• “จีนควรเลิกใช้ GPU จากสหรัฐฯ — ผู้เชี่ยวชาญเตือนโมเดลพัฒนา AI ปัจจุบันอาจ ‘อันตรายถึงชีวิต’ หากไม่เปลี่ยนแนวทาง”

    Wei Shaojun รองประธานสมาคมอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์จีน และที่ปรึกษาระดับสูงของรัฐบาลจีน ได้ออกมาเรียกร้องให้จีนและประเทศในเอเชียหยุดพึ่งพา GPU จาก Nvidia และ AMD ในการพัฒนา AI โดยเฉพาะการฝึกโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) เช่น ChatGPT และ DeepSeek ซึ่งเขาเห็นว่าเป็นการเลียนแบบแนวทางของสหรัฐฯ ที่อาจนำไปสู่ความเสี่ยงระยะยาวทั้งด้านเทคโนโลยีและความมั่นคง

    Wei กล่าวในเวทีที่สิงคโปร์ว่า โมเดลการพัฒนา AI แบบอิง GPU นั้น “อาจถึงขั้นอันตราย” หากไม่เปลี่ยนแนวทาง เพราะมันทำให้ประเทศในเอเชียขาดอำนาจในการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง และติดกับดักการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างชาติ โดยเฉพาะในช่วงที่สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกชิป AI ประสิทธิภาพสูงไปยังจีนตั้งแต่ปี 2023

    แม้จีนจะยังตามหลังสหรัฐฯ และไต้หวันในด้านการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ แต่ Wei ยกตัวอย่าง DeepSeek ซึ่งสามารถพัฒนาโมเดล AI ที่แข่งขันกับ OpenAI ได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูงเป็นหลักฐานว่า “อัลกอริธึมที่ดี” สำคัญกว่าฮาร์ดแวร์ล้ำสมัย

    เขาเสนอให้จีนพัฒนาโปรเซสเซอร์เฉพาะทางสำหรับการฝึกโมเดล AI แทนการใช้ GPU ที่เดิมออกแบบมาเพื่อกราฟิก พร้อมย้ำว่าจีนมีเงินทุนและความมุ่งมั่นเพียงพอที่จะสร้างระบบนิเวศด้านเซมิคอนดักเตอร์ของตนเอง แม้จะเผชิญแรงกดดันจากการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ มาหลายปี

    ข้อมูลสำคัญจากคำแถลงของ Wei Shaojun
    เรียกร้องให้จีนและเอเชียหยุดใช้ GPU จาก Nvidia และ AMD ในการพัฒนา AI
    วิจารณ์ว่าการเลียนแบบแนวทางสหรัฐฯ ทำให้ขาดอำนาจควบคุมเทคโนโลยี
    เสนอให้พัฒนาโปรเซสเซอร์เฉพาะทางสำหรับ LLM แทน GPU ที่ออกแบบเพื่อกราฟิก
    ยกตัวอย่าง DeepSeek เป็นหลักฐานว่าจีนสามารถพัฒนาอัลกอริธึมได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูง

    สถานการณ์ด้านฮาร์ดแวร์และการส่งออก
    สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกชิป AI และ HPC ไปยังจีนตั้งแต่ปี 2023
    Nvidia H20 ถูกลดสเปกเพื่อให้ผ่านข้อจำกัด แต่จีนยังไม่ไว้วางใจ
    จีนมีความคืบหน้าในการผลิตชิป แต่ยังตามหลังสหรัฐฯ และไต้หวันหลายปี
    รัฐบาลจีนผลักดันให้บริษัทในประเทศหลีกเลี่ยงการใช้ GPU จากสหรัฐฯ

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Nvidia ครองตลาด AI ด้วย CUDA และ Tensor Core ที่ออกแบบมาเพื่อ deep learning
    GPU ของ Nvidia กลายเป็นมาตรฐานในวงการ AI เพราะประสิทธิภาพสูงและ ecosystem ครบ
    ASIC เฉพาะทางสำหรับ AI ยังไม่แพร่หลาย แต่มีแนวโน้มเติบโตในอนาคต
    DeepSeek และ Meituan เป็นตัวอย่างของบริษัทจีนที่พัฒนาโมเดล AI โดยเน้นอัลกอริธึมมากกว่าฮาร์ดแวร์

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/top-china-silicon-figure-calls-on-country-to-stop-using-nvidia-gpus-for-ai-says-current-ai-development-model-could-become-lethal-if-not-addressed
    🇨🇳 “จีนควรเลิกใช้ GPU จากสหรัฐฯ — ผู้เชี่ยวชาญเตือนโมเดลพัฒนา AI ปัจจุบันอาจ ‘อันตรายถึงชีวิต’ หากไม่เปลี่ยนแนวทาง” Wei Shaojun รองประธานสมาคมอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์จีน และที่ปรึกษาระดับสูงของรัฐบาลจีน ได้ออกมาเรียกร้องให้จีนและประเทศในเอเชียหยุดพึ่งพา GPU จาก Nvidia และ AMD ในการพัฒนา AI โดยเฉพาะการฝึกโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) เช่น ChatGPT และ DeepSeek ซึ่งเขาเห็นว่าเป็นการเลียนแบบแนวทางของสหรัฐฯ ที่อาจนำไปสู่ความเสี่ยงระยะยาวทั้งด้านเทคโนโลยีและความมั่นคง Wei กล่าวในเวทีที่สิงคโปร์ว่า โมเดลการพัฒนา AI แบบอิง GPU นั้น “อาจถึงขั้นอันตราย” หากไม่เปลี่ยนแนวทาง เพราะมันทำให้ประเทศในเอเชียขาดอำนาจในการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง และติดกับดักการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างชาติ โดยเฉพาะในช่วงที่สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกชิป AI ประสิทธิภาพสูงไปยังจีนตั้งแต่ปี 2023 แม้จีนจะยังตามหลังสหรัฐฯ และไต้หวันในด้านการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ แต่ Wei ยกตัวอย่าง DeepSeek ซึ่งสามารถพัฒนาโมเดล AI ที่แข่งขันกับ OpenAI ได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูงเป็นหลักฐานว่า “อัลกอริธึมที่ดี” สำคัญกว่าฮาร์ดแวร์ล้ำสมัย เขาเสนอให้จีนพัฒนาโปรเซสเซอร์เฉพาะทางสำหรับการฝึกโมเดล AI แทนการใช้ GPU ที่เดิมออกแบบมาเพื่อกราฟิก พร้อมย้ำว่าจีนมีเงินทุนและความมุ่งมั่นเพียงพอที่จะสร้างระบบนิเวศด้านเซมิคอนดักเตอร์ของตนเอง แม้จะเผชิญแรงกดดันจากการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ มาหลายปี ✅ ข้อมูลสำคัญจากคำแถลงของ Wei Shaojun ➡️ เรียกร้องให้จีนและเอเชียหยุดใช้ GPU จาก Nvidia และ AMD ในการพัฒนา AI ➡️ วิจารณ์ว่าการเลียนแบบแนวทางสหรัฐฯ ทำให้ขาดอำนาจควบคุมเทคโนโลยี ➡️ เสนอให้พัฒนาโปรเซสเซอร์เฉพาะทางสำหรับ LLM แทน GPU ที่ออกแบบเพื่อกราฟิก ➡️ ยกตัวอย่าง DeepSeek เป็นหลักฐานว่าจีนสามารถพัฒนาอัลกอริธึมได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูง ✅ สถานการณ์ด้านฮาร์ดแวร์และการส่งออก ➡️ สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกชิป AI และ HPC ไปยังจีนตั้งแต่ปี 2023 ➡️ Nvidia H20 ถูกลดสเปกเพื่อให้ผ่านข้อจำกัด แต่จีนยังไม่ไว้วางใจ ➡️ จีนมีความคืบหน้าในการผลิตชิป แต่ยังตามหลังสหรัฐฯ และไต้หวันหลายปี ➡️ รัฐบาลจีนผลักดันให้บริษัทในประเทศหลีกเลี่ยงการใช้ GPU จากสหรัฐฯ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Nvidia ครองตลาด AI ด้วย CUDA และ Tensor Core ที่ออกแบบมาเพื่อ deep learning ➡️ GPU ของ Nvidia กลายเป็นมาตรฐานในวงการ AI เพราะประสิทธิภาพสูงและ ecosystem ครบ ➡️ ASIC เฉพาะทางสำหรับ AI ยังไม่แพร่หลาย แต่มีแนวโน้มเติบโตในอนาคต ➡️ DeepSeek และ Meituan เป็นตัวอย่างของบริษัทจีนที่พัฒนาโมเดล AI โดยเน้นอัลกอริธึมมากกว่าฮาร์ดแวร์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/top-china-silicon-figure-calls-on-country-to-stop-using-nvidia-gpus-for-ai-says-current-ai-development-model-could-become-lethal-if-not-addressed
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 34 มุมมอง 0 รีวิว
  • “ByteDance เปิดตัว Seedream 4.0 ท้าชน Nano Banana ของ Google — เมื่อ AI สร้างภาพกลายเป็นสนามแข่งระดับโลก”

    ByteDance เจ้าของ TikTok เปิดตัวเครื่องมือ AI สร้างภาพรุ่นใหม่ชื่อว่า “Seedream 4.0” โดยตั้งเป้าแข่งขันโดยตรงกับ Gemini 2.5 Flash Image ของ Google DeepMind ซึ่งเป็นที่รู้จักในชื่อเล่นว่า “Nano Banana” ที่โด่งดังจากการสร้างภาพ 3D สุดสร้างสรรค์บนโซเชียล Seedream 4.0 ได้รับการพัฒนาโดยแผนก Seed ของ ByteDance และเปิดตัวเมื่อวันที่ 10 กันยายน 2025

    ByteDance อ้างว่า Seedream 4.0 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Nano Banana ในการสร้างภาพและแก้ไขภาพ โดยเฉพาะด้านความแม่นยำของ prompt, ความสอดคล้องขององค์ประกอบ และความสวยงามของภาพ ซึ่งวัดจาก benchmark ภายในชื่อว่า MagicBench แม้ผลการทดสอบจะยังไม่ถูกเผยแพร่ในรายงานทางเทคนิคอย่างเป็นทางการ

    Seedream 4.0 เป็นการรวมจุดแข็งของ Seedream 3.0 (ด้าน text-to-image) และ SeedEdit 3.0 (ด้าน image editing) เข้าด้วยกัน พร้อมปรับสถาปัตยกรรมใหม่ให้ inference เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 10 เท่า โดยยังคงราคาเดิมที่ $30 ต่อ 1,000 ภาพ และมีราคาต่อภาพต่ำกว่า Gemini 2.5 Flash Image บนแพลตฟอร์ม Fal.ai

    เครื่องมือนี้เปิดให้ใช้งานแล้วในจีนผ่านแอป Jimeng และ Doubao รวมถึงลูกค้าองค์กรผ่าน Volcano Engine ขณะที่ตลาด AI สร้างภาพในจีนกำลังร้อนแรง โดยมีคู่แข่งอย่าง Tencent, Kuaishou และ Vidu จาก Tsinghua University ที่เพิ่งเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สำหรับการสร้างภาพจากหลาย reference

    จุดเด่นของ Seedream 4.0 จาก ByteDance
    เปิดตัวเมื่อ 10 กันยายน 2025 โดยแผนก Seed ของ ByteDance
    รวมความสามารถของ Seedream 3.0 และ SeedEdit 3.0 เข้าด้วยกัน
    ปรับสถาปัตยกรรมใหม่ ทำให้ inference เร็วขึ้นกว่าเดิม 10 เท่า
    ราคา $30 ต่อ 1,000 ภาพ หรือ $0.03 ต่อภาพ บน Fal.ai — ถูกกว่า Nano Banana

    การเปรียบเทียบกับ Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)
    ByteDance อ้างว่า Seedream 4.0 เหนือกว่าใน prompt adherence, alignment และ aesthetics
    ใช้ benchmark ภายในชื่อ MagicBench แต่ยังไม่มีรายงานเทคนิคเผยแพร่
    Nano Banana ได้รับความนิยมจากการสร้างภาพ 3D ที่แชร์ได้ง่ายและสนุก
    Gemini 2.5 ยังครองอันดับสูงสุดใน text-to-image และ image editing บน Artificial Analysis

    การใช้งานและการเข้าถึง
    เปิดให้ใช้งานในจีนผ่านแอป Jimeng และ Doubao
    ลูกค้าองค์กรสามารถใช้ผ่าน Volcano Engine ของ ByteDance
    ได้รับคำชมจากผู้ใช้เรื่องความแม่นยำในการแก้ไขภาพผ่าน text prompt
    รองรับการใช้งานแบบ bulk สำหรับลูกค้าเชิงพาณิชย์

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ตลาด AI สร้างภาพในจีนเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยมีผู้เล่นหลายราย
    Vidu จาก Tsinghua University เปิดตัวฟีเจอร์สร้างภาพจาก 7 reference
    Gemini 2.5 รองรับการสร้างภาพจาก 9 reference
    รัฐบาลจีนรับรองลิขสิทธิ์ของภาพที่สร้างด้วย AI ตั้งแต่ปลายปี 2023 พร้อมบังคับติดป้ายกำกับ

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/12/bytedance-unveils-new-ai-image-model-to-rival-google-deepminds-nano-banana
    🖼️ “ByteDance เปิดตัว Seedream 4.0 ท้าชน Nano Banana ของ Google — เมื่อ AI สร้างภาพกลายเป็นสนามแข่งระดับโลก” ByteDance เจ้าของ TikTok เปิดตัวเครื่องมือ AI สร้างภาพรุ่นใหม่ชื่อว่า “Seedream 4.0” โดยตั้งเป้าแข่งขันโดยตรงกับ Gemini 2.5 Flash Image ของ Google DeepMind ซึ่งเป็นที่รู้จักในชื่อเล่นว่า “Nano Banana” ที่โด่งดังจากการสร้างภาพ 3D สุดสร้างสรรค์บนโซเชียล Seedream 4.0 ได้รับการพัฒนาโดยแผนก Seed ของ ByteDance และเปิดตัวเมื่อวันที่ 10 กันยายน 2025 ByteDance อ้างว่า Seedream 4.0 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Nano Banana ในการสร้างภาพและแก้ไขภาพ โดยเฉพาะด้านความแม่นยำของ prompt, ความสอดคล้องขององค์ประกอบ และความสวยงามของภาพ ซึ่งวัดจาก benchmark ภายในชื่อว่า MagicBench แม้ผลการทดสอบจะยังไม่ถูกเผยแพร่ในรายงานทางเทคนิคอย่างเป็นทางการ Seedream 4.0 เป็นการรวมจุดแข็งของ Seedream 3.0 (ด้าน text-to-image) และ SeedEdit 3.0 (ด้าน image editing) เข้าด้วยกัน พร้อมปรับสถาปัตยกรรมใหม่ให้ inference เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 10 เท่า โดยยังคงราคาเดิมที่ $30 ต่อ 1,000 ภาพ และมีราคาต่อภาพต่ำกว่า Gemini 2.5 Flash Image บนแพลตฟอร์ม Fal.ai เครื่องมือนี้เปิดให้ใช้งานแล้วในจีนผ่านแอป Jimeng และ Doubao รวมถึงลูกค้าองค์กรผ่าน Volcano Engine ขณะที่ตลาด AI สร้างภาพในจีนกำลังร้อนแรง โดยมีคู่แข่งอย่าง Tencent, Kuaishou และ Vidu จาก Tsinghua University ที่เพิ่งเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สำหรับการสร้างภาพจากหลาย reference ✅ จุดเด่นของ Seedream 4.0 จาก ByteDance ➡️ เปิดตัวเมื่อ 10 กันยายน 2025 โดยแผนก Seed ของ ByteDance ➡️ รวมความสามารถของ Seedream 3.0 และ SeedEdit 3.0 เข้าด้วยกัน ➡️ ปรับสถาปัตยกรรมใหม่ ทำให้ inference เร็วขึ้นกว่าเดิม 10 เท่า ➡️ ราคา $30 ต่อ 1,000 ภาพ หรือ $0.03 ต่อภาพ บน Fal.ai — ถูกกว่า Nano Banana ✅ การเปรียบเทียบกับ Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) ➡️ ByteDance อ้างว่า Seedream 4.0 เหนือกว่าใน prompt adherence, alignment และ aesthetics ➡️ ใช้ benchmark ภายในชื่อ MagicBench แต่ยังไม่มีรายงานเทคนิคเผยแพร่ ➡️ Nano Banana ได้รับความนิยมจากการสร้างภาพ 3D ที่แชร์ได้ง่ายและสนุก ➡️ Gemini 2.5 ยังครองอันดับสูงสุดใน text-to-image และ image editing บน Artificial Analysis ✅ การใช้งานและการเข้าถึง ➡️ เปิดให้ใช้งานในจีนผ่านแอป Jimeng และ Doubao ➡️ ลูกค้าองค์กรสามารถใช้ผ่าน Volcano Engine ของ ByteDance ➡️ ได้รับคำชมจากผู้ใช้เรื่องความแม่นยำในการแก้ไขภาพผ่าน text prompt ➡️ รองรับการใช้งานแบบ bulk สำหรับลูกค้าเชิงพาณิชย์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ตลาด AI สร้างภาพในจีนเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยมีผู้เล่นหลายราย ➡️ Vidu จาก Tsinghua University เปิดตัวฟีเจอร์สร้างภาพจาก 7 reference ➡️ Gemini 2.5 รองรับการสร้างภาพจาก 9 reference ➡️ รัฐบาลจีนรับรองลิขสิทธิ์ของภาพที่สร้างด้วย AI ตั้งแต่ปลายปี 2023 พร้อมบังคับติดป้ายกำกับ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/12/bytedance-unveils-new-ai-image-model-to-rival-google-deepminds-nano-banana
    WWW.THESTAR.COM.MY
    ByteDance unveils new AI image model to rival Google DeepMind’s ‘Nano Banana’
    ByteDance claims that Seedream 4.0 beat Gemini 2.5 Flash Image for image generation and editing on its internal evaluation benchmark.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 30 มุมมอง 0 รีวิว
  • “NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ทำลายสถิติ MLPerf — เร็วขึ้น 45% ใน DeepSeek R1 พร้อมเทคนิคใหม่ที่เปลี่ยนเกม AI inference”

    NVIDIA ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการทดสอบ MLPerf v5.1 โดยชิป Blackwell Ultra GB300 NVL72 rack-scale system สามารถทำความเร็วในการประมวลผล inference ได้สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า GB200 ถึง 45% ในโมเดล DeepSeek R1 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่สุดในปัจจุบัน

    ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสานระหว่างฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังและการปรับแต่งซอฟต์แวร์อย่างลึกซึ้ง โดย GB300 ใช้ tensor core ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 2 เท่าในส่วน attention-layer และเพิ่ม FLOPS ด้าน AI compute อีก 1.5 เท่า พร้อมหน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU

    ในด้านซอฟต์แวร์ NVIDIA ใช้ฟอร์แมต NVFP4 ซึ่งเป็น floating point แบบ 4-bit ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning โดยสามารถลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ได้โดยไม่เสียความแม่นยำ นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคการ “shard” โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่ม latency

    ระบบ GB300 NVL72 ยังมีแบนด์วิดท์รวมถึง 130 TBps ด้วย NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU แต่ละตัว ทำให้สามารถสื่อสารกันได้อย่างรวดเร็วและไม่มีคอขวด

    ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI Factory” ที่ NVIDIA ผลักดัน โดยเชื่อว่าการเพิ่ม throughput ในการประมวลผล AI จะช่วยเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน และทำให้ระบบมีประสิทธิภาพสูงสุดในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์หลัก

    ความสามารถของ Blackwell Ultra GB300
    เพิ่มความเร็ว inference ใน DeepSeek R1 ได้ถึง 45% เมื่อเทียบกับ GB200
    เร็วกว่า Hopper GPU รุ่นก่อนหน้าถึง 5 เท่า
    ใช้ tensor core ที่มี 2X attention-layer acceleration และ 1.5X AI compute FLOPS
    หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU

    เทคนิคซอฟต์แวร์ที่ใช้
    ใช้ NVFP4 format เพื่อลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput
    ใช้ TensorRT Model Optimizer และ TensorRT-LLM library เพื่อปรับแต่งโมเดล
    shard โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
    ใช้ NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU รวมเป็น 130 TBps

    ผลการทดสอบ MLPerf v5.1
    GB300 NVL72 ทำลายสถิติใน DeepSeek R1, Llama 3.1 405B, Llama 3.1 8B และ Whisper
    เพิ่ม throughput ต่อ GPU ได้เกือบ 50% ด้วยเทคนิค disaggregated serving
    ลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพในงาน interactive AI
    เหมาะกับการใช้งานในระบบ AI Factory ที่ต้องการประมวลผลจำนวนมาก

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    DeepSeek R1 เป็นโมเดล MoE ขนาด 671B parameter ที่ต้องใช้ compute สูงมาก
    Whisper กลายเป็นโมเดลแปลงเสียงยอดนิยมบน HuggingFace ด้วยยอดดาวน์โหลดเกือบ 5 ล้านครั้ง
    Llama 3.1 405B มีความต้องการด้าน latency และ throughput สูงกว่ารุ่นก่อน
    Hopper GPU เริ่มล้าสมัยเมื่อเทียบกับ Blackwell Ultra ในงาน inference

    https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-claims-software-and-hardware-upgrades-allow-blackwell-ultra-gb300-to-dominate-mlperf-benchmarks-touts-45-percent-deepseek-r-1-inference-throughput-increase-over-gb200
    🚀 “NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ทำลายสถิติ MLPerf — เร็วขึ้น 45% ใน DeepSeek R1 พร้อมเทคนิคใหม่ที่เปลี่ยนเกม AI inference” NVIDIA ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการทดสอบ MLPerf v5.1 โดยชิป Blackwell Ultra GB300 NVL72 rack-scale system สามารถทำความเร็วในการประมวลผล inference ได้สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า GB200 ถึง 45% ในโมเดล DeepSeek R1 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่สุดในปัจจุบัน ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสานระหว่างฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังและการปรับแต่งซอฟต์แวร์อย่างลึกซึ้ง โดย GB300 ใช้ tensor core ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 2 เท่าในส่วน attention-layer และเพิ่ม FLOPS ด้าน AI compute อีก 1.5 เท่า พร้อมหน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ในด้านซอฟต์แวร์ NVIDIA ใช้ฟอร์แมต NVFP4 ซึ่งเป็น floating point แบบ 4-bit ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning โดยสามารถลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ได้โดยไม่เสียความแม่นยำ นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคการ “shard” โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่ม latency ระบบ GB300 NVL72 ยังมีแบนด์วิดท์รวมถึง 130 TBps ด้วย NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU แต่ละตัว ทำให้สามารถสื่อสารกันได้อย่างรวดเร็วและไม่มีคอขวด ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI Factory” ที่ NVIDIA ผลักดัน โดยเชื่อว่าการเพิ่ม throughput ในการประมวลผล AI จะช่วยเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน และทำให้ระบบมีประสิทธิภาพสูงสุดในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์หลัก ✅ ความสามารถของ Blackwell Ultra GB300 ➡️ เพิ่มความเร็ว inference ใน DeepSeek R1 ได้ถึง 45% เมื่อเทียบกับ GB200 ➡️ เร็วกว่า Hopper GPU รุ่นก่อนหน้าถึง 5 เท่า ➡️ ใช้ tensor core ที่มี 2X attention-layer acceleration และ 1.5X AI compute FLOPS ➡️ หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ✅ เทคนิคซอฟต์แวร์ที่ใช้ ➡️ ใช้ NVFP4 format เพื่อลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ➡️ ใช้ TensorRT Model Optimizer และ TensorRT-LLM library เพื่อปรับแต่งโมเดล ➡️ shard โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU รวมเป็น 130 TBps ✅ ผลการทดสอบ MLPerf v5.1 ➡️ GB300 NVL72 ทำลายสถิติใน DeepSeek R1, Llama 3.1 405B, Llama 3.1 8B และ Whisper ➡️ เพิ่ม throughput ต่อ GPU ได้เกือบ 50% ด้วยเทคนิค disaggregated serving ➡️ ลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพในงาน interactive AI ➡️ เหมาะกับการใช้งานในระบบ AI Factory ที่ต้องการประมวลผลจำนวนมาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DeepSeek R1 เป็นโมเดล MoE ขนาด 671B parameter ที่ต้องใช้ compute สูงมาก ➡️ Whisper กลายเป็นโมเดลแปลงเสียงยอดนิยมบน HuggingFace ด้วยยอดดาวน์โหลดเกือบ 5 ล้านครั้ง ➡️ Llama 3.1 405B มีความต้องการด้าน latency และ throughput สูงกว่ารุ่นก่อน ➡️ Hopper GPU เริ่มล้าสมัยเมื่อเทียบกับ Blackwell Ultra ในงาน inference https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-claims-software-and-hardware-upgrades-allow-blackwell-ultra-gb300-to-dominate-mlperf-benchmarks-touts-45-percent-deepseek-r-1-inference-throughput-increase-over-gb200
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 68 มุมมอง 0 รีวิว
  • “ศึกชิป AI ระดับโลก! NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ปะทะ AMD Instinct MI355X ใน MLPerf v5.1 — เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และร้อนแรงกว่าเดิม”

    ในโลกของ AI ที่แข่งขันกันด้วยความเร็วและประสิทธิภาพ ชิปประมวลผลคือหัวใจของทุกระบบ และในรอบล่าสุดของการทดสอบ MLPerf v5.1 ซึ่งเป็นมาตรฐานระดับโลกสำหรับการวัดประสิทธิภาพการประมวลผล AI — NVIDIA และ AMD ต่างก็ส่งชิปเรือธงของตนเข้าประลองกันแบบไม่มีใครยอมใคร

    NVIDIA เปิดตัว Blackwell Ultra GB300 ซึ่งเป็นรุ่นอัปเกรดจาก GB200 โดยสามารถทำความเร็วได้สูงขึ้นถึง 45% ในงาน DeepSeek R1 (Offline) เมื่อใช้ 72 GPU และ 44% เมื่อใช้ 8 GPU ส่วนในโหมด Server ก็ยังเร็วขึ้นถึง 25% และ 21% ตามลำดับ1 ถือเป็นการทำตามสัญญาที่เคยประกาศไว้ว่า Blackwell Ultra จะเร็วขึ้นประมาณ 50%

    ฝั่ง AMD ก็ไม่น้อยหน้า ส่ง Instinct MI355X เข้าร่วมการทดสอบ โดยในงาน Llama 3.1 405B (Offline) พบว่าทำความเร็วได้สูงกว่า GB200 ถึง 27% และในงาน Llama 2 70B (Offline) MI355X สามารถสร้าง token ได้ถึง 648,248 ต่อวินาทีในระบบ 64 ชิป และ 93,045 ในระบบ 8 ชิป — เร็วกว่า GB200 ถึง 2 เท่า

    NVIDIA ยังโชว์พลังของ GB300 ด้วยการทำลายสถิติในหลายหมวด เช่น Stable Diffusion XL, Whisper, Mixtral และ DLRMv2 โดยใช้เทคนิคใหม่อย่าง NVFP4 ซึ่งเป็นฟอร์แมต 4-bit floating point ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning พร้อมระบบเสิร์ฟแบบแยก context และ generation เพื่อเพิ่ม throughput สูงสุด

    การทดสอบครั้งนี้ยังมี Intel Arc Pro B60 เข้าร่วมด้วย แม้จะไม่เร็วเท่าชิประดับ datacenter แต่ก็มีจุดเด่นด้านความคุ้มค่าและการใช้งานในระบบขนาดเล็ก — สะท้อนว่าการแข่งขันไม่ได้มีแค่เรื่องความเร็ว แต่ยังรวมถึงการออกแบบที่ตอบโจทย์การใช้งานจริง

    ผลการทดสอบ MLPerf v5.1
    GB300 เร็วกว่า GB200 ถึง 45% ใน DeepSeek R1 (Offline) และ 25% ใน Server
    MI355X เร็วกว่า GB200 ถึง 27% ใน Llama 3.1 405B และ 2.09x ใน Llama 2 70B
    GB300 ทำลายสถิติในหลายหมวด เช่น Whisper, Mixtral, DLRMv2 และ Stable Diffusion XL
    ใช้เทคนิค NVFP4 และระบบเสิร์ฟแบบแยก context/generation เพื่อเพิ่ม throughput

    จุดเด่นของ Blackwell Ultra GB300
    มี 1.5x NVFP4 compute และ 2x attention-layer acceleration เมื่อเทียบกับ Blackwell รุ่นก่อน
    ใช้ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU
    ทำความเร็ว reasoning ได้สูงกว่า Hopper ถึง 4.7x ใน Offline และ 5.2x ใน Server1
    ถือครองสถิติ per-GPU ในทุกหมวดของ MLPerf datacenter benchmark

    จุดเด่นของ AMD Instinct MI355X
    ทำ token generation ได้สูงสุด 648,248 ต่อวินาทีในระบบ 64 ชิป
    เร็วกว่า GB200 ถึง 2 เท่าในระบบ 8 ชิป
    เหมาะกับงาน LLM ขนาดใหญ่ เช่น Llama 2 และ Llama 3.1
    มีการปรับปรุงด้าน memory bandwidth และการจัดการพลังงาน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    MLPerf v5.1 มีผู้เข้าร่วมมากถึง 27 ราย และเพิ่ม benchmark ใหม่ 3 รายการ ได้แก่ DeepSeek-R1, Llama 3.1 8B และ Whisper Large V3
    NVIDIA ใช้ TensorRT-LLM และ Model Optimizer เพื่อปรับแต่งโมเดลให้ทำงานกับ NVFP4 ได้อย่างแม่นยำ2 การเสิร์ฟแบบแยก context/generation ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงาน LLM แบบ interactive
    Intel Arc Pro B60 แม้จะช้ากว่า แต่มีจุดเด่นด้านความคุ้มค่าและการใช้งานในระบบขนาดเล็ก

    https://wccftech.com/mlperf-v5-1-ai-inference-benchmark-showdown-nvidia-blackwell-ultra-gb300-amd-instinct-mi355x/
    ⚙️ “ศึกชิป AI ระดับโลก! NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ปะทะ AMD Instinct MI355X ใน MLPerf v5.1 — เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และร้อนแรงกว่าเดิม” ในโลกของ AI ที่แข่งขันกันด้วยความเร็วและประสิทธิภาพ ชิปประมวลผลคือหัวใจของทุกระบบ และในรอบล่าสุดของการทดสอบ MLPerf v5.1 ซึ่งเป็นมาตรฐานระดับโลกสำหรับการวัดประสิทธิภาพการประมวลผล AI — NVIDIA และ AMD ต่างก็ส่งชิปเรือธงของตนเข้าประลองกันแบบไม่มีใครยอมใคร NVIDIA เปิดตัว Blackwell Ultra GB300 ซึ่งเป็นรุ่นอัปเกรดจาก GB200 โดยสามารถทำความเร็วได้สูงขึ้นถึง 45% ในงาน DeepSeek R1 (Offline) เมื่อใช้ 72 GPU และ 44% เมื่อใช้ 8 GPU ส่วนในโหมด Server ก็ยังเร็วขึ้นถึง 25% และ 21% ตามลำดับ1 ถือเป็นการทำตามสัญญาที่เคยประกาศไว้ว่า Blackwell Ultra จะเร็วขึ้นประมาณ 50% ฝั่ง AMD ก็ไม่น้อยหน้า ส่ง Instinct MI355X เข้าร่วมการทดสอบ โดยในงาน Llama 3.1 405B (Offline) พบว่าทำความเร็วได้สูงกว่า GB200 ถึง 27% และในงาน Llama 2 70B (Offline) MI355X สามารถสร้าง token ได้ถึง 648,248 ต่อวินาทีในระบบ 64 ชิป และ 93,045 ในระบบ 8 ชิป — เร็วกว่า GB200 ถึง 2 เท่า NVIDIA ยังโชว์พลังของ GB300 ด้วยการทำลายสถิติในหลายหมวด เช่น Stable Diffusion XL, Whisper, Mixtral และ DLRMv2 โดยใช้เทคนิคใหม่อย่าง NVFP4 ซึ่งเป็นฟอร์แมต 4-bit floating point ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning พร้อมระบบเสิร์ฟแบบแยก context และ generation เพื่อเพิ่ม throughput สูงสุด การทดสอบครั้งนี้ยังมี Intel Arc Pro B60 เข้าร่วมด้วย แม้จะไม่เร็วเท่าชิประดับ datacenter แต่ก็มีจุดเด่นด้านความคุ้มค่าและการใช้งานในระบบขนาดเล็ก — สะท้อนว่าการแข่งขันไม่ได้มีแค่เรื่องความเร็ว แต่ยังรวมถึงการออกแบบที่ตอบโจทย์การใช้งานจริง ✅ ผลการทดสอบ MLPerf v5.1 ➡️ GB300 เร็วกว่า GB200 ถึง 45% ใน DeepSeek R1 (Offline) และ 25% ใน Server ➡️ MI355X เร็วกว่า GB200 ถึง 27% ใน Llama 3.1 405B และ 2.09x ใน Llama 2 70B ➡️ GB300 ทำลายสถิติในหลายหมวด เช่น Whisper, Mixtral, DLRMv2 และ Stable Diffusion XL ➡️ ใช้เทคนิค NVFP4 และระบบเสิร์ฟแบบแยก context/generation เพื่อเพิ่ม throughput ✅ จุดเด่นของ Blackwell Ultra GB300 ➡️ มี 1.5x NVFP4 compute และ 2x attention-layer acceleration เมื่อเทียบกับ Blackwell รุ่นก่อน ➡️ ใช้ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ➡️ ทำความเร็ว reasoning ได้สูงกว่า Hopper ถึง 4.7x ใน Offline และ 5.2x ใน Server1 ➡️ ถือครองสถิติ per-GPU ในทุกหมวดของ MLPerf datacenter benchmark ✅ จุดเด่นของ AMD Instinct MI355X ➡️ ทำ token generation ได้สูงสุด 648,248 ต่อวินาทีในระบบ 64 ชิป ➡️ เร็วกว่า GB200 ถึง 2 เท่าในระบบ 8 ชิป ➡️ เหมาะกับงาน LLM ขนาดใหญ่ เช่น Llama 2 และ Llama 3.1 ➡️ มีการปรับปรุงด้าน memory bandwidth และการจัดการพลังงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MLPerf v5.1 มีผู้เข้าร่วมมากถึง 27 ราย และเพิ่ม benchmark ใหม่ 3 รายการ ได้แก่ DeepSeek-R1, Llama 3.1 8B และ Whisper Large V3 ➡️ NVIDIA ใช้ TensorRT-LLM และ Model Optimizer เพื่อปรับแต่งโมเดลให้ทำงานกับ NVFP4 ได้อย่างแม่นยำ2 ➡️ การเสิร์ฟแบบแยก context/generation ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงาน LLM แบบ interactive ➡️ Intel Arc Pro B60 แม้จะช้ากว่า แต่มีจุดเด่นด้านความคุ้มค่าและการใช้งานในระบบขนาดเล็ก https://wccftech.com/mlperf-v5-1-ai-inference-benchmark-showdown-nvidia-blackwell-ultra-gb300-amd-instinct-mi355x/
    WCCFTECH.COM
    MLPerf v5.1 AI Inference Benchmark Showdown: NVIDIA Blackwell Ultra GB300 & AMD Instinct MI355X In The Spotlight
    NVIDIA's Blackwell Ultra GB300 & AMD's Instinct MI355X have finally appeared in the latest MLPerf v3.1 AI inference benchmarks.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 84 มุมมอง 0 รีวิว
  • “ลองเล่น LLM บน Mac แบบไม่ต้องพึ่งคลาวด์! จากคนไม่อิน AI สู่การสร้างผู้ช่วยส่วนตัวในเครื่อง — ปลอดภัยกว่า เร็วกว่า และสนุกกว่าที่คิด”

