🎙️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

Data centre คือหัวใจของยุค AI เพราะใช้เก็บและประมวลผลข้อมูลจากทั้งแอปฯ แชต, รูป, โมเดลปัญญาประดิษฐ์ยักษ์ ๆ อย่าง GPT, Gemini และ Llama — และมันกินไฟมหาศาล! ทุกวันนี้ศูนย์ข้อมูลใหญ่ ๆ ของยุโรปกระจุกอยู่ใน 5 เมืองหลัก: แฟรงก์เฟิร์ต, ลอนดอน, อัมสเตอร์ดัม, ปารีส และดับลิน แต่ปัญหาคือ... จะเชื่อมศูนย์ข้อมูลใหม่เข้ากับระบบไฟฟ้าในเมืองเหล่านี้ ต้องใช้เวลา 7–13 ปี! ทำให้ผู้พัฒนาจำนวนมากหันไปหาประเทศที่วางแผนโครงสร้างพื้นฐานได้เร็วกว่า เช่น อิตาลี เชื่อมไฟได้ภายใน 3 ปีเท่านั้น รายงานเตือนว่า ถ้าแนวโน้มนี้ยังดำเนินต่อไป ภายในปี 2035 มีโอกาสสูงที่ศูนย์ข้อมูล ครึ่งหนึ่ง ของยุโรปจะย้ายไปอยู่นอกฮับหลักเดิมเลย — นี่หมายถึงการสูญเสียการลงทุนระดับพันล้านยูโรต่อประเทศ และตำแหน่งงานจำนวนมาก เช่นในเยอรมนี ปี 2024 ศูนย์ข้อมูลสร้าง GDP ได้กว่า €10.4B และคาดว่าจะมากกว่าสองเท่าในปี 2029 หากไม่มีอุปสรรค เฉพาะฝรั่งเศสเท่านั้นที่ยังรักษาเสถียรภาพได้ เพราะระบบสายส่งไฟยังไม่ติดคอขวดมากเท่าประเทศอื่น ✅ Ember ชี้การวางแผนระบบไฟฟ้าช้า กระทบการกระจายศูนย์ข้อมูลในยุโรป   • การเชื่อม Data Centre เข้ากับโครงข่ายไฟฟ้าใช้เวลานาน 7–13 ปีในฮับหลัก   • ทำให้นักลงทุนเบนเข็มไปยังประเทศที่เชื่อมได้เร็ว เช่น อิตาลี ใช้แค่ 3 ปี ✅ คาดว่าภายในปี 2035 ครึ่งหนึ่งของศูนย์ข้อมูลยุโรปจะอยู่นอกฮับหลักเดิม   • อาจกระทบเศรษฐกิจในประเทศอย่างเยอรมนี, เนเธอร์แลนด์, อังกฤษ ✅ ฝรั่งเศสอาจเป็นประเทศเดียวที่รักษาการลงทุนไว้ได้อย่างต่อเนื่อง   • เพราะระบบไฟฟ้าไม่ติดปัญหาขัดข้องเหมือนชาติอื่นในกลุ่ม ✅ ความต้องการไฟฟ้าเพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดดในยุโรปเหนือและตะวันออก   • เช่น สวีเดน, นอร์เวย์, เดนมาร์ก: คาดว่า demand จะ เพิ่ม 3 เท่าภายในปี 2030   • ออสเตรีย, กรีซ, ฟินแลนด์, ฮังการี, อิตาลี, โปรตุเกส, สโลวาเกีย: คาดว่า ไฟที่ใช้กับ data centre จะเพิ่ม 3–5 เท่าในปี 2035 ✅ Ember ระบุว่า “โครงข่ายไฟ” คือเครื่องมือดึงดูดการลงทุนระดับชาติในยุค AI   • ไม่ใช่แค่ data centre — อุตสาหกรรมทุกชนิดที่ต้องการใช้พลังงานสูงจะได้รับผล ‼️ หากประเทศไม่เร่งลงทุนในโครงข่ายไฟและระบบอนุมัติ จะสูญเสียโอกาสหลายพันล้านยูโร   • ประเทศที่การเชื่อมไฟฟ้าช้า อาจถูกมองข้ามโดยผู้พัฒนา AI/data centre ‼️ การกระจุกตัวของ data centre ในไม่กี่เมืองกำลังถึงทางตัน   • เกิดปัญหาคอขวด การใช้ไฟฟ้าเกินพิกัด และต้นทุนที่สูงขึ้น ‼️ หากปล่อยให้ผู้พัฒนาเลือกที่ตั้งตามความสะดวกเรื่องไฟ โดยไม่มีแผนระดับภูมิภาค อาจเกิดการกระจายตัวแบบไม่สมดุล   • กระทบภาระด้านพลังงาน–สิ่งแวดล้อม และแผนเมืองในระยะยาว ‼️ ศูนย์ข้อมูลต้องใช้ไฟฟ้าอย่างมั่นคง หากไม่มีแผนสำรองอาจกลายเป็นความเสี่ยงด้านความมั่นคงไซเบอร์   • โดยเฉพาะเมื่อระบบ cloud และ AI เข้าไปอยู่ในทุกธุรกิจภาครัฐและการเงิน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/19/poor-grid-planning-could-shift-europe039s-data-centre-geography-report-says

