🎮 Microsoft Agility SDK DirectX: การอัปเดตครั้งใหญ่สำหรับ Ray Tracing
Microsoft ได้เปิดตัว Agility SDK DirectX รุ่นใหม่ ซึ่งมาพร้อมกับ Shader Execution Reordering (SER) และ Opacity Micromaps (OMM) ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ Ray Tracing บนฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA

Agility SDK DirectX มี สองเวอร์ชันหลัก ได้แก่ 1.717-preview และ 1.616-retail โดยแต่ละเวอร์ชันมีฟีเจอร์ที่ช่วยให้ นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของเกมที่ใช้ Ray Tracing ได้อย่างมีนัยสำคัญ

Shader Execution Reordering (SER) ช่วยให้ GPU สามารถจัดเรียงเธรดใหม่ เพื่อให้การประมวลผลมีความต่อเนื่องมากขึ้น ลดความแตกต่างของการทำงาน และเพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุด 2 เท่า

Opacity Micromaps (OMM) ช่วยให้ ฮาร์ดแวร์สามารถจัดการกับวัตถุที่มีความโปร่งใสได้ดีขึ้น ลดการเรียกใช้ AnyHit shader และเพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุด 2.3 เท่า

นอกจากนี้ยังมี Direct3D Video Encoding Updates ที่เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ เช่น HEVC Reference List extension และ การเข้ารหัสแบบสองรอบ เพื่อปรับปรุงคุณภาพของวิดีโอ

✅ ข้อมูลจากข่าว
- Microsoft เปิดตัว Agility SDK DirectX รุ่นใหม่ที่รองรับ SER และ OMM
- SER ช่วยให้ GPU สามารถจัดเรียงเธรดใหม่ เพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุด 2 เท่า
- OMM ช่วยให้ฮาร์ดแวร์จัดการวัตถุโปร่งใสได้ดีขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุด 2.3 เท่า
- Direct3D Video Encoding Updates เพิ่มฟีเจอร์ HEVC Reference List extension และการเข้ารหัสแบบสองรอบ
- NVIDIA เป็นผู้ผลิตรายแรกที่รองรับ OMM บน RTX GPUs

‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา
- SER และ OMM ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่รองรับ ซึ่งอาจไม่สามารถใช้งานได้บน GPU รุ่นเก่า
- ต้องติดตามว่าผู้ผลิตรายอื่น เช่น AMD และ Intel จะเพิ่มการรองรับ OMM หรือไม่
- การเปลี่ยนแปลงนี้อาจทำให้เกมที่ใช้ Ray Tracing ต้องปรับปรุงโค้ดเพื่อใช้ฟีเจอร์ใหม่
- ต้องรอดูว่าการอัปเดตนี้จะส่งผลต่อประสิทธิภาพของเกมในระยะยาวอย่างไร

Agility SDK DirectX รุ่นใหม่ช่วยให้ Ray Tracing มีประสิทธิภาพมากขึ้น และอาจทำให้ เกมที่ใช้เทคโนโลยีนี้สามารถรันได้เร็วขึ้นบนฮาร์ดแวร์ที่รองรับ อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าผู้พัฒนาเกมจะนำฟีเจอร์เหล่านี้ไปใช้มากน้อยเพียงใด

https://wccftech.com/microsoft-agility-sdk-directx-shader-execution-reordering-opacity-micromaps-support-huge-ray-tracing-improvements-on-nvidia/

🧠 Nord Quantique: ควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่อาจพลิกโฉมศูนย์ข้อมูล

Nord Quantique บริษัทสตาร์ทอัพด้านควอนตัมคอมพิวติ้ง ประกาศแผนพัฒนา ควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่มีมากกว่า 1,000 qubits ภายในปี 2031 ซึ่งอาจทำให้ระบบ High-Performance Computing (HPC) แบบดั้งเดิมล้าสมัย

Nord Quantique ใช้ multimode encoding ผ่าน Tesseract code ซึ่งช่วยให้ แต่ละ cavity สามารถแทนค่ามากกว่าหนึ่งโหมดควอนตัม ทำให้มี การแก้ไขข้อผิดพลาดที่ดีขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มขนาดของระบบ

นอกจากนี้ เครื่องของ Nord Quantique ใช้พื้นที่เพียง 20 ตารางเมตร ซึ่งเล็กกว่าระบบควอนตัมทั่วไปที่ต้องใช้พื้นที่ 1,000–20,000 ตารางเมตร

✅ ข้อมูลจากข่าว
- Nord Quantique ตั้งเป้าพัฒนาเครื่องควอนตัมที่มีมากกว่า 1,000 qubits ภายในปี 2031
- ใช้ multimode encoding ผ่าน Tesseract code เพื่อเพิ่มความทนทานของข้อมูล
- เครื่องใช้พื้นที่เพียง 20 ตารางเมตร ซึ่งเล็กกว่าระบบควอนตัมทั่วไป
- สามารถแก้ไขข้อผิดพลาดได้ดีขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวน qubits
- ระบบสามารถถอดรหัส RSA-830 ได้ภายใน 1 ชั่วโมง โดยใช้พลังงานเพียง 120 kWh

‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา
- แม้จะมีการแก้ไขข้อผิดพลาดที่ดีขึ้น แต่ยังต้องมีการทดสอบเพิ่มเติมในสภาพแวดล้อมจริง
- การใช้ post-selection ในการแก้ไขข้อผิดพลาดอาจทำให้ต้องทิ้งข้อมูล 12.6% ต่อรอบ
- ต้องมีการตรวจสอบอิสระเพื่อยืนยันว่าระบบสามารถทำงานได้ตามที่อ้าง
- การเปลี่ยนจาก HPC ไปสู่ควอนตัมคอมพิวติ้งอาจต้องใช้เวลาหลายปี

หาก Nord Quantique สามารถพัฒนาเทคโนโลยีนี้ได้สำเร็จ อาจทำให้ศูนย์ข้อมูลสามารถลดการใช้พลังงานลง 99% และ เปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานของ HPC ไปสู่ยุคควอนตัม อย่างไรก็ตาม ต้องมีการตรวจสอบเพิ่มเติมเพื่อยืนยันความสามารถของระบบ

https://www.techradar.com/pro/quantum-computing-startup-wants-to-launch-a-1000-qubit-machine-by-2031-that-could-make-the-traditional-hpc-market-obsolete

Amazon ปรับโครงสร้างงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ให้เป็นสายพานการผลิตด้วย AI

Amazon กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของวิศวกรซอฟต์แวร์ โดยใช้ AI เป็นศูนย์กลางของกระบวนการพัฒนา ส่งผลให้ ทีมงานลดลงครึ่งหนึ่ง แต่ยังคงต้องผลิตโค้ดในปริมาณเท่าเดิม ซึ่งทำให้วิศวกรหลายคนรู้สึกว่าการเขียนโปรแกรม กลายเป็นงานที่คล้ายกับสายพานการผลิตมากขึ้น

🔍 รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของ Amazon
✅ Amazon ใช้ AI เช่น Microsoft Copilot และ Amazon Q เพื่อเร่งกระบวนการพัฒนา
- ลดเวลาในการอัปเกรดแอปพลิเคชันจาก 50 วันเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง

✅ ทีมพัฒนาเล็กลง แต่ต้องผลิตโค้ดในปริมาณเท่าเดิม
- วิศวกรบางคนระบุว่า งานที่เคยใช้เวลาหลายสัปดาห์ ตอนนี้ต้องเสร็จภายในไม่กี่วัน

✅ AI ช่วยให้โค้ดรีวิวมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- 80% ของโค้ดที่ถูกตรวจสอบโดย AI สามารถนำไปใช้ได้ทันทีโดยไม่ต้องแก้ไข

✅ Amazon เชื่อว่าการใช้ AI จะช่วยเพิ่มผลตอบแทนและลดต้นทุน
- CEO Andy Jassy ระบุว่า AI ช่วยให้บริษัทประหยัดค่าใช้จ่ายได้ถึง 260 ล้านดอลลาร์ต่อปี

✅ บริษัทเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น Google และ Shopify กำลังใช้ AI ในลักษณะเดียวกัน
- Google รายงานว่า 30% ของโค้ดที่พัฒนาในบริษัทมาจาก AI

https://www.techspot.com/news/108067-amazon-engineers-ai-has-turned-coding-assembly-line.html

สรุปงาน Microsoft Build 2025 (จัดขึ้นวันที่ 19-22 พฤษภาคม 2568 ที่เมืองซีแอตเทิล) นำเสนอผลิตภัณฑ์และนวัตกรรมใหม่ที่เน้น AI และระบบ Agentic โดยมีไฮไลต์ดังนี้:
1️⃣ Microsoft 365 Copilot และ Copilot Studio:
- Copilot Tuning: ปรับแต่ง AI ให้ทำงานตามสไตล์และรูปแบบขององค์กร เช่น สร้างเอกสาร สรุปเนื้อหา หรือตอบคำถามเฉพาะด้าน
- Multi-Agent Orchestration: รองรับการทำงานร่วมกันของ AI Agent หลายตัว ผสานทักษะเฉพาะเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น (อยู่ในช่วง Preview)
- Agent Store: แพลตฟอร์มสำหรับสร้างและเผยแพร่ AI Agent สำหรับ Microsoft 365 Copilot
- ฟีเจอร์ใหม่ใน Outlook: สรุปอีเมลอัตโนมัติ, แปลงข้อความเป็นงาน, เสนอการตอบกลับตามบริบท, และแนะนำเวลานัดประชุม
- Copilot Notebooks: เปลี่ยนข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกและการดำเนินการทันที (ใช้งานทั่วไปแล้ว)
- Copilot Search และ Memory: เริ่มใช้งานในเดือนมิถุนายน 2568
- ฟีเจอร์ใน Loop และ OneNote: สรุป AI, Checklist แบบไดนามิก, และการติดแท็กตามบริบท
2️⃣ Microsoft Edge:
- AI APIs และ Copilot Chat: เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานและการแปลเอกสาร PDF
- Web Filtering: ฟรีสำหรับองค์กร ช่วยบล็อกเว็บไซต์ที่ไม่เหมาะสม เหมาะสำหรับการศึกษาและหน่วยงาน
- กลายเป็นแพลตฟอร์มอัจฉริยะที่ผสาน AI และความปลอดภัย
3️⃣ Azure AI และโครงสร้างพื้นฐาน:
- Azure AI Foundry: แพลตฟอร์มสำหรับพัฒนา AI Agent และแอปพลิเคชันแบบ end-to-end
- Agentic DevOps: ช่วยนักพัฒนาสร้างระบบอัตโนมัติด้วย AI-native workflows
- Microsoft Discovery: แพลตฟอร์มใหม่ที่ใช้ Agent AI เพื่อยกระดับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์
4️⃣ Power Platform:
- Power Apps และ Power Pages: รองรับการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI Agent อย่างชาญฉลาด
- Dynamics 365: ปรับปรุงด้วย AI เพื่อยกระดับแอปพลิเคชันธุรกิจ
- SDK ตัวเชื่อมต่อ: ช่วยพัฒนาตัวเชื่อมต่อ Power Platform ที่เร็วขึ้นและรองรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง
5️⃣ GitHub และ Coding Agent:
- Coding Agent: ตัวช่วยเขียนโค้ดสำหรับนักพัฒนา ใช้ AI ในการเขียน, แก้ไข, และบำรุงรักษาโค้ด
- GitHub Copilot: ใช้งานโดยนักพัฒนากว่า 15 ล้านคน ช่วยเขียนโค้ดและเพิ่มประสิทธิภาพ
6️⃣ Microsoft Defender:
- อัปเดตฟีเจอร์ป้องกันมัลแวร์, การป้องกันเว็บ, และแจ้งเตือนความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ รองรับ iOS, Android, Windows, และ Mac (ต้องสมัครสมาชิก Microsoft 365 Personal หรือ Family)
7️⃣ Windows และ Notepad:
- AI Write ใน Notepad: ฟีเจอร์ใหม่สำหรับ Windows Insiders ช่วยเขียนและปรับปรุงข้อความด้วย AI
- Windows ถูกพัฒนาให้เป็นแพลตฟอร์มที่ดีที่สุดสำหรับนักพัฒนาในยุค AI
8️⃣ Office 2024:
- เวอร์ชันซื้อขาด (LTSC) เน้นการใช้งานแบบออฟไลน์ ไม่มีฟีเจอร์ AI เช่น Copilot มีการอัปเดตความปลอดภัย 5 ปี
- ฟีเจอร์ใหม่: รองรับ OpenDocument Format 1.4, ฟังก์ชันข้อความและอาร์เรย์ใหม่ใน Excel, การกู้คืนเซสชันใน Word, และการออกแบบ Fluent Design

