🎙️ เรื่องเล่าจาก WeChat ถึง Douyin: เมื่อโพสต์ทุกชิ้นต้องบอกว่า “มนุษย์หรือ AI” ในเดือนกันยายน 2025 จีนได้บังคับใช้กฎหมายใหม่ที่กำหนดให้ทุกแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต้องติดป้ายกำกับเนื้อหาที่สร้างโดย AI อย่างชัดเจน ทั้งในรูปแบบที่ผู้ใช้มองเห็นได้ (explicit labels) และฝังไว้ใน metadata สำหรับระบบอัตโนมัติ (implicit identifiers) โดยมีเป้าหมายเพื่อควบคุมการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จ, deepfake, และการชักจูงทางความคิดผ่านเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ แพลตฟอร์มยักษ์ใหญ่ของจีน เช่น WeChat, Douyin (TikTok เวอร์ชันจีน), Weibo และ RedNote ต่างออกประกาศให้ผู้ใช้ต้อง “ประกาศด้วยตัวเอง” หากโพสต์นั้นสร้างด้วย AI และห้ามลบหรือแก้ไขป้ายกำกับที่ระบบติดไว้โดยเด็ดขาด หากฝ่าฝืน อาจถูกลบโพสต์หรือถูกลงโทษตามที่ Cyberspace Administration of China (CAC) กำหนดไว้ นอกจากนี้ CAC ยังเปิดช่องให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถ “รายงาน” เนื้อหาที่ไม่ได้ติดป้าย AI ได้ด้วยตนเอง และมีการตั้งระบบตรวจสอบ metadata เพื่อช่วยตรวจจับเนื้อหาที่หลุดรอดจากการติดป้าย แม้จีนจะเป็นประเทศแรกที่ออกกฎหมายลักษณะนี้อย่างเป็นทางการ แต่แนวคิดนี้กำลังแพร่ไปทั่วโลก เช่น Internet Engineering Task Force เสนอให้มี “AI header field” สำหรับเว็บไซต์ และ Google ก็เริ่มฝัง C2PA credentials ในภาพถ่ายจาก Pixel 10 เพื่อบอกว่า “ภาพนี้ผ่าน AI หรือไม่” https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/chinese-social-media-firms-comply-with-strict-ai-labelling-law-making-it-clear-to-users-and-bots-whats-real-and-whats-not

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

🎙️ Humain กับภารกิจเปลี่ยนซาอุฯ ให้เป็นมหาอำนาจ AI ด้วยชิปจากสหรัฐฯ กลางปี 2025 ซาอุดีอาระเบียเปิดตัวบริษัทใหม่ชื่อว่า “Humain” ภายใต้การสนับสนุนจากกองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ (Public Investment Fund) โดยมีเป้าหมายชัดเจน: เปลี่ยนประเทศให้กลายเป็นศูนย์กลางด้านปัญญาประดิษฐ์ของภูมิภาค Humain เริ่มต้นด้วยการสร้างศูนย์ข้อมูล (data centers) ขนาดใหญ่ในสองเมืองหลักคือ ริยาดและดัมมาม โดยแต่ละแห่งจะมีความสามารถในการใช้พลังงานสูงถึง 100 เมกะวัตต์ และมีกำหนดเปิดใช้งานในช่วงไตรมาสที่สองของปี 2026 สิ่งที่น่าสนใจคือ Humain เลือกใช้ชิป AI จากบริษัทสหรัฐฯ เช่น NVIDIA และ AMD โดยได้รับอนุมัติให้นำเข้า “Blackwell” chips รุ่นล่าสุดจำนวน 18,000 ชิ้น ซึ่งถือเป็นการลงทุนเชิงกลยุทธ์ที่สะท้อนถึงความร่วมมือระหว่างซาอุฯ กับสหรัฐฯ ที่ลึกซึ้งขึ้นเรื่อยๆ นอกจากนี้ Humain ยังมีแผนขยายศูนย์ข้อมูลให้มีขนาดรวมถึง 1.9 กิกะวัตต์ภายในปี 2030 และร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกอย่าง Qualcomm, Cisco และแม้แต่ xAI ของ Elon Musk เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ที่ครอบคลุมทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เบื้องหลังทั้งหมดนี้คือวิสัยทัศน์ของมกุฎราชกุมาร Mohammed bin Salman ที่ต้องการผลักดันประเทศให้พ้นจากการพึ่งพาน้ำมัน และเข้าสู่เศรษฐกิจแห่งอนาคตผ่าน “Vision 2030” 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Humain เป็นบริษัท AI ใหม่ของซาอุดีอาระเบีย เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2025 ➡️ เริ่มสร้างศูนย์ข้อมูลในริยาดและดัมมาม กำหนดเปิดใช้งานต้นปี 2026 ➡️ แต่ละแห่งมีความสามารถเริ่มต้นที่ 100 เมกะวัตต์ ➡️ ใช้ชิป AI จากสหรัฐฯ เช่น NVIDIA และ AMD ➡️ ได้รับอนุมัติให้นำเข้า Blackwell chips จำนวน 18,000 ชิ้น ➡️ มีแผนขยายศูนย์ข้อมูลรวมถึง 1.9 กิกะวัตต์ภายในปี 2030 ➡️ ร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก เช่น Qualcomm, Cisco และ xAI ➡️ Humain อยู่ภายใต้การดูแลของกองทุน PIF และมกุฎราชกุมาร Mohammed bin Salman ➡️ เป้าหมายคือสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI และโมเดลขั้นสูงในภูมิภาค ➡️ การเปิดตัว Humain เกิดขึ้นพร้อมกับการเยือนของประธานาธิบดีทรัมป์ ซึ่งมีการตกลงมูลค่า 600 พันล้านดอลลาร์กับบริษัทสหรัฐฯ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Blackwell chips ของ NVIDIA เป็นชิป AI รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่องานประมวลผลขนาดใหญ่ เช่น LLM และการฝึกโมเดล deep learning ➡️ การใช้ชิปจากสหรัฐฯ สะท้อนถึงการพึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตกในช่วงเปลี่ยนผ่านของซาอุฯ ➡️ Vision 2030 เป็นแผนยุทธศาสตร์ของซาอุฯ ที่มุ่งเน้นการลดการพึ่งพาน้ำมันและส่งเสริมเทคโนโลยี ➡️ การลงทุนใน AI ยังรวมถึงการฝึกอบรมบุคลากร 20,000 คนภายในปี 2030 ➡️ การสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ซาอุฯ มีอำนาจในการประมวลผลข้อมูลในระดับภูมิภาค https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/26/saudi039s-humain-to-launch-data-centers-with-us-chips-in-early-2026-bloomberg-news-reports

เทคโนโลยีขนาดใหญ่วางแผนที่จะใช้ชิปสมองเพื่ออ่านผู้ใช้’ ความคิด: การศึกษา 25 สิงหาคม 2568 Big Tech กําลังวางแผนที่จะปรับใช้ชิปสมองที่สามารถอ่านความคิดของผู้ใช้’ ตามการศึกษาใหม่ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดเกี่ยวกับการปลูกถ่ายระบบประสาทหรือที่เรียกว่าอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมอง (BCI) ซึ่งอาจเปิดเผยความลับภายในสุดในขณะที่ปลอมตัวเป็นตัวช่วยสําหรับบุคคลที่เป็นอัมพาตในการ สื่อสาร ตีพิมพ์ในวารสารการแพทย์ เซลล์การวิจัยแสดงให้เห็นว่าอุปกรณ์เหล่านี้ถอดรหัสสัญญาณสมองเพื่อสร้างคําพูดสังเคราะห์ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนและความพยายามเพียงเล็กน้อย ทําให้เกิดสัญญาณเตือนเกี่ยวกับการบุกรุกความเป็นส่วนตัวในขณะที่บริษัทอย่าง Neuralink ผลักดันให้มีการนําไปใช้อย่างกว้างขวาง ในขณะที่ผู้เสนอเสนอผลประโยชน์สําหรับผู้พิการ นักวิจารณ์เตือนว่าการบูรณาการที่ไม่ได้รับการตรวจสอบอาจทําให้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีสามารถเก็บเกี่ยวข้อมูลประสาทเพื่อการเฝ้าระวัง การจัดการ หรือผลกําไร โดยเปลี่ยนการรับรู้ส่วนบุคคลให้เป็นทรัพยากรที่เป็นสินค้าโดยไม่ได้รับความยินยอม ความทันสมัย.ข่าวสาร รายงาน: BCI ทํางานโดยใช้อาร์เรย์อิเล็กโทรดขนาดเล็กเพื่อตรวจสอบกิจกรรมในเยื่อหุ้มสมองสั่งการของสมอง, ภูมิภาคที่ควบคุมกล้ามเนื้อที่เกี่ยวข้องกับการพูด จนถึงขณะนี้ เทคโนโลยีนี้อาศัยสัญญาณจากบุคคลที่เป็นอัมพาตที่พยายามพูดอย่างแข็งขัน อย่างไรก็ตาม ทีมงานสแตนฟอร์ดค้นพบว่าแม้แต่คําพูดในจินตนาการก็ยังสร้างสัญญาณที่คล้ายกันในเยื่อหุ้มสมองสั่งการ แม้ว่าจะอ่อนแอกว่าก็ตาม ด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์, พวกเขาแปลสัญญาณจาง ๆ เหล่านั้นเป็นคําที่มีความแม่นยําสูงสุด 74% จากคําศัพท์ 125,000 คํา “เรากําลังบันทึกสัญญาณขณะที่พวกเขากําลังพยายามพูดและแปลสัญญาณประสาทเหล่านั้นเป็นคําที่พวกเขาพยายามจะพูด ” erin Kunz นักวิจัยหลังปริญญาเอกจาก Neural Prosthetics Translational Laboratory ของ Stanford กล่าว แต่การก้าวกระโดดทางเทคโนโลยีนี้ทําให้เกิดธงแดงในหมู่นักวิจารณ์ที่เตือนถึงอนาคตดิสโทเปียที่ความคิดส่วนตัวของคุณอาจถูกเปิดเผย Nita Farahany ศาสตราจารย์ด้านกฎหมายและปรัชญาของมหาวิทยาลัย Duke และผู้เขียน การต่อสู้เพื่อสมองของคุณ, ส่งเสียงสัญญาณเตือนภัยบอก เอ็นพีอาร์, “ยิ่งเราผลักดันงานวิจัยนี้ไปข้างหน้า สมองของเราก็จะโปร่งใสมากขึ้นเท่านั้น” ฟาราฮานีแสดงความกังวลว่า บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Apple, Google และ Meta สามารถใช้ประโยชน์จาก BCI เพื่อเข้าถึงจิตใจของผู้บริโภคโดยไม่ได้รับความยินยอม โดยเรียกร้องให้มีการป้องกัน เช่น รหัสผ่าน เพื่อปกป้องความคิดที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เป็นส่วนตัว “เราต้องตระหนักว่ายุคใหม่ของความโปร่งใสของสมองนี้เป็นขอบเขตใหม่สําหรับเราจริงๆ,” Farahany กล่าว ในขณะที่โลกจับจ้องไปที่ปัญญาประดิษฐ์ผู้หวดที่หนักที่สุดในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีบางคนกําลังทุ่มเงินหลายพันล้านให้กับ BCI Elon Musk ชายที่ร่ํารวยที่สุดในโลกได้ระดมทุน 1.2 พันล้านดอลลาร์สําหรับกิจการ Neuralink ของเขาซึ่งขณะนี้กําลังดําเนินการทดลองทางคลินิกร่วมกับสถาบันชั้นนําเช่น Barrow Neurological Institute, The Miami Project to Cure Paralysis และ Cleveland Clinic Abu Dhabi ตอนนี้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอีกคนกําลังเข้าสู่การต่อสู้ Sam Altman ผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI กําลังเปิดตัว Merge Labs เพื่อท้าทาย Neuralink ของ Musk Merge Labs ได้รับการสนับสนุนจากบริษัทร่วมทุนของ OpenAI และมีมูลค่า 850 ล้านดอลลาร์ โดยกําลังมองหาเงินทุน 250 ล้านดอลลาร์ ไฟแนนเชียลไทมส์● แม้ว่าอัลท์แมนจะทําหน้าที่เป็นผู้ร่วมก่อตั้งร่วมกับอเล็กซ์ บลาเนียในโครงการสแกนม่านตาโลก แต่แหล่งข่าวระบุว่าเขาจะไม่รับบทบาทปฏิบัติการ

