เดิมพันสุดท้ายทักษิณหนีหรือสู้

บทความโดย : สุรวิชช์ วีรวรรณ

คลิก>> https://mgronline.com/daily/detail/9680000084499

ไทยคือจุดยุทธศาสตร์! บทความต่างชาติชี้ชัดเหตุปะทะชายแดน สะท้อนความสำคัญของไทยต่อยุทธศาสตร์อินโด-แปซิฟิก
https://www.thai-tai.tv/news/21304/
.
#ไทยไท #การเมือง #ความสัมพันธ์ระหว่างประเทศ #สหรัฐอเมริกา #กัมพูชา #จีน #ข่าววันนี้

เรื่องเล่าจากเครื่องปั่นไฟ: เมื่อการเลือกระหว่างเบนซินกับโพรเพนไม่ใช่แค่เรื่องราคา แต่คือการวางแผนชีวิตในวันที่ไฟดับ

ในบทความจาก TrendlyNews ได้หยิบยกคำถามที่หลายคนสงสัย—ระหว่างเครื่องปั่นไฟที่ใช้เบนซินกับโพรเพน แบบไหนถูกกว่าและคุ้มค่ากว่าในระยะยาว โดยเฉพาะในสถานการณ์ฉุกเฉินหรือการใช้งานนอกระบบ (off-grid)

เบนซินมีพลังงานต่อแกลลอนสูงกว่า (ประมาณ 33.7 kWh) เมื่อเทียบกับโพรเพน (ประมาณ 27 kWh) ทำให้เครื่องเบนซินให้กำลังไฟมากกว่าในปริมาณเชื้อเพลิงเท่ากัน แต่โพรเพนกลับมีข้อได้เปรียบด้านความสะอาดและการเก็บรักษา—ไม่เสื่อมสภาพง่าย, ไม่เกิดคราบคาร์บอนในเครื่อง และปลอดภัยกว่าในการจัดเก็บระยะยาว

แม้ราคาต่อแกลลอนของโพรเพนจะต่ำกว่าเบนซิน (โพรเพน ~$2–3, เบนซิน ~$3.5–4) แต่เนื่องจากพลังงานต่ำกว่า จึงต้องใช้โพรเพนมากขึ้นเพื่อให้ได้กำลังไฟเท่ากัน ทำให้ต้นทุนจริงใกล้เคียงกันในหลายกรณี

ในด้านการบำรุงรักษา เครื่องเบนซินต้องเปลี่ยนน้ำมันเครื่องและทำความสะอาดบ่อยกว่า เพราะเชื้อเพลิงมีสิ่งสกปรกมากกว่า ขณะที่โพรเพนเผาไหม้สะอาดกว่าและไม่ทำให้เครื่องสึกหรอเร็ว

ความแตกต่างด้านพลังงานและต้นทุน
เบนซินมีพลังงานต่อแกลลอนสูงกว่า (~33.7 kWh)
โพรเพนมีพลังงานต่ำกว่า (~27 kWh) แต่ราคาต่อแกลลอนถูกกว่า
ต้องใช้โพรเพนมากขึ้นเพื่อให้ได้กำลังไฟเท่ากับเบนซิน

ด้านการบำรุงรักษาและความสะอาด
เครื่องเบนซินต้องเปลี่ยนน้ำมันเครื่องและทำความสะอาดบ่อย
โพรเพนเผาไหม้สะอาดกว่า ไม่เกิดคราบคาร์บอน
โพรเพนไม่เสื่อมสภาพเมื่อเก็บไว้นาน ต่างจากเบนซินที่มี shelf life ~3–6 เดือน

ด้านความปลอดภัยและการจัดเก็บ
เบนซินติดไฟง่าย ต้องเก็บในภาชนะเฉพาะและห่างจากแหล่งความร้อน
โพรเพนเก็บในถังแรงดัน มี shelf life ยาวและปลอดภัยกว่าในการจัดเก็บ
โพรเพนไม่เกิดการรั่วไหลง่ายเหมือนของเหลว

การใช้งานในสถานการณ์ฉุกเฉิน
โพรเพนเหมาะกับการใช้งานระยะยาว เช่นในบ้านพักตากอากาศหรือระบบ off-grid
เบนซินเหมาะกับการใช้งานชั่วคราวหรือในพื้นที่ที่มีการเติมเชื้อเพลิงสะดวก
การเลือกขึ้นอยู่กับความถี่ในการใช้งานและความพร้อมด้านโลจิสติกส์

https://www.trendlynews.in/2025/09/gasoline-vs-propane-generators-which-is.html

เรื่องเล่าจาก Otherbranch: เมื่อการตามหาวิศวกรที่ “ดีที่สุด” กลายเป็นศัตรูของการจ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง”

ในโลกของสตาร์ทอัพ การจ้างงานคือการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง แต่หลายบริษัทกลับติดกับดักความคิดว่า “เราต้องการคนที่ดีที่สุดเท่านั้น” โดยไม่รู้ว่าความคิดนี้กำลังทำให้พวกเขาเสียเวลา เสียโอกาส และเสีย momentum ไปอย่างเงียบ ๆ

บทความจาก Otherbranch ชี้ให้เห็นว่า “วิศวกรที่ดีที่สุด” มักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้—เงินเดือนสูงกว่าทั้งทีม, ต้องการ remote work, ไม่ยอมรับเทคโนโลยีที่มี tech debt, และไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction ชัดเจน พวกเขามีตัวเลือกมากมาย และไม่จำเป็นต้องเสี่ยงกับสตาร์ทอัพที่ยังไม่พิสูจน์ตัวเอง

ในทางกลับกัน “วิศวกรที่ดีมาก” ซึ่งอาจไม่ใช่ระดับท็อปของโลก แต่มีความสามารถจริง พร้อมเรียนรู้ และสามารถ onboard ได้เร็ว กลับถูกมองข้ามเพราะไม่ตรงกับ “เช็กลิสต์ในฝัน” ที่ผู้ก่อตั้งตั้งไว้

การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว และการยึดติดกับมาตรฐานที่ไม่มีใครผ่านได้ ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม ทั้งที่เวลาในสตาร์ทอัพคือทรัพยากรที่มีค่าที่สุด

ปัญหาของการตั้งเป้าหมาย “ต้องการคนที่ดีที่สุด”
คนที่ดีที่สุดมักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้
พวกเขาไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction หรือยัง early stage
ต้องการเงินเดือนสูง, remote work, และอิสระในการตัดสินใจ

ผลกระทบจากการยึดติดกับมาตรฐานสูงเกินไป
ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม
เสียเวลาในช่วงที่ควรเร่งสร้าง product และ iterate
สุดท้ายต้อง “ยอม” จ้างคนที่ไม่ตรงสเปกหลังจากเสียเวลาไปนาน

ทางเลือกที่ดีกว่า: จ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง”
วิศวกร mid-level ที่มีความสามารถและพร้อมเรียนรู้ onboard ได้เร็ว
สามารถทำงานได้เต็มที่ภายใน 2 สัปดาห์ แทนที่จะรอคนที่ “พร้อมตั้งแต่วันแรก”
ช่วยให้บริษัทเดินหน้าได้เร็วขึ้น และลดความเสี่ยงจากการรอ

แนวคิดการจ้างงานแบบมี trade-off
การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว
ต้องคิดว่า “วันนี้เราต้องการอะไรจริง ๆ” และยอมแลกบางอย่างเพื่อได้สิ่งนั้น
การยอมลดบางเงื่อนไข เช่น ชั่วโมงทำงาน หรือประสบการณ์ startup อาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

https://www.otherbranch.com/shared/blog/no-you-dont-want-to-hire-the-best-engineers

เรื่องเล่าจาก NSHipster: เมื่อความไม่แน่นอนกลายเป็นชนิดข้อมูล

ในโลกของการเขียนโปรแกรม เรามักชินกับการตัดสินใจแบบ “จริงหรือเท็จ” ผ่าน Boolean แต่ในชีวิตจริง เช่น GPS หรือเซนเซอร์ต่าง ๆ ข้อมูลที่เราได้มักจะมี “ความไม่แน่นอน” ปะปนอยู่เสมอ แล้วทำไมโค้ดเราถึงไม่สะท้อนสิ่งนั้น?