Microsoft เคยลงทุนใน OpenAI มากกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์ แลกกับการได้ใช้เทคโนโลยีเบื้องหลังของ GPT, DALL·E และระบบปัญญาประดิษฐ์ที่นำไปใช้ใน Copilot และ Bing แต่ตอนนี้ข่าวจาก Financial Times และ Wall Street Journal บอกว่า ทั้งสองฝ่ายเริ่มมี “เสียงขัดแย้ง” เรื่องอนาคตของความร่วมมือกัน Microsoft ไม่พอใจที่ OpenAI อยากเปลี่ยนสถานะบริษัทไปเป็น “Public-Benefit Corporation” ซึ่งเปิดทางให้หาเงินเพิ่มจากนักลงทุนได้มากขึ้น—แต่กลับทำให้ Microsoft เสียอำนาจควบคุมลง ขณะเดียวกัน OpenAI ก็บ่นว่า Microsoft เริ่มมีพฤติกรรม “ผูกขาด” และใช้ประโยชน์จากการลงทุนมากเกินควร ตอนนี้ Microsoft บอกว่า “พร้อมจะยุติการเจรจา” ถ้าไม่สามารถตกลงเงื่อนไขเรื่องสัดส่วนความเป็นเจ้าของและการเข้าถึงเทคโนโลยีในอนาคตได้ แต่บริษัทก็ยังมีสิทธิใช้ GPT อยู่ต่อไปจนถึงปี 2030 ตามสัญญาเดิมอยู่ดี มุมที่น่าสนใจคือ นี่ไม่ใช่แค่เรื่องเงิน—แต่มันสะท้อนให้เห็นการแข่งขันในสนาม AI ระดับโลกที่เริ่มลุกเป็นไฟ: Meta กับ Llama, Google กับ Gemini, และ Apple ที่ก็เริ่มจับมือกับหลายฝ่าย (รวมถึง OpenAI) เพื่อเข้าสู่เกมนี้เต็มตัวแล้ว ✅ Microsoft อาจเลิกการเจรจารอบใหม่กับ OpenAI หากไม่ลงตัวเรื่องสัดส่วนความร่วมมือ   • FT รายงานว่า Microsoft พร้อม “เดินออก” หากตกลงไม่ได้   • แต่ยังคงใช้ GPT ได้จนถึงปี 2030 ภายใต้สัญญาเดิม ✅ OpenAI อยากเปลี่ยนเป็น Public-Benefit Corporation เพื่อระดมทุนได้มากขึ้น   • ต้องได้รับความเห็นชอบจาก Microsoft ซึ่งถืออำนาจทางกลยุทธ์อยู่   • เป้าหมายคือขยายธุรกิจและไม่ถูกจำกัดจากโครงสร้างเดิม ✅ OpenAI เคยพิจารณาจะกล่าวหา Microsoft ว่าก่อพฤติกรรมผูกขาด   • ตามรายงานของ WSJ เป็นการกดดันด้านการลงทุนและการควบคุมสิทธิ์ ✅ ปัญหาสะท้อนสมรภูมิแข่งขันของ Big Tech ในยุค AI ระเบิด   • Meta, Google, Apple ต่างขยับท่าทีเพื่อเป็นผู้นำด้าน AI   • มีแนวโน้มสูงที่ OpenAI อาจเปิดรับพาร์ตเนอร์ใหม่เพื่อสร้างสมดุล ‼️ การเจรจาล่มอาจทำให้ Microsoft ไม่มีสิทธิ์พิเศษต่อ GPT เวอร์ชันใหม่ ๆ หลังปี 2030   • ต้องพิจารณาทางเลือก เช่น พัฒนาโมเดลเอง หรือจับมือกับบริษัทอื่น ‼️ OpenAI อาจเปิดทางให้คู่แข่งของ Microsoft เข้าถึงโมเดล GPT ได้มากขึ้นในอนาคต   • เช่น Apple, Amazon หรือบริษัทสตาร์ตอัป AI จากจีน/ยุโรป ‼️ รูปแบบสัญญาปัจจุบันยังไม่โปร่งใส—สิทธิ์จริง ๆ ในเทคโนโลยีอาจซับซ้อนกว่าที่คิด   • Microsoft ลงทุนเยอะ แต่ไม่มีหุ้นในรูปแบบดั้งเดิมของ OpenAI   • ความคลุมเครือนี้อาจเป็นเหตุให้ทั้งคู่ต้องเจรจากันอีกรอบ ‼️ กรณีนี้อาจเร่งให้บริษัทอื่นเร่งสร้างโมเดล AI ภายในองค์กรเองมากขึ้น   • เพื่อไม่พึ่งพาพาร์ตเนอร์มากเกินไปในเทคโนโลยีสำคัญ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/19/microsoft-prepared-to-walk-away-from-high-stakes-talks-with-openai-ft-reports

