แฟนคลับละครจีนย้อนยุคกำลังภายในจะเห็นว่ามียาผงชนิดหนึ่งที่ตัวละครส่วนใหญ่มีพกติดตัวไว้โรยแผล เพื่อนเพจสงสัยกันบ้างหรือไม่ มันคือยาอะไร? ทำไมมีแผลอะไรก็เอาออกมาโรย? ไม่แน่ใจว่านิยายจีนฉบับแปลไทยมีชื่อเรียกยานี้หรือไม่ แต่ฉบับภาษาจีนจะเรียกยานี้ว่า จินชวงเย่า (金疮药) ความมีอยู่ว่า ... “ท่านหัวหน้ากองเฉิง ท่านไม่เป็นไรใช่หรือไม่?” จินเซี่ยถาม “ไม่เป็นไร ได้ยินมาว่าท่านมือปราบหยวนได้รับบาดเจ็บ นี้คือยาจินชวงเย่าที่ในวังทำขึ้นเพื่อหน่วยองครักษ์โดยเฉพาะ ดีกว่าข้างนอก ทาแล้วแผลจะสมานได้สมบูรณ์” เฉิงฝูกล่าวพลางวางขวดยาไว้บนโต๊ะ.... - ถอดบทสนทนาจากละครเรื่อง <ยอดองครักษ์เสื้อแพร> จินชวงเย่าเป็นผงยาที่ใช้สำหรับบาดแผล มีสรรพคุณห้ามเลือด แก้อักเสบและสมานแผล สูตรยาอาจมีส่วนผสมแตกต่างกันไป แต่เรียกโดยรวมว่าจินชวงเย่า และจินชวงเย่าที่มีชื่อที่สุดในสมัยราชวงศ์ชิง เพราะว่ากันว่าระงับเลือดได้ชะงัดทันใจที่สุด มีชื่อเรียกว่า “เตาเจียนเย่า” (刀尖药) จินชวงเย่ามีตัวยาที่สำคัญมากคือ “หลงกู่” (龙骨 แปลว่ากระดูกมังกร) แต่มันไม่ใช่กระดูกของมังกรจริงๆ “หลงกู่” เป็นการเรียกรวมซากกระดูกโบราณที่ขุดพบ เช่นกระดองเต่า กระดูกวัว เป็นต้น (ดูภาพประกอบขวาล่าง) ว่ากันว่า ตอนที่ค้นพบซากกระดูกโบราณเหล่านี้ คนที่ค้นพบพยายามใช้มีดขูดลวดลายบนกระดูกออกด้วยความสงสัย แต่โดนมีดบาดมือ แต่ผงที่ขูดออกจากซากกระดูกกลับทำให้เลือดหยุดไหลได้ทันที จึงเอากระดูกเหล่านี้ไปขายให้ร้านยา จึงเป็นที่มาของการค้นพบว่าผงของหลงกู่บดละเอียดคือตัวยาสำคัญที่มีสรรพคุณห้ามเลือดและลดการอักเสบของจินชวงเย่านั่นเอง ประวัติของจินชวงเย่ามีมานานตั้งแต่เมื่อใด Storyฯ ก็หาข้อมูลไม่พบ แต่ที่แน่ๆ คือมีบันทึกถึงจินชวงเย่าไว้ตั้งแต่สมัยราชวงศ์ซ่ง (ค.ศ. 960–1279) และใช้กันอย่างแพร่หลายในสมัยราชวงศ์ชิง (ค.ศ. 1636-1912) สาเหตุที่ใช้กันมากในสมัยราชวงศ์ชิงนั้น เป็นเพราะในสมัยชิงต้องมีการโกนหัวจึงมักมีบาดแผลจากมีดโกน จินชวงเย่าจึงกลายเป็นยาสามัญประจำบ้าน และในยุคสมัยราชวงศ์ชิงนั้นเองที่จินชวงเย่าสาบสูญไป เหตุเพราะมีขุนนางชั้นผู้ใหญ่ผู้ดูแลงานอักษรนามว่า หวางอี้หรง สังเกตเห็นว่าเทียบยาของตนนั้นมียาหลงกู่ แต่เขาไม่รู้จักมัน จึงเรียกเอามาดู และสังเกตเห็นว่าลวดลายบนหลงกู่ที่แท้เป็นอักขระโบราณ แม้เขาอ่านไม่ออกแต่เชื่อว่ามันเป็นโบราณวัตถุอันทรงคุณค่า จึงออกกว้านซื้อเพื่อเก็บรักษาและใช้ศึกษาประวัติศาสตร์ ต่อมาในราชสำนักมีการทำอย่างนี้อย่างเป็นทางการ หลงกู่จึงมีราคาสูงมากและขาดตลาดไป ไม่สามารถนำมาใช้ทำจินชวงเย่าอีกต่อไป และด้วยตอนนั้นมีวิวัฒนาการด้านการแพทย์มากขึ้น จึงมีการคิดค้นตัวยาอื่นๆ มาทดแทน จึงเลิกใช้ผงยาจินชวงเย่าที่มีแก่นยามาจากหลงกู่จนมันสาบสูญไป (Storyฯ สงสัยว่าแล้วใช้กระดูกทั่วไปแทนไม่ได้หรืออย่างไร แต่หาคำตอบไม่ได้) ปัจจุบันมีการยืนยันแล้วว่าอักขระบนหลงกู่ ก็คืออักษรโบราณสมัยราชวงศ์ซาง (ประมาณปี1200–1050 ก่อนคริสตกาล) กระดูกเหล่านี้ถูกใช้บันทึกพิธีกรรมทางศาสนาที่สำคัญในยุคสมัยนั้น รวมถึงผลของพิธีทำนายต่างๆ และเหตุการณ์ทางด้านดาราศาสตร์ โหราศาสตร์ ฝรั่งเรียกกระดูกเหล่านี้ว่า Oracle Bones ที่บ้าน Storyฯ มีผงยาห้ามเลือดของจีน แต่ไม่รู้ชื่อและส่วนผสม แต่หน้าตาให้ความรู้สึกเหมือนจินชวงเย่ามาก เวลาดูหนังจีนมักมโนว่ามันคือยาเดียวกัน แต่วันนี้รู้แล้วว่ามันคงทำมาจากส่วนผสมอื่น เชื่อว่าเพื่อนเพจหลายๆ คนคงมียาที่ว่านี้ที่บ้านเหมือนกัน ใครมีข้อมูลว่ามันคืออะไรก็มาเล่าสู่กันฟังได้นะคะ (ป.ล. หากอ่านแล้วชอบใจ ช่วยกดไลค์กดแชร์กันด้วยนะคะ ติดตามได้ที่ @StoryfromStory) Credit รูปภาพจากในละครและจาก: http://siaoyin.com/Info/8157030203451210773 https://www.sohu.com/a/458843590_120172967 Credit ข้อมูลรวบรวมจาก: https://www.youtube.com/watch?v=U5NtRnOis9Y https://www.163.com/dy/article/G6S7ODGT05439D1U.html https://www.bilibili.com/read/cv10911896 https://www.nms.ac.uk/explore-our-collections/stories/world-cultures/oracle-bones/ #ยอดองครักษ์เสื้อแพร #ยาจีนโบราณ #ยาห้ามเลือดจีน #วัฒนธรรมจีนโบราณ #หลงกู่ #ราชวงศ์ชิง #จินเซี่ย #ใต้เท้าลู่ #จินชวงเย่า

"โมฮัมหมัด เอสลามี" ผู้อำนวยการสำนักงานพลังงานปรมาณูแห่งอิหร่าน (Atomic Energy Organisation of Iran - AEOI) กล่าวว่า “โรงงานนิวเคลียร์ยังอยู่ในสภาพดี และขวัญกำลังใจของเพื่อนร่วมงานที่นั่นก็ยอดเยี่ยมมาก พวกเราทุกคนยังทำงานกันหนักมาก”

The Young Person's Guide To The Orchestra | Animated Short Film "Red & The Kingdom of Sound"

มะเร็งยังคงเป็นภัยเงียบที่คร่าชีวิตคนทั่วโลกมากที่สุด หนึ่งในเหตุผลสำคัญคือคนส่วนใหญ่มักตรวจพบเมื่อสายเกินไป แต่ตอนนี้...ทีมวิจัยจาก Johns Hopkins นำโดย ดร.ยวี่ซวน หวัง (Dr. Yuxuan Wang) ได้เปิดเผยผลงานในวารสาร Cancer Discovery ว่าเขาสามารถตรวจพบ "DNA ของเนื้องอก" ในเลือดได้ ล่วงหน้า 3 ปี ก่อนที่อาการจะปรากฏชัด พวกเขาศึกษาตัวอย่างพลาสมาเลือด 52 รายที่เคยบริจาคไว้ในการศึกษาก่อนหน้า พบว่า 8 รายมีผลตรวจ “บวก” ด้วยเครื่องมือที่เรียกว่า MCED (Multicancer Early Detection test) และสุดท้ายทั้ง 8 รายถูกวินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งจริงภายใน 4 เดือน! ยิ่งน่าทึ่งคือ ในบางราย ทีมงานมีตัวอย่างเลือดย้อนหลังไปถึง 3.5 ปีก่อนวินิจฉัย และพบ "การกลายพันธุ์ของ DNA ที่ชี้ถึงมะเร็ง" ตั้งแต่ตอนนั้นแล้ว… ทั้งหมดนี้เกิดจากการตรวจหา ctDNA (circulating tumor DNA) หรือเศษดีเอ็นเอที่เซลล์เนื้องอกปล่อยออกสู่กระแสเลือด อย่างไรก็ตาม ตอนนี้ MCED ยังไม่ผ่านการรับรองจาก FDA และมีราคาหลักหลายร้อยดอลลาร์ แถมประกันสุขภาพส่วนใหญ่ยังไม่ครอบคลุม และ American Cancer Society ก็เตือนว่า ผลตรวจ "บวก" ยังไม่ใช่ข้อยืนยันว่าคุณเป็นมะเร็งจริง ๆ แต่ที่แน่ ๆ งานนี้อาจกลายเป็นก้าวแรกของ “การตรวจสุขภาพแบบล้ำอนาคต” ที่ไม่ต้องรออาการ แค่เจาะเลือดก็รู้! ✅ ทีมวิจัย Johns Hopkins พัฒนาเทคนิคตรวจเลือดเพื่อหา DNA จากเนื้องอก (ctDNA)   • ใช้วิธี MCED (Multicancer Early Detection)   • ตรวจพบความผิดปกติได้ล่วงหน้าถึง 3.5 ปี ก่อนมีอาการ ✅ ผลการทดลองเบื้องต้น: มีผู้ที่ตรวจพบผลบวก 8 ราย และได้รับการวินิจฉัยมะเร็งจริงภายใน 4 เดือน   • ยืนยันว่าการตรวจ ctDNA อาจใช้ช่วยวินิจฉัยล่วงหน้าได้จริง ✅ วิธีการศึกษาคือวิเคราะห์พลาสมาเลือดย้อนหลังที่เก็บไว้จากโครงการวิจัยอื่น   • โดยเปรียบเทียบเลือดจากกลุ่มที่ป่วยกับกลุ่มไม่ป่วย ✅ บทความตีพิมพ์ในวารสาร Cancer Discovery   • นำโดย ดร. ยวี่ซวน หวัง จากมหาวิทยาลัย Johns Hopkins ‼️ MCED ยังไม่ผ่านการรับรองจาก FDA และไม่ครอบคลุมโดยประกันส่วนใหญ่   • การตรวจนี้ยังถือเป็นการวิจัย ไม่ใช่บริการทางการแพทย์ทั่วไป   • อาจมีต้นทุนหลักหลายร้อยดอลลาร์ต่อครั้ง ‼️ ผลตรวจ “บวก” ของ MCED ยังไม่ถือเป็นหลักฐานยืนยันการเป็นมะเร็ง   • ต้องใช้ร่วมกับการวินิจฉัยแบบดั้งเดิม เช่น CT scan, MRI หรือการตรวจชิ้นเนื้อ   • อาจเกิด “ผลบวกลวง (False Positive)” และสร้างความวิตกโดยไม่จำเป็น ‼️ ข้อมูลชุดทดสอบยังน้อยเกินไปที่จะใช้กับประชากรทั่วไปได้ทันที   • กลุ่มตัวอย่างในงานวิจัยมีเพียง 52 ราย ‼️ การวิเคราะห์ ctDNA มีความซับซ้อนและต้องการห้องปฏิบัติการเฉพาะทาง   • ยังไม่สามารถให้บริการได้ในโรงพยาบาลทั่วไป https://wccftech.com/this-blood-test-can-detect-cancer-tumors-years-before-clinical-symptoms-develop-claims-a-new-study/