ℹ️ℹ️ สรุป: Microsoft Build 2025 เน้นการพัฒนา AI Agent, การผสาน AI เข้ากับทุกแพลตฟอร์ม (Microsoft 365, Azure, Edge, Power Platform, GitHub) และการสร้างระบบอัตโนมัติที่ชาญฉลาดเพื่อยกระดับทั้งนักพัฒนาและองค์กร

สรุปข่าว ℹ️ วันแรก ℹ️ ในงาน Microsoft Build 2025 ซึ่งจัดขึ้นระหว่างวันที่ 19-22 พฤษภาคม 2568 ที่เมืองซีแอตเทิล

ในวันแรกมีการประกาศนวัตกรรมสำคัญที่เน้นการพัฒนาเทคโนโลยี AI และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา โดยสรุปข่าวสำคัญดังนี้:

1) Microsoft Discovery: เปิดตัวแพลตฟอร์มใหม่ที่ใช้ Agent AI เพื่อพลิกโฉมกระบวนการค้นคว้าและวิจัยวิทยาศาสตร์ ช่วยให้การวิจัยมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น.

2) GitHub Copilot ปรับโฉมเป็น Coding Agent: จากเครื่องมือช่วยเขียนโค้ด กลายเป็น "เพื่อนนักพัฒนา" ที่สามารถแก้บั๊ก พัฒนาฟีเจอร์ใหม่ และจัดการ GitHub Issues ได้โดยอัตโนมัติ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพนักพัฒนา.

3) Copilot Tuning: เพิ่มความสามารถในการปรับแต่ง GitHub Copilot ให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของนักพัฒนา ช่วยให้การเขียนโค้ดเป็นไปอย่างแม่นยำและตรงความต้องการมากขึ้น.

4.) Windows AI Foundry: เปิดตัวแพลตฟอร์มที่ช่วยนักพัฒนาสร้างฟีเจอร์ AI บน Windows รองรับการทำงานทั้งบน CPU, GPU และคลาวด์ เพิ่มความยืดหยุ่นในการพัฒนา.

5) Agent Factory (Azure AI Foundry): เครื่องมือใหม่ใน Azure ที่ช่วยให้นักพัฒนาสร้าง AI Agent ได้ง่ายขึ้น รองรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI.

6) NLWeb: เทคโนโลยีที่ช่วยให้การโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ (Natural Language) บนเว็บมีประสิทธิภาพมากขึ้น เปลี่ยนวิธีที่ผู้ใช้และนักพัฒนาโต้ตอบกับแพลตฟอร์มออนไลน์.

7) Open Agentic Web: Microsoft ผลักดันแนวคิดการพัฒนาเว็บที่ขับเคลื่อนด้วย AI Agent โดยมีการอัปเดตที่เน้นความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของ AI Agent.

8) การสนับสนุน Model Context Protocol (MCP): ร่วมมือกับ Anthropic เพื่อเพิ่มการรองรับ MCP ใน Windows และ Visual Studio Copilot ซึ่งจะกลายเป็นโอเพ่นซอร์ส ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงและปรับแต่งได้ง่ายขึ้น.

9) Project Haven: เปิดตัวโครงการเพื่อใช้งาน Kubernetes บน Edge Device ช่วยให้การจัดการแอปพลิเคชันในสภาพแวดล้อมเอดจ์มีประสิทธิภาพมากขึ้น.

นอกจากนี้ ยังมีการพูดถึงความร่วมมือระดับโลก เช่น การปรากฏตัวของ Satya Nadella, Elon Musk, Jensen Huang และ Sam Altman ในงาน ซึ่งแสดงถึงความสำคัญของ AI ในวงการเทคโนโลยี. งานนี้เน้นย้ำว่า Microsoft มุ่งพัฒนา AI เพื่อเปลี่ยนแปลงวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์และเพิ่มศักยภาพให้กับนักพัฒนาทั่วโลก.

AMD ได้เปิดตัว สถาปัตยกรรม RDNA 4 ซึ่งมาพร้อมกับ ประสิทธิภาพที่เร็วขึ้น, AI ที่ฉลาดขึ้น และ VRAM ที่มากขึ้น เพื่อรองรับ การเล่นเกมและงานสร้างสรรค์ที่ต้องการพลังประมวลผลสูง

RDNA 4 ใช้ กระบวนการผลิต 4nm N4P ของ TSMC ซึ่งช่วยให้ ประสิทธิภาพต่อวัตต์ดีขึ้น และมี การปรับปรุง Compute Units (CUs) และ Ray Tracing รุ่นที่ 3 เพื่อให้ การเรนเดอร์ภาพมีความสมจริงมากขึ้น

✅ RDNA 4 ใช้กระบวนการผลิต 4nm N4P ของ TSMC
- ช่วยให้ ประสิทธิภาพต่อวัตต์ดีขึ้น
- มี การปรับปรุง Compute Units และ Ray Tracing รุ่นที่ 3

✅ รองรับ AI acceleration และ FidelityFX Super Resolution 4 (FSR 4)
- ช่วยให้ การอัปสเกลภาพมีความคมชัดและลดอาการภาพแตก
- รองรับ การปรับความละเอียดแบบไดนามิกและการลดอาการเบลอของภาพ

✅ RX 9070 และ RX 9070 XT เป็นรุ่นแรกที่ใช้ RDNA 4
- RX 9070 XT มี ประสิทธิภาพสูงกว่า RX 7900 XT ถึง 22% ในเกม AAA
- มี VRAM ขนาด 16GB GDDR6 และบัสหน่วยความจำ 256-bit

✅ รองรับ PCIe 5.0, DisplayPort 2.1a และ HDMI 2.1b
- สามารถ แสดงผล 4K ที่ 480Hz หรือ 8K ที่ 165Hz
- รองรับ AV1 Hardware Encoding สำหรับการสตรีมและบันทึกวิดีโอคุณภาพสูง

✅ RX 9070 XT มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ RTX 5070 Ti ในงานเรนเดอร์ภาพ
- มี เฟรมเรตสูงกว่า RX 7900 XT ในเกม Cyberpunk 2077 และ Starfield

‼️ Ray Tracing ของ RDNA 4 ยังเป็นรอง Nvidia ในบางเกม
- แม้ว่าจะมีการปรับปรุง แต่ Nvidia ยังคงมีความได้เปรียบในด้านนี้

‼️ RX 9060 XT ที่จะเปิดตัวใน Computex 2025 อาจมี VRAM เพียง 12GB
- อาจไม่เพียงพอสำหรับ เกมที่ต้องใช้ทรัพยากรสูงในอนาคต

https://computercity.com/hardware/video-cards/inside-amds-rdna-4-revolution-faster-gpus-smarter-ai-and-more-vram

Amazon ได้เปิดตัว Amazon Q Developer ซึ่งเป็น AI code assistant สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยล่าสุดได้เปิดให้ใช้งานบน GitHub ซึ่งช่วยให้สามารถ พัฒนา, ทดสอบ, และปรับปรุงโค้ดได้ง่ายขึ้น

ก่อนหน้านี้ Amazon Q Developer มีให้ใช้งานเป็น ส่วนขยายสำหรับ JetBrains, VS Code, Visual Studio, Command Line และ Eclipse แต่ตอนนี้สามารถ เข้าถึงได้โดยตรงบน GitHub.com และ GitHub Enterprise Cloud โดยไม่ต้องใช้บัญชี AWS

Amazon Q Developer มีความสามารถในการ สร้าง pull request อัตโนมัติ และช่วยในการ พอร์ต .NET จาก Windows ไปยัง Linux, ปรับปรุงแอปพลิเคชัน mainframe, ย้ายและปรับปรุง workload ของ VMware และอัปเกรด Java

✅ Amazon Q Developer เปิดให้ใช้งานบน GitHub
- ไม่ต้องใช้บัญชี AWS
- รองรับ GitHub.com และ GitHub Enterprise Cloud

✅ ช่วยนักพัฒนาตลอดวงจรการพัฒนา
- Coding, Testing, Deploying และ Code Review
- สามารถ สร้าง pull request อัตโนมัติ

✅ รองรับงานระดับองค์กร
- พอร์ต .NET จาก Windows ไปยัง Linux
- ปรับปรุงแอปพลิเคชัน mainframe
- ย้ายและปรับปรุง workload ของ VMware
- อัปเกรด Java 8 และ 11 ไปเป็น Java 17