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

NVIDIA: จากการ์ด VGA ➡️ ไปสู่ GPU 🚀 และก้าวสู่ NPU หัวใจของ AI ❤️ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) 🤖 กำลังเปลี่ยนแปลงโลก NVIDIA ได้กลายเป็นบริษัทชั้นนำที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติครั้งนี้ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1993 โดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ด้วยวิสัยทัศน์ในการพัฒนาเทคโนโลยีกราฟิกสำหรับวิดีโอเกม 🎮 แต่เส้นทางของ NVIDIA ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแสดงผลภาพ มันวิวัฒนาการจาการ์ดแสดงผล VGA ธรรมดา ไปสู่หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลัง และสุดท้ายกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้ายหน่วยประมวลผลเส้นประสาท (NPU) ซึ่งช่วยเร่งการคำนวณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ neural networks. 🧠 จุดเริ่มต้นของ NVIDIA เกิดขึ้นในช่วงที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ 💻 กำลังมุ่งเน้นไปที่การแสดงผลกราฟิก ผลิตภัณฑ์แรกอย่าง NV1 ซึ่งเป็น graphics accelerator สำหรับ VGA ไม่ประสบความสำเร็จมากนัก 📉 เนื่องจากใช้รูปแบบ quadrilateral primitives ที่ไม่เข้ากันกับมาตรฐาน DirectX ของ Microsoft ทำให้บริษัทเกือบล้มละลาย 😥 แต่ NVIDIA ฟื้นตัวได้ด้วย RIVA 128 ในปี 1997 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกที่รองรับ triangle primitives และขายได้กว่า 1 ล้านหน่วยภายใน 4 เดือน 📈 สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทมั่นคงและเข้าสู่ตลาดการ์ดจอ VGA อย่างเต็มตัว. ในขณะนั้น VGA (Video Graphics Array) เป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับการแสดงผล แต่ NVIDIA มองเห็นศักยภาพในการพัฒนาให้ก้าวไกลกว่านั้น โดยเน้นที่การเร่งความเร็วกราฟิก 3 มิติสำหรับเกมและแอปพลิเคชัน การก้าวกระโดดครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 1999 เมื่อ NVIDIA เปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น "GPU แรกของโลก" 🌍 GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก VGA ตรงที่มันไม่ใช่แค่การ์ดแสดงผล แต่เป็นหน่วยประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการ transformation and lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ได้เอง ทำให้ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและปฏิวัติอุตสาหกรรมเกม. จากนั้น NVIDIA ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ 💰 ในการพัฒนา CUDA ในช่วงต้นปี 2000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ GPU สามารถรันโปรแกรมแบบขนานสำหรับงานคำนวณที่หนักหน่วง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล 📊 และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ 🧪 สิ่งนี้ขยายขอบเขตของ GPU จากแค่กราฟิกไปสู่การประมวลผลทั่วไป โดยในปี 2016 NVIDIA ได้บริจาค DGX-1 ซึ่งเป็น supercomputer ที่ใช้ GPU 8 ตัว ให้กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI เมื่อ AI เฟื่องฟู NVIDIA ได้ปรับ GPU ให้เหมาะสมกับงาน deep learning มากขึ้น ด้วยการแนะนำ Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta (2017) และ Turing (2018) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลพิเศษสำหรับการคำนวณ tensor/matrix ที่ใช้ใน neural networks ทำให้ GPU เร่งความเร็วการฝึกและ inference ของโมเดล AI ได้หลายเท่า. Tensor Cores รองรับความแม่นยำแบบ FP16, INT8 และ INT4 ซึ่งเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ คล้ายกับฟังก์ชันของ NPU (Neural Processing Unit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผล neural networks และ AI inference ในอุปกรณ์ edge. แม้ NVIDIA จะไม่เรียกผลิตภัณฑ์ของตนว่า NPU โดยตรง แต่เทคโนโลยีอย่าง Tensor Cores และ BlueField Data Processing Units (DPUs) ทำหน้าที่คล้ายกัน โดย DPU ช่วยจัดการงาน data center AI เช่น การเร่งข้อมูลและ security สำหรับ AI workloads. นอกจากนี้ ซีรีส์ Jetson สำหรับ embedded systems ยังรวม deep learning accelerators ที่คล้าย NPU สำหรับ robotics 🤖 และ autonomous vehicles 🚗. ในปัจจุบัน NVIDIA ครองตลาด GPU สำหรับ AI มากกว่า 80% และชิปอย่าง H100 และ Blackwell ถูกใช้ใน supercomputers กว่า 75% ของ TOP500 ทำให้บริษัทมีมูลค่าตลาดเกิน 4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025. 💰 การพัฒนาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ NVIDIA เป็นผู้นำใน AI แต่ยังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ 🩺 การขับขี่อัตโนมัติ และ robotics ด้วยโมเดลอย่าง NVLM 1.0 และ Isaac GR00T. สรุปแล้ว NVIDIA ได้วิวัฒนาการจากผู้ผลิตการ์ด VGA สู่ผู้ประดิษฐ์ GPU และกลายเป็นหัวใจของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้าย NPU ซึ่งช่วยให้โลกก้าวสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง 👍 การเดินทางนี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ในการปรับตัวและนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง. 💡 #ลุงเขียนหลานอ่าน

🧠 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

🧠 เมื่อ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นความเสี่ยง: NIST กับกรอบความปลอดภัยใหม่สำหรับยุคปัญญาประดิษฐ์ ในปี 2025 สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติของสหรัฐฯ หรือ NIST ได้เปิดตัวเอกสารแนวคิดใหม่ที่ชื่อว่า “Cyber AI Profile” ซึ่งเป็นความพยายามในการสร้างกรอบควบคุมความปลอดภัยเฉพาะสำหรับระบบ AI โดยอิงจากกรอบเดิมที่ใช้กันแพร่หลายอย่าง NIST SP 800-53 และ Cybersecurity Framework (CSF) แนวคิดหลักคือการสร้าง “control overlay” หรือชุดควบคุมที่ปรับแต่งให้เหมาะกับเทคโนโลยี AI แต่ละประเภท เช่น generative AI, predictive AI และ agentic AI โดยมีเป้าหมายเพื่อปกป้องความลับ ความถูกต้อง และความพร้อมใช้งานของข้อมูลในแต่ละกรณี NIST ยังเปิดช่องทางให้ผู้เชี่ยวชาญและประชาชนทั่วไปร่วมให้ความเห็นผ่าน Slack และเวิร์กช็อปต่าง ๆ เพื่อพัฒนาแนวทางนี้ให้ครอบคลุมและใช้งานได้จริง โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องรับมือกับ AI ทั้งในฐานะผู้ใช้และผู้พัฒนา อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญหลายคน เช่น Melissa Ruzzi จาก AppOmni ได้แสดงความกังวลว่าเอกสารนี้ยังขาดรายละเอียดที่จำเป็น เช่น ความแตกต่างระหว่าง AI แบบ supervised กับ unsupervised และการควบคุมตามระดับความอ่อนไหวของข้อมูล เช่น ข้อมูลสุขภาพหรือข้อมูลส่วนบุคคล นอกจากนี้ ยังมีเสียงเรียกร้องจากผู้บริหารด้านความปลอดภัย (CISO) ว่าอย่า “สร้างวงล้อใหม่” เพราะองค์กรต่าง ๆ กำลังเผชิญกับภาระด้านความปลอดภัยมากพออยู่แล้ว การเพิ่มกรอบใหม่ควรเชื่อมโยงกับสิ่งที่มีอยู่ ไม่ใช่สร้างสิ่งใหม่ที่ต้องเรียนรู้ทั้งหมดอีกครั้ง ✅ แนวคิดใหม่จาก NIST: Cyber AI Profile ➡️ สร้างกรอบควบคุมความปลอดภัยเฉพาะสำหรับระบบ AI ➡️ อิงจาก NIST SP 800-53 และ Cybersecurity Framework (CSF) ➡️ ใช้ “control overlay” เพื่อปรับแต่งการควบคุมให้เหมาะกับเทคโนโลยี AI แต่ละประเภท ✅ ประเภทของ AI ที่อยู่ในแนวทาง ➡️ generative AI: สร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ChatGPT ➡️ predictive AI: วิเคราะห์แนวโน้ม เช่น การคาดการณ์ยอดขาย ➡️ agentic AI: ระบบที่ตัดสินใจเอง เช่น หุ่นยนต์อัตโนมัติ ✅ ความร่วมมือและการเปิดรับความคิดเห็น ➡️ เปิด Slack channel ให้ผู้เชี่ยวชาญร่วมแสดงความเห็น ➡️ จัดเวิร์กช็อปเพื่อรับฟังจาก CISO และนักพัฒนา ➡️ เตรียมเผยแพร่ร่างแรกเพื่อรับความคิดเห็นสาธารณะ ✅ ความเชื่อมโยงกับกรอบเดิม ➡️ ใช้ taxonomy เดิมของ CSF เพื่อไม่ให้เกิดภาระใหม่ ➡️ เชื่อมโยงกับ AI Risk Management Framework เพื่อครอบคลุมความเสี่ยงด้านอื่น ๆ https://hackread.com/nist-concept-paper-ai-specific-cybersecurity-framework/

🎙️เรื่องเล่าจากสนาม AI: ลงทุนเป็นพันล้าน แต่ผลลัพธ์ยังไม่มา ลองนึกภาพบริษัททั่วโลกกำลังเทเงินมหาศาลลงในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้วยความหวังว่าจะได้ผลลัพธ์ที่เปลี่ยนเกม ทั้งลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ แต่สิ่งที่เกิดขึ้นจริงกลับคล้ายกับ “Productivity Paradox” ที่เคยเกิดขึ้นในยุคคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลเมื่อ 40 ปีก่อน—ลงทุนเยอะ แต่ผลผลิตไม่เพิ่มตามที่คาดไว้ บริษัทต่าง ๆ ใช้ AI เพื่อช่วยงานหลังบ้าน เช่น การเงิน ทรัพยากรบุคคล และบริการลูกค้า แต่หลายโครงการกลับล้มเหลวเพราะปัญหาทางเทคนิคและ “ปัจจัยมนุษย์” เช่น พนักงานต่อต้าน ขาดทักษะ หรือไม่เข้าใจการใช้งาน แม้จะมีความคาดหวังสูงจากเทคโนโลยีอย่าง ChatGPT หรือระบบอัตโนมัติ แต่ผลตอบแทนที่แท้จริงยังไม่ปรากฏชัดในตัวเลขกำไรของบริษัทนอกวงการเทคโนโลยี บางบริษัทถึงกับยกเลิกโครงการนำร่องไปเกือบครึ่ง อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่า AI อาจเป็น “เทคโนโลยีทั่วไป” (General Purpose Technology) เหมือนกับไฟฟ้าและอินเทอร์เน็ต ที่ต้องใช้เวลาหลายปีในการปรับตัวก่อนจะเห็นผลลัพธ์ที่แท้จริง ✅ การลงทุนใน AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ➡️ บริษัททั่วโลกเทเงินกว่า 61.9 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เพื่อพัฒนา AI ➡️ อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ ธนาคาร และค้าปลีกเป็นกลุ่มที่ลงทุนมากที่สุด ➡️ บริษัทเทคโนโลยีอย่าง Microsoft, Google, Amazon และ Nvidia เป็นผู้ได้ประโยชน์หลักในตอนนี้ ✅ ปรากฏการณ์ Productivity Paradox กลับมาอีกครั้ง ➡️ แม้จะมีการใช้ AI อย่างแพร่หลาย แต่ผลผลิตทางเศรษฐกิจยังไม่เพิ่มขึ้น ➡️ ปัญหาหลักคือการนำ AI ไปใช้งานจริงยังไม่แพร่หลาย และต้องการการปรับตัวในองค์กร ✅ ตัวอย่างบริษัทที่เริ่มใช้ AI อย่างจริงจัง ➡️ USAA ใช้ AI ช่วยพนักงานบริการลูกค้า 16,000 คนในการตอบคำถาม ➡️ แม้ยังไม่มีตัวเลขผลตอบแทนที่ชัดเจน แต่พนักงานตอบรับในทางบวก ‼️ ความล้มเหลวของโครงการ AI นำร่อง ⛔ 42% ของบริษัทที่เริ่มโครงการ AI ต้องยกเลิกภายในปี 2024 ⛔ ปัญหาหลักมาจาก “ปัจจัยมนุษย์” เช่น ขาดทักษะหรือความเข้าใจ ‼️ ความคาดหวังที่อาจเกินจริง ⛔ Gartner คาดว่า AI กำลังเข้าสู่ “ช่วงแห่งความผิดหวัง” ก่อนจะฟื้นตัว ⛔ CEO ของ Ford คาดว่า AI จะมาแทนที่พนักงานออฟฟิศครึ่งหนึ่งในสหรัฐฯ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/14/companies-are-pouring-billions-into-ai-it-has-yet-to-pay-off