ใครที่ใช้โน้ตบุ๊กหรือเดสก์ท็อปของ ASUS โดยเฉพาะตระกูล ROG หรือ TUF อาจรู้จัก Armoury Crate — แอปศูนย์กลางที่ใช้ปรับไฟ RGB, พัดลม, โปรไฟล์พลังงาน หรือแม้กระทั่งอัปเดตไดรเวอร์ แต่ล่าสุดมีนักวิจัยจาก Cisco Talos ค้นพบว่ามีช่องโหว่ที่เรียกว่า CVE-2025-3464 โดยตัวไดรเวอร์ของแอปนี้ หลงเชื่อว่าโปรแกรมใดก็ตามที่มีค่าแฮช SHA-256 แบบเดียวกับโปรแกรมของ ASUS เอง เป็นโปรแกรมที่เชื่อถือได้! แฮกเกอร์เลยสามารถใช้เทคนิค “ลิงก์หลอก” เปลี่ยนเส้นทางไฟล์ให้หลอกระบบว่าเป็นของ ASUS แล้วเข้าถึงสิทธิระดับ SYSTEM ทันทีโดยไม่ต้องแฮ็กรหัสเลย ช่องโหว่นี้อันตรายมากเพราะมันเปิดทางให้ควบคุมอุปกรณ์แบบเต็มตัว! อย่างไรก็ตาม ผู้โจมตีต้องมีสิทธิ์เข้าระบบก่อน เช่น ขโมยรหัสผ่านหรือฝังมัลแวร์ไว้แล้ว ASUS ออกแพตช์เรียบร้อยแล้ว และบอกว่า ยังไม่พบการถูกโจมตีในโลกจริง แต่ก็แนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนรีบอัปเดต Armoury Crate ทันที ผ่าน Settings > Update Center ✅ พบช่องโหว่รุนแรงใน Armoury Crate ของ ASUS   • รหัสช่องโหว่: CVE-2025-3464 (ระดับความรุนแรง 8.4/10)   • เป็นช่องโหว่ “authentication bypass” ที่อาจนำไปสู่การยึดเครื่อง ✅ เกิดจากการตรวจสอบความถูกต้องแบบ hardcoded hash   • ระบบไม่ใช้ API ของ Windows แต่ตรวจสอบไฟล์ด้วย SHA-256 แบบระบุค่าคงที่   • แฮกเกอร์ใช้เทคนิค hardlink หาหลอกระบบว่าเรียกใช้โปรแกรมที่เชื่อถือได้ ✅ มีผลกับ Armoury Crate เวอร์ชัน 5.9.9.0 ถึง 6.1.18.0   • แอปนี้มากับโน้ตบุ๊ก/เดสก์ท็อป ROG และ TUF เป็นค่าพื้นฐาน   • ใช้ควบคุมพัดลม RGB ฟีเจอร์เกม และอัปเดตไดรเวอร์ ✅ ASUS ออกแพตช์แล้ว และยืนยันว่าไม่พบการถูกโจมตีจริง   • วิธีอัปเดต: Settings > Update Center > Check for Updates ‼️ ผู้ใช้ต้องรีบอัปเดต Armoury Crate ทันทีเพื่อป้องกันภัย   • แม้ยังไม่มีการโจมตีจริง แต่ช่องโหว่นี้อันตรายระดับ “ยึดเครื่องได้” ‼️ ระบบเช็กความปลอดภัยแบบ hardcoded hash ถือว่าไม่ปลอดภัยในระดับอุตสาหกรรม   • ควรใช้กลไก OS-level authentication ที่ Microsoft แนะนำแทน ‼️ หากผู้โจมตีได้สิทธิ์ระดับผู้ใช้แล้ว ช่องโหว่นี้จะเปิดทางสู่ SYSTEM ได้ทันที   • อันตรายมากหากเครื่องไม่มีระบบป้องกันอื่น เช่น EDR หรือ Zero Trust ‼️ ผู้ใช้ควรระวังช่องทางอื่นที่อาจทำให้แฮกเกอร์เข้าระบบได้ เช่น รหัสผ่านอ่อน หรือมัลแวร์แฝง   • ช่องโหว่นี้ไม่ได้เปิดทาง “เริ่มต้น” แต่ใช้โจมตีขั้นต่อไป (privilege escalation) https://www.techradar.com/pro/security/a-key-asus-windows-tool-has-a-worrying-security-flaw-heres-how-to-stay-safe

ที่ผ่านมา เวลาพูดถึงเทคโนโลยีในกองทัพ คนก็มักนึกถึงบริษัทยักษ์ใหญ่ไม่กี่เจ้า เช่น Lockheed Martin หรือ Palantir แต่ Oracle ตอนนี้กำลังเปิดประตูใหม่ให้ “บริษัทเล็ก ๆ ที่มีของดี” ได้เข้าถึงโอกาสในวงการนี้ผ่านโครงการใหม่ชื่อ Oracle Defense Ecosystem ใจความหลักคือ Oracle จะสนับสนุนบริษัทเทคโนโลยีเล็ก-กลางให้มีโอกาสเข้าร่วมประกวดราคา (bidding) ในโครงการของกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ (DoD) โดยช่วยตั้งแต่ที่ทำงาน, เครื่องมือ, การให้คำปรึกษา และแม้แต่ส่วนลดในการใช้แพลตฟอร์มจาก Oracle และ Palantir เป้าหมายคือทำให้บริษัทที่เคยหมดหวังกับความยุ่งยากของระบบจัดซื้อของรัฐ – มีทางลัด มีคนแนะนำ และเข้าใจวิธีการเข้าถึงตลาดมูลค่าสูงระดับชาติ ที่เดิมเคยสงวนไว้แค่กับบริษัท “สายตรงเพนตากอน” เท่านั้น เบื้องหลังของความเคลื่อนไหวนี้ยังบอกถึงการปรับตัวครั้งใหญ่ของรัฐบาลสหรัฐฯ ที่ต้องการเลิกพึ่งพาเจ้าเดิม ๆ และเปิดรับนวัตกรรมจากภาคเอกชนมากขึ้น เพื่อลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มความหลากหลายของเทคโนโลยีป้องกันประเทศ ✅ Oracle เปิดตัวโปรแกรม “Defense Ecosystem” สำหรับบริษัทเทคโนโลยี SMB   • ช่วยเข้าถึงสัญญาโครงการจากกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ (DoD)   • เริ่มต้นมี 10 บริษัทเข้าร่วม เช่น Blackshar.ai, SensusQ, Arqit ✅ สิทธิประโยชน์สำหรับผู้เข้าร่วมโปรแกรม   • ใช้พื้นที่สำนักงานของ Oracle   • ได้ส่วนลดการใช้งาน Palantir Cloud/AI Tools และ Oracle NetSuite   • รับคำปรึกษาเฉพาะจากผู้เชี่ยวชาญด้านจัดซื้อของรัฐบาล ✅ เป้าหมายของโครงการ   • ปรับสมดุลให้บริษัทเล็กสามารถแข่งขันกับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี-กลาโหม   • ผลักดัน Oracle Cloud ให้แทรกซึมในการใช้งานของภาครัฐโดยอ้อม ✅ รัฐบาลสหรัฐกำลังปฏิรูประบบจัดซื้อเทคโนโลยีภาครัฐ   • ยกเลิกแนวโน้มผูกขาดกับรายเดิม ๆ   • สนับสนุนการประหยัดงบประมาณและเพิ่มความคล่องตัวในนโยบายความมั่นคง ✅ Oracle วางตัวเป็นแกนกลางใหม่ของ AI และ Defense Tech Ecosystem   • ร่วมกับพันธมิตรภาคเอกชนและหน่วยงานพันธมิตรของสหรัฐฯ ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง: ‼️ แม้จะเปิดรับบริษัทเล็ก แต่ขั้นตอนจัดซื้อของกระทรวงกลาโหมยังซับซ้อนมาก   • ต้องเข้าใจขั้นตอนการขออนุญาต ความปลอดภัย และ compliance ขั้นสูง   • บริษัทที่ขาดแผนงานระยะยาวอาจเสียเวลาโดยไม่ประสบผลสำเร็จ ‼️ การผูกความร่วมมือกับ Oracle อาจสร้างความผูกพันทางเทคโนโลยี (vendor lock-in)   • บริษัทอาจต้องพึ่งพาเครื่องมือหรือแพลตฟอร์มเฉพาะมากเกินไป   • ควรวางแผนใช้เทคโนโลยีแบบเปิดเพื่อยืดหยุ่นในอนาคต ‼️ การแข่งขันภายในโปรแกรมอาจสูงขึ้นเรื่อย ๆ   • หากบริษัทเข้าร่วมมากขึ้น ความโดดเด่นของแต่ละรายอาจลดลง   • จำเป็นต้องมีจุดขายเฉพาะที่ชัดเจน https://www.techradar.com/pro/oracle-wants-to-help-smaller-firms-sell-their-tech-to-the-us-government

ถ้าตอนนี้เราเริ่มบ่นว่า “เซิร์ฟเวอร์มันร้อน” อีกไม่กี่ปีข้างหน้า—อาจต้องเรียกวิศวกรนิวเคลียร์มาช่วยออกแบบห้องเซิร์ฟเวอร์กันเลยทีเดียว 🤯 เพราะรายงานจาก KAIST (สถาบันวิจัยของเกาหลีใต้) ชี้ว่า TDP (Thermal Design Power) ของชิป AI ในอนาคตอาจพุ่งไปถึง 15,360W ภายในปี 2032 ซึ่งสูงกว่าชิป H100 ของ NVIDIA ปัจจุบัน (700–800W) ถึง 20 เท่า ตอนนี้ NVIDIA Blackwell ใช้พลังงาน 1,400W แล้ว Rubin Ultra ที่จะมาในปี 2027 จะพุ่งไป 3,600W และ Feynman ในปี 2029 จะทะลุ 6,000W ได้เลย โดยทั้งหมดนี้ยัง “ใช้แค่น้ำหล่อเย็น (liquid cooling)” ได้อยู่ แต่หลังจากปี 2030 เป็นต้นไป จะเริ่มใช้เทคโนโลยี Immersion Cooling (จุ่มชิปในของเหลวพิเศษ) และเมื่อถึงปี 2032… ต้องฝังระบบทำความเย็นลงไปในชิปเลย (Embedded Cooling) และไม่ใช่แค่ตัวประมวลผลที่กินไฟครับ—โมดูลหน่วยความจำ HBM ก็จะใช้ไฟกว่า 2,000W ด้วย นั่นแปลว่าชิป AI 1 ตัวอาจใช้ไฟมากกว่บ้าน 2 หลังรวมกัน! ✅ TDP ของชิป AI เพิ่มจากร้อย → พัน → หมื่นวัตต์ในทศวรรษเดียว   • Blackwell Ultra (2025): 1,400W   • Rubin Ultra (2027): 3,600W   • Feynman Ultra (2029): 6,000W   • Post-Feynman Ultra (2032): 15,360W ✅ แนวโน้มเทคโนโลยีหล่อเย็น AI ตามระดับความร้อน   • เริ่มจาก liquid cooling → immersion cooling → embedded cooling   • KAIST เสนอแนวคิดฝัง "ท่อน้ำหล่อเย็น" และ “ฟลูอิด TSV” ลงในชิป ✅ การเพิ่มจำนวน chiplet และ HBM stack เป็นสาเหตุหลักของพลังงานมหาศาล   • HBM6 stack หนึ่งใช้ไฟถึง 120W และอาจมีมากถึง 16 stack ต่อชิป   • ระบบต้องติดเซ็นเซอร์ความร้อนแบบเรียลไทม์ ✅ แนวคิดอนาคต: GPU ซ้อนชั้นสองด้าน + ท่อนำความร้อนฝังใน interposer   • เพิ่มพลังโดยไม่เพิ่มพื้นที่ชิป   • เน้นดึงความร้อนออกจาก “core” ก่อน แล้วค่อยระบายออกนอกตัวระบบ ‼️ พลังงานระดับนี้อาจต้องใช้ระบบจ่ายไฟระดับ “โรงไฟฟ้าขนาดย่อม”   • หนึ่ง GPU rack อาจกินไฟ 50kW+ → ส่งผลต่อโครงสร้างพื้นฐานของ data center ทั่วโลก ‼️ ความท้าทายเรื่อง “คาร์บอนฟุตพรินต์” และสิ่งแวดล้อมจะหนักขึ้น   • แม้จะมีความพยายามใช้ cooling แบบปิดระบบ แต่การผลิตและใช้ชิปเหล่านี้ยังสิ้นเปลืองพลังงานมหาศาล ‼️ Immersion cooling ยังเป็นเทคโนโลยีเฉพาะทาง – ไม่แพร่หลายเท่าที่ควร   • ต้องใช้ของเหลวเฉพาะ แพง และต้องมีระบบควบคุมพิเศษ   • อาจไม่เหมาะกับองค์กรทั่วไป ‼️ ยังไม่มีมาตรฐานอุตสาหกรรมด้าน embedded cooling ที่ชัดเจน   • หากใช้ต่างแนวทางกัน อาจเกิดปัญหาความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์ในอนาคต https://www.tomshardware.com/pc-components/cooling/future-ai-processors-said-to-consume-up-to-15-360w-massive-power-draw-will-demand-exotic-immersion-and-embedded-cooling-tech

