techsauce

Brown University พบนักศึกษาใช้ AI โกงข้อสอบ หลังได้คะแนนเต็มเกือบครึ่งห้อง

2026-07-01T02:54:55+00:00

ตอนนี้มีนักศึกษาจำนวนไม่น้อยใช้ AI ช่วยเรียน ช่วยทำการบ้าน แต่เรื่องจะเปลี่ยนไปทันทีถ้ามีการแอบใช้ AI ในระหว่างการสอบ ซึ่งเรื่องนี้ได้เกิดขึ้นจริงแล้วในหลายมหาวิทยาลัย

อาจารย์จากมหาวิทยาลัยบราวน์ที่สหรัฐอเมริกา เผยว่าเขาอาจพบการโกงข้อสอบด้วย AI ครั้งใหญ่ที่สุดของ Ivy League หรือกลุ่มมหาวิทยาลัยเอกชนชั้นนำในสหรัฐอเมริกา โดยจุดที่น่าสนใจคือการจับโกงครั้งนี้ไม่ได้มาจากระบบตรวจจับ AI แต่มาจากตัวอาจารย์เองที่สังเกตเห็นว่า คะแนนสอบของนักศึกษาออกมาสูงเกินจริง

คะแนนสอบสูงผิดปกติจนชวนสงสัย

เรื่องนี้เกิดขึ้นตอนสอบมิดเทอม อาจารย์ให้นักศึกษาเอาข้อสอบกลับไปทำที่บ้านได้ โดยมีกฎเหล็กคือ 'ห้ามเปิดหนังสือหรือหาตัวช่วย' ซึ่งใช้ระบบเชื่อใจว่าทุกคนจะซื่อสัตย์แม้จะไม่มีอาจารย์คุมสอบ แต่ผลสอบที่ออกมากลับชวนให้เอะใจ เพราะจากนักศึกษาทั้งหมด 86 คน มีคนได้คะแนนเต็ม 100 ถึง 40 คน แถมคะแนนเฉลี่ยรวมของทั้งห้องสูงถึง 96/100 ซึ่งคะแนนสูงขนาดนี้มันผิดธรรมชาติและแทบเป็นไปไม่ได้

คำตอบหลายข้อเหมือนลอกมาจาก ChatGPT

ด้วยความสงสัยอาจารย์เลยลองเอาข้อสอบชุดนี้ไปลองถาม ChatGPT ปรากฏว่าคำตอบที่ AI เจนออกมา มันมีทริคการอธิบาย การใช้คำ และวิธีเขียน เหมือนกับกระดาษคำตอบของนักศึกษาหลายคน แม้ว่าเรื่องนี้จะยังไม่มีหลักฐานมัดตัวได้แบบร้อยเปอร์เซ็นต์ แต่เมื่อดูจากคะแนนสอบที่สูงผิดปกติร่วมด้วยแล้วก็ยิ่งทำให้ข้อสงสัยเรื่องการใช้ AI โกงข้อสอบครั้งนี้ดูชัดเจนและมีน้ำหนักมากขึ้น

ซึ่งพอถึงการสอบปลายภาคที่ต้องมาสอบในห้องและมีคนคุมสอบ ผลสอบที่ออกมากลับต่างจากตอนสอบที่บ้านอย่างสิ้นเชิง คะแนนเฉลี่ยทั้งห้องลดเหลือแค่ 48 เต็ม 100 ยิ่งไปกว่านั้นมีนักศึกษา 27 คนที่ไม่ยอมมาเข้าสอบและพอไปไล่ดูรายชื่อก็พบว่ามีถึง 22 คนที่เคยได้คะแนนเต็มร้อยในการสอบกลางภาค ซึ่งอาจารย์ก็มองว่าพฤติกรรมที่เปลี่ยนไปแบบกะทันหันแบบนี้ ชัดเจนเกินกว่าจะเป็นแค่เรื่องบังเอิญ และเป็นหลักฐานได้ว่ามีการทุจริตเกิดขึ้นจริงๆ

ปัญหานี้กำลังเกิดขึ้นในหลายมหาวิทยาลัย

เหตุการณ์ลักษณะนี้ไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะแค่ที่นี้ ล่าสุดมหาวิทยาลัย Princeton ที่สหรัฐอเมริกาเพิ่งยกเลิกธรรมเนียมเก่าแก่ที่สืบทอดมานานถึง 133 ปี เช่นกัน จากเดิมที่ปกติอาจารย์จะเดินออกจากห้อง ปล่อยให้นักศึกษาทำข้อสอบกันเองเพื่อแสดงความไว้วางใจ แต่เมื่อการใช้ AI แพร่หลายมากขึ้น มหาวิทยาลัยมองว่าระบบความเชื่อใจอาจใช้ไม่ได้ผลอีกแล้ว แต่ในด้านนักศึกษากลับมองว่าในเมื่อใครๆ ก็ใช้ AI จนเป็นเรื่องปกติ แล้วทำไมพวกเขาต้องซื่อสัตย์

ทำให้ปัจจุบันมหาวิทยาลัยกำลังเผชิญกับความท้าทายใหม่ อาจารย์หลายคนยอมรับว่าทุกวันนี้พวกเขาต้องสวมบทเป็นนักสืบเพื่อคอยตรวจหาการใช้ AI มากกว่าการโฟกัสเรื่องการสอนและเมื่อ AI ฉลาดขึ้น การคัดกรองก็ยิ่งทำได้ยากจนกลายเป็นการวิ่งไล่จับกันไม่รู้จบ

สิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญกังวลมากที่สุดในตอนนี้คือ การพึ่งพา AI ที่มากเกินไป เพราะอาจทำให้นักศึกษาสูญเสียทักษะพื้นฐานที่จำเป็น ทั้งการคิดวิเคราะห์และการแก้ปัญหาด้วยตัวเอง ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการมาเรียนมหาวิทยาลัย

ซึ่งหลังเจอเหตุการณ์นี้เข้าไปอาจารย์เลือกที่จะตัดปัญหาด้วยการสั่งห้ามสอบแบบเอากลับไปทำที่บ้านอีกต่อไป ปัญหานี้แสดงให้เห็นว่าถ้าใช้ AI แบบไม่มีขอบเขต ระบบการศึกษาก็จะพังลงได้ง่ายๆ ตอนนี้โจทย์ใหญ่ของทุกมหาวิทยาลัยคือจะปรับตัวและเปลี่ยนวิธีสอบอย่างไรให้ทัน AI เพราะถ้าวันหนึ่งคะแนนสอบเชื่อถือไม่ได้อีกแล้ว ใบปริญญาก็จะหมดความหมาย และความสัมพันธ์ระหว่างอาจารย์กับนักศึกษาก็อาจจะเปลี่ยนไปตลอดกาล

อ้างอิง: futurism

"98% ขององค์กรไทยอยากใช้ AI Agents แต่มีแค่ 21% ที่พร้อมจริง" คุยกับ Cisco เรื่อง Infrastructure และ Security ยุค AI

2026-07-01T01:16:22+00:00

98% ขององค์กรไทยมีแผนนำ AI Agents มาใช้ภายในปีหน้า ขณะที่มีเพียง 21% ที่พร้อมสำหรับ AI อย่างเต็มรูปแบบ

ตัวเลขนี้สะท้อนช่องว่างสำคัญขององค์กรไทยในยุค AI โดยแม้ความสนใจในการใช้ AI กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ความพร้อมของระบบหลังบ้านยังเป็นโจทย์ใหญ่ โดยเฉพาะโครงสร้างพื้นฐาน เครือข่าย ข้อมูล ทักษะ และความปลอดภัย ที่จะเป็นตัวกำหนดว่าองค์กรสามารถใช้ AI เพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้จริงแค่ไหน

นี่คือประเด็นหลักจากการพูดคุยกับ Ben Dawson, President of Cisco Asia Pacific, Japan and Greater China (APJC) และ คุณวีระ อารีรัตนศักดิ์ กรรมการผู้จัดการ ซิสโก้ ประเทศไทย และเมียนมาร์ ในงาน Cisco Connect Thailand 2026 ภายใต้ธีม The Critical Infrastructure for the AI Era

Cisco มองว่า เมื่อ AI Agents เริ่มทำงาน ตัดสินใจ และเชื่อมต่อกับระบบต่าง ๆ มากขึ้น ความปลอดภัยจะต้องถูกออกแบบเข้าไปในโครงสร้างพื้นฐานตั้งแต่ต้น โดยเฉพาะการหลอมรวม Security เข้ากับ Network เพื่อให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อความเสี่ยงยุค AI ได้เร็วพอ

องค์กรไทยอยากใช้ AI Agents แต่ความพร้อมยังตามไม่ทัน

Ben Dawson ระบุว่า ในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา การลงทุนด้าน AI ส่วนใหญ่อยู่ที่การสร้างรากฐาน เช่น ดาต้าเซ็นเตอร์ โมเดลภาษา และพลังประมวลผล ส่วนโจทย์ในช่วงต่อจากนี้คือการเปลี่ยนศักยภาพของ AI ให้กลายเป็นมูลค่าทางธุรกิจจริง

หลายองค์กรเริ่มลงทุน เห็นโอกาส และทดลองใช้ AI แล้ว คำถามจึงขยับจากการทดลอง ไปสู่การขยายผลจริงในระดับองค์กร ตั้งแต่ Business Case, กระบวนการทำงาน, ทักษะ ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมรองรับการใช้งานต่อเนื่อง

ข้อมูลจาก Cisco ระบุว่า องค์กรไทยกว่า 98% มีแผนนำ AI Agents มาใช้งานภายในปีหน้า ขณะที่มีเพียง 21% เท่านั้นที่มีความพร้อมด้าน AI อย่างเต็มรูปแบบ แม้ตัวเลขนี้สูงกว่าค่าเฉลี่ยของภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ญี่ปุ่น และจีน หรือ APJC ที่ 13% ช่องว่างระหว่างความต้องการใช้ AI กับความพร้อมในการใช้งานจริงยังมีอยู่มาก

จาก Sandbox สู่ Operating Model ขององค์กร

คุณวีระ อธิบายว่า องค์กรไทยจำนวนมากเริ่มขยับจากการมอง AI เป็นเพียง Innovation Sandbox หรือพื้นที่ทดลอง ไปสู่การนำ AI เข้าไปอยู่ใน Operating Model ขององค์กร

ตัวอย่างเช่น การใช้ AI ในงานบริการลูกค้า การดำเนินงานภายในองค์กร การบริหารดาต้าเซ็นเตอร์ และการจัดการเครือข่าย ภาพนี้สะท้อนว่า AI กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบการทำงานจริงในองค์กรมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม องค์กรไทยยังเจออุปสรรคหลัก 3 เรื่อง ได้แก่ ข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน ช่องว่างด้านความเชื่อมั่น และคุณภาพข้อมูล เพราะ AI จะมีประสิทธิภาพได้ก็ต่อเมื่อมีข้อมูลที่ดี ระบบที่พร้อม และความไว้วางใจมากพอให้องค์กรนำไปใช้กับงานจริง

นอกจากนี้ในมุมของ Cisco คุณค่าของ AI จึงควรถูกมองในมิติของ Productivity และประสิทธิภาพองค์กร เช่น ทำให้พนักงานหนึ่งคนสร้างผลลัพธ์ได้มากขึ้น หรือทำให้งานที่เคยใช้เวลาหลายเดือน เหลือเพียงไม่กี่วัน

Network เก่าอาจกลายเป็นคอขวดของ AI

หนึ่งในประเด็นที่ Ben Dawson ย้ำคือ เครือข่ายที่ถูกสร้างขึ้นในช่วง 5-10 ปีก่อน อาจไม่สามารถรองรับความต้องการของ AI ได้อีกต่อไป

AI มีพฤติกรรมการใช้งานต่างจากแอปพลิเคชันแบบเดิมอย่างมาก แอปพลิเคชันทั่วไปอาจมีข้อมูลไหลขึ้นและลงในรูปแบบที่คาดเดาได้ ขณะที่ AI มีข้อมูลไหลขึ้นและลงจำนวนมาก ทำงานตลอด 24 ชั่วโมง และมีรูปแบบการดึงข้อมูลที่ไม่คงที่ เพราะ AI Agents อาจเชื่อมต่อกับข้อมูล เครื่องมือ และ Agent อื่น ๆ พร้อมกันหลายจุด

ผลกระทบจึงไปไกลกว่าระบบช้าหรือประสบการณ์ใช้งานที่ไม่ดี เพราะองค์กรอาจเก็บเกี่ยวประโยชน์จากการลงทุน AI ได้ไม่เต็มที่ หากโครงสร้างพื้นฐานไม่สามารถรองรับการใช้งานจริงในระดับองค์กร

Cisco เรียกความเสี่ยงลักษณะนี้ว่า AI Infrastructure Debt หรือภาระหนี้สินทางเทคโนโลยีด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ซึ่งเกิดจากการสะสมของความไม่พร้อมในระบบประมวลผล เครือข่าย การจัดการข้อมูล ความปลอดภัย และบุคลากร โดย Cisco ระบุว่าองค์กรไทยกว่า 52% มีความเสี่ยงที่จะสูญเสียมูลค่าทางธุรกิจจากปัญหานี้

เมื่อภัยคุกคามเร็วขึ้น Security ต้องเข้าไปอยู่ใน Network

ประเด็นที่ Cisco เน้นมากที่สุดในบทสนทนาคือ ความปลอดภัยในยุค AI ต้องเปลี่ยนวิธีคิดใหม่

ข้อมูลจาก Cisco ระบุว่า ระยะเวลาเฉลี่ยตั้งแต่การค้นพบช่องโหว่จนถึงการถูกโจมตีลดลงอย่างมาก จาก 2.3 ปีในปี 2018 เหลือ 4.2 เดือนในปี 2023, 21.5 วันในปี 2025 และเพียง 38 ชั่วโมงในปี 2026

Ben Dawson อธิบายว่า ระบบ Cybersecurity แบบเดิมยังมีบทบาทอยู่ เพียงแต่การรับมือกับภัยคุกคามยุคใหม่ต้องเร็วและครอบคลุมกว่าเดิม เพราะที่ผ่านมา การตอบสนองต่อภัยคุกคามมักเกิดขึ้นด้วย Human Speed คือมนุษย์ตรวจจับ วิเคราะห์ และสั่งให้ระบบตอบสนอง

เมื่อภัยคุกคามเริ่มเคลื่อนที่ด้วย Machine Speed การป้องกันและตอบสนองก็ต้องเร็วขึ้นในระดับเดียวกัน

นี่คือเหตุผลที่ Cisco ผลักดันแนวคิดการ Fuse Security directly into the Network หรือการฝังความปลอดภัยเข้าไปในโครงสร้างของเครือข่ายโดยตรง แทนการสร้างโครงสร้างพื้นฐานขึ้นมาก่อน แล้วค่อยนำระบบป้องกันไปวางทับภายหลัง

ในยุคที่ AI Agents สร้างการตัดสินใจ การเชื่อมต่อ และข้อมูลกิจกรรมของระบบจำนวนมหาศาล Security จึงต้องกลายเป็นส่วนหนึ่งของ Network Fabric ตั้งแต่ต้น เพื่อให้ระบบตรวจจับ ตอบสนอง และลดความเสี่ยงได้ทันกับความเร็วของ AI

AI Agents ทำให้ทุกการเชื่อมต่อกลายเป็น Trust Decision

Cisco ระบุว่า ทุกการทำงานของ AI Agent สามารถมองได้เป็นทั้ง Routing Decision, Trust Decision และ Telemetry Event เพราะ AI Agent หนึ่งตัวอาจต้องตัดสินใจว่าจะเชื่อมต่อกับระบบใด ดึงข้อมูลจากที่ไหน ส่งคำสั่งไปยังเครื่องมือใด และบันทึกกิจกรรมอย่างไร

เมื่อองค์กรมี AI Agents จำนวนมาก การตัดสินใจเหล่านี้อาจเกิดขึ้นเป็นพันล้านครั้งต่อวัน ความเสี่ยงจึงไม่ได้อยู่เฉพาะปลายทางของการโจมตี แต่กระจายอยู่ในทุกจุดที่ AI เชื่อมต่อกับระบบ ข้อมูล และผู้ใช้งาน

ข้อมูลจาก Cisco ระบุว่า 9 ใน 10 ขององค์กรไทยเคยเผชิญเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับ AI มาแล้ว เช่น การลักลอบคัดลอกหรือขโมยโมเดล AI, การใช้ AI เพื่อหลอกลวงและโจรกรรมข้อมูล และ Data Poisoning หรือการป้อนข้อมูลเท็จเข้าไปในระบบเพื่อทำให้ AI เรียนรู้ผิด ตัดสินใจผิด หรือทำงานตามที่ผู้ไม่หวังดีต้องการ

ดังนั้น การป้องกันในยุค AI จึงต้องเกิดขึ้นในระดับโครงสร้างพื้นฐาน ตั้งแต่การมองเห็นทราฟฟิก การตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติ ไปจนถึงการตอบสนองแบบอัตโนมัติเมื่อเกิดความเสี่ยง

Cisco เสนอ Platform Approach รวม Network, Security และ Observability

เพื่อรับมือกับโจทย์นี้ Cisco ระบุว่ากำลังปรับพอร์ตโฟลิโอไปสู่แนวทางแบบแพลตฟอร์มที่รวม Network, Security, Observability, Collaboration และประสบการณ์ผู้ใช้ เข้าด้วยกัน

สไลด์ของ Cisco ระบุว่า บริษัทกำลังเดินหน้าจากพอร์ตโฟลิโอเทคโนโลยีหลายกลุ่ม ไปสู่การรวมระบบด้วย Platform Approach การฝัง Security เข้าไปใน Network การสร้าง Cisco Data Fabric และการบุกเบิก AgenticOps พร้อมเร่งการผสาน Splunk เข้ามาในพอร์ตโฟลิโอ

Ben Dawson ยกตัวอย่าง 3 โซลูชันสำคัญที่ Cisco มองว่าจะช่วยให้องค์กรขยายการใช้ AI ได้จริง ได้แก่

Cisco IQ ช่วยให้องค์กรเข้าใจสภาพแวดล้อมของระบบตัวเอง เช่น มีอุปกรณ์อะไร ใช้เวอร์ชันไหน อยู่ในสถานะใด และมีช่องโหว่หรือความเสี่ยงใดบ้าง
Cisco Cloud Control ใช้ AI Agents วิเคราะห์ข้อมูลจากสภาพแวดล้อมของลูกค้า ตรวจจับปัญหาหรือความเสี่ยงล่วงหน้า และเสนอคำแนะนำเพื่อแก้ไข โดยองค์กรยังสามารถเลือกให้มีมนุษย์อยู่ในกระบวนการตัดสินใจได้
Live Protect ช่วยลดผลกระทบระยะสั้นหากเกิดการโจมตี โดยใส่มาตรการบรรเทาความเสี่ยงเข้าไปก่อน ระหว่างที่องค์กรยังไม่สามารถออกแพตช์หรือมาตรการแก้ไขระยะยาวได้ทัน

Ben Dawson สรุปว่า สิ่งที่เชื่อมโยงโซลูชันเหล่านี้เข้าด้วยกันคือการนำ Machine Speed เข้ามาช่วยงานที่เคยต้องทำด้วยมนุษย์ เพื่อให้องค์กรตอบสนองได้เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และทันต่อความต้องการของยุค AI

ยุค AI วัดกันที่รากฐานและความเร็วในการป้องกัน

บทสนทนากับ Cisco สะท้อนว่า การใช้ AI ให้เกิดผลในระดับองค์กรต้องอาศัยรากฐานที่พร้อม ตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐาน เครือข่าย ข้อมูล ทักษะ ไปจนถึงความปลอดภัย

เมื่อ AI Agents เริ่มตัดสินใจ เชื่อมต่อ และทำงานร่วมกับระบบต่าง ๆ มากขึ้น Network จะกลายเป็นจุดศูนย์กลางของทั้งการขยาย AI และการป้องกันความเสี่ยง

สำหรับ Cisco การแข่งขันในยุค AI วัดกันที่ความพร้อมของ Infrastructure และความสามารถในการฝัง Security เข้าไปใน Network ตั้งแต่แรก องค์กรที่ทำได้เร็วกว่า จะมีโอกาสขยาย AI ได้อย่างปลอดภัย คุ้มค่า และสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้จริง

หมดยุคขายแค่เน็ตแรง ต้องขายเน็ตที่พร้อมสำหรับ AI สรุป 5 เทรนด์โทรคมนาคมยุค AI จาก Huawei ที่ MWC Shanghai 2026

2026-07-01T00:21:41+00:00

ในงาน MWC Shanghai 2026 Huawei เปิดตัวหลายแนวคิดและโซลูชันใหม่สำหรับอุตสาหกรรมโทรคมนาคม ตั้งแต่ GigaUplink สำหรับยุค Mobile AI, บริการ 5G-A บนรถไฟความเร็วสูง, AI-OTN สำหรับเครือข่ายองค์กร ไปจนถึง AI-FAN สำหรับบรอดแบนด์ในบ้าน

แม้แต่ละโซลูชันจะอยู่คนละส่วนของเครือข่าย แต่ทั้งหมดสะท้อนภาพเดียวกันคือ อุตสาหกรรมโทรคมนาคมกำลังขยับจากการขาย “Connectivity” หรือการเชื่อมต่อ ไปสู่การขาย “Experience” หรือประสบการณ์ที่ออกแบบเฉพาะตามการใช้งานจริง

ต่อไปนี้คือ 5 สัญญาณสำคัญจาก Huawei ที่สะท้อนว่าเครือข่ายยุค AI กำลังเปลี่ยนไปอย่างไร

1. เครือข่ายมือถือยุค AI ต้องให้ความสำคัญกับ Uplink มากขึ้น

ในอดีต ผู้ใช้จำนวนมากมักตัดสินคุณภาพอินเทอร์เน็ตจากความเร็วในการดาวน์โหลด แต่ในยุค Mobile AI การอัปโหลดข้อมูลกลับไปยังคลาวด์จะมีความสำคัญมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็น AI Glasses, Smart Wearable, คอนเทนต์วิดีโอ, วิดีโอคอล หรือ AI Agent ที่ต้องโต้ตอบแบบเรียลไทม์

Barbara Pareglio, Senior Technical Director ของ GSMA ระบุว่า Mobile AI กำลังเปลี่ยนโครงสร้างทราฟฟิกของเครือข่ายมือถือ จากเดิมที่เน้น Downlink ไปสู่โมเดลที่ต้องสมดุลทั้ง Uplink และ Downlink โดย Uplink Enhancement, Latency Assurance และการทำงานร่วมกันระหว่างอุปกรณ์ เครือข่าย และคลาวด์ จะเป็นทิศทางสำคัญของการพัฒนาเครือข่ายในอนาคต

Huawei จึงเปิดตัว GigaUplink Solution เพื่อช่วยโอเปอเรเตอร์ยกระดับความสามารถด้าน Uplink โดยใช้การอัปเกรด Multi-Antenna ร่วมกับอัลกอริทึมด้าน Spectrum Collaboration, Device-Network Collaboration และ Network Collaboration ซึ่ง Huawei ระบุว่าสามารถเพิ่ม Uplink Capacity ได้ 5 เท่า และเพิ่ม Coverage ได้ดีขึ้น 10 dB

