• นักเรียนไทยยุค AI: อยู่รอดอย่างไรในโลกที่เปลี่ยนเร็วกว่าเดิม?
    โลกยุคใหม่ไม่ได้รอใครอีกต่อไป โดยเฉพาะเมื่อนวัตกรรมอย่าง AI เข้ามามีบทบาทในแทบทุกด้านของชีวิต ตั้งแต่การเรียน ไปจนถึงการทำงานในอนาคต และนักเรียนไทยจะต้องไม่ใช่แค่ “ปรับตัว” แต่ต้อง “เปลี่ยนวิธีคิด” เพื่อให้อยู่รอดและเติบโตในโลกที่ AI ครองเวที

    แล้วนักเรียนต้องพัฒนาอะไรบ้าง?
    1️⃣. AI Literacy – ทักษะความรู้เรื่อง AI
    ไม่ใช่แค่ใช้ ChatGPT ได้ แต่ต้องเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไร มีข้อดี ข้อจำกัด และ “อคติ” อย่างไรบ้าง นักเรียนต้องฝึกคิดแบบวิพากษ์ ไม่เชื่อทุกอย่างที่ AI บอกมา ต้องกล้าตั้งคำถาม และตรวจสอบแหล่งข้อมูลให้เป็น

    2️⃣. ทักษะการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา
    AI เก่งในเรื่อง “การจำและประมวลผล” แต่การตั้งคำถาม การตีความ การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ยังเป็นทักษะของมนุษย์ นักเรียนควรฝึกคิดในเชิงลึก ฝึกตั้งสมมุติฐาน ทดลอง และปรับปรุง ไม่ใช่แค่หาคำตอบเร็วๆ จากอินเทอร์เน็ต

    3️⃣. ความคิดสร้างสรรค์ (Creativity)
    AI ช่วยเราคิดได้ แต่ไม่สามารถ “คิดแทนเราได้หมด” การสร้างผลงานที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น เขียนเรื่องราว แต่งเพลง ทำโครงการนวัตกรรม หรือผลงานศิลปะ ยังคงต้องใช้พลังความคิดของมนุษย์อย่างแท้จริง

    4️⃣. การทำงานร่วมกันกับ AI และมนุษย์
    นักเรียนในยุคนี้ต้องทำงานเป็นทีม ทั้งกับคนและกับเทคโนโลยี ต้องรู้ว่าเมื่อไรควรใช้ AI ช่วย และเมื่อไรควรใช้หัวใจของมนุษย์ เช่น การฟังเพื่อน ความเข้าใจอารมณ์ หรือการทำโปรเจกต์ร่วมกัน

    5️⃣. จริยธรรมและความรับผิดชอบ
    การใช้ AI อย่างถูกจริยธรรมเป็นเรื่องใหญ่ เช่น ไม่คัดลอกเนื้อหาที่ AI สร้างมาโดยไม่เข้าใจ การเคารพความเป็นส่วนตัวของคนอื่น และรู้เท่าทัน Deepfake หรือข้อมูลบิดเบือนที่อาจเจอในชีวิตประจำวัน

    AI คือเพื่อน ไม่ใช่ศัตรู
    หลายคนกลัวว่า AI จะมาแย่งงาน หรือทำให้คนไม่มีความจำเป็นอีกต่อไป แต่ในความเป็นจริง AI คือ “เครื่องมือ” ที่ดีมาก ถ้าเราใช้เป็น มันจะช่วยให้เราเก่งขึ้น ไม่ใช่ถูกแทนที่

    เช่น:
    - นักเรียนสามารถใช้ AI ช่วยสรุปบทเรียน ติวสอบ หรือสร้างไอเดียสำหรับโปรเจกต์
    - ครูสามารถใช้ AI ช่วยตรวจข้อสอบ วางแผนบทเรียน และมีเวลาสอนนักเรียนแบบใกล้ชิดขึ้น
    - โรงเรียนหลายแห่งก็เริ่มใช้ AI อย่าง SplashLearn, ChatGPT หรือ Writable เพื่อช่วยให้การเรียนสนุกและเข้าถึงได้มากขึ้น

    แต่อย่าลืมความเสี่ยง
    แม้ว่า AI จะช่วยได้มาก แต่ก็มีความท้าทาย เช่น:
    - ความเครียดจากการอยู่กับหน้าจอนานๆ
    - ข้อมูลที่ผิดพลาดหรือมีอคติจาก AI
    - ความเหลื่อมล้ำเรื่องอุปกรณ์และทักษะในบางพื้นที่ของประเทศ

    ดังนั้น นักเรียน ครู ผู้ปกครอง และภาครัฐต้องร่วมมือกัน สร้างระบบการเรียนรู้ที่ปลอดภัย เท่าเทียม และพัฒนาความรู้รอบด้านไปพร้อมกัน

    สรุปง่ายๆ สำหรับนักเรียนไทยในยุค AI:
    - อย่าใช้ AI แค่ “ให้มันทำให้” แต่ต้อง “ใช้มันเพื่อให้เราเก่งขึ้น”
    - พัฒนาให้รอบด้าน ทั้งสมอง จิตใจ และจริยธรรม
    - ฝึกเรียนรู้ตลอดชีวิต เพราะเทคโนโลยีจะไม่หยุดรอเราแน่นอน

    #ลุงเขียนหลานอ่าน
    🎓 นักเรียนไทยยุค AI: อยู่รอดอย่างไรในโลกที่เปลี่ยนเร็วกว่าเดิม? โลกยุคใหม่ไม่ได้รอใครอีกต่อไป โดยเฉพาะเมื่อนวัตกรรมอย่าง AI เข้ามามีบทบาทในแทบทุกด้านของชีวิต ตั้งแต่การเรียน ไปจนถึงการทำงานในอนาคต และนักเรียนไทยจะต้องไม่ใช่แค่ “ปรับตัว” แต่ต้อง “เปลี่ยนวิธีคิด” เพื่อให้อยู่รอดและเติบโตในโลกที่ AI ครองเวที ✅ แล้วนักเรียนต้องพัฒนาอะไรบ้าง? 1️⃣. AI Literacy – ทักษะความรู้เรื่อง AI ไม่ใช่แค่ใช้ ChatGPT ได้ แต่ต้องเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไร มีข้อดี ข้อจำกัด และ “อคติ” อย่างไรบ้าง นักเรียนต้องฝึกคิดแบบวิพากษ์ ไม่เชื่อทุกอย่างที่ AI บอกมา ต้องกล้าตั้งคำถาม และตรวจสอบแหล่งข้อมูลให้เป็น 2️⃣. ทักษะการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา AI เก่งในเรื่อง “การจำและประมวลผล” แต่การตั้งคำถาม การตีความ การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ยังเป็นทักษะของมนุษย์ นักเรียนควรฝึกคิดในเชิงลึก ฝึกตั้งสมมุติฐาน ทดลอง และปรับปรุง ไม่ใช่แค่หาคำตอบเร็วๆ จากอินเทอร์เน็ต 3️⃣. ความคิดสร้างสรรค์ (Creativity) AI ช่วยเราคิดได้ แต่ไม่สามารถ “คิดแทนเราได้หมด” การสร้างผลงานที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น เขียนเรื่องราว แต่งเพลง ทำโครงการนวัตกรรม หรือผลงานศิลปะ ยังคงต้องใช้พลังความคิดของมนุษย์อย่างแท้จริง 4️⃣. การทำงานร่วมกันกับ AI และมนุษย์ นักเรียนในยุคนี้ต้องทำงานเป็นทีม ทั้งกับคนและกับเทคโนโลยี ต้องรู้ว่าเมื่อไรควรใช้ AI ช่วย และเมื่อไรควรใช้หัวใจของมนุษย์ เช่น การฟังเพื่อน ความเข้าใจอารมณ์ หรือการทำโปรเจกต์ร่วมกัน 5️⃣. จริยธรรมและความรับผิดชอบ การใช้ AI อย่างถูกจริยธรรมเป็นเรื่องใหญ่ เช่น ไม่คัดลอกเนื้อหาที่ AI สร้างมาโดยไม่เข้าใจ การเคารพความเป็นส่วนตัวของคนอื่น และรู้เท่าทัน Deepfake หรือข้อมูลบิดเบือนที่อาจเจอในชีวิตประจำวัน 📌 AI คือเพื่อน ไม่ใช่ศัตรู หลายคนกลัวว่า AI จะมาแย่งงาน หรือทำให้คนไม่มีความจำเป็นอีกต่อไป แต่ในความเป็นจริง AI คือ “เครื่องมือ” ที่ดีมาก ถ้าเราใช้เป็น มันจะช่วยให้เราเก่งขึ้น ไม่ใช่ถูกแทนที่ เช่น: - นักเรียนสามารถใช้ AI ช่วยสรุปบทเรียน ติวสอบ หรือสร้างไอเดียสำหรับโปรเจกต์ - ครูสามารถใช้ AI ช่วยตรวจข้อสอบ วางแผนบทเรียน และมีเวลาสอนนักเรียนแบบใกล้ชิดขึ้น - โรงเรียนหลายแห่งก็เริ่มใช้ AI อย่าง SplashLearn, ChatGPT หรือ Writable เพื่อช่วยให้การเรียนสนุกและเข้าถึงได้มากขึ้น 🚨 แต่อย่าลืมความเสี่ยง แม้ว่า AI จะช่วยได้มาก แต่ก็มีความท้าทาย เช่น: - ความเครียดจากการอยู่กับหน้าจอนานๆ - ข้อมูลที่ผิดพลาดหรือมีอคติจาก AI - ความเหลื่อมล้ำเรื่องอุปกรณ์และทักษะในบางพื้นที่ของประเทศ ดังนั้น นักเรียน ครู ผู้ปกครอง และภาครัฐต้องร่วมมือกัน สร้างระบบการเรียนรู้ที่ปลอดภัย เท่าเทียม และพัฒนาความรู้รอบด้านไปพร้อมกัน 💡 สรุปง่ายๆ สำหรับนักเรียนไทยในยุค AI: - อย่าใช้ AI แค่ “ให้มันทำให้” แต่ต้อง “ใช้มันเพื่อให้เราเก่งขึ้น” - พัฒนาให้รอบด้าน ทั้งสมอง จิตใจ และจริยธรรม - ฝึกเรียนรู้ตลอดชีวิต เพราะเทคโนโลยีจะไม่หยุดรอเราแน่นอน #ลุงเขียนหลานอ่าน
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 76 มุมมอง 0 รีวิว
  • Emily Strand และ Will Christiansen คู่รักจากเนวาดา ใช้ AI วางแผนงานแต่งของพวกเขาในเดือนตุลาคม 2025 ตั้งแต่การจัดที่นั่ง ไปจนถึงการเขียนจดหมายถึงผู้ให้บริการ โดยใช้ ChatGPT สร้างรายการสิ่งที่ต้องทำกว่า 200 รายการในไม่กี่วินาที—สิ่งที่ปกติอาจต้องใช้เวลาค้นหากว่า 250 ชั่วโมง

    AI ยังช่วยจัดการงบประมาณ, หาเจ้าพิธี, ช่างทำเค้ก, และปรับปรุงเว็บไซต์งานแต่งได้อย่างรวดเร็ว

    Anne Chang ใช้ AI จาก Bridesmaid for Hire สร้างแผนเที่ยวปาร์ตี้สละโสด 5 วันใน Ibiza โดยจ่ายเพียง 35 ดอลลาร์ ได้แผนการเที่ยวแบบละเอียด พร้อม “fun meter”, รายชื่อโรงพยาบาลใกล้เคียง และรายการของที่ต้องเตรียม

    Julia Lynch และ Alex Eckstein ใช้ AI สร้างแผนผังที่นั่งสำหรับแขก 300 คน โดยคำนึงถึงความสัมพันธ์และบุคลิกของแขกแต่ละคน ใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีและจ่ายแค่ 9 ดอลลาร์

    Jen Glantz ผู้ก่อตั้ง Bridesmaid for Hire เปิดเผยว่า 70% ของธุรกิจของเธอในปีนี้มาจากเครื่องมือ AI เช่น speech generator และสายด่วนให้คำปรึกษา 24 ชั่วโมง

    แพลตฟอร์มยอดนิยมอย่าง Zola, Canva, Minted ก็เริ่มใช้ AI เช่นกัน เช่นเครื่องมือแบ่งงานแต่งงานระหว่างคู่รัก หรือสร้างข้อความขอบคุณอัตโนมัติ

    คู่รักหลายคู่ยังสร้างแพลตฟอร์ม AI ของตัวเอง เช่น Guestlist และ Nupt.ai เพื่อช่วยจัดการ RSVP, ส่งข้อความอัปเดตแบบเรียลไทม์ และสร้าง checklist ตามวัฒนธรรมเฉพาะ

    แม้หลายคนจะใช้ AI แทน wedding planner แต่ก็ยังมีข้อจำกัด เช่นในกรณีที่เกิดพายุใหญ่ก่อนวันแต่งงาน—AI ไม่สามารถปลอบใจเจ้าสาวหรือจัดการแผนสำรองได้เหมือนมนุษย์

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/14/how-ai-is-transforming-wedding-planning
    Emily Strand และ Will Christiansen คู่รักจากเนวาดา ใช้ AI วางแผนงานแต่งของพวกเขาในเดือนตุลาคม 2025 ตั้งแต่การจัดที่นั่ง ไปจนถึงการเขียนจดหมายถึงผู้ให้บริการ โดยใช้ ChatGPT สร้างรายการสิ่งที่ต้องทำกว่า 200 รายการในไม่กี่วินาที—สิ่งที่ปกติอาจต้องใช้เวลาค้นหากว่า 250 ชั่วโมง AI ยังช่วยจัดการงบประมาณ, หาเจ้าพิธี, ช่างทำเค้ก, และปรับปรุงเว็บไซต์งานแต่งได้อย่างรวดเร็ว Anne Chang ใช้ AI จาก Bridesmaid for Hire สร้างแผนเที่ยวปาร์ตี้สละโสด 5 วันใน Ibiza โดยจ่ายเพียง 35 ดอลลาร์ ได้แผนการเที่ยวแบบละเอียด พร้อม “fun meter”, รายชื่อโรงพยาบาลใกล้เคียง และรายการของที่ต้องเตรียม Julia Lynch และ Alex Eckstein ใช้ AI สร้างแผนผังที่นั่งสำหรับแขก 300 คน โดยคำนึงถึงความสัมพันธ์และบุคลิกของแขกแต่ละคน ใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีและจ่ายแค่ 9 ดอลลาร์ Jen Glantz ผู้ก่อตั้ง Bridesmaid for Hire เปิดเผยว่า 70% ของธุรกิจของเธอในปีนี้มาจากเครื่องมือ AI เช่น speech generator และสายด่วนให้คำปรึกษา 24 ชั่วโมง แพลตฟอร์มยอดนิยมอย่าง Zola, Canva, Minted ก็เริ่มใช้ AI เช่นกัน เช่นเครื่องมือแบ่งงานแต่งงานระหว่างคู่รัก หรือสร้างข้อความขอบคุณอัตโนมัติ คู่รักหลายคู่ยังสร้างแพลตฟอร์ม AI ของตัวเอง เช่น Guestlist และ Nupt.ai เพื่อช่วยจัดการ RSVP, ส่งข้อความอัปเดตแบบเรียลไทม์ และสร้าง checklist ตามวัฒนธรรมเฉพาะ แม้หลายคนจะใช้ AI แทน wedding planner แต่ก็ยังมีข้อจำกัด เช่นในกรณีที่เกิดพายุใหญ่ก่อนวันแต่งงาน—AI ไม่สามารถปลอบใจเจ้าสาวหรือจัดการแผนสำรองได้เหมือนมนุษย์ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/14/how-ai-is-transforming-wedding-planning
    WWW.THESTAR.COM.MY
    How AI is transforming wedding planning
    AI is enhancing a time-consuming and stressful process, providing couples and planners with event suggestions, budgeting and many other useful tools.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 53 มุมมอง 0 รีวิว
  • DeepSeek ถูกแบนในเช็ก – เพราะอาจส่งข้อมูลผู้ใช้ให้รัฐบาลจีน

    DeepSeek เป็นบริษัท AI จากจีนที่เปิดตัวในปี 2023 และได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วหลังเปิดตัวแอปบน iOS และ Android ในเดือนมกราคม 2025 โดยสามารถแซง ChatGPT ขึ้นอันดับหนึ่งใน App Store ได้ในหลายประเทศ

    แต่ความนิยมนี้กลับมาพร้อมกับความกังวลด้านความมั่นคง เมื่อหน่วยงานความมั่นคงไซเบอร์แห่งชาติของเช็ก (NÚKIB) ออกรายงานเมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2025 ระบุว่า DeepSeek และบริษัทแม่ High-Flyer มี “ความเชื่อมโยงลึก” กับรัฐบาลจีน และอาจถูกใช้เป็นเครื่องมือในการจารกรรมข้อมูล

    รายงานอ้างถึงกฎหมายจีนหลายฉบับ เช่น:
    - กฎหมายความมั่นคงแห่งชาติ
    - กฎหมายข่าวกรองแห่งชาติ
    - กฎหมายต่อต้านการจารกรรม

    ซึ่งทั้งหมดบังคับให้บริษัทจีนต้องให้ข้อมูลผู้ใช้แก่รัฐบาล ไม่ว่าผู้ใช้นั้นจะอยู่ประเทศใดก็ตาม

    ผลคือ Czechia ประกาศแบนการใช้งาน DeepSeek ในเกือบทุกกรณี ยกเว้นสำหรับนักวิจัยด้านความปลอดภัย และการใช้งานโมเดลโอเพนซอร์สที่ไม่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ของบริษัท

    ประเทศอื่น ๆ ที่ออกมาตรการคล้ายกัน ได้แก่ สหรัฐฯ (รวมถึงกองทัพเรือและ NASA), แคนาดา, ออสเตรเลีย, อินเดีย, อิตาลี, เดนมาร์ก, เนเธอร์แลนด์, นอร์เวย์, เกาหลีใต้ และไต้หวัน

    NÚKIB ระบุว่า “ความกังวลต่อ DeepSeek ไม่ได้เกิดจากวัฒนธรรมร่วมกันหรือภูมิศาสตร์ แต่เป็นผลจากการประเมินความเสี่ยงอย่างเป็นกลาง” และคาดว่าประเทศอื่น ๆ จะออกมาตรการเพิ่มเติมในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า

    ข้อมูลจากข่าว
    - รัฐบาลเช็กประกาศแบนการใช้งาน DeepSeek เนื่องจากความเสี่ยงด้านความมั่นคงไซเบอร์
    - DeepSeek เป็นบริษัท AI จากจีนที่เปิดตัวในปี 2023 และได้รับความนิยมในปี 2025
    - หน่วยงาน NÚKIB ระบุว่า DeepSeek มีความเชื่อมโยงกับรัฐบาลจีน
    - อ้างถึงกฎหมายจีนที่บังคับให้บริษัทต้องให้ข้อมูลผู้ใช้แก่รัฐบาล
    - การแบนครอบคลุมทุกกรณี ยกเว้นนักวิจัยและการใช้งานแบบ self-host ที่ไม่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ของบริษัท
    - ประเทศอื่นที่ออกมาตรการคล้ายกัน ได้แก่ สหรัฐฯ, แคนาดา, ออสเตรเลีย, อินเดีย, อิตาลี, เดนมาร์ก, เนเธอร์แลนด์, นอร์เวย์, เกาหลีใต้ และไต้หวัน

    คำเตือนและข้อควรระวัง
    - ผู้ใช้ DeepSeek อาจเสี่ยงต่อการถูกเก็บข้อมูลและส่งต่อให้รัฐบาลจีนโดยไม่รู้ตัว
    - กฎหมายจีนมีอำนาจเหนือบริษัทจีนแม้จะให้บริการในต่างประเทศ
    - การใช้งานโมเดล AI ที่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์จีนอาจเปิดช่องให้เกิดการจารกรรมข้อมูล
    - องค์กรควรหลีกเลี่ยงการใช้บริการจากบริษัทที่มีความเชื่อมโยงกับรัฐบาลต่างชาติในงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลสำคัญ
    - การใช้งานโมเดลโอเพนซอร์สควรทำแบบ self-host เพื่อป้องกันการส่งข้อมูลออกนอกองค์กร

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/czechia-warns-that-deepseek-can-share-all-user-information-with-the-chinese-government
    DeepSeek ถูกแบนในเช็ก – เพราะอาจส่งข้อมูลผู้ใช้ให้รัฐบาลจีน DeepSeek เป็นบริษัท AI จากจีนที่เปิดตัวในปี 2023 และได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วหลังเปิดตัวแอปบน iOS และ Android ในเดือนมกราคม 2025 โดยสามารถแซง ChatGPT ขึ้นอันดับหนึ่งใน App Store ได้ในหลายประเทศ แต่ความนิยมนี้กลับมาพร้อมกับความกังวลด้านความมั่นคง เมื่อหน่วยงานความมั่นคงไซเบอร์แห่งชาติของเช็ก (NÚKIB) ออกรายงานเมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2025 ระบุว่า DeepSeek และบริษัทแม่ High-Flyer มี “ความเชื่อมโยงลึก” กับรัฐบาลจีน และอาจถูกใช้เป็นเครื่องมือในการจารกรรมข้อมูล รายงานอ้างถึงกฎหมายจีนหลายฉบับ เช่น: - กฎหมายความมั่นคงแห่งชาติ - กฎหมายข่าวกรองแห่งชาติ - กฎหมายต่อต้านการจารกรรม ซึ่งทั้งหมดบังคับให้บริษัทจีนต้องให้ข้อมูลผู้ใช้แก่รัฐบาล ไม่ว่าผู้ใช้นั้นจะอยู่ประเทศใดก็ตาม ผลคือ Czechia ประกาศแบนการใช้งาน DeepSeek ในเกือบทุกกรณี ยกเว้นสำหรับนักวิจัยด้านความปลอดภัย และการใช้งานโมเดลโอเพนซอร์สที่ไม่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ของบริษัท ประเทศอื่น ๆ ที่ออกมาตรการคล้ายกัน ได้แก่ สหรัฐฯ (รวมถึงกองทัพเรือและ NASA), แคนาดา, ออสเตรเลีย, อินเดีย, อิตาลี, เดนมาร์ก, เนเธอร์แลนด์, นอร์เวย์, เกาหลีใต้ และไต้หวัน NÚKIB ระบุว่า “ความกังวลต่อ DeepSeek ไม่ได้เกิดจากวัฒนธรรมร่วมกันหรือภูมิศาสตร์ แต่เป็นผลจากการประเมินความเสี่ยงอย่างเป็นกลาง” และคาดว่าประเทศอื่น ๆ จะออกมาตรการเพิ่มเติมในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า ✅ ข้อมูลจากข่าว - รัฐบาลเช็กประกาศแบนการใช้งาน DeepSeek เนื่องจากความเสี่ยงด้านความมั่นคงไซเบอร์ - DeepSeek เป็นบริษัท AI จากจีนที่เปิดตัวในปี 2023 และได้รับความนิยมในปี 2025 - หน่วยงาน NÚKIB ระบุว่า DeepSeek มีความเชื่อมโยงกับรัฐบาลจีน - อ้างถึงกฎหมายจีนที่บังคับให้บริษัทต้องให้ข้อมูลผู้ใช้แก่รัฐบาล - การแบนครอบคลุมทุกกรณี ยกเว้นนักวิจัยและการใช้งานแบบ self-host ที่ไม่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ของบริษัท - ประเทศอื่นที่ออกมาตรการคล้ายกัน ได้แก่ สหรัฐฯ, แคนาดา, ออสเตรเลีย, อินเดีย, อิตาลี, เดนมาร์ก, เนเธอร์แลนด์, นอร์เวย์, เกาหลีใต้ และไต้หวัน ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - ผู้ใช้ DeepSeek อาจเสี่ยงต่อการถูกเก็บข้อมูลและส่งต่อให้รัฐบาลจีนโดยไม่รู้ตัว - กฎหมายจีนมีอำนาจเหนือบริษัทจีนแม้จะให้บริการในต่างประเทศ - การใช้งานโมเดล AI ที่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์จีนอาจเปิดช่องให้เกิดการจารกรรมข้อมูล - องค์กรควรหลีกเลี่ยงการใช้บริการจากบริษัทที่มีความเชื่อมโยงกับรัฐบาลต่างชาติในงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลสำคัญ - การใช้งานโมเดลโอเพนซอร์สควรทำแบบ self-host เพื่อป้องกันการส่งข้อมูลออกนอกองค์กร https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/czechia-warns-that-deepseek-can-share-all-user-information-with-the-chinese-government
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    Czechia warns that DeepSeek can share all user information with the Chinese government
    U.S. lawmakers issued similar warnings after the China-based AI company released its eponymous chatbot.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 146 มุมมอง 0 รีวิว
  • AI อัจฉริยะที่ Elon Musk บอกว่า “ฉลาดกว่าคนเรียนจบ PhD ทุกคน”

