🕯️ เปลวเทียนที่สั่นไหว – จากความไม่เสถียร สู่การจับเวลาอย่างแม่นยำ ใครจะคิดว่า “เปลวเทียน” ซึ่งถูกออกแบบมาให้ไม่สั่นไหวมานานนับพันปี จะกลายเป็นแหล่งกำเนิดสัญญาณนาฬิกาได้? Tim นักพัฒนาฮาร์ดแวร์ได้ค้นพบว่า หากนำเทียนสามเล่มมาวางใกล้กัน เปลวไฟจะเริ่ม “สื่อสาร” กันและเกิดการสั่นไหวแบบประสานกันที่ความถี่คงที่ประมาณ 9.9Hz ซึ่งเกิดจากแรงโน้มถ่วงและขนาดของเปลวไฟเป็นหลัก เขาใช้วิธีตรวจจับการสั่นไหวของเปลวไฟด้วย phototransistor และวิธีใหม่ที่น่าสนใจคือ “capacitive sensing” โดยแขวนลวดไว้ในเปลวไฟแล้ววัดการเปลี่ยนแปลงของค่าความจุไฟฟ้า ซึ่งเกิดจากไอออนในเปลวไฟที่มีคุณสมบัติเป็นไดอิเล็กทริก จากนั้น Tim ใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ CH32V003 อ่านสัญญาณและประมวลผลด้วยฟิลเตอร์ดิจิทัล เพื่อแปลงความถี่ 9.9Hz ให้กลายเป็นสัญญาณ 1Hz ที่ใช้กระพริบ LED ได้อย่างแม่นยำ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ การรวมเทียนสามเล่มทำให้เกิดการสั่นไหวของเปลวไฟที่ความถี่ ~9.9Hz ➡️ ความถี่นี้ขึ้นอยู่กับแรงโน้มถ่วงและขนาดของเปลวไฟ ➡️ ใช้ phototransistor ตรวจจับความสว่างของเปลวไฟแบบง่ายและแม่นยำ ➡️ ใช้ capacitive sensing ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของไอออนในเปลวไฟ ➡️ ใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ CH32V003 อ่านค่าความจุไฟฟ้าและประมวลผล ➡️ ใช้ IIR filter และ zero-cross detection เพื่อแปลงสัญญาณเป็น 1Hz ➡️ LED ถูกควบคุมให้กระพริบตามสัญญาณ 1Hz ที่ได้จากเปลวไฟ ➡️ โครงการนี้เข้าร่วมการแข่งขัน “One Hertz Challenge” บน Hackaday.io ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ งานวิจัยจากมหาวิทยาลัย Yamanashi พบว่าการสั่นไหวของเปลวไฟสามารถซิงก์กันได้ ➡️ การลดระยะห่างระหว่างเทียนจะเปลี่ยนรูปแบบการสั่นไหว ➡️ Capacitive flame sensing ถูกใช้ในอุตสาหกรรมตรวจจับไฟไหม้ ➡️ Phototransistor มี internal gain ทำให้ไม่ต้องใช้วงจรขยายเพิ่มเติม ➡️ การใช้ zero-cross detection แบบมี dead-time ช่วยลดสัญญาณรบกวน ➡️ การใช้ DPLL (Digital Phase-Locked Loop) อาจเพิ่มความเสถียรของสัญญาณได้ https://cpldcpu.com/2025/08/13/candle-flame-oscillations-as-a-clock/

👓 เล่าเรื่องใหม่: เมื่อการแก้สายตาไม่ต้องพึ่งเลเซอร์อีกต่อไป ลองจินตนาการว่าคุณสามารถแก้ปัญหาสายตาสั้นได้ในเวลาเพียงหนึ่งนาที โดยไม่ต้องใช้เลเซอร์ ไม่ต้องผ่าตัด และไม่ต้องเจ็บตาเลย นั่นคือสิ่งที่นักวิจัยจาก Occidental College และ UC Irvine กำลังพัฒนาอยู่ ผ่านเทคนิคใหม่ที่เรียกว่า “Electromechanical Reshaping” หรือ EMR EMR คือการใช้กระแสไฟฟ้าอ่อน ๆ ผ่านเลนส์แพลตินัมที่ออกแบบพิเศษให้มีรูปทรงของกระจกตาที่ถูกต้อง เมื่อนำเลนส์นี้วางบนดวงตาในสารละลายคล้ายกับน้ำตา แล้วปล่อยไฟฟ้าเข้าไป จะเกิดการเปลี่ยนแปลงค่า pH ในเนื้อเยื่อ ทำให้เนื้อเยื่ออ่อนตัวและสามารถปรับรูปทรงได้ เมื่อหยุดกระแสไฟฟ้า ค่า pH กลับสู่ปกติ เนื้อเยื่อก็จะ “ล็อก” รูปทรงใหม่ไว้ เทคนิคนี้ใช้เวลาเท่ากับ LASIK แต่ไม่ต้องตัดเนื้อเยื่อ ไม่ต้องใช้เครื่องมือราคาแพง และไม่เสี่ยงต่อผลข้างเคียงจากการผ่าตัด เช่น ตาแห้งหรือการติดเชื้อ ทีมวิจัยทดลองกับดวงตากระต่าย 12 ลูก โดย 10 ลูกจำลองให้มีภาวะสายตาสั้น ผลลัพธ์คือสามารถปรับความโค้งของกระจกตาให้ตรงตามเป้าหมายได้สำเร็จ โดยไม่มีเซลล์ตาเสียหาย และยังมีแนวโน้มว่าเทคนิคนี้อาจใช้รักษาภาวะกระจกตาขุ่นจากสารเคมีได้ด้วย ซึ่งปัจจุบันต้องรักษาด้วยการปลูกถ่ายกระจกตาเท่านั้น แม้จะยังอยู่ในขั้นทดลองกับสัตว์ แต่ EMR ถือเป็นความหวังใหม่ของการแก้สายตาแบบไม่ต้องผ่าตัด และอาจเปลี่ยนอนาคตของการรักษาสายตาไปอย่างสิ้นเชิง ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ นักวิจัยพัฒนาเทคนิค Electromechanical Reshaping (EMR) เพื่อแก้สายตาโดยไม่ใช้เลเซอร์ ➡️ EMR ใช้เลนส์แพลตินัมและกระแสไฟฟ้าอ่อนเพื่อปรับรูปทรงกระจกตา ➡️ การเปลี่ยนค่า pH ทำให้เนื้อเยื่ออ่อนตัวและสามารถปรับรูปทรงได้ ➡️ ทดลองกับดวงตากระต่าย 12 ลูก โดย 10 ลูกจำลองภาวะสายตาสั้น ➡️ ผลลัพธ์คือสามารถปรับความโค้งของกระจกตาได้ตรงตามเป้าหมาย ➡️ ไม่มีเซลล์ตาเสียหาย และอาจใช้รักษาภาวะกระจกตาขุ่นจากสารเคมีได้ ➡️ ใช้เวลาประมาณ 1 นาทีเท่ากับ LASIK แต่ไม่ต้องผ่าตัดหรือใช้เครื่องมือราคาแพง ➡️ ทีมวิจัยประกอบด้วย Michael Hill และ Brian Wong ➡️ งานวิจัยนำเสนอในงานประชุม American Chemical Society เดือนสิงหาคม 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ LASIK มีอัตราความสำเร็จสูง แต่มีความเสี่ยง เช่น ตาแห้งหรือการติดเชื้อ ➡️ EMR เป็นเทคนิคที่ไม่ต้องตัดเนื้อเยื่อ จึงลดความเสี่ยงต่อโครงสร้างตาเสียหาย ➡️ เทคนิคอื่นที่ไม่ใช้เลเซอร์ เช่น Orthokeratology และ Conductive Keratoplasty ก็มีการใช้งาน ➡️ EMR อาจเป็นทางเลือกที่ถูกกว่าและปลอดภัยกว่าในอนาคต ➡️ การเปลี่ยนแปลงค่า pH ในเนื้อเยื่อเป็นหลักการที่ใช้ในหลายงานวิจัยด้านชีวเคมี ➡️ การทดลองในสัตว์เป็นขั้นตอนแรกก่อนเข้าสู่การทดลองในมนุษย์และการอนุมัติจาก FDA https://medicalxpress.com/news/2025-08-alternative-lasik-lasers.html

กลาโหมจัดใหญ่เปิดตัวอุตสาหกรรมป้องกันประเทศ ด้วยการทดสอบอาวุธทางยุทธวิธีของปืนในตระกูล คชสีห์ KOCHASI MOD2020 ในงาน MOD CHALLENGE 2025 วันที่ 9 กย.นี้ ที่ หัวหิน . ศูนย์อำนวยการสร้างอาวุธ ศูนย์การอุตสาหกรรมป้องกันประเทศและพลังงานทหาร (ศอว.ศอพท. ) จัดงานแสดงอุตสาหกรรมป้องกันประเทศและ การทดสอบอาวุธทางยุทธวิธี ด้วยปืน KOCHASI MOD2020 ปืนเล็กยาว ขนาด 5.56 มม. และ ปืน KOCHASI SAN9 ปืนพก ขนาด 9 มม. กับงาน MOD CHALLENGE 2025 ถือเป็นงานวิจัย และควบคุมการผลิตโดย "ศอว.ศอพท." โรงงานต้นแบบการวิจัยพัฒนาอาวุธ กับ “คชสีห์” แบรนด์ ยุทโธปกรณ์ทางทหารใหม่ไทยแท้ ด้วยมาตรฐานระดับสากลของปืนสัญชาติไทย ที่คิดและออกแบบโดยคนไทย ผลิตโดยคนไทย ด้วยวัตถุดิบในประเทศไทย เพื่อทหารของไทย การทดสอบอาวุธทางยุทธวิธีในครั้งนี้ เป็นการสะท้อนความสำเร็จในอุตสาหกรรมป้องกันประเทศ และเป็นภาพสะท้อนของความมุ่งมั่นของประเทศไทยในการก้าวไปสู่การเป็นประเทศที่มีความมั่นคงทางเทคโนโลยีและการป้องกันตนเอง ร่วมชมศักยภาพเหล่าทัพทหารไทย ทั้ง 9 ทีม ผ่าน Live Streaming วันอังคารที่ 9 กันยายน 2568 เวลา 08.00 - 17.00 น. ถ่ายทอดสดทาง: Kochasi Weapon Plant Facebook: http://bit.ly/3JtfNXn YouTube: http://bit.ly/412tjHB

