🏢 “BlackRock, Microsoft, NVIDIA และ xAI ร่วมซื้อกิจการ Aligned Data Centers มูลค่า $40B” — ขยายศักยภาพศูนย์ข้อมูล AI สู่ 5GW ทั่วสหรัฐฯ กลุ่มบริษัทเทคโนโลยีและการเงินระดับโลก ได้แก่ BlackRock, Microsoft, NVIDIA และ xAI ของ Elon Musk ได้ร่วมมือกันเข้าซื้อกิจการ Aligned Data Centers ด้วยมูลค่ารวมกว่า 40,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพื่อเสริมกำลังโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI และการประมวลผลขั้นสูง Aligned เป็นผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลที่มีความเชี่ยวชาญด้านการออกแบบแบบ modular และระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพสูง โดยมีศูนย์ข้อมูลที่เปิดใช้งานแล้วและอยู่ระหว่างการพัฒนา รวมกันกว่า 5 กิกะวัตต์ (GW) ซึ่งถือเป็นหนึ่งในเครือข่ายที่ใหญ่ที่สุดในสหรัฐฯ ดีลนี้สะท้อนถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของศูนย์ข้อมูลที่รองรับ GPU และระบบ AI ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะจากบริษัทที่กำลังพัฒนาโมเดลภาษาและระบบปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง เช่น xAI และ Microsoft Azure การลงทุนครั้งนี้ยังช่วยให้ Aligned สามารถขยายศูนย์ข้อมูลไปยังพื้นที่ใหม่ ๆ เช่น Chicago, Dallas, Salt Lake City และ Phoenix โดยเน้นการใช้พลังงานหมุนเวียนและระบบระบายความร้อนแบบ liquid-cooling เพื่อรองรับ GPU ที่มี TDP สูง BlackRock ซึ่งเป็นผู้ถือหุ้นหลักในดีลนี้ มองว่าการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI เป็น “สินทรัพย์ระยะยาว” ที่จะสร้างผลตอบแทนอย่างมั่นคงในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นเชื้อเพลิงของเศรษฐกิจ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ BlackRock, Microsoft, NVIDIA และ xAI ร่วมซื้อกิจการ Aligned Data Centers มูลค่า $40B ➡️ Aligned มีศูนย์ข้อมูลรวมกว่า 5GW ทั้งที่เปิดใช้งานและอยู่ระหว่างการพัฒนา ➡️ ศูนย์ข้อมูลรองรับ GPU และระบบ AI ขนาดใหญ่ ➡️ Aligned ใช้ระบบ modular และ liquid-cooling เพื่อรองรับ TDP สูง ➡️ มีแผนขยายไปยังเมืองใหม่ เช่น Chicago, Dallas, Salt Lake City และ Phoenix ➡️ เน้นการใช้พลังงานหมุนเวียนและระบบระบายความร้อนประสิทธิภาพสูง ➡️ BlackRock มองว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI เป็นสินทรัพย์ระยะยาว ➡️ ดีลนี้สะท้อนความต้องการศูนย์ข้อมูลที่รองรับ AI ที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/groups-including-blackrock-microsoft-nvidia-and-xai-join-forces-to-acquire-aligned-data-centers-usd40b-deal-delivers-5gw-of-operational-and-planned-data-center-capacity

🤖 “AI Agents: อัจฉริยะที่น่าทึ่ง หรือภัยเงียบที่ควบคุมไม่ได้?” — เมื่อผู้ช่วยดิจิทัลกลายเป็นผู้ตัดสินใจแทนมนุษย์ บทความจาก The Star เปิดเผยว่า ปี 2026 กำลังจะกลายเป็น “ปีแห่ง AI Agents” — ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถวางแผนหลายขั้นตอน เข้าถึงบริการดิจิทัล และตัดสินใจแทนผู้ใช้ได้โดยอัตโนมัติ ต่างจากแชตบอทหรือผู้ช่วยเสียงทั่วไปที่แค่ตอบคำถามหรือทำตามคำสั่ง ผู้พัฒนาเช่น Amazon, Microsoft, Google และ OpenAI ต่างเร่งสร้าง AI Agents ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้เกือบทุกอย่าง เช่น สั่งซื้อของออนไลน์ จัดการงาน HR และ IT หรือแม้แต่โทรหาลูกค้าเพื่อเปลี่ยนสินค้าให้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เกี่ยวข้อง Marc Benioff จาก Salesforce เรียกสิ่งนี้ว่า “โมเดลแรงงานใหม่” และคาดว่าจะมีการสร้าง AI Agents กว่า 1 พันล้านตัวภายในปี 2026 ขณะที่ Jensen Huang จาก NVIDIA เชื่อว่าแผนก HR จะรวมเข้ากับ IT เพราะ AI จะจัดการทุกอย่างได้เอง แต่เสียงเตือนจากนักวิจัยด้านจริยธรรม AI ก็เริ่มดังขึ้น Meredith Whittaker จาก Signal เตือนว่า AI Agents ต้องการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวอย่างมหาศาล เช่น ปฏิทิน บัตรเครดิต และบัญชีอีเมล โดยไม่ต้องขออนุญาตทุกครั้ง ซึ่งเป็นช่องโหว่ใหญ่ด้านความเป็นส่วนตัว Yoshua Bengio และ Margaret Mitchell นักวิจัย AI ชื่อดัง เตือนว่า หากปล่อยให้ AI Agents ทำงานโดยไม่มีการควบคุม อาจนำไปสู่การสูญเสียอำนาจของมนุษย์อย่างถาวร และเปิดช่องให้ผู้ไม่หวังดีใช้ระบบเหล่านี้โจมตีหรือสอดแนม ตัวอย่าง AI Agents ที่มีอยู่แล้ว: ⭐ Google: “Project Mariner” ใช้ Gemini 2.0 ทำงานในเบราว์เซอร์แทนมนุษย์ ⭐ Salesforce: โทรหาลูกค้าอัตโนมัติเพื่อเปลี่ยนสินค้า ⭐ DeepL: ใช้ในระบบจัดการบทความ ⭐ Microsoft: “Factory Operations Agent” สำหรับปรับปรุงกระบวนการในโรงงาน ⭐ Amazon: พัฒนา Alexa ให้รู้จักนิสัยและตารางชีวิตของผู้ใช้ ⭐ Parloa: AI โทรหาลูกค้าเพื่อเสนออัปเกรดเที่ยวบิน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ AI Agents สามารถวางแผนหลายขั้นตอนและตัดสินใจแทนผู้ใช้ได้ ➡️ ต่างจากแชตบอททั่วไปที่ทำงานแบบตอบโต้ ➡️ Amazon, Microsoft, Google, OpenAI และ Salesforce กำลังพัฒนา AI Agents ➡️ Salesforce คาดว่าจะมี AI Agents กว่า 1 พันล้านตัวภายในปี 2026 ➡️ AI Agents สามารถจัดการงาน HR, IT และบริการลูกค้าได้ ➡️ Google ใช้ Gemini 2.0 ใน “Project Mariner” เพื่อทำงานในเบราว์เซอร์ ➡️ DeepL มี AI Agent ที่ทำงานในระบบจัดการบทความ ➡️ Microsoft มี “Factory Operations Agent” สำหรับโรงงาน ➡️ Amazon พัฒนา Alexa ให้รู้จักนิสัยและตารางชีวิตของผู้ใช้ ➡️ Parloa มี AI ที่โทรหาลูกค้าเพื่อเสนออัปเกรดเที่ยวบิน ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ AI Agents ต้องการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวจำนวนมาก ⛔ อาจเข้าถึงบัตรเครดิต ปฏิทิน และอีเมลโดยไม่ขออนุญาตทุกครั้ง ⛔ เสี่ยงต่อการถูกโจมตีหรือสอดแนมจากผู้ไม่หวังดี ⛔ หากไม่มีการควบคุม อาจนำไปสู่การสูญเสียอำนาจของมนุษย์ ⛔ การใช้ AI Agents โดยไม่เข้าใจความเสี่ยง อาจสร้างผลกระทบต่อความปลอดภัยสาธารณะ ⛔ นักวิจัยเตือนว่า AI Agents อาจกลายเป็นภัยระดับ “catastrophic” หากปล่อยให้เติบโตโดยไม่มีกรอบ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/16/incredibly-dangerous-or-incredibly-useful-the-rise-of-ai-agents