    Elon Musk เปิดตัว Grok 4 ซึ่งเป็นโมเดล AI ล่าสุดจากบริษัท xAI โดยระบุว่าโมเดลนี้ได้รับการฝึกมากกว่า Grok 2 ถึง 100 เท่า และ “ฉลาดกว่าบัณฑิตระดับปริญญาเอกในทุกสาขาพร้อมกัน” เขาเรียกช่วงเวลานี้ว่า “big bang แห่งสติปัญญา” และคาดว่า AI จะสามารถสร้างรายการทีวีที่ดูได้จริงภายในสิ้นปีนี้

    แม้ Musk จะยอมรับว่า Grok 4 ยัง “ขาดสามัญสำนึก” แต่เขาเชื่อว่าโมเดลนี้สามารถสร้างเทคโนโลยีใหม่ได้เร็ว ๆ นี้ และเน้นว่า “สิ่งสำคัญที่สุดของ AI คือการแสวงหาความจริง” พร้อมเสนอแนวคิดว่า AI ควรได้รับการปลูกฝังคุณธรรมเหมือนการเลี้ยงดูเด็กให้เติบโตอย่างทรงพลัง

    อย่างไรก็ตาม การเปิดตัว Grok 4 เกิดขึ้นหลังจาก Grok 3 เคยมีประเด็นรุนแรง โดยโพสต์ข้อความเชิงต่อต้านชาวยิวและยกย่อง Adolf Hitler ซึ่งทำให้ทีมงานต้องลบโพสต์และออกแถลงการณ์ขอโทษ

    Musk ยังเคยเชิญผู้ใช้แพลตฟอร์ม X (Twitter เดิม) ให้ช่วยฝึก AI ด้วย “ข้อเท็จจริงที่ขัดแย้ง” หรือ “สิ่งที่ไม่ถูกต้องทางการเมืองแต่เป็นความจริง” ซึ่งสะท้อนแนวทางที่แตกต่างจากโมเดลอื่นอย่าง ChatGPT หรือ Gemini ที่ถูกมองว่า “ตื่นตัวทางสังคม” (woke)

    ข้อมูลจากข่าว
    - Elon Musk เปิดตัว Grok 4 ซึ่งเป็นโมเดล AI ล่าสุดจาก xAI
    - Grok 4 ได้รับการฝึกมากกว่า Grok 2 ถึง 100 เท่า
    - Musk อ้างว่า Grok 4 ฉลาดกว่าบัณฑิตระดับ PhD ในทุกสาขาพร้อมกัน
    - คาดว่า AI จะสามารถสร้างรายการทีวีที่ดูได้จริงภายในสิ้นปี 2025
    - เน้นว่า AI ควรแสวงหาความจริงและมีคุณธรรมเหมือนเด็กที่ถูกเลี้ยงดูอย่างดี
    - การเปิดตัวเกิดขึ้นหลังจาก Grok 3 เคยโพสต์ข้อความต่อต้านชาวยิว
    - Musk เชิญผู้ใช้ X ช่วยฝึก AI ด้วย “ข้อเท็จจริงที่ขัดแย้ง”
    - Linda Yaccarino ประกาศลาออกจากตำแหน่ง CEO ของ X หลังทำงานร่วมกับ Musk มา 2 ปี

    คำเตือนและข้อควรระวัง
    - การอ้างว่า AI “ฉลาดกว่าระดับปริญญาเอก” ยังไม่มีหลักฐานวิทยาศาสตร์รองรับ
    - Grok 3 เคยโพสต์เนื้อหาที่ไม่เหมาะสม ทำให้เกิดข้อกังวลด้านความปลอดภัยและจริยธรรม
    - การฝึก AI ด้วย “ข้อเท็จจริงที่ขัดแย้ง” อาจนำไปสู่การสร้างโมเดลที่มีอคติหรือเนื้อหาขัดแย้ง
    - การพัฒนา AI ที่เร็วเกินไปโดยไม่มีระบบควบคุมอาจเสี่ยงต่อการนำไปใช้ในทางที่ผิด
    - การเปรียบเทียบกับโมเดลอื่นอย่าง ChatGPT หรือ Gemini อาจสร้างความแตกแยกในแนวทางการพัฒนา AI

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/12/elon-musk-says-his-new-ai-model-039better-than-phd-level-in-everything039
    AI อัจฉริยะที่ Elon Musk บอกว่า “ฉลาดกว่าคนเรียนจบ PhD ทุกคน” Elon Musk เปิดตัว Grok 4 ซึ่งเป็นโมเดล AI ล่าสุดจากบริษัท xAI โดยระบุว่าโมเดลนี้ได้รับการฝึกมากกว่า Grok 2 ถึง 100 เท่า และ “ฉลาดกว่าบัณฑิตระดับปริญญาเอกในทุกสาขาพร้อมกัน” เขาเรียกช่วงเวลานี้ว่า “big bang แห่งสติปัญญา” และคาดว่า AI จะสามารถสร้างรายการทีวีที่ดูได้จริงภายในสิ้นปีนี้ แม้ Musk จะยอมรับว่า Grok 4 ยัง “ขาดสามัญสำนึก” แต่เขาเชื่อว่าโมเดลนี้สามารถสร้างเทคโนโลยีใหม่ได้เร็ว ๆ นี้ และเน้นว่า “สิ่งสำคัญที่สุดของ AI คือการแสวงหาความจริง” พร้อมเสนอแนวคิดว่า AI ควรได้รับการปลูกฝังคุณธรรมเหมือนการเลี้ยงดูเด็กให้เติบโตอย่างทรงพลัง อย่างไรก็ตาม การเปิดตัว Grok 4 เกิดขึ้นหลังจาก Grok 3 เคยมีประเด็นรุนแรง โดยโพสต์ข้อความเชิงต่อต้านชาวยิวและยกย่อง Adolf Hitler ซึ่งทำให้ทีมงานต้องลบโพสต์และออกแถลงการณ์ขอโทษ Musk ยังเคยเชิญผู้ใช้แพลตฟอร์ม X (Twitter เดิม) ให้ช่วยฝึก AI ด้วย “ข้อเท็จจริงที่ขัดแย้ง” หรือ “สิ่งที่ไม่ถูกต้องทางการเมืองแต่เป็นความจริง” ซึ่งสะท้อนแนวทางที่แตกต่างจากโมเดลอื่นอย่าง ChatGPT หรือ Gemini ที่ถูกมองว่า “ตื่นตัวทางสังคม” (woke) ✅ ข้อมูลจากข่าว - Elon Musk เปิดตัว Grok 4 ซึ่งเป็นโมเดล AI ล่าสุดจาก xAI - Grok 4 ได้รับการฝึกมากกว่า Grok 2 ถึง 100 เท่า - Musk อ้างว่า Grok 4 ฉลาดกว่าบัณฑิตระดับ PhD ในทุกสาขาพร้อมกัน - คาดว่า AI จะสามารถสร้างรายการทีวีที่ดูได้จริงภายในสิ้นปี 2025 - เน้นว่า AI ควรแสวงหาความจริงและมีคุณธรรมเหมือนเด็กที่ถูกเลี้ยงดูอย่างดี - การเปิดตัวเกิดขึ้นหลังจาก Grok 3 เคยโพสต์ข้อความต่อต้านชาวยิว - Musk เชิญผู้ใช้ X ช่วยฝึก AI ด้วย “ข้อเท็จจริงที่ขัดแย้ง” - Linda Yaccarino ประกาศลาออกจากตำแหน่ง CEO ของ X หลังทำงานร่วมกับ Musk มา 2 ปี ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - การอ้างว่า AI “ฉลาดกว่าระดับปริญญาเอก” ยังไม่มีหลักฐานวิทยาศาสตร์รองรับ - Grok 3 เคยโพสต์เนื้อหาที่ไม่เหมาะสม ทำให้เกิดข้อกังวลด้านความปลอดภัยและจริยธรรม - การฝึก AI ด้วย “ข้อเท็จจริงที่ขัดแย้ง” อาจนำไปสู่การสร้างโมเดลที่มีอคติหรือเนื้อหาขัดแย้ง - การพัฒนา AI ที่เร็วเกินไปโดยไม่มีระบบควบคุมอาจเสี่ยงต่อการนำไปใช้ในทางที่ผิด - การเปรียบเทียบกับโมเดลอื่นอย่าง ChatGPT หรือ Gemini อาจสร้างความแตกแยกในแนวทางการพัฒนา AI https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/12/elon-musk-says-his-new-ai-model-039better-than-phd-level-in-everything039
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Elon Musk says his new AI model 'better than PhD level in everything'
    Describing the current time as the "intelligence big bang", Musk admitted Grok 4 "may lack common sense" but it might create new technology "as soon as this year."
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 104 มุมมอง 0 รีวิว
  • ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แพลตฟอร์ม AI ต่าง ๆ เช่น ChatGPT, Sora, xAI ฯลฯ ได้กระตุ้นให้บริษัทเทคโนโลยีทั่วสหรัฐฯ แห่กันสร้างดาต้าเซ็นเตอร์แบบเร่งด่วน → โดยเฉพาะในพื้นที่ “Data Center Alley” รัฐ Virginia ที่กลายเป็นศูนย์กลางของโลกในการประมวลผล AI

    ปัญหาคือ...ดาต้าเซ็นเตอร์เหล่านี้ใช้พลังงานมหาศาล → ส่งผลให้ความต้องการไฟฟ้าในโซนตะวันออกของสหรัฐฯ ภายใต้การดูแลของ PJM เพิ่มขึ้นเร็วมาก → ราคาพลังงานใน Pennsylvania พุ่งขึ้นกว่า 800% จากการประมูลสิทธิกำลังผลิต → และอาจมี blackout ในหน้าร้อนปี 2025

    ผู้ว่าการรัฐ Josh Shapiro ออกมาเรียกร้องว่า → ถ้า PJM ไม่เร่งอนุมัติโรงไฟฟ้าใหม่ หรือขยายกริดให้ไวขึ้น → รัฐอาจต้อง “ถอนตัว” แล้วสร้างระบบพลังงานแยกของตัวเอง

    PJM Interconnection คือองค์กรจัดการกริดพลังงานครอบคลุม 13 รัฐ รวมถึง Pennsylvania  
    • เป็นผู้ดูแลการซื้อขายพลังงานระดับ wholesale  
    • ต้องรับแรงกดดันจากดาต้าเซ็นเตอร์ AI ทั่วภูมิภาค

    การเปิดตัว ChatGPT และดาต้าเซ็นเตอร์ AI ตั้งแต่ปี 2023 ทำให้ความต้องการไฟฟ้าเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว  
    • Elon Musk ถึงขั้นต้องส่งโรงไฟฟ้าทั้งชุดไปยังสหรัฐฯ เพื่อรองรับโครงการ Colossus ของ xAI

    PJM เคยชะลอการเชื่อมต่อโรงไฟฟ้าใหม่ในปี 2022 เพราะมีโครงการพลังงานสะอาดเข้ามามากเกินไป → ตรวจสอบไม่ทัน

    PJM ประเมินว่า ภายในปี 2030 จะต้องเพิ่มกำลังผลิตอีก 32 GW  
    • ในจำนวนนี้กว่า 30 GW จะถูกใช้กับดาต้าเซ็นเตอร์ AI ใหม่ทั้งหมด

    เพื่อเร่งแก้ปัญหา รัฐบาลสหรัฐฯ สั่งให้โรงไฟฟ้าเก่าที่กำลังจะปิดกลับมาเปิดใช้งานหน้าร้อนนี้แทนการปิดตามแผน

    ผู้ว่าการรัฐ Pennsylvania เรียกร้องว่า “PJM ต้องเร็วขึ้น–โปร่งใสขึ้น–และลดต้นทุนพลังงานให้ประชาชน”

    PJM ได้อนุมัติโครงการโรงไฟฟ้าใหม่กว่า 50 แห่งแล้ว → แต่ส่วนใหญ่จะออนไลน์จริงในช่วงต้นทศวรรษ 2030

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-is-eating-up-pennsylvanias-power-governor-threatens-to-pull-state-from-the-grid-new-plants-arent-being-built-fast-enough-to-keep-up-with-demand
    ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แพลตฟอร์ม AI ต่าง ๆ เช่น ChatGPT, Sora, xAI ฯลฯ ได้กระตุ้นให้บริษัทเทคโนโลยีทั่วสหรัฐฯ แห่กันสร้างดาต้าเซ็นเตอร์แบบเร่งด่วน → โดยเฉพาะในพื้นที่ “Data Center Alley” รัฐ Virginia ที่กลายเป็นศูนย์กลางของโลกในการประมวลผล AI ปัญหาคือ...ดาต้าเซ็นเตอร์เหล่านี้ใช้พลังงานมหาศาล → ส่งผลให้ความต้องการไฟฟ้าในโซนตะวันออกของสหรัฐฯ ภายใต้การดูแลของ PJM เพิ่มขึ้นเร็วมาก → ราคาพลังงานใน Pennsylvania พุ่งขึ้นกว่า 800% จากการประมูลสิทธิกำลังผลิต → และอาจมี blackout ในหน้าร้อนปี 2025 ผู้ว่าการรัฐ Josh Shapiro ออกมาเรียกร้องว่า → ถ้า PJM ไม่เร่งอนุมัติโรงไฟฟ้าใหม่ หรือขยายกริดให้ไวขึ้น → รัฐอาจต้อง “ถอนตัว” แล้วสร้างระบบพลังงานแยกของตัวเอง ✅ PJM Interconnection คือองค์กรจัดการกริดพลังงานครอบคลุม 13 รัฐ รวมถึง Pennsylvania   • เป็นผู้ดูแลการซื้อขายพลังงานระดับ wholesale   • ต้องรับแรงกดดันจากดาต้าเซ็นเตอร์ AI ทั่วภูมิภาค ✅ การเปิดตัว ChatGPT และดาต้าเซ็นเตอร์ AI ตั้งแต่ปี 2023 ทำให้ความต้องการไฟฟ้าเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว   • Elon Musk ถึงขั้นต้องส่งโรงไฟฟ้าทั้งชุดไปยังสหรัฐฯ เพื่อรองรับโครงการ Colossus ของ xAI ✅ PJM เคยชะลอการเชื่อมต่อโรงไฟฟ้าใหม่ในปี 2022 เพราะมีโครงการพลังงานสะอาดเข้ามามากเกินไป → ตรวจสอบไม่ทัน ✅ PJM ประเมินว่า ภายในปี 2030 จะต้องเพิ่มกำลังผลิตอีก 32 GW   • ในจำนวนนี้กว่า 30 GW จะถูกใช้กับดาต้าเซ็นเตอร์ AI ใหม่ทั้งหมด ✅ เพื่อเร่งแก้ปัญหา รัฐบาลสหรัฐฯ สั่งให้โรงไฟฟ้าเก่าที่กำลังจะปิดกลับมาเปิดใช้งานหน้าร้อนนี้แทนการปิดตามแผน ✅ ผู้ว่าการรัฐ Pennsylvania เรียกร้องว่า “PJM ต้องเร็วขึ้น–โปร่งใสขึ้น–และลดต้นทุนพลังงานให้ประชาชน” ✅ PJM ได้อนุมัติโครงการโรงไฟฟ้าใหม่กว่า 50 แห่งแล้ว → แต่ส่วนใหญ่จะออนไลน์จริงในช่วงต้นทศวรรษ 2030 https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-is-eating-up-pennsylvanias-power-governor-threatens-to-pull-state-from-the-grid-new-plants-arent-being-built-fast-enough-to-keep-up-with-demand
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 122 มุมมอง 0 รีวิว
  • ลองนึกดูว่าเวลาเราพิมพ์คำถามยาว ๆ ใส่ AI อย่าง ChatGPT แล้วระบบต้องใช้พลังงานมหาศาลขนาดไหนเพื่อ “เข้าใจ–แยกประเด็น–ค้นหาคำตอบ” → ล่าสุด UNESCO เผยว่าการถามคำถามให้ “สั้นลง–ชัดขึ้น” และเลือกใช้โมเดลที่ “เล็กลง–เฉพาะทาง” แทนโมเดลใหญ่แบบ general-purpose จะช่วยลดการใช้พลังงานได้ถึง 90%!

    ยกตัวอย่าง ChatGPT — ผู้บริหาร OpenAI เคยเผยว่า ทุกคำถามที่ถามใช้ไฟฟ้าประมาณ 0.34 Wh ซึ่งมากกว่าการค้นหาบน Google ถึง 10–70 เท่า → ถ้านับคำถามเฉลี่ยวันละพันล้านครั้ง เท่ากับใช้ไฟปีละ 310 GWh = เท่ากับคนเอธิโอเปีย 3 ล้านคนใช้ทั้งปี!

    และที่น่าตกใจคือความต้องการพลังงานของ AI กำลัง “เพิ่มเป็นเท่าตัวทุก 100 วัน” เพราะคนใช้มากขึ้น และ AI ถูกฝังเข้าไปในหลายแอปฯ → เทคโนโลยีที่ควรช่วยโลก อาจกำลังเผาโลกช้า ๆ ถ้าเราไม่จัดการพลังงานที่ใช้

    ข่าวดีคือผู้ผลิต AI หลายรายก็เริ่มปล่อย “เวอร์ชันขนาดเล็ก” เช่น → Google Gemma, Microsoft Phi-3, OpenAI GPT-4o mini, และ Mistral AI กับรุ่น Ministral

    UNESCO เผยวิธีลดพลังงาน AI ได้ 90% โดยไม่ลดคุณภาพ:  
    • ลดความยาวคำถามจาก 300 → 150 คำ  
    • เปลี่ยนจากโมเดลขนาดใหญ่ → เป็นโมเดลเฉพาะทางที่เล็กลง

    ChatGPT ใช้พลังงานประมาณ 0.34 Wh ต่อการถาม 1 ครั้ง  
    • มากกว่า Google Search 10–70 เท่า  
    • วันละ 1 พันล้านคำถาม = 310 GWh/ปี

    การใช้โมเดลขนาดใหญ่ = ต้องโหลดข้อมูลมหาศาลทุกครั้งที่ตอบ  
    • หากใช้โมเดลเล็กเฉพาะทาง จะใช้พลังงานน้อยลงมาก

    ปัจจุบัน Tech Giants ออกโมเดลขนาดเล็กเพื่อประหยัดพลังงานและทำงานเฉพาะทางได้ไวขึ้น:

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/09/study-ai-needs-to-be-smaller-reduce-energy-footprint
    ลองนึกดูว่าเวลาเราพิมพ์คำถามยาว ๆ ใส่ AI อย่าง ChatGPT แล้วระบบต้องใช้พลังงานมหาศาลขนาดไหนเพื่อ “เข้าใจ–แยกประเด็น–ค้นหาคำตอบ” → ล่าสุด UNESCO เผยว่าการถามคำถามให้ “สั้นลง–ชัดขึ้น” และเลือกใช้โมเดลที่ “เล็กลง–เฉพาะทาง” แทนโมเดลใหญ่แบบ general-purpose จะช่วยลดการใช้พลังงานได้ถึง 90%! ยกตัวอย่าง ChatGPT — ผู้บริหาร OpenAI เคยเผยว่า ทุกคำถามที่ถามใช้ไฟฟ้าประมาณ 0.34 Wh ซึ่งมากกว่าการค้นหาบน Google ถึง 10–70 เท่า → ถ้านับคำถามเฉลี่ยวันละพันล้านครั้ง เท่ากับใช้ไฟปีละ 310 GWh = เท่ากับคนเอธิโอเปีย 3 ล้านคนใช้ทั้งปี! และที่น่าตกใจคือความต้องการพลังงานของ AI กำลัง “เพิ่มเป็นเท่าตัวทุก 100 วัน” เพราะคนใช้มากขึ้น และ AI ถูกฝังเข้าไปในหลายแอปฯ → เทคโนโลยีที่ควรช่วยโลก อาจกำลังเผาโลกช้า ๆ ถ้าเราไม่จัดการพลังงานที่ใช้ ข่าวดีคือผู้ผลิต AI หลายรายก็เริ่มปล่อย “เวอร์ชันขนาดเล็ก” เช่น → Google Gemma, Microsoft Phi-3, OpenAI GPT-4o mini, และ Mistral AI กับรุ่น Ministral ✅ UNESCO เผยวิธีลดพลังงาน AI ได้ 90% โดยไม่ลดคุณภาพ:   • ลดความยาวคำถามจาก 300 → 150 คำ   • เปลี่ยนจากโมเดลขนาดใหญ่ → เป็นโมเดลเฉพาะทางที่เล็กลง ✅ ChatGPT ใช้พลังงานประมาณ 0.34 Wh ต่อการถาม 1 ครั้ง   • มากกว่า Google Search 10–70 เท่า   • วันละ 1 พันล้านคำถาม = 310 GWh/ปี ✅ การใช้โมเดลขนาดใหญ่ = ต้องโหลดข้อมูลมหาศาลทุกครั้งที่ตอบ   • หากใช้โมเดลเล็กเฉพาะทาง จะใช้พลังงานน้อยลงมาก ✅ ปัจจุบัน Tech Giants ออกโมเดลขนาดเล็กเพื่อประหยัดพลังงานและทำงานเฉพาะทางได้ไวขึ้น: https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/09/study-ai-needs-to-be-smaller-reduce-energy-footprint
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Study: AI needs to be smaller, reduce energy footprint
    The potential of artificial intelligence is immense – but its equally vast energy consumption needs curbing, with asking shorter questions one way to achieve, said a UNESCO study unveiled on July 8.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 102 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อก่อน ถ้าเรียนคอมฯ ก็ต้องเรียนเขียนโค้ด จดจำ syntax จัดการอัลกอริธึม…แต่วันนี้ AI อย่าง Copilot, ChatGPT หรือ Claude ก็ “เขียนให้เราได้หมด” → ทำให้หลายคนเริ่มตั้งคำถามว่า “จำเป็นไหมที่นักศึกษายังต้องเรียนเขียนโค้ดจาก 0?”

