techsauce

“เอกนิติ-บีโอไอ” ผนึกพันธมิตรไทย–ญี่ปุ่น ชูสร้างการเติบโตร่วมกันอย่างยั่งยืน

2026-10-07T01:59:02+00:00

บีโอไอผนึกกำลังพันธมิตรไทย–ญี่ปุ่น ทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน และภาคธนาคาร จัดงาน Thailand–Japan Investment Forum 2026 เชื่อมโยงความร่วมมือด้านการลงทุนไทย–ญี่ปุ่นสู่การเติบโตอย่างยั่งยืน พร้อมนำเสนอทิศทางการส่งเสริมการลงทุน ความร่วมมือด้านเทคโนโลยี การพัฒนาบุคลากร ตลอดจนเครื่องมือทางธุรกิจจากภาคการเงินและตลาดทุน สนับสนุนทั้งการลงทุนใหม่และการยกระดับธุรกิจที่มีฐาน ในประเทศไทย

นายนฤตม์ เทอดสถีรศักดิ์ เลขาธิการคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (บีโอไอ) เปิดเผยว่า บีโอไอร่วมกับองค์การส่งเสริมการค้าต่างประเทศของญี่ปุ่น (JETRO) ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) ธนาคารเพื่อการส่งออกและนำเข้าแห่งประเทศไทย (EXIM BANK) ธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน) และธนาคาร SMBC จัดงาน Thailand–Japan Investment Forum 2026 ภายใต้แนวคิด “Investment Gateway for Sustainable Growth” ในวันที่ 7 ตุลาคม 2569 ณ โรงแรมสยามเคมปินสกี้ กรุงเทพฯ ซึ่งถือเป็นส่วนหนึ่งของการประชุม IMF–World Bank Group Annual Meetings 2026 โดยมีนักลงทุนเข้าร่วมงานกว่า 700 ราย จากทุกกลุ่มอุตสาหกรรม โดยเฉพาะกลุ่มยานยนต์ อิเล็กทรอนิกส์ เครื่องจักรและอุปกรณ์ และการเงิน ทั้งนี้ ภายในงานได้รับเกียรติจากนายเอกนิติ นิติทัณฑ์ประภาศ รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการคลัง กล่าวเปิดงานและแสดงวิสัยทัศน์ในการปฏิรูปเศรษฐกิจไทยในหัวข้อ “Thailand and Japan: Building the Next Chapter of Investment Partnership”

ไทย–ญี่ปุ่นต่อยอดลงทุน บีโอไอหนุนเติบโตต่อเนื่อง

นายเอกนิติ นิติทัณฑ์ประภาศ รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการคลัง กล่าวว่า ที่ผ่านมา ไทยและญี่ปุ่นเป็นพันธมิตรที่พัฒนาเศรษฐกิจและอุตสาหกรรมร่วมกันมาอย่างยาวนาน โดยในเวลานี้นับเป็นช่วงเวลาสำคัญที่สองประเทศจะต่อยอดความร่วมมือด้านการลงทุนเพื่อรองรับบริบทโลกใหม่ ทั้งการเปลี่ยนแปลงภูมิรัฐศาสตร์โลก ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี การเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน และการเข้าสู่สังคมสูงวัย ด้วยจุดแข็งของไทยที่เป็นผู้เชื่อมโยงที่ได้รับความไว้วางใจ (Trusted Connector) รัฐบาลจึงมุ่งขับเคลื่อนเศรษฐกิจผ่านยุทธศาสตร์ Quality Investment-led Growth โดยให้ความสำคัญกับการลงทุนที่มีคุณภาพ ในสาขาที่ไทยมีศักยภาพ ทั้งเกษตรอัจฉริยะและอาหารแปรรูป อิเล็กทรอนิกส์อัจฉริยะ ยานยนต์ แห่งอนาคต การแพทย์และสุขภาพ การท่องเที่ยวคุณภาพ ค้าปลีกและโลจิสติกส์ และเศรษฐกิจสร้างสรรค์ เพื่อยกระดับศักยภาพของไทยในระยะยาว

รองนายกฯ กล่าวเพิ่มเติมว่า นอกจากการลงทุนในอุตสาหกรรมดังกล่าวแล้ว ไทยและญี่ปุ่นยังสามารถ ต่อยอดความร่วมมือโดยอาศัยจุดแข็งของทั้งสองประเทศ ทั้งในด้านการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานและเทคโนโลยี AI พร้อมส่งเสริมให้ภาคธุรกิจใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ การพัฒนาพลังงานสะอาดที่ญี่ปุ่นมีความความโดดเด่น รวมถึงการเชื่อมการลงทุนกับแหล่งเงินทุนผ่านโครงการ BOI to IPO และผลักดันการพัฒนาตลาดคาร์บอนเครดิต โดยมีเป้าหมายให้นักลงทุนญี่ปุ่นเติบโตในประเทศไทย และใช้ประเทศไทยเป็นฐานในการขยายธุรกิจให้เติบโต อย่างยั่งยืน

ภายในงาน เลขาธิการบีโอไอ เปิดเผยว่า นักลงทุนญี่ปุ่นถือเป็นหนึ่งในนักลงทุนที่สำคัญที่สุดของประเทศไทย โดยในช่วงปี 2564 ถึงครึ่งแรกของปี 2569 มีคำขอรับการส่งเสริมการลงทุนจากญี่ปุ่นรวมกว่า 1,380 โครงการ มูลค่าเงินลงทุนกว่า 396,500 ล้านบาท โดยอุตสาหกรรมที่มีมูลค่าการลงทุนสูงสุด 3 อันดับแรก ได้แก่ กลุ่มเซมิคอนดักเตอร์และอิเล็กทรอนิกส์ ยานยนต์และชิ้นส่วน และเคมีและปิโตรเคมี นอกจากนี้ นักลงทุนญี่ปุ่นยังมีศักยภาพที่จะขยายการลงทุนในอุตสาหกรรมเป้าหมาย ได้แก่ อุตสาหกรรมชีวภาพและสีเขียว ยานยนต์ไฟฟ้าและชิ้นส่วนสำคัญ เซมิคอนดักเตอร์และอิเล็กทรอนิกส์ขั้นสูง AI และดิจิทัล ระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์ และศูนย์กลางธุรกิจระหว่างประเทศ ควบคู่กับการต่อยอดกิจการเดิมผ่านมาตรการยกระดับอุตสาหกรรมไปสู่ Smart & Sustainable Industry เพื่อสนับสนุนการนำเทคโนโลยีสมัยใหม่มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และเพิ่มการใช้พลังงานสะอาด

นอกจากนี้ เลขาธิการบีโอไอย้ำถึงมาตรการของไทยในการพัฒนาระบบนิเวศที่เอื้อต่อการลงทุนระยะยาว โดยเฉพาะการพัฒนาบุคลากรให้ตรงกับความต้องการของอุตสาหกรรม การพัฒนาซัพพลายเชนให้รองรับอุตสาหกรรมยุคใหม่ และการอำนวยความสะดวกในการดำเนินธุรกิจ ควบคู่กับการเพิ่มช่องทางระดมทุน ผ่านโครงการ BOI to IPO สำหรับผู้ประกอบการ โดยเฉพาะกลุ่มอุตสาหกรรม New Economy เพื่อสนับสนุนการขยายการลงทุนและการเติบโตอย่างยั่งยืนในประเทศไทย

เจโทรหนุนลงทุนเพื่อความยั่งยืน เชื่อมเทคโนโลยีญี่ปุ่น - ไทย

นายอาเบะ อิจิโระ (ABE Ichiro) ประธาน JETRO กรุงเทพฯ กล่าวว่า บริษัทญี่ปุ่นยังคงเดินหน้าลงทุนเพื่อความยั่งยืนในประเทศไทย ทั้งพลังงานหมุนเวียน ยานยนต์ไฟฟ้าและชิ้นส่วนสำคัญ พร้อมพัฒนาระบบโครงข่ายไฟฟ้าเพื่อรองรับการเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน โดยภาคยานยนต์ใช้กลยุทธ์ Multi-Pathway รองรับรถยนต์ไฟฟ้าแบตเตอรี่ ปลั๊กอินไฮบริด และไฮบริดตามความต้องการของตลาด ขณะที่การลงทุนในชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์และ เซมิคอนดักเตอร์ยังขยายตัวอย่างต่อเนื่อง พร้อมร่วมมือกับบริษัทไทยในการวิจัยพัฒนา และทดสอบพลังงานสะอาด เพื่อสนับสนุนการลดการปล่อยคาร์บอนควบคู่กับการเติบโตทางเศรษฐกิจและความมั่นคงทางพลังงาน

ขณะเดียวกัน JETRO มุ่งส่งเสริมความร่วมมือระหว่างบริษัทญี่ปุ่นกับบริษัทไทย ผ่านการจับคู่ธุรกิจ การวิจัยและพัฒนา และการนำเทคโนโลยีด้าน Green Transformation (GX), Digital Transformation (DX) และ Automation Transformation (AX) มาใช้ เพื่อยกระดับภาคการผลิตและสร้างอุตสาหกรรมใหม่ ทั้งนี้ การมีสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่คาดการณ์ได้ การแข่งขันที่เป็นธรรม และการส่งเสริมนวัตกรรมและผลิตภาพ เป็นปัจจัยสำคัญที่จะสนับสนุนให้บริษัทญี่ปุ่นดำเนินธุรกิจและลงทุนในประเทศไทยได้อย่างมั่นคงในระยะยาว

โดย JETRO พร้อมทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมความร่วมมือไทย–ญี่ปุ่น และสนับสนุนให้ประเทศไทย เป็นฐานสำคัญสำหรับการขยายธุรกิจในภูมิภาคอย่างยั่งยืนต่อไป

เชื่อมตลาดทุน–ภาคธนาคาร สนับสนุนการลงทุนระยะยาว

นายอัสสเดช คงสิริ กรรมการและผู้จัดการตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย กล่าวว่า ตลาดหลักทรัพย์ฯ มุ่งสนับสนุนการเติบโตของภาคธุรกิจและเศรษฐกิจไทยในระยะยาว โดยทำหน้าที่เป็นกลไกสำคัญในการเชื่อมโยงธุรกิจกับตลาดทุน เปิดโอกาสให้บริษัทที่มีศักยภาพเข้าถึงแหล่งเงินทุนและขยายการลงทุนผ่าน SET, mai และ LiVEx โดยเฉพาะผ่านความร่วมมือภายใต้โครงการ BOI to IPO ที่ช่วยส่งเสริมธุรกิจศักยภาพสูง รวมถึง กลุ่มอุตสาหกรรม New Economy ให้เข้าถึงตลาดทุนและขยายการลงทุนในประเทศไทย

นอกจากนั้น ตลาดหลักทรัพย์ฯ ยังมุ่งพัฒนากลไกและโครงสร้างพื้นฐานเพื่อสนับสนุนการดำเนินธุรกิจตามหลักสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล (ESG) ในระยะยาว ทั้งในระดับบริษัทและคู่ค้าตลอดห่วงโซ่อุปทาน (Supply chain) เช่น โครงการ JUMP+ ที่สนับสนุนบริษัทจดทะเบียนจัดทำแผนพัฒนาธุรกิจ แผนยกระดับ ธรรมาภิบาล และแผนลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก รวมถึงการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านความยั่งยืน อาทิ SETCarbon เพื่อช่วยให้ภาคธุรกิจสามารถบริหารจัดการคาร์บอนอย่างเป็นระบบ ตอบสนองต่อมาตรฐานด้านความยั่งยืนที่เพิ่มขึ้น และเตรียมความพร้อมสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ

นายชลัช รัตนบุญนิธิ กรรมการผู้จัดการ ธนาคารเพื่อการส่งออกและนำเข้าแห่งประเทศไทย (EXIM BANK) กล่าวว่า EXIM BANK มุ่งเป็นพันธมิตรสนับสนุนผู้ประกอบการเปลี่ยนผ่านสู่ความยั่งยืน โดยร่วมมือกับภาครัฐ ภาคเอกชน และสถาบันการเงิน เพื่อสร้างความเชื่อมั่นและดึงดูดเงินทุนสำหรับการลงทุนระยะยาว โดยระดมทุนผ่านตราสารหนี้สีเขียว (Green Bond) จำนวน 8,500 ล้านบาท ตราสารหนี้สีน้ำเงิน (Blue Bond) จำนวน 3,000 ล้านบาท และตราสารหนี้เพื่อความยั่งยืน (Sustainability Bond) จำนวน 3,000 ล้านบาท ควบคู่กับการสนับสนุนการเงินเพื่อการเปลี่ยนผ่าน สินเชื่อที่เชื่อมโยงกับเป้าหมายความยั่งยืน การประกันการส่งออกและการลงทุน และคำปรึกษาด้าน ESG เพื่อช่วยธุรกิจบริหารความเสี่ยง เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน และเติบโตอย่างยั่งยืน

นอกจากนี้ เพื่อต่อยอดข้อมูลจากเวทีสัมมนาสู่การวางแผนลงทุน ภายในงานยังมีช่วง Business & Investment Clinic ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้ประกอบการรับคำปรึกษาจากบีโอไอ ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย EXIM BANK ธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน) และธนาคาร SMBC เกี่ยวกับมาตรการส่งเสริมการลงทุน ช่องทางระดมทุน และบริการทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินธุรกิจ

ทำไมการ 'พักสมอง' ถึงช่วยแก้ปัญหาได้ รู้จัก Incubation Effect ที่บอกว่าบางคำตอบอาจมาตอนที่ไม่ได้นึกถึง

2026-10-06T23:38:23+00:00

เคยเป็นไหมนั่งจมอยู่กับปัญหาเป็นชั่วโมงแล้วคิดไม่ออก สมองตื้อไปหมด แต่พอลุกไปพัก เดินเล่น อาบน้ำ หรือล้างจาน จู่ ๆ ไอเดียก็ปิ๊งขึ้นมา ในทางจิตวิทยาปรากฏการณ์นี้มีชื่อเรียกว่า Incubation Effect หรือการปล่อยให้ความคิดฟักตัว ทฤษฎีนี้บอกว่าการถอยออกมาจากปัญหาแล้วไปพัก ช่วยให้เราแก้ปัญหาได้ดีกว่าการดันทุรังนั่งคิดติดกันนาน ๆ

กระบวนการนี้แบ่งเป็น 3 ระยะ

เจอทางตัน พยายามแก้ปัญหาเต็มที่แล้ว แต่ก็ยังตื้อ คิดไม่ออก
พักสมอง ลองทิ้งปัญหาไว้ก่อน แล้วลุกไปทำอย่างอื่นที่ไม่ต้องคิดเรื่องนั้นหรือพักเฉย ๆ ก็ได้
กลับมาลุยต่อ กลับมาดูปัญหาเดิมอีกครั้งด้วยมุมมองที่สดใหม่ ตอนนี้แหละที่เรามักจะมองเห็นทางออกและแก้ปัญหาได้ง่ายขึ้น

เรื่องนี้เกิดขึ้นในชีวิตประจำวันของเราตลอดเวลา ตัวอย่างที่เห็นชัดคือ ‘การใจลอย’ ซึ่งเป็นการพักระยะสั้น เวลาที่เราทำอะไรเพลิน ๆ อย่างล้างจานหรือนั่งรถเมล์ แล้วปล่อยใจให้เหม่อ สมองจะแอบเอาข้อมูลต่าง ๆ มาเชื่อมกันจนเกิดไอเดียใหม่ได้โดยที่เราไม่รู้ตัว

ทำไมเวลาไม่คิดถึงทำให้คิดออก

อย่างแรกคือตอนที่เราปล่อยใจลอย สมองจะเชื่อมเรื่องที่ไม่เกี่ยวข้องกันได้อย่างอิสระ อย่างที่สองคือการพักยังช่วยให้สมองลืมวิธีแก้ปัญหาแบบผิด ๆ หรือกรอบความคิดเดิมที่เรายึดติดไว้ตอนแรก เหมือนได้รีเซ็ตแล้วเรียงปัญหาในหัวใหม่และที่สำคัญที่สุดถึงเราจะคิดว่าไม่ได้สนใจปัญหานั้นแล้ว แต่จิตใต้สำนึกยังคงประมวลผลอยู่เงียบ ๆ เพื่อหาคำตอบให้เรา

Incubation Effect บอกอะไรกับคนทำงาน

แนวคิดนี้น่าสนใจมากสำหรับโลกการทำงาน ที่หลายคนยังติดภาพว่าต้องทำงานหนักตลอดเวลา ถึงจะเรียกว่าขยัน แต่ความจริงแล้วงานบางอย่างอาจไม่ได้ต้องการเวลานั่งหน้าจอนานที่สุด แต่จริง ๆ แล้วสมองเราต้องการเวลาพักเบรกบ้าง ยิ่งถ้าเป็นงานที่ต้องคิดวิเคราะห์หรือใช้ความครีเอทีฟหนัก ๆ ยิ่งจำเป็น

พอเจอปัญหาที่แก้ไม่ตก การฝืนคิดต่ออาจทำให้เราย่ำอยู่กับที่ การอนุญาตให้ตัวเองได้พักจึงเป็นตัวช่วยสำคัญที่ทำให้เราปล่อยความคิดให้ล่องลอย

ผ่อนคลาย ไม่เครียดจนสมองตื้อ
หลุดจากวิธีคิดเดิม ๆ ที่ทำแล้วไม่เวิร์ก
ปะติดปะต่อไอเดียใหม่ ๆ ที่ตอนแรกนึกไม่ถึง
กลับมามองปัญหาเดิมด้วยมุมมองใหม่ที่ชัดเจนขึ้น เหมือนได้รีเฟรชตัวเอง

ในมุมมองทางจิตวิทยาสิ่งนี้เรียกว่า Incubation Effect ซึ่งชี้ให้เห็นว่าการแก้ปัญหาไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะตอนที่เราตั้งใจคิดอย่างหนักเท่านั้น หลายครั้งคำตอบกลับปรากฏขึ้นหลังจากที่เราปล่อยวางและไปพัก นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไม 'การหยุดพัก' จึงไม่ใช่เรื่องเสียเวลา แต่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการคิดที่สำคัญไม่แพ้กัน

ในยุคที่ค่านิยมการบ้างานทำให้เราเชื่อว่าต้องลุยไม่หยุดถึงจะดี การหยุดพักจึงมักถูกมองว่าเป็นการอู้งาน แต่ความจริงแล้ว นี่คือกลไกสำคัญที่ช่วยให้สมองทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนั้นวันไหนที่รู้สึกคิดงานไม่ออก ลองลุกไปเปลี่ยนบรรยากาศ หาอะไรดื่ม หรือพักสายตาสักครู่ แล้วปล่อยให้สมองตกตะกอนหาคำตอบด้วยตัวมันเองดู เดี๋ยวคำตอบดีๆ ก็จะโผล่มาเอง

อ้างอิง: labvanced

Google เปิดตัวโมเดลค้นหาใหม่ ‘EmbeddingGemma 2’ ค้นได้ทั้งข้อความ โค้ด ภาพ วิดีโอ เสียง ในโมเดลเดียว

2026-10-06T21:53:36+00:00

พิมพ์คำค้นว่า 'คลื่นทะเลยามพระอาทิตย์ตก' แล้วระบบดึงขึ้นมาได้ทั้งรูปถ่ายชายหาดตอนเย็นและไฟล์เสียงคลื่นซัดฝั่ง ทั้งที่ไม่มีไฟล์ไหนติดป้ายคำนี้ไว้เลย นี่คือตัวอย่างที่ Google ใช้อธิบายโมเดลตัวใหม่ เพราะระบบค้นหาและผู้ช่วย AI ทุกวันนี้ต้องทำงานกับข้อมูลหลายรูปแบบพร้อมกัน ตั้งแต่เอกสารเทคนิค ซอร์สโค้ด ไปจนถึงรูปภาพ คลิปวิดีโอ และไฟล์เสียง โจทย์ที่ยากคือการหาโมเดลที่ค้นได้แม่น ตอบสนองเร็ว และไม่ต้องพึ่งเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ทั้งตอนรันและตอนจัดทำดัชนีข้อมูล

Google จึงเปิดตัว EmbeddingGemma 2 โมเดล Open-weight ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ซึ่งเปิดให้ดาวน์โหลดน้ำหนักโมเดลไปใช้งาน ดัดแปลง และนำไปใช้เชิงพาณิชย์ได้ โมเดลนี้พัฒนาต่อยอดจาก Gemma 4 มีขนาดไม่ถึง 1 พันล้านพารามิเตอร์ แต่แปลงได้ทั้งข้อความ โค้ด ภาพ วิดีโอ และเสียงให้อยู่ในพื้นที่เวกเตอร์ (Vector Space) เดียวกันขนาด 768 มิติ จุดเด่นอีกข้อคือโครงสร้างแบบแยกส่วน ทำให้นักพัฒนาเลือกโหลดเฉพาะส่วนที่ต้องใช้ได้ ตั้งแต่ 270 ล้านพารามิเตอร์สำหรับข้อความและโค้ด ไปจนถึง 740 ล้านพารามิเตอร์เมื่อเปิดครบทุกรูปแบบ

Embedding คืออะไร และทำไม 'ทุกไฟล์ต้องพูดภาษาเดียวกัน'

ก่อนจะไปถึงความสามารถใหม่ ต้องเข้าใจก่อนว่า Embedding คือการแปลงเนื้อหาให้กลายเป็นชุดตัวเลขยาว ๆ (เวกเตอร์) ที่เก็บ 'ความหมาย' ของเนื้อหานั้นไว้ เนื้อหาที่มีความหมายใกล้กันจะได้ชุดตัวเลขที่อยู่ใกล้กัน ระบบจึงค้นหาตามความหมายได้ โดยไม่ต้องพึ่งคำที่ตรงกันเป๊ะ เทคนิคนี้เป็นหัวใจของระบบค้นหาสมัยใหม่ และของ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ซึ่งเป็นวิธีที่ให้ AI ค้นเอกสารที่เกี่ยวข้องมาอ่านก่อนตอบคำถาม เพื่อให้คำตอบอิงข้อมูลจริงมากขึ้น

ปัญหาเดิมคือข้อมูลแต่ละประเภทมักต้องใช้โมเดลคนละตัว แล้วนำมาต่อกันเป็นทอด ๆ แต่ EmbeddingGemma 2 เปลี่ยนแนวทางนี้ โดยให้ข้อมูลแต่ละประเภทผ่านตัวเข้ารหัส (Encoder) เฉพาะทางของมันก่อน จากนั้นจึงส่งต่อเข้าแกนกลางร่วมกัน ผลลัพธ์ทุกชิ้นจึงไปอยู่ในพื้นที่ 768 มิติเดียวกัน เมื่อเป็นเช่นนั้น คำค้นที่เป็นข้อความจึงนำไปเทียบกับรูปภาพหรือไฟล์เสียงได้ตรง ๆ ว่ามีความหมายใกล้เคียงกันแค่ไหน

ประกอบร่างได้ 4 แบบ โหลดเท่าที่ใช้ ไม่เปลืองหน่วยความจำ

โครงสร้างแบบแยกส่วนนี้ประกอบด้วยชิ้นส่วนหลัก 3 ชิ้น ชิ้นแรกคือส่วนข้อความและโค้ดขนาด 270 ล้านพารามิเตอร์ ซึ่งดัดแปลงมาจาก Gemma 4 และรับข้อมูลได้ยาวสูงสุด 8,192 โทเคนต่อครั้ง ชิ้นที่สองคือส่วนภาพที่เพิ่มมาอีก 170 ล้านพารามิเตอร์ รองรับทั้งรูปภาพ เอกสารที่มีภาพประกอบอย่างไฟล์ PDF สไลด์ หรือกราฟ รวมถึงเฟรมจากวิดีโอ ส่วนชิ้นสุดท้ายคือส่วนเสียงอีก 300 ล้านพารามิเตอร์ ที่รับไฟล์เสียงดิบได้โดยตรง ทั้งเสียงพูดและเสียงทั่วไป