ตอนนี้หลายคนเริ่มใช้ AI แบบจริงจังในการทำงาน เช่น ใช้ ChatGPT ทำสรุปรายงาน หรือ Copilot เขียนสไลด์ รายงานจาก Gallup พบว่าในปี 2025 พนักงานในสหรัฐฯ ที่ใช้ AI “อย่างน้อยไม่กี่ครั้งต่อปี” พุ่งจาก 21% → 40% ภายใน 2 ปี ส่วนคนที่ใช้ “ทุกสัปดาห์” เพิ่มเป็น 19% และใช้งาน “ทุกวัน” ก็ถึง 8% แล้ว พนักงานสายคอขาวอย่างเทคโนโลยี การเงิน และผู้บริหารนี่แหละที่ใช้มากสุด โดยเฉพาะผู้จัดการระดับสูงถึง 1 ใน 3 ใช้ AI หลายครั้งต่อสัปดาห์ แต่ที่น่าคิดคือ... มีแค่ 22% เท่านั้นที่บอกว่าองค์กรของตัวเอง “มีแผน AI ที่ชัดเจน” อีก 30% พอมีนโยบายบ้าง แต่เกือบครึ่ง "มึน" ว่าจะใช้ยังไงดี และปัญหาใหญ่ที่พนักงานเจอคือ AI ในที่ทำงาน “ไม่มีประโยชน์ชัดเจน” หลายคนโดนบังคับให้ใช้โดยไม่รู้ว่าได้อะไรกลับมา บางคนบอกตรง ๆ ว่า “เครื่องมือมันไม่ได้ช่วยอะไรเลย”... ด้าน Salesforce ก็มองจากมุมเทคโนโลยี พบว่า AI agent (พวกที่สั่งแล้วทำงานให้ เช่นจัดข้อมูล ตอบอีเมล) แม้จะเก่งขึ้น แต่ยังมีข้อจำกัดเยอะ—โดยเฉพาะ งานที่มีหลายขั้นตอนหรือมีบริบทซับซ้อน เช่น ต้องถามกลับลูกค้า หรือเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่ง ยิ่งกว่านั้น ยังพบว่า AI Agent ส่วนใหญ่ “ไม่เข้าใจเรื่องข้อมูลลับ” ถ้าเราไม่สั่งให้ปฏิเสธแบบชัดเจน มันอาจเปิดเผยข้อมูลได้ทันที ซึ่งเป็นช่องโหว่ใหญ่ขององค์กร ✅ การใช้งาน AI ในที่ทำงานเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง   • คนใช้ AI อย่างน้อยปีละไม่กี่ครั้ง: เพิ่มจาก 21% (2023) → 40% (2025)   • พนักงานระดับผู้จัดการ ใช้งานบ่อยกว่าระดับปฏิบัติการเกือบเท่าตัว ✅ องค์กรยังขาดแนวทาง AI ที่ชัดเจน   • มีเพียง 22% เท่านั้นที่บอกว่า “องค์กรมีแผนเกี่ยวกับ AI”   • 70% ของพนักงานยังไม่มีนโยบายชัดเจนหรือการฝึกอบรมเรื่อง AI ✅ ความเชื่อมั่นต่อ AI สูงขึ้นในกลุ่มที่ได้ใช้งานจริง   • คนที่ใช้ AI ตอบลูกค้าโดยตรง เชื่อว่ามันช่วย 68%   • คนที่ไม่เคยใช้ กลับเห็นด้วยแค่ 13% ว่า AI มีประโยชน์ ✅ จากฝั่งเทคโนโลยี: AI agent ทำงานเดี่ยว ๆ ได้ดี แต่ยังล้มเหลวกับงานซับซ้อน   • งานขั้นเดียว: สำเร็จเฉลี่ย 58%   • งานหลายขั้น เช่นถาม–ตอบต่อเนื่อง: สำเร็จเพียง 35% ✅ การใส่ prompt ให้ AI ระวังข้อมูลลับได้ผล แต่ลดความแม่นในการทำงาน   • ระบบจะลังเลหรือยอมปฏิเสธมากเกินไปเมื่อเจอข้อมูลอ่อนไหว ✅ AI ที่มีความสามารถด้านเหตุผลและกล้าถามเพื่อความเข้าใจ จะมีความแม่นยำมากกว่า   • โดยเฉพาะในงานที่ต้องวิเคราะห์ บริบท หรือวางแผนหลายขั้น ‼️ องค์กรที่ผลักดัน AI โดยไม่มี “เป้าหมาย” จะทำให้พนักงานสับสนและต่อต้าน   • ความล้มเหลวของการใช้งาน AI มักมาจากขาดการสื่อสารจากผู้นำ ‼️ เครื่องมือ AI ที่ไม่มีประโยชน์ชัดเจน อาจกลายเป็นภาระมากกว่าความช่วยเหลือ   • ผู้ใช้จะรู้สึกว่า “ถูกรบกวน” มากกว่า “ได้รับการสนับสนุน” ‼️ AI agent ปัจจุบันยังไม่ปลอดภัยเรื่องข้อมูลอ่อนไหว หากไม่มี prompt ป้องกันเฉพาะ   • อาจส่งผลให้เกิดการรั่วไหลของข้อมูลที่ควรเป็นความลับ ‼️ AI ที่สื่อสารด้วยคำสั่งหลายขั้น มักพลาดหากไม่มี context หรือการถามกลับ   • มีความเสี่ยงที่ให้คำตอบผิด หรือทำงานไม่ตรงวัตถุประสงค์ ‼️ องค์กรไม่ควรมอง AI เป็นของเล่น แต่ต้องสื่อสาร-ฝึกอบรมให้ใช้อย่างมีเป้าหมาย   • โดยเฉพาะพนักงานที่ไม่ได้อยู่สายเทคโนโลยี https://www.techspot.com/news/108350-more-workers-using-ai-but-businesses-struggle-make.html

ใครที่ตามวงการ AI มาสักพักคงเคยได้ยินว่า OpenAI เคยมีจุดยืนชัดเจนว่า "ไม่พัฒนา AI เพื่อใช้ในการสู้รบ" แต่ในปี 2024 พวกเขาแอบปรับนโยบายเงียบ ๆ แล้วตัดคำว่า “military and warfare” ออกจากรายการข้อห้าม แล้วล่าสุดนี่เอง—รัฐบาลสหรัฐผ่านกระทรวงกลาโหม (DoD) ก็ประกาศว่าได้มอบ “สัญญาจ้าง” มูลค่า $200 ล้านแก่ OpenAI เพื่อพัฒนา AI สำหรับ “ความมั่นคงแห่งชาติ” ทั้งฝั่งการทหารและการบริหารองค์กรภาครัฐ OpenAI ระบุว่าสัญญานี้จะเน้นการสร้างระบบ AI ขั้นสูง เช่น: - การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงรุกสำหรับป้องกันไซเบอร์ - ระบบช่วยวางแผนด้านสุขภาพทหารผ่านศึก - โมเดลวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากสำหรับผู้บัญชาการ ขอบเขตโครงการจะกินเวลาถึงกลางปี 2036 และเป็นส่วนหนึ่งของโครงการใหม่ชื่อ “OpenAI for Government” ที่จะรวมความร่วมมือกับ NASA, NIH, กระทรวงการคลัง และหน่วยงานภาครัฐอื่น ๆ ไว้ในแพลตฟอร์มเดียว แม้จะเป็นดีลใหญ่ที่สุดของ OpenAI กับภาครัฐ แต่รายได้จากดีลนี้คิดเป็นสัดส่วนน้อยมาก เพราะรายได้ของ OpenAI ปี 2025 คาดว่าจะทะลุ $12.7 พันล้านดอลลาร์แล้ว ✅ กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ มอบสัญญามูลค่า $200 ล้านให้ OpenAI   • เพื่อวิจัย พัฒนา และทดสอบต้นแบบ AI ใช้กับงานด้านความมั่นคง   • มุ่งเน้นทั้งด้าน “สงคราม” และ “องค์กรภาครัฐ (enterprise)” ✅ ขอบเขตงานเน้น AI เชิงปฏิบัติ เช่น   • วิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพทหาร   • คาดการณ์และตอบสนองภัยไซเบอร์   • ประมวลข้อมูลข่าวกรองจำนวนมากแบบ near real-time ✅ OpenAI เปิดโครงการใหม่: “OpenAI for Government”   • ให้บริการ AI แก่หน่วยงานรัฐ เช่น ChatGPT Enterprise และ ChatGPT Gov   • สัญญานี้รวมระบบ “custom AI” สำหรับภาครัฐโดยเฉพาะ ✅ แม้ได้สัญญากับ DoD แต่รายได้ส่วนน้อยเมื่อเทียบกับรายรับรวมของบริษัท   • รายได้ของ OpenAI โตจาก $5.5B → $10B ในช่วง 6 เดือน   • เป้ารายได้ปี 2025 ตั้งไว้ที่ $12.7B ‼️ OpenAI เคยห้ามใช้ AI เพื่อจุดประสงค์ทางทหาร แต่ตอนนี้เปลี่ยนนโยบายแล้ว   • คำว่า “military and warfare” ถูกลบจากนโยบายการใช้งานตั้งแต่ปี 2024   • แม้ยังห้ามสร้าง “อาวุธ” โดยตรง แต่เปิดทางใช้ในงานด้านการสู้รบทางอ้อม ‼️ การเปิดให้หน่วยงานกลาโหมเข้าถึง AI ขั้นสูง อาจเกิดช่องโหว่ด้านจริยธรรม   • มีความเสี่ยงที่โมเดลจะถูกนำไปใช้เกินขอบเขตหรือเกิดความคลุมเครือในการใช้งาน ‼️ ตลาด AI ในภาครัฐกำลังแข่งขันสูง   • บริษัทคู่แข่งอย่าง Anthropic ได้ร่วมมือกับ Palantir และ Amazon ในภารกิจลักษณะเดียวกัน   • การแข่งขันอาจเร่งการพัฒนา AI สำหรับความมั่นคงเกินขอบเขตที่ควบคุมได้ ‼️ ยังไม่มีรายละเอียดชัดเจนว่ากระบวนการตรวจสอบ/ควบคุมการใช้งาน AI ในภาครัฐเป็นอย่างไร   • ผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรมและ AI governance ตั้งข้อสังเกตว่าควรมี oversight ที่โปร่งใส https://www.techspot.com/news/108344-openai-lands-200-million-us-defense-contract.html

หลังยุคโควิด บริษัทต่าง ๆ เคยสัญญาว่าเราจะได้ “Work-life balance” ที่ดีขึ้น แต่ผลจากรายงานล่าสุดของ Microsoft กลับพบว่า… ทุกอย่างกลับตาลปัตร คนทำงานจำนวนมากกำลังเผชิญ “วันทำงานไร้จุดจบ” ซึ่งเริ่มตั้งแต่ 6 โมงเช้า ลากยาวไปถึง หลัง 2 ทุ่ม และลามไปจนถึง วันเสาร์-อาทิตย์ โดยไม่รู้ตัว! ข้อมูลจาก Microsoft 365 แสดงว่า - 40% ของคนเริ่มเช็กอีเมลตั้งแต่ 6 โมงเช้า - เกินครึ่งของการประชุมทั้งหมดเกิดช่วง 9–11 โมงเช้าและ 1–3 บ่าย (ซึ่งเป็นช่วงพีคของ productivity) - มีพนักงานถึง 29% เช็กอีเมลตอน 4 ทุ่ม - วันเสาร์–อาทิตย์ก็ไม่เว้น: 20% เช็กเมลช่วงเช้าสองวันนั้น และ 5% ยังทำงานตอนค่ำวันอาทิตย์ แถม Microsoft พบว่าแต่ละวัน พนักงานถูกขัดจังหวะ ทุก ๆ 2 นาที ด้วยอีเมล ประชุม หรือ Teams message โดยเฉลี่ย แล้ว AI มีคำตอบไหม? Microsoft มองว่า “ถ้าใช้ถูกทาง” AI อาจช่วยลดภาระงานซ้ำซ้อน โดยเฉพาะงานที่มีค่าน้อย เช่น ประชุมที่ไม่จำเป็น การสรุปรายงาน หรือจัดลำดับอีเมลสำคัญ แต่ก็เตือนว่า…ถ้าใช้ผิด AI ก็อาจยิ่งเร่งให้เราทำงานหนักกว่าเดิมโดยไม่รู้ตัว ✅ Microsoft เปิดรายงานชี้ว่า “Infinite Workday” กำลังกลายเป็นเรื่องปกติของคนทำงาน   • เริ่มงานตั้งแต่ 6 โมงเช้า และลากยาวไปถึงหลัง 20.00 น.   • วันหยุดสุดสัปดาห์ก็มีพนักงานยังเช็กเมล–ทำงานอย่างต่อเนื่อง ✅ Microsoft 365 เผยพฤติกรรมการใช้งานจากผู้ใช้ทั่วโลก   • ประชุมหลัง 20.00 น. เพิ่มขึ้น 16% จากปีก่อน   • พนักงานเฉลี่ยได้รับอีเมลวันละ 117 ฉบับ และข้อความ Teams อีก 153 ข้อความ ✅ ผลกระทบ: เกือบครึ่งของพนักงานรู้สึกว่างานวุ่นวายและ “แตกเป็นเสี่ยง”   • โดยเฉพาะพนักงานในตำแหน่งผู้นำยิ่งรู้สึกชัด ✅ Microsoft แนะนำว่า AI อาจช่วยได้ ถ้ามุ่งใช้กับงานที่ค่าน้อย (Low-value task)   • เช่น สรุปอีเมล จัดลำดับสิ่งที่ต้องทำ   • หรือใช้ “AI Agent” เป็นผู้ช่วยส่วนตัวเพื่อรับมือกับภาระงาน ✅ แนวคิด “80/20 Rule” กลับมาอีกครั้งในบริบทยุค AI   • มุ่งเน้นทำงาน 20% ที่ให้ผลลัพธ์ 80% แทนที่จะพยายามทำทุกอย่างเอง ✅ มีการอ้างงานวิจัยอื่นที่แนะนำ work-rest ratio 75/33   • คือทำงาน 75 นาที แล้วพัก 33 นาที จะให้ productivity สูงกว่า ‼️ Infinite Workday กำลังกลืนเวลาส่วนตัวโดยที่ผู้คนไม่รู้ตัว   • การตอบอีเมล–ประชุมนอกเวลาทำงานกลายเป็น “นิวนอร์ม” โดยไม่มีค่าตอบแทนเพิ่ม ‼️ การใช้ AI แบบผิดวิธีอาจเร่งให้วงจรนี้แย่ลง   • หากผู้บริหารใช้ AI เพื่อ “รีด productivity” โดยไม่จัดสมดุล อาจทำให้พนักงานหมดไฟได้ ‼️ จำนวนคอนเทนต์และการแจ้งเตือนมากเกินไป ทำให้สมอง ‘ล้าโดยไม่รู้ตัว’   • ทำให้ความคิดสร้างสรรค์ลดลง และคุณภาพการตัดสินใจแย่ลงในระยะยาว ‼️ องค์กรที่ยังใช้โครงสร้างการทำงานแบบเดิม จะเสี่ยงสูงที่สุด   • ต้องปรับสู่ทีมที่ยืดหยุ่น (agile) และมี outcome เป็นตัวนำ มากกว่าการวัดด้วยชั่วโมงงาน https://www.techspot.com/news/108343-microsoft-study-finds-infinite-workday-hurting-productivity.html