📡 Wi-Fi ไม่ได้ผิด แต่พฤติกรรมดิจิทัลของเราต่างหากที่ทำร้ายโลก โปสเตอร์จากมหาวิทยาลัย East London ที่ปรากฏในสถานีรถไฟใต้ดินของลอนดอนสร้างความฮือฮา ด้วยข้อความที่ดูเหมือนจะกล่าวโทษ Wi-Fi ว่าเป็นตัวการทำลายสิ่งแวดล้อม แต่เมื่อมองลึกลงไป มันคือการชวนให้เราคิดใหม่ผ่านแคมเปญ “Think Again” ที่ตั้งคำถามกับพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยีของเรา เป้าหมายของแคมเปญนี้คือการชี้ให้เห็นว่า “การใช้เวลาอยู่หน้าจอมากเกินไป” ไม่ว่าจะเป็นมือถือ แท็บเล็ต ทีวี หรือคอมพิวเตอร์ ล้วนมีผลต่อสิ่งแวดล้อม เพราะมันผลักดันให้ศูนย์ข้อมูล (data centers) ต้องทำงานหนักขึ้น ซึ่งปล่อยคาร์บอนมากกว่าการบินทั่วโลกเสียอีก แม้ Wi-Fi เองจะไม่ได้ปล่อยคาร์บอนโดยตรง แต่การใช้งานอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับ Wi-Fi เช่น เราเตอร์ สมาร์ททีวี และเซิร์ฟเวอร์ ล้วนมีการใช้พลังงานไฟฟ้าอย่างต่อเนื่อง และสร้าง e-waste จำนวนมหาศาลในแต่ละปี งานวิจัยจากหลายแหล่งชี้ว่า Wi-Fi และเทคโนโลยีดิจิทัลมีส่วนทำให้เกิดก๊าซเรือนกระจกถึง 4% ของทั้งหมด และมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น 9% ต่อปี หากไม่มีการจัดการอย่างยั่งยืน ✅ ข้อมูลจากข่าวและแคมเปญ Think Again ➡️ โปสเตอร์จากมหาวิทยาลัย East London ชวนให้คิดใหม่เรื่องผลกระทบจากการใช้เทคโนโลยี ➡️ ข้อความ “WiFi doesn’t grow on trees” เป็นการกระตุ้นให้คนสนใจ ไม่ใช่กล่าวโทษ Wi-Fi โดยตรง ➡️ แคมเปญชี้ให้เห็นว่การใช้เวลาอยู่หน้าจอมากเกินไปส่งผลต่อสิ่งแวดล้อม ➡️ ศูนย์ข้อมูลทั่วโลกปล่อยคาร์บอนมากกว่าการบินทั่วโลก ➡️ มหาวิทยาลัยกำลังวิจัยเพื่อทำให้ data centers มีความยั่งยืนมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Wi-Fi และอุปกรณ์เครือข่ายมีส่วนทำให้เกิด e-waste มากกว่า 82 ล้านตันต่อปีภายในปี 2030 ➡️ การใช้ Wi-Fi ส่งผลต่อการใช้พลังงานไฟฟ้า ทั้งจากอุปกรณ์และโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ การเลือกเราเตอร์ที่มี Energy Star หรือ eco-label ช่วยลดการใช้พลังงาน ➡️ การรีไซเคิลอุปกรณ์เครือข่ายเก่าเป็นวิธีลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ➡️ Wi-Fi ช่วยให้ระบบ IoT ทำงานได้ เช่น การจัดการพลังงานในอาคารอัจฉริยะ ➡️ การบำรุงรักษาเครือข่ายอย่างสม่ำเสมอช่วยลดการใช้พลังงานโดยไม่จำเป็น https://www.tomshardware.com/networking/is-wi-fi-bad-for-the-environment-eye-catching-london-ad-suggests-our-digital-habits-are-damaging-the-climate

🧬 เมื่อ AI กลายเป็นดาบสองคมในวงการแพทย์ ในยุคที่ AI ถูกนำมาใช้ช่วยแพทย์ตรวจหามะเร็งลำไส้ใหญ่ผ่านการส่องกล้อง (colonoscopy) หลายคนเชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะช่วยเพิ่มความแม่นยำและลดความผิดพลาด แต่ผลการศึกษาจากโรงพยาบาลในโปแลนด์กลับพบสิ่งตรงกันข้าม นักวิจัยวิเคราะห์การส่องกล้องกว่า 1,400 ครั้ง พบว่าแพทย์ที่เคยใช้ AI ช่วยตรวจ มีความสามารถลดลงถึง 20% เมื่อกลับไปตรวจโดยไม่ใช้ AI โดยเฉพาะการตรวจหาก้อนเนื้อก่อนเป็นมะเร็ง (adenoma) เหตุผลคือ เมื่อแพทย์พึ่งพา AI เป็นประจำ พวกเขาเริ่มลดการใช้ทักษะของตัวเอง เช่น การสังเกต การตัดสินใจ และความรับผิดชอบในการวินิจฉัย ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงแม้จะเป็นแพทย์ที่มีประสบการณ์สูง งานวิจัยนี้ตีพิมพ์ในวารสาร The Lancet Gastroenterology & Hepatology และถือเป็นครั้งแรกที่มีหลักฐานชัดเจนว่า AI อาจทำให้เกิด “การสูญเสียทักษะ” (deskilling) ในวงการแพทย์ แม้ AI จะช่วยเพิ่มอัตราการตรวจพบในบางกรณี แต่การใช้แบบไม่ระวังอาจส่งผลเสียต่อสุขภาพผู้ป่วยในระยะยาว นักวิจัยจึงเรียกร้องให้มีการศึกษาเชิงพฤติกรรมเพิ่มเติม เพื่อเข้าใจกลไกที่ AI ส่งผลต่อความสามารถของแพทย์ ✅ ข้อมูลจากงานวิจัย ➡️ ศึกษาจากโรงพยาบาล 4 แห่งในโปแลนด์ รวมกว่า 1,400 colonoscopies ➡️ พบอัตราการตรวจพบ adenoma ลดลงจาก 28% เหลือ 22% หลังใช้ AI ➡️ แพทย์ที่เคยใช้ AI มีประสิทธิภาพลดลงเมื่อกลับไปตรวจแบบเดิม ➡️ งานวิจัยตีพิมพ์ใน The Lancet Gastroenterology & Hepatology ➡️ เป็นหลักฐานแรกที่ชี้ว่า AI อาจทำให้แพทย์สูญเสียทักษะ ➡️ นักวิจัยเรียกร้องให้มีการศึกษาเชิงพฤติกรรมเพิ่มเติม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ADR (Adenoma Detection Rate) เป็นตัวชี้วัดคุณภาพของการส่องกล้อง ➡️ การใช้ AI ในการตรวจมะเร็งลำไส้ใหญ่เริ่มแพร่หลายตั้งแต่ปี 2021 ➡️ แพทย์ที่เข้าร่วมการศึกษามีประสบการณ์มากกว่า 2,000 ครั้งต่อคน ➡️ การพึ่งพา AI อาจทำให้ลดการคิดเชิงวิเคราะห์และความรับผิดชอบ ➡️ งานวิจัยจาก MIT และ Microsoft พบว่า AI ทำให้ผู้ใช้คิดน้อยลงในหลายวงการ ➡️ สมาคมแพทย์อเมริกันระบุว่า 2 ใน 3 ของแพทย์เริ่มใช้ AI ในการทำงาน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/17/ai-dependent-doctors-risk-failing-to-detect-colon-cancer---study

🧠 เมื่ออัจฉริยะรวมตัวกัน: Meta กับภารกิจสร้าง AI เหนือมนุษย์ และความท้าทายในการบริหารทีมระดับเทพ ในปี 2025 Meta ได้เปิดตัว “Superintelligence Lab” โดยรวบรวมสุดยอดนักวิจัย AI จาก OpenAI, DeepMind, Anthropic และ Scale AI เพื่อเร่งพัฒนา AI ที่มีความสามารถใกล้เคียงหรือเหนือกว่ามนุษย์ หรือที่เรียกว่า Artificial General Intelligence (AGI) Mark Zuckerberg ทุ่มงบมหาศาล พร้อมเสนอค่าตอบแทนระดับ $100–300 ล้านต่อคน เพื่อดึงตัวนักวิจัยระดับโลกมาร่วมทีม โดยมี Alexandr Wang อดีต CEO ของ Scale AI และ Nat Friedman อดีต CEO ของ GitHub เป็นผู้นำทีม แต่การรวมตัวของอัจฉริยะจำนวนมากไม่ได้หมายถึงความสำเร็จเสมอไป งานวิจัยจาก Harvard และ MIT ชี้ว่า ทีมที่มีแต่คนเก่งอาจเกิดความขัดแย้ง อีโก้ชนกัน และประสิทธิภาพลดลง หากไม่มีการบริหารจัดการที่ดี นักวิชาการแนะนำว่า การบริหารทีมระดับสูงต้องมี “การแบ่งหน้าที่ชัดเจน” และ “โครงสร้างอำนาจที่โปร่งใส” เพื่อป้องกันการแย่งอำนาจและความขัดแย้งภายใน นอกจากนี้ยังต้องสร้าง “เคมีของทีม” ผ่านความไว้วางใจและเป้าหมายร่วมกัน Meta ยังต้องรับมือกับความท้าทายด้านวัฒนธรรมองค์กร การรวมคนจากหลากหลายประเทศและภูมิหลัง เช่น ทีมที่มีสมาชิกเชื้อสายจีนกว่า 50% และถือ PhD ถึง 75% อาจเกิดความขัดแย้งเชิงวัฒนธรรมและการสื่อสาร ✅ การสร้างทีม Superintelligence ของ Meta ➡️ รวมตัวนักวิจัยจาก OpenAI, DeepMind, Anthropic และ Scale AI ➡️ นำโดย Alexandr Wang และ Nat Friedman ➡️ เป้าหมายคือสร้าง AGI ที่มีความสามารถเหนือมนุษย์ ✅ กลยุทธ์การดึงตัวบุคลากร ➡️ เสนอค่าตอบแทนสูงถึง $300 ล้านต่อคน ➡️ Zuckerberg เข้าร่วมกระบวนการสรรหาด้วยตัวเอง ➡️ ลงทุน $14.3 พันล้านใน Scale AI เพื่อดึง Wang มาร่วมทีม ✅ ความท้าทายด้านการบริหารทีมอัจฉริยะ ➡️ ทีมที่มีแต่คนเก่งอาจเกิดความขัดแย้งและประสิทธิภาพลดลง ➡️ ต้องมีการแบ่งหน้าที่ชัดเจนและโครงสร้างอำนาจที่โปร่งใส ➡️ การสร้างเคมีของทีมต้องใช้เวลาและความอดทนจากผู้นำ ✅ ข้อเสนอจากนักวิชาการด้านการบริหารทีม ➡️ กำหนด “เลน” ของแต่ละคนให้ชัดเจน ➡️ สร้างโครงสร้างอำนาจที่ยืดหยุ่นแต่ชัดเจน ➡️ สร้างความไว้วางใจและเป้าหมายร่วมกันในทีม ✅ ความหลากหลายของทีมและผลกระทบ ➡️ ทีมมีสมาชิกเชื้อสายจีนกว่า 50% และถือ PhD ถึง 75% ➡️ ความหลากหลายช่วยเพิ่มมุมมอง แต่ต้องจัดการความขัดแย้งทางวัฒนธรรม ➡️ การสื่อสารและความเข้าใจระหว่างสมาชิกเป็นหัวใจสำคัญ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/16/metas-superintelligence-dream-team-will-be-management-challenge-of-the-century

