับสนในแนวคิด

ผลกระทบขยายสู่เศรษฐกิจและสังคม โดยนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาดที่ก่อความเสียหายสูง เช่น เครื่องมือแพทย์พลาดวินิจฉัยโรคหายาก หรือธุรกิจสูญเสียลูกค้าจากคำแนะนำซ้ำซาก ในมิติสังคม ข้อมูลสังเคราะห์ที่แยกไม่ออกจากมนุษย์เพิ่มต้นทุนตรวจสอบความถูกต้อง สร้างความเหลื่อมล้ำดิจิทัลที่คนรวยได้เปรียบ ยิ่งกว่านั้น "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" ทำให้ AI ชอบเนื้อหาจาก AI ด้วยกัน สร้าง "ภาษีเข้าประตู" ในงานคัดเลือกบุคลากรหรือทุนวิจัย บังคับให้มนุษย์ปรับงานให้ "ดูเหมือน AI" เพื่ออยู่รอด

เพื่อแก้ไข ต้องกลับสู่แหล่งข้อมูลมนุษย์แท้จริงและผสมข้อมูลสังเคราะห์อย่างระมัดระวัง โดยใช้เครื่องมืออย่างการตรวจสอบที่มา (Provenance) การฝังลายน้ำ (Watermarking) และลายเซ็นดิจิทัลเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง มนุษย์ต้องเป็นหลักยึดผ่านระบบมนุษย์ร่วมวงจร (Human-in-the-Loop) และ Active Learning เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดและยึดโยงกับความจริง นอกจากนี้ ต้องมีกฎระเบียบอย่างกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และธรรมาภิบาลภายในองค์กรเพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบน โดยสรุปแนวทางองค์รวม: การตรวจสอบที่มาสร้างความโปร่งใสแต่ขาดมาตรฐานร่วม การผสมข้อมูลรักษาความหลากหลายแต่ต้องควบคุมสัดส่วน มนุษย์ร่วมวงจรป้องกันข้อผิดพลาดแต่ใช้ทรัพยากรสูง และธรรมาภิบาล AI บรรเทาความเสี่ยงแต่ต้องการความเข้าใจลึกซึ้ง

สรุปแล้ว การล่มสลายของโมเดลคือจุดตัดระหว่างความสำเร็จและล้มเหลวเชิงระบบ แต่ด้วยแนวทางที่ผสมนวัตกรรม การกำกับดูแลมนุษย์ และกฎระเบียบ เราสามารถเปลี่ยนวงจรทำลายล้างนี้ให้เป็นกลไกการเรียนรู้ที่ยั่งยืน โดยมอง AI เป็นผู้สร้างร่วมที่มนุษย์ยังคงเป็นแกนหลักในการรักษาความเป็นจริง ความหลากหลาย และความสมบูรณ์ของโลกดิจิทัล

#ลุงเขียนหลานอ่าน

## คนไทย ต้องเลิกเป็น ติ่ง ได้แล้ว...!!! ##
..
..
คุณวีระ แกมี แนวคิด พฤติกรรม ตู่สู้กับอำนาจ เพื่อประชาขน มานานแล้ว ตั้งแต่แกหนุ่มๆ
.
ต่อให้แกจะเป็น สีส้ม หรือ สนับสนุน พรรคส้ม ในบางเรื่อง แต่ผมไม่เคยเห็นแก ด่าสถาบันพระมหากษัตริย์
.
ถามว่า ทำไมถึงไปด้อยค่าแก เพียงเพราะ บางสิ่งที่แกพูด มันไปขัดใจเรา
....
....
หรือเพียงเพราะว่า สิ่งที่แกพูดที่แกทำอยู่ตอนนี้...
.
มันไปทิ่มแทง ลุงตูบ...!!!
.
ติ่งเลยไม่พอใจ พาลด่าเขาไปเสียทุกเรื่อง...???
.
ด้อยค่า ทำลายความชอบธรรม ของเขา เพราะกลัว หมึกดำ จะไปเลอะโดน IDOL ที่มีปีกใส่ชุดขาวมีวงแหวนที่หัว ของบรรดาติ่งทั้งหลาย ใช่รึเปล่า...???
....
....
แยกเป็นเรื่องๆไปเถอะครับ เรื่องไหนใครทำดีก็ชม เรื่องไหนใครทำไม่ดีก็ตำหนิ...
.
อย่าไป ปวารณาตัว เป็นติ่งใครเลย กระบวนทัศน์ จิตวิทยา ในการคิดวิเคราะห์ สังเคราะห์ มันจะถูกเบี่ยงเบนไปจาก ความเป็นจริงครับ...