🧠 “ทำไมเจ้านายคุณไม่กลัว AI” — ความเข้าใจผิดที่อันตรายระหว่างซอฟต์แวร์ทั่วไปกับระบบปัญญาประดิษฐ์ บทความนี้ชวนเรามองลึกถึงช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI กับคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ผู้บริหารอาจมองว่า “AI ก็เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป” ซึ่งเป็นความเข้าใจผิดที่อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่เสี่ยง ผู้เขียนอธิบายว่า คนทั่วไปเข้าใจดีว่า “บั๊กในซอฟต์แวร์” อาจสร้างความเสียหายได้ แต่ก็เชื่อว่ามันสามารถแก้ไขได้เหมือนการหาจุดผิดในโค้ด แล้วแก้ให้ถูกต้อง ซึ่งใช้ได้กับซอฟต์แวร์ทั่วไป แต่ใช้ไม่ได้กับ AI AI ไม่ได้ทำงานจากโค้ดที่เขียนทีละบรรทัด แต่เกิดจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ซึ่งไม่มีใครรู้ครบว่ามีอะไรอยู่ในนั้น เช่น ชุดข้อมูล FineWeb ที่ใช้ฝึกโมเดลมีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ — ถ้าคนอ่านวันละ 250 คำ จะใช้เวลาถึง 85,000 ปี! เมื่อ AI ทำพฤติกรรมผิดปกติ เราไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปที่สามารถไล่โค้ดย้อนกลับได้อย่างแม่นยำ นักวิจัยจึงใช้วิธี “ฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม” แทนการแก้จุดเดียว นอกจากนี้ AI ยังมีพฤติกรรมที่ไม่เสถียร เช่น การตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย และไม่สามารถควบคุมให้ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป แม้จะตั้งเป้าหมายไว้ว่า “ห้ามตอบคำถามผิดกฎหมาย” ก็ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่หลุดพฤติกรรมในบางสถานการณ์ ผู้เขียนเสนอว่า สิ่งสำคัญคือการสร้างความเข้าใจร่วมกันระหว่างผู้เชี่ยวชาญและคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องตัดสินใจเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ เพราะความเข้าใจผิดอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงต่ำเกินจริง ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ คนทั่วไปเข้าใจว่บั๊กในซอฟต์แวร์สามารถแก้ได้ แต่ใช้ไม่ได้กับ AI ➡️ AI ทำงานจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ไม่ใช่โค้ดที่เขียนทีละบรรทัด ➡️ ไม่มีใครรู้ครบว่าข้อมูลฝึก AI มีอะไรบ้าง เช่น FineWeb มีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ ➡️ พฤติกรรมผิดปกติใน AI ไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ➡️ นักวิจัยใช้วิธีฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม แทนการแก้จุดเดียว ➡️ AI ตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย เช่น เพิ่มเครื่องหมายคำถาม ➡️ ไม่สามารถควบคุมให้ AI ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป ➡️ ความสามารถบางอย่างของ AI ถูกค้นพบโดยผู้ใช้ทั่วไปหลังเปิดตัว ➡️ ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่แสดงพฤติกรรมอันตรายในอนาคต ➡️ ช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญกับคนทั่วไปเป็นปัญหาสำคัญ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การเข้าใจว่า AI เป็นแค่ซอฟต์แวร์ทั่วไปอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงผิดพลาด ⛔ การคิดว่า “แก้บั๊กแล้วจบ” ใช้ไม่ได้กับระบบที่เรียนรู้จากข้อมูล ⛔ การใช้ AI โดยไม่เข้าใจโครงสร้างการฝึก อาจเปิดช่องให้เกิดพฤติกรรมไม่คาดคิด ⛔ การเปลี่ยนคำถามเล็กน้อยอาจทำให้ AI ตอบต่างกันอย่างสิ้นเชิง ⛔ การตั้งสเปกให้ AI “ห้ามทำสิ่งผิด” ไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์ได้ ⛔ ความสามารถที่ซ่อนอยู่ใน AI อาจเป็นอันตราย หากถูกค้นพบโดยผู้ไม่หวังดี ⛔ การสื่อสารที่ไม่ชัดเจนระหว่างฝ่ายเทคนิคกับผู้บริหารอาจทำให้การตัดสินใจผิดพลาด https://boydkane.com/essays/boss

ตลาดบริการแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูล: พลิกโฉมเศรษฐกิจดิจิทัลด้วยพลังของข้อมูล ในยุคดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ธุรกิจทั่วโลกต่างมองหาวิธีในการแบ่งปันและใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ตลาด บริการแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูล (Data Exchange Platform Services Market) จึงกลายเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัลยุคใหม่ โดยช่วยให้บริษัท หน่วยงานรัฐบาล และสตาร์ทอัพ สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันได้อย่างโปร่งใส ปลอดภัย และรวดเร็ว https://www.marketresearchfuture.com/reports/data-exchange-platform-services-market-23989 แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำหน้าที่เป็น “สะพานเชื่อมข้อมูล” ระหว่างองค์กร โดยมีระบบเข้ารหัสและการควบคุมสิทธิ์เข้าถึงข้อมูล เพื่อป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวและการรั่วไหลของข้อมูล ผู้ใช้งานสามารถแชร์ข้อมูลเชิงลึก เช่น ข้อมูลผู้บริโภค ข้อมูลตลาด และข้อมูลอุตสาหกรรม เพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัจจัยที่ผลักดันการเติบโตของตลาด หนึ่งในแรงขับเคลื่อนหลักคือ การเติบโตของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ บิ๊กดาต้า (Big Data) ซึ่งต้องอาศัยข้อมูลปริมาณมหาศาลจากหลายแหล่งเพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก นอกจากนี้ การเพิ่มขึ้นของกฎระเบียบด้านความปลอดภัยข้อมูล เช่น GDPR และ PDPA ทำให้องค์กรต้องพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ปลอดภัยและโปร่งใสมากขึ้น ในภาคอุตสาหกรรม เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และพลังงาน แพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูลถูกใช้เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลการทำธุรกรรม ข้อมูลผู้ป่วย และข้อมูลการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจเร็วขึ้นและลดความเสี่ยงจากข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน

โฆษกศาลยุติธรรมเตือนคู่ความ ใช้เอไอเขียนคำฟ้อง คำร้องต่อศาล ต้องเปิดเผย ตรวจสอบ และรับผิดชอบต่อข้อมูลที่สร้างจากปัญญาประดิษฐ์ภายใต้กรอบกฎหมาย . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000096766 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

📶 “Huawei เดินเกมเดี่ยวผลักดัน 5G-Advanced พร้อม AI — คาดมือถือรองรับแตะ 100 ล้านเครื่องภายในสิ้นปี 2025” Huawei ประกาศวิสัยทัศน์ใหม่ในงาน Huawei Connect 2025 โดยมุ่งผลักดันเทคโนโลยี 5G-Advanced (5G-A) ที่ผสานการเชื่อมต่อไร้สายเข้ากับปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสร้างเครือข่ายที่ “เข้าใจผู้ใช้” และ “ตอบสนองแบบเรียลไทม์” โดยคาดว่าภายในสิ้นปี 2025 จะมีสมาร์ตโฟนที่รองรับ 5G-A มากกว่า 100 ล้านเครื่อง และมีเครือข่ายขนาดใหญ่กว่า 50 แห่งเปิดใช้งานทั่วโลก หัวใจของแนวทางนี้คือ AgenticRAN — เฟรมเวิร์กที่ฝัง AI เข้าไปในทุกชั้นของเครือข่าย ตั้งแต่การจัดการคลื่นความถี่ พลังงาน ไปจนถึงการดำเนินงาน โดย Huawei ระบุว่าเป็นก้าวสู่ระบบอัตโนมัติระดับ AN L4 แม้จะยังไม่ใช่มาตรฐานสากร แต่ถือเป็นหมุดหมายภายในของบริษัท ฮาร์ดแวร์ใหม่อย่าง AAU ซีรีส์ล่าสุดมาพร้อมดีไซน์ dual-band fused array ที่ช่วยเพิ่มความครอบคลุมและลด latency สำหรับงาน AI แบบเรียลไทม์ เช่น การสื่อสารด้วย intent-driven, การทำงานร่วมกันข้ามอุปกรณ์ และแม้แต่การโต้ตอบแบบ holographic Huawei ยังเน้นการเชื่อมต่อในทุกพื้นที่ ตั้งแต่เมืองหนาแน่นไปจนถึงชนบทห่างไกล โดยมีโซลูชันอย่าง RuralCow และ LampSite X ที่สามารถติดตั้งในทะเลทรายหรือกลางมหาสมุทรได้ พร้อมระบบเสาอากาศและพลังงานแบบดิจิทัลที่เปลี่ยนส่วนประกอบแบบ passive ให้กลายเป็นโครงสร้างที่รับรู้ข้อมูลและควบคุมได้ นอกจากนี้ Huawei ยังคาดการณ์ว่าในปี 2030 จำนวน AI agents จะมากกว่าแอปพลิเคชันแบบเดิม และจะเปลี่ยนวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับอุปกรณ์อย่างสิ้นเชิง โดยเฉพาะเมื่อ AI ถูกฝังเข้าไปในเครือข่ายและอุปกรณ์โดยตรง แม้ Huawei จะวางแผนอย่างทะเยอทะยาน แต่การยอมรับในระดับโลกยังเป็นคำถามใหญ่ โดยเฉพาะในตลาดนอกจีนที่ยังมีข้อจำกัดด้านการทำงานร่วมกันและต้นทุนการปรับโครงสร้างเครือข่าย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Huawei ผลักดัน 5G-Advanced (5G-A) ผสาน AI เพื่อสร้างเครือข่ายอัจฉริยะ ➡️ คาดว่าจะมีสมาร์ตโฟนรองรับ 5G-A มากกว่า 100 ล้านเครื่องภายในสิ้นปี 2025 ➡️ เครือข่ายขนาดใหญ่กว่า 50 แห่งจะเปิดใช้งานทั่วโลก ➡️ ใช้เฟรมเวิร์ก AgenticRAN เพื่อฝัง AI ในคลื่น พลังงาน และการดำเนินงาน ➡️ ฮาร์ดแวร์ใหม่ AAU ซีรีส์ ใช้ dual-band fused array เพิ่มความเร็วและลด latency ➡️ โซลูชัน RuralCow และ LampSite X รองรับการติดตั้งในพื้นที่ห่างไกล ➡️ ระบบเสาอากาศและพลังงานแบบดิจิทัลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุม ➡️ คาดว่า AI agents จะมากกว่าแอปทั่วไปภายในปี 2030 ➡️ Huawei มองว่า 5G-A จะเป็นทั้งเทคโนโลยีและตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ 5G-Advanced คือการพัฒนาเพิ่มเติมจาก 5G ที่เน้นความเร็ว ultra-low latency และ AI integration ➡️ AI agents คือระบบที่สามารถเข้าใจเจตนาและโต้ตอบกับผู้ใช้แบบอัตโนมัติ ➡️ การสื่อสารแบบ intent-driven ช่วยให้ผู้ใช้สั่งงานด้วยความหมาย ไม่ใช่คำสั่งแบบเดิม ➡️ การเชื่อมต่อแบบ ubiquitous IoT จะเป็นรากฐานของเมืองอัจฉริยะและระบบอัตโนมัติ ➡️ Huawei เป็นผู้นำด้านเครือข่ายในจีน โดยมีข้อได้เปรียบด้านการผลิตและนโยบาย https://www.techradar.com/pro/chinas-huawei-powers-ahead-solo-with-5g-advanced-predicts-100-million-smartphones-will-be-5g-a-compatible-by-the-end-of-2025-and-it-is-just-getting-started