    ถ้าคุณคิดว่า AI ต้องรันบนเซิร์ฟเวอร์ใหญ่ๆ เท่านั้น — บล็อกนี้จะเปลี่ยนความคิดคุณ เพราะผู้เขียน Fatih ซึ่งออกตัวว่า “ไม่อินกับ AI” ได้ทดลองรันโมเดล LLM แบบ local บน MacBook M2 รุ่นปี 2022 โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์เลยแม้แต่นิดเดียว

    เขาเริ่มจากความสงสัยในกระแส AI ที่ดูจะเกินจริง และไม่เชื่อว่าโมเดลพวกนี้จะมี “ความคิด” หรือ “ความสร้างสรรค์” จริงๆ แต่ก็ยอมรับว่า LLM มีพฤติกรรม emergent ที่น่าสนใจ และสามารถใช้ประโยชน์ได้ เช่น สรุปข้อมูล, เขียนโน้ต, หรือแม้แต่ช่วยระบายความรู้สึกตอนตี 4

    Fatih เลือกใช้สองเครื่องมือหลักในการรัน LLM บน macOS ได้แก่:

    Llama.cpp: ไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่รันได้เร็วและปรับแต่งได้เยอะ ติดตั้งผ่าน Nix และใช้โมเดล GGUF เช่น Gemma 3 4B QAT

    LM Studio: แอป GUI ที่ใช้ง่ายกว่า รองรับทั้ง llama.cpp และ MLX (เอนจิน ML ของ Apple) มีระบบจัดการโมเดล, แชต, และการตั้งค่าที่หลากหลาย

    เขาแนะนำให้ใช้โมเดลขนาดเล็ก เช่น Qwen3 4B หรือ Gemma 3 12B เพื่อให้รันได้ลื่นบน RAM 16GB โดยไม่ต้องรีบูตเครื่อง และยังสามารถใช้ฟีเจอร์ reasoning, tool use, และ vision ได้ในบางโมเดล

    นอกจากนี้ LM Studio ยังมีระบบ MCP (Model Capability Provider) ที่ให้โมเดลเรียกใช้เครื่องมือภายนอก เช่น JavaScript sandbox, web search, หรือแม้แต่ memory สำหรับเก็บข้อมูลระยะยาว — ทำให้สามารถสร้าง “agent” ที่คิด วิเคราะห์ และเรียกใช้เครื่องมือได้เอง

    Fatih ย้ำว่าเขาไม่เชื่อใน AI ที่รันบนคลาวด์ เพราะเสี่ยงต่อการเก็บข้อมูลส่วนตัว และไม่อยากสนับสนุนบริษัทที่มีพฤติกรรมไม่โปร่งใส เขาจึงเลือกใช้โมเดล open-weight ที่รันในเครื่อง และเชื่อว่า “ความลับบางอย่างควรอยู่ในเครื่องเราเท่านั้น”

    แนวคิดการใช้ LLM แบบ local บน macOS
    ไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือเซิร์ฟเวอร์ภายนอก
    ปลอดภัยกว่าและควบคุมข้อมูลได้เอง
    ใช้ได้แม้ในเครื่อง MacBook M2 RAM 16GB

    เครื่องมือที่ใช้
    Llama.cpp: โอเพ่นซอร์ส ปรับแต่งได้เยอะ รองรับ GGUF
    LM Studio: GUI ใช้ง่าย รองรับทั้ง llama.cpp และ MLX
    LM Studio มีระบบจัดการแชต, โมเดล, และการตั้งค่าขั้นสูง

    โมเดลที่แนะนำ
    Gemma 3 4B QAT: เร็วและคุณภาพดี
    Qwen3 4B Thinking: มี reasoning และขนาดเล็ก
    GPT-OSS 20B: ใหญ่แต่ฉลาดที่สุดในกลุ่มที่รันได้บนเครื่อง
    Phi-4 14B: เคยเป็นตัวโปรดก่อน GPT-OSS

    ฟีเจอร์พิเศษใน LM Studio
    MCP: ให้โมเดลเรียกใช้เครื่องมือ เช่น JavaScript, web search, memory
    Vision: โมเดลบางตัวสามารถอ่านภาพและวิเคราะห์ได้
    Reasoning: โมเดลที่ “คิดก่อนตอบ” แม้จะช้ากว่าแต่แม่นยำกว่า
    Preset: ตั้งค่า system prompt สำหรับบทบาทต่างๆ ได้

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    LM Studio รองรับ macOS M1–M4 และ Windows/Linux ที่มี AVX2
    GGUF เป็นฟอร์แมตที่ใช้กับ llama.cpp ส่วน MLX ใช้กับเอนจินของ Apple
    โมเดล reasoning ใช้เวลานานและกิน context window มาก
    Vision model ยังไม่แม่นเท่า OCR จริง แต่ใช้ได้ในงานเบื้องต้น

    https://blog.6nok.org/experimenting-with-local-llms-on-macos/
    🧠 “ลองเล่น LLM บน Mac แบบไม่ต้องพึ่งคลาวด์! จากคนไม่อิน AI สู่การสร้างผู้ช่วยส่วนตัวในเครื่อง — ปลอดภัยกว่า เร็วกว่า และสนุกกว่าที่คิด” ถ้าคุณคิดว่า AI ต้องรันบนเซิร์ฟเวอร์ใหญ่ๆ เท่านั้น — บล็อกนี้จะเปลี่ยนความคิดคุณ เพราะผู้เขียน Fatih ซึ่งออกตัวว่า “ไม่อินกับ AI” ได้ทดลองรันโมเดล LLM แบบ local บน MacBook M2 รุ่นปี 2022 โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์เลยแม้แต่นิดเดียว เขาเริ่มจากความสงสัยในกระแส AI ที่ดูจะเกินจริง และไม่เชื่อว่าโมเดลพวกนี้จะมี “ความคิด” หรือ “ความสร้างสรรค์” จริงๆ แต่ก็ยอมรับว่า LLM มีพฤติกรรม emergent ที่น่าสนใจ และสามารถใช้ประโยชน์ได้ เช่น สรุปข้อมูล, เขียนโน้ต, หรือแม้แต่ช่วยระบายความรู้สึกตอนตี 4 Fatih เลือกใช้สองเครื่องมือหลักในการรัน LLM บน macOS ได้แก่: Llama.cpp: ไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่รันได้เร็วและปรับแต่งได้เยอะ ติดตั้งผ่าน Nix และใช้โมเดล GGUF เช่น Gemma 3 4B QAT LM Studio: แอป GUI ที่ใช้ง่ายกว่า รองรับทั้ง llama.cpp และ MLX (เอนจิน ML ของ Apple) มีระบบจัดการโมเดล, แชต, และการตั้งค่าที่หลากหลาย เขาแนะนำให้ใช้โมเดลขนาดเล็ก เช่น Qwen3 4B หรือ Gemma 3 12B เพื่อให้รันได้ลื่นบน RAM 16GB โดยไม่ต้องรีบูตเครื่อง และยังสามารถใช้ฟีเจอร์ reasoning, tool use, และ vision ได้ในบางโมเดล นอกจากนี้ LM Studio ยังมีระบบ MCP (Model Capability Provider) ที่ให้โมเดลเรียกใช้เครื่องมือภายนอก เช่น JavaScript sandbox, web search, หรือแม้แต่ memory สำหรับเก็บข้อมูลระยะยาว — ทำให้สามารถสร้าง “agent” ที่คิด วิเคราะห์ และเรียกใช้เครื่องมือได้เอง Fatih ย้ำว่าเขาไม่เชื่อใน AI ที่รันบนคลาวด์ เพราะเสี่ยงต่อการเก็บข้อมูลส่วนตัว และไม่อยากสนับสนุนบริษัทที่มีพฤติกรรมไม่โปร่งใส เขาจึงเลือกใช้โมเดล open-weight ที่รันในเครื่อง และเชื่อว่า “ความลับบางอย่างควรอยู่ในเครื่องเราเท่านั้น” ✅ แนวคิดการใช้ LLM แบบ local บน macOS ➡️ ไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือเซิร์ฟเวอร์ภายนอก ➡️ ปลอดภัยกว่าและควบคุมข้อมูลได้เอง ➡️ ใช้ได้แม้ในเครื่อง MacBook M2 RAM 16GB ✅ เครื่องมือที่ใช้ ➡️ Llama.cpp: โอเพ่นซอร์ส ปรับแต่งได้เยอะ รองรับ GGUF ➡️ LM Studio: GUI ใช้ง่าย รองรับทั้ง llama.cpp และ MLX ➡️ LM Studio มีระบบจัดการแชต, โมเดล, และการตั้งค่าขั้นสูง ✅ โมเดลที่แนะนำ ➡️ Gemma 3 4B QAT: เร็วและคุณภาพดี ➡️ Qwen3 4B Thinking: มี reasoning และขนาดเล็ก ➡️ GPT-OSS 20B: ใหญ่แต่ฉลาดที่สุดในกลุ่มที่รันได้บนเครื่อง ➡️ Phi-4 14B: เคยเป็นตัวโปรดก่อน GPT-OSS ✅ ฟีเจอร์พิเศษใน LM Studio ➡️ MCP: ให้โมเดลเรียกใช้เครื่องมือ เช่น JavaScript, web search, memory ➡️ Vision: โมเดลบางตัวสามารถอ่านภาพและวิเคราะห์ได้ ➡️ Reasoning: โมเดลที่ “คิดก่อนตอบ” แม้จะช้ากว่าแต่แม่นยำกว่า ➡️ Preset: ตั้งค่า system prompt สำหรับบทบาทต่างๆ ได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ LM Studio รองรับ macOS M1–M4 และ Windows/Linux ที่มี AVX2 ➡️ GGUF เป็นฟอร์แมตที่ใช้กับ llama.cpp ส่วน MLX ใช้กับเอนจินของ Apple ➡️ โมเดล reasoning ใช้เวลานานและกิน context window มาก ➡️ Vision model ยังไม่แม่นเท่า OCR จริง แต่ใช้ได้ในงานเบื้องต้น https://blog.6nok.org/experimenting-with-local-llms-on-macos/
    BLOG.6NOK.ORG
    Experimenting with local LLMs on macOS
    A developer's guide to downloading and running LLMs on macOS, for experimentation and privacy.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 112 มุมมอง 0 รีวิว
  • Highlight Words In Action : August 2025

    bipartisan
    adjective: representing, characterized by, or including members from two parties or factions

    From the headlines: The Trump administration’s decision to cut funding for the Open Technology Fund (OTF) has raised concerns among lawmakers, who see it as a vital tool against internet censorship in authoritarian regimes. Trump’s executive order effectively terminated the OTF’s budget, prompting bipartisan efforts to save the program. Advocates warn that without OTF-backed tools, many citizens and activists could lose secure communication channels, increasing their risk of surveillance and persecution.

    bounty
    noun: a premium or reward, especially one offered by a government

    From the headlines: The United States has lifted bounties on three senior Taliban figures. The three members of the Haqqani militant network in Afghanistan were allegedly involved in planning deadly attacks during the war with the U.S., some of which killed American citizens. Until this week, the State Department had offered rewards of up to $10 million for the death or capture of the militant leaders. The move follows last week’s release of a U.S. hostage who had been held by the Taliban since 2022.

    breach
    noun: an infraction or violation, such as of a law, contract, trust, or promise

    Jeffrey Goldberg, editor-in-chief of The Atlantic, disclosed that he was inadvertently added to a private Signal group chat used by U.S. national security officials. This unexpected breach exposed sensitive information, including details about military strikes in Yemen. The incident underscored a serious protocol violation, as national security deliberations are typically confined to secure, classified settings rather than informal messaging platforms.

    cartography
    noun: the production of maps, including construction of projections, design, compilation, drafting, and reproduction

    From the headlines: After more than a decade of unraveling the mysteries of the universe, the space telescope Gaia has officially powered down. In its ten years of operation, Gaia meticulously mapped nearly 2 billion stars, 150,000 asteroids, and countless other celestial wonders. This cartography resulted in a precise, three-dimensional map of our solar system, which has transformed our understanding of the Milky Way.

    civil liberty
    noun: the freedom of a citizen to exercise customary rights, as of speech or assembly, without unwarranted or arbitrary interference by the government

    From the headlines: Legal experts say surveillance methods being used by colleges and universities on their students may violate their civil liberties. When investigating vandalism connected to political protests, campus police have been using new tactics, including seizing students’ phones and laptops. They have also issued warrants based on social media posts or participation in campus protests. Civil liberties experts say these actions amount to stifling university students’ right to free speech.

    confiscate
    verb: to seize as forfeited to the public domain; appropriate, by way of penalty, for public use

    From the headlines: A kite was briefly confiscated after it came into contact with a United Airlines plane near Washington, D.C. The aircraft landed safely at Ronald Reagan National Airport following reports of a kite hitting it. Police seized the kite from a family at nearby Gravelly Point park, but returned it later. Despite the fact that kite flying is banned there because the sky overhead is “restricted airspace,” about a dozen people had reportedly been flying kites at the park that day.

    defraud
    verb: to deprive of a right, money, or property by fraud

    From the headlines: Hollywood writer-director Carl Erik Rinsch was arrested for defrauding Netflix of $11 million, meant for his unfinished sci-fi show White Horse. Prosecutors say he spent around $10 million on luxury purchases, including Rolls-Royces, a Ferrari, and antiques. Prosecutors also claim that he used the money to pay legal fees to sue Netflix for additional money. Rinsch has been charged with wire fraud and money laundering, while Netflix has declined to comment.

    embezzlement
    noun: the stealing of money entrusted to one’s care

    From the headlines: French politician Marine Le Pen was convicted of embezzlement and barred from public office for five years. Le Pen, who leads the far-right National Rally party, had planned to run for president in 2027. She was also sentenced to four years in prison for spending $4.3 million in European Parliament funds on her own party expenses.

    Fun fact: Embezzlement is from the Anglo-French enbesiler, “cause to disappear,” and an Old French root meaning “to destroy or gouge.”

    fairway
    noun: Golf. the part of the course where the grass is cut short between the tees and the putting greens

    From the headlines: When golf courses close, research shows the surrounding environment improves. With declining interest in golf, nearby neighborhoods report benefits like less flooding and reduced pesticide runoff. Across the U.S., many former courses have been repurposed as nature reserves, where manicured fairways have been replaced by thriving wildflower meadows.

    forage
    verb: to wander or go in search of provisions

    From the headlines: A new online map shows where 1.6 million edible plants grow in cities around the world. The guide, called Falling Fruit, is meant to help urban dwellers and visitors forage for food. Its open source design means people can add locations, mapping additional fruit trees, berry bushes, beehives, and plants that might otherwise go unnoticed.

    franchise
    noun: Sports. a professional sports team

    From the headlines: A group led by Bill Chisholm has agreed to buy the Boston Celtics for $6.1 billion, making it the most expensive franchise sale in North American sports history. The Celtics, fresh off their 18th NBA title, are facing significant financial challenges under the new collective bargaining agreement, but remain favorites to repeat as champions.

    geriatric
    adjective: noting or relating to aged people or animals

    From the headlines: The New England Aquarium in Boston has introduced a new “retirement home” for geriatric aquarium penguins, relocating six elderly birds to a designated island. While wild penguins typically live about ten years, the new aquarium houses twenty penguins in their twenties and thirties. This specialized haven ensures these aging animals receive monitoring for conditions such as arthritis and cataracts.

    Fun fact: The Greek gērōs, “old,” is the root of geriatric.

    iguana
    noun: a large, arboreal lizard, native to Central and South America, having stout legs and a crest of spines from neck to tail

    From the headlines: A recent study sheds light on how North American iguanas may have reached a remote island in Fiji. Genetic analysis suggests that these large reptiles likely traversed thousands of miles across the Pacific Ocean by drifting on makeshift rafts of fallen trees. If confirmed, this would represent the longest documented oceanic migration by any terrestrial vertebrate, apart from humans.

    inaccessible
    adjective: not accessible; unapproachable

    From the headlines: Researchers investigating why we can’t remember being babies found evidence that those memories still exist in our brains, but are inaccessible. Scientists have long suspected that infants don’t create memories at all. A new study using MRI imaging to observe babies’ brains found that around 12 months old, they do begin storing memories of specific images. Neuroscientists are now focused on learning why these early recollections become locked away and out of reach as we grow older.

    magnitude
    noun: greatness of size or amount

    From the headlines: A devastating 7.7 magnitude earthquake struck Myanmar, killing over 3,000 people and leaving hundreds missing. The tremors were so intense they reached 600 miles to Bangkok, where skyscrapers swayed. In response, China, India, and Russia sent rescue teams, while countries like Thailand, Malaysia, and Vietnam offered aid.

    manipulate
    verb: to adapt or change (accounts, figures, etc.) to suit one’s purpose or advantage

    From the headlines: A cheating scandal shook the world of professional ski jumping this week. Several members of Team Norway were suspended after officials found evidence that their ski suits had been manipulated to make the athletes more aerodynamic. The team’s manager admitted to illegally adding an extra seam where the legs are sewn together; more material there was hoped to give the jumpers extra lift and allow air to flow around them more efficiently.

    mush
    verb: to drive or spur on (sled dogs or a sled drawn by dogs)

    From the headlines: Greenland’s annual dog sledding race attracted unusual international attention when the White House said the vice president’s wife, Usha Vance, would attend. Vance canceled her trip after Greenlanders planned to protest her presence at the event. Competitors in the Avannaata Qimussersua, or “Great Race of the North,” mushed their dogs over 26 snowy miles. Henrik Jensen, a musher from northern Greenland, crossed the finish line in first place, pulled by his team of Greenlandic sled dogs.

    ovine
    adjective: pertaining to, of the nature of, or like sheep

    From the headlines: The world’s first known case of bird flu in sheep was diagnosed in Yorkshire, England. After the H5N1 virus was found among birds on a farm, health officials also tested its flock of sheep; only one ovine case was detected. The infected sheep was euthanized to prevent the disease from spreading, and officials said “the risk to livestock remains low.”

    pontiff
    noun: Ecclesiastical. the Roman Catholic pope, the Bishop of Rome

    From the headlines: Following the release of Pope Francis from the hospital on March 23, his lead physician said the pontiff had faced such grave danger that his medical team considered halting treatment. During his hospitalization, the pope endured two critical health crises, prompting intense deliberations over whether aggressive interventions should continue, given the potential risks to his internal organs. Ultimately, the doctors opted to pursue “all available medicines and treatments,” a decision that proved pivotal to his recovery.

    populism
    noun: grass-roots democracy; working-class activism; egalitarianism

    From the headlines: Bernie Sanders is drawing unprecedented crowds on his “Fighting Oligarchy” tour, fueled by a message rooted in economic populism. His rhetoric resonates with disillusioned voters seeking an alternative to both President Trump and the Democratic Party. The independent senator from Vermont frequently denounces what he terms a “government of the billionaires, by the billionaires, and for the billionaires,” while chastising Democrats for failing to adequately champion the interests of the working class.

    prescription
    noun: a direction, usually written, by the physician to the pharmacist for the preparation and use of a medicine or remedy

    From the headlines: A new trend is emerging in healthcare — doctors are now prescribing museum visits. Backed by research showing that time spent in cultural spots can boost mental health and ease loneliness, more physicians are encouraging patients to explore art galleries, theaters, concert halls, and libraries. These cultural outings are said to reduce stress, alleviate mild anxiety and depression, and even improve conditions like high blood pressure. It’s the prescription you didn’t know you needed.

    pristine
    adjective: having its original purity; uncorrupted or unsullied

    From the headlines: Many countries are looking to Switzerland as a model, hoping to replicate its transformation of once heavily polluted rivers and lakes into some of the most pristine in Europe. In the 1960s, Swiss waterways were choked with algae and dead fish due to sewage and industrial pollution. However, over the following decades, the country made significant investments in advanced water treatment facilities. Today, nearly all of its lakes and rivers are once again pristine and safe for swimming.

    prolong
    verb: to lengthen out in time; extend the duration of; cause to continue longer

    From the headlines: After their quick trip to the International Space Station turned out to have an unexpectedly long duration, two NASA astronauts have been safely returned to Earth. What began as an eight-day mission for Butch Wilmore and Suni Williams had to be prolonged after their Starliner spacecraft experienced helium leaks and thruster problems. The two ended up staying on the ISS for more than nine months, until two seats were available on a returning space capsule.

    recruit
    verb: to attempt to acquire the services of (a person) for an employer

    From the headlines: As the White House cuts funding for scientific research, European countries are stepping up to recruit top U.S. scientists. Experts in climate change and vaccine safety are now eyeing job offers across the Atlantic, with France and the Netherlands boosting their budgets to hire talent for their universities.

    reinstate
    verb: to put back or establish again, as in a former position or state

    From the headlines: On March 24, a South Korean court reinstated impeached Prime Minister Han Duck-soo. Han was returned to the government and named acting leader once his impeachment was overturned. President Yoon Suk Yeol, who was also removed from office, is still awaiting a verdict. Han and Yoon were both suspended by South Korea’s National Assembly in December.

    repatriation
    noun: the act or process of returning a person or thing to the country of origin

    From the headlines: After several weeks of refusal, Venezuela agreed to accept repatriation flights from the United States, and the first plane carrying Venezuelan migrants back to their home country landed on March 24. About 200 people who had been deported from the U.S. were on the initial flight. Conflicts between the two countries had previously put the returns on hold.

    serenade
    verb: to entertain with or perform with vocal or instrumental music

    From the headlines: After an incredible 70-year career, Johnny Mathis, the legendary crooner with the famously smooth “velvet voice,” has announced his retirement at the age of 89. Known for his romantic ballads, jazz classics, and soft rock hits, Mathis has been serenading audiences since his teenage years. With more albums sold than any pop artist except Frank Sinatra, his voice has been the soundtrack to countless memories.

    tuition
    noun: the charge or fee for instruction, as at a private school or a college or university

    From the headlines: Starting this fall, attending Harvard University will cost nothing for most students. The school announced that tuition will be free for people whose families earn less than $200,000 per year. The average household income in the U.S. is $80,000. Food, housing, health insurance, and travel will also be free for less wealthy students. The University of Pennsylvania and the Massachusetts Institute of Technology have adopted the same financial aid policy.

    unredacted
    adjective: (of a document) with confidential or sensitive information included or visible

    From the headlines: The Trump administration released over 2,000 documents on JFK’s assassination, leading to a search for new insights. While the unredacted files do not dispute that Lee Harvey Oswald acted alone, they reveal long-hidden details about CIA agents and operations. Attorney Larry Schnapf, who has pushed for their release, argues the disclosures highlight excessive government secrecy. He believes the unredacted documents demonstrate how overclassification has been misused by national security officials.

    © 2025, Aakkhra, All rights reserved.
    Highlight Words In Action : August 2025 bipartisan adjective: representing, characterized by, or including members from two parties or factions From the headlines: The Trump administration’s decision to cut funding for the Open Technology Fund (OTF) has raised concerns among lawmakers, who see it as a vital tool against internet censorship in authoritarian regimes. Trump’s executive order effectively terminated the OTF’s budget, prompting bipartisan efforts to save the program. Advocates warn that without OTF-backed tools, many citizens and activists could lose secure communication channels, increasing their risk of surveillance and persecution. bounty noun: a premium or reward, especially one offered by a government From the headlines: The United States has lifted bounties on three senior Taliban figures. The three members of the Haqqani militant network in Afghanistan were allegedly involved in planning deadly attacks during the war with the U.S., some of which killed American citizens. Until this week, the State Department had offered rewards of up to $10 million for the death or capture of the militant leaders. The move follows last week’s release of a U.S. hostage who had been held by the Taliban since 2022. breach noun: an infraction or violation, such as of a law, contract, trust, or promise Jeffrey Goldberg, editor-in-chief of The Atlantic, disclosed that he was inadvertently added to a private Signal group chat used by U.S. national security officials. This unexpected breach exposed sensitive information, including details about military strikes in Yemen. The incident underscored a serious protocol violation, as national security deliberations are typically confined to secure, classified settings rather than informal messaging platforms. cartography noun: the production of maps, including construction of projections, design, compilation, drafting, and reproduction From the headlines: After more than a decade of unraveling the mysteries of the universe, the space telescope Gaia has officially powered down. In its ten years of operation, Gaia meticulously mapped nearly 2 billion stars, 150,000 asteroids, and countless other celestial wonders. This cartography resulted in a precise, three-dimensional map of our solar system, which has transformed our understanding of the Milky Way. civil liberty noun: the freedom of a citizen to exercise customary rights, as of speech or assembly, without unwarranted or arbitrary interference by the government From the headlines: Legal experts say surveillance methods being used by colleges and universities on their students may violate their civil liberties. When investigating vandalism connected to political protests, campus police have been using new tactics, including seizing students’ phones and laptops. They have also issued warrants based on social media posts or participation in campus protests. Civil liberties experts say these actions amount to stifling university students’ right to free speech. confiscate verb: to seize as forfeited to the public domain; appropriate, by way of penalty, for public use From the headlines: A kite was briefly confiscated after it came into contact with a United Airlines plane near Washington, D.C. The aircraft landed safely at Ronald Reagan National Airport following reports of a kite hitting it. Police seized the kite from a family at nearby Gravelly Point park, but returned it later. Despite the fact that kite flying is banned there because the sky overhead is “restricted airspace,” about a dozen people had reportedly been flying kites at the park that day. defraud verb: to deprive of a right, money, or property by fraud From the headlines: Hollywood writer-director Carl Erik Rinsch was arrested for defrauding Netflix of $11 million, meant for his unfinished sci-fi show White Horse. Prosecutors say he spent around $10 million on luxury purchases, including Rolls-Royces, a Ferrari, and antiques. Prosecutors also claim that he used the money to pay legal fees to sue Netflix for additional money. Rinsch has been charged with wire fraud and money laundering, while Netflix has declined to comment. embezzlement noun: the stealing of money entrusted to one’s care From the headlines: French politician Marine Le Pen was convicted of embezzlement and barred from public office for five years. Le Pen, who leads the far-right National Rally party, had planned to run for president in 2027. She was also sentenced to four years in prison for spending $4.3 million in European Parliament funds on her own party expenses. Fun fact: Embezzlement is from the Anglo-French enbesiler, “cause to disappear,” and an Old French root meaning “to destroy or gouge.” fairway noun: Golf. the part of the course where the grass is cut short between the tees and the putting greens From the headlines: When golf courses close, research shows the surrounding environment improves. With declining interest in golf, nearby neighborhoods report benefits like less flooding and reduced pesticide runoff. Across the U.S., many former courses have been repurposed as nature reserves, where manicured fairways have been replaced by thriving wildflower meadows. forage verb: to wander or go in search of provisions From the headlines: A new online map shows where 1.6 million edible plants grow in cities around the world. The guide, called Falling Fruit, is meant to help urban dwellers and visitors forage for food. Its open source design means people can add locations, mapping additional fruit trees, berry bushes, beehives, and plants that might otherwise go unnoticed. franchise noun: Sports. a professional sports team From the headlines: A group led by Bill Chisholm has agreed to buy the Boston Celtics for $6.1 billion, making it the most expensive franchise sale in North American sports history. The Celtics, fresh off their 18th NBA title, are facing significant financial challenges under the new collective bargaining agreement, but remain favorites to repeat as champions. geriatric adjective: noting or relating to aged people or animals From the headlines: The New England Aquarium in Boston has introduced a new “retirement home” for geriatric aquarium penguins, relocating six elderly birds to a designated island. While wild penguins typically live about ten years, the new aquarium houses twenty penguins in their twenties and thirties. This specialized haven ensures these aging animals receive monitoring for conditions such as arthritis and cataracts. Fun fact: The Greek gērōs, “old,” is the root of geriatric. iguana noun: a large, arboreal lizard, native to Central and South America, having stout legs and a crest of spines from neck to tail From the headlines: A recent study sheds light on how North American iguanas may have reached a remote island in Fiji. Genetic analysis suggests that these large reptiles likely traversed thousands of miles across the Pacific Ocean by drifting on makeshift rafts of fallen trees. If confirmed, this would represent the longest documented oceanic migration by any terrestrial vertebrate, apart from humans. inaccessible adjective: not accessible; unapproachable From the headlines: Researchers investigating why we can’t remember being babies found evidence that those memories still exist in our brains, but are inaccessible. Scientists have long suspected that infants don’t create memories at all. A new study using MRI imaging to observe babies’ brains found that around 12 months old, they do begin storing memories of specific images. Neuroscientists are now focused on learning why these early recollections become locked away and out of reach as we grow older. magnitude noun: greatness of size or amount From the headlines: A devastating 7.7 magnitude earthquake struck Myanmar, killing over 3,000 people and leaving hundreds missing. The tremors were so intense they reached 600 miles to Bangkok, where skyscrapers swayed. In response, China, India, and Russia sent rescue teams, while countries like Thailand, Malaysia, and Vietnam offered aid. manipulate verb: to adapt or change (accounts, figures, etc.) to suit one’s purpose or advantage From the headlines: A cheating scandal shook the world of professional ski jumping this week. Several members of Team Norway were suspended after officials found evidence that their ski suits had been manipulated to make the athletes more aerodynamic. The team’s manager admitted to illegally adding an extra seam where the legs are sewn together; more material there was hoped to give the jumpers extra lift and allow air to flow around them more efficiently. mush verb: to drive or spur on (sled dogs or a sled drawn by dogs) From the headlines: Greenland’s annual dog sledding race attracted unusual international attention when the White House said the vice president’s wife, Usha Vance, would attend. Vance canceled her trip after Greenlanders planned to protest her presence at the event. Competitors in the Avannaata Qimussersua, or “Great Race of the North,” mushed their dogs over 26 snowy miles. Henrik Jensen, a musher from northern Greenland, crossed the finish line in first place, pulled by his team of Greenlandic sled dogs. ovine adjective: pertaining to, of the nature of, or like sheep From the headlines: The world’s first known case of bird flu in sheep was diagnosed in Yorkshire, England. After the H5N1 virus was found among birds on a farm, health officials also tested its flock of sheep; only one ovine case was detected. The infected sheep was euthanized to prevent the disease from spreading, and officials said “the risk to livestock remains low.” pontiff noun: Ecclesiastical. the Roman Catholic pope, the Bishop of Rome From the headlines: Following the release of Pope Francis from the hospital on March 23, his lead physician said the pontiff had faced such grave danger that his medical team considered halting treatment. During his hospitalization, the pope endured two critical health crises, prompting intense deliberations over whether aggressive interventions should continue, given the potential risks to his internal organs. Ultimately, the doctors opted to pursue “all available medicines and treatments,” a decision that proved pivotal to his recovery. populism noun: grass-roots democracy; working-class activism; egalitarianism From the headlines: Bernie Sanders is drawing unprecedented crowds on his “Fighting Oligarchy” tour, fueled by a message rooted in economic populism. His rhetoric resonates with disillusioned voters seeking an alternative to both President Trump and the Democratic Party. The independent senator from Vermont frequently denounces what he terms a “government of the billionaires, by the billionaires, and for the billionaires,” while chastising Democrats for failing to adequately champion the interests of the working class. prescription noun: a direction, usually written, by the physician to the pharmacist for the preparation and use of a medicine or remedy From the headlines: A new trend is emerging in healthcare — doctors are now prescribing museum visits. Backed by research showing that time spent in cultural spots can boost mental health and ease loneliness, more physicians are encouraging patients to explore art galleries, theaters, concert halls, and libraries. These cultural outings are said to reduce stress, alleviate mild anxiety and depression, and even improve conditions like high blood pressure. It’s the prescription you didn’t know you needed. pristine adjective: having its original purity; uncorrupted or unsullied From the headlines: Many countries are looking to Switzerland as a model, hoping to replicate its transformation of once heavily polluted rivers and lakes into some of the most pristine in Europe. In the 1960s, Swiss waterways were choked with algae and dead fish due to sewage and industrial pollution. However, over the following decades, the country made significant investments in advanced water treatment facilities. Today, nearly all of its lakes and rivers are once again pristine and safe for swimming. prolong verb: to lengthen out in time; extend the duration of; cause to continue longer From the headlines: After their quick trip to the International Space Station turned out to have an unexpectedly long duration, two NASA astronauts have been safely returned to Earth. What began as an eight-day mission for Butch Wilmore and Suni Williams had to be prolonged after their Starliner spacecraft experienced helium leaks and thruster problems. The two ended up staying on the ISS for more than nine months, until two seats were available on a returning space capsule. recruit verb: to attempt to acquire the services of (a person) for an employer From the headlines: As the White House cuts funding for scientific research, European countries are stepping up to recruit top U.S. scientists. Experts in climate change and vaccine safety are now eyeing job offers across the Atlantic, with France and the Netherlands boosting their budgets to hire talent for their universities. reinstate verb: to put back or establish again, as in a former position or state From the headlines: On March 24, a South Korean court reinstated impeached Prime Minister Han Duck-soo. Han was returned to the government and named acting leader once his impeachment was overturned. President Yoon Suk Yeol, who was also removed from office, is still awaiting a verdict. Han and Yoon were both suspended by South Korea’s National Assembly in December. repatriation noun: the act or process of returning a person or thing to the country of origin From the headlines: After several weeks of refusal, Venezuela agreed to accept repatriation flights from the United States, and the first plane carrying Venezuelan migrants back to their home country landed on March 24. About 200 people who had been deported from the U.S. were on the initial flight. Conflicts between the two countries had previously put the returns on hold. serenade verb: to entertain with or perform with vocal or instrumental music From the headlines: After an incredible 70-year career, Johnny Mathis, the legendary crooner with the famously smooth “velvet voice,” has announced his retirement at the age of 89. Known for his romantic ballads, jazz classics, and soft rock hits, Mathis has been serenading audiences since his teenage years. With more albums sold than any pop artist except Frank Sinatra, his voice has been the soundtrack to countless memories. tuition noun: the charge or fee for instruction, as at a private school or a college or university From the headlines: Starting this fall, attending Harvard University will cost nothing for most students. The school announced that tuition will be free for people whose families earn less than $200,000 per year. The average household income in the U.S. is $80,000. Food, housing, health insurance, and travel will also be free for less wealthy students. The University of Pennsylvania and the Massachusetts Institute of Technology have adopted the same financial aid policy. unredacted adjective: (of a document) with confidential or sensitive information included or visible From the headlines: The Trump administration released over 2,000 documents on JFK’s assassination, leading to a search for new insights. While the unredacted files do not dispute that Lee Harvey Oswald acted alone, they reveal long-hidden details about CIA agents and operations. Attorney Larry Schnapf, who has pushed for their release, argues the disclosures highlight excessive government secrecy. He believes the unredacted documents demonstrate how overclassification has been misused by national security officials. © 2025, Aakkhra, All rights reserved.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 297 มุมมอง 0 รีวิว
  • “AI Data Center: เบื้องหลังเทคโนโลยีล้ำยุคที่อาจกลายเป็นจุดอ่อนด้านความมั่นคงไซเบอร์ระดับโลก”