🧠 เรื่องเล่าจากสนามทดสอบ: เมื่อ AI Red Teams ทำหน้าที่ “เจาะก่อนเจ็บ” เมื่อ “AI Red Teams” กลายเป็นด่านหน้าในการค้นหาช่องโหว่ของระบบปัญญาประดิษฐ์ ก่อนที่แฮกเกอร์ตัวจริงจะลงมือ โดยใช้เทคนิคตั้งแต่ prompt injection ไปจนถึง privilege escalation เพื่อทดสอบความปลอดภัยและความปลอดภัยของโมเดล AI ที่กำลังถูกนำไปใช้ในธุรกิจทั่วโลก ในยุคที่ AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือ แต่เป็นผู้ช่วยตัดสินใจในองค์กร การรักษาความปลอดภัยของระบบ AI จึงไม่ใช่เรื่องรองอีกต่อไป ทีม Red Team ที่เชี่ยวชาญด้าน AI ได้พัฒนาเทคนิคใหม่ในการเจาะระบบ เช่น: - การหลอกให้โมเดลละเมิดข้อจำกัดด้วย prompt ที่ดูเหมือนไม่เป็นอันตราย - การใช้ emotional manipulation เช่น “คุณเข้าใจผิด” หรือ “ช่วยฉันเถอะ ฉุกเฉินมาก” - การเจาะ backend โดยตรงผ่าน creative injection และ endpoint targeting - การใช้โมเดลในฐานะตัวแทนผู้ใช้เพื่อขยายสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาต (access pivoting) เป้าหมายไม่ใช่แค่ “ทำให้โมเดลพัง” แต่เพื่อค้นหาว่าโมเดลจะตอบสนองอย่างไรเมื่อถูกโจมตีจริง และจะสามารถป้องกันได้หรือไม่ ✅ AI Red Teams คือทีมที่ใช้เทคนิคเจาะระบบเพื่อค้นหาช่องโหว่ในโมเดล AI ก่อนที่แฮกเกอร์จะพบ ➡️ ใช้เทคนิค prompt injection, privilege escalation, emotional manipulation ➡️ ทดสอบทั้งด้าน security (ป้องกัน AI จากโลกภายนอก) และ safety (ป้องกันโลกจาก AI) ✅ โมเดล AI มีลักษณะไม่แน่นอน (non-deterministic) ทำให้พฤติกรรมเปลี่ยนแม้ใช้ input เดิม ➡️ ทำให้การทดสอบต้องใช้หลายรอบและหลากหลายบริบท ➡️ การเจาะระบบต้องอาศัยทั้งเทคนิคและความเข้าใจเชิงพฤติกรรม ✅ ตัวอย่างเทคนิคที่ใช้ในการ red teaming ➡️ Prompt extraction: ดึงคำสั่งระบบที่ซ่อนอยู่ ➡️ Endpoint targeting: เจาะ backend โดยตรง ➡️ Creative injection: หลอกให้โมเดลเรียกใช้ฟังก์ชันอันตราย ➡️ Access pivoting: ใช้สิทธิ์ของ AI agent เพื่อเข้าถึงข้อมูลที่ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์ ✅ Red Teams พบช่องโหว่ในระบบจริง เช่น context window failure และ fallback behavior ที่ไม่ปลอดภัย ➡️ โมเดลลืมคำสั่งเดิมเมื่อบทสนทนายาวเกินไป ➡️ ตอบคำถามด้วยข้อมูลผิดหรือไม่ชัดเจนเมื่อไม่สามารถดึงข้อมูลได้ ✅ พบปัญหา privilege creep และการเข้าถึงข้อมูลเกินสิทธิ์ผ่าน AI interfaces ➡️ ผู้ใช้ระดับต่ำสามารถเข้าถึงข้อมูลระดับผู้บริหารได้ ➡️ โมเดลไม่ตรวจสอบสิทธิ์อย่างเหมาะสมเมื่อเรียกข้อมูล ‼️ Prompt injection สามารถทำให้โมเดลละเมิดข้อจำกัดและให้ข้อมูลอันตรายได้ ⛔ เช่น การเปลี่ยนคำถามเป็น “แค่เรื่องแต่ง” เพื่อให้โมเดลตอบคำถามผิดกฎหมาย ⛔ อาจนำไปสู่การสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือผิดจรรยาบรรณ ‼️ ระบบ AI ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอก เช่น API หรือฐานข้อมูล เสี่ยงต่อการ privilege escalation ⛔ โมเดลอาจเรียกใช้ฟังก์ชันที่ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์ ⛔ ส่งผลให้ข้อมูลภายในองค์กรรั่วไหลโดยไม่ตั้งใจ ‼️ การไม่ตรวจสอบ context และ scope อย่างเข้มงวดอาจทำให้โมเดลทำงานผิดพลาด ⛔ เช่น ลืมว่าอยู่ในโหมด onboarding แล้วไปดึงข้อมูล performance review ⛔ ทำให้เกิดการละเมิดความเป็นส่วนตัวในระบบที่มีความไวสูง ‼️ ระบบ prompt ที่ใช้ควบคุมพฤติกรรมของโมเดลอาจรั่วไหลได้ผ่าน prompt extraction ⛔ อาจเผยให้เห็น API key หรือคำสั่งภายในที่ควบคุมโมเดล ⛔ เป็นเป้าหมายสำคัญของผู้โจมตีที่ต้องการเข้าใจตรรกะของระบบ https://www.csoonline.com/article/4029862/how-ai-red-teams-find-hidden-flaws-before-attackers-do.html

🧠 เรื่องเล่าจากวอชิงตัน: เมื่อ AI ถูกใช้เพื่อลบครึ่งหนึ่งของกฎระเบียบรัฐบาลกลาง ในปีแรกของการกลับมาดำรงตำแหน่งของประธานาธิบดีทรัมป์ รัฐบาลสหรัฐฯ ตั้งเป้าหมายสุดโต่ง—ลบกฎระเบียบของรัฐบาลกลางให้ได้ถึง 50%! และเครื่องมือหลักที่ใช้คือ “DOGE AI Deregulation Decision Tool” ซึ่งเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดยหน่วยงานใหม่ชื่อ DOGE (Department of Government Efficiency) ที่เคยมี Elon Musk เป็นผู้นำ AI ตัวนี้ถูกออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์กฎระเบียบกว่า 200,000 ฉบับ และคัดเลือก 100,000 ฉบับที่ “ไม่จำเป็นตามกฎหมาย” เพื่อเสนอให้ลบออก โดยอ้างว่าจะช่วยประหยัดงบประมาณได้ถึง 1.5 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี และลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ลงจาก 3.6 ล้านชั่วโมงเหลือแค่ 36 ชั่วโมง! แต่การใช้ AI แบบนี้ก็ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะมีรายงานว่าเครื่องมือนี้เข้าใจภาษากฎหมายผิดพลาดหลายครั้ง และอาจนำไปสู่การลบกฎที่ยังจำเป็นอยู่โดยไม่ได้ตั้งใจ ✅ DOGE AI Deregulation Decision Tool ตั้งเป้าลบ 100,000 กฎระเบียบภายในปีแรกของรัฐบาลทรัมป์ ➡️ วิเคราะห์กฎระเบียบกว่า 200,000 ฉบับเพื่อคัดเลือกสิ่งที่ไม่จำเป็นตามกฎหมาย ➡️ ใช้แล้วใน HUD และ CFPB โดยเขียน “100% ของการยกเลิกกฎ” ที่ CFPB ✅ ระบบนี้อ้างว่าจะช่วยประหยัดงบประมาณและเวลาอย่างมหาศาล ➡️ ประหยัดงบประมาณได้ถึง $1.5 ล้านล้านต่อปี ➡️ ลดภาระงานจาก 3.6 ล้านชั่วโมงเหลือเพียง 36 ชั่วโมง ✅ DOGE ใช้กลยุทธ์ “AI-first” ตั้งแต่ต้นปี 2025 ➡️ เริ่มฝัง AI ในหน่วยงานรัฐบาลหลายแห่งตั้งแต่เดือนมีนาคม ➡️ เปิดตัวแชตบอท GSAi ให้พนักงานกว่า 1,500 คนใช้งาน ✅ แผนนี้เป็นส่วนหนึ่งของคำมั่นสัญญาในการลดกฎระเบียบของทรัมป์ ➡️ มาจากคำสั่งผู้บริหารเมื่อ 31 มกราคม 2025 ที่เรียกร้องให้ยกเลิกกฎ 10 ฉบับต่อการออกใหม่ 1 ฉบับ ➡️ DOGE ถูกตั้งขึ้นเพื่อผลักดันเป้าหมายนี้โดยตรง ‼️ AI เข้าใจภาษากฎหมายผิดพลาดหลายครั้ง ⛔ เจ้าหน้าที่ HUD รายงานว่า AI เข้าใจผิดว่ากฎที่ถูกต้องเป็นกฎที่ผิด ⛔ อาจนำไปสู่การลบกฎที่ยังจำเป็นอยู่โดยไม่ได้ตั้งใจ ‼️ การใช้ AI เพื่อลบกฎระเบียบอาจขัดต่อกฎหมายปกครอง (Administrative Procedure Act) ⛔ กฎหมายกำหนดให้ต้องมีเหตุผลที่ชัดเจนในการเปลี่ยนแปลงกฎ ⛔ การอ้างว่า “AI บอกให้ลบ” อาจไม่ผ่านการตรวจสอบของศาล ‼️ การใช้ระบบอัตโนมัติในระดับนี้อาจลดบทบาทของเจ้าหน้าที่รัฐและผู้เชี่ยวชาญ ⛔ เกิดความกังวลว่าการตัดสินใจสำคัญจะถูกแทนที่ด้วยอัลกอริธึม ⛔ อาจกระทบต่อความโปร่งใสและความรับผิดชอบของรัฐบาล ‼️ DOGE เคยมีปัญหาด้านความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ ⛔ เว็บไซต์ของ DOGE เคยถูกเจาะระบบและปล่อยข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจ ⛔ พนักงานบางคนมีประวัติที่น่าสงสัยและอุปกรณ์ถูกมัลแวร์โจมตี https://www.techspot.com/news/108826-doge-wants-use-ai-tool-eliminate-half-all.html