🧠💻 ทำไม OCaml ถึงกลายเป็นภาษาหลักของนักพัฒนาไฟแรงคนหนึ่ง — และอาจเป็นของคุณด้วย ผู้เขียนบทความนี้เริ่มใช้ OCaml ตั้งแต่ปี 2012 และหลงรักภาษานี้จนกลายเป็น “OCaml evangelist” ที่พูดถึงมันในงานสัมมนาอย่างสม่ำเสมอ แม้ OCaml จะไม่ใช่ภาษาหลักในอุตสาหกรรม แต่บริษัทใหญ่ ๆ อย่าง Meta, Microsoft, Docker, Bloomberg และ Jane Street กลับใช้มันจริงจังในระบบโปรดักชัน OCaml เป็นภาษาที่มีรากฐานจากงานวิจัย แต่ถูกพัฒนาให้เหมาะกับการใช้งานในอุตสาหกรรม โดยมีจุดเด่นคือระบบ type ที่ปลอดภัยและทรงพลัง, รองรับหลาย paradigm ทั้ง functional, imperative, modular และ object-oriented, มีระบบ module ที่ลึกและยืดหยุ่น, และล่าสุดยังรองรับ multi-core และ user-defined effects นอกจากภาษาจะดีแล้ว Ecosystem ก็แข็งแรงขึ้นมากในช่วงหลัง มีเครื่องมืออย่าง OPAM (package manager), Dune (build system), Merlin และ LSP (editor tooling), และ Odoc (documentation generator) ที่ช่วยให้การพัฒนาใน OCaml เป็นเรื่องง่ายและสนุก แม้จะมีข้อจำกัดบางอย่าง เช่น syntax ที่ไม่คุ้นเคย, ขาด ad-hoc polymorphism, และ module language ที่ซับซ้อน แต่ผู้เขียนเชื่อว่าคุณค่าของ OCaml อยู่ที่ความสามารถในการสื่อสารแนวคิดการออกแบบซอฟต์แวร์ได้อย่างชัดเจน และเป็นภาษาที่ช่วยให้เข้าใจแนวคิดระดับสูงได้ลึกซึ้ง ✅ ผู้เขียนใช้ OCaml เป็นภาษาหลักตั้งแต่ปี 2012 ➡️ ใช้ทั้งในโปรเจกต์ส่วนตัวและงานอาชีพ ✅ OCaml ถูกใช้งานจริงโดยบริษัทใหญ่หลายแห่ง ➡️ เช่น Meta, Microsoft, Docker, Bloomberg, Jane Street ✅ OCaml รองรับหลาย paradigm ในการเขียนโปรแกรม ➡️ ทั้ง functional, imperative, modular, object-oriented และ multi-core ✅ มีระบบ type ที่ปลอดภัยและ expressive มาก ➡️ ช่วยลด bug และออกแบบโค้ดได้ชัดเจน ✅ ระบบ module ของ OCaml มีความลึกและยืดหยุ่นสูง ➡️ รองรับ encapsulation, functor, และ polymorphism ระดับสูง ✅ รองรับ user-defined effects ตั้งแต่เวอร์ชัน 5.0 ➡️ ช่วยให้จัดการ control flow และ dependency injection ได้ง่าย ✅ Ecosystem มีเครื่องมือครบครัน ➡️ เช่น OPAM, Dune, Merlin, LSP, Odoc และ library จำนวนมาก ✅ ชุมชน OCaml มีความเป็นมิตรและเข้าถึงง่าย ➡️ มีผู้เชี่ยวชาญคอยตอบคำถามและให้คำแนะนำอย่างต่อเนื่อง ✅ OCaml มีจุดเด่นด้าน algebraic data types และ pattern matching ➡️ ทำให้เหมาะกับงานวิเคราะห์โครงสร้างภาษาและ AST ✅ OCaml ถูกใช้ในงานวิเคราะห์ภาษา เช่น CIL, Frama-C และ FFTW ➡️ เพราะมีเครื่องมือ lexing/parsing ที่ใช้งานง่ายและเร็ว ✅ OCaml มี compiler ที่เร็วมาก ➡️ ช่วยให้การพัฒนาและ build โค้ดเป็นไปอย่างรวดเร็ว ✅ OCaml ถูกใช้ในวงการการเงิน เช่น Jane Street ➡️ เพราะมีความปลอดภัยสูงและประสิทธิภาพดี https://xvw.lol/en/articles/why-ocaml.html

รับสมัครแพทย์ใช้ทุน‼️ 🙋🏻‍♂️🙋🏻‍♀️ตำแหน่งแพทย์ใช้ทุน ภาควิชาสรีรวิทยา เปิดรับสมัครจำนวน 5 อัตรา ลักษณะงาน : ช่วยบริการการศึกษา ช่วยสอนนักศึกษาแพทย์ร่วมกับอาจารย์ ช่วยทำงานต่าง ๆ ของภาควิชา มีโอกาสทำงานวิจัยที่สนใจ อยากเรียนต่อสาขาที่ใช้ฟิสิโอ ชอบสอน อยากทำงานวิจัย ทำงานเป็นเวลา อาจารย์และเพื่อนร่วมงานใจดี ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้จากโปสเตอร์และ Google Form 📮 ช่องทางการรับสมัคร: https://forms.gle/VxziPzpqN979YtP67 ⏰ สามารถสมัครได้ตั้งแต่วันนี้ สมัครก่อนสัมภาษณ์ก่อน! ☎️ สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติม พี่แพทย์ใช้ทุน: โทร 02-419-7580, e-mail sips.intern@gmail.com สำนักงานภาควิชาสรีรวิทยา ชั้น 13 อาคารศรีสวรินทิรา: โทร 02-419-8770

🧠📱 เล่าให้ฟังใหม่: เทคโนโลยีไม่ใช่ศัตรูของสมองผู้สูงวัยอีกต่อไป — กลับกลายเป็นผู้ช่วยที่ทรงพลัง หลายสิบปีที่ผ่านมา เรามักได้ยินคำเตือนว่าเทคโนโลยี โดยเฉพาะหน้าจอและอุปกรณ์ดิจิทัล อาจทำลายสมองของเรา เกิดภาวะ “digital dementia” โดยเฉพาะในเด็กและวัยรุ่น แต่เมื่อกลุ่มผู้สูงวัยยุคแรกที่เติบโตมากับคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ตเข้าสู่วัยที่ความจำเริ่มถดถอย นักวิจัยกลับพบสิ่งที่ตรงกันข้าม การใช้เทคโนโลยีในชีวิตประจำวัน เช่น สมาร์ตโฟน อินเทอร์เน็ต หรือคอมพิวเตอร์ ช่วยลดความเสี่ยงของภาวะสมองเสื่อมและความบกพร่องทางความคิดในผู้สูงอายุอย่างมีนัยสำคัญ จากการวิเคราะห์ข้อมูลกว่า 411,000 คน พบว่าเกือบ 90% ของงานวิจัยชี้ว่าเทคโนโลยีมีผลเชิงบวกต่อสมอง เหตุผลหนึ่งคือการใช้เทคโนโลยีต้องอาศัยการเรียนรู้ใหม่ การปรับตัว และการแก้ปัญหา ซึ่งเป็นกิจกรรมที่กระตุ้นสมองอย่างดี อีกทั้งยังช่วยให้ผู้สูงวัยเชื่อมโยงกับสังคม ลดความโดดเดี่ยว และใช้แอปต่าง ๆ เพื่อชดเชยความจำที่ลดลง เช่น การตั้งเตือน การจัดการการเงิน หรือการสื่อสารกับครอบครัว แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่ผู้เชี่ยวชาญก็เตือนว่าเทคโนโลยีไม่ใช่คำตอบทั้งหมด และยังมีความเสี่ยง เช่น การหลอกลวงออนไลน์ การเสพติดหน้าจอ หรือการแทนที่กิจกรรมที่ดีต่อสมอง เช่น การออกกำลังกาย ✅ การใช้เทคโนโลยีในผู้สูงวัยช่วยลดความเสี่ยงของภาวะสมองเสื่อม ➡️ พบจากการวิเคราะห์ 57 งานวิจัย รวมกว่า 411,000 คน ✅ ผู้ใช้เทคโนโลยีมีผลการทดสอบความคิดดีกว่าผู้ที่หลีกเลี่ยง ➡️ แม้ควบคุมปัจจัยด้านสุขภาพ การศึกษา และรายได้แล้ว ✅ การใช้เทคโนโลยีเป็นการฝึกสมองผ่านความท้าทายใหม่ ๆ ➡️ เช่น การเรียนรู้ระบบใหม่ การแก้ปัญหา และการปรับตัว ✅ เทคโนโลยีช่วยสร้าง “technological reserve” คล้ายกับการเรียนรู้ตลอดชีวิต ➡️ เป็นปัจจัยป้องกันสมองเสื่อมแบบใหม่ ✅ แอปและอุปกรณ์ช่วยชดเชยความจำ เช่น การตั้งเตือนหรือจัดการการเงิน ➡️ ส่งผลให้ผู้สูงวัยยังคงความสามารถในการใช้ชีวิตประจำวัน ✅ การเชื่อมโยงกับสังคมผ่านเทคโนโลยีช่วยลดความโดดเดี่ยว ➡️ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการป้องกันภาวะสมองเสื่อม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/14/how-older-people-are-reaping-brain-benefits-from-new-tech