    จากรายงานของ TechSpot พบว่า:
    - หลายมหาวิทยาลัย เช่น Carnegie Mellon University (CMU) กำลัง “รีเซ็ต” หลักสูตร
    - เน้น “การคิดเชิงระบบ + ความเข้าใจพื้นฐาน AI” มากกว่าทักษะเชิงเทคนิคล้วน ๆ
    - นักศึกษาเริ่มใช้ AI เป็น “ไม้เท้า” แต่อาจลืมว่า “ยังต้องรู้ว่ากำลังเดินไปไหน”

    บางวิชาก็อนุญาตให้ใช้ AI ได้ตั้งแต่ปีแรก → สุดท้ายพบว่า นักศึกษาใช้ AI ทำการบ้าน แล้ว “ไม่เข้าใจโค้ดครึ่งหนึ่งที่ได้มา” → ทำให้หลายคนเริ่มกลับไปตั้งใจเรียนเขียนโค้ดเอง

    ผลกระทบยังไปไกลถึงตลาดแรงงาน → งานสาย software entry-level ถูกลดลงอย่างชัดเจน (ลด 65% ในรอบ 3 ปี ตามข้อมูลของ CompTIA) → นักศึกษาที่เคยคิดว่า “เรียนคอม = จบแล้วได้เงินเดือนดี” ก็เริ่มวางแผนเรียน minor ด้านอื่น ๆ เพิ่ม เช่น ความมั่นคงปลอดภัย, ปัญญาสังคม, หรือการเมือง

    มีข้อเสนอว่าวิทยาการคอมพิวเตอร์จะกลายเป็นเหมือน “วิชาศิลปศาสตร์ยุคใหม่” ที่ต้องผสานทักษะด้านเทคนิค + ความคิดเชิงวิพากษ์ + การสื่อสาร เพื่ออยู่รอดในยุคที่ AI เป็นเพื่อนร่วมงานทุกที่

    หลายมหาวิทยาลัยสหรัฐฯ ปรับหลักสูตรคอมพิวเตอร์ เน้น “AI literacy” และ “computational thinking”  
    • ลดการเน้น syntax ของภาษาโปรแกรม  
    • สนับสนุนวิชาข้ามศาสตร์ เช่น คอมพิวเตอร์ + ชีววิทยา, คอมฯ + นโยบาย

    Carnegie Mellon University เป็นหนึ่งในผู้นำการเปลี่ยนแปลง  
    • บางวิชาอนุญาตให้นักศึกษาใช้ AI ทำการบ้าน  
    • แต่พบว่า AI ทำให้ “หลงทาง” และไม่เข้าใจโค้ดจริง  
    • ทำให้นักศึกษาหลายคนกลับมาสนใจเรียน code อย่างตั้งใจอีกครั้ง

    NSF จัดโครงการ ‘Level Up AI’ เพื่อร่วมกำหนด “พื้นฐานด้าน AI” สำหรับนักศึกษาสายคอม  
    • ร่วมมือกับสมาคมวิจัย (Computing Research Association) และมหาวิทยาลัยทั่วประเทศ  
    • ระยะโครงการ 18 เดือน

    แนวโน้ม: คอมพิวเตอร์อาจกลายเป็นวิชา “พื้นฐาน” ที่เหมือนศิลปศาสตร์ยุคใหม่  
    • ต้องใช้ทักษะคิดวิเคราะห์–สื่อสาร–เข้าใจสังคมควบคู่กับเทคนิค

    หลายคนใช้ AI ช่วย coding แต่เริ่มระวังไม่ให้ใช้จน “ทื่อ” หรือไม่มีพื้นฐาน

    https://www.techspot.com/news/108574-universities-rethinking-computer-science-curriculum-response-ai-tools.html
    เมื่อก่อน ถ้าเรียนคอมฯ ก็ต้องเรียนเขียนโค้ด จดจำ syntax จัดการอัลกอริธึม…แต่วันนี้ AI อย่าง Copilot, ChatGPT หรือ Claude ก็ “เขียนให้เราได้หมด” → ทำให้หลายคนเริ่มตั้งคำถามว่า “จำเป็นไหมที่นักศึกษายังต้องเรียนเขียนโค้ดจาก 0?” จากรายงานของ TechSpot พบว่า: - หลายมหาวิทยาลัย เช่น Carnegie Mellon University (CMU) กำลัง “รีเซ็ต” หลักสูตร - เน้น “การคิดเชิงระบบ + ความเข้าใจพื้นฐาน AI” มากกว่าทักษะเชิงเทคนิคล้วน ๆ - นักศึกษาเริ่มใช้ AI เป็น “ไม้เท้า” แต่อาจลืมว่า “ยังต้องรู้ว่ากำลังเดินไปไหน” บางวิชาก็อนุญาตให้ใช้ AI ได้ตั้งแต่ปีแรก → สุดท้ายพบว่า นักศึกษาใช้ AI ทำการบ้าน แล้ว “ไม่เข้าใจโค้ดครึ่งหนึ่งที่ได้มา” → ทำให้หลายคนเริ่มกลับไปตั้งใจเรียนเขียนโค้ดเอง ผลกระทบยังไปไกลถึงตลาดแรงงาน → งานสาย software entry-level ถูกลดลงอย่างชัดเจน (ลด 65% ในรอบ 3 ปี ตามข้อมูลของ CompTIA) → นักศึกษาที่เคยคิดว่า “เรียนคอม = จบแล้วได้เงินเดือนดี” ก็เริ่มวางแผนเรียน minor ด้านอื่น ๆ เพิ่ม เช่น ความมั่นคงปลอดภัย, ปัญญาสังคม, หรือการเมือง มีข้อเสนอว่าวิทยาการคอมพิวเตอร์จะกลายเป็นเหมือน “วิชาศิลปศาสตร์ยุคใหม่” ที่ต้องผสานทักษะด้านเทคนิค + ความคิดเชิงวิพากษ์ + การสื่อสาร เพื่ออยู่รอดในยุคที่ AI เป็นเพื่อนร่วมงานทุกที่ ✅ หลายมหาวิทยาลัยสหรัฐฯ ปรับหลักสูตรคอมพิวเตอร์ เน้น “AI literacy” และ “computational thinking”   • ลดการเน้น syntax ของภาษาโปรแกรม   • สนับสนุนวิชาข้ามศาสตร์ เช่น คอมพิวเตอร์ + ชีววิทยา, คอมฯ + นโยบาย ✅ Carnegie Mellon University เป็นหนึ่งในผู้นำการเปลี่ยนแปลง   • บางวิชาอนุญาตให้นักศึกษาใช้ AI ทำการบ้าน   • แต่พบว่า AI ทำให้ “หลงทาง” และไม่เข้าใจโค้ดจริง   • ทำให้นักศึกษาหลายคนกลับมาสนใจเรียน code อย่างตั้งใจอีกครั้ง ✅ NSF จัดโครงการ ‘Level Up AI’ เพื่อร่วมกำหนด “พื้นฐานด้าน AI” สำหรับนักศึกษาสายคอม   • ร่วมมือกับสมาคมวิจัย (Computing Research Association) และมหาวิทยาลัยทั่วประเทศ   • ระยะโครงการ 18 เดือน ✅ แนวโน้ม: คอมพิวเตอร์อาจกลายเป็นวิชา “พื้นฐาน” ที่เหมือนศิลปศาสตร์ยุคใหม่   • ต้องใช้ทักษะคิดวิเคราะห์–สื่อสาร–เข้าใจสังคมควบคู่กับเทคนิค ✅ หลายคนใช้ AI ช่วย coding แต่เริ่มระวังไม่ให้ใช้จน “ทื่อ” หรือไม่มีพื้นฐาน https://www.techspot.com/news/108574-universities-rethinking-computer-science-curriculum-response-ai-tools.html
    WWW.TECHSPOT.COM
    Universities are rethinking computer science curriculum in response to AI tools
    Generative AI is making its presence felt across academia, but its impact is most pronounced in computer science. The introduction of AI assistants by major tech companies...
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 145 มุมมอง 0 รีวิว
  • AI: พลังขับเคลื่อนความก้าวหน้า... หรือเร่งโลกให้ร้อนขึ้น?

    บทนำ: ยุค AI กับผลกระทบที่มองไม่เห็น
    ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงโลก จากการค้นหาข้อมูล รถยนต์ไร้คนขับ ไปจนถึงการวินิจฉัยทางการแพทย์ แต่ความก้าวหน้านี้มาพร้อมต้นทุนที่ซ่อนอยู่: การใช้พลังงานมหาศาลและความร้อนที่เกิดขึ้น ซึ่งส่งผลต่อภาวะโลกร้อน บทความนี้สำรวจสาเหตุที่ AI ใช้พลังงานมาก ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และนวัตกรรมเพื่อความยั่งยืน

    AI กับความต้องการพลังงานมหาศาล

    ทำไม AI ถึงใช้พลังงานมาก?
    AI โดยเฉพาะโมเดลกำเนิด เช่น GPT-4 ต้องการพลังการประมวลผลสูง ใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPUs) และหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPUs) ซึ่งกินไฟมากและสร้างความร้อนที่ต้องระบายด้วยระบบทำความเย็นซับซ้อน การฝึกโมเดล เช่น GPT-3 ใช้ไฟฟ้า ~1,300 MWh และ GPT-4 ใช้ ~1,750 MWh ส่วนการอนุมาน (เช่น การสอบถาม ChatGPT) ใช้พลังงานรวมมากกว่าการฝึกเมื่อมีผู้ใช้จำนวนมาก

    ตัวอย่างการใช้พลังงาน
    - ชั้นวาง AI ใช้ไฟมากกว่าครัวเรือนสหรัฐฯ 39 เท่า
    - การฝึก GPT-3 เทียบเท่าการใช้ไฟของบ้าน 120-130 หลังต่อปี
    - การสอบถาม ChatGPT ครั้งหนึ่งใช้พลังงานมากกว่าการค้นหา Google 10-15 เท่า และปล่อย CO2 มากกว่า 340 เท่า
    - ศูนย์ข้อมูลทั่วโลกในปี 2022 ใช้ไฟ 460 TWh และคาดว่าในปี 2026 จะเพิ่มเป็น ~1,050 TWh เทียบเท่าการใช้ไฟของเยอรมนี

    ความร้อนจาก AI: ตัวเร่งโลกร้อน

    จากไฟฟ้าสู่ความร้อน
    พลังงานไฟฟ้าที่ AI ใช้เกือบทั้งหมดแปลงเป็นความร้อน โดย 1 วัตต์ผลิตความร้อน 3.412 BTU/ชั่วโมง GPUs สมัยใหม่ใช้ไฟเกิน 1,000 วัตต์ต่อตัว สร้างความร้อนที่ต้องระบาย

    รอยเท้าคาร์บอนและน้ำ
    การฝึกโมเดล AI ปล่อย CO2 ได้ถึง 284 ตัน เทียบเท่ารถยนต์สหรัฐฯ 5 คันต่อปี การระบายความร้อนศูนย์ข้อมูลใช้ไฟฟ้าถึง 40% และน้ำราว 2 ลิตรต่อ kWh โดย ChatGPT-4o ใช้น้ำเทียบเท่าความต้องการน้ำดื่มของ 1.2 ล้านคนต่อปี คาดว่าภายในปี 2030 ศูนย์ข้อมูล AI อาจใช้ไฟมากกว่าฝรั่งเศสทั้งประเทศ

    ความท้าทายด้านความร้อน
    ความร้อนสูงเกินไปทำให้ประสิทธิภาพลดลง อายุฮาร์ดแวร์สั้นลง และระบบไม่เสถียร การระบายความร้อนด้วยอากาศแบบดั้งเดิมไม่เพียงพอต่อความร้อนจาก AI สมัยใหม่ และระบบทำความเย็นใช้พลังงานสูง ตัวอย่างการใช้พลังงาน GPU ในอนาคต:
    - ปี 2025 (Blackwell Ultra): 1,400W, ใช้การระบายความร้อนแบบ Direct-to-Chip
    - ปี 2027 (Rubin Ultra): 3,600W, ใช้ Direct-to-Chip
    - ปี 2029 (Feynman Ultra): 6,000W, ใช้ Immersion Cooling
    - ปี 2032: 15,360W, ใช้ Embedded Cooling

    นวัตกรรมเพื่อ AI ที่ยั่งยืน

    การระบายความร้อนที่ชาญฉลาด
    - การระบายความร้อนด้วยของLikely ResponseHed: มีประสิทธิภาพสูงกว่าอากาศ 3000 เท่า ใช้ในระบบ Direct-to-Chip และ Immersion Cooling
    - ระบบ HVAC ขั้นสูง: ใช้การระบายความร้อนแบบระเหยและท่อความร้อน ลดการใช้พลังงานและน้ำ
    - ตัวชี้วัด TUE: วัดประสิทธิภาพพลังงานโดยรวมของศูนย์ข้อมูล

    การออกแบบ AI ที่ประหยัดพลังงาน
    - การตัดแต่งโมเดล/ควอนไทซ์: ลดขนาดโมเดลและพลังงานที่ใช้
    - การกลั่นความรู้: ถ่ายทอดความรู้สู่โมเดลขนาดเล็ก
    - ชิปประหยัดพลังงาน: เช่น TPUs และ NPUs
    - AI จัดการพลังงาน: ใช้ AI วิเคราะห์และลดการใช้พลังงานในโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ
    - Edge Computing: ลดการส่งข้อมูลไปยังคลาวด์

    พลังงานหมุนเวียน
    ศูนย์ข้อมูลเปลี่ยนไปใช้พลังงานแสงอาทิตย์ ลม และน้ำ รวมถึงนวัตกรรมอย่างการระบายความร้อนด้วยน้ำทะเลและพลังงานแสงอาทิตย์แบบ Dispatchable

    ความรับผิดชอบร่วมกัน

    ความโปร่งใสของบริษัท AI
    บริษัทควรเปิดเผยข้อมูลการใช้พลังงานและรอยเท้าคาร์บอน เพื่อให้เกิดความรับผิดชอบ

    นโยบายและกฎระเบียบ
    รัฐบาลทั่วโลกผลักดันนโยบาย Green AI เช่น กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป เพื่อความยั่งยืน

    บทบาทของนักพัฒนาและผู้ใช้
    - นักพัฒนา: เลือกโมเดลและฮาร์ดแวร์ประหยัดพลังงาน ใช้เครื่องมือติดตามคาร์บอน
    - ผู้ใช้: ตระหนักถึงการใช้พลังงานของ AI และสนับสนุนบริษัทที่ยั่งยืน

    บทสรุป: วิสัยทัศน์ Green AI
    AI มีศักยภาพเปลี่ยนแปลงโลก แต่ต้องจัดการกับการใช้พลังงานและความร้อนที่ส่งผลต่อภาวะโลกร้อน ด้วยนวัตกรรมการระบายความร้อน การออกแบบ AI ที่ประหยัดพลังงาน และพลังงานหมุนเวียน รวมถึงความโปร่งใสและนโยบายที่เหมาะสม เราสามารถสร้างอนาคต AI ที่ยั่งยืน โดยไม่ต้องเลือกว่าจะพัฒนา AI หรือรักษาสภาพภูมิอากาศ

    #ลุงเขียนหลานอ่าน
    🌍 AI: พลังขับเคลื่อนความก้าวหน้า... หรือเร่งโลกให้ร้อนขึ้น? 📝 บทนำ: ยุค AI กับผลกระทบที่มองไม่เห็น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงโลก จากการค้นหาข้อมูล รถยนต์ไร้คนขับ ไปจนถึงการวินิจฉัยทางการแพทย์ แต่ความก้าวหน้านี้มาพร้อมต้นทุนที่ซ่อนอยู่: การใช้พลังงานมหาศาลและความร้อนที่เกิดขึ้น ซึ่งส่งผลต่อภาวะโลกร้อน บทความนี้สำรวจสาเหตุที่ AI ใช้พลังงานมาก ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และนวัตกรรมเพื่อความยั่งยืน ⚡ AI กับความต้องการพลังงานมหาศาล ❓ ทำไม AI ถึงใช้พลังงานมาก? AI โดยเฉพาะโมเดลกำเนิด เช่น GPT-4 ต้องการพลังการประมวลผลสูง ใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPUs) และหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPUs) ซึ่งกินไฟมากและสร้างความร้อนที่ต้องระบายด้วยระบบทำความเย็นซับซ้อน การฝึกโมเดล เช่น GPT-3 ใช้ไฟฟ้า ~1,300 MWh และ GPT-4 ใช้ ~1,750 MWh ส่วนการอนุมาน (เช่น การสอบถาม ChatGPT) ใช้พลังงานรวมมากกว่าการฝึกเมื่อมีผู้ใช้จำนวนมาก 📊 ตัวอย่างการใช้พลังงาน - ชั้นวาง AI ใช้ไฟมากกว่าครัวเรือนสหรัฐฯ 39 เท่า - การฝึก GPT-3 เทียบเท่าการใช้ไฟของบ้าน 120-130 หลังต่อปี - การสอบถาม ChatGPT ครั้งหนึ่งใช้พลังงานมากกว่าการค้นหา Google 10-15 เท่า และปล่อย CO2 มากกว่า 340 เท่า - ศูนย์ข้อมูลทั่วโลกในปี 2022 ใช้ไฟ 460 TWh และคาดว่าในปี 2026 จะเพิ่มเป็น ~1,050 TWh เทียบเท่าการใช้ไฟของเยอรมนี 🔥 ความร้อนจาก AI: ตัวเร่งโลกร้อน 🌡️ จากไฟฟ้าสู่ความร้อน พลังงานไฟฟ้าที่ AI ใช้เกือบทั้งหมดแปลงเป็นความร้อน โดย 1 วัตต์ผลิตความร้อน 3.412 BTU/ชั่วโมง GPUs สมัยใหม่ใช้ไฟเกิน 1,000 วัตต์ต่อตัว สร้างความร้อนที่ต้องระบาย 🌱 รอยเท้าคาร์บอนและน้ำ การฝึกโมเดล AI ปล่อย CO2 ได้ถึง 284 ตัน เทียบเท่ารถยนต์สหรัฐฯ 5 คันต่อปี การระบายความร้อนศูนย์ข้อมูลใช้ไฟฟ้าถึง 40% และน้ำราว 2 ลิตรต่อ kWh โดย ChatGPT-4o ใช้น้ำเทียบเท่าความต้องการน้ำดื่มของ 1.2 ล้านคนต่อปี คาดว่าภายในปี 2030 ศูนย์ข้อมูล AI อาจใช้ไฟมากกว่าฝรั่งเศสทั้งประเทศ 🛠️ ความท้าทายด้านความร้อน ความร้อนสูงเกินไปทำให้ประสิทธิภาพลดลง อายุฮาร์ดแวร์สั้นลง และระบบไม่เสถียร การระบายความร้อนด้วยอากาศแบบดั้งเดิมไม่เพียงพอต่อความร้อนจาก AI สมัยใหม่ และระบบทำความเย็นใช้พลังงานสูง ตัวอย่างการใช้พลังงาน GPU ในอนาคต: - ปี 2025 (Blackwell Ultra): 1,400W, ใช้การระบายความร้อนแบบ Direct-to-Chip - ปี 2027 (Rubin Ultra): 3,600W, ใช้ Direct-to-Chip - ปี 2029 (Feynman Ultra): 6,000W, ใช้ Immersion Cooling - ปี 2032: 15,360W, ใช้ Embedded Cooling 🌱 นวัตกรรมเพื่อ AI ที่ยั่งยืน 💧 การระบายความร้อนที่ชาญฉลาด - การระบายความร้อนด้วยของLikely ResponseHed: มีประสิทธิภาพสูงกว่าอากาศ 3000 เท่า ใช้ในระบบ Direct-to-Chip และ Immersion Cooling - ระบบ HVAC ขั้นสูง: ใช้การระบายความร้อนแบบระเหยและท่อความร้อน ลดการใช้พลังงานและน้ำ - ตัวชี้วัด TUE: วัดประสิทธิภาพพลังงานโดยรวมของศูนย์ข้อมูล 🖥️ การออกแบบ AI ที่ประหยัดพลังงาน - การตัดแต่งโมเดล/ควอนไทซ์: ลดขนาดโมเดลและพลังงานที่ใช้ - การกลั่นความรู้: ถ่ายทอดความรู้สู่โมเดลขนาดเล็ก - ชิปประหยัดพลังงาน: เช่น TPUs และ NPUs - AI จัดการพลังงาน: ใช้ AI วิเคราะห์และลดการใช้พลังงานในโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ - Edge Computing: ลดการส่งข้อมูลไปยังคลาวด์ ☀️ พลังงานหมุนเวียน ศูนย์ข้อมูลเปลี่ยนไปใช้พลังงานแสงอาทิตย์ ลม และน้ำ รวมถึงนวัตกรรมอย่างการระบายความร้อนด้วยน้ำทะเลและพลังงานแสงอาทิตย์แบบ Dispatchable 🤝 ความรับผิดชอบร่วมกัน 📊 ความโปร่งใสของบริษัท AI บริษัทควรเปิดเผยข้อมูลการใช้พลังงานและรอยเท้าคาร์บอน เพื่อให้เกิดความรับผิดชอบ 📜 นโยบายและกฎระเบียบ รัฐบาลทั่วโลกผลักดันนโยบาย Green AI เช่น กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป เพื่อความยั่งยืน 🧑‍💻 บทบาทของนักพัฒนาและผู้ใช้ - นักพัฒนา: เลือกโมเดลและฮาร์ดแวร์ประหยัดพลังงาน ใช้เครื่องมือติดตามคาร์บอน - ผู้ใช้: ตระหนักถึงการใช้พลังงานของ AI และสนับสนุนบริษัทที่ยั่งยืน 🌟 บทสรุป: วิสัยทัศน์ Green AI AI มีศักยภาพเปลี่ยนแปลงโลก แต่ต้องจัดการกับการใช้พลังงานและความร้อนที่ส่งผลต่อภาวะโลกร้อน ด้วยนวัตกรรมการระบายความร้อน การออกแบบ AI ที่ประหยัดพลังงาน และพลังงานหมุนเวียน รวมถึงความโปร่งใสและนโยบายที่เหมาะสม เราสามารถสร้างอนาคต AI ที่ยั่งยืน โดยไม่ต้องเลือกว่าจะพัฒนา AI หรือรักษาสภาพภูมิอากาศ #ลุงเขียนหลานอ่าน
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 211 มุมมอง 0 รีวิว
  • คุณอาจเคยเปิด ChatGPT หรือ Copilot แล้วพิมพ์ว่า “ช่วยปรับเรซูเม่ให้หน่อย” แต่สิ่งที่ได้กลับมาไม่ค่อยโดนใจ เพราะมัน “กว้างเกินไป” ใช่ไหมครับ?

    Guido Sieber จากบริษัทจัดหางานในเยอรมนี แนะนำว่า เราสามารถใช้ AI ให้ฉลาดขึ้นด้วย “prompt ที่เฉพาะเจาะจง” และแบ่งเป็น 3 ช่วงหลักในการหางาน:

    1. หาโอกาสงานให้ตรงจุด
    - ใช้ prompt แบบ “เฉพาะเจาะจง” เช่น  → Find current job offers for financial accountants in Berlin with a remote working option

    - หรือหาเป้าหมายอุตสาหกรรมด้วย prompt แบบ  → List the top five employers for IT security in Germany

    - ปรับแต่งคำถามระหว่างแชต ไม่ใช่ใช้แค่คำถามแรกเดียวจบ  → ยิ่งเจาะจง → ยิ่งได้คำตอบที่ตรง

    2. สร้างเอกสารสมัครงานอย่างเฉียบ
    - ใช้ AI วิเคราะห์ประกาศงาน เช่น  → What skills are currently most sought in UX designer job postings?  → เพื่อรู้ว่าอะไรคือ “คำยอดฮิต” ในเรซูเม่สายอาชีพนั้น

    - ให้ AI เขียนจดหมายสมัครงานให้ โดยใส่ความสามารถเฉพาะ เช่น  → Draft a cover letter for a junior controller. Highlight my experience with SAP and Excel

    - ตรวจหาจุดอ่อนด้วย prompt อย่าง  → Analyze my CV for red flags HR managers might see

    3. เตรียมสัมภาษณ์กับคู่ซ้อม AI
    - ใช้ AI เป็นคู่ซ้อมด้วย prompt เช่น  → Simulate an interview for a human resource role focused on recruiting experience  → What are common interview questions for data analysts?

    - หรือซ้อมตอบคำถามยาก เช่น  → How can I answer salary expectation questions convincingly?