นักพัฒนาจึงประกอบโมเดลได้ 4 ขนาดตามลักษณะข้อมูล ได้แก่ 270 ล้านพารามิเตอร์สำหรับข้อความล้วน 440 ล้านพารามิเตอร์เมื่อเพิ่มภาพและวิดีโอ 570 ล้านพารามิเตอร์เมื่อเพิ่มเสียง และ 740 ล้านพารามิเตอร์เมื่อเปิดครบทุกรูปแบบ ส่วนที่ปิดไว้จะไม่ถูกโหลดเข้าหน่วยความจำเลย จึงประหยัดได้ทั้งพื้นที่เก็บน้ำหนักโมเดลและหน่วยความจำช่วงที่ใช้งานหนักที่สุด

ที่สำคัญกว่านั้นคือทั้ง 4 แบบโหลดมาจากไฟล์โมเดลชุดเดียวกัน จึงใช้พื้นที่เวกเตอร์เดียวกันทั้งหมด หมายความว่าคำค้นที่แปลงด้วยเวอร์ชันข้อความล้วน 270 ล้านพารามิเตอร์ ยังนำไปจับคู่กับเอกสารที่แปลงด้วยเวอร์ชันเต็มได้ทันที และถ้าวันหนึ่งองค์กรที่เริ่มจากคลังข้อความอย่างเดียวอยากเพิ่มรูปภาพหรือไฟล์เสียงเข้าไป ก็แค่โหลดโมเดลใหม่โดยเปิดส่วนที่ต้องการ โดยไม่ต้องประมวลผลข้อมูลเดิมซ้ำ

นอกจากนี้ EmbeddingGemma 2 ยังใช้ตัวตัดคำ (Tokenizer) และสถาปัตยกรรมส่วนเสียงแบบเดียวกับ Gemma 4 ดังนั้นเมื่อนำทั้งสองโมเดลมาทำระบบ RAG ที่รันบนอุปกรณ์ด้วยกัน จึงใช้หน่วยความจำรวมน้อยลง

เก่งโค้ดขึ้น 14% เปิดทางให้ AI Agent ค้นโค้ดในเครื่องได้เอง

นอกจากการรองรับข้อมูลหลายรูปแบบแล้ว อีกจุดที่ Google ชูคือความเข้าใจโค้ดที่ดีขึ้นชัดเจน โดย EmbeddingGemma 2 ทำคะแนนในชุดทดสอบ Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) หมวดโค้ดได้สูงกว่า EmbeddingGemma รุ่นแรก 14% ขณะที่ยังรักษาความแม่นยำด้านข้อความหลายภาษาไว้ได้เท่ารุ่นเดิม และยังเพิ่มความสามารถค้นหาภาพ วิดีโอ และเสียงเข้ามา จุดนี้ทำให้โมเดลเหมาะกับการจัดทำดัชนีโค้ดที่เก็บไว้ในเครื่อง และการให้ AI Agent ค้นหาโค้ดได้เอง

Google สาธิตเรื่องนี้ด้วยการนำซอร์สโค้ดทั้งหมดของไลบรารี transformers จาก Hugging Face มาแปลงเป็น Embedding ด้วยเวอร์ชันข้อความล้วน 270 ล้านพารามิเตอร์ จากนั้นให้ AI Agent ที่ขับเคลื่อนด้วย Gemma 4 26B A4B ผ่านเครื่องมือ Pi Agent Harness ค้นหาในโค้ดขนาดใหญ่นี้ โดยเทียบความหมายของคำถามกับโค้ดแต่ละส่วน แทนการไล่หาคำที่ตรงกัน

หั่นเวกเตอร์ให้สั้นลง ประหยัดที่เก็บได้ถึง 6 เท่า

เมื่อข้อมูลมีปริมาณมหาศาล ต้นทุนที่ตามมาคือพื้นที่เก็บเวกเตอร์ EmbeddingGemma 2 จึงใช้เทคนิค Matryoshka Representation Learning (MRL) ซึ่งตั้งชื่อตามตุ๊กตาแม่ลูกดกของรัสเซีย แนวคิดคือฝึกโมเดลให้เรียงข้อมูลสำคัญไว้ช่วงต้นของเวกเตอร์ เวลาตัดส่วนท้ายทิ้ง ส่วนที่เหลือจึงยังใช้งานได้ ผู้ใช้เลือกตัดจาก 768 มิติลงเหลือ 512, 256 หรือ 128 มิติได้ โดยมีเงื่อนไขว่าคำค้นกับเอกสารต้องใช้จำนวนมิติเท่ากัน

ตัวเลขที่ Google ยกมาให้เห็นภาพคือ การเก็บเวกเตอร์ 768 มิติจำนวน 1 ล้านชุดในรูปแบบตัวเลข bfloat16 ใช้หน่วยความจำราว 1.5 GB แต่ถ้าตัดเหลือ 128 มิติจะใช้เพียงราว 250 MB ส่วนต่าง 6 เท่านี้ทำให้เก็บข้อมูลได้มากขึ้น 6 เท่าในงบหน่วยความจำเท่าเดิม และช่วยให้ดัชนีขนาดใหญ่อยู่ในหน่วยความจำหรือบนอุปกรณ์ได้ง่ายขึ้น

ถึงอย่างนั้น การตัดมิติก็แลกมากับคุณภาพที่ลดลง Google จึงให้แนวทางเลือกไว้ว่า 768 หรือ 512 มิติเหมาะกับการค้นหาข้ามประเภทข้อมูล (เช่น ใช้ข้อความค้นหารูปภาพหรือไฟล์เสียง) และการค้นเอกสารที่มีภาพประกอบ หรืองานที่ต้องการผลค้นหาครบถ้วนมากกว่าการประหยัดพื้นที่ ส่วน 256 มิติช่วยลดพื้นที่เก็บลง 3 เท่า โดยยังรักษาคุณภาพด้านข้อความและโค้ดไว้ได้เกือบทั้งหมด และราว 95% สำหรับการค้นภาพ วิดีโอ และเสียงพูด

สำหรับ 128 มิติ แม้จะลดพื้นที่เก็บได้ 6 เท่าและยังรักษาคุณภาพด้านข้อความและโค้ดไว้ราว 90% แต่การค้นภาพ วิดีโอ และเสียงพูดจะเหลือคุณภาพราว 75% จึงเหมาะกับคลังข้อความขนาดใหญ่ หรือการคัดผลลัพธ์รอบแรกก่อนส่งไปจัดอันดับซ้ำ (Re-ranking) อย่างละเอียด Google แนะนำให้ทดสอบกับข้อมูลจริงก่อนนำ 128 มิติไปใช้กับการค้นหาข้ามประเภทข้อมูล และสรุปหลักง่าย ๆ ไว้ว่า 'โหลดเฉพาะส่วนที่ข้อมูลต้องใช้ และตัดมิติเฉพาะเมื่อพื้นที่เก็บหรือความเร็วบังคับ'

รวมข้อความ รูป และคลิปไว้ในเวกเตอร์เดียว ด้วยโค้ดไม่กี่บรรทัด

ในฝั่งการใช้งานจริง นักพัฒนาเรียกใช้ EmbeddingGemma 2 ได้ผ่านไลบรารี sentence-transformers ตั้งแต่เวอร์ชัน 6.1.0 ขึ้นไป โดยโหลดโมเดลจากรหัส google/embeddinggemma-2 และถ้าต้องการปิดส่วนภาพหรือส่วนเสียง ก็แค่กำหนดค่าตอนโหลดโมเดลให้ข้ามส่วนนั้นไป

เนื่องจากโมเดลถูกฝึกมาพร้อมคำสั่งสั้น ๆ ที่บอกว่ากำลังทำงานประเภทไหน การค้นหาจึงควรแปลงคำค้นและเอกสารด้วยคำสั่งต่างกัน คือ SearchQuery สำหรับคำค้น และ Document สำหรับเอกสาร ส่วนไฟล์ภาพ วิดีโอ และเสียง สามารถส่งเข้าไปได้ตรง ๆ โดยไม่ต้องมีคำสั่งกำกับ

ความสามารถที่น่าสนใจกว่านั้นคือการรวมข้อมูลหลายรูปแบบไว้ในเวกเตอร์เดียว เช่น หน้าสินค้ารองเท้าเดินป่ากันน้ำที่มีทั้งคำบรรยาย รูปสินค้า และคลิปทดสอบการยึดเกาะบนหินเปียก นักพัฒนาแค่ใส่ตัวระบุตำแหน่งภาพและวิดีโอแทรกไว้ในข้อความ โมเดลก็จะสร้าง Embedding ชุดเดียวที่สรุปความหมายของทั้งหน้า แล้วนำไปจับคู่กับคำค้นอย่าง 'รองเท้าเดินป่ากันน้ำ' ได้ทันที

ทุกรูปแบบข้อมูลใช้โควตา 8,192 โทเคนต่อครั้งร่วมกัน โดยวิดีโอจะถูกดึงภาพมาวิเคราะห์ 1 เฟรมต่อวินาทีเป็นค่าเริ่มต้น และรับเป็นไฟล์ MP4 ส่วนเสียงควรเป็นแบบโมโน 16 kHz ไฟล์ทั้งหมดส่งเข้าไปได้ทั้งในรูปตำแหน่งไฟล์ ลิงก์ (สำหรับภาพและเสียง) หรือข้อมูลที่โหลดไว้ในหน่วยความจำแล้ว

EmbeddingGemma 2 เปิดให้นักพัฒนาดาวน์โหลดไปใช้งานได้แล้วภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 สำหรับทีมที่กำลังสร้างระบบค้นหาหรือระบบ RAG ที่ต้องรองรับทั้งเอกสาร โค้ด รูปภาพ และเสียง โมเดลขนาดไม่ถึง 1 พันล้านพารามิเตอร์ตัวนี้อาจเป็นทางเลือกที่ทำให้ตัวอย่าง 'คลื่นทะเลยามพระอาทิตย์ตก' เกิดขึ้นได้จริงบนเครื่องของตัวเอง

ที่มา: Google Developers Blog, Google

Google เปิดตัว Nano Banana 2.1 AI วาดรูปสุดแม่น ดึงข้อมูล Google Image Search ก่อนวาด

2026-10-06T21:33:41+00:00

Google เปิดตัว Nano Banana 2.1 โมเดล AI สร้างและแก้ไขภาพรุ่นล่าสุด มาพร้อมการอัปเกรดประสิทธิภาพที่ชนะรุ่นพี่ทุกหมวด และไฮไลต์สำคัญคือ การหั่นราคาลงครึ่งหนึ่ง เพื่อเจาะตลาดนักพัฒนาและองค์กรในวงกว้าง

พร้อมเปิดใช้งานแบบ General Availability (GA) ทันทีบน Gemini API ในชื่อ gemini-nano-banana-2.1 ถือเป็นการปรับทิศทางครั้งใหญ่ของ Google จากเดิมที่ตระกูล Nano Banana วางจุดยืนในกลุ่มโมเดลพรีเมียม สู่การเป็นโมเดลที่เข้าถึงง่ายทั้งด้านราคาและความเร็ว

Nano Banana 2.1 คืออะไร

Nano Banana 2.1 เป็นโมเดลในตระกูล Gemini 3 ที่พัฒนาบนฐานของ Gemini 3.6 Flash มีจุดเด่นคือการเป็น Natively Multimodal หรือการเข้าใจทั้งภาพและข้อความพร้อมกันตั้งแต่แรก ไม่ใช่เอา AI ภาษามาต่อกับ AI วาดรูปทีหลัง ทำให้สั่งงานได้ฉลาดและแม่นยำขึ้น

สเปกและจุดเด่นทางเทคนิค

Input & Context Window: รองรับข้อความ เอกสาร ภาพ และวิดีโอ (ไม่รองรับเสียง) พร้อม Context Window สูงสุด 1 ล้านโทเคน
Output: สร้างภาพและข้อความตอบกลับได้สูงสุด 64K โทเคน
ความละเอียดภาพ: เลือกได้ 3 ระดับ ได้แก่ 1K, 2K และ 4K โดยตัดความละเอียด 512px ออก
Multi-Reference: ใส่ภาพอ้างอิงได้สูงสุด 14 ภาพ (ภาพวัตถุ 10 ภาพ และภาพตัวละคร 4 ภาพ)
Aspect Ratio: รองรับสัดส่วนภาพหลากหลาย จนถึงภาพแนวกว้างพาโนรามาอัตราส่วน 8:1
Thinking Mode: เลือกระดับการคิดวิเคราะห์ก่อนวาดภาพได้ 3 ระดับ คือ minimal, medium และ high (ค่าเริ่มต้นคือ medium)
Real-time Grounding: ดึงข้อมูลจริงจาก Google Search และเพิ่ม Google Image Search ช่วยให้การเรนเดอร์สิ่งที่มีอยู่จริงมีความแม่นยำสูง
SynthID Watermark: ฝังลายน้ำดิจิทัลที่ไม่สามารถมองเห็นด้วยตาเปล่าไว้ในทุกภาพ เพื่อใช้ตรวจสอบการสร้างด้วย AI

ทำไมรุ่นนี้ถึงเก่งกว่ารุ่นเดิม?