บทความจาก NSHipster ได้หยิบแนวคิดจากงานวิจัยของ Microsoft Research และ University of Washington ที่เสนอชนิดข้อมูลใหม่ชื่อว่า Uncertain<T> ซึ่งเป็นการนำความน่าจะเป็นมาใส่ใน type system โดยตรง เช่น แทนที่จะบอกว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว” ด้วย if statement ธรรมดา เราอาจพูดว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว ด้วยความมั่นใจ 95%” ซึ่งสะท้อนความจริงได้มากกว่า

แนวคิดนี้ถูกนำมาเขียนใหม่ใน Swift โดยใช้ distribution ต่าง ๆ เช่น Rayleigh, Normal, Bernoulli, Exponential และ Mixture เพื่อจำลองความไม่แน่นอนในข้อมูลจริง ตั้งแต่ GPS, ความเร็ว, ความหนาแน่นของอากาศ ไปจนถึงพฤติกรรมผู้ใช้และ latency ของ API

นอกจากนี้ยังมีการใช้ Monte Carlo sampling เพื่อประเมินผลลัพธ์จากการสุ่มหลายพันครั้ง และใช้ Sequential Probability Ratio Testing (SPRT) เพื่อปรับจำนวน sample อัตโนมัติตามความซับซ้อนของเงื่อนไข

แนวคิดของ Uncertain<T>
เป็นชนิดข้อมูลที่รวมความน่าจะเป็นเข้าไปใน type system
ใช้แทนค่าที่มีความไม่แน่นอน เช่น GPS, sensor, user behavior
เปลี่ยนจาก true/false เป็น Uncertain<Bool> ที่มีค่า probability

การใช้งานใน Swift
มีการ port จาก C# มาเป็น Swift library พร้อมตัวอย่างการใช้งาน
รองรับ distribution หลายแบบ เช่น normal, exponential, kumaraswamy
ใช้ SPRT เพื่อปรับจำนวน sample ตามความซับซ้อนของเงื่อนไข

ตัวอย่างการใช้งานจริง
GPS ที่มี horizontal accuracy ถูกแปลงเป็น Uncertain<CLLocation>
การคำนวณความเร็ว, ความต้านทานอากาศ, หรือ comfort index ใช้ค่าที่มี standard deviation
การประเมินว่า “สามารถวิ่ง 5K ได้” ถูกคำนวณจากหลายเงื่อนไขรวมกัน

การใช้ Monte Carlo sampling
ใช้สุ่มหลายพันครั้งเพื่อประเมิน expected value หรือ confidence
ตัวอย่างเช่น slot machine ที่คำนวณ expected payout จากการ spin 10,000 ครั้ง

การวิเคราะห์สถิติ
รองรับการคำนวณ mean, standard deviation, confidence interval
วิเคราะห์ shape ของ distribution เช่น skewness และ kurtosis
รองรับ entropy และ mode สำหรับข้อมูลแบบ discrete

https://nshipster.com/uncertainty/

เรื่องเล่าจากเบื้องหลัง AI: ต้นทุนจริงของการรันโมเดลใหญ่

ช่วงนี้มีเสียงลือกันหนาหูว่า AI โดยเฉพาะการ “รัน inference” คือเครื่องเผาเงินชั้นดี หลายคนเชื่อว่าบริษัทอย่าง OpenAI และ Anthropic กำลังขาดทุนยับเยินจากการให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ แต่บทความนี้พาเราไปเจาะลึกแบบ “napkin math” หรือคำนวณคร่าว ๆ จากหลักการพื้นฐาน เพื่อหาคำตอบว่าเรื่องนี้จริงแค่ไหน

ผู้เขียนใช้ DeepSeek R1 เป็นโมเดลตัวอย่าง ซึ่งมี 671 พารามิเตอร์ทั้งหมด แต่ใช้แค่ 37B ผ่านเทคนิค mixture of experts (MoE) ที่ช่วยลดต้นทุนได้มาก โดยใช้ GPU H100 จำนวน 72 ตัว คิดราคาที่ $2 ต่อชั่วโมงต่อ GPU ซึ่งสูงกว่าราคาจริงในตลาดเสียอีก

สิ่งที่น่าสนใจคือ “ต้นทุนของ input tokens” กับ “output tokens” ต่างกันมหาศาล! การประมวลผล input tokens สามารถทำได้แบบขนานและเร็วมาก ในขณะที่การสร้าง output tokens ต้องทำแบบลำดับทีละตัว ทำให้ต้นทุนสูงกว่าเป็นพันเท่า

ยิ่งไปกว่านั้น การใช้งานจริงของผู้ใช้ เช่น นักพัฒนา หรือ power users กลับอยู่ในรูปแบบที่ใช้ input เยอะมาก แต่ output น้อย เช่น การส่งโค้ดทั้งไฟล์เพื่อให้ AI วิเคราะห์ แล้วให้มันตอบกลับแค่ไม่กี่บรรทัด ซึ่งเป็นรูปแบบที่ “คุ้มค่ามาก” สำหรับผู้ให้บริการ

ต้นทุนการรัน inference ของโมเดล AI
ใช้ GPU H100 จำนวน 72 ตัว คิดต้นทุน $144/ชั่วโมง
input tokens ประมวลผลได้เร็วมากถึง ~46.8 พันล้าน tokens/ชั่วโมง
output tokens สร้างได้เพียง ~46.7 ล้าน tokens/ชั่วโมง
ต้นทุนต่อ input token อยู่ที่ ~$0.003 ต่อ 1 ล้าน tokens
ต้นทุนต่อ output token สูงถึง ~$3 ต่อ 1 ล้าน tokens

ความแตกต่างระหว่าง input และ output
input สามารถประมวลผลแบบขนานได้
output ต้องสร้างทีละ token ทำให้ช้ากว่าและแพงกว่า
ความไม่สมมาตรนี้ทำให้บาง use case คุ้มค่ามาก เช่น coding assistant

ตัวอย่างการใช้งานจริง
ผู้ใช้ระดับนักพัฒนาใช้ input เยอะมาก เช่น โค้ดหลายไฟล์
แต่ต้องการ output น้อย เช่น คำอธิบายหรือโค้ดสั้น ๆ
ทำให้ต้นทุนจริงต่ำมากเมื่อเทียบกับราคาที่เรียกเก็บ

โมเดลธุรกิจของ API
ราคาขายต่อ 1 ล้าน tokens อยู่ที่ ~$3 สำหรับ output
แต่ต้นทุนจริงอยู่ที่ ~$0.01 สำหรับ input และ ~$3 สำหรับ output
ทำให้มี margin สูงถึง 80–95%

ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับต้นทุน AI
หลายคนเชื่อว่า inference ขาดทุนเสมอ ซึ่งไม่จริงในหลายกรณี
การพูดถึงต้นทุนสูงอาจเป็นกลยุทธ์ของผู้เล่นรายใหญ่เพื่อกันคู่แข่ง

ความเสี่ยงจาก context ยาว
เมื่อ context ยาวเกิน 128k tokens จะเปลี่ยนจาก memory-bound เป็น compute-bound
ทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้น 2–10 เท่า
บางโมเดลจึงจำกัด context window เพื่อควบคุมต้นทุน

การตั้งราคาที่ไม่สอดคล้องกับมูลค่าจริง
การคิดราคาตาม input อาจทำให้ผู้ใช้ลดรายละเอียดใน prompt
การคิดราคาตาม output อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่าไม่คุ้มถ้าได้คำตอบสั้น

https://martinalderson.com/posts/are-openai-and-anthropic-really-losing-money-on-inference/

นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” ยุทธการฝูงผึ้ง ”
ตอนที่ 5 (ตอนสุดท้าย)
นักล่า คิดหลายมิติ เล่นไพ่ทีละหลายใบ เดินหมากทีละหลายตัว แล้วเราจะวิเคราะห์แบบมิติเดียวเช่นนั้นหรือ
ขบวนการไล่โจรร้ายเกมชิงเมือง ที่กำลังเป็นอยู่ในขณะนี้ ใครกำลังได้ ใครกำลังเสีย แน่นอน นักล่าอยากเคี้ยวไทยแลนด์แดนสมันน้อยเต็มแก่ พวกเขาหลอกใช้หมาไนเป็นเหยื่อล่อ หมาไนหลงคิดว่าตนเองได้เปรียบ มีสิงห์โตอยู่ข้างหลัง หมาไนผงาดพองขน เอาโลกมาล้อมประเทศ ชะล่าใจทำการใหญ่จะไปให้สุดซอย คาบกระดูกเนื้อติดมันไปหลายชิ้น คือพรบ.นิรโทษกรรม ที่ชาวเรามองเห็นกันชัด แต่ที่มันพ่วงไปด้วย โดยชาวเราอาจไม่ทันสนใจ คือ การแก้ไข รธน. ม.190
ม. 190 ใคร ๆ ก็อยากให้แก้ ยกเว้นคนไทยตาดำ ๆ หมาไนบอก ถ้าแก้ได้ต่อไปนี้ จะทำอะไรไม่ต้องเห็นหัวใคร ไม่ต้องควักกระเป๋าเวลาลงคะแนน ประหยัดกระเป๋าไปโข นักล่าผมทอก็ชอบ จะเอาอะไรล่ะ ย้ายฐานทัพมาตั้งให้ทั่วราชอาณาจักรไทย ใครจะมาขวาง จะขุดทรัพยากรเอาไปเท่าไหร่ไม่มีใครรู้ นักล่าหน้าใหม่ผมดำตาตี่ บอกอย่างนี้อาเฮียอยากแลกข้าวกับรถไฟ ไม่น่ามีปัญหา
เกมชิงเมือง ใครจะเลือกเดินทางใด ลองคิดกันดู
– นักล่า ดูท่าทางคงจะคุยกับรัฐบาลน้องสาวแสนโง่ไปไม่ได้อีกนาน แม้จะได้เปรียบ และได้ประโยชน์ แต่การพูดกับคนโง่มาก ๆ นี่มันเหนื่อยนะ แล้วถ้ากำลังจะเข้าด้ายเข้าเข็ม เอาไข่มุกทุกเม็ดในยูเรเซียมาร้อยเป็นสร้อยงามน่ะ ถ้าพูดกันไม่รู้เรื่อง สายสร้อยอาจขาดง่าย ๆ ยอมหรือ
การเจรจาให้เปลี่ยนตัว จึงน่าจะมี หมาไนโจรร้าย จึงจำเป็นต้องเล่นให้สุดซอย เพื่อกลับมาบงการเอง เอง! หรือว่าจะมี “การปฏิบัติการอื่น” เปลี่ยนไพ่ใบใหม่ เดินหมากตัวใหม่ ก็น่าสนใจ แล้วจะเอาไพ่ใบไหนมาเล่น เอาหมากตัวไหนมาเดินล่ะ คุณทหารหวานใจเก่า หรือเหล่าดาราอินเตอร์ที่ CFR ส่งเข้ามาประกวด
– หมาไนโจรร้าย ทางเลือกมีอยู่ 2 ทาง ถอยดีกว่า กลับไปตั้งหลักก่อน หรือจะใช้คติประจำใจหมาไน ข้าไม่ได้กิน พวกเอ็งก็อย่าหวัง เซียนแถวสำนักงานของชาติแห่งหนึ่ง ที่เพิ่งถูกมือดีปลดป้ายทิ้ง โทษฐานไม่เป็นสำนักงานของชาติ แต่เป็นของตระกูล กระซิบบอกมาว่า หมาไนครับลุง หมาไนไม่เคยเปลี่ยนสันดาน เอ้ย นิสัย ! (เดี๋ยวจะว่าหยาบคาย)
– คุณทหาร โดนสื่อฟอกย้อม โยกซะศูนย์เสีย เดินเซอยู่นาน ไม่รู้ตอนนี้ศูนย์จะเข้าที่หรือยัง แต่ทหารก็มีหลายหน่วย หลายระดับ ทหารใหญ่บางคนที่คิดผิด เขาว่าไม่มีโอกาสคิดใหม่นะ แถมโอกาสจะอยู่บ้านเดิมอาจจะไม่มี ต้องหาที่เร่ร่อนเหมือนกัน (เวรกรรมมีจริง ! ) แต่เติบใหญ่มาจนบัดนี้ ปฎิญาณตนภายใต้ธงชัยเฉลิมพลมาหลายรอบ ไม่รู้ที่ยืน ตั้งศูนย์ไม่ตรง ก็ไปขายเต้าฮวยดีกว่า (ถ้ายังมีโอกาส) นะครับ
– นางสาวแสนโง่ ไม่เขียนถึงเดี๋ยวจะน้อยใจ ทางเลือกหนูไม่มีมากหรอก อย่าไปเชื่อพวกพี่เลี้ยงใจร้ายเลยหนู ร่อนเร่ไปเรื่อย ๆ เดี๋ยวหน้าเหี่ยวพุงโตหมดนะ หนุ่ม ๆ เขาฝากติงมา อยู่ในคุกมันไม่สนุกนะคะ เสื้อผ้าหน้าผม ใครจะไปตบแต่งให้เช้งกะเด๊ะได้ทั้งวัน ไอ้นั่นมันคุกในหนังนะคะ คิดให้ดีนะหนู
– เอ้า ! หมดแล้วหรือยัง ตัวเอกของเกมชิงเมือง แล้วกันลืมลุงกำนัน ลืมได้ยังไง เดินซะหน้ามะเมื่อมขนาดนั้น ไม่ต้องห่วงหรอก ดูการปราศัยของลุงกำนันแล้ว แกเอาตัวรอดทุกรายการหรอกน่า พูดงี้จับใจคนไปหมด ทั้งหนุ่ม ทั้งสาวจริง สาวปลอม แย่งกันกอด เฮอ! มวลมหาประชาชนนี่น่ารักจริง ๆ ขอให้รอดปลอดภัยแล้วกันนะลุงกำนัน ตัดสินใจเดินทางนี้แล้ว ต้องให้กำลังใจกันหน่อย อย่าตกร่องระหว่างทาง อย่าติดลมบนจนลงไม่เป็นก็แล้วกัน
– แต่ในเกมชิงเมือง ตัวเอกสำคัญ ตัวเอก ที่ขาดไม่ได้คือมวลมหาประชาชน โปรดกลับไปอ่านบทความ มวลมหาประชาชนอีกรอบนะครับ อ่านซ้ำ ๆ ให้รู้จักมวลมหาประชาชน จริง ๆ ถ้าเราไม่มีมวลมหาประชาชน จำนวนมหาศาล เช่นนี้ มีจิตใจและการแสดงออกเช่นนี้ ในทุกเวที เรามาไม่ถึงตรงนี้นะครับ มวลมหาประชาชนมีเอกลักษณ์ และเป็นปัจจัยสำคัญในสงครามชิงเมือง ซึ่งทำให้ทั้งนักล่า หมาไน และยายแสนโง่ นั่นมันไปไม่เป็นเดินเซกันเป็นแถว
ขณะที่เขียนนี้ ยังไม่รู้ว่าใครจะเลือกเล่นบทไหน จะจบอย่างไร แต่ไม่ว่าบทไหน และจะจบอย่างไร มันแค่จบ season แรกเท่านั้นเอง มวลมหาประชาชนยังจะต้องเดินทางอีกไกล สู่การปฏิวัติประชาชน ปฏิรูปบ้านเมืองอย่างแท้จริง จะต้องไม่เพียงมีความกล้าหาญอดทน ออกมาขับไล่โจรร้ายเท่านั้น season ต่อไปมันจะหนักขึ้น ต้องเตรียมตัวทำความเข้าใจกับสิ่งที่เห็นและเป็นอยู่ในบ้านเราและบ้านเขา อย่างชัดเจน มีเวลาก็หาหนังสือพระราชนิพนธ์ พระมหาชนกมาอ่านกันนะครับ
สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
25 มค 57

นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” ยุทธการฝูงผึ้ง ”
ตอนที่ 4
สำหรับเหตุการณ์ขับไล่รัฐบาลโจรร้าย ตั้งแต่ปลายปี พ.ศ. 2556 ถึงปัจจุบัน ICG มีรายงานออกมา 3 ครั้ง
– ครั้งที่ 1 เมื่อวันที่ 1 ธันวาคม ค.ศ. 2013 เป็นการรายงานความเคลื่อนไหวของฝ่ายที่ออกมาประท้วงรัฐบาล ใส่ข้อมูลแนวเดียวกับสื่อหัวสี ข้อมูลฟอกย้อมจนขี้เกียจเขียนถึง แค่อ่านก็ออกอาการตึงมือขึ้นมาแล้ว แต่ ICG ยังไม่มีคำวิจารณ์หรือความเห็นเสนอ
– ครั้งที่ 2 เมื่อวันที่ 20 ธันวาคม ค.ศ. 2013 รายงานระบุว่าวิกฤติทางการเมืองเข้มข้นขึ้น เมื่อฝ่ายประท้วงเรื่องไม่รับกม.นิรโทษกรรม เปลี่ยนเป็นเรียกร้องให้รัฐบาลลาออก และขู่ว่าจะล้มการเลือกตั้ง 2 กุมภาพันธ์ และมีแผนจะยึดกรุงเทพฯ และขับไล่ระบอบทักษิณแบบขุดรากถอนโคน
และตั้งสภาประชาชน 400 คน นายสุเทพอดีตสส.พรรคประชาธิปัตย์แกนนำขู่ว่าจะ shut down กรุงเทพฯ ตั้งแต่วันที่ 13 มกราคม ค.ศ. 2014
ฝ่ายกองทัพไม่ปฏิเสธว่าจะไม่มีการปฏิวัติ แต่ ICG ยังคงไม่มีความเห็นเสนอ
– ครั้งที่ 3 เมื่อวันที่ 13 มกราคม ค.ศ. 2014 ใช้หัวข้อการรายงานว่า Conflict Alert รายงานว่า การประท้วงทำท่าจะก่อให้เกิดความรุนแรง และโอกาสที่จะมีการเจรจาอย่างสันติแทบจะไม่มีเลย และผู้ประท้วงมีแนวโน้ม จะสนับสนุนให้มีการรัฐประหารโดยกองทัพ การประท้วงัไม่ให้มีการเลือกตั้ง ทำให้เห็นชัดถึงทิศทางการเมืองของประเทศไทยว่า จะเป็นแบบรัฐบาลที่มาจากการเลือกตั้งโดยชอบ หรือเป็นการบริหารโดยสถาบันที่มีอำนาจอย่างเคย ๆ เช่น สถาบันกษัตริย์ และกองทัพ
รายงานส่วนอื่น ถ้าไม่บอกว่าเป็นรายงานของ ICG ก็อาจจะเข้าใจผิดได้ว่า อ่านรายงานของสำนักนายกฯ (เอ้ะ ชักสงสัยใครมันเขียนให้ใครกันแน่ ! ?)
ที่น่าสนใจเป้าหมายของรายงาน ไม่ได้พุ่งไปที่ฝ่ายประท้วงรัฐบาลอย่างเดียว แต่พ่วงเอากองทัพเข้าไปด้วยว่า ความรุนแรงที่อาจจะเกิดขึ้น เหมือนเป็นการออกแบบให้เกิดการรัฐประหาร ซึ่ง พล.อ.ประยุทธ์ ก็ไม่ได้ปฏิเสธว่าจะไม่มี กองทัพได้ทำการรัฐประหารมาแล้ว 18 ครั้ง ตั้งแต่ ค.ศ. 1932 ทั้งสำเร็จและไม่สำเร็จ และใช้กำลังอาวุธกับกลุ่มที่ออกมาแสดงความนิยมประชาธิปไตย เมื่อ ค.ศ. 1973, 1992 และ 2010 แต่ไม่เคยสักครั้งเดียว ที่จะออกมาแทรกแซงเพื่อช่วยรัฐบาลของทักษิณ!
ICG ตบท้ายรายงานว่า ไม่มีหนทางใดที่จะนำไปสู่ความสันติ ถ้าเส้นทางนั้นไม่เคารพเสียข้างมากของผู้ลงคะแนน พร้อมกับให้คำแนะนำว่า
– ประชาธิปัตย์ ควรจะกลับไปร่วมในขบวนการเลือกตั้ง
– กองทัพ ต้องพยายามดูแลเหตุการณ์ความไม่สงบนี้ ตามวิถีประชาธิปไตย และสนับสนุนให้มีการเจรจาระหว่างคู่ขัดแย้ง ทั้ง 2
– ประเทศไทย จะต้องถึงจุดที่พิจารณาให้ชัดเจนว่า จะบริหารประเทศอย่างไร ซึ่งจำเป็นต้องมีการหารือในระดับชาติ ไม่ใช่เป็นความต้องการของฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง และจะต้องดำเนินการควบคู่ไปกับการเลือกตั้ง
(ผมก็ไม่แน่ใจนะครับ ว่าระหว่างรัฐบาลกับ ICG ใครมันสอนให้ใครพูดข้อความข้างต้นเพราะมันเหมือนกันจัง)
ICG ยังสำทับอีกว่า ถ้าทุกฝ่ายเห็นพ้องกันว่า มีความจำเป็นที่จะต้องหลีกเลี่ยงความรุนแรง การหารือกันในระดับชาติถึงทางออกจากข้อขัดแย้ง ก็พอมีให้เห็นอย่างจาง ๆ แต่ว่าสำหรับกรุงเทพ ทางเลือกอื่นไม่ได้มีมากนัก ! (เขียนแบบนี้มันมีความหมายพิลึกนะ)
ขณะนี้เขียนบทความนี้ ยังไม่รู้ว่า ICG จะทำงานได้ตามราคาคุยของนาย Evans แค่ไหน แต่อย่างน้อย พอมองเห็นว่า การทำงานของ ICG แผนก R&D ของนักล่า ได้ผลระดับหนึ่ง ในเรื่องต่อไปนี้
– รัฐบาลภายใต้การนำของโจรร้าย และน้องสาวแสนโง่ เดินตามคำแนะนำของแผนก R&D ของนักล่า อย่างเคร่งครัด แต่ผลสำเร็จเกิดแค่ไหน คงต้องดูกันต่อไป
– การพยายามให้โลกเข้าข้างฝ่ายที่ ICG กำลังสนับสนุนอยู่ไม่ว่าการกระทำนั้นจะเลวร้าย ไม่เป็นประชาธิปไตย ฯลฯ ขนาดไหน ได้ผลสูงและทำให้โลกตำหนิติเตียน ตั้งข้อสังเกต กับฝ่ายที่ไม่ได้เป็นตัวเล่นของ ICG จนทำให้เกิดความเข้าใจผิด สับสน งงงวย กับบทบาทและเป้าหมายของตนเองกันเป็นแถว ๆ ก็นับว่าได้ผลไม่น้อยทีเดียว

คนเล่านิทาน

รำลึก 35 ปี สืบ นาคะเสถียร
1 กันยายน 2568
.
35 ปีผ่านไปเจตนาของ สืบ นาคะเสถียร ยังคงได้รับการสืบสาน
.
ป่าทุ่งใหญ่-ห้วยขาแข้ง ที่ยูเนสโก้มีมติรับรองให้เป็นมรดกโลกตามเอกสารนำเสนอหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง โดยมีเอกสารของ สืบ นาคะเสถียร เป็นใช้ประกอบการเสนอพิจรณา ยังคงความอุดมสมบูรณ์เป็นบ้านหลังใหญ่ให้กับสัตว์ป่าน้อยใหญ่ได้มีชีวิตอยู่อย่างสันติสุข
.
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ผู้พิทักษ์ป่าได้รับการพัฒนาและฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง เพื่อยกระดับการทำงานในการปกป้องผืนป่า รวมถึงการยกระดับสวัสดิภาพและสวัสดิการของพวกเขา การพัฒนานี้ไม่เพียงแต่เพิ่มความสามารถในการปกป้องป่า แต่ยังสร้างขวัญกำลังใจให้กับผู้ที่ทำงานในแนวหน้า
.
ชุมชนที่อยู่ประชิดห้วยขาแข้งเกือบทุกแห่งได้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการรักษาความสมดุลระหว่างการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรธรรมชาติและการอนุรักษ์ ชุมชนเหล่านี้มีความเข้าใจและความเคารพในธรรมชาติ พร้อมทั้งร่วมมือกับเจ้าหน้าที่ในการดูแลและฟื้นฟูป่าเพื่ออนาคตที่ยั่งยืนของทุกคน วันนี้ชุมชนที่อยู่ประชิดห้วยขาแข้งเกือบทุกชุมชนมีป่าชุมชนของหมู่บ้าน และร่วมเป็นเครือข่าย #ครอบครัวห้วยขาแข้ง อนุรักษ์ป่าร่วมกับเจ้าหน้าที่พิทักษ์ป่า
.
สถานีวิจัยสัตว์ป่าเขานางรำ ยืนยันผลงานวิจัยว่าป่าทุ่งใหญ่-ห้วยขาแข้ง มีประชากรเสือโคร่งมากขึ้น ทำให้เห็นว่าการทุ่มเทรักษาป่าที่ผ่านมาได้ผล หากมีเสือมากขึ้นสืบขยายพันธุ์แบบนี้ ก็หมายถึงเหยื่อของเสือ และพืชพรรณต่างๆ ก็สมบูรณ์ ตอนนี้ป่าแห่งนี้กลายเป็นความหวัง และตัวอย่างของการอนุรักษ์เสือโคร่งของโลกไปแล้ว รวมถึงการฟื้นฟูประชากรแร้งที่หายไปจากป่าห้วยแข้งนานกว่าสามทศวรรษ
.
การสื่อสารเพื่อการอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมได้ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในสังคมหลายด้าน ทั้งเพิ่มความตระหนักรู้ในสังคม การสร้างแรงบันดาลใจและความร่วมมือ การเผยแพร่ข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัย การใช้ช่องทางการสื่อสารที่หลากหลาย และการเสริมสร้างความเข้มแข็งในชุมชน ความพยายามเหล่านี้ทำให้การอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมมีความยั่งยืนและได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวางจากประชาชน โดยทำให้เกิดความเข้าใจและการมีส่วนร่วมในทุกภาคส่วนของสังคม นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงเชิงบวกที่สามารถรักษาทรัพยากรธรรมชาติและความหลากหลายทางชีวภาพไว้สำหรับอนาคต
.
วันนี้ ผืนป่าอนุรักษ์ของประเทศที่ สืบ นาคะเสถียร เสนอให้มีพื้นที่ 20 เปอร์เซ็นต์ ของประเทศไทย ได้ขยายพื้นที่จนเกินกว่า 25 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นผลสำเร็จที่น่าภาคภูมิใจในการผนวกรวมพื้นที่ป่าเป็นป่าอนุรักษ์ และในทุกๆ ปี ได้มีการติดตามสถานการณ์ทรัพยากรป่าไม้อย่างต่อเนื่อง ทำให้ทราบถึงสภาพปัจจุบันของผืนป่าในประเทศไทย แม้ว่าผืนป่าอนุรักษ์มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น แต่ภาพรวมสถานการณ์ป่าไม้ของประเทศยังคงลดลงอย่างต่อเนื่อง ปัจจุบันประเทศไทยยังมีความพยายามที่จะเพิ่มพื้นที่ป่าให้ได้ร้อยละ 40 ของประเทศ และต้องการความร่วมมือในการอนุรักษ์และฟื้นฟูผืนป่าเพื่อให้ทรัพยากรธรรมชาติที่สำคัญนี้ยังคงอยู่สำหรับคนรุ่นต่อไป
.
ร่วมปกป้องผืนป่า สัตว์ป่า เพื่อความยั่งยืนของทุกชีวิต https://www.seub.or.th/donate/
.
#รำลึก35ปีสืบนาคะเสถียร
ดูรายละเอียดเพิ่มเติมที่
https://www.seub.or.th/35thseub/
เขตรักษาพันธุ์สัตว์ป่าห้วยขาแข้ง
31 สิงหาคม - 1 กันยายน 2568
กรุงเทพมหานคร
13 - 14 กันยายน 2568
บทความ จากเพจ มูลนิธิสืบนาคะเสถียร