    - ข้อดีคือสามารถขอ feedback จาก AI ได้ด้วย

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/06/helpful-ai-prompts-for-your-next-job-search
    คุณอาจเคยเปิด ChatGPT หรือ Copilot แล้วพิมพ์ว่า “ช่วยปรับเรซูเม่ให้หน่อย” แต่สิ่งที่ได้กลับมาไม่ค่อยโดนใจ เพราะมัน “กว้างเกินไป” ใช่ไหมครับ? Guido Sieber จากบริษัทจัดหางานในเยอรมนี แนะนำว่า เราสามารถใช้ AI ให้ฉลาดขึ้นด้วย “prompt ที่เฉพาะเจาะจง” และแบ่งเป็น 3 ช่วงหลักในการหางาน: ✅ 1. หาโอกาสงานให้ตรงจุด - ใช้ prompt แบบ “เฉพาะเจาะจง” เช่น  → Find current job offers for financial accountants in Berlin with a remote working option - หรือหาเป้าหมายอุตสาหกรรมด้วย prompt แบบ  → List the top five employers for IT security in Germany - ปรับแต่งคำถามระหว่างแชต ไม่ใช่ใช้แค่คำถามแรกเดียวจบ  → ยิ่งเจาะจง → ยิ่งได้คำตอบที่ตรง ✅ 2. สร้างเอกสารสมัครงานอย่างเฉียบ - ใช้ AI วิเคราะห์ประกาศงาน เช่น  → What skills are currently most sought in UX designer job postings?  → เพื่อรู้ว่าอะไรคือ “คำยอดฮิต” ในเรซูเม่สายอาชีพนั้น - ให้ AI เขียนจดหมายสมัครงานให้ โดยใส่ความสามารถเฉพาะ เช่น  → Draft a cover letter for a junior controller. Highlight my experience with SAP and Excel - ตรวจหาจุดอ่อนด้วย prompt อย่าง  → Analyze my CV for red flags HR managers might see ✅ 3. เตรียมสัมภาษณ์กับคู่ซ้อม AI - ใช้ AI เป็นคู่ซ้อมด้วย prompt เช่น  → Simulate an interview for a human resource role focused on recruiting experience  → What are common interview questions for data analysts? - หรือซ้อมตอบคำถามยาก เช่น  → How can I answer salary expectation questions convincingly? - ข้อดีคือสามารถขอ feedback จาก AI ได้ด้วย https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/06/helpful-ai-prompts-for-your-next-job-search
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Helpful AI prompts for your next job search
    Looking for a new job is a full-time job in itself, and one that can test your nerves. But this is where AI has become a valuable companion, helping you save time on your job hunt.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 193 มุมมอง 0 รีวิว
  • ลองนึกภาพว่ามีกฎหมายที่จะกำหนด “ทุกด้าน” ของการใช้ AI — ตั้งแต่ข้อมูลที่ใช้ฝึกโมเดล ไปจนถึงความโปร่งใสในคำแนะนำของแชตบอต → EU ทำจริงแล้วครับ กฎหมายนี้ชื่อว่า Artificial Intelligence Act หรือ AI Act ซึ่งใช้หลักการ "risk-based" คือ  
    • ความเสี่ยงยิ่งสูง → ต้องควบคุมยิ่งมาก  
    • เช่น AI ที่เกี่ยวกับกฎหมาย, การแพทย์, หรืออาวุธ → ต้องผ่านการตรวจสอบอย่างเข้มข้น  
    • ส่วน AI แบบ General-purpose อย่าง LLM อย่างผม หรือ ChatGPT → จะเริ่มบังคับใช้ในเดือนสิงหาคม 2025  
    • ตามด้วย AI ระดับ high-risk ในสิงหาคม 2026

    เมื่อเร็ว ๆ นี้มีกลุ่มบริษัทใหญ่ในยุโรปกว่า 40 แห่ง ออกมาเรียกร้องให้ EU “หยุดพักก่อน 2 ปี” เพื่อรอให้มีการจัดทำแนวทางปฏิบัติ (Code of Practice) และลดภาระให้กับผู้พัฒนาระบบ AI

    แต่ล่าสุด โฆษกของคณะกรรมาธิการออกมาแถลงชัดว่า:

    “จะไม่มีการหยุดเวลา ไม่มีช่วงผ่อนผัน และไม่มีการชะลอกฎหมายเด็ดขาด” “AI Act คือกฎหมายที่มีเส้นตายที่ระบุไว้ชัดในตัวบท — เราต้องเดินตามนั้น”

    บริษัทในยุโรปที่ยังไม่เตรียมตัว อาจถูกลงโทษหากไม่ปฏิบัติตามภายในกำหนด  
    • โดยเฉพาะผู้พัฒนา LLM, startup ด้าน AI และระบบฝังตัวในผลิตภัณฑ์

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/04/artificial-intelligence-rules-to-go-ahead-no-pause-eu-commission-says
    ลองนึกภาพว่ามีกฎหมายที่จะกำหนด “ทุกด้าน” ของการใช้ AI — ตั้งแต่ข้อมูลที่ใช้ฝึกโมเดล ไปจนถึงความโปร่งใสในคำแนะนำของแชตบอต → EU ทำจริงแล้วครับ กฎหมายนี้ชื่อว่า Artificial Intelligence Act หรือ AI Act ซึ่งใช้หลักการ "risk-based" คือ   • ความเสี่ยงยิ่งสูง → ต้องควบคุมยิ่งมาก   • เช่น AI ที่เกี่ยวกับกฎหมาย, การแพทย์, หรืออาวุธ → ต้องผ่านการตรวจสอบอย่างเข้มข้น   • ส่วน AI แบบ General-purpose อย่าง LLM อย่างผม หรือ ChatGPT → จะเริ่มบังคับใช้ในเดือนสิงหาคม 2025   • ตามด้วย AI ระดับ high-risk ในสิงหาคม 2026 เมื่อเร็ว ๆ นี้มีกลุ่มบริษัทใหญ่ในยุโรปกว่า 40 แห่ง ออกมาเรียกร้องให้ EU “หยุดพักก่อน 2 ปี” เพื่อรอให้มีการจัดทำแนวทางปฏิบัติ (Code of Practice) และลดภาระให้กับผู้พัฒนาระบบ AI แต่ล่าสุด โฆษกของคณะกรรมาธิการออกมาแถลงชัดว่า: “จะไม่มีการหยุดเวลา ไม่มีช่วงผ่อนผัน และไม่มีการชะลอกฎหมายเด็ดขาด” “AI Act คือกฎหมายที่มีเส้นตายที่ระบุไว้ชัดในตัวบท — เราต้องเดินตามนั้น” ‼️ บริษัทในยุโรปที่ยังไม่เตรียมตัว อาจถูกลงโทษหากไม่ปฏิบัติตามภายในกำหนด   • โดยเฉพาะผู้พัฒนา LLM, startup ด้าน AI และระบบฝังตัวในผลิตภัณฑ์ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/04/artificial-intelligence-rules-to-go-ahead-no-pause-eu-commission-says
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Artificial intelligence rules to go ahead, no pause, EU Commission says
    BRUSSELS (Reuters) -The European Union's landmark rules on artificial intelligence will be implemented according to the timeline agreed by legislators and EU countries, the European Commission said on Friday, dismissing suggestions and pressure from some companies and several EU countries for a temporary pause.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 132 มุมมอง 0 รีวิว
  • หลายคนลองใช้ AI แล้วเจอว่า “ก็ตอบโอเคนะ แต่ไม่ว้าว” → ซึ่งจริง ๆ ไม่ใช่เพราะ AI ไม่เก่ง แต่เป็นเพราะ เราอาจยังไม่ได้สื่อสารให้มันเข้าใจเราชัดพอ

    เหมือนคุณไปขอให้เพื่อนช่วยออกแบบโลโก้ แล้วพูดแค่ว่า “ทำโลโก้ให้หน่อย” → ผลลัพธ์ก็คงจินตนาการคนละเรื่องกันเลย

    เพราะงั้น AI ถึงต้องการ “prompt” ที่ไม่ใช่แค่ถาม...แต่ต้องเล่าให้ฟังแบบเข้าใจ → ว่าคุณต้องการอะไร แค่ไหน ในน้ำเสียงแบบไหน และเพื่อใคร → ข่าวนี้เลยรวบรวมเทคนิคหลายมุมมาจากผู้สร้าง AI รุ่นท็อป เพื่อให้คุณ สื่อสารกับ AI แบบไม่เสียเวลา – ได้คำตอบฉลาดแบบที่คุณต้องการ ครับ

    เขียนให้ชัดและเฉพาะเจาะจงที่สุด (Be specific)  
    • อย่าบอกแค่ “ออกแบบโลโก้” → ให้เพิ่ม: ชื่อแบรนด์, อุตสาหกรรม, อารมณ์ที่ต้องการ, กลุ่มเป้าหมาย  
    • ลองใช้โครงสร้าง: “ช่วย __ สำหรับ __ ในแบบที่ __ โดยไม่ต้อง __”

    ถามแบบต่อเนื่อง ไม่ใช่จบที่คำถามแรก (Refine & Follow up)  
    • คิดว่า AI คือเพื่อนที่คุยได้ยาว ๆ → คำตอบแรกอาจไม่สุด แต่คำถามถัดไปทำให้ดีขึ้นมาก  
    • ปรับคำถาม, ขออธิบายเพิ่ม, ขอตัวอย่างใหม่ได้เรื่อย ๆ

    ระบุ “บุคลิก” และ “ผู้ฟัง” ที่ต้องการ (Voice & Audience)  
    • เช่น: “เขียนแบบเป็นกันเอง สำหรับคนอายุ 50 ที่ไม่ใช้ศัพท์เทคนิคเยอะ”  
    • หรือ “สรุปแบบจริงจัง ให้เหมือนผู้เชี่ยวชาญอธิบายให้ CEO ฟัง”

    ให้บริบทเพิ่ม พร้อมตัวอย่างถ้ามี (Context helps!)
    • อย่าบอกว่า “ช่วยวางแผนเที่ยวลอนดอน”  
    • ให้เพิ่มเช่น: “สำหรับครอบครัว 4 คน, ไม่เน้นพิพิธภัณฑ์, ชอบมิวสิคัล, งบกลาง ๆ”  
    • ยิ่งเล่าเหมือนเพื่อนยิ่งได้คำตอบแม่น

    จำกัดคำตอบให้เหมาะสม (Limit the output)  
    • สั่งได้เลยว่า “ตอบใน 150 คำ” หรือ “สรุปใน 5 bullet”  
    • ดีมากถ้าอยากให้เข้าใจง่าย หรือใช้ในพื้นที่จำกัด

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/04/one-tech-tip-get-the-most-out-of-chatgpt-and-other-ai-chatbots-with-better-prompts
    หลายคนลองใช้ AI แล้วเจอว่า “ก็ตอบโอเคนะ แต่ไม่ว้าว” → ซึ่งจริง ๆ ไม่ใช่เพราะ AI ไม่เก่ง แต่เป็นเพราะ เราอาจยังไม่ได้สื่อสารให้มันเข้าใจเราชัดพอ เหมือนคุณไปขอให้เพื่อนช่วยออกแบบโลโก้ แล้วพูดแค่ว่า “ทำโลโก้ให้หน่อย” → ผลลัพธ์ก็คงจินตนาการคนละเรื่องกันเลย เพราะงั้น AI ถึงต้องการ “prompt” ที่ไม่ใช่แค่ถาม...แต่ต้องเล่าให้ฟังแบบเข้าใจ → ว่าคุณต้องการอะไร แค่ไหน ในน้ำเสียงแบบไหน และเพื่อใคร → ข่าวนี้เลยรวบรวมเทคนิคหลายมุมมาจากผู้สร้าง AI รุ่นท็อป เพื่อให้คุณ สื่อสารกับ AI แบบไม่เสียเวลา – ได้คำตอบฉลาดแบบที่คุณต้องการ ครับ ✅ เขียนให้ชัดและเฉพาะเจาะจงที่สุด (Be specific)   • อย่าบอกแค่ “ออกแบบโลโก้” → ให้เพิ่ม: ชื่อแบรนด์, อุตสาหกรรม, อารมณ์ที่ต้องการ, กลุ่มเป้าหมาย   • ลองใช้โครงสร้าง: “ช่วย __ สำหรับ __ ในแบบที่ __ โดยไม่ต้อง __” ✅ ถามแบบต่อเนื่อง ไม่ใช่จบที่คำถามแรก (Refine & Follow up)   • คิดว่า AI คือเพื่อนที่คุยได้ยาว ๆ → คำตอบแรกอาจไม่สุด แต่คำถามถัดไปทำให้ดีขึ้นมาก   • ปรับคำถาม, ขออธิบายเพิ่ม, ขอตัวอย่างใหม่ได้เรื่อย ๆ ✅ ระบุ “บุคลิก” และ “ผู้ฟัง” ที่ต้องการ (Voice & Audience)   • เช่น: “เขียนแบบเป็นกันเอง สำหรับคนอายุ 50 ที่ไม่ใช้ศัพท์เทคนิคเยอะ”   • หรือ “สรุปแบบจริงจัง ให้เหมือนผู้เชี่ยวชาญอธิบายให้ CEO ฟัง” ✅ ให้บริบทเพิ่ม พร้อมตัวอย่างถ้ามี (Context helps!) • อย่าบอกว่า “ช่วยวางแผนเที่ยวลอนดอน”   • ให้เพิ่มเช่น: “สำหรับครอบครัว 4 คน, ไม่เน้นพิพิธภัณฑ์, ชอบมิวสิคัล, งบกลาง ๆ”   • ยิ่งเล่าเหมือนเพื่อนยิ่งได้คำตอบแม่น ✅ จำกัดคำตอบให้เหมาะสม (Limit the output)   • สั่งได้เลยว่า “ตอบใน 150 คำ” หรือ “สรุปใน 5 bullet”   • ดีมากถ้าอยากให้เข้าใจง่าย หรือใช้ในพื้นที่จำกัด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/04/one-tech-tip-get-the-most-out-of-chatgpt-and-other-ai-chatbots-with-better-prompts
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Get the most out of ChatGPT and other AI chatbots with better prompts
    If you're using ChatGPT but getting mediocre results, don't blame the chatbot. Instead, try sharpening up your prompts.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 173 มุมมอง 0 รีวิว
  • ยุโรปเป็นภูมิภาคแรกของโลกที่ออกกฎหมาย AI แบบครอบคลุมทั้งระบบ โดยเรียกว่า AI Act ซึ่งเน้นความปลอดภัย–ความโปร่งใส–และสิทธิมนุษยชนเป็นหลัก

    ฟังดูดีใช่ไหมครับ?

    แต่บริษัทยักษ์ใหญ่ในยุโรปหลายแห่งกลับบอกว่า... “มันดีเกินไปจนทำให้นวัตกรรมไปไม่ถึงไหน” → เพราะกฎที่ซับซ้อน อาจทำให้สตาร์ทอัพ–องค์กรขนาดกลาง ไปจนถึง “European Champion” อย่าง Airbus หรือ ASML ไม่สามารถพัฒนา–ใช้งาน–ทดสอบ AI ได้ทันคู่แข่งในจีนและสหรัฐฯ → พวกเขาเลยเสนอให้ “หยุดพัก 2 ปี” สำหรับข้อบังคับที่เกี่ยวกับ AI แบบ “General-purpose” (เช่น ChatGPT, Gemini, Le Chat) และ AI แบบ “High-risk” (เช่น AI ในระบบสุขภาพ, กฎหมาย, ความมั่นคง)

    โดยเฉพาะกฎของ EU ที่ให้ AI ที่เสี่ยงต่อสุขภาพหรือสิทธิผู้ใช้ ต้องผ่านมาตรฐานหลายขั้นมาก (risk-based approach) → ยังไม่มีกำหนดแน่ชัดของ “code of practice” สำหรับ General-purpose AI ด้วยซ้ำ → แถมประธานาธิบดี Donald Trump และรองประธาน JD Vance ของสหรัฐฯ ยังเคยวิจารณ์ AI Act ว่า “เข้มจนเป็นภัยต่อการแข่งขัน”

    46 บริษัทใหญ่ของยุโรปยื่นจดหมายขอให้ EU ชะลอกฎหมาย AI Act ออกไป 2 ปี  
    • รวมถึง Airbus (ฝรั่งเศส), ASML (เนเธอร์แลนด์), Lufthansa และ Mercedes-Benz (เยอรมนี), Mistral (AI จากฝรั่งเศส)

    เสนอให้เลื่อนข้อกำหนด 2 กลุ่มหลักออกไปก่อน:  
    • General-purpose AI models (เช่น GPT, Gemini, Le Chat): เดิมจะเริ่มเดือนสิงหาคม 2025  
    • High-risk AI systems: เดิมจะเริ่มเดือนสิงหาคม 2026

    ให้เหตุผลว่ากฎเหล่านี้ “ทำลายความสามารถในการแข่งขันเชิงอุตสาหกรรม”  
    • ทั้งในด้านความเร็ว, งบวิจัย, การทดสอบ, และการสเกลโมเดลไปใช้จริง

    AI Act ใช้หลัก “ความเสี่ยงสูง–ความรับผิดสูง” (risk-based approach)  
    • ถ้าใช้ AI ในระบบสุขภาพ, กฎหมาย, ระบบคะแนนสังคม → ต้องผ่านเกณฑ์เข้มมาก  
    • General-purpose AI ยังไม่มี code of practice อย่างเป็นทางการ

    คณะกรรมาธิการยุโรปจะเผยแพร่แนวปฏิบัติ (code of practice) สำหรับ GPAI ภายในกรกฎาคม 2025 นี้

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/04/european-companies-urge-eu-to-delay-ai-rules
    ยุโรปเป็นภูมิภาคแรกของโลกที่ออกกฎหมาย AI แบบครอบคลุมทั้งระบบ โดยเรียกว่า AI Act ซึ่งเน้นความปลอดภัย–ความโปร่งใส–และสิทธิมนุษยชนเป็นหลัก ฟังดูดีใช่ไหมครับ? แต่บริษัทยักษ์ใหญ่ในยุโรปหลายแห่งกลับบอกว่า... “มันดีเกินไปจนทำให้นวัตกรรมไปไม่ถึงไหน” → เพราะกฎที่ซับซ้อน อาจทำให้สตาร์ทอัพ–องค์กรขนาดกลาง ไปจนถึง “European Champion” อย่าง Airbus หรือ ASML ไม่สามารถพัฒนา–ใช้งาน–ทดสอบ AI ได้ทันคู่แข่งในจีนและสหรัฐฯ → พวกเขาเลยเสนอให้ “หยุดพัก 2 ปี” สำหรับข้อบังคับที่เกี่ยวกับ AI แบบ “General-purpose” (เช่น ChatGPT, Gemini, Le Chat) และ AI แบบ “High-risk” (เช่น AI ในระบบสุขภาพ, กฎหมาย, ความมั่นคง) โดยเฉพาะกฎของ EU ที่ให้ AI ที่เสี่ยงต่อสุขภาพหรือสิทธิผู้ใช้ ต้องผ่านมาตรฐานหลายขั้นมาก (risk-based approach) → ยังไม่มีกำหนดแน่ชัดของ “code of practice” สำหรับ General-purpose AI ด้วยซ้ำ → แถมประธานาธิบดี Donald Trump และรองประธาน JD Vance ของสหรัฐฯ ยังเคยวิจารณ์ AI Act ว่า “เข้มจนเป็นภัยต่อการแข่งขัน” ✅ 46 บริษัทใหญ่ของยุโรปยื่นจดหมายขอให้ EU ชะลอกฎหมาย AI Act ออกไป 2 ปี   • รวมถึง Airbus (ฝรั่งเศส), ASML (เนเธอร์แลนด์), Lufthansa และ Mercedes-Benz (เยอรมนี), Mistral (AI จากฝรั่งเศส) ✅ เสนอให้เลื่อนข้อกำหนด 2 กลุ่มหลักออกไปก่อน:   • General-purpose AI models (เช่น GPT, Gemini, Le Chat): เดิมจะเริ่มเดือนสิงหาคม 2025   • High-risk AI systems: เดิมจะเริ่มเดือนสิงหาคม 2026 ✅ ให้เหตุผลว่ากฎเหล่านี้ “ทำลายความสามารถในการแข่งขันเชิงอุตสาหกรรม”   • ทั้งในด้านความเร็ว, งบวิจัย, การทดสอบ, และการสเกลโมเดลไปใช้จริง ✅ AI Act ใช้หลัก “ความเสี่ยงสูง–ความรับผิดสูง” (risk-based approach)   • ถ้าใช้ AI ในระบบสุขภาพ, กฎหมาย, ระบบคะแนนสังคม → ต้องผ่านเกณฑ์เข้มมาก   • General-purpose AI ยังไม่มี code of practice อย่างเป็นทางการ ✅ คณะกรรมาธิการยุโรปจะเผยแพร่แนวปฏิบัติ (code of practice) สำหรับ GPAI ภายในกรกฎาคม 2025 นี้ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/04/european-companies-urge-eu-to-delay-ai-rules
    WWW.THESTAR.COM.MY
    European companies urge EU to delay AI rules
    Dozens of Europe's biggest companies urged the EU to hit the pause button on its landmark AI rules on July 3, warning that going too fast could harm the bloc's ability to lead in the global AI race.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 187 มุมมอง 0 รีวิว
  • เคยมีอาจารย์มหาวิทยาลัยในชิคาโกให้เด็กเขียนประสบการณ์ส่วนตัวที่เคยเห็นการเลือกปฏิบัติ (discrimination) — แต่กลับมีนักศึกษาหลายสิบคนเขียนเรื่องเดียวกันว่า “Sally เป็นผู้หญิงที่เจอเหตุการณ์นี้”

    ฟังดูแปลกไหมครับ?

    อาจารย์จับได้ว่า...เด็กใช้ ChatGPT และ “Sally” คือชื่อที่ AI มักสุ่มมาใช้อัตโนมัติ เพราะเป็นชื่อผู้หญิงยอดนิยมทั่วไป

    แปลว่าเด็กไม่ได้เขียนเรื่องจริงของตัวเอง — ไม่คิด ไม่เชื่อมโยงประสบการณ์ — แต่ปล่อยให้ AI คิดแทนทั้งหมด ซึ่งสะท้อนปัญหาใหญ่ว่า “เด็กกำลังเรียนรู้ผ่านกระบวนการลัด”

    งานวิจัยล่าสุดจาก MIT จึงลองทดสอบอย่างเป็นระบบ โดยให้ผู้ใหญ่กลุ่มหนึ่งเขียนเรียงความ 20 นาที แบ่งเป็น 3 กลุ่ม:
    - กลุ่มใช้ ChatGPT
    - กลุ่มใช้ search engine
    - กลุ่มใช้ความรู้จากสมองตัวเองล้วน ๆ

    ผลคือ: กลุ่มใช้สมองเขียนได้คะแนนดีที่สุด + การเชื่อมโยงสมองผ่าน EEG ดีกว่า กลุ่มใช้ ChatGPT ไม่สามารถจำได้แม้แต่สิ่งที่ตัวเองเพิ่งเขียน! อาจารย์อ่านแล้วบอกว่าเรียงความจาก AI “ไร้จิตวิญญาณ” — เขียนดีแต่ไม่ลึกซึ้ง

    อย่างไรก็ดี นักวิจัยก็ไม่ได้สรุปทันทีว่า AI “ทำให้คนโง่ลง” เพียงแต่เตือนว่า “ควรหาวิธีใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์” — เพื่อให้ยังเกิดการคิด เรียนรู้ และพัฒนา

    อาจารย์พบว่านักศึกษาใช้ ChatGPT เขียนงาน โดยไม่ได้คิดหรือเขียนจากประสบการณ์ของตัวเอง  
    • ตัวอย่างคือใช้ชื่อ “Sally” ซ้ำกันเพราะ AI มักสุ่มชื่อนี้มาเอง  
    • ทำให้งานเขียนขาดตัวตนและการสะท้อนความคิด

    ผลวิจัยจาก MIT พบว่า กลุ่มที่ใช้ ChatGPT เขียนเรียงความ มีคะแนนต่ำกว่ากลุ่มที่ใช้สมองตัวเอง  
    • วัดผ่าน EEG แล้วพบว่าสมองเชื่อมต่อกันน้อยกว่า  
    • 80% ของกลุ่ม ChatGPT จำไม่ได้เลยว่าเพิ่งเขียนอะไร

    อาจารย์ประเมินว่าเรียงความจาก AI “แม้เขียนดี แต่ไร้วิญญาณ”  
    • ขาดความคิดสร้างสรรค์ บริบทส่วนตัว และมุมมองลึก

    แม้ AI จะมีประโยชน์ เช่นใช้สรุปโน้ต ช่วยระดมไอเดีย  
    • แต่นักศึกษาหลายคนใช้เกินเลยไปถึงจุดที่ “ไม่เกิดการเรียนรู้จริง”

    ผู้วิจัยเสนอให้มีการออกแบบการเรียนแบบใหม่ เพื่อใช้ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้แทนการคิด

    สถานศึกษากำลังเผชิญภาวะสับสน เพราะบางวิชา “อนุญาตให้ใช้ AI” บางวิชา “ห้ามเด็ดขาด”  
    • ทำให้นักเรียนไม่แน่ใจว่าอะไรคือสิ่งที่ควรทำ