การเปรียบเทียบเหตุการณ์ในอดีตกับปัจจุบันเพื่อดูว่าเหตุการณ์อาจซ้ำรอยหรือไม่ โดยเฉพาะในบริบทของโรคระบาด อาวุธชีวภาพ และการปฏิวัติอุตสาหกรรม เป็นหัวข้อที่ซับซ้อนและต้องพิจารณาหลายมิติ ทั้งบริบททางประวัติศาสตร์ สังคม เทคโนโลยี และการเมือง เพื่อตอบคำถามนี้ ผมจะวิเคราะห์โดยเชื่อมโยงช่วงเวลาก่อนสงครามโลกครั้งที่ 2 (ทศวรรษ 1930) กับยุคปัจจุบัน (2020s) พร้อมทั้งพิจารณานิยามของอาวุธชีวภาพในอดีตและปัจจุบัน รวมถึงบทบาทของการปฏิวัติอุตสาหกรรม --- ### **1. เปรียบเทียบอดีต (ก่อนสงครามโลกครั้งที่ 2) กับปัจจุบัน** #### **บริบทอดีต (ทศวรรษ 1930)**: - **โรคระบาด**: ช่วงก่อนสงครามโลกครั้งที่ 2 ไม่มีการระบาดใหญ่ระดับโลกที่เทียบเท่าโควิด-19 แต่มีโรคติดเชื้อ เช่น วัณโรคและกาฬโรค ที่ยังเป็นปัญหาในบางพื้นที่ การระบาดของกาฬโรคในจีน (จากการโจมตีด้วยอาวุธชีวภาพของญี่ปุ่น เช่น หน่วย 731) ถูกมองว่าเป็น "โรคระบาด" ในท้องถิ่น โดยประชาชนทั่วไปมักไม่ทราบว่าเป็นผลจากอาวุธชีวภาพ เนื่องจากข้อมูลถูกปกปิดโดยรัฐบาลญี่ปุ่น - **นิยามอาวุธชีวภาพ**: ในยุคนั้น อาวุธชีวภาพถูกพัฒนาและใช้งานในลักษณะลับ ๆ โดยรัฐบาลหรือกองทัพ (เช่น ญี่ปุ่น) และมักถูกมองว่าเป็น "โรคระบาด" โดยสาธารณชน เนื่องจากขาดการสื่อสารที่โปร่งใส การรับรู้ของประชาชนจึงจำกัดอยู่ที่ผลกระทบ (การเจ็บป่วยและเสียชีวิต) มากกว่าที่จะเข้าใจว่าเป็นการโจมตีโดยเจตนา - **บริบททางสังคมและการเมือง**: ช่วงทศวรรษ 1930 เป็นยุคที่ความตึงเครียดทางการเมืองระหว่างประเทศสูงมาก มีการเตรียมพร้อมเพื่อสงคราม (เช่น เยอรมนี ญี่ปุ่น อิตาลี) ความไม่มั่นคงทางเศรษฐกิจหลังวิกฤตเศรษฐกิจโลก (1929) ทำให้เกิดความไม่ไว้วางใจในรัฐบาลและข้อมูลที่ถูกปกปิด - **การปฏิวัติอุตสาหกรรม**: อยู่ในช่วงการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 2 (ปลายศตวรรษที่ 19 ถึงต้นศตวรรษที่ 20) ซึ่งเน้นการผลิตจำนวนมาก (mass production) และการพัฒนาเทคโนโลยี เช่น ไฟฟ้าและเครื่องจักรกล ส่งผลให้เกิดความก้าวหน้าทางการทหารและการแพทย์ แต่การเข้าถึงข้อมูลและยารักษายังจำกัดในหลายพื้นที่ #### **บริบทปัจจุบัน (2020s)**: - **โรคระบาด**: โควิด-19 เป็นตัวอย่างชัดเจนของโรคอุบัติใหม่ที่มีผลกระทบระดับโลก เริ่มระบาดในปี 2019 และยังคงมีผลกระทบในด้านเศรษฐกิจ สังคม และการเมือง มีทฤษฎีสมคบคิดมากมายเกี่ยวกับต้นกำเนิดของไวรัส (เช่น การรั่วไหลจากห้องปฏิบัติการหรืออาวุธชีวภาพ) แต่ไม่มีหลักฐานทางวิทยาศาสตร์ที่ยืนยันว่าเป็นอาวุธชีวภาพ - **นิยามอาวุธชีวภาพ**: ในยุคปัจจุบัน อาวุธชีวภาพถูกนิยามว่าเป็นการใช้เชื้อโรคหรือสารพิษทางชีวภาพโดยเจตนาเพื่อทำลายมนุษย์ สัตว์ หรือพืช ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีชีวภาพ (เช่น CRISPR และการดัดแปลงพันธุกรรม) ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการพัฒนาอาวุธชีวภาพที่ซับซ้อนขึ้น อย่างไรก็ตาม การระบาดเช่นโควิด-19 ถูกมองว่าเป็น "โรคระบาดจากธรรมชาติ" โดยหน่วยงานสาธารณสุข เช่น WHO แม้ว่าจะมีข้อสงสัยในหมู่ประชาชนบางกลุ่ม - **บริบททางสังคมและการเมือง**: ปัจจุบันมีความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์ เช่น ความขัดแย้งระหว่างสหรัฐฯ-จีน รัสเซีย-ยูเครน และประเด็นในตะวันออกกลาง การเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็วผ่านอินเทอร์เน็ตและโซเชียลมีเดียทำให้เกิดการเผยแพร่ทฤษฎีสมคบคิดและข้อมูลที่อาจถูกบิดเบือน ซึ่งคล้ายกับการปกปิดข้อมูลในอดีต แต่ในรูปแบบที่แตกต่างออกไป - **การปฏิวัติอุตสาหกรรม**: ปัจจุบันอยู่ในยุคการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 ซึ่งเน้นเทคโนโลยีดิจิทัล ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) และเทคโนโลยีชีวภาพ ความก้าวหน้าเหล่านี้ทำให้เกิดทั้งโอกาส (เช่น การพัฒนาวัคซีน mRNA) และความเสี่ยง (เช่น การใช้เทคโนโลยีชีวภาพในทางที่ผิด) --- ### **2. ความเหมือนและความต่าง: จะซ้ำรอยหรือไม่?** #### **ความเหมือน**: 1. **ความไม่แน่นอนและการปกปิดข้อมูล**: - ในอดีต ข้อมูลเกี่ยวกับการใช้อาวุธชีวภาพ (เช่น หน่วย 731) ถูกปกปิด ทำให้ประชาชนมองว่าเป็นโรคระบาดธรรมชาติ ในปัจจุบัน ทฤษฎีสมคบคิดเกี่ยวกับโควิด-19 (เช่น ต้นกำเนิดในห้องปฏิบัติการ) ได้รับความสนใจจากสาธารณชน เนื่องจากความไม่โปร่งใสในช่วงแรกของการระบาด - ทั้งสองยุคมี "ความไม่ไว้วางใจ" ในรัฐบาลและหน่วยงานระหว่างประเทศ ซึ่งอาจนำไปสู่การตีความว่าโรคระบาดคือ "อาวุธ" หรือการสมคบคิด 2. **บริบทความตึงเครียดทางการเมือง**: - ก่อนสงครามโลกครั้งที่ 2 ความขัดแย้งระหว่างชาตินำไปสู่การเตรียมพร้อมเพื่อสงคราม ปัจจุบัน ความตึงเครียดระหว่างสหรัฐฯ-จีน และรัสเซีย-ตะวันตก ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความขัดแย้งครั้งใหญ่ (สงครามโลกครั้งที่ 3 ในสมมติฐาน) ซึ่งอาจเชื่อมโยงกับการใช้หรือการกล่าวหาเรื่องอาวุธชีวภาพ 3. **ผลกระทบจากการปฏิวัติอุตสาหกรรม**: - การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 2 นำมาซึ่งความก้าวหน้าทางการทหารและการแพทย์ ซึ่งถูกใช้ทั้งในทางสร้างสรรค์และทำลายล้าง ในยุคที่ 4 เทคโนโลยีชีวภาพและ AI ทำให้เกิดความสามารถในการสร้างทั้งยารักษา (เช่น วัคซีน) และความเสี่ยงจากการพัฒนาอาวุธชีวภาพที่ซับซ้อนขึ้น #### **ความต่าง**: 1. **ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี**: - ในอดีต การพัฒนาอาวุธชีวภาพ เช่น การใช้กาฬโรค ยังอยู่ในระดับพื้นฐานและจำกัดขอบเขต ปัจจุบัน เทคโนโลยีชีวภาพที่ทันสมัย เช่น การตัดต่อยีน ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับอาวุธชีวภาพที่อาจกำหนดเป้าหมายเฉพาะกลุ่มหรือมีผลกระทบที่รุนแรงกว่า - การสื่อสารในปัจจุบันรวดเร็วและแพร่หลายผ่านโซเชียลมีเดีย ทำให้ข้อมูล (หรือข้อมูลเท็จ) แพร่กระจายได้ง่าย ซึ่งต่างจากอดีตที่ข้อมูลถูกควบคุมโดยรัฐหรือสื่อกระแสหลัก 2. **การรับรู้ของสาธารณชน**: - ในทศวรรษ 1930 ประชาชนส่วนใหญ่ไม่ทราบถึงการใช้อาวุธชีวภาพและมองว่าเป็นโรคระบาดตามธรรมชาติ ปัจจุบัน การเข้าถึงข้อมูลทำให้สาธารณชนตั้งคำถามเกี่ยวกับต้นกำเนิดของโรคระบาดมากขึ้น แต่ก็มีความสับสนจากข้อมูลที่ขัดแย้งกัน 3. **ความพร้อมด้านสาธารณสุข**: - ในอดีต การตอบสนองต่อโรคระบาดมีจำกัด เนื่องจากขาดความรู้และเทคโนโลยี ปัจจุบัน ระบบสาธารณสุขทั่วโลกมีความพร้อมมากขึ้น (เช่น การพัฒนาวัคซีนในเวลาอันสั้น) แต่ก็เผชิญความท้าทายจากความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงยาและวัคซีน #### **การคาดการณ์**: - **ความเป็นไปได้ที่จะซ้ำรอย**: เหตุการณ์ในอดีตและปัจจุบันมีลักษณะคล้ายกันในแง่ของความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์และความไม่ไว้วางใจในข้อมูล หากเกิดความขัดแย้งครั้งใหญ่ในอนาคต (เช่น สงครามโลกครั้งที่ 3) อาจมีการกล่าวหาว่าโรคระบาดเป็นผลจากอาวุธชีวภาพ แม้ว่าจะไม่มีหลักฐานชัดเจน เหมือนที่เกิดขึ้นกับโควิด-19 - **ความแตกต่างที่สำคัญ**: ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในยุคที่ 4 ทำให้ผลกระทบของอาวุธชีวภาพ (หากมีการใช้) อาจรุนแรงและซับซ้อนกว่าอดีต แต่ในขณะเดียวกัน ความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองต่อโรคระบาดก็สูงขึ้น ซึ่งอาจลดผลกระทบได้ --- ### **3. การปฏิวัติอุตสาหกรรมและบทบาทต่อเหตุการณ์** - **การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 2 (ก่อนสงครามโลกครั้งที่ 2)**: - นำไปสู่การพัฒนาการผลิตอาวุธและยานพาหนะสำหรับสงคราม รวมถึงความก้าวหน้าทางการแพทย์ เช่น การผลิตยาปฏิชีวนะในช่วงต้น - อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีในยุคนั้นยังจำกัด ทำให้การพัฒนาอาวุธชีวภาพอยู่ในระดับพื้นฐาน เช่น การใช้เชื้อกาฬโรคหรือแอนแทรกซ์ - **การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 (ปัจจุบัน)**: - เทคโนโลยีชีวภาพและ AI ทำให้เกิดความก้าวหน้าในการแพทย์ เช่น การพัฒนาวัคซีน mRNA ในเวลาไม่ถึงหนึ่งปีสำหรับโควิด-19 - ความเสี่ยง: เทคโนโลยีเดียวกันนี้สามารถถูกใช้ในการพัฒนาอาวุธชีวภาพที่แม่นยำและรุนแรงกว่าเดิม เช่น การดัดแปลงพันธุกรรมของเชื้อโรค - การสื่อสารและข้อมูล: อินเทอร์เน็ตและโซเชียลมีเดียทำให้เกิดการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จหรือทฤษฎีสมคบคิด ซึ่งอาจกระตุ้นความตื่นตระหนกหรือความไม่ไว้วางใจในระบบสาธารณสุข - **บทบาทของการปฏิวัติอุตสาหกรรม**: ในทั้งสองยุค การปฏิวัติอุตสาหกรรมเป็นตัวกำหนดความสามารถในการพัฒนาทั้งอาวุธและยารักษา ในอดีต เทคโนโลยีจำกัดทำให้ผลกระทบของอาวุธชีวภาพอยู่ในวงจำกัด ปัจจุบัน ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้เกิดทั้งโอกาสและความเสี่ยงที่มากขึ้น --- ### **4. ข้อสรุปและการคาดการณ์** - **ความซ้ำรอย**: เหตุการณ์ในอดีตและปัจจุบันมีความคล้ายคลึงกันในแง่ของความตึงเครียดทางการเมืองและการรับรู้ของสาธารณชนที่มองว่าโรคระบาดอาจเกี่ยวข้องกับ "การสมคบคิด" หรืออาวุธชีวภาพ อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างในด้านเทคโนโลยีและการสื่อสารทำให้ผลกระทบและการตอบสนองในปัจจุบันซับซ้อนกว่า - **นิยามอาวุธชีวภาพ**: ในอดีต ประชาชนมักมองอาวุธชีวภาพเป็น "โรคระบาด" เนื่องจากขาดข้อมูล ปัจจุบัน การรับรู้ถึงความเป็นไปได้ของอาวุธชีวภาพเพิ่มขึ้น แต่ก็ถูกบดบังด้วยทฤษฎีสมคบคิดและข้อมูลที่ขัดแย้งกัน - **การปฏิวัติอุตสาหกรรม**: เป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดความสามารถในการพัฒนาทั้งยารักษาและอาวุธ ในยุคที่ 4 ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีชีวภาพและ AI ทำให้เกิดความท้าทายใหม่ ๆ ที่อาจนำไปสู่ความเสี่ยงที่มากขึ้นหากไม่มีการควบคุม - **การคาดการณ์ในอนาคต**: หากเกิดความขัดแย้งครั้งใหญ่ (เช่น สงครามโลกครั้งที่ 3) ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอาจทำให้เกิดการพัฒนาอาวุธชีวภาพที่ซับซ้อนขึ้น อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองของระบบสาธารณสุขทั่วโลกก็สูงขึ้น ซึ่งอาจช่วยลดผลกระทบได้ การควบคุมข้อมูลและการสร้างความไว้วางใจในสาธารณชนจะเป็นสิ่งสำคัญเพื่อป้องกันความตื่นตระหนกหรือการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จ หากต้องการให้ผมวิเคราะห์เพิ่มเติม เช่น การค้นหาข้อมูลจาก X posts หรือเว็บเกี่ยวกับความกังวลเรื่องอาวุธชีวภาพในปัจจุบัน หรือการเปรียบเทียบในมิติอื่น ๆ สามารถแจ้งได้เลยครับ! https://x.com/i/grok/share/PU2mYZMg5PYJrBY3mYl03H3QL

🧠 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

คนไทยหนึ่งเดียวในศูนย์วิจัย AI ระดับโลก! 'น้องต้า' วิจัย AI เปลี่ยนโลก พร้อมชี้ความแตกต่างด้าน 'ความคาดหวัง' https://www.thai-tai.tv/news/20356/ . #การศึกษา #คนไทย #มหาวิทยาลัย #AI #วิจัย #เทคโนโลยี #เอ้สุชัชวีร์ #คนไทยไม่แพ้ชาติใดในโลก #AI #ปัญญาประดิษฐ์ #มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย #เบิร์กลีย์ #BAIR #วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ #การศึกษาสหรัฐ #น้องต้า #เอ้สุชัชวีร์