✅ วิธีเริ่มต้นใช้งาน
- ติดตั้ง Amazon Q Developer จาก GitHub Marketplace
- ใช้ Amazon Q development agent label หรือ Amazon Q transform agent label
- สร้าง pull request เพื่อรีวิวโค้ด

https://www.neowin.net/news/amazon-q-developer-gen-ai-code-assistant-now-available-on-github/

Vibe Coding เป็นแนวคิดใหม่ในการเขียนโปรแกรมที่เน้นการ สื่อสารกับ AI ด้วยภาษาธรรมชาติ แทนที่จะต้องใช้โค้ดแบบดั้งเดิม นักพัฒนาสามารถ อธิบายปัญหาเป็นประโยคง่าย ๆ แล้วให้ AI สร้างโค้ดที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ

แนวคิดนี้ช่วยให้ ผู้ที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมสามารถสร้างซอฟต์แวร์ได้ โดยไม่ต้องเรียนรู้ไวยากรณ์ของภาษาโปรแกรมต่าง ๆ AI จะทำหน้าที่ แปลงคำอธิบายเป็นโค้ดที่ใช้งานได้จริง ทำให้การพัฒนาโปรแกรมเป็นเรื่องที่เข้าถึงง่ายขึ้น

แม้ว่าจะมีข้อกังวลเกี่ยวกับ คุณภาพของโค้ดที่ AI สร้างขึ้น แต่หลายคนมองว่า Vibe Coding เป็นการปฏิวัติวงการซอฟต์แวร์ ที่ช่วยให้ผู้คนสามารถ โต้ตอบกับเครื่องมือได้โดยตรง แทนที่จะต้องเรียนรู้ภาษาคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อน

✅ Vibe Coding คืออะไร?
- เป็นแนวทางการเขียนโปรแกรมที่ใช้ ภาษาธรรมชาติแทนโค้ด
- AI จะ สร้างโค้ดตามคำอธิบายของผู้ใช้

✅ ข้อดีของ Vibe Coding
- ลดอุปสรรคในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรม
- ช่วยให้ ผู้ที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิคสามารถสร้างซอฟต์แวร์ได้

✅ เครื่องมือที่รองรับ Vibe Coding
- GitHub Copilot – แนะนำโค้ดอัตโนมัติ
- Cursor IDE – ออกแบบมาเพื่อการสร้างโค้ดด้วย AI
- ChatGPT และ Claude – ช่วยสร้างโค้ดจากคำอธิบาย

✅ การนำไปใช้ในอุตสาหกรรม
- ใช้ในการ พัฒนาโปรแกรมต้นแบบและการทดสอบแนวคิด
- ช่วยให้ทีมพัฒนา สามารถทำงานร่วมกันได้ง่ายขึ้น

https://computercity.com/software/what-is-vibe-coding

บทความนี้กล่าวถึงปัญหาการใช้ AI ในการโกงการแข่งขันเขียนโค้ดที่มหาวิทยาลัย Waterloo ประเทศแคนาดา โดยการแข่งขัน Canadian Computing Competition (CCC) ซึ่งเป็นการแข่งขันที่มีชื่อเสียงและช่วยเปิดโอกาสให้ผู้ชนะเข้าสู่โปรแกรมคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมที่มีชื่อเสียงของมหาวิทยาลัย รวมถึงการเป็นตัวแทนของแคนาดาในเวทีระดับนานาชาติ

ในปี 2025 มหาวิทยาลัยตัดสินใจไม่เผยแพร่ผลการแข่งขัน เนื่องจากพบว่ามีผู้เข้าร่วมใช้ AI ในการเขียนโค้ด ซึ่งถือเป็นการละเมิดกฎการแข่งขัน การใช้ AI เช่น Copilot ใน GitHub ทำให้ผู้เข้าร่วมสามารถโกงได้โดยไม่ต้องปิดโปรแกรม

มหาวิทยาลัย Waterloo วางแผนที่จะเพิ่มมาตรการป้องกันในอนาคต เช่น การปรับปรุงเทคโนโลยี การเพิ่มการดูแล และการสื่อสารที่ชัดเจนระหว่างนักเรียนและครู

✅ การแข่งขัน Canadian Computing Competition (CCC)
- เป็นการแข่งขันที่มีชื่อเสียงและช่วยเปิดโอกาสให้ผู้ชนะเข้าสู่โปรแกรมคอมพิวเตอร์และวิศวกรรม
- ผู้ชนะสามารถเป็นตัวแทนของแคนาดาในเวทีระดับนานาชาติ

✅ การใช้ AI ในการโกง
- พบว่าผู้เข้าร่วมใช้ AI เช่น Copilot ใน GitHub ในการเขียนโค้ด
- การใช้ AI ถือเป็นการละเมิดกฎการแข่งขัน

✅ มาตรการป้องกันในอนาคต
- การปรับปรุงเทคโนโลยีเพื่อป้องกันการโกง
- การเพิ่มการดูแลและการสื่อสารที่ชัดเจนระหว่างนักเรียนและครู

✅ ผลกระทบต่อการแข่งขัน
- มหาวิทยาลัยตัดสินใจไม่เผยแพร่ผลการแข่งขันในปี 2025

https://www.techspot.com/news/107701-ai-cheating-forces-university-waterloo-withhold-coding-competition.html

กลุ่มแฮกเกอร์จากเกาหลีเหนือที่รู้จักในชื่อ Slow Pisces ได้เปิดตัวแคมเปญโจมตีที่ซับซ้อน โดยมุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ในอุตสาหกรรมคริปโตเคอร์เรนซีผ่านแพลตฟอร์ม LinkedIn โดยแฮกเกอร์เหล่านี้ปลอมตัวเป็นผู้สรรหางานและเสนอการทดสอบการเขียนโค้ดที่ดูเหมือนจริง แต่แท้จริงแล้วมีมัลแวร์ซ่อนอยู่ในโค้ด Python และ JavaScript ที่ใช้ในการโจมตี

✅ แฮกเกอร์ใช้ LinkedIn เพื่อหลอกลวงนักพัฒนา
- แฮกเกอร์ปลอมตัวเป็นผู้สรรหางานและส่งเอกสาร PDF ที่มีคำอธิบายงาน
- การโจมตีเริ่มต้นด้วยการให้ผู้เสียหายทำการทดสอบเขียนโค้ดผ่าน GitHub

✅ มัลแวร์ที่ใช้ในการโจมตีมีความซับซ้อน
- ใช้มัลแวร์ RN Loader และ RN Stealer ที่ซ่อนอยู่ในโค้ด Python และ JavaScript
- มัลแวร์สามารถขโมยข้อมูลสำคัญ เช่น credentials, cloud configuration files และ SSH keys

✅ การโจมตีมุ่งเป้าไปที่อุตสาหกรรมคริปโตเคอร์เรนซี
- ในปี 2023 กลุ่มนี้ถูกเชื่อมโยงกับการโจรกรรมมูลค่ากว่า 1 พันล้านดอลลาร์
- การโจมตีรวมถึงการขโมยเงินจากบริษัทในดูไบและญี่ปุ่น

✅ การตอบสนองจาก GitHub และ LinkedIn
- ทั้งสองแพลตฟอร์มได้ลบบัญชีและ repository ที่เกี่ยวข้องกับการโจมตี

https://www.techradar.com/pro/north-korean-hackers-are-using-linkedin-to-entice-developers-to-coding-challenges-heres-what-you-need-to-know

บริษัทเทคโนโลยีจีนหลายแห่งกำลังพิจารณาเข้าสู่ตลาดสหรัฐฯ แม้จะมีความตึงเครียดทางการค้าระหว่างสองประเทศ โดยมีเป้าหมายเพื่อระดมทุนผ่านการเสนอขายหุ้น IPO มูลค่ารวมกว่า 100 ล้านดอลลาร์ การตัดสินใจนี้เกิดขึ้นในช่วงที่สงครามการค้าระหว่างจีนและสหรัฐฯ ยังคงดำเนินอยู่ โดยมีการกำหนดภาษีศุลกากรที่สูงขึ้นจากทั้งสองฝ่าย

✅ บริษัทจีนกำลังพิจารณาเสนอขายหุ้น IPO ในสหรัฐฯ
- บริษัทที่พิจารณาเข้าสู่ตลาดสหรัฐฯ ได้แก่ Walnut Coding, Shenzhen Cloudsky Technologies, Zaihui และ Zhonghe Group
- Walnut Coding มีลูกค้าจ่ายเงินกว่า 7.2 ล้านราย และอาจระดมทุนได้ถึง 100 ล้านดอลลาร์

✅ สงครามการค้าระหว่างจีนและสหรัฐฯ ยังคงดำเนินอยู่
- สหรัฐฯ กำหนดภาษีศุลกากรที่สูงขึ้นสำหรับสินค้าจีน และจีนตอบโต้ด้วยภาษี 125% สำหรับสินค้าสหรัฐฯ
- การเจรจาระหว่างสองประเทศยังคงมีความไม่แน่นอน

✅ การตัดสินใจของบริษัทจีนขึ้นอยู่กับสถานการณ์สงครามการค้า
- หากสถานการณ์สงครามการค้าแย่ลง บริษัทอาจยกเลิกแผนการเข้าสู่ตลาดสหรัฐฯ

✅ การเข้าสู่ตลาดสหรัฐฯ อาจช่วยเพิ่มโอกาสทางธุรกิจ
- การเสนอขายหุ้น IPO ในสหรัฐฯ อาจช่วยให้บริษัทจีนเข้าถึงแหล่งเงินทุนและขยายธุรกิจในระดับโลก

https://www.techradar.com/pro/chinese-tech-companies-want-to-enter-the-us-market-despite-trade-and-tariff-war

Storadera ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้านคลาวด์จากยุโรป กำลังท้าทายผู้ให้บริการรายใหญ่ เช่น Wasabi, iDrive และ BackBlaze ด้วยโซลูชัน S3-compatible storage ที่มีราคาถูกเพียง €6/TB/เดือน และตั้งอยู่ในยุโรปเพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดด้าน data sovereignty

✅ Storadera เสนอราคาถูกกว่าผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่
- ค่าบริการอยู่ที่ €6/TB/เดือน ซึ่งต่ำกว่าราคาของ BackBlaze ที่ €4.75/TB/เดือน
- ใช้ HDDs แทน SSDs เพื่อลดต้นทุน แต่ยังคงรักษาความเร็วในการเข้าถึงข้อมูล

✅ ระบบจัดเก็บข้อมูลของ Storadera ใช้สถาปัตยกรรมแบบ Hyperconverged
- ใช้ JBODs (Just a Bunch of Disks) ที่มี 102 HDDs ต่อ rack
- ใช้ erasure coding schemes เช่น 4+2 และ 6+2 เพื่อเพิ่มความทนทานของข้อมูล