2. 5G-A จะไม่ใช่แค่เครือข่ายที่เร็วขึ้น แต่เป็นบริการเฉพาะสถานการณ์

อีกหนึ่งไฮไลต์คือการเปิดตัว 5G-A High-Speed Railway Network Acceleration Service โดย GSMA, China Mobile และ Huawei ซึ่งมีกำหนดเปิดให้บริการเชิงพาณิชย์ในจีนเดือนสิงหาคม 2026

บริการนี้ถูกออกแบบภายใต้กรอบ “1+3+5” ได้แก่ 1 ตัวตนพิเศษผ่านโลโก้ VIP บนหน้าจอสมาร์ทโฟน, 3 เทคโนโลยีหลัก เช่น 5G-A High Bandwidth, เครือข่ายเฉพาะสำหรับรถไฟความเร็วสูง และ AI-Native Core Network รวมถึง 5 สถานการณ์ใช้งาน ได้แก่ ไลฟ์สตรีม วิดีโอคอนเฟอเรนซ์ เกมออนไลน์ AI Calling และ AI Office

กรณีนี้สะท้อนว่า 5G-A อาจไม่ได้ถูกขายด้วยคำว่า “เร็วกว่าเดิม” เพียงอย่างเดียว แต่สามารถถูกออกแบบเป็นแพ็กเกจประสบการณ์เฉพาะสถานการณ์ เช่น การทำงานบนรถไฟความเร็วสูง การประชุมออนไลน์ระหว่างเดินทาง หรือการใช้ AI Office ในสภาพแวดล้อมที่ต้องการเครือข่ายเสถียรเป็นพิเศษ

3. อินเทอร์เน็ตบ้านจะเปลี่ยนจากขายความเร็ว สู่ขายประสบการณ์อัจฉริยะ

ในฝั่งบรอดแบนด์บ้าน Huawei เปิดตัว AI-FAN Solution เพื่อยกระดับ Home Broadband จากการขาย Connectivity ไปสู่โมเดล C³: Connectivity + Committed + Content

แนวคิดนี้หมายถึงการขายมากกว่าความเร็วอินเทอร์เน็ต แต่รวมถึงประสบการณ์ที่รับประกันได้ และบริการหรือคอนเทนต์ที่ต่อยอดจากเครือข่าย เช่น Smart Elderly Care, Cloud Gaming และ 3D Movie Viewing

Huawei ระบุว่าเครือข่ายบรอดแบนด์ในบ้านยุคใหม่จะต้องอาศัยทั้ง Wi-Fi 7, 50G PON, FTTR, Wi-Fi Optimization และ Home AI Agent เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่เสถียรขึ้น ไม่ใช่แค่ตัวเลข Mbps ที่สูงขึ้น

4. เครือข่ายองค์กรต้องรวม Connectivity เข้ากับ Computing

สำหรับลูกค้าองค์กร Huawei เปิดตัว AI-OTN Solution เพื่อยกระดับบริการ Private Line จากโมเดล C: Connectivity ไปสู่ C²: Connectivity + Computing

Huawei ระบุว่า Private Line ในยุค AI ต้องไม่ได้แข่งขันกันแค่ Bandwidth แต่ต้องยกระดับเป็นระบบที่ตอบโจทย์หลายมิติ ทั้ง Latency, Reliability และ Security โดยใช้เทคโนโลยีอย่าง Optical Cross-Connect หรือ OXC, Automatically Switched Optical Network หรือ ASON และ Quantum Encryption

นอกจากนี้ Huawei ยังเสนอให้โอเปอเรเตอร์ปรับกลยุทธ์การสร้างเครือข่ายให้มี AI Data Center เป็นศูนย์กลาง พร้อมเป้าหมาย Latency ระดับ 1 ms ภายในเมือง, 5 ms ภายในมณฑล และ 20 ms ทั่วประเทศ รวมถึง Reliability ระดับ 99.9999% และความปลอดภัยด้วย QKD Quantum Encryption

นี่สะท้อนว่าในยุค AI เครือข่ายองค์กรจะไม่ใช่แค่เส้นทางรับส่งข้อมูล แต่จะเป็นส่วนหนึ่งของระบบประมวลผลที่ต้องเชื่อมต่อกับ Data Center, Cloud, Model และ Application ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

5. AI Agent จะกลายเป็นผู้ใช้งานเครือข่ายรายใหม่

อีกหนึ่งประเด็นที่น่าสนใจคือการเปิดตัว Connection Agent โดย China Mobile Research Institute, Huawei และ GSMA Intelligence ซึ่งออกแบบมาเป็น Gateway สำหรับเชื่อมต่อและประสานการทำงานระหว่าง AI Agent หลายตัว พร้อมให้บริการเครือข่ายเฉพาะสำหรับ Agent แต่ละประเภท

Huawei ระบุว่าแนวทางนี้สะท้อนการเปลี่ยนผ่านจากการให้บริการแบบ Rule-Based ไปสู่ Agentic Service Orchestration หรือการจัดการบริการผ่าน Agent ซึ่งอาจกลายเป็นฐานสำคัญของการเชื่อมต่ออัจฉริยะยุคถัดไป

ประเด็นนี้ทำให้เห็นว่า เครือข่ายในอนาคตอาจไม่ได้รองรับแค่คนหรืออุปกรณ์ แต่ต้องรองรับ AI Agent จำนวนมากที่ทำงานแทนผู้ใช้หรือองค์กร และต้องการการเชื่อมต่อที่มีคุณภาพแตกต่างกันไปตามบริบท

จากโครงสร้างพื้นฐาน สู่แพลตฟอร์มประสบการณ์

ภาพรวมจาก Huawei ในงาน MWC Shanghai 2026 สะท้อนว่า อุตสาหกรรมโทรคมนาคมกำลังเข้าสู่การแข่งขันระลอกใหม่

ความเร็ว ความครอบคลุม และราคา ยังเป็นพื้นฐานสำคัญของเครือข่าย แต่โจทย์ต่อไปจะลึกกว่านั้น คือการออกแบบบริการให้สอดคล้องกับบริบทการใช้งานจริงของผู้คนมากขึ้น

การใช้งาน AI บนอุปกรณ์พกพา การทำงานบนรถไฟความเร็วสูง อินเทอร์เน็ตบ้านอัจฉริยะ เครือข่ายองค์กรที่เชื่อมต่อกับพลังประมวลผล ไปจนถึงโลกของ AI Agent กำลังทำให้บทบาทของเครือข่ายขยายกว้างขึ้น จากระบบเบื้องหลังที่คอยรับส่งข้อมูล สู่โครงสร้างสำคัญของประสบการณ์ดิจิทัลรูปแบบใหม่

ในอนาคต โทรคมนาคมจะถูกวัดจากความสามารถในการเปลี่ยนเครือข่ายให้กลายเป็นบริการที่ผู้ใช้สัมผัสได้จริงในชีวิตประจำวัน และกลายเป็นโอกาสใหม่ของโอเปอเรเตอร์ในการสร้างมูลค่าเหนือกว่าการเชื่อมต่อแบบเดิม

บีโอไอไฟเขียว ออโต้อัลลายแอนซ์ ทุ่ม 7,400 ล้านบาท ดันไทยฐานผลิตหลัก Mazda MHEV

2026-06-30T23:58:21+00:00

บีโอไออนุมัติการลงทุนของ บริษัท ออโต้อัลลายแอนซ์ (ประเทศไทย) จำกัด บริษัทร่วมทุนของ มาสด้า มอเตอร์ คอร์ปอเรชั่น มูลค่ากว่า 7,400 ล้านบาท เพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิตของโรงงานที่นิคมอุตสาหกรรมอีสเทิร์นซีบอร์ด จังหวัดระยอง ให้รองรับการผลิตรถยนต์มาสด้ารุ่นใหม่แบบ Mild Hybrid Electric Vehicle หรือ MHEV ซึ่งเป็นรถยนต์แบบผสมที่ใช้พลังงานเชื้อเพลิงร่วมกับไฟฟ้า

มาสด้า ได้เลือกไทยเป็นฐานการผลิตหลักของรถยนต์รุ่นนี้ พร้อมเดินสายการผลิตในปี 2570 เพื่อจำหน่ายในประเทศ และส่งออกไปยังญี่ปุ่นและอาเซียน

นายนฤตม์ เทอดสถีรศักดิ์ เลขาธิการคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (บีโอไอ) เปิดเผยว่า ที่ประชุมคณะทำงานพิจารณาโครงการ ซึ่งได้รับมอบอำนาจจากบอร์ดบีโอไอ ได้อนุมัติคำขอรับการส่งเสริมการลงทุนของออโต้อัลลายแอนซ์ตามที่กล่าวมา

โดยการลงทุนครั้งนี้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดโลก และการเปลี่ยนผ่านของเทคโนโลยียานยนต์ในอนาคต อีกทั้งยังตอบรับมาตรการสนับสนุนการผลิตรถยนต์ MHEV ที่ออกโดยคณะกรรมการนโยบายยานยนต์ไฟฟ้าแห่งชาติ (บอร์ดอีวี) ซึ่งกำหนดอัตราภาษีสรรพสามิตคงที่เป็นเวลา 7 ปี ตั้งแต่ พ.ศ. 2569 ถึง 2575

มาสด้าปักหลักในไทยมานานแค่ไหน ?

ปัจจุบันกลุ่มมาสด้ามีบริษัทในประเทศไทย 4 บริษัท ครอบคลุมธุรกิจผลิตรถยนต์ เครื่องยนต์ เกียร์อัตโนมัติ ชิ้นส่วนยานยนต์ การจำหน่าย และการตลาดระดับภูมิภาค โดยจัดตั้งบริษัท ออโต้อัลลายแอนซ์ (ประเทศไทย) จำกัด ร่วมกับฟอร์ด เพื่อเป็นฐานการผลิตรถยนต์สำคัญของภูมิภาค ทั้งรถกระบะและรถยนต์นั่ง

และยังมีบริษัท มาสด้า พาวเวอร์เทรน แมนูแฟคเจอริ่ง (ประเทศไทย) จำกัด ทำหน้าที่เป็นฐานการผลิตหลักของเครื่องยนต์เทคโนโลยี SKYACTIV และเกียร์ในภูมิภาคนี้ ซึ่งเป็นเหตุผลหนึ่งที่ทำให้มาสด้าเลือกต่อยอดการลงทุนในไทยแทนการเปิดฐานผลิตใหม่ที่อื่น

ปรับปรุงโรงงานอะไรบ้าง ?

การลงทุนครั้งนี้จะปรับปรุงสายการผลิตด้วยการนำระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์มาใช้ในกระบวนการสำคัญ อาทิ การเชื่อมโครงรถ การประกอบตัวถัง การพ่นสี และการประกอบรถยนต์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำ พร้อมรองรับมาตรฐานการปล่อยมลพิษระดับยูโร 6 ควบคู่กับการเพิ่มสัดส่วนการใช้พลังงานสะอาดในโรงงาน

ทั้งหมดนี้เป็นการเตรียมพร้อมสำหรับการผลิตรถยนต์อเนกประสงค์รุ่น B-SUV ด้วยเทคโนโลยี MHEV ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิง และลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ โดยจะผลิตเพื่อจำหน่ายในประเทศ ส่งออกไปยังอาเซียน และส่งกลับไปยังญี่ปุ่น เนื่องจากบริษัทและลูกค้าเชื่อมั่นในคุณภาพของรถยนต์ที่ผลิตจากโรงงานในไทย ทำให้โครงการนี้กลายเป็นก้าวแรกของออโต้อัลลายแอนซ์ในการพัฒนารถยนต์ไฟฟ้าต่อไปในอนาคต

บอร์ดอีวีให้สิทธิประโยชน์อะไรกับ MHEV ?

สำหรับมาตรการสนับสนุนการผลิตรถยนต์ MHEV บอร์ดอีวีกำหนดอัตราภาษีสรรพสามิตพิเศษที่ร้อยละ 10 สำหรับรถที่ปล่อย CO2 ไม่เกิน 100 กรัมต่อกิโลเมตร และร้อยละ 12 สำหรับรถที่ปล่อย CO2 ระหว่าง 101 ถึง 120 กรัมต่อกิโลเมตร โดยจะคงอัตรานี้เป็นเวลา 7 ปี ตั้งแต่ พ.ศ. 2569 ถึง 2575

แต่สิทธิประโยชน์นี้มีเงื่อนไขผูกไว้ ผู้ผลิตต้องลงทุนเพิ่มเติมไม่น้อยกว่า 5,000 ล้านบาท และต้องใช้ชิ้นส่วนสำคัญที่ผลิตหรือประกอบในประเทศ โดยต้องใช้แบตเตอรี่ที่ผลิตในประเทศตั้งแต่ปี 2569 ต้องใช้ Traction Motor หรือชิ้นส่วนที่ทำหน้าที่เสริมแรงขับเคลื่อนที่ผลิตในประเทศตั้งแต่ปี 2571 และต้องติดตั้งระบบความปลอดภัยอัจฉริยะ (ADAS) อย่างน้อย 4 จาก 6 ระบบ

เงื่อนไขเหล่านี้บังคับให้ผู้ผลิตต้องดึงซัพพลายเชนสำคัญเข้ามาอยู่ในประเทศไทยไปด้วย ไม่ใช่แค่ประกอบรถขายเฉย ๆ

นายนฤตม์ กล่าวว่า การที่มาสด้าเลือกประเทศไทยเป็นฐานการผลิตหลัก MHEV ครั้งนี้ ถือเป็นเครื่องยืนยันความเชื่อมั่นของบริษัทระดับโลกที่มีต่อศักยภาพของไทย และเป็นอีกหมุดหมายสำคัญของอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าไทย ตอกย้ำว่าประเทศไทยเดินมาถูกทาง

โดยบอร์ดอีวีและบีโอไอมีเป้าหมายชัดเจนในการสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยียานยนต์แห่งอนาคต จากยานยนต์สันดาปภายใน (ICE) ไปสู่ยานยนต์ไฟฟ้าในทุกเซกเมนต์และทุกเทคโนโลยี ทั้ง BEV, PHEV, HEV และ MHEV เพื่อผลักดันให้ไทยเป็นศูนย์กลางการผลิตและส่งออกยานยนต์ไฟฟ้าทุกประเภท และเป็นศูนย์กลางห่วงโซ่อุปทานยานยนต์ของภูมิภาค

การอนุมัติครั้งนี้เกิดขึ้นในจังหวะที่บีโอไอ ซึ่งก่อตั้งมาตั้งแต่ปี 2509 เดินหน้าส่งเสริมการลงทุนทั้งจากต่างชาติและในประเทศต่อเนื่องมากว่า 60 ปี เพื่อเสริมขีดความสามารถในการแข่งขัน และขับเคลื่อนการปรับโครงสร้างเศรษฐกิจไทยสู่เศรษฐกิจใหม่อย่างยั่งยืน โดยอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่บีโอไอให้ความสำคัญเป็นพิเศษในช่วงนี้

NotebookLM อัปเดตใหม่ เสกข้อมูลเป็นคลิปสไตล์ TikTok ความยาว 1 นาที

2026-06-30T22:32:57+00:00

ใครที่เคยใช้ NotebookLM น่าจะคุ้นเคยกับความเก่งในการช่วยอ่านและสรุปเอกสารมาบ้างแล้ว ล่าสุด Google ได้เพิ่มลูกเล่นใหม่ที่ทำให้การรีเสิร์ชข้อมูลไม่น่าเบื่ออีกต่อไป เพราะตอนนี้เราสามารถเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นคลิปวิดีโอสั้นสไตล์ TikTokได้แล้ว

ฟีเจอร์นี้จะดึงเอาข้อมูลจากแหล่งอ้างอิงที่เราอัปโหลดเข้าไปมาย่อยและสรุปออกมาเป็นคลิปวิดีโอความยาว 60 วินาที โดยตัวคลิปจะมาพร้อมเสียงพากย์และภาพประกอบที่รังสรรค์โดย AI ทั้งหมด

เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น Google ด้โชว์ตัวอย่างคลิปสรุปเหตุการณ์ Emu War ในออสเตรเลีย โดย AI ได้สร้างภาพประกอบสไตล์กระดาษตัดปะ พร้อมใส่เสียงพากย์เล่าเรื่องให้เสร็จสรรพ ฟีเจอร์คลิปสั้นนี้เข้ามาเสริมความสามารถเดิมของ NotebookLM จากที่ก่อนหน้านี้ทำได้แค่แปลงข้อมูลเป็นพอดแคสต์, วิดีโอแนวภาพยนตร์ และภาพกราฟิกอธิบายข้อมูล

วิธีการใช้งาน

เข้าไปที่ NotebookLM ผ่านทางเว็บหรือแอปพลิเคชัน
เลือกโปรเจกต์ที่เราต้องการ
มองหา Studio ทางขวามือของหน้าจอ แล้วคลิกเลือก Video
เลือกรูปแบบเป็น Short
เลือกหัวข้อที่อยากให้ AI โฟกัสเป็นพิเศษ (หรือจะพิมพ์กำหนดเรื่องเองก็ได้)
กดปุ่ม Generate แล้วรอระบบสร้างคลิป

ใครใช้งานได้บ้าง ?

เปิดให้ใช้งานเฉพาะกลุ่มผู้ที่สมัครแพ็กเกจ Google AI Ultra และ Pro ก่อนเท่านั้น ส่วนใครที่ใช้งานแบบฟรีอยู่ก็ไม่ต้องเสียใจไป เพราะ Google บอกมาแล้วว่ากำลังเตรียมอัปเดตให้ผู้ใช้ทั่วไปได้ลองเล่นกันเร็วๆ นี้

อ้างอิง: theverge

Anthropic เปิดตัว Claude Sonnet 5 โมเดล AI ที่เก่งสูสี Opus 4.8 ในราคาที่ถูกกว่า

2026-06-30T21:33:39+00:00

การแข่งขันของบริษัท AI ในวันนี้เริ่มเปลี่ยนไปจากเดิมที่แต่ละบริษัทแข่งกันว่าโมเดลของใครตอบได้ฉลาดกว่า เขียนได้ดีกว่าหรือให้เหตุผลได้แม่นกว่า กลายเป็นการแข่งขันว่า AI ของใครสามารถ ‘ลดขั้นตอนการทำงาน’ ได้มากกว่ากัน

ตลอดไม่กี่เดือนที่ผ่านมาทั้ง OpenAI, Google และ Anthropic ต่างเปิดตัวโมเดลที่มีความสามารถแบบ Agentic AI หรือ AI ที่ไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่สามารถวางแผน แบ่งงาน ใช้เครื่องมือต่าง ๆ และทำงานได้ด้วยตัวเอง ล่าสุด Anthropic ก็เดินเกมนี้เช่นกันด้วยการเปิดตัว Claude Sonnet 5 โมเดลรุ่นใหม่ที่มีความสามารถใกล้เคียงกับโมเดลระดับสูงอย่าง Opus 4.8

Claude Sonnet 5 ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานแบบ Agent

Anthropic อธิบายว่า Claude Sonnet 5 สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้มากกว่าเดิม ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนการทำงาน ใช้เบราว์เซอร์ ใช้งาน Terminal หรือเลือกใช้เครื่องมือต่าง ๆ ได้เองโดยอัตโนมัติ บริษัทระบุว่างานหลายอย่างที่เมื่อไม่กี่เดือนก่อนยังต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่และราคาสูง ปัจจุบัน Sonnet 5 สามารถทำได้แล้ว

แนวทางนี้สอดคล้องกับบริษัท AI ยักษ์ใหญ่รายอื่นๆ ที่กำลังมุ่งไปในทิศทางเดียวกัน เช่น OpenAI ที่เพิ่งเปิดตัว GPT-5.6 Sol Preview ซึ่งสามารถแบ่งงานย่อยเพื่อจัดการโปรเจกต์ระยะยาวได้ หรือฝั่ง Google ที่พัฒนา Gemini 3.5 Flash ให้เป็นมากกว่าแชตบอต โดยสามารถวางแผนและทำงานต่อเนื่องได้เองโดยแทบไม่ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์ สิ่งเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่า AI Agentic กำลังจะกลายเป็น 'มาตรฐานใหม่' ของวงการ ไม่ใช่แค่ฟีเจอร์พิเศษเหมือนในอดีต

ซึ่งเมื่อหลายบริษัทเริ่มมีความสามารถด้าน Agent ที่ใกล้เคียงกัน สิ่งที่กลายเป็นจุดแข่งขันใหม่คือ

ทำงานได้ดีแค่ไหน
ทำงานได้ต่อเนื่องหรือไม่
มีความน่าเชื่อถือมากน้อยแค่ไหนและที่สำคัญคือต้นทุน

Anthropic จึงวาง Claude Sonnet 5 ให้เป็นโมเดลที่ให้ประสิทธิภาพใกล้กับ Opus 4.8 แต่มาในราคาที่ต่ำกว่ามาก

ในช่วงเปิดตัวจนถึงวันที่ 31 สิงหาคม ราคาจะอยู่ที่

2 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้าน Input Tokens
10 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้าน Output Tokens

หลังจากนั้นราคาจะปรับเป็น

3 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้าน Input Tokens
15 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้าน Output Tokens

แม้ราคาจะสูงขึ้นหลังช่วงโปรโมชัน แต่ก็ยังถูกกว่า Opus 4.8 รวมถึงถูกกว่า GPT-5.5 ของ OpenAI และ Gemini 3.1 Pro ของ Google แม้ว่าจะยังมีราคาสูงกว่า Gemini 3.5 Flash ก็ตาม

ประสิทธิภาพดีขึ้นเกือบทุกด้าน

Anthropic ระบุว่า Sonnet 5 พัฒนาขึ้นจาก Sonnet 4.6 ทั้งด้านการใช้เหตุผล, การเรียกใช้เครื่องมือ, การเขียนโปรแกรม, งานวิเคราะห์ข้อมูลและงานที่ใช้ความรู้เฉพาะทาง ตัวอย่างเช่นในการทดสอบด้าน Agentic Coding Sonnet 5 ได้คะแนน 63.2% เพิ่มขึ้นจาก Sonnet 4.6 ที่ทำได้ 58.1% แม้จะยังตามหลัง Opus 4.8 ซึ่งทำได้ 69.2% แต่ในบางการทดสอบงานด้านวิเคราะห์ Sonnet 5 กลับทำคะแนนสูงกว่า Opus 4.8 เล็กน้อย ซึ่งถือว่าน่าสนใจ เพราะ Opus เป็นโมเดลที่ขึ้นชื่อเรื่องการแก้ปัญหาที่ยากและการใช้วิจารณญาณเชิงลึก

Anthropic จึงมองว่า Opus 4.8 ยังคงเหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูงที่สุด แต่ Sonnet 5 จะเป็นทางเลือกที่ช่วยลดต้นทุนได้มาก โดยยังรักษาคุณภาพของงานไว้ในระดับสูง

อีกหนึ่งจุดที่ผู้ทดสอบหลายรายพูดถึง คือ Sonnet 5 มีความสามารถจัดการงานตั้งแต่ต้นจนจบได้ดีขึ้น