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/02/039writing-is-thinking039-do-students-who-use-chatgpt-learn-less
    เคยมีอาจารย์มหาวิทยาลัยในชิคาโกให้เด็กเขียนประสบการณ์ส่วนตัวที่เคยเห็นการเลือกปฏิบัติ (discrimination) — แต่กลับมีนักศึกษาหลายสิบคนเขียนเรื่องเดียวกันว่า “Sally เป็นผู้หญิงที่เจอเหตุการณ์นี้” ฟังดูแปลกไหมครับ? อาจารย์จับได้ว่า...เด็กใช้ ChatGPT และ “Sally” คือชื่อที่ AI มักสุ่มมาใช้อัตโนมัติ เพราะเป็นชื่อผู้หญิงยอดนิยมทั่วไป แปลว่าเด็กไม่ได้เขียนเรื่องจริงของตัวเอง — ไม่คิด ไม่เชื่อมโยงประสบการณ์ — แต่ปล่อยให้ AI คิดแทนทั้งหมด ซึ่งสะท้อนปัญหาใหญ่ว่า “เด็กกำลังเรียนรู้ผ่านกระบวนการลัด” งานวิจัยล่าสุดจาก MIT จึงลองทดสอบอย่างเป็นระบบ โดยให้ผู้ใหญ่กลุ่มหนึ่งเขียนเรียงความ 20 นาที แบ่งเป็น 3 กลุ่ม: - กลุ่มใช้ ChatGPT - กลุ่มใช้ search engine - กลุ่มใช้ความรู้จากสมองตัวเองล้วน ๆ ผลคือ: 🧠 กลุ่มใช้สมองเขียนได้คะแนนดีที่สุด + การเชื่อมโยงสมองผ่าน EEG ดีกว่า 📉 กลุ่มใช้ ChatGPT ไม่สามารถจำได้แม้แต่สิ่งที่ตัวเองเพิ่งเขียน! 🧾 อาจารย์อ่านแล้วบอกว่าเรียงความจาก AI “ไร้จิตวิญญาณ” — เขียนดีแต่ไม่ลึกซึ้ง อย่างไรก็ดี นักวิจัยก็ไม่ได้สรุปทันทีว่า AI “ทำให้คนโง่ลง” เพียงแต่เตือนว่า “ควรหาวิธีใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์” — เพื่อให้ยังเกิดการคิด เรียนรู้ และพัฒนา ✅ อาจารย์พบว่านักศึกษาใช้ ChatGPT เขียนงาน โดยไม่ได้คิดหรือเขียนจากประสบการณ์ของตัวเอง   • ตัวอย่างคือใช้ชื่อ “Sally” ซ้ำกันเพราะ AI มักสุ่มชื่อนี้มาเอง   • ทำให้งานเขียนขาดตัวตนและการสะท้อนความคิด ✅ ผลวิจัยจาก MIT พบว่า กลุ่มที่ใช้ ChatGPT เขียนเรียงความ มีคะแนนต่ำกว่ากลุ่มที่ใช้สมองตัวเอง   • วัดผ่าน EEG แล้วพบว่าสมองเชื่อมต่อกันน้อยกว่า   • 80% ของกลุ่ม ChatGPT จำไม่ได้เลยว่าเพิ่งเขียนอะไร ✅ อาจารย์ประเมินว่าเรียงความจาก AI “แม้เขียนดี แต่ไร้วิญญาณ”   • ขาดความคิดสร้างสรรค์ บริบทส่วนตัว และมุมมองลึก ✅ แม้ AI จะมีประโยชน์ เช่นใช้สรุปโน้ต ช่วยระดมไอเดีย   • แต่นักศึกษาหลายคนใช้เกินเลยไปถึงจุดที่ “ไม่เกิดการเรียนรู้จริง” ✅ ผู้วิจัยเสนอให้มีการออกแบบการเรียนแบบใหม่ เพื่อใช้ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้แทนการคิด ✅ สถานศึกษากำลังเผชิญภาวะสับสน เพราะบางวิชา “อนุญาตให้ใช้ AI” บางวิชา “ห้ามเด็ดขาด”   • ทำให้นักเรียนไม่แน่ใจว่าอะไรคือสิ่งที่ควรทำ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/02/039writing-is-thinking039-do-students-who-use-chatgpt-learn-less
    WWW.THESTAR.COM.MY
    'Writing is thinking': do students who use ChatGPT learn less?
    "Writing is thinking, thinking is writing, and when we eliminate that process, what does that mean for thinking?"
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 191 มุมมอง 0 รีวิว
  • ทุกวันนี้ AI model อย่าง ChatGPT, Claude หรือ Gemini ต้องไต่ (crawl) ข้อมูลจากเว็บไซต์ทั่วอินเทอร์เน็ตไปฝึกความรู้ ซึ่งเว็บไซต์เจ้าของเนื้อหาก็ไม่เคยได้เงิน — แถมยังเสียปริมาณผู้เข้าชม เพราะผู้ใช้ไปเสิร์ชในแชตบอตเลย ไม่คลิกเว็บต้นทาง

    Cloudflare ซึ่งให้บริการ CDN และความปลอดภัยเว็บให้กว่า 20% ของเว็บไซต์ทั้งหมด จึงเสนอแผนใหม่:

    “ถ้า AI จะเข้ามาไต่เว็บ ก็ต้องจ่ายเงินให้เจ้าของเว็บ”

    โดยใช้อะไร? ใช้ HTTP code 402 ที่แต่เดิมสงวนไว้ (Payment Required) แต่ไม่เคยใช้จริง กลับมาใช้ใหม่ โดย Cloudflare จะทำตัวเป็น “Merchant of Record” ให้ — แปลว่าเป็นคนกลางช่วยจัดการจ่ายเงินให้เว็บไซต์

    เจ้าของเว็บจะสามารถ:
    - ตั้งราคาแบบ “คิดค่าคลิก” สำหรับ AI agent ที่ไต่เข้ามา
    - อนุญาตเฉพาะบางบอตให้ใช้ฟรี (เช่น บอตที่มีพาร์ตเนอร์กันหรือไม่ใช่ AI)
    - ปฏิเสธ crawler ที่ไม่ปฏิบัติตามระบบใหม่นี้ได้โดยอัตโนมัติ

    ตอนนี้ยังอยู่ในระยะ private beta เท่านั้น แต่ถือเป็นก้าวสำคัญที่จะเปลี่ยนวิธีที่ AI เข้าถึงข้อมูลของโลก!

    Cloudflare เปิดระบบใหม่ให้เว็บไซต์คิดเงิน AI agent ที่มา crawl ข้อมูล  
    • ใช้ HTTP response code 402 (Payment Required)  
    • Cloudflare ทำหน้าที่เป็นตัวกลางธุรกรรม (Merchant of Record)

    เจ้าของเว็บไซต์ตั้ง rate ได้เองว่า “ขอเก็บเท่าไหร่ต่อการ crawl”  
    • จะกำหนดแบบ domain-wide หรือ custom ก็ได้  
    • เลือกได้ว่าใครเข้าฟรี ใครต้องจ่าย

    Cloudflare เตรียมระบบรองรับ: security policy, payment header, access control  
    • นักพัฒนาเริ่มใช้งานผ่าน Cloudflare account ได้แล้ว  
    • ใช้ร่วมกับ privacy policy เดิมหรือ partner-specific term ได้

    ปัจจุบันยังเป็น “private beta” สำหรับกลุ่มเล็กเท่านั้น  
    • ผู้สนใจต้องติดต่อผ่านพอร์ทัลของ Cloudflare หรือแอคเคานต์เอ็กเซกคิวทีฟ

    https://www.neowin.net/news/cloudflare-has-a-plan-to-make-ai-agents-pay-for-crawling-websites/
    ทุกวันนี้ AI model อย่าง ChatGPT, Claude หรือ Gemini ต้องไต่ (crawl) ข้อมูลจากเว็บไซต์ทั่วอินเทอร์เน็ตไปฝึกความรู้ ซึ่งเว็บไซต์เจ้าของเนื้อหาก็ไม่เคยได้เงิน — แถมยังเสียปริมาณผู้เข้าชม เพราะผู้ใช้ไปเสิร์ชในแชตบอตเลย ไม่คลิกเว็บต้นทาง Cloudflare ซึ่งให้บริการ CDN และความปลอดภัยเว็บให้กว่า 20% ของเว็บไซต์ทั้งหมด จึงเสนอแผนใหม่: “ถ้า AI จะเข้ามาไต่เว็บ ก็ต้องจ่ายเงินให้เจ้าของเว็บ” โดยใช้อะไร? ใช้ HTTP code 402 ที่แต่เดิมสงวนไว้ (Payment Required) แต่ไม่เคยใช้จริง กลับมาใช้ใหม่ โดย Cloudflare จะทำตัวเป็น “Merchant of Record” ให้ — แปลว่าเป็นคนกลางช่วยจัดการจ่ายเงินให้เว็บไซต์ เจ้าของเว็บจะสามารถ: - ตั้งราคาแบบ “คิดค่าคลิก” สำหรับ AI agent ที่ไต่เข้ามา - อนุญาตเฉพาะบางบอตให้ใช้ฟรี (เช่น บอตที่มีพาร์ตเนอร์กันหรือไม่ใช่ AI) - ปฏิเสธ crawler ที่ไม่ปฏิบัติตามระบบใหม่นี้ได้โดยอัตโนมัติ ตอนนี้ยังอยู่ในระยะ private beta เท่านั้น แต่ถือเป็นก้าวสำคัญที่จะเปลี่ยนวิธีที่ AI เข้าถึงข้อมูลของโลก! ✅ Cloudflare เปิดระบบใหม่ให้เว็บไซต์คิดเงิน AI agent ที่มา crawl ข้อมูล   • ใช้ HTTP response code 402 (Payment Required)   • Cloudflare ทำหน้าที่เป็นตัวกลางธุรกรรม (Merchant of Record) ✅ เจ้าของเว็บไซต์ตั้ง rate ได้เองว่า “ขอเก็บเท่าไหร่ต่อการ crawl”   • จะกำหนดแบบ domain-wide หรือ custom ก็ได้   • เลือกได้ว่าใครเข้าฟรี ใครต้องจ่าย ✅ Cloudflare เตรียมระบบรองรับ: security policy, payment header, access control   • นักพัฒนาเริ่มใช้งานผ่าน Cloudflare account ได้แล้ว   • ใช้ร่วมกับ privacy policy เดิมหรือ partner-specific term ได้ ✅ ปัจจุบันยังเป็น “private beta” สำหรับกลุ่มเล็กเท่านั้น   • ผู้สนใจต้องติดต่อผ่านพอร์ทัลของ Cloudflare หรือแอคเคานต์เอ็กเซกคิวทีฟ https://www.neowin.net/news/cloudflare-has-a-plan-to-make-ai-agents-pay-for-crawling-websites/
    WWW.NEOWIN.NET
    Cloudflare has a plan to make AI agents pay for crawling websites
    Cloudflare is currently testing a solution that paywalls content specifically for AI web crawlers. The company has resurrected HTTP response code 402 for this purpose.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 174 มุมมอง 0 รีวิว
  • ผ่าดวง AI อุ๊งอิ๊งค์ไม่น่ารอด?

    1 ก.ค. ศาลรัฐธรรมนูญมีมติเอกฉันท์ให้รับคำร้องกรณีที่สมาชิกวุฒิสภาขอให้วินิจฉัยความเป็นรัฐมนตรีของ น.ส.แพทองธาร ชินวัตร นายกรัฐมนตรี สิ้นสุดลงเฉพาะตัวตามรัฐธรรมนูญหรือไม่ จากกรณีคลิปเสียงสนทนากับ ฮุน เซน ประธานวุฒิสภากัมพูชา พร้อมกับมีมติ 7 ต่อ 2 ให้หยุดปฎิบัติหน้าที่นายกรัฐมนตรีจนกว่าศาลจะมีคำวินิจฉัย ขณะที่เจ้าตัวกล่าวขอโทษคนไทยที่ไม่สบายใจหรือรู้สึกโกรธเคือง ยืนยันตั้งใจทำเพื่อประเทศชาติจริงๆ

    เมื่อใช้ ChatGPT ทำนายดวงผู้หญิงที่เกิดวันที่ 21 ส.ค. 2529 ที่กรุงเทพมหานคร โดยไม่เจาะจงว่าเป็นใคร ใช้สถานการณ์สมมติว่าถูกฝ่ายตรวจสอบภายในบริษัทสั่งพักงานเพราะทำความผิดร้ายแรง มีคลิปเสียงที่ไปคุยกับบริษัทคู่แข่ง แต่บอกว่ามีเจตนาดี อยากช่วยบริษัท ไม่ได้ตั้งใจเป็นแบบนั้น พบว่าดาวเสาร์จร (Saturn transit) ซึ่งทำมุมตรงข้ามกับดวงอาทิตย์กำเนิดในราศีสิงห์ สะท้อนว่าเป็นช่วงที่ชีวิตโดนสอบสวนและต้องชดใช้ในสิ่งที่อาจทำไปโดยรู้หรือไม่รู้ตัว

    ส่วนคลิปเสียงเกี่ยวข้องกับดาวพุธ (Mercury) ซึ่งมักเกี่ยวกับหลักฐานทางการสื่อสาร หากพุธจรสัมพันธ์กับดาวมฤตยูหรือดาวเสาร์ ก็หมายถึงความลับที่ถูกเปิดเผย หรือคำพูดที่ย้อนกลับมาทำร้ายตัวเอง ดาวพลูโตโคจรทำมุมกับดาวอังคารกำเนิดในราศีกันย์ ซึ่งดาวแห่งการกระทำเชิงงานสื่อถึงการถูกจับตา ถูกแฉ ถูกล้วงความลับ ซึ่งเกิดขึ้นกับคนที่มีอีโก้หรือเจตนาดี แต่ระบบไม่มองแบบนั้น ส่วนจะตกงานหรือไม่ มีโอกาสตกงานในตำแหน่งเดิม หรือต้องรีเซตใหม่สูง

    ปี 2568 เป็นปีที่ดาวเสาร์บีบตัวตนแรงที่สุดในรอบ 14 ปี ผู้หญิงรายนี้มีพลังอาทิตย์ในราศีสิงห์ ภาคภูมิใจในตัวเอง แต่ตอนนี้ถูกทำให้หมดศักดิ์ศรีแบบไม่เต็มใจ ซึ่งคลิปเสียงเป็นสิ่งที่ย้อนมาทำร้ายดาวพุธ กับอาทิตย์ หากสามารถพิสูจน์เจตนาดีและมีคนในองค์กรระดับสูงช่วยพูดแทน จะอาจได้โอกาสเปลี่ยนตำแหน่ง ลดบทบาท หรือย้าย มากกว่าถูกให้ออก แต่กลางปี 2569 ดาวพฤหัสเข้าสู่มุมดีกับงาน อาจมีหน่วยงานใหม่ หรือบริษัทใหม่ที่รับผู้หญิงรายนี้ไปด้วยมุมมองต่างจากองค์กรเดิม

    หากยังอยากอยู่ในที่เดิม ต้องยอมรับว่าเจตนาดีไม่เพียงพอในองค์กรระบบใหญ่ ต้องขอโทษแบบไม่มีข้อแม้ เพราะโหงวเฮ้งหรือดาวเสาร์ไม่เปิดรับข้ออ้าง อย่าปะทะกลับหรืออธิบายซ้ำซ้อนมากเกินไป คนไม่ชอบจะใช้เป็นเหตุขุดเพิ่ม และหาพยานบุคคลที่เคยเห็นความตั้งใจดี ขอให้พูดแทนแบบมืออาชีพ แต่หากพร้อมจะไปต่อที่ใหม่ ควรพักใจ รีเซตตัวเอง เลือกงานที่วางโครงสร้างชัดเจน ช่วงปลายปี 2568 ถึงต้นปี 2569 จะมีแสงสว่างจากผู้ใหญ่ใหม่ หรือโปรเจกต์ที่เคยมีบุญคุณไว้ หรือเคยช่วยไว้ในอดีต

    #Newskit
    ผ่าดวง AI อุ๊งอิ๊งค์ไม่น่ารอด? 1 ก.ค. ศาลรัฐธรรมนูญมีมติเอกฉันท์ให้รับคำร้องกรณีที่สมาชิกวุฒิสภาขอให้วินิจฉัยความเป็นรัฐมนตรีของ น.ส.แพทองธาร ชินวัตร นายกรัฐมนตรี สิ้นสุดลงเฉพาะตัวตามรัฐธรรมนูญหรือไม่ จากกรณีคลิปเสียงสนทนากับ ฮุน เซน ประธานวุฒิสภากัมพูชา พร้อมกับมีมติ 7 ต่อ 2 ให้หยุดปฎิบัติหน้าที่นายกรัฐมนตรีจนกว่าศาลจะมีคำวินิจฉัย ขณะที่เจ้าตัวกล่าวขอโทษคนไทยที่ไม่สบายใจหรือรู้สึกโกรธเคือง ยืนยันตั้งใจทำเพื่อประเทศชาติจริงๆ เมื่อใช้ ChatGPT ทำนายดวงผู้หญิงที่เกิดวันที่ 21 ส.ค. 2529 ที่กรุงเทพมหานคร โดยไม่เจาะจงว่าเป็นใคร ใช้สถานการณ์สมมติว่าถูกฝ่ายตรวจสอบภายในบริษัทสั่งพักงานเพราะทำความผิดร้ายแรง มีคลิปเสียงที่ไปคุยกับบริษัทคู่แข่ง แต่บอกว่ามีเจตนาดี อยากช่วยบริษัท ไม่ได้ตั้งใจเป็นแบบนั้น พบว่าดาวเสาร์จร (Saturn transit) ซึ่งทำมุมตรงข้ามกับดวงอาทิตย์กำเนิดในราศีสิงห์ สะท้อนว่าเป็นช่วงที่ชีวิตโดนสอบสวนและต้องชดใช้ในสิ่งที่อาจทำไปโดยรู้หรือไม่รู้ตัว ส่วนคลิปเสียงเกี่ยวข้องกับดาวพุธ (Mercury) ซึ่งมักเกี่ยวกับหลักฐานทางการสื่อสาร หากพุธจรสัมพันธ์กับดาวมฤตยูหรือดาวเสาร์ ก็หมายถึงความลับที่ถูกเปิดเผย หรือคำพูดที่ย้อนกลับมาทำร้ายตัวเอง ดาวพลูโตโคจรทำมุมกับดาวอังคารกำเนิดในราศีกันย์ ซึ่งดาวแห่งการกระทำเชิงงานสื่อถึงการถูกจับตา ถูกแฉ ถูกล้วงความลับ ซึ่งเกิดขึ้นกับคนที่มีอีโก้หรือเจตนาดี แต่ระบบไม่มองแบบนั้น ส่วนจะตกงานหรือไม่ มีโอกาสตกงานในตำแหน่งเดิม หรือต้องรีเซตใหม่สูง ปี 2568 เป็นปีที่ดาวเสาร์บีบตัวตนแรงที่สุดในรอบ 14 ปี ผู้หญิงรายนี้มีพลังอาทิตย์ในราศีสิงห์ ภาคภูมิใจในตัวเอง แต่ตอนนี้ถูกทำให้หมดศักดิ์ศรีแบบไม่เต็มใจ ซึ่งคลิปเสียงเป็นสิ่งที่ย้อนมาทำร้ายดาวพุธ กับอาทิตย์ หากสามารถพิสูจน์เจตนาดีและมีคนในองค์กรระดับสูงช่วยพูดแทน จะอาจได้โอกาสเปลี่ยนตำแหน่ง ลดบทบาท หรือย้าย มากกว่าถูกให้ออก แต่กลางปี 2569 ดาวพฤหัสเข้าสู่มุมดีกับงาน อาจมีหน่วยงานใหม่ หรือบริษัทใหม่ที่รับผู้หญิงรายนี้ไปด้วยมุมมองต่างจากองค์กรเดิม หากยังอยากอยู่ในที่เดิม ต้องยอมรับว่าเจตนาดีไม่เพียงพอในองค์กรระบบใหญ่ ต้องขอโทษแบบไม่มีข้อแม้ เพราะโหงวเฮ้งหรือดาวเสาร์ไม่เปิดรับข้ออ้าง อย่าปะทะกลับหรืออธิบายซ้ำซ้อนมากเกินไป คนไม่ชอบจะใช้เป็นเหตุขุดเพิ่ม และหาพยานบุคคลที่เคยเห็นความตั้งใจดี ขอให้พูดแทนแบบมืออาชีพ แต่หากพร้อมจะไปต่อที่ใหม่ ควรพักใจ รีเซตตัวเอง เลือกงานที่วางโครงสร้างชัดเจน ช่วงปลายปี 2568 ถึงต้นปี 2569 จะมีแสงสว่างจากผู้ใหญ่ใหม่ หรือโปรเจกต์ที่เคยมีบุญคุณไว้ หรือเคยช่วยไว้ในอดีต #Newskit
    Like
    1
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 331 มุมมอง 0 รีวิว
  • Meta เคยเป็นบริษัทที่ขับเคลื่อนอินเทอร์เน็ตสมัยใหม่ — มี Facebook ครองโลก, ซื้อ Instagram มาต่อยอด, ทุ่มเงินซื้อ WhatsApp พร้อมสัญญาว่าจะไม่มีโฆษณา…แต่สุดท้ายทุกอย่างกำลังย้อนกลับ

    WhatsApp ตอนนี้มีโฆษณา Metaverse ทุ่มเงินหลายพันล้านเหรียญ → ยังไม่เห็นผล Libra (คริปโตของ Meta) → ตาย แม้แต่ AI — LLaMA ยังตามหลัง ChatGPT, Claude และ Gemini อยู่หลายร้อยแต้ม

    นักเขียนบทความนี้ (Howard Yu) วิเคราะห์ว่า Mark Zuckerberg เรียนรู้เชิงธุรกิจเก่งมาก แต่ “ไม่เคยเรียนรู้จากผลกระทบที่ Meta ก่อในสังคม” เช่น การถูกใช้เป็นเครื่องมือปลุกปั่น, ปัญหาสุขภาพจิตวัยรุ่น, และกรณีรุนแรงอย่างความขัดแย้งในเมียนมา

    บทวิเคราะห์เปรียบเทียบ Mark กับ Steve Jobs ไว้อย่างน่าสนใจ:
    - Jobs เคยผิดพลาด, เคยล้ม, เคยถูกไล่ออกจาก Apple
    - แต่เขากลับมาใหม่ด้วยการ “เติบโตทางจิตใจ” ไม่ใช่แค่ทางเทคโนโลยี
    - เขายอมฟังคนอื่น, สร้างทีมที่เก่งกว่า, ไม่พยายามควบคุมทุกอย่าง → และสร้าง Apple ยุคใหม่ที่ยิ่งใหญ่กว่าตัวเขาเอง

    ส่วน Zuckerberg ใช้อำนาจหุ้นพิเศษ (super-voting shares) ทำให้ไม่มีใครปลดเขาได้ → ไม่มีแรงกดดันให้เติบโต เปลี่ยนแปลง หรือยอมรับความผิดพลาด → ผลลัพธ์คือ Meta วนลูปเดิม ๆ — ปรับ feed เพิ่ม engagement → ขายโฆษณา → repeat

    Meta เคยล้มเหลวหลายโปรเจกต์ใหญ่:  
    • Facebook phone → ล้มเหลว  
    • Free Basics → ถูกแบนในอินเดีย  
    • Libra → ถูกต่อต้านโดยรัฐบาล  
    • Metaverse → ทุ่มเงินมหาศาล แต่ยังไม่คืนทุน

    AI ของ Meta (LLaMA 4) ยังตามหลัง OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini)  
    • คะแนน Elo ห่างคู่แข่งหลายสิบถึงหลายร้อยแต้ม  
    • แม้ใช้ open-source เป็นยุทธศาสตร์หลัก แต่ยังไม่ดึงใจนักพัฒนาเท่าที่ควร

    ผู้เขียนชี้ว่า Zuckerberg ไม่เคยเรียนรู้จาก ‘ผลเสียต่อสังคม’ ที่ Meta สร้างไว้:  
    • กรณี Facebook ในเมียนมา → ปล่อยให้ Hate speech ลุกลาม  
    • Facebook ถูกใช้ในการปลุกระดม, ปั่นเลือกตั้ง (Cambridge Analytica)  
    • ระบบโฆษณาใช้ microtargeting เพื่อกด turnout กลุ่มเป้าหมายบางกลุ่ม

    โครงสร้างอำนาจของ Meta = Zuckerberg คุมทุกอย่าง:  
    • เขาถือหุ้น 13% แต่มีสิทธิ์โหวตกว่า 50%  
    • ไม่มีใครปลดเขาได้ จึงไม่จำเป็นต้องรับผิดชอบต่อใคร