Microsoft เพิ่งยกระดับความสามารถของระบบความปลอดภัย Microsoft Defender XDR ด้วยการใส่ “TITAN” เข้าไปเป็นมันสมองของ Copilot ในฟีเจอร์ที่เรียกว่า Guided Response ซึ่งแต่เดิมทำหน้าที่แนะนำนักวิเคราะห์ความปลอดภัยให้รับมือกับภัยคุกคามแบบทีละขั้น แต่พอผนวก TITAN เข้าไปแล้ว ทุกอย่างยิ่งแกร่งขึ้นหลายเท่า TITAN คือกราฟปัญญาประดิษฐ์ที่ Microsoft พัฒนาขึ้นมาให้ฉลาดในการจับสัญญาณภัยร้ายก่อนที่มันจะลงมือ โดยมันจะวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง ทั้งภายในและภายนอกองค์กร ไม่ว่าจะเป็น IP แปลก ๆ อีเมลที่ไม่น่าไว้ใจ ไปจนถึงพฤติกรรมที่ “ดูมีพิรุธ” ของอุปกรณ์ในระบบ ตัวระบบจะใช้หลัก “guilt-by-association” หรือแปลคร่าว ๆ ว่า “ถ้าแวดล้อมคุณไม่ดี คุณก็อาจไม่น่าไว้ใจเช่นกัน” ในการวิเคราะห์พฤติกรรม ยกตัวอย่าง: ถ้าอุปกรณ์หนึ่งเคยเชื่อมต่อกับ IP ที่มีประวัติไม่ดี TITAN จะขึ้นสถานะเตือนเพื่อให้นักวิเคราะห์เข้าตรวจสอบหรือสั่งกักกันทันที ฟังดูเหมือน AI มีประสาทสัมผัสที่หกเลยใช่ไหมครับ? และจากการทดสอบภายใน Microsoft เขาพบว่าระบบใหม่นี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจถึง 8% และยังลดเวลาการตอบสนองต่อภัยคุกคามได้อีกด้วย ✅ Microsoft Defender XDR อัปเกรดด้วย TITAN   • ทำให้ฟีเจอร์ Guided Response ฉลาดยิ่งขึ้น โดยแนะนำการตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบเรียลไทม์   • วิเคราะห์ข้อมูลแบบ adaptive ผ่านกราฟภัยคุกคามที่อิงพฤติกรรมและเครือข่ายความสัมพันธ์ ✅ คุณสมบัติของ TITAN   • ใช้เทคนิค guilt-by-association วิเคราะห์ภัยที่ยังไม่ถูกระบุอย่างเป็นทางการ   • รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น Microsoft Defender for Threat Intelligence และ feedback จากลูกค้า   • แสดงคำแนะนำแบบ “อธิบายได้” เพิ่มความมั่นใจให้นักวิเคราะห์ในการดำเนินการ ✅ ผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้งาน TITAN   • เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยภัยคุกคามขึ้น 8%   • ลดเวลาในการตอบสนองต่อเหตุการณ์   • มีคำแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับ IP address, IP range และ email sender ที่น่าสงสัย ‼️ คำเตือนเรื่องการตีความผลลัพธ์ของ TITAN   • แม้ TITAN จะฉลาด แต่การตัดสินใจ “เหมารวม” อุปกรณ์หรือผู้ใช้งานจากความเกี่ยวข้องอาจทำให้เกิด false positives (แจ้งเตือนผิดพลาด)   • จำเป็นต้องมีนักวิเคราะห์ตรวจสอบก่อนดำเนินการตัดสินใจขั้นสุดท้าย ‼️ ความท้าทายในการใช้เทคโนโลยีอัตโนมัติด้านความปลอดภัย   • ระบบ AI แม้จะลดภาระงานได้ แต่ยังจำเป็นต้องมีมนุษย์ควบคุมและปรับใช้ตามบริบทที่เหมาะสม   • การพึ่งพาเทคโนโลยีมากเกินไป อาจเปิดช่องว่างให้ภัยคุกคามระดับสูงใช้หลบเลี่ยงหรือทำการโจมตีแบบแอบแฝง https://www.neowin.net/news/microsoft-defender-xdr-gets-titan-powered-security-copilot-recommendations/