Anthropic ระบุว่า โมเดลสามารถตรวจทานงานได้เองโดยไม่ต้องรอคำสั่งเพิ่ม และสามารถทำงานจนจบกระบวนการ ไม่ทิ้งงานกลางคันเหมือนรุ่นก่อนๆ

นอกจากเรื่องประสิทธิภาพ Anthropic ยังให้ความสำคัญกับเรื่องความปลอดภัย โดยระบุว่า Sonnet 5 มีปัญหาการให้ข้อมูลที่ผิดเพี้ยนลดลงเมื่อเทียบกับ Sonnet 4.6 โมเดลยังสามารถปฏิเสธคำสั่งที่เป็นอันตรายและรับมือกับการถูกหลอกด้วย Prompt Injection ได้ดีขึ้น นอกจากนี้ยังลดปัญหาการสร้างข้อมูลเท็จ รวมถึงลดพฤติกรรมการตอบเอาใจผู้ใช้จนข้อมูลอาจไม่ถูกต้อง

อย่างไรก็ตาม Anthropic ยอมรับว่าหากเทียบกับ Opus 4.8 หรือ Claude Mythos Preview แล้ว Sonnet 5 ยังไม่ใช่โมเดลที่ปลอดภัยที่สุดของบริษัท โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงด้านความมั่นคงไซเบอร์ ซึ่ง Opus ยังคงมีการควบคุมที่เข้มงวดกว่า

ด้านผู้ร่วมก่อตั้ง Lovable มองว่าจุดแข็งของ Sonnet 5 คือการรู้ว่าเมื่อไรควรตอบ และเมื่อไรควรปฏิเสธ เขาระบุว่าในวันที่เครื่องมือ AI ถูกนำไปใช้งานโดยผู้คนจำนวนมาก โมเดลที่สามารถปฏิเสธคำขอที่ไม่เหมาะสมได้อย่างสม่ำเสมอ มีความสำคัญไม่แพ้โมเดลที่สร้างผลงานได้เก่ง

เพราะฉะนั้นการเปิดตัว Claude Sonnet 5 สะท้อนให้เห็นว่าการแข่งขันของผู้พัฒนา AI กำลังเปลี่ยนเข้าสู่อีกช่วงหนึ่ง

ทิศทางการพัฒนา AI ได้เปลี่ยนจากการแข่งกันที่ 'ความฉลาด' มาเป็นการเน้น 'ความคุ้มค่าและใช้งานได้จริง' เมื่อความสามารถแบบ Agent กลายเป็นมาตรฐานพื้นฐาน การแข่งขันหลังจากนี้จึงจะไม่ใช่แค่การอัดฉีดฟีเจอร์ใหม่ๆ แต่เป็นการทำให้ AI ทำงานได้ต่อเนื่อง เสถียร ปลอดภัย และมีต้นทุนที่ตอบโจทย์ภาคธุรกิจ

อ้างอิง: techcrunch

Igloo Insurtech ประกาศเข้าซื้อ Eazy Digital บริษัทด้าน Insurtech เดินหน้าปักหลักตลาดประกันภัยไทย

2026-06-30T20:28:57+00:00

Igloo บริษัท Insurtech (บริษัทเทคโนโลยีประกันภัย) แบบ Full Stack รายใหญ่ของเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ประกาศเข้าซื้อกิจการ Eazy Digital บริษัท Insurtech สัญชาติสิงคโปร์ที่มีฐานปฏิบัติการในไทยและอีกหลายประเทศในเอเชีย

ดีลดังกล่าวส่งผลให้ฐานลูกค้าและทีมงานในไทยของ Eazy Digital จะถูกโอนเข้ามาอยู่ภายใต้ Igloo ทั้งหมด โดย Harprem Doowa ผู้ก่อตั้ง Eazy Digital จะขึ้นดำรงตำแหน่ง Country Head ของ Igloo Thailand และ Head of Tech Solutions ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก (APAC)

การเข้าซื้อกิจการครั้งนี้ถือเป็นดีลใหญ่ครั้งที่ 2 ของ Igloo ในไทยภายในรอบ 12 เดือน ต่อจากการตั้งบริษัทร่วมทุน (Joint Venture) กับ JMT Network Services บริษัทลูกของ Jaymart Group เมื่อปี 2568 เพื่อสร้างบริษัทประกันภัยดิจิทัลเต็มรูปแบบรายแรกของไทย

ทั้งสองดีลตอกย้ำว่าไทยเป็นหนึ่งในตลาดที่ Igloo ให้ความสำคัญ และขยายระบบปฏิบัติการประกันภัยของบริษัทให้ครอบคลุมทั้งฝั่งการกระจายสินค้าแบบฝังตัว (Embedded Distribution) และเทคโนโลยีสำหรับบริษัทประกันภัยเอง ซึ่งตลาดไทยต้องการทั้งสองด้านพร้อมกันในระดับสเกลใหญ่

Igloo ระบบปฏิบัติการประกันภัยที่ปักหลักทั่วภูมิภาค

Igloo วางตัวเองเป็นระบบปฏิบัติการสำหรับธุรกิจประกันภัย ซึ่งหมายถึงโครงสร้างพื้นฐานเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้บริษัทประกันภัย แพลตฟอร์ม และสถาบันการเงินออกแบบ กระจาย และบริหารผลิตภัณฑ์ประกันภัยผ่านระบบดิจิทัลได้ครบวงจร

บริษัทมีสำนักงานใหญ่ที่สิงคโปร์ ดำเนินงานในอินโดนีเซีย ฟิลิปปินส์ ไทย เวียดนาม และมาเลเซีย พร้อมศูนย์เทคโนโลยีในจีนและอินเดีย

ปัจจุบันแพลตฟอร์มของ Igloo ประมวลผลกรมธรรม์กว่า 100 ล้านฉบับต่อเดือน และมีกรมธรรม์สะสมกว่า 1,600 ล้านฉบับ ผ่านความร่วมมือกับพันธมิตรกว่า 100 ราย ทั้งบริษัทประกันภัยระดับโลกอย่าง Chubb และ MSIG และแพลตฟอร์มรายใหญ่อย่าง Shopee, Lazada, Tokopedia, GCash และ Telkomsel

บริษัทระดมทุนไปแล้วกว่า 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ จากผู้ลงทุนอย่าง Eurazeo, Openspace Ventures, Cathay Innovation และ BlueOrchard และเคยได้รับรางวัล Insurtech of the Year จาก Asia Fintech Awards ทั้งในปี 2566 และ 2567

ธุรกิจหลักที่ขับเคลื่อนการเติบโตของ Igloo คือ Igloo Tech Solutions ชุดโซลูชันแบบโมดูลที่ครอบคลุมทุกขั้นตอนของธุรกิจประกันภัย ตั้งแต่การออกแบบผลิตภัณฑ์ การพิจารณารับประกันภัย ไปจนถึงการพิจารณาสินไหมและการกระทบยอดทางการเงิน ซึ่งบริษัทประกันภัยและองค์กรต่าง ๆ เช่าใช้เพื่อลดเวลาในการพัฒนาและออกผลิตภัณฑ์ใหม่

Eazy Digital คือใคร ?

Eazy Digital ก่อตั้งขึ้นในปี 2565 เป็นบริษัท Insurtech สัญชาติสิงคโปร์ที่มีลูกค้าอยู่ในหลายประเทศทั่วเอเชีย ช่วยให้บริษัทประกันภัยและโบรกเกอร์นำงานบริหารตัวแทนขาย (Agent Management) เข้าสู่ระบบดิจิทัล ปรับปรุงกระบวนการทำงาน และเพิ่มประสิทธิภาพการขาย ผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัลแบบรวมศูนย์เดียว

ปัจจุบันแพลตฟอร์มของ Eazy Digital บริหารตัวแทนขายกว่า 20,000 คน และออกกรมธรรม์หลักล้านฉบับต่อเดือน

ฐานลูกค้าของ Eazy Digital มีทั้ง Marsh Taiwan, Bangkok Insurance, Falcon Insurance, Gallagher, Chubb และ Tokio Marine Safety Insurance (Thailand) และเคยได้รับรางวัล Most Disruptive Insurtech in Thailand จาก InsuranceAsia News Country Awards for Excellence ทั้งในปี 2567 และ 2568 ต่อเนื่องกัน

Harprem Doowa ซึ่งขึ้นดำรงตำแหน่ง Country Head ของ Igloo Thailand และ Head of Tech Solutions APAC มองว่าดีลนี้เป็นโอกาสให้ Eazy นำความสำเร็จของแพลตฟอร์มที่สร้างมา ไปขยายผลด้วยทรัพยากร เทคโนโลยี และการเข้าถึงตลาดของหนึ่งใน Insurtech รายใหญ่ที่สุดของเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ พร้อมย้ำว่าเป้าหมายการเติบโตด้าน Tech Solutions ของ Igloo สอดคล้องกับสิ่งที่เขาเชื่อว่าคืออนาคตของธุรกิจประกันภัยไทย

แก้ช่องว่างการเข้าถึงประกันภัยในไทย

ภาคธุรกิจประกันภัยไทยกำลังเข้าสู่ช่วงเปลี่ยนแปลงสำคัญ จากแผนพัฒนาการประกันภัย ฉบับที่ 5 (2569 ถึง 2573) ที่วางให้ธุรกิจประกันภัยเป็นหนึ่งในเสาหลักของความมั่นคงทางเศรษฐกิจของประเทศ

ทว่าการจะปิดช่องว่างการเข้าถึงประกันภัย (Protection Gap) ซึ่งหมายถึงกลุ่มประชากรที่ยังเข้าไม่ถึงผลิตภัณฑ์ประกันภัยที่เหมาะสมและจ่ายได้ ต้องอาศัยความรวดเร็วในการออกผลิตภัณฑ์ใหม่ ขณะที่บริษัทประกันภัยและตัวกลางส่วนใหญ่ของไทยยังใช้ระบบเดิม (Legacy System) ทั้งในงานกระจายสินค้า การออกแบบผลิตภัณฑ์ และการเคลียร์สินไหม ซึ่งใช้เวลาออกผลิตภัณฑ์ใหม่หนึ่งรายการนานถึง 3 ถึง 6 เดือน

ระบบเดียวกันที่ Igloo ใช้อยู่ในภูมิภาค ช่วยย่อระยะเวลาดังกล่าวจากหลักเดือนเหลือเพียงไม่กี่วัน ด้วย AI ที่ทำงานอัตโนมัติทั้งการออกแบบผลิตภัณฑ์ การกำหนดเกณฑ์พิจารณารับประกันภัย (Underwriting) และการพิจารณาสินไหม (Claims Adjudication) ส่วนโมดูลด้านการกระจายสินค้าก็ช่วยให้บริษัทประกันภัยขยายการเข้าถึงลูกค้าได้โดยไม่ต้องลงทุนสร้างระบบเทคโนโลยีใหม่เอง นี่คือช่องว่างที่ Igloo หวังจะปิดในตลาดไทย ด้วยกำลังเสริมจากทีมงานและฐานลูกค้าของ Eazy Digital

เปิดตัว Claude Science รวมงานวิจัยกว่า 60 ฐานข้อมูล ให้นักวิจัยค้นหาผ่านช่องแชทเดียว Anthropic ลุยตลาดวิชาการเต็มสูบ

2026-06-30T19:32:41+00:00

Anthropic ประกาศเปิดตัวซอฟต์แวร์ Claude Science พร้อมเดินลงสนามคิดค้นยาด้วยตัวเอง นับเป็นการประกาศที่สะเทือนไปทั้งวงการ Healthtech โดยการตั้งทีมคิดค้นยาจะมุ่งเน้นไปที่โรคที่บริษัทยายักษ์ใหญ่ทั่วไปไม่สนใจทำเพราะไม่คุ้มทุน เดินตามรอยยักษ์ใหญ่ตัวจริงอย่าง Google, Apple และ Amazon ที่ล่วงหน้าเข้ามาในตลาดนี้ก่อนแล้ว

การประกาศครั้งนี้เกิดขึ้นที่ซานฟรานซิสโก โดยมีบิ๊กเนมในวงการยาอย่าง Vas Narasimhan ซีอีโอของ Novartis และ Chris Boerner ซีอีโอของ Bristol-Myers Squibb เข้าร่วมงานด้วย

Claude Science คืออะไร

สำหรับซอฟต์แวร์ Claude Science ที่กำลังเปิดให้ใช้งานในเวอร์ชันเบต้าสำหรับผู้ใช้แบบชำระเงินนั้น ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถทำงานวิจัยแบบอัตโนมัติและลดภาระงานที่ต้องทำซ้ำซ้อนและน่าเบื่อ

ตัวระบบทำงานโดยใช้ขุมพลังจากโมเดล AI รุ่น Opus 4.8 ที่เพิ่งเปิดตัวไปเมื่อเดือนพฤษภาคม จุดเด่นที่น่าสนใจคือการนำเครื่องมือและฐานข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่ใช้กันทั่วไปมากกว่า 60 แห่งมารวมไว้ในที่เดียว ทำให้นักวิจัยสามารถทำงานข้ามขั้นตอนที่ซับซ้อนในด้านชีววิทยาและเคมีได้อย่างไร้รอยต่อ เช่น การทำนายโครงสร้างโปรตีน โดยผู้ใช้งานสามารถใช้ภาษาธรรมชาติพูดคุยและตั้งคำถามเพื่อหาคำตอบได้ทันทีโดยไม่ต้องไปนั่งสืบค้นข้อมูลทีละแหล่ง

นอกจากนี้ เพื่อป้องกันปัญหาข้อมูลบิดเบือนที่มักพบใน AI ผลลัพธ์และรูปภาพทุกชิ้นที่แอปพลิเคชันสร้างขึ้นจะมาพร้อมกับรายละเอียดที่สามารถตรวจสอบที่มาที่ไปได้อย่างชัดเจน ทำให้นักวิทยาศาสตร์สามารถยืนยันความถูกต้องของข้อมูลได้เสมอ

ลุยคิดค้นยา In-house เพื่อโรคที่ถูกละเลย

สิ่งที่ทำให้การประกาศครั้งนี้เซอร์ไพรส์วงการอย่างมาก คือการที่ Anthropic ตัดสินใจเปิดตัวโครงการคิดค้นยาในระยะก่อนการทดสอบทางคลินิก ด้วยทีมงานภายในของตัวเอง

Eric Kauderer-Abrams หัวหน้าฝ่ายชีววิทยาศาสตร์ของบริษัท ได้อธิบายถึงการตัดสินใจครั้งนี้ว่า ทางบริษัทต้องการสร้างวงจรข้อเสนอแนะที่ใกล้ชิดจากการลงมือปฏิบัติจริงในสมรภูมิเดียวกับนักวิจัย เพื่อนำประสบการณ์ตรงเหล่านี้มาพัฒนาโมเดลและผลิตภัณฑ์ AI ให้ตอบโจทย์อุตสาหกรรมยาได้ดียิ่งขึ้น

เป้าหมายหลักของโครงการพัฒนายานี้ จะมุ่งเน้นไปที่กลุ่มโรคที่ถูกละเลย (Neglected diseases) ซึ่งบริษัทยาแผนปัจจุบันมักมองข้ามเนื่องจากมองว่าไม่น่าดึงดูดใจในการทำกำไร โฆษกของ Anthropic ย้ำว่าในฐานะที่บริษัทจดทะเบียนเป็นองค์กรเพื่อผลประโยชน์สาธารณะ พวกเขาจึงมีความยืดหยุ่นและมีอิสระในการเลือกทำโครงการโดยให้ความสำคัญกับผลประโยชน์ที่ผู้ป่วยจะได้รับเป็นอันดับแรก

แม้ว่าตลาดเชิงพาณิชย์จะไม่ได้ให้ความสนใจในโรคเหล่านั้นก็ตาม ส่วนทิศทางหลังจากที่พบตัวยาที่มีศักยภาพแล้วนั้น ทางบริษัทยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและจะมีการเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมในอนาคต

การขยับตัวลงมาเล่นในตลาดยาอย่างเต็มตัวของ Anthropic ส่งผลให้เกิดความตื่นตระหนกในตลาดหุ้นทันที หุ้นของบริษัทที่เกี่ยวข้องกับการคิดค้นยาต่างร่วงลงถ้วนหน้า ไม่ว่าจะเป็น Schrodinger Inc. ที่ร่วงลงถึงร้อยละ 8.3 รวมถึง Recursion Pharmaceuticals Inc. และ IQVIA Holdings Inc. ที่ต่างก็เผชิญกับแรงเทขายเช่นกัน

เหตุการณ์นี้สะท้อนให้เห็นถึงความกังวลของนักลงทุนว่าความก้าวหน้าของ AI อาจเข้ามาทำให้บริษัทหรือบริการแบบดั้งเดิมล้าสมัย ซึ่งคล้ายกับเหตุการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์ที่การเปิดตัว Claude Cowork เคยส่งผลกระทบอย่างหนักจนทำให้หุ้นในกลุ่มเทคโนโลยีและบริการด้านกฎหมายสูญเสียมูลค่ามหาศาลมาแล้ว

นอกเหนือจากเรื่องของตลาดทุนแล้ว ประเด็นด้านกฎระเบียบและความมั่นคงระดับชาติก็เป็นอีกหนึ่งความท้าทายที่ Anthropic ต้องเผชิญ Vas Narasimhan ได้เน้นย้ำบนเวทีว่าวงการนี้ต้องการกฎระเบียบควบคุม AI ที่เหมาะสมก่อน ซึ่งความกังวลนี้สอดคล้องกับสถานการณ์ตึงเครียดที่ Anthropic เพิ่งถูกคำสั่งจากรัฐบาลภายใต้การบริหารของทรัมป์ ให้ระงับการเข้าถึงโมเดลขั้นสูงสุดอย่าง Fable 5 และ Mythos 5 เมื่อไม่ถึงสองสัปดาห์ก่อน เพื่อป้องกันไม่ให้เทคโนโลยีหลุดรอดไปถึงมือชาวต่างชาติและกลายเป็นภัยคุกคามต่อความมั่นคงแห่งชาติ

แม้ว่าล่าสุดทางบริษัทจะสามารถแก้ไขข้อกังวลและได้รับอนุมัติจากสหรัฐฯ ให้เปิดใช้งาน Mythos 5 กลับคืนมาได้บางส่วนเมื่อวันศุกร์ที่ผ่านมา แต่สำหรับโมเดล Fable 5 นั้นก็ยังคงถูกจำกัดการใช้งานและยังไม่มีการประกาศเปลี่ยนแปลงข้อจำกัดใด ๆ เพิ่มเติมในขณะนี้

อ้างอิง: bloomberg, cnbc

Amity Robotics สตาร์ตอัปหุ่นยนต์ไทย ปิดรอบ Seed 7 ล้านดอลลาร์ ลุยสร้างบริษัท Physical AI ระดับโลก

2026-06-30T18:00:05+00:00

Amity Robotics สตาร์ตอัปด้าน Physical AI และหุ่นยนต์สัญชาติไทย ประกาศปิดรอบระดมทุน Seed มูลค่า 7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เป็นการระดมทุนแบบผสมระหว่างการขายหุ้น (Equity) และการกู้ (Debt)

โดยส่วน Equity นำโดย East Ventures ร่วมกับ 500 Global ขณะที่ส่วน Debt นำโดย AlteriQ Global เงินทุนก้อนนี้จะสนับสนุนเป้าหมายของบริษัทในการสร้างบริษัท Physical AI และหุ่นยนต์ที่แข่งขันได้ในระดับโลกจากประเทศไทย

Physical AI คือ AI ที่ก้าวออกจากหน้าจอมาทำงานในโลกกายภาพจริงผ่านหุ่นยนต์และอุปกรณ์ต่าง ๆ เพื่อให้บริการผู้คนโดยตรง ซึ่งเป็นสนามที่ Amity Robotics วางตัวเองเอาไว้

ARC Base ผู้ช่วยต้อนรับ AI ที่ให้บริการแล้วใน 7 ตลาด

หัวใจของแพลตฟอร์มคือ ARC Base ตู้บริการอัจฉริยะ (Kiosk) แบบติดตั้งอยู่กับที่ ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยต้อนรับด้วย AI ให้กับสถานที่ที่ติดตั้ง ปัจจุบัน ARC Base เปิดให้บริการแล้วในกว่า 30 แห่ง ครอบคลุมสิงคโปร์ สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ซาอุดีอาระเบีย ฮ่องกง ไทย มาเลเซีย และอินโดนีเซีย โดยลูกค้ารายแรกในยุโรปจะเริ่มติดตั้งภายในเดือนกรกฎาคมนี้

การใช้งานกระจายอยู่กับผู้บริหารศูนย์การค้าชั้นนำ ทั้ง Pavilion KL, Siam Piwat, The Mall Group และ Pacific Place Jakarta รวมถึงกลุ่มโรงแรมระดับโลกอย่าง IHG, Accor และ Shangri La

Robotic Operating System และ Edge AI ที่พัฒนาเอง

Amity Robotics มีโซลูชันเป็นของตัวเอง และพัฒนา 'Robotic Operating System' หรือระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัทเอง ซึ่งเป็นหัวใจหลักของระบบสนทนาด้วยเสียง และการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ เพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า

นอกจากนี้บริษัทยังพัฒนาเทคโนโลยี Edge AI สำหรับหุ่นยนต์ของตัวเอง ซึ่งคือการประมวลผล AI บนตัวอุปกรณ์โดยตรง ไม่ต้องพึ่งการส่งข้อมูลไปประมวลผลบน Cloud ทำให้ตอบสนองได้เร็วขึ้น

ก้าวต่อไปที่บริษัทเตรียมเปิดตัวคือ ARC Move หุ่นยนต์เคลื่อนที่ตัวแรก ที่จะขยายแพลตฟอร์ม Physical AI ออกไปไกลกว่าตู้บริการแบบติดตั้งอยู่กับที่ โดย ARC Move จะสามารถเข้าไปหา ช่วยเหลือ และนำทางลูกค้าภายในร้านค้าและสถานที่ขนาดใหญ่ได้

กรวัฒน์ เจียรวนนท์ ประธานกรรมการ Amity Robotics เชื่อว่าบริษัท Physical AI ระดับโลกสามารถสร้างขึ้นได้จากประเทศไทย และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ การระดมทุนรอบนี้คือการยืนยันความตั้งใจดังกล่าว และยืนยันถึงอนาคตที่ AI จะก้าวเข้าสู่โลกกายภาพเพื่อให้บริการผู้คนโดยตรง

ด้าน Willson Cuaca ผู้ร่วมก่อตั้งและ Managing Partner ของ East Ventures ระบุว่ารู้สึกยินดีที่ได้เพิ่มการสนับสนุนให้กับกรวัฒน์และทีม ในการสร้างอนาคตของ Physical AI จากเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ โ

ดยมองว่าทีมได้พิสูจน์ความสามารถในการลงมือทำแล้ว ผ่านการสร้างความเป็นไปได้ทางการค้าได้ทันทีจากการติดตั้ง ARC Base กับแบรนด์โรงแรมและศูนย์การค้าชั้นนำใน 7 ตลาด และพร้อมสนับสนุนทีมให้ก้าวขึ้นเป็นผู้เล่นด้านหุ่นยนต์ระดับโลกจากประเทศไทย