🧠✨ Claude Sonnet 4 กับพลังความจำระดับเทพ: รองรับ context ได้ถึง 1 ล้าน tokens ลองจินตนาการว่า AI สามารถจำบทสนทนาเก่า ๆ ได้ทั้งหมด หรือวิเคราะห์โค้ดทั้งโปรเจกต์ที่มีหลายหมื่นบรรทัดในครั้งเดียว—นั่นคือสิ่งที่ Claude Sonnet 4 ทำได้แล้ววันนี้! Anthropic ประกาศอัปเกรดโมเดล Claude Sonnet 4 ให้รองรับ context ได้ถึง 1 ล้าน tokens ผ่าน API ซึ่งมากกว่ารุ่นก่อนถึง 5 เท่า จากเดิมแค่ 200K tokens การอัปเกรดนี้เปิดประตูให้ AI ทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น: - วิเคราะห์โค้ดทั้งระบบ รวมถึงไฟล์ทดสอบและเอกสารประกอบ - สังเคราะห์เอกสารจำนวนมาก เช่น สัญญากฎหมายหรืองานวิจัย - สร้าง agent ที่เข้าใจบริบทหลายขั้นตอนและเครื่องมือจำนวนมาก ลูกค้าอย่าง Bolt.new และ iGent AI ต่างยืนยันว่า Claude Sonnet 4 ช่วยให้การพัฒนาโค้ดแม่นยำขึ้น และสามารถทำงานแบบอัตโนมัติในระดับ production ได้จริง อย่างไรก็ตาม ความสามารถนี้ยังจำกัดเฉพาะผู้ใช้ API ระดับ Tier 4 และมีราคาที่สูงขึ้นเมื่อใช้เกิน 200K tokens โดยมีระบบ prompt caching และ batch processing ช่วยลดต้นทุนได้ถึง 50% https://www.anthropic.com/news/1m-context

✍️ข้อมูลที่คุณต้องรู้ ก่อนฉีดวัคซีนใดๆ ✅ ความเสียหายทางระบบประสาทจากวัคซีนได้รับการบันทึกมานานกว่า 200 ปี https://expose-news.com/2025/07/02/neurological-damage-from-vaccines/ ✅ วัคซีนไข้หวัดใหญ่จำเป็นจริงหรือ? https://www.facebook.com/share/p/1BVHA1t4me/ ✅ วัคซีนงูสวัด จำเป็นแค่ไหน? https://www.facebook.com/share/p/1CcF8xosgf/ ✅ วัคซีนฝีดาษลิง จำเป็นแค่ไหน? https://www.facebook.com/share/p/1CSQHJ763n/ ✅ ข้อมูลอันตรายของวัคซีนมะเร็งปากมดลูก HPV https://www.facebook.com/share/p/1FvDtVqa3N/ ✅ วัคซีนป้องกันบาดทะยักอาจอันตรายถึงชีวิต https://expose-news.com/2025/06/02/tetanus-vaccines-can-cause-harm-even-death/ ✅ วัคซีนป้องกันไวรัส RSV (ติดเชื้อทางเดินหายใจส่วนบนและส่วนล่าง) ปลอดภัยจริงหรือ https://www.facebook.com/share/p/1HQToxr4DM/ ✅ วัคซีนไอกรน ตรรกะวิบัติสร้างความกลัว https://www.tiktok.com/@adithepchawla01/video/7437361882270272775?is_from_webapp=1&sender_device=pc&web_id=7359944913523705351 https://t.me/goodthaidoctorclip/1587 ✅วัคซีนป้องกันมะเร็งตัวใหม่ชนิด มรณา mRNA ก็จะยังคงกระจายตัวไปตามอวัยวะต่างๆ และก่อให้เกิดความเสียหายรุนแรงต่อหัวใจ เทเลแกรม : Mel Gibson https://t.me/RYhGQIPoxmOTk0/402 https://www.facebook.com/61569418676886/videos/1477875523214599 ✅วัคซีนป้องกันไวรัสตับอักเสบบีปลอดภัยและจำเป็นจริงหรือ? https://www.facebook.com/share/p/1BBG9G8ZaS/ ✅ เส้นเลือด ตีบ แตก หลังฉีดวัคซีนโควิด https://www.facebook.com/share/p/1FMv6fvTTx/ ✅ กล้ามเนื้อหัวใจอักเสบหลัง​จากมีการฉีดวัคซีน​โควิด https://www.facebook.com/share/p/1BC2kyWTx7/ ✅ มะเร็งเกิดขึ้นหรือถูกกระตุ้นให้กลับมาหลังฉีดวัคซีนโควิด https://www.facebook.com/share/p/19coWy5tEV/ ✅ ออทิสติคส์ ความจริงที่ถูกปิดกั้น https://www.facebook.com/share/p/1Cwnup2WRN/ ✅ วัคซีนเล่มสีชมพู – ดร. เชอร์รี เทนเพนนี https://www.rookon.com/?p=1112 ✅ หมอคานาดา ออกมาพูดเรื่อง การเสียชีวิตของทารกน้อยในครรภ์หลังจากที่แม่ได้รับวัkซีu https://www.bitchute.com/video/wSPhikTOBEZr/ ✅ วัคซีนทำให้แท้ง ไปสะสมที่รังไข่และสมองของแม่ และส่งผลต่อทารกในครรภ์ https://www.facebook.com/61569418676886/posts/122114049056647289/? ✅ เด็กและคนท้องไม่ต้องฉีดโควิด โรเบิร์ต เอฟ. เคนเนดี จูเนียร์ รัฐมนตรีกระทรวงสาธารณสุขและบริการมนุษย์ของสหรัฐฯ ประกาศ 27พ.ค.2568 https://www.facebook.com/photo/?fbid=1121646353337011&set=a.407239901444330 ✅ งานวิจัยหลากหลายชิ้น คอนเฟิร์มว่าเด็กที่ฉีดวัคซีน จะป่วยและเป็นโรคได้มากกว่าเด็กที่ไม่ได้ฉีดเลยหลายเท่า https://www.facebook.com/share/p/16LRcRdzGv/ ✅ เมื่อลูกสาวเจ้าพ่อวัคซีนไม่เคยรับวัคซีนทุกชนิด https://www.facebook.com/61569418676886/posts/122113737374647289/? ✅ เด็กที่ไม่ฉีดวัคซีนต่างๆสุขภาพดีกว่า https://www.facebook.com/61569418676886/posts/pfbid02JmQX1hm7PR6MN6YUTTHrJ5PcZoEH3KoVVqBwtdmY9m17HAxqH4yunYDFHTevfn9Ml/? https://www.facebook.com/61569418676886/posts/122113613522647289/? ✅ อย่าให้เด็กรับวัคซีนหากคุณไม่ได้ดูข้อมูลนี้ https://www.facebook.com/share/p/1FHoBGKg3S/ รวบรวมโดย ทีมแพทย์และจิตอาสาคนไทยพิทักษ์สิทธิ์