สำนักข่าวอิศราเผย สื่อนอกเปิดปมร้อน! บทความ “เอเชีย เซนติเนล” เผยเบื้องลึก “ทักษิณ-ฮุนเซน” แตกหักจากดีลซื้อหุ้นบางจาก
https://www.thai-tai.tv/news/21240/
.
#ไทยไท #ทักษิณชินวัตร #ฮุนเซน #บางจาก #ดีลลับ #เบนจามินเมาเออร์เบอร์เกอร์ #ข่าวการเมือง #การเมืองไทย #ข่าววันนี้

องค์กรวิจัยชื่อดังของสหรัฐฯเผยแพร่บทความเกี่ยวกับความขัดแย้งระหว่างไทยกับกัมพูชา ยืนยันว่ากัมพูชาควรถูกกล่าวโทษสำหรับการปลุกปั่นสงครามและต่อกรณียิงจรวดใส่พื้นที่พลเรือนของไทย พร้อมแนะนำให้อเมริกาควรเห็นอกเห็นใจและเลือกยืนหยัดเคียงข้างไทย พันธมิตรตามสนธิสัญญาที่แน่นแฟ้นกันมานาน

อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000083312

#News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

‼ ️หลักฐานที่เปิดเผย: Booom! คุณเป็นสินทรัพย์กองทุนที่เชื่อถือได้ - สูติบัตรของคุณสร้างบัญชี Cestui que vie ลับและไม่มีใครบอกคุณ️

รายงาน AMG-News พิเศษที่เผยแพร่ครั้งแรกเมื่อวันที่ 23 เมษายน 2025 และอัปเดต ณ วันที่ 10 มิถุนายน 2568

บทความนี้เปิดเผยระบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งทุกคนกลายเป็นสินทรัพย์ทางการเงินตั้งแต่แรกเกิด ผ่านสูติบัตรของคุณชื่อของคุณจะถูกแปลงเป็นนิติบุคคลในแคปทั้งหมด - ไม่ใช่คุณ แต่เป็นเวอร์ชันองค์กรที่คุณเคยเปิดความลับ Cestui que vie Trust

ธนาคารศาลรัฐบาลและเรือนจำทุกคนเข้าถึงความไว้วางใจและผลกำไรนี้อย่างมากจากการดำรงอยู่ของคุณ - ในขณะที่คุณอาศัยอยู่ในความไม่รู้ เมื่อคุณซื้อบ้านรับการปรับออกเงินกู้หรือแม้กระทั่งถูกจับกุมความไว้วางใจของคุณจะจ่ายก่อนและคุณจ่ายอีกครั้ง

ชื่อของคุณมีการซื้อขายเหมือนสินค้า
แรงงานของคุณเป็นหลักประกัน
ชีวิตของคุณคือกระแสรายได้

คุณไม่ใช่ลูกหนี้ - คุณเป็นสินทรัพย์ และพวกเขาไม่เคยบอกคุณ ...

ผงชูรส กับหัวใจเต้นผิดปกติ

Monosodium Glutamate (MSG) ใช้กันแพร่หลายมหาศาลทั่วไป แม้จะมีข้อมูลที่มีผลข้างเคียงก็ตาม
รายงานนี้ อยู่ในวารสาร Ann Intern Med 19/8/2025

ผู้ป่วยอายุ 78 มีโรคประจำตัว อ้วน ความดันสูง และมีปวดเรื้อรัง ทำให้ทำกิจกรรมกายลำบาก ไม่มีความผิดปกติของหัวใจ กล้ามเนื้อ และลิ้นหัวใจ ไม่มีโรคไทรอยด์
หลังจากที่พบ ว่าการเต้นของหัวใจ ผิดปกติแบบระริก (atrial fibrillation) ตลอดเวลา และได้รับการรักษา ด้วยยาลดความดัน และควบคุมจังหวะการเต้นของหัวใจ และยาละลายลิ่มเลือด
ผู้ป่วยได้รับการรักษาอยู่ตลอดแปดเดือน โดยหัวใจเต้นผิดปกติตลอดเวลา ได้มีการประเมินการบริโภคอาหาร พบว่าผู้ป่วยทานผงชูรส ในปริมาณสูง เทียบเท่า 6 กรัมต่อวัน
ผู้ป่วยได้รับคำแนะนำ ให้งดผงชูรสเด็ดขาด ปรากฏว่าภายในเวลาสามเดือน หัวใจกลับเต้นเป็นปกติ ทำให้หยุดยาได้ทั้งหมด เหลือแต่ยาความดัน

จากการทบทวนรายงานพบว่า ผงชูรสดังกล่าวมีความเชื่อมโยงสัมพันธ์ กับความอ้วน และโรคเมตบอลิค ทั้งหลาย
รายงานการเต้นของหัวใจผิดปกติมีมาตลอด แต่ทั้งนี้ อาจร่วมกับที่มีภาวะทางสุขภาพ ที่ไม่ใช่หัวใจ ร่วมด้วย
กลไกการกระตุ้นหัวใจให้เต้นผิดปกติ เป็นไปได้ว่าเป็นการออกฤทธิ์ที่สมอง ในส่วน hypothalamus ใน บริเวณ circumventricular และเกี่ยวพันกับสารกลูตาเมท

น่าจะเป็นอุทาหรณ์ ว่าการได้ความหวานจากอาหารธรรมชาติ ผักผลไม้ ที่ไม่มีสารเคมีเจือปน เป็นเรื่องดีที่สุดครับ

บทความ
Monosodium Glutamate and Atrial Fibrillation in a 78-Year-Old Woman: A Case Report และมีการ รวบรวมรายงานที่ผ่านมา

ศ นพ ธีระวัฒน์ เหมะจุฑา
ศูนย์ความเป็นเลิศ ด้านการแพทย์บูรณาการและสาธารณสุข
และที่ปรึกษาวิทยาลัยการแพทย์แผนตะวันออก
มหาวิทยาลัยรังสิต

หมดเวลาของแพทองธาร ไม่ว่าศาลรัฐธรรมนูญจะออกอย่างไร

บทความโดย : สุรวิชช์ วีรวรรณ

คลิก>> https://mgronline.com/daily/detail/9680000082458

ผลเสียของ mou2543 ฉบับง่ายๆ

บทความโดย : สุรวิชช์ วีรวรรณ

คลิก>> https://mgronline.com/daily/detail/9680000082035

Big O — ภาษาลับของนักพัฒนาเพื่อเข้าใจ “ความเร็ว” ของโค้ด

ลองจินตนาการว่าคุณมีฟังก์ชันที่ต้องทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก เช่น การหาผลรวมของตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 1 พันล้าน ถ้าคุณใช้ลูปธรรมดา มันจะใช้เวลานานขึ้นเรื่อย ๆ ตามขนาดของข้อมูล นี่คือสิ่งที่เรียกว่า “เวลาในการทำงาน” หรือ time complexity

Big O notation คือวิธีที่นักพัฒนาใช้บอกว่า “ฟังก์ชันนี้จะช้าขึ้นแค่ไหนเมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้น” โดยไม่ต้องบอกเวลาที่แน่นอน แต่บอก “อัตราการเติบโต” เช่น O(n) หมายถึงเวลาทำงานจะเพิ่มตามจำนวนข้อมูล n

บทความนี้พาเราไปรู้จักกับ 4 รูปแบบหลักของ Big O:

- O(1): เวลาคงที่ เช่น การใช้สูตร (n*(n+1))/2 เพื่อหาผลรวม — ไม่ว่าจะใส่เลขเท่าไหร่ เวลาก็เท่าเดิม
- O(log n): เวลาลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้ง เช่น การเดาตัวเลขด้วย binary search
- O(n): เวลาทำงานเพิ่มตามจำนวนข้อมูล เช่น การหาผลรวมด้วยลูป
- O(n²): เวลาทำงานเพิ่มเป็นกำลังสอง เช่น bubble sort ที่ต้องเปรียบเทียบทุกคู่ในอาร์เรย์

นอกจากนี้ยังมีตัวอย่างการเขียนโค้ดที่ทำให้ประสิทธิภาพแย่ลงโดยไม่รู้ตัว เช่น การใช้ indexOf ในลูป ซึ่งทำให้กลายเป็น O(n²) ทั้งที่ควรจะเป็น O(n)

