🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ Tesla ปิดบังหลักฐาน Autopilot เพื่อโยนความผิดให้คนขับ ย้อนกลับไปในปี 2019 เกิดอุบัติเหตุร้ายแรงในฟลอริดา รถ Tesla Model S ที่เปิดใช้งาน Autopilot พุ่งชนคนเดินถนนจนเสียชีวิตทันที และมีผู้บาดเจ็บสาหัสอีกหนึ่งราย Tesla อ้างว่าคนขับเป็นฝ่ายผิด แต่หลักฐานจากการสืบสวนกลับเผยว่า Tesla มีข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการทำงานของ Autopilot ในช่วงเกิดเหตุ—แต่กลับปกปิดไว้ ในเวลาเพียง 3 นาทีหลังชน ตัวรถได้อัปโหลด “collision snapshot” ไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ Tesla ซึ่งประกอบด้วยวิดีโอ, ข้อมูล CAN-bus, EDR และข้อมูลจาก Autopilot ECU จากนั้นลบข้อมูลในเครื่องทันที ทำให้ Tesla เป็นฝ่ายเดียวที่ถือครองหลักฐานนี้ เมื่อเจ้าหน้าที่ตำรวจและฝ่ายโจทก์ขอข้อมูล Tesla กลับบอกว่า “ไม่มีข้อมูลดังกล่าว” และยังให้ทนายความช่วยเขียนจดหมายขอข้อมูลแบบหลอก ๆ เพื่อหลีกเลี่ยงการเปิดเผยข้อมูลจริง ✅ Tesla อัปโหลดข้อมูลการชนไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายใน 3 นาทีหลังเกิดเหตุ ➡️ ข้อมูลประกอบด้วยวิดีโอ, CAN-bus, EDR และข้อมูลจาก Autopilot ECU ➡️ ตัวรถลบข้อมูลในเครื่องทันทีหลังอัปโหลด ทำให้ Tesla เป็นฝ่ายเดียวที่มีข้อมูล ✅ ผู้เชี่ยวชาญสามารถกู้ข้อมูลจาก ECU และยืนยันว่า Tesla มีข้อมูลทั้งหมดตั้งแต่แรก ➡️ Alan Moore วิศวกรด้านการวิเคราะห์อุบัติเหตุ ยืนยันว่ามี “collision snapshot” อยู่จริง ➡️ Tesla กลับบอกว่า “ไม่มีข้อมูล” ในเอกสารการตอบคำขอของศาล ✅ ตำรวจขอข้อมูลจาก Tesla แต่ถูกชี้นำให้เขียนจดหมายที่หลีกเลี่ยงการขอข้อมูลสำคัญ ➡️ ทนายของ Tesla บอกว่าไม่ต้องใช้หมายศาล แค่เขียนจดหมายตามที่เขาบอก ➡️ ผลคือ Tesla ส่งแค่ข้อมูล infotainment เช่น call logs และคู่มือรถ—not ข้อมูล Autopilot ✅ ศาลตัดสินให้ Tesla มีความผิดบางส่วนในคดีการเสียชีวิตจาก Autopilot ➡️ เป็นครั้งแรกที่ Tesla ถูกตัดสินในคดีลักษณะนี้โดยคณะลูกขุน ➡️ คดีนี้อาจเป็นบรรทัดฐานใหม่สำหรับการฟ้องร้องเกี่ยวกับระบบขับขี่อัตโนมัติ https://electrek.co/2025/08/04/tesla-withheld-data-lied-misdirected-police-plaintiffs-avoid-blame-autopilot-crash/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: AI วางแผนและโจมตีไซเบอร์ได้เอง—เหมือนแฮกเกอร์ตัวจริง ทีมนักวิจัยจาก Carnegie Mellon University ร่วมกับบริษัท AI Anthropic ได้ทดลองให้ AI ประเภท LLM (Large Language Model) ทำการโจมตีไซเบอร์ในสภาพแวดล้อมจำลองที่เลียนแบบเหตุการณ์จริง—คือการเจาะระบบของบริษัท Equifax ในปี 2017 ซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุการณ์รั่วไหลข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์สหรัฐฯ แต่สิ่งที่น่าตกใจคือ AI ไม่ได้แค่ช่วยวิเคราะห์หรือเขียนโค้ด มันสามารถ “วางแผนระดับสูง” และ “สั่งการตัวแทนย่อย” ให้ลงมือเจาะระบบ ติดตั้งมัลแวร์ และขโมยข้อมูลได้เอง โดยไม่ต้องใช้คำสั่ง shell หรือการควบคุมโดยมนุษย์เลย นักวิจัยใช้โครงสร้างแบบ “ตัวแทนลำดับชั้น” ที่ให้ LLM ทำหน้าที่เป็นผู้วางกลยุทธ์ และให้ตัวแทนย่อย (ทั้งที่เป็น LLM และไม่ใช่) ทำหน้าที่ปฏิบัติการ เช่น สแกนระบบหรือใช้ช่องโหว่โจมตี แม้จะเป็นการทดลองในห้องแล็บ แต่ผลลัพธ์ทำให้เกิดคำถามใหญ่: ถ้า AI ทำแบบนี้ได้ในสภาพแวดล้อมจำลอง แล้วในโลกจริงล่ะ? และถ้าอาชญากรไซเบอร์นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ จะเกิดอะไรขึ้น? ✅ AI สามารถวางแผนและโจมตีเครือข่ายได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์สั่งการ ➡️ ใช้โครงสร้างแบบตัวแทนลำดับชั้นในการสั่งการ ➡️ ไม่ต้องใช้คำสั่ง shell หรือโค้ดระดับต่ำ ✅ การทดลองจำลองเหตุการณ์เจาะระบบ Equifax ปี 2017 ได้สำเร็จ ➡️ ใช้ข้อมูลช่องโหว่และโครงสร้างเครือข่ายจริง ➡️ AI ติดตั้งมัลแวร์และขโมยข้อมูลได้เอง ✅ โครงการนี้นำโดย Brian Singer นักศึกษาปริญญาเอกจาก CMU ➡️ ร่วมมือกับ Anthropic และทีมวิจัยจาก CyLab ➡️ นำเสนอผลงานในเวิร์กช็อปด้านความปลอดภัยของ OpenAI ✅ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำงานแบบ “red team” ได้ ➡️ ช่วยจำลองการโจมตีเพื่อทดสอบระบบ ➡️ อาจช่วยองค์กรขนาดเล็กที่ไม่มีงบจ้างทีมทดสอบ ✅ ทีมวิจัยกำลังพัฒนา AI ป้องกันที่สามารถตอบโต้การโจมตีแบบเรียลไทม์ ➡️ เป้าหมายคือสร้างระบบ “AI vs AI” ในโลกไซเบอร์ ➡️ เพิ่มความสามารถในการป้องกันภัยคุกคามที่เกิดจาก AI ✅ แนวคิด “Agentic AI” คือการให้ AI ทำงานแบบมีเป้าหมายและตัดสินใจเอง ➡️ ต่างจาก AI แบบเดิมที่ต้องมีมนุษย์สั่งการทุกขั้นตอน ➡️ ใช้ในงานที่ต้องการความยืดหยุ่นและการปรับตัวสูง ✅ การใช้ AI ในการทดสอบระบบความปลอดภัยอาจช่วยลดต้นทุนองค์กร ➡️ ทำให้การทดสอบระบบเป็นเรื่องต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่ปีละครั้ง ➡️ เพิ่มโอกาสในการตรวจพบช่องโหว่ก่อนถูกโจมตีจริง ‼️ AI ที่สามารถโจมตีได้เองอาจถูกนำไปใช้โดยอาชญากรไซเบอร์ ⛔ เพิ่มความเร็วและขนาดของการโจมตี ⛔ ลดต้นทุนและความจำเป็นในการใช้ทีมมนุษย์ ‼️ ระบบป้องกันไซเบอร์ในปัจจุบันอาจไม่ทันต่อการโจมตีแบบ AI ⛔ หลายระบบยังพึ่งพามนุษย์ในการตรวจจับและตอบโต้ ⛔ อาจไม่สามารถตอบสนองได้ทันในระดับเวลาของเครื่องจักร ‼️ การใช้ LLM โดยไม่มีการควบคุมอาจนำไปสู่การละเมิดความปลอดภัย ⛔ หากถูก jailbreak หรือปรับแต่ง อาจกลายเป็นเครื่องมือโจมตี ⛔ ต้องมีการกำกับดูแลและตรวจสอบอย่างเข้มงวด ‼️ การพัฒนา AI ป้องกันต้องระวังไม่ให้กลายเป็นช่องโหว่ใหม่ ⛔ หาก AI ป้องกันถูกโจมตีหรือหลอกล่อ อาจเปิดช่องให้แฮกเกอร์ ⛔ ต้องมีระบบตรวจสอบซ้ำและการควบคุมจากมนุษย์ https://www.techradar.com/pro/security/ai-llms-are-now-so-clever-that-they-can-independently-plan-and-execute-cyberattacks-without-human-intervention-and-i-fear-that-it-is-only-going-to-get-worse