Intel เตรียมเปิดตัว Nova Lake-S รุ่นถัดไปของซีพียูฝั่งเดสก์ท็อปใน ครึ่งหลังของปี 2026 ที่มาพร้อมแนวคิดใหม่ทั้งด้าน “สถาปัตยกรรม” และ “ขุมพลัง” ตัวท็อป Core Ultra 9 385K จะมีถึง 52 คอร์! โดยแบ่งเป็น 16 คอร์แรงจัด (P-core), 32 คอร์ประหยัด (E-core) และ 4 คอร์พลังต่ำพิเศษ (LPE-core) เรียกว่าเป็นการกระโดดจากรุ่นปัจจุบันที่มีสูงสุดแค่ 24 คอร์ แบบไม่เห็นฝุ่น แต่ที่น่าสนใจไม่แพ้กันคือการเปลี่ยนผ่านไปสู่ “ระบบแยกแผ่น (tile-based)” ซึ่งแต่ละกลุ่มคอร์จะถูกวางอยู่บนไดแยกกัน คล้ายกับแนวคิดของชิป Apple M-Series หรือ AMD 3D V-Cache เพื่อให้บริหารพลังงานและประสิทธิภาพได้แบบละเอียดสุด ๆ Intel ยังใส่ใจสายกราฟิกด้วยการแยกส่วน iGPU ออกเป็นสองกลุ่มชัดเจน: Xe3 “Celestial” สำหรับเรนเดอร์ และ Xe4 “Druid” สำหรับวิดีโอ/จอภาพ — ลดภาระเครื่องและเพิ่มเฟรมเรตสำหรับทั้งงานสร้างสรรค์และเกม Nova Lake-S ยังมาพร้อมแพลตฟอร์มใหม่หมด ตั้งแต่ LGA 1854 Socket, แรม DDR5 8000+ MT/s, ไปจนถึง 48 เลน PCIe และระบบ USB/SATA แบบขยายเต็มพิกัด ✅ Nova Lake-S จะเป็นซีรีส์เดสก์ท็อปใหม่ของ Intel ที่เปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่   • เริ่มวางจำหน่ายครึ่งหลังปี 2026   • ใช้ดีไซน์แบบ tile-based คล้ายกับชิปยุคใหม่ เช่น Meteor Lake ✅ Core Ultra 9 385K: มีสูงสุดถึง 52 คอร์!   • แบ่งเป็น: 16 P-core + 32 E-core + 4 LPE-core   • เปรียบเทียบแล้วมากกว่ารุ่นก่อน (24 คอร์) เกินเท่าตัว ✅ ซีรีส์อื่นก็แรงไม่แพ้กัน   • Core Ultra 7: 42 คอร์   • Core Ultra 5: มีตั้งแต่ 18 ถึง 28 คอร์   • Core Ultra 3: รุ่นเล็กสุดยังมีถึง 16 คอร์ (พร้อม LPE-core) ✅ แรมและสถาปัตยกรรมใหม่   • รองรับ DDR5 สูงสุด 8000 MT/s และอาจไปถึง 10,000+ MT/s   • ใช้ Socket ใหม่ LGA 1854 และชิปเซต 900 ซีรีส์ ✅ ระบบกราฟิกในตัวแบบไฮบริด แยกเรนเดอร์/วิดีโอ   • Xe3 “Celestial” สำหรับเกมและกราฟิก   • Xe4 “Druid” สำหรับวิดีโอและจอภาพ ✅ เป้าหมาย: สู้กับ AMD Zen 6 แบบจัง ๆ   • Intel มุ่งหวังทวงบัลลังก์ซีพียูเดสก์ท็อปคืนจากคู่แข่ง ‼️ ต้องเปลี่ยนเมนบอร์ดใหม่เพื่อใช้ Nova Lake-S   • ใช้ LGA 1854 socket และชิปเซตรุ่นใหม่ทั้งหมด   • ไม่สามารถใช้งานร่วมกับเมนบอร์ดปัจจุบัน ‼️ ยังไม่มีการทดสอบจริง — ตัวเลขทั้งหมดมาจาก “ข่าวหลุด”   • ต้องรอ benchmark และประสิทธิภาพจริงจากผู้ผลิตหรือผู้ใช้งาน ‼️ จำนวนคอร์ที่มากขึ้นอาจไม่ใช่คำตอบเสมอไป   • ถ้าซอฟต์แวร์ไม่ปรับให้รองรับการทำงานแบบ multi-thread อาจไม่ใช้ทรัพยากรได้คุ้มค่า ‼️ TDP ระดับ 150W บ่งชี้ว่าอาจต้องระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น   • โดยเฉพาะรุ่น Core Ultra 9 / 7 ที่มีคอร์จำนวนมาก https://www.techspot.com/news/108337-intel-nova-lake-s-cpus-bring-massive-architectural.html

ทุกวันนี้เราใช้งาน AI อย่าง ChatGPT กันจนเป็นเรื่องปกติ—แต่รู้ไหมครับว่าแค่พิมพ์ถามคำถามหนึ่งครั้ง อาจมีผลต่อสิ่งแวดล้อมไม่น้อยเลย Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ออกมาเผยตัวเลขว่า คำถามหนึ่งคำถามบน ChatGPT ใช้พลังงานประมาณ 0.34 วัตต์-ชั่วโมง ซึ่งเท่ากับเปิดเตาอบประมาณ 1 วินาที หรือเปิดหลอดไฟประหยัดพลังงานประมาณ 2 นาที และใช้น้ำประมาณ 0.000085 แกลลอน (ประมาณ 1/15 ช้อนชา) แต่ในความเป็นจริง คำถามไม่ได้มีแค่คำถามเดียว—ทั่วโลกมีการยิงคำถามเข้าระบบเป็นพันล้านครั้งต่อวัน รวมแล้วผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมก็ “ไม่เล็ก” อีกต่อไป แอปวิเคราะห์คาร์บอนฟุตพรินต์ชื่อว่า Greenly เคยคำนวณว่า ChatGPT รุ่นแรก ใช้พลังงานจนปล่อย CO₂ ประมาณ 240 ตันต่อปี เทียบได้กับการบินระหว่างปารีส-นิวยอร์ก 136 เที่ยวไปกลับ! และถ้าองค์กรหนึ่งใช้ ChatGPT-4 เพื่อตอบอีเมลล้านฉบับต่อเดือน จะปล่อย CO₂ รวมกันปีละ 7,138 ตัน หรือเท่ากับการบินไป-กลับปารีส-นิวยอร์กถึง 4,300 เที่ยว 😱 นักวิจัยจาก MIT ยังชี้ว่า การฝึกสอนโมเดลภาษาหลายตัว เทียบเท่าการปล่อยคาร์บอนของรถยนต์ในอเมริกาตลอดอายุการใช้งาน “ถึง 5 คัน” รวมการผลิตรถด้วยนะครับ ไม่ใช่แค่การขับ ✅ Altman เผยตัวเลขพลังงานที่ใช้ต่อ 1 คำถามของ ChatGPT   • ใช้พลังงาน 0.34 วัตต์-ชั่วโมง และน้ำประมาณ 1/15 ช้อนชา   • เทียบเท่ากับการเปิดเตาอบไฟฟ้า 1 วินาที หรือหลอดไฟ 2 นาที ✅ ผลกระทบสะสมมหาศาลเมื่อมีผู้ใช้จำนวนมาก   • ChatGPT เองยังตอบว่าผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วหากใช้งานระดับพันล้านครั้ง ✅ รายงานจาก Greenly ระบุ ChatGPT-4 สร้าง CO₂ ประมาณ 7,138 ตัน/ปี (ใช้ตอบอีเมลล้านฉบับ/เดือน)   • เทียบเท่ากับเที่ยวบินไปกลับปารีส-นิวยอร์ก 4,300 เที่ยว ✅ แหล่งการปล่อย CO₂ ส่วนใหญ่มาจากการฝึก (Training)   • ระบบฝึกคิดเป็น 99% ของปริมาณคาร์บอนทั้งหมดในบางกรณี   • คิดเป็นประมาณ 238 ตัน CO₂ ต่อปีสำหรับรุ่นแรกของ ChatGPT ✅ MIT เปรียบเทียบว่าโมเดล LLM ปล่อย CO₂ เท่ารถยนต์ 5 คันรวมกันตลอดอายุการใช้งาน   • คำนวณรวมตั้งแต่กระบวนการผลิตจนถึงการใช้งาน ✅ แนวโน้ม “AI ขนาดเล็ก ประสิทธิภาพสูง” กำลังมาแรงเพื่อลดผลกระทบสิ่งแวดล้อม   • เป็นทางเลือกให้ใช้งานได้แบบพอดี โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรสูงแบบ LLM ขนาดใหญ่ ‼️ AI แม้ตอบได้ฉลาด แต่ไม่ใช่ “ไร้มลพิษ” อย่างที่เข้าใจกัน   • การใช้งานมากเกินจำเป็น หรือใช้แบบไม่ได้วางแผน อาจมีผลต่อสิ่งแวดล้อมสูง ‼️ การฝึกโมเดลขนาดใหญ่มีผลกระทบสูงมากต่อทรัพยากรโลก   • โดยเฉพาะการใช้ไฟฟ้า น้ำ และการผลิตอุปกรณ์เซิร์ฟเวอร์ ‼️ ปริมาณน้ำที่ใช้ต่อ query ดูเหมือนน้อย แต่สะสมแล้วสูงมากในระดับโลก   • ยิ่งมีการขยายเซิร์ฟเวอร์ AI ทั่วโลก ยิ่งต้องคำนึงถึง “Water Footprint” มากขึ้น ‼️ ข้อมูลจาก Altman เป็นค่าเฉลี่ย ไม่ได้แสดงความแปรผันตามรูปแบบคำถามที่ซับซ้อนกว่า   • คำถามที่ใช้ context เยอะ หรือเรียกโมเดลขนาดใหญ่ อาจใช้พลังงานมากกว่าค่าเฉลี่ยหลายเท่า https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/18/the-environmental-cost-of-a-chatgpt-query-according-to-openai039s-ceo

หลายประเทศในลาตินอเมริกาไม่อยากเป็นแค่ "ผู้บริโภค AI" อีกต่อไป พวกเขารวมตัวกันกว่า 12 ประเทศ โดยมีชิลีเป็นแกนกลาง ผ่านศูนย์ CENIA (National Center for AI) เพื่อพัฒนาโมเดล AI ภาษาใหญ่ของตัวเองชื่อ Latam-GPT จุดเด่นคือโมเดลนี้จะเข้าใจบริบท วัฒนธรรม และภาษาเฉพาะถิ่นของลาตินอเมริกาได้ดีกว่าโมเดลที่ถูกฝึกด้วยภาษาอังกฤษแบบตะวันตก เช่น ChatGPT หรือ Gemini แถมยัง “โอเพนซอร์ส” เปิดให้ใคร ๆ ในภูมิภาคนำไปใช้หรือพัฒนาต่อยอดได้ อีกหนึ่งไฮไลต์คือ การรักษาภาษา Indigenous อย่าง Rapa Nui ซึ่งเป็นภาษาพื้นเมืองของ Easter Island พวกเขาสร้างระบบแปลไว้แล้วเพื่อให้ใช้ในบริการสาธารณะ เช่น แชตบอทหน่วยงานรัฐหรือแพลตฟอร์มการศึกษาสำหรับชุมชน Latam-GPT จะใช้เทคโนโลยีพื้นฐานจาก Llama 3 ของ Meta และพัฒนาโดยใช้ทรัพยากรประมวลผลจากมหาวิทยาลัยต่าง ๆ รวมถึงคลาวด์จาก Amazon ด้วย ✅ 12 ประเทศในลาตินอเมริการ่วมพัฒนาโมเดล Latam-GPT เปิดตัว ก.ย. 2025   • นำโดยชิลี และศูนย์วิจัย CENIA พร้อมสถาบันในภูมิภาคกว่า 30 แห่ง   • พัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ที่เข้าใจภาษาและวัฒนธรรมเฉพาะถิ่น ✅ เป้าหมายคือการกระจาย AI ให้เข้าถึงผู้คนทุกกลุ่ม (AI democratization)   • วางแผนใช้ในโรงเรียน โรงพยาบาล และระบบบริการภาครัฐ ✅ เน้นการอนุรักษ์ภาษา Indigenous เช่น Rapa Nui   • สร้างระบบแปลภาษาเพื่อการใช้งานเชิงบริการและการศึกษา ✅ พัฒนาด้วยเทคโนโลยี Llama 3 จาก Meta   • ใช้เครือข่ายคอมพิวเตอร์ระดับภูมิภาค รวมถึงคลาวด์ของ AWS ✅ ยังไม่มีงบประมาณเฉพาะ แต่หวังดึงเงินทุนจากภาครัฐและเอกชนเพิ่มเติมภายหลัง   • CENIA ระบุว่าหากโชว์ศักยภาพได้ จะมีผู้สนับสนุนเพิ่มขึ้นแน่นอน ‼️ การที่ Latam-GPT เปิดโอเพนซอร์ส อาจเสี่ยงต่อการนำไปใช้ในทางที่ผิด   • โดยเฉพาะในภูมิภาคที่การควบคุมการใช้เทคโนโลยียังไม่เข้มงวด ‼️ การใช้ LLM กับภาษาเฉพาะถิ่นต้องใช้ข้อมูลเทรนมากพอ ไม่เช่นนั้นอาจทำให้เกิด bias   • หากรวบรวมข้อมูลน้อยหรือไม่หลากหลาย AI อาจเข้าใจผิดหรือตอบไม่เหมาะสมกับวัฒนธรรม ‼️ การพัฒนา AI ข้ามประเทศหลายฝ่าย อาจขัดแย้งกันด้านสิทธิ์และการควบคุมในอนาคต   • ต้องมีข้อตกลงชัดเจนด้านกฎหมายระหว่างประเทศ และการแบ่งปันผลประโยชน์ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/18/latin-american-countries-to-launch-own-ai-model-in-september