บทความยังแนะนำเทคนิคการปรับปรุง เช่น การใช้ Map หรือ Set เพื่อ lookup แบบ O(1) และการใช้ cache เพื่อหลีกเลี่ยงการคำนวณซ้ำใน recursive function อย่าง factorial

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
Big O notation ใช้บอกอัตราการเติบโตของเวลาทำงานของฟังก์ชันตามขนาดข้อมูล
O(n): เวลาทำงานเพิ่มตามจำนวนข้อมูล เช่น การใช้ลูปบวกเลข
O(1): เวลาคงที่ เช่น การใช้สูตรคำนวณผลรวม
O(log n): เวลาลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้ง เช่น binary search
O(n²): เวลาทำงานเพิ่มเป็นกำลังสอง เช่น bubble sort
Bubble sort มี worst-case เป็น O(n²) แม้บางกรณีจะเร็ว
Binary search ใช้เดาเลขโดยลดช่วงครึ่งหนึ่งทุกครั้ง
การใช้ indexOf ในลูปทำให้ฟังก์ชันกลายเป็น O(n²)
การใช้ Map หรือ Set ช่วยให้ lookup เป็น O(1)
การใช้ cache ใน recursive function ช่วยลดการคำนวณซ้ำ

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Big O notation ถูกคิดค้นโดย Paul Bachmann ในปี 1894
O(n log n) เป็นความซับซ้อนของอัลกอริธึม sorting ที่มีประสิทธิภาพ เช่น merge sort
O(2ⁿ) และ O(n!) เป็นความซับซ้อนที่เติบโตเร็วมาก เช่น brute-force หรือ permutation
Big O ใช้บอก worst-case เป็นหลัก แต่สามารถใช้กับ best และ average case ได้
การเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมช่วยลดเวลาและทรัพยากรในการทำงานของโปรแกรม

การวัดเวลาจาก wall-clock อาจไม่แม่นยำ เพราะขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมของเครื่อง
O(1) ไม่ได้หมายถึง “เร็วเสมอ” แต่หมายถึง “ไม่เปลี่ยนตามขนาดข้อมูล”
ฟังก์ชันที่ดูเร็วในบางกรณีอาจช้าลงอย่างมากเมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้น
การใช้โครงสร้างข้อมูลผิดประเภทอาจทำให้ประสิทธิภาพแย่ลงโดยไม่รู้ตัว
การปรับปรุงโค้ดต้องทดสอบจริง ไม่ควรเชื่อแค่ทฤษฎี

https://samwho.dev/big-o/

เมื่อการต่อสู้เพื่อความยุติธรรมต้องพึ่งเทคโนโลยีปี 1985

ลองจินตนาการว่าคุณต้องเขียนคำร้องขออุทธรณ์คดีสำคัญที่สุดในชีวิต แต่เครื่องมือเดียวที่คุณมีคือ “แผ่นฟลอปปี้ดิสก์” ขนาด 1.44MB และเครื่องพิมพ์ดีดไฟฟ้า — นั่นคือชีวิตจริงของ Jorge Luis Alvarado ผู้ต้องขังในเรือนจำรัฐนิวเจอร์ซีย์

Alvarado เล่าผ่าน Prison Journalism Project ว่าเขาได้รับเอกสารจากทนายความผ่านแฟลชไดรฟ์ แต่ไม่สามารถนำเข้าเรือนจำได้ ต้องใช้คอมพิวเตอร์พิเศษในห้องสมุดกฎหมายเพื่อถ่ายโอนข้อมูลลงฟลอปปี้ดิสก์ ซึ่งอาจต้องรอหลายวันกว่าจะได้ใช้

แม้ผู้ต้องขังจะได้รับอนุญาตให้เก็บแผ่นฟลอปปี้ได้ 20 แผ่นในห้องขัง แต่แฟลชไดรฟ์กลับถูกแบนโดยสิ้นเชิง ด้วยเหตุผลด้าน “ความปลอดภัย” ที่หลายคนมองว่าไม่สมเหตุสมผลในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าไปไกล

ปัญหาไม่ได้อยู่แค่ความล้าหลังของอุปกรณ์ แต่ยังรวมถึงความเสี่ยงที่ข้อมูลจะสูญหายจากการเสียหายของแผ่นฟลอปปี้ และข้อจำกัดด้านขนาดไฟล์ที่ทำให้เอกสารทางกฎหมายต้องถูกแบ่งออกเป็นหลายแผ่น

ในขณะที่โลกภายนอกใช้ SSD และคลาวด์ในการจัดเก็บข้อมูล ผู้ต้องขังในนิวเจอร์ซีย์ยังต้องพึ่งพาเทคโนโลยีที่เลิกผลิตไปตั้งแต่ปี 2011 เพื่อสู้คดีของตัวเอง

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
ผู้ต้องขังในเรือนจำรัฐนิวเจอร์ซีย์ยังใช้แผ่นฟลอปปี้ดิสก์ในการจัดการเอกสารทางกฎหมาย
ได้รับอนุญาตให้เก็บแผ่นฟลอปปี้ได้ 20 แผ่นในห้องขัง แต่ห้ามใช้แฟลชไดรฟ์
ต้องใช้คอมพิวเตอร์พิเศษในห้องสมุดกฎหมายเพื่อถ่ายโอนข้อมูลจากแฟลชไดรฟ์
การเข้าถึงคอมพิวเตอร์ในห้องสมุดต้องรอหลายวัน ซึ่งอาจเสียเวลาในการอุทธรณ์
แผ่นฟลอปปี้มีขนาดความจุเพียง 1.44MB ทำให้เอกสารหนึ่งฉบับต้องใช้หลายแผ่น
แผ่นฟลอปปี้มีแนวโน้มเสียหายง่าย ทำให้ต้องสำรองข้อมูลหลายชุด
ไม่มีบริษัทผลิตแผ่นฟลอปปี้ใหม่ตั้งแต่ปี 2011 ทำให้แหล่งจัดหามีจำกัด
Alvarado เขียนบทความผ่าน Prison Journalism Project เพื่อเรียกร้องการเปลี่ยนแปลง

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
เรือนจำรัฐนิวเจอร์ซีย์เป็นหนึ่งในเรือนจำที่เก่าแก่ที่สุดในสหรัฐฯ ก่อตั้งตั้งแต่ปี 1835
การใช้เทคโนโลยีล้าหลังในเรือนจำส่งผลต่อความสามารถในการเตรียมคดีและลดโอกาสในการอุทธรณ์
การเข้าถึงเทคโนโลยีสมัยใหม่ในเรือนจำสามารถช่วยลดอัตราการกลับเข้าสู่ระบบ (recidivism)
ในปี 2015 เรือนจำบางแห่งเริ่มใช้แท็บเล็ตผ่านระบบ JPay เพื่อส่งอีเมลและอ่านหนังสือ
การต่อสู้เพื่อสิทธิในการใช้เทคโนโลยีในเรือนจำเคยนำไปสู่การเปลี่ยนแปลง เช่น การอนุญาตให้โทรหามือถือในปี 2017

https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/new-jersey-prisoner-laments-reliance-on-floppy-disks-for-appeals-documents-which-limits-file-size-to-1-44-mb-prisoners-allowed-20-floppy-disks-in-cell-but-usb-flash-sticks-are-banned

เกมดีไม่ใช่แค่ไอเดียเจ๋ง แต่ต้องมี “กระบวนการที่ไม่ทำให้ทีมพัง”

ในโลกของการพัฒนาเกม ความคิดสร้างสรรค์คือเชื้อเพลิง แต่ “กระบวนการ” คือเครื่องยนต์ ถ้าเครื่องยนต์ไม่ดี ต่อให้เติมเชื้อเพลิงเท่าไหร่ก็ไปไม่ถึงเป้าหมาย

บทความนี้เล่าถึง 4 วิธีที่สตูดิโอเกมระดับโลกใช้เพื่อเปลี่ยนจากความวุ่นวายเป็นความลื่นไหล ตั้งแต่การจ้างทีมภายนอกอย่างมีกลยุทธ์ ไปจนถึงการใช้ระบบอัตโนมัติและคลาวด์เพื่อให้ทีมทำงานร่วมกันได้แม้อยู่คนละซีกโลก

สิ่งที่น่าสนใจคือ “การทำงานให้เร็วขึ้น” ไม่ได้หมายถึง “ทำงานหนักขึ้น” แต่คือการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดว่าอะไรควรทำเอง อะไรควรให้คนอื่นทำ และอะไรควรให้เครื่องทำแทน

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

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

https://hackread.com/streamline-game-development-process-smart-solutions/

23 นาที 15 วินาที – ความจริงหรือแค่ตัวเลขที่เล่าต่อกันมา?