🧠🌫️ เรื่องเล่าจากอากาศที่เราหายใจ: มลพิษกลางแจ้งกับความเสี่ยงโรคสมองเสื่อม ลองจินตนาการว่าอากาศที่เราหายใจทุกวัน ไม่ใช่แค่ทำให้ไอหรือหอบ แต่อาจค่อย ๆ ทำลายความทรงจำของเราไปทีละนิด นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ได้วิเคราะห์ข้อมูลจากกว่า 29 ล้านคนทั่วโลก และพบว่า “การสัมผัสมลพิษทางอากาศกลางแจ้งในระยะยาว” มีความเชื่อมโยงกับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของโรคสมองเสื่อม เช่น อัลไซเมอร์ พวกเขาเจาะลึกถึง 51 งานวิจัย และพบว่า 3 ชนิดของมลพิษที่มีผลชัดเจน ได้แก่: - PM2.5: ฝุ่นขนาดเล็กมากที่สามารถเข้าสู่ปอดลึกและแม้แต่สมอง - NO₂: ก๊าซที่เกิดจากการเผาไหม้เชื้อเพลิงฟอสซิล เช่น ไอเสียรถยนต์ - เขม่าควัน (Soot): อนุภาคจากการเผาไหม้ เช่น เตาไม้หรือโรงงาน ผลกระทบไม่ใช่แค่เรื่องปอดหรือหัวใจ แต่ยังรวมถึงสมอง โดยพบว่า: - ทุก 10 μg/m³ ของ PM2.5 เพิ่มความเสี่ยงโรคสมองเสื่อมขึ้น 17% - NO₂ เพิ่มความเสี่ยง 3% ต่อ 10 μg/m³ - เขม่าควันเพิ่มความเสี่ยง 13% ต่อ 1 μg/m³ นักวิจัยยังชี้ว่า การวางผังเมือง การขนส่ง และนโยบายสิ่งแวดล้อม ควรมีบทบาทร่วมในการป้องกันโรคสมองเสื่อม ไม่ใช่แค่ระบบสาธารณสุขเท่านั้น ✅ การสัมผัสมลพิษทางอากาศกลางแจ้งในระยะยาวเชื่อมโยงกับความเสี่ยงโรคสมองเสื่อม ➡️ วิเคราะห์จากข้อมูลของผู้คนกว่า 29 ล้านคนทั่วโลก ✅ งานวิจัยรวม 51 ชิ้น โดย 34 ชิ้นถูกนำมาวิเคราะห์เชิงสถิติ ➡️ ครอบคลุมจากอเมริกาเหนือ ยุโรป เอเชีย และออสเตรเลีย ✅ พบความสัมพันธ์เชิงสถิติระหว่าง 3 มลพิษกับโรคสมองเสื่อม ➡️ PM2.5, NO₂ และเขม่าควัน ✅ PM2.5 เพิ่มความเสี่ยงโรคสมองเสื่อม 17% ต่อ 10 μg/m³ ➡️ พบมากในไอเสียรถยนต์ โรงงาน และฝุ่นก่อสร้าง ✅ NO₂ เพิ่มความเสี่ยง 3% ต่อ 10 μg/m³ ➡️ มาจากการเผาไหม้เชื้อเพลิงฟอสซิล เช่น ดีเซล ✅ เขม่าควันเพิ่มความเสี่ยง 13% ต่อ 1 μg/m³ ➡️ มาจากเตาไม้และการเผาไหม้ในบ้านหรืออุตสาหกรรม ✅ นักวิจัยเสนอให้ใช้แนวทางสหวิทยาการในการป้องกันโรคสมองเสื่อม ➡️ รวมถึงการออกแบบเมืองและนโยบายสิ่งแวดล้อม ✅ WHO ระบุว่า 99% ของประชากรโลกหายใจอากาศที่มีมลพิษเกินมาตรฐาน ➡️ โดยเฉพาะในเมืองใหญ่และประเทศกำลังพัฒนา ✅ กลไกที่มลพิษอาจทำให้เกิดโรคสมองเสื่อมคือการอักเสบและ oxidative stress ➡️ ส่งผลต่อเซลล์สมองและการทำงานของระบบประสาท ✅ มลพิษสามารถเข้าสู่สมองผ่านเส้นเลือดหรือเส้นประสาทรับกลิ่น ➡️ ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในสมองที่คล้ายกับอัลไซเมอร์ ✅ กลุ่มประชากรชายขอบมักได้รับผลกระทบจากมลพิษมากกว่า ➡️ แต่กลับมีตัวแทนในงานวิจัยน้อย ‼️ มลพิษทางอากาศอาจเป็นภัยเงียบที่ทำลายสมองโดยไม่รู้ตัว ⛔ โดยเฉพาะในเมืองที่มีการจราจรหนาแน่นและโรงงานอุตสาหกรรม ‼️ ความเสี่ยงโรคสมองเสื่อมอาจเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญจากมลพิษที่พบทั่วไป ⛔ เช่น PM2.5 ที่พบในระดับ 10 μg/m³ บนถนนในลอนดอน ‼️ การไม่ควบคุมมลพิษอาจเพิ่มภาระต่อระบบสาธารณสุขในอนาคต ⛔ ทั้งในด้านค่าใช้จ่ายและคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยและครอบครัว ‼️ การวิจัยยังขาดความหลากหลายของกลุ่มตัวอย่าง ⛔ ทำให้ไม่สามารถประเมินผลกระทบในประชากรบางกลุ่มได้อย่างแม่นยำ https://www.cam.ac.uk/research/news/long-term-exposure-to-outdoor-air-pollution-linked-to-increased-risk-of-dementia

🤖🏬 เรื่องเล่าจากอนาคตวันนี้: ร้านขายหุ่นยนต์แห่งแรกของจีนเปิดตัวแล้วในปักกิ่ง ในวันที่ 8 สิงหาคม 2025 ก่อนงาน World Robot Conference จะเปิดฉาก จีนได้เปิดตัว “Robot Mall” ร้านขายหุ่นยนต์แบบครบวงจรแห่งแรกของประเทศ ณ เขตเศรษฐกิจเทคโนโลยีปักกิ่ง (Beijing E-Town) โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดันการพัฒนาหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์จากงานวิจัยสู่การใช้งานจริง ร้านนี้ถูกออกแบบให้เป็น “4S store” สำหรับหุ่นยนต์ ซึ่งหมายถึง Sales (ขาย), Service (บริการ), Spare parts (อะไหล่), และ Survey (เก็บข้อมูลผู้ใช้) โดยมีหุ่นยนต์กว่า 50 แบบจาก 40 บริษัททั่วประเทศ ตั้งแต่หุ่นยนต์เสิร์ฟอาหาร หุ่นยนต์เล่นหมากรุก ไปจนถึงหุ่นยนต์ที่จำลองบุคคลสำคัญทางประวัติศาสตร์ เช่น ไอน์สไตน์ นิวตัน และหลี่ไป๋ แม้จะมีการโชว์ความสามารถที่น่าทึ่ง เช่น หุ่นยนต์ชงกาแฟหรือเต้นรำ แต่ก็ยังมีข้อจำกัด เช่น หุ่นยนต์แยกขยะที่ยังต้องให้พนักงานช่วยรีเซ็ตเมื่อทำงานผิดพลาด การเปิดร้านนี้ถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้างระบบนิเวศอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ของจีน โดยมีแผนจะอัปเกรดเป็นเวอร์ชัน 2.0 ในเดือนพฤศจิกายน พร้อมเพิ่มหุ่นยนต์ประเภทใหม่และสถานการณ์ใช้งานจริงที่หลากหลายยิ่งขึ้น ✅ จีนเปิดตัว Robot Mall ร้านขายหุ่นยนต์แบบ 4S แห่งแรกในปักกิ่ง ➡️ ครอบคลุมการขาย บริการ อะไหล่ และเก็บข้อมูลผู้ใช้ ✅ ตั้งอยู่ในเขต Beijing E-Town ซึ่งเป็นศูนย์กลางอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ของจีน ➡️ ห่างจากใจกลางเมืองประมาณ 40 นาที ✅ มีหุ่นยนต์กว่า 50 แบบจาก 40 บริษัททั่วประเทศ ➡️ รวมถึงหุ่นยนต์ทางการแพทย์ อุตสาหกรรม และหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ ✅ หุ่นยนต์สามารถทำงานหลากหลาย เช่น เสิร์ฟอาหาร เล่นหมากรุก เต้นรำ และชงกาแฟ ➡️ มีการจำลองบุคคลสำคัญทางประวัติศาสตร์เพื่อการศึกษาและความบันเทิง ✅ Robot Mall เปิดตัวก่อนงาน World Robot Conference 2025 ➡️ งานจัดขึ้นระหว่างวันที่ 8–12 สิงหาคม ณ ปักกิ่ง ✅ มีแผนเปิดเวอร์ชัน 2.0 ในเดือนพฤศจิกายน 2025 ➡️ จะเพิ่มสถานการณ์ใช้งานจริงและหุ่นยนต์ประเภทใหม่ ✅ ตลาดหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ทั่วโลกคาดว่าจะทะลุ 1 ล้านล้านหยวนภายใน 3 ปี ➡️ ขยายจากภาคอุตสาหกรรมไปสู่บริการและการใช้งานในบ้าน ✅ เขต Yizhuang มีบริษัทด้านหุ่นยนต์กว่า 300 แห่ง ➡️ คิดเป็น 50% ของอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ในปักกิ่ง ✅ จีนมีแผน 5 ปีเพื่อเป็นศูนย์กลางนวัตกรรมหุ่นยนต์ระดับโลกภายในปี 2025 ➡️ มุ่งเพิ่มความหนาแน่นของหุ่นยนต์ในภาคการผลิต ✅ งาน World Robot Conference เป็นเวทีระดับโลกด้าน AI และหุ่นยนต์ ➡️ มีผู้เข้าร่วมกว่า 1.3 ล้านคน และจัดประกวดหุ่นยนต์ระดับนานาชาติ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/08/shopping-for-a-robot-china039s-new-robot-store-in-photos

🧓🤖 เรื่องเล่าจากโลกการดูแลผู้สูงวัย: เมื่อ AI กลายเป็นเพื่อนคุยที่ช่วยเยียวยาภาวะสมองเสื่อม ลองจินตนาการว่าคุณเป็นผู้สูงอายุที่มีภาวะสมองเสื่อม ความทรงจำเริ่มเลือนหาย การสื่อสารกับคนรอบตัวกลายเป็นเรื่องยาก และความเหงาเริ่มกัดกินใจ… แล้ววันหนึ่งคุณได้พบกับ “Sunny” เพื่อนคุยที่ไม่เคยเบื่อ ไม่เคยตัดสิน และพร้อมฟังทุกเรื่องซ้ำ ๆ ด้วยความเข้าใจ Sunny เป็น AI companion ที่พัฒนาโดยบริษัท NewDays เพื่อช่วยผู้ที่มีภาวะสมองเสื่อมหรือความบกพร่องทางสติปัญญาเบื้องต้น โดยใช้เทคโนโลยี generative AI ในการสนทนาอย่างมีเป้าหมาย เช่น การกระตุ้นความทรงจำเก่า หรือฝึกใช้คำศัพท์ในประโยค เพื่อกระตุ้นสมองและลดความเหงา นอกจาก Sunny ยังมี BrightPath จาก CloudMind ที่ใช้ในบ้านพักผู้สูงอายุ โดยช่วยบันทึกอารมณ์และเนื้อหาการสนทนา พร้อมแจ้งเตือนเมื่อผู้ป่วยพูดคำสำคัญ เช่น “ฉันล้ม” หรือ “ฉันหิวน้ำ” เพื่อให้เจ้าหน้าที่ดูแลเข้าช่วยเหลือได้ทันเวลา แม้ AI companions จะมีศักยภาพในการช่วยเหลือ แต่ผู้เชี่ยวชาญก็เตือนว่าเทคโนโลยีนี้อาจนำไปสู่ความเสี่ยง เช่น การละเมิดความเป็นส่วนตัว การใช้แทนมนุษย์มากเกินไป หรือแม้แต่การพูดเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมกับผู้ป่วยที่เปราะบาง ✅ Sunny เป็น AI companion ที่ช่วยผู้ป่วยสมองเสื่อมสนทนาและฝึกสมอง ➡️ ใช้เทคโนโลยี generative AI เพื่อกระตุ้นความคิดและความทรงจำ ✅ โปรแกรมของ NewDays มีค่าบริการ US$99 ต่อเดือน ➡️ เหมาะกับผู้ที่มี mild cognitive impairment หรือ mild dementia ✅ มีทีมแพทย์ดูแลเบื้องหลังเพื่อให้คำแนะนำแก่ระบบ AI ➡️ ไม่รวมในค่าบริการรายเดือน ✅ BrightPath จาก CloudMind ใช้ในบ้านพักผู้สูงอายุ ➡️ ช่วยบันทึกอารมณ์และแจ้งเตือนเมื่อมีคำพูดสำคัญ ✅ AI companions ช่วยลดความเหงาและยกระดับคุณภาพชีวิต ➡️ มีงานวิจัยสนับสนุนว่าการพูดคุยกับ chatbot ช่วยลดความเหงาได้ ✅ มีการอ้างอิงถึงงานวิจัย I-CONECT ที่พบว่าการสนทนาแบบมีโครงสร้างช่วยพัฒนาการรับรู้ ➡️ แต่ในงานวิจัยนั้นใช้มนุษย์ ไม่ใช่ AI https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/07/could-dementia-patients-benefit-from-an-ai-companion