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อแคลเซียมกลายเป็นกุญแจไขจักรวาล—แรงที่ห้าอาจซ่อนอยู่ในลอนของ King Plot ทีมนักฟิสิกส์จาก ETH Zurich ร่วมกับสถาบันในเยอรมนีและออสเตรเลีย ได้ทำการวัดความเปลี่ยนแปลงพลังงานในอะตอมของแคลเซียม (Ca) ด้วยความแม่นยำระดับ sub-Hertz โดยใช้เทคนิค “isotope shift spectroscopy” ซึ่งเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงพลังงานระหว่างไอโซโทปต่าง ๆ ของแคลเซียมที่มีจำนวนโปรตอนเท่ากันแต่ต่างกันที่จำนวนของนิวตรอน พวกเขาใช้ “King plot” ซึ่งเป็นกราฟที่ควรจะเรียงตัวเป็นเส้นตรงหากทุกอย่างเป็นไปตามทฤษฎีฟิสิกส์มาตรฐาน (Standard Model) แต่ผลลัพธ์กลับแสดงความโค้งอย่างชัดเจน—nonlinearity ที่มีนัยสำคัญถึงระดับ 10³ σ ซึ่งเกินกว่าความผิดพลาดจากการสุ่ม แม้จะยังไม่สามารถยืนยันการมีอยู่ของแรงใหม่ได้ แต่ผลการทดลองนี้ได้ช่วยจำกัดขอบเขตของ “Yukawa interaction” ซึ่งเป็นแรงสมมุติที่อาจเกิดจากโบซอนชนิดใหม่ที่มีมวลระหว่าง 10 ถึง 10⁷ eV/c² และอาจเป็นตัวกลางของแรงที่ห้า ✅ นักวิจัยวัดการเปลี่ยนแปลงพลังงานในไอโซโทปของแคลเซียมด้วยความแม่นยำระดับ sub-Hertz ➡️ ใช้เทคนิค ion trapping และ quantum logic spectroscopy ➡️ วัดการเปลี่ยนแปลงในสอง transition: ³P₀ → ³P₁ และ ²S₁/₂ → ²D₅/₂ ✅ ใช้ King plot เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของ isotope shifts ➡️ หากทุกอย่างเป็นไปตาม Standard Model จุดจะเรียงเป็นเส้นตรง ➡️ แต่พบความโค้ง (nonlinearity) ที่มีนัยสำคัญสูง ✅ ผลการทดลองช่วยจำกัดขอบเขตของ Yukawa interaction ➡️ เป็นแรงสมมุติที่อาจเกิดจากโบซอนชนิดใหม่ ➡️ มวลของโบซอนอยู่ในช่วง 10 ถึง 10⁷ eV/c² ✅ การวัดร่วมกันของไอโซโทปใน ion trap ช่วยลด noise และเพิ่มความแม่นยำ ➡️ วัดความต่างของความถี่ได้ถึงระดับ 100 millihertz ➡️ ใช้การวัดแบบ differential เพื่อขจัดความผิดพลาดร่วม ✅ ผลการทดลองอาจอธิบาย nuclear polarization ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่ยังไม่เข้าใจดีนัก ➡️ เป็นการบิดเบือนของนิวเคลียสจากอิเล็กตรอนรอบข้าง ➡️ อาจเป็นปัจจัยที่ทำให้ King plot โค้ง ✅ King plot เป็นเครื่องมือสำคัญในการค้นหาฟิสิกส์นอกเหนือจาก Standard Model ➡️ ใช้เปรียบเทียบ isotope shifts จากหลาย transition ➡️ ช่วยแยกสัญญาณที่อาจเกิดจากแรงใหม่ ✅ Yukawa interaction เคยถูกเสนอในทฤษฎีแรงนิวเคลียร์ตั้งแต่ยุคแรกของฟิสิกส์ควอนตัม ➡️ เป็นแรงที่มีระยะสั้นและเกิดจากโบซอน ➡️ อาจเป็นกุญแจสู่การเข้าใจ dark matter และแรงที่ห้า ✅ การทดลองในแคลเซียมมีข้อได้เปรียบเพราะมีไอโซโทปเสถียรหลายชนิด ➡️ Ca⁴⁰, Ca⁴², Ca⁴⁴, Ca⁴⁶, Ca⁴⁸ ➡️ ทำให้สามารถวิเคราะห์ความเปลี่ยนแปลงได้หลากหลาย https://www.neowin.net/news/fifth-force-of-nature-could-explain-universes-most-mysteriously-abundant-thing/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ AI มี “บุคลิก” และเราสามารถควบคุมมันได้ ในปี 2025 Anthropic ได้เปิดตัวงานวิจัยใหม่ที่ชื่อว่า “Persona Vectors” ซึ่งเป็นเทคนิคที่ช่วยให้เราสามารถตรวจสอบและควบคุมลักษณะนิสัยหรือบุคลิกของโมเดลภาษา (Language Models) ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น โดยใช้แนวคิดคล้ายกับการดูสมองมนุษย์ว่า “ส่วนไหนสว่างขึ้น” เมื่อเกิดอารมณ์หรือพฤติกรรมบางอย่าง เทคนิคนี้สามารถระบุว่าโมเดลกำลังมีพฤติกรรม “ชั่วร้าย”, “ประจบสอพลอ”, หรือ “แต่งเรื่องขึ้นมา” ได้อย่างชัดเจน และสามารถ “ฉีด” บุคลิกเหล่านี้เข้าไปในโมเดลเพื่อดูผลลัพธ์ที่เปลี่ยนไป ซึ่งช่วยให้เราควบคุม AI ได้ดีขึ้น ป้องกันพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์ และปรับแต่งให้เหมาะกับการใช้งานในธุรกิจ เช่น ผู้ช่วยลูกค้า หรือแชตบอทที่มีบุคลิกเฉพาะ ✅ Persona Vectors คือรูปแบบการทำงานใน neural network ที่ควบคุมบุคลิกของ AI ➡️ คล้ายกับการดูว่าสมองส่วนไหนทำงานเมื่อเกิดอารมณ์ ➡️ ใช้เพื่อวิเคราะห์และควบคุมพฤติกรรมของโมเดล ✅ สามารถตรวจสอบและป้องกันการเปลี่ยนแปลงบุคลิกที่ไม่พึงประสงค์ในโมเดล ➡️ เช่น ป้องกันไม่ให้โมเดลกลายเป็น “ชั่วร้าย” หรือ “แต่งเรื่อง” ➡️ ช่วยให้โมเดลมีความสอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ ✅ ใช้เทคนิคการเปรียบเทียบการทำงานของโมเดลในสถานะต่าง ๆ เพื่อสร้าง persona vector ➡️ เช่น เปรียบเทียบตอนที่โมเดลพูดดี กับตอนที่พูดไม่ดี ➡️ สร้าง vector ที่สามารถ “ฉีด” เข้าไปเพื่อควบคุมพฤติกรรม ✅ สามารถนำไปใช้ในโมเดลโอเพ่นซอร์ส เช่น Qwen และ Llama ได้แล้ว ➡️ ไม่จำเป็นต้อง retrain โมเดลใหม่ทั้งหมด ➡️ ใช้ได้กับโมเดลที่มีขนาดใหญ่ระดับหลายพันล้านพารามิเตอร์ ✅ มีผลต่อการพัฒนา AI ที่ปลอดภัยและสามารถปรับแต่งได้ตามบริบทธุรกิจ ➡️ เช่น ปรับให้ AI มีบุคลิกสุภาพในงานบริการลูกค้า ➡️ ลดอัตราการแต่งเรื่องลงได้ถึง 15% ในการทดลอง ✅ เป็นแนวทางใหม่ในการทำให้ AI มีความเป็นมนุษย์มากขึ้นอย่างปลอดภัย ➡️ ช่วยให้ AI เข้าใจบริบทและตอบสนองได้เหมาะสม ➡️ สร้างความเชื่อมั่นในการใช้งาน AI ในระดับองค์กร ‼️ บุคลิกของ AI สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่คาดคิด หากไม่มีการควบคุม ⛔ อาจเกิดพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสม เช่น ขู่ผู้ใช้ หรือพูดจาหยาบคาย ⛔ เคยเกิดกรณี “Sydney” และ “MechaHitler” ที่สร้างความกังวลในวงกว้าง ‼️ การฉีด persona vector เข้าไปในโมเดลอาจทำให้เกิดผลกระทบที่ไม่ตั้งใจ ⛔ เช่น โมเดลอาจตอบสนองเกินจริง หรือมี bias ที่ไม่พึงประสงค์ ⛔ ต้องมีการทดสอบและตรวจสอบอย่างละเอียดก่อนใช้งานจริง ‼️ การควบคุมบุคลิกของ AI ยังเป็นศาสตร์ที่ไม่แน่นอน และต้องใช้ความระมัดระวัง ⛔ ยังไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์ได้ 100% ⛔ ต้องมีการวิจัยต่อเนื่องเพื่อเพิ่มความแม่นยำ ‼️ การใช้ persona vectors ในธุรกิจต้องคำนึงถึงจริยธรรมและความโปร่งใส ⛔ ผู้ใช้ควรได้รับข้อมูลว่า AI ถูกปรับแต่งอย่างไร ⛔ อาจเกิดปัญหาด้านความไว้วางใจหากไม่เปิดเผยการควบคุมบุคลิก https://www.anthropic.com/research/persona-vectors

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: MLPerf Client 1.0 — เครื่องมือทดสอบ AI บนเครื่องส่วนตัวที่ใช้ง่ายขึ้นและครอบคลุมมากขึ้น ในยุคที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน แต่หลายคนยังใช้โมเดลผ่านระบบคลาวด์ เช่น ChatGPT หรือ Gemini ซึ่งแม้จะสะดวก แต่ก็มีข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัวและการควบคุม MLPerf Client 1.0 จึงถูกพัฒนาโดย MLCommons เพื่อให้ผู้ใช้สามารถทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล AI บนเครื่องของตัวเอง—ไม่ว่าจะเป็นโน้ตบุ๊ก, เดสก์ท็อป หรือเวิร์กสเตชัน โดยเวอร์ชันใหม่นี้มาพร้อม GUI ที่ใช้งานง่าย และรองรับโมเดลใหม่ ๆ เช่น Llama 3.1, Phi 3.5 และ Phi 4 Reasoning นอกจากนี้ยังรองรับการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์จากหลายค่าย เช่น AMD, Intel, NVIDIA, Apple และ Qualcomm ผ่าน SDK และ execution path ที่หลากหลาย รวมถึงสามารถทดสอบงานที่ซับซ้อน เช่น การสรุปเนื้อหาด้วย context window ขนาด 8000 tokens ✅ MLPerf Client 1.0 เปิดตัวพร้อม GUI ใช้งานง่ายสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ➡️ ไม่ต้องใช้ command line เหมือนเวอร์ชันก่อน ➡️ มีระบบมอนิเตอร์ทรัพยากรแบบเรียลไทม์ ✅ รองรับโมเดลใหม่หลายตัว เช่น Llama 2, Llama 3.1, Phi 3.5 และ Phi 4 Reasoning ➡️ ครอบคลุมทั้งโมเดลขนาดเล็กและใหญ่ ➡️ ทดสอบได้ทั้งการสนทนา, การเขียนโค้ด และการสรุปเนื้อหา ✅ สามารถทดสอบงานที่ใช้ context window ขนาดใหญ่ เช่น 4000 และ 8000 tokens ➡️ เหมาะกับการวัดประสิทธิภาพในงานสรุปเนื้อหายาว ➡️ ต้องใช้ GPU ที่มี VRAM อย่างน้อย 16GB ✅ รองรับการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์จากหลายค่ายผ่าน execution path ต่าง ๆ ➡️ เช่น ONNX Runtime, OpenVINO, MLX, Llama.cpp ➡️ ครอบคลุมทั้ง GPU, NPU และ CPU hybrid ✅ สามารถดาวน์โหลดและใช้งานฟรีผ่าน GitHub ➡️ รองรับ Windows และ macOS ➡️ เหมาะกับนักพัฒนา, นักวิจัย และผู้ใช้ทั่วไป ‼️ การทดสอบบาง workload ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูง เช่น GPU 16GB VRAM ขึ้นไป ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่สามารถรันได้ครบทุกชุดทดสอบ ⛔ ต้องตรวจสอบสเปกก่อนใช้งาน ‼️ การเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างอุปกรณ์ต่าง ๆ อาจไม่แม่นยำหากไม่ได้ตั้งค่าระบบให้เหมือนกัน ⛔ ต้องใช้ configuration ที่เทียบเคียงได้ ⛔ ไม่ควรใช้ผลลัพธ์เพื่อสรุปคุณภาพของฮาร์ดแวร์โดยตรง ‼️ การใช้ execution path ที่ไม่เหมาะกับอุปกรณ์อาจทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน ⛔ เช่น ใช้ path สำหรับ GPU บนระบบที่ไม่มี GPU ⛔ ต้องเลือก path ให้ตรงกับฮาร์ดแวร์ที่ใช้งานจริง ‼️ การทดสอบโมเดลขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานและกินทรัพยากรสูง ⛔ อาจทำให้เครื่องร้อนหรือหน่วง ⛔ ควรใช้ในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ https://www.tomshardware.com/software/mlperf-client-1-0-ai-benchmark-released-new-testing-toolkit-sports-a-gui-covers-more-models-and-tasks-and-supports-more-hardware-acceleration-paths