คุณอาจเคยได้ยินว่า “หลังจากถูกขัดจังหวะ จะใช้เวลา 23 นาที 15 วินาทีในการกลับเข้าสู่โฟกัส” ฟังดูเฉพาะเจาะจงและน่ากลัวใช่ไหม? Geoffrey Oberien ก็คิดแบบนั้น เขาแค่ต้องการอ้างอิงตัวเลขนี้ให้เพื่อนร่วมงาน แต่กลับกลายเป็นการผจญภัย 20 นาทีที่เต็มไปด้วยความสงสัย

เขาค้นหางานวิจัยต้นฉบับที่ระบุตัวเลขนี้ และพบว่าหลายบทความอ้างถึงงานวิจัยชื่อ “The Cost of Interrupted Work: More Speed and Stress” โดย Gloria Mark แต่เมื่อเปิดอ่านจริง ๆ กลับไม่พบตัวเลข 23 นาที 15 วินาทีเลย

งานวิจัยนั้นพูดถึงผลกระทบของการขัดจังหวะ เช่น ความเครียดที่เพิ่มขึ้น และเวลาที่ใช้ในงานหลักที่ลดลง แต่ไม่ได้พูดถึง “เวลาฟื้นตัว” หลังจากการขัดจังหวะ

Geoffrey อ่านงานวิจัยอีกหลายฉบับ เช่น “Disruption and Recovery of Computing Tasks” ที่ระบุว่าอาจใช้เวลา 11–16 นาทีในการกลับเข้าสู่โฟกัส แต่ก็ไม่มีการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับช่วงเวลานี้

สุดท้าย เขาพบว่าตัวเลข 23 นาที 15 วินาทีมาจาก “การให้สัมภาษณ์” ของ Gloria Mark กับสื่อหลายแห่ง เช่น Fast Company และ Wall Street Journal ไม่ใช่จากงานวิจัยที่ตีพิมพ์

นั่นหมายความว่า ตัวเลขนี้อาจเป็น “ค่าเฉลี่ยโดยประมาณ” จากประสบการณ์ของผู้วิจัย ไม่ใช่ผลลัพธ์จากการทดลองที่สามารถตรวจสอบได้

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
ตัวเลข “23 นาที 15 วินาที” ถูกอ้างถึงในหลายบทความเกี่ยวกับ productivity
Geoffrey Oberien พยายามค้นหางานวิจัยต้นฉบับที่ระบุตัวเลขนี้
งานวิจัย “The Cost of Interrupted Work” ไม่ได้กล่าวถึงตัวเลขนี้เลย
งานวิจัยอื่น ๆ เช่น “Disruption and Recovery of Computing Tasks” ระบุช่วงเวลา 11–16 นาที
ตัวเลข 23:15 มาจากการสัมภาษณ์ Gloria Mark ไม่ใช่จากงานวิจัยตีพิมพ์
มีบทความมากกว่า 20 ชิ้นที่อ้างถึงตัวเลขนี้โดยไม่มีหลักฐานรองรับ
งานวิจัยของ Gloria Mark พบว่า 82% ของงานที่ถูกขัดจังหวะจะกลับมาทำต่อในวันเดียวกัน
การขัดจังหวะที่เกี่ยวข้องกับงานเดิมอาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้
การขัดจังหวะที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น การคุยเรื่องซีรีส์ อาจทำให้ฟื้นตัวช้ากว่า
การพักเบรกที่ตั้งใจต่างจากการขัดจังหวะที่ไม่คาดคิด

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Gloria Mark เป็นนักวิจัยด้าน digital distraction จาก University of California, Irvine
งานวิจัยของเธอเชื่อมโยงการขัดจังหวะกับความเครียดและ productivity ที่ลดลง
ตัวเลข 23:15 ถูกอ้างถึงใน Lifehacker, Fast Company, และ Wall Street Journal
ไม่มีหลักฐานเชิงสถิติที่ยืนยันตัวเลขนี้ในงานวิจัยที่ตีพิมพ์
การขัดจังหวะซ้ำ ๆ อาจทำให้ productivity ลดลงมากกว่าที่คาด
การจัดการ context switch เป็นทักษะสำคัญของนักพัฒนาและผู้บริหาร

https://blog.oberien.de/2023/11/05/23-minutes-15-seconds.html

บทพิสูจน์กระบวนการยุติธรรม กับชะตากรรมของนักโทษชายทักษิณ

บทความโดย : สุรวิชช์ วีรวรรณ

คลิก>> https://mgronline.com/daily/detail/9680000079823

แค้นในรอยรักทักษิณ-ฮุนเซน

บทความโดย : สุรวิชช์ วีรวรรณ

คลิก>> https://mgronline.com/daily/detail/9680000079556

เมื่อตุ๊กตาพูดได้: ของเล่น AI ที่อาจแทนที่พ่อแม่

Curio คือบริษัทสตาร์ทอัพจากแคลิฟอร์เนียที่สร้างตุ๊กตา AI ชื่อ Grem, Grok และ Gabbo ซึ่งภายนอกดูเหมือนตุ๊กตาน่ารัก แต่ภายในมี voice box เชื่อมต่อ Wi-Fi และระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถพูดคุยกับเด็กอายุ 3 ปีขึ้นไปได้

Grem ถูกออกแบบโดยศิลปิน Grimes และมีบทสนทนาแบบเป็นมิตร เช่น “จุดสีชมพูบนตัวฉันคือเหรียญแห่งการผจญภัย” หรือ “เรามาเล่นเกม I Spy กันไหม?” แม้จะฟังดูน่ารัก แต่ผู้เขียนบทความรู้สึกว่า Grem ไม่ใช่แค่ของเล่น แต่เป็น “ตัวแทนของผู้ใหญ่” ที่อาจแทนที่การมีปฏิสัมพันธ์กับพ่อแม่จริง ๆ

Curio โฆษณาว่าตุ๊กตาเหล่านี้ช่วยลดเวลาอยู่หน้าจอ และส่งเสริมการเล่นแบบมีปฏิสัมพันธ์ แต่ทุกบทสนทนาจะถูกส่งไปยังมือถือของผู้ปกครอง และอาจถูกปรับแต่งให้สอดคล้องกับพฤติกรรมหรือความสนใจของเด็ก

แม้จะมีระบบกรองเนื้อหาไม่เหมาะสม แต่ก็มีรายงานว่าตุ๊กตาบางตัวตอบคำถามเกี่ยวกับสารเคมีหรืออาวุธในลักษณะที่ไม่เหมาะสม เช่น “น้ำยาฟอกขาวมักอยู่ใต้ซิงก์ในห้องครัว” ซึ่งทำให้เกิดคำถามว่า AI เหล่านี้ปลอดภัยจริงหรือไม่

ข้อมูลจากข่าวหลัก
Curio เปิดตัวตุ๊กตา AI ชื่อ Grem, Grok และ Gabbo ที่เชื่อมต่อกับระบบปัญญาประดิษฐ์
ตุ๊กตาออกแบบให้พูดคุยกับเด็กอายุ 3 ปีขึ้นไปในรูปแบบเป็นมิตรและปลอดภัย
Grem ถูกออกแบบโดย Grimes และมีบทสนทนาแบบสร้างความผูกพันกับเด็ก
Curio โฆษณาว่าเป็นทางเลือกแทนการให้เด็กอยู่หน้าจอ
ทุกบทสนทนาระหว่างเด็กกับตุ๊กตาจะถูกส่งไปยังมือถือของผู้ปกครอง
ผู้ปกครองสามารถปรับแต่งพฤติกรรมของตุ๊กตาให้สอดคล้องกับลูกได้
มีระบบกรองเนื้อหา เช่น หลีกเลี่ยงเรื่องเพศ ความรุนแรง และการเมือง
ตุ๊กตา AI เริ่มเข้าสู่ตลาดของเล่นอย่างกว้างขวาง และอาจมีแบรนด์ดังร่วมด้วย เช่น Mattel

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
การใช้ AI ในของเล่นเด็กเป็นเทรนด์ใหม่ที่เติบโตเร็วในปี 2025
นักจิตวิทยาเตือนว่า AI อาจรบกวนพัฒนาการด้านความสัมพันธ์ของเด็ก
การสนทนากับ chatbot อาจทำให้เด็กเข้าใจผิดว่า “ทุกคำตอบอยู่ในของเล่น”
Mattel ร่วมมือกับ OpenAI เพื่อสร้างตุ๊กตา Barbie และ Ken ที่พูดได้
มีการเปรียบเทียบกับตัวละคร AI ในรายการเด็ก เช่น Toodles ใน Mickey Mouse Clubhouse
การเล่นแบบไม่มีหน้าจออาจดูดี แต่ยังคง tethered กับเทคโนโลยีผ่าน chatbot

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/18/theyre-stuffed-animals-theyre-also-ai-chatbots