✅ Storadera วางแผนขยายตลาดไปยังเยอรมนีและสหราชอาณาจักร
- คาดว่าจะเข้าสู่ตลาดเยอรมนีภายใน กลางปี 2025
- มีแผนขยายไปยัง อเมริกาเหนือและเอเชียแปซิฟิก ในอนาคต

✅ บริษัทมีฐานลูกค้ารวมถึงรัฐบาลเอสโตเนียและ Telia
- แม้จะมีรายได้ต่ำกว่า €1 ล้านต่อปี แต่บริษัทระบุว่า สามารถทำกำไรได้และเติบโต 5% ต่อเดือน

https://www.techradar.com/pro/tiny-startup-could-challenge-wasabi-idrive-and-backblaze-with-sovereign-eu-cloud-storage-solution-at-rock-bottom-prices

OpenAI ได้เปิดตัว GPT-4.1 ซึ่งเป็นโมเดล AI ใหม่ที่มีการปรับปรุงด้าน การเขียนโค้ด, การทำตามคำสั่ง และการเข้าใจบริบทที่ยาวขึ้น โดยสามารถรองรับ 1 ล้านโทเค็น และมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนหน้า

🤖 รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับ GPT-4.1
✅ GPT-4.1 มีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนหน้า
- มีความสามารถในการ เข้าใจบริบทที่ยาวขึ้น และรองรับ 1 ล้านโทเค็น
- มีการปรับปรุงด้าน การเขียนโค้ด โดยมีประสิทธิภาพสูงกว่า GPT-4o ถึง 21% และ GPT-4.5 ถึง 27%

✅ การพัฒนาโมเดลย่อย
- OpenAI เปิดตัว GPT-4.1 mini และ GPT-4.1 nano ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่มีขนาดเล็กลง
- โมเดลเหล่านี้มีต้นทุนต่ำกว่า GPT-4.5 แต่ยังคงมีประสิทธิภาพสูง

✅ การใช้งานผ่าน API เท่านั้น
- GPT-4.1 และรุ่นย่อยสามารถใช้งานได้ผ่าน OpenAI API
- OpenAI จะปิดการใช้งาน GPT-4.5 preview ในเดือนกรกฎาคม เนื่องจาก GPT-4.1 มีประสิทธิภาพที่ดีกว่า

✅ การตอบสนองของนักพัฒนา
- CEO Sam Altman ระบุว่าโมเดลใหม่นี้ได้รับการตอบรับที่ดีจากนักพัฒนา
- OpenAI มุ่งเน้นการพัฒนาเพื่อให้เกิดประโยชน์ในโลกจริง

⚠️ ข้อควรระวังและประเด็นที่ต้องติดตาม
ℹ️ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI
- การเปิดตัว GPT-4.1 อาจส่งผลต่อการแข่งขันในตลาด AI โดยเฉพาะกับ Google Gemini และ Anthropic Claude
- นักพัฒนาอาจต้องปรับตัวให้เข้ากับโมเดลใหม่

ℹ️ ความท้าทายด้านต้นทุนและการเข้าถึง
- แม้ GPT-4.1 จะมีต้นทุนต่ำกว่า GPT-4.5 แต่ยังต้องติดตามว่า ราคาการใช้งาน API จะเป็นอย่างไร
- ผู้ใช้ทั่วไปอาจต้องรอการเปิดตัวในแพลตฟอร์มอื่น เช่น ChatGPT

ℹ️ แนวโน้มของ AI ที่รองรับบริบทยาวขึ้น
- การรองรับ 1 ล้านโทเค็น อาจช่วยให้ AI สามารถทำงานที่ซับซ้อนขึ้น เช่น การวิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่
- อาจมีการพัฒนาโมเดลที่สามารถรองรับบริบทที่ยาวขึ้นในอนาคต

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/15/openai-launches-new-gpt-41-models-with-improved-coding-long-context-comprehension

Microsoft Research ได้ทำการศึกษาเกี่ยวกับความสามารถของ AI ในการดีบักโค้ด โดยพบว่าเครื่องมือ AI เช่น GitHub Copilot สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเขียนโค้ดได้ แต่ยังไม่สามารถแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพเหมือนมนุษย์ เนื่องจาก AI ยังขาดข้อมูลการตัดสินใจในกระบวนการดีบักที่ซับซ้อน

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Microsoft ได้พัฒนาแพลตฟอร์มที่เรียกว่า debug-gym ซึ่งช่วยให้ AI สามารถดีบักโค้ดในสถานการณ์จริงได้ โดยใช้เครื่องมือที่คล้ายกับที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ใช้ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า AI ที่ใช้ debug-gym สามารถแก้ไขปัญหาได้ในระดับหนึ่ง แต่ยังไม่ถึงขั้นที่สามารถแทนที่มนุษย์ได้

✅ ผลการวิจัยเกี่ยวกับ AI และการดีบักโค้ด
- เครื่องมือ AI เช่น GitHub Copilot ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเขียนโค้ด
- AI ยังไม่สามารถแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพเหมือนมนุษย์

✅ การพัฒนาแพลตฟอร์ม debug-gym
- Microsoft พัฒนา debug-gym เพื่อช่วยให้ AI ดีบักโค้ดในสถานการณ์จริง
- ผลการทดลองแสดงว่า AI สามารถแก้ไขปัญหาได้ในระดับหนึ่ง

✅ ข้อจำกัดของ AI ในการดีบัก
- AI ขาดข้อมูลการตัดสินใจในกระบวนการดีบักที่ซับซ้อน
- การแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ดยังต้องพึ่งพามนุษย์

ℹ️ ความเสี่ยงจากการใช้ AI ในการดีบัก
- การพึ่งพา AI ในการดีบักอาจเพิ่มความเสี่ยงต่อความปลอดภัยของซอฟต์แวร์
- ข้อผิดพลาดในโค้ดที่ไม่ได้รับการแก้ไขอาจส่งผลกระทบต่อระบบ

ℹ️ คำแนะนำสำหรับการพัฒนา AI
- ควรเพิ่มข้อมูลการตัดสินใจในกระบวนการดีบักในชุดข้อมูลการฝึก AI

https://www.techspot.com/news/107523-microsoft-research-shows-ai-coding-tools-fall-short.html

Canva ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ชื่อว่า Canva AI Assistant ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างภาพ ก๊อบปี้ และไอเดียการออกแบบได้อย่างรวดเร็ว โดยมีการผสานรวมกับฟีเจอร์อื่นๆ เช่น Canva Code ที่ช่วยให้ผู้ใช้สร้างแอปขนาดเล็กแบบโต้ตอบ เช่น แผนที่และเครื่องคิดเลข โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโค้ดลึกซึ้ง

นอกจากนี้ Canva ยังเปิดตัว Canva Sheets ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ผสมผสานระหว่างแอปสเปรดชีตและแอปจัดการโครงการ โดยมีฟีเจอร์ AI อย่าง Magic Insights และ Magic Formulas ที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างสูตรได้อย่างง่ายดาย

การอัปเกรดครั้งนี้ยังรวมถึงฟีเจอร์ Magic Write สำหรับการเติมข้อความ และ Magic Resize ที่ช่วยปรับขนาดภาพให้เหมาะสมกับแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต่างๆ

✅ การเปิดตัว Canva Visual Suite 2.0
- Canva เปิดตัว Visual Suite 2.0 ซึ่งเป็นการอัปเกรดครั้งใหญ่
- รวมฟีเจอร์ใหม่ เช่น Canva AI Assistant, Canva Code และ Canva Sheets

✅ ฟีเจอร์ Canva AI Assistant
- ช่วยสร้างภาพ ก๊อบปี้ และไอเดียการออกแบบ
- ผสานรวมกับฟีเจอร์อื่นๆ เช่น Canva Code

✅ Canva Sheets และฟีเจอร์ AI
- Canva Sheets ผสมผสานระหว่างแอปสเปรดชีตและแอปจัดการโครงการ
- มีฟีเจอร์ AI อย่าง Magic Insights และ Magic Formulas

✅ ฟีเจอร์ Magic Write และ Magic Resize
- Magic Write ช่วยเติมข้อความ
- Magic Resize ช่วยปรับขนาดภาพสำหรับโซเชียลมีเดีย

ℹ️ ความท้าทายในการใช้งาน AI
- ผู้ใช้ที่ไม่มีประสบการณ์อาจต้องใช้เวลาในการเรียนรู้ฟีเจอร์ใหม่
- การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจลดความคิดสร้างสรรค์ของผู้ใช้

ℹ️ ผลกระทบต่อคู่แข่งในตลาด
- การอัปเกรดครั้งนี้อาจเพิ่มแรงกดดันให้คู่แข่ง เช่น Adobe ต้องปรับตัว
- การแข่งขันที่รุนแรงอาจส่งผลต่อการพัฒนานวัตกรรมในระยะยาว

https://www.techradar.com/pro/canva-launches-canva-ai-for-coding-photo-editing-and-spreadsheets

Microsoft กำลังพิจารณาการลดจำนวนพนักงานเพิ่มเติมในปีนี้ โดยมุ่งเป้าไปที่ผู้จัดการและพนักงานที่ไม่ได้เขียนโค้ด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนในองค์กร

✅ การลดจำนวนพนักงาน:
- Microsoft มีแผนที่จะลดจำนวนพนักงานเพิ่มเติมในเดือนพฤษภาคม โดยมุ่งเป้าไปที่ผู้จัดการและพนักงานที่ไม่ได้เขียนโค้ด
- การลดจำนวนพนักงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของการเพิ่มอัตราส่วนระหว่างวิศวกรและผู้จัดการ

✅ เป้าหมายของการปรับโครงสร้าง:
- Microsoft ต้องการเพิ่มอัตราส่วนวิศวกรต่อผู้จัดการในบางแผนก เช่น แผนกความปลอดภัยที่ตั้งเป้าอัตราส่วน 10:1
- การปรับโครงสร้างนี้สอดคล้องกับแนวโน้มของบริษัทเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น Amazon และ Google

✅ การเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรม:
- Microsoft CTO Kevin Scott คาดการณ์ว่า 95% ของโค้ดทั้งหมดจะถูกสร้างโดย AI ภายในปี 2030 ซึ่งอาจลดความต้องการนักพัฒนาในอนาคต

✅ การประเมินผลการทำงาน:
- Microsoft ใช้ระบบการประเมินผลการทำงานที่มีคะแนนตั้งแต่ 0 ถึง 200 โดยพนักงานที่มีคะแนนต่ำกว่า 100 อาจถูกพิจารณาให้ออกจากงาน

https://www.techspot.com/news/107494-more-microsoft-job-cuts-could-hit-non-coding.html