แหล่งข่าวระบุว่า หนึ่งในเป้าหมายของอิหร่านครั้งนี้คือ อาคารกองบัญชาการ "หน่วย 8200" ซึ่งเป็นหน่วยงานข่าวกรองด้านไซเบอร์ระดับสูงของอิสราเอล ในเฮิร์ซลิยา ถูกทำลายไปทั้งหลัง (บางรายงานบอกว่าเป็นสำนักงานใหญ่มอสสาด อาจจะเป็นที่เดียวกันหรือเปล่า ไม่แน่ใจ) นอกจากนี้ยังมีรายงานเจ้าหน้าที่หลายรายติดอยู่ภายใต้ซากปรักหักพัง มีรายงานว่าสถานที่แห่งนี้เป็นส่วนหนึ่งของสงครามอิเล็กทรอนิกส์ของอิสราเอลที่สำคัญที่สุด หลังการโจมตีของอิหร่าน มีการเซ็นเซอร์อย่างเข้มงวด ทำให้ไม่สามารถจับภาพและรายละเอียดได้อย่างชัดเจน . เมื่อปี 2024 หน่วย 8200 เป็นหน่วยทหารที่รับผิดชอบเหตุระเบิดจากเพจเจอร์หลายพันเครื่องของกลุ่มฮิซบอลเลาะห์ในเลบานอน โดยเป็นคนติดตั้งระเบิดขนาดเล็กเอาไว้ภายในอุปกรณ์สื่อสาร ตั้งแต่ขั้นตอนการผลิตในโรงงานเลยทีเดียว หน่วย 8200 ยังเป็นหนึ่งในหน่วยงานด้านไซเบอร์ที่ดีที่สุดบนโลกใบนี้ โดยหน่วย 8200 เกิดมาจากการที่รัฐบาลทุ่มงบให้กับความมั่นคงทางไซเบอร์และปัญญาประดิษฐ์หรือเอไอ และเริ่มพัฒนาการสร้างระบบเตือนภัยไปจนถึงการพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อยกระดับศักยภาพงานด้านการป้องกันประเทศ เจ้าหน้าที่ในหน่วยงานนี้ ถือเป็นระดับหัวกะทิของประเทศที่ส่วนใหญ่เป็นคนวัยหนุ่มสาวแทบทั้งสิ้น และการจะเข้าปฏิบัติงานในหน่วยนี้ได้จะต้องมีทัศนคติแบบ "ทำได้" หรือ "Can Do"  

ขีปนาวุธของอิหร่านโจมตีสถาบันไวซ์มันน์(Weizmann Institute) ซึ่งเป็นสถาบันยุทธศาสตร์ ส่งผลให้อาคารห้องปฏิบัติการในเรโฮวอต ทางตอนกลางของอิสราเอลได้รับความเสียหายอย่างหนักและเกิดเพลิงไหม้ ศูนย์ดังกล่าวให้การสนับสนุนกองทัพอิสราเอลด้วยการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ระบบนำทางด้วยโดรน อาวุธขั้นสูง ระบบป้องกันทางไซเบอร์ และเทคโนโลยีนิวเคลียร์ นอกจากนี้ สถายันแห่งนี้ยังทำงานร่วมกับ Elbit Systems เพื่อพัฒนาอุปกรณ์ทางการทหารที่เกี่ยวข้องทางด้านชีวภาพ รวมทั้งยังมีบทยาทการทำงานร่วมกับบริษัทด้านการป้องกันประเทศ เช่น Israel Aerospace Industries

🎓 AI กำลังเปลี่ยนแปลงแนวคิดของคนรุ่นใหม่เกี่ยวกับอาชีพ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังมีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงแนวคิดของ คนรุ่นใหม่ เกี่ยวกับ การหางานและการเลือกอาชีพ โดยมีผลกระทบทั้งในแง่ของ โอกาสใหม่ ๆ และความกังวลเกี่ยวกับอนาคตของงานบางประเภท จากการสำรวจของ Prospects ในกลุ่มนักศึกษาและบัณฑิตกว่า 4,000 คนในสหราชอาณาจักร