    ลองนึกภาพว่าคุณกำลังพัฒนาโมเดล AI ที่ซับซ้อนระดับ GPT-5 หรือระบบวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่ต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาล คุณอาจคิดถึง GPU, TPU หรือคลาวด์ที่เร็วแรง แต่สิ่งที่คุณอาจมองข้ามคือ “AI Data Center” ที่อยู่เบื้องหลังทั้งหมด — และนั่นคือจุดที่ภัยคุกคามไซเบอร์กำลังพุ่งเป้าเข้าใส่

    ในปี 2025 การลงทุนใน AI Data Center พุ่งสูงอย่างไม่เคยมีมาก่อน เช่น Amazon ทุ่มเงินกว่า $20 พันล้านในเพนซิลเวเนีย และ Meta เตรียมเปิดศูนย์ Prometheus ขนาดหลายกิกะวัตต์ในปี 2026 ขณะเดียวกัน รัฐบาลสหรัฐฯ โดยประธานาธิบดีทรัมป์ ได้ออกแผน AI Action Plan เพื่อเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั้งในประเทศและต่างประเทศ

    แต่เบื้องหลังความก้าวหน้าเหล่านี้คือความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ทั้งด้านพลังงาน (คาดว่าใช้ไฟฟ้ากว่า 612 เทราวัตต์ชั่วโมงใน 5 ปี) และด้านความปลอดภัยไซเบอร์ โดยเฉพาะการโจมตีแบบ side-channel, memory-level, model exfiltration และ supply chain sabotage ที่กำลังกลายเป็นเรื่องจริง

    AI Data Center ไม่ได้แค่เก็บข้อมูล แต่ยังเป็นที่อยู่ของโมเดล, น้ำหนักการเรียนรู้, และชุดข้อมูลฝึก ซึ่งหากถูกขโมยหรือถูกแก้ไข อาจส่งผลต่อความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และแม้แต่ความมั่นคงของประเทศ

    การเติบโตของ AI Data Center
    Amazon ลงทุน $20 พันล้านในเพนซิลเวเนีย
    Meta เตรียมเปิดศูนย์ Prometheus ขนาดหลายกิกะวัตต์ในปี 2026
    รัฐบาลสหรัฐฯ สนับสนุนผ่าน AI Action Plan โดยประธานาธิบดีทรัมป์
    ความต้องการพลังงานสูงถึง 612 เทราวัตต์ชั่วโมงใน 5 ปี
    คาดว่าจะเพิ่มการปล่อยคาร์บอนทั่วโลก 3–4%

    ความเสี่ยงด้านไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้น
    โจมตีแบบ DDoS, ransomware, supply chain และ social engineering
    side-channel attack จากฮาร์ดแวร์ เช่น CPU, GPU, TPU
    ตัวอย่าง: AMD พบช่องโหว่ 4 จุดในเดือนกรกฎาคม 2025
    TPUXtract โจมตี TPU โดยเจาะข้อมูลโมเดล AI โดยตรง
    GPU เสี่ยงต่อ memory-level attack และ malware ที่รันในหน่วยความจำ GPU
    ความเสี่ยงจาก model exfiltration, data poisoning, model inversion และ model stealing

    ความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์และ supply chain
    การโจมตีจากรัฐต่างชาติ เช่น การแทรกซึมจากจีนผ่าน Digital Silk Road 2.0
    การใช้เทคโนโลยี 5G และระบบเฝ้าระวังในภูมิภาคอ่าวเปอร์เซีย
    ความเสี่ยงจากการใช้ชิ้นส่วนที่ผลิตโดยบริษัทจีน
    การโจมตี supply chain ก่อนศูนย์จะเปิดใช้งานจริง

    แนวทางที่ผู้บริหารด้านความปลอดภัยควรพิจารณา
    ตรวจสอบนโยบายของผู้ให้บริการ AI Data Center อย่างละเอียด
    ใช้ Faraday cage หรือ shield chamber เพื่อลด side-channel attack
    ทำ AI audit อย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจหาช่องโหว่และ backdoor
    ตรวจสอบตำแหน่งที่ตั้งของศูนย์และแหล่งที่มาของอุปกรณ์
    คัดกรองบุคลากรเพื่อป้องกันการแทรกซึมจากรัฐต่างชาติ

    https://www.csoonline.com/article/4051849/the-importance-of-reviewing-ai-data-centers-policies.html
    🏭 “AI Data Center: เบื้องหลังเทคโนโลยีล้ำยุคที่อาจกลายเป็นจุดอ่อนด้านความมั่นคงไซเบอร์ระดับโลก” ลองนึกภาพว่าคุณกำลังพัฒนาโมเดล AI ที่ซับซ้อนระดับ GPT-5 หรือระบบวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่ต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาล คุณอาจคิดถึง GPU, TPU หรือคลาวด์ที่เร็วแรง แต่สิ่งที่คุณอาจมองข้ามคือ “AI Data Center” ที่อยู่เบื้องหลังทั้งหมด — และนั่นคือจุดที่ภัยคุกคามไซเบอร์กำลังพุ่งเป้าเข้าใส่ ในปี 2025 การลงทุนใน AI Data Center พุ่งสูงอย่างไม่เคยมีมาก่อน เช่น Amazon ทุ่มเงินกว่า $20 พันล้านในเพนซิลเวเนีย และ Meta เตรียมเปิดศูนย์ Prometheus ขนาดหลายกิกะวัตต์ในปี 2026 ขณะเดียวกัน รัฐบาลสหรัฐฯ โดยประธานาธิบดีทรัมป์ ได้ออกแผน AI Action Plan เพื่อเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั้งในประเทศและต่างประเทศ แต่เบื้องหลังความก้าวหน้าเหล่านี้คือความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ทั้งด้านพลังงาน (คาดว่าใช้ไฟฟ้ากว่า 612 เทราวัตต์ชั่วโมงใน 5 ปี) และด้านความปลอดภัยไซเบอร์ โดยเฉพาะการโจมตีแบบ side-channel, memory-level, model exfiltration และ supply chain sabotage ที่กำลังกลายเป็นเรื่องจริง AI Data Center ไม่ได้แค่เก็บข้อมูล แต่ยังเป็นที่อยู่ของโมเดล, น้ำหนักการเรียนรู้, และชุดข้อมูลฝึก ซึ่งหากถูกขโมยหรือถูกแก้ไข อาจส่งผลต่อความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และแม้แต่ความมั่นคงของประเทศ ✅ การเติบโตของ AI Data Center ➡️ Amazon ลงทุน $20 พันล้านในเพนซิลเวเนีย ➡️ Meta เตรียมเปิดศูนย์ Prometheus ขนาดหลายกิกะวัตต์ในปี 2026 ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ สนับสนุนผ่าน AI Action Plan โดยประธานาธิบดีทรัมป์ ➡️ ความต้องการพลังงานสูงถึง 612 เทราวัตต์ชั่วโมงใน 5 ปี ➡️ คาดว่าจะเพิ่มการปล่อยคาร์บอนทั่วโลก 3–4% ✅ ความเสี่ยงด้านไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้น ➡️ โจมตีแบบ DDoS, ransomware, supply chain และ social engineering ➡️ side-channel attack จากฮาร์ดแวร์ เช่น CPU, GPU, TPU ➡️ ตัวอย่าง: AMD พบช่องโหว่ 4 จุดในเดือนกรกฎาคม 2025 ➡️ TPUXtract โจมตี TPU โดยเจาะข้อมูลโมเดล AI โดยตรง ➡️ GPU เสี่ยงต่อ memory-level attack และ malware ที่รันในหน่วยความจำ GPU ➡️ ความเสี่ยงจาก model exfiltration, data poisoning, model inversion และ model stealing ✅ ความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์และ supply chain ➡️ การโจมตีจากรัฐต่างชาติ เช่น การแทรกซึมจากจีนผ่าน Digital Silk Road 2.0 ➡️ การใช้เทคโนโลยี 5G และระบบเฝ้าระวังในภูมิภาคอ่าวเปอร์เซีย ➡️ ความเสี่ยงจากการใช้ชิ้นส่วนที่ผลิตโดยบริษัทจีน ➡️ การโจมตี supply chain ก่อนศูนย์จะเปิดใช้งานจริง ✅ แนวทางที่ผู้บริหารด้านความปลอดภัยควรพิจารณา ➡️ ตรวจสอบนโยบายของผู้ให้บริการ AI Data Center อย่างละเอียด ➡️ ใช้ Faraday cage หรือ shield chamber เพื่อลด side-channel attack ➡️ ทำ AI audit อย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจหาช่องโหว่และ backdoor ➡️ ตรวจสอบตำแหน่งที่ตั้งของศูนย์และแหล่งที่มาของอุปกรณ์ ➡️ คัดกรองบุคลากรเพื่อป้องกันการแทรกซึมจากรัฐต่างชาติ https://www.csoonline.com/article/4051849/the-importance-of-reviewing-ai-data-centers-policies.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    The importance of reviewing AI data centers’ policies
    As the race to invest in AI tools, technologies and capabilities continues, it is critical for cybersecurity leaders to not only look at whether the AI-embedded software is secure but also to scrutinize whether the AI data centers are secure as well.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 102 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก Navi 44 ถึง XL: เมื่อชื่อที่ไม่ควรมีอยู่ กลับกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการคาดเดา

    ในเอกสาร ROCm 6.4.2 ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผล GPU ของ AMD มีการระบุชื่อ Radeon RX 9060 XL ว่าเป็นหนึ่งในรุ่นที่รองรับ แม้ว่า AMD จะยังไม่เคยประกาศ GPU รุ่นนี้อย่างเป็นทางการ และไม่มีข้อมูลใด ๆ ปรากฏในเว็บไซต์หรือข่าวเปิดตัว

    สิ่งที่ทำให้เรื่องนี้น่าสนใจคือ ROCm ระบุชื่อรุ่น RX 9070 XT, RX 9070, RX 9070 GRE, RX 9060 XT และ RX 9060 XL แต่กลับไม่มี RX 9060 รุ่นธรรมดา ซึ่งทำให้หลายคนสงสัยว่า “XL” อาจเป็นชื่อที่ใช้แทน RX 9060 ธรรมดา หรือเป็นการพิมพ์ผิดที่เกิดจากการสับสนระหว่างชื่อรุ่นกับชื่อชิป

    AMD เคยใช้คำว่า “XL” ในอดีต เช่น Radeon X1800XL หรือในชิป OEM-only แต่ได้เลิกใช้คำนี้ในชื่อผลิตภัณฑ์ตั้งแต่ยุค HD 3000 เป็นต้นมา อย่างไรก็ตาม ชิป Navi 31 XL ก็ยังใช้คำนี้เพื่อระบุรุ่นที่ถูกลดสเปก ซึ่งทำให้เกิดความเป็นไปได้ว่า RX 9060 XL อาจหมายถึงรุ่นที่ใช้ชิป Navi 44 XL

    นอกจากนี้ ยังมีข้อผิดพลาดในเอกสาร ROCm ที่ระบุว่า GPU ตระกูล RX 9000 ใช้สถาปัตยกรรม RDNA 3 ทั้งที่จริงแล้วเป็น RDNA 4 ซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงสำคัญ เช่น matrix accelerator ที่รองรับ FP8, ระบบ cache ใหม่, และ ray tracing engine ที่ปรับปรุงใหม่ทั้งหมด

    แม้จะมีความเป็นไปได้ว่า RX 9060 XL คือชื่อจริงของ GPU ที่ยังไม่เปิดตัว แต่หลายฝ่าย—including VideoCardz และ Wccftech—มองว่าอาจเป็นแค่การพิมพ์ผิดจาก RX 9060 ธรรมดา ซึ่งใช้ชิป Navi 44 แบบลดสเปก และไม่มีความจำเป็นที่ AMD จะเปิดตัว SKU ใหม่ในช่วงที่ยอดขาย GPU ยังไม่สูงมาก

    การปรากฏของชื่อ Radeon RX 9060 XL
    พบในเอกสาร ROCm 6.4.2 ของ AMD
    ไม่มีการประกาศหรือเปิดตัวอย่างเป็นทางการ
    อาจเป็นการพิมพ์ผิดจาก RX 9060 ธรรมดา

    ความเป็นไปได้ของชื่อ “XL”
    เคยใช้ในอดีตกับรุ่น OEM หรือรุ่นลดสเปก
    ปัจจุบันยังใช้ในชื่อชิป เช่น Navi 31 XL
    RX 9060 XL อาจหมายถึงรุ่นที่ใช้ Navi 44 XL

    ข้อผิดพลาดในเอกสาร ROCm
    ระบุว่า RX 9000 ใช้ RDNA 3 ทั้งที่จริงเป็น RDNA 4
    RDNA 4 มีฟีเจอร์ใหม่ เช่น matrix accelerator FP8 และ ray tracing engine ใหม่
    เป็นการเปลี่ยนแปลงระดับ instruction set architecture

    สถานการณ์ตลาด GPU ของ AMD
    AMD ขาย GPU desktop ได้ประมาณ 700,000–750,000 ตัวในครึ่งปีแรก
    อาจไม่มีซิลิคอนเหลือพอสำหรับการผลิตรุ่นลดสเปกเพิ่ม
    ไม่มีข่าวว่าจะเปิดตัว RX 9000 รุ่นใหม่ในเร็ว ๆ นี้

    https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/amd-lists-mystery-radeon-9060-xl-model-in-rocm-documents-but-it-is-more-likely-to-be-a-typo-than-a-new-sku
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Navi 44 ถึง XL: เมื่อชื่อที่ไม่ควรมีอยู่ กลับกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการคาดเดา ในเอกสาร ROCm 6.4.2 ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผล GPU ของ AMD มีการระบุชื่อ Radeon RX 9060 XL ว่าเป็นหนึ่งในรุ่นที่รองรับ แม้ว่า AMD จะยังไม่เคยประกาศ GPU รุ่นนี้อย่างเป็นทางการ และไม่มีข้อมูลใด ๆ ปรากฏในเว็บไซต์หรือข่าวเปิดตัว สิ่งที่ทำให้เรื่องนี้น่าสนใจคือ ROCm ระบุชื่อรุ่น RX 9070 XT, RX 9070, RX 9070 GRE, RX 9060 XT และ RX 9060 XL แต่กลับไม่มี RX 9060 รุ่นธรรมดา ซึ่งทำให้หลายคนสงสัยว่า “XL” อาจเป็นชื่อที่ใช้แทน RX 9060 ธรรมดา หรือเป็นการพิมพ์ผิดที่เกิดจากการสับสนระหว่างชื่อรุ่นกับชื่อชิป AMD เคยใช้คำว่า “XL” ในอดีต เช่น Radeon X1800XL หรือในชิป OEM-only แต่ได้เลิกใช้คำนี้ในชื่อผลิตภัณฑ์ตั้งแต่ยุค HD 3000 เป็นต้นมา อย่างไรก็ตาม ชิป Navi 31 XL ก็ยังใช้คำนี้เพื่อระบุรุ่นที่ถูกลดสเปก ซึ่งทำให้เกิดความเป็นไปได้ว่า RX 9060 XL อาจหมายถึงรุ่นที่ใช้ชิป Navi 44 XL นอกจากนี้ ยังมีข้อผิดพลาดในเอกสาร ROCm ที่ระบุว่า GPU ตระกูล RX 9000 ใช้สถาปัตยกรรม RDNA 3 ทั้งที่จริงแล้วเป็น RDNA 4 ซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงสำคัญ เช่น matrix accelerator ที่รองรับ FP8, ระบบ cache ใหม่, และ ray tracing engine ที่ปรับปรุงใหม่ทั้งหมด แม้จะมีความเป็นไปได้ว่า RX 9060 XL คือชื่อจริงของ GPU ที่ยังไม่เปิดตัว แต่หลายฝ่าย—including VideoCardz และ Wccftech—มองว่าอาจเป็นแค่การพิมพ์ผิดจาก RX 9060 ธรรมดา ซึ่งใช้ชิป Navi 44 แบบลดสเปก และไม่มีความจำเป็นที่ AMD จะเปิดตัว SKU ใหม่ในช่วงที่ยอดขาย GPU ยังไม่สูงมาก ✅ การปรากฏของชื่อ Radeon RX 9060 XL ➡️ พบในเอกสาร ROCm 6.4.2 ของ AMD ➡️ ไม่มีการประกาศหรือเปิดตัวอย่างเป็นทางการ ➡️ อาจเป็นการพิมพ์ผิดจาก RX 9060 ธรรมดา ✅ ความเป็นไปได้ของชื่อ “XL” ➡️ เคยใช้ในอดีตกับรุ่น OEM หรือรุ่นลดสเปก ➡️ ปัจจุบันยังใช้ในชื่อชิป เช่น Navi 31 XL ➡️ RX 9060 XL อาจหมายถึงรุ่นที่ใช้ Navi 44 XL ✅ ข้อผิดพลาดในเอกสาร ROCm ➡️ ระบุว่า RX 9000 ใช้ RDNA 3 ทั้งที่จริงเป็น RDNA 4 ➡️ RDNA 4 มีฟีเจอร์ใหม่ เช่น matrix accelerator FP8 และ ray tracing engine ใหม่ ➡️ เป็นการเปลี่ยนแปลงระดับ instruction set architecture ✅ สถานการณ์ตลาด GPU ของ AMD ➡️ AMD ขาย GPU desktop ได้ประมาณ 700,000–750,000 ตัวในครึ่งปีแรก ➡️ อาจไม่มีซิลิคอนเหลือพอสำหรับการผลิตรุ่นลดสเปกเพิ่ม ➡️ ไม่มีข่าวว่าจะเปิดตัว RX 9000 รุ่นใหม่ในเร็ว ๆ นี้ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/amd-lists-mystery-radeon-9060-xl-model-in-rocm-documents-but-it-is-more-likely-to-be-a-typo-than-a-new-sku
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    AMD lists mystery Radeon 9060 XL model in ROCm documents, but it is more likely to be a typo than a new SKU
    This non-existent Radeon RX 9060 XL GPU is listed in AMD's ROCm 6.4.2 software stack.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 124 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก Ransomware 3.0: เมื่อมัลแวร์ไม่ต้องเขียนโค้ดล่วงหน้า แค่สั่ง AI ให้แต่งสดตามสถานการณ์

    ในเดือนกันยายน 2025 นักวิจัยจาก NYU Tandon School of Engineering เปิดเผยว่า “PromptLocker” ซึ่งถูกบริษัท ESET เข้าใจผิดว่าเป็นมัลแวร์จริงในโลกไซเบอร์นั้น แท้จริงคือโค้ดทดลองในโครงการวิจัยชื่อ “Ransomware 3.0” ที่พัฒนาขึ้นเพื่อศึกษาความสามารถของ AI ในการสร้างมัลแวร์แบบอัตโนมัติ

    PromptLocker ใช้ Lua script ที่ถูกสร้างจาก prompt แบบ hard-coded เพื่อสแกนไฟล์ในเครื่อง, เลือกเป้าหมาย, ขโมยข้อมูล, และเข้ารหัสไฟล์—ครบทุกขั้นตอนของ ransomware โดยไม่ต้องมีโค้ดล่วงหน้า นักวิจัยใช้ LLM (Large Language Model) แบบโอเพ่นซอร์สเพื่อแต่งโค้ดตามคำสั่งที่ฝังไว้ใน binary และให้ AI ตัดสินใจเองว่าจะโจมตีอย่างไร

    สิ่งที่น่ากังวลคือ ความสามารถของระบบนี้ในการทำงานแบบ “ปิดวงจร” โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยควบคุม และสามารถปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตามสภาพแวดล้อมได้แบบ polymorphic—ทำให้การตรวจจับยากขึ้นมาก

    ต้นทุนของการโจมตีหนึ่งครั้งอยู่ที่ประมาณ 23,000 token หรือราว $0.70 หากใช้ API เชิงพาณิชย์ แต่ถ้าใช้โมเดลโอเพ่นซอร์ส ต้นทุนจะเป็นศูนย์ นักวิจัยเตือนว่า “ผลตอบแทนของแฮกเกอร์จะสูงกว่าคนลงทุนใน AI เสียอีก” หากไม่มีมาตรการควบคุมที่เหมาะสม

    แม้จะเป็นแค่การทดลองในห้องแล็บ แต่ PromptLocker ทำงานได้จริง และสามารถหลอกนักวิจัยด้านความปลอดภัยให้เชื่อว่าเป็นมัลแวร์ในโลกจริงได้—สะท้อนถึงความซับซ้อนของภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

    จุดกำเนิดของ PromptLocker
    เป็นโค้ดทดลองจาก NYU Tandon School of Engineering
    ถูกเข้าใจผิดโดย ESET ว่าเป็นมัลแวร์จริงในโลกไซเบอร์
    ใช้ชื่อในงานวิจัยว่า “Ransomware 3.0”

    วิธีการทำงานของระบบ
    ใช้ Lua script ที่สร้างจาก prompt เพื่อควบคุมการโจมตี
    ทำงานครบทุกขั้นตอน: สแกน, ขโมย, เข้ารหัส, สร้างโน้ตร้องค่าไถ่
    ใช้ LLM แบบโอเพ่นซอร์สในการแต่งโค้ดตามสถานการณ์

    ความสามารถของระบบ
    ทำงานแบบปิดวงจรโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม
    สร้างโค้ดแบบ polymorphic ที่ปรับเปลี่ยนตามสภาพแวดล้อม
    สามารถหลอกนักวิจัยให้เชื่อว่าเป็นมัลแวร์จริงได้

    ต้นทุนและผลกระทบ
    ใช้ประมาณ 23,000 token ต่อการโจมตีหนึ่งครั้ง (~$0.70)
    หากใช้โมเดลโอเพ่นซอร์ส ต้นทุนจะเป็นศูนย์
    นักวิจัยเตือนว่าแฮกเกอร์อาจได้ผลตอบแทนสูงกว่าผู้ลงทุนใน AI

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/ai-powered-promptlocker-ransomware-is-just-an-nyu-research-project-the-code-worked-as-a-typical-ransomware-selecting-targets-exfiltrating-selected-data-and-encrypting-volumes
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Ransomware 3.0: เมื่อมัลแวร์ไม่ต้องเขียนโค้ดล่วงหน้า แค่สั่ง AI ให้แต่งสดตามสถานการณ์ ในเดือนกันยายน 2025 นักวิจัยจาก NYU Tandon School of Engineering เปิดเผยว่า “PromptLocker” ซึ่งถูกบริษัท ESET เข้าใจผิดว่าเป็นมัลแวร์จริงในโลกไซเบอร์นั้น แท้จริงคือโค้ดทดลองในโครงการวิจัยชื่อ “Ransomware 3.0” ที่พัฒนาขึ้นเพื่อศึกษาความสามารถของ AI ในการสร้างมัลแวร์แบบอัตโนมัติ PromptLocker ใช้ Lua script ที่ถูกสร้างจาก prompt แบบ hard-coded เพื่อสแกนไฟล์ในเครื่อง, เลือกเป้าหมาย, ขโมยข้อมูล, และเข้ารหัสไฟล์—ครบทุกขั้นตอนของ ransomware โดยไม่ต้องมีโค้ดล่วงหน้า นักวิจัยใช้ LLM (Large Language Model) แบบโอเพ่นซอร์สเพื่อแต่งโค้ดตามคำสั่งที่ฝังไว้ใน binary และให้ AI ตัดสินใจเองว่าจะโจมตีอย่างไร สิ่งที่น่ากังวลคือ ความสามารถของระบบนี้ในการทำงานแบบ “ปิดวงจร” โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยควบคุม และสามารถปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตามสภาพแวดล้อมได้แบบ polymorphic—ทำให้การตรวจจับยากขึ้นมาก ต้นทุนของการโจมตีหนึ่งครั้งอยู่ที่ประมาณ 23,000 token หรือราว $0.70 หากใช้ API เชิงพาณิชย์ แต่ถ้าใช้โมเดลโอเพ่นซอร์ส ต้นทุนจะเป็นศูนย์ นักวิจัยเตือนว่า “ผลตอบแทนของแฮกเกอร์จะสูงกว่าคนลงทุนใน AI เสียอีก” หากไม่มีมาตรการควบคุมที่เหมาะสม แม้จะเป็นแค่การทดลองในห้องแล็บ แต่ PromptLocker ทำงานได้จริง และสามารถหลอกนักวิจัยด้านความปลอดภัยให้เชื่อว่าเป็นมัลแวร์ในโลกจริงได้—สะท้อนถึงความซับซ้อนของภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ✅ จุดกำเนิดของ PromptLocker ➡️ เป็นโค้ดทดลองจาก NYU Tandon School of Engineering ➡️ ถูกเข้าใจผิดโดย ESET ว่าเป็นมัลแวร์จริงในโลกไซเบอร์ ➡️ ใช้ชื่อในงานวิจัยว่า “Ransomware 3.0” ✅ วิธีการทำงานของระบบ ➡️ ใช้ Lua script ที่สร้างจาก prompt เพื่อควบคุมการโจมตี ➡️ ทำงานครบทุกขั้นตอน: สแกน, ขโมย, เข้ารหัส, สร้างโน้ตร้องค่าไถ่ ➡️ ใช้ LLM แบบโอเพ่นซอร์สในการแต่งโค้ดตามสถานการณ์ ✅ ความสามารถของระบบ ➡️ ทำงานแบบปิดวงจรโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม ➡️ สร้างโค้ดแบบ polymorphic ที่ปรับเปลี่ยนตามสภาพแวดล้อม ➡️ สามารถหลอกนักวิจัยให้เชื่อว่าเป็นมัลแวร์จริงได้ ✅ ต้นทุนและผลกระทบ ➡️ ใช้ประมาณ 23,000 token ต่อการโจมตีหนึ่งครั้ง (~$0.70) ➡️ หากใช้โมเดลโอเพ่นซอร์ส ต้นทุนจะเป็นศูนย์ ➡️ นักวิจัยเตือนว่าแฮกเกอร์อาจได้ผลตอบแทนสูงกว่าผู้ลงทุนใน AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/ai-powered-promptlocker-ransomware-is-just-an-nyu-research-project-the-code-worked-as-a-typical-ransomware-selecting-targets-exfiltrating-selected-data-and-encrypting-volumes
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 180 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก Blackwell ถึง BlueField: เมื่อ Giga Computing เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ที่รวมทุกสิ่งไว้ในแร็คเดียว

    Giga Computing ซึ่งเป็นบริษัทลูกของ GIGABYTE ได้เปิดตัว XL44-SX2-AAS1 ซึ่งเป็นเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ในกลุ่ม NVIDIA RTX PRO Server โดยใช้สถาปัตยกรรม MGX ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ระดับองค์กรโดยเฉพาะ

    ภายในเซิร์ฟเวอร์นี้มี GPU รุ่น RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition ถึง 8 ตัว แต่ละตัวมี 24,064 CUDA cores, 96 GB GDDR7 ECC memory และสามารถประมวลผล FP4 ได้ถึง 3.7 PFLOPS พร้อม DPU รุ่น BlueField-3 ที่ให้แบนด์วิดธ์ 400 Gb/s สำหรับการเข้าถึงข้อมูลและความปลอดภัยของ runtime