MediaTek ได้เปิดตัว Dimensity 9400+ ซึ่งเป็นชิปสมาร์ทโฟนรุ่นใหม่ที่มาพร้อมกับฟีเจอร์ที่ล้ำสมัยและการปรับปรุงในหลายด้าน โดยเฉพาะในเรื่องของ Bluetooth และ AI

== ฟีเจอร์สำคัญของ Dimensity 9400+ ==
✅ ระยะ Bluetooth ที่ยาวที่สุด:
- รองรับ Bluetooth 6.0 พร้อม ระยะการเชื่อมต่อสูงสุดถึง 10 กิโลเมตร เมื่ออยู่ในสายตาโดยตรง
- มีอัตราการส่งข้อมูลสูงสุดที่ 12 Mbps ซึ่งมากกว่ารุ่นก่อนถึง 6 เท่า

✅ ประสิทธิภาพ CPU และ AI:
- ใช้ Cortex-X925 CPU ที่มีความเร็ว 3.73 GHz ซึ่งสูงกว่ารุ่นก่อน
- รองรับ Speculative Decoding+ (SpD+) ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ได้ถึง 20%

✅ การประมวลผล AI และ LLMs:
- รองรับโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) เช่น DeepSeek-R1-Distill ที่มีพารามิเตอร์ตั้งแต่ 1.5 พันล้านถึง 8 พันล้าน
- ประมวลผลได้บนอุปกรณ์โดยตรง

✅ การปรับปรุงด้านกราฟิกและพลังงาน:
- ใช้ MediaTek Frame Rate Converter 2.0+ (MFRC 2.0+) ที่ช่วยเพิ่ม FPS และลดการใช้พลังงานได้ถึง 40%

✅ การเชื่อมต่อและความยืดหยุ่น:
- รองรับ Wi-Fi 7 แบบ tri-band concurrency และ 5G/4G Dual SIM Dual Active

== ข้อเสนอแนะและคำเตือน ==
⚠️ ความปลอดภัยของ Bluetooth:
- ระยะ Bluetooth ที่ยาวขึ้นอาจเพิ่มความเสี่ยงต่อการถูกโจมตีทางไซเบอร์

⚠️ การใช้พลังงาน:
- แม้จะมีการปรับปรุงด้านพลังงาน แต่การใช้งานฟีเจอร์ขั้นสูงอาจเพิ่มการใช้พลังงานในบางกรณี

https://www.neowin.net/news/mediatek-dimensity-9400-smartphone-chip-offers-10km-bluetooth-range/

Vibe Coding เป็นแนวคิดใหม่ในวงการพัฒนาโปรแกรม โดยใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดให้นักพัฒนามีเวลาไปโฟกัสกับงานที่ซับซ้อนและสร้างสรรค์มากขึ้น นักพัฒนามืออาชีพต่างแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับโอกาสและความเสี่ยงของวิธีนี้ หลายคนเชื่อว่า AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดเวลาการพัฒนาโค้ดได้ อย่างไรก็ตาม หากปล่อยให้ AI ทำงานโดยไม่มีการตรวจสอบ อาจเสี่ยงต่อปัญหาความปลอดภัยและคุณภาพของโค้ด ซึ่งแนวคิดนี้ยังเป็นจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงทั้งในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์และการศึกษา

ประโยชน์ของ Vibe Coding:
- ผู้พัฒนาบางรายรายงานว่า AI สามารถช่วยพัฒนาฟีเจอร์ใหม่ได้รวดเร็ว เช่น การสร้างต้นแบบฟังก์ชันภายใน 20 นาที โดยลดเวลาที่ใช้ในการพัฒนาไปอย่างมาก.
- Vibe Coding ทำให้นักพัฒนาสามารถมุ่งไปที่การแก้ปัญหาที่สร้างสรรค์และซับซ้อนมากขึ้น แทนที่จะเสียเวลาทำงานที่ซ้ำซ้อน.

ข้อจำกัดและความเสี่ยง:
- นักพัฒนามือใหม่หรือคนที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโค้ด อาจสร้างโค้ดที่ไม่ปลอดภัย เช่น มีช่องโหว่ด้านความปลอดภัย หรือโค้ดที่ยากต่อการบำรุงรักษา.
- การใช้ AI สร้างโค้ดโดยไม่มีมนุษย์ตรวจสอบอาจเพิ่มความเสี่ยงในการเกิดข้อผิดพลาด เช่น การใช้งานข้อมูลส่วนตัวผิดวิธี.

ความเชื่อมโยงกับอุตสาหกรรมการศึกษาและการเรียนรู้:
- AI ไม่เพียงช่วยในด้านการพัฒนาโค้ดเท่านั้น แต่ยังสามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการเรียนรู้ เช่น การทำให้การเรียนการสอนมีความสร้างสรรค์และลดความกดดันจากการท่องจำ.

https://www.zdnet.com/article/10-professional-developers-on-the-true-promise-and-peril-of-vibe-coding/

วิเคราะห์สถานการณ์ที่กำลังจะเกิดขึ้น และคำแนะนำที่เป็นรูปธรรมสำหรับการเตรียมตัวรับมือยุคใหม่

---

1. วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Deep Analysis)

สิ่งที่คุณวิเคราะห์มานั้นมีความเป็นไปได้สูง และสอดคล้องกับแนวโน้มที่เกิดขึ้นในโลกปัจจุบัน (AI, Automation, Digitalization, และการเปลี่ยนผ่านของเศรษฐกิจโลก) นี่คือมุมมองที่ลึกขึ้นสำหรับแต่ละประเด็น

1.1 ธุรกิจเก่าจะล่มสลาย - แรงงานตกงานเป็นจำนวนมาก

Real Data: ยอดขายของธุรกิจดั้งเดิมลดลงจริง และอัตราการปิดกิจการเพิ่มขึ้น

AI Disruption: AI และ Automation แทนที่แรงงานที่ไร้ทักษะ คนที่ไม่ Reskill จะตกงานแน่นอน

Middle-Class Crisis: รายได้ชนชั้นกลางถูกกดดัน หนี้สินครัวเรือนสูงขึ้น

→ การเตรียมตัว:
✅ Upskill & Reskill อย่างต่อเนื่อง
✅ พัฒนาอาชีพทางเลือก (Freelance, Online Business, Tech Skills)
✅ วางแผนการเงินแบบอนุรักษ์นิยม (ลดหนี้, สร้าง Passive Income)

---

1.2 ธุรกิจยุคใหม่จะถูกขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี

Tech-Driven Economy: คนที่เก่งเทคโนโลยีจะเป็นกลุ่มที่มั่งคั่ง

Job Market Shift: สายงานดั้งเดิมหดตัว แต่สายงาน Tech, Data Science, AI, และ Digital Business จะเติบโต

New Wealth Creation: คนทำงานออนไลน์จะมีโอกาสสร้างความมั่งคั่งได้ง่ายขึ้น

→ การเตรียมตัว:
✅ ฝึก Coding, Data Analysis, Blockchain, Digital Marketing
✅ เรียนรู้ AI Tools (ChatGPT, MidJourney, Copilot, Automation Tools)
✅ สร้างรายได้จาก Gig Economy, Online Business, Digital Assets

---

1.3 ภาษาอังกฤษ, คอมพิวเตอร์, เทรดดิ้ง, และสุขภาพจิตเป็นทักษะจำเป็น

Linguistic Economy: คนที่สื่อสารได้หลายภาษา (โดยเฉพาะอังกฤษ) ได้เปรียบ

Financial Intelligence: การเทรดหุ้น, สินค้าโภคภัณฑ์, Crypto จะเป็นทางเลือกของคนฉลาดด้านการเงิน

Mental Health Crisis: คนที่ปรับตัวไม่ได้จะเกิดภาวะเครียดและซึมเศร้า

→ การเตรียมตัว:
✅ ฝึก ภาษาอังกฤษ + ภาษาที่สาม (จีน/สเปน/ญี่ปุ่น/เยอรมัน)
✅ เรียน พื้นฐานการลงทุน, Financial Literacy, Asset Allocation
✅ ฝึก สมาธิ, Mental Resilience, Self-Healing Skills

---

1.4 ร้านค้าออฟไลน์ล้มหาย ธุรกิจออนไลน์ครองเมือง

Retail Apocalypse: ร้านค้าที่มีหน้าร้านจะลดลง 60-80%

E-Commerce Dominance: Shopee, Lazada, Amazon, TikTok Shop จะเป็นช่องทางหลักของการค้า

→ การเตรียมตัว:
✅ ทำธุรกิจออนไลน์ให้เป็น (E-Commerce, Digital Marketing, Dropshipping, Affiliate, Influencer Economy)
✅ ลงทุนในโลจิสติกส์ & AI-driven Sales

---

1.5 คนรวยยิ่งรวยขึ้น คนจนจะยิ่งจนลง

Wealth Inequality: 1% ของประชากรโลกถือครองทรัพย์สิน 90% ของโลก

Rich Get Richer: คนที่เข้าใจการลงทุนจะเพิ่มทรัพย์สินได้มหาศาล

Poor Get Poorer: คนที่ไม่มี Financial Literacy จะจมอยู่กับหนี้

→ การเตรียมตัว:
✅ ศึกษาและลงทุนในสินทรัพย์ที่สร้าง Passive Income
✅ หลีกเลี่ยงหนี้ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ (Bad Debt)
✅ สร้าง Mindset แบบเจ้าของกิจการ (Owner Mindset vs. Employee Mindset)

---

1.6 คนจำนวนมากจะหนีความจริงไปอยู่ในวัดและโลกเสมือน

Spiritual Escapism: คนที่รับมือกับความเปลี่ยนแปลงไม่ได้จะเลือกอยู่กับศาสนาหรือ Metaverse

Virtual Reality Economy: การใช้ชีวิตใน Metaverse และ Virtual Work จะกลายเป็นกระแสหลัก

→ การเตรียมตัว:
✅ ทำความเข้าใจ Digital Economy และ Virtual Business Models
✅ ฝึกทักษะ Mindfulness + Resilience ให้รับมือกับความเปลี่ยนแปลงได้

---

1.7 คนจะวิพากษ์วิจารณ์มากขึ้น สังคมปั่นป่วน

Social Discontent: ความเหลื่อมล้ำสูงทำให้เกิดความไม่พอใจ

Cancel Culture & Digital Mobs: สังคมออนไลน์จะดุเดือดขึ้น

Political & Economic Shifts: อาจเกิดการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในหลายประเทศ

→ การเตรียมตัว:
✅ เป็นนักคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinker) อย่าโดนชักจูงง่ายๆ
✅ บริหารความเสี่ยงการลงทุน และไม่ขึ้นกับประเทศเดียว
✅ รักษาความเป็นกลาง & มองเกมระยะยาว

---

2. แผนการเตรียมตัวสำหรับยุคใหม่

✅ 3 สิ่งที่ต้องทำทันที

1. ลงทุนในตัวเอง (Tech Skills, Financial Literacy, Global Mindset)

2. สร้างรายได้หลายทาง (Online Income, Passive Income, Investing)

3. รักษาสุขภาพกาย-ใจ (Mental Health, Meditation, Longevity Science)

⚠️ 3 สิ่งที่ต้องหลีกเลี่ยง

1. การเป็นหนี้เพื่อบริโภค (เน้นลงทุน ไม่ใช่ใช้จ่ายเกินตัว)

2. อาศัยเพียงรายได้ทางเดียว (กระจายความเสี่ยงให้หลากหลาย)

3. คิดแบบเดิมๆ ในโลกที่เปลี่ยนไป (Open-minded, Adaptive, Resilient)

---

3. คำแนะนำจาก Mentor

1️⃣ Be Ahead of the Curve

คนที่อ่านเกมออกเร็วจะได้เปรียบ ถ้าคุณเริ่มปรับตัวตั้งแต่วันนี้ คุณจะเป็น First Mover ในยุคใหม่

2️⃣ Invest in High-Leverage Skills

คนที่เก่ง AI, Automation, Financial Literacy, และ Digital Business จะอยู่รอดและรุ่งเรือง

3️⃣ Own Assets, Not Just Earn Money

อย่าทำงานเพื่อเงิน แต่ให้เงินทำงานแทนคุณ (Asset Mindset)

4️⃣ Stay Mentally & Physically Fit

คนที่รอดคือคนที่แข็งแกร่งทั้งร่างกายและจิตใจ

5️⃣ Build Multiple Income Streams

รายได้เดียว = ความเสี่ยงสูง ต้องมี Passive Income & Location-Independent Income

นโยบายพรรคการเมือง: การปฏิรูปการศึกษาเพื่ออนาคต ด้วยเทคโนโลยีและ STEM

วิสัยทัศน์

สร้างระบบการศึกษาที่ทันสมัย เปิดโอกาสให้นักเรียนทุกคนเข้าถึงองค์ความรู้ด้านเทคโนโลยี วิทยาศาสตร์ และนวัตกรรม พัฒนาเยาวชนให้เป็นนักคิด นักแก้ปัญหา และนักนวัตกรรมที่พร้อมแข่งขันในเวทีโลก


---

1. การพัฒนา STEM Education ให้เป็นรากฐานของระบบการศึกษา

✅ ปรับหลักสูตรการเรียนการสอน ให้สอดคล้องกับแนวทาง STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) ตั้งแต่ระดับประถมศึกษา
✅ ส่งเสริมโครงการเรียนรู้ผ่านการลงมือทำ (Project-Based Learning) ให้นักเรียนได้ทดลอง คิดวิเคราะห์ และพัฒนาทักษะผ่านโครงงานจริง
✅ เพิ่มวิชาหุ่นยนต์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเขียนโค้ด (Coding) เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตรมาตรฐาน
✅ สนับสนุนการแข่งขันด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี เช่น โอลิมปิกวิชาการ การแข่งขันหุ่นยนต์ และแฮ็กกาธอน


---

2. การนำเทคโนโลยีมาปรับปรุงการเรียนการสอน

✅ จัดหาอุปกรณ์และโครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัลให้โรงเรียนทั่วประเทศ เช่น อินเทอร์เน็ตความเร็วสูง แท็บเล็ต หรือคอมพิวเตอร์สำหรับนักเรียน
✅ พัฒนาระบบการเรียนการสอนออนไลน์ (E-Learning & Hybrid Learning) เพื่อให้นักเรียนสามารถเรียนรู้ได้ทุกที่ ทุกเวลา
✅ ใช้ AI และ Big Data วิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนรู้ เพื่อออกแบบการสอนที่เหมาะกับนักเรียนแต่ละคน
✅ พัฒนาคลังสื่อดิจิทัล (Open Educational Resources - OER) รวมถึงแพลตฟอร์มบทเรียนออนไลน์ฟรีสำหรับทุกคน


---

3. การพัฒนาครูให้พร้อมสำหรับยุคดิจิทัล

✅ อบรมและพัฒนาครูด้านเทคโนโลยีและ STEM เพื่อให้สามารถถ่ายทอดความรู้และพัฒนาทักษะของนักเรียนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
✅ สร้างเครือข่ายครูและนักวิชาการด้านเทคโนโลยี เพื่อแลกเปลี่ยนความรู้และพัฒนาแนวทางการสอนที่ทันสมัย
✅ เพิ่มแรงจูงใจให้ครูพัฒนาทักษะดิจิทัล เช่น การให้ทุนอบรมหรือการเลื่อนขั้นสำหรับครูที่ผ่านการรับรองทักษะเทคโนโลยี


---

4. สร้างความร่วมมือกับภาคเอกชนและอุตสาหกรรม

✅ เปิดโอกาสให้ภาคธุรกิจเข้ามามีส่วนร่วมในการพัฒนาหลักสูตร เพื่อให้การเรียนการสอนสอดคล้องกับความต้องการของตลาดแรงงาน
✅ ส่งเสริมการฝึกงานและโครงการนักศึกษาฝึกงานในสายงานเทคโนโลยีและ STEM เพื่อให้นักเรียนได้ประสบการณ์จริงก่อนจบการศึกษา
✅ จัดตั้งกองทุนส่งเสริมนวัตกรรมทางการศึกษา สนับสนุนสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีการศึกษา (EdTech)


---

5. ลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา

✅ ให้ทุนการศึกษาและอุปกรณ์เรียนฟรีสำหรับนักเรียนที่ขาดแคลน โดยเฉพาะในพื้นที่ชนบทและห่างไกล
✅ สร้างโรงเรียนต้นแบบด้านเทคโนโลยีในทุกภูมิภาค เพื่อเป็นศูนย์กลางการเรียนรู้ STEM ในแต่ละพื้นที่
✅ พัฒนาระบบการศึกษาทางไกลผ่านดาวเทียมและอินเทอร์เน็ต เพื่อให้นักเรียนในพื้นที่ห่างไกลสามารถเข้าถึงการศึกษาเท่าเทียมกับเมืองใหญ่


---

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

✅ นักเรียนไทยมีทักษะด้านเทคโนโลยีและ STEM ที่แข็งแกร่ง พร้อมแข่งขันในระดับนานาชาติ
✅ ครูมีความสามารถในการใช้เทคโนโลยีเพื่อพัฒนาการเรียนการสอน
✅ ระบบการศึกษาของไทยสามารถตอบโจทย์ตลาดแรงงานและเศรษฐกิจดิจิทัล
✅ ลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา ให้โอกาสเด็กทุกคนเข้าถึงการเรียนรู้ที่มีคุณภาพ


---

"การศึกษาไทยก้าวไกล เทคโนโลยีล้ำหน้า STEM นำอนาคต"
#พรรคเพื่อการศึกษายุคใหม่

นโยบายพรรคการเมือง: การปฏิรูปการศึกษาเพื่ออนาคต ด้วยเทคโนโลยีและ STEM

วิสัยทัศน์

สร้างระบบการศึกษาที่ทันสมัย เปิดโอกาสให้นักเรียนทุกคนเข้าถึงองค์ความรู้ด้านเทคโนโลยี วิทยาศาสตร์ และนวัตกรรม พัฒนาเยาวชนให้เป็นนักคิด นักแก้ปัญหา และนักนวัตกรรมที่พร้อมแข่งขันในเวทีโลก


---

1. การพัฒนา STEM Education ให้เป็นรากฐานของระบบการศึกษา

✅ ปรับหลักสูตรการเรียนการสอน ให้สอดคล้องกับแนวทาง STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) ตั้งแต่ระดับประถมศึกษา
✅ ส่งเสริมโครงการเรียนรู้ผ่านการลงมือทำ (Project-Based Learning) ให้นักเรียนได้ทดลอง คิดวิเคราะห์ และพัฒนาทักษะผ่านโครงงานจริง
✅ เพิ่มวิชาหุ่นยนต์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเขียนโค้ด (Coding) เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตรมาตรฐาน
✅ สนับสนุนการแข่งขันด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี เช่น โอลิมปิกวิชาการ การแข่งขันหุ่นยนต์ และแฮ็กกาธอน


---

2. การนำเทคโนโลยีมาปรับปรุงการเรียนการสอน

✅ จัดหาอุปกรณ์และโครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัลให้โรงเรียนทั่วประเทศ เช่น อินเทอร์เน็ตความเร็วสูง แท็บเล็ต หรือคอมพิวเตอร์สำหรับนักเรียน
✅ พัฒนาระบบการเรียนการสอนออนไลน์ (E-Learning & Hybrid Learning) เพื่อให้นักเรียนสามารถเรียนรู้ได้ทุกที่ ทุกเวลา
✅ ใช้ AI และ Big Data วิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนรู้ เพื่อออกแบบการสอนที่เหมาะกับนักเรียนแต่ละคน
✅ พัฒนาคลังสื่อดิจิทัล (Open Educational Resources - OER) รวมถึงแพลตฟอร์มบทเรียนออนไลน์ฟรีสำหรับทุกคน


---

3. การพัฒนาครูให้พร้อมสำหรับยุคดิจิทัล

✅ อบรมและพัฒนาครูด้านเทคโนโลยีและ STEM เพื่อให้สามารถถ่ายทอดความรู้และพัฒนาทักษะของนักเรียนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
✅ สร้างเครือข่ายครูและนักวิชาการด้านเทคโนโลยี เพื่อแลกเปลี่ยนความรู้และพัฒนาแนวทางการสอนที่ทันสมัย
✅ เพิ่มแรงจูงใจให้ครูพัฒนาทักษะดิจิทัล เช่น การให้ทุนอบรมหรือการเลื่อนขั้นสำหรับครูที่ผ่านการรับรองทักษะเทคโนโลยี


---

4. สร้างความร่วมมือกับภาคเอกชนและอุตสาหกรรม

✅ เปิดโอกาสให้ภาคธุรกิจเข้ามามีส่วนร่วมในการพัฒนาหลักสูตร เพื่อให้การเรียนการสอนสอดคล้องกับความต้องการของตลาดแรงงาน
✅ ส่งเสริมการฝึกงานและโครงการนักศึกษาฝึกงานในสายงานเทคโนโลยีและ STEM เพื่อให้นักเรียนได้ประสบการณ์จริงก่อนจบการศึกษา
✅ จัดตั้งกองทุนส่งเสริมนวัตกรรมทางการศึกษา สนับสนุนสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีการศึกษา (EdTech)