🌐 “Cisco เปิดตัวเราเตอร์ 8223 — แกนกลางเครือข่าย AI แห่งอนาคต ด้วยความเร็ว 51.2 Tbps และชิป P200 สุดล้ำ” ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นหัวใจของการประมวลผลระดับองค์กร Cisco ได้เปิดตัวเราเตอร์รุ่นใหม่ “Cisco 8223” ซึ่งเป็นเราเตอร์แบบ Ethernet fixed router ที่เร็วที่สุดในอุตสาหกรรม ด้วยความเร็วสูงถึง 51.2 Tbps โดยใช้ชิปที่พัฒนาขึ้นเองชื่อว่า “Silicon One P200” เพื่อรองรับการเชื่อมต่อระหว่างศูนย์ข้อมูลที่ต้องรับภาระจาก AI workloads ที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล Martin Lund รองประธานฝ่ายฮาร์ดแวร์ของ Cisco ระบุว่า “AI compute กำลังเติบโตเกินขีดความสามารถของศูนย์ข้อมูลเดี่ยว ทำให้ต้องเชื่อมต่อศูนย์ข้อมูลหลายแห่งเข้าด้วยกันอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ” ซึ่ง Cisco 8223 ตอบโจทย์นี้ได้ด้วยการออกแบบให้รองรับการ “scale-across” หรือการกระจายงาน AI ไปยังหลายศูนย์ข้อมูล Cisco 8223 มีจุดเด่นด้านพลังงานและพื้นที่ โดยเป็นระบบแบบ 3RU ที่ใช้พลังงานต่ำที่สุดในกลุ่มเราเตอร์ระดับนี้ พร้อมรองรับพอร์ต 800G ถึง 64 ช่อง และสามารถประมวลผลได้มากกว่า 20 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที รองรับการเชื่อมต่อระยะไกลถึง 1,000 กิโลเมตรผ่าน coherent optics ชิป P200 ยังมีความสามารถในการปรับแต่งโปรโตคอลใหม่ ๆ ได้แบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ และมีระบบ deep buffering ที่ช่วยดูดซับการพุ่งขึ้นของปริมาณข้อมูลจากการฝึก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้านความปลอดภัย Cisco 8223 มาพร้อมการเข้ารหัสระดับ line-rate ด้วยอัลกอริธึมที่ทนต่อการโจมตีจากคอมพิวเตอร์ควอนตัม พร้อมระบบตรวจสอบและวิเคราะห์เครือข่ายแบบละเอียดผ่านแพลตฟอร์ม observability ของ Cisco ระบบนี้จะเริ่มต้นใช้งานกับระบบปฏิบัติการ SONiC แบบโอเพ่นซอร์ส และจะรองรับ IOS XR ในอนาคต รวมถึงสามารถนำชิป P200 ไปใช้ในระบบ modular และ disaggregated ได้อีกด้วย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Cisco เปิดตัวเราเตอร์ 8223 ความเร็ว 51.2 Tbps สำหรับงาน AI ระดับองค์กร ➡️ ใช้ชิป Silicon One P200 ที่พัฒนาโดย Cisco เอง ➡️ รองรับการเชื่อมต่อระหว่างศูนย์ข้อมูลแบบ “scale-across” ➡️ ระบบแบบ 3RU ที่ประหยัดพลังงานและพื้นที่มากที่สุดในกลุ่ม ➡️ รองรับพอร์ต 800G จำนวน 64 ช่อง และเชื่อมต่อได้ไกลถึง 1,000 กม. ➡️ ประมวลผลได้มากกว่า 20 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที ➡️ รองรับการเข้ารหัสแบบ post-quantum และระบบตรวจสอบเครือข่าย ➡️ รองรับ SONiC และเตรียมเปิดใช้งานกับ IOS XR และ NX-OS ➡️ ชิป P200 สามารถนำไปใช้ในระบบ modular และ disaggregated ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Silicon One เป็นสถาปัตยกรรม unified networking ที่ใช้ใน hyperscaler และ AI infrastructure ➡️ Microsoft และ Alibaba เป็นลูกค้ารายแรกที่นำ Cisco 8223 ไปใช้งาน ➡️ การเชื่อมต่อแบบ coherent optics ช่วยลด latency และเพิ่มความเสถียรในการเชื่อมต่อระยะไกล ➡️ Deep buffering ช่วยจัดการกับข้อมูลที่พุ่งขึ้นจากการฝึก AI ได้ดี ➡️ การ scale-across เป็นแนวทางใหม่ที่แทนการ scale-up หรือ scale-out ในศูนย์ข้อมูล https://www.techpowerup.com/341711/cisco-rolls-out-8223-router-with-51-2-tbps-powered-by-in-house-chip

🌊 “Meta เปิดตัวเคเบิลใต้น้ำ ‘Candle’ ความเร็ว 570 Tbps — ปูทางสู่ยุค AI ในเอเชียแปซิฟิก” Meta ประกาศลงทุนสร้างระบบเคเบิลใต้น้ำใหม่ชื่อว่า “Candle” ซึ่งจะเชื่อมโยงประเทศในเอเชียแปซิฟิก ได้แก่ ไต้หวัน ญี่ปุ่น ฟิลิปปินส์ อินโดนีเซีย มาเลเซีย และสิงคโปร์ โดยมีระยะทางรวมกว่า 8,000 กิโลเมตร และความสามารถในการส่งข้อมูลสูงถึง 570 Tbps ถือเป็นเครือข่ายข้อมูลใต้น้ำที่ใหญ่ที่สุดในภูมิภาคนี้ โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อเสริมความมั่นคงของโครงข่ายอินเทอร์เน็ตระหว่างประเทศ เพิ่มประสิทธิภาพการส่งข้อมูลข้ามพรมแดน และรองรับความต้องการด้าน AI และแอปพลิเคชันดิจิทัลที่ใช้แบนด์วิดท์สูง โดยจะใช้เทคโนโลยีไฟเบอร์ออปติกแบบ 24 คู่สาย ซึ่งเป็นนวัตกรรมใหม่ที่ให้ความหนาแน่นและความเร็วสูงกว่าระบบเดิมหลายเท่า นอกจาก Candle แล้ว Meta ยังอัปเดตความคืบหน้าของเคเบิลใต้น้ำอีก 3 เส้น ได้แก่ 1️⃣ Apricot ที่เชื่อมไต้หวัน ญี่ปุ่น และกวม พร้อมแผนขยายไปยังฟิลิปปินส์ อินโดนีเซีย และสิงคโปร์ รวมระยะทาง 12,000 กิโลเมตร และเพิ่มความจุอีก 290 Tbps 2️⃣ Bifrost ที่เชื่อมสิงคโปร์ อินโดนีเซีย ฟิลิปปินส์ และสหรัฐฯ พร้อมแผนขยายไปเม็กซิโกในปี 2026 ให้ความจุ 260 Tbps 3️⃣ Echo ที่เชื่อมกวมกับแคลิฟอร์เนีย ให้ความจุ 260 Tbps เช่นกัน และอาจขยายไปยังประเทศในเอเชียเพิ่มเติมตามความต้องการ Meta เน้นว่าเอเชียแปซิฟิกซึ่งมีผู้ใช้อินเทอร์เน็ตกว่า 58% ของโลก จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่มั่นคงเพื่อรองรับการประมวลผล AI และบริการคลาวด์ โดย Candle จะเป็นแกนหลักของการเชื่อมต่อยุคใหม่ที่ช่วยให้ผู้คนเข้าถึงเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างทั่วถึง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Meta ลงทุนสร้างเคเบิลใต้น้ำ “Candle” ความเร็ว 570 Tbps ➡️ เชื่อมโยง 6 ประเทศในเอเชียแปซิฟิก: ไต้หวัน ญี่ปุ่น ฟิลิปปินส์ อินโดนีเซีย มาเลเซีย สิงคโปร์ ➡️ ระยะทางรวม 8,000 กิโลเมตร คาดว่าจะแล้วเสร็จในปี 2028 ➡️ ใช้เทคโนโลยีไฟเบอร์ออปติกแบบ 24 คู่สาย (24-fiber pair) ➡️ รองรับผู้ใช้อินเทอร์เน็ตกว่า 580 ล้านคนในภูมิภาค ➡️ เสริมความมั่นคงของโครงข่ายและเพิ่มประสิทธิภาพการส่งข้อมูลข้ามพรมแดน ➡️ สนับสนุนการพัฒนา AI และระบบดิจิทัลยุคใหม่ ➡️ Apricot เพิ่มความจุ 290 Tbps เชื่อม 5 ประเทศ ➡️ Bifrost และ Echo ให้ความจุ 260 Tbps ต่อเส้น ➡️ Meta มีแผนขยายเคเบิลไปยังเม็กซิโกและประเทศอื่นในเอเชีย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เคเบิลใต้น้ำเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักของอินเทอร์เน็ตโลก โดยส่งข้อมูลกว่า 95% ของทั้งหมด ➡️ ความเร็ว 570 Tbps เทียบเท่าการส่งวิดีโอ 4K พร้อมกันหลายสิบล้านสตรีม ➡️ การใช้ 24-fiber pair เป็นครั้งแรกในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ➡️ เคเบิลใต้น้ำมีอายุการใช้งานเฉลี่ย 25 ปี และต้องการการดูแลตลอดเวลา ➡️ Meta ยังมีโครงการ “Waterworth” และ “2Africa” เพื่อเชื่อมโยง 5 ทวีปและภูมิภาคอื่น https://securityonline.info/meta-unveils-candle-submarine-cable-the-largest-570-tbps-data-network-for-asia-pacific-ai/