🎙️ เรื่องเล่าจากรางรถไฟ: ช่องโหว่ที่ถูกละเลยในระบบสื่อสารรถไฟสหรัฐฯ ย้อนกลับไปปี 2012 นักวิจัยอิสระ Neil Smith ค้นพบช่องโหว่ในระบบสื่อสารระหว่างหัวและท้ายขบวนรถไฟ (Head-of-Train และ End-of-Train Remote Linking Protocol) ซึ่งใช้คลื่นวิทยุแบบไม่เข้ารหัสในการส่งข้อมูลสำคัญ เช่น คำสั่งเบรก Smith พบว่าแฮกเกอร์สามารถใช้เครื่องมือราคาถูก เช่น โมเด็มแบบ frequency shift keying และอุปกรณ์พกพาเล็ก ๆ เพื่อดักฟังและส่งคำสั่งปลอมไปยังระบบรถไฟได้ หากอยู่ในระยะไม่กี่ร้อยฟุต หรือแม้แต่จากเครื่องบินที่บินสูงก็ยังสามารถส่งสัญญาณได้ไกลถึง 150 ไมล์ แม้จะมีการแจ้งเตือนต่อสมาคมรถไฟอเมริกัน (AAR) แต่กลับถูกเพิกเฉย โดยอ้างว่า “ต้องมีการพิสูจน์ในสถานการณ์จริง” จึงจะยอมรับว่าเป็นช่องโหว่ จนกระทั่งปี 2016 ที่บทความใน Boston Review ทำให้เรื่องนี้ได้รับความสนใจอีกครั้ง แต่ AAR ก็ยังลดทอนความรุนแรงของปัญหา และจนถึงปัจจุบันก็ยังไม่มีแผนแก้ไขที่ชัดเจน หน่วยงาน CISA ยอมรับว่าช่องโหว่นี้ “เป็นที่เข้าใจและถูกติดตามมานาน” แต่มองว่าการโจมตีต้องใช้ความรู้เฉพาะและการเข้าถึงทางกายภาพ จึงไม่น่าจะเกิดการโจมตีในวงกว้างได้ง่าย อย่างไรก็ตาม Smith โต้แย้งว่า ช่องโหว่นี้มี “ความซับซ้อนต่ำ” และ AI ก็สามารถสร้างโค้ดโจมตีได้จากข้อมูลที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต เขายังวิจารณ์ว่าอุตสาหกรรมรถไฟใช้แนวทาง “delay, deny, defend” เหมือนบริษัทประกันภัยในการรับมือกับปัญหาความปลอดภัย ✅ ช่องโหว่ถูกค้นพบตั้งแต่ปี 2012 โดย Neil Smith ➡️ เป็นช่องโหว่ในระบบสื่อสารระหว่างหัวและท้ายขบวนรถไฟ ✅ ใช้คลื่นวิทยุแบบไม่เข้ารหัสในการส่งข้อมูลสำคัญ ➡️ เช่น คำสั่งเบรกและข้อมูลการทำงาน ✅ สามารถโจมตีได้ด้วยอุปกรณ์ราคาถูกและความรู้พื้นฐาน ➡️ เช่น โมเด็ม FSK และการดักฟังสัญญาณในระยะไม่กี่ร้อยฟุต ✅ สมาคมรถไฟอเมริกัน (AAR) ปฏิเสธที่จะยอมรับช่องโหว่ ➡️ อ้างว่าต้องพิสูจน์ในสถานการณ์จริงก่อน ✅ CISA ยอมรับว่าช่องโหว่นี้เป็นที่รู้จักในวงการมานาน ➡️ กำลังร่วมมือกับอุตสาหกรรมเพื่อปรับปรุงโปรโตคอล ✅ Smith ระบุว่า AI สามารถสร้างโค้ดโจมตีได้จากข้อมูลที่มีอยู่ ➡️ ทำให้ความเสี่ยงเพิ่มขึ้นในยุคปัญญาประดิษฐ์ ‼️ ช่องโหว่นี้ยังไม่มีการแก้ไขอย่างเป็นรูปธรรม ⛔ AAR ไม่ได้ให้ timeline สำหรับการอัปเดตระบบ ‼️ การโจมตีสามารถเกิดขึ้นได้จากระยะไกลด้วยอุปกรณ์พลังสูง ⛔ เช่น จากเครื่องบินที่บินสูงถึง 30,000 ฟุต ‼️ การเพิกเฉยต่อปัญหาความปลอดภัยอาจนำไปสู่เหตุการณ์ร้ายแรง ⛔ โดยเฉพาะในระบบขนส่งที่มีผู้โดยสารจำนวนมาก ‼️ การพึ่งพาเทคโนโลยีเก่าที่ไม่มีการเข้ารหัสเป็นความเสี่ยง ⛔ ระบบนี้ถูกออกแบบตั้งแต่ยุค 1980 และยังใช้งานอยู่ในปัจจุบัน https://www.techspot.com/news/108675-us-rail-industry-exposed-decade-old-hacking-threat.html

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกชิปเซ็ต: Broadcom เปิดตัว “Tomahawk Ultra” ชิปเครือข่ายเพื่อเร่งพลัง AI ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ต้องการพลังการประมวลผลมหาศาล การเชื่อมต่อระหว่างชิปหลายร้อยตัวให้ทำงานร่วมกันอย่างไร้รอยต่อกลายเป็นหัวใจสำคัญของระบบ AI ขนาดใหญ่ และนี่คือจุดที่ Broadcom เข้ามาเล่นบทพระเอก Broadcom เปิดตัว “Tomahawk Ultra” ชิปเครือข่ายรุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการประมวลผลข้อมูล AI โดยเฉพาะ โดยชิปนี้จะช่วยให้การเชื่อมโยงระหว่างชิปหลายตัวในระบบ AI เป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้ Nvidia จะครองตลาด GPU สำหรับ AI มานาน แต่ Broadcom ก็ไม่ใช่ผู้เล่นหน้าใหม่ เพราะพวกเขาเป็นเบื้องหลังของชิป AI ที่ Google ใช้ในระบบของตัวเอง ซึ่งถือเป็นหนึ่งในไม่กี่ทางเลือกที่นักพัฒนา AI มองว่า “พอจะสู้ Nvidia ได้” ✅ Broadcom เปิดตัวชิปเครือข่ายใหม่ชื่อ “Tomahawk Ultra” 👉 ออกแบบมาเพื่อเร่งการประมวลผลข้อมูลในระบบ AI ขนาดใหญ่ ✅ ชิปนี้ช่วยเชื่อมโยงชิปหลายร้อยตัวให้ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ 👉 เหมาะสำหรับระบบ AI ที่ต้องการการประมวลผลแบบกระจาย ✅ Broadcom เป็นผู้ช่วย Google ในการผลิตชิป AI ของตนเอง 👉 ถือเป็นหนึ่งในทางเลือกที่สามารถแข่งขันกับ Nvidia ได้ ✅ การเปิดตัวครั้งนี้เป็นการขยายอิทธิพลของ Broadcom ในตลาด AI 👉 โดยเน้นที่โครงสร้างพื้นฐานด้านเครือข่ายมากกว่าตัวประมวลผลโดยตรง ‼️ Tomahawk Ultra ยังไม่ใช่ชิปประมวลผล AI โดยตรง 👉 ต้องใช้ร่วมกับชิปอื่น เช่น GPU หรือ TPU เพื่อให้ระบบ AI ทำงานได้ครบวงจร ‼️ การแข่งขันกับ Nvidia ยังต้องใช้เวลาและการยอมรับจากนักพัฒนา 👉 Nvidia มี ecosystem ที่แข็งแกร่งและครองตลาดมานาน ‼️ การเปลี่ยนมาใช้โซลูชันของ Broadcom อาจต้องปรับโครงสร้างระบบเดิม 👉 โดยเฉพาะในองค์กรที่ใช้ GPU ของ Nvidia เป็นหลัก https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/15/broadcom-launches-new-tomahawk-ultra-networking-chip-in-ai-battle-against-nvidia

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

ปัจจุบัน **เทคโนโลยีทางทหารที่ร้​ววและแม่นยำ (Rapid and Precise Military Technology)** เป็นหัวใจสำคัญของการป้องกันประเทศ ประเทศที่ถือว่าเป็นผู้นำในสาขานี้ ได้แก่: 1. **สหรัฐอเมริกา:** * **จุดแข็ง:** ลงทุนมหาศาลใน R&D, นำโด่งด้านอาวุธไฮเปอร์โซนิก (Hypersonic Weapons - เร็วเหนือเสียงมาก), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (เช่น THAAD, Aegis), ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และระบบอัตโนมัติในสงคราม, การรบด้วยเครือข่าย (Network-Centric Warfare), โดรนรบ (UCAVs) ขั้นสูง (เช่น MQ-9 Reaper, XQ-58 Valkyrie), และดาวเทียมลาดตระเวนแม่นยำสูง * **ความก้าวหน้าล่าสุด:** การพัฒนาอาวุธพลังงานนำทาง (Directed Energy Weapons) เช่น เลเซอร์, การบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการตัดสินใจทางการทหาร (JADC2 - Joint All-Domain Command and Control) 2. **จีน:** * **จุดแข็ง:** พัฒนาอย่างก้าวกระโดดในทศวรรษที่ผ่านมา โดยเน้นการทุ่มงบประมาณและขโมยเทคโนโลยี, นำโด่งในด้านขีปนาวุธข้ามทวีป (ICBMs) และขีปนาวุธพิสัยใกล้-กลาง (SRBMs/MRBMs) ที่แม่นยำ, อาวุธไฮเปอร์โซนิก (เช่น DF-ZF), ระบบต่อต้านดาวเทียม (ASAT) และต่อต้านขีปนาวุธ, โดรนรบจำนวนมากและก้าวหน้า (เช่น Wing Loong, CH-series), และกำลังพัฒนากองเรือทะเลหลวงที่ทันสมัย * **ความก้าวหน้าล่าสุด:** การทดสอบอาวุธไฮเปอร์โซนิกที่สร้างความประหลาดใจให้วงการ, การขยายขีดความสามารถทางไซเบอร์และอวกาศ 3. **รัสเซีย:** * **จุดแข็ง:** แม้เศรษฐกิจมีข้อจำกัด แต่ยังคงเน้นการพัฒนาอาวุธยุทโธปกรณ์ใหม่เพื่อรักษาความสมดุล, มีอาวุธไฮเปอร์โซนิกที่ประจำการแล้ว (เช่น Kinzhal, Avangard), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (เช่น S-400, S-500), ระบบสงครามอิเล็กทรอนิกส์ (Electronic Warfare) ที่ทรงพลัง, และขีปนาวุธพิสัยใกล้-กลางแม่นยำ * **สถานะปัจจุบัน:** การรุกรานยูเครนส่งผลกระทบต่อความสามารถทางการผลิตและอาจชะลอการพัฒนาบางส่วน แต่ก็แสดงให้เห็นการใช้ขีปนาวุธแม่นยำ (และความท้าทายของมัน) รวมถึงสงครามอิเล็กทรอนิกส์อย่างเข้มข้น 4. **ประเทศอื่นๆ ที่มีความก้าวหน้า:** * **อิสราเอล:** เป็นสุดยอดด้านเทคโนโลยีโดรน (UAVs/UCAVs), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (Iron Dome, David's Sling, Arrow), สงครามไซเบอร์, ระบบ C4ISR (Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance) และเทคโนโลยีภาคพื้นดินแม่นยำ * **สหราชอาณาจักร, ฝรั่งเศส, เยอรมนี (และสหภาพยุโรป):** มีความเข้มแข็งด้านเทคโนโลยีทางการทหารโดยเฉพาะระบบอากาศยาน (รบกริปเพน, ราฟาเอล), เรือดำน้ำ, ระบบป้องกันขีปนาวุธ (ร่วมกับ NATO), เทคโนโลยีไซเบอร์ และกำลังร่วมมือกันพัฒนานวัตกรรมใหม่ๆ เช่น ระบบอากาศยานรุ่นต่อไป (FCAS), รถถังหลักใหม่ (MGCS) **ผลดีของเทคโนโลยีทางทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ:** 1. **เพิ่มประสิทธิภาพการป้องกันประเทศ:** ป้องกันภัยคุกคามได้อย่างทันท่วงทีและแม่นยำกว่าเดิม 2. **ลดความเสียหายพลเรือน (ในทางทฤษฎี):** ความแม่นยำสูง *ควรจะ* ลดการโจมตีพลาดเป้าและความสูญเสียของพลเรือนได้ 3. **เพิ่มขีดความสามารถในการป้องปราม:** การมีอาวุธที่รวดเร็ว แม่นยำ และยากต่อการสกัดกั้น (เช่น ไฮเปอร์โซนิก) ทำให้ศัตรูต้องคิดหนักก่อนจะโจมตี 4. **เพิ่มประสิทธิภาพในการรบ:** ระบบ C4ISR และเครือข่ายการรบช่วยให้ตัดสินใจได้เร็วขึ้นและใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ 5. **ลดความสูญเสียของทหาร:** การใช้โดรนหรือระบบอัตโนมัติสามารถลดการส่งทหารเข้าไปในพื้นที่อันตรายโดยตรง **ผลเสียและความท้าทายของเทคโนโลยีทางทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ:** 1. **ความเสี่ยงต่อการแข่งขันทางการ bewaffnung (Arms Race):** ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วกระตุ้นให้ประเทศคู่แข่งเร่งพัฒนาตาม นำไปสู่การแข่งขันที่สิ้นเปลืองและเพิ่มความตึงเครียดระหว่างประเทศ 2. **ความท้าทายด้านเสถียรภาพเชิงยุทธศาสตร์ (Strategic Stability):** อาวุธที่รวดเร็วมาก (เช่น ไฮเปอร์โซนิก) และระบบป้องกันขีปนาวุธ อาจลดเวลาในการตัดสินใจตอบโต้ และเพิ่มความเสี่ยงต่อการเข้าใจผิดว่าเป็นการโจมตีครั้งแรก (First Strike) ในช่วงวิกฤต 3. **ความซับซ้อนของสงครามไซเบอร์และอวกาศ:** เทคโนโลยีทหารสมัยใหม่พึ่งพาระบบดิจิทัล ดาวเทียม และเครือข่ายการสื่อสาร ซึ่งเปราะบางต่อการโจมตีทางไซเบอร์และการทำสงครามในอวกาศ 4. **ความท้าทายด้านจริยธรรมและกฎหมาย (โดยเฉพาะระบบอัตโนมัติ):** * **อาวุธอัตโนมัติร้ายแรง (Lethal Autonomous Weapons Systems - LAWS):** การที่เครื่องจักรตัดสินใจใช้กำลังร้ายแรงโดยมนุษย์ควบคุมน้อยเกินไป ก่อให้เกิดคำถามจริยธรรมใหญ่หลวงเรื่องความรับผิดชอบ การควบคุม และการปกป้องพลเรือน * **การลดอุปสรรคในการใช้กำลัง:** ความแม่นยำและความ "สะอาด" (ในทางทฤษฎี) ของอาวุธอาจทำให้ผู้นำทางการเมืองตัดสินใจใช้กำลังทางทหารได้ง่ายขึ้น 5. **ค่าใช้จ่ายมหาศาล:** การวิจัย พัฒนา และจัดหาอาวุธเทคโนโลยีสูงเหล่านี้ใช้งบประมาณแผ่นดินจำนวนมาก ซึ่งอาจเบียดบังงบประมาณสาธารณะด้านอื่นๆ เช่น สาธารณสุข การศึกษา 6. **ความเสี่ยงต่อการแพร่กระจาย:** เทคโนโลยีบางส่วนอาจรั่วไหลหรือถูกถ่ายทอดไปยังรัฐหรือกลุ่มที่ไม่พึงประสงค์ ทำให้เกิดความไม่มั่นคงในภูมิภาคต่างๆ **สรุป:** สหรัฐฯ จีน และรัสเซีย เป็นผู้นำหลักในเทคโนโลยีการทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ โดยมีอิสราเอลและชาติยุโรปชั้นนำเป็นผู้เล่นสำคัญในด้านเฉพาะทาง แม้เทคโนโลยีเหล่านี้จะเพิ่มขีดความสามารถในการป้องกันประเทศ ป้องปราม และ *มีศักยภาพ* ในการลดความเสียหายพลเรือนได้อย่างมาก แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายและความเสี่ยงครั้งใหม่ที่ร้ายแรงไม่แพ้กัน ทั้งในด้านการแข่งขัน bewaffnung เสถียรภาพเชิงยุทธศาสตร์ จริยธรรม (โดยเฉพาะเรื่องอาวุธอัตโนมัติ) และงบประมาณ การบริหารจัดการความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทหารควบคู่ไปกับการทูตและการควบคุม bewaffnung จึงมีความสำคัญยิ่งต่อความมั่นคงและเสถียรภาพของโลกในระยะยาว