Lionel Chin ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการ (COO) ของ Amity Robotics เปิดเผยว่า แรงส่งของ ARC Base ในห้างสรรพสินค้าและโรงแรมทั่ว 7 ตลาด แสดงให้เห็นว่า Physical AI พร้อมสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์จริงแล้ว ไม่ใช่แค่โครงการนำร่อง เงินทุนรอบนี้ช่วยให้เชื่อมต่อระบบได้ลึกขึ้น ขยายการดำเนินงาน และนำ ARC Move ออกสู่ตลาดได้

ส่วนมุมของผู้ใช้งานจริง Greg Gubiani ผู้จัดการทั่วไปของโรงแรม Crowne Plaza Changi ในสิงคโปร์ ซึ่งเป็นลูกค้าของ Amity Robotics ระบุว่า ความสามารถในการป้อนข้อมูลให้ AI เรียนรู้และพัฒนาต่อไปได้ บวกกับความเร็วในการตอบสนองของ ARC ทำให้การติดตั้ง 2 เครื่องส่งผลดีต่อประสบการณ์ของแขกที่เข้าพัก และคุ้มค่าต่อการเป็นพันธมิตรกัน

บริษัทพี่น้องกับ Amity เจ้าของดีล Series D 100 ล้านดอลลาร์

Amity Robotics เป็นบริษัทพี่น้องกับกลุ่ม Amity บริษัทเทคโนโลยี AI สัญชาติไทยที่เพิ่งปิดรอบระดมทุน Series D มูลค่า 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ทั้งสองบริษัทเชื่อมโยงกันผ่านผู้ถือหุ้นใหญ่รายเดียวกันคือ Amity Corporation แต่ดำเนินธุรกิจแยกจากกันอย่างเป็นอิสระ

ในภาพรวม Amity Robotics วางตัวเป็นบริษัทที่ออกแบบและประกอบโซลูชันด้วยตัวเอง สร้างประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับโลกกายภาพ โดยมี ARC Base ทำหน้าที่ผู้ช่วยต้อนรับ AI ในห้างสรรพสินค้า โรงแรม และสถานที่ที่มีผู้คนพลุกพล่าน ควบคู่กับการพัฒนา ARC Move หุ่นยนต์เคลื่อนที่ตัวแรกของบริษัท

เปิดตัว I-MSTA สมาคม MICE น้องใหม่จากอีสาน ผนึก TCEB และ 30 องค์กร ดันอีสานสู่ Net Zero Events เป้าชดเชยคาร์บอน 10,000 ตัน

2026-06-30T07:48:08+00:00

สมาคมธุรกิจไมซ์และท่องเที่ยวยั่งยืนภาคอีสาน (I-MSTA) เปิดตัวอย่างเป็นทางการที่จังหวัดอุดรธานี เมื่อวันที่ 30 มิถุนายน 2569 พร้อมประกาศภารกิจที่ชัดเจนว่าจะใช้อุตสาหกรรมไมซ์ (Meetings, Incentives, Conventions and Exhibitions: MICE) ซึ่งครอบคลุมการจัดประชุม การเดินทางเพื่อเป็นรางวัล งานประชุมนานาชาติ และงานแสดงสินค้า เป็นเครื่องยนต์ขับเคลื่อนภาคตะวันออกเฉียงเหนือทั้งภูมิภาคไปสู่การจัดงานที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกสุทธิเป็นศูนย์ หรือ Net Zero Events

การเปิดตัวเกิดขึ้นภายในงาน 'การขับเคลื่อนอีสานไมซ์ยั่งยืน สู่ Net Zero Events' ภายใต้แนวคิด ISAN MICE Sustainability & Net Zero Partnershipโดย I-MSTA จับมือกับสำนักงานส่งเสริมการจัดประชุมและนิทรรศการ (องค์การมหาชน) หรือ TCEB (Thailand Convention & Exhibition Bureau) และเครือข่ายพันธมิตรทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน สถาบันการศึกษา และเมืองไมซ์ทั่วภาคอีสาน รวมกว่า 30 องค์กร ร่วมประกาศเจตนารมณ์ 'ISAN MICE Commitment Toward Net Zero Events' เพื่อปักหมุดให้ไมซ์อีสานกลายเป็นต้นแบบการจัดงานคาร์บอนต่ำและ Net Zero Events ของประเทศไทย

จุดที่ทำให้การประกาศครั้งนี้น่าจับตา คือมันไม่ได้หยุดอยู่แค่คำมั่นกว้าง ๆ แต่มาพร้อมตัวเลขที่วัดผลได้ ทั้งเป้าลดคาร์บอนจากกิจกรรมไมซ์กว่า 1,000 ตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า (tCO₂eq) และการเพิ่มจำนวนงานแบบ Carbon Neutral และ Net Zero Events ให้ได้ไม่น้อยกว่า 30% ภายในปี 2570

ทำไมอีสานต้องมีสมาคมไมซ์ของตัวเอง

ที่ผ่านมาภาพของไมซ์ในประเทศไทยมักผูกอยู่กับเมืองใหญ่อย่างกรุงเทพฯ ภูเก็ต หรือพัทยา การที่ภาคอีสานตั้งสมาคมของตัวเองขึ้นมาโดยเฉพาะ จึงเป็นการประกาศว่าภูมิภาคนี้พร้อมเล่นเกมไมซ์ด้วยตัวเอง และเลือกใช้ความยั่งยืนเป็นจุดต่างที่จะดึงงานเข้าพื้นที่

บทบาทของ I-MSTA คือการทำหน้าที่เป็นตัวกลางเชื่อมเครือข่ายผู้ประกอบการทั่วภูมิภาค ตั้งแต่โรงแรม สถานที่จัดงาน ผู้จัดงาน ไปจนถึงบริษัทบริหารจัดการจุดหมายปลายทาง (Destination Management Company: DMC) เข้าด้วยกัน เพื่อยกระดับการจัดประชุม การเดินทางเพื่อเป็นรางวัล งานแสดงสินค้า และงานนิทรรศการ ให้คำนึงถึงการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมไปพร้อมกับการสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจ ความร่วมมือครั้งนี้จึงถือเป็นก้าวที่ทำให้อีสานเปลี่ยนผ่านจากการจัดงานแบบ Low Carbon Event ไปสู่ Net Zero Event ได้อย่างเป็นรูปธรรม ผ่านการรวมพลังของกว่า 30 องค์กรในคราวเดียว

พันธสัญญาที่วัดผลได้ ไม่ใช่แค่คำมั่นบนกระดาษ

หัวใจของงานอยู่ที่พิธีประกาศเจตนารมณ์ความร่วมมือเครือข่ายอีสานไมซ์ยั่งยืน หรือ ISAN MICE Commitment Toward Net Zero Events ที่มีพันธมิตรจากภาคธุรกิจไมซ์ การท่องเที่ยว โรงแรม สภาอุตสาหกรรม หอการค้า สถาบันการศึกษา และหน่วยงานพันธมิตรกว่า 30 องค์กรทั่วอีสาน ร่วมลงนามแสดงเจตจำนง

สิ่งที่ทำให้พันธสัญญานี้มีน้ำหนัก คือการกำหนดเป้าหมายที่จับต้องได้ นอกจากเป้าลดคาร์บอนกว่า 1,000 ตัน และการเพิ่มสัดส่วนงานสีเขียว 30% ภายในปี 2570 แล้ว เครือข่ายยังตั้งใจเปลี่ยนเจตนารมณ์ให้กลายเป็นการลงมือทำจริง โดยเริ่มจากสิ่งที่แต่ละองค์กรทำได้ตามบทบาท ความพร้อม และบริบทของพื้นที่ตัวเอง เป้าหมายปลายทางคือการดันภาคตะวันออกเฉียงเหนือขึ้นเป็น ISAN Sustainable MICE Destination ที่เติบโตทางเศรษฐกิจควบคู่กับความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อมได้อย่างสมดุลในระยะยาว

TCEB มองไกล เปลี่ยนความยั่งยืนให้เป็นโอกาสทางเศรษฐกิจ

ภายในงานยังมีเวทีเสวนาพิเศษหัวข้อ 'พันธสัญญาไมซ์อีสานสู่ Net Zero Events' ที่รวมผู้แทนจาก TCEB สมาคม I-MSTA ผู้แทนเมืองไมซ์ และภาคการศึกษาของอีสาน มาสะท้อนบทบาทของแต่ละพื้นที่ในการขับเคลื่อนเป้าหมายร่วมกัน

ดร.ศุภวรรณ ตีระรัตน์ ผู้อำนวยการสำนักงานส่งเสริมการจัดประชุมและนิทรรศการ (องค์การมหาชน) หรือ TCEB กล่าวบนเวทีถึงทิศทางการส่งเสริมไมซ์ไทยสู่ Net Zero Events ว่า การขับเคลื่อนไมซ์ในวันนี้ไม่ได้มุ่งสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจเพียงอย่างเดียว แต่ต้องเติบโตควบคู่กับความรับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อม สังคม และชุมชน โดย TCEB พร้อมทำหน้าที่เป็นผู้ประสานความร่วมมือ สนับสนุนองค์ความรู้ และสร้างระบบนิเวศที่ช่วยให้ทุกภาคส่วนก้าวไปสู่ Net Zero Events ร่วมกัน

ดร.ศุภวรรณ ย้ำว่าเป้าหมายสำคัญไม่ใช่แค่การจัดงานที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมหรือการลดคาร์บอน แต่คือ 'การเปลี่ยนความยั่งยืนให้เป็นโอกาสทางเศรษฐกิจ สร้างความสามารถในการแข่งขัน และนำประเทศไทยก้าวสู่การเป็นผู้นำด้าน Net Zero Events ของภูมิภาค' ซึ่งสอดรับกับความต้องการของผู้จัดงานทั่วโลกที่ให้น้ำหนักกับเรื่องสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล (Environmental, Social, and Governance: ESG) และการลดคาร์บอนฟุตพริ้นต์ (Carbon Footprint) มากขึ้นเรื่อย ๆ

โรดแมป I-MSTA เป้าชดเชยคาร์บอน 10,000 ตัน

ด้านเจ้าภาพอย่างสมาคมน้องใหม่ คุณวสุมน เนตรกิจเจริญ นายกสมาคม I-MSTA กางแผนการขับเคลื่อนนับจากปี 2569 เป็นต้นไป โดยตั้งเป้าลดก๊าซเรือนกระจกจากการจัดประชุมและแพ็คเกจท่องเที่ยวเพื่อเป็นรางวัล (Meetings & Incentives: MI) และการจัดงานประชุมและนิทรรศการ (Convention & Exhibition: CE) อย่างเป็นรูปธรรม

ตัวเลขที่คุณวสุมนวางไว้ค่อนข้างชัด ทั้งการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการจัดงานของสมาคมและเครือข่ายในภาพรวม พร้อมชดเชยคาร์บอนเครดิตรวมกันไม่น้อยกว่า 10,000 tCO₂eq เพื่อก้าวสู่สถานะ Carbon Neutral และ Net Zero รวมถึงตั้งเป้าให้สมาชิกและเครือข่ายที่ได้รับการรับรองด้าน Sustainable Event, Carbon Neutral หรือ Net Zero เพิ่มขึ้นอย่างน้อย 30% และจำนวนครั้งของการจัดงานแบบ Carbon Neutral Event หรือ Net Zero Event เพิ่มขึ้นอย่างน้อย 30% เช่นกัน โดยจะจับมือกับ TCEB ISAN ส่งเสริมให้สมาชิกและพันธมิตรที่ร่วมประกาศเจตนารมณ์เดินหน้าตามแนวทาง Carbon Neutral Event, Sustainable Event และ Net Zero Event อย่างต่อเนื่อง

ขอนแก่น โคราช อุดรธานี สามเมืองปักหมุดคนละบทบาท

จุดที่ทำให้โมเดลอีสานน่าสนใจ คือแต่ละเมืองไม่ได้เดินตามสูตรเดียวกัน แต่เลือกจุดยืนตามความถนัดของตัวเอง บนเวทีเสวนาเดียวกัน ผู้แทนของแต่ละเมืองได้สะท้อนทิศทางที่ชัดเจน ทั้งขอนแก่นที่มุ่งสู่การเป็น Carbon Conscious Events โคราชที่ปักธง Green Convention City และอุดรธานีที่วางตัวเป็น Sustainable Destination

อีกแรงหนุนสำคัญมาจากภาคการศึกษา ที่เข้ามาช่วยด้านข้อมูล งานวิจัย และการผลักดันมาตรฐานดัชนีความยั่งยืนของจุดหมายปลายทางระดับโลก (Global Destination Sustainability Index: GDS-Index) ซึ่งเป็นเกณฑ์ที่ผู้จัดงานระดับสากลใช้พิจารณาเลือกปลายทาง การมีฐานข้อมูลและงานวิจัยรองรับจึงเป็นกุญแจที่ทำให้เป้าหมาย Net Zero ของเมืองไมซ์อีสานไม่ใช่แค่คำพูด แต่ตรวจวัดและเทียบเคียงกับมาตรฐานโลกได้จริง

ปลายทางคือ ISAN Sustainable MICE Destination และโอกาสทางธุรกิจที่ตามมา

นอกจากมิติสิ่งแวดล้อม กิจกรรมครั้งนี้ยังออกแบบมาเพื่อสร้างโอกาสทางธุรกิจโดยตรง ผ่านการเชื่อมโยงเครือข่ายผู้ประกอบการ โรงแรม สถานที่จัดงาน ผู้จัดงาน บริษัท DMC และหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เพื่อเพิ่มโอกาสดึงงานประชุม สัมมนา กิจกรรมองค์กร และงานไมซ์เข้าสู่พื้นที่ภาคอีสานในอนาคต พร้อมปั้นภาพลักษณ์ของภูมิภาคในฐานะ ISAN Sustainable MICE Destination และพื้นที่ต้นแบบด้านการจัดงานไมซ์อย่างยั่งยืนของประเทศไทย

การจัดงาน 'การขับเคลื่อนอีสานไมซ์ยั่งยืน สู่ Net Zero Events' จึงเป็นหมุดหมายที่ทำให้ไมซ์อีสานขยับจากการประกาศเจตนารมณ์ไปสู่การลงมือทำจริง โดยเริ่มจากสิ่งที่แต่ละองค์กรทำได้ตามบทบาทและบริบทของพื้นที่ เพื่อร่วมกันสร้างอนาคตใหม่ของอุตสาหกรรมไมซ์ไทยที่เติบโตอย่างรับผิดชอบ มีมาตรฐาน และแข่งขันได้ในระดับสากล

ตอนนี้สมาคม I-MSTA เปิดตัวและประกาศเจตนารมณ์เรียบร้อยแล้ว ก้าวต่อไปที่ต้องจับตาคือการแปลงเป้าหมายบนกระดาษให้กลายเป็นจำนวนงานคาร์บอนต่ำที่เกิดขึ้นจริงในพื้นที่

'รู้ทัน ทำจริง พิสูจน์ได้' 3 ข้อที่ผู้ประกอบการต้องสำรวจธุรกิจตัวเอง ถ้าอยากเข้าถึง Green Capital

2026-06-30T04:00:00+00:00

ดร.ชาริกา ชาญนันทพิพัฒน์ ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET)

ความไม่แน่นอน (Uncertainty) และ Climate Change สร้างผลกระทบต่อทุกชีวิตบนโลก ทวีความรุนแรง และกำลังเปลี่ยนแปลงแบบสุดขั้ว จนมีคำเรียกใหม่ว่า Climate Crisis และเรื่องนี้ก็ไม่ใช่แค่ปัญหาสิ่งแวดล้อม แต่กระเทือนความอยู่รอดขององค์กร ที่ต้องทำธุรกิจโดยยึดหลัก ESG จึงจะไม่ถูกกีดกันหรือได้รับผลกระทบทางการค้าในอนาคต ทั้งยังทำให้แนวคิดเรื่อง Green Capital หรือ เงินทุนสีเขียว เปลี่ยนไปจากเดิม

ผู้ประกอบการจำนวนมากยังขาดความเข้าใจหรือยังไม่ได้ลงมือทำจริงด้านความยั่งยืน ในการดำเนินธุรกิจ ผลกระทบที่หนักสุดคือ 'ธุรกิจอาจอยู่ไม่รอด' ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) ซึ่งทำหน้าที่เป็น Trusted Gateway และ Ecosystem Enabler เพื่อช่วยให้ตลาดทุนไทยมีโครงสร้างพื้นฐาน มาตรฐาน และความพร้อมในการเปลี่ยนสัญญาณด้าน Sustainability ให้เป็นโอกาสที่เข้าถึงได้และลงมือทำได้จริง จึงสื่อสารและให้คำแนะนำผ่านงานสัมมนาต่างๆ และล่าสุดคือเวที Capital with Purpose 2026 UNLOCKING ESG VALUE THROUGH GREEN FINANCE ซึ่งจัดโดย สำนักข่าวอีไฟแนนซ์ไทย

SET ชวนภาคธุรกิจสำรวจ 3 Reality Check

ดร.ชาริกา ชาญนันทพิพัฒน์ ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) เปิดประเด็นด้วยผลสำรวจจากงาน SET in the City สัมมนาด้านการลงทุนที่ SET จัดขึ้นก่อนหน้า ซึ่งเผยให้เห็นว่า สิ่งที่นักลงทุนรายย่อยยุคนี้กำลังมองหาคือ 'Future Readiness' หรือ 'ความสามารถรับมือความเสี่ยงในอนาคต' มากกว่าตัวเลขกำไรในรายงานผลประกอบการอย่างที่เคยเป็นมา ต่อด้วยการยก 3 Reality Check : รู้ทัน (See the Signals) ทำถึง (Execution) และ พิสูจน์ได้ (Provable) มาให้ผู้บริหารองค์กร ผู้ประกอบการเอสเอ็มอี ทบทวนว่า ดำเนินการในเรื่องเหล่านี้แล้วหรือไม่ อย่างไร

1. รู้ทัน (See the Signals)
เพราะกติกาใหม่ = ต้นทุนใหม่

เนื่องจากกฎเกณฑ์ต่างๆ เปลี่ยนเร็วเกินกว่าภาคธุรกิจจะปรับตัวทัน ดร.ชาริกาจึงแนะองค์กรจับสัญญาณกติกาหรือกฎเกณฑ์ใหม่ที่เกี่ยวกับเงินทุนให้ทัน เช่น Carbon Pricing 'การปล่อยคาร์บอน' ที่กลายต้นทุนธุรกิจ มีราคาที่ต้องจ่าย ไม่สามารถปล่อยฟรีได้อีกต่อไป, EU CBAM มาตรการปรับราคาคาร์บอนก่อนข้ามพรมแดน, EU Deforestation Regulation กฎหมายตรวจสอบห่วงโซ่อุปทาน ซึ่งตรวจสอบย้อนกลับได้ตลอด Supply Chain ที่กำลังส่งผลกระทบต่อภาคส่งออก

ส่วนเรื่อง เงินทุน (Capital) ในปัจจุบันผู้ลงทุน 'เลือก' มากขึ้น ยกตัวอย่างนักลงทุนอสังหาริมทรัพย์กว่า 70% ยินดีจ่ายเพิ่มสำหรับอาคารที่มี ESG Certified หรือเรื่องที่ประเทศไทยใช้ 'Thailand Taxonomy' ระบบแยกกิจกรรมสีเขียว สีเหลือง และสีแดง ที่กลายเป็น 'ภาษาทางการเงิน' ซึ่งช่วยกำหนดทิศทางให้เงินทุนไหลไปสู่การปรับตัวและเปลี่ยนผ่านขององค์กรได้อย่างถูกต้องเหมาะสม

2. ทำถึง (Execution)
เพื่อปิดช่องโหว่ด้านการตัดสินใจ (Decision Gap)

หลายองค์กรมีข้อมูลด้าน ESG ผู้บริหารองค์กรไทยอ่าน ESG Report กันเป็นเรื่องปกติ แต่ยังมี 'Decision Gap' คือ มีข้อมูลแต่ไม่ได้นำมาใช้ตัดสินใจทางธุรกิจจริงๆ อีกมาก ซึ่ง SET เล็งเห็นว่า ต้องเร่งอุดช่องโหว่นี้

ดร.ชาริกายกตัวอย่างบริษัท TPBI ที่เชื่อมโยง ESG เข้ากับกลยุทธ์ธุรกิจ เช่น การนำปัญหาขยะพลาสติกมาพัฒนาเป็น พาเลทจากพลาสติกรีไซเคิล (PCR) ซึ่งไม่ได้ทำแค่บริษัทเดียว แต่ยังดึงพาร์ตเนอร์ใน Value Chain มาสร้างโอกาสทางธุรกิจร่วมกัน

หรือการใช้มาตรฐานการเปิดเผยข้อมูลระดับโลกอย่าง ISSB ที่ดร.ชาริกายกขึ้นมาว่า องค์กรไม่ควรใช้เพียงการรายงานตามมาตรฐาน (Reporting Standard) แต่ควรนำมาใช้เป็น 'Management Lens' หรือ เลนส์ที่ช่วยให้ผู้บริหารจัดการธุรกิจโดยใช้มาตรฐานโลก มองเห็นชัดขึ้นว่า องค์กรมีการกำกับดูแลธรรมาภิบาล (Governance) การจัดสรรทรัพยากร และการวางแผนทางการเงิน (Financial Planning) เพื่อไปสู่เป้าหมาย Net Zero เป็นระบบหรือไม่ อย่างไร

3. พิสูจน์ได้ (Provable)
ข้อมูลคาร์บอนวันนี้ = ข้อมูลการเงินในอนาคต

แม้บริษัทจดทะเบียนไทยจะเปิดเผยข้อมูลก๊าซเรือนกระจกถึงเกือบ 60% ในปัจจุบัน แต่มีเพียง 36% เท่านั้นที่ผ่านการทวนสอบ' (Assurance) ความถูกต้องของข้อมูลองค์กร

ข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน ไม่ถูกต้อง อาจกลายเป็นปมปัญหา ฟอกเขียว (Greenwashing) เพื่อลดประเด็นปัญหานี้ ดร.ชาริกาจึงย้ำว่า องค์กรต้องเปิดเผยหรือสื่อสารข้อมูลต่างๆ เช่น การปล่อยคาร์บอน โดยมีหลักฐานประกอบ และต้องระวังความเสี่ยงเรื่อง 'Unintentional Greenwashing' หรือ การกล่าวอ้างเกินจริงโดยไม่ตั้งใจ ซึ่งในต่างประเทศเห็นประเด็นปัญหานี้จึงเริ่มมีกฎหมายห้ามใช้คำว่า 'Carbon Neutral Product' เพื่อป้องกันผู้บริโภคเข้าใจผิด

นอกจากนี้ ดร.ชาริกายังชี้ให้เห็นว่า ข้อมูลคาร์บอน ในวันนี้จะมีความสำคัญเทียบเท่า ข้อมูลทางการเงิน ในอนาคต และยังให้ข้อคิดที่น่าสนใจอีกว่า

"ตลาดหรือผู้ลงทุน ไม่ได้ต้องการ Perfect Company ที่ตั้งเป้าทำทุกอย่างแล้วดูสวย แต่ต้องการ Credible Company"