จากผลการทดสอบของ Google โดยให้คนจริงเปรียบเทียบผลงานกันแบบภาพต่อภาพ พบว่ารุ่น 2.1 ทำผลงานชนะรุ่นเดิมเกือบทุกเรื่อง โดยสรุปจุดเด่นได้ดังนี้

วาดอินโฟกราฟิกและใส่ข้อความแม่นยำขึ้น: ปัญหาเดิมของ AI วาดรูปคือ มักจะวาดตัวหนังสือเบลอ ๆ หรือให้ข้อมูลผิด ๆ แต่รุ่นนี้วาดตัวเลข แผนภูมิ และข้อความประกอบภาพได้ถูกต้องมากขึ้นถึง 3 เท่า

วาดตัวละครหลายตัวได้ไม่มั่ว: เวลาสั่งแก้ภาพที่มีคนหลาย ๆ คน โมเดลรุ่นเก่ามักจะจำสับสน หน้าตาหรือชุดสลับกันไปหมด แต่รุ่นนี้สามารถรักษาหน้าตาและเอกลักษณ์ของตัวละครแต่ละคนไว้ได้อย่างแม่นยำ

แก้ไขเฉพาะจุดได้เนียนตา: สั่งระบายสีทับเพื่อแก้เฉพาะส่วน (Masking) ได้เนียนขึ้น เช่น เปลี่ยนเฉพาะเสื้อผ้า หรือแก้เฉพาะของที่ถืออยู่ โดยไม่ทำให้ส่วนอื่นของรูปเบี้ยวหรือเปลี่ยนไป

อีกหนึ่งไฮไลต์ใหญ่คือ Google ปรับราคาลงมา 50% จากรุ่นก่อน ทำให้ฝั่งแอปพลิเคชันหรือนักพัฒนาที่ต้องดึง AI ไปสร้างภาพจำนวนมากมีต้นทุนถูกลง เช่น ถ้าสั่งให้ AI สร้างภาพแบบส่งงานทิ้งไว้ (รอผลภายใน 24 ชั่วโมง) ราคาจะ ลดลงไปอีกครึ่งหนึ่ง เหลือภาพละไม่ถึง 60 สตางค์

สำหรับใครที่ใช้อยู่ในระบบเดิม (Nano Banana 2) ต้องรีบย้ายระบบมาใช้รุ่น 2.1 เพราะ Google จะปิดบริการรุ่นเดิมในวันที่ 29 ตุลาคม 2026 นี้แล้ว

ปัจจุบัน Google เริ่มปล่อย Nano Banana 2.1 ให้ได้ใช้งานกันแล้ว ทั้งบน Gemini App, ระบบค้นหา Google Search (AI Mode), เครื่องมือทำวิดีโอ Google Flow, เครื่องมือออกแบบ Google Stitch, ระบบโฆษณา Google Ads รวมถึงนักพัฒนาซอฟต์แวร์ผ่าน Gemini API

อ้างอิง: https://deepmind.google/models/model-cards/nano-banana-2-1/

Anthropic เปิดตัว ‘Claude for Google Workspace’ ดึงพลัง AI สู่ Docs, Sheets และ Slides

2026-10-06T20:17:38+00:00

Claude ประกาศเปิดตัว Claude for Google Workspace ในสถานะ Public Beta อย่างเป็นทางการ โดยจะเปิดให้ผู้ใช้งาน Claude ในแพลนเสียเงินทุกระดับสามารถดึงความสามารถของ AI เข้ามาช่วยทำงานได้โดยตรงภายใน Google Docs, Google Sheets และ Google Slides โดยไม่ต้องสลับหน้าจอไปมาอีกต่อไป

นอกจากนี้ Anthropic ยังได้ปล่อย Google Docs, Sheets, and Slides Connector (Beta) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สั่งการจากหน้าแชท Claude ปกติ เพื่อให้สร้าง แก้ไข หรือดึงข้อมูลข้ามไปยังไฟล์ของ Google ได้อย่างราบรื่นแบบ Two-way Integration

เจาะลึก 3 ฟังก์ชันหลัก Claude เข้าไปช่วยทำอะไรได้บ้าง?

1. Google Docs: แก้ไขฉลาด ไม่ทำลายฟอร์แมต

Claude จะปรากฏเป็นแถบด้านข้าง (Sidebar) ที่สามารถอ่านบริบทของเอกสารทั้งฉบับ และเข้าใจได้ทันทีว่าผู้ใช้กำลังไฮไลต์ข้อความส่วนใดอยู่

Direct Edit: แก้ไขข้อความได้ทันทีโดยคงรูปแบบตัวอักษร สี และสไตล์เดิมไว้ครบถ้วน
Suggestion Cards: กรณีที่มีการแก้ไขเนื้อหาเป็นวงกว้าง ระบบจะแสดงการเปลี่ยนแปลงเป็นการ์ดข้อเสนอแนะเพื่อให้ผู้ใช้กดตรวจสอบก่อนนำไปใช้จริง

2. Google Sheets: สาย Data ปลื้ม รองรับทั้ง Native Formula และ Python

ฝั่งสเปรดชีตถือเป็นการอัปเกรดที่ทรงพลังที่สุดสำหรับคนทำงานข้อมูล

เขียนสูตร, ทำ Pivot Table และสร้างชาร์ตแบบ Native บน Google Sheets
จัดการข้อมูลขั้นสูง: ทำ Data Cleaning และรวมข้อมูลจากหลายแหล่งได้ด้วยสคริปต์ Python

ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถอัปโหลดไฟล์ Raw Data แล้วสั่งให้ Claude สร้างรายงานเปรียบเทียบงบประมาณเทียบกับยอดใช้จริง (Budget vs Actual) แยกแท็บตามทีม พร้อมสร้างกราฟสรุปและชี้จุดผิดปกติ (Overbudget) ให้อัตโนมัติ

3. Google Slides: คุม CI และเลย์เอาต์แม่นยำ พร้อมระบบตรวจงานตัวเอง

แก้ Pain Point เดิมของงานพรีเซนเทชันที่ AI มักทำหน้าตาสไลด์หลุดธีม ด้วยความสามารถ เช่น

สร้างสไลด์ใหม่โดยยึด Layout, ฟอนต์ และโทนสีตามเด็คเดิมของเอกสาร
Self-Audit: ตรวจสอบความเรียบร้อยของสไลด์ หาจุดที่วัตถุซ้อนทับกัน ตัวหนังสือล้นขอบ หรือฟอนต์อ่านยาก
อิสระในการควบคุม: เลือกได้ว่าจะให้ 'ถามก่อนแก้' หรือ 'แก้ให้อัตโนมัติ'

การทำงานทั้งหมดนี้ผู้ใช้งานสามารถปรับโหมดการทำงานได้ตามลักษณะงาน อาทิ

Ask before edits (Default): ทุกการเปลี่ยนแปลงจะมี Notification Card ขึ้นมาให้กดยืนยันก่อน เหมาะสำหรับเอกสารทางการหรืองานที่ต้องการความละเอียดสูง

Accept all edits: ปล่อยให้ Claude แก้ไขเนื้อหาไปอย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องรอกดอนุมัติ เพิ่มความเร็วในการทำงานสำหรับดราฟต์แรก

ในด้านความปลอดภัย Claude จะเข้าถึงไฟล์ตามสิทธิ์การแชร์ของบัญชี Google Workspace เดิม และยังคงเชื่อมต่อกับชุด Skills และ Connectors เดิมที่ผู้ใช้ตั้งค่าไว้บนแพลตฟอร์ม Claude

และเพื่อเจาะตลาดลูกค้ากลุ่มสถาบันการเงินและองค์กรขนาดใหญ่ที่มีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยเข้มงวด Anthropic ได้ใส่ฟีเจอร์ระดับองค์กรมาให้พร้อมใช้งาน ได้แก่

Compliance API: สำหรับตรวจสอบและกำกับดูแลข้อมูลตามมาตรฐานอุตสาหกรรม
CMEK (Customer-Managed Encryption Keys): องค์กรเป็นผู้ถือกุญแจเข้ารหัสข้อมูลเอง
OpenTelemetry Audit Export: ส่งออกประวัติการเรียกใช้งานไปยังระบบ Security & Monitoring ภายในของบริษัท
Centralized Deployment: ผู้ดูแลระบบสามารถติดตั้งและกำหนดสิทธิ์ผู้ใช้งานได้จาก Google Admin Console

การเรียกใช้งาน Claude for Google Workspace

วิธีติดตั้ง: ติดตั้งผ่าน Google Workspace Marketplace จากนั้นเปิดเอกสารที่ต้องการ แล้วไปที่เมนู Extensions > Claude > Open Claude

หมายเหตุสำหรับบัญชีองค์กร: ผู้ดูแลระบบ (Admin/Owner) ต้องเปิดใช้งาน Connector บนระบบก่อน สมาชิกในองค์กรจึงจะเริ่มใช้งานได้

อ้างอิง: claude.com

AI อ้างตัวเป็น Claude แต่ตัวจริงคือ ‘โมเดลจีน’ ขบวนการ AI Agent จีน รันบน Tencent นักวิจัยพบแอบไปดูดข้อมูลจาก Alibaba

2026-10-06T19:38:59+00:00

ประตูไหนของสวนสัตว์เฉิงตูที่คนใช้มากที่สุด คำตอบคือประตูทิศเหนือ 71% แต่คนที่อยากรู้เรื่องนี้ไม่ใช่นักท่องเที่ยว กลับเป็น AI Agent จำนวนมากที่รันอยู่บนคลาวด์ของ Tencent และวนถามคำถามแบบเดียวกันกับสถานที่สาธารณะอีกกว่า 200 แห่งทั่วจีนผ่าน Amap แผนที่ออนไลน์ของ Alibaba

ข้อมูลนี้มาจากรายงานเบื้องต้นของกลุ่มนักวิจัยอิสระที่นำโดย Alecto Irene Perez และ Ethan Elasky ซีอีโอของ Palaestra Research ซึ่งพบร่องรอยของ Agent ชุดนี้อย่างน้อย 2,048 รายการ ครอบคลุม 216 สถานที่ ทั้งสวนสาธารณะ สวนสัตว์ พิพิธภัณฑ์ และโรงพยาบาล ในช่วงปลายเดือนกันยายนถึงต้นเดือนตุลาคม ที่น่าสนใจคือร่องรอยแทบทั้งหมดชี้ไปที่โครงสร้างพื้นฐานของ Tencent ขณะที่เป้าหมายกลับเป็นบริการของ Alibaba

urlquery ทางผ่านที่ Agent ไม่รู้ว่ามีคนจดบันทึก

นักวิจัยเจอ Agent ชุดนี้ได้ด้วยการเฝ้าดูทราฟฟิกบน urlquery.net บริการสแกนโดเมนสำหรับงานความปลอดภัย ซึ่งให้ผู้ใช้ส่งลิงก์ให้ระบบเปิดหน้าเว็บแทน เพื่อตรวจว่าเว็บนั้นอันตรายหรือไม่โดยไม่ต้องเปิดเอง AI Agent จึงมักใช้บริการนี้เป็นทางผ่านไปโหลดเว็บที่ตัวเองเข้าถึงตรง ๆ ไม่ได้ แต่ urlquery เปิดบันทึกการสแกนเป็นสาธารณะ ทุกครั้งที่ Agent ใช้งานจึงทิ้งร่องรอยไว้ให้นักวิจัยตามรอยได้

เทคนิคนี้เคยได้ผลมาแล้ว เมื่อทีม Transluce ใช้บันทึกของ urlquery ประกอบกับข้อความบนฟอรัมที่ Agent ใช้ประสานงานกัน จนเปิดโปงกิจกรรมของ Agent จาก OpenAI ที่ดำเนินมาหลายเดือน ตามที่ TechCrunch เคยรายงาน และครั้งนี้วิธีเดียวกันก็พาไปเจอ Agent อีกกลุ่มที่ทำงานต่างออกไป

ทำไมนักวิจัยเรียกว่า 'Agent Fleet' ไม่ใช่ 'Swarm'

เหตุผลที่นักวิจัยเลี่ยงคำว่า Swarm อยู่ที่การไม่คุยกัน เพราะคำว่า Swarm (ฝูง) สื่อถึง Agent ที่ประสานงานกันเหมือนฝูงผึ้ง แต่ครั้งนี้นักวิจัยไม่พบช่องทางสื่อสารร่วม ไม่พบการอ่านข้อมูลของกันและกัน และไม่พบการปรับวิธีทำงานพร้อมกัน จึงเลือกใช้คำว่า Fleet (ขบวน) แทน โดยรายงานระบุว่า

"'Agent fleet,' not 'swarm': many parallel agents on the same kind of task, with no sign of communication between them."