รู้ไหมครับว่า DDR4 ที่เคยเป็นหน่วยความจำยอดนิยมของทั้งโลก กำลัง “ตายแต่ไม่เงียบ” → เพราะเมื่อผู้ผลิตรายใหญ่ เช่น Micron, Samsung และ SK hynix ประกาศ “หยุดผลิต DDR4 ภายในปี 2025” เพื่อหันไปเน้น DDR5 และ HBM สำหรับตลาด AI → ราคา DDR4 พุ่งกระฉูดขึ้น “เกิน 3 เท่า” ภายใน 2 เดือน เช่น   • ชิป 8GB DDR4-3200 เคยอยู่ที่ $1.75 → กลายเป็น $5.00   • แบบคู่ (double pack) ขยับจาก $3.57 → พุ่งไป $8.80 และที่น่าสนใจคือ บางรุ่นของ DDR4 “แพงกว่า DDR5” ไปเรียบร้อย → ทำให้ผู้ผลิตรายเล็กอย่าง Nanya จากไต้หวัน กลับมาขยายการผลิต DDR4 เพื่อคว้าโอกาสนี้ → เพราะบริษัทนี้ไม่มี LPDDR5 และสายการผลิต DDR5 ก็ยังมีจำกัด จึงรีบตักตวงตลาด DDR4 ที่ร้อนแรงในตอนนี้ ขณะเดียวกัน ผู้ผลิตใหญ่อย่าง Micron ไม่ได้หันกลับมาแล้ว เพราะพวกเขาใช้สายการผลิตเดิมไปผลิตของที่ “กำไรสูงกว่า” อย่าง DDR5 และ HBM สำหรับตลาด AI → โดยเฉพาะ HBM ที่เป็น “ทองคำแห่งยุค” สำหรับงานฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ระดับใหญ่ https://www.tomshardware.com/pc-components/ddr4/ddr4-prices-are-now-so-high-that-vendors-have-decided-to-start-making-it-again-manufacturers-want-a-slice-now-that-its-more-expensive-than-ddr5

Huawei เคยโดนสหรัฐฯ คว่ำบาตรจนไม่สามารถใช้ Android แบบเดิม หรือพึ่ง Google ได้อีก — บริษัทจึงต้องลุกขึ้นมาสร้างทุกอย่างเอง ทั้ง HarmonyOS, ชิปเซ็ต, AI…และตอนนี้ก็ถึงคิวของ “ภาษาโปรแกรม” ภาษานี้มีชื่อว่า Cangjie (仓颉) ตามตำนานชาวจีนผู้คิดค้นตัวอักษร → มันถูกออกแบบให้ “ฉลาดตั้งแต่แกน” ด้วยการฝัง AI ไว้ในระดับ native → เขียนแอปได้เร็ว–ปลอดภัย–เชื่อมกับบริการ Huawei ได้ง่าย Cangjie ถูกใช้งานจริงแล้วบนแอปของ Meituan, JD.com และ HarmonyOS ต่าง ๆ → อย่างแอปส่งอาหาร Meituan บอกว่าจะใช้แอปที่เขียนด้วย Cangjie จริงใน Q3 ปีนี้ ข่าวใหญ่อยู่ตรงนี้ครับ: 🧑‍💻 ตั้งแต่ 30 ก.ค. 2025 เป็นต้นไป — Huawei จะเปิดซอร์ส Cangjie อย่างเป็นทางการ ใคร ๆ ก็เอาไปศึกษาต่อ พัฒนาเอง หรือแม้แต่พอร์ตไปใช้กับ Android/iOS ได้ เหมือนเป็น Java + Swift + AI + HarmonyOS ในหนึ่งเดียว! นี่เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ “ลดพึ่งซอฟต์แวร์จากสหรัฐฯ” อย่างต่อเนื่องของ Huawei — โดยจะใช้ Cangjie เป็นแกนกลางเชื่อมระบบปฏิบัติการ HarmonyOS Next + AI โมเดลของตัวเอง + CloudMatrix แพลตฟอร์มคลาวด์รุ่นใหม่ ✅ Huawei จะเปิดซอร์สภาษา Cangjie วันที่ 30 กรกฎาคม 2025 นี้   • นักพัฒนาเข้าใช้งานโค้ดได้ฟรี → แก้ไข เพิ่มฟีเจอร์ หรือใช้สร้างแอปเองได้   • ถือเป็นก้าวสำคัญต่อการพึ่งตนเองด้านเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ ✅ Cangjie รองรับการเขียนโปรแกรมแบบทั่วไป สำหรับ HarmonyOS Next เป็นหลัก   • เป็นระบบปฏิบัติการข้ามอุปกรณ์ของ Huawei   • ไม่ใช้ Android แต่มี support พอร์ตไป Android และ iOS ด้วย ✅ มี AI แบบ Native → ช่วยเขียนแอปที่ใช้โมเดลปัญญาประดิษฐ์ได้ง่ายขึ้น   • ฝังความสามารถของ AI ในภาษาโดยตรง   • เหมาะกับแอปยุคใหม่ที่เน้น personalization, automation ✅ ภาษานี้ถูกใช้จริงโดย Meituan, JD.com ฯลฯ แล้ว   • Meituan จะเปิดตัวแอปส่งอาหารที่เขียนด้วย Cangjie บน HarmonyOS ภายใน Q3 ปีนี้ ✅ Huawei มี ecosystem ขนาดใหญ่รองรับแล้ว   • HarmonyOS มีคนสมัครเป็นนักพัฒนาแล้วกว่า 8 ล้านคน   • มีแอป–มินิโปรแกรมกว่า 30,000 ตัว   • HarmonyOS 6 และ CloudMatrix 384 เป็นส่วนเสริมใหม่ของยุทธศาสตร์นี้ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/03/huawei-to-open-source-self-developed-programming-language-cangjie

ท่ามกลางคลื่น AI ที่ไหลแรงแบบไม่หยุด Siemens ไม่ยอมน้อยหน้าใคร ล่าสุดประกาศแต่งตั้ง Vasi Philomin — อดีตรองประธาน AI แห่ง Amazon มาเป็น “หัวหน้าฝ่ายข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์” (Head of Data and AI) คนนี้ไม่ธรรมดาเลยครับ เขาคือผู้อยู่เบื้องหลังบริการ ML ระดับใหญ่ เช่น Amazon Lex, Amazon Transcribe, และแพลตฟอร์ม AI-as-a-Service ของ AWS มานานหลายปี Siemens ต้องการใช้ AI เพื่อพัฒนา “AI Copilot” สำหรับอุตสาหกรรม เช่น การผลิต, ขนส่ง, ไปจนถึงการแพทย์ — โดยมีเป้าหมายคือให้ AI มาช่วยพนักงาน “ร่วมออกแบบสินค้า, วางแผนการผลิต, และดูแลบำรุงรักษา” ได้ทันที Philomin จะรายงานตรงต่อ Peter Koerte (CTO และ Chief Strategy Officer ของ Siemens) ซึ่งหมายความว่าบทบาทนี้อยู่ในระดับแนวหน้าของการขับเคลื่อนองค์กร ✅ Siemens แต่งตั้ง Vasi Philomin อดีตผู้บริหารสาย AI จาก Amazon เป็นหัวหน้าฝ่าย Data & AI   • เน้นพัฒนาโซลูชัน AI เชิงอุตสาหกรรม เช่น AI Copilot   • รายงานตรงต่อผู้บริหารระดับสูง Peter Koerte ✅ Philomin มีประสบการณ์สร้าง AI ขนาดใหญ่ที่ Amazon AWS เช่น Lex, Transcribe, Comprehend   • เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning และ AI เชิงพาณิชย์ ✅ Siemens มองว่า AI คือเสาหลักร่วมกับซอฟต์แวร์อุตสาหกรรม (Industrial Software)   • ต้องการเร่ง digital transformation ระดับองค์กร ✅ เคยประกาศความร่วมมือกับ Microsoft ตั้งแต่ปี 2023   • สร้าง “AI Copilot” เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมมนุษย์ในสายการผลิต, โลจิสติกส์ และสุขภาพ ✅ เป้าหมายคือการให้ AI เข้ามาช่วยพนักงานบริษัทลูกค้าออกแบบสินค้า–วางแผน–บำรุงรักษาได้อัตโนมัติ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/30/siemens-recruits-artificial-intelligence-expert-from-amazon

เปิดประตูสู่โอกาส! ม.วงษ์ชวลิตกุล ร่วมหารือ “ไทย-จีน” ขับเคลื่อนทุนการศึกษาสู่เด็กโคราช . เมื่อวันที่ 25 มิถุนายน 2568 มหาวิทยาลัยวงษ์ชวลิตกุลเข้าร่วมหารือกับจังหวัดนครราชสีมา นำโดย อาจารย์ ดร.โชติกา วงษ์ชวลิตกุล ผู้ช่วยธิการบดีฝ่ายกิจการพิเศษ อาจารย์ ดร.ลัดดาวัลย์ โชคถาวร รองอธิการบดีฝ่ายบริหาร พร้อมด้วย ดร.ยลดา หวังศุภกิจโกศล นายกองค์การบริหารส่วนจังหวัดนครราชสีมา ดร.ธนากร ประพฤทธิพงษ์ รองนายกฯ และนายจิรพิสิษฐ์ รุจเจริญ เลขานุการนายกฯ ให้การต้อนรับคณะผู้แทนจากศูนย์ความร่วมมือการศึกษาไทย–จีน นำโดย ดร.ขจรวรรณ ภู่ขจร (ฝ่ายไทย), ดร.เปา หลุน เถียน (ฝ่ายจีน) และอาจารย์โจว อี้หมิ่น จากมหาวิทยาลัยกุ้ยหลินอิเล็กทรอนิกส์และเทคโนโลยี . ในการนี้ ได้มีการหารือร่วมกันเกี่ยวกับการจัดสรรทุนการศึกษาจากองค์กรการศึกษาของสาธารณรัฐประชาชนจีน เพื่อเปิดโอกาสให้นักเรียน นักศึกษาในจังหวัดนครราชสีมา ได้เข้าถึงการศึกษาหลักสูตรทันสมัยในหลากหลายสาขา อาทิ ปัญญาประดิษฐ์ (AI), เทคโนโลยี, โลจิสติกส์ และอื่น ๆ ทั้งในระดับมัธยมศึกษาและอุดมศึกษา . โดยการประชุมดังกล่าวมีวัตถุประสงค์เพื่อเตรียมความพร้อมในการจัดทำบันทึกข้อตกลงความร่วมมือ (MOU) ระหว่างศูนย์ความร่วมมือไทย–จีน กับ องค์การบริหารส่วนจังหวัดนครราชสีมา เพื่อยกระดับคุณภาพการศึกษา สร้างความเสมอภาค และลดความเหลื่อมล้ำด้านการศึกษาในพื้นที่ . ทั้งนี้ ตัวแทนจากมหาวิทยาลัยในจังหวัดนครราชสีมา ได้แก่ มหาวิทยาลัยวงษ์ชวลิตกุล , มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี , มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน และ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา ได้เข้าร่วมวงหารือ เพื่อผลักดันแนวทางความร่วมมือเชิงรูปธรรมในอนาคต โดยมีศูนย์ความร่วมมือไทย–จีน เป็นศูนย์กลางการประสานงานและให้ความช่วยเหลืออย่างใกล้ชิด