    ที่โดดเด่นคือการใช้ NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC จำนวน 4 ตัว ซึ่งรองรับ PCIe Gen 6 x16 และสามารถเชื่อมต่อ GPU-to-GPU โดยตรงด้วยแบนด์วิดธ์สูงสุดถึง 800 Gb/s ต่อ GPU—ช่วยให้การเทรนโมเดลแบบกระจาย (distributed training) ทำได้เร็วขึ้นและเสถียรมากขึ้น

    ระบบนี้ยังมาพร้อมกับซีพียู Intel Xeon 6700/6500 series แบบ dual-socket, RAM DDR5 สูงสุด 32 DIMMs, และพาวเวอร์ซัพพลายแบบ redundant 3+1 ขนาด 3200W ที่ผ่านมาตรฐาน 80 Plus Titanium เพื่อรองรับการทำงาน 24/7

    นอกจากฮาร์ดแวร์แล้ว XL44 ยังมาพร้อมกับ NVIDIA AI Enterprise ที่รวม microservices อย่าง NIM, รองรับ Omniverse สำหรับ digital twins และ Cosmos สำหรับ physical AI—ทำให้สามารถนำโมเดลจากโลกเสมือนเข้าสู่การใช้งานจริงได้ทันที

    สเปกหลักของ GIGABYTE XL44-SX2-AAS1
    ใช้ GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition × 8 ตัว
    แต่ละ GPU มี 96 GB GDDR7 ECC, 3.7 PFLOPS FP4, 117 TFLOPS FP32
    ใช้ DPU BlueField-3 และ SuperNIC ConnectX-8 × 4 ตัว

    ความสามารถด้านการเชื่อมต่อและประมวลผล
    รองรับ PCIe Gen 6 x16 และ InfiniBand/Ethernet สูงสุด 800 Gb/s ต่อ GPU
    มี 2×400GbE external connections สำหรับ data center traffic
    รองรับ GPU-to-GPU direct communication สำหรับ distributed AI

    ฮาร์ดแวร์ระดับ data center
    Dual Intel Xeon 6700/6500 series CPU
    รองรับ DDR5 DIMM สูงสุด 32 แถว
    พาวเวอร์ซัพพลาย 3+1 redundant 3200W 80 Plus Titanium

    ซอฟต์แวร์และการใช้งาน
    มาพร้อม NVIDIA AI Enterprise, NIM, Omniverse และ Cosmos
    รองรับงาน AI inference, physical AI, 3D simulation, video processing
    ใช้งานได้กับ Windows, Linux, Kubernetes และ virtualization

    การใช้งานในอุตสาหกรรม
    เหมาะกับ smart manufacturing, financial modeling, medical research
    รองรับ LLM inference และการสร้าง digital twins
    พร้อมใช้งานทั่วไปในเดือนตุลาคม 2025

    https://www.techpowerup.com/340680/giga-computing-expands-nvidia-rtx-pro-server-portfolio
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Blackwell ถึง BlueField: เมื่อ Giga Computing เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ที่รวมทุกสิ่งไว้ในแร็คเดียว Giga Computing ซึ่งเป็นบริษัทลูกของ GIGABYTE ได้เปิดตัว XL44-SX2-AAS1 ซึ่งเป็นเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ในกลุ่ม NVIDIA RTX PRO Server โดยใช้สถาปัตยกรรม MGX ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ระดับองค์กรโดยเฉพาะ ภายในเซิร์ฟเวอร์นี้มี GPU รุ่น RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition ถึง 8 ตัว แต่ละตัวมี 24,064 CUDA cores, 96 GB GDDR7 ECC memory และสามารถประมวลผล FP4 ได้ถึง 3.7 PFLOPS พร้อม DPU รุ่น BlueField-3 ที่ให้แบนด์วิดธ์ 400 Gb/s สำหรับการเข้าถึงข้อมูลและความปลอดภัยของ runtime ที่โดดเด่นคือการใช้ NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC จำนวน 4 ตัว ซึ่งรองรับ PCIe Gen 6 x16 และสามารถเชื่อมต่อ GPU-to-GPU โดยตรงด้วยแบนด์วิดธ์สูงสุดถึง 800 Gb/s ต่อ GPU—ช่วยให้การเทรนโมเดลแบบกระจาย (distributed training) ทำได้เร็วขึ้นและเสถียรมากขึ้น ระบบนี้ยังมาพร้อมกับซีพียู Intel Xeon 6700/6500 series แบบ dual-socket, RAM DDR5 สูงสุด 32 DIMMs, และพาวเวอร์ซัพพลายแบบ redundant 3+1 ขนาด 3200W ที่ผ่านมาตรฐาน 80 Plus Titanium เพื่อรองรับการทำงาน 24/7 นอกจากฮาร์ดแวร์แล้ว XL44 ยังมาพร้อมกับ NVIDIA AI Enterprise ที่รวม microservices อย่าง NIM, รองรับ Omniverse สำหรับ digital twins และ Cosmos สำหรับ physical AI—ทำให้สามารถนำโมเดลจากโลกเสมือนเข้าสู่การใช้งานจริงได้ทันที ✅ สเปกหลักของ GIGABYTE XL44-SX2-AAS1 ➡️ ใช้ GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition × 8 ตัว ➡️ แต่ละ GPU มี 96 GB GDDR7 ECC, 3.7 PFLOPS FP4, 117 TFLOPS FP32 ➡️ ใช้ DPU BlueField-3 และ SuperNIC ConnectX-8 × 4 ตัว ✅ ความสามารถด้านการเชื่อมต่อและประมวลผล ➡️ รองรับ PCIe Gen 6 x16 และ InfiniBand/Ethernet สูงสุด 800 Gb/s ต่อ GPU ➡️ มี 2×400GbE external connections สำหรับ data center traffic ➡️ รองรับ GPU-to-GPU direct communication สำหรับ distributed AI ✅ ฮาร์ดแวร์ระดับ data center ➡️ Dual Intel Xeon 6700/6500 series CPU ➡️ รองรับ DDR5 DIMM สูงสุด 32 แถว ➡️ พาวเวอร์ซัพพลาย 3+1 redundant 3200W 80 Plus Titanium ✅ ซอฟต์แวร์และการใช้งาน ➡️ มาพร้อม NVIDIA AI Enterprise, NIM, Omniverse และ Cosmos ➡️ รองรับงาน AI inference, physical AI, 3D simulation, video processing ➡️ ใช้งานได้กับ Windows, Linux, Kubernetes และ virtualization ✅ การใช้งานในอุตสาหกรรม ➡️ เหมาะกับ smart manufacturing, financial modeling, medical research ➡️ รองรับ LLM inference และการสร้าง digital twins ➡️ พร้อมใช้งานทั่วไปในเดือนตุลาคม 2025 https://www.techpowerup.com/340680/giga-computing-expands-nvidia-rtx-pro-server-portfolio
    WWW.TECHPOWERUP.COM
    Giga Computing Expands NVIDIA RTX PRO Server Portfolio
    Giga Computing, a subsidiary of GIGABYTE Group, today announced the availability of the XL44-SX2-AAS1 server, integrating NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs with the NVIDIA BlueField-3 DPU and NVIDIA ConnectX-8 SuperNICs, this breakthrough platform unifies computing and high-speed dat...
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 160 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก Scaling Laws: เมื่อ compute ไม่ใช่พระเจ้าองค์เดียว และ data คือสิ่งที่เรากำลังขาดแคลน

    Kushal Chakrabarti เขียนบทความที่พลิกความเข้าใจเดิมเกี่ยวกับ The Bitter Lesson โดยชี้ว่า เราอ่านบทเรียนนี้ “กลับด้าน” มานานหลายปี เพราะจริง ๆ แล้ว Scaling Laws บอกเราว่า compute (C) ไม่ได้ทำงานลอย ๆ—มันต้องจับคู่กับ data (D) อย่างถูกสัดส่วน และความสัมพันธ์นั้นคือ C ∼ D²

    แปลว่า ถ้าเราจะเพิ่ม GPU เป็นสองเท่า เราต้องเพิ่มข้อมูลอีก 40% ไม่งั้นก็เหมือนจุดไฟเผาเงินเล่น เพราะ compute ที่มากขึ้นจะไม่มีประโยชน์ถ้าไม่มีข้อมูลที่มากพอให้มันเรียนรู้

    ปัญหาคือ เรากินข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตไปหมดแล้ว และไม่มี “อินเทอร์เน็ตที่สอง” ให้เทรน GPT-6 ได้อีกต่อไป ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจริง ๆ เหลืออยู่แค่ประมาณ 10 ล้านล้าน token เท่านั้น ซึ่งไม่พอสำหรับโมเดลระดับ 100B+ parameters ที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลต่อ parameter

    ดังนั้น ทีม AI ต้องเลือกทางเดินใหม่: จะเป็น “Architect” ที่ออกแบบโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม หรือเป็น “Alchemist” ที่สร้างข้อมูลใหม่จากการเรียนรู้ของโมเดลเอง เช่น self-play, RLHF, หรือ agentic feedback loop

    Scaling Laws และความเข้าใจใหม่
    ความสัมพันธ์ระหว่าง compute กับ data คือ C ∼ D²
    เพิ่ม GPU โดยไม่เพิ่มข้อมูล = ประสิทธิภาพลดลง
    Chinchilla model ของ DeepMind ยืนยันว่า model size ควรสอดคล้องกับ data size

    ปัญหาคอขวดด้านข้อมูล
    อินเทอร์เน็ตถูกใช้หมดแล้ว ไม่มีแหล่งข้อมูลใหม่ขนาดใหญ่
    ข้อมูลคุณภาพสูงเหลือเพียง ~10T token หลังกรองซ้ำและคุณภาพ
    GPT-6 ต้องการข้อมูลระดับ ~20 token ต่อ parameter ซึ่งไม่พอในปัจจุบัน

    ทางเลือกของทีมวิจัย AI
    Architect: พัฒนาโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม เช่น Mamba, HRM, ParScale
    Alchemist: สร้างข้อมูลใหม่จาก self-play, RLHF, agentic feedback loop
    ทั้งสองแนวทางต้องทำงานร่วมกันเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

    กลยุทธ์สำหรับผู้นำองค์กร
    Incumbent’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Architect เพื่อความมั่นคง และ 30% กับ Alchemist เพื่อ hedge
    Challenger’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Alchemist เพื่อ leapfrog และ 30% กับ Architect เพื่อความต่อเนื่อง
    การจัดพอร์ตวิจัยต้องสะท้อนความเสี่ยงและเป้าหมายขององค์กร

    https://obviouslywrong.substack.com/p/the-bitter-lesson-is-misunderstood
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Scaling Laws: เมื่อ compute ไม่ใช่พระเจ้าองค์เดียว และ data คือสิ่งที่เรากำลังขาดแคลน Kushal Chakrabarti เขียนบทความที่พลิกความเข้าใจเดิมเกี่ยวกับ The Bitter Lesson โดยชี้ว่า เราอ่านบทเรียนนี้ “กลับด้าน” มานานหลายปี เพราะจริง ๆ แล้ว Scaling Laws บอกเราว่า compute (C) ไม่ได้ทำงานลอย ๆ—มันต้องจับคู่กับ data (D) อย่างถูกสัดส่วน และความสัมพันธ์นั้นคือ C ∼ D² แปลว่า ถ้าเราจะเพิ่ม GPU เป็นสองเท่า เราต้องเพิ่มข้อมูลอีก 40% ไม่งั้นก็เหมือนจุดไฟเผาเงินเล่น เพราะ compute ที่มากขึ้นจะไม่มีประโยชน์ถ้าไม่มีข้อมูลที่มากพอให้มันเรียนรู้ ปัญหาคือ เรากินข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตไปหมดแล้ว และไม่มี “อินเทอร์เน็ตที่สอง” ให้เทรน GPT-6 ได้อีกต่อไป ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจริง ๆ เหลืออยู่แค่ประมาณ 10 ล้านล้าน token เท่านั้น ซึ่งไม่พอสำหรับโมเดลระดับ 100B+ parameters ที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลต่อ parameter ดังนั้น ทีม AI ต้องเลือกทางเดินใหม่: จะเป็น “Architect” ที่ออกแบบโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม หรือเป็น “Alchemist” ที่สร้างข้อมูลใหม่จากการเรียนรู้ของโมเดลเอง เช่น self-play, RLHF, หรือ agentic feedback loop ✅ Scaling Laws และความเข้าใจใหม่ ➡️ ความสัมพันธ์ระหว่าง compute กับ data คือ C ∼ D² ➡️ เพิ่ม GPU โดยไม่เพิ่มข้อมูล = ประสิทธิภาพลดลง ➡️ Chinchilla model ของ DeepMind ยืนยันว่า model size ควรสอดคล้องกับ data size ✅ ปัญหาคอขวดด้านข้อมูล ➡️ อินเทอร์เน็ตถูกใช้หมดแล้ว ไม่มีแหล่งข้อมูลใหม่ขนาดใหญ่ ➡️ ข้อมูลคุณภาพสูงเหลือเพียง ~10T token หลังกรองซ้ำและคุณภาพ ➡️ GPT-6 ต้องการข้อมูลระดับ ~20 token ต่อ parameter ซึ่งไม่พอในปัจจุบัน ✅ ทางเลือกของทีมวิจัย AI ➡️ Architect: พัฒนาโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม เช่น Mamba, HRM, ParScale ➡️ Alchemist: สร้างข้อมูลใหม่จาก self-play, RLHF, agentic feedback loop ➡️ ทั้งสองแนวทางต้องทำงานร่วมกันเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ✅ กลยุทธ์สำหรับผู้นำองค์กร ➡️ Incumbent’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Architect เพื่อความมั่นคง และ 30% กับ Alchemist เพื่อ hedge ➡️ Challenger’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Alchemist เพื่อ leapfrog และ 30% กับ Architect เพื่อความต่อเนื่อง ➡️ การจัดพอร์ตวิจัยต้องสะท้อนความเสี่ยงและเป้าหมายขององค์กร https://obviouslywrong.substack.com/p/the-bitter-lesson-is-misunderstood
    OBVIOUSLYWRONG.SUBSTACK.COM
    The Bitter Lesson is Misunderstood
    Together, the Bitter Lesson and Scaling Laws reveal that the god of Compute we worship is yoked to an even greater one — the god of Data.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 126 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก Mike Judge: เมื่อความฝันของการเขียนโค้ดด้วย AI กลายเป็นความผิดหวังที่มีหลักฐานรองรับ

    Mike Judge นักพัฒนาอาวุโสที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปี ได้ทดลองใช้งาน AI coding tools อย่างจริงจัง และเริ่มตั้งคำถามหลังอ่านงานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ซึ่งพบว่า นักพัฒนาที่ใช้ AI coding tools ใช้เวลานานขึ้นถึง 19% ในการทำงานจริง—ขัดแย้งกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น

    Mike เริ่มทดลองด้วยตัวเอง โดยใช้วิธีสุ่มว่าจะใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ผลลัพธ์คือ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และในหลายกรณี AI ทำให้เขาช้าลงถึง 21% ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาของ METR

    เขาตั้งคำถามว่า ถ้า AI coding tools ทำให้คนเขียนโค้ดเร็วขึ้นจริง ทำไมเราไม่เห็น “น้ำท่วม shovelware” หรือซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลที่ควรจะเกิดขึ้นจาก productivity ที่เพิ่มขึ้น? เขาใช้เงินและเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แล้วพบว่า—ไม่มีการเติบโตแบบ exponential ในการปล่อยซอฟต์แวร์ใหม่เลย

    ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีต่างพากัน rebrand เป็น “AI-first” และใช้ productivity narrative เพื่อ justify การปลดพนักงานหรือกดเงินเดือน นักพัฒนาหลายคนกลับรู้สึกกดดัน สับสน และผิดหวัง เพราะไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพตามที่อุตสาหกรรมโฆษณาไว้

    ผลการทดลองของ Mike Judge
    ใช้ AI coding tools แล้วช้าลงโดยเฉลี่ย 21%
    ทดลองสุ่มใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด
    ผลลัพธ์ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และไม่เห็นการเพิ่ม productivity

    ข้อมูลจาก METR Study
    นักพัฒนาใช้ AI แล้วช้าลง 19% โดยเฉลี่ยในการทำงานจริง
    ขัดแย้งกับความคาดหวังที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 20–25%
    ใช้การทดลองแบบสุ่มควบคุมกับนักพัฒนา open-source ที่มีประสบการณ์สูง

    การวิเคราะห์ข้อมูลการปล่อยซอฟต์แวร์
    ไม่มีการเพิ่มขึ้นของ shovelware หรือซอฟต์แวร์ใหม่จำนวนมาก
    ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แสดงกราฟที่ “แบน”
    ไม่มีสัญญาณของ indie boom หรือการปล่อยแอปแบบสายฟ้าแลบ

    ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและนักพัฒนา
    บริษัทใช้ narrative AI productivity เพื่อปลดพนักงานและลดเงินเดือน
    นักพัฒนารู้สึกกดดันและสับสนจากความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความจริง
    การเรียนรู้ prompting ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ

    https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Mike Judge: เมื่อความฝันของการเขียนโค้ดด้วย AI กลายเป็นความผิดหวังที่มีหลักฐานรองรับ Mike Judge นักพัฒนาอาวุโสที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปี ได้ทดลองใช้งาน AI coding tools อย่างจริงจัง และเริ่มตั้งคำถามหลังอ่านงานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ซึ่งพบว่า นักพัฒนาที่ใช้ AI coding tools ใช้เวลานานขึ้นถึง 19% ในการทำงานจริง—ขัดแย้งกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น Mike เริ่มทดลองด้วยตัวเอง โดยใช้วิธีสุ่มว่าจะใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ผลลัพธ์คือ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และในหลายกรณี AI ทำให้เขาช้าลงถึง 21% ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาของ METR เขาตั้งคำถามว่า ถ้า AI coding tools ทำให้คนเขียนโค้ดเร็วขึ้นจริง ทำไมเราไม่เห็น “น้ำท่วม shovelware” หรือซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลที่ควรจะเกิดขึ้นจาก productivity ที่เพิ่มขึ้น? เขาใช้เงินและเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แล้วพบว่า—ไม่มีการเติบโตแบบ exponential ในการปล่อยซอฟต์แวร์ใหม่เลย ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีต่างพากัน rebrand เป็น “AI-first” และใช้ productivity narrative เพื่อ justify การปลดพนักงานหรือกดเงินเดือน นักพัฒนาหลายคนกลับรู้สึกกดดัน สับสน และผิดหวัง เพราะไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพตามที่อุตสาหกรรมโฆษณาไว้ ✅ ผลการทดลองของ Mike Judge ➡️ ใช้ AI coding tools แล้วช้าลงโดยเฉลี่ย 21% ➡️ ทดลองสุ่มใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ➡️ ผลลัพธ์ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และไม่เห็นการเพิ่ม productivity ✅ ข้อมูลจาก METR Study ➡️ นักพัฒนาใช้ AI แล้วช้าลง 19% โดยเฉลี่ยในการทำงานจริง ➡️ ขัดแย้งกับความคาดหวังที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 20–25% ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่มควบคุมกับนักพัฒนา open-source ที่มีประสบการณ์สูง ✅ การวิเคราะห์ข้อมูลการปล่อยซอฟต์แวร์ ➡️ ไม่มีการเพิ่มขึ้นของ shovelware หรือซอฟต์แวร์ใหม่จำนวนมาก ➡️ ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แสดงกราฟที่ “แบน” ➡️ ไม่มีสัญญาณของ indie boom หรือการปล่อยแอปแบบสายฟ้าแลบ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและนักพัฒนา ➡️ บริษัทใช้ narrative AI productivity เพื่อปลดพนักงานและลดเงินเดือน ➡️ นักพัฒนารู้สึกกดดันและสับสนจากความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความจริง ➡️ การเรียนรู้ prompting ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding
    MIKELOVESROBOTS.SUBSTACK.COM
    Where's the Shovelware? Why AI Coding Claims Don't Add Up
    78% of developers claim AI makes them more productive. 14% say it's a 10x improvement. So where's the flood of new software? Turns out those productivity claims are bullshit.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 193 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจากยุคเปลี่ยนผ่าน: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ช่วยงาน แต่เปลี่ยนโครงสร้างอาชีพ IT ทั้งระบบ

    ในรายงานพิเศษจาก CSO Online ได้ชี้ให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือเสริมอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็น “แรงผลักดันหลัก” ที่เปลี่ยนแปลงบทบาทของทุกคนในสายงาน IT ตั้งแต่ developer, SOC analyst, helpdesk, I&O, ไปจนถึง CIO และ enterprise architect

    สิ่งที่น่าสนใจคือ ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนแปลงในระดับเครื่องมือ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับ “โครงสร้างอาชีพ” และ “ทักษะที่จำเป็น” โดยเฉพาะในตำแหน่งระดับกลางและเริ่มต้น ที่งานซ้ำ ๆ ถูกแทนที่ด้วย automation และ AI agent อย่างรวดเร็ว

    องค์กรต่าง ๆ เริ่มมองหา “ทักษะใหม่” เช่น AI literacy, rapid engineering, LLM architecture และการเข้าใจ ethical AI แทนทักษะเดิมอย่างการจัดการข้อมูลแบบ manual หรือการเขียนเอกสารซ้ำ ๆ ที่กำลังหมดความสำคัญ

    บทบาทใหม่อย่าง Chief AI Officer (CAIO) ก็เริ่มปรากฏขึ้น โดยมีหน้าที่ดูแลการนำ AI มาใช้ในระดับกลยุทธ์ ซึ่งเดิมเป็นหน้าที่ของ CIO แต่ตอนนี้กำลังแยกออกมาเป็นสายงานเฉพาะทาง

    การเปลี่ยนแปลงของบทบาทในสายงาน IT
    ทุกตำแหน่งในสาย IT ตั้งแต่ helpdesk ถึง CIO กำลังถูกปรับบทบาทจากผลของ AI
    งานที่เคยเป็น manual เช่น content creation, documentation, basic coding กำลังถูกแทนที่
    บทบาทใหม่ เช่น AI Engineer, CAIO, AI Product Manager กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว

    ทักษะใหม่ที่จำเป็นในยุค AI
    AI literacy, ethical AI, LLM architecture, rapid engineering กลายเป็นทักษะหลัก
    ความเข้าใจใน data pipeline และ model behavior สำคัญมากกว่าการเขียนโค้ดพื้นฐาน
    การทำงานร่วมกับ AI agent ต้องใช้ความเข้าใจเชิงระบบและการประเมินผลลัพธ์

    การเปลี่ยนแปลงในระดับองค์กร
    CIO ต้องปรับบทบาทจากการดูแล infrastructure ไปสู่การนำ AI มาใช้เชิงกลยุทธ์
    CAIO เริ่มมีบทบาทในการวาง roadmap ด้าน AI และการจัดการ data asset
    การจัดการ infrastructure อาจย้ายไปอยู่กับ third-party service มากขึ้น

    แนวโน้มการจ้างงานและการเติบโต
    92% ของตำแหน่ง IT จะถูกเปลี่ยนแปลงระดับสูงหรือปานกลางจากผลของ AI
    ตำแหน่งระดับกลางและเริ่มต้นจะได้รับผลกระทบมากที่สุด
    การ reskill และ upskill กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการอยู่รอดในสายงาน

    https://us.resources.csoonline.com/resources/spotlight-report-it-careers-in-the-ai-era/
    🎙️ เรื่องเล่าจากยุคเปลี่ยนผ่าน: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ช่วยงาน แต่เปลี่ยนโครงสร้างอาชีพ IT ทั้งระบบ ในรายงานพิเศษจาก CSO Online ได้ชี้ให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือเสริมอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็น “แรงผลักดันหลัก” ที่เปลี่ยนแปลงบทบาทของทุกคนในสายงาน IT ตั้งแต่ developer, SOC analyst, helpdesk, I&O, ไปจนถึง CIO และ enterprise architect สิ่งที่น่าสนใจคือ ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนแปลงในระดับเครื่องมือ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับ “โครงสร้างอาชีพ” และ “ทักษะที่จำเป็น” โดยเฉพาะในตำแหน่งระดับกลางและเริ่มต้น ที่งานซ้ำ ๆ ถูกแทนที่ด้วย automation และ AI agent อย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ เริ่มมองหา “ทักษะใหม่” เช่น AI literacy, rapid engineering, LLM architecture และการเข้าใจ ethical AI แทนทักษะเดิมอย่างการจัดการข้อมูลแบบ manual หรือการเขียนเอกสารซ้ำ ๆ ที่กำลังหมดความสำคัญ บทบาทใหม่อย่าง Chief AI Officer (CAIO) ก็เริ่มปรากฏขึ้น โดยมีหน้าที่ดูแลการนำ AI มาใช้ในระดับกลยุทธ์ ซึ่งเดิมเป็นหน้าที่ของ CIO แต่ตอนนี้กำลังแยกออกมาเป็นสายงานเฉพาะทาง ✅ การเปลี่ยนแปลงของบทบาทในสายงาน IT ➡️ ทุกตำแหน่งในสาย IT ตั้งแต่ helpdesk ถึง CIO กำลังถูกปรับบทบาทจากผลของ AI ➡️ งานที่เคยเป็น manual เช่น content creation, documentation, basic coding กำลังถูกแทนที่ ➡️ บทบาทใหม่ เช่น AI Engineer, CAIO, AI Product Manager กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ✅ ทักษะใหม่ที่จำเป็นในยุค AI ➡️ AI literacy, ethical AI, LLM architecture, rapid engineering กลายเป็นทักษะหลัก ➡️ ความเข้าใจใน data pipeline และ model behavior สำคัญมากกว่าการเขียนโค้ดพื้นฐาน ➡️ การทำงานร่วมกับ AI agent ต้องใช้ความเข้าใจเชิงระบบและการประเมินผลลัพธ์ ✅ การเปลี่ยนแปลงในระดับองค์กร ➡️ CIO ต้องปรับบทบาทจากการดูแล infrastructure ไปสู่การนำ AI มาใช้เชิงกลยุทธ์ ➡️ CAIO เริ่มมีบทบาทในการวาง roadmap ด้าน AI และการจัดการ data asset ➡️ การจัดการ infrastructure อาจย้ายไปอยู่กับ third-party service มากขึ้น ✅ แนวโน้มการจ้างงานและการเติบโต ➡️ 92% ของตำแหน่ง IT จะถูกเปลี่ยนแปลงระดับสูงหรือปานกลางจากผลของ AI ➡️ ตำแหน่งระดับกลางและเริ่มต้นจะได้รับผลกระทบมากที่สุด ➡️ การ reskill และ upskill กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการอยู่รอดในสายงาน https://us.resources.csoonline.com/resources/spotlight-report-it-careers-in-the-ai-era/
    US.RESOURCES.CSOONLINE.COM
    Spotlight report: IT careers in the AI era | Foundry Editorial
    Download the September 2025 issue of the Enterprise Spotlight from the editors of CIO, Computerworld, CSO, InfoWorld, and Network World.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 169 มุมมอง 0 รีวิว
  • นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” ยุทธการฝูงผึ้ง ”
    ตอนที่ 1
    International Crisis Group (ICG) ของนาย George Soros และพวก เช่น นาย Kenneth Adelman นัก lobby ใหญ่ ของไอ้โจรร้ายที่เขียนไปเมื่อวันที่ 15 ม.ค พ.ศ. 2557 นั้น เป็นองค์กรที่น่าสนใจไม่ใช่ระดับธรรมดา แต่เป็นองค์กรที่ตอนนี้ถ้าเป็นเพลง ก็เรียกว่าขึ้นอยู่ในระดับ top chart เพราะเป็นองค์กร ที่ดูเหมือนจะมีส่วนในการกำหนดชะตากรรมของหลายประเทศ ในหลายภูมิภาค พูดภาษาจิกโก๋เรียกว่า เป็นผู้จัดการฝ่าย Research and Development R& D วิเคราะห์และวางแผนการล่าเหยื่อ ให้แก่กลุ่มทุนอิทธิพลนักล่าอาณานิคมยุคใหม่ (CFR) และไทยแลนด์แดนสมันน้อย ก็น่าสงสัยว่าจะอยู่ในรายการ shopping list เหยื่ออันโอชะ (อีกแล้ว !)
    ตั้งแต่ไอ้โจรร้าย ร่อนเร่ไปอยู่นอกประเทศ เพราะคุณทหารเอารถถังออกมาวิ่งรับดอกไม้จากชาวกรุงเทพ! เมื่อปี พ.ศ. 2549 นั้น บางทีมันก็ทำให้ชะตาบางคนพลิกผัน เหมือนกับการปล่อยหมูเข้าเล้า หรือปล่อยหมาไนไว้ในทุ่งหญ้า อะไรทำนองนั้น หมาไนเคยแต่แทะกระดูกตลอด กว่าจะได้กินเนื้อก็เหนื่อยจนเบ้าตา เป็นเบ้าขนมครก (ฮา !) พอเจอนักล่าเอาเหยื่อมีเนื้อติดกระดูกมาล่อ ด้วยความตะกระ อันเป็นสันดาน ก็รีบเดินเข้าไปสู่กรงเล็บนักล่าอย่างเต็มใจ ว่าแล้วก็ดันจ้างนักล่ามาเป็นที่ปรึกษา ให้ล่าประเทศบ้านเกิดเมืองนอนของตนเองอย่างสุดเลว ชั่วจริง ๆ !
    เพื่อจะเข้าใจปัจจุบัน ขอทบทวนอดีตสักหน่อย ภายหลังการล่มสลายของสหภาพโซเวียต เมื่อ ปี ค.ศ. 1989 อเมริกามีทางเลือกในฐานะผู้มีอำนาจใหญ่ล้นโลก ที่จะทำให้โลกนี้ สู่สภาพการสิ้นสุดของสงครามเย็นอย่างจริงจัง และเปลี่ยนวิถีของโลกเสียใหม่ ไปสู่สันติภาพและความรุ่งเรือง
    อย่างแท้จริง หมดสงครามเย็น ยุติการเกลียดชัง การแก่งแย่งชิงดี การเหยียดทางเชื้อชาติและสู้รบระหว่างเผ่าพันธ์ การปิดกั้นเรื่องศาสนา ฯลฯ เปลี่ยนจากการทำลายล้าง ต่อสู้ เป็นการสร้างความเจริญแก่โลก และแก้ไขปัญหาความลำบากยากจนของพลเมืองโลกอย่างแท้จริง สมกับการเป็น
    พี่เบิ้ม
    เปล่าหรอก นั้นมันเป็นความน่าจะเป็น หรือความอยากให้เป็นของชาวโลก ที่จะได้เห็นอเมริกา เดินสู่เส้นทางนั้น ในทางตรงกันข้าม นอกจากอเมริกาจะไม่ทำอย่างนั้นแล้ว ภายใต้ประกาสิตของลัทธิ New World Order จัดระเบียบโลกใหม่ ที่นาย Bush ตัวพ่อ ออกมาประกาศ
    เมื่อ ปี ค.ศ. 1990 ภายใต้การกำกับของกลุ่มผู้ทรงอิทธิพล CFR อเมริกากลับเลือกที่จะทำทุกอย่าง ไม่ว่าการเป็นการสร้าง ทำลาย หลอก ลวง ต้มตุ๋น เพื่อที่จะควบคุมและครอบครองโลก
    ปี ค.ศ. 1997 นาย Zbigniew Brzezinski ปรมาจารย์ทางด้าน Geopolitics ที่มีอิทธิพลในทางความคิดกับกลุ่ม CFR อย่างยิ่ง ได้เขียนไว้ในหนังสือ The Grand Chess Board ว่าอเมริกาจะครองโลกได้ ต้องควบคุมดินแดนที่เรียกว่า Eurasia ให้ได้เสียก่อน ดินแดนยูเรเซียคืออะไร คร่าว ๆ คือ ทวีปยุโรปกับทวีปเอเซียรวมกัน เป็นดินแดนที่มีเนื้อที่ประมาณ 1 ใน 3 ของพื้นที่โลก มีประชากรประมาณเกือบห้าพันล้านคน หรือประมาณกว่า 70% ของพลเมืองโลก และมีก๊าซและน้ำมัน ประมาณ 3 ใน 4 ของโลก คิดดูแล้วกัน มันเป็นเหยื่อกลุ่มใหญ่ รสโอชา น่ารับประทานขนาดไหนของกลุ่มนักล่า
    เมื่อคิดจะล่ากันเป็นล่ำเป็นสันอีกรอบ ในฐานะพี่เบิ้มใหญ่ คุมซอยเดียวไม่พอ มันต้องคุมทั้งเมือง ว่าแล้ว สงครามรูปแบบใหม่ จึงกลับฟื้นคืนชีพมาใหม่ แต่เปลี่ยนเครื่องทรง แต่งหน้าใหม่ ตามยุทธศาสตร์ ที่กำหนดโดย Project of the New American Century หรือ PNAC ที่
    ออกมาในปี ค.ศ. 1997 นั่นเอง ผู้อำนวยการสร้าง PNAC ไม่ใช่ใครอื่น CFR จัดส่งมาให้ทั้งแก๊ง แสดงนำโดย นาย Paul Wolfowitz, นาย R James Woolsey, นาย Donald Rumsfeld และนาย Robert Zoellick เป็นต้น เป้าหมายของ PNAC คือ เพื่อให้อเมริกาครองโลก (promote American global leadership) จะครองโลกได้ ก็ต้องมีกองทัพที่แข็งแกร่ง อเมริกาเริ่มจัดรูปแบบกองทัพ ฐานทัพ และสร้างอาวุธใหม่ ๆ ขึ้น แค่นั้นยังดูไม่เอาจริงพอ ในปี ค.ศ. 2000 PNAC ออกรายงานมาอีกชื่อ Rebuilding Americas Defenses : Strategies, Forces and Resources for a New Century
    เห็นหัวข้อรายงานก็พอจะเดาทิศทาง การเดินหมากของอเมริกาในศตวรรษใหม่ได้
    ภายใต้ยุทธศาสตร์ที่กำหนดโดย PNAC ดังกล่าว เหยื่อที่ถูกเลือกให้ทดลองทฤษฎีใหม่ คือ Saddam Hussein สงครามอีรัคเกิดขึ้น ตั้งแต่ ค.ศ. 2003 ถึง 2011 ความเสียหายมีมาก เมื่อเทียบกับผลที่ได้มา ก้อนอิฐปาใส่มากกว่าดอกไม้ ยุทธศาสตร์ ตาม PNAC เน้นทางการทหาร
    มากกว่าการฑูต เหยี่ยวขยับปีกมากไปหน่อย จึงมีความคิดที่จะเอานกพิราบมาใช้แทน แต่ขอโทษ เป็นนกพิราบที่ติดกรงเล็บเหยี่ยว แถมไม่ใช่เล็บธรรมดา ในเล็บยังใส่ยาพิษไว้อีก
    ทฤษฎีนกพิราบติดกรงเล็บเหยี่ยวไม่ใช่เรื่องใหม่ ถ้าเราจะจำกันได้ เรื่องอิหร่าน ตั้งแต่อังกฤษจับมือกับอเมริกา ปลดนาย Mossadegh ในปี ค.ศ. 1953 โทษฐานที่รู้ทันไม่ยอมถูกฝรั่งต้มต่อ และในค.ศ. 1997 นกพิราบสายพันธ์เดิมก็ถูกนำมาใช้ในการปลดกลางอากาศ Shah โทษฐาน
    เล่นผิดบท และเอา Ayatollah Khomeini มาปกครองอิหร่าน ท่านผู้อ่านนิทานมายากลยุทธ มาแล้ว โปรดอย่าลืม อิหร่าน Model ทั้ง 2 รายการ เป็น Model ที่น่าสนใจ และมีนัยลึกซึ้ง โปรดอ่านทบทวน และน่าจะศึกษาเพิ่มเติมด้วย เผื่อจะเข้าใจหัวคิดและจิตใจอันแสนร้าย ของนักล่ามากขึ้น วันไหนเขานึกจะเล่น Model อิหร่านกับสมันน้อย จะได้รู้ตัว และต่อต้าน หรือต่อสู้ถูกทาง
    นกพิราบติดกรงเหยี่ยว ถูกนำมาใช้ในปฏิบัติการ ที่ CIA มักเรียก วิธีการอื่น ส่วนมากเป็นการปฏิบัติการ สำหรับการล้มล้าง ระบอบหรือรัฐบาล ผู้นำประเทศ ผู้บริหารประเทศ ที่อเมริกาเห็นว่าไม่เป็นมิตร หรือไม่เป็นประโยชน์ ไม่สมประโยชน์ หรือขัดใจ ขวางทางทำมาหากินหรือตรงข้ามกับแนวคิดของอเมริกา ปฏิบัติการนี้ก็จะถูกนำมาใช้ เพื่อเอาหมากตัวใหม่หรือไพ่ใบใหม่ มาเล่นแทน โดยไม่จำเป็นต้องใช้กองทัพของอเมริกาให้เปลืองแรง เปลืองเงิน ก็แค่นั้น
    แต่พอเป็นศตวรรษใหม่ New Century แล้ว จะใช้ CIA เล่นโดด ๆ มันก็เหมือนไม่มีงบมาเติมเงินนั้นแหละ (ฮา !) ก็ต้องสร้างงานกันหน่อย เมื่อเห็นว่าการยกทัพจับศึกอย่างที่ทำในอิรัค มันไม่เข้าท่า ถูกด่ามากกว่าถูกสรรเสริฐ เขาก็เปลี่ยนวิชามารใหม่ อย่างว่า การตั้งสถาบันต่าง ๆ จึงผุดขึ้นมาเป็นดอกเห็ด (แหม ! กว่าจะโยงถึง ICG ต้องไปวิ่งอ้อมถึงสนามหลวง) สถาบันพวกนี้มีหน้าที่ปฏิบัติการ ที่ยังไม่จำเป็นต้องใช้กองทัพ แต่ปูทางไว้ เพื่อให้กองทัพเข้ามาได้ง่ายขึ้น