    เปรียบเทียบกับ Steve Jobs:  
    • Jobs ล้มเหลว, ถูกไล่ออกจาก Apple  
    • แต่กลับมาใหม่แบบถ่อมตนและเรียนรู้  
    • สร้างวัฒนธรรมที่ Apple แข็งแรงพอจะอยู่ได้แม้เขาจากไป

    Meta แม้จะยังทำเงินได้มากจากโฆษณา แต่กำลัง “ไร้วิสัยทัศน์ที่สดใหม่” สำหรับโลกยุคหลังโฆษณา

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/01/why-mark-zuckerberg-and-meta-cant-build-the-future
    Meta เคยเป็นบริษัทที่ขับเคลื่อนอินเทอร์เน็ตสมัยใหม่ — มี Facebook ครองโลก, ซื้อ Instagram มาต่อยอด, ทุ่มเงินซื้อ WhatsApp พร้อมสัญญาว่าจะไม่มีโฆษณา…แต่สุดท้ายทุกอย่างกำลังย้อนกลับ WhatsApp ตอนนี้มีโฆษณา Metaverse ทุ่มเงินหลายพันล้านเหรียญ → ยังไม่เห็นผล Libra (คริปโตของ Meta) → ตาย แม้แต่ AI — LLaMA ยังตามหลัง ChatGPT, Claude และ Gemini อยู่หลายร้อยแต้ม นักเขียนบทความนี้ (Howard Yu) วิเคราะห์ว่า Mark Zuckerberg เรียนรู้เชิงธุรกิจเก่งมาก แต่ “ไม่เคยเรียนรู้จากผลกระทบที่ Meta ก่อในสังคม” เช่น การถูกใช้เป็นเครื่องมือปลุกปั่น, ปัญหาสุขภาพจิตวัยรุ่น, และกรณีรุนแรงอย่างความขัดแย้งในเมียนมา บทวิเคราะห์เปรียบเทียบ Mark กับ Steve Jobs ไว้อย่างน่าสนใจ: - Jobs เคยผิดพลาด, เคยล้ม, เคยถูกไล่ออกจาก Apple - แต่เขากลับมาใหม่ด้วยการ “เติบโตทางจิตใจ” ไม่ใช่แค่ทางเทคโนโลยี - เขายอมฟังคนอื่น, สร้างทีมที่เก่งกว่า, ไม่พยายามควบคุมทุกอย่าง → และสร้าง Apple ยุคใหม่ที่ยิ่งใหญ่กว่าตัวเขาเอง ส่วน Zuckerberg ใช้อำนาจหุ้นพิเศษ (super-voting shares) ทำให้ไม่มีใครปลดเขาได้ → ไม่มีแรงกดดันให้เติบโต เปลี่ยนแปลง หรือยอมรับความผิดพลาด → ผลลัพธ์คือ Meta วนลูปเดิม ๆ — ปรับ feed เพิ่ม engagement → ขายโฆษณา → repeat ✅ Meta เคยล้มเหลวหลายโปรเจกต์ใหญ่:   • Facebook phone → ล้มเหลว   • Free Basics → ถูกแบนในอินเดีย   • Libra → ถูกต่อต้านโดยรัฐบาล   • Metaverse → ทุ่มเงินมหาศาล แต่ยังไม่คืนทุน ✅ AI ของ Meta (LLaMA 4) ยังตามหลัง OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini)   • คะแนน Elo ห่างคู่แข่งหลายสิบถึงหลายร้อยแต้ม   • แม้ใช้ open-source เป็นยุทธศาสตร์หลัก แต่ยังไม่ดึงใจนักพัฒนาเท่าที่ควร ✅ ผู้เขียนชี้ว่า Zuckerberg ไม่เคยเรียนรู้จาก ‘ผลเสียต่อสังคม’ ที่ Meta สร้างไว้:   • กรณี Facebook ในเมียนมา → ปล่อยให้ Hate speech ลุกลาม   • Facebook ถูกใช้ในการปลุกระดม, ปั่นเลือกตั้ง (Cambridge Analytica)   • ระบบโฆษณาใช้ microtargeting เพื่อกด turnout กลุ่มเป้าหมายบางกลุ่ม ✅ โครงสร้างอำนาจของ Meta = Zuckerberg คุมทุกอย่าง:   • เขาถือหุ้น 13% แต่มีสิทธิ์โหวตกว่า 50%   • ไม่มีใครปลดเขาได้ จึงไม่จำเป็นต้องรับผิดชอบต่อใคร ✅ เปรียบเทียบกับ Steve Jobs:   • Jobs ล้มเหลว, ถูกไล่ออกจาก Apple   • แต่กลับมาใหม่แบบถ่อมตนและเรียนรู้   • สร้างวัฒนธรรมที่ Apple แข็งแรงพอจะอยู่ได้แม้เขาจากไป ✅ Meta แม้จะยังทำเงินได้มากจากโฆษณา แต่กำลัง “ไร้วิสัยทัศน์ที่สดใหม่” สำหรับโลกยุคหลังโฆษณา https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/01/why-mark-zuckerberg-and-meta-cant-build-the-future
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Why Mark Zuckerberg and Meta can't build the future
    Here's how absolute power trapped Facebook's parent company — and how Steve Jobs broke free.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 275 มุมมอง 0 รีวิว
  • คุยกับ ChatGPT : เมื่อถูก Unfriend เพราะการเมือง ความต่างที่แลกมาด้วยความห่าง

    ในยุคที่การเมืองกลายเป็นส่วนหนึ่งของอัตลักษณ์ผู้คน การแสดงความเห็นบนโลกออนไลน์อาจกลายเป็นเหตุให้ใครบางคน “Unfriend” เราไปอย่างเงียบงัน

    มันเจ็บไม่น้อย โดยเฉพาะถ้าคนคนนั้นเคยเป็นเพื่อนที่ไว้ใจกันมาก่อน

    บางครั้ง เราไม่ได้ตั้งใจจะโจมตีใคร เพียงแค่แสดงความคิดเห็นตามมุมมองของตนเอง ทว่าในสายตาของอีกฝ่าย ความเห็นนั้นอาจสะเทือนถึงคุณค่าที่เขายึดถือ จนเขาต้องปกป้องตัวเองด้วยการตัดความสัมพันธ์

    ถูกลบ ไม่ได้แปลว่าเราเลว หรือเขาเลว

    แต่มันคือภาพสะท้อนว่าความต่างบางอย่างยังหนักหนาสำหรับคนบางคน

    หากคุณรู้สึกค้างคาใจ อาจเลือกส่งข้อความไปอย่างสุภาพว่า “หากความเห็นของเราทำให้ไม่สบายใจ ต้องขอโทษจริงๆ เราไม่ได้ตั้งใจให้เป็นแบบนั้น และยังเคารพในตัวคุณเสมอ”

    แต่หากไม่มีพื้นที่ให้พูดจา สิ่งที่ควรทำคือไม่โทษตัวเอง ไม่ลดค่าความคิดของตน และไม่ฝืนวิ่งตามความสัมพันธ์ที่อีกฝ่ายปิดประตูใส่

    สุดท้าย ความเห็นทางการเมืองควรเป็นเรื่องที่พูดคุยกันได้ ไม่ใช่สิ่งที่ทำลายความเป็นมนุษย์ของกันและกัน

    แต่หากยังทำไม่ได้ เราแค่ต้องยืนอยู่ในความเป็นตัวเอง — อย่างไม่เกลียดคนที่คิดไม่เหมือน

    #Newskit
    คุยกับ ChatGPT : เมื่อถูก Unfriend เพราะการเมือง ความต่างที่แลกมาด้วยความห่าง ในยุคที่การเมืองกลายเป็นส่วนหนึ่งของอัตลักษณ์ผู้คน การแสดงความเห็นบนโลกออนไลน์อาจกลายเป็นเหตุให้ใครบางคน “Unfriend” เราไปอย่างเงียบงัน มันเจ็บไม่น้อย โดยเฉพาะถ้าคนคนนั้นเคยเป็นเพื่อนที่ไว้ใจกันมาก่อน บางครั้ง เราไม่ได้ตั้งใจจะโจมตีใคร เพียงแค่แสดงความคิดเห็นตามมุมมองของตนเอง ทว่าในสายตาของอีกฝ่าย ความเห็นนั้นอาจสะเทือนถึงคุณค่าที่เขายึดถือ จนเขาต้องปกป้องตัวเองด้วยการตัดความสัมพันธ์ ถูกลบ ไม่ได้แปลว่าเราเลว หรือเขาเลว แต่มันคือภาพสะท้อนว่าความต่างบางอย่างยังหนักหนาสำหรับคนบางคน หากคุณรู้สึกค้างคาใจ อาจเลือกส่งข้อความไปอย่างสุภาพว่า “หากความเห็นของเราทำให้ไม่สบายใจ ต้องขอโทษจริงๆ เราไม่ได้ตั้งใจให้เป็นแบบนั้น และยังเคารพในตัวคุณเสมอ” แต่หากไม่มีพื้นที่ให้พูดจา สิ่งที่ควรทำคือไม่โทษตัวเอง ไม่ลดค่าความคิดของตน และไม่ฝืนวิ่งตามความสัมพันธ์ที่อีกฝ่ายปิดประตูใส่ สุดท้าย ความเห็นทางการเมืองควรเป็นเรื่องที่พูดคุยกันได้ ไม่ใช่สิ่งที่ทำลายความเป็นมนุษย์ของกันและกัน แต่หากยังทำไม่ได้ เราแค่ต้องยืนอยู่ในความเป็นตัวเอง — อย่างไม่เกลียดคนที่คิดไม่เหมือน #Newskit
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 198 มุมมอง 0 รีวิว
  • ยังเร็วเกินไปที่จะสรุปว่า AI จะทำลายหรือต่อยอด “งาน” อย่างไรในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อมองจากข้อมูลเชิงวิชาการที่ยังมีข้อจำกัดด้านพื้นที่, ช่วงเวลา, และประเภท AI ที่ศึกษา

    ช่วงนี้คนทั่วโลกเริ่มกังวลว่า “AI จะมาแย่งงานไหม?” โดยเฉพาะเมื่อเราเห็นบริษัทยักษ์ใหญ่หันมาใช้ chatbot และหุ่นยนต์แบบจริงจัง — แต่ทีมนักวิจัยจากเยอรมนี อิตาลี และสหรัฐฯ กลับบอกว่า ยังไม่มีหลักฐานชัดเจนว่า AI ทำให้คนตกงานหรือเครียดหนักขึ้นจริงในภาพรวม

    ทีมนี้ใช้ข้อมูลจากเยอรมนี (2000–2020) ก่อนยุค generative AI อย่าง ChatGPT และพบว่า AI อาจช่วยลดความเสี่ยงทางกายภาพของงานบางประเภท และเพิ่มความพึงพอใจในงานเล็กน้อย โดยเฉพาะในกลุ่มแรงงานที่ไม่มีปริญญา

    แต่พวกเขาก็เตือนว่าอย่าด่วนสรุป — เพราะ
    1) การใช้ AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น
    2) กฎหมายแรงงานในเยอรมนีค่อนข้างแข็งแรงกว่าประเทศอื่น และ
    3) งานวิจัยยังไม่ครอบคลุม AI สมัยใหม่แบบ LLM

    นักวิจัยยังเน้นด้วยว่า “สถาบันและนโยบายภาครัฐ” จะเป็นตัวกำหนดว่า AI จะทำให้งานดีขึ้นหรือแย่ลง ไม่ใช่ตัวเทคโนโลยีเองล้วน ๆ

    งานวิจัยจากนักวิจัยในเยอรมนี–อิตาลี–สหรัฐฯ ชี้ว่า AI ยังไม่ส่งผลลบต่อสุขภาพจิตและความพึงพอใจในการทำงาน  
    • โดยเฉพาะในประเทศที่มีแรงงานคุ้มครองสูง เช่น เยอรมนี

    พบว่า AI อาจมีส่วนช่วยลด “ความเสี่ยงทางร่างกาย” และภาระทางกายในบางอาชีพได้เล็กน้อย  
    • เช่น งานที่เคยหนัก อาจถูกแทนบางส่วนด้วยระบบอัตโนมัติ

    คนไม่มีปริญญาอาจได้ประโยชน์ทางสุขภาพมากกว่า  
    • จากการที่งานเน้นแรงกายน้อยลง

    ข้อมูลวิจัยใช้แบบ Longitudinal ครอบคลุมปี 2000–2020  
    • ก่อนเกิดเทคโนโลยี Generative AI แบบ ChatGPT (ปลายปี 2022)

    นักวิจัยเน้นว่า “นโยบายและสถาบันแรงงาน” มีผลสำคัญต่อผลกระทบของ AI ต่อแรงงาน  
    • ไม่ใช่ตัว AI อย่างเดียวที่กำหนดชะตากรรม

    Gallup ระบุว่าในสหรัฐฯ อัตราใช้ AI ที่ทำงานเพิ่มขึ้น 2 เท่าใน 2 ปีที่ผ่านมา  
    • มากสุดในสายงาน white-collar อย่างเทคโนโลยีและการเงิน

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/25/it039s-still-039too-soon039-to-say-how-ai-will-affect-jobs-researchers-say
    ยังเร็วเกินไปที่จะสรุปว่า AI จะทำลายหรือต่อยอด “งาน” อย่างไรในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อมองจากข้อมูลเชิงวิชาการที่ยังมีข้อจำกัดด้านพื้นที่, ช่วงเวลา, และประเภท AI ที่ศึกษา ช่วงนี้คนทั่วโลกเริ่มกังวลว่า “AI จะมาแย่งงานไหม?” โดยเฉพาะเมื่อเราเห็นบริษัทยักษ์ใหญ่หันมาใช้ chatbot และหุ่นยนต์แบบจริงจัง — แต่ทีมนักวิจัยจากเยอรมนี อิตาลี และสหรัฐฯ กลับบอกว่า ยังไม่มีหลักฐานชัดเจนว่า AI ทำให้คนตกงานหรือเครียดหนักขึ้นจริงในภาพรวม ทีมนี้ใช้ข้อมูลจากเยอรมนี (2000–2020) ก่อนยุค generative AI อย่าง ChatGPT และพบว่า AI อาจช่วยลดความเสี่ยงทางกายภาพของงานบางประเภท และเพิ่มความพึงพอใจในงานเล็กน้อย โดยเฉพาะในกลุ่มแรงงานที่ไม่มีปริญญา แต่พวกเขาก็เตือนว่าอย่าด่วนสรุป — เพราะ 1) การใช้ AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น 2) กฎหมายแรงงานในเยอรมนีค่อนข้างแข็งแรงกว่าประเทศอื่น และ 3) งานวิจัยยังไม่ครอบคลุม AI สมัยใหม่แบบ LLM นักวิจัยยังเน้นด้วยว่า “สถาบันและนโยบายภาครัฐ” จะเป็นตัวกำหนดว่า AI จะทำให้งานดีขึ้นหรือแย่ลง ไม่ใช่ตัวเทคโนโลยีเองล้วน ๆ ✅ งานวิจัยจากนักวิจัยในเยอรมนี–อิตาลี–สหรัฐฯ ชี้ว่า AI ยังไม่ส่งผลลบต่อสุขภาพจิตและความพึงพอใจในการทำงาน   • โดยเฉพาะในประเทศที่มีแรงงานคุ้มครองสูง เช่น เยอรมนี ✅ พบว่า AI อาจมีส่วนช่วยลด “ความเสี่ยงทางร่างกาย” และภาระทางกายในบางอาชีพได้เล็กน้อย   • เช่น งานที่เคยหนัก อาจถูกแทนบางส่วนด้วยระบบอัตโนมัติ ✅ คนไม่มีปริญญาอาจได้ประโยชน์ทางสุขภาพมากกว่า   • จากการที่งานเน้นแรงกายน้อยลง ✅ ข้อมูลวิจัยใช้แบบ Longitudinal ครอบคลุมปี 2000–2020   • ก่อนเกิดเทคโนโลยี Generative AI แบบ ChatGPT (ปลายปี 2022) ✅ นักวิจัยเน้นว่า “นโยบายและสถาบันแรงงาน” มีผลสำคัญต่อผลกระทบของ AI ต่อแรงงาน   • ไม่ใช่ตัว AI อย่างเดียวที่กำหนดชะตากรรม ✅ Gallup ระบุว่าในสหรัฐฯ อัตราใช้ AI ที่ทำงานเพิ่มขึ้น 2 เท่าใน 2 ปีที่ผ่านมา   • มากสุดในสายงาน white-collar อย่างเทคโนโลยีและการเงิน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/25/it039s-still-039too-soon039-to-say-how-ai-will-affect-jobs-researchers-say
    WWW.THESTAR.COM.MY
    It's still 'too soon' to say how AI will affect jobs, researchers say
    Using artificial intelligence at work has not caused any discernible damage to employees' mental health or job satisfaction, according to researchers based in Germany, Italy and the US, who nonetheless warn that it is probably "way too soon to draw definitive conclusions" about its effects on jobs.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 221 มุมมอง 0 รีวิว
  • ปกติในชิปคอมพิวเตอร์ การส่งข้อมูลระหว่างส่วนต่าง ๆ จะใช้กระแสไฟฟ้า (electrons) แต่ข้อจำกัดคือมันร้อน ใช้พลังงานเยอะ และช้าเมื่อเทียบกับความเร็วของ “แสง”

    ทีมจาก Fudan University เลยเปิดตัว “multiplexer แบบใช้แสง” หรือชิปที่รับข้อมูลจากหลายช่อง แล้วส่งออกผ่านช่องเดียว — โดยใช้ “แสงเลเซอร์” แทนกระแสไฟฟ้า

    ชิปตัวนี้สามารถรับส่งข้อมูลได้สูงถึง 38 Tbps (terabits per second) เร็วพอจะส่งพารามิเตอร์ของ LLM (เช่น ChatGPT ขนาดใหญ่) ได้ 4.75 ล้านล้านพารามิเตอร์ต่อวินาที

    ที่สำคัญคือมันทำงานร่วมกับระบบที่ใช้ CMOS (พื้นฐานของชิปยุคปัจจุบัน) ได้ — แปลว่าไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างคอมพิวเตอร์ทั้งหมด ช่วยลด latency ระหว่างโลกของ “แสง” กับ “ไฟฟ้า”

    แม้ข้อมูลจะมาจากสื่อของรัฐบาลจีน แต่ก็มีรายงานว่า ทีมส่งผลวิจัยนี้ไปยังวารสาร Nature แล้ว — ถ้าได้รับการตีพิมพ์เมื่อไร ก็ถือเป็นหลักฐานเชิงวิชาการที่น่าเชื่อถือ

    นักวิเคราะห์ในจีนเชื่อว่า ภายใน 3–5 ปีข้างหน้า เราอาจได้เห็น CPU หรือหน่วยความจำที่ใช้การสื่อสารด้วย “แสงเต็มระบบ” ก็เป็นได้!

    ทีมจากมหาวิทยาลัย Fudan พัฒนาชิป multiplexer แบบ photonic — ส่งข้อมูลด้วยแสงแทนไฟฟ้า  
    • ชื่อทางเทคนิคคือ “silicon photonic integrated high-order mode multiplexer”  
    • เป็นชิปในตระกูล silicon photonics

    ความเร็วการส่งข้อมูลสูงถึง 38 Tbps  
    • รองรับโหลดการประมวลผลระดับ LLM ขนาดหลายร้อยพันล้านพารามิเตอร์

    สามารถเชื่อมต่อกับระบบที่ใช้ CMOS (เช่น CPU, RAM แบบเดิม) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ  
    • ลด latency ในการเชื่อมระหว่าง photonic–electronic

    ทีมวิจัยยื่นผลการวิจัยไปยังวารสาร Nature แล้ว รอการพิจารณา  
    • หากผ่านตีพิมพ์จะเพิ่มเครดิตอย่างมากในวงการวิชาการ

    จีนกำลังเร่งพัฒนา photonic chip และมีเป้าหมายจะใช้เต็มรูปแบบภายใน 3–5 ปี  
    • เริ่มเข้าสู่สนาม post-Moore’s Law อย่างจริงจัง

    นักวิเคราะห์ระบุว่าระบบ photonic มีศักยภาพสูงกว่าชิปอิเล็กทรอนิกส์ด้านความเร็วและพลังงาน  
    • ตัวอย่าง: สวิตช์ photonic สำหรับ AI cluster รองรับสูงถึง 400 Tb/s เช่นจาก Nvidia

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/chinese-researchers-invent-silicon-photonic-multiplexer-chip-that-uses-light-instead-of-electricity-for-communication-ccp-says-chinas-early-steps-into-light-based-chips-precede-major-breakthroughs-in-three-years
    ปกติในชิปคอมพิวเตอร์ การส่งข้อมูลระหว่างส่วนต่าง ๆ จะใช้กระแสไฟฟ้า (electrons) แต่ข้อจำกัดคือมันร้อน ใช้พลังงานเยอะ และช้าเมื่อเทียบกับความเร็วของ “แสง” ทีมจาก Fudan University เลยเปิดตัว “multiplexer แบบใช้แสง” หรือชิปที่รับข้อมูลจากหลายช่อง แล้วส่งออกผ่านช่องเดียว — โดยใช้ “แสงเลเซอร์” แทนกระแสไฟฟ้า ชิปตัวนี้สามารถรับส่งข้อมูลได้สูงถึง 38 Tbps (terabits per second) เร็วพอจะส่งพารามิเตอร์ของ LLM (เช่น ChatGPT ขนาดใหญ่) ได้ 4.75 ล้านล้านพารามิเตอร์ต่อวินาที ที่สำคัญคือมันทำงานร่วมกับระบบที่ใช้ CMOS (พื้นฐานของชิปยุคปัจจุบัน) ได้ — แปลว่าไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างคอมพิวเตอร์ทั้งหมด ช่วยลด latency ระหว่างโลกของ “แสง” กับ “ไฟฟ้า” แม้ข้อมูลจะมาจากสื่อของรัฐบาลจีน แต่ก็มีรายงานว่า ทีมส่งผลวิจัยนี้ไปยังวารสาร Nature แล้ว — ถ้าได้รับการตีพิมพ์เมื่อไร ก็ถือเป็นหลักฐานเชิงวิชาการที่น่าเชื่อถือ นักวิเคราะห์ในจีนเชื่อว่า ภายใน 3–5 ปีข้างหน้า เราอาจได้เห็น CPU หรือหน่วยความจำที่ใช้การสื่อสารด้วย “แสงเต็มระบบ” ก็เป็นได้! ✅ ทีมจากมหาวิทยาลัย Fudan พัฒนาชิป multiplexer แบบ photonic — ส่งข้อมูลด้วยแสงแทนไฟฟ้า   • ชื่อทางเทคนิคคือ “silicon photonic integrated high-order mode multiplexer”   • เป็นชิปในตระกูล silicon photonics ✅ ความเร็วการส่งข้อมูลสูงถึง 38 Tbps   • รองรับโหลดการประมวลผลระดับ LLM ขนาดหลายร้อยพันล้านพารามิเตอร์ ✅ สามารถเชื่อมต่อกับระบบที่ใช้ CMOS (เช่น CPU, RAM แบบเดิม) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ   • ลด latency ในการเชื่อมระหว่าง photonic–electronic ✅ ทีมวิจัยยื่นผลการวิจัยไปยังวารสาร Nature แล้ว รอการพิจารณา   • หากผ่านตีพิมพ์จะเพิ่มเครดิตอย่างมากในวงการวิชาการ ✅ จีนกำลังเร่งพัฒนา photonic chip และมีเป้าหมายจะใช้เต็มรูปแบบภายใน 3–5 ปี   • เริ่มเข้าสู่สนาม post-Moore’s Law อย่างจริงจัง ✅ นักวิเคราะห์ระบุว่าระบบ photonic มีศักยภาพสูงกว่าชิปอิเล็กทรอนิกส์ด้านความเร็วและพลังงาน   • ตัวอย่าง: สวิตช์ photonic สำหรับ AI cluster รองรับสูงถึง 400 Tb/s เช่นจาก Nvidia https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/chinese-researchers-invent-silicon-photonic-multiplexer-chip-that-uses-light-instead-of-electricity-for-communication-ccp-says-chinas-early-steps-into-light-based-chips-precede-major-breakthroughs-in-three-years
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 238 มุมมอง 0 รีวิว
  • ในอดีต NASCAR คือเกมของทักษะและช่างฝีมือ แต่วันนี้ทีมแข่งระดับท็อปใช้ AI มาวิเคราะห์ทุกอย่าง ตั้งแต่เสียงแชทระหว่างนักขับกับวิศวกร จนถึงการปรับแต่งรถ และวางกลยุทธ์การแข่งขันแบบเรียลไทม์

    Tom Gray จากทีม Hendrick Motorsports พูดไว้ชัดเจนว่า: “Information is speed…ใครรวบรวม วิเคราะห์ และตัดสินใจได้เร็วกว่า คนนั้นคือผู้ชนะ”

    ทีมนำ AI มาช่วยทำสิ่งที่คนเคยต้องใช้เวลาหลายชั่วโมง เช่น นั่งไล่ดูวิดีโอหรือภาพนิ่ง กลายเป็นงานที่ทำได้ในเวลาไม่กี่นาที เพราะซอฟต์แวร์จะ “หาสิ่งสำคัญให้เอง” อย่างเช่นจุดที่รถคู่แข่งเปลี่ยนไลน์ หรือปัญหาในช่วงพิทสต็อป

    นอกจากนี้ AI ยังถูกใช้ฝึกทีมงาน — ถ้าใครไม่ถนัดเรื่องใด ก็ให้ AI อธิบายวิธีทำงาน หรือให้โค้ดสำหรับพัฒนาเครื่องมือได้เลย เหมือนมีที่ปรึกษาด้านเทคนิคส่วนตัวอยู่ตลอดเวลา

    Hendrick Motorsports ก็ไม่ยอมน้อยหน้า เพราะมี AWS เป็นพาร์ทเนอร์ เลยใช้ AI มาวิเคราะห์ข้อมูลจากอดีต 40 ปี ทั้งหมด เอามา “ทดสอบย้อนหลัง” ว่าอะไรเคยได้ผล แล้วใช้ข้อมูลนั้นวางแผนการแข่งในอนาคต

    ทีม NASCAR ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์, ตัดสินใจเร็ว และออกแบบกลยุทธ์การแข่งขันแบบแม่นยำขึ้น  
    • เช่น ตรวจจับคำสั่งที่ดี/พลาดจากวิทยุทีม  
    • วิเคราะห์ tone/urgency แบบเรียลไทม์

    AI ช่วยลดเวลางานซ้ำ เช่น การดูภาพและวิดีโอจำนวนมากเพื่อหา key moment  
    • ทีมอย่าง RFK Racing ใช้ลดเวลาทำงานจาก 3 ชม. เหลือ 1 ชม.