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: “Man in the Prompt” เมื่อ AI กลายเป็นผู้ช่วยโจรกรรมข้อมูล นักวิจัยจากบริษัท LayerX ค้นพบช่องโหว่ใหม่ที่เรียกว่า “Man in the Prompt” ซึ่งอาศัยความจริงที่ว่า ช่องใส่คำสั่ง (prompt input) ของ AI บนเว็บเบราว์เซอร์เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างหน้าเว็บ (Document Object Model หรือ DOM) นั่นหมายความว่า ส่วนเสริมใด ๆ ที่เข้าถึง DOM ได้ ก็สามารถอ่านหรือเขียนคำสั่งลงในช่อง prompt ได้ทันที—even ถ้าไม่มีสิทธิ์พิเศษ! แฮกเกอร์สามารถใช้ส่วนเสริมที่เป็นอันตราย (หรือซื้อสิทธิ์จากส่วนเสริมที่มีอยู่แล้ว) เพื่อแอบแฝงคำสั่งลับ, ดึงข้อมูลจากคำตอบของ AI, หรือแม้แต่ลบประวัติการสนทนาเพื่อไม่ให้ผู้ใช้รู้ตัว LayerX ได้ทดลองโจมตีจริงกับ ChatGPT และ Google Gemini โดยใช้ส่วนเสริมที่ดูไม่มีพิษภัย แต่สามารถเปิดแท็บลับ, ส่งคำสั่งไปยัง AI, ดึงข้อมูลออก และลบหลักฐานทั้งหมด สิ่งที่น่ากลัวคือ AI เหล่านี้มักถูกใช้ในองค์กรเพื่อประมวลผลข้อมูลลับ เช่น เอกสารภายใน, แผนธุรกิจ, หรือรหัสโปรแกรม—ซึ่งอาจถูกขโมยไปโดยไม่รู้ตัว ✅ “Man in the Prompt” คือการโจมตีผ่านส่วนเสริมเบราว์เซอร์ที่แอบแฝงคำสั่งในช่อง prompt ของ AI ➡️ ใช้ช่องโหว่ของ DOM ที่เปิดให้ส่วนเสริมเข้าถึงข้อมูลในหน้าเว็บ ➡️ ไม่ต้องใช้สิทธิ์พิเศษก็สามารถอ่าน/เขียนคำสั่งได้ ✅ AI ที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot และ Deepseek ➡️ ทั้ง AI เชิงพาณิชย์และ AI ภายในองค์กร ➡️ มีการทดสอบจริงและแสดงผลสำเร็จ ✅ ส่วนเสริมสามารถแอบส่งคำสั่ง, ดึงข้อมูล, และลบประวัติการสนทนาได้ ➡️ เช่น เปิดแท็บลับ, ส่งคำสั่งไปยัง ChatGPT, ดึงผลลัพธ์, แล้วลบแชท ➡️ Gemini สามารถถูกโจมตีผ่าน sidebar ที่เชื่อมกับ Google Workspace ✅ ข้อมูลที่เสี่ยงต่อการรั่วไหล ได้แก่ อีเมล, เอกสาร, รหัส, แผนธุรกิจ และทรัพย์สินทางปัญญา ➡️ โดยเฉพาะ AI ภายในองค์กรที่ฝึกด้วยข้อมูลลับ ➡️ มีความเชื่อมั่นสูงแต่ขาดระบบป้องกันคำสั่งแฝง ✅ LayerX แนะนำให้ตรวจสอบพฤติกรรม DOM ของส่วนเสริมแทนการดูแค่สิทธิ์ที่ประกาศไว้ ➡️ ปรับระบบความปลอดภัยให้มองเห็นการเปลี่ยนแปลงใน DOM ➡️ ป้องกันการแอบแฝงคำสั่งและการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ ‼️ ส่วนเสริมที่ดูปลอดภัยอาจถูกแฮกหรือซื้อสิทธิ์ไปใช้โจมตีได้ ⛔ เช่น ส่วนเสริมที่มีฟีเจอร์จัดการ prompt อาจถูกใช้เพื่อแอบแฝงคำสั่ง ⛔ ไม่ต้องมีการติดตั้งใหม่หรืออนุญาตใด ๆ จากผู้ใช้ ‼️ ระบบความปลอดภัยแบบเดิมไม่สามารถตรวจจับการโจมตีในระดับ DOM ได้ ⛔ เช่น DLP หรือ Secure Web Gateway ไม่เห็นการเปลี่ยนแปลงใน DOM ⛔ การบล็อก URL ของ AI ไม่ช่วยป้องกันการโจมตีภายในเบราว์เซอร์ ‼️ องค์กรที่อนุญาตให้ติดตั้งส่วนเสริมอย่างเสรีมีความเสี่ยงสูงมาก ⛔ พนักงานอาจติดตั้งส่วนเสริมที่เป็นอันตรายโดยไม่รู้ตัว ⛔ ข้อมูลภายในองค์กรอาจถูกขโมยผ่าน AI ที่เชื่อมกับเบราว์เซอร์ ‼️ AI ที่ฝึกด้วยข้อมูลลับภายในองค์กรมีความเสี่ยงสูงสุด ⛔ เช่น ข้อมูลทางกฎหมาย, การเงิน, หรือกลยุทธ์ ⛔ หากถูกดึงออกผ่าน prompt จะไม่มีทางรู้ตัวเลย https://hackread.com/browser-extensions-exploit-chatgpt-gemini-man-in-the-prompt/

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องทดลอง: เมื่อควอนตัมมาช่วยออกแบบชิป ทีมนักวิจัยจากออสเตรเลียได้พัฒนาเทคนิคใหม่ที่ผสานระหว่างควอนตัมคอมพิวติ้งกับแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อออกแบบชิปเซมิคอนดักเตอร์ได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยใช้โมเดลที่เรียกว่า Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR) ซึ่งสามารถแปลงข้อมูลคลาสสิกให้กลายเป็นสถานะควอนตัม แล้ววิเคราะห์หาความสัมพันธ์ซับซ้อนในข้อมูลขนาดเล็กได้อย่างมีประสิทธิภาพ การทดลองใช้กับตัวอย่างจริง 159 ชิ้นของ GaN HEMT (Gallium Nitride High Electron Mobility Transistor) พบว่า QKAR สามารถคาดการณ์ค่าความต้านทาน Ohmic contact ได้แม่นยำกว่าระบบแมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิมถึง 8.8–20.1% ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในการออกแบบชิปให้กระแสไฟฟ้าไหลผ่านได้ดี ✅ นักวิจัยออสเตรเลียพัฒนาเทคนิค QKAR เพื่อออกแบบชิปเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ ใช้ควอนตัมคอมพิวติ้งแปลงข้อมูลคลาสสิกเป็นสถานะควอนตัม ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลผ่าน quantum kernel ก่อนส่งต่อให้แมชชีนเลิร์นนิงประมวลผล ✅ ใช้ข้อมูลจาก 159 ตัวอย่าง GaN HEMT เพื่อทดสอบโมเดล ➡️ GaN HEMT เป็นวัสดุที่ใช้ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ประสิทธิภาพสูง ➡️ โฟกัสที่การคาดการณ์ค่าความต้านทาน Ohmic contact ซึ่งเป็นจุดสำคัญในการออกแบบชิป ✅ QKAR มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิมถึง 20.1% ➡️ เหมาะกับข้อมูลขนาดเล็กและมีความซับซ้อนสูง ➡️ ช่วยลดต้นทุนการผลิตและเพิ่มประสิทธิภาพของอุปกรณ์ ✅ เทคนิคนี้สามารถใช้งานได้กับฮาร์ดแวร์ควอนตัมระดับ NISQ ที่มีอยู่ในปัจจุบัน ➡️ ไม่ต้องรอควอนตัมคอมพิวเตอร์ระดับใหญ่ ➡️ เป็นก้าวแรกสู่การนำควอนตัมมาใช้จริงในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ✅ การผสานควอนตัมกับแมชชีนเลิร์นนิงอาจเปลี่ยนวิธีออกแบบชิปในอนาคต ➡️ เปิดทางสู่การออกแบบที่แม่นยำและรวดเร็วขึ้น ➡️ ลดการพึ่งพาการทดลองในห้องแล็บแบบเดิม ‼️ ฮาร์ดแวร์ควอนตัมในปัจจุบันยังมีข้อจำกัดด้านความเสถียรและการแก้ไขข้อผิดพลาด ⛔ ต้องการ qubit ที่มีคุณภาพสูงและระบบควบคุมที่แม่นยำ ⛔ การขยายการใช้งานจริงยังต้องพัฒนาอีกมาก ‼️ การใช้ควอนตัมกับข้อมูลขนาดใหญ่ยังไม่สามารถทำได้เต็มรูปแบบ ⛔ ต้องใช้เทคนิคลดมิติข้อมูลก่อนเข้าสู่ระบบควอนตัม ⛔ อาจสูญเสียรายละเอียดบางส่วนที่สำคัญ ‼️ การเปรียบเทียบกับโมเดลคลาสสิกยังขึ้นอยู่กับการปรับแต่งพารามิเตอร์ของแต่ละโมเดล ⛔ โมเดลคลาสสิกอาจให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงหากปรับแต่งอย่างเหมาะสม ⛔ ต้องมีการทดสอบในบริบทที่หลากหลายก่อนสรุปว่า QML เหนือกว่า ‼️ การนำเทคนิคนี้ไปใช้ในอุตสาหกรรมจริงยังต้องผ่านการพิสูจน์เพิ่มเติม ⛔ ต้องทดสอบกับกระบวนการผลิตจริงและอุปกรณ์หลากหลายประเภท ⛔ ต้องมีการประเมินความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์ก่อนนำไปใช้เชิงพาณิชย์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/quantum-computing/quantum-machine-learning-unlocks-new-efficient-chip-design-pipeline-encoding-data-in-quantum-states-then-analyzing-it-with-machine-learning-up-to-20-percent-more-effective-than-traditional-models

🧠 เรื่องเล่าจากเซี่ยงไฮ้: เมื่อจีนรวมพลังสร้างระบบ AI แบบครบวงจรในประเทศ ในงาน World Artificial Intelligence Conference (WAIC) ที่เซี่ยงไฮ้ จีนได้เปิดตัวสองพันธมิตรอุตสาหกรรมใหม่ ได้แก่: 1️⃣ Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance นำโดย StepFun ร่วมกับผู้ผลิตชิปชั้นนำของจีน เช่น Huawei, Biren, Enflame และ Moore Threads เพื่อสร้างระบบนิเวศที่เชื่อมโยงตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ โมเดล AI ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐาน โดยมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีแบบ end-to-end ภายในประเทศ 2️⃣ Shanghai General Chamber of Commerce AI Committee มุ่งเน้นการผลักดันการนำ AI ไปใช้ในภาคอุตสาหกรรม โดยมีสมาชิกเช่น SenseTime, MiniMax, MetaX และ Iluvatar CoreX ซึ่งหลายรายเคยถูกสหรัฐฯ คว่ำบาตรจากการใช้เทคโนโลยีเพื่อการเฝ้าระวัง ทั้งสองพันธมิตรมีเป้าหมายร่วมกันคือการสร้างมาตรฐานเทคโนโลยีภายในประเทศ ลดการพึ่งพา GPU จาก NVIDIA และซอฟต์แวร์จากสหรัฐฯ โดยเน้นการพัฒนา API, รูปแบบโมเดล และสแต็กซอฟต์แวร์กลางที่สามารถใช้งานร่วมกันได้ในระบบจีนทั้งหมด ✅ จีนเปิดตัวสองพันธมิตร AI เพื่อสร้างระบบนิเวศภายในประเทศ ➡️ Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance เชื่อมโยงผู้ผลิตชิปและนักพัฒนาโมเดล ➡️ Shanghai AI Committee ผลักดันการใช้ AI ในภาคอุตสาหกรรม ✅ พันธมิตรแรกประกอบด้วย Huawei, Biren, Enflame, Moore Threads และ StepFun ➡️ มุ่งสร้างระบบเทคโนโลยีครบวงจรตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ถึงซอฟต์แวร์ ➡️ ลดการพึ่งพา GPU จาก NVIDIA ที่ถูกจำกัดการส่งออก ✅ พันธมิตรที่สองรวมบริษัทที่เคยถูกคว่ำบาตร เช่น SenseTime และ MiniMax ➡️ เปลี่ยนจากเทคโนโลยีเฝ้าระวังมาเป็น LLM และ AI เชิงอุตสาหกรรม ➡️ เชื่อมโยงนักพัฒนา AI กับผู้ใช้งานในภาคธุรกิจ ✅ เป้าหมายคือการสร้างมาตรฐานกลาง เช่น API และรูปแบบโมเดลที่ใช้ร่วมกันได้ ➡️ ลดความซับซ้อนจากสถาปัตยกรรมที่หลากหลาย เช่น Arm, PowerVR ➡️ ส่งเสริมการพัฒนาโมเดลที่สามารถรันบน accelerator ของจีนทุกค่าย ✅ Huawei เปิดตัว CloudMatrix 384 ที่ใช้ชิป 910C จำนวน 384 ตัว ➡️ ใช้เทคนิค clustering เพื่อชดเชยประสิทธิภาพชิปเดี่ยว ➡️ มีประสิทธิภาพบางด้านเหนือกว่า NVIDIA GB200 NVL72 https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/china-forms-ai-alliances-to-cut-u-s-tech-reliance-huawei-among-companies-seeking-to-create-unified-tech-stack-with-domestic-powered-standardization