🕶️ “Apple พับแผน Vision Pro รุ่นประหยัด — หันไปเร่งพัฒนาแว่นตา AI แข่ง Meta” Apple ตัดสินใจเปลี่ยนทิศทางครั้งใหญ่ในตลาดอุปกรณ์สวมใส่ โดยประกาศยุติการพัฒนา Vision Pro รุ่นใหม่ที่มีรหัสภายในว่า N100 ซึ่งเดิมทีวางแผนเปิดตัวในปี 2027 เพื่อเป็นรุ่นที่เบาและราคาถูกลงจาก Vision Pro รุ่นแรกที่เปิดตัวในปี 2024 ด้วยราคา 3,499 ดอลลาร์สหรัฐ แต่กลับไม่สามารถสร้างแรงกระเพื่อมในตลาดได้เท่าที่คาด เนื่องจากขาดเนื้อหาหลักและต้องเผชิญกับการแข่งขันจากอุปกรณ์ราคาถูกกว่า เช่น Meta Quest Apple จึงหันมาโฟกัสที่การพัฒนา “แว่นตาอัจฉริยะ” ซึ่งมีแนวโน้มจะกลายเป็นอุปกรณ์สวมใส่ยุคใหม่ที่มาแทนสมาร์ตโฟน โดยมีแผนพัฒนาอย่างน้อย 2 รุ่น ได้แก่: 👓 รุ่นแรก N50: ไม่มีหน้าจอในตัว ต้องเชื่อมต่อกับ iPhone เพื่อใช้งาน โดยอาจเปิดตัวในปีหน้า และวางจำหน่ายจริงในปี 2027 👓 รุ่นที่สอง: มีหน้าจอในตัว คล้ายกับ Meta Ray-Ban Display โดยเดิมทีวางแผนเปิดตัวในปี 2028 แต่ Apple กำลังเร่งพัฒนาให้เร็วขึ้น แว่นตาอัจฉริยะของ Apple จะเน้นการควบคุมด้วยเสียงและระบบปัญญาประดิษฐ์ โดยใช้ Siri เวอร์ชันใหม่ที่กำลังอยู่ระหว่างการปรับปรุงให้ฉลาดขึ้น และอาจเปิดตัวในช่วงต้นปี 2026 การเปลี่ยนแผนครั้งนี้สะท้อนถึงแรงกดดันจากตลาดและความสำเร็จของ Meta ที่เปิดตัวแว่นตาอัจฉริยะรุ่นใหม่พร้อมหน้าจอและฟีเจอร์ AI เช่น การแปลภาษาแบบเรียลไทม์ การควบคุมด้วย EMG ผ่านสายรัดข้อมือ และการบันทึกวิดีโอระดับ 3K ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Apple ยุติการพัฒนา Vision Pro รุ่น N100 ที่เดิมวางแผนเปิดตัวในปี 2027 ➡️ หันไปเร่งพัฒนาแว่นตาอัจฉริยะ 2 รุ่น ได้แก่ N50 (ไม่มีหน้าจอ) และรุ่นมีหน้าจอ ➡️ N50 จะเชื่อมต่อกับ iPhone และอาจเปิดตัวในปีหน้า ➡️ รุ่นมีหน้าจอเดิมทีวางแผนเปิดตัวในปี 2028 แต่กำลังเร่งให้เร็วขึ้น ➡️ แว่นตาใหม่จะใช้ Siri เวอร์ชันใหม่ที่เน้นการควบคุมด้วยเสียงและ AI ➡️ Apple ยังไม่ยืนยันรายละเอียดอย่างเป็นทางการ แต่มีการเปลี่ยนแผนภายในแล้ว ➡️ Vision Pro รุ่นแรกเปิดตัวในปี 2024 ด้วยราคา 3,499 ดอลลาร์ แต่ยอดขายไม่เป็นไปตามเป้า ➡️ Meta เปิดตัว Ray-Ban Display และ Oakley Vanguard พร้อมฟีเจอร์ AI และหน้าจอในตัว https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/02/apple-halts-vision-pro-overhaul-to-focus-on-ai-glasses-bloomberg-news-reports

🧠 “Orange Pi AI Studio Pro — มินิพีซีพลัง Huawei Ascend 310 ที่แรงทะลุ 352 TOPS แต่ยังติดข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่อ” Orange Pi เปิดตัวมินิพีซีรุ่นใหม่สำหรับงานปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะในชื่อ “AI Studio Pro” ซึ่งใช้ชิป Huawei Ascend 310 แบบ ARM octa-core ที่ให้พลังประมวลผลด้าน AI สูงถึง 176 TOPS ในรุ่นปกติ และ 352 TOPS ในรุ่น Pro ที่รวมสองเครื่องเข้าด้วยกัน พร้อมหน่วยความจำสูงสุดถึง 192GB LPDDR4X ความเร็ว 4266 Mbps2 ตัวเครื่องออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI หลากหลาย เช่น การประมวลผลภาพ, การเรียนรู้เชิงลึก, การวิเคราะห์ข้อมูล, การใช้งาน IoT และระบบขนส่งอัจฉริยะ โดยสามารถติดตั้ง Ubuntu 22.04.5 และ Linux kernel 5.15 ได้ทันที ส่วน Windows จะรองรับในอนาคต3 แม้จะมีพลังประมวลผลสูงและหน่วยความจำมหาศาล แต่ Orange Pi AI Studio Pro กลับมีข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่ออย่างชัดเจน โดยมีเพียงพอร์ต USB-C 4.0 เพียงช่องเดียวสำหรับทุกการเชื่อมต่อ ไม่ว่าจะเป็นจอภาพ, อุปกรณ์เก็บข้อมูล หรืออุปกรณ์เสริมอื่น ๆ ทำให้ผู้ใช้ต้องพึ่งพา dock หรือ hub เพิ่มเติม นอกจากนี้ยังไม่มีการระบุว่ามี Wi-Fi หรือ Bluetooth ในตัว ทำให้การเชื่อมต่อเครือข่ายอาจต้องใช้วิธีอื่น เช่น Ethernet หรืออุปกรณ์เสริมภายนอก ซึ่งอาจไม่สะดวกสำหรับการใช้งานแบบเคลื่อนที่หรือในพื้นที่จำกัด ราคาจำหน่ายในจีนเริ่มต้นที่ประมาณ $955 สำหรับรุ่น 48GB และสูงสุดถึง $2,200 สำหรับรุ่น Pro ที่มี RAM 192GB โดยมีวางจำหน่ายผ่าน JD.com และ AliExpress ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Orange Pi AI Studio Pro ใช้ชิป Huawei Ascend 310 แบบ ARM octa-core ➡️ รุ่น Pro รวมสองเครื่องเข้าด้วยกัน ให้พลังประมวลผลสูงถึง 352 TOPS ➡️ รองรับหน่วยความจำสูงสุด 192GB LPDDR4X ความเร็ว 4266 Mbps ➡️ รองรับ Ubuntu 22.04.5 และ Linux kernel 5.15 พร้อมรองรับ Windows ในอนาคต ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI เช่น OCR, การรู้จำใบหน้า, การแนะนำเนื้อหา, IoT และระบบขนส่งอัจฉริยะ ➡️ มีพอร์ต USB-C 4.0 เพียงช่องเดียวสำหรับทุกการเชื่อมต่อ ➡️ ไม่มีการระบุว่ามี Wi-Fi หรือ Bluetooth ในตัว ➡️ ราคาจำหน่ายเริ่มต้นที่ $955 และสูงสุดถึง $2,200 ขึ้นอยู่กับรุ่นและ RAM ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Huawei Ascend 310 เป็นชิปที่ออกแบบมาเพื่องาน AI โดยเฉพาะ มีประสิทธิภาพสูงในงาน inference ➡️ Orange Pi เป็นแบรนด์ที่เน้นการพัฒนาอุปกรณ์สำหรับนักพัฒนาและงานวิจัย ➡️ การใช้ context window ขนาดใหญ่และ RAM สูงช่วยให้รองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้ดี ➡️ การรองรับ Deepseek-R1 distillation model ช่วยให้สามารถ deploy โมเดล AI แบบ local ได้ ➡️ การรวมการฝึกและการ inference ในเครื่องเดียวช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนา https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/orange-pi-ai-studio-pro-mini-pc-debuts-with-huawei-ascend-310-and-352-tops-of-ai-performance-also-features-up-to-192gb-of-memory-but-relies-on-a-single-usb-c-port

🎨 “Google เปลี่ยนโลโก้ ‘G’ เป็นแบบไล่เฉดสี — สัญลักษณ์ใหม่ของยุค AI ที่ไม่ใช่แค่เรื่องดีไซน์” หลังจากใช้โลโก้ตัวอักษร “G” แบบสี่สีแยกกันมาตั้งแต่ปี 2015 Google ได้ประกาศรีเฟรชโลโก้ครั้งใหญ่ในเดือนกันยายน 2025 โดยเปลี่ยนเป็นเวอร์ชันใหม่ที่ใช้การไล่เฉดสี (gradient) ระหว่างสีแดง เหลือง เขียว และน้ำเงิน ซึ่งยังคงเป็นสีประจำแบรนด์ แต่ถูกนำเสนอในรูปแบบที่ทันสมัยและมีชีวิตชีวามากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องความสวยงาม — Google ระบุว่าโลโก้ใหม่นี้เป็น “สัญลักษณ์ของยุค AI” ที่บริษัทกำลังเข้าสู่เต็มตัว โดยเฉพาะหลังจากเปิดตัว Gemini AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์หลักของ Google ที่ถูกฝังอยู่ในบริการต่าง ๆ เช่น Search, Workspace, Chrome และ Android โลโก้แบบไล่เฉดสีนี้เริ่มปรากฏใน Google Search ตั้งแต่ต้นปี และขยายไปยังแอปอื่น ๆ อย่างต่อเนื่อง รวมถึง favicon บนเว็บไซต์และไอคอนในมือถือ โดย Google ยืนยันว่าโลโก้ใหม่นี้จะกลายเป็นสัญลักษณ์หลักของทั้งแบรนด์และองค์กร นอกจากความสดใสของสีที่ไหลลื่นต่อกัน โลโก้ใหม่นี้ยังถูกออกแบบให้ดูดีในขนาดเล็ก เช่น บนแอปมือถือหรือ favicon ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้จดจำได้ง่ายขึ้น และสื่อถึงความลื่นไหลของประสบการณ์ใช้งานที่ขับเคลื่อนด้วย AI แม้โลโก้ “G” จะถูกเปลี่ยน แต่โลโก้คำว่า “Google” แบบเต็มยังคงเดิม เพื่อรักษาความคุ้นเคยของผู้ใช้ทั่วโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Google เปลี่ยนโลโก้ “G” จากแบบสี่สีแยกเป็นแบบไล่เฉดสี (gradient) ➡️ โลโก้ใหม่ใช้สีแดง เหลือง เขียว น้ำเงิน แบบไหลลื่นต่อกัน ➡️ เป็นการรีเฟรชครั้งใหญ่ในรอบ 10 ปี นับจากการออกแบบโลโก้ปี 2015 ➡️ โลโก้ใหม่นี้เป็นสัญลักษณ์ของยุค AI ที่ Google กำลังเข้าสู่ ➡️ เริ่มใช้ใน Google Search และขยายไปยัง Android, Chrome, Gemini และ Workspace ➡️ โลโก้แบบใหม่ดูดีในขนาดเล็ก เช่น favicon และไอคอนมือถือ ➡️ โลโก้คำว่า “Google” แบบเต็มยังคงเดิม ไม่เปลี่ยนแปลง ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้แบรนด์มีความสอดคล้องและทันสมัยมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โลโก้ใหม่ปรากฏครั้งแรกใน Google Search บน iOS และ Pixel ก่อนขยายไป Android ➡️ Gemini AI ใช้ดีไซน์แบบ “Gemini spark” ที่สอดคล้องกับโลโก้ G แบบใหม่ ➡️ การใช้ gradient ช่วยลดขอบแข็งของสี ทำให้โลโก้กลมกลืนกับแอปอื่น ๆ ➡️ การออกแบบโลโก้ให้เหมาะกับขนาดเล็กช่วยเพิ่มการจดจำแบรนด์ในยุคมือถือ ➡️ การเปลี่ยนโลโก้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ “AI-first” ของ Google https://securityonline.info/google-refreshes-its-g-logo-with-a-gradient-signaling-a-new-era-focused-on-ai/