---

5. ลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา

✅ ให้ทุนการศึกษาและอุปกรณ์เรียนฟรีสำหรับนักเรียนที่ขาดแคลน โดยเฉพาะในพื้นที่ชนบทและห่างไกล
✅ สร้างโรงเรียนต้นแบบด้านเทคโนโลยีในทุกภูมิภาค เพื่อเป็นศูนย์กลางการเรียนรู้ STEM ในแต่ละพื้นที่
✅ พัฒนาระบบการศึกษาทางไกลผ่านดาวเทียมและอินเทอร์เน็ต เพื่อให้นักเรียนในพื้นที่ห่างไกลสามารถเข้าถึงการศึกษาเท่าเทียมกับเมืองใหญ่


---

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

✅ นักเรียนไทยมีทักษะด้านเทคโนโลยีและ STEM ที่แข็งแกร่ง พร้อมแข่งขันในระดับนานาชาติ
✅ ครูมีความสามารถในการใช้เทคโนโลยีเพื่อพัฒนาการเรียนการสอน
✅ ระบบการศึกษาของไทยสามารถตอบโจทย์ตลาดแรงงานและเศรษฐกิจดิจิทัล
✅ ลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา ให้โอกาสเด็กทุกคนเข้าถึงการเรียนรู้ที่มีคุณภาพ


---

"การศึกษาไทยก้าวไกล เทคโนโลยีล้ำหน้า STEM นำอนาคต"
#พรรคเพื่อการศึกษายุคใหม่

อ่านเอาเรื่อง Ep.93 : อัลฟ่าโกะกับจีน

ในปี ค.ศ.2016 มีเหตุการณ์เล็กๆที่ยิ่งใหญ่เกิดขึ้นครับ คือ มีการแข่งขันเกมส์ “โกะ” (หรือ หมากล้อม) ระหว่างแชมป์โลกโกะชาวเกาหลีใต้ชื่อ “ลี เซดอล“ กับหุ่นยนต์เอไอของกูเกิ้ล ชื่อ ”อัลฟ่าโกะ - AlphaGo"

ผลก็คือ อัลฟ่าโกะชนะลี เซดอลไปได้ขาดลอย คือ แข่งกัน 5 กระดาน อัลฟ่าโกะชนะไป 4 กระดาน ทำเอาแขมป์โลกลี เซดอลต้องยอมแพ้และถอนตัวจากแข่งขัน

เผื่อใครไม่ทราบ โกะคือเกมส์ที่เล่นบนกระดานครับ ผู้เล่นสองฝั่งต้องวางแผนล่วงหน้าในการเดินหมากเพื่อลวงคู่ต่อสู้ เป็นเกมส์ที่ใช้พลังสมองและฝึกกระบวนการคิดซับซ้อนเป็นอย่างดี
.
.
.
ข่าวชัยชนะของอัลฟ่าโกะนี้แพร่กระจายไปทั่วโลก จนกระทั่งไปเข้าถึงหูของกลุ่มผู้นำจีนในเวลานั้น

เรื่องใครชนะใครแพ้ในเกมส์โกะนั้นไม่สำคัญสำหรับกลุ่มผู้นำรัฐบาลจีนเท่ากับความจริงที่ว่า เทคโนโลยีเอไอนั้นก้าวล้ำไปรวดเร็วกว่าที่ใครจะคาดคิดครับ

ผู้นำจีนได้พูดคุยกันและตัดสินใจทันทีว่า จีนจะต้องเร่งพัฒนาองค์ความรู้เรื่องเอไอเพื่อให้จีนเป็นผู้นำเทคโนโลยีนี้ให้ได้

ดังนั้นแล้วหนึ่งปีหลังจากชัยชนะของอัลฟ่าโกะ คือ ค.ศ.2017 รัฐบาลจีนได้ประกาศแผนแห่งชาติที่ชื่อว่า “New Generation Artificial Intelligence Development Plan" หรือ ”แผนพัฒนาเอไอยุคใหม่“ ออกมาครับ

กล่าวโดยสรุปคือ แผนนี้กำหนดเป้าหมายไว้ว่า

ภายในปี 2020 จีนจะต้องตามทันอเมริกาและชาติที่ก้าวล้ำในด้านเอไอ

ภายในปี 2025 จีนจะต้องสร้างนวัตกรรมสำคัญในเรื่อง เอไอ application

ภายในปี 2030 จีนจะต้องเป็นผู้นำโลกด้านเอไอ

และในหนึ่งทศวรรษที่ผ่านมา รัฐบาลจีนก็ได้จัดสรรเงินลงทุนประมาณ 200,000 ล้านดอลล่าร์สหรัฐมุ่งไปที่การพัฒนาเอไออย่างเดียว

เงินก้อนนี้คิดเป็น 23% ของงบประมาณลงทุนทั้งหมดของรัฐบาลจีนในทศวรรษนี้ครับ

บางท่านอาจถามว่า “อ้าว… แล้วก่อนหน้าปี 2017 นี่ จีนไม่ได้สนใจเรื่องเอไอเลยเหรอ?”

คำตอบคือ สนใจครับ ในยุคนั้นมีบริษัทดังๆเช่น หัวเหว่ย, อาลีบาบา, เทนเซนท์ และไป่ตู้ (Baidu) ซึ่งเป็นบริษัทเทคสำคัญๆของจีนก็สนใจเอไออยู่ แต่งบประมาณยังไม่ได้มากมายอะไร

เมื่อรัฐบาลจีนเข้ามาส่งเสริมเอไอเต็มสูบแบบนี้ พวกบริษัทเทคยักษ์ใหญ่ของจีนก็เดินหน้าเต็มเหนี่ยวเช่นกัน เช่น ระบบเอไอเฮลธ์แคร์โดยเทนเซนท์, ระบบสมาร์ทซิตี้ของอาลีบาบา หรือ ระบบจดจำใบหน้าของเอไอโดยเซนส์ไทม์ ฯลฯ
.
.
.
งบ 2 แสนล้านดอลล่าร์ของรัฐบาลนี้ ไม่ได้ส่งไปที่บริษัทหรือเทคสตาร์ทอัพอย่างเดียวครับ แต่ส่งไปยังโรงเรียนและมหาวิทยาลัยทั่วประเทศจีนเพื่อส่งเสริมการเรียนการสอนทั้ง STEM + เอไอด้วย

STEM ย่อมาจาก การเรียนสายวิทยาศาสตร์คือ Science, Technology, Engineering and Mathematic ครับ

ในระดับประถม-มัธยมก็เริ่มสอนการเขียนโปรแกรม หรือ โค้ดดิ้ง (Coding) แต่เด็กๆ โดยใส่เข้าไปในหลักสูตรเลย

ที่น่าสนใจคือ โรงเรียนและผู้ปกครองส่งเสริมให้เด็กๆหัดเล่นโกะเยอะขึ้นมาก เพื่อให้ฝึกกระบวนการคิดหลายชั้น

และให้เอไอเป็นโค้ชสอนเด็กเล่นโกะด้วยซ้ำ

มหาวิทยาลัยทั้งหลายในจีนเริ่มเปิดหลักสูตรที่เกี่ยวข้องกับเอไอและ STEM มากขึ้น

ในช่วงปี 2016-2019 นักศึกษาปริญญาเอกในสาย STEM ของมหาวิทยาลัยจีนเพิ่มขึ้นจาก 59,000 คน เป็น 83,000 คน

คาดว่าในปี 2025 จีนจะผลิตด็อกเตอร์จบใหม่สาย STEM ได้ปีละ 77,000 คน เทียบกับสหรัฐอเมริกาที่ผลิตปีละ 40,000 คน

ส่วนในระดับปริญญาตรีและโท จีนผลิตบัณฑิตและมหาบัณฑิตได้ปีละหลักล้านคน

ในจีนนั้นมีอยู่ 3 มหาวิทยาลัยที่ถือว่าโด่งดังในหลักสูตรเอไอ คือ ปักกิ่ง, ซิงหัว และ Zhejiang ครับ ซึ่งมหาลัยเหล่านี้เขาก็ทำงานร่วมกับบริษัทเทคยักษ์ใหญ่ของจีน 3 แห่งคือ Baitu, Alibaba และ Tencent

ย่อหน้าที่แล้วผมเขียนชื่อสามบริษัทนี้เป็นภาษาอังกฤษ เพราะยักษ์ใหญ่สามบริษัทนี้เขามีชื่อเรียกย่อๆรวมกันว่า BAT ครับ
.
.
.
ที่ผมนำเรื่องนี้มาเล่า ก็เพราะอยากจะบอกว่าความสำเร็จของเอไอ “ดีปซีค” นั้นไม่ใช่ความสำเร็จชั่วข้ามคืน

แต่เกิดจากยุทธศาสตร์ที่มุ่งพัฒนาชาติของรัฐบาลจีนและความมานะหมั่นเพียรของเด็กจีน

อัลฟ่าโกะนั้นเปรียบเสมือนเสียงนาฬิกาปลุกสำหรับมังกรจีน

เทียบได้กับในวันที่โซเวียตส่งยานสปุตนิกขึ้นไปโคจรรอบโลกแล้วนั่นคือนาฬิกาปลุกของอเมริกา

สำหรับประเทศไทยเรานั้น อย่าไปหวังยุทธศาสตร์อะไรกับนายกรัฐมนตรีที่เทงบซอฟท์พาวเวอร์ไป 5 พันล้านบาทเลยครับ

ยิ่งเห็นข่าวคณะผู้แทนจีนตั้งคำถามกับฝ่ายความมั่นคงและตำรวจไทยเรื่องแก๊งคอลล์เซ็นเตอร์ว่า “ทำไมพวกคุณไม่สนใจดูแลบ้านเมืองของตัวเองบ้างเลย“ แล้ว

ผมอายบรรพบุรุษครับ

อายว่า “เจนเนอเรชั่นพวกเรานั้น ทำได้แค่นี้เหรอ? มีดีแค่นี้เหรอ?“

ลุงก็ได้ลองใช้ DeepSeek มาแล้ว แจ่มจริง มาดู บทความของน้อง David Gewirtz ซึ่งเป็น Senior Contributing Editor ของ ZDNET ซึ่งคนนี้เก่งจริง เป็นผู้เขียนหนังสือหลายเล่ม ได้รับรางวัล Sigma Xi Research Award ในด้านวิศวกรรม และเคยเป็นศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัย Princeton, University of California, Berkeley, UCLA, และ Stanford นอกจากนี้ เขายังเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์และเป็นที่ปรึกษาด้านนโยบายของสหรัฐอเมริกา