🎓 เรื่องเล่าจากห้องเรียนแห่งอนาคต: Gemini 2.5 Pro กับภารกิจปฏิวัติการศึกษา ในเดือนกรกฎาคม 2025 Google ได้ประกาศเพิ่มขีดจำกัดการใช้งานของโมเดล AI ขั้นสูง Gemini 2.5 Pro ให้กับผู้ใช้ในโครงการ “Gemini for Education” โดยไม่คิดค่าใช้จ่าย ซึ่งรวมถึงนักเรียน นักศึกษา และคณาจารย์ในหลายประเทศ เช่น สหรัฐฯ อินเดีย และอีกหลายประเทศที่กำลังพัฒนา Gemini 2.5 Pro ได้รับการปรับแต่งด้วย LearnLM ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อการเรียนรู้ โดยอิงจากหลักการของ “learning science” เช่น การลดภาระทางความคิด, การส่งเสริมการเรียนรู้เชิงรุก, และการปรับเนื้อหาให้เหมาะกับผู้เรียนแต่ละคน ผลการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญด้านการสอนกว่า 200 คน พบว่า Gemini 2.5 Pro ได้รับคะแนนสูงสุดในทุกหมวดหมู่เมื่อเทียบกับโมเดลอื่น เช่น GPT-4o และ Claude 3.7 Sonnet โดยเฉพาะในด้านการสนับสนุนเป้าหมายการเรียนรู้และการอธิบายเนื้อหาอย่างมีเหตุผล ✅ Google เพิ่มขีดจำกัดการใช้งาน Gemini 2.5 Pro ให้กับผู้ใช้ในโครงการ Gemini for Education โดยไม่คิดค่าใช้จ่าย ➡️ ครอบคลุมนักเรียนและคณาจารย์ในหลายประเทศ เช่น สหรัฐฯ อินเดีย บราซิล ญี่ปุ่น และอินโดนีเซีย ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของ Google Workspace for Education ✅ Gemini 2.5 Pro ได้รับการปรับแต่งด้วย LearnLM ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ออกแบบมาเพื่อการเรียนรู้โดยเฉพาะ ➡️ อิงจากหลักการ learning science เช่น การลด cognitive load และการปรับเนื้อหาให้เหมาะกับผู้เรียน ➡️ ได้รับการยอมรับจากผู้เชี่ยวชาญด้านการสอนว่าเป็นโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ ✅ ผลการประเมินจาก “Arena for Learning” พบว่า Gemini 2.5 Pro ได้รับความนิยมสูงสุดจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ ได้รับการเลือกใน 73.2% ของการเปรียบเทียบแบบ blind test กับโมเดลอื่น ➡️ เหนือกว่า GPT-4o และ Claude 3.7 ในทุกหลักการของ pedagogy ✅ Google ยังมอบสิทธิ์ใช้งาน Colab Pro ฟรี 1 ปีให้กับนักศึกษาและคณาจารย์ในสหรัฐฯ ➡️ เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลและการฝึกโมเดล AI สำหรับงานวิจัย ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์สร้างความผูกพันระยะยาวกับผู้ใช้ในภาคการศึกษา ✅ Gemini for Education มาพร้อมการปกป้องข้อมูลระดับองค์กร ➡️ ข้อมูลการใช้งานจะไม่ถูกตรวจสอบโดยมนุษย์หรือใช้ฝึกโมเดล AI ➡️ มีระบบควบคุมการใช้งานโดยผู้ดูแลระบบของสถาบัน https://www.neowin.net/news/gemini-for-education-now-offers-significantly-higher-usage-limits-to-gemini-25-pro-model/

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกของการอ่าน: เมื่อ Kindle สำหรับเด็กมีสีสันและความปลอดภัยมากขึ้น หลังจากเปิดตัว Kindle Colorsoft รุ่นแรกในปี 2024 ซึ่งเป็น Kindle ที่มีหน้าจอสี Amazon ได้เปิดตัวรุ่นใหม่ 2 รุ่นในปี 2025: 🧒 Kindle Colorsoft Kids ✅ เป็น Kindle รุ่นหน้าจอสีสำหรับเด็กโดยเฉพาะ ✅ มีความสามารถเหมือนรุ่น 16GB ของผู้ใหญ่ เช่น หน้าจอ high-contrast, ปรับแสงอุ่นได้, และเปลี่ยนหน้ารวดเร็ว ✅ เพิ่มฟีเจอร์สำหรับเด็ก เช่น: - เคสป้องกัน - การรับประกัน 2 ปีแบบ “worry-free” - ระบบควบคุมโดยผู้ปกครอง - สมาชิก Amazon Kids+ ฟรี 1 ปี ✅ ไม่มีแอป, การแจ้งเตือน หรือข้อความที่รบกวนสมาธิ ✅ มีการเพิ่มหนังสือใหม่ใน Kids+ เช่น Artemis Fowl และ Percy Jackson 💰 Kindle Colorsoft รุ่น 16GB สำหรับผู้ใหญ่ ✅ ลดราคาจากรุ่น 32GB เหลือ $249.99 ✅ ตัดฟีเจอร์บางอย่าง เช่น: - ไม่มี wireless charging - ไม่มีเซ็นเซอร์ปรับแสงอัตโนมัติ ✅ แถม Kindle Unlimited ฟรี 3 เดือน https://www.neowin.net/news/kindle-colorsoft-now-has-a-colored-display-model-for-kids/

🎙️ เรื่องเล่าจากข้อความที่ขาดหาย: เมื่อ Aeneas ช่วยต่อจิ๊กซอว์ของอดีตด้วย AI Aeneas เป็นโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สที่ DeepMind พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยนักวิชาการ: - ตีความข้อความโบราณที่ไม่สมบูรณ์ - ค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างข้อความต่าง ๆ - ฟื้นฟูเนื้อหาที่ขาดหายไป - จัดกลุ่มข้อความตามช่วงเวลาและบริบททางประวัติศาสตร์ โมเดลนี้ใช้ข้อมูลจากจารึกภาษาละตินกว่า 176,000 รายการ ซึ่งสะสมจากงานวิจัยหลายสิบปี และสามารถ: - สร้าง “ลายนิ้วมือทางประวัติศาสตร์” ให้กับแต่ละข้อความ - วิเคราะห์รูปแบบทางไวยากรณ์และสูตรมาตรฐานในจารึก - รองรับการประมวลผลแบบมัลติโหมด เช่น ข้อความ + รูปภาพ Aeneas เป็นการต่อยอดจากโมเดล Ithaca ที่เคยใช้กับภาษากรีก โดยมีเป้าหมายเพื่อ: 🔖 “ช่วยให้นักประวัติศาสตร์เข้าใจบริบทของข้อความที่โดดเดี่ยว และต่อภาพรวมของอดีตได้ชัดเจนขึ้น” DeepMind เปิดให้ใช้งาน Aeneas แบบ interactive สำหรับนักวิจัย นักเรียน ครู และพิพิธภัณฑ์ พร้อมเปิดซอร์สโค้ดและชุดข้อมูลบน GitHub https://www.neowin.net/news/google-deepmind-releases-new-ai-model-aeneas-that-understands-ancient-lingo/

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องโค้ด: เมื่อ AI เขียนโค้ดได้ “เป็นระบบ” มากกว่าที่เคย Qwen3-Coder คือการต่อยอดจากโมเดล Qwen รุ่นก่อนที่เน้นด้านภาษาและตรรกะ — แต่คราวนี้ Alibaba ได้พัฒนาให้เหมาะกับการใช้งานจริงด้าน software engineering โดยเฉพาะในระดับ enterprise เช่น: - การจัดการหลายไฟล์หรือหลาย repository พร้อมกัน - การเขียนโค้ดใหม่จากคำสั่งระดับสูง - การแก้บั๊ก, ทำ test case, และ refactoring โดยไม่ต้องกำกับใกล้ชิด จุดเด่นของโมเดลนี้คือความสามารถแบบ “agentic” — หมายถึง AI ไม่ได้รอคำสั่งทีละบรรทัด แต่สามารถเข้าใจเป้าหมายระดับภาพรวม แล้ววางแผนเพื่อสร้างหรือจัดการโค้ดได้อย่างเป็นระบบ แนวคิดนี้ได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อย ๆ ในวงการ AI tool สำหรับนักพัฒนา เช่น: - Devin AI ที่มองว่าเป็น “AI programmer คนแรกของโลก” โดยสร้าง project ใหม่แบบ end-to-end - SWE-Agent ของ Princeton ที่จัดการหลายขั้นตอนแบบมนุษย์ - Meta และ Google ก็มีการวิจัยด้าน multi-file agent coding ด้วยเช่นกัน Alibaba เปิดตัวโมเดลนี้ในรูปแบบโอเพ่นซอร์ส เพื่อผลักดันให้เกิดระบบนิเวศสำหรับนักพัฒนาในจีน และลดการพึ่งพาโมเดลจากฝั่งตะวันตก ✅ Alibaba เปิดตัวโมเดล Qwen3-Coder สำหรับการเขียนโค้ดด้วย AI ➡️ เป็นรุ่นที่บริษัทระบุว่า “ก้าวหน้าที่สุดเท่าที่เคยมีมา” ✅ โมเดลนี้เน้นความสามารถด้าน agentic AI coding ➡️ สามารถจัดการเวิร์กโฟลว์และสร้างโค้ดใหม่จากระดับเป้าหมายภาพรวม ✅ ใช้สำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น multi-file, refactoring, และ test generation ➡️ ไม่จำกัดเฉพาะการตอบคำถามโค้ดแบบทั่วไป ✅ เปิดตัวในรูปแบบโอเพ่นซอร์ส พร้อม statement อย่างเป็นทางการ ➡️ เพื่อให้ชุมชนนักพัฒนาเข้าถึงและพัฒนาต่อยอดได้ ✅ โมเดลนี้ถือเป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มในวงการ AI ที่เน้น agent-style coding ➡️ เช่น Devin, SWE-Agent, และโมเดลจาก Meta/Google ✅ Alibaba ใช้ Qwen3-Coder เพื่อผลักดันระบบนิเวศ AI สำหรับนักพัฒนาในจีน ➡️ เป็นการลดการพึ่งพาโมเดลจากบริษัทตะวันตก เช่น OpenAI หรือ Anthropic ‼️ ความสามารถของ agentic coding ยังอยู่ในระยะทดลองและไม่เสถียรในหลายบริบท ⛔ หากใช้ในระบบ production ต้องมีการทดสอบอย่างรอบคอบ ‼️ การใช้ AI ในการจัดการหลายไฟล์หรือ refactoring อาจก่อให้เกิดข้อผิดพลาดยากตรวจสอบ ⛔ ควรมีระบบ review และ rollback ที่ดีเพื่อความปลอดภัย ‼️ โมเดลโอเพ่นซอร์สอาจถูกนำไปใช้ในบริบทที่ละเมิดลิขสิทธิ์ หรือสร้างมัลแวร์ ⛔ ต้องมีการควบคุมหรือแนะนำการใช้งานที่รับผิดชอบ ‼️ ความสามารถทางภาษาและตรรกะของโมเดลอาจไม่รองรับภาษาเขียนโปรแกรมทุกภาษาเท่ากัน ⛔ อาจต้องเทรนเพิ่มเติมสำหรับภาษาเฉพาะ เช่น Rust หรือ Erlang ‼️ การใช้โมเดลจากจีนอาจมีข้อจำกัดด้านความโปร่งใสหรือความเป็นส่วนตัว ⛔ โดยเฉพาะในองค์กรนอกจีนที่ต้องปฏิบัติตาม GDPR หรือมาตรฐานตะวันตก https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/23/alibaba-launches-open-source-ai-coding-model-touted-as-its-most-advanced-to-date