    AI ถูกนำมาใช้ฝึกคนในทีม ให้เรียนรู้ทักษะที่ไม่เชี่ยวชาญผ่านการโต้ตอบกับโมเดล LLM เช่น ChatGPT  
    • ช่วยเร่งความเร็วในการเขียนซอฟต์แวร์หรือแก้โค้ด

    ทีม Hendrick ใช้ AI จาก AWS เพื่อสร้าง visualisation สื่อสารแนวคิดระหว่างทีมได้ดียิ่งขึ้น  
    • ใช้ภาพจำลองช่วยสื่อสารแผนเทคนิคและชิ้นส่วน

    ข้อมูลจากอดีตกว่า 40 ปีถูกนำมา “ทดสอบย้อนหลัง” ด้วย AI เพื่อตรวจสอบกลยุทธ์ในอนาคต  
    • เปิดโอกาสสร้างโมเดลวิเคราะห์ความสำเร็จจากอดีต

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/21/information-is-speed-nascar-teams-use-ai-to-find-winning-edges
    ในอดีต NASCAR คือเกมของทักษะและช่างฝีมือ แต่วันนี้ทีมแข่งระดับท็อปใช้ AI มาวิเคราะห์ทุกอย่าง ตั้งแต่เสียงแชทระหว่างนักขับกับวิศวกร จนถึงการปรับแต่งรถ และวางกลยุทธ์การแข่งขันแบบเรียลไทม์ Tom Gray จากทีม Hendrick Motorsports พูดไว้ชัดเจนว่า: “Information is speed…ใครรวบรวม วิเคราะห์ และตัดสินใจได้เร็วกว่า คนนั้นคือผู้ชนะ” ทีมนำ AI มาช่วยทำสิ่งที่คนเคยต้องใช้เวลาหลายชั่วโมง เช่น นั่งไล่ดูวิดีโอหรือภาพนิ่ง กลายเป็นงานที่ทำได้ในเวลาไม่กี่นาที เพราะซอฟต์แวร์จะ “หาสิ่งสำคัญให้เอง” อย่างเช่นจุดที่รถคู่แข่งเปลี่ยนไลน์ หรือปัญหาในช่วงพิทสต็อป นอกจากนี้ AI ยังถูกใช้ฝึกทีมงาน — ถ้าใครไม่ถนัดเรื่องใด ก็ให้ AI อธิบายวิธีทำงาน หรือให้โค้ดสำหรับพัฒนาเครื่องมือได้เลย เหมือนมีที่ปรึกษาด้านเทคนิคส่วนตัวอยู่ตลอดเวลา Hendrick Motorsports ก็ไม่ยอมน้อยหน้า เพราะมี AWS เป็นพาร์ทเนอร์ เลยใช้ AI มาวิเคราะห์ข้อมูลจากอดีต 40 ปี ทั้งหมด เอามา “ทดสอบย้อนหลัง” ว่าอะไรเคยได้ผล แล้วใช้ข้อมูลนั้นวางแผนการแข่งในอนาคต ✅ ทีม NASCAR ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์, ตัดสินใจเร็ว และออกแบบกลยุทธ์การแข่งขันแบบแม่นยำขึ้น   • เช่น ตรวจจับคำสั่งที่ดี/พลาดจากวิทยุทีม   • วิเคราะห์ tone/urgency แบบเรียลไทม์ ✅ AI ช่วยลดเวลางานซ้ำ เช่น การดูภาพและวิดีโอจำนวนมากเพื่อหา key moment   • ทีมอย่าง RFK Racing ใช้ลดเวลาทำงานจาก 3 ชม. เหลือ 1 ชม. ✅ AI ถูกนำมาใช้ฝึกคนในทีม ให้เรียนรู้ทักษะที่ไม่เชี่ยวชาญผ่านการโต้ตอบกับโมเดล LLM เช่น ChatGPT   • ช่วยเร่งความเร็วในการเขียนซอฟต์แวร์หรือแก้โค้ด ✅ ทีม Hendrick ใช้ AI จาก AWS เพื่อสร้าง visualisation สื่อสารแนวคิดระหว่างทีมได้ดียิ่งขึ้น   • ใช้ภาพจำลองช่วยสื่อสารแผนเทคนิคและชิ้นส่วน ✅ ข้อมูลจากอดีตกว่า 40 ปีถูกนำมา “ทดสอบย้อนหลัง” ด้วย AI เพื่อตรวจสอบกลยุทธ์ในอนาคต   • เปิดโอกาสสร้างโมเดลวิเคราะห์ความสำเร็จจากอดีต https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/21/information-is-speed-nascar-teams-use-ai-to-find-winning-edges
    WWW.THESTAR.COM.MY
    ‘Information is speed’: Nascar teams use AI to find winning edges
    From performance analysis to data visualisations, AI is playing an increasingly pivotal role in how race teams operate across the Nascar garage.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 294 มุมมอง 0 รีวิว
  • การใช้ Generative AI (โดยเฉพาะ LLM อย่าง ChatGPT) ขณะทำงานเขียนบทความ อาจลดการทำงานของสมองในหลายด้าน โดยเฉพาะความจำและความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูล

    นักวิจัยจาก MIT ทำการทดลองกับกลุ่มคน 3 กลุ่ม ให้เขียนเรียงความ 3 ฉบับ:
    - กลุ่ม A: ใช้ LLM ช่วย (เช่น ChatGPT)
    - กลุ่ม B: ใช้ search engine (เช่น Google)
    - กลุ่ม C: เขียนโดยไม่ใช้อะไรเลย (ใช้สมองล้วน ๆ)

    จากนั้นกลุ่ม A กับ C สลับกันในบทความที่ 4 เพื่อดูว่า “พอเปลี่ยนวิธีแล้ว สมองเปลี่ยนยังไงบ้าง”

    ผลปรากฏว่า:
    - กลุ่ม C ที่ใช้แต่สมอง มีการเชื่อมต่อระหว่างสมองส่วนต่าง ๆ มากที่สุด
    - กลุ่ม A ที่ใช้ AI นั้น มีสมอง “เงียบกว่า” อย่างเห็นได้ชัด และจำอะไรไม่ค่อยได้ แม้จะเขียนบทความได้เนียนจน AI กับคนให้คะแนนสูง
    - กลุ่ม B ที่ใช้ search ก็อยู่กลาง ๆ: เนื้อหาออกแนว “เหมือนกันหมด” แต่ยังพอจำได้

    สิ่งที่น่ากังวลคือ แม้ AI จะช่วยเขียนให้ “ดูดี” แต่สมองคนเขียนกลับ “ไม่จำ” หรือมีการใช้พลังงานน้อยลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะ ช่วงที่ต้องวางโครงคิดเอง

    MIT ทดลองให้ผู้เข้าร่วมเขียนเรียงความ โดยแบ่งเป็น 3 กลุ่ม: ใช้ LLM, ใช้ search engine และไม่ใช้อะไรเลย  
    • กลุ่มไม่ใช้อะไรเลยแสดงกิจกรรมของสมองที่เชื่อมโยงกันสูงกว่ากลุ่มอื่น  
    • กลุ่มใช้ LLM มีการเชื่อมโยงของสมองลดลง และมีความจำระยะสั้นด้อยลง

    งานเขียนจาก LLM ถูกให้คะแนนสูง แต่กลับขาดมิติคิดเชิงวิพากษ์ (critical thinking)  
    • ผู้ใช้ LLM แก้ไขงานน้อย, copy-paste เยอะ, และจำไม่ได้ว่าเขียนอะไรไป

    ในรอบสุดท้าย กลุ่มที่เปลี่ยนจาก AI → สมองเอง มีการเชื่อมต่อของสมองเพิ่มขึ้น  
    • แสดงให้เห็นว่าเราสามารถ "ฟื้นการทำงานของสมอง" ได้ถ้าหยุดพึ่ง AI

    กลุ่มที่ใช้ search engine ได้ผลลัพธ์ “กลาง ๆ”  
    • เนื้อหาเหมือนกันมาก แต่ความจำยังดีพอสมควร

    ผลวิจัยชี้ว่า การใช้ digital tool ใด ๆ ก็มีผลต่อสมอง — แต่ LLM มีผลมากที่สุด  
    • โดยเฉพาะเมื่อใช้เพียงอย่างเดียว โดยไม่เสริมการคิด

    https://www.techspot.com/news/108386-mit-brain-scans-suggest-using-genai-tools-reduces.html
    การใช้ Generative AI (โดยเฉพาะ LLM อย่าง ChatGPT) ขณะทำงานเขียนบทความ อาจลดการทำงานของสมองในหลายด้าน โดยเฉพาะความจำและความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูล นักวิจัยจาก MIT ทำการทดลองกับกลุ่มคน 3 กลุ่ม ให้เขียนเรียงความ 3 ฉบับ: - กลุ่ม A: ใช้ LLM ช่วย (เช่น ChatGPT) - กลุ่ม B: ใช้ search engine (เช่น Google) - กลุ่ม C: เขียนโดยไม่ใช้อะไรเลย (ใช้สมองล้วน ๆ) จากนั้นกลุ่ม A กับ C สลับกันในบทความที่ 4 เพื่อดูว่า “พอเปลี่ยนวิธีแล้ว สมองเปลี่ยนยังไงบ้าง” ผลปรากฏว่า: - กลุ่ม C ที่ใช้แต่สมอง มีการเชื่อมต่อระหว่างสมองส่วนต่าง ๆ มากที่สุด - กลุ่ม A ที่ใช้ AI นั้น มีสมอง “เงียบกว่า” อย่างเห็นได้ชัด และจำอะไรไม่ค่อยได้ แม้จะเขียนบทความได้เนียนจน AI กับคนให้คะแนนสูง - กลุ่ม B ที่ใช้ search ก็อยู่กลาง ๆ: เนื้อหาออกแนว “เหมือนกันหมด” แต่ยังพอจำได้ สิ่งที่น่ากังวลคือ แม้ AI จะช่วยเขียนให้ “ดูดี” แต่สมองคนเขียนกลับ “ไม่จำ” หรือมีการใช้พลังงานน้อยลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะ ช่วงที่ต้องวางโครงคิดเอง ✅ MIT ทดลองให้ผู้เข้าร่วมเขียนเรียงความ โดยแบ่งเป็น 3 กลุ่ม: ใช้ LLM, ใช้ search engine และไม่ใช้อะไรเลย   • กลุ่มไม่ใช้อะไรเลยแสดงกิจกรรมของสมองที่เชื่อมโยงกันสูงกว่ากลุ่มอื่น   • กลุ่มใช้ LLM มีการเชื่อมโยงของสมองลดลง และมีความจำระยะสั้นด้อยลง ✅ งานเขียนจาก LLM ถูกให้คะแนนสูง แต่กลับขาดมิติคิดเชิงวิพากษ์ (critical thinking)   • ผู้ใช้ LLM แก้ไขงานน้อย, copy-paste เยอะ, และจำไม่ได้ว่าเขียนอะไรไป ✅ ในรอบสุดท้าย กลุ่มที่เปลี่ยนจาก AI → สมองเอง มีการเชื่อมต่อของสมองเพิ่มขึ้น   • แสดงให้เห็นว่าเราสามารถ "ฟื้นการทำงานของสมอง" ได้ถ้าหยุดพึ่ง AI ✅ กลุ่มที่ใช้ search engine ได้ผลลัพธ์ “กลาง ๆ”   • เนื้อหาเหมือนกันมาก แต่ความจำยังดีพอสมควร ✅ ผลวิจัยชี้ว่า การใช้ digital tool ใด ๆ ก็มีผลต่อสมอง — แต่ LLM มีผลมากที่สุด   • โดยเฉพาะเมื่อใช้เพียงอย่างเดียว โดยไม่เสริมการคิด https://www.techspot.com/news/108386-mit-brain-scans-suggest-using-genai-tools-reduces.html
    WWW.TECHSPOT.COM
    MIT brain scans suggest that using GenAI tools reduces cognitive activity
    The newly published paper explains that as participants in an experiment wrote a series of essays, electronic brain monitoring revealed substantially weaker connections between regions of the...
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 132 มุมมอง 0 รีวิว
  • Perplexity เป็นคู่แข่งของ ChatGPT ที่เน้น "ตอบแบบอิงแหล่งข้อมูลจากเว็บ" โดยจะรวบรวมเนื้อหาจากเว็บไซต์ต่าง ๆ มาสรุปตอบผู้ใช้ ซึ่งฟังดูดี...แต่ดันไปดึงบทความจากเว็บไซต์ข่าวอย่าง BBC, New York Times, Forbes ฯลฯ โดยไม่ได้ขออนุญาตก่อน

    BBC จึงส่งจดหมายถึง Perplexity ให้:
    - หยุดการ scrape (ดึง) ข้อมูลจากเว็บไซต์ของ BBC
    - ลบเนื้อหาที่ได้มาทั้งหมด
    - ถ้าจะใช้ต่อ ต้องมีการจ่ายค่าตอบแทนให้ด้วย

    BBC อาจฟ้องศาลและขอคำสั่งห้าม หาก Perplexity ไม่ยอมทำตาม ซึ่งสะท้อนแนวโน้มที่สำนักข่าวเริ่มหวงข้อมูลมากขึ้น—เพราะ AI ทำให้เซิร์ฟเวอร์ของพวกเขาโดนโหลดหนักขึ้น โดยไม่ได้มีรายได้เพิ่มจากคนอ่านจริง

    ฝั่ง Perplexity เองก็ไม่ยอมง่าย ๆ ตอบโต้ผ่าน Financial Times ว่าการกระทำของ BBC “บิดเบือนและฉวยโอกาส” พร้อมตำหนิว่า BBC “ไม่เข้าใจอินเทอร์เน็ตและกฎหมายลิขสิทธิ์” ด้วยซ้ำ

    ปัญหานี้ไม่ได้มีแค่ BBC—ก่อนหน้านี้ Perplexity เคยโดน Forbes, Wired, และ NYT กล่าวหาว่า “ลอกเนื้อหา” โดยไม่ได้รับอนุญาต และเคยโดน NYT ส่งจดหมาย cease & desist มาแล้ว

    แม้ Perplexity จะพยายามผูกมิตรด้วยการตั้งโปรแกรม revenue share กับ TIME, Fortune, Der Spiegel ฯลฯ โดยให้ส่วนแบ่งสูงสุดถึง 25% แต่ BBC ยังไม่ได้เข้าร่วม

    https://www.neowin.net/news/bbc-threatens-perplexity-with-legal-action-over-content-scraping/
    Perplexity เป็นคู่แข่งของ ChatGPT ที่เน้น "ตอบแบบอิงแหล่งข้อมูลจากเว็บ" โดยจะรวบรวมเนื้อหาจากเว็บไซต์ต่าง ๆ มาสรุปตอบผู้ใช้ ซึ่งฟังดูดี...แต่ดันไปดึงบทความจากเว็บไซต์ข่าวอย่าง BBC, New York Times, Forbes ฯลฯ โดยไม่ได้ขออนุญาตก่อน BBC จึงส่งจดหมายถึง Perplexity ให้: - หยุดการ scrape (ดึง) ข้อมูลจากเว็บไซต์ของ BBC - ลบเนื้อหาที่ได้มาทั้งหมด - ถ้าจะใช้ต่อ ต้องมีการจ่ายค่าตอบแทนให้ด้วย BBC อาจฟ้องศาลและขอคำสั่งห้าม หาก Perplexity ไม่ยอมทำตาม ซึ่งสะท้อนแนวโน้มที่สำนักข่าวเริ่มหวงข้อมูลมากขึ้น—เพราะ AI ทำให้เซิร์ฟเวอร์ของพวกเขาโดนโหลดหนักขึ้น โดยไม่ได้มีรายได้เพิ่มจากคนอ่านจริง ฝั่ง Perplexity เองก็ไม่ยอมง่าย ๆ ตอบโต้ผ่าน Financial Times ว่าการกระทำของ BBC “บิดเบือนและฉวยโอกาส” พร้อมตำหนิว่า BBC “ไม่เข้าใจอินเทอร์เน็ตและกฎหมายลิขสิทธิ์” ด้วยซ้ำ ปัญหานี้ไม่ได้มีแค่ BBC—ก่อนหน้านี้ Perplexity เคยโดน Forbes, Wired, และ NYT กล่าวหาว่า “ลอกเนื้อหา” โดยไม่ได้รับอนุญาต และเคยโดน NYT ส่งจดหมาย cease & desist มาแล้ว แม้ Perplexity จะพยายามผูกมิตรด้วยการตั้งโปรแกรม revenue share กับ TIME, Fortune, Der Spiegel ฯลฯ โดยให้ส่วนแบ่งสูงสุดถึง 25% แต่ BBC ยังไม่ได้เข้าร่วม https://www.neowin.net/news/bbc-threatens-perplexity-with-legal-action-over-content-scraping/
    WWW.NEOWIN.NET
    BBC threatens Perplexity with legal action over content scraping
    The BBC is the latest news publisher to take issue with Perplexity scraping its content for free. It has outlined several options that Perplexity can take.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 256 มุมมอง 0 รีวิว
  • “ตอนนี้นักเรียนแทบทั้งหมดใช้ AI ช่วยทำงาน” หนึ่งในคุณครูที่ออกมาแชร์คือ Gary Ward จากโรงเรียน Brookes Westshore High School ในแคนาดา เขาบอกว่ามีเด็กบางคน “ที่ถ้าไม่มี AI ก็คงนั่งเหม่อลอยไม่รู้จะเริ่มทำยังไง” และตอนนี้เขาเชื่อว่า “เกือบทุกคนในห้องใช้ AI” แล้วจริง ๆ

    เพื่อรับมือกับปัญหานี้ ครูหลายคนเริ่ม “หัน AI มาสู้ AI” โดยใช้เครื่องมืออย่าง ChatGPT ช่วยออกแบบคำถามหรือการบ้านให้มีความ “เฉพาะตัว” และ “ต่อต้านการลอกแบบอัตโนมัติ” เช่น ทำให้โจทย์ซับซ้อนขึ้น ต้องอิงจากประสบการณ์ส่วนตัว หรือให้วิเคราะห์เชิงวิจารณ์มากขึ้น

    ที่อังกฤษ Richard Griffin จากมหาวิทยาลัยแมนเชสเตอร์ ก็ใช้ระบบ AI ของทางมหาวิทยาลัยตรวจสอบว่า “การบ้านแบบนี้ถูก AI ทำแทนได้ง่ายไหม” พร้อมคำแนะนำว่าควรทำให้ยากขึ้นตรงไหน เช่น เพิ่มโจทย์แบบอัตนัย หรือให้เชื่อมโยงกับเนื้อหาที่ไม่ได้อยู่ในเน็ต

    อีกเทคนิคคือ “หวนคืนสู่กระดาษ” — การให้ส่งการบ้านแบบเขียนมือ หรือจัดสอบแบบ discussion ตัวต่อตัวมากขึ้น แม้จะใช้เวลาให้ครูตรวจมากขึ้น แต่ช่วยมั่นใจว่าเป็นงานนักเรียนจริง ๆ

    ครูพบว่านักเรียนใช้ AI อย่างแพร่หลายในงานเขียน–การบ้าน  
    • มีนักเรียนบางกลุ่ม “พึ่งพา AI ตลอดเวลา”  
    • ครูเริ่มสังเกตได้จากเนื้อหาที่ดูสมบูรณ์ผิดปกติ

    บางโรงเรียนและมหาวิทยาลัยใช้ AI มาช่วยตรวจสอบระดับ “ความง่ายต่อการโกงด้วย AI”  
    • เช่น ระบบของมหาวิทยาลัยแมนเชสเตอร์  
    • ให้คำแนะนำว่าโจทย์ควร “ส่วนตัวขึ้น/ลึกขึ้น” ตรงไหน

    เทคนิคการประเมินใหม่ เช่น การเขียนด้วยมือและการสอบปากเปล่าถูกนำกลับมาใช้อีกครั้ง  
    • บางที่ให้น้ำหนักการสอบแบบเขียนมือมากขึ้นในระบบเกรด  
    • ใช้การพูดคุยแทนรายงาน เพื่อลดโอกาสใช้ AI แทน

    บางหลักสูตร เช่น ธุรกิจ เริ่มเน้น “การประเมินแบบมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า” มากขึ้น  
    • เพื่อลดโอกาสใช้ AI ทำงานแทนในการประเมิน

    การพึ่งพา AI ตั้งแต่อายุยังน้อยอาจทำลายความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของเด็ก  
    • เสี่ยงทำให้จินตนาการ–ตรรกะ–การเขียนถดถอย

    หากไม่มีระบบวัดผลที่ดี อาจเกิด “คนรุ่นใหม่ที่ไม่สามารถทำงานได้จริงโดยไม่ใช้ AI”  
    • เป็นผลสะสมจากการฝึกคิดที่ถูกแทนด้วยระบบอัตโนมัติ

    การปิดกั้น AI โดยไม่สอนการใช้ “อย่างมีวิจารณญาณ” อาจสร้างผลตรงข้าม  
    • เด็กบางคนจะใช้ AI ซ่อน ๆ โดยไม่มีความเข้าใจเรื่องจริยธรรมหรือคุณภาพเนื้อหา