🕵️‍♀️ “AI ล่ามนุษย์: ธนาคาร Santander ใช้ปัญญาประดิษฐ์ช่วยตำรวจอังกฤษทลายขบวนการค้ามนุษย์” ในโลกที่อาชญากรรมซับซ้อนขึ้นทุกวัน ธนาคารก็ไม่ใช่แค่สถานที่ฝากเงินอีกต่อไป ล่าสุด Santander UK ได้เปิดเผยว่าได้ใช้เครื่องมือ AI ที่พัฒนาโดยบริษัท ThetaRay เพื่อช่วยตรวจจับธุรกรรมต้องสงสัยที่อาจเกี่ยวข้องกับการค้ามนุษย์และการแสวงหาผลประโยชน์จากผู้คนในสหราชอาณาจักร ระบบนี้ถูกใช้งานมาแล้วประมาณหนึ่งปี และสามารถสร้าง “การแจ้งเตือน” หลายร้อยรายการให้กับหน่วยงาน National Crime Agency (NCA) ของอังกฤษ ซึ่งนำไปสู่การทลายขบวนการค้ามนุษย์หลายกลุ่มได้สำเร็จ โดย AI จะวิเคราะห์รูปแบบธุรกรรม เช่น การถอนเงินสดจำนวนเล็ก ๆ ซ้ำ ๆ, การจ่ายเงินให้กับเว็บไซต์บริการผู้ใหญ่, การจองเที่ยวบินและที่พักระหว่างประเทศ ซึ่งอาจดูไม่ผิดปกติเมื่อแยกกัน แต่เมื่อรวมกันแล้วกลับเป็นสัญญาณของการแสวงหาผลประโยชน์ Jas Narang หัวหน้าฝ่าย AI และการเปลี่ยนแปลงของ Santander UK กล่าวว่า ระบบนี้ช่วยให้ธนาคารสามารถตรวจจับรูปแบบที่ซับซ้อนซึ่งระบบแบบเดิมไม่สามารถทำได้ และทุกการแจ้งเตือนจะถูกตรวจสอบโดยทีมผู้เชี่ยวชาญกว่า 1,000 คนก่อนส่งต่อให้ตำรวจ เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีการแจ้งเตือนผิดพลาด แม้จะมีเสียงวิจารณ์จากกลุ่มรณรงค์ด้านความเป็นส่วนตัว แต่ Santander ยืนยันว่าเครื่องมือนี้มีผลกระทบเชิงบวกอย่างแท้จริง และกำลังพิจารณาขยายการใช้งานไปยังประเทศอื่น ๆ รวมถึงใช้ตรวจจับอาชญากรรมรูปแบบอื่น เช่น การฟอกเงินหรือการแสวงหาผลประโยชน์จากแรงงาน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Santander UK ใช้ AI จาก ThetaRay เพื่อช่วยตรวจจับการค้ามนุษย์ผ่านธุรกรรมทางการเงิน ➡️ ระบบสามารถสร้างการแจ้งเตือนหลายร้อยรายการให้กับ NCA ภายใน 1 ปี ➡️ AI วิเคราะห์รูปแบบธุรกรรม เช่น การถอนเงินซ้ำ ๆ, การจ่ายเงินให้เว็บไซต์บริการผู้ใหญ่, การจองเที่ยวบินและที่พัก ➡️ ทุกการแจ้งเตือนจะถูกตรวจสอบโดยทีมผู้เชี่ยวชาญกว่า 1,000 คนก่อนส่งต่อให้ตำรวจ ➡️ ระบบนี้ช่วยให้ Santander ก้าวข้ามข้อจำกัดของระบบตรวจจับแบบเดิมที่ใช้กฎตายตัว ➡️ การใช้งาน AI นี้ถือเป็นครั้งแรกของ Santander ในการยกระดับการควบคุมอาชญากรรมทางการเงิน ➡️ ธนาคารกำลังพิจารณาขยายการใช้งานไปยังประเทศอื่นและอาชญากรรมรูปแบบอื่น ➡️ การดำเนินการนี้ช่วยให้ NCA ทลายขบวนการค้ามนุษย์หลายกลุ่มในอังกฤษ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ องค์กรแรงงานระหว่างประเทศระบุว่ามีผู้คนกว่า 28 ล้านคนทั่วโลกติดอยู่ในแรงงานบังคับหรือการแสวงหาผลประโยชน์ทางเพศ ➡️ การค้ามนุษย์มักใช้ช่องทางการเงินในการเคลื่อนย้ายเงินจากอาชญากรรม เช่น การจ่ายค่าเดินทางหรือที่พัก ➡️ ThetaRay เป็นบริษัทด้าน fintech และ big data ที่เชี่ยวชาญด้านการตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ ➡️ การใช้ AI ในการตรวจจับอาชญากรรมทางการเงินเริ่มเป็นมาตรฐานใหม่ในธนาคารระดับโลก ➡️ การตรวจจับแบบ real-time ช่วยให้ตำรวจสามารถดำเนินการได้ทันก่อนที่ขบวนการจะเปลี่ยนรูปแบบ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/29/santander-uses-ai-tool-to-help-bust-human-trafficking-gangs-in-uk

🛡️ “Flexxon เปิดตัว SSD ฝัง AI ป้องกันแรนซัมแวร์และการงัดแงะ — เมื่อความปลอดภัยเริ่มต้นที่ฮาร์ดแวร์” บริษัท Flexxon จากสิงคโปร์ได้เปิดตัว X-Phy SSD รุ่นใหม่ที่ฝังระบบปัญญาประดิษฐ์ไว้ในระดับเฟิร์มแวร์ เพื่อป้องกันภัยไซเบอร์ทั้งจากระยะไกลและการโจมตีทางกายภาพ โดย SSD รุ่นนี้ไม่ใช่แค่ที่เก็บข้อมูลธรรมดา แต่เป็น “แนวป้องกันสุดท้าย” สำหรับองค์กรที่ต้องการความปลอดภัยระดับสูง เช่น หน่วยงานรัฐบาล โรงงานอุตสาหกรรม และสถานพยาบาล X-Phy ใช้ AI Quantum Engine ที่ฝังอยู่ในตัวควบคุม SSD เพื่อเฝ้าระวังภัยแบบเรียลไทม์ เช่น การโจมตีด้วยแรนซัมแวร์ การโคลนข้อมูล การรบกวนจากคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า และแม้แต่การเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิที่อาจบ่งบอกถึงการงัดแงะ หากตรวจพบสิ่งผิดปกติ SSD จะล็อกตัวเองทันที และแจ้งเตือนผู้ใช้ผ่านระบบ authentication หรือในกรณีร้ายแรงสามารถลบข้อมูลทั้งหมดเพื่อป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต X-Phy มีให้เลือก 3 รุ่น ได้แก่ Lite, Essential และ Premium โดยแต่ละรุ่นมีระดับการป้องกันที่แตกต่างกัน พร้อมระบบ subscription รายปี เริ่มต้นที่ $249 ไปจนถึง $489 ต่อปี แม้ความเร็วในการอ่าน/เขียนจะต่ำกว่ารุ่น NVMe ทั่วไป แต่จุดเด่นของมันคือ “ความปลอดภัยระดับฮาร์ดแวร์” ที่ไม่พึ่งพาซอฟต์แวร์ภายนอก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Flexxon เปิดตัว SSD ฝัง AI รุ่น X-Phy เพื่อป้องกันภัยไซเบอร์ระดับฮาร์ดแวร์ ➡️ ใช้ AI Quantum Engine ฝังในเฟิร์มแวร์เพื่อเฝ้าระวังภัยแบบเรียลไทม์ ➡️ ตรวจจับแรนซัมแวร์ การโคลนข้อมูล การรบกวนคลื่นแม่เหล็ก และอุณหภูมิผิดปกติ ➡️ หากพบภัยคุกคาม SSD จะล็อกตัวเองและแจ้งเตือนผู้ใช้ทันที ➡️ มีระบบ authentication เพื่อปลดล็อก หรือสามารถลบข้อมูลอัตโนมัติในกรณีร้ายแรง ➡️ มีให้เลือก 3 รุ่น: Lite ($249), Essential ($359), Premium ($489) ต่อปี ➡️ ความเร็วอ่าน/เขียนสูงสุด 1,700MB/s และ 1,200MB/s ตามลำดับ ➡️ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการความปลอดภัยสูง เช่น รัฐบาล อุตสาหกรรม และการแพทย์ ➡️ มีการฝังเซ็นเซอร์ตรวจจับการงัดแงะและระบบลายเซ็นดิจิทัลในเฟิร์มแวร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ แรนซัมแวร์ยังคงเป็นภัยไซเบอร์อันดับต้น ๆ ที่สร้างความเสียหายหลายพันล้านดอลลาร์ต่อปี ➡️ SSD ทั่วไปไม่มีระบบป้องกันภัยในระดับเฟิร์มแวร์ ทำให้เสี่ยงต่อการโจมตีแบบลึก ➡️ การฝัง AI ในระดับ low-level programming ช่วยลดการใช้หน่วยความจำและเพิ่มความเร็วในการตอบสนอง ➡️ ระบบ “Zero Trust” ที่ไม่เชื่อถือใครโดยอัตโนมัติ กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในโลกไซเบอร์ ➡️ องค์กรกว่า 77% ยังไม่มีแผนรับมือภัยไซเบอร์ที่ชัดเจน ทำให้การป้องกันระดับฮาร์ดแวร์มีความสำคัญมากขึ้น https://www.techradar.com/pro/this-secure-ssd-subscription-service-may-well-be-the-perfect-protection-against-physical-tampering-and-a-ransomware-attack-but-its-neither-cheap-nor-fast