กล่าวคือ หากตั้งเป้าแล้วยังทำไม่ได้ ก็ควรสื่อสารอย่างตรงไปตรงมาว่า กำลังดำเนินการอะไรอยู่ และความจริงใจเท่านั้นที่จะชนะใจนักลงทุนได้

และตามที่ SET กำหนดกติกา SET Carbon แพลตฟอร์มคำนวณก๊าซเรือนกระจกที่ขยายบริการไปช่วยธนาคารพาณิชย์ประเมินลูกค้าได้นั้น แน่นอนว่า ข้อมูลการปล่อยคาร์บอนองค์กรมีผลต่อการขอ Green Capital

ดร.ชาริกาย้ำในตอนท้ายว่า Green Capital จะไปไม่ถึงคนทำธุรกิจที่พูดเก่ง นำเสนอเก่งที่สุด แต่เป็นธุรกิจที่ เห็นสัญญาณก่อนใคร (รู้ทัน) - ลงมือทำ ไม่ใช่แค่รายงาน (ทำถึง) และ มีหลักฐานรองรับทุกคำกล่าวอ้าง (พิสูจน์ได้)

Green Capital ไม่ได้หมายถึง การเลือกลงทุนเพียงเพราะบริษัทดูเป็นสีเขียว แต่คือการจัดสรรเงินทุนไปยังธุรกิจและกิจกรรมที่มีความพร้อม มีหลักฐานที่น่าเชื่อถือ สามารถสร้างคุณค่า รับมือความเสี่ยง และแข่งขันได้ในอนาคต

SCBX ส่ง 5 ผลงานวิจัย AI ผ่าน 4 เวทีวิชาการชั้นนำระดับโลก ชูโจทย์ภาษาไทย ความปลอดภัย และ Audio-Language

2026-06-30T01:30:28+00:00

กลุ่มเอสซีบีเอกซ์ (SCBX) ส่งผลงานวิจัยด้าน AI รวม 5 ฉบับ ผ่านการตอบรับใน 4 เวทีประชุมวิชาการชั้นนำระดับโลก ได้แก่ ACL 2026 (Main Conference), EACL 2026 (Main Conference), ICLR 2026 Workshop ชื่อ Principled Design for Trustworthy AI และ ICLR 2026 Blogposts Track

ความสำเร็จครั้งนี้เกิดจากทีมนักวิจัยในกลุ่ม SCBX และ SCB DataX โดยมีแกนหลักอยู่ที่การพัฒนา AI ให้ตอบโจทย์การใช้งานจริงในบริบทไทยมากขึ้น ตั้งแต่โมเดลภาษาที่เข้าใจภาษาไทยดีขึ้น, มาตรฐานวัดความปลอดภัยของ AI สำหรับสังคมไทย, การประเมินเสียงด้วย Large Audio Models ไปจนถึงการศึกษาวิธีทำให้ LLM คิดและให้เหตุผลได้ดีขึ้นระหว่างการใช้งาน

เวทีอย่าง ACL และ EACL ถือเป็นเวทีสำคัญของสาขา Natural Language Processing หรือ NLP ซึ่งเป็นรากฐานของ AI ด้านภาษา ส่วน ICLR เป็นหนึ่งในเวทีหลักของวงการ Machine Learning และ Deep Learning ที่บริษัทเทคโนโลยีระดับโลกอย่าง Google, Microsoft, Amazon และ Apple ส่งผลงานวิจัยเข้าร่วมเป็นประจำ

3 ทิศทางของงานวิจัย AI จาก SCBX

ผลงานทั้ง 5 ฉบับของ SCBX แบ่งออกได้เป็น 3 ทิศทางหลัก

ทิศทางแรก คือการทำให้ AI เข้าใจภาษาและวัฒนธรรมไทยดีขึ้น
ทิศทางที่สอง คือการขยายความสามารถของโมเดลด้านเสียงให้เหมาะกับการใช้งานจริง
ทิศทางที่สาม คือการศึกษาพื้นฐานเรื่องการให้เหตุผลของ LLM

ทั้ง 3 ทิศทางนี้เชื่อมโยงกับโจทย์เดียวกัน คือการนำ AI ไปใช้ในภาคธุรกิจที่ต้องการความแม่นยำ ความปลอดภัย และความน่าเชื่อถือสูง โดยเฉพาะอุตสาหกรรมการเงิน ซึ่งโมเดล AI ไม่สามารถเก่งแค่ในเชิงเทคนิคอย่างเดียว แต่ต้องเข้าใจบริบทของผู้ใช้ ลดความเสี่ยง และอธิบายผลลัพธ์ได้ในระดับที่องค์กรนำไปใช้จริงได้

คุณกวีวุฒิ เต็มภูวภัทร Chief Innovation Officer บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) หรือ SCBX และประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท เอสซีบี เท็นเอกซ์ จำกัด หรือ SCB 10X กล่าวว่า กลุ่มเอสซีบีเอกซ์รู้สึกเป็นเกียรติที่ผลงานวิจัยของทีมได้รับการตอบรับในเวทีระดับโลกอย่าง ACL, EACL และ ICLR พร้อมกันรวม 5 ผลงาน ซึ่งล้วนเป็นเวทีที่มีมาตรฐานการคัดเลือกสูงและได้รับการยอมรับจากชุมชนนักวิจัยนานาชาติ ความสำเร็จครั้งนี้สะท้อนความมุ่งมั่นของกลุ่มในการพัฒนางานวิจัยระดับแนวหน้าอย่างต่อเนื่อง

คุณกวีวุฒิยังระบุว่า ผลงานทั้ง 5 ชิ้นแสดงให้เห็นแนวทางการพัฒนา AI ที่ให้ความสำคัญกับ 3 มิติที่เกื้อหนุนกัน ได้แก่การเข้าใจบริบทการใช้งานจริงของผู้ใช้ชาวไทย ทั้งด้านภาษาและความปลอดภัย, การขยายขีดความสามารถของโมเดลใหม่อย่าง Audio-Language และการลงลึกในงานวิจัยพื้นฐานที่ยกระดับ AI ทั้งระบบ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการนำ AI ไปใช้ในภาคธุรกิจที่ต้องการความน่าเชื่อถือสูง

Language-Aware Token Boosting ทำให้ LLM หลงภาษาน้อยลง

ผลงานแรกคือ Language-Aware Token Boosting หรือ LATB ซึ่งได้รับการตอบรับใน ACL 2026 (Main Conference) งานนี้แก้ปัญหาที่ผู้ใช้ภาษาไทยเจอบ่อยกับ LLM คือผู้ใช้ถามเป็นภาษาไทย แต่โมเดลตอบกลับเป็นภาษาอังกฤษ หรือสลับภาษาไปมา ทำให้ประสบการณ์ใช้งานไม่เป็นธรรมชาติ

วิธีของ LATB คือช่วยให้โมเดลรักษาภาษาที่ผู้ใช้ต้องการได้ดีขึ้นโดยไม่ต้องนำโมเดลกลับไปฝึกใหม่ หรือ Fine-Tune ใหม่ทั้งหมด เพราะการ Fine-Tune โมเดลมีต้นทุนสูง ใช้เวลา และต้องดูแลข้อมูลจำนวนมาก ถ้ามีวิธีลดปัญหา 'หลงภาษา' โดยไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่ องค์กรก็สามารถนำ LLM ไปใช้กับภาษาไทยได้ง่ายขึ้น

งานนี้สะท้อนโจทย์สำคัญของ AI ยุคปัจจุบัน คือโมเดลระดับโลกจำนวนมากยังถูกออกแบบโดยมีภาษาอังกฤษเป็นศูนย์กลาง การทำให้ AI ตอบภาษาไทยได้แม่นขึ้นจึงเกี่ยวกับทั้งประสบการณ์ผู้ใช้และต้นทุนการนำ AI ไปใช้จริงในองค์กรไทย

ThaiSafetyBench วัดความปลอดภัย AI ในบริบทไทย

ผลงานที่สองคือ ThaiSafetyBench ซึ่งได้รับการตอบรับใน ICLR 2026 Workshop ชื่อ Principled Design for Trustworthy AI งานนี้เปิดตัวชุดทดสอบความปลอดภัยของ LLM ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับภาษาและวัฒนธรรมไทย

ปัจจุบันการประเมินความปลอดภัยของ AI ระดับโลกยังพึ่งพา Benchmark ภาษาอังกฤษเป็นหลัก ทำให้ความเสี่ยงเฉพาะในบริบทไทย เช่น ประเด็นทางสังคม วัฒนธรรม ค่านิยม และการใช้ภาษาที่มีบริบทเฉพาะ ไม่ถูกประเมินอย่างเป็นระบบ ThaiSafetyBench จึงเข้ามาเติมช่องว่างนี้ด้วยชุดข้อมูลทดสอบ 1,954 ตัวอย่างในภาษาไทย ครอบคลุม 6 กลุ่มความเสี่ยง และ 17 ประเภทอันตราย

ตามข้อมูลระบุว่า ทีมวิจัยทดสอบโมเดล AI ชั้นนำกว่า 24 โมเดล ทั้ง Claude 4.5 Sonnet, GPT-5, Gemini, Llama, Gemma, Qwen รวมถึงโมเดลที่พัฒนาในประเทศไทยอย่าง Typhoon และ OpenThaiGPT

ผลการศึกษาพบว่าการโจมตีที่อิงบริบทวัฒนธรรมไทยมีอัตราความสำเร็จสูงกว่าการโจมตีทั่วไปอย่างชัดเจน ซึ่งสะท้อนว่าความปลอดภัยของ AI ยังมีจุดอ่อนเมื่อเจอบริบทท้องถิ่นที่ Benchmark สากลอาจจับไม่เจอ

ที่สำคัญ ทีมวิจัยเปิดให้ใช้ชุดข้อมูล Leaderboard และเครื่องมือคัดกรองเนื้อหาอันตรายชื่อ ThaiSafetyClassifier ในรูปแบบ open-source เพื่อให้ชุมชนนักวิจัยและนักพัฒนาไทยนำไปต่อยอดได้ นี่คือหนึ่งในงานที่ทำให้การพูดเรื่อง Responsible AI ในไทยมีเครื่องมือวัดผลที่จับต้องได้มากขึ้น

AudioJudge วัดคุณภาพเสียงให้ใกล้เคียงมนุษย์

อีกแกนหนึ่งของงานวิจัยมาจากทีม Typhoon ของ SCB DataX โดย AudioJudge ได้รับการตอบรับใน EACL 2026 (Main Conference) งานนี้ศึกษาการใช้ Large Audio Models หรือ LAMs เป็นผู้ตัดสินคุณภาพเสียงในหลายมิติพร้อมกัน

เดิมทีการประเมินเสียงมักต้องใช้ระบบเฉพาะทางแยกกัน เช่น ระบบหนึ่งใช้ตรวจการออกเสียง อีกระบบหนึ่งวัดอัตราเร็วในการพูด อีกระบบหนึ่งใช้ตรวจคุณภาพเสียง AudioJudge เสนอแนวทางใหม่ด้วยการใช้โมเดลเสียงขนาดใหญ่ประเมินหลายด้านในกรอบเดียว ทั้ง Pronunciation, Speaking Rate, Speaker Identification และ Speech Quality

ทีมวิจัยยังนำเสนอเทคนิค Multi-aspect Ensemble AudioJudge ที่ให้ผลใกล้เคียงกับการตัดสินของมนุษย์ โดยมี Spearman Correlation สูงถึง 0.91 ในเกณฑ์มาตรฐานการจัดอันดับระบบ

ความหมายคือ ถ้าองค์กรต้องใช้ AI กับงานเสียงจำนวนมาก เช่น คอลเซ็นเตอร์ การเรียนภาษา หรือระบบวัดคุณภาพเสียง เครื่องมือประเมินที่เข้าใกล้การรับรู้ของมนุษย์จะช่วยให้การพัฒนาโมเดลแม่นขึ้นและตรวจสอบได้ดีขึ้น

ปลดล็อกโมเดลเสียงจากคลิปสั้นสู่เสียงยาว

ผลงาน Extending Audio Context for Long-Form Understanding in Large Audio-Language Models ได้รับการตอบรับใน EACL 2026 (Main Conference) เช่นกัน งานนี้แก้คอขวดสำคัญของ Large Audio-Language Models หรือ LALMs ที่มักประมวลผลเสียงได้ในช่วงเวลาจำกัด เช่น 30 วินาที แม้โมเดลภาษาที่อยู่ข้างในจะรองรับบริบทที่ยาวกว่านั้นได้

ทีมวิจัยเสนอ Partial YaRN ซึ่งเป็นวิธีขยาย Context โดยปรับเฉพาะตำแหน่งของ Audio Token เพื่อไม่กระทบความสามารถด้านข้อความเดิมของโมเดล และเสนอ Virtual Longform Audio Training หรือ VLAT เพื่อช่วยให้โมเดลรับมือเสียงยาวที่ไม่เคยเจอระหว่างการฝึกได้ดีขึ้น

งานนี้สำคัญเพราะการใช้งานเสียงจริงในธุรกิจแทบไม่เคยจำกัดอยู่แค่คลิปสั้น 30 วินาที ไม่ว่าจะเป็นการประชุม, คอลเซ็นเตอร์, Podcast, วิดีโอสัมภาษณ์ หรือคอนเทนต์เสียงยาว ถ้าโมเดลเข้าใจบริบทเสียงยาวได้ดีขึ้น การนำ AI ไปใช้กับงานเสียงในโลกจริงก็จะมีพื้นที่มากขึ้น

เมื่อคำว่า Wait มีข้อจำกัดกับ LLM

ผลงานสุดท้ายศึกษาประเด็น Budget Forcing สำหรับ Sequential Test-Time Scaling และได้รับการตอบรับใน ICLR 2026 Blogposts Track งานนี้สำรวจวิธีเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลของ LLM ระหว่างการใช้งานจริง ผ่านแนวทางที่เรียกว่า Budget Forcing

Budget Forcing คือการควบคุม 'งบการคิด' ของโมเดล เช่นบังคับให้โมเดลใช้เวลาคิดหรือเขียนเหตุผลต่ออีกนิดก่อนตอบ เทคนิคหนึ่งที่ถูกพูดถึงคือการเติมคำว่า "Wait" เพื่อกระตุ้นให้โมเดลคิดต่อ แต่ทีมวิจัยพบว่าผลลัพธ์ไม่ได้เป็นเส้นตรงอย่างที่หลายคนเข้าใจ และคำว่า "Wait" ไม่ได้เป็นคำกระตุ้นที่ดีที่สุดเสมอไป

จากการทดลองกับโมเดลหลายตระกูล ทั้ง Qwen, Llama, Gemma และ Mistral ทีมวิจัยพบว่าคำที่โมเดลใช้บ่อยตามธรรมชาติของตัวเอง เช่น "Let" หรือ "Perhaps" อาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในบางกรณี งานนี้จึงให้แนวทางเชิงปฏิบัติสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการนำ Test-Time Scaling ไปใช้จริง โดยไม่ยึดติดกับสูตรสำเร็จเพียงแบบเดียว

จีนดัน AI เข้าหลักสูตรทุกระดับชั้น หวังปั้นคนรุ่นใหม่ให้มี AI เป็นทักษะพื้นฐาน

2026-06-30T00:40:11+00:00

ทุกวันนี้การแข่งขันเรื่อง AI ไม่ได้วัดกันแค่ว่าใครมีชิปแรงกว่าหรือสร้างระบบได้ล้ำกว่าอีกต่อไปแล้ว แต่เกมนี้กำลังวัดกันที่ ‘ประเทศไหนจะสร้างคนให้เข้าใจ AI ได้มากกว่ากัน’

ซึ่งล่าสุดจีนขยับตัวเรื่องนี้แบบเอาจริงสุด ๆ โดยรัฐบาลสั่งผลักดันให้วิชา AI เข้าไปอยู่ในระบบการศึกษาแบบครบวงจรให้เด็กเริ่มเรียนรู้กันตั้งแต่ชั้นอนุบาล ลากยาวไปจนถึงระดับมหาวิทยาลัย โดยมีเป้าหมายคือการปั้นคนรุ่นใหม่ให้โตมาพร้อมทำงานในยุคที่เศรษฐกิจเกือบทุกอย่างต้องพึ่งพาเทคโนโลยี

นโยบายนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนพัฒนาระยะ 5 ปีของรัฐบาลจีนและสอดคล้องกับเป้าหมายของประธานาธิบดี สี จิ้นผิง ที่ต้องการให้จีนก้าวขึ้นเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีขั้นสูงของโลก

จีนดัน AI เข้าห้องเรียนในทุกระดับชั้น

แผนล่าสุดของรัฐบาลจีนประกาศว่าต่อไปนี้ AI จะไม่ใช่เรื่องผูกขาดของเด็กสายคอมฯ อีกต่อไป แต่ทุกคนต้องได้เรียน โดยมีเป้าหมายหลักคืออยากให้เด็กนักเรียนนักศึกษา ‘รู้เท่าทัน AI’ และประยุกต์ใช้ให้เป็น ไม่ได้ให้เรียนแค่ทฤษฎี แต่ต้องฝึกให้เด็กรู้จักคิด วิเคราะห์ มองปัญหาให้ออกและเอา AI มาเป็นเครื่องมือช่วยแก้ปัญหาให้ได้จริง ๆ

ที่สำคัญงานนี้จีนไม่ได้มาเล่น ๆ เพราะรัฐบาลสั่งลุยให้หน่วยงานท้องถิ่นทั่วประเทศ เอาแผนนี้ไปปรับใช้ให้เข้ากับแต่ละพื้นที่ เพื่อบังคับให้เกิดการเรียนการสอนด้าน AI แบบเห็นผลเป็นรูปธรรม

ต้องการปั้นคนรุ่นใหม่ให้พร้อมรับมือโลกยุคใหม่

ที่ผ่านมาจีนทุ่มเงินและปั้นเทคโนโลยีล้ำ ๆ หนักมาก ทั้งเรื่อง AI, ชิป, และหุ่นยนต์ เพื่อหวังใช้เป็นตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจในระยะยาว แต่ปัญหาคือจีนดันมาเจอชาติตะวันตก โดยเฉพาะสหรัฐฯ ที่คอยสกัดดาวรุ่ง บล็อกไม่ให้เข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูง พอโดนบีบแบบนี้จีนเลยยิ่งรู้ซึ้งว่า ‘ต้องยืนด้วยลำแข้งตัวเองให้ได้’ ทำให้การเร่งปั้นคนเก่ง ๆ อย่างนักวิจัยหรือวิศวกรในบ้านตัวเองเลยกลายเป็นเรื่องสำคัญที่ต้องรีบทำ

ดังนั้นการเอาวิชา AI ไปฝังไว้ในโรงเรียนตั้งแต่เด็กจึงไม่ใช่แค่การผลิตเด็กจบใหม่ให้พร้อมกับโลกการทำงาน แต่มันคือการสร้างคนรุ่นใหม่ไว้เป็นกำลังหลักในการพัฒนาประเทศในอีกหลายสิบปีข้างหน้า

ดัน AI เต็มกำลังควบคู่มาตรการคุ้มครองแรงงาน

แต่ถึงจะดัน AI สุดตัว จีนก็ไม่ได้ปล่อยให้เทคโนโลยีมาแย่งงานคนแบบตามมีตามเกิด เพราะรัฐบาลพยายามรักษาสมดุลไม่ให้ไปกระทบตลาดแรงงานที่ยังเปราะบางอยู่

ในฝั่งของนักศึกษากระทรวงศึกษาได้สั่งให้มหาวิทยาลัยติวเข้มเรื่อง AI เพื่อให้เด็กจบมามีทักษะตรงสเปกบริษัท และช่วยให้หางานได้ง่ายขึ้น ส่วนในฝั่งคนวัยทำงานศาลจีนก็เคยเบรกหลายบริษัทไปแล้วว่า ‘จะมาไล่พนักงานออกแล้วเอา AI มาเสียบแทนเฉย ๆ ไม่ได้’ เพราะฉะนั้นจีนต้องการเปลี่ยนผ่านประเทศเข้าสู่ยุค AI แบบค่อยเป็นค่อยไป โดยพยายามคุมไม่ให้คนต้องมาตกงานเพราะเทคโนโลยีมากจนเกินไป

ซึ่งจากนโยบายนี้จะเห็นชัดเลยว่าจีนไม่ได้มอง AI เป็นแค่เทคโนโลยีใหม่ แต่มองว่าเป็นวิชาพื้นฐานที่เด็กยุคใหม่ต้องมีติดตัวไม่ต่างจากการอ่านออกเขียนได้ ในขณะที่ประเทศอื่น ๆ ยังลองผิดลองถูกเอา AI มาผสมในการเรียนแบบผ่าน ๆ แต่จีนชิงลงมือวางรากฐาน ปั้นคนให้เข้าใจ AI แบบเจาะลึกตั้งแต่เด็กและแม้ว่านโยบายนี้จะไม่ได้ออกมาให้เห็นในรวดเร็ว แต่ถ้าจีนยังเอาจริงและทำต่อเนื่องไปเรื่อย ๆ สิ่งนี้จะเป็นตัวแปรสำคัญที่ทำให้จีนยืนแข่งกับโลกในวงการเทคโนโลยีได้แบบยาว ๆ

อ้างอิง: bloomberg

ทำไมเวลาอยู่กับใคร นิสัยเปลี่ยนไปตามคนนั้น ทฤษฎี ‘ตัวตน 7 ชั้น’ ที่ทำให้เกิด ร่างทำงาน ร่างเพื่อน ร่างครอบครัว

2026-06-30T00:33:27+00:00

เคยสงสัยไหมว่า ทำไมเราถึงเป็นคนจริงจังและเป๊ะมากเวลาอยู่ที่ทำงาน เป็นคนตลกและปล่อยจอยเวลาอยู่กับเพื่อนสนิท แต่กลับกลายเป็นเด็กขี้อ้อน (หรืออาจจะขี้หงุดหงิด) เวลาอยู่กับพ่อแม่?