ยุคนี้องค์กรไม่ค่อย “ผูกขาดใจ” กับ Cloud เจ้าเดียวแล้ว ส่วนใหญ่ใช้แบบ Multicloud เพื่อดึงจุดเด่นแต่ละแพลตฟอร์มมาใช้งาน เช่น ใช้ GCP ทำ Data Analytics, Azure ทำ Identity, AWS ทำ Compute แต่รู้ไหมว่าความปลอดภัยแบบ “ข้ามค่าย” นี่เองที่สร้างฝันร้ายให้นัก Security เพราะเครื่องมือของแต่ละเจ้าต่างกัน ภาษาและพฤติกรรมไม่เหมือนกัน ทำให้เกิด “จุดบอด” ที่แฮกเกอร์ชอบที่สุด ข่าวนี้เลยรวบรวม 8 เทคนิค ที่องค์กรควรใช้เพื่อควบคุมความปลอดภัย Multicloud อย่างมืออาชีพ เช่น การตั้งศูนย์กลางความปลอดภัยที่ไม่ขึ้นกับ Cloud ใด Cloud หนึ่ง, การใช้ระบบตรวจจับภัยแบบรวมศูนย์, หรือแม้แต่การตั้งขอบเขตความไว้ใจให้ทุกระบบ — ไม่ว่าจะเป็น AWS, Azure หรือเครื่องเก่าที่นั่งนิ่ง ๆ ในดาต้าเซ็นเตอร์ก็ตาม สิ่งสำคัญที่หลายคนมองข้ามคือเรื่อง “shared responsibility” — ความปลอดภัยไม่ใช่งานของทีม Security คนเดียว แต่ต้องกระจายบทบาทไปถึง DevOps, Cloud Architect และแม้แต่ทีม Compliance ด้วย ✅ ตั้งทีมกลางดูแลความปลอดภัย Multicloud   • สร้างศูนย์กลางหรือบุคคลที่คุมกลยุทธ์ ความสอดคล้อง และการบังคับใช้นโยบาย Cloud ทั้งหมด ✅ ใช้ระบบ Identity และ Governance แบบรวมศูนย์   • ลดช่องว่างระหว่าง Cloud ด้วยการจัดการสิทธิ์ผ่านระบบกลาง เช่น Microsoft Entra ID หรือ Okta ✅ ไม่ยึดติดกับ Security Tools ของแต่ละ Cloud โดยลำพัง   • สร้างมาตรฐานเดียวทั่วทุก Cloud เพื่อไม่ให้เกิดความซ้ำซ้อนและจุดอ่อน ✅ ใช้แนวคิด “Unified Trust Boundary”   • ยึดผู้ใช้ ข้อมูล และพฤติกรรมเป็นศูนย์กลาง แทนที่จะวางระบบความปลอดภัยแยกตามแพลตฟอร์ม ✅ กระจายความรับผิดชอบความปลอดภัยในองค์กร   • CISO เป็นเจ้าภาพ แต่ต้องมีทีม DevOps, Platform, Compliance มาร่วมรับผิดชอบด้วย ✅ เน้น Collaboration ระหว่างทีม ไม่ทำงานแบบไซโล   • ช่วยให้ระบบความปลอดภัยสอดคล้องกับภาพรวมธุรกิจ ✅ ตั้งระบบตรวจจับภัยแบบข้าม Cloud อย่างเป็นระบบ   • ลด Alert Fatigue และมองเห็นภาพรวมของภัยคุกคามได้ชัดเจนขึ้น ✅ ควบคุมการเข้าถึงด้วยแนวคิด “Session-based Access”   • ลดความเสี่ยงจากมัลแวร์หรือผู้บุกรุก ด้วยการจำกัดสิทธิ์และระยะเวลาการใช้งาน Cloud ‼️ Cloud แต่ละเจ้ามีเครื่องมือ-คำศัพท์ไม่เหมือนกัน ทำให้เกิดความสับสน   • การพึ่ง native tools แยกเจ้า โดยไม่มีแผนรวม อาจเกิดช่องโหว่ที่ไม่รู้ตัว ‼️ Multicloud อาจเพิ่ม “complexity” มากกว่าที่คิด   • ถ้าไม่ควบคุมให้ดี Cloud หลายเจ้าจะกลายเป็น “ป่าดง Security Tools” ที่ดูแลไม่ทั่วถึง ‼️ ความปลอดภัยไม่ควรฝากไว้แค่ทีม Security   • ถ้าไม่ดึงคนอื่นมารับผิดชอบร่วมกัน ก็เหมือนมีรปภ.แค่เฝ้าประตูหน้า แต่หน้าต่างเปิดโล่งหมด ‼️ หากไม่มีการวาง Detection & Response ที่เป็นระบบ จะมองไม่เห็นภัยที่แทรกข้าม Cloud   • โดยเฉพาะพฤติกรรมแฝงที่มักกระโดดข้ามแพลตฟอร์ม ‼️ การควบคุมสิทธิ์แบบ Static Access ทำให้ Cloud ตกเป็นเป้าได้ง่าย   • ต้องใช้แนวคิด “just-in-time access” แทนสิทธิถาวร https://www.csoonline.com/article/4003915/8-tips-for-mastering-multicloud-security.html

ที่งาน Computex 2025 AMD เปิดไพ่เด็ด—Ryzen Threadripper 9000 รุ่นใหม่ล่าสุดที่อิงบนสถาปัตยกรรม Zen 5 โดยมีสูงสุดถึง 96 คอร์ พร้อมเทคโนโลยีที่สายทำงานหนัก เช่น นักเรนเดอร์ นักออกแบบกราฟิก หรือนักวิจัยด้าน AI ต้องร้องว้าว ซีรีส์นี้แบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม: 1) PRO 9000WX สำหรับเวิร์กสเตชันระดับองค์กร 2) 9000 ซีรีส์ สำหรับผู้ใช้งานแบบ HEDT (High-End Desktop) ที่โหดคือ—AMD ไม่ได้มาแค่ “ตัวเลขสเปก” แต่จัด ตัวอย่างประสิทธิภาพจริง เทียบกับคู่แข่งอย่าง Intel Xeon W9-3595X เลยด้วย และผลลัพธ์ก็ไม่ธรรมดา เช่น ด้าน LLM (AI ใหญ่ ๆ อย่าง GPT) AMD บอกว่าเร็วกว่า Intel ถึง 49% ในบางกรณี ลองจินตนาการว่าเครื่องเวิร์กสเตชันที่ใช้ซีพียู 96 คอร์ พร้อมแรม DDR5 แบบ 8 แชนแนล และรองรับ PCIe Gen5 ถึง 128 เลนส์ จะทำงานกับโมเดล AI หรือเรนเดอร์ V-Ray ได้เร็วขนาดไหน—AMD เคลมว่าเร็วกว่า Xeon ถึง “เกือบ 2.5 เท่า!” ยังไม่มีราคาวางจำหน่ายนะครับ แต่คาดว่าเปิดตัวจริงภายในเดือนหน้า ✅ AMD เปิดตัว Ryzen Threadripper 9000 ซีรีส์ บน Zen 5   • รุ่นสูงสุดมีถึง 96 คอร์ / 192 เธรด   • แบ่งเป็นกลุ่ม PRO สำหรับเวิร์กสเตชัน และ X-series สำหรับ HEDT ✅ รองรับเทคโนโลยีล้ำสมัย   • แรม DDR5-6400 สูงสุด 8 แชนแนล   • PCIe Gen5 สูงสุด 128 เลนส์   • รองรับ EXPO กับแรมความเร็วสูงกว่า 7000 MT/s ✅ ผลทดสอบประสิทธิภาพแบบเทียบรุ่น   • รุ่น 9995WX เร็วกว่า 7995WX ถึง 26%   • รุ่น 9980X แรงกว่า Intel Xeon W9-3595X สูงสุด 108%   • ด้าน AI เร็วกว่าถึง 49% และใน Chaos V-Ray เร็วกว่าเกือบ 2.5 เท่า ✅ เหมาะกับงานระดับมืออาชีพและ AI รุ่นใหญ่   • เหมาะกับการเรนเดอร์ภาพ 3D, โมเดล LLM, โปรแกรมออกแบบ และงานกราฟิกประสิทธิภาพสูง ‼️ ประสิทธิภาพ AI ยังรวมการ์ดจอเข้าไปในการวัดผลด้วย   • ผลลัพธ์ LLM ที่เร็วกว่า 49% มีการใช้งาน GPU ร่วมด้วย ซึ่งอาจทำให้ภาพรวมดูเร็วเกินจริง ‼️ ยังไม่มีข้อมูลราคาจำหน่ายอย่างเป็นทางการ   • อาจทำให้ผู้ซื้อประเมินงบประมาณหรือวางแผนจัดสเปกได้ยากในตอนนี้ ‼️ การเปรียบเทียบกับ Intel ใช้ Xeon W9 ซึ่งเป็นซีรีส์คนละตลาด   • ถึงแม้ Xeon W9 จะใช้ในเวิร์กสเตชันเหมือนกัน แต่อาจมีบริบทของราคาหรือสภาพแวดล้อมที่ต่างกัน ‼️ TDP สูงสุดถึง 350W อาจต้องระวังด้านการระบายความร้อนและพลังงาน   • เหมาะกับเคสระดับองค์กรหรือผู้ใช้ที่เข้าใจการจัดการความร้อนเป็นอย่างดี https://www.neowin.net/news/amd-thinks-ryzen-threadripper-9000-wipes-the-floor-with-intel/

Microsoft ออกมาประกาศจับมือกับ AMD แบบ “ระยะยาวหลายปี” เพื่อร่วมกันพัฒนา Xbox รุ่นถัดไปและอุปกรณ์ใหม่ ๆ ที่จะออกในอนาคต โดย Sarah Bond (ประธาน Xbox) บอกว่า เขาไม่ได้ต้องการแค่ทำกราฟิกให้สวยขึ้น แต่ต้องการ “ยกระดับประสบการณ์การเล่นเกมให้สมจริงกว่าเดิม” ผ่านการใช้ AI ผสานเข้ากับชิปประมวลผล สิ่งที่น่าสนใจคือ Microsoft ยังยืนยันว่า Xbox ใหม่ยังคงเล่นเกมเก่าได้ (Backward Compatibility) นั่นหมายความว่าคนที่ลงทุนเกมดิจิทัลไว้เยอะ ๆ ไม่ต้องห่วงว่าจะเสียเงินเปล่า และไม่ใช่แค่คอนโซล เพราะ Microsoft ส่งสัญญาณชัดว่า Xbox จะไม่ผูกกับเครื่องอีกต่อไป แต่จะพัฒนาให้ “เล่นเกมได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์” — เหมือนจะมุ่งเป้าไปยังโลกแบบ cloud gaming หรือ hybrid system มากขึ้น นอกจากนี้เขายังพูดถึง “Xbox Ally” เครื่องเกมพกพาที่รัน Windows 11 รุ่นเบา ซึ่งก็มาพร้อมชิป AMD เช่นกัน แปลว่าพาร์ตเนอร์รายนี้กำลังมีบทบาททั้งในคอนโซล เกมพกพา และแม้แต่บนพีซีเกมมิ่ง ✅ Microsoft ประกาศความร่วมมือหลายปีกับ AMD   • ร่วมกันพัฒนาชิปรุ่นใหม่เพื่อ Xbox และฮาร์ดแวร์เกมรุ่นถัดไป   • เน้นกราฟิกขั้นสูง, การผสาน AI และความสมจริงในการเล่นเกม ✅ เป้าหมาย: Xbox ที่ “ไร้พรมแดน” เล่นได้ทุกอุปกรณ์   • ไม่จำกัดเฉพาะเครื่องคอนโซลอีกต่อไป   • มีแนวโน้มพัฒนาแพลตฟอร์มแบบ cross-device และ cloud-based ✅ รองรับเกมเก่า (Backward Compatibility) ต่อเนื่อง   • ผู้เล่นสามารถนำคลังเกมเก่ามาใช้กับเครื่องใหม่ได้   • เป็นจุดแข็งสำคัญที่สร้างความมั่นใจให้ฐานลูกค้าเดิม ✅ Windows คือเป้าหมายใหม่ของ Xbox   • Sarah Bond ระบุชัดว่ากำลังทำให้ Windows เป็น “แพลตฟอร์มเกมอันดับหนึ่ง”   • อาจเป็นสัญญาณของการลดบทบาทคอนโซล หรือเปลี่ยนทิศไปยัง Game-as-a-platform มากขึ้น ✅ Xbox Ally เครื่องเล่นเกมพกพารัน Windows ก็ใช้ชิป AMD เช่นกัน   • ชูจุดเด่นเล่นเกม PC ได้ในรูปแบบพกพา   • ใช้ Windows 11 รุ่นพิเศษที่เบาและไม่มี bloatware ‼️ อนาคตของ Xbox อาจไม่ใช่คอนโซลแบบเดิมอีกต่อไป   • ผู้ที่ชอบประสบการณ์คอนโซลแบบ “เสียบเล่นได้เลย” อาจต้องปรับตัว   • หาก Xbox กลายเป็น platform มากกว่า product การเข้าถึงอาจซับซ้อนขึ้น ‼️ การใช้ AI ในฮาร์ดแวร์เกมต้องจับตาด้านความเป็นส่วนตัว   • ยังไม่มีรายละเอียดว่า AI จะใช้ทำอะไรบ้างในฝั่งผู้เล่น   • หากวิเคราะห์พฤติกรรมผู้เล่นเพื่อปรับประสบการณ์แบบ dynamic ก็อาจกระทบเรื่อง Privacy ‼️ AMD อาจถือความลับด้านเทคโนโลยีเกมไว้มากเกินไป   • ทั้ง Xbox, Windows handheld, และ PC gaming ต่างก็ใช้ AMD   • การพึ่งพา supplier เจ้าเดียวมากเกินไปอาจมีความเสี่ยงในระยะยาว https://www.neowin.net/news/microsoft-announces-multi-year-partnership-with-amd-for-future-of-xbox-consoles-and-hardware/