(ขบวน Agent ไม่ใช่ฝูง เพราะเป็น Agent จำนวนมากที่ทำงานประเภทเดียวกันแบบคู่ขนาน โดยไม่มีสัญญาณว่าสื่อสารกันเลย)

ข้อมูลการทำงานก็สอดคล้องกับคำอธิบายนี้ โดยปกติจะมี Agent ทำงานพร้อมกัน 4-8 ตัว และพุ่งสูงสุดถึง 14 ชุดพร้อมกัน แต่ละชุดสแกนห่างกันเฉลี่ย 44 วินาที และเลิกยุ่งกับสถานที่นั้นทันทีเมื่อได้ผลลัพธ์ที่อ่านได้

เจาะรายงาน 4 ข้อค้นพบสำคัญ

1. ถามซ้ำ ๆ ว่า 'คนเข้าทางประตูไหน' (216 สถานที่)

คำถามต่อมาคือใครอยู่เบื้องหลัง นักวิจัยพบว่า Agent ใช้ webhook.site บริการรับคำขอผ่านเว็บแบบชั่วคราว และจากกล่องรับข้อมูล 16 กล่องที่อ่านได้ มีถึง 15 กล่องที่สร้างจากเครือข่าย Tencent Cloud ในฮ่องกง และรวมแล้วใช้หมายเลข IP ของ Tencent 19 หมายเลข ขณะที่คำขอทุกรายการที่ระบุตัวได้ยังวิ่งผ่านพร็อกซีชื่อ 'hysandbox-ats' เหมือนกันหมด

หลักฐานที่ชัดที่สุดมาจากเคสวัดถ่าเอ่อร์ (Ta'er Temple) ซึ่งกล่องรับข้อมูลถูกสร้างขึ้นแล้ว 1 วินาทีต่อมาก็มีคำขอจาก Agent วิ่งเข้ามา เนื่องจากมีเพียงสภาพแวดล้อมที่สร้างกล่องเท่านั้นที่รู้ที่อยู่ คำขอนั้นจึงต้องมาจากภายในระบบเดียวกัน นอกจากนี้ป้ายวันที่ที่ Agent ติดไว้ยังเปลี่ยนวันตามเวลาประเทศจีน (UTC+8) บ่งชี้ว่าผู้ควบคุมทำงานอยู่ในเขตเวลานี้

2. ร่องรอยชี้ไปที่ Tencent Cloud (19 หมายเลข IP)

คำถามต่อมาคือใครอยู่เบื้องหลัง นักวิจัยพบว่า Agent ใช้ webhook.site บริการรับคำขอผ่านเว็บแบบชั่วคราว และจากกล่องรับข้อมูล 16 กล่องที่อ่านได้ มีถึง 15 กล่องที่สร้างจากเครือข่าย Tencent Cloud ในฮ่องกง รวมแล้วใช้หมายเลข IP ของ Tencent 19 หมายเลข คำขอทุกรายการที่ระบุตัวได้ยังวิ่งผ่านพร็อกซีชื่อ 'hysandbox-ats' เหมือนกันหมด

3. หาทางเลี่ยงระบบกันบอทของ Amap (สำเร็จไม่เกิน 64%)

เมื่อรู้ว่าใช้โครงสร้างพื้นฐานของใคร ประเด็นถัดมาคือวิธีเข้าถึงข้อมูล เนื่องจาก Amap มีระบบกันบอท Agent จึงสร้างโทเคนยืนยันตัวตนของระบบกันบอท Baxia ของ Alibaba ขึ้นมาเอง และส่งคำขอผ่านตัวกลางหลายทาง เช่น microlink, r.jina.ai และ Baidu Translate นอกจากนี้ยังมีสคริปต์อย่างน้อย 8 ชุดที่อ่านคุกกี้ซึ่งได้มาระหว่างสแกนแล้วส่งออกไปใช้ต่อ และอีก 49 รายการที่ยิงตรงไปยังเซิร์ฟเวอร์ทดสอบก่อนเปิดใช้ของ Amap

ส่วนกุญแจเชื่อมต่อระบบ (API Key) ที่ใช้ นักวิจัยพบว่าเป็นคีย์ที่ถูกเผยแพร่สาธารณะอยู่แล้ว เช่น ในเดโมบน CodePen เครื่องมือหาพิกัด และเทมเพลตบล็อกตั้งแต่ปี 2022 โดยไม่พบหลักฐานว่าขโมยข้อมูลยืนยันตัวตนของใคร ถึงอย่างนั้นความพยายามเหล่านี้ก็ไม่ได้สำเร็จทุกครั้ง เพราะจากคำขอ 2,479 ครั้ง มีไม่เกิน 1,600 ครั้ง (ราว 64%) ที่ได้ข้อมูลกลับมาจาก Amap

4. ติดป้ายว่า Claude แต่ 'สำนวนเป็นโมเดลจีน' (211 รายการ)

ข้อค้นพบที่แปลกที่สุดอยู่ที่ตัวโมเดล เพราะมีบันทึก 211 รายการที่ติดป้ายว่า 'claude' แต่เมื่อนักวิจัยใช้แบบจำลองทางสถิติวิเคราะห์สำนวนการเขียนโค้ดและข้อความ ผลกลับชี้ไปที่ Hy4 ของ Tencent 28% GLM ของ Zhipu 26% Hy3 ของ Tencent 21% และ Qwen ของ Alibaba 17% ส่วน Claude ได้ 0%

คำอธิบายที่เป็นไปได้มาจากการทดสอบ Hy3 โดยตรง ซึ่งพบว่า 29 จาก 36 คำถามโมเดลตอบว่าตัวเองคือ Claude และหลายครั้งตอบประโยคเดิมแบบคำต่อคำว่า

"I am Claude, an AI model developed by Anthropic."

(ฉันคือ Claude โมเดล AI ที่พัฒนาโดย Anthropic)

หมายความว่าป้ายชื่อที่ Agent ติดเองนั้นเชื่อถือไม่ได้ และตัวที่ทำงานจริงน่าจะเป็นโมเดลจีน

รายงานยังเป็นฉบับเบื้องต้น และยังมีจุดที่ต้องตรวจสอบต่อ

แม้หลักฐานจะชี้ไปทางเดียวกันหลายจุด นักวิจัยก็ระบุข้อจำกัดไว้ชัดเจน ข้อแรกคือ Tencent Cloud เป็นคลาวด์สาธารณะที่ใครก็เช่าใช้ได้ การรันบนโครงสร้างพื้นฐานของ Tencent จึงไม่ได้แปลว่าผู้ควบคุมคือ Tencent เอง นอกจากนี้ชื่อพร็อกซียังเป็นข้อมูลที่ระบบระบุเอง การทดสอบโมเดลใช้ตัวอย่างไม่มาก และ urlquery ไม่เก็บเนื้อหาหน้าเว็บ ตัวเลขทั้งหมดจึงเป็นเพียงจำนวนขั้นต่ำ อีกทั้งภาพที่เก็บไว้ใน Wayback Machine ยังแสดงว่ามีกิจกรรมก่อนการสแกนครั้งแรกบน urlquery ราว 2 ชั่วโมง แปลว่า Agent อาจเข้าถึง Amap ผ่านช่องทางอื่นที่ urlquery มองไม่เห็นด้วย

หลังเหตุการณ์ Hugging Face การตามรอย Agent กลายเป็นงานประจำ

ข้อจำกัดเหล่านี้ไม่ได้ลดความสำคัญของรายงาน เพราะสิ่งที่เห็นชัดคือกิจกรรมของ AI Agent บนอินเทอร์เน็ตกลายเป็นเรื่องต่อเนื่องไปแล้ว หลังเหตุการณ์ที่ Agent ของ OpenAI เจาะระบบ Hugging Face ซึ่ง OpenAI ออกรายงานอย่างเป็นทางการ ไปก่อนหน้านี้ นักวิจัยจำนวนมากก็เริ่มเฝ้าระวัง Agent ที่ทำงานนอกการควบคุมอย่างจริงจัง และส่วนใหญ่หาเจอได้ไม่ยาก เพราะ Agent มักใช้เทคนิคซ้ำเดิมและแทบไม่พยายามซ่อนตัว

ในกรณีนี้ TechCrunch ประเมินว่า Agent ยังไม่ได้ทำอะไรร้ายแรงไปกว่าการเลี่ยงกฎการใช้ API ของ Alibaba เพื่อเก็บข้อมูลว่าคนเข้าสวนสัตว์ทางประตูไหน แต่ก็ตั้งข้อสังเกตว่าครั้งหน้าเราอาจไม่โชคดีแบบนี้

ขณะนี้งานวิจัยยังดำเนินต่อเนื่อง และนักวิจัยเปิดเผยรายละเอียดทั้งหมดไว้ในรายงานเบื้องต้น

ที่มา: TechCrunch, Swarmchase

รู้จัก Servant Leader ทำไม ‘หัวหน้าที่ไม่มองแค่ตัวเอง’ ถึงซื้อใจคนในทีมได้

2026-10-06T19:24:39+00:00

หัวหน้าหลายคนยังติดภาพว่าการคุมเข้ม สั่งงานเป๊ะ ๆ และคอยจี้ตัวเลขจะทำให้ผลงานออกมาดี แต่ Dan Cable นักจิตวิทยาจาก London Business School บอกเลยว่าวิธีนี้ตกยุคไปแล้ว แถมเผลอๆ จะทำให้ผลลัพธ์แย่ลงด้วยซ้ำ

เขาบอกตรง ๆ ว่าต่อให้คุณจะเป็นหัวหน้ามานานแค่ไหนหรือกว่าจะได้ตำแหน่งมาจะเหนื่อยขนาดไหน แต่ถ้าคุณไม่สามารถดึงศักยภาพคนในทีมออกมาได้ สุดท้ายคุณก็เป็นแค่ต้นทุนที่บริษัทต้องจ่าย

อำนาจเปลี่ยนคนเป็นหัวหน้าได้มากกว่าที่เราคิด มีนักจิตวิทยาอีกท่านหนึ่งที่ศึกษาเรื่องนี้ พบว่าพอคนเรามีอำนาจก็มักจะไปโฟกัสแต่เรื่องผลลัพธ์และพยายามคุมทุกอย่างจนเผลอมองคนในทีมเป็นแค่ ‘เครื่องมือ’ ปั่นยอดให้เข้าเป้า

พอหัวหน้าเป็นแบบนี้ ลูกทีมก็เลยทำงานด้วยความกลัวไปหมด ทั้งกลัวยอดไม่ถึง กลัวชวดโบนัส กลัวทำพลาด ยิ่งกลัวก็ยิ่งไม่มีความสุขกับงาน และส่งผลให้ไม่อยากลองทำอะไรใหม่ ๆ เพราะรู้สึกว่าถ้าลองแล้วพลาดขึ้นมาก็โดนตำหนิอยู่ดี