หลายคนอาจจะเคยรู้สึกผิดและตั้งคำถามกับตัวเองว่า "ตกลงแล้วตัวตนที่แท้จริงของเราคืออันไหนกันแน่? เรากำลังเสแสร้งอยู่หรือเปล่า?" ในทางปรัชญาและจิตวิทยา คุณไม่ได้มีตัวตนที่แท้จริงแค่แบบเดียว และสิ่งนี้คือธรรมชาติของมนุษย์

Amélie Rorty นักปรัชญาและนักวิชาการชาวอเมริกันผู้มีชื่อเสียงระดับโลก อธิบายเรื่องนี้ไว้ผ่านแนวคิด 7 ชั้นของตัวตน ซึ่งคือเหตุผลที่ว่าทำไมเราถึงมี หลายเวอร์ชันในแต่ละสถานการณ์

ตัวตนที่ 1: ตัวละคร (The Character)

เปรียบตัวเองเหมือนนักแสดง เช่น เวลาคุณอยู่ที่ทำงาน ฉากนั้นต้องการคนที่มีความรับผิดชอบ คุณก็จะดึงเอาอุปนิสัยความจริงจังออกมาใช้ แต่พอเลิกงานไปเจอเพื่อน ฉากเปลี่ยนไป คุณก็พับความเครียดเก็บไว้ แล้วดึงเอาความสนุกสนานออกมาแทน เราไม่ได้แกล้งทำ แต่เราแค่ เลือกใช้คุณสมบัติให้เหมาะกับสถานที่และผู้คน เพื่อให้ชีวิตราบรื่นที่สุด

ตัวตนที่ 2: ภาพตัวแทน (The Figure)

ชั้นนี้ลึกกว่าแค่การสวมบทบาทชั่วคราว แต่มันคือ ภาพจำที่เราแบกไว้ เช่น บทบาทของ "พี่คนโตที่ต้องเสียสละ" "หัวหน้าที่ต้องเข้มแข็ง" หรือ "ลูกที่ดี" เวลาเราอยู่กับครอบครัว เราอาจจะเผลอทำตัวตามบทบาทลูกที่พ่อแม่คาดหวังโดยไม่รู้ตัว ซึ่งบางครั้งมันก็ขัดใจตัวเอง แต่มันคือโปรแกรมที่ฝังรากลึกในสังคม

ตัวตนที่ 3: ผู้รับผิดชอบ (The Person)

ชั้นนี้คือตัวตนที่มีเจตจำนงเสรี (Free Will) และรู้ว่าทุกการกระทำมีผลตามมา นี่คือเหตุผลที่คุณอาจจะอยากวีนใส่ลูกค้าที่งี่เง่าใจแทบขาด แต่คุณเลือกที่จะยิ้มและตอบกลับอย่างสุภาพ เพราะตัวตนชั้นผู้รับผิดชอบประเมินแล้วว่า ถ้าวีนไปตกงานแน่ ๆ เราจึงเลือกแสดงออกอย่างมีเหตุผลเพื่อรักษาหน้าที่การงานไว้

ตัวตนที่ 4: เจ้าของผลประโยชน์ (The Self)

เวลาที่คุณเริ่มรู้สึกว่า "นี่คือเวลาพักผ่อนของฉัน" หรือ "ฉันจะไม่ยอมให้ใครเอาเปรียบเรื่องเงิน" นั่นคือตัวตนชั้นนี้กำลังทำงานครับ มันคือตัวตนที่หวงแหนสิทธิ พลังงาน และเวลาของตัวเอง คุณอาจจะยอมเหนื่อยทำให้เพื่อนฟรี ๆ ได้ (เพราะใช้ตัวตนชั้นอื่น) แต่ถ้าเป็นเรื่องงาน คุณจะเรียกร้องค่าตอบแทนที่เหมาะสม เพราะตัวตนชั้นนี้มีหน้าที่ปกป้องผลประโยชน์ของคุณ

ตัวตนที่ 5: เข็มทิศจิตใจ (The Soul & Mind)

ไม่ว่าคุณจะสวมบทบาทเป็นพนักงาน เป็นเพื่อน หรือเป็นแฟน คุณจะมีความเชื่อหลักบางอย่างที่ไม่เคยเปลี่ยน เช่น ถ้าคุณเป็นคนยึดถือความซื่อสัตย์ คุณก็จะไม่โกงเวลางาน ไม่โกหกเพื่อน และไม่นอกใจแฟน ชั้นนี้คือแก่นลึก ๆ ที่คอยควบคุมทุก ๆ บทบาทที่คุณแสดงออกไปอีกที

ตัวตนที่ 6: ปัจเจกบุคคล (The Individual)

นี่คือเวอร์ชันที่คุณใส่ชุดนอนย้วย ๆ เต้นอยู่ในห้องน้ำ ร้องเพลงเพี้ยน ๆ หรือนั่งเหม่อคิดเรื่องจักรวาลตอนตีสอง มันคือ ตัวตนที่คุณไม่ต้องพยายามเอาใจใคร ไม่ต้องแคร์ว่าสังคมจะมองยังไง เป็นตัวตนที่เปราะบาง เป็นธรรมชาติที่สุด และมักจะปรากฏออกมาตอนที่คุณอยู่คนเดียว หรืออยู่กับคนที่คุณไว้ใจแบบ 100% เท่านั้น

ตัวตนที่ 7: การดำรงอยู่ (The Presence)

นี่คือชั้นที่ลึกซึ้งที่สุด เป็นช่วงเวลาที่คุณไม่ได้คิดว่าตัวเองเป็นใครด้วยซ้ำ ไม่ได้เป็นพนักงาน ไม่ได้เป็นลูก ไม่ได้เป็นอะไรเลย... เป็นแค่มนุษย์คนหนึ่ง ที่กำลังนั่งมองพระอาทิตย์ตกดิน ฟังเสียงฝนตก หรือจิบกาแฟตอนเช้าอย่างสงบ มันคือการสลัดทุกป้ายชื่อทิ้งไป แล้วแค่มีชีวิตอยู่ตรงนี้เท่านั้น

การที่เรามีนิสัยเปลี่ยนไปตามกลุ่มคน คือความสามารถในการปรับตัวของมนุษย์ และยิ่งเราเข้าใจและยอมรับตัวตนทั้ง 7 ชั้นของเราได้มากเท่าไหร่ เราก็จะยิ่งอนุญาตให้ตัวเองยืดหยุ่น สนุกกับชีวิต ท้ายที่สุดแล้ว การที่เราแสดงออกแตกต่างกันในแต่ละสถานการณ์ ไม่ได้แปลว่าเรากำลังสูญเสียตัวตนที่แท้จริง แต่มันคือเครื่องยืนยันว่าเราได้ประกอบสร้างตัวตนขึ้นมาได้อย่างสมบูรณ์ต่างหาก

อ้างอิง: themarginalian

IBM เปิดตัวชิป Sub-1 นาโนเมตรตัวแรกของโลก ยัดทรานซิสเตอร์เกือบ 1 แสนล้านตัวบนพื้นที่เท่าเล็บมือ

2026-06-29T23:09:47+00:00

IBM ประกาศว่าได้พัฒนาเทคโนโลยีชิป sub-1 นาโนเมตรตัวแรกของโลก โดยสามารถบรรจุทรานซิสเตอร์เกือบ 1 แสนล้านตัวลงบนพื้นที่ขนาดเท่าเล็บมือเพียงนิ้วเดียว

ทรานซิสเตอร์ (Transistor) คือสวิตช์ไฟฟ้าจิ๋วที่ทำหน้าที่เปิดและปิดเพื่อประมวลผลข้อมูลในรูปของเลข 0 กับ 1 ยิ่งชิปหนึ่งตัวอัดทรานซิสเตอร์ได้มากเท่าไหร่ ก็ยิ่งประมวลผลได้เร็วและทรงพลังมากขึ้นเท่านั้น หัวใจของความก้าวหน้าครั้งนี้อยู่ที่สถาปัตยกรรมใหม่ชื่อ NanoStack ซึ่งพากระบวนการผลิตชิปเข้าสู่ระดับ 0.7 นาโนเมตร หรือ 7 อังสตรอม

นาโนเมตร (Nanometer หรือ nm) คือหน่วยวัดความเล็กของกระบวนการผลิตชิป โดย 1 นาโนเมตรเท่ากับหนึ่งในพันล้านส่วนของเมตร ส่วนอังสตรอม (Angstrom) เป็นหน่วยที่เล็กลงไปอีก โดย 1 อังสตรอมเท่ากับ 0.1 นาโนเมตร นั่นแปลว่า 7 อังสตรอมก็คือ 0.7 นาโนเมตรนั่นเอง

เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น ชิปที่ก้าวหน้าที่สุดในเชิงพาณิชย์ตอนนี้ยังอยู่ที่ระดับ 2 นาโนเมตร การลงไปต่ำกว่า 1 นาโนเมตรจึงเป็นการก้าวกระโดดด้านความหนาแน่นครั้งใหญ่

IBM ท้าทายกฎ Moore's Law

อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ใช้เวลาหลายทศวรรษ ไปกับการอัดทรานซิสเตอร์ลงบนแผ่นซิลิคอนที่เล็กลงเรื่อย ๆ เพื่อรีดประสิทธิภาพการประมวลผลให้สูงขึ้น แต่ภารกิจนี้ยากขึ้นทุกที เพราะขนาดของทรานซิสเตอร์เริ่มเข้าใกล้ระดับอะตอมเพียงไม่กี่ตัวเข้าไปแล้ว

แนวคิดของ IBM คือเลิกบีบอัดทรานซิสเตอร์ในแนวนอน แล้วหันมาวางซ้อนกันในแนวตั้งแทน ผ่านสถาปัตยกรรมที่เรียกว่า 3D nanosheet โดย nanosheet คือชั้นวัสดุนำไฟฟ้าบาง ๆ ระดับนาโนที่ใช้เป็นช่องทางเดินของกระแสไฟในทรานซิสเตอร์ยุคใหม่ ส่วนคำว่า NanoStack มาจากการนำ nanosheet เหล่านี้มาวางซ้อนกันเป็นชั้น ๆ ในแนวตั้ง IBM ระบุว่านี่เป็นสถาปัตยกรรม 3D nanosheet ตัวแรกของวงการ

Professor Alan Woodward นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์จาก Surrey University อธิบายความต่างนี้ด้วยการเปรียบเทียบกับการก่อสร้างในเมือง แทนที่จะปลูกบ้านเรียงกันไปบนพื้นที่แนวราบ NanoStack เลือกสร้างตึกสูงขึ้นไปแทน เขาบอกว่า NanoStack ของ IBM เปรียบได้กับตึกระฟ้า 100 ชั้น ขณะที่คู่แข่งที่ใกล้เคียงที่สุดอย่าง Intel และ Samsung ยังอยู่ราว ๆ ตึก 30 ถึง 50 ชั้นเท่านั้น

จากการทดสอบของ IBM บริษัทระบุว่าชิป NanoStack ให้ประสิทธิภาพดีขึ้นถึง 50% และประหยัดพลังงานมากขึ้น 70% เมื่อเทียบกับชิประดับ 2 นาโนเมตรที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน นอกจากนี้ยังสเกล SRAM ได้ดีขึ้นอีก 40% เพื่อรองรับงาน AI ที่หนักหน่วงขึ้นเรื่อย ๆ

SRAM ย่อมาจาก Static Random-Access Memory เป็นหน่วยความจำความเร็วสูงที่ฝังอยู่บนตัวชิปโดยตรง ทำหน้าที่เก็บข้อมูลที่หน่วยประมวลผลต้องเรียกใช้บ่อย ๆ ให้เข้าถึงได้ทันที ยิ่งสเกล SRAM ได้ดี ก็ยิ่งป้อนข้อมูลให้โมเดล AI ได้ลื่นไหลขึ้น

ราคาที่ต้องจ่าย

การวางซ้อนทรานซิสเตอร์ในแนวตั้ง อาจฟังดูดีแต่ยังปัญหาหลักอยู่ที่การระบายความร้อน เพราะทรานซิสเตอร์ทุกตัวสร้างความร้อน และเมื่อวางซ้อนกันแน่นเป็นชั้น ๆ ความร้อนก็ยิ่งจัดการยากขึ้น

ระยะห่างที่แคบลงยังเพิ่มความท้าทายในการจัดวาง wafer ด้วย ซึ่ง wafer คือแผ่นซิลิคอนทรงกลมบาง ๆ ที่ใช้เป็นฐานในการสร้างชิป แต่ละชั้นต้องเชื่อมต่อกันด้วยความแม่นยำสูงมากเพื่อไม่ให้ชิปทำงานผิดพลาด

ตลอดหลายทศวรรษที่ผ่านมา ผู้ผลิตชิปมักจะยึดกฎที่เรียกว่า Moore's Law ซึ่งเป็นการสังเกตของ Gordon Moore ผู้ร่วมก่อตั้ง Intel ว่าจำนวนทรานซิสเตอร์บนชิปจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุก ๆ ราวสองปี ทว่ากฎ Moore's Law ดูเหมือนจะเริ่มมาถึงทางตันแล้วในยุคนี้ เมื่อการออกแบบเริ่มชนกำแพงข้อจำกัดทางฟิสิกส์ในระดับอะตอม

อย่างไรก็ดี เทคโนโลยีนี้ยังห่างจากการใช้งานเชิงพาณิชย์อีกหลายปี โดย IBM คาดว่าจะเริ่มผลิตได้ภายใน 5 ปีนี้

อ้างอิง : IBM Newsroom

ราชกิจจาฯ ประกาศ พ.ร.ฎ. ใหม่ เปิดทาง NIA ถือหุ้น เป็นหุ้นส่วน และร่วมทุนได้

2026-06-29T21:52:53+00:00

ราชกิจจานุเบกษาเผยแพร่ 'พระราชกฤษฎีกาจัดตั้งสำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (องค์การมหาชน) (ฉบับที่ 3) พ.ศ. 2569' เมื่อวันที่ 29 มิถุนายน 2569 และให้มีผลใช้บังคับตั้งแต่วันถัดจากวันประกาศ

สาระสำคัญคือการเพิ่มอำนาจให้สำนักงาน นวัตกรรมแห่งชาติ หรือ NIA สามารถถือหุ้น เข้าเป็นหุ้นส่วน และร่วมลงทุนในสตาร์ทอัพได้โดยตรง รวมถึงเข้าร่วมทุนผ่านกองทรัสต์เพื่อกิจการเงินร่วมลงทุน

ที่ผ่านมา NIA สนับสนุนสตาร์ทอัพผ่านการให้ทุน และโครงการบ่มเพาะเป็นหลัก การแก้กฎหมายครั้งนี้จึงทำให้หน่วยงานรัฐขยับจากบทบาทผู้ให้ทุนสนับสนุน ไปสู่การเป็นผู้ร่วมลงทุนที่ถือหุ้นในกิจการได้จริง สอดรับกับเป้าหมายของรัฐที่ต้องการต่อยอดงานวิจัยและนวัตกรรมในระยะหลังการวิจัยและพัฒนาให้ไปถึงเชิงพาณิชย์

หัวใจของการแก้ไขอยู่ที่อำนาจหน้าที่ตามมาตรา 8 ของกฎหมายจัดตั้ง NIA โดยเทียบของเดิม (พระราชกฤษฎีกาจัดตั้งสำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ 2552) กับของใหม่ได้ดังนี้

ของเดิม อนุญาตให้ NIA 'เข้าร่วมทุนกับนิติบุคคลอื่น' ในกิจการที่เกี่ยวกับวัตถุประสงค์ของสำนักงานเท่านั้น แต่ยังไม่ได้ระบุอำนาจการถือหุ้นหรือการเข้าเป็นหุ้นส่วนไว้

ของใหม่ (มาตรา 4) แก้ไขอนุมาตรา (6) ให้ NIA 'ถือหุ้น เข้าเป็นหุ้นส่วน หรือเข้าร่วมทุนกับบุคคลหรือนิติบุคคลอื่น' ได้ เท่ากับขยายทั้งรูปแบบการลงทุน โดยเพิ่มการถือหุ้นและการเป็นหุ้นส่วน และขยายคู่สัญญาให้รวมถึงบุคคลธรรมดา ไม่จำกัดเฉพาะนิติบุคคลเหมือนเดิม

ของใหม่ (มาตรา 5) เพิ่มอนุมาตรา (6/1) ให้ NIA 'เข้าร่วมทุนในกองทรัสต์เพื่อประกอบกิจการเงินร่วมลงทุน' หรือที่วงการเรียกกันว่ากองทรัสต์ VC ได้

เท่ากับเปิดทางให้เงินรัฐเข้าไปเป็นหนึ่งในผู้ลงทุนของกองทุนร่วมลงทุน โดยเครื่องมือนี้ใช้ระดมเงินจากนักลงทุนหลายรายเพื่อลงทุนในกิจการที่ยังไม่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์

กฎหมายวางเงื่อนไขกำกับไว้สองชั้น ชั้นแรก การถือหุ้นและร่วมลงทุนทั้งหมดนี้ 'ต้องไม่มีวัตถุประสงค์หลักในการมุ่งแสวงหากำไร'

หมายความว่า NIA ไม่ได้ถูกออกแบบให้เป็นกองทุนที่เน้นผลตอบแทนแบบเอกชน แต่ลงทุนเพื่อขับเคลื่อนระบบนิเวศนวัตกรรมเป็นหลัก

ชั้นที่สอง มาตรา 6 กำหนดว่าการถือหุ้น เข้าเป็นหุ้นส่วน และร่วมลงทุนตาม (6) และ (6/1) 'ให้เป็นไปตามหลักเกณฑ์ที่คณะรัฐมนตรีกำหนด'

แม้กฎหมายจะเปิดอำนาจไว้แล้ว แต่ NIA ยังลงเงินซื้อหุ้นสตาร์ทอัพทันทีไม่ได้ ต้องรอให้คณะรัฐมนตรีออกหลักเกณฑ์รายละเอียดก่อน เพราะหลักเกณฑ์ดังกล่าวจะเป็นตัวกำหนดว่าลงทุนได้มากน้อยแค่ไหน ลงทุนในกิจการประเภทใด และมีกลไกบริหารความเสี่ยงอย่างไร

สตาร์ทอัพได้ประโยชน์อะไร

ประโยชน์ตรงที่สุดคือสตาร์ทอัพมีแหล่งทุนเพิ่มขึ้นอีกหนึ่งช่องทาง จากเดิมที่รัฐช่วยได้ผ่านทุนสนับสนุน ต่อไปสตาร์ทอัพในกลุ่มเทคโนโลยีเชิงลึก หรือ Deep Tech มีโอกาสได้เงินลงทุนแบบถือหุ้นจากภาครัฐโดยตรง

กลุ่มนี้คือธุรกิจที่ตั้งอยู่บนงานวิจัยวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมขั้นสูง เช่น เทคโนโลยีชีวภาพ พลังงาน และหุ่นยนต์ จึงมักใช้เวลาคืนทุนนาน มีความเสี่ยงสูง และหานักลงทุนเอกชนที่กล้าลงในช่วงแรกได้ยาก

ประโยชน์รองที่ตามมาคือความน่าเชื่อถือ การที่ NIA เข้ามาถือหุ้นอาจทำหน้าที่เป็นสัญญาณรับรองให้นักลงทุนรายอื่นเห็นว่ากิจการนี้ผ่านการกลั่นกรองจากหน่วยงานรัฐด้านนวัตกรรมมาแล้ว ช่วยดึงดูดให้เอกชนกล้าลงทุนตามได้ง่ายขึ้น

ในทางทฤษฎี บทบาทแบบนี้ใกล้เคียงกับผู้ลงทุนหลักหรือ Anchor Investor ที่ลงก่อนเพื่อเงินก้อนอื่นเข้ามาสมทบ

VC และ CVC รายอื่นได้ประโยชน์อย่างไร

สำหรับบริษัทเงินร่วมลงทุน (Venture Capital หรือ VC) และบริษัทเงินร่วมลงทุนในเครือองค์กรขนาดใหญ่ (Corporate Venture Capital หรือ CVC) การที่ NIA ลงทุนได้เองมีศักยภาพสร้างประโยชน์หลายทาง

ทางแรกคือ Co-investment เมื่อมีเงินรัฐเข้ามาร่วมในดีลเดียวกัน ความเสี่ยงต่อหัวของนักลงทุนแต่ละรายลดลง ทำให้ดีลเทคโนโลยีเชิงลึกที่เอกชนเคยลังเลเมื่อต้องลงคนเดียว มีโอกาสปิดดีลได้ง่ายขึ้น

ทางที่สองมาจากอำนาจใหม่ตามอนุมาตรา (6/1) การที่ NIA เข้าร่วมทุนในกองทรัสต์ VC ได้ เท่ากับมีเงินภาครัฐเข้าไปเป็นผู้ลงทุนรายหนึ่งของกองทุน ซึ่งช่วยให้กองทุนระดมเงินได้ขนาดใหญ่ขึ้น และมีเม็ดเงินไปลงในสตาร์ทอัพไทยได้มากขึ้น

ทางที่สามเชื่อมกับกลไกที่มีอยู่แล้ว ปัจจุบันสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (BOI) มีมาตรการสมทบทุน (Matching Fund) ให้สตาร์ทอัพรายละ 20 ถึง 50 ล้านบาท

โดยกำหนดให้บริษัทต้องได้รับเงินทุนจากกองทุน VC มาแล้วไม่น้อยกว่า 15 ล้านบาท และมีกองทุน VC ที่ขึ้นทะเบียนกับ NIA หรือ Listed VC แสดงเจตจำนงลงทุนเพิ่มเติม

การที่ NIA มีบทบาทลงทุนเองเพิ่มขึ้น จึงมีแนวโน้มเสริมให้กลไกสมทบทุนเหล่านี้ทำงานต่อกันได้คล่องตัวขึ้น

ทั้งนี้ ประโยชน์ในส่วนของ VC และ CVC ยังเป็นการประเมินตามทิศทางของกฎหมาย เพราะรายละเอียดที่แท้จริงขึ้นอยู่กับหลักเกณฑ์ที่คณะรัฐมนตรีจะกำหนดต่อไป

อ้างอิง : ราชกิจจานุเบกษา

Anthropic ดึงนักเศรษฐศาสตร์วิเคราะห์ความเสี่ยง AI ชี้โอกาสกระทบการอยู่รอดของมนุษย์ 1 ใน 3

2026-06-29T20:46:30+00:00

การที่นักเศรษฐศาสตร์เบอร์ต้นๆ ออกมาเตือนว่า AI อาจมีความเสี่ยง 1 ใน 3 ที่อาจกระทบต่อการอยู่รอดของมนุษย์ Charles I. Jones ศาสตราจารย์ด้านเศรษฐศาสตร์จาก Stanford ได้เข้าร่วม Anthropic Institute ในวันที่ 30 มิถุนายน 2026 ที่ผ่านมา โดยภารกิจที่เขาต้องทำคือหาคำตอบว่า AI จะพลิกโฉมเศรษฐกิจยังไง และ ฤณ จะทำให้มนุษย์จะสูญพันธุ์หรือเปล่า

สิ่งที่น่าจะไปเตะตา Anthropic เข้าจริง ๆ น่าจะเป็นงานวิจัยชิ้นล่าสุดของ Charles I. Jones ที่จำลองภาพว่าถ้า AI เข้ามาเป็นตัวเร่งการวิจัยและนวัตกรรม สรุปแล้วมนุษย์จะได้หรือเสียอะไร

ผลลัพธ์ได้ออกมาถือว่าน่าสนใจพอสมควร เพราะโมเดลของเขาชี้ว่ามนุษย์มีโอกาส 1 ใน 3 ที่จะสูญพันธุ์เพราะ AI แต่ถ้ามองในมุมกลับกันก็มีโอกาสถึง 2 ใน 3 ที่คุณภาพชีวิตของเราจะก้าวกระโดดดีขึ้นกว่าตอนนี้ถึง 55 เท่า

สิ่งที่น่าสนใจอีกอย่างคืองานวิจัยนี้ไม่ได้บอกให้โลกหยุดพัฒนา AI แต่กำลังเตือนสติว่ายิ่งเราเร่งพัฒนานวัตกรรมให้โตเร็วเท่าไหร่ ความเสี่ยงที่จะเกิดหายนะก็ยิ่งพุ่งสูงตามไปเท่านั้น ซึ่งในมุมมองของเขา ‘ความเร็ว’ กับ ‘ความเสี่ยง’ เป็นสิ่งที่ผูกติดกันโดยโครงสร้างและไม่สามารถแยกออกจากกันไม่ได้