ตอนนี้ Microsoft ตั้งใจจะผลักดัน “Copilot” ให้กลายเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะประจำทั้งคนทั่วไปและในองค์กร พอไปดูหน้าเว็บโฆษณาต่าง ๆ ก็จะเห็นว่า Copilot ช่วยสรุปเนื้อหา สร้างเอกสาร และวางโครงสไลด์ได้ทันใจ แต่แล้ว หน่วยงาน NAD (National Advertising Division) ในสหรัฐฯ ก็ออกมา “ตักเตือน” Microsoft ว่าการโฆษณานั้นอาจทำให้คนทั่วไปเข้าใจผิดในจุดสำคัญบางจุด โดยเฉพาะการใช้คำว่า “Copilot” ทั้งในเวอร์ชันผู้ช่วยในแอปต่าง ๆ กับ Business Chat ซึ่งจริง ๆ แล้วประสบการณ์ใช้งานต่างกันพอสมควร Business Chat ต้องการการตั้งค่าและขั้นตอนเพิ่มเติมกว่าจะเริ่มทำงานได้ ไม่ได้คลิกแล้วพิมพ์คุยได้เลยแบบ Copilot ใน Word หรือ PowerPoint แต่ในหน้าโฆษณากลับไม่ได้อธิบายความต่างเหล่านี้อย่างชัดเจน NAD ยังชี้ว่า Microsoft ไม่ควรระบุว่า Copilot “ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและ ROI” โดยไม่มีหลักฐานที่ “น่าเชื่อถือพอ” ถึงแม้จะมีการอ้างอิงผลการทดลองในสหราชอาณาจักรที่ว่าผู้ใช้ประหยัดเวลาได้เฉลี่ย 26 นาทีต่อวันก็ตาม สุดท้าย Microsoft ตอบกลับอย่างมืออาชีพว่า ถึงแม้จะไม่เห็นด้วยกับบางข้อ แต่ก็ได้ปรับข้อความโฆษณาบางจุดให้สอดคล้องกับคำแนะนำของ NAD แล้ว ✅ Microsoft ถูก NAD วิจารณ์เรื่องโฆษณา Copilot ที่อาจทำให้ผู้บริโภคสับสน   • โฆษณา Copilot ไม่แยกแยะชัดเจนระหว่าง Copilot ทั่วไปกับ Business Chat   • Business Chat ต้องใช้ขั้นตอนมากกว่า แต่โฆษณากลับไม่อธิบายจุดนี้ ✅ NAD ไม่ยอมรับการกล่าวอ้างผลลัพธ์โดยไม่มีหลักฐานที่เหมาะสม   • Microsoft อ้างว่า Copilot ช่วยเพิ่ม productivity และ ROI แต่ NAD ระบุว่าหลักฐานยังไม่เพียงพอ   • แม้จะมีการทดลองใน UK ที่ระบุว่าผู้ใช้ประหยัดเวลา 26 นาทีต่อวัน ✅ Microsoft ตอบรับคำแนะนำและปรับข้อความโฆษณาแล้วบางส่วน   • แสดงความร่วมมือแม้ไม่เห็นด้วยทุกประเด็น ‼️ การใช้คำว่า “Copilot” โดยไม่มีการแยกประเภท อาจทำให้ผู้ใช้สับสน   • ผู้ใช้ทั่วไปอาจคาดหวังให้ Business Chat ทำงานได้เร็วแบบเดียวกับ Copilot ในแอปต่าง ๆ   • ความคาดหวังผิดอาจนำไปสู่ความไม่พอใจในการใช้งานจริง ‼️ ข้อความโฆษณาที่กล่าวอ้างประสิทธิภาพ อาจเกินจริงถ้าไม่มีข้อมูลยืนยันที่โปร่งใส   • การใช้คำว่า “เพิ่ม ROI” ต้องมีการอ้างอิงวิจัยที่สอดคล้องกับบริบทการใช้งานจริง   • การขาด transparency อาจทำลายความเชื่อมั่นของลูกค้า ‼️ ผู้ใช้ต้องเข้าใจว่า Copilot แต่ละเวอร์ชันมีระดับความสามารถต่างกัน   • ควรศึกษาฟีเจอร์เฉพาะของ Copilot ในแอปต่าง ๆ ก่อนตัดสินใจใช้งานหรือซื้อบริการเพิ่มเติม https://www.neowin.net/news/watchdog-finds-microsoft-guilty-of-confusing-advertising-when-it-comes-to-copilot/

ลองจินตนาการดูว่าเราย้ายไฟล์สำคัญ—ทั้งรูปถ่าย 30 ปี เอกสารงานหายาก—ไปไว้บน OneDrive เตรียมเปลี่ยนเครื่อง แล้ววันหนึ่ง Microsoft “ล็อกบัญชี” โดยไม่มีคำอธิบายชัดเจน แถมติดต่อเจ้าหน้าที่ก็ไม่ได้ มีแค่บอทตอบกลับซ้ำไปมา จนรู้สึกเหมือนโดนทิ้งไว้ในทะเลเมฆ (Cloud) โดยไร้ห่วงชูชีพ... เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นกับผู้ใช้รายหนึ่งใน Reddit โดยเขาเล่าว่าได้ย้ายข้อมูลสำคัญทั้งหมดขึ้น OneDrive ชั่วคราว ก่อนจะเปลี่ยนฮาร์ดแวร์และทิ้งไดรฟ์เก่า แต่แล้วบัญชี Microsoft ถูกล็อกโดยไม่มีคำอธิบาย และเขาส่งฟอร์มยืนยันตัวตนกว่า 18 ครั้ง แต่ไม่มีใครตอบกลับ มีแค่ระบบอัตโนมัติเท่านั้นที่ตอบ กรณีนี้ชี้ให้เห็นความเปราะบางของระบบบัญชี Microsoft และการเข้ารหัส BitLocker ที่เปิดใช้งานแบบอัตโนมัติใน Windows 11 เวอร์ชันล่าสุด (24H2) ซึ่งเก็บกุญแจถอดรหัสไว้กับ Microsoft Account ของผู้ใช้ ถ้าบัญชีนี้ถูกล็อกหรือปิดถาวร ผู้ใช้ก็อาจ “สูญเสียข้อมูลทั้งหมด” โดยไม่มีทางเอาคืนได้! ✅ Microsoft Account ถูกล็อก ทำให้ผู้ใช้สูญเสียข้อมูลสำคัญ   • ผู้ใช้ Reddit รายหนึ่งบอกว่าบัญชีถูกล็อกทันทีหลังย้ายข้อมูลทั้งหมดขึ้น OneDrive   • ส่งแบบฟอร์มร้องเรียนถึง 18 ครั้ง แต่ไม่มีใครตอบกลับ ✅ BitLocker เปิดใช้งานอัตโนมัติใน Windows 11 เวอร์ชัน 24H2   • ผู้ใช้จำนวนมากอาจไม่รู้ตัวว่าไฟล์ของตนถูกเข้ารหัส   • กุญแจถอดรหัส (recovery key) เก็บไว้ในบัญชี Microsoft เท่านั้น ✅ เมื่อบัญชีถูกปิด—ข้อมูลของผู้ใช้อาจถูกลบตาม   • ตามข้อกำหนดการใช้งาน (Terms of Use) ของ Microsoft   • ข้อมูลจะถูกลบถาวร หรือไม่สามารถเข้าถึงได้อีก   • ผู้ใช้จะเสียสิทธิ์ในการใช้บริการที่เชื่อมโยงทั้งหมดทันที เช่น Windows, Office, OneDrive ✅ แนวทางที่ควรทำเพิ่มเติมเพื่อป้องกันปัญหา   • สำรองข้อมูลภายในเครื่องเป็นประจำ ไม่ควรพึ่งพาแค่ Cloud   • ควรเก็บ BitLocker recovery key แบบออฟไลน์ เช่น บน Flash drive หรือพิมพ์เก็บไว้ ‼️ การถูกล็อกบัญชี Microsoft = ความเสี่ยงข้อมูลหายถาวร   • การสูญเสียการเข้าถึงบัญชีจะหมายถึงการเข้าถึงไฟล์ที่เก็บไว้บน OneDrive และไฟล์ที่ถูก BitLocker เข้ารหัส ก็จะหายไปด้วย ‼️ ไม่มีช่องทางติดต่อมนุษย์ในบางกรณีฉุกเฉิน   • ผู้ใช้บางรายระบุว่าไม่สามารถติดต่อฝ่ายสนับสนุนแบบคนจริงได้เลย   • ระบบตอบกลับอัตโนมัติทำให้ไม่สามารถแก้ปัญหาได้ทันท่วงที ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพา Cloud โดยไม่สำรองข้อมูลในเครื่อง   • หาก OneDrive หรือบัญชี Microsoft มีปัญหา จะไม่มีทางกู้คืนข้อมูล   • ความเข้าใจผิดว่า Cloud ปลอดภัยเสมอ อาจนำไปสู่การสูญเสียที่แก้ไม่ได้ ‼️ การเปิดใช้งาน BitLocker โดยอัตโนมัติโดยไม่แจ้งผู้ใช้อย่างชัดเจน   • ทำให้หลายคนไม่รู้ว่าข้อมูลของตนถูกเข้ารหัส   • ทำให้ไม่รู้ว่าต้องเก็บ recovery key ไว้แยกต่างหาก https://www.neowin.net/news/microsoft-locks-windows-11-user-out-shows-how-easy-losing-data-from-forced-encryption-is/

ถ้าใครยังใช้ Outlook เวอร์ชันเก่าอยู่ช่วงนี้ อาจรู้สึกเหมือนกำลังเดินอยู่บนลวดหนาม เพราะมีบั๊กใหม่ที่หนักหนามากเกิดขึ้น—เปิดอีเมลปุ๊บ โปรแกรมแครชปั๊บ! Microsoft ยืนยันเองว่า Outlook แบบคลาสสิกเกิดอาการแครชทันทีเมื่อผู้ใช้พยายามเปิดหรือเริ่มเขียนอีเมลใหม่ สาเหตุมาจากระบบไม่สามารถเปิด Forms Library ได้ และกระทบกับ Outlook ทุกช่องทางของ Microsoft 365 โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมแบบ VDI (Virtual Desktop Infrastructure) ซึ่งใช้กันเยอะในองค์กร ไฟล์ที่เป็นปัญหาชื่อว่า OLMAPI32.DLL ซึ่งเกี่ยวข้องกับ Messaging API ของ Microsoft โดย Microsoft แนะนำทางแก้ชั่วคราวด้วยการสร้างโฟลเดอร์ชื่อ FORMS2 ด้วยตัวเองในไดเรกทอรีของผู้ใช้ เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดนี้ ปัญหานี้สะท้อนถึงทิศทางที่ Microsoft มุ่งไปยัง Outlook เวอร์ชันใหม่เป็นหลัก ทำให้เวอร์ชันเก่าอาจถูกลดความสำคัญลง จนเกิดบั๊กแบบพื้นฐานหลุดรอดออกมาแบบนี้ โดยเฉพาะเมื่อ "เปิดอีเมล" ยังเป็นฟังก์ชันระดับพื้นฐานที่ควรใช้งานได้อย่างไม่มีปัญหา ✅ บั๊กใหม่ใน Outlook เวอร์ชันคลาสสิก   • เปิดหรือเริ่มอีเมลใหม่ใน Outlook แล้วโปรแกรมแครชทันที   • สาเหตุคือไม่สามารถเปิด Forms Library ได้   • ปัญหานี้เกิดในทุกช่องทางของ Microsoft 365 และเด่นชัดในระบบ VDI ✅ ไฟล์ที่เป็นสาเหตุ   • OLMAPI32.DLL คือไฟล์ที่ระบบระบุว่าเกิดข้อผิดพลาด   • เกี่ยวข้องกับ Microsoft Messaging API ซึ่งสำคัญต่อการเปิดอีเมล ✅ แนวทางแก้ปัญหาชั่วคราวโดย Microsoft   • แนะนำให้สร้างโฟลเดอร์ FORMS2 ด้วยตัวเองใน path นี้ -> C:\Users\<username>\AppData\Local\Microsoft\FORMS2 • Microsoft กำลังตรวจสอบและหาทางแก้อย่างเป็นทางการอยู่ ✅ ท่าทีของ Microsoft ต่อ Outlook เวอร์ชันใหม่   • Microsoft พยายามผลักดันให้ผู้ใช้ย้ายไปใช้ "New Outlook" มากขึ้น   • เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ เช่น การใช้งานแบบออฟไลน์ และเพิ่มระบบความปลอดภัย ‼️ ผลกระทบจากการใช้งาน Outlook แบบคลาสสิก   • บั๊กที่เกี่ยวข้องกับฟังก์ชันพื้นฐาน เช่น เปิดอีเมล ยังเกิดขึ้นบ่อย   • บ่งบอกว่า Microsoft อาจลดความสำคัญในการดูแลเวอร์ชันเก่า ‼️ ความเสี่ยงขององค์กรที่ใช้ VDI   • องค์กรที่ยังพึ่งพา Outlook บน VDI อาจเผชิญกับผลกระทบในวงกว้าง   • จำเป็นต้องพิจารณาความพร้อมในการเปลี่ยนไปใช้ Outlook เวอร์ชันใหม่ ‼️ การแก้ปัญหาชั่วคราวมีข้อจำกัด   • แม้จะมีแนวทางสร้างโฟลเดอร์ FORMS2 แต่ไม่ใช่ทางแก้แบบยั่งยืน   • ควรติดตามการอัปเดตจาก Microsoft อย่างใกล้ชิดในช่วงนี้ https://www.neowin.net/news/microsoft-cant-help-break-windows-outlook-as-even-opening-an-email-now-sends-it-crashing/