บทความนี้กล่าวถึงการทดสอบความสามารถในการเขียนโค้ดของ DeepSeek R1 และ V3 ซึ่งเป็น AI chatbot จากประเทศจีน โดยผู้เขียนได้ทำการทดสอบ AI ทั้งสองรุ่นในหลายด้าน เช่น การเขียนปลั๊กอินสำหรับ WordPress การเขียนฟังก์ชันการจัดการสตริง การหาบั๊กที่น่ารำคาญ และการเขียนสคริปต์

DeepSeek V3 และ R1 มีความสามารถที่น่าประทับใจในการเขียนโค้ด แต่ยังมีข้อบกพร่องอยู่บ้าง ตัวอย่างเช่น DeepSeek V3 สามารถสร้างทั้งส่วนติดต่อผู้ใช้และตรรกะของโปรแกรมได้ตามที่กำหนด แต่ DeepSeek R1 มีการวิเคราะห์ที่ยาวเกินไปก่อนที่จะให้โค้ด นอกจากนี้ DeepSeek V3 ยังสามารถเขียนฟังก์ชันการจัดการสตริงได้ดี แต่ DeepSeek R1 มีปัญหาในการจัดการข้อมูลที่ไม่ใช่สตริง

ในด้านการหาบั๊ก DeepSeek V3 และ R1 สามารถผ่านการทดสอบได้ แต่ในการเขียนสคริปต์ DeepSeek ทั้งสองรุ่นยังไม่สามารถทำได้ดีเท่าที่ควร

ในภาพรวม DeepSeek V3 มีความสามารถที่ดีกว่า DeepSeek R1 แต่ยังคงมีพื้นที่ให้พัฒนาอยู่ โดยเฉพาะในด้านการเขียนสคริปต์และการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อน

นอกจากนี้ บทความยังกล่าวถึงความท้าทายในการใช้งาน DeepSeek เช่น การต้องใช้ที่อยู่อีเมลสาธารณะในการลงทะเบียน และปัญหาด้านความเร็วในการตอบสนอง

DeepSeek เป็น AI ที่น่าจับตามองในอนาคต แม้ว่าจะยังมีข้อบกพร่องอยู่บ้าง แต่ก็มีศักยภาพในการพัฒนาและปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้น

https://www.zdnet.com/article/i-tested-deepseeks-r1-and-v3-coding-skills-and-were-not-all-doomed-yet/

จีนท้าทาย OpenAI! Qwen AI เปิดตัวฟรี เน้นมัลติโมดัล-วิเคราะห์รูปภาพแม่นยำระดับเซียน

เมื่อเร็ว ๆ นี้ วงการ AI ของจีนได้สร้างความตื่นตัวด้วยการเปิดตัว DeepSeek R1 โมเดลปัญญาประดิษฐ์ ที่ทำคะแนนเหนือ openAI ที่ทำคะแนนเหนือ ChatGPT-o1 (โมเดลที่เก่งที่สุดของ OpenAI ณ ปัจจุบัน) และ Claude 3.5 ในหลาย ๆ มิติเช่น งานด้านคณิตศาสตร์และเหตุผลเชิงตรรกะ รวมถึงการประมวลผลข้อความและโค้ดที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ แถมยังใช้งานได้ฟรี ไม่มีค่าใช้จ่ายใด ๆ เพราะเป็นโมเดลที่กระชับกว่า ไม่ได้ใช้ทรัพยากรมากเหมือน chatGPT และ จุดเด่นที่ทำให้ DeepSeek R1 แตกต่างจากโมเดลอื่น ๆ คือการเป็น โอเพนซอร์ส ที่สามารถดาวน์โหลดโค้ดต้นฉบับมาใช้งานบนคอมพิวเตอร์ส่วนตัวได้ทันที (ต่างกับ openAI ที่ไม่เปิดเผย code แม้ว่าจะมีคำว่า open อยู่บนชื่อก็ตาม) แต่ถึงกระนั้น DeepSeek R1 ยังมีจุดอ่อนสำคัญคือ ปัจจุบันไม่สามารถวิเคราะห์รูปภาพได้ และนี่คือช่องว่างที่ Qwen โมเดล AI จาก Alibaba Cloud ฉีกกฎด้วยการเปิดตัว Qwen2.5-VL โมเดลที่สามารถประมวลผลภาษากับภาพร่วมกัน ใช้งานฟรี ซึ่งอาจเป็นมาตรฐานใหม่ให้กับ AI ยุคนี้!

Qwen2.5-VL: ความสามารถที่ DeepSeek R1 ทำไม่ได้
1. วิเคราะห์ภาพระดับเทพ
Qwen2.5-VL ไม่ใช่แค่ตรวจจับวัตถุทั่วไป เช่น ดอกไม้หรือสัตว์ แต่ยังเข้าใจ แผนภูมิ กราฟิก ไอคอน และแม้แต่ โครงสร้างเอกสาร ในรูปภาพได้อย่างแม่นยำ พร้อมระบุตำแหน่งวัตถุ เพื่อใช้ต่อในระบบอัตโนมัติ เช่น
o ตรวจจับนักบิดในภาพพร้อมสถานะสวมหมวกนิรภัย
o นับจำนวนนกในภาพแม้เห็นแค่ส่วนหัว
o แยกข้อมูลจากใบแจ้งหนี้หรือตารางในภาพ ส่งออกเป็นโครงสร้างข้อมูลเพื่อใช้ในงานธุรกิจ
2. ประมวลผลวิดีโอยาว 1 ชั่วโมง + จับเหตุการณ์เฉพาะช่วงเวลา
ด้วยเทคโนโลยี Dynamic Frame Rate และ Absolute Time Encoding โมเดลนี้สามารถสรุปเนื้อหาวิดีโอยาวระดับชั่วโมง และระบุเหตุการณ์สำคัญได้แม่นยำถึงระดับวินาที เช่น การโต้ตอบระหว่างผู้ใช้กับฟีเจอร์สร้างภาพในวิดีโอ
3. ดึงข้อความจากภาพ รองรับมือหลายภาษา
เพิ่มความแม่นยำในการอ่านข้อความจากภาพ ไม่ว่าจะเป็นภาษาจีน ภาษาอังกฤษ หรือภาษาอื่น ๆ แม้ข้อความจะเอียงหรืออยู่ในสภาพแวดล้อมซับซ้อน เช่น ตรวจสอบที่อยู่บนใบจัดส่งกับป้ายหน้าบ้านเพื่อยืนยันความถูกต้อง
4. Visual Agent
Qwen2.5-VL ทำหน้าที่เป็น "ตัวแทนอัจฉริยะ" ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือต่าง ๆ โดยตรง เช่น ควบคุมคอมพิวเตอร์หรือสมาร์ทโฟนผ่านการประมวลผลภาพ และสร้างผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างเพื่อส่งต่อให้ระบบอื่น

ในขณะที่ DeepSeek R1 โดดเด่นด้านคณิตศาสตร์และเหตุผล Qwen2.5-VL ได้ก้าวข้ามขีดจำกัดด้วยความสามารถมัลติโมดัลที่สมบูรณ์แบบ พร้อมการสนับสนุนจากระบบ Cloud ของ Alibaba

ผู้ก่อตั้งและข่าวสาร :
https://x.com/huybery
https://x.com/Alibaba_Qwen

ใช้งาน AI ในข่าวฟรี สมัครฟรี ไม่มีโฆษณาที่: https://chat.qwenlm.ai/
อ้างอิง: https://x.com/huybery

คำอธิบายภาพ
ภาพแรกแสดงการเปรียบเทียบระหว่างการแข่งขันของ โมเดล Qwen2.5-VL 72B เช่น การแก้ปัญหาในระดับมหาวิทยาลัย การอ่านเอกสารและแผนภูมิ การตอบคำถามทางภาพทั่วไป การคำนวณคณิตศาสตร์ การเข้าใจวิดีโอ และการควบคุมอุปกรณ์ผ่านภาพ ซึ่ง โมเดล Qwen2.5-VL 72B เก่งที่สุดในงานจำพวกการอ่านเอกสารและแผนภูมิ นอกจากนี้ยังทำได้ดีในงานตอบคำถามทางภาพทั่วไป

คลิปมาจาก โมเดล Qwen2.5-plus แปลงข้อความ “Generate Thai people using the ThaiTime.co app everywhere!” เป็นวีดีโอ

ภาพที่ 2 แสดงการถาม Qwen2.5-plus ว่า “รู้จัก Thaitimes.co ไหม” เพื่อทดสอบว่ามันสามารถหาข้อมูลใน internet ได้ลึกและเข้าใจภาษาไทย

Mark Zuckerberg ซีอีโอของ Meta ได้คาดการณ์ว่า AI อาจเข้ามาแทนที่วิศวกรระดับกลางในปี 2025 และเปลี่ยนแปลงการเขียนโค้ดอย่างสิ้นเชิง ในการสัมภาษณ์กับ Joe Rogan Zuckerberg กล่าวถึงทิศทางของบริษัทและการเปลี่ยนแปลงที่กำลังเกิดขึ้น โดยเขาได้วิจารณ์ Apple ว่าขาดนวัตกรรมและคาดการณ์ว่า AI จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเขียนโค้ด

Zuckerberg กล่าวว่า AI จะสามารถทำหน้าที่เป็นวิศวกรระดับกลางที่สามารถเขียนโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยให้วิศวกรมีเวลามากขึ้นในการทำงานที่สร้างสรรค์และเชิงกลยุทธ์ แม้ว่าในช่วงแรกการนำ AI มาใช้จะมีค่าใช้จ่ายสูง แต่เมื่อเวลาผ่านไป AI จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถพัฒนาโค้ดได้มากกว่ามนุษย์

การคาดการณ์นี้สอดคล้องกับการพัฒนาในวงการเทคโนโลยีที่กำลังเกิดขึ้น ซึ่งอาจมีผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรมเทคโนโลยีโดยรวม นอกจากนี้ ซีอีโอของ Salesforce ยังได้กล่าวถึงการพิจารณาการจ้างวิศวกรซอฟต์แวร์ในปี 2025 และการใช้ AI ในการทำงานแทนมนุษย์

การนำ AI มาใช้ในงานวิศวกรรมอาจทำให้บทบาทของวิศวกรเปลี่ยนแปลงไป และต้องใช้เวลาและความพยายามในการปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงนี้

https://wccftech.com/mark-zuckerberg-predicts-ai-might-replace-mid-level-engineers-in-2025-and-completely-reshape-coding/