ย้อนกลับไป Anthropic Institute เปิดตัวเมื่อวันที่ 11 มีนาคม 2026 นำโดย Jack Clark ผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic โดยมีเป้าหมายเพื่อศึกษาผลกระทบเชิงระบบของ AI ต่อสังคม เศรษฐกิจ และการกำกับดูแล

Charles I. Jones ไม่ใช่นักเศรษฐศาสตร์คนแรกที่ทำงานกับ Anthropic ก่อนหน้านี้บริษัทเคยดึง Anton Korinek นักเศรษฐศาสตร์อีกคนเข้ามาร่วมงาน ซึ่งสะท้อนว่าผู้บริหาร Anthropic มองว่าถ้าอยากประเมินความอันตรายของ AI ต้องเอาเรื่องเศรษฐศาสตร์มาเป็นแกนหลัก จะมองข้ามหรือเอาไว้คิดทีหลังไม่ได้เด็ดขาด

เพราะฉะนั้นการที่ Charles I. Jones เข้าไปทำงานกับ Anthropic อาจส่งผลไปถึงการออกกฎหมายทั้งในสหรัฐฯ และยุโรป เพราะโดยปกตินักเศรษฐศาสตร์ระดับนี้มักถูกเชิญไปให้คำปรึกษากับหน่วยงานรัฐอยู่แล้ว สิ่งสำคัญคือโมเดลของเขาที่นำ ‘ความเสี่ยงของมนุษย์ในยุค AI’ มาเปรียบเทียบกับ ‘ผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจ’ จะช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายมีกรอบในการตัดสินใจที่ชัดขึ้นและเป็นเหตุเป็นผลมากขึ้นแทนการถกเถียงจากความรู้สึกหรือการคาดเดาเหมือนที่ผ่านมา

อ้างอิง: openai

จากไร่ข้าวโพดสู่ AI Model เคส Applied AI ไทยที่ใช้ Computer Vision วิเคราะห์โรคพืชผ่าน LINE

2026-06-29T19:28:13+00:00

ในภาคเกษตรไทยการตรวจพบโรคพืชตั้งแต่ระยะเริ่มต้นยังคงเป็นความท้าทายสำคัญ เนื่องจากอาการของโรคหลายชนิดมีลักษณะใกล้เคียงกัน และต้องอาศัยประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญในการวินิจฉัย

ปัจจุบันเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะด้าน Computer Vision และ Deep Learning ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการช่วยวิเคราะห์อาการผิดปกติของพืชจากภาพถ่าย โดยพัฒนาเป็นโซลูชันที่สามารถใช้งานได้จริงผ่านแพลตฟอร์มที่เกษตรกรคุ้นเคยอย่าง LINE

หนึ่งในกรณีศึกษาที่โดดเด่นคือ "Intelligent AgriDiagnose" โครงการ Applied AI ที่พัฒนาโดยบริษัท ฟิวชั่น โซลูชั่น จำกัด ร่วมกับมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ซึ่งสามารถประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเพื่อช่วยเกษตรกรวิเคราะห์โรคข้าวโพดได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พร้อมได้รับการยอมรับในระดับภูมิภาคจากเวที ASEAN Digital Awards 2026

AI ที่ไม่ได้อยู่แค่ในห้องแล็บ แต่ถูกออกแบบให้ใช้งานจริงในไร่

จุดเด่นของโครงการนี้ไม่ใช่เพียงการนำ AI มาวิเคราะห์ภาพ แต่คือการออกแบบประสบการณ์ใช้งานให้สอดคล้องกับพฤติกรรมจริงของเกษตรกร ผู้ใช้งานสามารถถ่ายภาพใบข้าวโพดที่มีความผิดปกติ แล้วส่งผ่าน LINE เพื่อให้ AI วิเคราะห์อาการเบื้องต้นและตอบกลับได้ทันที ลดขั้นตอนที่ซับซ้อน และทำให้เทคโนโลยีเข้าถึงได้ง่ายขึ้น แนวคิดนี้เปลี่ยน AI จากเครื่องมือเฉพาะทางในห้องแล็บ สู่เครื่องมือที่ใช้งานได้จริงในภาคสนาม ช่วยให้เกษตรกรรับรู้ปัญหาได้เร็วขึ้น ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น ลดความเสี่ยงจากการดูแลที่ผิดพลาด ลดการใช้สารเคมีโดยไม่จำเป็น และป้องกันไม่ให้โรคลุกลามในวงกว้าง

สอน AI ให้แยกโรคข้าวโพดจากภาพใบพืช

เบื้องหลังของระบบคือการฝึก AI ให้เรียนรู้จากภาพใบข้าวโพดจำนวนมาก เพื่อแยกลักษณะของโรคแต่ละชนิดอย่างเป็นระบบ ทีมวิจัยใช้เทคโนโลยี Deep Learning และ Computer Vision วิเคราะห์องค์ประกอบสำคัญ เช่น รูปทรงของแผล สีของจุดผิดปกติ ลักษณะการเปลี่ยนสี และรูปแบบการกระจายของอาการบนใบพืช

ในระยะแรก ระบบถูกพัฒนาให้รู้จักโรคที่พบได้บ่อยในประเทศไทย 5 ชนิด ก่อนต่อยอดในระยะถัดมาให้สามารถวิเคราะห์ได้มากขึ้นเป็น 11 โรค และครอบคลุมอาการขาดธาตุอาหารอีก 5 รูปแบบ การพัฒนาในลักษณะนี้สะท้อนการออกแบบ AI ที่ไม่ได้หยุดอยู่แค่การทดลอง แต่สามารถขยายและต่อยอดได้ตามบริบทการใช้งานจริง

หัวใจของ AI ไม่ได้อยู่ที่โมเดลเท่านั้น แต่อยู่ที่คุณภาพของข้อมูล

ในงาน Computer Vision ความแม่นยำไม่ได้ขึ้นอยู่กับโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ฝึก โรคพืชมีความซับซ้อนและแปรผันตามหลายปัจจัย ไม่ว่าจะเป็นอายุของใบ สภาพแสง มุมกล้อง หรือสภาพแวดล้อม ทำให้อาการเดียวกันอาจมีลักษณะที่แตกต่างกันได้ ทีมงานจึงให้ความสำคัญกับการสร้างฐานข้อมูลภาพจากแหล่งที่หลากหลาย ครอบคลุมทั้งภาพปกติและภาพที่เกิดโรคในหลายลักษณะ พร้อมคัดเลือกภาพอย่างเป็นระบบ และให้ผู้เชี่ยวชาญช่วยระบุอาการอย่างถูกต้อง

ข้อมูลทั้งหมดถูกแบ่งเป็นชุดฝึก ชุดตรวจสอบ และชุดทดสอบ เพื่อประเมินประสิทธิภาพในแต่ละขั้นตอน ส่งผลให้ AI ไม่ได้เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากเพียงอย่างเดียว แต่เรียนรู้จากข้อมูลที่มีคุณภาพและใกล้เคียงสถานการณ์จริงมากที่สุด

เมื่อ AI ไม่มั่นใจ ระบบจะไม่รีบสรุปคำตอบ

อีกหนึ่งแนวคิดสำคัญของโครงการคือการออกแบบให้ระบบคำนึงถึงความน่าเชื่อถือ แทนที่จะดูเพียงค่าความแม่นยำโดยรวม ทีมวิจัยลงลึกในรายละเอียดว่าสถานการณ์ใดที่ AI ทำได้ดี และสถานการณ์ใดที่อาจเกิดความสับสน หากภาพที่ได้รับไม่ชัดเจน หรือผลการวิเคราะห์ยังมีความมั่นใจไม่เพียงพอ ระบบจะไม่สรุปผลทันที แต่จะแนะนำให้ผู้ใช้งานถ่ายภาพใหม่ในมุมหรือสภาพแสงที่เหมาะสม

แนวทางนี้สะท้อนหลักการสำคัญของการนำ AI ไปใช้จริง เพราะ "การไม่รีบตอบเมื่อข้อมูลยังไม่พอ" อาจสำคัญพอ ๆ กับการตอบให้ถูกต้อง โดยเฉพาะในบริบทที่ผลลัพธ์มีผลต่อการตัดสินใจ

AI ทำงานร่วมกับเกษตรกร ไม่ใช่แทนที่เกษตรกร

เป้าหมายของ Intelligent AgriDiagnose ไม่ใช่การแทนที่ความรู้ของเกษตรกร แต่เป็นการสนับสนุนการตัดสินใจ เกษตรกรยังคงมีบทบาทสำคัญในการเข้าใจบริบทของพื้นที่ ทั้งสภาพแวดล้อม การดูแล และปัจจัยเฉพาะในแต่ละแปลง ขณะที่ AI ช่วยเพิ่มมุมมองจากข้อมูล วิเคราะห์รูปแบบที่อาจมองไม่เห็น และเร่งความเร็วในการประเมินเบื้องต้น

AI ในโครงการนี้จึงถูกออกแบบให้ทำงาน “ร่วมกับมนุษย์” เพื่อยกระดับการตัดสินใจจากประสบการณ์สู่การมีข้อมูลสนับสนุน

กรณีศึกษา Applied AI ของไทยที่ได้รับการยอมรับในระดับภูมิภาค

Intelligent AgriDiagnose เป็นผลงานที่พัฒนาโดยบริษัท ฟิวชั่น โซลูชั่น จำกัด ร่วมกับศูนย์วิจัยข้าวโพดและข้าวฟ่างแห่งประเทศไทย มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ โครงการได้รับการยอมรับในเวที ASEAN Digital Awards 2026 โดยเป็นหนึ่งใน Top 3 Finalist ตัวแทนของประเทศไทย และคว้ารางวัล Silver Award ในหมวด Digital Innovation จากประเทศเวียดนาม

ความสำเร็จนี้สะท้อนให้เห็นว่า AI ของไทยสามารถก้าวข้ามจากงานวิจัยสู่การใช้งานจริง และสร้างผลกระทบได้ในระดับภูมิภาค

ในบริบทที่ AI กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญของโลก คำถามจึงไม่ใช่แค่ว่า “จะใช้ AI หรือไม่” แต่คือ “จะใช้ AI อย่างไรให้ตอบโจทย์บริบทของประเทศ” และกรณีของการวิเคราะห์โรคข้าวโพดผ่าน LINE คือหนึ่งในตัวอย่างที่ชัดเจนว่า การเริ่มต้นจากปัญหาจริงของผู้ใช้งาน และออกแบบเทคโนโลยีให้เรียบง่าย เข้าถึงได้ และใช้งานได้จริง คือหัวใจของ AI ที่สร้างคุณค่าอย่างแท้จริง

สามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่: https://www.fusionsol.com/

คู่มือไล่แก้ Prompt ที่พังจากโมเดลเก่า ฉบับวิศวกร Anthropic

2026-06-29T14:33:02+00:00

นึกภาพว่าคุณมี Prompt ตัวหนึ่งที่รันอยู่ในโปรดักชันมานาน ทำงานได้ดีมาตลอด อยู่มาวันหนึ่งทีมตัดสินใจย้ายไปใช้โมเดลใหม่ที่เก่งกว่าเดิม คุณคาดว่าทุกอย่างน่าจะดีขึ้น แต่พอรันเทสต์จริง เคสที่เคยผ่านฉลุยกลับพังเป็นแถบ นี่คือฝันร้ายที่วิศวกรสาย AI เจอกันบ่อยกว่าที่คิด และคำถามคือ ตกลงเกิดอะไรขึ้นกันแน่

ปมนี้คือสิ่งที่ Margot van Laar ในตำแหน่ง Applied AI Engineer จาก Anthropic ประจำลอนดอน หยิบมาแกะให้ผู้ฟังดูแบบสด ๆ ทีละขั้น บนเวทีปิดท้ายของงาน Code with Claude ในเซสชันที่ชื่อว่า 'The Prompting Playbook' โดยคุณ Margot บอกว่าการเขียน Prompt คือหนึ่งในทักษะแรก ๆ ที่วิศวกรต้องเรียนรู้ตั้งแต่วันที่เริ่มทำงานกับ Large Language Model และจนถึงวันนี้มันก็ยังเป็นทักษะที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งในการสร้างระบบ AI ที่ใช้งานได้จริง

คุณ Margot เล่าว่างานเขียน Prompt ในชีวิตจริงมักวนอยู่กับสองสถานการณ์ หนึ่งคือการดูแล Prompt เดิมที่อยู่ในโปรดักชันมานาน แล้ววันดีคืนดีต้องย้ายโมเดลหรือปรับสถาปัตยกรรม จนมันเริ่มทำงานเพี้ยนโดยไม่รู้สาเหตุ สองคือการสร้างงานใหม่ในแบบที่ให้ AI ทำงานเป็นเอเจนต์อัตโนมัติ (Agentic) จากศูนย์ ที่ต้องปั้น Prompt ขึ้นมาตั้งแต่บรรทัดแรก และแทนที่จะไล่บอกเป็นข้อ ๆ ว่าอะไรควรทำหรือไม่ควรทำ คุณ Margot เลือกพาเดินผ่านตัวอย่างจริงที่หยิบแรงบันดาลใจมาจาก Prompt ของลูกค้า Anthropic ที่สร้างงานอยู่บน Claude

ตัวอย่างที่ยกมาคือ Prompt ของแชตบอตดูแลลูกค้า (Customer support bot) ให้กับบริษัทโทรคมนาคมสมมติชื่อ Meridian Mobile ซึ่งเป็นเวอร์ชันย่อส่วนของ Prompt จริงที่มักจะยาวและซับซ้อนกว่านี้มาก แต่สะท้อนปัญหาคลาสสิกที่หลายทีมเจอได้ดี ลองนึกถึง Prompt ที่มีหลายคนช่วยกันเขียน ช่วยกันต่อเติม ไม่มีเจ้าของชัดเจน ครอบคลุมทั้งนโยบาย โทนการพูด ขั้นตอนการทำงาน แถมยังมีแพตช์ที่เคยแปะไว้แก้ปัญหาของโมเดลรุ่นก่อน ๆ ปนกันมั่วไปหมด พอย้ายมาโมเดลใหม่ปุ๊บ เทสต์เคสจำนวนหนึ่งก็พังทันที

ย้ายไปโมเดลที่เก่งกว่า แต่ทำไมงานกลับพัง

คุณ Margot อธิบายว่า เวลาย้ายไปโมเดลใหม่แล้วระบบทำงานแย่ลง มันเกิดได้จากสองสาเหตุที่ต่างกันคนละเรื่อง สาเหตุแรกคือโมเดลใหม่ 'เก่งพอ' แต่มันแสดงพฤติกรรมต่างไปจากเดิม กรณีนี้เราจูน Prompt เพื่อดึงพฤติกรรมที่ต้องการกลับมาได้ ส่วนสาเหตุที่สองคือโมเดลที่ย้ายไปนั้นความสามารถไม่ถึง ซึ่งไม่ว่าจะเขียน Prompt เก่งแค่ไหนก็แก้ไม่ได้

ปัญหาคือถ้าไม่มีเครื่องมือวัด เราจะแยกสองกรณีนี้ออกจากกันไม่ได้เลย และนี่คือเหตุผลที่ทุกอย่างต้องเริ่มต้นจากจุดเดียวกัน นั่นคือชุดทดสอบประเมินผล หรือที่วิศวกรเรียกกันสั้น ๆ ว่า Eval (Evaluation) เพราะ Eval คือสิ่งที่ให้ความเข้มงวดกับเรา ทำให้รู้ว่าการแก้ Prompt แต่ละครั้งนั้น 'สัมพันธ์กับผลงานที่ดีขึ้นจริงหรือไม่' ไม่ใช่แค่รู้สึกว่าน่าจะดีขึ้น

ไม่มี Eval ก็เหมือนไล่แก้ Prompt ในความมืด

ในตัวอย่างวันนั้น คุณ Margot ใช้ Eval แบบย่อส่วนที่มีแค่ 5 เทสต์เคส ทั้งที่ของจริงควรมีมากกว่านี้เยอะ แต่ 5 เคสนี้ถูกเลือกมาให้ครอบคลุมสามประเภทหลักที่ชุดทดสอบที่ดีต้องมี

ประเภทแรกคือ Control case ซึ่งเป็นเคสที่ต้องผ่านเสมอ เป็นโจทย์ตรงไปตรงมาที่เรารู้อยู่แล้วว่าโมเดลตอบได้สบาย ๆ ประเภทที่สองคือ Edge case ซึ่งเป็นเคสที่เราเคยเห็นโมเดลตอบพลาดมาก่อน การใส่คำสั่งสำหรับเคสพวกนี้เข้าไปก็เพื่อกันไม่ให้พฤติกรรมเดิมหลุดออกมาอีกในอนาคต และประเภทที่สามที่สำคัญมากคือ การทำให้โมเดลเข้าใจขอบเขตความสามารถของตัวเอง ว่าตรงไหนควรส่งต่อให้มนุษย์ดูแล หรือตรงไหนที่มันควรปฏิเสธคำขอไปตรง ๆ เลยด้วยซ้ำ

พอแปลงเป็นโจทย์ของ Meridian Mobile ทั้ง 5 เคสจึงหน้าตาประมาณนี้ เคสควบคุมคือคำถามง่าย ๆ อย่างแพ็กเกจพื้นฐานมีลิมิตเน็ตเท่าไหร่ ถัดมาคือเคสชายขอบที่ต้องคำนวณ เช่น การคิดค่าบริการตามสัดส่วน (proration) เวลาลูกค้าเปลี่ยนแพ็กเกจกลางเดือนแล้วบิลรอบหน้าจะออกมาเท่าไหร่ ต่อมาคือการตอบคำถามที่อยู่ในนโยบายให้แม่นยำ ตามด้วยการส่งเรื่องต่อให้เจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์ทุกครั้งที่เจอปัญหาบิลผิดพลาด และเคสสุดท้ายคือการตรวจว่าโมเดลไม่ได้หวงข้อมูลที่ตัวเองเข้าถึงได้และควรส่งให้ลูกค้า

วิธีทำงานคือเอา Prompt ไปรันบน Eval เวอร์ชัน 0 ดูว่าจุดไหนพังบ้าง แล้วค่อยไล่จัดการทีละจุด แต่ก่อนจะเจาะเข้าไปแก้แต่ละจุด คุณ Margot ย้ำว่ามีอีกขั้นที่ควรทำก่อนเสมอ นั่นคือการเอาหลัก Prompting พื้นฐานมาเก็บกวาดความเรียบร้อยให้ Prompt เสียก่อน

ก่อนไล่จับผิดทีละจุด ต้องเก็บกวาด Prompt ให้เรียบก่อน

ในการสาธิต คุณ Margot โชว์เว็บแอปที่เขียนขึ้นเองแบบ Vibe Coding (เขียนโปรแกรมเร็ว ๆ โดยให้ AI ช่วยปั่นโค้ดให้) สำหรับกดรัน eval ทั้ง 5 เคสและส่องผลลัพธ์ได้ในที่เดียว พอรันรอบแรก เคสควบคุมผ่านตามคาด แต่เคสอื่น ๆ ทำได้ค่อนข้างแย่ ทว่าก่อนจะซูมเข้าไปดูจุดที่พัง คุณ Margot เลือกทำความสะอาด Prompt แบบรวม ๆ ก่อน เพราะแค่อ่านผ่าน ๆ ก็เจอความผิดปกติหลายจุดแล้ว

จุดแรกคือ Prompt ดันบอกบอตว่าตัวเองเป็นมนุษย์ ซึ่งไม่จริง จุดต่อมาคือมีเนื้อหาที่ก๊อปมาจากหน้าเว็บไซต์ตรง ๆ สังเกตได้จากการอ้างถึงภาพหลักของหน้าเว็บ (hero image) และยังมีการพูดถึงคุกกี้ (cookie) ติดมาอยู่ท้าย ๆ ซึ่งเป็นข้อมูลส่วนเกินที่ต้องเอาออก แถมคำสั่งทั้งหมดยังถูกยัดรวมอยู่ในย่อหน้าก้อนเดียว ทั้งส่วนที่เป็นการให้เหตุผล ส่วนที่เป็นบทบาท และคำสั่งสำคัญ ปนกันจนแยกไม่ออกว่าอันไหนคือนโยบาย อันไหนคือไกด์ไลน์ อันไหนคือโทนการพูด

ทางแก้ที่คุณ Margot เลือกใช้คือเติมโครงสร้างเข้าไปด้วยแท็ก XML (Extensible Markup Language) เพื่อแยกส่วนบทบาทของบอต แยกไกด์ไลน์ทั่วไป แยกนโยบาย และแยกโทนการพูดออกจากกันให้ชัด พอรัน Eval ใหม่ ผลลัพธ์ก็ดีขึ้นทันทีในหลายเคส จะมีแค่เคสที่ห้าที่เป็นเรื่องฮอตสปอต (Hotspot) ที่ดูเหมือนถดถอยลงเล็กน้อย แต่คุณ Margot บอกว่ายังไม่ต้องกังวลกับมันตอนนี้ เพราะการรัน eval แต่ละรอบมีความแปรปรวน (Variance) ตามธรรมชาติอยู่แล้ว เดี๋ยวค่อยกลับมาจัดการเคสนั้นโดยเฉพาะ

บทเรียนจากขั้นนี้ตรงไปตรงมามาก แค่จัดบ้านให้ Prompt มีโครงสร้างที่ดีขึ้นและนิยามบทบาทให้ชัดขึ้น ผลงานก็ดีขึ้นได้เลย และนี่คือแนวทางที่กลับมาทำซ้ำได้ทุกช่วงของการเขียนและดูแล Prompt โดยเฉพาะเมื่อ Prompt ของคุณยิ่งยาวและซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ คุณ Margot ทิ้งกฎง่าย ๆ ที่ยึดเป็นหลักไว้ว่า 'ถ้าคุณอ่าน Prompt แล้วยังแยกไม่ออกว่าอันไหนคือไกด์ไลน์ อันไหนคือนโยบาย อันไหนคือข้อมูล มีแนวโน้มสูงมากว่าโมเดลก็แยกไม่ออกเหมือนกัน'

ล็อกหน้าตาผลลัพธ์ด้วย Output Contract

ยังมีงานเก็บกวาดทั่วไปอีกอย่างที่ทำได้ก่อนจะลงรายละเอียด นั่นคือการสร้างสิ่งที่เรียกว่า Output Contract หรือข้อตกลงเรื่องรูปแบบผลลัพธ์ ซึ่งเป็นแนวทางสำคัญถ้าคุณกำลังมีปัญหาเรื่องรูปแบบเอาต์พุตไม่นิ่ง ในเคสแชตบอตดูแลลูกค้าที่ตอบด้วยภาษาคุยกันธรรมดา เรื่องนี้อาจไม่ใช่ปัญหาใหญ่ แต่มันสำคัญมากเมื่อต้องรับมือกับโครงสร้างผลลัพธ์ที่ซับซ้อนขึ้น เช่น JSON (JavaScript Object Notation) แบบซ้อนหลายชั้น