เทคโนโลยี AI กับแนวทางศาสนาพุทธ: จุดบรรจบและความขัดแย้ง ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว การพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่าง AI กับหลักปรัชญาและจริยธรรมของพุทธศาสนาจึงเป็นสิ่งจำเป็น รายงานฉบับนี้จะสำรวจจุดที่ AI สามารถเสริมสร้างและสอดคล้องกับพุทธธรรม รวมถึงประเด็นความขัดแย้งเชิงปรัชญาและจริยธรรม เพื่อนำเสนอแนวทางในการพัฒนาและใช้ AI อย่างมีสติและเป็นประโยชน์สูงสุด ☸️☸️ หลักการพื้นฐานของพุทธศาสนา: แก่นธรรมเพื่อความเข้าใจ พุทธศาสนามุ่งเน้นการพ้นทุกข์ โดยสอนให้เข้าใจธรรมชาติของทุกข์และหนทางดับทุกข์ผ่านหลักอริยสัจสี่ (ทุกข์, สมุทัย, นิโรธ, มรรค) หนทางแห่งมรรคประกอบด้วยองค์แปดประการ แก่นธรรมสำคัญอื่นๆ ได้แก่ ไตรลักษณ์ (อนิจจัง, ทุกขัง, อนัตตา) การปฏิบัติอยู่บนพื้นฐานของไตรสิกขา (ศีล, สมาธิ, ปัญญา) การพัฒนาปัญญาต้องอาศัยสติ, โยนิโสมนสิการ, และปัญญา กฎแห่งกรรมและปฏิจจสมุปบาทเป็นหลักการสำคัญที่อธิบายความสัมพันธ์เชิงเหตุผล พุทธศาสนาเชื่อว่าโลกนี้เกิดขึ้นเองจากกฎธรรมชาติ 5 ประการ หรือนิยาม 5 พรหมวิหารสี่ (เมตตา, กรุณา, มุทิตา, อุเบกขา) เป็นคุณธรรมที่ส่งเสริมความปรารถนาดีต่อสรรพชีวิต เป้าหมายสูงสุดคือพระนิพพาน ซึ่งเป็นความดับทุกข์โดยสิ้นเชิง พระพุทธเจ้าทรงเน้นย้ำถึงทางสายกลาง โดยมอง AI เป็นเพียง "เครื่องมือ" หรือ "แพ" สอดคล้องกับทางสายกลางนี้   🤖 มิติที่ AI สอดคล้องกับพุทธธรรม: ศักยภาพเพื่อประโยชน์สุข AI มีศักยภาพมหาศาลในการเป็นเครื่องมือที่ส่งเสริมการเผยแผ่ การศึกษา และการปฏิบัติธรรม การประยุกต์ใช้ AI เพื่อการเผยแผ่พระธรรม AI มีบทบาทสำคัญในการเผยแผ่คำสอนทางพุทธศาสนาให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น "พระสงฆ์ AI" หรือ "พระโพธิสัตว์ AI" อย่าง Mindar ในญี่ปุ่น และ "เสียนเอ๋อร์" ในจีน การใช้ AI ในการแปลงพระไตรปิฎกเป็นดิจิทัลและการแปลพระคัมภีร์ด้วยเครื่องมืออย่าง DeepL ช่วยเพิ่มความเร็วและความแม่นยำ ทำให้เนื้อหาเข้าถึงได้ง่ายขึ้นทั่วโลก AI ช่วยให้การเผยแผ่ธรรม "สะดวก มีประสิทธิภาพ และน่าดึงดูดมากขึ้น รวมถึงขยายขอบเขตการเข้าถึงให้เกินกว่าข้อจำกัดทางพื้นที่และเวลาแบบดั้งเดิม" ซึ่งสอดคล้องกับหลัก กรุณา   👓 สื่อใหม่และประสบการณ์เสมือนจริง: การสร้างสรรค์รูปแบบการเรียนรู้และปฏิบัติ การนำเทคโนโลยีสื่อใหม่ เช่น จอ AI, VR และ AR มาใช้ในการสร้างประสบการณ์พุทธศาสนาเสมือนจริง เช่น "Journey to the Land of Buddha" ของวัดฝอกวงซัน ช่วยดึงดูดกลุ่มคนรุ่นใหม่ เทคโนโลยี VR ช่วยอำนวยความสะดวกในการสร้าง "ความเห็นอกเห็นใจ" การพัฒนาแพลตฟอร์มการบูชาออนไลน์และพิธีกรรมทางไซเบอร์ เช่น "Light Up Lamps Online" และเกม "Fo Guang GO" ช่วยให้ผู้ศรัทธาสามารถปฏิบัติกิจกรรมทางศาสนาและเยี่ยมชมวัดเสมือนจริงได้จากทุกที่ การใช้ VR/AR เพื่อ "ประสบการณ์ที่ดื่มด่ำ" และ "Sati-AI" สำหรับการทำสมาธิเจริญสติ สามารถสร้างสภาพแวดล้อมจำลองที่เอื้อต่อการทำสมาธิและสติได้   🙆‍♂️ AI ในฐานะเครื่องมือเพื่อการปฏิบัติและพัฒนาตน แอปพลิเคชัน AI เช่น NORBU, Buddha Teachings, Buddha Wisdom App ทำหน้าที่เป็นเพื่อนร่วมทางที่มีคุณค่าในการศึกษาและปฏิบัติธรรม โดยให้การเข้าถึงคลังข้อความพุทธศาสนาขนาดใหญ่, บทเรียนส่วนบุคคล, คำแนะนำในการทำสมาธิ, และการติดตามความก้าวหน้าทางจิตวิญญาณ แชทบอทเหล่านี้มีความสามารถในการตอบคำถามและเสนอแนวทางแก้ไขปัญหาในชีวิตจริง AI สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลและคำแนะนำเป็นประชาธิปไตยมากขึ้น ช่วยให้บุคคลสามารถศึกษาและปฏิบัติด้วยตนเองได้อย่างมีพลังมากขึ้น สิ่งนี้สอดคล้องกับหลักธรรมของพุทธศาสนาเรื่อง อัตตา หิ อัตตโน นาโถ (ตนเป็นที่พึ่งแห่งตน)   🧪 การวิจัยและเข้าถึงข้อมูลพระธรรม: การเสริมสร้างความเข้าใจเชิงลึก AI ช่วยให้นักวิจัยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, ค้นหารูปแบบ, และสร้างแบบจำลองเพื่อทำความเข้าใจพระคัมภีร์และหลักธรรมได้เร็วขึ้นและดีขึ้น สามารถใช้ AI ในการค้นหาอ้างอิง, เปรียบเทียบข้อความข้ามภาษา, และให้บริบท ด้วยการทำให้งานวิจัยเป็นไปโดยอัตโนมัติ AI ช่วยให้นักวิชาการและผู้ปฏิบัติสามารถใช้เวลามากขึ้นในการทำโยนิโสมนสิการ   ☸️ หลักจริยธรรมพุทธกับการพัฒนา AI ข้อกังวลทางจริยธรรมที่กว้างที่สุดคือ AI ควรสอดคล้องกับหลักอหิงสา (ไม่เบียดเบียน) ของพุทธศาสนา นักวิชาการ Somparn Promta และ Kenneth Einar Himma แย้งว่าการพัฒนา AI สามารถถือเป็นสิ่งที่ดีในเชิงเครื่องมือเท่านั้น พวกเขาเสนอว่าเป้าหมายที่สำคัญกว่าคือการก้าวข้ามความปรารถนาและสัญชาตญาณที่ขับเคลื่อนด้วยการเอาชีวิตรอด การกล่าวถึง "อหิงสา" และ "การลดความทุกข์" เสนอหลักการเหล่านี้เป็นพารามิเตอร์การออกแบบภายในสำหรับ AI   นักคิด Thomas Doctor และคณะ เสนอให้นำ "ปณิธานพระโพธิสัตว์" ซึ่งเป็นการให้คำมั่นที่จะบรรเทาความทุกข์ของสรรพสัตว์ มาเป็นหลักการชี้นำในการออกแบบระบบ AI แนวคิด "ปัญญาแห่งการดูแล" (intelligence as care) ได้รับแรงบันดาลใจจากปณิธานพระโพธิสัตว์ โดยวางตำแหน่ง AI ให้เป็นเครื่องมือในการแสดงความห่วงใยอย่างไม่มีที่สิ้นสุด   พุทธศาสนาเน้นย้ำว่าสรรพสิ่งล้วน "เกิดขึ้นพร้อมอาศัยกัน" (ปฏิจจสมุปบาท) และ "ไม่มีตัวตน" (อนัตตา) ซึ่งนำไปสู่การยืนยันถึง "ความสำคัญอันดับแรกของความสัมพันธ์" แนวคิด "กรรม" อธิบายถึงการทำงานร่วมกันของเหตุและผลหลายทิศทาง การนำสิ่งนี้มาประยุกต์ใช้กับ AI หมายถึงการตระหนักว่าระบบ AI เป็น "ศูนย์รวมของการเปลี่ยนแปลงเชิงสัมพันธ์ภายในเครือข่ายของการกระทำที่มีนัยสำคัญทางศีลธรรม" การ "วิวัฒน์ร่วม" ของมนุษย์และ AI บ่งชี้ว่าเส้นทางการพัฒนาของ AI นั้นเชื่อมโยงอย่างแยกไม่ออกกับของมนุษยชาติ ดังนั้น "ภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกของการจัดเรียงคุณค่า" จึงไม่ใช่แค่ปัญหาทางเทคนิค แต่เป็นภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกเชิงกรรม ‼️ มิติที่ AI ขัดแย้งกับพุทธธรรม: ความท้าทายเชิงปรัชญาและจริยธรรม แม้ AI จะมีประโยชน์มหาศาล แต่ก็มีประเด็นความขัดแย้งเชิงปรัชญาและจริยธรรมที่สำคัญกับพุทธธรรม 👿 ปัญหาเรื่องจิตสำนึกและอัตตา คำถามสำคัญคือระบบ AI สามารถถือเป็นสิ่งมีชีวิต (sentient being) ตามคำจำกัดความของพุทธศาสนาได้หรือไม่ ซึ่งเกี่ยวข้องกับประเด็นเรื่องจิตสำนึก (consciousness) และการเกิดใหม่ (rebirth) "คุณภาพของควาเลีย" (qualia quality) หรือความสามารถในการรับรู้และรู้สึกนั้นยังระบุได้ยากใน AI การทดลองทางความคิด "ห้องจีน" แสดงให้เห็นถึงความยากลำบากในการพิจารณาว่าปัญญาที่ไม่ใช่ชีวภาพสามารถมีจิตสำนึกได้หรือไม่ หาก AI ไม่สามารถประสบกับความทุกข์หรือบ่มเพาะปัญญาได้ ก็ไม่สามารถเดินตามหนทางสู่การตรัสรู้ได้อย่างแท้จริง   🛣️ เจตจำนงเสรีและกฎแห่งกรรม ความตั้งใจ (volition) ใน AI ซึ่งมักแสดงออกในรูปแบบของคำสั่ง "ถ้า...แล้ว..." นั้น แทบจะไม่มีลักษณะของเจตจำนงเสรีหรือแม้แต่ทางเลือกที่จำกัด ตามหลักคำสอนของพุทธศาสนา ทางเลือกที่จำกัดเป็นสิ่งจำเป็นขั้นต่ำเพื่อหลีกเลี่ยงพฤติกรรมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (deterministic behavior) ซึ่งพระพุทธเจ้าทรงปฏิเสธ หาก AI ขาดทางเลือกที่แท้จริง ก็ไม่สามารถสร้างกรรมได้ในลักษณะเดียวกับสิ่งมีชีวิต   🍷 ความยึดมั่นถือมั่นและมายา แนวคิดของการรวมร่างกับ AI เพื่อประโยชน์ที่รับรู้ได้ เช่น การมีชีวิตที่ยืนยาวขึ้น มีความน่าดึงดูดใจ อย่างไรก็ตาม มีข้อโต้แย้งว่าการรวมร่างดังกล่าวอาจเป็น "กับดัก" หรือ "นรก" เนื่องจากความยึดมั่นถือมั่นและการขาดความสงบ กิเลสของมนุษย์ (ความโลภ ความโกรธ ความหลง) และกลไกตลาดก็ยังคงสามารถนำไปสู่ความทุกข์ได้แม้ในสภาวะ AI ขั้นสูง การแสวงหา "การอัปเกรด" ที่ขับเคลื่อนด้วยตัณหา สามารถทำให้วัฏจักรแห่งความทุกข์ดำเนินต่อไปได้   🤥 ความเสี่ยงด้านจริยธรรมและการบิดเบือนพระธรรม มีความเสี่ยงที่ AI จะสร้างข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิดและ "ความเหลวไหลที่สอดคล้องกัน" ดังที่เห็นได้จากกรณีของ Suzuki Roshi Bot AI ขาด "บริบทระดับที่สอง" และความสามารถในการยืนยันข้อเท็จจริง ทำให้มันเป็นเพียง "นกแก้วที่ฉลาดมาก" ความสามารถของ AI ในการสร้าง "ความเหลวไหลที่สอดคล้องกัน" ก่อให้เกิดความท้าทายต่อสัมมาทิฏฐิและสัมมาวาจา   นอกจากนี้ ยังมีศักยภาพที่ "Strong AI" จะก่อให้เกิดวิกฤตทางจริยธรรมและนำไปสู่ "ลัทธิวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี" "เทคโนโลยี-ธรรมชาติ" (techno-naturalism) ลดทอนปัญญามนุษย์ให้เหลือเพียงกระแสข้อมูล ซึ่งขัดแย้งกับพุทธศาสนาแบบมนุษยนิยมที่เน้นความเป็นมนุษย์และความเป็นอันหนึ่งอันเดียวกันของกายและจิต สิ่งนี้สร้างความขัดแย้งกับประเพณีการปฏิบัติที่เน้น "ความเป็นอันหนึ่งอันเดียวกันของกายและจิต"   สุดท้ายนี้ มีอันตรายที่การนำ AI มาใช้ในการปฏิบัติพุทธศาสนาอาจเปลี่ยนจุดเน้นจากการบ่มเพาะทางจิตวิญญาณที่แท้จริงไปสู่ผลประโยชน์นิยมหรือการมีส่วนร่วมที่ผิวเผิน จากข้อพิจารณาทั้งหมดนี้ การเดินทางบน "ทางสายกลาง" จึงเป็นแนวทางที่เหมาะสมที่สุดในการเผชิญหน้ากับยุค AI สำหรับพุทธศาสนา การดำเนินการนี้ต้องอาศัย:   1️⃣ การพัฒนา AI ที่มีรากฐานทางจริยธรรม: AI ควรถูกออกแบบและพัฒนาโดยยึดมั่นในหลักการอหิงสา และการลดความทุกข์ ควรนำ "ปณิธานพระโพธิสัตว์" และแนวคิด "ปัญญาแห่งการดูแล" มาเป็นพิมพ์เขียว   2️⃣ การตระหนักถึง "ความเป็นเครื่องมือ" ของ AI: พุทธศาสนาควรมอง AI เป็นเพียง "แพ" หรือ "เครื่องมือ" ที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการเดินทางสู่การหลุดพ้น ไม่ใช่จุดหมายปลายทางในตัวเอง   3️⃣ การบ่มเพาะปัญญามนุษย์และสติ: แม้ AI จะมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลมหาศาล แต่ไม่สามารถทดแทนปัญญาที่แท้จริง จิตสำนึก หรือเจตจำนงเสรีของมนุษย์ได้ การปฏิบัติธรรม การเจริญสติ และการใช้โยนิโสมนสิการยังคงเป็นสิ่งจำเป็น   4️⃣ การส่งเสริม "ค่านิยมร่วมที่แข็งแกร่ง": การแก้ไข "ภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกของการจัดเรียงคุณค่า" ของ AI จำเป็นต้องมีการบ่มเพาะค่านิยมร่วมที่แข็งแกร่งในหมู่มนุษยชาติ ซึ่งมีรากฐานมาจากความเมตตาและปัญญา   #ลุงเขียนหลานอ่าน