พบว่า 39% ของผู้หางานใช้ AI ในการปรับแต่งเรซูเม่และจดหมายสมัครงาน และ 30% ใช้ AI เขียนเอกสารเหล่านี้ตั้งแต่ต้น นอกจากนี้ AI ยังถูกนำมาใช้ในการ เตรียมตัวสัมภาษณ์งาน (29%) และตอบคำถามในแบบฟอร์มสมัครงาน (23%) ทำให้กระบวนการสมัครงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น ✅ ข้อมูลจากข่าว - 39% ของผู้หางานใช้ AI ในการปรับแต่งเรซูเม่และจดหมายสมัครงาน - 30% ใช้ AI เขียนเอกสารสมัครงานตั้งแต่ต้น - 29% ใช้ AI เตรียมตัวสัมภาษณ์งาน และ 23% ใช้ AI ตอบคำถามในแบบฟอร์มสมัครงาน - 18% ของผู้ตอบแบบสอบถามใช้ ChatGPT หรือ Microsoft Copilot เพื่อขอคำแนะนำด้านอาชีพ - 84% ของผู้ใช้ AI เพื่อขอคำแนะนำด้านอาชีพพบว่ามีประโยชน์ ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - 10% ของนักศึกษาที่ตอบแบบสอบถามเปลี่ยนแผนการทำงานเนื่องจาก AI - บางคนละทิ้งอาชีพที่อาจถูกแทนที่ด้วย AI เช่น กราฟิกดีไซน์และงานแปลภาษา - 46% ของผู้ที่เปลี่ยนแผนการทำงานรู้สึกไม่มั่นใจเกี่ยวกับอนาคตของตนเอง - 29% ของผู้ที่เปลี่ยนแผนการทำงานมีมุมมองที่เป็นลบเกี่ยวกับโอกาสในอนาคต - สถาบันการศึกษาและบริษัทต้องปรับตัวเพื่อให้คนรุ่นใหม่สามารถทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ AI กำลังเปลี่ยนแปลง แนวคิดเกี่ยวกับอาชีพและการหางานของคนรุ่นใหม่ โดยบางคนมองว่าเป็น โอกาสในการเข้าสู่สายงานใหม่ เช่น ความปลอดภัยไซเบอร์และการวิเคราะห์ข้อมูล ขณะที่บางคน กังวลว่าอาชีพของตนจะล้าสมัย https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/05/artificial-intelligence-is-prompting-young-people-to-rethink-their-career-plans

🚚 Amazon ใช้ AI ปรับปรุงระบบคลังสินค้าและการจัดส่ง Amazon กำลังนำ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้เพื่อปรับปรุง ระบบคลังสินค้าและการจัดส่ง โดยเน้นการพัฒนา หุ่นยนต์อัจฉริยะ และ แผนที่นำทางสำหรับพนักงานส่งของ Amazon กำลังพัฒนา หุ่นยนต์คลังสินค้ารุ่นใหม่ ที่สามารถทำงานได้หลายอย่างพร้อมกัน เช่น ขนถ่ายสินค้าออกจากรถบรรทุก และนำชิ้นส่วนไปซ่อมแซม ซึ่งเป็นการก้าวกระโดดจากหุ่นยนต์รุ่นก่อนที่ทำงานได้เพียงอย่างเดียว เทคโนโลยีนี้ใช้ Agentic AI ซึ่งช่วยให้หุ่นยนต์สามารถ ตัดสินใจและดำเนินการได้เองโดยไม่ต้องมีคำสั่งจากมนุษย์ โดยคาดว่า จะช่วยลดของเสียและลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน ✅ ข้อมูลจากข่าว - Amazon พัฒนา AI เพื่อปรับปรุงระบบคลังสินค้าและการจัดส่ง - หุ่นยนต์คลังสินค้ารุ่นใหม่สามารถทำงานได้หลายอย่างพร้อมกัน - ใช้ Agentic AI เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เอง - เทคโนโลยีนี้ช่วยลดของเสียและลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน - Amazon ยังใช้ AI เพื่อสร้างแผนที่นำทางที่ละเอียดขึ้นสำหรับพนักงานส่งของ ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - ยังไม่มีข้อมูลว่าหุ่นยนต์เหล่านี้จะถูกนำมาใช้จริงเมื่อใด - ต้องติดตามว่าการใช้ AI ในคลังสินค้าจะส่งผลต่อการจ้างงานของพนักงานหรือไม่ - การใช้ AI ในการนำทางอาจทำให้เกิดข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของพนักงาน - Amazon อาจเผชิญกับข้อกฎหมายเกี่ยวกับการควบคุมข้อมูลที่ AI ใช้ในการตัดสินใจ การนำ AI มาใช้ในระบบคลังสินค้าและการจัดส่ง อาจช่วยให้ Amazon สามารถส่งสินค้าได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่อพนักงานและกฎระเบียบด้านความปลอดภัยอย่างไร https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/05/amazon039s-delivery-and-logistics-will-get-an-ai-boost

🤖 AI กำลังกลายเป็นอาวุธลับของพนักงาน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตการทำงาน โดยช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานขององค์กร อย่างไรก็ตาม มีพนักงานจำนวนมากที่เลือกใช้ AI โดยไม่แจ้งให้ผู้บริหารทราบ จากการสำรวจของ Ivanti พบว่า หนึ่งในสามของพนักงานใช้ AI โดยไม่แจ้งให้ผู้จัดการทราบ โดยมีเหตุผลหลักสองประการ: 1) 36% ใช้ AI เพื่อให้ได้เปรียบเหนือเพื่อนร่วมงาน 2) 30% กังวลว่าการเปิดเผยการใช้ AI อาจทำให้พวกเขาสูญเสียงาน นอกจากนี้ 42% ของพนักงานออฟฟิศใช้เครื่องมือ AI เช่น ChatGPT ในการทำงาน ซึ่งเพิ่มขึ้น 16% จากปีที่แล้ว และในกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้าน IT ตัวเลขนี้สูงถึง 74% ✅ ข้อมูลจากข่าว - หนึ่งในสามของพนักงานใช้ AI โดยไม่แจ้งให้ผู้จัดการทราบ - 36% ใช้ AI เพื่อให้ได้เปรียบเหนือเพื่อนร่วมงาน - 30% กังวลว่าการใช้ AI อาจทำให้พวกเขาสูญเสียงาน - 42% ของพนักงานออฟฟิศใช้ AI ในการทำงาน เพิ่มขึ้น 16% จากปีที่แล้ว - 74% ของผู้เชี่ยวชาญด้าน IT ใช้ AI ในการทำงาน เพิ่มขึ้น 8% จากปีที่แล้ว ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - การใช้ AI อย่างลับ ๆ อาจทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูล - องค์กรอาจสูญเสียการควบคุมข้อมูลสำคัญ หากพนักงานใช้ AI โดยไม่มีมาตรการป้องกัน - 52% ของพนักงานเชื่อว่าการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นหมายถึงการทำงานมากขึ้น ซึ่งอาจส่งผลต่อความสมดุลระหว่างชีวิตและงาน - องค์กรต้องพัฒนาแนวทางการใช้ AI ที่ชัดเจนเพื่อป้องกันความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและจริยธรรม AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานขององค์กร แต่หากไม่มีการกำกับดูแลที่ดี อาจทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความไว้วางใจระหว่างพนักงานกับผู้บริหาร องค์กรควร ส่งเสริมการใช้ AI อย่างโปร่งใสและมีมาตรฐาน เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/03/ai-is-becoming-a-secret-weapon-for-workers