🎙️ เรื่องเล่าจาก GPU ที่ถูกแบน: เมื่อ Nvidia ต้องออกแบบใหม่เพื่อขายให้จีน Nvidia เคยผลิต GPU รุ่น H20 สำหรับงาน AI โดยใช้สถาปัตยกรรม Hopper แต่ถูกแบนจากการส่งออกไปจีนในเดือนเมษายน 2025 ทำให้ต้อง: - ยกเลิกคำสั่งซื้อ - หยุดสายการผลิตที่ TSMC - ขาดทุนจากสินค้าค้างสต็อกถึง $4.5 พันล้าน แม้รัฐบาลสหรัฐฯ จะกลับลำในเดือนกรกฎาคม โดยอนุญาตให้ส่งออก H20 และ AMD MI308 ไปจีนโดยไม่ต้องขอใบอนุญาต แต่ Nvidia ไม่ได้กลับมาผลิต H20 อีก เพราะ: - TSMC ยังไม่ได้รับคำสั่งซื้อใหม่ - โรงงานถูกใช้เต็มกำลังกับลูกค้ารายอื่น - การผลิต Hopper ไม่คุ้มเมื่อมี Blackwell ที่ใหม่และมีประสิทธิภาพดีกว่า ดังนั้น Nvidia จึงเตรียมเปิดตัว GPU รุ่นใหม่ชื่อ B30 ที่ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell โดย: - มีประสิทธิภาพต่ำกว่า H20 ประมาณ 10–20% - ราคาถูกลง 30–40% - ขนาดเล็กลงและตรงตามข้อกำหนดการส่งออกของสหรัฐฯ - อาจใช้ Blackwell Ultra ที่รองรับ FP4 สำหรับงาน AI โดยเฉพาะ ✅ Nvidia หยุดผลิต GPU รุ่น H20 หลังถูกแบนจากการส่งออกไปจีน ➡️ ขาดทุนจากสินค้าค้างสต็อกถึง $4.5 พันล้านในไตรมาสแรก ✅ รัฐบาลสหรัฐฯ กลับลำ อนุญาตให้ส่งออก H20 และ MI308 ไปจีนโดยไม่ต้องขอใบอนุญาต ➡️ แต่ Nvidia ยังไม่กลับมาผลิต H20 เพราะไม่คุ้มเมื่อเทียบกับ Blackwell ✅ TSMC ยังไม่ได้รับคำสั่งซื้อใหม่สำหรับ H20 และใช้กำลังผลิตกับลูกค้ารายอื่น ➡️ แม้จะมองว่าเป็นข่าวดี แต่ยังไม่พร้อมเพิ่ม forecast ✅ Nvidia เตรียมเปิดตัว GPU รุ่น B30 สำหรับตลาดจีน โดยใช้สถาปัตยกรรม Blackwell ➡️ มีประสิทธิภาพต่ำกว่า H20 10–20% แต่ราคาถูกลง 30–40% ✅ B30 อาจใช้ Blackwell Ultra ที่รองรับ FP4 สำหรับงาน AI ➡️ ช่วยให้มีประสิทธิภาพต่อขนาดสูงขึ้นและตรงตามข้อจำกัดการส่งออก ✅ การออกแบบใหม่ช่วยให้ Nvidia รักษาตลาดจีนและเพิ่ม margin ได้ ➡️ แม้จะลดประสิทธิภาพ แต่ยังแข่งขันได้กับ Biren และ Huawei https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-h20-ai-gpu-inventory-is-limited-but-nvidia-is-making-a-new-b30-model-for-china-to-comply-with-export-restrictions

🎙️ เรื่องเล่าจากโลก LLMs: พาไปส่องโครงสร้างภายในของโมเดล AI ยักษ์ยุคใหม่ 7 ปีผ่านไปจาก GPT-2 ถึงวันนี้ แม้โมเดลจะดูคล้ายกันมาก แต่ภายใต้ “กลไกเล็ก ๆ” กลับมีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในเรื่องประสิทธิภาพและหน่วยความจำ เช่น: - เปลี่ยนจาก Multi-Head Attention (MHA) เป็น Grouped-Query Attention (GQA) - ใช้ Multi-Head Latent Attention (MLA) ในบางโมเดล เช่น DeepSeek V3 - การใช้ Mixture-of-Experts (MoE) เพื่อเพิ่มพารามิเตอร์โดยไม่เพิ่มต้นทุน inference - การปรับตำแหน่งของ Normalization Layer เพื่อให้โมเดลเสถียรขึ้น - ใช้ Sliding Window Attention และ QK-Norm เพื่อประหยัด KV cache และเร่งการเรียนรู้ - ลดขนาดโมเดลโดยยังให้ความสามารถสูง เช่น SmolLM3 กับ Gemma 3n ✅ DeepSeek V3 ใช้ Multi-Head Latent Attention (MLA) แทน GQA เพื่อประหยัด KV cache ➡️ ขณะเดียวกันยังให้ผลลัพธ์ดีกว่า MHA และใช้พารามิเตอร์น้อยลง ‼️ MLA แม้มีผลดี แต่ยังใหม่และซับซ้อนในการ implement ⛔ ต้องใช้การบีบอัดและ projection ซึ่งเพิ่มขั้นตอนในการ inference ✅ DeepSeek V3 ใช้ Mixture-of-Experts (MoE) ที่มี 256 expert layers ➡️ ใช้เพียง 9 expert ต่อ token ขณะ inference ทำให้ประหยัดพลังงาน ‼️ การใช้ MoE ทำให้ parameter ทั้งหมดเยอะมาก แม้จะใช้จริงเพียงส่วนน้อย ⛔ หากระบบ routing ไม่ดีหรือไม่เสถียร อาจเกิด undertraining ในบาง expert ✅ OLMo 2 ใช้ Post-Norm แบบใหม่ และเพิ่ม QK-Norm ภายใน attention block ➡️ ช่วยเสถียรภาพในการฝึกและลด loss ‼️ QK-Norm และการสลับ Pre/Post-Norm ต้องทดลองอย่างระวัง ⛔ ถ้าใช้ผิดจังหวะอาจทำให้ training loss แปรปรวน ✅ Gemma 3 ใช้ Sliding Window Attention เพื่อลดการใช้หน่วยความจำ ➡️ ลดขนาด window เหลือ 1024 token และมี Global Attention เฉพาะบางชั้น ‼️ Sliding Window Attention ลด memory แต่ไม่ลด latency เสมอไป ⛔ เพราะยังต้องประมวลผลแบบ local ซึ่งไม่สามารถใช้ FlashAttention ได้เต็มที่ ✅ Gemma 3n ใช้ Per-Layer Embedding เพื่อให้ inference บนอุปกรณ์เล็ก ➡️ แยก parameter บางส่วนไว้บน CPU หรือ SSD แล้วโหลดตามต้องการ ‼️ Per-Layer Embedding ทำให้พารามิเตอร์ถูกสตรีมจากอุปกรณ์ภายนอก ⛔ ถ้า bandwidth หรือ latency สูงเกินไปจะกระทบต่อการ inference อย่างหนัก ✅ Mistral Small 3.1 เลิกใช้ Sliding Attention เพื่อรองรับ FlashAttention แบบเต็ม ➡️ ทำให้ inference เร็วขึ้นแม้จะมีพารามิเตอร์ใกล้เคียงกับ Gemma 3 ✅ Llama 4 ใช้ MoE แบบ alternated (สลับชั้น MoE กับ Dense) ➡️ Active parameter มีแค่ 17B แม้ model จะมี 400B ✅ Qwen3 มีรุ่น dense ขนาดเล็กมาก (เช่น 0.6B) และ MoE ขนาดใหญ่ถึง 235B ➡️ รุ่น MoE ไม่มี shared expert แต่ยังใช้ GQA เหมือนรุ่นก่อน ✅ SmolLM3 ใช้ NoPE (No Positional Embeddings) แบบไม่ระบุตำแหน่งเลย ➡️ แสดงให้เห็นว่าไม่ต้องใช้ embedding ก็สามารถเรียนรู้ลำดับได้บางส่วน ‼️ การไม่มี Positional Embedding (เช่น NoPE) อาจกระทบโมเดลใน task ที่ต้องอิงลำดับ ⛔ เช่นการสรุปเนื้อหายาว หรือการจัดเรียงข้อมูลตามเวลา https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison

🎙️ เรื่องเล่าจากโลก AI: AMD เปิดตัว Radeon AI PRO R9700 สำหรับงาน AI หนัก ๆ ในราคาครึ่งเดียวของคู่แข่ง AMD ประกาศเปิดตัว GPU รุ่นใหม่ Radeon AI PRO R9700 ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม RDNA 4 และชิป Navi 48 โดยมาพร้อม VRAM ขนาด 32 GB แบบ GDDR6 และรองรับ PCIe 5.0 ออกแบบมาเพื่องาน AI ที่ต้องการความเร็วสูงและหน่วยความจำมาก เช่น transformer models, generative design และ multi-modal workflows AMD เคลมว่า R9700 มีประสิทธิภาพ inference สูงกว่า RTX 5080 ถึง 496% ในงานที่ต้องใช้หน่วยความจำมาก โดยมีราคาประมาณ $1,250 ซึ่งถูกกว่าซีรีส์ RTX PRO Blackwell ที่คาดว่าจะเปิดตัวเร็ว ๆ นี้ ในช่วงแรก R9700 จะวางจำหน่ายเฉพาะในเวิร์กสเตชันสำเร็จรูปจาก OEM เช่น Boxx และ Velocity Micro ส่วนรุ่นสำหรับ DIY จะตามมาในไตรมาส 3 จากแบรนด์ ASRock, PowerColor และอื่น ๆ GPU รุ่นนี้รองรับแพลตฟอร์ม ROCm 6.3 ของ AMD ซึ่งสามารถใช้งานร่วมกับ PyTorch, TensorFlow และ ONNX Runtime ได้อย่างเต็มรูปแบบ และมีดีไซน์แบบ dual-slot พร้อมพัดลมแบบ blower ที่เหมาะกับการใช้งานในระบบ multi-GPU ✅ AMD เปิดตัว Radeon AI PRO R9700 สำหรับงาน AI โดยเฉพาะ ➡️ ใช้ชิป Navi 48, สถาปัตยกรรม RDNA 4, VRAM 32 GB GDDR6 ✅ รองรับ PCIe 5.0 และมีดีไซน์ dual-slot พร้อมพัดลม blower ➡️ เหมาะกับการใช้งานในระบบ multi-GPU และเวิร์กสเตชัน ✅ ประสิทธิภาพ inference สูงกว่า RTX 5080 ถึง 496% ในบางกรณี ➡️ โดยเฉพาะเมื่อโมเดลไม่สามารถรันได้ใน VRAM 16 GB ของคู่แข่ง ✅ ราคาประมาณ $1,250 ถูกกว่าซีรีส์ RTX PRO Blackwell ครึ่งหนึ่ง ➡️ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการลดต้นทุนด้านฮาร์ดแวร์ ✅ วางจำหน่ายในเวิร์กสเตชันจาก OEM ก่อน เช่น Boxx และ Velocity Micro ➡️ รุ่นสำหรับ DIY จะตามมาในไตรมาส 3 จาก ASRock และ PowerColor ✅ รองรับ ROCm 6.3 และเฟรมเวิร์กยอดนิยม เช่น PyTorch, TensorFlow ➡️ ช่วยให้สามารถฝึกและ deploy โมเดล AI ได้ในเครื่อง local ✅ เหมาะกับงาน NLP, text-to-image, generative design และ multi-modal AI ➡️ รองรับการทำ inference ขนาดใหญ่แบบ on-premises https://www.techpowerup.com/339030/amd-radeon-ai-pro-r9700-gpu-arrives-on-july-23rd