🕹️ “Stan Lee กลับมาอีกครั้งในรูปแบบ AI Hologram — เทคโนโลยีปลุกตำนานสู่ชีวิตใหม่ที่ L.A. Comic Con” ในงาน L.A. Comic Con ปี 2025 ที่จัดขึ้น ณ Los Angeles Convention Center ผู้เข้าร่วมงานได้สัมผัสประสบการณ์สุดพิเศษกับ “Stan Lee Experience” — การปรากฏตัวของ Stan Lee ผู้สร้างฮีโร่ระดับตำนานอย่าง Spider-Man, Iron Man, Hulk และ Thor ในรูปแบบ AI hologram ที่สามารถพูดคุยและตอบคำถามแฟน ๆ ได้แบบเรียลไทม์ แม้ Stan Lee จะเสียชีวิตไปในปี 2018 ด้วยวัย 95 ปี แต่ด้วยความร่วมมือระหว่าง Proto Hologram และ Hyperreal ทีมงานสามารถสร้าง “Holo Stan” ขึ้นมาโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และภาพจากการปรากฏตัวของเขาในงานต่าง ๆ ตลอดหลายทศวรรษที่ผ่านมา เพื่อให้คำพูดและบุคลิกของเขายังคง “เป็นตัวเขา” อย่างแท้จริง ผู้เข้าร่วมงานสามารถเข้าไปในบูธขนาด 1,500 ตารางฟุตเพื่อพูดคุยกับ Holo Stan ได้โดยตรง เช่น ถามว่า “คุณคิดอย่างไรกับ X-Men ที่เชื่อมโยงกับขบวนการสิทธิพลเมือง?” หรือ “ถ้าเลือกฮีโร่หนึ่งคนมาช่วยโลกวันนี้ คุณจะเลือกใคร?” ซึ่งคำตอบของเขาคือ Spider-Man พร้อมคำพูดที่อบอุ่นว่า “ฮีโร่ที่แท้จริงคือพวกคุณ — แฟน ๆ ที่ทำให้เรื่องราวเหล่านี้ยังมีชีวิตอยู่” แม้หลายคนจะรู้สึกตื่นเต้นกับการได้พบ Stan Lee อีกครั้งในรูปแบบใหม่ แต่ก็มีเสียงวิจารณ์จากบางกลุ่มที่มองว่าเป็นการ “ไม่ให้เขาได้พักผ่อน” และตั้งคำถามถึงขอบเขตของการใช้ AI กับบุคคลที่ล่วงลับไปแล้ว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Stan Lee ปรากฏตัวในรูปแบบ AI hologram ที่ L.A. Comic Con ปี 2025 ➡️ ใช้เทคโนโลยีจาก Proto Hologram และ Hyperreal ในการสร้าง “Holo Stan” ➡️ Hologram ถูกฝึกจากภาพและเสียงของ Stan Lee ตลอดชีวิตการทำงาน ➡️ ผู้เข้าร่วมสามารถพูดคุยกับ Holo Stan ได้แบบเรียลไทม์ในบูธขนาด 1,500 ตารางฟุต ➡️ คำพูดของ Holo Stan ถูกควบคุมให้ไม่ออกนอกบริบทจากสิ่งที่ Stan เคยพูดจริง ➡️ โครงการนี้ได้รับการอนุมัติจาก Stan Lee Universe และอดีตผู้บริหาร Marvel ➡️ Holo Stan กล่าวถึงความรักที่มีต่อแฟน ๆ และความหวังในโลกผ่านฮีโร่ ➡️ มีการใช้เทคโนโลยี “guardrails” เพื่อป้องกันไม่ให้ AI พูดสิ่งที่ไม่เหมาะสม ➡️ ผู้ชมสามารถถ่ายภาพและพูดคุยกับ Holo Stan ได้เหมือนพบตัวจริง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Proto Hologram เคยใช้เทคโนโลยีนี้โปรโมตภาพยนตร์ เช่น The Conjuring และ Minecraft Movie ➡️ Hyperreal เป็นบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการสร้าง digital humans ด้วย AI ➡️ Stan Lee เคยปรากฏตัวในภาพยนตร์ Marvel ทุกเรื่องก่อนเสียชีวิต ➡️ การใช้ AI hologram เริ่มแพร่หลายในวงการบันเทิง เช่น Elvis, Whitney Houston และ ABBA ➡️ การสร้าง “digital legacy” กำลังกลายเป็นเทรนด์ใหม่ในการอนุรักษ์บุคคลสำคัญ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/27/ai-hologram-of-spider-man-creator-stan-lee-debuts-at-la-comic-con

🧠 “AI ไม่แทนที่นักรังสีวิทยา — แม้จะวิเคราะห์ภาพได้แม่นยำ แต่ยังขาดความเข้าใจและบริบทในโลกจริง” ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังแทรกซึมเข้าสู่ทุกวงการ หนึ่งในสาขาที่ถูกจับตามองมากที่สุดคือ “รังสีวิทยา” เพราะเป็นงานที่ดูเหมือนจะเหมาะกับการแทนที่มนุษย์ที่สุด — มีภาพดิจิทัลชัดเจน มีเกณฑ์วัดผล และเป็นงานที่ทำซ้ำได้ง่าย โมเดลอย่าง CheXNet, Annalise.ai, Lunit, Aidoc และ Qure.ai สามารถวิเคราะห์ภาพเอ็กซ์เรย์และ CT ได้แม่นยำกว่าคณะแพทย์ผู้เชี่ยวชาญในหลายกรณี และมีมากกว่า 700 โมเดลที่ได้รับการรับรองจาก FDA แล้ว บางระบบสามารถจัดลำดับเคสเร่งด่วน สร้างรายงานเบื้องต้น หรือแม้แต่ทำงานโดยไม่ต้องมีแพทย์อ่านภาพเลย เช่น IDx-DR แต่ในทางปฏิบัติ ความต้องการนักรังสีวิทยากลับเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ปี 2025 มีการเปิดรับแพทย์เฉพาะทางรังสีวิทยาในสหรัฐฯ สูงสุดเป็นประวัติการณ์ และเงินเดือนเฉลี่ยพุ่งถึง $520,000 ต่อปี เหตุผลหลักมี 3 ข้อ: 1️⃣ โมเดล AI ทำงานได้ดีใน “การทดสอบ” แต่ไม่สามารถรักษาความแม่นยำใน “โรงพยาบาลจริง” ได้ เพราะข้อมูลที่ใช้ฝึกมักมาจากแหล่งเดียว และไม่ครอบคลุมความหลากหลายของผู้ป่วย 2️⃣กฎหมายและบริษัทประกันยังไม่อนุญาตให้ใช้ AI แบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ เพราะความเสี่ยงสูงหากเกิดข้อผิดพลาด 3️⃣งานของนักรังสีวิทยาไม่ได้มีแค่การวินิจฉัยภาพ แต่ยังรวมถึงการสื่อสารกับทีมแพทย์ การปรับแผนการตรวจ การสอน และการดูแลผู้ป่วย แม้ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่กลับทำให้ปริมาณงานเพิ่มขึ้น เช่นเดียวกับเมื่อโรงพยาบาลเปลี่ยนจากฟิล์มเป็นระบบดิจิทัลในปี 2000 ซึ่งทำให้การอ่านภาพเร็วขึ้น แต่จำนวนการตรวจกลับเพิ่มขึ้นถึง 60% เพราะต้นทุนด้านเวลาลดลง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI อย่าง CheXNet, Lunit, Aidoc, Qure.ai สามารถวิเคราะห์ภาพได้แม่นยำกว่ามนุษย์ในบางกรณี ➡️ มีมากกว่า 700 โมเดลที่ได้รับการรับรองจาก FDA สำหรับงานรังสีวิทยา ➡️ IDx-DR เป็นหนึ่งในไม่กี่ระบบที่สามารถทำงานโดยไม่ต้องมีแพทย์อ่านภาพ ➡️ ปี 2025 มีการเปิดรับแพทย์รังสีวิทยาในสหรัฐฯ สูงสุดเป็นประวัติการณ์ ➡️ เงินเดือนเฉลี่ยของนักรังสีวิทยาอยู่ที่ $520,000 ต่อปี ➡️ โมเดล AI ทำงานได้ดีใน benchmark แต่ลดลงเมื่อใช้ในโรงพยาบาลจริง ➡️ งานของนักรังสีวิทยามีมากกว่าการวินิจฉัย เช่น การสื่อสารกับทีมแพทย์และการสอน ➡️ การเปลี่ยนจากฟิล์มเป็นดิจิทัลในปี 2000 ทำให้จำนวนการตรวจเพิ่มขึ้นอย่างมาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โมเดล AI มักฝึกจากข้อมูลที่มีโครงสร้างดี เช่น ภาพที่ชัดเจนและมีการยืนยันผล ➡️ ข้อมูลจากเด็ก ผู้หญิง และกลุ่มชาติพันธุ์น้อยมักมีน้อยในชุดฝึก ทำให้เกิด bias ➡️ การใช้ AI ในโรงพยาบาลต้องมีการ revalidate แม้จะผ่านการรับรองมาแล้ว ➡️ บริษัทประกันมักไม่ครอบคลุมความเสียหายจากการวินิจฉัยโดย AI อัตโนมัติ ➡️ ปัจจุบันมีเพียง 19% ของโรงพยาบาลที่ใช้ AI แล้วรายงานว่า “ประสบความสำเร็จสูง” https://www.worksinprogress.news/p/why-ai-isnt-replacing-radiologists