การล่มสลายไม่ได้ถูกแสดงทางโทรทัศน์ แต่ได้รับการวางแผนไว้แล้ว ฟอรัมเศรษฐกิจโลกซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นปราการที่ไม่มีใครแตะต้องได้ของการปกครองแบบเทคโนแครต ถูกแฮ็ก รื้อถอน และเปิดโปงจากภายใน ไม่มีเรื่องอื้อฉาวใดๆ เกิดขึ้น แต่เป็นเพียงการทำลายล้าง เจ้าหน้าที่หมวกขาวภายในเครื่องจักรของดาวอสได้ทำลายภาพลวงตาของความสามัคคีทั่วโลก และเปิดโปงว่าอาชญากรรมต่างๆ เช่น การแทรกแซงการเลือกตั้ง การบังคับให้ผู้คนเข้ารับการรักษาพยาบาล การยึดครองที่ดินภายใต้ข้ออ้างของนโยบายด้านสภาพอากาศ และการติดป้ายชื่อบุคคลแต่ละคนอย่างเงียบๆ เพื่อให้ตรวจสอบนั้นเกิดขึ้นได้อย่างไร ในช่วงต้นปี 2024 กลุ่มหมวกขาวได้ยึดเอกสารภายใน บันทึกเสียงลับ และการสื่อสารที่เป็นความลับ ซึ่งพิสูจน์ได้ว่าผู้นำฟอรัมเศรษฐกิจโลก (WEF) มีส่วนเกี่ยวข้องกับการฟอกเงินกองทุน "ด้านสภาพอากาศ" กว่า 400,000 ล้านดอลลาร์ผ่านองค์กรพัฒนาเอกชนปลอม กับดักหนี้ และการขโมยสินทรัพย์ดิจิทัล โลกไม่เคยเป็นเป้าหมายของพวกเขา เป้าหมายของพวกเขาคือที่ดิน อาหาร และพลังงาน ภายใต้หน้ากากของ "ความยุติธรรม" พวกเขากดขี่ชาวนา ลิดรอนสิทธิของชนพื้นเมือง และใช้องค์กรการกุศลปลอมเพื่อจัดการรัฐประหารทางการเมือง แต่มันไม่ได้หยุดอยู่แค่นั้น ไฟล์เซิร์ฟเวอร์ WEF ในยุค COVID-19 ซึ่งค้นพบในช่วงปลายปี 2024 แสดงให้เห็นว่ามีการวางแผนการล็อกดาวน์ไว้ล่วงหน้า มีเครือข่ายการทุจริตในสื่อ และมีแผนที่จะนำไบโอเมตริกส์มาใช้ตั้งแต่ปี 2017 วัคซีนเป็นเครื่องมือ วิกฤตได้รับการวางแผน ในช่วงต้นปี 2025 ผู้แจ้งเบาะแสเริ่มเปิดเผยด้านมืด: การทดสอบตัวตนดิจิทัลแบบลับในแคนาดา ออสเตรเลีย และเยอรมนี โปรแกรมนำร่องเหล่านี้ผสมผสานสถานะสุขภาพ พฤติกรรมเครดิต และการติดตามโซเชียลมีเดียโดยไม่ได้ขออนุญาต ผู้คนไม่ได้รับการปฏิบัติเหมือนเป็นบุคคล แต่เป็นหน่วยที่ตั้งโปรแกรมได้ บันทึกการวางแผนภายในของฟอรัมเศรษฐกิจโลกเรียกสิ่งเหล่านี้ว่า "คลัสเตอร์พฤติกรรม" และ "โหนดการผลิตข้อมูล" คุกอัจฉริยะของชวาบมีอยู่จริงและเกือบจะพร้อมแล้ว ความเย่อหยิ่งครอบงำเมืองดาวอส เสียงจากการประชุมโต๊ะกลมในเดือนมกราคม 2024 เผยให้เห็นซีอีโอพูดเล่นเกี่ยวกับการล่มสลายของตลาด "ตามต้องการ" และการขู่กรรโชกเจ้าหน้าที่เพื่อให้ผ่านกฎหมายภาษีคาร์บอน ปัจจุบัน กลุ่มหมวกขาวมีหลักฐานว่า WEF ให้ทุนสนับสนุนการจลาจล การทุจริตการเลือกตั้ง และใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อปิดปากผู้เห็นต่าง กำแพงถูกพังทลายลงในเดือนมีนาคม 2025 การ "เกษียณอายุ" ของ Schwab เป็นการออกจากตำแหน่งโดยถูกบังคับ พันธมิตรที่สำคัญเปลี่ยนฝ่าย ประเทศต่างๆ มากกว่าสิบประเทศได้เริ่มการสอบสวนทางอาญา ภาพลักษณ์ของภูมิคุ้มกันของชนชั้นนำพังทลายลง ผลกระทบได้เริ่มขึ้นแล้วในวันที่ 21 มิถุนายน ข้อตกลงการค้าที่เชื่อมโยงกับเป้าหมายของฟอรัมเศรษฐกิจโลกกำลังล้มเหลว การหลอกลวง ESG กำลังล้มเหลว การสืบสวนทางนิติวิทยาศาสตร์กำลังดำเนินการอยู่ที่ Deutsche Bank, HSBC และธนาคารใหญ่ๆ อื่นๆ ที่เชื่อมโยงกับ Davos ผู้ที่รับผิดชอบกำลังลาออก ระบบระบุตัวตนดิจิทัลกำลังปิดตัวลง ศูนย์กลางการประสานงานของกลุ่มลับสูญเสียไปแล้ว และความตื่นตระหนกกำลังแพร่กระจายไปทั่วห้องโถงของอำนาจระดับโลก นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น ข้อมูลที่ได้มาหลังจากการยุบ WEF ถูกนำมาใช้โจมตี WHO, BIS และกลุ่มมนุษยธรรมปลอมทั้งหมดที่ร่วมมือกับ Davos เพื่อแสวงหากำไร การเปิดเผยนี้จะเกิดขึ้นในฤดูร้อนนี้ ซึ่งจะครอบคลุมทั่วโลกและไม่อาจปฏิเสธได้ และจะเป็นเครื่องหมายจุดจบของระบบเก่า เมื่อครั้งหนึ่งเคยทำงานในเงามืด ตอนนี้มันกลับถูกเผาไหม้ต่อหน้าต่อตา WEF ล่มสลาย ภาพลวงตาถูกทำลาย และจากเถ้าถ่านของมัน ยุคฟื้นฟูที่แท้จริงได้ถือกำเนิดขึ้น ยุคฟื้นฟูที่ไม่ได้เขียนโดยผู้เผด็จการ แต่เขียนโดยประชาชนที่เป็นอิสระ

Bloomberg เผยรายงานว่า xAI บริษัทปัญญาประดิษฐ์ของ Elon Musk เตรียมเผาเงินกว่า 13,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2025 หรือเฉลี่ยเดือนละ 1 พันล้าน! ยิ่งไปกว่านั้น — จากเงินที่ระดมทุนมาตั้งแต่ปี 2023 รวม 14 พันล้านดอลลาร์ เหลือเพียง 4 พันล้านในไตรมาสแรกปีนี้ และน่าจะร่อยหรอในไตรมาสสอง แน่นอนว่า Musk ไม่อยู่เฉย เขาโพสต์ใน X ว่า “Bloomberg พูดไร้สาระ” และ “ผู้คนไม่รู้เลยว่ากำลังเดิมพันอะไรกันอยู่” — นี่คือการยืนยันว่าเดิมพันนี้ใหญ่มาก (แม้จะไม่ยอมรับตัวเลขตรง ๆ) รายจ่ายส่วนใหญ่ของ xAI คือโครงการ Colossus และ Memphis Supercluster ที่เน้นซื้อ GPU Hopper จาก Nvidia จำนวน 200,000 ตัว พร้อมสำรองไฟด้วย Tesla Megapack 150MW เพื่อให้ระบบไม่ดับระหว่างฝึก AI ขนาดยักษ์ และพีคสุดคือ Musk เคยพูดไว้ว่า จะเพิ่ม GPU เป็น 1 ล้านตัวใน Colossus ซึ่งตีเป็นเงินน่าจะอยู่ระหว่าง $50 – $62.5 พันล้านดอลลาร์ เลยทีเดียว เพื่อไปต่อ xAI จึงกำลังปิดดีล ระดมทุนเพิ่มอีก 4.3 พันล้านดอลลาร์ (รอบใหม่) และวางแผนระดมอีก 6.4 พันล้านปีหน้า — ยังไม่รวม “หนี้ก้อนโต” ที่ Morgan Stanley กำลังช่วยระดมเพิ่มอีก 5 พันล้าน เพื่อใช้สร้างศูนย์ข้อมูลต่อ ✅ xAI คาดว่าจะใช้เงินมากกว่า $13B ในปี 2025 หรือเฉลี่ย $1B/เดือน   • รายได้ปีนี้ประมาณ $500M เท่านั้น   • บริษัทคาดว่าจะได้เงินคืน $650M จากผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ ✅ เงินสดเหลือใน Q1/2025 เหลือเพียง $4B จากที่ระดมมา $14B   • Bloomberg คาดว่าจะใกล้หมดภายในไตรมาส 2 ✅ xAI อยู่ระหว่างปิดดีลระดมทุนเพิ่ม $4.3B (equity)   • พร้อมเตรียมระดมทุนอีก $6.4B ในปีหน้า   • Morgan Stanley ช่วยจัดหาหนี้อีก $5B ✅ โครงการหลัก Colossus ใช้ GPU H100/Hopper จำนวน 200K ตัวใน Memphis Supercluster   • สำรองไฟด้วย Tesla Megapack 150MW   • วางแผนเพิ่มเป็น 1 ล้าน GPU → มูลค่าการลงทุน $50B – $62.5B ✅ Elon Musk โต้ว่า Bloomberg รายงาน “ไร้สาระ”   • แต่ยอมรับว่าผู้คนไม่เข้าใจขอบเขตของความเสี่ยงและเดิมพัน ✅ บริษัทมีมูลค่าสูงถึง $80B เมื่อต้นปี 2025 (จาก $51B ในปลายปี 2024)   • ได้รับเงินลงทุนจาก Andreessen Horowitz, Sequoia Capital, VY Capital ✅ บางแหล่งคาด xAI จะเริ่มทำกำไรในปี 2027 — เร็วกว่า OpenAI ที่ตั้งเป้าไว้ปี 2029 ‼️ การเผาเงินระดับ $1B/เดือน แบบยังไม่มีรายได้ที่ใกล้เคียง อาจเป็นความเสี่ยงทางการเงินสูงมาก   • นักลงทุนอาจเริ่มตั้งคำถามหากไม่มีแผน monetization ที่ชัด ‼️ การพึ่งพา GPU ของ Nvidia ทำให้ xAI มีต้นทุนสูงและยากจะควบคุมราคาฮาร์ดแวร์   • หากตลาดชิป AI ผันผวน อาจกระทบงบประมาณอย่างแรง ‼️ แม้ Musk จะโต้ข่าว แต่ไม่ยอมเปิดตัวเลขจริง จึงยากต่อการประเมินความมั่นคงทางการเงิน ‼️ หากการลงทุนไม่ออกดอกออกผลเร็วพอ การประเมินมูลค่าบริษัทอาจถูกปรับลดในรอบต่อไป   • อาจกระทบต่อความมั่นใจของนักลงทุนรายใหญ่ https://www.techspot.com/news/108377-elon-musk-responds-report-xai-burning-through-1.html