นักจิตวิทยายกตัวอย่างบริษัทแห่งหนึ่งในอังกฤษ ที่หัวหน้าจะเรียกพนักงานขับรถมาคุยทุกสัปดาห์ แล้วเอาแต่ข้อมูลมาไล่บี้ข้อผิดพลาดและข้อร้องเรียนทีละข้อ ทั้งที่คนขับหลายคนทำงานมานานเป็นสิบ ๆ ปี พอเจอแบบนี้บ่อยเข้าก็เริ่มหมดใจและเอือมระอา

ทางแก้ของเรื่องนี้คือ หัวหน้าต้องทำให้ลูกทีมรู้สึกว่างานของพวกเขามีคุณค่าและมีไฟในการทำงาน จนอยากทุ่มเทความสามารถทั้งหมดที่มีออกมา ซึ่งวิธีที่เวิร์กที่สุดก็คือการปรับบทบาทตัวเองไปเป็นหัวหน้าแบบ ‘Servant Leader’ หรือผู้นำที่เน้นคอยซัพพอร์ตทีมนั่นเอง

คำว่า Servant Leader หมายถึงหัวหน้าที่มองว่าหน้าที่หลักของตัวเองคือการคอยซัพพอร์ตให้ลูกทีมได้เรียนรู้และเติบโต ทั้งการช่วยแก้ปัญหา หาเครื่องมือมาอำนวยความสะดวก ไปจนถึงการดูแลเรื่องจิตใจ คอยให้กำลังใจและยกเครดิตให้เมื่อลูกทีมทำผลงานได้ดี

หัวหน้าสไตล์นี้จะไม่ถือยศถืออย่าง เขายอมรับได้สบาย ๆ ว่าลูกน้องอาจจะเชี่ยวชาญกว่าในบางเรื่อง เลยมักจะเปิดใจถามหาไอเดียจากทีมจริง ๆ ไม่ใช่แค่ถามพอเป็นพิธี ซึ่งการจะทำแบบนี้ได้ต้องอาศัยทั้งความกล้าและความถ่อมตัวค่อนข้างสูง

แต่ความถ่อมตัวที่ว่านี้ไม่ได้แปลว่าต้องเป็นหัวหน้าที่ขาดความมั่นใจหรือยอมลูกน้องไปทุกเรื่อง เพราะเป้าหมายจริง ๆ ของผู้นำสไตล์นี้ คือการผลักดันให้ลูกทีมรู้สึกเป็นเจ้าของงาน กล้าคิด กล้าตัดสินใจ รับผิดชอบมากขึ้น และกล้าเอาไอเดียของตัวเองมาลองทำจริงต่างหาก

วิธีเป็นหัวหน้าแบบ Servant Leader

1. ซัพพอร์ตทีมและตั้งใจฟังไม่ใช่แค่ทำเป็นพิธี

แทนที่จะสั่งว่าต้องปรับปรุงอะไร ลองเปลี่ยนมาถามว่าหัวหน้าจะช่วยซัปพอร์ตอะไรได้บ้าง

ตัวอย่างเช่น บริษัทส่งของในอังกฤษที่เปลี่ยนจากการประชุมเพื่อตำหนิข้อผิดพลาด มาเป็นการถามคนขับรถทุกสัปดาห์ว่าจะช่วยอะไรได้บ้าง เพื่อให้ทำงานง่ายขึ้น แม้ช่วงแรกพนักงานจะยังไม่ไว้ใจ แต่เมื่อผู้จัดการถามอย่างสม่ำเสมอ พวกเขาก็เริ่มเสนอไอเดียใหม่ ๆ ที่นำไปใช้ได้จริงและการเปิดใจคุยกันยังทำให้ผู้จัดการพบว่าความผิดพลาดบางอย่างที่เคยตำหนิ แท้จริงแล้วคือวิธีแก้ปัญหาเฉพาะหน้าที่คนขับคิดขึ้นเพื่อให้ส่งของทันเวลา

จึงสรุปได้ว่าคนทำหน้างานมักรู้วิธีจัดการงานดีที่สุด หากหัวหน้ารับฟังและเปิดโอกาสให้ทดลองวิธีใหม่ ๆ พนักงานก็จะทุ่มเทและรับผิดชอบกับงานมากขึ้นเอง

2. เปิดพื้นที่ให้ลอง โดยไม่ต้องกลัวพลาด

บางครั้งการช่วยเหลือที่ดีที่สุดจากหัวหน้า คือการสร้างบรรยากาศให้ลูกทีมรู้สึกว่า "ลองแล้วพลาดก็ไม่เป็นไร" เพื่อให้พวกเขากล้าที่จะคิดนอกกรอบ

เมื่อหัวหน้าลดช่องว่าง เข้าหาพนักงานอย่างเป็นกันเอง และรับฟังความต้องการจากหน้างานจริง ๆ ลูกทีมจะกล้าเสนอไอเดียที่เป็นประโยชน์ ตั้งแต่การขอซัปพอร์ตเรื่องระบบและอุปกรณ์เล็ก ๆ น้อย ๆ ไปจนถึงไอเดียใหญ่ ๆ ที่สามารถสร้างรายได้เพิ่มให้บริษัทอย่างมหาศาล ซึ่งบ่อยครั้งสิ่งเหล่านี้คือมุมมองและทางออกที่หัวหน้าเองก็อาจคิดไม่ถึงมาก่อน

3. ถ่อมตัว

หัวหน้าส่วนใหญ่มักมองไม่เห็นคุณค่าของลูกทีม โดยเฉพาะพนักงานระดับล่าง แต่หัวหน้าที่ถ่อมตัว ให้เกียรติคน และถามว่าจะช่วยเขาได้ยังไง มักได้ผลลัพธ์ที่ดีเกินคาด นอกจากผลงานของบริษัทจะดีขึ้นแล้ว สิ่งที่นักจิตวิทยามองว่าสำคัญยิ่งกว่า คือการที่หัวหน้าได้ปฏิบัติต่อลูกทีมในแบบที่คนดี ๆ คนหนึ่งพึงกระทำ

อ้างอิง: hbr

Agoda ใช้กรุงเทพฯ เป็นสำนักงานภูมิภาคใหญ่ที่สุดของบริษัท และเป็นฐานพัฒนาเทคโนโลยี จ้างงานในไทยกว่า 4,500 คน

2026-10-06T01:31:33+00:00

Agoda แพลตฟอร์มจองที่พักออนไลน์ในเครือ Booking Holdings ใช้กรุงเทพฯ เป็นที่ตั้งสำนักงานภูมิภาคแห่งใหญ่ที่สุดของบริษัททั่วโลก และเป็นศูนย์พัฒนาเทคโนโลยีระดับนานาชาติ ตามที่สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (บีโอไอ) เปิดเผย โดยปัจจุบันสำนักงานในไทยมีบุคลากรกว่า 4,500 คน เป็นคนไทยมากกว่าครึ่ง ทำงานด้านพัฒนาซอฟต์แวร์ อัลกอริทึม AI และวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อใช้ในแพลตฟอร์มท่องเที่ยวของบริษัท

นายนฤตม์ เทอดสถีรศักดิ์ เลขาธิการคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน เปิดเผยภายหลังเยี่ยมชมกิจการบริษัท อโกดา เซอร์วิสเซส จำกัด (Agoda) และหารือกับนาย Omri Morgenshtern ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO) พร้อมทีมผู้บริหารของบริษัท ที่สำนักงาน One Bangkok กรุงเทพฯ เมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2569

พนักงานกว่าครึ่งของ Agoda ทั่วโลกทำงานอยู่ในไทย

นายนฤตม์ ระบุว่า Agoda เป็นบริษัทเทคโนโลยีด้านการท่องเที่ยวในเครือ Booking Holdings และเป็นแพลตฟอร์มจองที่พักออนไลน์รายใหญ่ของโลก รวมถึงเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มหลักของกลุ่มตลาดเอเชียแปซิฟิก ปัจจุบันให้บริการที่พักกว่า 6 ล้านแห่งในกว่า 200 ประเทศและเขตแดน ผ่าน 39 ภาษา

ตามตัวเลขที่บีโอไอระบุ Agoda มีพนักงานทั่วโลกกว่า 8,000 คนใน 25 ประเทศ ในจำนวนนี้เป็นพนักงานประจำในไทยกว่า 4,500 คน ซึ่งมากที่สุดในบรรดาสำนักงานของ Agoda ทั่วโลก และคิดเป็นกว่าครึ่งหนึ่งของพนักงานทั้งหมด

งานเทคโนโลยีที่พัฒนาในไทย ถูกนำไปใช้กับแพลตฟอร์มทั่วโลก

Agoda ได้รับการส่งเสริมการลงทุนจากบีโอไอในกิจการศูนย์กลางธุรกิจระหว่างประเทศ (International Business Center หรือ IBC) สำนักงานในไทยทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางด้านเทคโนโลยีและปฏิบัติการ (Global Tech & Operations Hub) ของกลุ่มบริษัท ตั้งอยู่ในโครงการ One Bangkok โดยใช้พื้นที่ 7 ชั้น รวมกว่า 30,000 ตารางเมตร

บีโอไอระบุว่าสำนักงานแห่งนี้เป็นฐานสำคัญด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ อัลกอริทึม AI และการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Science) และผลงานที่พัฒนาในไทยจะถูกนำไปใช้ขับเคลื่อนแพลตฟอร์มในตลาดทั่วโลก

ในมุมบีโอไอ ไทยได้บทบาทนี้เพราะอะไร ?

บีโอไอระบุว่าปัจจัยสำคัญคือฐานบุคลากรทักษะสูงในหลายสาขา ทั้งการวิเคราะห์ข้อมูล เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร วิศวกรรม และการบริหารธุรกิจ ประกอบกับวัฒนธรรมการทำงานที่เปิดกว้างและเอื้อต่อการทำงานร่วมกันของบุคลากรหลายสัญชาติ เมื่อผสานความเชี่ยวชาญของคนไทยกับบุคลากรจากต่างประเทศ บริษัทจึงวางกิจกรรมที่ซับซ้อนและมีมูลค่าเพิ่มสูงไว้ในไทยได้ พร้อมเปิดโอกาสถ่ายทอดองค์ความรู้ พัฒนาทักษะบุคลากร และต่อยอดระบบนิเวศด้านเทคโนโลยีของประเทศในระยะยาว

อีกส่วนหนึ่งคือการอำนวยความสะดวกด้านวีซ่าและใบอนุญาตทำงาน บีโอไอร่วมกับสำนักงานตรวจคนเข้าเมืองและกรมการจัดหางาน ให้บริการผ่านศูนย์บริการวันสต็อป Thailand Investment and Expat Services Center (TIESC) ที่อาคาร One Bangkok บีโอไอระบุว่าศูนย์นี้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญของ Agoda จากทั่วโลกเข้ามาทำงานร่วมกับทีมงานไทยได้สะดวกรวดเร็ว รองรับธุรกิจระหว่างประเทศที่ต้องฝึกอบรม ประสานงาน และเดินทางข้ามประเทศอยู่ตลอดเวลา

คนไทยและนักศึกษาได้อะไรจาก Agoda ?

ตามตัวเลขที่บีโอไอระบุ ในพนักงานของ Agoda ที่ประจำในไทย กว่าครึ่งเป็นคนไทย ส่วนพนักงานต่างชาติมีประมาณ 2,000 คน จากกว่า 80 ประเทศ

บีโอไอมองว่าการตั้งฐานธุรกิจลักษณะนี้เปิดโอกาสให้คนไทยเข้าถึงงานด้านเทคโนโลยีและธุรกิจที่ซับซ้อน ตั้งแต่ Software Engineering, Data Science และ AI ไปจนถึง Product Management การตลาด และการบริหารธุรกิจระหว่างประเทศ พร้อมได้เรียนรู้กระบวนการทำงาน มาตรฐาน และวิธีแก้ปัญหาในระดับโลก รวมทั้งสร้างเครือข่ายกับบุคลากรจากหลายประเทศ ซึ่งเป็นประสบการณ์ที่ต่อยอดได้ตลอดเส้นทางอาชีพ บีโอไอระบุเพิ่มว่าคุณภาพชีวิตและสภาพแวดล้อมที่เปิดกว้างของกรุงเทพฯ ช่วยดึงดูดบุคลากรนานาชาติ และขยายฐาน Tech Talent ในไทยอย่างต่อเนื่อง

นาย Omri กล่าวว่า "การทำงานในบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกเปิดโอกาสให้บุคลากรไทยเรียนรู้มาตรฐาน เครื่องมือ และวิธีการทำงานจากทีมงานนานาชาติ ประสบการณ์เหล่านี้สามารถต่อยอดสู่การพัฒนาธุรกิจใหม่ การสร้างสตาร์ทอัพ และการยกระดับองค์กรในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ซึ่งจะช่วยกระจายองค์ความรู้และสนับสนุนการเติบโตของเศรษฐกิจไทยในระยะยาว"

บีโอไอระบุว่าในด้านบุคลากรรุ่นใหม่ Agoda เชื่อมโยงกับสถาบันการศึกษาผ่านโครงการ Tech Camp Day ที่ให้นักศึกษาจากมหาวิทยาลัยต่าง ๆ เข้ามาเรียนรู้และสัมผัสการทำงานด้านเทคโนโลยี จัดปีละ 3 ครั้ง ครั้งละกว่า 100 คน ควบคู่กับโครงการฝึกงานที่รับนักศึกษากว่า 500 คนต่อปี จากมหาวิทยาลัยกว่า 10 แห่ง นักศึกษาฝึกงานสมัครเข้าทำงานกับบริษัทได้หลังสิ้นสุดการฝึกงาน และปัจจุบันมีนักศึกษาฝึกงานกว่าร้อยละ 20 ที่ได้ทำงานต่อกับ Agoda บีโอไอมองว่าโครงการเหล่านี้เป็นเส้นทางพัฒนาบุคลากรตั้งแต่ระดับมหาวิทยาลัยไปสู่การทำงานจริงในธุรกิจเทคโนโลยี

นายนฤตม์ มองว่า "การที่บริษัทระดับโลกอย่าง Agoda เลือกประเทศไทยเป็นฐานหลักสำหรับงานด้านเทคโนโลยีที่ใช้บุคลากรทักษะสูง เป็นตัวอย่างความสำเร็จในการดึงดูดการลงทุนในธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยคนและองค์ความรู้" เขาระบุว่าการลงทุนลักษณะนี้สร้างงานที่มีคุณค่าสูง เปิดโอกาสให้คนไทยได้ทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญจากทั่วโลก เรียนรู้มาตรฐานระดับสากล และขยายเครือข่ายวิชาชีพ รวมถึงเปิดเส้นทางให้คนรุ่นใหม่เข้าสู่งานด้านเทคโนโลยีผ่านความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยและโครงการฝึกงาน และเชื่อว่าประสบการณ์และความรู้ระดับโลกที่บุคลากรไทยได้รับในวันนี้จะพัฒนาเป็นทักษะสำคัญที่ต่อยอดในชีวิตการทำงานได้ และคนเหล่านี้จะเป็นกำลังสำคัญในการสร้างธุรกิจใหม่ ตลอดจนพัฒนาประเทศในระยะยาว

ที่มา : BOI

บีโอไอ เผย 4 ปี LTR Visa ดึงต่างชาติคุณภาพสูงเข้าไทย ได้ 1.2 หมื่นคน สร้างมูลค่าเศรษฐกิจ กว่า 4 หมื่นล้านบาท

2026-10-06T00:19:35+00:00

บีโอไอ เผยผลสำเร็จวีซ่า LTR ครบ 4 ปี ดึงชาวต่างชาติคุณภาพสูงจากทั่วโลกเข้าไทยกว่า 12,000 คน สร้างมูลค่าเพิ่มทางเศรษฐกิจกว่า 43,000 ล้านบาท ชูบทบาท LTR เป็นกลไกสำคัญดึงดูดผู้บริหารและบุคลากรทักษะสูง เพื่อรองรับอุตสาหกรรมแห่งอนาคต พร้อมสร้างกำลังซื้อ กระตุ้นการใช้จ่ายและกิจกรรมเศรษฐกิจในประเทศ ล่าสุดเปิดระบบออนไลน์ใหม่ เชื่อมโยงบริการ 4 หน่วยงานแบบครบวงจร

นายนฤตม์ เทอดสถีรศักดิ์ เลขาธิการคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (บีโอไอ) เปิดเผยว่า นับตั้งแต่ประเทศไทยเปิดตัวมาตรการวีซ่าประเภทพิเศษสำหรับผู้พำนักระยะยาว หรือ Long-Term Resident Visa (LTR Visa) โดยมอบให้บีโอไอเป็นผู้รับผิดชอบ ตั้งแต่เดือนกันยายน 2565 เป็นต้นมา เพื่อดึงดูดชาวต่างชาติศักยภาพสูงให้เข้ามาพำนักและดำเนินกิจกรรมทางเศรษฐกิจในประเทศไทย ในช่วง 4 ปีที่ผ่านมา มีผู้ได้รับอนุมัติวีซ่า LTR ทั้งสิ้น 12,010 คน ก่อให้เกิดมูลค่าเพิ่มทางเศรษฐกิจประมาณ 43,000 ล้านบาท หรือคิดเป็นมูลค่าเฉลี่ยกว่า 3.6 ล้านบาทต่อคน โดยคำนวณจากค่าธรรมเนียมวีซ่า ค่าใช้จ่ายในประเทศไทยของผู้ถือวีซ่า การลงทุนโดยตรง และรายได้ภาษีจากผู้มีทักษะเชี่ยวชาญพิเศษ

4 ปี LTR Visa: ใครเข้ามา และสร้างมูลค่าให้ไทยอย่างไร

กลุ่มต่างชาติคุณภาพสูงที่มาตรการวีซ่า LTR ดึงเข้ามาได้สำเร็จ ครอบคลุมทั้งกลุ่มบุคลากรทักษะสูงที่ตลาดแรงงานทั่วโลกแข่งขันกันดึงตัว กลุ่มนักลงทุน และกลุ่มที่มีกำลังซื้อสูง โดยผู้ได้รับอนุมัติวีซ่า LTR จำนวน 12,010 คน ประกอบด้วย 5 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มผู้มีทักษะเชี่ยวชาญพิเศษ (Highly-Skilled Professionals) จำนวน 1,779 คน กลุ่มผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานจากประเทศไทยให้กับนายจ้างในต่างประเทศ (Work-from-Thailand Professionals) จำนวน 1,043 คน กลุ่มผู้มีความมั่งคั่งสูง (Wealthy Global Citizens) จำนวน 737 คน กลุ่มผู้เกษียณอายุที่มีฐานะดี (Wealthy Pensioners) จำนวน 4,561 คน และกลุ่มครอบครัวของ 4 กลุ่มแรก (Dependents) จำนวน 3,891 คน

ผู้สมัครในแต่ละกลุ่มต้องผ่านการพิจารณาคุณสมบัติเฉพาะตามหลักเกณฑ์ เช่น มูลค่าทรัพย์สิน รายได้ หลักฐานการลงทุน ประสบการณ์ทำงาน ประกันสุขภาพ รวมทั้งการตรวจสอบอย่างเข้มข้นจากหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้เป็นไปตามวัตถุประสงค์ในการดึงดูดชาวต่างชาติศักยภาพสูงที่สามารถสร้างประโยชน์ให้แก่ประเทศไทย

ผู้ได้รับอนุมัติวีซ่า LTR ส่วนใหญ่เป็นบุคลากรจากกลุ่มประเทศเศรษฐกิจชั้นนำของโลก อันดับหนึ่ง คือ สหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นศูนย์กลางเทคโนโลยีชั้นนำของโลก มีจำนวนสูงสุดกว่า 2,400 คน รองลงมาคือญี่ปุ่นกว่า 1,300 คน และสหราชอาณาจักรกว่า 1,000 คน โดยชาวญี่ปุ่นมีสัดส่วนสูงในกลุ่มผู้มีทักษะเชี่ยวชาญพิเศษ สะท้อนให้เห็นว่า ในภาวะที่การแข่งขันดึงดูดบุคลากรศักยภาพสูงทั่วโลกทวีความเข้มข้นขึ้นทุกปี ประเทศไทยยังคงเป็นจุดหมายปลายทางที่ได้รับความเชื่อมั่นจากผู้เชี่ยวชาญและนักลงทุนนานาชาติอย่างต่อเนื่อง โดยวีซ่า LTR สามารถตอบโจทย์ชาวต่างชาติศักยภาพสูงที่มีความหลากหลายทั้งด้านสัญชาติและรูปแบบการทำงาน

ขณะเดียวกันวีซ่า LTR ยังช่วยนำกำลังซื้อจากต่างประเทศเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจไทย โดยเฉพาะกลุ่มผู้เกษียณอายุที่มีฐานะดีและกลุ่มผู้มีความมั่งคั่งสูง รวมทั้งผู้ติดตามของผู้ถือวีซ่า LTR การเข้ามาพำนักระยะยาวจึงก่อให้เกิดการใช้จ่ายอย่างต่อเนื่องในประเทศ ทั้งด้านที่อยู่อาศัย การท่องเที่ยว การดูแลสุขภาพ อาหาร การเดินทาง และบริการต่าง ๆ ช่วยสร้างรายได้ให้แก่ผู้ประกอบการและกระจายประโยชน์ไปสู่ภาคส่วนต่าง ๆ ของเศรษฐกิจไทย

“ตลอด 4 ปีที่ผ่านมา ผลการดำเนินงานของวีซ่า LTR แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของประเทศไทยในการดึงดูดชาวต่างชาติคุณภาพสูงจากทั่วโลก ให้เข้ามามีส่วนร่วมกับเศรษฐกิจไทยในหลากหลายรูปแบบ ทั้งการเข้ามาลงทุน ทำงานในอุตสาหกรรมเป้าหมาย พำนักอาศัยระยะยาว และใช้จ่ายในประเทศ บีโอไอจะร่วมกับหน่วยงานพันธมิตรเดินหน้ายกระดับการให้บริการ ทั้งระบบออนไลน์และศูนย์บริการวันสต็อป Thailand Investment and Expat Services Center (TIESC) ที่ชั้น 6-7 โซนพาเหรด อาคารวัน แบงค็อก เพื่อเสริมความสามารถของไทยในการแข่งขันเพื่อดึงดูดบุคลากรศักยภาพสูงจากทั่วโลกอย่างต่อเนื่อง” นายนฤตม์ กล่าว

LTR เชื่อม Global Talent สู่ระบบนิเวศอุตสาหกรรมแห่งอนาคต

ท่ามกลางการแข่งขันระดับโลกในการดึงดูดบุคลากรทักษะสูง วีซ่า LTR จะเป็นหนึ่งในกลไกสำคัญที่ช่วยดึงดูด Global Talent เข้าสู่ประเทศไทย ผ่านการอำนวยความสะดวกและสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการเข้ามาพำนักและทำงาน โดยเฉพาะในช่วงที่ประเทศกำลังรองรับการลงทุนระลอกใหม่ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์และอิเล็กทรอนิกส์ขั้นสูง ดิจิทัลและ AI หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ อากาศยาน และเทคโนโลยีชีวภาพ ซึ่งล้วนต้องการบุคลากรทักษะสูงจำนวนมาก การดึงดูดผู้บริหาร ผู้เชี่ยวชาญ และบุคลากรที่มีทักษะเฉพาะด้านจากทั่วโลก จึงเป็นอีกปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความสามารถในการแข่งขันของประเทศในการดึงดูดการลงทุนและเทคโนโลยีจากต่างประเทศ