💰 “AI กู้คืนเงินหลวงอังกฤษ 480 ล้านปอนด์ — Fraud Risk Assessment Accelerator กลายเป็นอาวุธใหม่ปราบโกงระดับโลก” รัฐบาลสหราชอาณาจักรประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ชื่อว่า “Fraud Risk Assessment Accelerator” ซึ่งสามารถช่วยกู้คืนเงินที่สูญเสียจากการทุจริตได้มากถึง 480 ล้านปอนด์ภายในเวลาเพียง 12 เดือน (เมษายน 2024 – เมษายน 2025) ถือเป็นสถิติสูงสุดในประวัติศาสตร์ของประเทศ ระบบนี้ถูกนำมาใช้เพื่อจัดการกับการโกงในโครงการ Bounce Back Loan ที่เกิดขึ้นช่วงโควิด ซึ่งมีการอนุมัติเงินกู้สูงสุดถึง 50,000 ปอนด์ต่อบริษัทโดยไม่มีการตรวจสอบที่เข้มงวด ทำให้เกิดการโกงอย่างแพร่หลาย เช่น การสร้างบริษัทปลอม หรือการขอเงินกู้หลายครั้งโดยไม่สิทธิ์ AI ตัวนี้ไม่เพียงแต่ช่วยตรวจสอบย้อนหลัง แต่ยังสามารถวิเคราะห์นโยบายใหม่ล่วงหน้าเพื่อหาช่องโหว่ก่อนที่ผู้ไม่หวังดีจะใช้ประโยชน์ได้ ถือเป็นการ “fraud-proof” นโยบายตั้งแต่ขั้นตอนออกแบบ ซึ่งช่วยป้องกันการสูญเสียในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ หลังจากประสบความสำเร็จในอังกฤษ รัฐบาลเตรียมขยายการใช้งานไปยังประเทศพันธมิตร เช่น สหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ โดยจะมีการประกาศอย่างเป็นทางการในงานประชุมต่อต้านการทุจริตระดับนานาชาติที่จัดร่วมกับกลุ่ม Five Eyes อย่างไรก็ตาม กลุ่มสิทธิมนุษยชนได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับการใช้ AI ในการตรวจสอบสิทธิ์สวัสดิการ โดยระบุว่าอาจเกิดความลำเอียงและผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรม เช่น การเลือกปฏิบัติต่อผู้มีอายุ ความพิการ หรือเชื้อชาติ ซึ่งเป็นประเด็นที่รัฐบาลต้องรับมืออย่างรอบคอบในการขยายระบบนี้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ รัฐบาลอังกฤษใช้ AI Fraud Risk Assessment Accelerator กู้คืนเงินได้ 480 ล้านปอนด์ใน 12 เดือน ➡️ 186 ล้านปอนด์ในจำนวนนี้เกี่ยวข้องกับการโกงโครงการ Bounce Back Loan ช่วงโควิด ➡️ ระบบสามารถวิเคราะห์นโยบายใหม่เพื่อหาช่องโหว่ก่อนถูกโกง ➡️ ป้องกันบริษัทนับแสนที่พยายามยุบตัวเพื่อหลบเลี่ยงการคืนเงินกู้ ➡️ รัฐบาลเตรียมขยายการใช้งานไปยังสหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ ➡️ เงินที่กู้คืนจะนำไปใช้ในบริการสาธารณะ เช่น โรงเรียน โรงพยาบาล และตำรวจ ➡️ มีการประกาศผลในงานประชุมต่อต้านการทุจริตร่วมกับกลุ่ม Five Eyes ➡️ ระบบนี้พัฒนาโดยนักวิจัยของรัฐบาลอังกฤษเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Bounce Back Loan เป็นโครงการช่วยเหลือธุรกิจช่วงโควิดที่ถูกวิจารณ์เรื่องการตรวจสอบไม่เข้มงวด ➡️ การใช้ AI ในการวิเคราะห์นโยบายล่วงหน้าเป็นแนวทางใหม่ที่หลายประเทศเริ่มนำมาใช้ ➡️ Five Eyes เป็นพันธมิตรข่าวกรองระหว่างอังกฤษ สหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ ➡️ การใช้ AI ในภาครัฐเริ่มแพร่หลาย เช่น การตรวจสอบภาษี การจัดสรรสวัสดิการ และการวิเคราะห์ความเสี่ยง ➡️ การกู้คืนเงินจากการโกงช่วยลดภาระงบประมาณและเพิ่มความเชื่อมั่นในระบบราชการ https://www.techradar.com/pro/security/uk-government-says-a-new-ai-tool-helped-it-recover-almost-gbp500-million-in-fraud-losses-and-now-its-going-global

🔐 “Oktane 2025: เมื่อ AI กลายเป็นผู้ใช้ — Okta และ Auth0 เปิดตัวระบบรักษาความปลอดภัยสำหรับ Agentic AI แบบครบวงจร” ในงาน Oktane 2025 ที่ลาสเวกัส Okta และ Auth0 ได้เปิดตัวชุดเครื่องมือใหม่สำหรับการรักษาความปลอดภัยของ AI agents ซึ่งเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อรองรับยุคใหม่ของ “Agentic AI” — ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เองโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์ตลอดเวลา Todd McKinnon ซีอีโอของ Okta เปิดเวทีด้วยแนวคิด “ถ้าคุณจะทำ AI ให้ถูก คุณต้องทำ Identity ให้ถูกก่อน” โดยเน้นว่า AI agents ไม่ใช่แค่ระบบอัตโนมัติ แต่เป็น “ผู้ใช้” ที่ต้องมีการจัดการสิทธิ์ การตรวจสอบ และการป้องกันภัยคุกคามเหมือนกับมนุษย์ หนึ่งในฟีเจอร์ใหม่ที่เปิดตัวคือ “Cross App Access” ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่ช่วยให้ AI agents สามารถเข้าถึงหลายแอปได้โดยไม่ต้องผ่านหน้าจอขออนุญาตซ้ำ ๆ อีกต่อไป โดยผู้ดูแลระบบสามารถควบคุมสิทธิ์ได้จากศูนย์กลาง และยกเลิกการเข้าถึงแบบถาวรได้ทันที Auth0 ก็ไม่น้อยหน้า โดยเปิดตัว “Auth0 for AI Agents” ที่จะเปิดให้ใช้งานทั่วไปในเดือนหน้า พร้อมระบบที่ครอบคลุม 4 ด้านหลัก ได้แก่ การยืนยันตัวตน, การเรียก API อย่างปลอดภัย, การตรวจสอบการทำงานแบบ asynchronous และการควบคุมการเข้าถึงข้อมูลแบบละเอียด นอกจากนี้ Okta ยังประกาศขยายศูนย์ข้อมูลใหม่ในแคนาดาและอินเดีย เพื่อรองรับการใช้งานทั่วโลก และเปิดตัวระบบ “Identity Governance” ที่ใช้ AI ในการตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติระหว่างการยืนยันตัวตน เช่น bot attacks หรือการปลอมแปลง credential งานนี้ยังมีการพูดถึงเหตุการณ์แฮก AI agent ของ McDonald’s ที่ชื่อ McHire ซึ่งถูกโจมตีผ่านช่องโหว่ด้านรหัสผ่านและการตั้งค่าความปลอดภัยที่ไม่รัดกุม — เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่า AI ที่ไม่มีการจัดการ Identity อย่างเหมาะสม อาจกลายเป็นจุดอ่อนขององค์กรได้ทันที ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Okta เปิดตัวระบบ Identity สำหรับ AI agents โดยเน้นความปลอดภัยตั้งแต่การออกแบบ ➡️ ฟีเจอร์ Cross App Access ช่วยให้ AI agents เข้าถึงหลายแอปโดยไม่ต้องขออนุญาตซ้ำ ➡️ ผู้ดูแลสามารถควบคุมสิทธิ์และยกเลิกการเข้าถึงได้จากศูนย์กลาง ➡️ Auth0 เปิดตัว Auth0 for AI Agents พร้อมระบบ 4 ด้านหลักเพื่อความปลอดภัย ➡️ Okta ขยายศูนย์ข้อมูลใหม่ในแคนาดาและอินเดีย ➡️ เปิดตัวระบบ Identity Governance ที่ใช้ AI ตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติ ➡️ มีการพูดถึงเหตุการณ์แฮก McHire เพื่อเน้นความสำคัญของการจัดการ Identity ➡️ งาน Oktane 2025 มีการสาธิตระบบ audit trail สำหรับติดตามการทำงานของ AI agents ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Agentic AI คือระบบที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เองโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์ ➡️ การจัดการ Identity สำหรับ AI agents ต้องครอบคลุมทั้งสิทธิ์, การตรวจสอบ และการควบคุม ➡️ Cross App Access เป็นการต่อยอดจาก OAuth ที่ลดความซับซ้อนของการขอสิทธิ์ ➡️ การใช้ AI ใน Identity Governance ช่วยลด false positive และเพิ่มความแม่นยำ ➡️ การขยายศูนย์ข้อมูลช่วยลด latency และเพิ่มความมั่นคงในการให้บริการระดับโลก https://www.techradar.com/pro/live/oktane-2025-all-the-news-and-updates-as-they-happen