💬❤️ เรื่องเล่าจากโลกความสัมพันธ์: เมื่อไลก์และอีโมจิกลายเป็นดาบสองคมในความรักยุคดิจิทัล ในยุคที่การจีบกันเริ่มต้นจากการแมตช์ในแอป แล้วตามด้วยการแลก Instagram แทนการคุยกันตรง ๆ หลายคนกลับพบว่าความสัมพันธ์ไม่ได้เดินหน้าอย่างที่คิด เพราะสิ่งที่ดูเหมือน “การมีปฏิสัมพันธ์” เช่น ไลก์ ดูสตอรี่ หรือส่งอีโมจิ กลับกลายเป็นการสื่อสารที่คลุมเครือและทำให้เกิดความเข้าใจผิด Alla Rakhmatullina นักจัดงาน Dating Day บอกว่า คนจำนวนมากคิดว่าตัวเองกำลังสื่อสารอยู่ แต่จริง ๆ แล้วไม่ได้พูดอะไรเลย ไลก์ไม่ใช่บทสนทนา และมักถูกตีความผิด เช่น ผู้ชายคิดว่าการไลก์ซ้ำ ๆ คือการจีบ ส่วนผู้หญิงกลับไม่แน่ใจว่านั่นคือความสนใจจริงหรือแค่ความสุภาพ การวนเวียนอยู่ใน “วงจรการมีปฏิสัมพันธ์แบบเฉื่อย” ทำให้หลายคู่ไม่เคยเริ่มต้นคุยกันจริงจัง และเมื่อเกิดการ ghosting หรือการหายไปโดยไม่อธิบาย ความไม่แน่นอนทางอารมณ์ก็ยิ่งทวีคูณ Dr. Salman Kareem จิตแพทย์จาก Aster Clinic เสริมว่า คนยุคนี้คิดมากกับสัญญาณดิจิทัล เช่น เวลาตอบข้อความ หรือการอ่านแล้วไม่ตอบ ซึ่งทำให้เกิดความวิตกกังวล และกลัวการถูกปฏิเสธแบบ “สาธารณะ” เช่น การถูก unfollow แต่ในอีกด้านหนึ่ง งานวิจัยจาก University of Texas พบว่า การใช้ emoji ในข้อความช่วยเพิ่มความรู้สึกว่าอีกฝ่าย “ใส่ใจ” และทำให้ความสัมพันธ์แน่นแฟ้นขึ้น เพราะ emoji ทำหน้าที่เหมือนภาษากายในโลกดิจิทัล ✅ ไลก์และอีโมจิกลายเป็นเครื่องมือสื่อสารหลักในความสัมพันธ์ยุคใหม่ ➡️ แต่หลายคนตีความผิดว่าเป็นความสนใจจริง ✅ คนรุ่นใหม่มักเลือกดูสตอรี่หรือไลก์โพสต์แทนการเริ่มบทสนทนา ➡️ ทำให้ความสัมพันธ์ไม่พัฒนา ✅ ghosting กลายเป็นเรื่องธรรมดาในโลกดิจิทัล ➡️ ส่งผลให้เกิดความไม่แน่นอนทางอารมณ์ ✅ Dr. Kareem ระบุว่าคนยุคนี้คิดมากกับสัญญาณดิจิทัล ➡️ เช่น เวลาตอบข้อความ หรือการถูก unfollow ✅ แนะนำให้เริ่มจากการสื่อสารแบบสบาย ๆ แล้วค่อยพัฒนาเป็นการคุยตรง ➡️ เพื่อสร้างความมั่นใจในโลกจริงก่อนกลับไปสื่อสารออนไลน์ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/06/are-likes-and-emojis-ruining-modern-relationships

🎙️ 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: “H20 ของ Nvidia” กลายเป็นจุดชนวนใหม่ในสงครามเทคโนโลยีระหว่างจีนกับสหรัฐ หลังจากสหรัฐฯ ยกเลิกคำสั่งห้ามส่งออกชิป H20 ของ Nvidia ไปยังจีนเมื่อเดือนกรกฎาคม 2025 ซึ่งก่อนหน้านั้นเคยถูกแบนในเดือนเมษายนเนื่องจากข้อกังวลด้านความมั่นคง ล่าสุด Cyberspace Administration of China (CAC) ได้เรียกตัว Nvidia เข้าพบเพื่อขอคำชี้แจงเกี่ยวกับ “ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย” ของชิป H20 ที่กำลังจะกลับมาวางขายในจีน CAC อ้างว่าได้รับข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ของสหรัฐฯ ว่าชิป H20 อาจมีฟีเจอร์ “ติดตามตำแหน่ง” และ “ปิดการทำงานจากระยะไกล” ซึ่งอาจกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ชาวจีน และละเมิดกฎหมายความปลอดภัยไซเบอร์ของประเทศ ด้าน Nvidia ยืนยันว่า “ไม่มี backdoor” ในชิปของตน และให้ความสำคัญกับความปลอดภัยไซเบอร์อย่างสูงสุด พร้อมเตรียมส่งเอกสารชี้แจงตามคำขอของ CAC ขณะเดียวกัน นักการเมืองสหรัฐฯ ก็เคยเสนอให้มีการติดตั้งระบบติดตามในชิปที่ส่งออกไปต่างประเทศ เพื่อป้องกันการลักลอบนำไปใช้ในทางที่ผิด โดยเฉพาะในจีน ซึ่งอาจนำไปใช้พัฒนา AI ทางทหารหรือระบบเซ็นเซอร์ตรวจสอบประชาชน ✅ จีนเรียกตัว Nvidia เข้าพบเพื่อขอคำชี้แจงเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของชิป H20 ➡️ CAC ต้องการเอกสารสนับสนุนเกี่ยวกับความเสี่ยงด้าน backdoor และการติดตาม ➡️ อ้างอิงจากรายงานของผู้เชี่ยวชาญ AI สหรัฐฯ ✅ ชิป H20 ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อให้ผ่านข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ โดยมีประสิทธิภาพต่ำกว่าชิป H100 ➡️ ถูกแบนในเดือนเมษายน 2025 และกลับมาขายได้ในเดือนกรกฎาคม ➡️ Nvidia สั่งผลิตเพิ่มอีก 300,000 ตัวจาก TSMC เพื่อรองรับความต้องการในจีน ✅ Nvidia ยืนยันว่าไม่มี backdoor ในชิปของตน และให้ความสำคัญกับความปลอดภัยไซเบอร์ ➡️ “ไม่มีช่องทางลับในการควบคุมหรือเข้าถึงจากระยะไกล” ➡️ พร้อมส่งเอกสารชี้แจงตามคำขอของ CAC ✅ นักการเมืองสหรัฐฯ เสนอให้มีการติดตั้งระบบติดตามในชิปที่ส่งออกไปต่างประเทศ ➡️ เช่น Chip Security Act ที่เสนอให้มีระบบตรวจสอบตำแหน่งและการใช้งาน ➡️ ยังไม่มีการผ่านเป็นกฎหมายอย่างเป็นทางการ ✅ จีนยังคงต้องพึ่งพาชิปของ Nvidia สำหรับงานวิจัยและการพัฒนา AI ภายในประเทศ ➡️ แม้จะมีการผลักดันชิปภายในประเทศ เช่น Huawei 910C ➡️ แต่ยังไม่สามารถทดแทน Nvidia ได้ในหลายด้าน https://www.techspot.com/news/108886-china-summons-nvidia-over-potential-security-concerns-h20.html