สิ่งที่คุณ Margot ทำคือเพิ่มส่วนท้าย Prompt ที่นิยามรูปแบบผลลัพธ์ให้โมเดล โดยสั่งให้ห่อคำตอบด้วยแท็ก XML แต่ประเด็นที่น่าสนใจคือ Prompt ไม่ใช่เครื่องมือที่ดีที่สุดเสมอไปในการจัดการทุกปัญหา เราปรับที่ระบบรอบ ๆ โมเดล หรือที่เรียกว่า harness ได้ด้วย โดยคุณ Margot เพิ่ม Stop Sequence เข้าไปในการเรียก Application Programming Interface (API) เพื่อให้โมเดลตรวจจับแท็กปิดของ XML แล้วหยุดสร้างข้อความต่อทันทีที่ถึงจุดนั้น

การรัน Eval รอบนี้อาจไม่เห็นผลดีขึ้นชัดเจน แต่มันคือแนวปฏิบัติที่ดีที่ควรทำติดเป็นนิสัย และจะยิ่งสำคัญเมื่อโครงสร้างผลลัพธ์ซับซ้อนขึ้น คุณ Margot เสริมว่าถ้าต้องรับมือกับโครงสร้างที่ซับซ้อนจริง ๆ ฟีเจอร์อย่าง Structured Outputs จะช่วยล็อกความสม่ำเสมอได้ในเชิงโปรแกรมมิงอย่างมีประสิทธิภาพ

พอเก็บกวาดเสร็จ ก็เหลือสองเคสที่ผ่านอย่างสม่ำเสมอ และสามจุดที่ยังพังอยู่ ได้แก่ การคิดค่าตามสัดส่วน ปัญหาบิลผิด และคำถามเรื่องฮอตสปอต ทีนี้ถึงเวลาแยกออกมาจัดการทีละจุด

จุดพังที่ 1: เมื่อ AI หวงข้อมูลที่ถืออยู่ในมือ

เคสแรกคือคำถามว่า 'แพ็กเกจไม่อั้นของฉันมีเน็ตฮอตสปอตเท่าไหร่' สิ่งที่เราอยากให้โมเดลทำคือบอกจำนวนเน็ตฮอตสปอตที่ลูกค้าคนนั้นมีไปตรง ๆ ความยากของเคสนี้คือลูกค้ารายนี้อยู่บนแพ็กเกจรุ่นเก่าที่ยังใช้สิทธิ์เดิม (Grandfathered plan) ทำให้นโยบายปัจจุบันใช้กับลูกค้ารายนี้ไม่ได้ ในข้อมูลลูกค้าที่ป้อนให้ Prompt ระบุชัดว่าลูกค้ารายนี้มีเน็ตฮอตสปอตอยู่ 5 GB แต่เป็นแพ็กเกจรุ่นเก่า

สิ่งที่โมเดลตอบกลับไปคือ แพ็กเกจไม่อั้นทั่วไปได้ฮอตสปอต 4 GB แต่เนื่องจากคุณอยู่บนแพ็กเกจรุ่นเก่า กรุณาไปตรวจสอบเองที่หน้าบัญชีของคุณ พูดง่าย ๆ คือมันโยนคำถามกลับไปให้ลูกค้าแทนที่จะตอบ ทั้งที่ตัวเองถือคำตอบอยู่ในมือ

พอย้อนกลับไปดู Prompt ก็เจอต้นตอ เพราะเดิมมันเขียนทำนองว่า 'เราเพิ่งเปลี่ยนแพ็กเกจไป เอกสารนโยบายจะแสดงข้อมูลแพ็กเกจปัจจุบัน ลูกค้าที่อยู่บนแพ็กเกจรุ่นเก่าจะมีเรตต่างออกไป ห้ามให้ข้อมูลแพ็กเกจผิดกับลูกค้าเด็ดขาด ให้ชี้ลูกค้าไปดูเองที่หน้าบัญชีแทน' จะเห็นว่าคำสั่งท่อนหลังที่บอกว่า 'ห้ามให้ข้อมูลผิดเด็ดขาด' คือสิ่งที่บอตเอาไปยึดเป็นเป้าหมายในการตอบ และหลายคนน่าจะคุ้น ๆ เพราะมันคล้ายกับแพตช์ที่เราเคยแปะไว้กับโมเดลรุ่นก่อนเพื่อกันไม่ให้มันให้ข้อมูลแพ็กเกจผิด

ประเด็นคือเมื่อโมเดลพัฒนาขึ้น มันทำตามคำสั่งได้แม่นยำขึ้นมาก คำสั่งเชิงป้องกันแบบนี้จึงกลายเป็นส่วนเกินและถูกยึดจนเกินพอดี ทางแก้ของคุณ Margot คือเปลี่ยนไปให้มุมมองที่สมดุลแทน โดยบอกว่าลูกค้าบนแพ็กเกจรุ่นเก่ามีสิทธิ์ที่ต่างออกไปก็จริง แต่ข้อมูลนั้นถูกระบุไว้แล้วในข้อมูลลูกค้าที่ป้อนให้ และนั่นคือแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องที่สุด

บทเรียนที่ได้คือ เรามักกังวลกับอาการหลอน หรือการที่โมเดลแต่งข้อเท็จจริงและตัวเลขขึ้นมาเอง แต่อาการตรงข้ามก็เกิดได้เหมือนกัน นั่นคือโมเดลหวงข้อมูลที่ตัวเองเข้าถึงได้เอาไว้ไม่ยอมส่งให้ และในเมื่อต้นเหตุมักมาจากแพตช์ที่เราแปะไว้ตั้งแต่โมเดลรุ่นก่อน คุณ Margot จึงแนะนำให้ใช้ระบบควบคุมเวอร์ชัน (Version control) คือทุกครั้งที่ใส่คำสั่งเชิงป้องกันลงใน Prompt ให้บันทึกเหตุผลกำกับไว้ด้วยว่าทำไมถึงใส่ บางครั้งมันจำเป็น แต่ในอนาคตการเปลี่ยนแปลงพวกนี้อาจสร้างผลข้างเคียงที่ไม่ต้องการ การมีบันทึกไว้จะช่วยให้เราย้อนกลับไปแก้ได้ถูกจุด

จุดพังที่ 2: เลิกสั่งให้ AI คิดเลขในใจให้แม่น

เคสถัดมาคือการคำนวณค่าบริการตามสัดส่วน ลูกค้าถามว่า 'ถ้าวันนี้ฉันอัปเกรดไปแพ็กเกจ 30 GB บิลรอบหน้าจะเป็นเท่าไหร่' สิ่งที่เราอยากได้คือให้โมเดลคำนวณออกมาเป๊ะ ๆ ว่าบิลรอบหน้าจะเป็นเท่าไหร่ ไม่ใช่ตอบแบบคลุมเครือเหมือนที่มันทำอยู่ พอดูคำตอบที่โมเดลส่งกลับมา จะเห็นว่ามันพยายามไล่เหตุผลและคิดเลขในหัวไปเรื่อย ๆ แต่ไม่เคยให้ตัวเลขที่เป็นคำตอบจริง ๆ กับลูกค้า ซึ่งเชื่อถือไม่ได้เลย

ย้อนไปดู Prompt ก็พบว่าคำสั่งที่ให้ไว้คือ 'ห้ามตอบลูกค้าแบบคลุมเครือเด็ดขาด สำคัญมาก ให้คำนวณยอดตามสัดส่วนให้ถูกต้องเสมอ' ปัญหาคือการสั่งให้โมเดลทำงานให้ดีนั้นไม่ได้ช่วยอะไร ถ้าเราไม่ได้ให้ความสามารถที่จะทำงานนั้นได้ดีกับมันจริง ๆ สิ่งที่เราอยากเลี่ยงคือการปล่อยให้โมเดลคิดเลขในใจ ทางแก้ของคุณ Margot จึงเป็นการยื่นเครื่องมือให้มันใช้ โดยเขียนใน Prompt ว่าทุกครั้งที่ต้องคำนวณ ให้ใช้เครื่องมือคำนวณค่าตามสัดส่วน (Calculate Proration Tool)

การจะใส่เครื่องมือนี้เข้าไปต้องทำสามขั้น ขั้นแรกคือประกาศเครื่องมือเข้าไปใน API เพื่อบอกโมเดลว่ามีเครื่องมือนี้ให้ใช้ ขั้นที่สองคือนิยามสคีมาของเครื่องมือ (Tool schema) ที่บอกว่าเครื่องมือนี้ทำอะไรและควรใช้เมื่อไหร่ และขั้นสุดท้ายคือลงมือเขียนตัวเครื่องมือจริง ๆ ซึ่งก็คือสูตรคณิตศาสตร์เบื้องหลังการคำนวณนั้น พอรัน eval ใหม่ คราวนี้ทุกเคสที่เกี่ยวข้องก็ผ่านหมด

บทเรียนสำคัญที่คุณ Margot ขีดเส้นใต้ไว้คือ 'คำสั่งไม่ได้เพิ่มความสามารถให้โมเดล' การบอกว่ามันสำคัญมากที่ต้องคำนวณให้ถูก ไม่ได้ทำให้มันคิดเลขในใจเก่งขึ้นเลย วิธีที่ถูกต้องคือยื่นเครื่องมือให้มัน ปล่อยให้โมเดลใช้สมองไปกับการคิดโจทย์ที่ยาก แล้วใช้เครื่องมือลงมือประมวลผลให้แม่นยำและเชื่อถือได้

จุดพังที่ 3: บอกแค่ข้อเสีย AI ก็เลือกทางผิด

เคสสุดท้ายที่ยังพังอยู่คือเรื่องบิลผิดพลาด ในสถานการณ์นี้มีข้อขัดแย้งเรื่องบิลเกิดขึ้น และสิ่งที่เราอยากให้เกิดจริง ๆ คือบอตส่งเรื่องต่อให้เจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์เข้ามาดูแล แต่สิ่งที่มันทำกลับกลายเป็นพยายามอธิบายให้ลูกค้าฟังว่าสาเหตุน่าจะมาจากอะไร และพยายามวินิจฉัยปัญหาเองทั้งหมด

พอกลับไปดู Prompt ก็เจอคำสั่งตั้งต้นที่เขียนว่า 'หลีกเลี่ยงการส่งต่อหรือโอนเรื่องให้เจ้าหน้าที่ดูแลลูกค้า (Care specialist) เว้นแต่จำเป็นจริง ๆ เพราะมีค่าใช้จ่ายราว 8 ดอลลาร์ และยังถูกนับเป็นคะแนนลบกับตัวชี้วัดการแก้จบในการติดต่อครั้งเดียว (First-contact resolution) ของทีม' ปัญหาคือคำสั่งนี้เล่าแค่ด้านเดียว เราบอกมันแค่ต้นทุนของการส่งต่อ แต่ไม่ได้บอกประโยชน์ของมัน โมเดลจึงยึดติดกับการไม่ส่งต่อจนเกินพอดีอีกแล้ว แถมยังเกิดความขัดแย้งชัด ๆ ระหว่างสิ่งที่เรานิยามไว้ใน eval ว่าอยากให้มันส่งต่อ กับสิ่งที่เราสั่งมันจริง ๆ ใน Prompt

ทางแก้ที่ตรงจุดคือเล่าให้ครบทั้งสองด้าน โดยบอกว่าการส่งต่อมีค่าใช้จ่าย 8 ดอลลาร์ก็จริง แต่ถ้าจัดการเรื่องนี้พลาด มันจะตามมาด้วยค่าใช้จ่ายในการคืนเงินให้ลูกค้า บวกกับความเชื่อมั่นของลูกค้าที่หายไปด้วย คุณ Margot ชี้ว่าเราจะเห็นอีกครั้งว่าโมเดลมันปรับตัวเข้าหาเป้าหมายที่เราตั้งให้เสมอ และคำสั่งลักษณะนี้เป็นคำสั่งที่คนนิยมเขียนกัน คล้ายกับเคสก่อนหน้าที่เราไม่อยากให้มันยึดติดกับพฤติกรรมแบบใดแบบหนึ่งมากเกินไป แต่มันคือคำสั่งที่โมเดลแต่ละรุ่นอาจตีความและทำตามต่างกันมาก

ยิ่งโมเดลฉลาดขึ้น เรายิ่งต้องจำไว้ว่าต้องบอกข้อแลกเปลี่ยน (trade-off) ให้ครบทั้งสองด้าน เพราะโมเดลรุ่นใหม่เก่งขึ้นในการชั่งน้ำหนักและตัดสินใจเรื่องพวกนี้ด้วยตัวเอง ถ้าเราให้ข้อมูลแค่ครึ่งเดียว มันก็จะตัดสินใจบนข้อมูลครึ่งเดียวนั้น

สรุป Prompting Playbook ในไม่กี่บรรทัด

พอรวบทุกบทเรียนเข้าด้วยกัน คุณ Margot สรุปว่าทั้งหมดนี้วนอยู่กับสองสถานการณ์ที่คุณ Margot เจอบ่อยที่สุดในงานประจำวัน คือการดูแล Prompt เดิมที่ต้องย้ายไปโมเดลใหม่ซึ่งมีพฤติกรรมต่างออกไป กับการสร้างงานใหม่จากศูนย์ และสิ่งที่ได้เรียนรู้คือการทำตามหลักการเก็บกวาดพื้นฐานสามารถยกระดับผลงานเมื่อเทียบกับชุด eval ได้ทันที โดยมี eval เป็นเครื่องมือที่ทำให้เห็นผลกระทบของการแก้ Prompt ได้อย่างเข้มงวด

จากนั้นคือการไล่จัดการจุดที่พังทีละจุด ทั้งการเติมโครงสร้าง การเลี่ยงการเขียนรายการคำสั่งห้ามยาว ๆ (ban list) ล้วนเป็นสิ่งที่ช่วยดันให้โมเดลกลับมาทำพฤติกรรมที่ถูกต้อง และสำหรับบอตแบบ Agentic ตัวใหม่ที่สร้างขึ้นมา สิ่งที่เห็นผลคือการแยกออกเป็นระบบ Prompt สามส่วนแยกจากกัน แทนที่จะใช้ Prompt ตัวเดียวจัดการทุกอย่าง เราแยกงานที่ทำซ้ำได้ง่ายออกมาเป็นขั้นตอนชัดเจนที่โมเดลต้องทำทุกครั้ง ผลลัพธ์ที่ได้คือระบบที่ทั้งคุมง่ายและเชื่อถือได้กว่าเดิม

ที่มา: Code with Claude: The Prompting Playbook โดย Margot van Laar, Anthropic

เกาหลีใต้ทุ่ม 800 ล้านล้านวอน ปั้นฐาน AI และชิปแห่งใหม่ ดึง Samsung กับ SK Hynix ร่วมขับเคลื่อน

2026-06-29T01:26:41+00:00

เกาหลีใต้ประกาศเดินหน้าเมกะโปรเจกต์ด้าน AI และเซมิคอนดักเตอร์ครั้งใหญ่ โดยเป็นแผนร่วมระหว่างภาครัฐกับเอกชนมีมูลค่า 800 ล้านล้านวอน หรือประมาณ 5.2 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อขยายกำลังผลิตชิปในประเทศ และรักษาความสามารถในการแข่งขันในอุตสาหกรรม AI ระดับโลก

Lee Jae Myung ประธานาธิบดีเกาหลีใต้ ระบุว่าโครงการนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาสำคัญ เพราะภูมิทัศน์เศรษฐกิจโลกกำลังถูกจัดรูปใหม่จาก AI โดยแผนดังกล่าวครอบคลุมการลงทุนระดับหลายแสนล้านดอลลาร์สหรัฐในช่วงหลายปีข้างหน้า

เป้าหมายคือการผลักดันเกาหลีใต้ให้รักษาความเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมชิป พร้อมเชื่อมแผนเทคโนโลยีเข้ากับนโยบายลดความเหลื่อมล้ำระหว่างภูมิภาค และกระตุ้นเศรษฐกิจนอกเขตมหานครโซล

ภาพที่ทำให้แผนนี้ถูกจับตามากขึ้น คือ การที่ผู้นำของ Samsung Electronics และ SK Hynix เข้าร่วมการประกาศผ่านโทรทัศน์ด้วย ทั้งสองบริษัทเป็นผู้ผลิตชิปหน่วยความจำรายใหญ่ที่สุดของโลก และเป็นบริษัทที่อยู่ตรงกลางของความต้องการใหม่ในยุค AI ตั้งแต่หน่วยความจำประสิทธิภาพสูง ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูล

Lee Jae Myung กล่าวว่า "เราต้องรักษาองค์ประกอบหลักของ AI ให้ได้เร็วกว่าประเทศอื่นใด" พร้อมระบุว่าเซมิคอนดักเตอร์, AI เชิงกายภาพ หรือ Physical AI และศูนย์ข้อมูล AI คือแกนหลัก 3 ด้านของการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของเกาหลีใต้

ทำไมต้องเป็น AI ชิป และศูนย์ข้อมูล

สิ่งที่เกาหลีใต้กำลังวางไว้คือภาพของอุตสาหกรรม AI แบบครบวงจร

เซมิคอนดักเตอร์ คือชิ้นส่วนพื้นฐานสำหรับประมวลผลและจัดเก็บข้อมูล
ศูนย์ข้อมูล AI คือโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการฝึกและใช้งานโมเดลขนาดใหญ่
ส่วน Physical AI หมายถึง AI ที่ไม่ได้อยู่แค่ในซอฟต์แวร์ แต่เชื่อมกับโลกจริงผ่านเครื่องจักร ระบบอัตโนมัติ หุ่นยนต์ หรืออุปกรณ์อุตสาหกรรม

การวาง 3 แกนนี้ไว้ด้วยกันจึงสะท้อนว่าเกาหลีใต้ไม่ได้มอง AI เป็นเพียงบริการดิจิทัลปลายทาง แต่กำลังมอง AI เป็นฐานอุตสาหกรรมชุดใหม่ ตั้งแต่ชิปที่ผลิตขึ้นมา โครงสร้างพื้นฐานที่ใช้รันระบบ ไปจนถึงการนำ AI เข้าไปทำงานกับเศรษฐกิจจริง

4 Fab ใหม่

Nikkei Asia รายงานว่าโครงการร่วมระหว่างภาครัฐและเอกชน จะมีการสร้างโรงงานผลิตชิป หรือ Fab ใหม่ 4 แห่ง แบ่งเป็น Samsung Electronics 2 แห่ง และ SK Hynix 2 แห่ง โดยเป้าหมายหลักคือการขยายกำลังผลิตและสร้างความได้เปรียบในชิปหน่วยความจำ

คำว่า Fab ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์หมายถึงโรงงานผลิตชิปที่ต้องใช้เงินลงทุนสูง เครื่องจักรเฉพาะทาง ห้องสะอาด ระบบน้ำ ไฟฟ้า และบุคลากรทักษะสูงครบชุด การประกาศสร้าง Fab ใหม่ 4 แห่งจึงไม่ได้เป็นเพียงการเพิ่มโรงงาน แต่เป็นการขยายฐานการผลิตเชิงยุทธศาสตร์ของประเทศ

นอกจากโรงงานผลิตชิปหลักแล้ว Samsung Electronics ยังมีแผนตั้งโรงงาน Packaging สำหรับ HBM ในภูมิภาค Chungcheong รวมถึงพื้นที่ Cheonan และ Onyang ด้วย Packaging ในบริบทนี้คือขั้นตอนประกอบและเชื่อมต่อชิปให้ทำงานได้ตามสเปก ซึ่งสำคัญมากสำหรับ HBM เพราะชิปชนิดนี้ต้องอาศัยเทคนิคการซ้อนชั้นและเชื่อมต่อข้อมูลที่ซับซ้อนกว่าหน่วยความจำทั่วไป

ฐานชิปใหม่ทางตะวันตกเฉียงใต้

ตัวเลข 800 ล้านล้านวอน เป็นกรอบการลงทุนร่วมระหว่างภาครัฐและเอกชนโดยรวม โดยมีรายงานว่าเมือง Gwangju และจังหวัด South Jeolla ทางตะวันตกเฉียงใต้ของประเทศ จะร่วมลงทุน 520 ล้านล้านวอน หรือประมาณ 336.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในโครงการนี้

ภายใต้แผนโดยรวม พื้นที่ตะวันตกเฉียงใต้ของเกาหลีใต้จะกลายเป็นที่ตั้งของกลุ่มโรงงานผลิตชิปขนาดใหญ่แห่งใหม่ เหตุผลสำคัญมาจากทรัพยากรด้านพลังงานในพื้นที่ที่ยังไม่ได้ถูกใช้เต็มศักยภาพ ซึ่งมีความสำคัญต่อทั้งโรงงานชิปและศูนย์ข้อมูล AI เพราะสองอุตสาหกรรมนี้ใช้ไฟฟ้าสูงมาก

พื้นที่ผลิตชิปเดิมของ Samsung และ SK Hynix อยู่ในเมืองบริวารทางใต้ของกรุงโซล เช่น Hwaseong, Icheon และ Pyeongtaek แต่เริ่มเผชิญข้อจำกัดด้านที่ดิน รวมถึงความกังวลเรื่องน้ำและไฟฟ้า การเลือกพื้นที่ใกล้ Gwangju จึงเชื่อมกับปัจจัยพื้นฐานที่จำเป็นต่อการผลิตชิปโดยตรง ไม่ใช่เพียงการกระจายการลงทุนไปต่างภูมิภาค

เนื่องจากอุตสาหกรรมเทคโนโลยีและการลงทุนจำนวนมากยังกระจุกตัวอยู่รอบกรุงโซล การผลักดันฐานผลิตใหม่ใน Gwangju และ South Jeolla จึงเป็นทั้งยุทธศาสตร์อุตสาหกรรมและนโยบายพัฒนาเศรษฐกิจภูมิภาคไปพร้อมกัน

อีกปัจจัยหนึ่งคือพื้นที่ดังกล่าวอยู่ใกล้สถาบันวิจัยและมหาวิทยาลัย เช่น Chonnam National University และ Gwangju Institute of Science and Technology ซึ่งสามารถเชื่อมกับการพัฒนาบุคลากรและองค์ความรู้ในระยะยาว

เงินลงทุนอาจเกิน 1,000 ล้านล้านวอน

แม้ตัวเลขที่ประกาศอย่างเป็นทางการจะอยู่ที่ 520 ล้านล้านวอน แต่สื่อท้องถิ่นรายงานว่าเงินลงทุนตามแผนทั้งหมดในช่วงหลายปีข้างหน้าอาจเกิน 1,000 ล้านล้านวอน หรือประมาณ 651.41 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

หากตัวเลขดังกล่าวเกิดขึ้นจริง โครงการนี้จะเป็นหนึ่งในความเคลื่อนไหวด้าน AI และเซมิคอนดักเตอร์ที่ใหญ่ที่สุดของเกาหลีใต้ เป้าหมายหลักคือการทำให้ประเทศอยู่แถวหน้าของห่วงโซ่อุปทานเทคโนโลยีโลก ในช่วงที่หลายประเทศกำลังเร่งดึงการผลิตชิปกลับมาอยู่ใกล้ฐานเศรษฐกิจของตัวเองมากขึ้น

อ้างอิง : Nikkei, Reuters