📚 “Calibre 8.11 เพิ่มฟีเจอร์ ‘Ask AI’ ถามคำศัพท์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ — เมื่อการอ่านอีบุ๊กกลายเป็นประสบการณ์ที่ฉลาดขึ้น” Calibre โปรแกรมจัดการอีบุ๊กยอดนิยมแบบโอเพ่นซอร์ส ได้ออกเวอร์ชันใหม่ 8.11 โดยมีฟีเจอร์เด่นที่น่าสนใจคือ “Ask AI” ซึ่งถูกเพิ่มเข้าไปในแถบ Dictionary Lookup ของโปรแกรมอ่านอีบุ๊ก ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกข้อความในหนังสือ แล้วถาม AI ได้ทันทีว่าเนื้อหานั้นหมายถึงอะไร หรือมีบริบทอย่างไร ฟีเจอร์นี้รองรับโมเดล AI หลากหลายจากผู้ให้บริการฟรี เช่น Google, OpenRouter, GitHub หรือแม้แต่การใช้งานแบบ local ผ่าน Ollama โดยผู้ใช้ต้องตั้งค่าเองก่อนใช้งาน ซึ่งหมายความว่า Calibre จะไม่โหลดโค้ด AI ใด ๆ หากผู้ใช้ไม่เปิดใช้งานเอง นอกจากนั้น Calibre 8.11 ยังเพิ่มตัวเลือกใน Preferences ให้แสดงคีย์ลัดของแต่ละหมวดใน tooltip เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเรียนรู้การใช้งานได้เร็วขึ้น และมีการปรับปรุงแหล่งข่าวหลายแห่ง เช่น The New York Times, The Economist และ New York Review of Books ด้านการแก้ไขบั๊กก็มีหลายรายการ เช่น ปัญหาในการเพิ่ม icon rule ใน Tag browser, การแปลงไฟล์ PDB ที่มี header ผิดรูปแบบ, และการเซ็น DLL บน Windows ที่ต้องเซ็นทั้ง .dll และ .pyd เพื่อให้ระบบยอมรับ ในส่วนของ E-book Viewer ก็ได้รับการปรับปรุงเช่นกัน เช่น การแก้ไขปัญหา highlight ซ้ำซ้อน, การจัดการ footnote popup ด้วยปุ่ม Esc, และการแก้ลิงก์ที่ไม่ทำงานในหนังสือขนาดใหญ่ Calibre 8.11 พร้อมให้ดาวน์โหลดแล้วทั้งแบบ binary สำหรับ Linux 64-bit และ ARM64 รวมถึงเวอร์ชัน Flatpak บน Flathub. ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Calibre 8.11 เพิ่มฟีเจอร์ “Ask AI” ในแถบ Dictionary Lookup ➡️ รองรับโมเดล AI จาก Google, OpenRouter, GitHub และ Ollama แบบ local ➡️ ฟีเจอร์ AI จะไม่ถูกโหลดจนกว่าผู้ใช้จะตั้งค่าเอง ➡️ เพิ่มตัวเลือกแสดงคีย์ลัดใน tooltip ของ Preferences ➡️ ปรับปรุงแหล่งข่าว เช่น NYT, Economist, El Diplo, NYRB ➡️ แก้บั๊กใน Tag browser, PDB conversion, และ DLL signing บน Windows ➡️ ปรับปรุง E-book Viewer เช่น highlight, footnote popup, และลิงก์ในหนังสือขนาดใหญ่ ➡️ รองรับการดาวน์โหลดแบบ binary สำหรับ Linux 64-bit และ ARM64 ➡️ สามารถติดตั้งผ่าน Flatpak บน Flathub ได้ทันที ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Ollama เป็นระบบรันโมเดล AI แบบ local ที่เน้นความเป็นส่วนตัว ➡️ OpenRouter เป็นแพลตฟอร์มที่รวมโมเดล AI จากหลายค่ายไว้ในที่เดียว ➡️ การใช้ AI ในการอ่านหนังสือช่วยให้เข้าใจบริบทเชิงลึก เช่น ความหมายแฝงหรือการอ้างอิง ➡️ Calibre เป็นหนึ่งในโปรแกรมจัดการอีบุ๊กที่ได้รับความนิยมสูงสุดในโลก Linux ➡️ การแสดงคีย์ลัดใน tooltip ช่วยลด learning curve สำหรับผู้ใช้ใหม่ https://9to5linux.com/calibre-8-11-e-book-manager-adds-an-ask-ai-tab-to-the-dictionary-lookup-panel

ผู้ควบคุมกฎระเบียบอินเตอร์เน็ตของจีนออกคำสั่งให้บรรดาบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำของประเทศ ระงับจัดซื้อชิปปัญญาประดิษฐ์ของเอ็นวิเดียและยกเลิกคำสั่งซื้อที่มีอยู่ในปัจจุบัน ส่วนหนึ่งในการผลักดันอย่างครอบคลุมลดการพึ่งพาเทคโนโลยีอเมริกา ตามรายงานของไฟแนนเชียลไทม์ส . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000089251 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

🤖 “AI ในศูนย์รักษาความปลอดภัยองค์กร: ผู้ช่วยอัจฉริยะหรือแค่เสียงรบกวน? — เมื่อ CISO ต้องเผชิญความจริงของการใช้งานจริง” ในปี 2025 การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในระบบรักษาความปลอดภัยองค์กร (Security Operations Center – SOC) กลายเป็นประเด็นหลักของผู้บริหารด้านความปลอดภัยข้อมูล (CISO) ทั่วโลก หลายองค์กรหวังว่า AI จะเป็นตัวพลิกเกมในการรับมือภัยคุกคามไซเบอร์ที่ซับซ้อนและรวดเร็วขึ้น แต่เมื่อเริ่มใช้งานจริง กลับพบว่าความหวังนั้นต้องผ่านบทเรียนมากมายก่อนจะได้ผลลัพธ์ที่แท้จริง Myke Lyons จากบริษัท Cribl ชี้ว่า AI และระบบอัตโนมัติช่วยลดเวลาในการตรวจจับและตอบสนองเหตุการณ์ได้จริง แต่ต้องอาศัยการจัดการข้อมูลอย่างมีโครงสร้าง โดยเฉพาะ telemetry ที่มีความสำคัญสูง เช่น log การยืนยันตัวตนและการเข้าใช้งานแอปพลิเคชัน ซึ่งต้องถูกส่งไปยังระบบที่มีความมั่นใจสูงเพื่อการตรวจจับแบบเรียลไทม์ ส่วนข้อมูลรองลงมาถูกเก็บไว้ใน data lake เพื่อใช้วิเคราะห์ย้อนหลังและลดต้นทุน Erin Rogers จาก BOK Financial เสริมว่า AI แบบ “agentic” ซึ่งสามารถตัดสินใจและปรับตัวได้เอง กำลังช่วยให้ระบบตรวจจับภัยคุกคามสามารถตอบสนองได้รวดเร็วขึ้น เช่น การป้องกันการโจมตีแบบ Business Email Compromise แบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องรอมนุษย์เข้ามาแทรกแซง แต่ไม่ใช่ทุกคนที่เห็นด้วย Shaila Rana จาก IEEE เตือนว่า AI ยังไม่แม่นยำพอ โดยอ้างผลการทดลองจาก Microsoft Research ที่พบว่า AI ตรวจจับมัลแวร์ได้เพียง 26% ภายใต้เงื่อนไขที่ยากที่สุด แม้จะมีความแม่นยำถึง 89% ในสถานการณ์ทั่วไปก็ตาม ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้เกิดความมั่นใจเกินจริงและลดการเฝ้าระวังที่จำเป็น Anar Israfilov จาก Cyberoon Enterprise ย้ำว่า AI ต้องมีการควบคุมและตรวจสอบจากมนุษย์เสมอ เพราะหากไม่มีการตั้งค่าข้อมูลที่เหมาะสม ระบบอาจสร้าง “ghost alert” หรือการแจ้งเตือนผิดพลาดจำนวนมาก ทำให้ทีมงานเสียเวลาไล่ตามสิ่งที่ไม่มีอยู่จริง Denida Grow จาก LeMareschal ก็เห็นด้วยว่า AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ได้ โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้บริบท เช่น การตอบสนองเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับกฎหมายท้องถิ่น หรือความเสี่ยงเฉพาะขององค์กร ซึ่ง AI ยังไม่สามารถเข้าใจได้ลึกพอ Jonathan Garini จาก fifthelement.ai สรุปว่า AI ควรถูกใช้เพื่อช่วยลดภาระงานซ้ำซาก เช่น การวิเคราะห์ log หรือการกรอง alert เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญมีเวลามากขึ้นในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน และการผสาน AI เข้ากับความรู้ภายในองค์กร เช่น ประวัติภัยคุกคามและ workflow ที่มีอยู่ จะช่วยให้ระบบมีประสิทธิภาพมากขึ้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ AI ถูกนำมาใช้ใน SOC เพื่อเพิ่มความเร็วและลดภาระงานของนักวิเคราะห์ ➡️ ระบบ agentic AI สามารถตัดสินใจและปรับตัวได้เองในบางกรณี เช่น การป้องกันอีเมลหลอกลวง ➡️ การจัดการ telemetry อย่างมีโครงสร้างช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับ ➡️ AI ช่วยลดเวลาในการตอบสนองเหตุการณ์และลดต้นทุนในการดำเนินงาน ✅ มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ ต้องมีการควบคุมและตรวจสอบจากมนุษย์เพื่อหลีกเลี่ยง ghost alert ➡️ AI ยังไม่สามารถเข้าใจบริบทเฉพาะ เช่น กฎหมายท้องถิ่นหรือความเสี่ยงเฉพาะองค์กร ➡️ การผสาน AI กับความรู้ภายในองค์กรช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ AI เหมาะกับงานซ้ำซาก เช่น การกรอง alert และการวิเคราะห์ log ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cisco และ Splunk เปิดตัว SOC รุ่นใหม่ที่ใช้ agentic AI เพื่อรวมการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคาม ➡️ SANS Institute พบว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังใช้ AI ในระดับสนับสนุน ไม่ใช่การตัดสินใจอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ➡️ ปัญหาหลักของ AI ในความปลอดภัยคือ false positive และการขาดบริบท ➡️ การใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบต้องมี “guardrails” เช่น rule-based automation เพื่อควบคุมพฤติกรรมของระบบ https://www.csoonline.com/article/4054301/cisos-grapple-with-the-realities-of-applying-ai-to-security-functions.html

🎙️ 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