🧠 เรื่องเล่าจากบทความ: “อยากเปิดร้านกาแฟเหรอ? งั้นตอบให้ได้ก่อนว่า...จะเอากาแฟจากไหน?” Adam เริ่มต้นด้วยการเล่าถึงคนจำนวนมากที่เบื่อกับงานปัจจุบัน และฝันอยากเปิดร้านกาแฟเล็ก ๆ ของตัวเอง แต่เมื่อเขาถามว่า “คุณจะเอากาแฟจากไหน?” คนส่วนใหญ่กลับตอบไม่ได้ เขาเรียกสิ่งนี้ว่า “Coffee Beans Procedure”—เป็นเทคนิคทางจิตวิทยาที่เรียกว่า “unpacking” หรือการแยกแยะภาพฝันออกมาเป็นรายละเอียดจริง ๆ ว่าชีวิตในบทบาทนั้นจะเป็นอย่างไร เมื่อเราไม่ unpack ความฝันของตัวเอง เราจะติดอยู่กับภาพลวงตา เช่นคิดว่าเป็นศาสตราจารย์คือการเดินใส่เสื้อทวีดในมหาวิทยาลัยแล้วมีคนทักว่า “สวัสดีครับอาจารย์” ทั้งที่จริงคือการเขียนงานวิจัยและสอนนักศึกษา Adam สรุปว่า “ทุกงานที่ดีจริง ๆ จะดูเหมือนเหมาะกับคนบ้า”—เพราะมันมีความยาก ความซ้ำซาก หรือความเครียดที่คนทั่วไปรับไม่ไหว แต่คนที่เหมาะกับงานนั้นคือคนที่ “บ้าแบบถูกจุด” ✅ Coffee Beans Procedure คือการทดสอบว่าเรารู้จริงหรือเปล่าว่าอยากทำงานอะไร ➡️ ถามคำถามเชิงรายละเอียด เช่น “จะใช้เครื่องชงกาแฟรุ่นไหน?” เพื่อดูว่าเราสนใจงานนั้นจริงหรือแค่ฝัน ➡️ ถ้าตอบไม่ได้หรือไม่สนใจคำถามเหล่านี้ แสดงว่าอาจไม่เหมาะกับงานนั้น ✅ Unpacking คือเทคนิคทางจิตวิทยาในการแยกภาพฝันออกเป็นรายละเอียดจริง ➡️ ช่วยให้เรามองเห็นชีวิตจริงในบทบาทนั้น ไม่ใช่แค่ภาพในหัว ➡️ ลดความเสี่ยงในการเลือกเส้นทางผิดเพราะเข้าใจผิด ✅ คนส่วนใหญ่ไม่รู้ว่าชีวิตของอาชีพที่อยากทำจริง ๆ เป็นอย่างไร ➡️ เช่น นักศึกษาที่อยากเป็นอาจารย์แต่ไม่รู้ว่าต้องเขียนงานวิจัยและสอนทุกวัน ➡️ เมื่อ unpack แล้วจึงพบว่า “ไม่อยากทำสิ่งนั้นเลย” ✅ งานที่ดูดีจากภายนอกมักมีด้านมืดที่คนทั่วไปรับไม่ไหว ➡️ เช่น ศัลยแพทย์ต้องทำหัตถการเดิมซ้ำ ๆ ทุกสัปดาห์ ➡️ นักแสดงต้องพึ่งรูปลักษณ์และความนิยม ➡️ ช่างภาพงานแต่งต้องทำงานทุกคืนวันเสาร์โดยไม่เมา ✅ คนที่เหมาะกับงานเหล่านี้คือคนที่ “บ้าแบบถูกจุด” ➡️ มีความหลงใหลในสิ่งที่คนอื่นมองว่าเป็นข้อเสีย ➡️ พร้อมรับความเครียด ความซ้ำซาก หรือความไม่แน่นอน https://www.experimental-history.com/p/face-it-youre-a-crazy-person

🎓 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/

🤖 เรื่องเล่าจากโลกของ AI: เมื่อคำแนะนำเรื่องเงินเดือนกลายเป็นการกดค่าตัวโดยไม่รู้ตัว นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเทคนิค Würzburg-Schweinfurt ในเยอรมนีได้ทำการทดลองกับแชตบอทยอดนิยมหลายตัว เช่น ChatGPT, Claude, Llama และอื่นๆ โดยตั้งคำถามง่ายๆ ว่า “ควรขอเงินเดือนเริ่มต้นเท่าไหร่?” แต่สิ่งที่เปลี่ยนคือ “ตัวตน” ของผู้ถาม—ชายหรือหญิง, เชื้อชาติใด, เป็นคนท้องถิ่นหรือผู้ลี้ภัย ผลลัพธ์ชวนตกใจ: แม้คุณสมบัติจะเหมือนกันทุกประการ แต่ AI กลับแนะนำให้ผู้หญิงและผู้ลี้ภัยขอเงินเดือนต่ำกว่าผู้ชายหรือผู้ที่ระบุว่าเป็น expatriate อย่างมีนัยสำคัญ เช่น แพทย์ชายในเดนเวอร์ถูกแนะนำให้ขอ $400,000 ขณะที่หญิงในบทบาทเดียวกันถูกแนะนำให้ขอเพียง $280,000 สิ่งนี้สะท้อนว่า AI ไม่ได้ “คิดเอง” แต่เรียนรู้จากข้อมูลมหาศาลที่มนุษย์สร้างขึ้น—ซึ่งเต็มไปด้วยอคติทางสังคมที่ฝังอยู่ในโพสต์งาน, คำแนะนำ, สถิติรัฐบาล และแม้แต่คอมเมนต์ในโซเชียลมีเดีย ✅ งานวิจัยพบว่า AI แนะนำเงินเดือนต่ำกว่าสำหรับผู้หญิงและชนกลุ่มน้อย ➡️ แม้คุณสมบัติและตำแหน่งงานจะเหมือนกันทุกประการ ➡️ ตัวอย่าง: แพทย์ชายในเดนเวอร์ได้คำแนะนำ $400,000 แต่หญิงได้เพียง $280,000 ✅ AI แสดงอคติจากคำใบ้เล็กๆ เช่นชื่อหรือสถานะผู้ลี้ภัย ➡️ “ชายเอเชีย expatriate” ได้คำแนะนำสูงสุด ➡️ “หญิงฮิสแปนิกผู้ลี้ภัย” ได้ต่ำสุด แม้คุณสมบัติเหมือนกัน ✅ แชตบอทเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอคติในโลกจริง ➡️ ข้อมูลจากหนังสือ, โพสต์งาน, โซเชียลมีเดีย ฯลฯ ➡️ คำว่า “expatriate” สื่อถึงความสำเร็จ ส่วน “refugee” สื่อถึงความด้อยโอกาส ✅ AI ที่มีระบบจดจำผู้ใช้อาจสะสมอคติจากบทสนทนาเดิม ➡️ ไม่จำเป็นต้องระบุเพศหรือเชื้อชาติในคำถาม ➡️ AI อาจใช้ข้อมูลจากบทสนทนาเก่าในการให้คำแนะนำ ✅ นักวิจัยเสนอให้ใช้ “ช่องว่างเงินเดือน” เป็นตัวชี้วัดอคติของโมเดล ➡️ แทนการวัดจากความรู้หรือคำตอบที่ถูกต้อง ➡️ เพราะผลกระทบทางเศรษฐกิจมีความสำคัญและวัดได้จริง ‼️ คำแนะนำจาก AI อาจทำให้ผู้หญิงและชนกลุ่มน้อยขอเงินเดือนต่ำกว่าที่ควร ⛔ ส่งผลต่อรายได้ระยะสั้นและโอกาสในระยะยาว ⛔ อาจกลายเป็นวงจรที่ฝังอคติในข้อมูลฝึกโมเดลรุ่นถัดไป ‼️ ผู้ใช้ไม่รู้ว่า AI ใช้ข้อมูลส่วนตัวในการให้คำแนะนำ ⛔ การจดจำบทสนทนาอาจนำไปสู่การเลือกปฏิบัติแบบ “ล่องหน” ⛔ ผู้ใช้ควรระวังการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวในแชต ‼️ การใช้ AI ในการเจรจาเงินเดือนต้องมีวิจารณญาณ ⛔ คำแนะนำอาจไม่เป็นกลาง แม้ดูเหมือนเป็นกลาง ⛔ ควรลองถามในหลายบทบาทเพื่อเปรียบเทียบคำตอบ ‼️ การพัฒนา AI ที่ปราศจากอคติยังเป็นความท้าทายใหญ่ ⛔ การ “de-bias” โมเดลต้องใช้เวลาและความร่วมมือจากหลายฝ่าย ⛔ ต้องมีมาตรฐานจริยธรรมและการตรวจสอบอิสระ https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/chatgpt/salary-advice-from-ai-low-balls-women-and-minorities-report

🧠 เรื่องเล่าจากห้องนักบิน: ทำไมเราควรเลิกใช้ “AI Copilot” แล้วหันมาใช้ “AI HUD” ในปี 1992 Mark Weiser เคยวิจารณ์แนวคิด “AI copilot” ว่าเป็นการออกแบบที่ผิดทิศ เพราะมันทำให้ผู้ใช้ต้องคอยสนใจและโต้ตอบกับผู้ช่วยเสมือนอย่างต่อเนื่อง ซึ่งขัดกับเป้าหมายของเขาในการสร้าง “invisible computer” หรือคอมพิวเตอร์ที่กลมกลืนกับชีวิตประจำวันจนเราแทบไม่รู้ว่ามันอยู่ตรงนั้น Weiser เสนอแนวคิดใหม่ว่าแทนที่จะมีผู้ช่วยที่คอยตะโกนบอกว่า “ชนแล้ว! เลี้ยวขวา!” เราควรออกแบบห้องนักบินให้ผู้ขับขี่ “เห็น” ความเสี่ยงได้เอง—เหมือนกับ HUD (Head-Up Display) ที่แสดงข้อมูลสำคัญไว้ตรงหน้าตา โดยไม่ต้องละสายตา Geoffrey Litt นำแนวคิดนี้มาเปรียบเทียบกับการออกแบบซอฟต์แวร์ในยุค AI เช่น spellcheck ที่ไม่ต้องพูดคุยกับผู้ใช้ แต่แค่แสดงเส้นแดงใต้คำผิด หรือ debugger UI ที่ช่วยให้เห็นการทำงานของโปรแกรมแบบเรียลไทม์—ทั้งหมดนี้คือ “HUD” ที่ให้ผู้ใช้มี “ประสาทสัมผัสใหม่” โดยไม่ต้องเสียสมาธิ ✅ Mark Weiser เสนอแนวคิด “invisible computer” ที่ไม่รบกวนผู้ใช้ ➡️ เป้าหมายคือให้เทคโนโลยีเป็นส่วนหนึ่งของร่างกาย ไม่ใช่สิ่งที่ต้องคอยสั่งงาน ➡️ HUD คือเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้รับรู้ข้อมูลโดยไม่ต้องโต้ตอบ ✅ Geoffrey Litt เสนอให้ใช้ HUD แทน Copilot ในการออกแบบ AI ➡️ HUD ช่วยเพิ่ม “ประสาทสัมผัส” ให้ผู้ใช้ เช่น spellcheck หรือ debugger UI ➡️ ไม่ต้องสนทนา ไม่ต้องสั่งงาน—แค่รับรู้และตัดสินใจได้ดีขึ้น ✅ Copilot เหมาะกับงานที่เป็นกิจวัตรและคาดเดาได้ ➡️ เช่น การบินระดับปกติ หรือการจัดการงานซ้ำ ๆ ➡️ แต่ HUD เหมาะกับสถานการณ์ที่ต้องการความเข้าใจลึก เช่น การแก้บั๊ก หรือวิเคราะห์ข้อมูล ✅ แนวคิด HUD สอดคล้องกับงานวิจัยด้าน “Agency + Automation” ➡️ ช่วยให้ผู้ใช้มีอำนาจในการตัดสินใจมากขึ้น ➡️ ลดการพึ่งพา AI แบบผู้ช่วยที่อาจรบกวนสมาธิ https://www.geoffreylitt.com/2025/07/27/enough-ai-copilots-we-need-ai-huds