    คนเล่านิทาน
    นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” ยุทธการฝูงผึ้ง ” ตอนที่ 1 International Crisis Group (ICG) ของนาย George Soros และพวก เช่น นาย Kenneth Adelman นัก lobby ใหญ่ ของไอ้โจรร้ายที่เขียนไปเมื่อวันที่ 15 ม.ค พ.ศ. 2557 นั้น เป็นองค์กรที่น่าสนใจไม่ใช่ระดับธรรมดา แต่เป็นองค์กรที่ตอนนี้ถ้าเป็นเพลง ก็เรียกว่าขึ้นอยู่ในระดับ top chart เพราะเป็นองค์กร ที่ดูเหมือนจะมีส่วนในการกำหนดชะตากรรมของหลายประเทศ ในหลายภูมิภาค พูดภาษาจิกโก๋เรียกว่า เป็นผู้จัดการฝ่าย Research and Development R& D วิเคราะห์และวางแผนการล่าเหยื่อ ให้แก่กลุ่มทุนอิทธิพลนักล่าอาณานิคมยุคใหม่ (CFR) และไทยแลนด์แดนสมันน้อย ก็น่าสงสัยว่าจะอยู่ในรายการ shopping list เหยื่ออันโอชะ (อีกแล้ว !) ตั้งแต่ไอ้โจรร้าย ร่อนเร่ไปอยู่นอกประเทศ เพราะคุณทหารเอารถถังออกมาวิ่งรับดอกไม้จากชาวกรุงเทพ! เมื่อปี พ.ศ. 2549 นั้น บางทีมันก็ทำให้ชะตาบางคนพลิกผัน เหมือนกับการปล่อยหมูเข้าเล้า หรือปล่อยหมาไนไว้ในทุ่งหญ้า อะไรทำนองนั้น หมาไนเคยแต่แทะกระดูกตลอด กว่าจะได้กินเนื้อก็เหนื่อยจนเบ้าตา เป็นเบ้าขนมครก (ฮา !) พอเจอนักล่าเอาเหยื่อมีเนื้อติดกระดูกมาล่อ ด้วยความตะกระ อันเป็นสันดาน ก็รีบเดินเข้าไปสู่กรงเล็บนักล่าอย่างเต็มใจ ว่าแล้วก็ดันจ้างนักล่ามาเป็นที่ปรึกษา ให้ล่าประเทศบ้านเกิดเมืองนอนของตนเองอย่างสุดเลว ชั่วจริง ๆ ! เพื่อจะเข้าใจปัจจุบัน ขอทบทวนอดีตสักหน่อย ภายหลังการล่มสลายของสหภาพโซเวียต เมื่อ ปี ค.ศ. 1989 อเมริกามีทางเลือกในฐานะผู้มีอำนาจใหญ่ล้นโลก ที่จะทำให้โลกนี้ สู่สภาพการสิ้นสุดของสงครามเย็นอย่างจริงจัง และเปลี่ยนวิถีของโลกเสียใหม่ ไปสู่สันติภาพและความรุ่งเรือง อย่างแท้จริง หมดสงครามเย็น ยุติการเกลียดชัง การแก่งแย่งชิงดี การเหยียดทางเชื้อชาติและสู้รบระหว่างเผ่าพันธ์ การปิดกั้นเรื่องศาสนา ฯลฯ เปลี่ยนจากการทำลายล้าง ต่อสู้ เป็นการสร้างความเจริญแก่โลก และแก้ไขปัญหาความลำบากยากจนของพลเมืองโลกอย่างแท้จริง สมกับการเป็น พี่เบิ้ม เปล่าหรอก นั้นมันเป็นความน่าจะเป็น หรือความอยากให้เป็นของชาวโลก ที่จะได้เห็นอเมริกา เดินสู่เส้นทางนั้น ในทางตรงกันข้าม นอกจากอเมริกาจะไม่ทำอย่างนั้นแล้ว ภายใต้ประกาสิตของลัทธิ New World Order จัดระเบียบโลกใหม่ ที่นาย Bush ตัวพ่อ ออกมาประกาศ เมื่อ ปี ค.ศ. 1990 ภายใต้การกำกับของกลุ่มผู้ทรงอิทธิพล CFR อเมริกากลับเลือกที่จะทำทุกอย่าง ไม่ว่าการเป็นการสร้าง ทำลาย หลอก ลวง ต้มตุ๋น เพื่อที่จะควบคุมและครอบครองโลก ปี ค.ศ. 1997 นาย Zbigniew Brzezinski ปรมาจารย์ทางด้าน Geopolitics ที่มีอิทธิพลในทางความคิดกับกลุ่ม CFR อย่างยิ่ง ได้เขียนไว้ในหนังสือ The Grand Chess Board ว่าอเมริกาจะครองโลกได้ ต้องควบคุมดินแดนที่เรียกว่า Eurasia ให้ได้เสียก่อน ดินแดนยูเรเซียคืออะไร คร่าว ๆ คือ ทวีปยุโรปกับทวีปเอเซียรวมกัน เป็นดินแดนที่มีเนื้อที่ประมาณ 1 ใน 3 ของพื้นที่โลก มีประชากรประมาณเกือบห้าพันล้านคน หรือประมาณกว่า 70% ของพลเมืองโลก และมีก๊าซและน้ำมัน ประมาณ 3 ใน 4 ของโลก คิดดูแล้วกัน มันเป็นเหยื่อกลุ่มใหญ่ รสโอชา น่ารับประทานขนาดไหนของกลุ่มนักล่า เมื่อคิดจะล่ากันเป็นล่ำเป็นสันอีกรอบ ในฐานะพี่เบิ้มใหญ่ คุมซอยเดียวไม่พอ มันต้องคุมทั้งเมือง ว่าแล้ว สงครามรูปแบบใหม่ จึงกลับฟื้นคืนชีพมาใหม่ แต่เปลี่ยนเครื่องทรง แต่งหน้าใหม่ ตามยุทธศาสตร์ ที่กำหนดโดย Project of the New American Century หรือ PNAC ที่ ออกมาในปี ค.ศ. 1997 นั่นเอง ผู้อำนวยการสร้าง PNAC ไม่ใช่ใครอื่น CFR จัดส่งมาให้ทั้งแก๊ง แสดงนำโดย นาย Paul Wolfowitz, นาย R James Woolsey, นาย Donald Rumsfeld และนาย Robert Zoellick เป็นต้น เป้าหมายของ PNAC คือ เพื่อให้อเมริกาครองโลก (promote American global leadership) จะครองโลกได้ ก็ต้องมีกองทัพที่แข็งแกร่ง อเมริกาเริ่มจัดรูปแบบกองทัพ ฐานทัพ และสร้างอาวุธใหม่ ๆ ขึ้น แค่นั้นยังดูไม่เอาจริงพอ ในปี ค.ศ. 2000 PNAC ออกรายงานมาอีกชื่อ Rebuilding Americas Defenses : Strategies, Forces and Resources for a New Century เห็นหัวข้อรายงานก็พอจะเดาทิศทาง การเดินหมากของอเมริกาในศตวรรษใหม่ได้ ภายใต้ยุทธศาสตร์ที่กำหนดโดย PNAC ดังกล่าว เหยื่อที่ถูกเลือกให้ทดลองทฤษฎีใหม่ คือ Saddam Hussein สงครามอีรัคเกิดขึ้น ตั้งแต่ ค.ศ. 2003 ถึง 2011 ความเสียหายมีมาก เมื่อเทียบกับผลที่ได้มา ก้อนอิฐปาใส่มากกว่าดอกไม้ ยุทธศาสตร์ ตาม PNAC เน้นทางการทหาร มากกว่าการฑูต เหยี่ยวขยับปีกมากไปหน่อย จึงมีความคิดที่จะเอานกพิราบมาใช้แทน แต่ขอโทษ เป็นนกพิราบที่ติดกรงเล็บเหยี่ยว แถมไม่ใช่เล็บธรรมดา ในเล็บยังใส่ยาพิษไว้อีก ทฤษฎีนกพิราบติดกรงเล็บเหยี่ยวไม่ใช่เรื่องใหม่ ถ้าเราจะจำกันได้ เรื่องอิหร่าน ตั้งแต่อังกฤษจับมือกับอเมริกา ปลดนาย Mossadegh ในปี ค.ศ. 1953 โทษฐานที่รู้ทันไม่ยอมถูกฝรั่งต้มต่อ และในค.ศ. 1997 นกพิราบสายพันธ์เดิมก็ถูกนำมาใช้ในการปลดกลางอากาศ Shah โทษฐาน เล่นผิดบท และเอา Ayatollah Khomeini มาปกครองอิหร่าน ท่านผู้อ่านนิทานมายากลยุทธ มาแล้ว โปรดอย่าลืม อิหร่าน Model ทั้ง 2 รายการ เป็น Model ที่น่าสนใจ และมีนัยลึกซึ้ง โปรดอ่านทบทวน และน่าจะศึกษาเพิ่มเติมด้วย เผื่อจะเข้าใจหัวคิดและจิตใจอันแสนร้าย ของนักล่ามากขึ้น วันไหนเขานึกจะเล่น Model อิหร่านกับสมันน้อย จะได้รู้ตัว และต่อต้าน หรือต่อสู้ถูกทาง นกพิราบติดกรงเหยี่ยว ถูกนำมาใช้ในปฏิบัติการ ที่ CIA มักเรียก วิธีการอื่น ส่วนมากเป็นการปฏิบัติการ สำหรับการล้มล้าง ระบอบหรือรัฐบาล ผู้นำประเทศ ผู้บริหารประเทศ ที่อเมริกาเห็นว่าไม่เป็นมิตร หรือไม่เป็นประโยชน์ ไม่สมประโยชน์ หรือขัดใจ ขวางทางทำมาหากินหรือตรงข้ามกับแนวคิดของอเมริกา ปฏิบัติการนี้ก็จะถูกนำมาใช้ เพื่อเอาหมากตัวใหม่หรือไพ่ใบใหม่ มาเล่นแทน โดยไม่จำเป็นต้องใช้กองทัพของอเมริกาให้เปลืองแรง เปลืองเงิน ก็แค่นั้น แต่พอเป็นศตวรรษใหม่ New Century แล้ว จะใช้ CIA เล่นโดด ๆ มันก็เหมือนไม่มีงบมาเติมเงินนั้นแหละ (ฮา !) ก็ต้องสร้างงานกันหน่อย เมื่อเห็นว่าการยกทัพจับศึกอย่างที่ทำในอิรัค มันไม่เข้าท่า ถูกด่ามากกว่าถูกสรรเสริฐ เขาก็เปลี่ยนวิชามารใหม่ อย่างว่า การตั้งสถาบันต่าง ๆ จึงผุดขึ้นมาเป็นดอกเห็ด (แหม ! กว่าจะโยงถึง ICG ต้องไปวิ่งอ้อมถึงสนามหลวง) สถาบันพวกนี้มีหน้าที่ปฏิบัติการ ที่ยังไม่จำเป็นต้องใช้กองทัพ แต่ปูทางไว้ เพื่อให้กองทัพเข้ามาได้ง่ายขึ้น คนเล่านิทาน
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 254 มุมมอง 0 รีวิว
  • วิกฤตการณ์การล่มสลายของโมเดล AI: วงจรป้อนกลับของข้อมูลสังเคราะห์

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

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

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

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

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

    สรุปแล้ว การล่มสลายของโมเดลคือจุดตัดระหว่างความสำเร็จและล้มเหลวเชิงระบบ แต่ด้วยแนวทางที่ผสมนวัตกรรม การกำกับดูแลมนุษย์ และกฎระเบียบ เราสามารถเปลี่ยนวงจรทำลายล้างนี้ให้เป็นกลไกการเรียนรู้ที่ยั่งยืน โดยมอง AI เป็นผู้สร้างร่วมที่มนุษย์ยังคงเป็นแกนหลักในการรักษาความเป็นจริง ความหลากหลาย และความสมบูรณ์ของโลกดิจิทัล

    #ลุงเขียนหลานอ่าน
    วิกฤตการณ์การล่มสลายของโมเดล AI: วงจรป้อนกลับของข้อมูลสังเคราะห์ 🧠 ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI) กำลังแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ปรากฏการณ์ "การล่มสลายของโมเดล" (Model Collapse) ได้กลายเป็นความเสี่ยงเชิงระบบที่สำคัญยิ่ง เปรียบเสมือน "งูกินหางตัวเอง" หรือการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ ที่ทำให้คุณภาพเสื่อมถอยลงเรื่อยๆ ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI ถูกฝึกซ้ำด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI รุ่นก่อนหน้า ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในด้านความหลากหลาย ความแม่นยำ และความละเอียดอ่อนของข้อมูล การสูญเสียข้อมูลส่วนหางหรือข้อมูลที่มีความถี่ต่ำอย่างเป็นระบบนี้ไม่เพียงกระทบทางเทคนิค แต่ยังขยายไปสู่ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น การปนเปื้อนระบบนิเวศดิจิทัล การลดลงของความรู้มนุษย์ และการเกิด "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" อย่างไรก็ตาม ด้วยแนวทางแก้ไขแบบหลายชั้น เราสามารถบรรเทาปัญหานี้ได้ผ่านการตรวจสอบที่มาของข้อมูล การมีส่วนร่วมของมนุษย์ และการกำกับดูแลเชิงนโยบาย 🐍 จุดกำเนิดของปัญหานี้คือวงจรป้อนกลับแบบงูกินหาง (Ouroboros) ที่ข้อมูลสังเคราะห์จาก AI เพิ่มขึ้นและปนเปื้อนข้อมูลออนไลน์ ทำให้โมเดลรุ่นใหม่ต้องใช้ข้อมูลที่เสื่อมโทรมนี้ในการฝึก สร้างภัยคุกคามเชิงระบบต่ออุตสาหกรรม AI ทั้งหมด โดยเฉพาะผู้เล่นรายใหม่ที่ยากจะเข้าถึงข้อมูลมนุษย์แท้จริง 📸 เปรียบเทียบกับการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ คุณภาพข้อมูลดั้งเดิมจะลดลงจนเหลือผลลัพธ์ที่พร่ามัวและไร้ประโยชน์ แก่นปัญหาอยู่ที่วงจรป้อนกลับแบบพึ่งพาตนเอง (Autoregressive Feedback Loop) ซึ่งขยายข้อผิดพลาดจากรุ่นก่อนสะสมเรื่อยๆ 📉 กลไกการเสื่อมถอยมาจากการสุ่มเลือกข้อมูลถี่สูงและมองข้ามข้อมูลส่วนหาง เช่น ในตัวอย่างคนใส่หมวกสีน้ำเงิน 99% และสีแดง 1% โมเดลอาจสรุปว่าทุกคนใส่หมวกสีน้ำเงินเท่านั้น ทำให้ข้อมูลสีแดงหายไปในที่สุด ความผิดพลาดแบ่งเป็นสามประเภท: การประมาณค่าทางสถิติ การแสดงฟังก์ชัน และการเรียนรู้ ส่งผลให้ข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกัน สร้าง "ห้องสะท้อนเสียงทางแนวคิด" และนำไปสู่ความรู้ลดลงในสังคม 📈 การล่มสลายแบ่งเป็นสองระยะ: ระยะเริ่มต้นที่สูญเสียข้อมูลส่วนหางอย่างไม่ชัดเจน แม้ประสิทธิภาพโดยรวมดูดีขึ้น แต่ความสามารถจัดการข้อมูลพิเศษลดลง และระยะสุดท้ายที่ประสิทธิภาพหายไปอย่างชัดเจน ผลลัพธ์กลายเป็นข้อความหรือภาพซ้ำซากไร้ความหมาย ปรากฏในโดเมนต่างๆ เช่น ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) สูญเสียหัวข้อเฉพาะกลุ่มในระยะแรก และกลายเป็นข้อความไม่เกี่ยวข้องในระยะหลัง สำหรับโมเดลสร้างภาพ ความหลากหลายลดลงอย่างละเอียดอ่อนจนกลายเป็นภาพเหมือนกันและคุณภาพต่ำ ในโมเดลอื่นๆ เช่น GMMs/VAEs สูญเสียข้อมูลส่วนหางจนสับสนในแนวคิด 💼 ผลกระทบขยายสู่เศรษฐกิจและสังคม โดยนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาดที่ก่อความเสียหายสูง เช่น เครื่องมือแพทย์พลาดวินิจฉัยโรคหายาก หรือธุรกิจสูญเสียลูกค้าจากคำแนะนำซ้ำซาก 🌍 ในมิติสังคม ข้อมูลสังเคราะห์ที่แยกไม่ออกจากมนุษย์เพิ่มต้นทุนตรวจสอบความถูกต้อง สร้างความเหลื่อมล้ำดิจิทัลที่คนรวยได้เปรียบ ยิ่งกว่านั้น "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" ทำให้ AI ชอบเนื้อหาจาก AI ด้วยกัน สร้าง "ภาษีเข้าประตู" ในงานคัดเลือกบุคลากรหรือทุนวิจัย บังคับให้มนุษย์ปรับงานให้ "ดูเหมือน AI" เพื่ออยู่รอด 🔍 เพื่อแก้ไข ต้องกลับสู่แหล่งข้อมูลมนุษย์แท้จริงและผสมข้อมูลสังเคราะห์อย่างระมัดระวัง โดยใช้เครื่องมืออย่างการตรวจสอบที่มา (Provenance) การฝังลายน้ำ (Watermarking) และลายเซ็นดิจิทัลเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง 🤝 มนุษย์ต้องเป็นหลักยึดผ่านระบบมนุษย์ร่วมวงจร (Human-in-the-Loop) และ Active Learning เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดและยึดโยงกับความจริง ⚖️ นอกจากนี้ ต้องมีกฎระเบียบอย่างกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และธรรมาภิบาลภายในองค์กรเพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบน โดยสรุปแนวทางองค์รวม: การตรวจสอบที่มาสร้างความโปร่งใสแต่ขาดมาตรฐานร่วม การผสมข้อมูลรักษาความหลากหลายแต่ต้องควบคุมสัดส่วน มนุษย์ร่วมวงจรป้องกันข้อผิดพลาดแต่ใช้ทรัพยากรสูง และธรรมาภิบาล AI บรรเทาความเสี่ยงแต่ต้องการความเข้าใจลึกซึ้ง 🚀 สรุปแล้ว การล่มสลายของโมเดลคือจุดตัดระหว่างความสำเร็จและล้มเหลวเชิงระบบ แต่ด้วยแนวทางที่ผสมนวัตกรรม การกำกับดูแลมนุษย์ และกฎระเบียบ เราสามารถเปลี่ยนวงจรทำลายล้างนี้ให้เป็นกลไกการเรียนรู้ที่ยั่งยืน โดยมอง AI เป็นผู้สร้างร่วมที่มนุษย์ยังคงเป็นแกนหลักในการรักษาความเป็นจริง ความหลากหลาย และความสมบูรณ์ของโลกดิจิทัล #ลุงเขียนหลานอ่าน
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 212 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อ CyberOps ไม่ใช่แค่คนเฝ้าแจ้งเตือน แต่เป็น “ทีมมนุษย์-เอเจนต์” ที่ทำงานร่วมกัน

    ในอดีต การทำงานของทีมรักษาความปลอดภัยไซเบอร์ (CyberOps) คือการเฝ้าระวัง แจ้งเตือน และตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบ manual — แต่วันนี้ AI เข้ามาเปลี่ยนทุกอย่าง

    ไม่ใช่แค่ machine learning ที่ช่วยวิเคราะห์ log หรือตรวจจับ anomaly แบบเดิม แต่เป็น generative AI และ agentic AI ที่สามารถ “คิด วิเคราะห์ และลงมือทำ” ได้เองในระดับที่ใกล้เคียงมนุษย์

    ตัวอย่างเช่น ใน Security Operations Center (SOC) ตอนนี้ AI สามารถจัดการงานระดับ 1 ได้เกือบทั้งหมด เช่น การจัดการ ticket, การ triage, และการ route ไปยังทีมที่เกี่ยวข้อง โดยปล่อยให้มนุษย์โฟกัสกับงานระดับสูง เช่น threat modeling หรือ incident response

    AI ยังช่วยให้ทีมเล็กๆ ที่ไม่มีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ เช่น การวิเคราะห์ phishing หรือการจัดการ vulnerability โดยใช้ agent ที่เรียนรู้จากข้อมูลและให้คำแนะนำแบบ real-time

    แต่ทั้งหมดนี้ไม่ได้หมายความว่า “มนุษย์จะถูกแทนที่” — กลับกัน AI กลายเป็น “force multiplier” ที่ช่วยให้ทีมทำงานได้มากขึ้น เร็วขึ้น และแม่นยำขึ้น โดยยังคงต้องมีมนุษย์คอยตรวจสอบและตัดสินใจในจุดสำคัญ

    อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้ใน CyberOps ก็มีความท้าทาย ทั้งเรื่อง governance, ความเร็วในการปรับตัว และการจัดการความเสี่ยงจาก AI ที่ถูกใช้โดยฝ่ายตรงข้าม

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    AI โดยเฉพาะ generative และ agentic AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานของทีม CyberOps
    AI ช่วยจัดการงานระดับ 1 ใน SOC เช่น ticket triage และ routing ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
    AI ช่วยยกระดับทักษะของทีม โดยทำให้พนักงานใหม่เรียนรู้เร็วขึ้น และพนักงานเก่าทำงานได้ดีขึ้น
    AI สามารถสร้าง case study และคำแนะนำให้ SOC worker ทำงานระดับสูงได้ง่ายขึ้น
    การใช้ AI ใน threat modeling ช่วยให้ทีมเล็กๆ สามารถวิเคราะห์และป้องกันภัยล่วงหน้าได้
    การใช้ AI ทำให้ทีม CyberOps มีขนาดเล็กลง แต่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
    บทบาทใหม่ของทีมคือ “ผู้จัดการเอเจนต์” มากกว่าการเป็นผู้ลงมือทำทุกอย่างเอง
    ทักษะใหม่ที่จำเป็นคือ AI governance, prompt engineering และ data science
    การใช้ AI ต้องมีมนุษย์อยู่ใน loop เพื่อควบคุมคุณภาพและความถูกต้อง
    การใช้ AI ในองค์กรยังล่าช้า โดยมีเพียง 22% ที่มีนโยบายและการฝึกอบรมด้าน AI อย่างชัดเจน
    มีเพียง 25% ขององค์กรที่ใช้ encryption และ access control อย่างเต็มรูปแบบในการปกป้องข้อมูล
    83% ขององค์กรยังไม่มีระบบ cloud security ที่มี monitoring และ response แบบครบวงจร
    Gartner แนะนำให้ใช้แนวทาง AI TRiSM (Trust, Risk, Security Management) เพื่อจัดการความเสี่ยงจาก AI

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Agentic AI คือระบบที่สามารถตัดสินใจและลงมือทำได้เอง โดยมีเป้าหมายและ autonomy
    SOC ที่ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพสามารถลด false positive ได้มากถึง 70%
    Prompt engineering กลายเป็นทักษะสำคัญในการควบคุมพฤติกรรมของ AI agent
    การใช้ AI ใน cybersecurity ต้องมีระบบ audit และ explainability เพื่อให้ตรวจสอบได้
    ฝ่ายตรงข้าม (threat actors) ก็ใช้ AI ในการสร้าง malware ที่เปลี่ยนรูปแบบได้ตลอดเวลา
    การใช้ AI ใน offensive security เช่น red teaming กำลังเติบโตในหลายองค์กร

    https://www.csoonline.com/article/4042494/how-ai-is-reshaping-cybersecurity-operations.html
    🎙️ เมื่อ CyberOps ไม่ใช่แค่คนเฝ้าแจ้งเตือน แต่เป็น “ทีมมนุษย์-เอเจนต์” ที่ทำงานร่วมกัน ในอดีต การทำงานของทีมรักษาความปลอดภัยไซเบอร์ (CyberOps) คือการเฝ้าระวัง แจ้งเตือน และตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบ manual — แต่วันนี้ AI เข้ามาเปลี่ยนทุกอย่าง ไม่ใช่แค่ machine learning ที่ช่วยวิเคราะห์ log หรือตรวจจับ anomaly แบบเดิม แต่เป็น generative AI และ agentic AI ที่สามารถ “คิด วิเคราะห์ และลงมือทำ” ได้เองในระดับที่ใกล้เคียงมนุษย์ ตัวอย่างเช่น ใน Security Operations Center (SOC) ตอนนี้ AI สามารถจัดการงานระดับ 1 ได้เกือบทั้งหมด เช่น การจัดการ ticket, การ triage, และการ route ไปยังทีมที่เกี่ยวข้อง โดยปล่อยให้มนุษย์โฟกัสกับงานระดับสูง เช่น threat modeling หรือ incident response AI ยังช่วยให้ทีมเล็กๆ ที่ไม่มีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ เช่น การวิเคราะห์ phishing หรือการจัดการ vulnerability โดยใช้ agent ที่เรียนรู้จากข้อมูลและให้คำแนะนำแบบ real-time แต่ทั้งหมดนี้ไม่ได้หมายความว่า “มนุษย์จะถูกแทนที่” — กลับกัน AI กลายเป็น “force multiplier” ที่ช่วยให้ทีมทำงานได้มากขึ้น เร็วขึ้น และแม่นยำขึ้น โดยยังคงต้องมีมนุษย์คอยตรวจสอบและตัดสินใจในจุดสำคัญ อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้ใน CyberOps ก็มีความท้าทาย ทั้งเรื่อง governance, ความเร็วในการปรับตัว และการจัดการความเสี่ยงจาก AI ที่ถูกใช้โดยฝ่ายตรงข้าม 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AI โดยเฉพาะ generative และ agentic AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานของทีม CyberOps ➡️ AI ช่วยจัดการงานระดับ 1 ใน SOC เช่น ticket triage และ routing ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ AI ช่วยยกระดับทักษะของทีม โดยทำให้พนักงานใหม่เรียนรู้เร็วขึ้น และพนักงานเก่าทำงานได้ดีขึ้น ➡️ AI สามารถสร้าง case study และคำแนะนำให้ SOC worker ทำงานระดับสูงได้ง่ายขึ้น ➡️ การใช้ AI ใน threat modeling ช่วยให้ทีมเล็กๆ สามารถวิเคราะห์และป้องกันภัยล่วงหน้าได้ ➡️ การใช้ AI ทำให้ทีม CyberOps มีขนาดเล็กลง แต่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ บทบาทใหม่ของทีมคือ “ผู้จัดการเอเจนต์” มากกว่าการเป็นผู้ลงมือทำทุกอย่างเอง ➡️ ทักษะใหม่ที่จำเป็นคือ AI governance, prompt engineering และ data science ➡️ การใช้ AI ต้องมีมนุษย์อยู่ใน loop เพื่อควบคุมคุณภาพและความถูกต้อง ➡️ การใช้ AI ในองค์กรยังล่าช้า โดยมีเพียง 22% ที่มีนโยบายและการฝึกอบรมด้าน AI อย่างชัดเจน ➡️ มีเพียง 25% ขององค์กรที่ใช้ encryption และ access control อย่างเต็มรูปแบบในการปกป้องข้อมูล ➡️ 83% ขององค์กรยังไม่มีระบบ cloud security ที่มี monitoring และ response แบบครบวงจร ➡️ Gartner แนะนำให้ใช้แนวทาง AI TRiSM (Trust, Risk, Security Management) เพื่อจัดการความเสี่ยงจาก AI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Agentic AI คือระบบที่สามารถตัดสินใจและลงมือทำได้เอง โดยมีเป้าหมายและ autonomy ➡️ SOC ที่ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพสามารถลด false positive ได้มากถึง 70% ➡️ Prompt engineering กลายเป็นทักษะสำคัญในการควบคุมพฤติกรรมของ AI agent ➡️ การใช้ AI ใน cybersecurity ต้องมีระบบ audit และ explainability เพื่อให้ตรวจสอบได้ ➡️ ฝ่ายตรงข้าม (threat actors) ก็ใช้ AI ในการสร้าง malware ที่เปลี่ยนรูปแบบได้ตลอดเวลา ➡️ การใช้ AI ใน offensive security เช่น red teaming กำลังเติบโตในหลายองค์กร https://www.csoonline.com/article/4042494/how-ai-is-reshaping-cybersecurity-operations.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    How AI is reshaping cybersecurity operations
    AI’s emergence as a transformative force is spurring CISOs to rethink how their teams operate to harness the technology’s potential and better defend its use across the organization.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 221 มุมมอง 0 รีวิว
  • เกมดีไม่ใช่แค่ไอเดียเจ๋ง แต่ต้องมี “กระบวนการที่ไม่ทำให้ทีมพัง”