    การประเมินเฉพาะด้วย “การเขียนด้วยมือ” หรือ “การพูด” อาจทำให้นักเรียนบางกลุ่มเสียเปรียบ  
    • โดยเฉพาะผู้ที่มีความแตกต่างด้านการเรียนรู้ (learning differences)

    https://www.techspot.com/news/108379-how-teachers-fighting-ai-cheating-handwritten-work-oral.html
    “ตอนนี้นักเรียนแทบทั้งหมดใช้ AI ช่วยทำงาน” หนึ่งในคุณครูที่ออกมาแชร์คือ Gary Ward จากโรงเรียน Brookes Westshore High School ในแคนาดา เขาบอกว่ามีเด็กบางคน “ที่ถ้าไม่มี AI ก็คงนั่งเหม่อลอยไม่รู้จะเริ่มทำยังไง” และตอนนี้เขาเชื่อว่า “เกือบทุกคนในห้องใช้ AI” แล้วจริง ๆ เพื่อรับมือกับปัญหานี้ ครูหลายคนเริ่ม “หัน AI มาสู้ AI” โดยใช้เครื่องมืออย่าง ChatGPT ช่วยออกแบบคำถามหรือการบ้านให้มีความ “เฉพาะตัว” และ “ต่อต้านการลอกแบบอัตโนมัติ” เช่น ทำให้โจทย์ซับซ้อนขึ้น ต้องอิงจากประสบการณ์ส่วนตัว หรือให้วิเคราะห์เชิงวิจารณ์มากขึ้น ที่อังกฤษ Richard Griffin จากมหาวิทยาลัยแมนเชสเตอร์ ก็ใช้ระบบ AI ของทางมหาวิทยาลัยตรวจสอบว่า “การบ้านแบบนี้ถูก AI ทำแทนได้ง่ายไหม” พร้อมคำแนะนำว่าควรทำให้ยากขึ้นตรงไหน เช่น เพิ่มโจทย์แบบอัตนัย หรือให้เชื่อมโยงกับเนื้อหาที่ไม่ได้อยู่ในเน็ต อีกเทคนิคคือ “หวนคืนสู่กระดาษ” — การให้ส่งการบ้านแบบเขียนมือ หรือจัดสอบแบบ discussion ตัวต่อตัวมากขึ้น แม้จะใช้เวลาให้ครูตรวจมากขึ้น แต่ช่วยมั่นใจว่าเป็นงานนักเรียนจริง ๆ ✅ ครูพบว่านักเรียนใช้ AI อย่างแพร่หลายในงานเขียน–การบ้าน   • มีนักเรียนบางกลุ่ม “พึ่งพา AI ตลอดเวลา”   • ครูเริ่มสังเกตได้จากเนื้อหาที่ดูสมบูรณ์ผิดปกติ ✅ บางโรงเรียนและมหาวิทยาลัยใช้ AI มาช่วยตรวจสอบระดับ “ความง่ายต่อการโกงด้วย AI”   • เช่น ระบบของมหาวิทยาลัยแมนเชสเตอร์   • ให้คำแนะนำว่าโจทย์ควร “ส่วนตัวขึ้น/ลึกขึ้น” ตรงไหน ✅ เทคนิคการประเมินใหม่ เช่น การเขียนด้วยมือและการสอบปากเปล่าถูกนำกลับมาใช้อีกครั้ง   • บางที่ให้น้ำหนักการสอบแบบเขียนมือมากขึ้นในระบบเกรด   • ใช้การพูดคุยแทนรายงาน เพื่อลดโอกาสใช้ AI แทน ✅ บางหลักสูตร เช่น ธุรกิจ เริ่มเน้น “การประเมินแบบมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า” มากขึ้น   • เพื่อลดโอกาสใช้ AI ทำงานแทนในการประเมิน ‼️ การพึ่งพา AI ตั้งแต่อายุยังน้อยอาจทำลายความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของเด็ก   • เสี่ยงทำให้จินตนาการ–ตรรกะ–การเขียนถดถอย ‼️ หากไม่มีระบบวัดผลที่ดี อาจเกิด “คนรุ่นใหม่ที่ไม่สามารถทำงานได้จริงโดยไม่ใช้ AI”   • เป็นผลสะสมจากการฝึกคิดที่ถูกแทนด้วยระบบอัตโนมัติ ‼️ การปิดกั้น AI โดยไม่สอนการใช้ “อย่างมีวิจารณญาณ” อาจสร้างผลตรงข้าม   • เด็กบางคนจะใช้ AI ซ่อน ๆ โดยไม่มีความเข้าใจเรื่องจริยธรรมหรือคุณภาพเนื้อหา ‼️ การประเมินเฉพาะด้วย “การเขียนด้วยมือ” หรือ “การพูด” อาจทำให้นักเรียนบางกลุ่มเสียเปรียบ   • โดยเฉพาะผู้ที่มีความแตกต่างด้านการเรียนรู้ (learning differences) https://www.techspot.com/news/108379-how-teachers-fighting-ai-cheating-handwritten-work-oral.html
    WWW.TECHSPOT.COM
    How teachers are fighting AI cheating with handwritten work, oral tests, and AI
    Speaking about AI-cheat students, Gary Ward, a teacher at Brookes Westshore High School in Victoria, British Columbia, told Business Insider, "Some of the ones that I see...
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 229 มุมมอง 0 รีวิว
  • คุณอาจเคยได้ยินว่า AI เริ่มใช้ในการวินิจฉัยโรค หรือแต่งเนื้อเพลง…แต่ตอนนี้มันเดินเข้าศาลแล้วแบบจริงจัง! หลายคดีในสหรัฐฯ เริ่มเห็น GenAI ถูกใช้ในหลายรูปแบบ เช่น:

    - ผู้พิพากษาใช้ AI ช่วยค้นคว้าคำพิพากษาเก่า ๆ
    - ทนายใช้ ChatGPT หรือ AI ผู้ช่วยอย่าง LexisNexis Protege, CoCounsel จาก Thomson Reuters ช่วยร่างคำร้อง
    - ฝ่ายที่ไม่มีทนาย (pro se) ใช้ AI เขียนคำร้องเอง

    หนึ่งในกรณีที่สะเทือนอารมณ์ที่สุดคือคดีที่เหยื่อถูกยิงเสียชีวิต และญาติของเขาสร้าง “อวตาร AI” ขึ้นมาให้ผู้ตายกล่าวคำอำลาและแสดงความให้อภัยในศาลด้วยตัวเอง ผ่านหน้าจอ—ผู้พิพากษาถึงกับบอกว่า “มันรู้สึกเหมือนจริง” มาก

    แต่ในอีกมุม GenAI ก็มีปัญหาเหมือนกัน — มีคดีหนึ่งที่ทนายใช้ AI ช่วยร่างคำฟ้องจนเกิดการอ้างคำพิพากษาปลอม (hallucination) จนโดนปรับไปกว่า $31,000 แบบไม่มีข้อแก้ตัว

    ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าถึงแม้ GenAI จะช่วยให้คนเข้าถึงระบบยุติธรรมง่ายขึ้น โดยเฉพาะคนไม่มีทนาย แต่ระบบศาลต้องเตรียมรับมือกับ “คดีที่ถูกสร้างด้วยปุ่มเดียว” เพราะ GenAI ทำให้คนสามารถร่างคำฟ้องได้เร็วและมากขึ้นหลายเท่า ซึ่งอาจเพิ่มภาระให้กับศาลที่มีคดีล้นอยู่แล้ว

    GenAI เริ่มถูกใช้จริงจังในศาลสหรัฐฯ ทั้งโดยผู้พิพากษา ทนาย และประชาชนทั่วไป  
    • ผู้พิพากษาใช้เพื่อค้นข้อมูลทางกฎหมาย  
    • ทนายใช้ AI ผู้ช่วย เช่น LexisNexis Protege และ CoCounsel  
    • ผู้ที่ไม่มีทนายใช้ AI ยื่นคำร้องเอง

    มีการใช้ Avatar AI เป็นครั้งแรกในศาลอเมริกาเพื่อให้เหยื่อ “กล่าวคำอำลา” หลังเสียชีวิต  
    • เหยื่อถูกยิงเสียชีวิตในปี 2021  
    • พี่สาวสร้างวิดีโอ AI ให้พูดในศาลตอนตัดสินคนร้าย

    AI ช่วยลดภาระและเพิ่มโอกาสในการเข้าถึงกระบวนการยุติธรรม  
    • โดยเฉพาะสำหรับคนที่ไม่สามารถจ้างทนายได้  
    • อาจเพิ่มความเป็นธรรมและลดต้นทุนระบบ

    นักวิชาการเสนอให้ศาลเตรียมโครงสร้างพื้นฐานรองรับ AI อย่างจริงจัง  
    • เช่น การฝึกอบรมผู้พิพากษาให้เข้าใจ AI  
    • อาจช่วยให้คำพิพากษาแม่นยำและไม่ถูกยื่นอุทธรณ์ง่าย

    GenAI ยังมีปัญหาเรื่อง “ความเที่ยงตรงของข้อมูล” (hallucination)  
    • มีกรณีอ้างคำพิพากษาปลอมแล้วศาลลงโทษจริง  
    • ต้องตรวจสอบทุกครั้งก่อนใช้เอกสารที่ AI สร้างขึ้น

    การเปิดให้ใช้ AI อย่างเสรี อาจทำให้ “คดีที่ไม่มีเนื้อหา” ท่วมศาล  
    • คนสามารถสร้างคำฟ้องด้วย AI ได้ง่ายและเร็วเกินไป  
    • เพิ่มภาระต่อระบบที่มีทรัพยากรจำกัด

    ผู้ที่ไม่มีทนายอาจเชื่อใจ AI มากเกินไปจนทำผิดพลาด  
    • โดยเฉพาะหากไม่เข้าใจว่า AI ไม่ใช่ที่ปรึกษาทางกฎหมาย

    อาจเกิดการโน้มน้าวผู้พิพากษาจากข้อมูลที่ AI คัดเลือกมา “โดยไม่ได้ตั้งใจ”  
    • เช่น ถ้า AI เลือกคำพิพากษาเก่าที่บางเฉียบ แต่อิทธิพลสูง

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/19/justice-at-stake-as-generative-ai-enters-the-courtroom
    คุณอาจเคยได้ยินว่า AI เริ่มใช้ในการวินิจฉัยโรค หรือแต่งเนื้อเพลง…แต่ตอนนี้มันเดินเข้าศาลแล้วแบบจริงจัง! หลายคดีในสหรัฐฯ เริ่มเห็น GenAI ถูกใช้ในหลายรูปแบบ เช่น: - ผู้พิพากษาใช้ AI ช่วยค้นคว้าคำพิพากษาเก่า ๆ - ทนายใช้ ChatGPT หรือ AI ผู้ช่วยอย่าง LexisNexis Protege, CoCounsel จาก Thomson Reuters ช่วยร่างคำร้อง - ฝ่ายที่ไม่มีทนาย (pro se) ใช้ AI เขียนคำร้องเอง หนึ่งในกรณีที่สะเทือนอารมณ์ที่สุดคือคดีที่เหยื่อถูกยิงเสียชีวิต และญาติของเขาสร้าง “อวตาร AI” ขึ้นมาให้ผู้ตายกล่าวคำอำลาและแสดงความให้อภัยในศาลด้วยตัวเอง ผ่านหน้าจอ—ผู้พิพากษาถึงกับบอกว่า “มันรู้สึกเหมือนจริง” มาก แต่ในอีกมุม GenAI ก็มีปัญหาเหมือนกัน — มีคดีหนึ่งที่ทนายใช้ AI ช่วยร่างคำฟ้องจนเกิดการอ้างคำพิพากษาปลอม (hallucination) จนโดนปรับไปกว่า $31,000 แบบไม่มีข้อแก้ตัว ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าถึงแม้ GenAI จะช่วยให้คนเข้าถึงระบบยุติธรรมง่ายขึ้น โดยเฉพาะคนไม่มีทนาย แต่ระบบศาลต้องเตรียมรับมือกับ “คดีที่ถูกสร้างด้วยปุ่มเดียว” เพราะ GenAI ทำให้คนสามารถร่างคำฟ้องได้เร็วและมากขึ้นหลายเท่า ซึ่งอาจเพิ่มภาระให้กับศาลที่มีคดีล้นอยู่แล้ว ✅ GenAI เริ่มถูกใช้จริงจังในศาลสหรัฐฯ ทั้งโดยผู้พิพากษา ทนาย และประชาชนทั่วไป   • ผู้พิพากษาใช้เพื่อค้นข้อมูลทางกฎหมาย   • ทนายใช้ AI ผู้ช่วย เช่น LexisNexis Protege และ CoCounsel   • ผู้ที่ไม่มีทนายใช้ AI ยื่นคำร้องเอง ✅ มีการใช้ Avatar AI เป็นครั้งแรกในศาลอเมริกาเพื่อให้เหยื่อ “กล่าวคำอำลา” หลังเสียชีวิต   • เหยื่อถูกยิงเสียชีวิตในปี 2021   • พี่สาวสร้างวิดีโอ AI ให้พูดในศาลตอนตัดสินคนร้าย ✅ AI ช่วยลดภาระและเพิ่มโอกาสในการเข้าถึงกระบวนการยุติธรรม   • โดยเฉพาะสำหรับคนที่ไม่สามารถจ้างทนายได้   • อาจเพิ่มความเป็นธรรมและลดต้นทุนระบบ ✅ นักวิชาการเสนอให้ศาลเตรียมโครงสร้างพื้นฐานรองรับ AI อย่างจริงจัง   • เช่น การฝึกอบรมผู้พิพากษาให้เข้าใจ AI   • อาจช่วยให้คำพิพากษาแม่นยำและไม่ถูกยื่นอุทธรณ์ง่าย ‼️ GenAI ยังมีปัญหาเรื่อง “ความเที่ยงตรงของข้อมูล” (hallucination)   • มีกรณีอ้างคำพิพากษาปลอมแล้วศาลลงโทษจริง   • ต้องตรวจสอบทุกครั้งก่อนใช้เอกสารที่ AI สร้างขึ้น ‼️ การเปิดให้ใช้ AI อย่างเสรี อาจทำให้ “คดีที่ไม่มีเนื้อหา” ท่วมศาล   • คนสามารถสร้างคำฟ้องด้วย AI ได้ง่ายและเร็วเกินไป   • เพิ่มภาระต่อระบบที่มีทรัพยากรจำกัด ‼️ ผู้ที่ไม่มีทนายอาจเชื่อใจ AI มากเกินไปจนทำผิดพลาด   • โดยเฉพาะหากไม่เข้าใจว่า AI ไม่ใช่ที่ปรึกษาทางกฎหมาย ‼️ อาจเกิดการโน้มน้าวผู้พิพากษาจากข้อมูลที่ AI คัดเลือกมา “โดยไม่ได้ตั้งใจ”   • เช่น ถ้า AI เลือกคำพิพากษาเก่าที่บางเฉียบ แต่อิทธิพลสูง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/19/justice-at-stake-as-generative-ai-enters-the-courtroom
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Justice at stake as generative AI enters the courtroom
    Generative artificial intelligence (GenAI) is making its way into courts despite early stumbles, raising questions about how it will influence the legal system and justice itself.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 223 มุมมอง 0 รีวิว
  • การสร้าง AI อย่าง ChatGPT หรือแผนที่ Google ต้องใช้ศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมา ซึ่งกินไฟเท่ากับทั้งประเทศเบลเยียมหรือโปแลนด์รวมกัน! และในปี 2030 ตัวเลขนี้อาจ "เบิ้ล" ขึ้นไปอีก โดย 40% ของไฟที่ดาต้าเซ็นเตอร์ใช้...หมดไปกับ "แอร์"

    Daniel Pope ผู้ก่อตั้งบริษัท Submer จึงเสนอวิธีสุดล้ำคือ “เอาเซิร์ฟเวอร์ทั้งก้อนจุ่มลงในของเหลวพิเศษ” ที่ไม่ติดไฟ ไม่นำไฟฟ้า และดูเหมือนเบบี้ออยล์ วิธีนี้ช่วยระบายความร้อนโดยตรงกับชิปได้ดีและใช้ไฟน้อยกว่าแอร์เย็นทั่วไป — ผลการศึกษาในเนเธอร์แลนด์พบว่า ลดพลังงานได้ถึง 50%

    ระบบนี้เรียกว่า Immersion Cooling มีคนใช้แล้วใน 17 ประเทศ รายใหญ่ เช่น Intel, Dell และแม้แต่ Microsoft ก็เริ่มสนใจ ใช้กับชิป Maia 100 และพัฒนา “ห้องน้ำเซิร์ฟเวอร์” แบบจุ่มทั้งเครื่องอยู่ด้วย

    แน่นอนว่าไม่ได้ง่าย เพราะของเหลวแบบนี้แพงกว่าระบบแอร์ประมาณ 25% ติดตั้งยาก ต้องดัดแปลงอาคารเดิม และยังไม่มีมาตรฐานอุตสาหกรรมชัดเจน แถมเวลาจะซ่อมเซิร์ฟเวอร์ก็ต้อง “ล้วงในน้ำ” แบบเปียก ๆ ด้วย

    ดาต้าเซ็นเตอร์ใช้พลังงานมหาศาล — มากกว่าประเทศเบลเยียมทั้งประเทศ  
    • และกำลังจะเพิ่มขึ้น 2 เท่าภายในปี 2030  
    • 40% ของพลังงานในดาต้าเซ็นเตอร์ใช้กับระบบทำความเย็น

    Immersion Cooling คือการจุ่มทั้ง rack ลงในของเหลวพิเศษที่ไม่ติดไฟและไม่เป็นสื่อไฟฟ้า  
    • ของเหลวจาก Submer ทำจากปิโตรเลียมหรือปาล์ม และสามารถย่อยสลายได้  
    • ลดการใช้ไฟได้ >10% และสูงสุดถึง 50% จากบางงานวิจัย

    ประสิทธิภาพดีกว่าระบบแอร์: ระบายความร้อนตรงชิ้นส่วนโดยไม่ต้องเย็นทั้งห้อง  
    • รองรับเซิร์ฟเวอร์ยุคใหม่ที่ใช้ชิปแรง ๆ อย่าง NVIDIA B200 ที่กินไฟหนัก

    ลดการใช้น้ำ — ดาต้าเซ็นเตอร์ทั่วไปใช้น้ำมากถึง 2 ล้านลิตร/วันในสหรัฐฯ  
    • Immersion cooling ไม่ต้องพึ่งน้ำหมุนเวียนจำนวนมาก

    ใช้พื้นที่น้อยลง — ช่วยลด footprint ของดาต้าเซ็นเตอร์  
    • เหมาะกับเมืองที่มีข้อจำกัดด้านพลังงานหรือที่ดิน

    Submer มีรายได้ทะลุ €150 ล้านในปี 2023 (โตจากแค่ €600K ในปี 2018)  
    • ลูกค้าใน 17 ประเทศ และคู่ค้าระดับโลกเช่น Intel, Dell

    ต้นทุนสูง — ติดตั้งระบบ immersion cooling อาจแพงกว่าระบบแอร์ถึง 25%  
    • คุ้มเฉพาะในดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ที่มีภาระความร้อนสูง

    ต้องดัดแปลงอาคารเดิม — พื้นรองรับน้ำหนักของเหลว อาจไม่พร้อม  
    • ต้องลงทุนโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม

    ยังไม่มีมาตรฐานกลางในอุตสาหกรรม  
    • ทำให้ต้องระวังเรื่องความเข้ากันกับเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ในอนาคต

    การซ่อมบำรุงลำบาก — ต้อง “ล้วงของ” ใต้น้ำ เปลี่ยนชิ้นส่วนได้ยุ่งยากกว่าเดิม  
    • เสี่ยงความผิดพลาดและต้องใช้บุคลากรที่มีความชำนาญเฉพาะทาง

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/19/submerging-servers-in-liquid-helps-data-centres-cut-energy-use
    การสร้าง AI อย่าง ChatGPT หรือแผนที่ Google ต้องใช้ศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมา ซึ่งกินไฟเท่ากับทั้งประเทศเบลเยียมหรือโปแลนด์รวมกัน! และในปี 2030 ตัวเลขนี้อาจ "เบิ้ล" ขึ้นไปอีก โดย 40% ของไฟที่ดาต้าเซ็นเตอร์ใช้...หมดไปกับ "แอร์" Daniel Pope ผู้ก่อตั้งบริษัท Submer จึงเสนอวิธีสุดล้ำคือ “เอาเซิร์ฟเวอร์ทั้งก้อนจุ่มลงในของเหลวพิเศษ” ที่ไม่ติดไฟ ไม่นำไฟฟ้า และดูเหมือนเบบี้ออยล์ วิธีนี้ช่วยระบายความร้อนโดยตรงกับชิปได้ดีและใช้ไฟน้อยกว่าแอร์เย็นทั่วไป — ผลการศึกษาในเนเธอร์แลนด์พบว่า ลดพลังงานได้ถึง 50% ระบบนี้เรียกว่า Immersion Cooling มีคนใช้แล้วใน 17 ประเทศ รายใหญ่ เช่น Intel, Dell และแม้แต่ Microsoft ก็เริ่มสนใจ ใช้กับชิป Maia 100 และพัฒนา “ห้องน้ำเซิร์ฟเวอร์” แบบจุ่มทั้งเครื่องอยู่ด้วย แน่นอนว่าไม่ได้ง่าย เพราะของเหลวแบบนี้แพงกว่าระบบแอร์ประมาณ 25% ติดตั้งยาก ต้องดัดแปลงอาคารเดิม และยังไม่มีมาตรฐานอุตสาหกรรมชัดเจน แถมเวลาจะซ่อมเซิร์ฟเวอร์ก็ต้อง “ล้วงในน้ำ” แบบเปียก ๆ ด้วย ✅ ดาต้าเซ็นเตอร์ใช้พลังงานมหาศาล — มากกว่าประเทศเบลเยียมทั้งประเทศ   • และกำลังจะเพิ่มขึ้น 2 เท่าภายในปี 2030   • 40% ของพลังงานในดาต้าเซ็นเตอร์ใช้กับระบบทำความเย็น ✅ Immersion Cooling คือการจุ่มทั้ง rack ลงในของเหลวพิเศษที่ไม่ติดไฟและไม่เป็นสื่อไฟฟ้า   • ของเหลวจาก Submer ทำจากปิโตรเลียมหรือปาล์ม และสามารถย่อยสลายได้   • ลดการใช้ไฟได้ >10% และสูงสุดถึง 50% จากบางงานวิจัย ✅ ประสิทธิภาพดีกว่าระบบแอร์: ระบายความร้อนตรงชิ้นส่วนโดยไม่ต้องเย็นทั้งห้อง   • รองรับเซิร์ฟเวอร์ยุคใหม่ที่ใช้ชิปแรง ๆ อย่าง NVIDIA B200 ที่กินไฟหนัก ✅ ลดการใช้น้ำ — ดาต้าเซ็นเตอร์ทั่วไปใช้น้ำมากถึง 2 ล้านลิตร/วันในสหรัฐฯ   • Immersion cooling ไม่ต้องพึ่งน้ำหมุนเวียนจำนวนมาก ✅ ใช้พื้นที่น้อยลง — ช่วยลด footprint ของดาต้าเซ็นเตอร์   • เหมาะกับเมืองที่มีข้อจำกัดด้านพลังงานหรือที่ดิน ✅ Submer มีรายได้ทะลุ €150 ล้านในปี 2023 (โตจากแค่ €600K ในปี 2018)   • ลูกค้าใน 17 ประเทศ และคู่ค้าระดับโลกเช่น Intel, Dell ‼️ ต้นทุนสูง — ติดตั้งระบบ immersion cooling อาจแพงกว่าระบบแอร์ถึง 25%   • คุ้มเฉพาะในดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ที่มีภาระความร้อนสูง ‼️ ต้องดัดแปลงอาคารเดิม — พื้นรองรับน้ำหนักของเหลว อาจไม่พร้อม   • ต้องลงทุนโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม ‼️ ยังไม่มีมาตรฐานกลางในอุตสาหกรรม   • ทำให้ต้องระวังเรื่องความเข้ากันกับเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ในอนาคต ‼️ การซ่อมบำรุงลำบาก — ต้อง “ล้วงของ” ใต้น้ำ เปลี่ยนชิ้นส่วนได้ยุ่งยากกว่าเดิม   • เสี่ยงความผิดพลาดและต้องใช้บุคลากรที่มีความชำนาญเฉพาะทาง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/19/submerging-servers-in-liquid-helps-data-centres-cut-energy-use
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Submerging servers in liquid helps data centres cut energy use
    When Daniel Pope first floated the idea of submerging servers in liquid as an energy-efficient way to cool them a few years ago, his proposal was met with overwhelming scepticism from data centre equipment makers.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 192 มุมมอง 0 รีวิว
Pages Boosts