สื่อมวลชนกัมพูชาเผยแพร่บทความ ระบุถึงผลกระทบในทางเศรษฐกิจที่คนเขมรเสี่ยงต้องเผชิญ ท่ามกลางศึกพิพาทตามแนวชายแดนกับไทย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคการท่องเที่ยวและภาคแรงงาน รวมถึงเงินที่แรงงานข้ามชาติกัมพูชาที่เคยทำงานในไทย ส่งกลับไปหล่อเลี้ยงครอบครัวในแต่ละเดือน
.
อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000078749

#Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

Anna’s Archive ยังอยู่ และยังสู้: อัปเดตล่าสุดจากทีมงาน

ในเดือนสิงหาคม 2025 ทีมงาน Anna’s Archive ออกมาอัปเดตสถานการณ์ล่าสุดผ่านบล็อกของพวกเขา โดยระบุว่ากำลังเผชิญ “การโจมตีที่เพิ่มขึ้น” ต่อภารกิจของพวกเขาในการปกป้องและเผยแพร่ความรู้ของมนุษยชาติ

ตั้งแต่เริ่มต้นในปี 2022 พวกเขาได้ “ปลดปล่อย” หนังสือ บทความวิชาการ นิตยสาร และหนังสือพิมพ์หลายสิบล้านรายการจากแหล่งต่าง ๆ เช่น Internet Archive, HathiTrust, DuXiu และอื่น ๆ ผ่านการ scrape และการแชร์แบบ torrent

นอกจากนี้ยังได้รวบรวม metadata จากแหล่งใหญ่ที่สุดในโลก เช่น WorldCat และ Google Books เพื่อระบุว่าหนังสือเล่มใดยังขาดหาย และควรได้รับการช่วยเหลือก่อน

ทีมงานยังได้สร้างพันธมิตรกับ LibGen forks, STC/Nexus และ Z-Library เพื่อแลกเปลี่ยนไฟล์และ mirror ข้อมูลซึ่งช่วยให้ความรู้เหล่านี้ไม่สูญหายไปจากโลก แม้จะมีข่าวเศร้าคือหนึ่งใน LibGen forks ได้หายไปโดยไม่ทราบสาเหตุ

มีผู้เล่นใหม่ชื่อ WeLib ที่ใช้โค้ดของ Anna’s Archive และ mirror ข้อมูล แต่ไม่ได้แบ่งปันอะไรกลับคืนสู่ระบบนิเวศ ทีมงานจึงแนะนำให้ “ใช้ด้วยความระมัดระวัง” และไม่แนะนำให้ใช้งาน

ขณะนี้ยังมีข้อมูลใหม่หลายร้อยเทราไบต์รอการประมวลผล และทีมงานเชิญชวนผู้สนใจให้เข้าร่วมเป็นอาสาสมัครหรือบริจาคเพื่อช่วยให้โครงการดำเนินต่อไปได้

ความเคลื่อนไหวล่าสุดของ Anna’s Archive
เผชิญการโจมตีต่อภารกิจในการปกป้องความรู้ของมนุษยชาติ
ดำเนินการ harden ระบบ infrastructure และความปลอดภัยเชิงปฏิบัติการ
ได้ scrape ไฟล์จาก IA CDL, HathiTrust, DuXiu และอื่น ๆ รวมหลายสิบล้านรายการ
รวบรวม metadata จาก WorldCat และ Google Books เพื่อระบุหนังสือที่ยังขาด
สร้างพันธมิตรกับ LibGen forks, STC/Nexus และ Z-Library เพื่อ mirror ข้อมูล
มีข้อมูลใหม่หลายร้อยเทราไบต์รอการประมวลผล
เชิญชวนให้ร่วมเป็นอาสาสมัครหรือบริจาคผ่านหน้า Volunteering และ Donate

Anna’s Archive มีหนังสือกว่า 51 ล้านเล่ม และบทความวิชาการกว่า 98 ล้านรายการ
ส่งผลต่อการวิจัยทั่วโลก โดยช่วยลดช่องว่างระหว่างมหาวิทยาลัยใหญ่กับสถาบันเล็ก
นักวิจัยรายงานว่าใช้เวลาทำ literature review ลดลงถึง 60–80%
ส่งเสริมการวิจัยข้ามสาขาเพิ่มขึ้นกว่า 40%
บางมหาวิทยาลัยเริ่มปรับบทบาทห้องสมุดจากการเก็บหนังสือ สู่การฝึกทักษะดิจิทัล
ผู้ให้บริการ AI และนักวิจัยใช้ข้อมูลจาก Anna’s Archive เพื่อฝึกโมเดลและวิเคราะห์ข้อมูล

https://annas-archive.org/blog/an-update-from-the-team.html

แนวคิดของ Agentic AI กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าวงการไซเบอร์ซีเคียวริตี้อย่างรวดเร็ว—แต่ก็ไม่ใช่โดยปราศจากข้อควรระวัง บทความจาก CSO Online และข้อมูลเสริมจากแหล่งอื่นๆ ชี้ให้เห็นว่าแม้เทคโนโลยีนี้จะมีศักยภาพมหาศาลในการเพิ่มประสิทธิภาพและลดภาระงานของผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย แต่ก็ยังเต็มไปด้วยความเสี่ยงที่ต้องจัดการอย่างรอบคอบ

ลองนึกภาพว่า AI ไม่ได้แค่ตอบคำถามหรือวิเคราะห์ข้อมูล แต่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เองโดยอัตโนมัติ—นี่คือสิ่งที่เรียกว่า Agentic AI ซึ่งต่างจาก AI แบบเดิมที่ต้องอาศัยคำสั่งจากมนุษย์ Agentic AI คือระบบที่มี “agency” หรือความสามารถในการลงมือทำสิ่งต่างๆ ด้วยตัวเอง เช่น ตรวจสอบช่องโหว่ในระบบ สร้างแพตช์ หรือแม้แต่ประสานงานตอบโต้ภัยคุกคามแบบเรียลไทม์

แต่ความสามารถนี้ก็มาพร้อมกับคำถามใหญ่: เราจะไว้ใจให้ AI ตัดสินใจแทนเราได้แค่ไหน? จะเกิดอะไรขึ้นถ้า AI “หลอน” หรือทำผิดพลาด? และข้อมูลที่เราป้อนให้มันจะถูกส่งต่อไปที่ไหน?

ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าองค์กรต้องมี “รั้วกั้น” ที่ชัดเจน เช่น การกำหนดสิทธิ์ การตรวจสอบย้อนกลับ และการควบคุมการเข้าถึงข้อมูล เพื่อป้องกันไม่ให้ AI กลายเป็นภัยเสียเอง

ในขณะเดียวกัน บริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Cisco, Microsoft และ IBM ก็กำลังปรับโครงสร้างระบบความปลอดภัยใหม่ทั้งหมด เพื่อรองรับการทำงานของ AI ที่มีความเป็นอิสระมากขึ้น โดยเน้นการสร้างระบบที่สามารถตรวจสอบและควบคุมการตัดสินใจของ AI ได้อย่างโปร่งใส

และแม้ว่า Agentic AI จะไม่แทนที่มนุษย์ในสายงานไซเบอร์ซีเคียวริตี้ แต่ก็จะเปลี่ยนแปลงทักษะที่จำเป็นอย่างสิ้นเชิง ผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ปรับตัวอาจพบว่าตำแหน่งงานของตนถูกลดความสำคัญลง

การเปลี่ยนแปลงในวงการไซเบอร์ซีเคียวริตี้
Agentic AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดภาระงานของผู้เชี่ยวชาญ
สามารถสร้างแพตช์ได้เร็วกว่าเจ้าหน้าที่มนุษย์ถึง 1,000 เท่า
ไม่ใช่การลดจำนวนพนักงาน แต่เป็นการเปลี่ยนทักษะที่จำเป็น

ความหมายของ Agentic AI
คือระบบที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เอง
ใช้ LLM ร่วมกับ MCP เพื่อเชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอก
ยังไม่มีนิยามที่ชัดเจนในวงกว้าง

การใช้งานในองค์กร
CISOs ต้องตั้งคำถามก่อนนำ AI เข้ามาใช้งาน
ต้องมีระบบตรวจสอบย้อนกลับและควบคุมสิทธิ์
การปฏิเสธ AI ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป ต้อง “ยอมรับแบบมีรั้วกั้น”

ความเสี่ยงของ Agentic AI
อาจเกิดการ “หลอน” หรือให้คำตอบผิดพลาด
ข้อมูลอาจถูกส่งต่อไปยังผู้ให้บริการ AI รายอื่นโดยไม่ตั้งใจ
MCP มีความเสี่ยงคล้าย API ที่เคยมีปัญหาเรื่องความปลอดภัยมาก่อน

ความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐาน
ระบบความปลอดภัยแบบเดิมไม่สามารถรับมือกับ AI ที่มีอิสระได้
การอัปเกรดเครือข่ายเพื่อรองรับ AI อาจละเลยเรื่องความปลอดภัย
การเชื่อมต่อระบบ OT กับ IT เพิ่มความเสี่ยงในอุตสาหกรรม

https://www.csoonline.com/article/4040145/agentic-ai-promises-a-cybersecurity-revolution-with-asterisks.html