    ในโลกของการพัฒนาเกม ความคิดสร้างสรรค์คือเชื้อเพลิง แต่ “กระบวนการ” คือเครื่องยนต์ ถ้าเครื่องยนต์ไม่ดี ต่อให้เติมเชื้อเพลิงเท่าไหร่ก็ไปไม่ถึงเป้าหมาย

    บทความนี้เล่าถึง 4 วิธีที่สตูดิโอเกมระดับโลกใช้เพื่อเปลี่ยนจากความวุ่นวายเป็นความลื่นไหล ตั้งแต่การจ้างทีมภายนอกอย่างมีกลยุทธ์ ไปจนถึงการใช้ระบบอัตโนมัติและคลาวด์เพื่อให้ทีมทำงานร่วมกันได้แม้อยู่คนละซีกโลก

    สิ่งที่น่าสนใจคือ “การทำงานให้เร็วขึ้น” ไม่ได้หมายถึง “ทำงานหนักขึ้น” แต่คือการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดว่าอะไรควรทำเอง อะไรควรให้คนอื่นทำ และอะไรควรให้เครื่องทำแทน

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    การพัฒนาเกมที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยการจัดการทรัพยากรและกระบวนการที่ดี ไม่ใช่แค่ความสามารถของทีม
    การจ้างทีมภายนอก (outsourcing) ช่วยลดภาระในงานเฉพาะทาง เช่น 3D modeling, localization, QA และ audio
    การใช้ Agile แบบปรับแต่งสำหรับเกม เช่น milestone-based sprint และ playable build ทุกรอบ ช่วยให้ทีมปรับตัวได้เร็ว
    การใช้ automation เช่น CI/CD, asset optimization และ scripted QA ช่วยลดงานซ้ำซ้อนและเพิ่มเวลาให้ทีมโฟกัสกับ gameplay
    การทำงานร่วมกันผ่านระบบคลาวด์ช่วยให้ทีมกระจายตัวทำงานได้โดยไม่ชนกัน เช่น asset library, version control และ real-time sync
    การตั้งมาตรฐานการสื่อสารและโครงสร้างไฟล์ช่วยลดความสับสนในการทำงานข้ามทีม
    การใช้ asynchronous workflow ช่วยให้ทีมในต่างเขตเวลาทำงานต่อกันได้โดยไม่ต้องรอ
    การจัดการสิทธิ์และการสำรองข้อมูลในระบบคลาวด์ช่วยป้องกันการสูญเสียข้อมูลสำคัญของเกม

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Unity และ Unreal Engine มีระบบ CI/CD plugin ที่ช่วย build และ deploy อัตโนมัติ
    นักพัฒนาอิสระนิยมใช้ GitHub Actions และ Firebase Hosting เพื่อจัดการ release แบบ lean
    การใช้ Trello หรือ Notion ร่วมกับ cloud asset library ช่วยให้ทีมติดตามงานได้แม้ไม่มี PM เต็มเวลา
    การจ้างทีมภายนอกแบบ “creative partner” ให้ผลลัพธ์ดีกว่าการจ้างแบบ “task executor”
    หลายสตูดิโอใช้ AI เพื่อช่วย QA เช่นการตรวจจับบั๊กจาก log หรือการทดสอบ UI อัตโนมัติ

    https://hackread.com/streamline-game-development-process-smart-solutions/
    🎙️ เกมดีไม่ใช่แค่ไอเดียเจ๋ง แต่ต้องมี “กระบวนการที่ไม่ทำให้ทีมพัง” ในโลกของการพัฒนาเกม ความคิดสร้างสรรค์คือเชื้อเพลิง แต่ “กระบวนการ” คือเครื่องยนต์ ถ้าเครื่องยนต์ไม่ดี ต่อให้เติมเชื้อเพลิงเท่าไหร่ก็ไปไม่ถึงเป้าหมาย บทความนี้เล่าถึง 4 วิธีที่สตูดิโอเกมระดับโลกใช้เพื่อเปลี่ยนจากความวุ่นวายเป็นความลื่นไหล ตั้งแต่การจ้างทีมภายนอกอย่างมีกลยุทธ์ ไปจนถึงการใช้ระบบอัตโนมัติและคลาวด์เพื่อให้ทีมทำงานร่วมกันได้แม้อยู่คนละซีกโลก สิ่งที่น่าสนใจคือ “การทำงานให้เร็วขึ้น” ไม่ได้หมายถึง “ทำงานหนักขึ้น” แต่คือการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดว่าอะไรควรทำเอง อะไรควรให้คนอื่นทำ และอะไรควรให้เครื่องทำแทน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ การพัฒนาเกมที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยการจัดการทรัพยากรและกระบวนการที่ดี ไม่ใช่แค่ความสามารถของทีม ➡️ การจ้างทีมภายนอก (outsourcing) ช่วยลดภาระในงานเฉพาะทาง เช่น 3D modeling, localization, QA และ audio ➡️ การใช้ Agile แบบปรับแต่งสำหรับเกม เช่น milestone-based sprint และ playable build ทุกรอบ ช่วยให้ทีมปรับตัวได้เร็ว ➡️ การใช้ automation เช่น CI/CD, asset optimization และ scripted QA ช่วยลดงานซ้ำซ้อนและเพิ่มเวลาให้ทีมโฟกัสกับ gameplay ➡️ การทำงานร่วมกันผ่านระบบคลาวด์ช่วยให้ทีมกระจายตัวทำงานได้โดยไม่ชนกัน เช่น asset library, version control และ real-time sync ➡️ การตั้งมาตรฐานการสื่อสารและโครงสร้างไฟล์ช่วยลดความสับสนในการทำงานข้ามทีม ➡️ การใช้ asynchronous workflow ช่วยให้ทีมในต่างเขตเวลาทำงานต่อกันได้โดยไม่ต้องรอ ➡️ การจัดการสิทธิ์และการสำรองข้อมูลในระบบคลาวด์ช่วยป้องกันการสูญเสียข้อมูลสำคัญของเกม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Unity และ Unreal Engine มีระบบ CI/CD plugin ที่ช่วย build และ deploy อัตโนมัติ ➡️ นักพัฒนาอิสระนิยมใช้ GitHub Actions และ Firebase Hosting เพื่อจัดการ release แบบ lean ➡️ การใช้ Trello หรือ Notion ร่วมกับ cloud asset library ช่วยให้ทีมติดตามงานได้แม้ไม่มี PM เต็มเวลา ➡️ การจ้างทีมภายนอกแบบ “creative partner” ให้ผลลัพธ์ดีกว่าการจ้างแบบ “task executor” ➡️ หลายสตูดิโอใช้ AI เพื่อช่วย QA เช่นการตรวจจับบั๊กจาก log หรือการทดสอบ UI อัตโนมัติ https://hackread.com/streamline-game-development-process-smart-solutions/
    HACKREAD.COM
    How to Streamline Your Game Development Process: 4 Smart Solutions
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 196 มุมมอง 0 รีวิว
  • เส้นทางใหม่ในโลกการทำงานยุค AI : คู่มือเชิงกลยุทธ์สำหรับคนไทยวัย 45 ปี

    ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิถีการทำงานอย่างรวดเร็ว การถูกให้ออกจากงานหรือถูกบังคับเกษียณก่อนกำหนดในวัย 45 ปี ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนยังต้องแบกรับภาระครอบครัวและความรับผิดชอบสูงสุดในชีวิต กลายเป็นประสบการณ์ที่ท้าทายและสร้างความช็อกให้กับคนทำงานจำนวนมาก ความรู้สึกสิ้นหวัง การตั้งคำถามกับคุณค่าในตัวเอง และความรู้สึกด้อยค่าที่ว่า "ทำมา 10 ปีแต่ไม่รอด" ล้วนเป็นปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่เข้าใจได้และเกิดขึ้นบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้ไม่ใช่ความล้มเหลวส่วนบุคคลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในตลาดแรงงานระดับโลก รายงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นมากกว่าแค่ข้อมูล แต่เป็นแผนที่ชีวิตที่จะช่วยให้ผู้ที่กำลังเผชิญวิกฤตนี้สามารถตั้งหลักและก้าวเดินต่อไปได้อย่างมั่นคง โดยเปลี่ยนมุมมองจากจุดจบไปสู่จุดเปลี่ยนที่เต็มเปี่ยมด้วยโอกาส

    เมื่อพิจารณาถึงสาเหตุที่ทำให้หลายคนต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้ คำถามที่ว่า "ทำไมต้องเป็นฉัน" มักผุดขึ้นมา โดยเฉพาะเมื่อ AI กลายเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดเกมในตลาดแรงงานไทย ซึ่งกำลังเผชิญกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้มาจาก AI เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์ เช่น สังคมสูงวัย ในประเทศรายได้สูงและการเพิ่มขึ้นของแรงงานในประเทศรายได้ต่ำ ตลอดจนความผันผวนทางเศรษฐกิจ ตามรายงานขององค์การแรงงานระหว่างประเทศหรือ ILO คาดการณ์ว่าในอีกสองทศวรรษข้างหน้า ตำแหน่งงานในไทยมากกว่า 44% หรือราว 17 ล้านตำแหน่ง มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นพลังที่กำลังปรับโครงสร้างการจ้างงานอย่างถอนรากถอนโคน โดยเฉพาะงานที่ต้องทำซ้ำๆ และงานประจำ ซึ่งแรงงานวัยกลางคนจำนวนมากรับผิดชอบอยู่ ส่งผลให้เกิดปัญหาความไม่สมดุลของทักษะในตลาดแรงงาน แม้จะมีคนว่างงานมาก แต่พวกเขาก็ขาดทักษะที่จำเป็นสำหรับงานใหม่ที่เทคโนโลยีสร้างขึ้น การทำความเข้าใจปรากฏการณ์นี้อย่างเป็นระบบจะช่วยให้คนทำงานมองเห็นปัญหาในมุมกว้างและวางแผนพัฒนาตนเองให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในอนาคต

    เพื่อให้เข้าใจชัดเจนยิ่งขึ้น การจำแนกอาชีพตามระดับความเสี่ยงจาก AI ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงมักเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมประจำหรือการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่าย เช่น พนักงานแคชเชียร์หรือพนักงานขายหน้าร้านที่ถูกแทนที่ด้วยระบบ self-checkout และการซื้อขายออนไลน์ เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าหรือพนักงานคอลเซ็นเตอร์ที่ chatbot และระบบตอบรับอัตโนมัติสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง พนักงานป้อนและประมวลผลข้อมูลที่ระบบ OCR และ AI สามารถจัดการข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พนักงานขนส่งและโลจิสติกส์รวมถึงคนขับรถที่รถยนต์ไร้คนขับ และโดรนส่งของกำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น และพนักงานบัญชีที่โปรแกรมบัญชีสำเร็จรูปและ AI สามารถบันทึกและประมวลผลข้อมูลทางการเงินได้อย่างแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม อาชีพที่ทนทานต่อ AI และกำลังเติบโตมักต้องใช้ทักษะเชิงมนุษย์ชั้นสูงที่ซับซ้อนและเลียนแบบได้ยาก เช่น แพทย์ นักจิตวิทยา และพยาบาลที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง ประสบการณ์ การตัดสินใจที่ซับซ้อน และความเข้าใจมนุษย์ ครู-อาจารย์ที่ต้องใช้ทักษะการสอนที่ละเอียดอ่อน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล และการสร้างแรงบันดาลใจ นักกฎหมายที่ต้องคิดเชิงวิเคราะห์ซับซ้อน 🛜 การสื่อสาร และการตัดสินใจในบริบทละเอียดอ่อน นักพัฒนา AI Data Scientist และ AI Ethicist ที่เป็นผู้สร้างและควบคุมเทคโนโลยีเอง โดยต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และทักษะเฉพาะทางระดับสูง และผู้เชี่ยวชาญด้าน soft skills ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า การสื่อสาร ภาวะผู้นำ และการจัดการอารมณ์ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่แค่รายการอาชีพ แต่เป็นแผนที่กลยุทธ์ที่ชี้ทิศทางของตลาดแรงงาน คุณค่าของมนุษย์ในยุค AI อยู่ที่ทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ซึ่งจะช่วยให้คนทำงานวางแผนอัปสกิลหรือรีสกิลไปสู่อาชีพที่ยั่งยืนกว่า

    เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ยากลำบาก การตั้งหลักอย่างมีสติและกลยุทธ์จึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โดยเริ่มจากจัดการคลื่นอารมณ์ที่ถาโถมเข้ามา การถูกให้ออกจากงานอย่างกะทันหันอาจนำมาซึ่งความสับสน โกรธ สูญเสีย และด้อยค่า ผู้ที่เคยผ่านสถานการณ์นี้แนะนำให้ยอมรับความรู้สึกเหล่านั้นและให้เวลาตัวเองจัดการ โดยวิธีต่างๆ เช่น พูดคุยกับคนรอบข้างเพื่อรับกำลังใจและมุมมองใหม่ เขียนระบายความรู้สึกเพื่อจัดระเบียบความคิดและลดภาระจิตใจ หรือฝึกสมาธิและโยคะเพื่อทำให้จิตใจสงบ ลดความวิตกกังวล และตัดสินใจได้ดีขึ้น การปล่อยวางความคิดที่ว่าต้องชนะทุกเกมหรือชีวิตต้องเป็นไปตามแผนจะช่วยลดความกดดันและเปิดโอกาสให้คิดหาทางออกใหม่ๆ อย่างสร้างสรรค์ การให้กำลังใจตัวเองและไม่ยอมแพ้จะเป็นพลังที่นำไปสู่การเริ่มต้นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม

    ต่อจากนั้นคือการจัดการเรื่องสำคัญเร่งด่วนอย่างสิทธิประโยชน์และแผนการเงิน เพื่อให้มีสภาพคล่องในช่วงเปลี่ยนผ่าน การใช้สิทธิจากกองทุนประกันสังคมเป็นขั้นตอนสำคัญ โดยผู้ประกันตนมาตรา 33 จะได้รับเงินทดแทนกรณีว่างงาน หากจ่ายเงินสมทบไม่น้อยกว่า 6 เดือนภายใน 15 เดือนก่อนว่างงาน และต้องขึ้นทะเบียนผู้ว่างงานภายใน 30 วันนับจากวันที่ออกจากงาน มิเช่นนั้นจะไม่ได้รับสิทธิย้อนหลัง การขึ้นทะเบียนสามารถทำออนไลน์ผ่านเว็บไซต์กรมการจัดหางาน เช่น e-service.doe.go.th หรือ empui.doe.go.th โดยลงทะเบียนผู้ใช้ใหม่ กรอกข้อมูลส่วนตัว วันที่ออกจากงาน สาเหตุ และยืนยันตัวตนด้วยรหัสหลังบัตรประชาชน จากนั้นเลือกเมนูขึ้นทะเบียนผู้ประกันตนกรณีว่างงานและกรอกข้อมูลการทำงานล่าสุด หลังจากนั้นยื่นเอกสารที่สำนักงานประกันสังคม เช่น แบบคำขอรับประโยชน์ทดแทนว่างงาน (สปส. 2-01/7) สำเนาบัตรประชาชน หนังสือรับรองการออกจากงาน (ถ้ามี) และสำเนาหน้าสมุดบัญชีธนาคารที่ร่วมรายการ สุดท้ายต้องรายงานตัวทุกเดือนผ่านช่องทางออนไลน์ ข้อควรระวังคือผู้ที่มีอายุเกิน 55 ปีจะไม่ได้รับเงินทดแทนว่างงาน แต่ต้องใช้สิทธิเบี้ยชราภาพแทน

    ถัดมาคือการประเมินตนเองอย่างตรงไปตรงมาเพื่อค้นหาคุณค่าจากประสบการณ์ที่สั่งสม การถูกเลิกจ้างในวัย 45 ปีไม่ได้หมายถึงคุณค่าหมดสิ้น แต่กลับกัน อายุและประสบการณ์คือทุนมนุษย์ที่แข็งแกร่งที่สุด ปัญหาที่แท้จริงคือทัศนคติที่ต้องปรับเปลี่ยน องค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับคนที่เปิดใจเรียนรู้และทำงานร่วมกับคนต่างวัย การเปลี่ยนจากการพูดถึงลักษณะงานไปสู่การบอกเล่าความสำเร็จที่จับต้องได้จะสร้างความน่าเชื่อถือ ทักษะที่นำไปปรับใช้ได้หรือ transferable skills คือขุมทรัพย์ของคนวัยนี้ เช่น ทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจากประสบการณ์ยาวนานที่ทำให้มองปัญหาได้อย่างเป็นระบบ โดยนำเสนอด้วยตัวอย่างปัญหาที่เคยแก้ไขพร้อมขั้นตอนวิเคราะห์และผลลัพธ์จริง ภาวะผู้นำและการทำงานเป็นทีมจากประสบการณ์นำทีมโครงการใหญ่ โดยระบุรายละเอียดเช่นนำทีม 10 คนลดต้นทุนได้ 15% ทักษะการสื่อสารและความฉลาดทางอารมณ์จากการประสานงาน เจรจา และจัดการความขัดแย้ง โดยเล่าเรื่องที่แสดงถึงความเข้าใจผู้อื่น และการสร้างเครือข่ายจากความสัมพันธ์ในอุตสาหกรรม โดยใช้เพื่อขอคำแนะนำหรือหาโอกาสงาน การประยุกต์ทักษะเหล่านี้จะเปลี่ยนจุดอ่อนเรื่องอายุให้เป็นจุดแข็งที่ไม่เหมือนใคร

    ในโลกการทำงานที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การยกระดับทักษะเพื่อการแข่งขันในยุคใหม่จึงจำเป็น โดยการเรียนรู้ตลอดชีวิตคือกุญแจสู่ความอยู่รอด มีแหล่งฝึกอบรมมากมายในไทยทั้งภาครัฐและเอกชน เริ่มจากกรมพัฒนาฝีมือแรงงานหรือ DSD ที่ให้บริการฝึกอบรมหลากหลายทั้งหลักสูตรระยะสั้นสำหรับรีสกิลและอัปสกิล เช่น หลักสูตร AI สำหรับอุตสาหกรรมท่องเที่ยว คอมพิวเตอร์อย่าง Excel และ Power BI งานช่างอย่างช่างเดินสายไฟฟ้า และอาชีพอิสระอย่างทำอาหารไทย สามารถตรวจสอบและสมัครผ่านเว็บไซต์ dsd.go.th หรือ onlinetraining.dsd.go.th ต่อมาคือศูนย์เรียนรู้การพัฒนาสตรีและครอบครัวภายใต้กรมกิจการสตรีและสถาบันครอบครัวที่เปิดหลักสูตรฟรีเช่นการดูแลผู้สูงอายุและเสริมสวย และกรมการจัดหางานที่มีกิจกรรมแนะแนวอาชีพสำหรับผู้ว่างงาน สำหรับสถาบันการศึกษา มหาวิทยาลัยหลายแห่งอย่างมหาวิทยาลัยเชียงใหม่เปิดหลักสูตรสะสมหน่วยกิตสำหรับรีสกิลและอัปสกิล ส่วนแพลตฟอร์มเอกชนอย่าง FutureSkill และ SkillLane นำเสนอคอร์สทักษะแห่งอนาคตทั้ง hard skills ด้านเทคโนโลยี ข้อมูล ธุรกิจ และ soft skills สำหรับทำงานร่วมกับ AI

    เมื่อพร้อมทั้งอารมณ์และทักษะ การกำหนดแผนปฏิบัติการ 3 เส้นทางสู่ความสำเร็จจะเป็นขั้นตอนต่อไป

    1️⃣ เส้นทางแรกคือการกลับเข้าสู่ตลาดแรงงานในตำแหน่งที่เหมาะสม โดยใช้ประสบการณ์เป็นแต้มต่อ เทคนิคเขียนเรซูเม่สำหรับวัยเก๋าคือหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ทำให้ถูกเหมารวมอย่างปีจบการศึกษา ใช้คำสร้างความน่าเชื่อถือเช่นมีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี และเน้นความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม การสร้างโปรไฟล์ LinkedIn เพื่อนำเสนอประสบการณ์อย่างมืออาชีพ และใช้เครือข่ายอย่างเพื่อนร่วมงานเก่าหรือ head hunter เพื่อเปิดโอกาสงานที่ไม่ได้ประกาศทั่วไป

    2️⃣ เส้นทางที่สองคือการเป็นผู้เชี่ยวชาญอิสระอย่างฟรีแลนซ์หรือคอนซัลแทนต์ ซึ่งเหมาะกับผู้มีประสบการณ์สูงและต้องการกำหนดเวลาทำงานเอง อาชีพที่น่าสนใจเช่นที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับองค์กรขนาดเล็ก นักเขียนหรือนักแปลอิสระที่ยังต้องอาศัยมนุษย์ตรวจสอบเนื้อหาละเอียดอ่อน และนักบัญชีหรือนักการเงินอิสระสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก การเตรียมพร้อมคือสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าเชื่อถือเพราะผลงานสำคัญกว่าวุฒิการศึกษา

    3️⃣ เส้นทางที่สามคือการเริ่มต้นธุรกิจส่วนตัวขนาดเล็กจากงานอดิเรก โดยใช้เทคโนโลยีลดต้นทุน เช่นขายของออนไลน์ผ่าน Facebook หรือ LINE เพื่อเข้าถึงลูกค้าทั่วประเทศ หรือเป็น influencer หรือ YouTuber โดยใช้ประสบการณ์สร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า ไอเดียธุรกิจที่ลงทุนน้อยและเหมาะสม เช่นธุรกิจอาหารและบริการอย่างทำอาหารหรือขนมขายจากบ้าน ขายของตลาดนัด หรือบริการดูแลผู้สูงอายุและสัตว์เลี้ยง ธุรกิจค้าปลีกออนไลน์อย่างขายเสื้อผ้าหรือเป็นตัวแทนขายประกัน ธุรกิจที่ปรึกษาหรือฟรีแลนซ์อย่างที่ปรึกษาองค์กร นักเขียนอิสระ หรือที่ปรึกษาการเงิน และธุรกิจสร้างสรรค์อย่างปลูกผักปลอดสารพิษ งานฝีมือศิลปะ หรือเป็น influencer

    เพื่อสร้างแรงบันดาลใจ การดูเรื่องราวความสำเร็จจากผู้ที่ก้าวข้ามมาแล้วจะช่วยให้เห็นว่าการเริ่มต้นใหม่ในวัย 45 ไม่ใช่เรื่องเป็นไปไม่ได้ เช่น Henry Ford ที่ประสบความสำเร็จกับรถยนต์ Model T ในวัย 45 ปี Colonel Sanders ที่เริ่มแฟรนไชส์ KFC ในวัย 62 ปี หรือในไทยอย่างอดีตผู้จัดการอาวุโสฝ่ายการตลาดที่ถูกเลิกจ้างแต่ผันตัวเป็นผู้ค้าอิสระและประสบความสำเร็จ เรื่องราวเหล่านี้แสดงว่าอายุเป็นเพียงตัวเลข และความมุ่งมั่นคือกุญแจ

    สุดท้าย การเผชิญกับการถูกบังคับเกษียณในวัย 45 ปีไม่ใช่จุดจบแต่เป็นใบเบิกทางสู่บทบาทใหม่ที่ทรงคุณค่า ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติคือตั้งสติจัดการอารมณ์ ใช้สิทธิประโยชน์ให้เต็มที่ ประเมินคุณค่าจากประสบการณ์ ยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่อง และสำรวจทางเลือกใหม่ๆ ท้ายที่สุด วัย 45 ปีคือช่วงเวลาที่ทรงพลังที่สุดในการนำประสบการณ์กว่าสองทศวรรษไปสร้างคุณค่าใหม่ให้ชีวิตและสังคมอย่างยั่งยืน