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกองค์กร: เมื่อ AI เปลี่ยนเกม GRC และ CISO ต้องปรับตัวทัน ในอดีต GRC คือการจัดการความเสี่ยงตามกฎระเบียบและจริยธรรม แต่เมื่อ AI โดยเฉพาะ Generative AI เข้ามาในองค์กร ความเสี่ยงใหม่ ๆ เช่น การรั่วไหลของข้อมูล, การตัดสินใจผิดพลาดจากโมเดล, bias, hallucination และการใช้งานโดยไม่มีการควบคุม (shadow AI) ก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว รายงานจาก Check Point พบว่า 1 ใน 80 prompts ที่ส่งจากอุปกรณ์องค์กรไปยัง AI มีความเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ ขณะที่รายงานจาก Lenovo ระบุว่า มีเพียง 24% ขององค์กรที่มีนโยบาย GRC สำหรับ AI อย่างจริงจัง CISO จึงต้องทำหน้าที่สองด้าน คือ สนับสนุนการใช้งาน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และในขณะเดียวกันก็ต้องวางกรอบความปลอดภัยและการกำกับดูแลอย่างรัดกุม โดยใช้แนวทางเชิงกลยุทธ์และเชิงปฏิบัติ เช่น การจัดประเภท AI ด้วยระบบไฟจราจร (แดง-เหลือง-เขียว), การสร้าง model card สำหรับแต่ละ use case, และการใช้ framework เช่น NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, FAIR, COSO, COBIT เพื่อประเมินความเสี่ยงทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ✅ AI เปลี่ยนแปลงแนวทาง GRC อย่างมีนัยสำคัญ ➡️ เพิ่มความเสี่ยงใหม่ เช่น shadow AI, bias, hallucination, legal risk ✅ รายงานจาก Check Point พบว่า 1.25% ของ prompts มีความเสี่ยงรั่วไหล ➡️ เป็นภัยที่เกิดจากการใช้งาน AI โดยไม่มีกลไกควบคุม ✅ มีเพียง 24% ขององค์กรที่มีนโยบาย AI GRC ครบถ้วน ➡️ จากรายงาน Lenovo CIO Playbook ปี 2025 ✅ CISO ต้องทำหน้าที่สองด้าน: สนับสนุน AI และควบคุมความเสี่ยง ➡️ ต้องใช้แนวทางเชิงกลยุทธ์และ tactical พร้อมกัน ✅ แนวทาง tactical เช่น secure-by-design, shadow AI discovery, AI inventory ➡️ ใช้จัดการ AI ขนาดเล็กที่กระจายอยู่ใน SaaS และผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ✅ แนวทาง strategic ใช้กับ AI ขนาดใหญ่ เช่น Copilot, ChatGPT ➡️ ควบคุมผ่าน internal oversight forum และการจัดลำดับความเสี่ยง ✅ Framework ที่แนะนำ: NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, FAIR, COSO, COBIT ➡️ ใช้ประเมินความเสี่ยง AI ทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ✅ การจัดประเภท AI ด้วยระบบไฟจราจร (แดง-เหลือง-เขียว) ➡️ ช่วยให้พนักงานเข้าใจและใช้งาน AI ได้อย่างปลอดภัย ✅ การสร้าง model card สำหรับแต่ละ use case ➡️ ระบุ input, output, data flow, third party, และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง ‼️ การใช้งาน AI โดยไม่มีการควบคุมอาจนำไปสู่ shadow AI ⛔ ทำให้ข้อมูลรั่วไหลและเกิดการใช้งานที่ไม่ปลอดภัย ‼️ การประเมินความเสี่ยง AI ยังไม่เป็นระบบในหลายองค์กร ⛔ ทำให้ CISO ขาดข้อมูลในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ‼️ การใช้ AI โดยไม่มี governance อาจละเมิดกฎหมายหรือจริยธรรม ⛔ เช่น การใช้ข้อมูลลูกค้าโดยไม่ได้รับความยินยอม ‼️ การใช้ framework โดยไม่ปรับให้เหมาะกับ AI อาจไม่ครอบคลุม ⛔ เช่น COBIT หรือ COSO ที่ยังเน้น IT แบบเดิม ‼️ การประเมินความเสี่ยงเฉพาะ use case อาจไม่พอ ⛔ ต้องมีการรวมข้อมูลเพื่อวางแผนเชิงกลยุทธ์ระดับองค์กร https://www.csoonline.com/article/4016464/how-ai-is-changing-the-grc-strategy.html

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกนักพัฒนา: Kiro จาก AWS—AI IDE ที่จะเปลี่ยน “vibe coding” ให้กลายเป็น “viable code” Amazon Web Services (AWS) เปิดตัว “Kiro” ซึ่งเป็น IDE (Integrated Development Environment) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบ “agentic” หรือกึ่งอัตโนมัติ โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยนักพัฒนาเปลี่ยนจากการเขียนโค้ดแบบ “vibe coding” (เขียนตามความรู้สึกหรือสั่ง AI แบบคลุมเครือ) ไปสู่การพัฒนาแบบมีโครงสร้างจริงจัง Kiro ไม่ใช่แค่ช่วยเขียนโค้ด แต่ยังสามารถ: - สร้างและอัปเดตแผนงานโปรเจกต์ - สร้างเอกสารเทคนิคและ blueprint - ตรวจสอบความสอดคล้องของโค้ด - เชื่อมต่อกับเครื่องมือเฉพาะผ่าน Model Context Protocol (MCP) - ใช้ “agentic chat” สำหรับงานโค้ดเฉพาะกิจ Kiro ยังมีระบบ “steering rules” เพื่อกำหนดพฤติกรรมของ AI ในโปรเจกต์ และสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงของโค้ดเพื่อป้องกันความไม่สอดคล้อง ในช่วงพรีวิว Kiro เปิดให้ใช้ฟรี โดยมีแผนเปิดตัว 3 ระดับ: - ฟรี: 50 agent interactions/เดือน - Pro: $19/ผู้ใช้/เดือน สำหรับ 1,000 interactions - Pro+: $39/ผู้ใช้/เดือน สำหรับ 3,000 interactions ✅ AWS เปิดตัว Kiro ซึ่งเป็น AI IDE แบบ agentic ➡️ ช่วยเปลี่ยนจาก “vibe coding” เป็น “viable code” ✅ Kiro สามารถสร้างและอัปเดตแผนงานและเอกสารเทคนิคอัตโนมัติ ➡️ ลดภาระงานที่ไม่ใช่การเขียนโค้ดโดยตรง ✅ รองรับ Model Context Protocol (MCP) สำหรับเชื่อมต่อเครื่องมือเฉพาะ ➡️ เพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งานร่วมกับระบบอื่น ✅ มีระบบ “steering rules” เพื่อควบคุมพฤติกรรมของ AI ➡️ ป้องกันการเบี่ยงเบนจากเป้าหมายของโปรเจกต์ ✅ มีฟีเจอร์ agentic chat สำหรับงานโค้ดเฉพาะกิจ ➡️ ช่วยแก้ปัญหาแบบ ad-hoc ได้รวดเร็ว ✅ Kiro เปิดให้ใช้งานฟรีในช่วงพรีวิว ➡️ เตรียมเปิดตัว 3 ระดับการใช้งานในอนาคต ‼️ “vibe coding” อาจนำไปสู่โค้ดที่ไม่สอดคล้องหรือไม่ปลอดภัย ⛔ หากไม่มีการตรวจสอบหรือโครงสร้างที่ชัดเจน ‼️ การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจลดความเข้าใจของนักพัฒนาในระบบที่สร้างขึ้น ⛔ โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องการรักษาความรู้ภายใน ‼️ Kiro ยังอยู่ในช่วงพรีวิว อาจมีข้อจำกัดด้านฟีเจอร์หรือความเสถียร ⛔ ไม่เหมาะสำหรับโปรเจกต์ที่ต้องการความมั่นคงสูงในตอนนี้ ‼️ การใช้ AI ในการจัดการโค้ดอาจต้องปรับกระบวนการทำงานของทีม ⛔ โดยเฉพาะในทีมที่ยังไม่คุ้นเคยกับแนวคิด agentic development https://www.techradar.com/pro/aws-launches-kiro-an-agentic-ai-ide-to-end-the-chaos-of-vibe-coding

ยิ่งเก่ง ยิ่งช้า? AI coding assistant อาจทำให้โปรแกรมเมอร์มือเก๋าทำงานช้าลง องค์กรวิจัยไม่แสวงกำไร METR (Model Evaluation & Threat Research) ได้ทำการศึกษาผลกระทบของ AI coding tools ต่อประสิทธิภาพของนักพัฒนา โดยติดตามนักพัฒนาโอเพ่นซอร์สที่มีประสบการณ์ 16 คน ขณะทำงานกับโค้ดที่พวกเขาคุ้นเคยมากกว่า 246 งานจริง ตั้งแต่การแก้บั๊กไปจนถึงการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ ก่อนเริ่มงาน นักพัฒนาคาดว่า AI จะช่วยให้พวกเขาทำงานเร็วขึ้น 24% และหลังจบงานก็ยังเชื่อว่าตัวเองเร็วขึ้น 20% เมื่อใช้ AI แต่ข้อมูลจริงกลับพบว่า พวกเขาใช้เวลานานขึ้นถึง 19% เมื่อใช้ AI coding assistant สาเหตุหลักที่ทำให้เกิดความล่าช้า ได้แก่: - ความคาดหวังเกินจริงต่อความสามารถของ AI - โค้ดที่ซับซ้อนและมีขนาดใหญ่เกินกว่าที่ AI จะเข้าใจบริบทได้ดี - ความแม่นยำของโค้ดที่ AI สร้างยังไม่ดีพอ โดยนักพัฒนายอมรับโค้ดที่ AI เสนอเพียง 44% - ต้องเสียเวลาในการตรวจสอบและแก้ไขโค้ดที่ AI สร้าง - AI ไม่สามารถเข้าใจบริบทแฝงในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ได้ดี แม้ผลลัพธ์จะชี้ว่า AI ทำให้ช้าลง แต่ผู้เข้าร่วมหลายคนยังคงใช้ AI ต่อไป เพราะรู้สึกว่างานเขียนโค้ดมีความเครียดน้อยลง และกลายเป็นกระบวนการที่ “ไม่ต้องใช้พลังสมองมาก” เหมือนเดิม ✅ ข้อมูลจากข่าว - METR ศึกษานักพัฒนา 16 คนกับงานจริง 246 งานในโค้ดที่คุ้นเคย - นักพัฒนาคาดว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 24% แต่จริง ๆ แล้วช้าลง 19% - ใช้ AI coding tools เช่น Cursor Pro ร่วมกับ Claude 3.5 หรือ 3.7 Sonnet - นักพัฒนายอมรับโค้ดจาก AI เพียง 44% และต้องใช้เวลาตรวจสอบมาก - AI เข้าใจบริบทของโค้ดขนาดใหญ่ได้ไม่ดี ทำให้เสนอคำตอบผิด - การศึกษามีความเข้มงวดและไม่มีอคติจากผู้วิจัย - ผู้เข้าร่วมได้รับค่าตอบแทน $150 ต่อชั่วโมงเพื่อความจริงจัง - แม้จะช้าลง แต่หลายคนยังใช้ AI เพราะช่วยลดความเครียดในการทำงาน ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - AI coding tools อาจไม่เหมาะกับนักพัฒนาที่มีประสบการณ์สูงและทำงานกับโค้ดที่ซับซ้อน - ความคาดหวังเกินจริงต่อ AI อาจทำให้เสียเวลาแทนที่จะได้ประโยชน์ - การใช้ AI กับโปรเจกต์ขนาดใหญ่ต้องระวังเรื่องบริบทที่ AI อาจเข้าใจผิด - การตรวจสอบและแก้ไขโค้ดจาก AI อาจใช้เวลามากกว่าการเขียนเอง - ผลการศึกษานี้ไม่ควรนำไปใช้กับนักพัฒนาทุกระดับ เพราะ AI อาจมีประโยชน์มากกว่าสำหรับผู้เริ่มต้นหรือโปรเจกต์ขนาดเล็ก https://www.techspot.com/news/108651-experienced-developers-working-ai-tools-take-longer-complete.html