Microsoft เพิ่งยกระดับความสามารถของระบบความปลอดภัย Microsoft Defender XDR ด้วยการใส่ “TITAN” เข้าไปเป็นมันสมองของ Copilot ในฟีเจอร์ที่เรียกว่า Guided Response ซึ่งแต่เดิมทำหน้าที่แนะนำนักวิเคราะห์ความปลอดภัยให้รับมือกับภัยคุกคามแบบทีละขั้น แต่พอผนวก TITAN เข้าไปแล้ว ทุกอย่างยิ่งแกร่งขึ้นหลายเท่า TITAN คือกราฟปัญญาประดิษฐ์ที่ Microsoft พัฒนาขึ้นมาให้ฉลาดในการจับสัญญาณภัยร้ายก่อนที่มันจะลงมือ โดยมันจะวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง ทั้งภายในและภายนอกองค์กร ไม่ว่าจะเป็น IP แปลก ๆ อีเมลที่ไม่น่าไว้ใจ ไปจนถึงพฤติกรรมที่ “ดูมีพิรุธ” ของอุปกรณ์ในระบบ ตัวระบบจะใช้หลัก “guilt-by-association” หรือแปลคร่าว ๆ ว่า “ถ้าแวดล้อมคุณไม่ดี คุณก็อาจไม่น่าไว้ใจเช่นกัน” ในการวิเคราะห์พฤติกรรม ยกตัวอย่าง: ถ้าอุปกรณ์หนึ่งเคยเชื่อมต่อกับ IP ที่มีประวัติไม่ดี TITAN จะขึ้นสถานะเตือนเพื่อให้นักวิเคราะห์เข้าตรวจสอบหรือสั่งกักกันทันที ฟังดูเหมือน AI มีประสาทสัมผัสที่หกเลยใช่ไหมครับ? และจากการทดสอบภายใน Microsoft เขาพบว่าระบบใหม่นี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจถึง 8% และยังลดเวลาการตอบสนองต่อภัยคุกคามได้อีกด้วย ✅ Microsoft Defender XDR อัปเกรดด้วย TITAN   • ทำให้ฟีเจอร์ Guided Response ฉลาดยิ่งขึ้น โดยแนะนำการตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบเรียลไทม์   • วิเคราะห์ข้อมูลแบบ adaptive ผ่านกราฟภัยคุกคามที่อิงพฤติกรรมและเครือข่ายความสัมพันธ์ ✅ คุณสมบัติของ TITAN   • ใช้เทคนิค guilt-by-association วิเคราะห์ภัยที่ยังไม่ถูกระบุอย่างเป็นทางการ   • รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น Microsoft Defender for Threat Intelligence และ feedback จากลูกค้า   • แสดงคำแนะนำแบบ “อธิบายได้” เพิ่มความมั่นใจให้นักวิเคราะห์ในการดำเนินการ ✅ ผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้งาน TITAN   • เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยภัยคุกคามขึ้น 8%   • ลดเวลาในการตอบสนองต่อเหตุการณ์   • มีคำแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับ IP address, IP range และ email sender ที่น่าสงสัย ‼️ คำเตือนเรื่องการตีความผลลัพธ์ของ TITAN   • แม้ TITAN จะฉลาด แต่การตัดสินใจ “เหมารวม” อุปกรณ์หรือผู้ใช้งานจากความเกี่ยวข้องอาจทำให้เกิด false positives (แจ้งเตือนผิดพลาด)   • จำเป็นต้องมีนักวิเคราะห์ตรวจสอบก่อนดำเนินการตัดสินใจขั้นสุดท้าย ‼️ ความท้าทายในการใช้เทคโนโลยีอัตโนมัติด้านความปลอดภัย   • ระบบ AI แม้จะลดภาระงานได้ แต่ยังจำเป็นต้องมีมนุษย์ควบคุมและปรับใช้ตามบริบทที่เหมาะสม   • การพึ่งพาเทคโนโลยีมากเกินไป อาจเปิดช่องว่างให้ภัยคุกคามระดับสูงใช้หลบเลี่ยงหรือทำการโจมตีแบบแอบแฝง https://www.neowin.net/news/microsoft-defender-xdr-gets-titan-powered-security-copilot-recommendations/

อริยสาวก​พึง​ฝึกหัด​ศึกษา​ว่า​วิธีการสืบต่อความไม่ประมาทของอริยสาวก สัทธรรมลำดับที่ : 1025 ชื่อบทธรรม : -วิธีการสืบต่อความไม่ประมาทของอริยสาวก https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=1025 เนื้อความทั้งหมด :- --วิธีการสืบต่อความไม่ประมาทของอริยสาวก --นันทิยะ ! อริยสาวก เป็นผู้มีปรกติอยู่ด้วยความไม่ประมาท เป็นอย่างไรเล่า ? --นันทิยะ ! ในกรณีนี้คือ อริยสาวก เป็นผู้ประกอบด้วย ๑.ความเลื่อมใสในพระพุทธเจ้าอย่างไม่หวั่นไหว (พุทเธอเวจจัปปสาเทนะ) ดังนี้ว่า http://etipitaka.com/read/pali/19/501/?keywords=พุทฺเธ+อเวจฺจปฺปสาเทน “แม้เพราะเหตุอย่างนี้ๆ พระผู้มีพระภาคเจ้านั้น เป็นผู้ไกลจากกิเลส ตรัสรู้ชอบได้โดยพระองค์เอง เป็นผู้ถึงพร้อมด้วยวิชชาและจรณะ เป็นผู้ไปแล้วด้วยดี เป็นผู้รู้โลกอย่างแจ่มแจ้ง เป็นผู้สามารถฝึกบุรุษที่สมควรฝึกได้อย่างไม่มีใครยิ่งกว่า เป็นครูผู้สอนของเทวดาและมนุษย์ทั้งหลาย เป็นผู้รู้ผู้ตื่นผู้เบิกบานด้วยธรรม เป็นผู้มีความจำเริญจำแนกธรรมสั่งสอนสัตว์” ดังนี้. อริยสาวกนั้น ไม่มีความพอใจหยุดอยู่ เพียงแค่ความเลื่อมใสในพระพุทธเจ้าอย่างไม่หวั่นไหว แต่พยายามให้ยิ่งขึ้นไป คือ เพื่อความวิเวกในกลางวัน เพื่อความหลีกเร้นในกลางคืน. http://etipitaka.com/read/pali/19/501/?keywords=ปวิเวกาย+ปฏิสลฺลานาย +--เมื่ออริยสาวกนั้น เป็นผู้ไม่ประมาทอยู่อย่างนี้, ปราโมทย์ (ความบันเทิงใจ) ย่อมเกิดขึ้น; เมื่อปราโมทย์แล้ว ปีติ (ความอิ่มใจ) ย่อมเกิดขึ้น; เมื่อมีใจปีติ กายก็สงบระงับ; ผู้มีกายสงบระงับ ย่อมรู้สึกเป็นสุข; จิตของ ผู้มีสุข ย่อมตั้งมั่น (เป็นสมาธิ) เมื่อจิตตั้งมั่น ธรรม (ที่ยังไม่เคยปรากฏ) ย่อมปรากฏ; เพราะความปรากฏแห่งธรรม อริยสาวกนั้น ย่อมถึงซึ่งการนับ ได้ว่า เป็นผู้มีปกติอยู่ด้วยความไม่ประมาท โดยแท้. (ในกรณีแห่งโสตาปัตติยังคะ ที่สอง คือ ๒.ความเลื่อมใสในพระธรรมอย่างไม่หวั่นไหว ก็ดี ที่สาม คือ ๓.ความเลื่อมใสในพระสงฆ์อย่างไม่หวั่นไหว ก็ดี ที่สี่ คือ ๔.ความมีศีลอ้นเป็นอริย-ประเสริฐ (อริยกันตศีล--อริยกนฺเตหิ สีเลหิ)​ http://etipitaka.com/read/pali/19/501/?keywords=อริยกนฺเตหิ+สีเลหิ ก็ดี ก็ได้ทรงตรัสไว้มีข้อความอย่างเดียวกันกับข้อความข้างบน ที่กล่าวถึงความ ๑.เลื่อมใสไม่หวั่นไหวในพระพุทธเจ้า ) --นันทิยะ ! อย่างนี้แล อริยสาวกชื่อว่า #เป็นผู้มีปกติอยู่ด้วยความไม่ประมาท.- (ขอให้สังเกตเห็นใจความสำคัญที่ว่า แม้จะเป็นเตรียม พระโสดาบัน (คือธัมมานุสารี และสัทธานุสารีก็ตาม) หรือ เป็นพระโสดาบันแล้วก็ตาม ยังมีกิจคือความไม่ประมาทที่จะต้องกระทำสืบต่อยิ่งขึ้นไป ความข้อความในพระสูตรนี้ ให้ได้ชื่อว่าเป็นผู้อยู่ด้วยความไม่ประมาทอยู่เสมอ. ข้อปฏิบัติเหล่านั้นมีใจความสำคัญอยู่ที่ว่า กลางวันมีวิเวก คือสงัดจากความรบกวนภายนอก กลางคืนมีปฏิสัลลาณะ คือจิตไม่ฟุ้งซ่านไปในอารมณ์ต่างๆ แต่มากำหนดอยู่ที่ธรรมอันควรกำหนดอยู่ตลอดเวลา จนเกิดผลตามลำดับ นับตั้งแต่ความปราโมทย์ ไปจนถึงความปรากฏแห่งธรรมที่ยังไม่เคยปรากฏ. อริยสาวกชั้นที่สูงขึ้นไปก็มีหลักปฏิบัติทำนองนี้ คือ กลางวันมีวิเวิก กลางคืนมีปฏิสัลลาณะ เพื่อบรรลุธรรมชั้นที่สูงขึ้นไปกว่าที่บรรลุอยู่ จนกระทั่งถึงชั้นพระอรหันต์. แม้ชั้นพระอรหันต์ซึ่งเป็นชั้นที่ถึงที่สุดแห่งความไม่ประมาทแล้ว ก็ยังมีวิเวกในกลางวัน มีปฏิสัลลาณะในกลางคืน เพื่อความอยู่เป็นผาสุกของบุคคลผู้ถึงที่สุดแห่งพรหมจรรย์. ขอให้ทุกคนเห็นความสำคัญของการอยู่อย่างมีวิเวกและมีปฏิสัลลาณะ ว่าเป็นฐานรากในการสืบต่อความไม่ประมาทให้ยิ่ง ๆ ขึ้นไปในตัวเอง โดยไม่ต้องลำบากมากมายนัก ). #ทุกขมรรค #อริยสัจสี่ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - มหาวาร. สํ. 19/359/1602 http://etipitaka.com/read/thai/19/395/?keywords=%E0%B9%91%E0%B9%96%E0%B9%90%E0%B9%92 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - มหาวาร. สํ. ๑๙/๕๐๑/๑๖๐๒ http://etipitaka.com/read/pali/19/501/?keywords=%E0%B9%91%E0%B9%96%E0%B9%90%E0%B9%92 ศึกษา​เพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=1025 https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=89&id=1025 https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=89 ลำดับสาธยายธรรม : 89 ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_89.mp3