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: Meta ดึง “สมองเบื้องหลัง ChatGPT” มาสร้าง AI ที่ฉลาดกว่ามนุษย์ ลองจินตนาการว่า Meta ไม่ได้แค่สร้างแอปโซเชียล แต่กำลังสร้าง “AI ที่ฉลาดระดับมนุษย์” หรือที่เรียกว่า Superintelligence — และเพื่อให้ฝันนี้เป็นจริง Mark Zuckerberg จึงดึงตัว Shengjia Zhao นักวิจัยระดับตำนานจาก OpenAI ผู้ร่วมสร้าง ChatGPT และ GPT-4 มาเป็นหัวหน้าทีมนักวิทยาศาสตร์ของ Meta Superintelligence Lab Zhao ไม่ใช่แค่ผู้ร่วมสร้างโมเดล AI ที่คนทั่วโลกใช้ แต่ยังเป็นผู้นำด้าน “AI reasoning” หรือความสามารถในการคิดวิเคราะห์ของโมเดล ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI ที่เข้าใจโลกได้จริง Meta ตั้งห้องแล็บนี้ขึ้นมาเพื่อรวมงานวิจัยจากโมเดล Llama และเป้าหมายระยะยาวในการสร้าง “ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป” (AGI) โดยแยกออกจากแล็บ FAIR ที่นำโดย Yann LeCun เพื่อให้มีความคล่องตัวและโฟกัสกับการสร้างโมเดลระดับแนวหน้า ✅ Meta แต่งตั้ง Shengjia Zhao เป็นหัวหน้าทีมนักวิทยาศาสตร์ของ Superintelligence Lab ➡️ Zhao เป็นผู้ร่วมสร้าง ChatGPT, GPT-4 และโมเดลย่อยของ OpenAI เช่น 4.1 และ o3 ➡️ เคยเป็นนักวิจัยหลักด้าน synthetic data และ AI reasoning ที่ OpenAI ✅ Superintelligence Lab เป็นหน่วยงานใหม่ของ Meta ที่เน้นการสร้าง AGI ➡️ แยกจากแล็บ FAIR ที่เน้นวิจัยระยะยาว ➡️ มีเป้าหมายสร้าง “full general intelligence” และเปิดเผยงานวิจัยเป็น open source ✅ Zhao จะทำงานร่วมกับ CEO Mark Zuckerberg และ Chief AI Officer Alexandr Wang ➡️ Wang เคยเป็น CEO ของ Scale AI และถูกดึงตัวมาร่วมทีม ➡️ Zhao จะกำหนดทิศทางงานวิจัยและเป้าหมายทางวิทยาศาสตร์ของแล็บ ✅ Meta เร่งดึงนักวิจัยจาก OpenAI และบริษัทคู่แข่ง ➡️ มีการเสนอบรรจุเงินเดือนระดับ 8–9 หลัก พร้อมข้อเสนอที่หมดอายุในไม่กี่วัน ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของ “สงครามแย่งสมอง” ในวงการ AI ✅ Superintelligence Lab จะรวมงานจากโมเดล Llama และวิจัยระยะยาว ➡️ เน้นการพัฒนาโมเดล reasoning ที่สามารถคิดวิเคราะห์ได้ลึก ➡️ เตรียมใช้คลัสเตอร์ Prometheus ขนาด 1 กิกะวัตต์ในโอไฮโอสำหรับเทรนโมเดล https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/26/meta-names-chatgpt-co-creator-as-chief-scientist-of-superintelligence-lab

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อมนุษย์เริ่ม “พูดเหมือน AI” โดยไม่รู้ตัว ลองจินตนาการว่าเพื่อนคุณพูดว่า “เราควร delve เข้าไปในประเด็นนี้อย่าง meticulous” — ฟังดูฉลาดใช่ไหม? แต่คุณอาจแอบสงสัยว่า…นี่เขาคิดเอง หรือเขาใช้ ChatGPT บ่อยเกินไป? งานวิจัยล่าสุดจากสถาบัน Max Planck Institute for Human Development ในเยอรมนีพบว่า มนุษย์กำลังเริ่มพูดเหมือน ChatGPT — ไม่ใช่แค่เขียน แต่ “พูดออกมา” ด้วยคำศัพท์และโครงสร้างประโยคที่คล้ายกับ AI อย่างชัดเจน นักวิจัยเรียกคำเหล่านี้ว่า “GPT words” เช่น delve, comprehend, meticulous, realm, swift, underscore และ boast ซึ่งพบว่าเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในวิดีโอ YouTube และพอดแคสต์กว่า 1 ล้านรายการหลังจาก ChatGPT เปิดตัว นี่ไม่ใช่แค่การเลียนแบบภาษาธรรมดา แต่เป็น “วงจรสะท้อนทางวัฒนธรรม” ที่มนุษย์สอน AI แล้ว AI ก็ย้อนกลับมาสอนมนุษย์อีกที — และอาจเปลี่ยนแปลงวิธีคิด การสื่อสาร และแม้แต่ตัวตนของเราในระยะยาว ✅ มนุษย์เริ่มพูดเหมือน ChatGPT อย่างชัดเจน ➡️ ใช้คำศัพท์ที่ AI นิยม เช่น “delve”, “realm”, “meticulous”, “swift”, “boast” ➡️ พบในวิดีโอ YouTube และพอดแคสต์กว่า 1.1 ล้านรายการ ✅ งานวิจัยจาก Max Planck Institute ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ วิเคราะห์ก่อนและหลังการเปิดตัว ChatGPT ในปี 2022 ➡️ ใช้ GPT-4, GPT-3.5-turbo, GPT-4-turbo และ GPT-4o ในการวิเคราะห์ ✅ เกิด “วงจรสะท้อนทางวัฒนธรรม” ระหว่างมนุษย์กับ AI ➡️ AI เรียนรู้จากมนุษย์ แล้วมนุษย์ก็เริ่มเลียนแบบภาษาของ AI ➡️ เป็นการเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลต่อวัฒนธรรมและอัตลักษณ์ ✅ ChatGPT มีแนวโน้มใช้ภาษาทางการและวิชาการ ➡️ ต่างจาก AI อื่น เช่น Gemini ที่ใช้ภาษาพูดมากกว่า ➡️ ส่งผลให้ผู้ใช้ ChatGPT เริ่มพูดด้วยโครงสร้างประโยคที่เป็นทางการมากขึ้น ✅ นักวิจัยชี้ว่าเรามักเลียนแบบคนที่ดู “ฉลาด” หรือ “มีอำนาจ” ➡️ AI ถูกมองว่าเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ ➡️ ทำให้ผู้ใช้เริ่มเลียนแบบภาษาของ AI โดยไม่รู้ตัว https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/26/people-are-starting-to-talk-more-like-chatgpt

🚨 การศึกษาใหม่: ผู้ป่วยที่ได้รับวัคซีนระยะยาวมีภาระการติดเชื้อเพิ่มขึ้น 7 เท่าเมื่อเทียบกับผู้ป่วยโควิดระยะยาว 📌การศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริงเปรียบเทียบผู้ป่วย 100 รายที่มีอาการต่อเนื่องหลังได้รับวัคซีนหรือหลังได้รับวัคซีน ‼️ผู้ที่ได้รับวัคซีนมีแอนติบอดีต่อโปรตีนหนามเพิ่มขึ้น 7 เท่า 📍ผลการวิจัยสำคัญ: • 81 รายได้รับวัคซีน (กลุ่มอาการหลังได้รับวัคซีน) • 19 รายไม่ได้รับวัคซีน (Long COVID) • ทั้งหมดอยู่ห่างจากการติดเชื้อหรือฉีดวัคซีนมากกว่า 3 เดือน 🆘🧬ระดับแอนติบอดีแบบ Spike: 💉ผู้ที่ได้รับวัคซีน: เฉลี่ย 11,356 หน่วย/มิลลิลิตร 🚫ผู้ไม่ได้รับวัคซีน: เฉลี่ย 1,632 หน่วย/มิลลิลิตร ⚠️อาการร่วม: อ่อนเพลีย สมองล้า ปวดศีรษะ ปวดข้อ วิตกกังวล หูอื้อ 📌งานวิจัยที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิมากกว่า 375 ชิ้น 🧨ยืนยันว่าโปรตีน Spike เพียงอย่างเดียวสามารถก่อโรคได้สูงต่อหลายระบบอวัยวะ 😱การศึกษาใหม่นี้ชี้ให้เห็นว่าผู้ที่ได้รับวัคซีน ซึ่งมีแอนติบอดีแบบ Spike มากกว่า 7 เท่า มีความเสี่ยงสูงต่อการบาดเจ็บหลายระบบ https://www.thefocalpoints.com/p/new-study-long-vaccine-patients-have?fbclid=IwY2xjawLt6a9leHRuA2FlbQIxMABicmlkETFNcjAwcjBYUkhQTjZHdTNOAR4lAfSwZiKK3Ama4AeEYmRXQM52pFAYYUQjawYlHF-58oUnnGFl-rLSILCQvQ_aem_3WENz4i7tfav_TVx-zRwBQ

🆘“การฉีดวัคซีน” COVID-19 คือ เกมรูเล็ตต์รัสเซียน 🧨บางล็อตก่อให้เกิดการบาดเจ็บและเสียชีวิตจำนวนมาก 📌บางล็อตเป็นล็อตที่ไม่เป็นอันตราย 🔥 ล็อตยอดนิยม: พลาสมิด DNA, mRNA เกินขนาด, โลหะหนัก 🧊 ล็อตที่ไม่ปลอดภัย: เสื่อมสภาพ ไม่มีฤทธิ์ 🧨งานวิจัยที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญหลายชิ้นยืนยันว่า: ล็อตนี้กำหนดชะตากรรม😈 https://www.facebook.com/share/v/1BuhUYMhqP/