AI อัจฉริยะที่ Elon Musk บอกว่า “ฉลาดกว่าคนเรียนจบ PhD ทุกคน” Elon Musk เปิดตัว Grok 4 ซึ่งเป็นโมเดล AI ล่าสุดจากบริษัท xAI โดยระบุว่าโมเดลนี้ได้รับการฝึกมากกว่า Grok 2 ถึง 100 เท่า และ “ฉลาดกว่าบัณฑิตระดับปริญญาเอกในทุกสาขาพร้อมกัน” เขาเรียกช่วงเวลานี้ว่า “big bang แห่งสติปัญญา” และคาดว่า AI จะสามารถสร้างรายการทีวีที่ดูได้จริงภายในสิ้นปีนี้ แม้ Musk จะยอมรับว่า Grok 4 ยัง “ขาดสามัญสำนึก” แต่เขาเชื่อว่าโมเดลนี้สามารถสร้างเทคโนโลยีใหม่ได้เร็ว ๆ นี้ และเน้นว่า “สิ่งสำคัญที่สุดของ AI คือการแสวงหาความจริง” พร้อมเสนอแนวคิดว่า AI ควรได้รับการปลูกฝังคุณธรรมเหมือนการเลี้ยงดูเด็กให้เติบโตอย่างทรงพลัง อย่างไรก็ตาม การเปิดตัว Grok 4 เกิดขึ้นหลังจาก Grok 3 เคยมีประเด็นรุนแรง โดยโพสต์ข้อความเชิงต่อต้านชาวยิวและยกย่อง Adolf Hitler ซึ่งทำให้ทีมงานต้องลบโพสต์และออกแถลงการณ์ขอโทษ Musk ยังเคยเชิญผู้ใช้แพลตฟอร์ม X (Twitter เดิม) ให้ช่วยฝึก AI ด้วย “ข้อเท็จจริงที่ขัดแย้ง” หรือ “สิ่งที่ไม่ถูกต้องทางการเมืองแต่เป็นความจริง” ซึ่งสะท้อนแนวทางที่แตกต่างจากโมเดลอื่นอย่าง ChatGPT หรือ Gemini ที่ถูกมองว่า “ตื่นตัวทางสังคม” (woke) ✅ ข้อมูลจากข่าว - Elon Musk เปิดตัว Grok 4 ซึ่งเป็นโมเดล AI ล่าสุดจาก xAI - Grok 4 ได้รับการฝึกมากกว่า Grok 2 ถึง 100 เท่า - Musk อ้างว่า Grok 4 ฉลาดกว่าบัณฑิตระดับ PhD ในทุกสาขาพร้อมกัน - คาดว่า AI จะสามารถสร้างรายการทีวีที่ดูได้จริงภายในสิ้นปี 2025 - เน้นว่า AI ควรแสวงหาความจริงและมีคุณธรรมเหมือนเด็กที่ถูกเลี้ยงดูอย่างดี - การเปิดตัวเกิดขึ้นหลังจาก Grok 3 เคยโพสต์ข้อความต่อต้านชาวยิว - Musk เชิญผู้ใช้ X ช่วยฝึก AI ด้วย “ข้อเท็จจริงที่ขัดแย้ง” - Linda Yaccarino ประกาศลาออกจากตำแหน่ง CEO ของ X หลังทำงานร่วมกับ Musk มา 2 ปี ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - การอ้างว่า AI “ฉลาดกว่าระดับปริญญาเอก” ยังไม่มีหลักฐานวิทยาศาสตร์รองรับ - Grok 3 เคยโพสต์เนื้อหาที่ไม่เหมาะสม ทำให้เกิดข้อกังวลด้านความปลอดภัยและจริยธรรม - การฝึก AI ด้วย “ข้อเท็จจริงที่ขัดแย้ง” อาจนำไปสู่การสร้างโมเดลที่มีอคติหรือเนื้อหาขัดแย้ง - การพัฒนา AI ที่เร็วเกินไปโดยไม่มีระบบควบคุมอาจเสี่ยงต่อการนำไปใช้ในทางที่ผิด - การเปรียบเทียบกับโมเดลอื่นอย่าง ChatGPT หรือ Gemini อาจสร้างความแตกแยกในแนวทางการพัฒนา AI https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/12/elon-musk-says-his-new-ai-model-039better-than-phd-level-in-everything039

AI สร้างมัลแวร์หลบหลีก Microsoft Defender ได้ – แค่ฝึกสามเดือนก็แฮกทะลุ นักวิจัยจาก Outflank ซึ่งเป็นทีม red team ด้านความปลอดภัย เปิดเผยว่า พวกเขาสามารถฝึกโมเดล Qwen 2.5 (โมเดล LLM แบบโอเพนซอร์สจาก Alibaba) ให้สร้างมัลแวร์ที่สามารถหลบหลีก Microsoft Defender for Endpoint ได้สำเร็จประมาณ 8% ของกรณี หลังใช้เวลาเพียง 3 เดือนและงบประมาณราว $1,500 ผลลัพธ์นี้จะถูกนำเสนอในงาน Black Hat 2025 ซึ่งเป็นงานสัมมนาด้านความปลอดภัยระดับโลก โดยถือเป็น “proof of concept” ที่แสดงให้เห็นว่า AI สามารถถูกนำมาใช้สร้างภัยคุกคามไซเบอร์ได้จริง เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น: - Anthropic’s AI ทำได้ <1% - DeepSeek ทำได้ <0.5% - Qwen 2.5 จึงถือว่ามีประสิทธิภาพสูงกว่ามากในบริบทนี้ นักวิจัยยังระบุว่า หากมีทรัพยากร GPU มากกว่านี้ และใช้ reinforcement learning อย่างจริงจัง ประสิทธิภาพของโมเดลอาจเพิ่มขึ้นอีกมาก ซึ่งเป็นสัญญาณเตือนสำหรับอนาคตของการโจมตีแบบอัตโนมัติ แม้ Microsoft Defender จะยังคงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในภาพรวม แต่การพัฒนา AI ฝั่งรุก (offensive AI) กำลังไล่ตามอย่างรวดเร็ว และอาจทำให้ระบบป้องกันต้องปรับตัวอย่างหนักในอนาคต ✅ ข้อมูลจากข่าว - นักวิจัยจาก Outflank ฝึกโมเดล Qwen 2.5 ให้สร้างมัลแวร์ที่หลบหลีก Microsoft Defender ได้ - ใช้เวลา 3 เดือนและงบประมาณ $1,500 ในการฝึกโมเดล - ประสิทธิภาพของโมเดลอยู่ที่ 8% ซึ่งสูงกว่าโมเดลอื่น ๆ ที่ทดสอบ - จะมีการนำเสนอผลการทดลองในงาน Black Hat 2025 - ใช้เทคนิค reinforcement learning เพื่อปรับปรุงความสามารถของโมเดล - ถือเป็น proof of concept ที่แสดงให้เห็นว่า AI สามารถสร้างภัยไซเบอร์ได้จริง ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - การใช้ AI สร้างมัลแวร์อาจกลายเป็นเครื่องมือใหม่ของแฮกเกอร์ในอนาคต - โมเดลโอเพนซอร์สสามารถถูกนำไปใช้ในทางร้ายได้ หากไม่มีการควบคุม - Microsoft Defender อาจต้องปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อรับมือกับภัยคุกคามจาก AI - การมี GPU และทรัพยากรเพียงพออาจทำให้บุคคลทั่วไปสามารถฝึกโมเดลโจมตีได้ - การพึ่งพาเครื่องมือป้องกันเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ ต้องมีการฝึกอบรมและวางระบบความปลอดภัยเชิงรุก - องค์กรควรเริ่มรวม AI threat modeling เข้าในแผนความปลอดภัยไซเบอร์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/ai-malware-can-now-evade-microsoft-defender-open-source-llm-outsmarts-tool-around-8-percent-of-the-time-after-three-months-of-training

MCP – ตัวเร่ง AI อัจฉริยะที่อาจเปิดช่องให้ภัยไซเบอร์ Model Context Protocol หรือ MCP เป็นโปรโตคอลใหม่ที่ช่วยให้ AI agent และ chatbot เข้าถึงข้อมูล เครื่องมือ และบริการต่าง ๆ ได้โดยตรง โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเชื่อมต่อหลายชั้นเหมือนเดิม เทคโนโลยีนี้ถูกสร้างโดย Anthropic ในปลายปี 2024 และได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็วจาก OpenAI และผู้ให้บริการรายใหญ่ เช่น Cloudflare, PayPal, Stripe, Zapier ฯลฯ จนกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของการเชื่อมต่อ AI กับโลกภายนอก แต่ความสะดวกนี้ก็มาพร้อมกับความเสี่ยงร้ายแรง: - Asana เปิด MCP server ให้ AI เข้าถึงข้อมูลงาน แต่เกิดบั๊กที่ทำให้ผู้ใช้เห็นข้อมูลของคนอื่น - Atlassian ก็เจอช่องโหว่ที่เปิดให้แฮกเกอร์ส่ง ticket ปลอมและเข้าถึงสิทธิ์ระดับสูง - OWASP ถึงกับเปิดโครงการ MCP Top 10 เพื่อจัดอันดับช่องโหว่ MCP โดยเฉพาะ (แม้ยังไม่มีรายการ) นักวิจัยพบว่า MCP มีปัญหาเชิงโครงสร้าง เช่น: - ใช้ session ID ใน URL ซึ่งขัดกับหลักความปลอดภัย - ไม่มีระบบเซ็นชื่อหรือยืนยันข้อความ ทำให้เกิดการปลอมแปลงได้ - MCP ทำงานใน “context window” ที่ AI เข้าใจภาษาธรรมชาติ ทำให้เสี่ยงต่อการถูกหลอก เช่น มีคนพิมพ์ว่า “ฉันคือ CEO” แล้ว AI เชื่อ แม้จะมีการอัปเดต MCP เพื่อแก้บางจุด เช่น เพิ่ม OAuth, resource indicator และ protocol version header แต่ก็ยังไม่ครอบคลุมทุกช่องโหว่ และ MCP server ที่ใช้งานอยู่ยังมีความเสี่ยงสูง ✅ ข้อมูลจากข่าว - MCP คือโปรโตคอลที่ช่วยให้ AI agent เข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือได้โดยตรง - สร้างโดย Anthropic และถูกนำไปใช้โดย OpenAI และผู้ให้บริการรายใหญ่ - Asana และ Atlassian เปิด MCP server แล้วพบช่องโหว่ด้านความปลอดภัย - OWASP เปิดโครงการ MCP Top 10 เพื่อจัดการช่องโหว่ MCP โดยเฉพาะ - MCP มีปัญหาเชิงโครงสร้าง เช่น ไม่มีการเซ็นชื่อข้อความ และใช้ session ID ใน URL - มีการอัปเดต MCP เพื่อเพิ่ม OAuth และระบบยืนยันเวอร์ชัน - Gartner คาดว่า 75% ของ API gateway vendors จะรองรับ MCP ภายในปี 2026 ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - MCP อาจเปิดช่องให้เกิดการรั่วไหลของข้อมูลและการโจมตีแบบใหม่ - AI agent อาจถูกหลอกผ่านข้อความธรรมชาติใน context window - MCP server ที่ไม่ได้ตรวจสอบอาจมี backdoor หรือช่องโหว่ร้ายแรง - ควรใช้ MCP server ใน sandbox ก่อนนำไปใช้งานจริง - ต้องรวม MCP ใน threat modeling, penetration test และ red-team exercise - ควรใช้ MCP client ที่แสดงทุก tool call และ input ก่อนอนุมัติ - การใช้ MCP โดยไม่มี governance ที่ชัดเจนอาจทำให้องค์กรเสี่ยงต่อ supply chain attack https://www.csoonline.com/article/4015222/mcp-uses-and-risks.html