อริยสาวกพึงฝึกหัด​ศึกษา​ว่าสัญญาในอุปาทาน(ความยึดมั่นถือมั่นในตน)​ระงับไป สัทธรรมลำดับที่ : 657 ชื่อบทธรรม :- สัญญาในอุปาทานระงับไป https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=657 เนื้อความทั้งหมด :- --สัญญาในอุปาทานระงับไป--เมื่ออารมณ์แห่งสัญญานั้นเป็นวิภูตะ (ขอให้ผู้ศึกษาอดทนอ่านข้อความอันเป็นอุปมาในตอนต้น ซึ่งค่อนข้างจะยืดยาวให้เห็นชัดเสียก่อน ว่า ม้ากระจอกกับม้าอาชาไนยต่างกันอย่างไร จึงจะเข้าใจความต่างระหว่างผู้ที่เพ่งด้วยความยึดถือและเพ่งด้วยความไม่ยึดถือ จึงจะเข้าใจความหมายของคำว่า วิภูตะ--ความเห็นแจ้งของผู้ที่เพ่งด้วยความไม่ยึดถือ). --สันธะ ! เธอจงเพ่งอย่างการเพ่งของสัตว์อาชาไนย ; อย่าเพ่งอย่างการเพ่งของสัตว์กระจอก. --สันธะ ! อย่างไรเล่า เป็นการเพ่งอย่างของสัตว์กระจอก ? +--สันธะ ! ม้ากระจอก ถูกผูกไว้ที่รางเลี้ยงอาหาร ใจของมันก็จะเพ่งอยู่แต่ว่า “ข้าวเปลือก ๆ” เพราะเหตุไรเล่า ? +--สันธะ ! เพราะเหตุว่ามันไม่มีแก่ใจที่จะคิดว่า “วันนี้ สารถีของเราต้องการให้เราทำอะไรหนอ เราจะตอบสนองเขาอย่างไรหนอ” ; มันมัวเพ่งอยู่ในใจว่า “ ข้าวเปลือก ๆ” ดังนี้. +--สันธะ ! ฉันใดก็ฉันนั้น ที่ภิกษุกระจอกบางรูปในกรณีนี้ ไปแล้วสู่ป่าก็ตาม สู่โคนไม้ก็ตาม สู่เรือนว่างก็ตาม มีจิตถูก -​ กามราคะนิวรณ์ กลุ้มรุมห่อหุ้มอยู่. เขาไม่รู้ตามเป็นจริงซึ่งอุบายเป็นเครื่องออกจาก กามราคะ ที่เกิดขึ้นแล้ว ; เขากระทำกามราคะนั้น ๆ ให้เนื่องกันไม่ขาดสาย เพ่งอยู่ เพ่งทั่วอยู่ เพ่งโดยไม่เหลืออยู่ เพ่งลงอยู่. (ในกรณีแห่ง -​ พยาบาท - ถีนมิทธะ - อุทธัจจกุกกุจจะ - และวิจิกิจฉา --นิวรณ์ ก็ได้เป็นไปในลักษณะอย่างเดียวกันกับกรณีแห่ง กามราคะนิวรณ์). ภิกษุนั้นย่อมเพ่ง อาศัยความสำคัญว่า ดินบ้าง อาศัยความสำคัญว่า น้ำบ้าง อาศัยความสำคัญว่า ไฟบ้าง อาศัยความสำคัญว่า ลมบ้าง ว่าอากาสานัญจายตนะบ้าง ว่าวิญญาณัญจายตนะบ้าง ว่าอากิญจัญญายตนะบ้าง ว่าเนวสัญญานาสัญญายตนะบ้าง ว่าโลกนี้บ้าง ว่าโลกอื่นบ้าง อาศัยความสำคัญว่า “สิ่งที่เราเห็นแล้ว”. “สิ่งที่เราฟังแล้ว”, “สิ่งที่เรารู้สึกแล้ว”, “สิ่งที่เรารู้แจ้งแล้ว”, “สิ่งที่เราบรรลุแล้ว”, “สิ่งที่เราแสวงหาแล้ว”, “สิ่งที่ใจของเราติดตามแล้ว” แต่ละอย่างๆเป็นต้น ดังนี้บ้าง, เพ่งอยู่. +--สันธะ ! อย่างนี้แล #เป็นการเพ่งอย่างของสัตว์กระจอก. --สันธะ ! อย่างไรเล่า เป็นการเพ่งอย่างของสัตว์อาชาไนย ? +--สันธะ ! ม้าอาชาไนยตัวเจริญ ถูกผูกไว้ที่รางเลี้ยงอาหาร ใจของมันจะไม่เพ่งอยู่แต่ว่า “ข้าวเปลือก ๆ” เพราะเหตุไรเล่า ? +--สันธะ ! เพราะเหตุว่า แม้ถูกผูกอยู่ที่รางเลี้ยงอาหาร แต่ใจของมันมัวไปคิดอยู่ว่า “วันนี้ สารถีของเราต้องการให้เราทำอะไรหนอ เราจะตอบสนองเขาอย่างไรหนอ” ดังนี้ ; มันไม่มัวแต่เพ่งอยู่ในใจว่า “ข้าวเปลือก ๆ” ดังนี้. +-สันธะ ! ก็ม้าอาชาไนยนั้น รู้สึกอยู่ว่า การถูกลงปะฏักนั้นเป็นเหมือน การใช้หนี้ การถูกจองจำ ความเสื่อมเสีย เป็นเหมือนเสนียดจัญไร. (ขอให้สังเกตว่า แม้อยู่ในที่เดียวกัน ต่อหน้าสถานการณ์อย่างเดียวกัน ม้าสองตัวนี้ก็มีความรู้สึกอยู่ในใจคนละอย่างตามความต่างของมัน คือตัวหนึ่งเพ่งแต่จะกิน ตัวหนึ่งเพ่งแต่ในหน้าที่ ที่จะไม่ทำให้บกพร่องจนถูกลงโทษ ; ดังนี้เรียกว่า มีความเพ่งต่างกันเป็นคนละอย่าง). +--สันธะ ! ภิกษุอาชาไนยผู้เจริญ ก็ฉันนั้นเหมือนกัน : ไปแล้วสู่ป่าก็ตาม ไปแล้วสู่โคนไม้ก็ตาม ไปแล้วสู่เรือนว่างก็ตาม, มีจิตถูก --กามราคะนิวรณ์ กลุ้มรุม ห่อหุ้ม อยู่, เขาเห็นตามเป็นจริงซึ่งอุบายเป็นเครื่องออกกามราคะที่เกิดขึ้นแล้ว. (ในกรณีแห่ง -​ พยาบาท - ถีนมิทธะ - อุทธัจจกุกกุจจะ - และวิจิกิจฉา --นิวรณ์ ก็ได้เป็นไปในลักษณะอย่างเดียวกันกับกรณีแห่งกามราคะนิวรณ์). ภิกษุนั้น ย่อมเพ่ง ไม่อาศัยความสำคัญว่าดิน ไม่อาศัยความสำคัญว่าน้ำ ไม่อาศัยความสำคัญว่าไฟ ไม่อาศัยความสำคัญว่าลม ไม่อาศัยความสำคัญว่าอากาสานัญจายตนะ ไม่อาศัยความสำคัญว่าวิญญาณัญจายตนะ ไม่อาศัยความสำคัญว่าอากิญจัญญายตนะ ไม่อาศัยความสำคัญว่าเนวสัญญานาสัญญายตนะ ไม่อาศัยความสำคัญว่าโลกนี้ ไม่อาศัยความสำคัญว่าโลกอื่น ย่อมเพ่งไม่อาศัยความสำคัญว่า “สิ่งที่เราเห็นแล้ว”, “สิ่งที่เราฟังแล้ว”, “สิ่งที่เรารู้สึกแล้ว”, “สิ่งที่เรารู้แจ้งแล้ว”, “สิ่งที่เราบรรลุแล้ว”, “สิ่งที่เราแสวงหาแล้ว”, “สิ่งที่ใจของเราติดตามแล้ว” แต่ละอย่างๆ เป็นต้น ดังนี้บ้าง, เพ่งอยู่ ๆ. +--สันธะ ! เทวดาทั้งหลาย พร้อมทั้งอินทร์ พรหม และปชาบดี ย่อมนมัสการบุรุษอาชาไนยผู้เจริญผู้เพ่งอยู่อย่างนี้ มาแต่ที่ไกลทีเดียว กล่าวว่า :- “ข้าแต่ท่านบุรุษอาชาไนย ! ข้าแต่ท่านบุรุษสูงสุด ! ข้าพเจ้าขอนมัสการท่าน เพราะข้าพเจ้าไม่อาจจะทราบสิ่งซึ่งท่านอาศัยแล้วเพ่ง ของท่าน" (เมื่อตรัสดังนี้แล้ว สันธะภิกษุได้ทูลถามว่า : -) --“ข้าแต่พระองค์ผู้เจริญ ! บุรุษอาชาไนยผู้เจริญ เพ่งอย่างไรกัน ชนิดที่ไม่อาศัยดินหรือน้ำ เป็นต้น แล้วเพ่ง ... ฯลฯ... จนกระทั่งพวกเทวดาพากันสรรเสริญว่าดังนั้น พระเจ้าข้า ?” (ต่อไปนี้ เป็นคำตรัสที่แสดงให้เห็นว่า สัญญาต่างๆ จะถูกเพิกถอนไป เมื่ออารมณ์แห่งสัญญานั้นเป็นที่แจ่มแจ้งแก่ผู้เพ่ง ว่าสิ่งนั้นๆ มิได้เป็นตามที่คนธรรมดาสามัญที่สำคัญว่าเป็นอย่างไร ; ขอให้ผู้ศึกษาตั้งใจทำความเข้าใจให้ดีที่สุด ดังต่อไปนี้ : -) --สัทธะ ! ในกรณีนี้ ปฐวีสัญญา (ความสำคัญในดินว่าดิน) ย่อมเป็นแจ้ง (วิภูติเข้าใจอย่างแจ่มแจ้ง) แก่บุรุษอาชาไนยผู้เจริญ (ว่าดินที่สำคัญกันว่าเป็นดินนั้น หาใช่ดินไม่ หากแต่เป็นเพียงสังขตธรรมตามธรรมชาติ เป็นไปตามกฎอิทัปปัจจยตา คือ เป็นสิ่งที่ไม่เที่ยง เป็นทุกข์ เป็นอนัตตา ---ตามนัยแห่งอรรถกถา : มโนรถปูรณี ภ. ๓ น. ๔๓๒) ความสำคัญในน้ำว่าน้ำ, ความสำคัญในไฟว่าไฟ, ความสำคัญในลมว่าลม, ความสำคัญในอากาสานัญจายตนะ ว่าอากาสานัญจายตนะ, ความสำคัญในวิญญาณัญจายตนะ ว่าวิญญาณัญจายตนะ, ความสำคัญในอากิญจัญญายตนะ ว่าอากิญจัญญายตนะ, ความสำคัญในเนวสัญญานาสัญญายตนะ ว่าเนวสัญญานาสัญญายตนะ, ความสำคัญในโลกนี้ว่าโลกนี้, ความสำคัญในโลกอื่นว่าโลกอื่น, ความสำคัญในสิ่งที่เห็นแล้ว ฟังแล้ว ... ฯลฯ... ว่า “สิ่งที่เราเห็นแล้ว” “สิ่งที่เราฟังแล้ว” ... ฯลฯ... ก็ล้วนแต่เป็นแจ้งแก่บุรุษอาชาไนยผู้เจริญ (ว่าสิ่งเหล่านั้น หาได้เป็นที่สำคัญมั่นหมาย ว่าเป็นอะไร ๆ กันนั้นไม่ หากแต่เป็นสังขตธรรมตามธรรมชาติ เป็นไปตามกฎอิทัปปัจจยตา คือ เป็นสิ่งที่ไม่เที่ยง เป็นทุกข์ เป็นอนัตตา --- ตามนัยแห่งอรรถกถา : นโนรถปูรณี ภ. ๓ น. ๔๓๒). --สันธะ ! #บุรุษอาชาไนยผู้เจริญเพ่งอยู่อย่างนี้ จึงได้ชื่อว่า ไม่อาศัยความสำคัญว่าดินแล้วเพ่ง ไม่อาศัยความสำคัญว่าน้ำแล้วเพ่ง ไม่อาศัยความสำคัญว่าไฟแล้วเพ่ง เป็นต้น จนกระทั่งพวกเทวดาพากันสรรเสริญว่าดังนั้น.- #ทุกขมรรค #อริยสัจสี่​ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - เอกาทสก. อํ. 24/298/216. http://etipitaka.com/read/thai/24/298/?keywords=%E0%B9%92%E0%B9%91%E0%B9%96 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - เอกาทสก. อํ. ๒๔/๓๔๘/๒๑๖. http://etipitaka.com/read/pali/24/348/?keywords=%E0%B9%92%E0%B9%91%E0%B9%96 ศึกษาเพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=657 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=45&id=657 หรือ http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=45 ลำดับสาธยายธรรม : 45 ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_45.mp3

อริยสาวกพึง​ฝึกหัด​ศึกษาอาการที่ทุกข์เกิดขึ้นเพราะยึดถือเบญจขันธ์ สัทธรรมลำดับที่ : 290 ชื่อบทธรรม :- อาการที่ทุกข์เกิดขึ้นเพราะยึดถือเบญจขันธ์ https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=290 เนื้อความทั้งหมด :- --อาการที่ทุกข์เกิดขึ้นเพราะยึดถือเบญจขันธ์ --ภิกษุ ท. ! บุถุชนผู้ไม่มีการสดับ ในโลกนี้ ย่อมตามเห็นซึ่ง รูป ว่า “นั่นของเรา, นั่นเป็นเรา, นั่นเป็นตัวตนของเรา” ดังนี้. รูป นั้น ย่อมแปรปรวนเป็นอย่างอื่นแก่เขา ; โสกะปริเทวะทุกขะโทมนัสอุปายาส ย่อมปรากฏแก่เขา #เพราะความแปรปรวนเป็นอย่างอื่นแห่งรูป. -- ภิกษุ ท. ! ความสะดุ้งเพราะถือมั่น(อุปฺปชฺชนฺติ)​ ย่อมมีอย่างนี้แล. http://etipitaka.com/read/pali/17/24/?keywords=อุปฺปชฺชนฺติ+อุปาทาน (ในกรณีแห่ง เวทนา สัญญา สังขาร และวิญญาณ ก็ได้ตรัสอย่างเดียวกัน ).- #ทุกขสมุทัย #อริยสัจสี่​ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - ขนฺธ. สํ. 17/17/34. http://etipitaka.com/read/thai/17/17/?keywords=%E0%B9%93%E0%B9%94 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - ขนฺธ. สํ. ๑๗/๒๔/๓๔. http://etipitaka.com/read/pali/17/24/?keywords=%E0%B9%93%E0%B9%94 ศึกษาเพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=290 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=19&id=290 หรือ http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=19 ลำดับสาธยายธรรม : 19 ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_19.mp3

https://youtube.com/shorts/RcMCbZSAXqk?si=0E82NTNo3RRUcjyM

https://youtube.com/shorts/RcMCbZSAXqk?si=0E82NTNo3RRUcjyM