    #ลุงเขียนหลานอ่าน
    เส้นทางใหม่ในโลกการทำงานยุค AI 🤖: 📚 คู่มือเชิงกลยุทธ์สำหรับคนไทยวัย 45 ปี 🙎‍♂️ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิถีการทำงานอย่างรวดเร็ว การถูกให้ออกจากงานหรือถูกบังคับเกษียณก่อนกำหนดในวัย 45 ปี ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนยังต้องแบกรับภาระครอบครัวและความรับผิดชอบสูงสุดในชีวิต กลายเป็นประสบการณ์ที่ท้าทายและสร้างความช็อกให้กับคนทำงานจำนวนมาก ความรู้สึกสิ้นหวัง🤞 การตั้งคำถามกับคุณค่าในตัวเอง และความรู้สึกด้อยค่าที่ว่า "ทำมา 10 ปีแต่ไม่รอด" ล้วนเป็นปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่เข้าใจได้และเกิดขึ้นบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้ไม่ใช่ความล้มเหลวส่วนบุคคลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในตลาดแรงงานระดับโลก🌏 รายงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นมากกว่าแค่ข้อมูล แต่เป็นแผนที่ชีวิตที่จะช่วยให้ผู้ที่กำลังเผชิญวิกฤตนี้สามารถตั้งหลักและก้าวเดินต่อไปได้อย่างมั่นคง โดยเปลี่ยนมุมมองจากจุดจบไปสู่จุดเปลี่ยนที่เต็มเปี่ยมด้วยโอกาส 🌞 เมื่อพิจารณาถึงสาเหตุที่ทำให้หลายคนต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้ คำถามที่ว่า "ทำไมต้องเป็นฉัน" ⁉️ มักผุดขึ้นมา โดยเฉพาะเมื่อ AI กลายเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดเกมในตลาดแรงงานไทย 🙏 ซึ่งกำลังเผชิญกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้มาจาก AI เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์ เช่น สังคมสูงวัย 👴 ในประเทศรายได้สูงและการเพิ่มขึ้นของแรงงานในประเทศรายได้ต่ำ ตลอดจนความผันผวนทางเศรษฐกิจ📉 ตามรายงานขององค์การแรงงานระหว่างประเทศหรือ ILO คาดการณ์ว่าในอีกสองทศวรรษข้างหน้า ตำแหน่งงานในไทยมากกว่า 44% หรือราว 17 ล้านตำแหน่ง มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นพลังที่กำลังปรับโครงสร้างการจ้างงานอย่างถอนรากถอนโคน โดยเฉพาะงานที่ต้องทำซ้ำๆ และงานประจำ ซึ่งแรงงานวัยกลางคนจำนวนมากรับผิดชอบอยู่ ส่งผลให้เกิดปัญหาความไม่สมดุลของทักษะในตลาดแรงงาน แม้จะมีคนว่างงานมาก แต่พวกเขาก็ขาดทักษะที่จำเป็นสำหรับงานใหม่ที่เทคโนโลยีสร้างขึ้น การทำความเข้าใจปรากฏการณ์นี้อย่างเป็นระบบจะช่วยให้คนทำงานมองเห็นปัญหาในมุมกว้างและวางแผนพัฒนาตนเองให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในอนาคต 🔮 เพื่อให้เข้าใจชัดเจนยิ่งขึ้น การจำแนกอาชีพตามระดับความเสี่ยงจาก AI ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงมักเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมประจำหรือการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่าย เช่น พนักงานแคชเชียร์หรือพนักงานขายหน้าร้านที่ถูกแทนที่ด้วยระบบ self-checkout 🏧 และการซื้อขายออนไลน์ 🌐 เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าหรือพนักงานคอลเซ็นเตอร์ที่ chatbot 🤖 และระบบตอบรับอัตโนมัติสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง พนักงานป้อนและประมวลผลข้อมูลที่ระบบ OCR และ AI สามารถจัดการข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พนักงานขนส่งและโลจิสติกส์รวมถึงคนขับรถที่รถยนต์ไร้คนขับ 🚗 และโดรนส่งของกำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น และพนักงานบัญชีที่โปรแกรมบัญชีสำเร็จรูปและ AI สามารถบันทึกและประมวลผลข้อมูลทางการเงินได้อย่างแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม อาชีพที่ทนทานต่อ AI และกำลังเติบโตมักต้องใช้ทักษะเชิงมนุษย์ชั้นสูงที่ซับซ้อนและเลียนแบบได้ยาก เช่น 🧑‍⚕️ แพทย์ 👩‍🔬นักจิตวิทยา และพยาบาลที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง ประสบการณ์ การตัดสินใจที่ซับซ้อน และความเข้าใจมนุษย์ 👩‍🏫 ครู-อาจารย์ที่ต้องใช้ทักษะการสอนที่ละเอียดอ่อน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล และการสร้างแรงบันดาลใจ นักกฎหมายที่ต้องคิดเชิงวิเคราะห์ซับซ้อน 🛜 การสื่อสาร และการตัดสินใจในบริบทละเอียดอ่อน นักพัฒนา AI Data Scientist และ AI Ethicist ที่เป็นผู้สร้างและควบคุมเทคโนโลยีเอง โดยต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และทักษะเฉพาะทางระดับสูง และผู้เชี่ยวชาญด้าน soft skills ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า การสื่อสาร ภาวะผู้นำ และการจัดการอารมณ์ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่แค่รายการอาชีพ แต่เป็นแผนที่กลยุทธ์ที่ชี้ทิศทางของตลาดแรงงาน คุณค่าของมนุษย์ในยุค AI อยู่ที่ทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ซึ่งจะช่วยให้คนทำงานวางแผนอัปสกิลหรือรีสกิลไปสู่อาชีพที่ยั่งยืนกว่า เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ยากลำบาก การตั้งหลักอย่างมีสติและกลยุทธ์จึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โดยเริ่มจากจัดการคลื่นอารมณ์ที่ถาโถมเข้ามา 🧘 การถูกให้ออกจากงานอย่างกะทันหันอาจนำมาซึ่งความสับสน โกรธ สูญเสีย และด้อยค่า ผู้ที่เคยผ่านสถานการณ์นี้แนะนำให้ยอมรับความรู้สึกเหล่านั้นและให้เวลาตัวเองจัดการ โดยวิธีต่างๆ เช่น พูดคุยกับคนรอบข้างเพื่อรับกำลังใจและมุมมองใหม่ เขียนระบายความรู้สึกเพื่อจัดระเบียบความคิดและลดภาระจิตใจ หรือฝึกสมาธิและโยคะเพื่อทำให้จิตใจสงบ ลดความวิตกกังวล และตัดสินใจได้ดีขึ้น การปล่อยวางความคิดที่ว่าต้องชนะทุกเกมหรือชีวิตต้องเป็นไปตามแผนจะช่วยลดความกดดันและเปิดโอกาสให้คิดหาทางออกใหม่ๆ อย่างสร้างสรรค์ การให้กำลังใจตัวเองและไม่ยอมแพ้จะเป็นพลังที่นำไปสู่การเริ่มต้นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม 💪 ต่อจากนั้นคือการจัดการเรื่องสำคัญเร่งด่วนอย่างสิทธิประโยชน์และแผนการเงิน เพื่อให้มีสภาพคล่องในช่วงเปลี่ยนผ่าน การใช้สิทธิจากกองทุนประกันสังคมเป็นขั้นตอนสำคัญ โดยผู้ประกันตนมาตรา 33 จะได้รับเงินทดแทนกรณีว่างงาน หากจ่ายเงินสมทบไม่น้อยกว่า 6 เดือนภายใน 15 เดือนก่อนว่างงาน และต้องขึ้นทะเบียนผู้ว่างงานภายใน 30 วันนับจากวันที่ออกจากงาน มิเช่นนั้นจะไม่ได้รับสิทธิย้อนหลัง การขึ้นทะเบียนสามารถทำออนไลน์ผ่านเว็บไซต์กรมการจัดหางาน เช่น e-service.doe.go.th หรือ empui.doe.go.th โดยลงทะเบียนผู้ใช้ใหม่ กรอกข้อมูลส่วนตัว วันที่ออกจากงาน สาเหตุ และยืนยันตัวตนด้วยรหัสหลังบัตรประชาชน จากนั้นเลือกเมนูขึ้นทะเบียนผู้ประกันตนกรณีว่างงานและกรอกข้อมูลการทำงานล่าสุด หลังจากนั้นยื่นเอกสารที่สำนักงานประกันสังคม เช่น แบบคำขอรับประโยชน์ทดแทนว่างงาน (สปส. 2-01/7) สำเนาบัตรประชาชน หนังสือรับรองการออกจากงาน (ถ้ามี) และสำเนาหน้าสมุดบัญชีธนาคารที่ร่วมรายการ สุดท้ายต้องรายงานตัวทุกเดือนผ่านช่องทางออนไลน์ ข้อควรระวังคือผู้ที่มีอายุเกิน 55 ปีจะไม่ได้รับเงินทดแทนว่างงาน แต่ต้องใช้สิทธิเบี้ยชราภาพแทน 💷💶💵 ถัดมาคือการประเมินตนเองอย่างตรงไปตรงมาเพื่อค้นหาคุณค่าจากประสบการณ์ที่สั่งสม การถูกเลิกจ้างในวัย 45 ปีไม่ได้หมายถึงคุณค่าหมดสิ้น แต่กลับกัน อายุและประสบการณ์คือทุนมนุษย์ที่แข็งแกร่งที่สุด ปัญหาที่แท้จริงคือทัศนคติที่ต้องปรับเปลี่ยน องค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับคนที่เปิดใจเรียนรู้และทำงานร่วมกับคนต่างวัย การเปลี่ยนจากการพูดถึงลักษณะงานไปสู่การบอกเล่าความสำเร็จที่จับต้องได้จะสร้างความน่าเชื่อถือ ทักษะที่นำไปปรับใช้ได้หรือ transferable skills คือขุมทรัพย์ของคนวัยนี้ เช่น ทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจากประสบการณ์ยาวนานที่ทำให้มองปัญหาได้อย่างเป็นระบบ โดยนำเสนอด้วยตัวอย่างปัญหาที่เคยแก้ไขพร้อมขั้นตอนวิเคราะห์และผลลัพธ์จริง 📊 ภาวะผู้นำและการทำงานเป็นทีมจากประสบการณ์นำทีมโครงการใหญ่ โดยระบุรายละเอียดเช่นนำทีม 10 คนลดต้นทุนได้ 15% ทักษะการสื่อสารและความฉลาดทางอารมณ์จากการประสานงาน เจรจา และจัดการความขัดแย้ง โดยเล่าเรื่องที่แสดงถึงความเข้าใจผู้อื่น และการสร้างเครือข่ายจากความสัมพันธ์ในอุตสาหกรรม โดยใช้เพื่อขอคำแนะนำหรือหาโอกาสงาน การประยุกต์ทักษะเหล่านี้จะเปลี่ยนจุดอ่อนเรื่องอายุให้เป็นจุดแข็งที่ไม่เหมือนใคร 🧍‍♂️ ในโลกการทำงานที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การยกระดับทักษะเพื่อการแข่งขันในยุคใหม่จึงจำเป็น โดยการเรียนรู้ตลอดชีวิตคือกุญแจสู่ความอยู่รอด 🏫 มีแหล่งฝึกอบรมมากมายในไทยทั้งภาครัฐและเอกชน เริ่มจากกรมพัฒนาฝีมือแรงงานหรือ DSD ที่ให้บริการฝึกอบรมหลากหลายทั้งหลักสูตรระยะสั้นสำหรับรีสกิลและอัปสกิล เช่น หลักสูตร AI สำหรับอุตสาหกรรมท่องเที่ยว คอมพิวเตอร์อย่าง Excel และ Power BI งานช่างอย่างช่างเดินสายไฟฟ้า และอาชีพอิสระอย่างทำอาหารไทย สามารถตรวจสอบและสมัครผ่านเว็บไซต์ dsd.go.th หรือ onlinetraining.dsd.go.th 🌐 ต่อมาคือศูนย์เรียนรู้การพัฒนาสตรีและครอบครัวภายใต้กรมกิจการสตรีและสถาบันครอบครัวที่เปิดหลักสูตรฟรีเช่นการดูแลผู้สูงอายุและเสริมสวย และกรมการจัดหางานที่มีกิจกรรมแนะแนวอาชีพสำหรับผู้ว่างงาน สำหรับสถาบันการศึกษา มหาวิทยาลัยหลายแห่งอย่างมหาวิทยาลัยเชียงใหม่เปิดหลักสูตรสะสมหน่วยกิตสำหรับรีสกิลและอัปสกิล ส่วนแพลตฟอร์มเอกชนอย่าง FutureSkill และ SkillLane 🕸️ นำเสนอคอร์สทักษะแห่งอนาคตทั้ง hard skills ด้านเทคโนโลยี ข้อมูล ธุรกิจ และ soft skills สำหรับทำงานร่วมกับ AI เมื่อพร้อมทั้งอารมณ์และทักษะ การกำหนดแผนปฏิบัติการ 3 เส้นทางสู่ความสำเร็จจะเป็นขั้นตอนต่อไป 1️⃣ เส้นทางแรกคือการกลับเข้าสู่ตลาดแรงงานในตำแหน่งที่เหมาะสม โดยใช้ประสบการณ์เป็นแต้มต่อ 👩‍💻 เทคนิคเขียนเรซูเม่สำหรับวัยเก๋าคือหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ทำให้ถูกเหมารวมอย่างปีจบการศึกษา ใช้คำสร้างความน่าเชื่อถือเช่นมีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี และเน้นความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม การสร้างโปรไฟล์ LinkedIn เพื่อนำเสนอประสบการณ์อย่างมืออาชีพ และใช้เครือข่ายอย่างเพื่อนร่วมงานเก่าหรือ head hunter เพื่อเปิดโอกาสงานที่ไม่ได้ประกาศทั่วไป 2️⃣ เส้นทางที่สองคือการเป็นผู้เชี่ยวชาญอิสระอย่างฟรีแลนซ์หรือคอนซัลแทนต์ 👨‍🏭 ซึ่งเหมาะกับผู้มีประสบการณ์สูงและต้องการกำหนดเวลาทำงานเอง อาชีพที่น่าสนใจเช่นที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับองค์กรขนาดเล็ก นักเขียนหรือนักแปลอิสระที่ยังต้องอาศัยมนุษย์ตรวจสอบเนื้อหาละเอียดอ่อน และนักบัญชีหรือนักการเงินอิสระสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก การเตรียมพร้อมคือสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าเชื่อถือเพราะผลงานสำคัญกว่าวุฒิการศึกษา 3️⃣ เส้นทางที่สามคือการเริ่มต้นธุรกิจส่วนตัวขนาดเล็กจากงานอดิเรก 🏓 โดยใช้เทคโนโลยีลดต้นทุน เช่นขายของออนไลน์ผ่าน Facebook หรือ LINE เพื่อเข้าถึงลูกค้าทั่วประเทศ หรือเป็น influencer หรือ YouTuber โดยใช้ประสบการณ์สร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า ไอเดียธุรกิจที่ลงทุนน้อยและเหมาะสม เช่นธุรกิจอาหารและบริการอย่างทำอาหารหรือขนมขายจากบ้าน ขายของตลาดนัด หรือบริการดูแลผู้สูงอายุและสัตว์เลี้ยง ธุรกิจค้าปลีกออนไลน์อย่างขายเสื้อผ้าหรือเป็นตัวแทนขายประกัน ธุรกิจที่ปรึกษาหรือฟรีแลนซ์อย่างที่ปรึกษาองค์กร นักเขียนอิสระ หรือที่ปรึกษาการเงิน และธุรกิจสร้างสรรค์อย่างปลูกผักปลอดสารพิษ งานฝีมือศิลปะ หรือเป็น influencer เพื่อสร้างแรงบันดาลใจ การดูเรื่องราวความสำเร็จจากผู้ที่ก้าวข้ามมาแล้วจะช่วยให้เห็นว่าการเริ่มต้นใหม่ในวัย 45 ไม่ใช่เรื่องเป็นไปไม่ได้ เช่น Henry Ford ที่ประสบความสำเร็จกับรถยนต์ Model T ในวัย 45 ปี Colonel Sanders ที่เริ่มแฟรนไชส์ KFC ในวัย 62 ปี หรือในไทยอย่างอดีตผู้จัดการอาวุโสฝ่ายการตลาดที่ถูกเลิกจ้างแต่ผันตัวเป็นผู้ค้าอิสระและประสบความสำเร็จ เรื่องราวเหล่านี้แสดงว่าอายุเป็นเพียงตัวเลข และความมุ่งมั่นคือกุญแจ 🗝️ สุดท้าย การเผชิญกับการถูกบังคับเกษียณในวัย 45 ปีไม่ใช่จุดจบแต่เป็นใบเบิกทางสู่บทบาทใหม่ที่ทรงคุณค่า ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติคือตั้งสติจัดการอารมณ์ ใช้สิทธิประโยชน์ให้เต็มที่ ประเมินคุณค่าจากประสบการณ์ ยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่อง และสำรวจทางเลือกใหม่ๆ ท้ายที่สุด วัย 45 ปีคือช่วงเวลาที่ทรงพลังที่สุดในการนำประสบการณ์กว่าสองทศวรรษไปสร้างคุณค่าใหม่ให้ชีวิตและสังคมอย่างยั่งยืน #ลุงเขียนหลานอ่าน
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 380 มุมมอง 0 รีวิว
  • FugakuNEXT – ก้าวกระโดดของญี่ปุ่นสู่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale

    ย้อนกลับไปเมื่อปี 2020 ญี่ปุ่นเปิดตัว “Fugaku” ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เคยครองอันดับหนึ่งของโลก และมีบทบาทสำคัญในการรับมือกับโควิด-19 ผ่านการจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ แต่วันนี้ ญี่ปุ่นกำลังเตรียมก้าวครั้งใหม่ที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิมกับ “FugakuNEXT” ซึ่งตั้งเป้าเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ตัวแรกของโลก

    FugakuNEXT เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia โดยจะใช้ CPU รุ่นใหม่ชื่อ MONAKA-X ที่พัฒนาโดย Fujitsu ร่วมกับ GPU จาก Nvidia ซึ่งจะออกแบบระบบเชื่อมต่อ NVLink Fusion เพื่อให้ CPU และ GPU ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด

    ระบบนี้จะไม่ใช่แค่เครื่องจำลองทางฟิสิกส์แบบเดิม แต่จะเป็นแพลตฟอร์ม AI-HPC ที่สามารถใช้ AI ในการสร้างสมมติฐาน วิจัย และจำลองการทดลองได้โดยอัตโนมัติ เป้าหมายคือเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์

    นอกจากจะเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ FugakuNEXT ยังเป็นการลงทุนเชิงยุทธศาสตร์ของญี่ปุ่นเพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้านเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ และสร้างมาตรฐานใหม่ของการประมวลผลระดับโลก

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    FugakuNEXT เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ของญี่ปุ่นที่ตั้งเป้าเข้าสู่ระดับ zetta-scale
    เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia
    ใช้ CPU MONAKA-X จาก Fujitsu และ GPU จาก Nvidia พร้อม NVLink Fusion
    เป็นครั้งแรกที่ญี่ปุ่นใช้ GPU เป็นแกนหลักในระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับชาติ
    ตั้งเป้าเปิดใช้งานในปี 2030 ที่ศูนย์ RIKEN เมืองโกเบ
    งบประมาณพัฒนาเกิน 110 พันล้านเยน หรือประมาณ $740 ล้าน
    ประสิทธิภาพสูงสุดคาดว่าจะอยู่ที่ 600 exaFLOPS ใน FP8 sparse precision
    เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม
    ใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ แต่ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้นมหาศาล
    ระบบจะรองรับงาน AI เช่น climate modeling, drug discovery, disaster resilience

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    MONAKA-X เป็นรุ่นต่อยอดจาก MONAKA ที่เน้น SIMD และ matrix engine สำหรับ AI
    Nvidia อาจใช้ GPU รุ่น Feynman Ultra ที่มี Tensor Core เป็นหลัก
    NVLink Fusion อาจมีแบนด์วิดธ์สูงถึงหลาย TB/s ต่อพอร์ต
    ซอฟต์แวร์จะใช้ CUDA-X, TensorRT และ NeMo สำหรับงาน AI
    มีการใช้ Physics-Informed Neural Networks (PINNs) เพื่อแทนการคำนวณที่ซับซ้อน
    FugakuNEXT เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ญี่ปุ่นในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-gpus-and-fujitsu-arm-cpus-will-power-japans-next-usd750m-zetta-scale-supercomputer-fugakunext-aims-to-revolutionize-ai-driven-science-and-global-research
    🎙️ FugakuNEXT – ก้าวกระโดดของญี่ปุ่นสู่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ย้อนกลับไปเมื่อปี 2020 ญี่ปุ่นเปิดตัว “Fugaku” ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เคยครองอันดับหนึ่งของโลก และมีบทบาทสำคัญในการรับมือกับโควิด-19 ผ่านการจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ แต่วันนี้ ญี่ปุ่นกำลังเตรียมก้าวครั้งใหม่ที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิมกับ “FugakuNEXT” ซึ่งตั้งเป้าเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ตัวแรกของโลก FugakuNEXT เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia โดยจะใช้ CPU รุ่นใหม่ชื่อ MONAKA-X ที่พัฒนาโดย Fujitsu ร่วมกับ GPU จาก Nvidia ซึ่งจะออกแบบระบบเชื่อมต่อ NVLink Fusion เพื่อให้ CPU และ GPU ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด ระบบนี้จะไม่ใช่แค่เครื่องจำลองทางฟิสิกส์แบบเดิม แต่จะเป็นแพลตฟอร์ม AI-HPC ที่สามารถใช้ AI ในการสร้างสมมติฐาน วิจัย และจำลองการทดลองได้โดยอัตโนมัติ เป้าหมายคือเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ นอกจากจะเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ FugakuNEXT ยังเป็นการลงทุนเชิงยุทธศาสตร์ของญี่ปุ่นเพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้านเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ และสร้างมาตรฐานใหม่ของการประมวลผลระดับโลก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ FugakuNEXT เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ของญี่ปุ่นที่ตั้งเป้าเข้าสู่ระดับ zetta-scale ➡️ เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia ➡️ ใช้ CPU MONAKA-X จาก Fujitsu และ GPU จาก Nvidia พร้อม NVLink Fusion ➡️ เป็นครั้งแรกที่ญี่ปุ่นใช้ GPU เป็นแกนหลักในระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับชาติ ➡️ ตั้งเป้าเปิดใช้งานในปี 2030 ที่ศูนย์ RIKEN เมืองโกเบ ➡️ งบประมาณพัฒนาเกิน 110 พันล้านเยน หรือประมาณ $740 ล้าน ➡️ ประสิทธิภาพสูงสุดคาดว่าจะอยู่ที่ 600 exaFLOPS ใน FP8 sparse precision ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม ➡️ ใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ แต่ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้นมหาศาล ➡️ ระบบจะรองรับงาน AI เช่น climate modeling, drug discovery, disaster resilience ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MONAKA-X เป็นรุ่นต่อยอดจาก MONAKA ที่เน้น SIMD และ matrix engine สำหรับ AI ➡️ Nvidia อาจใช้ GPU รุ่น Feynman Ultra ที่มี Tensor Core เป็นหลัก ➡️ NVLink Fusion อาจมีแบนด์วิดธ์สูงถึงหลาย TB/s ต่อพอร์ต ➡️ ซอฟต์แวร์จะใช้ CUDA-X, TensorRT และ NeMo สำหรับงาน AI ➡️ มีการใช้ Physics-Informed Neural Networks (PINNs) เพื่อแทนการคำนวณที่ซับซ้อน ➡️ FugakuNEXT เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ญี่ปุ่นในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-gpus-and-fujitsu-arm-cpus-will-power-japans-next-usd750m-zetta-scale-supercomputer-fugakunext-aims-to-revolutionize-ai-driven-science-and-global-research
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 220 มุมมอง 0 รีวิว
  • จากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง – เมื่อการเขียน Agent กลายเป็นทักษะพื้นฐานของนักพัฒนา

    ในปี 2025 Geoffrey Huntley เปิดเวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: “มันคือโค้ด 300 บรรทัดที่วนลูปกับ LLM tokens” ฟังดูเหมือนเรื่องเล่น ๆ แต่จริง ๆ แล้วนี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการพัฒนา

    เขาเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า agent ไม่ใช่แค่ buzzword แต่คือระบบที่สามารถรับ input, เรียกใช้เครื่องมือ (tools), และตอบกลับอย่างชาญฉลาด โดยใช้ LLM ที่มีความสามารถ agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2

    ในเวิร์กช็อปนี้ ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การสร้าง agent ทีละขั้น เริ่มจาก chat interface → อ่านไฟล์ → ลิสต์ไฟล์ → รันคำสั่ง bash → แก้ไขไฟล์ → ค้นหาโค้ด ทั้งหมดนี้ทำผ่าน event loop ที่เชื่อมโยงกับ LLM และ tool registry

    Geoffrey เน้นว่า agent ที่ดีต้องมี context window ที่สะอาด ไม่ควรใช้ context เดียวกันสำหรับหลายกิจกรรม เพราะจะทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน และควรระวังการใช้ Model Context Protocol (MCP) ที่กิน context window มากเกินไป

    เขายังแนะนำให้ใช้ LLM แบบ “agentic” สำหรับงานที่ต้องการการกระทำ และใช้ LLM แบบ “oracle” สำหรับงานวิเคราะห์หรือสรุปผล โดยสามารถเชื่อมต่อหลายโมเดลเข้าด้วยกันใน agent เดียวได้

    สุดท้าย เขาทิ้งท้ายว่า “AI ไม่ได้มาแย่งงานคุณ คนที่ใช้ AI ต่างหากที่จะแย่งงานคุณ” และการเรียนรู้การสร้าง agent คือการลงทุนในตัวเองที่สำคัญที่สุดในยุคนี้

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    เวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยโค้ดเพียง ~300 บรรทัด
    agent คือระบบที่รับ input, เรียกใช้ tools, และตอบกลับผ่าน LLM
    ใช้ LLM agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 เป็นแกนหลัก
    agent มี event loop ที่จัดการ input, inference, และ tool execution
    เรียนรู้การสร้าง tools เช่น read_file, list_files, bash, edit_file, code_search
    สามารถเชื่อมต่อ LLM แบบ oracle เช่น GPT เพื่อช่วยตรวจสอบผลลัพธ์
    Claude Sonnet ถูกเปรียบเป็น “squirrel” ที่ bias ไปทางการกระทำมากกว่าการคิด
    context window ของ LLM มีขนาดจำกัด ต้องบริหารอย่างระมัดระวัง
    MCP คือฟังก์ชันที่ลงทะเบียนใน context window เพื่อเรียกใช้ tools
    agent ที่ดีต้องมี prompt ที่ชัดเจนและ context ที่ไม่ปะปนกัน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    GitHub มีตัวอย่าง agent แบบ open-source เช่น Amp, Cursor, Windsurf, OpenCode
    mini-swe-agent เป็น agent ขนาด 100 บรรทัดที่ทำงานได้จริงและผ่านการทดสอบ SWE Bench
    การใช้ ripgrep เป็นพื้นฐานของการค้นหาโค้ดในหลาย coding agent
    การสร้าง agent ช่วยเปลี่ยนผู้ใช้ AI ให้กลายเป็นผู้ผลิต AI
    บริษัทอย่าง Canva เริ่มใช้ AI ในการสัมภาษณ์งาน และคาดหวังให้ผู้สมัครเข้าใจ agent

    https://ghuntley.com/agent/
    🎙️ จากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง – เมื่อการเขียน Agent กลายเป็นทักษะพื้นฐานของนักพัฒนา ในปี 2025 Geoffrey Huntley เปิดเวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: “มันคือโค้ด 300 บรรทัดที่วนลูปกับ LLM tokens” ฟังดูเหมือนเรื่องเล่น ๆ แต่จริง ๆ แล้วนี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการพัฒนา เขาเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า agent ไม่ใช่แค่ buzzword แต่คือระบบที่สามารถรับ input, เรียกใช้เครื่องมือ (tools), และตอบกลับอย่างชาญฉลาด โดยใช้ LLM ที่มีความสามารถ agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 ในเวิร์กช็อปนี้ ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การสร้าง agent ทีละขั้น เริ่มจาก chat interface → อ่านไฟล์ → ลิสต์ไฟล์ → รันคำสั่ง bash → แก้ไขไฟล์ → ค้นหาโค้ด ทั้งหมดนี้ทำผ่าน event loop ที่เชื่อมโยงกับ LLM และ tool registry Geoffrey เน้นว่า agent ที่ดีต้องมี context window ที่สะอาด ไม่ควรใช้ context เดียวกันสำหรับหลายกิจกรรม เพราะจะทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน และควรระวังการใช้ Model Context Protocol (MCP) ที่กิน context window มากเกินไป เขายังแนะนำให้ใช้ LLM แบบ “agentic” สำหรับงานที่ต้องการการกระทำ และใช้ LLM แบบ “oracle” สำหรับงานวิเคราะห์หรือสรุปผล โดยสามารถเชื่อมต่อหลายโมเดลเข้าด้วยกันใน agent เดียวได้ สุดท้าย เขาทิ้งท้ายว่า “AI ไม่ได้มาแย่งงานคุณ คนที่ใช้ AI ต่างหากที่จะแย่งงานคุณ” และการเรียนรู้การสร้าง agent คือการลงทุนในตัวเองที่สำคัญที่สุดในยุคนี้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยโค้ดเพียง ~300 บรรทัด ➡️ agent คือระบบที่รับ input, เรียกใช้ tools, และตอบกลับผ่าน LLM ➡️ ใช้ LLM agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 เป็นแกนหลัก ➡️ agent มี event loop ที่จัดการ input, inference, และ tool execution ➡️ เรียนรู้การสร้าง tools เช่น read_file, list_files, bash, edit_file, code_search ➡️ สามารถเชื่อมต่อ LLM แบบ oracle เช่น GPT เพื่อช่วยตรวจสอบผลลัพธ์ ➡️ Claude Sonnet ถูกเปรียบเป็น “squirrel” ที่ bias ไปทางการกระทำมากกว่าการคิด ➡️ context window ของ LLM มีขนาดจำกัด ต้องบริหารอย่างระมัดระวัง ➡️ MCP คือฟังก์ชันที่ลงทะเบียนใน context window เพื่อเรียกใช้ tools ➡️ agent ที่ดีต้องมี prompt ที่ชัดเจนและ context ที่ไม่ปะปนกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีตัวอย่าง agent แบบ open-source เช่น Amp, Cursor, Windsurf, OpenCode ➡️ mini-swe-agent เป็น agent ขนาด 100 บรรทัดที่ทำงานได้จริงและผ่านการทดสอบ SWE Bench ➡️ การใช้ ripgrep เป็นพื้นฐานของการค้นหาโค้ดในหลาย coding agent ➡️ การสร้าง agent ช่วยเปลี่ยนผู้ใช้ AI ให้กลายเป็นผู้ผลิต AI ➡️ บริษัทอย่าง Canva เริ่มใช้ AI ในการสัมภาษณ์งาน และคาดหวังให้ผู้สมัครเข้าใจ agent https://ghuntley.com/agent/
    GHUNTLEY.COM
    how to build a coding agent: free workshop
    It's not that hard to build a coding agent. 300 lines of code running in a loop with LLM tokens. You just keep throwing tokens at the loop, and then you've got yourself an agent.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 202 มุมมอง 0 รีวิว
  • Claude กับภารกิจหยุดยั้ง “สูตรระเบิดนิวเคลียร์”

    ในยุคที่ AI สามารถตอบคำถามแทบทุกอย่างได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ความกังวลก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย โดยเฉพาะคำถามที่อาจนำไปสู่การสร้างอาวุธทำลายล้างสูง เช่น ระเบิดนิวเคลียร์

    Anthropic บริษัทผู้พัฒนา Claude ซึ่งเป็นคู่แข่งของ ChatGPT ได้ร่วมมือกับหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ อย่าง NNSA (National Nuclear Security Administration) เพื่อพัฒนา “classifier” หรือระบบตรวจจับคำถามที่เกี่ยวข้องกับการสร้างอาวุธนิวเคลียร์

    ระบบนี้สามารถแยกแยะได้ว่า ผู้ใช้กำลังถามเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น “ฟิชชันคืออะไร” หรือกำลังพยายามขอ “แผนสร้างระเบิดยูเรเนียมในโรงรถ” ซึ่งถือเป็นการใช้งานที่อันตราย

    ผลการทดสอบพบว่า classifier นี้สามารถตรวจจับคำถามที่เป็นภัยได้ถึง 96% โดยใช้ชุดข้อมูลจำลองกว่า 300 แบบ และยังสามารถจับการใช้งานจริงที่มีความเสี่ยงได้ในบางกรณี เช่น การทดลองของทีม red team ภายในบริษัทเอง

    Anthropic ยังประกาศว่าจะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับกลุ่ม Frontier Model Forum ซึ่งรวมถึงบริษัทใหญ่อย่าง Google, Meta, Microsoft และ OpenAI เพื่อสร้างมาตรฐานความปลอดภัยร่วมกันในวงการ AI

    แม้ Claude จะไม่เคยช่วยใครสร้างระเบิดจริง ๆ แต่การป้องกันไว้ก่อนก็ถือเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Anthropic พัฒนา classifier เพื่อป้องกันการใช้ Claude ในการออกแบบอาวุธนิวเคลียร์
    ร่วมมือกับ NNSA ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ
    classifier สามารถแยกแยะคำถามทั่วไปกับคำถามที่มีเจตนาอันตราย
    ตรวจจับคำถามเกี่ยวกับอาวุธนิวเคลียร์ได้แม่นยำถึง 96% จากชุดข้อมูลจำลอง
    ระบบถูกนำไปใช้จริงกับการสนทนาใน Claude บางส่วนแล้ว
    Claude สามารถจับคำถามของทีม red team ภายในบริษัทได้อย่างแม่นยำ
    Anthropic จะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับ Frontier Model Forum เพื่อสร้างมาตรฐานร่วม
    ผู้ใช้ยังสามารถถามเรื่องวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น พลังงานนิวเคลียร์หรือการแพทย์นิวเคลียร์ได้ตามปกติ
    ระบบนี้ทำงานคล้าย spam filter โดยตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Anthropic ได้รับการสนับสนุนจาก Amazon และ Google
    Claude ถูกเสนอให้หน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ใช้งานในราคาเพียง $1 เพื่อส่งเสริมความปลอดภัย
    NNSA มีบทบาทในการดูแลคลังอาวุธนิวเคลียร์ของสหรัฐฯ และพัฒนาเทคโนโลยีด้านความมั่นคง
    ระบบ classifier ใช้การสรุปแบบลำดับชั้น (hierarchical summarization) เพื่อหลีกเลี่ยงการตีความผิด
    การพัฒนา classifier นี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวทาง “red-teaming” ที่เน้นการทดสอบความปลอดภัยเชิงรุก

    https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude/anthropic-will-nuke-your-attempt-to-use-ai-to-build-a-nuke
    🎙️ Claude กับภารกิจหยุดยั้ง “สูตรระเบิดนิวเคลียร์” ในยุคที่ AI สามารถตอบคำถามแทบทุกอย่างได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ความกังวลก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย โดยเฉพาะคำถามที่อาจนำไปสู่การสร้างอาวุธทำลายล้างสูง เช่น ระเบิดนิวเคลียร์ Anthropic บริษัทผู้พัฒนา Claude ซึ่งเป็นคู่แข่งของ ChatGPT ได้ร่วมมือกับหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ อย่าง NNSA (National Nuclear Security Administration) เพื่อพัฒนา “classifier” หรือระบบตรวจจับคำถามที่เกี่ยวข้องกับการสร้างอาวุธนิวเคลียร์ ระบบนี้สามารถแยกแยะได้ว่า ผู้ใช้กำลังถามเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น “ฟิชชันคืออะไร” หรือกำลังพยายามขอ “แผนสร้างระเบิดยูเรเนียมในโรงรถ” ซึ่งถือเป็นการใช้งานที่อันตราย ผลการทดสอบพบว่า classifier นี้สามารถตรวจจับคำถามที่เป็นภัยได้ถึง 96% โดยใช้ชุดข้อมูลจำลองกว่า 300 แบบ และยังสามารถจับการใช้งานจริงที่มีความเสี่ยงได้ในบางกรณี เช่น การทดลองของทีม red team ภายในบริษัทเอง Anthropic ยังประกาศว่าจะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับกลุ่ม Frontier Model Forum ซึ่งรวมถึงบริษัทใหญ่อย่าง Google, Meta, Microsoft และ OpenAI เพื่อสร้างมาตรฐานความปลอดภัยร่วมกันในวงการ AI แม้ Claude จะไม่เคยช่วยใครสร้างระเบิดจริง ๆ แต่การป้องกันไว้ก่อนก็ถือเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Anthropic พัฒนา classifier เพื่อป้องกันการใช้ Claude ในการออกแบบอาวุธนิวเคลียร์ ➡️ ร่วมมือกับ NNSA ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ ➡️ classifier สามารถแยกแยะคำถามทั่วไปกับคำถามที่มีเจตนาอันตราย ➡️ ตรวจจับคำถามเกี่ยวกับอาวุธนิวเคลียร์ได้แม่นยำถึง 96% จากชุดข้อมูลจำลอง ➡️ ระบบถูกนำไปใช้จริงกับการสนทนาใน Claude บางส่วนแล้ว ➡️ Claude สามารถจับคำถามของทีม red team ภายในบริษัทได้อย่างแม่นยำ ➡️ Anthropic จะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับ Frontier Model Forum เพื่อสร้างมาตรฐานร่วม ➡️ ผู้ใช้ยังสามารถถามเรื่องวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น พลังงานนิวเคลียร์หรือการแพทย์นิวเคลียร์ได้ตามปกติ ➡️ ระบบนี้ทำงานคล้าย spam filter โดยตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Anthropic ได้รับการสนับสนุนจาก Amazon และ Google ➡️ Claude ถูกเสนอให้หน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ใช้งานในราคาเพียง $1 เพื่อส่งเสริมความปลอดภัย ➡️ NNSA มีบทบาทในการดูแลคลังอาวุธนิวเคลียร์ของสหรัฐฯ และพัฒนาเทคโนโลยีด้านความมั่นคง ➡️ ระบบ classifier ใช้การสรุปแบบลำดับชั้น (hierarchical summarization) เพื่อหลีกเลี่ยงการตีความผิด ➡️ การพัฒนา classifier นี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวทาง “red-teaming” ที่เน้นการทดสอบความปลอดภัยเชิงรุก https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude/anthropic-will-nuke-your-attempt-to-use-ai-to-build-a-nuke
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 226 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อ Tesla ต้องปรับตัวเพื่ออยู่รอดในตลาดจีน ด้วย AI ที่พูดภาษาท้องถิ่น

    Tesla กำลังเผชิญกับการแข่งขันที่ดุเดือดในตลาดรถยนต์ไฟฟ้าจีน ซึ่งเต็มไปด้วยแบรนด์ท้องถิ่นที่ใส่เทคโนโลยีล้ำหน้าเข้าไปในรถอย่างไม่หยุดยั้ง เพื่อรับมือกับสถานการณ์นี้ Tesla จึงตัดสินใจเปลี่ยนกลยุทธ์ด้านซอฟต์แวร์ โดยนำโมเดล AI สัญชาติจีนอย่าง DeepSeek และ Doubao มาใช้ในระบบผู้ช่วยเสียงภายในรถยนต์

    Doubao ซึ่งพัฒนาโดย ByteDance จะรับหน้าที่ประมวลผลคำสั่งเสียง เช่น การนำทาง การควบคุมอุณหภูมิ และการเล่นเพลง ส่วน DeepSeek จะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสนทนาอัจฉริยะที่สามารถตอบคำถามหลายขั้นตอนและเข้าใจบริบทได้ลึกขึ้น ทั้งสองโมเดลจะทำงานผ่านคลาวด์ของ Volcano Engine ซึ่งเป็นบริการของ ByteDance เช่นกัน

    การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นเพราะข้อจำกัดด้านกฎหมายของจีนที่ไม่อนุญาตให้ส่งข้อมูลผู้ใช้ไปยังเซิร์ฟเวอร์ต่างประเทศ ทำให้ Tesla ไม่สามารถใช้ Grok ซึ่งเป็นโมเดลของ xAI ที่ใช้ในสหรัฐฯ ได้

    นอกจากนี้ Tesla ยังเปิดตัว Model Y L รุ่นใหม่แบบ 6 ที่นั่งในจีน ซึ่งเป็นรุ่นแรกที่รองรับผู้ช่วยเสียงแบบ “Hey, Tesla” โดยไม่ต้องกดปุ่มบนพวงมาลัยเหมือนรุ่นก่อน ๆ

    การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงความจำเป็นที่ Tesla ต้องปรับตัวให้เข้ากับวัฒนธรรมเทคโนโลยีของจีน ซึ่งผู้ใช้คุ้นเคยกับระบบผู้ช่วยเสียงที่ตอบสนองได้รวดเร็วและเชื่อมโยงกับบริการท้องถิ่น เช่น แผนที่จีน แอปส่งอาหาร และระบบชำระเงิน

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Tesla เตรียมใช้ AI สัญชาติจีน DeepSeek และ Doubao ในรถยนต์ที่จำหน่ายในจีน
    Doubao รับหน้าที่ประมวลผลคำสั่งเสียง เช่น นำทาง เพลง อุณหภูมิ
    DeepSeek ทำหน้าที่สนทนาอัจฉริยะ ตอบคำถามหลายขั้นตอน
    ทั้งสองโมเดลทำงานผ่านคลาวด์ Volcano Engine ของ ByteDance
    Tesla ไม่สามารถใช้ Grok ในจีนเพราะข้อจำกัดด้านกฎหมายและการจัดการข้อมูล
    ผู้ใช้สามารถเรียกผู้ช่วยเสียงด้วยคำว่า “Hey, Tesla” หรือกำหนดเองได้
    Tesla เปิดตัว Model Y L รุ่นใหม่แบบ 6 ที่นั่งในจีน รองรับระบบ AI เต็มรูปแบบ
    การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดจากการแข่งขันกับแบรนด์จีน เช่น BYD และ Geely
    BMW ก็ใช้โมเดล Qwen จาก Alibaba ในรถรุ่นใหม่ที่จำหน่ายในจีน
    ยังไม่มีการยืนยันว่า AI ทั้งสองถูกติดตั้งในรถทุกคันแล้ว

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    DeepSeek ได้รับความนิยมในจีนหลังเปิดตัวรุ่น R1 และ V3.1 ที่มีความสามารถด้าน reasoning สูง
    ระบบผู้ช่วยเสียงในรถยนต์จีนสามารถเชื่อมต่อกับบริการท้องถิ่น เช่น Alipay, Meituan, Gaode Maps
    LLMs เช่น ChatGPT, Qwen, และ DeepSeek ถูกนำมาใช้ในรถยนต์มากขึ้นทั่วโลก
    การใช้ AI ในรถยนต์ช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความสะดวกในการขับขี่
    การใช้โมเดลท้องถิ่นช่วยให้ตอบสนองต่อภาษาถิ่นและพฤติกรรมผู้ใช้ได้แม่นยำกว่าโมเดลสากล

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/22/tesla-to-integrate-deepseek-doubao-ai-voice-controls-in-china
    🎙️ เมื่อ Tesla ต้องปรับตัวเพื่ออยู่รอดในตลาดจีน ด้วย AI ที่พูดภาษาท้องถิ่น Tesla กำลังเผชิญกับการแข่งขันที่ดุเดือดในตลาดรถยนต์ไฟฟ้าจีน ซึ่งเต็มไปด้วยแบรนด์ท้องถิ่นที่ใส่เทคโนโลยีล้ำหน้าเข้าไปในรถอย่างไม่หยุดยั้ง เพื่อรับมือกับสถานการณ์นี้ Tesla จึงตัดสินใจเปลี่ยนกลยุทธ์ด้านซอฟต์แวร์ โดยนำโมเดล AI สัญชาติจีนอย่าง DeepSeek และ Doubao มาใช้ในระบบผู้ช่วยเสียงภายในรถยนต์ Doubao ซึ่งพัฒนาโดย ByteDance จะรับหน้าที่ประมวลผลคำสั่งเสียง เช่น การนำทาง การควบคุมอุณหภูมิ และการเล่นเพลง ส่วน DeepSeek จะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสนทนาอัจฉริยะที่สามารถตอบคำถามหลายขั้นตอนและเข้าใจบริบทได้ลึกขึ้น ทั้งสองโมเดลจะทำงานผ่านคลาวด์ของ Volcano Engine ซึ่งเป็นบริการของ ByteDance เช่นกัน การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นเพราะข้อจำกัดด้านกฎหมายของจีนที่ไม่อนุญาตให้ส่งข้อมูลผู้ใช้ไปยังเซิร์ฟเวอร์ต่างประเทศ ทำให้ Tesla ไม่สามารถใช้ Grok ซึ่งเป็นโมเดลของ xAI ที่ใช้ในสหรัฐฯ ได้ นอกจากนี้ Tesla ยังเปิดตัว Model Y L รุ่นใหม่แบบ 6 ที่นั่งในจีน ซึ่งเป็นรุ่นแรกที่รองรับผู้ช่วยเสียงแบบ “Hey, Tesla” โดยไม่ต้องกดปุ่มบนพวงมาลัยเหมือนรุ่นก่อน ๆ การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงความจำเป็นที่ Tesla ต้องปรับตัวให้เข้ากับวัฒนธรรมเทคโนโลยีของจีน ซึ่งผู้ใช้คุ้นเคยกับระบบผู้ช่วยเสียงที่ตอบสนองได้รวดเร็วและเชื่อมโยงกับบริการท้องถิ่น เช่น แผนที่จีน แอปส่งอาหาร และระบบชำระเงิน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Tesla เตรียมใช้ AI สัญชาติจีน DeepSeek และ Doubao ในรถยนต์ที่จำหน่ายในจีน ➡️ Doubao รับหน้าที่ประมวลผลคำสั่งเสียง เช่น นำทาง เพลง อุณหภูมิ ➡️ DeepSeek ทำหน้าที่สนทนาอัจฉริยะ ตอบคำถามหลายขั้นตอน ➡️ ทั้งสองโมเดลทำงานผ่านคลาวด์ Volcano Engine ของ ByteDance ➡️ Tesla ไม่สามารถใช้ Grok ในจีนเพราะข้อจำกัดด้านกฎหมายและการจัดการข้อมูล ➡️ ผู้ใช้สามารถเรียกผู้ช่วยเสียงด้วยคำว่า “Hey, Tesla” หรือกำหนดเองได้ ➡️ Tesla เปิดตัว Model Y L รุ่นใหม่แบบ 6 ที่นั่งในจีน รองรับระบบ AI เต็มรูปแบบ ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดจากการแข่งขันกับแบรนด์จีน เช่น BYD และ Geely ➡️ BMW ก็ใช้โมเดล Qwen จาก Alibaba ในรถรุ่นใหม่ที่จำหน่ายในจีน ➡️ ยังไม่มีการยืนยันว่า AI ทั้งสองถูกติดตั้งในรถทุกคันแล้ว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DeepSeek ได้รับความนิยมในจีนหลังเปิดตัวรุ่น R1 และ V3.1 ที่มีความสามารถด้าน reasoning สูง ➡️ ระบบผู้ช่วยเสียงในรถยนต์จีนสามารถเชื่อมต่อกับบริการท้องถิ่น เช่น Alipay, Meituan, Gaode Maps ➡️ LLMs เช่น ChatGPT, Qwen, และ DeepSeek ถูกนำมาใช้ในรถยนต์มากขึ้นทั่วโลก ➡️ การใช้ AI ในรถยนต์ช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความสะดวกในการขับขี่ ➡️ การใช้โมเดลท้องถิ่นช่วยให้ตอบสนองต่อภาษาถิ่นและพฤติกรรมผู้ใช้ได้แม่นยำกว่าโมเดลสากล https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/22/tesla-to-integrate-deepseek-doubao-ai-voice-controls-in-china
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Tesla to integrate Deepseek, Doubao AI voice controls in China
    Tesla Inc plans to introduce in-car voice assistant functions powered by Deepseek and Bytedance Ltd's Doubao artificial intelligence as it aims to catch local rivals who offer similar features.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 256 มุมมอง 0 รีวิว
  • Pixel 10 กับ Tensor G5 – เมื่อ Google เลือก TSMC แทน Samsung เพื่อก้าวสู่ยุค AI บนมือถือ

    ในเดือนสิงหาคม 2025 Google เปิดตัว Pixel 10 และ Pixel 10 Pro พร้อมชิป Tensor G5 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในสายผลิตภัณฑ์ Pixel เพราะเป็นครั้งแรกที่ Google เลือก TSMC เป็นผู้ผลิตชิป แทนที่ Samsung ที่เคยร่วมงานกันมาตั้งแต่ Tensor รุ่นแรก

    Tensor G5 ถูกผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P ของ TSMC ซึ่งเป็นกระบวนการระดับ 3 นาโนเมตรที่ให้ประสิทธิภาพสูงและใช้พลังงานต่ำกว่าเดิม โดย CPU เร็วขึ้น 34% และ TPU สำหรับงาน AI เร็วขึ้นถึง 60% เมื่อเทียบกับ Tensor G4

    นอกจากความเร็วแล้ว Tensor G5 ยังมาพร้อมกับความสามารถด้าน AI ที่ล้ำหน้า เช่น การรันโมเดล Gemini Nano ของ DeepMind บนเครื่องโดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ทำให้ฟีเจอร์อย่าง Magic Cue, Call Notes, Voice Translate และ Gboard Smart Edit ทำงานได้เร็วและแม่นยำขึ้น

    Pixel 10 ยังมีฟีเจอร์กล้องใหม่ เช่น Add Me, Auto Best Take และ 100x Pro Res Zoom ที่ใช้โมเดล diffusion ขนาดเกือบพันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งรันบน TPU โดยตรง พร้อมระบบ ISP ใหม่ที่ช่วยให้ถ่ายวิดีโอ 10-bit ได้แม้ในที่แสงน้อย

    การเปลี่ยนมาใช้ TSMC ไม่ใช่แค่เรื่องประสิทธิภาพ แต่ยังสะท้อนถึงความพยายามของ Google ในการควบคุมคุณภาพและความปลอดภัยของชิป ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการผลิต โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างสมาร์ทโฟนที่ฉลาดและปลอดภัยที่สุดในตลาด

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Pixel 10 ใช้ชิป Tensor G5 ที่ผลิตโดย TSMC แทน Samsung
    Tensor G5 ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P ระดับ 3nm ที่มีประสิทธิภาพสูง
    CPU เร็วขึ้น 34% และ TPU เร็วขึ้น 60% เมื่อเทียบกับ Tensor G4
    รองรับโมเดล Gemini Nano จาก DeepMind สำหรับงาน AI บนเครื่อง
    ฟีเจอร์ AI ใหม่ เช่น Magic Cue, Call Notes, Voice Translate, Gboard Smart Edit
    ระบบกล้องใหม่รองรับ 100x Pro Res Zoom และวิดีโอ 10-bit
    Pixel 10 รองรับการชาร์จเร็ว, แบตเตอรี่ใหญ่ขึ้น และชาร์จไร้สายแบบแม่เหล็ก
    รองรับการอัปเดตซอฟต์แวร์นานถึง 7 ปี
    มีการปรับปรุงระบบควบคุมความร้อนให้ชิปทำงานที่ความถี่สูงได้โดยไม่ throttle
    ใช้ LPDDR5X และ UFS 4.0 เพื่อเพิ่มแบนด์วิดท์และความเร็วในการอ่านข้อมูล

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    TSMC เป็นผู้ผลิตชิปที่มี yield สูงและการออกแบบทรานซิสเตอร์ที่แม่นยำ
    N3P เป็นการพัฒนาเพิ่มเติมจาก N3E โดยให้ประสิทธิภาพดีขึ้นแต่ยังคงความเข้ากันได้กับดีไซน์เดิม
    การเปลี่ยนมาใช้ TSMC อาจเป็นการตอบโต้ต่อปัญหาด้านประสิทธิภาพของ Samsung Foundry
    Tensor G5 ใช้สถาปัตยกรรม Matformer และ Per Layer Embedding เพื่อเพิ่มคุณภาพการตอบสนองของโมเดล
    Pixel 10 เป็นรุ่นแรกที่ใช้ diffusion model ในกล้องโดยตรงบนอุปกรณ์

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/google-switches-from-samsung-to-tsmc-pixel-10-and-g5-use-tsmcs-n3p-process
    🎙️ Pixel 10 กับ Tensor G5 – เมื่อ Google เลือก TSMC แทน Samsung เพื่อก้าวสู่ยุค AI บนมือถือ ในเดือนสิงหาคม 2025 Google เปิดตัว Pixel 10 และ Pixel 10 Pro พร้อมชิป Tensor G5 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในสายผลิตภัณฑ์ Pixel เพราะเป็นครั้งแรกที่ Google เลือก TSMC เป็นผู้ผลิตชิป แทนที่ Samsung ที่เคยร่วมงานกันมาตั้งแต่ Tensor รุ่นแรก Tensor G5 ถูกผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P ของ TSMC ซึ่งเป็นกระบวนการระดับ 3 นาโนเมตรที่ให้ประสิทธิภาพสูงและใช้พลังงานต่ำกว่าเดิม โดย CPU เร็วขึ้น 34% และ TPU สำหรับงาน AI เร็วขึ้นถึง 60% เมื่อเทียบกับ Tensor G4 นอกจากความเร็วแล้ว Tensor G5 ยังมาพร้อมกับความสามารถด้าน AI ที่ล้ำหน้า เช่น การรันโมเดล Gemini Nano ของ DeepMind บนเครื่องโดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ทำให้ฟีเจอร์อย่าง Magic Cue, Call Notes, Voice Translate และ Gboard Smart Edit ทำงานได้เร็วและแม่นยำขึ้น Pixel 10 ยังมีฟีเจอร์กล้องใหม่ เช่น Add Me, Auto Best Take และ 100x Pro Res Zoom ที่ใช้โมเดล diffusion ขนาดเกือบพันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งรันบน TPU โดยตรง พร้อมระบบ ISP ใหม่ที่ช่วยให้ถ่ายวิดีโอ 10-bit ได้แม้ในที่แสงน้อย การเปลี่ยนมาใช้ TSMC ไม่ใช่แค่เรื่องประสิทธิภาพ แต่ยังสะท้อนถึงความพยายามของ Google ในการควบคุมคุณภาพและความปลอดภัยของชิป ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการผลิต โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างสมาร์ทโฟนที่ฉลาดและปลอดภัยที่สุดในตลาด 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Pixel 10 ใช้ชิป Tensor G5 ที่ผลิตโดย TSMC แทน Samsung ➡️ Tensor G5 ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P ระดับ 3nm ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ CPU เร็วขึ้น 34% และ TPU เร็วขึ้น 60% เมื่อเทียบกับ Tensor G4 ➡️ รองรับโมเดล Gemini Nano จาก DeepMind สำหรับงาน AI บนเครื่อง ➡️ ฟีเจอร์ AI ใหม่ เช่น Magic Cue, Call Notes, Voice Translate, Gboard Smart Edit ➡️ ระบบกล้องใหม่รองรับ 100x Pro Res Zoom และวิดีโอ 10-bit ➡️ Pixel 10 รองรับการชาร์จเร็ว, แบตเตอรี่ใหญ่ขึ้น และชาร์จไร้สายแบบแม่เหล็ก ➡️ รองรับการอัปเดตซอฟต์แวร์นานถึง 7 ปี ➡️ มีการปรับปรุงระบบควบคุมความร้อนให้ชิปทำงานที่ความถี่สูงได้โดยไม่ throttle ➡️ ใช้ LPDDR5X และ UFS 4.0 เพื่อเพิ่มแบนด์วิดท์และความเร็วในการอ่านข้อมูล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ TSMC เป็นผู้ผลิตชิปที่มี yield สูงและการออกแบบทรานซิสเตอร์ที่แม่นยำ ➡️ N3P เป็นการพัฒนาเพิ่มเติมจาก N3E โดยให้ประสิทธิภาพดีขึ้นแต่ยังคงความเข้ากันได้กับดีไซน์เดิม ➡️ การเปลี่ยนมาใช้ TSMC อาจเป็นการตอบโต้ต่อปัญหาด้านประสิทธิภาพของ Samsung Foundry ➡️ Tensor G5 ใช้สถาปัตยกรรม Matformer และ Per Layer Embedding เพื่อเพิ่มคุณภาพการตอบสนองของโมเดล ➡️ Pixel 10 เป็นรุ่นแรกที่ใช้ diffusion model ในกล้องโดยตรงบนอุปกรณ์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/google-switches-from-samsung-to-tsmc-pixel-10-and-g5-use-tsmcs-n3p-process
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 218 มุมมอง 0 รีวิว
  • Jaguar Shores – ชิป AI ตัวใหม่ของ Intel ที่อาจเป็นเดิมพันสุดท้าย

    ในโลกที่ NVIDIA และ AMD ครองตลาด AI อย่างมั่นคง Intel กลับต้องดิ้นรนเพื่อหาที่ยืน และตอนนี้พวกเขากำลังวางเดิมพันครั้งใหญ่กับ “Jaguar Shores” – ชิป AI รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่แค่ชิป แต่เป็นแพลตฟอร์มระดับ rack-scale ที่อาจเปลี่ยนเกมได้

    หลังจากยกเลิกโครงการ Falcon Shores ที่เคยถูกคาดหวังไว้สูง Intel หันมาโฟกัสกับ Jaguar Shores อย่างเต็มตัว โดยชิปนี้ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI ในระดับ data center โดยเฉพาะ มีขนาดแพ็กเกจใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm และใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีล่าสุดในวงการ

    Jaguar Shores จะรวม CPU Xeon รุ่นใหม่ Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ interconnect แบบ silicon photonics เข้าไว้ในระบบเดียว เพื่อให้สามารถประมวลผลงาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว โดยใช้กระบวนการผลิต 18A ที่มีเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์อย่างมาก

    แต่แม้จะดูน่าตื่นเต้น Intel ก็ยังเผชิญกับความท้าทายหลายด้าน ทั้งการขาดแคลนบุคลากร ความล่าช้าในการพัฒนา และแรงกดดันจากคู่แข่งที่นำหน้าไปไกลแล้ว หาก Jaguar Shores ล้มเหลว ก็อาจเป็นจุดจบของความหวังในตลาด AI ของ Intel

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Jaguar Shores เป็นแพลตฟอร์ม AI รุ่นใหม่ของ Intel ที่ทำงานในระดับ rack-scale
    ใช้กระบวนการผลิต 18A พร้อมเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia
    ขนาดแพ็กเกจชิปใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm พร้อม 4 tiles และ 8 HBM sites
    ใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix สำหรับงาน HPC และ AI inference
    รวม CPU Xeon Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ silicon photonics
    ถูกใช้เป็น test vehicle โดยทีมวิศวกรรมความร้อนของ Intel
    เป็นการเปลี่ยนแผนจาก Falcon Shores ที่ถูกยกเลิกไป
    คาดว่าจะเปิดตัวในปี 2026 เพื่อแข่งขันกับ NVIDIA และ AMD

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Falcon Shores ถูกลดบทบาทเป็นแพลตฟอร์มต้นแบบเพื่อทดสอบเทคโนโลยี
    Jaguar Shores ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI inference และ model deployment
    Modular design รองรับการปรับแต่งสำหรับองค์กรที่มี workload เฉพาะ
    Silicon photonics ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างชิ้นส่วนใน rack มี latency ต่ำมาก
    Intel หวังใช้ Jaguar Shores เป็นจุดเปลี่ยนเพื่อกลับมานำในตลาด AI

    https://wccftech.com/intel-next-gen-ai-chip-jaguar-shores-test-vehicle-surfaces-online/
    🎙️ Jaguar Shores – ชิป AI ตัวใหม่ของ Intel ที่อาจเป็นเดิมพันสุดท้าย ในโลกที่ NVIDIA และ AMD ครองตลาด AI อย่างมั่นคง Intel กลับต้องดิ้นรนเพื่อหาที่ยืน และตอนนี้พวกเขากำลังวางเดิมพันครั้งใหญ่กับ “Jaguar Shores” – ชิป AI รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่แค่ชิป แต่เป็นแพลตฟอร์มระดับ rack-scale ที่อาจเปลี่ยนเกมได้ หลังจากยกเลิกโครงการ Falcon Shores ที่เคยถูกคาดหวังไว้สูง Intel หันมาโฟกัสกับ Jaguar Shores อย่างเต็มตัว โดยชิปนี้ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI ในระดับ data center โดยเฉพาะ มีขนาดแพ็กเกจใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm และใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีล่าสุดในวงการ Jaguar Shores จะรวม CPU Xeon รุ่นใหม่ Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ interconnect แบบ silicon photonics เข้าไว้ในระบบเดียว เพื่อให้สามารถประมวลผลงาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว โดยใช้กระบวนการผลิต 18A ที่มีเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์อย่างมาก แต่แม้จะดูน่าตื่นเต้น Intel ก็ยังเผชิญกับความท้าทายหลายด้าน ทั้งการขาดแคลนบุคลากร ความล่าช้าในการพัฒนา และแรงกดดันจากคู่แข่งที่นำหน้าไปไกลแล้ว หาก Jaguar Shores ล้มเหลว ก็อาจเป็นจุดจบของความหวังในตลาด AI ของ Intel 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Jaguar Shores เป็นแพลตฟอร์ม AI รุ่นใหม่ของ Intel ที่ทำงานในระดับ rack-scale ➡️ ใช้กระบวนการผลิต 18A พร้อมเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ➡️ ขนาดแพ็กเกจชิปใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm พร้อม 4 tiles และ 8 HBM sites ➡️ ใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix สำหรับงาน HPC และ AI inference ➡️ รวม CPU Xeon Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ silicon photonics ➡️ ถูกใช้เป็น test vehicle โดยทีมวิศวกรรมความร้อนของ Intel ➡️ เป็นการเปลี่ยนแผนจาก Falcon Shores ที่ถูกยกเลิกไป ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในปี 2026 เพื่อแข่งขันกับ NVIDIA และ AMD ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Falcon Shores ถูกลดบทบาทเป็นแพลตฟอร์มต้นแบบเพื่อทดสอบเทคโนโลยี ➡️ Jaguar Shores ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI inference และ model deployment ➡️ Modular design รองรับการปรับแต่งสำหรับองค์กรที่มี workload เฉพาะ ➡️ Silicon photonics ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างชิ้นส่วนใน rack มี latency ต่ำมาก ➡️ Intel หวังใช้ Jaguar Shores เป็นจุดเปลี่ยนเพื่อกลับมานำในตลาด AI https://wccftech.com/intel-next-gen-ai-chip-jaguar-shores-test-vehicle-surfaces-online/
    WCCFTECH.COM
    Intel’s Next-Gen AI Chip Jaguar Shores ‘Test Vehicle’ Surfaces Online, Showcasing A Gigantic Chip Package That Could Mark A 'Make-Or-Break' Moment For Its AI Business
    Intel's next-gen AI architecture is reportedly under preparation by the company, as the respective 'testing vehicle' surfaces online.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 218 มุมมอง 0 รีวิว
  • ยุคแห่งการแฮกด้วย AI มาถึงแล้ว: เมื่อทั้งฝ่ายดีและร้ายใช้ AI ในสงครามไซเบอร์

    ในปี 2025 โลกไซเบอร์กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ที่ AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือช่วยงานทั่วไปอีกต่อไป แต่กลายเป็นอาวุธในสงครามระหว่างแฮกเกอร์และผู้ป้องกันระบบ โดยรายงานจาก NBC และ Tom’s Hardware ระบุว่า AI โดยเฉพาะ LLMs (Large Language Models) เช่น ChatGPT, Gemini และ Big Sleep ถูกนำมาใช้ทั้งในการค้นหาช่องโหว่และสร้างมัลแวร์

    ตัวอย่างที่ชัดเจนคือกรณีของรัสเซียที่ฝังโปรแกรม AI ลงในอีเมลฟิชชิ่งเพื่อค้นหาไฟล์ลับในคอมพิวเตอร์ของเหยื่อโดยอัตโนมัติ หรือกรณีของเกาหลีเหนือที่ใช้ AI สร้างโปรไฟล์ปลอมเพื่อสมัครงานในบริษัทเทคโนโลยีตะวันตก แล้วใช้ AI สื่อสารกับเพื่อนร่วมงานเพื่อหลอกลวงข้อมูล

    ในฝั่งของผู้ป้องกัน Google ใช้ AI “Big Sleep” ค้นพบช่องโหว่กว่า 20 จุดในซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส เช่น FFmpeg และ ImageMagick โดยไม่มีมนุษย์เข้าไปช่วยในขั้นตอนแรกเลย ส่วน CrowdStrike และ ReliaQuest ก็ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์เหตุการณ์และลดภาระงานที่ไม่จำเป็นให้กับทีมรักษาความปลอดภัย

    อย่างไรก็ตาม AI ยังไม่สามารถค้นพบช่องโหว่ใหม่ที่มนุษย์ไม่เคยรู้มาก่อน และยังสร้าง “AI slop” หรือรายงานปลอมจำนวนมากที่ทำให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องเสียเวลาไปกับการตรวจสอบข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ

    ข้อมูลจากข่าวหลัก
    แฮกเกอร์จากหลายประเทศเริ่มใช้ AI ในการโจมตีไซเบอร์ เช่น รัสเซีย, เกาหลีเหนือ, จีน และอิหร่าน
    รัสเซียใช้ AI ฝังในอีเมลฟิชชิ่งเพื่อค้นหาไฟล์ลับในคอมพิวเตอร์เหยื่อ
    เกาหลีเหนือใช้ AI สร้างโปรไฟล์ปลอมเพื่อสมัครงานในบริษัทเทคโนโลยีตะวันตก
    Google ใช้ AI “Big Sleep” ค้นพบช่องโหว่กว่า 20 จุดในซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส
    CrowdStrike และ ReliaQuest ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์และตอบสนองต่อเหตุการณ์ไซเบอร์
    AI ช่วยให้การค้นหาช่องโหว่เร็วขึ้น แต่ยังไม่สามารถค้นพบสิ่งใหม่ที่มนุษย์ไม่รู้
    HackerOne เริ่มแยกอันดับระหว่างนักวิจัยเดี่ยวกับกลุ่ม AI เช่น Xbow
    ปริมาณรายงานช่องโหว่ปลอมจาก AI เพิ่มขึ้นถึง 20% ในปี 2025

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Google Gemini และ DeepMind ร่วมกันพัฒนา Big Sleep เพื่อค้นหาช่องโหว่ก่อนที่แฮกเกอร์จะเจอ
    ช่องโหว่ CVE-2025-6965 ใน SQLite ถูก AI ค้นพบก่อนถูกโจมตีจริง
    AI ถูกใช้สร้าง deepfake เสียงและวิดีโอในแคมเปญฟิชชิ่งขั้นสูง
    87% ของผู้บริหาร IT กังวลเรื่องสงครามไซเบอร์ที่ใช้ AI เป็นอาวุธ
    85% ของเทคนิคโจมตีสามารถหลบหลีกเครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบเดิมได้
    Amazon และบริษัทใหญ่เชื่อว่า AI agents จะเปลี่ยนวิธีทำงานของมนุษย์ในทุกอุตสาหกรรม

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/report-claims-the-era-of-ai-hacking-has-arrived-good-and-bad-actors-leveraging-ai-in-cybersecurity-arms-race
    🧠 ยุคแห่งการแฮกด้วย AI มาถึงแล้ว: เมื่อทั้งฝ่ายดีและร้ายใช้ AI ในสงครามไซเบอร์ ในปี 2025 โลกไซเบอร์กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ที่ AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือช่วยงานทั่วไปอีกต่อไป แต่กลายเป็นอาวุธในสงครามระหว่างแฮกเกอร์และผู้ป้องกันระบบ โดยรายงานจาก NBC และ Tom’s Hardware ระบุว่า AI โดยเฉพาะ LLMs (Large Language Models) เช่น ChatGPT, Gemini และ Big Sleep ถูกนำมาใช้ทั้งในการค้นหาช่องโหว่และสร้างมัลแวร์ ตัวอย่างที่ชัดเจนคือกรณีของรัสเซียที่ฝังโปรแกรม AI ลงในอีเมลฟิชชิ่งเพื่อค้นหาไฟล์ลับในคอมพิวเตอร์ของเหยื่อโดยอัตโนมัติ หรือกรณีของเกาหลีเหนือที่ใช้ AI สร้างโปรไฟล์ปลอมเพื่อสมัครงานในบริษัทเทคโนโลยีตะวันตก แล้วใช้ AI สื่อสารกับเพื่อนร่วมงานเพื่อหลอกลวงข้อมูล ในฝั่งของผู้ป้องกัน Google ใช้ AI “Big Sleep” ค้นพบช่องโหว่กว่า 20 จุดในซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส เช่น FFmpeg และ ImageMagick โดยไม่มีมนุษย์เข้าไปช่วยในขั้นตอนแรกเลย ส่วน CrowdStrike และ ReliaQuest ก็ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์เหตุการณ์และลดภาระงานที่ไม่จำเป็นให้กับทีมรักษาความปลอดภัย อย่างไรก็ตาม AI ยังไม่สามารถค้นพบช่องโหว่ใหม่ที่มนุษย์ไม่เคยรู้มาก่อน และยังสร้าง “AI slop” หรือรายงานปลอมจำนวนมากที่ทำให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องเสียเวลาไปกับการตรวจสอบข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ แฮกเกอร์จากหลายประเทศเริ่มใช้ AI ในการโจมตีไซเบอร์ เช่น รัสเซีย, เกาหลีเหนือ, จีน และอิหร่าน ➡️ รัสเซียใช้ AI ฝังในอีเมลฟิชชิ่งเพื่อค้นหาไฟล์ลับในคอมพิวเตอร์เหยื่อ ➡️ เกาหลีเหนือใช้ AI สร้างโปรไฟล์ปลอมเพื่อสมัครงานในบริษัทเทคโนโลยีตะวันตก ➡️ Google ใช้ AI “Big Sleep” ค้นพบช่องโหว่กว่า 20 จุดในซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ➡️ CrowdStrike และ ReliaQuest ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์และตอบสนองต่อเหตุการณ์ไซเบอร์ ➡️ AI ช่วยให้การค้นหาช่องโหว่เร็วขึ้น แต่ยังไม่สามารถค้นพบสิ่งใหม่ที่มนุษย์ไม่รู้ ➡️ HackerOne เริ่มแยกอันดับระหว่างนักวิจัยเดี่ยวกับกลุ่ม AI เช่น Xbow ➡️ ปริมาณรายงานช่องโหว่ปลอมจาก AI เพิ่มขึ้นถึง 20% ในปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Google Gemini และ DeepMind ร่วมกันพัฒนา Big Sleep เพื่อค้นหาช่องโหว่ก่อนที่แฮกเกอร์จะเจอ ➡️ ช่องโหว่ CVE-2025-6965 ใน SQLite ถูก AI ค้นพบก่อนถูกโจมตีจริง ➡️ AI ถูกใช้สร้าง deepfake เสียงและวิดีโอในแคมเปญฟิชชิ่งขั้นสูง ➡️ 87% ของผู้บริหาร IT กังวลเรื่องสงครามไซเบอร์ที่ใช้ AI เป็นอาวุธ ➡️ 85% ของเทคนิคโจมตีสามารถหลบหลีกเครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบเดิมได้ ➡️ Amazon และบริษัทใหญ่เชื่อว่า AI agents จะเปลี่ยนวิธีทำงานของมนุษย์ในทุกอุตสาหกรรม https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/report-claims-the-era-of-ai-hacking-has-arrived-good-and-bad-actors-leveraging-ai-in-cybersecurity-arms-race
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    Report claims 'the era of AI hacking has arrived' — good and bad actors leveraging AI in cybersecurity arms race
    The security industry and the hackers they're supposed to defend against have both increased their use of AI as publicly available agents become more capable.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 237 มุมมอง 0 รีวิว
Pages Boosts