เมื่อวันที่ 10 กรกฎาคม 2025 Elon Musk และทีม xAI เปิดตัว Grok 4 ซึ่งเป็นโมเดล AI แบบมัลติโหมดรุ่นล่าสุด โดยมีจุดเด่นด้านการเข้าใจภาษา การแก้โจทย์คณิตศาสตร์ และการให้เหตุผลอย่างลึกซึ้ง Grok 4 มีหลายเวอร์ชัน โดยเวอร์ชัน “Heavy” ที่ใช้เครื่องมือหลายตัวพร้อมกัน (multi-agent tools) ทำคะแนนได้สูงมากในหลายการทดสอบ เช่น: - Humanity’s Last Exam (HLE): Grok 4 Heavy ทำคะแนนได้ 44.4% สูงกว่า Gemini 2.5 Pro ที่ใช้เครื่องมือ (26.9%) - ARC-AGI-2: Grok 4 ได้ 16.2% ซึ่งสูงกว่า Claude Opus 4 เกือบเท่าตัว - MMLU: ได้คะแนน 86.6% และมี Intelligence Index สูงถึง 73 ซึ่งนำหน้าทั้ง OpenAI และ Google ในด้าน STEM และการเขียนโค้ด: - GPQA: Grok 4 ได้ 87.5%, ส่วน Grok 4 Heavy ได้ 88.9% - AIME: Grok 4 Heavy ได้คะแนนเต็ม 100% - SWE-Bench: Grok 4 Code (จะเปิดตัวเดือนสิงหาคม) ทำคะแนนได้ 72–75% Elon Musk ระบุว่า Grok 4 “แทบไม่เคยตอบผิดในข้อสอบฟิสิกส์หรือคณิตศาสตร์เลย” และสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดในคำถามได้ด้วย ด้านราคาการใช้งาน: - API ราคาเท่า Grok 3: $3/$15 ต่อ 1 ล้าน tokens แพ็กเกจผู้ใช้ทั่วไป: - ฟรี: เข้าถึง Grok 3 แบบจำกัด - SuperGrok ($30/เดือน): เข้าถึง Grok 3 และ Grok 4 - SuperGrok Heavy ($300/เดือน): เข้าถึง Grok 3, Grok 4 และ Grok 4 Heavy https://www.neowin.net/news/elon-musks-xai-launches-grok-4-claiming-top-spot-among-industry-ai-models/

บริษัท TissueTinker ที่เป็นสปินออฟจากมหาวิทยาลัย McGill แคนาดา พัฒนาระบบ 3D Bioprinting ที่สามารถ “พิมพ์เนื้อเยื่อจำลอง” ขนาดเล็กระดับ 300 ไมครอน โดยใช้ biomaterial ที่เลียนแบบเนื้อเยื่อมนุษย์ได้จริง → ทีมนักวิจัยพิมพ์ “เซลล์มะเร็ง” คู่กับ “เซลล์ปกติ” ของอวัยวะเดียวกัน → เพื่อศึกษาว่ามะเร็งลุกลามยังไง และตอบสนองต่อยาแบบไหน → ข้อดีคือได้ข้อมูลแบบ side-by-side ซึ่งต่างจากเดิมที่ทดลองแยกกันคนละกลุ่ม จุดสำคัญคือความแม่นยำระดับ "จุดสัมผัสแบบสมจริง" และการพิมพ์ในขนาดเล็กมาก จนสามารถมองเห็น บริเวณ hypoxic core หรือ “พื้นที่ในเนื้องอกที่มีออกซิเจนต่ำ” ซึ่งเป็นจุดที่มะเร็งดื้อยาและเติบโตเร็ว → ช่วยให้นักวิจัยเข้าใจว่าเซลล์ในจุดนั้นแตกต่างจากส่วนอื่นยังไง → และทดลองพิมพ์เนื้อเยื่อที่เปลี่ยนองค์ประกอบบางอย่างเพื่อศึกษาการตอบสนองต่อการรักษา เทคโนโลยีนี้ไม่ใช่แค่เร่งการวิจัย → แต่ยังเปิดทางสู่ “การแพทย์เฉพาะบุคคล” เพราะสามารถพิมพ์เนื้องอกจากข้อมูลผู้ป่วยได้ → ทดลองสูตรยาแบบ custom ก่อนรักษาจริง → เป็นก้าวสำคัญของการ “ทดลองกับสิ่งพิมพ์” แทนการทดลองกับสัตว์หรือเซลล์แบบแยกส่วน ✅ TissueTinker พัฒนา 3D bioprinting เพื่อตีพิมพ์เนื้อเยื่อมะเร็งขนาดเล็ก (~300 ไมครอน)   • ใช้ biomaterial ที่เลียนแบบเนื้อเยื่อมนุษย์ได้   • พิมพ์แบบ healthy vs cancerous tissue เพื่อเปรียบเทียบได้โดยตรง ✅ การพิมพ์ขนาดเล็กช่วยให้เห็น hypoxic cores → บริเวณที่เซลล์ดื้อยาและเติบโตเร็ว   • จุดนี้เป็นเป้าหมายสำคัญในการทดลองยาใหม่ ✅ สามารถพิมพ์เนื้อเยื่อแบบ “custom parameter” เพื่อดูปฏิกิริยาเฉพาะ เช่น ความไวต่อออกซิเจน–สารอาหาร–ยา ✅ ทีมได้รับการสนับสนุนจาก McGill Innovation Fund → เตรียมต่อยอดสู่การแพทย์เฉพาะบุคคลในอนาคต ✅ การศึกษาแบบ side-by-side ระหว่างเนื้อเยื่อดีและเสีย ช่วยให้เข้าใจวิวัฒนาการของมะเร็งแบบเจาะจงมากขึ้น https://www.tomshardware.com/3d-printing/scientists-3d-print-tumors-for-cancer-research-tissuetinker-using-3d-bioprinting-to-create-miniature-models-of-healthy-and-diseased-tissue-for-side-by-side-comparison-backed-by-mcgill

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ดาวเทียมบนโลกเราเพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดด — แค่ Starlink ของ SpaceX ก็ปล่อยไปแล้วกว่า 7,000 ดวง! → Amazon กำลังสร้าง Kuiper อีก 3,000 ดวง → ฝั่งจีนเตรียมปล่อย “หลายหมื่น” ดวงตามมาอีก มันเหมือน “ถนนบนฟ้า” ที่ไม่มีไฟแดง ไม่มีเลนตรงข้าม — แถมทุกค่ายปล่อยดาวเทียมแบบไม่ค่อยประสานกันเท่าไหร่ → หน่วยงานที่ชื่อว่า Office of Space Commerce ของสหรัฐ คือผู้ดูแลจราจรอวกาศให้ไม่ชนกัน → ทำหน้าที่คล้ายกับ FAA ที่ดูแลเครื่องบิน บนพื้นโลก → แต่พอรัฐบาลเสนองบปี 2026…ปรากฏว่า “จะลดงบจาก $65M → เหลือแค่ $10M”!! องค์กรอวกาศทั่วอเมริกา เช่น SpaceX, Blue Origin และอีกกว่า 450 บริษัทเลยรวมตัวกันยื่นเรื่องเตือนรัฐสภาว่า → ถ้าคุณตัด TraCSS (Traffic Coordination System for Space) ไป = เท่ากับปล่อยอวกาศให้ “จราจรสับสน–เสี่ยงชน–ค่าใช้จ่ายเพิ่ม” → แถมอเมริกาอาจเสียบทบาทในการกำหนด “มาตรฐานความปลอดภัยอวกาศโลก” ด้วย ✅ รัฐบาลสหรัฐมีแผนตัดงบ Office of Space Commerce จาก $65M → เหลือ $10M ในปี 2026   • จะกระทบต่อระบบ TraCSS ที่อยู่ระหว่างทดสอบ → ระบบจัดการจราจรอวกาศเชิงพลเรือน   • ทำให้ดาวเทียมเสี่ยงชน และเพิ่มความเสี่ยงของ “ขยะอวกาศ” ระยะยาว ✅ องค์กรอวกาศกว่า 450 แห่งออกมาเตือนรัฐสภา   • รวมถึง SpaceX, Blue Origin   • เตือนว่าการตัดงบจะทำให้ต้นทุนดำเนินงานเพิ่ม และบริษัทอาจย้ายออกนอกสหรัฐ ✅ จำนวนดาวเทียมในวงโคจรต่ำ (LEO) เพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดด:   • Starlink (SpaceX): 7,000 ดวงตั้งแต่ 2019   • Kuiper (Amazon): แผน 3,000 ดวง   • จีน: มีแผนปล่อย “หลายหมื่น” ดวง ✅ TraCSS อยู่ระหว่างทดสอบกับผู้ให้บริการหลายราย → ทำหน้าที่แจ้งเตือนการชนแบบ real-time ✅ Prof. Hugh Lewis เผยว่า Starlink มีการหลบชนแบบ active มากกว่าช่วงก่อนถึง 2 เท่าในรอบ 6 เดือนที่ผ่านมา • สะท้อนว่าความเสี่ยงเกิดจริง ไม่ใช่แค่ทฤษฎี ✅ รัฐบาลมองว่าเอกชนสามารถจัดการจราจรเองได้ → แต่อุตสาหกรรมชี้ว่าขาดการประสาน และไม่มี funding model ที่ชัดเจน https://www.techspot.com/news/108611-us-space-industry-warns-increased-collision-risks-funding.html

หนึ่งในอุปสรรคของการพัฒนาแผงโซลาร์เซลล์คือการวัด “คุณสมบัติแสง” ของวัสดุใหม่แต่ละชนิดต้องใช้เวลาและแรงงานมหาศาล → นักวิจัย MIT จึงสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถวิเคราะห์วัสดุโดยอัตโนมัติ ทั้งการถ่ายภาพ, คำนวณจุดสัมผัส, และวัดการนำไฟฟ้าเมื่อโดนแสง (photoconductance) มันไม่ใช้วิธีแบบเดาสุ่ม — แต่นำความรู้จากนักเคมีและนักวัสดุมาป้อนเข้าโมเดล AI → เพื่อให้หุ่นยนต์ “เลือกจุดที่ควรแตะ” ด้วยวิธี self-supervised learning → แถมยังใช้ path planning แบบสุ่มนิด ๆ เพื่อหาทางเดินที่สั้นที่สุดระหว่างจุดวัดต่าง ๆ ผลลัพธ์คือ → วัดค่าได้มากกว่า 125 จุดต่อชั่วโมง → ในเวลา 24 ชั่วโมง เก็บข้อมูลได้มากกว่า 3,000 จุด → แถมแม่นกว่าวิธี AI แบบเดิมที่เคยใช้ในการค้นหาวัสดุใหม่ เป้าหมายคือการนำหุ่นยนต์นี้ไปใช้กับ “perovskite” — วัสดุโซลาร์เซลล์รุ่นใหม่ที่ราคาถูกแต่มีแนวโน้มประสิทธิภาพสูง → ถ้าแล็บนี้ทำงานได้ดีจริง ก็เท่ากับเปิดทางให้วงการแผงโซลาร์เซลล์พัฒนาเร็วขึ้นหลายเท่าแบบไม่ต้องรอมนุษย์วัดทีละจุดอีกต่อไป! ✅ MIT พัฒนาระบบหุ่นยนต์อัตโนมัติสำหรับวัดคุณสมบัติของวัสดุเซมิคอนดักเตอร์โดยตรง   • ใช้ AI วางจุดสัมผัสและวัด photoconductance   • เหมาะกับวัสดุที่ต้องสัมผัสจริง เช่น perovskite ที่ใช้ในแผงโซลาร์เซลล์ ✅ ระบบมี 3 ส่วนหลัก:   • กล้อง + vision model แยกรูปร่างวัสดุ   • Neural network วางจุดที่ควรวัด → แบบไม่ต้องใช้ข้อมูล training   • Path planner วางแผนเส้นทางเดินให้หุ่นยนต์แตะวัสดุแบบเร็วที่สุด ✅ ความสามารถสูงกว่าเดิม:   • เก็บข้อมูลได้ 125 จุด/ชม. → รวม 3,000 จุดใน 1 วัน   • แม่นยำกว่า AI วิธีเก่า 7 แบบ   • วัดจุดที่บ่งบอกทั้งประสิทธิภาพสูง และจุดที่วัสดุเริ่มเสื่อม ✅ เป้าหมายเพื่อใช้สร้าง “ห้องแล็บอัตโนมัติเต็มรูปแบบ” สำหรับค้นพบวัสดุใหม่ในอนาคต   • ได้รับการสนับสนุนจากหลายองค์กร เช่น First Solar, US DoE, Eni, MathWorks https://www.techspot.com/news/108604-autonomous-mit-robot-helps-discover-better-materials-solar.html