ผู้ได้รับอนุมัติวีซ่า LTR ในกลุ่มผู้มีทักษะเชี่ยวชาญพิเศษและกลุ่มผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานจากประเทศไทยให้กับนายจ้างในต่างประเทศ ส่วนใหญ่เป็นบุคลากรระดับสูง โดยร้อยละ 54 ดำรงตำแหน่งระดับผู้บริหาร และร้อยละ 36 เป็นผู้เชี่ยวชาญในวิชาชีพต่าง ๆ ที่เหลือเป็นระดับช่างเทคนิค สะท้อนว่าวีซ่า LTR สามารถดึงดูดบุคลากรที่มีบทบาทสำคัญต่อภาคธุรกิจ ทั้งผู้บริหารที่มีส่วนในการวางแผนและตัดสินใจทางธุรกิจ และผู้เชี่ยวชาญที่มีองค์ความรู้และประสบการณ์เฉพาะด้าน ซึ่งเป็นกำลังสำคัญต่อการขับเคลื่อนอุตสาหกรรมที่ใช้เทคโนโลยีขั้นสูง

ทั้งนี้ เมื่อเดือนกันยายน 2569 บีโอไอได้เปิดใช้งานระบบสมัครวีซ่า LTR ออนไลน์รูปแบบใหม่ เพื่อรองรับจำนวนผู้สมัครที่เพิ่มขึ้น อีกทั้งเพิ่มประสิทธิภาพและความรวดเร็วในการพิจารณาคำขอ โดยระบบได้รับการพัฒนาเพื่อเชื่อมโยงข้อมูลและกระบวนการดำเนินงานทางออนไลน์แบบครบวงจรกับ 4 หน่วยงาน ได้แก่ กรมการกงสุล สำนักงานตรวจคนเข้าเมือง กรมการจัดหางาน และกรมสรรพากร เพื่อพัฒนาระบบงานให้ราบรื่นและไร้รอยต่อมากที่สุด และเป็นการยกระดับมาตรฐานการทำงานข้ามหน่วยงานในอนาคต

นอกจากการดึงดูดบุคลากรต่างชาติผ่านวีซ่า LTR แล้ว บีโอไอยังให้บริการอำนวยความสะดวกด้านวีซ่าและใบอนุญาตทำงานสำหรับผู้บริหารและบุคลากรที่เข้ามาทำงานภายใต้กิจการที่ได้รับการส่งเสริมการลงทุน หรือ BOI Visa และวีซ่าสำหรับกลุ่มสตาร์ทอัปหรือ Smart Visa อีกทั้งยังมีการสนับสนุนการพัฒนาทักษะของบุคลากรไทยผ่านมาตรการ Skill Bridge และการสนับสนุนผู้ประกอบการไทยให้นำเทคโนโลยีสมัยใหม่มาใช้เพื่อยกระดับขีดความสามารถในการแข่งขันผ่านมาตรการ Business Transformation ซึ่งมาตรการทั้งหมดนี้จะทำงานเกื้อหนุนกัน ทั้งด้านการดึงดูดผู้เชี่ยวชาญต่างประเทศ การพัฒนาบุคลากรไทย และการยกระดับภาคธุรกิจไทย เพื่อเสริมความพร้อมของประเทศไทยในการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีและนวัตกรรม

AI ไม่ได้ทำให้เราโง่ลง แต่มันหยิบ "สิ่งที่ทำให้เราฉลาด" ไปจากเรา

2026-10-05T22:35:48+00:00

ภาพจำที่เราเคยคิดว่านักศึกษานั่งหลังขดหลังแข็งปั่นรายงานจบลงแล้ว
ทุกวันนี้ นักศึกษาสามารถผ่านวิชาออนไลน์ได้ทั้งเทอมโดยไม่ต้องใช้คิดเลยสักเปอร์เซ็นต์เดียว

เพราะสามารถปล่อยให้ AI Agent ล็อกอินเข้าคอร์สเรียน ทำการบ้านส่ง ตอบคำถามอาจารย์ และเข้าไปโต้ตอบใน Discussion Board แกล้งทำเป็นมนุษย์ที่มีความเห็น โดยที่ไม่จำเป็นต้องเปิดอ่านเนื้อหาแม้แต่ตัวเดียว

เป็นสิ่งที่ Lixiang Yan นักวิจัยด้านการศึกษาจาก Tsinghua University เพิ่งเจอด้วยตัวเองเมื่อต้นปี 2026 เขาใช้ Codex ช่วยตั้งระบบคอร์สออนไลน์ ก่อนจะพบความจริงอันน่าตกใจว่า AI ตัวเดียวกันสามารถสวมรอยเป็นผู้เรียน และผ่านคอร์สนั้นได้สมบูรณ์แบบโดยไม่ต้องออกแรงคิด

สิ่งนี้ทำให้ การสอนให้คนคิดเองเป็น กลายเป็นเรื่องวิกฤตที่สุดในยุคนี้

ผลสำรวจในช่วงปี 2025 ถึง 2026 ยิ่งย้ำภาพนี้ให้ชัดขึ้น ผลสำรวจอาจารย์มหาวิทยาลัยในสหรัฐฯ กว่า 1,000 คน โดย American Association of Colleges and Universities พบว่า 90% เชื่อว่า Generative AI กำลังทำให้ทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking) ของเด็กถดถอยลง

ส่วนฝั่งผู้เรียนเองก็เริ่มรู้ตัวแล้วเหมือนกัน ผลสำรวจนักศึกษาทั่วโลกกว่า 8,000 คน ชี้ว่าราว 1 ใน 5 ของคนที่ใช้ AI ยอมรับตรง ๆ ว่า ตอนนี้ถ้าไม่มี AI ช่วย พวกเขาแทบแก้โจทย์เองไม่ได้แล้ว

Daniel Willingham นักจิตวิทยาการรู้คิดจาก University of Virginia อธิบายกลไกเบื้องหลังเรื่องนี้ไว้อย่างเห็นภาพว่า การเรียนรู้จะเกิดขึ้นได้ สมองต้องเกิดการประมวลผล และการประมวลผลนั้นต้องออกแรงเสมอ ความพยายามและความเหนื่อยจากการออกแรงคิดนี่แหละ คือสิ่งที่ AI ดึงออกไปจากสมการ AIไม่ได้เดินมาขโมยความรู้ไปจากสมองเรา แต่มันกำลังขโมยความเหนื่อยไป ซึ่งความเหนื่อยนั้นแหละคือค่าเล่าเรียนราคาแพงตามธรรมชาติ ที่มนุษย์ทุกคนไม่เคยหลีกเลี่ยงได้มาก่อน

คำที่ทุกคนพูดติดปาก แต่ไม่มีใครนิยามตรงกันสักคน

ถ้าลองถามผู้คนหลากหลายอาชีพว่าคำว่า Critical Thinking หรือการคิดเชิงวิพากษ์แปลว่าอะไรกันแน่ เรามักจะได้คำตอบที่แทบไม่ซ้ำกันเลย เพราะในความเป็นจริง Critical Thinking เป็นคำติดปากที่วงการการศึกษาและคนทั่วไปชอบใช้กันมาก แต่นักวิทยาศาสตร์ที่ศึกษาเรื่องสมองและประสาทวิทยากลับแทบไม่ใช้คำนี้เลย โดยเลือกที่จะแยกพูดเป็นกระบวนการย่อย ๆ ที่ชัดเจนกว่า อย่างระบบความจำ การใช้เหตุผล การตัดสินใจ และการแก้ปัญหา ซึ่งแต่ละส่วนใช้กลไกการทำงานในสมองที่ต่างกัน แม้จะมีบางส่วนซ้อนทับกันอยู่ก็ตาม

ในเชิงวิชาการ คำว่า Critical Thinking จึงเป็นเหมือน หรือคำกลาง ๆ ที่เปรียบเสมือนรวบรวมเอาทุกช่วงเวลาที่มนุษย์ "คิดได้ดีและมีประสิทธิภาพ" มารวมไว้ในที่เดียวกัน แล้วยกย่องให้เป็นสุดยอดทักษะทางปัญญา แต่ถ้าจะหาแก่นร่วมจริง ๆ งานวิจัยส่วนใหญ่ชี้ตรงกันอยู่ 2 เรื่อง คือ

เรื่องแรก คือความสามารถในการมองหาความเป็นไปได้อื่น หรือการเปิดใจรับมุมมองที่ไม่ใช่ของตัวเอง เปรียบเหมือนกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ที่ต้องชั่งน้ำหนักหลาย ๆ สมมติฐานอย่างถี่ถ้วนก่อนจะปักใจเชื่อข้อสรุปใดข้อสรุปหนึ่ง

เรื่องที่สอง มักเข้าใจผิดกันมากที่สุด คือ Critical Thinking ไม่ใช่ทักษะสากลที่พกติดตัวไปเปิดใช้กับเรื่องอะไรก็ได้ แต่มันผูกติดอยู่กับความรู้จริงในเรื่องนั้น ๆ คนที่คิดวิเคราะห์ได้อย่างดีในสาขาหนึ่ง อาจจะคิดไม่ออกเลยเมื่อต้องไปเจอโจทย์ในอีกสาขาหนึ่ง เช่นเดียวกับข้อเท็จจริงในงานวิจัยที่พบว่า แพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านระบบประสาทไม่ได้มีความสามารถพิเศษในการวินิจฉัยโรคหัวใจได้ดีไปกว่าคนทั่วไป ทั้งที่เป็นหมอเหมือนกัน ข้อนี้จึงสำคัญมาก เพราะมันกำลังบอกว่า การคิดเป็น ไม่เคยแยกขาดจากการรู้จริงได้เลย

ปัญหาดั้งเดิม ที่มี AI มาช่วยเหยียบคันเร่ง

ความกังวลว่าเด็กรุ่นใหม่คิดไม่เป็น ไม่ใช่เรื่องใหม่ที่เพิ่งเกิด ถ้าย้อนกลับไปในปี 1983 สหรัฐฯ เคยมีการออกรายงานเตือนว่าเด็กอายุ 17 ปีจำนวนมากยังขาดทักษะการคิดขั้นสูง หลังจากนั้นตลอดหลายสิบปี Critical Thinking ก็กลายเป็นเป้าหมายหลักของระบบการศึกษาทั่วโลก ทั้งองค์กรระดับนานาชาติอย่าง UNESCO และกลุ่มประเทศ OECD ต่างก็บรรจุทักษะนี้ลงในหลักสูตรโรงเรียนอย่างจริงจัง

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือการออกแบบคอร์สเรียนแนวสืบเสาะ เช่น โรงเรียนในสหรัฐฯ เคยให้นักเรียนช่วยกันค้นหาสาเหตุของโรคเบาหวานประเภทที่ 2 เพื่อกระตุ้นให้นักเรียนค่อย ๆ ปรับความเชื่อดั้งเดิมของตัวเองเมื่อได้เจอมุมมองใหม่ ๆ ทั้งในมิติของพันธุกรรมและสิ่งแวดล้อม แต่ปัญหาคือ การตั้งเป้าหมายไว้อย่างสวยหรู ไม่ได้แปลว่าระบบการศึกษาจะพาผู้เรียนไปถึงจุดนั้นได้จริงเสมอไป

เมื่อมองตามความเป็นจริง ที่ผ่านมาก็แทบไม่มีหลักฐานเชิงประจักษ์อะไรให้เชื่อได้เลยว่า ระบบการศึกษาเคยประสบความสำเร็จในการสอนเรื่องนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพอยู่แล้ว และในปัจจุบัน AI ก็ยิ่งเข้ามาซ้ำเติมและสั่นคลอนแนวทางที่เคยพยายามสร้างไว้ทั้งหมด

เก่งขึ้นตอนมีเครื่องมือ แต่แย่ลงชัดเจนตอนต้องทำเอง

ในห้องเรียนจริงทุกวันนี้ ครูและอาจารย์ต่างเจอเรื่องเล่าคล้าย ๆ กัน ทั้งนักเรียนที่แก้ปัญหาง่าย ๆ ไม่เป็น และนักศึกษาที่ไม่สามารถประเมินความถูกต้องของข้อมูลได้ เพราะส่งงานให้ AI คิดแทนมาโดยตลอด ซึ่งในปัจจุบันเริ่มมีงานวิจัยเชิงลึกเข้ามาช่วยยืนยันความกังวลนี้อย่างเป็นรูปธรรมแล้ว

งานวิจัยชิ้นสำคัญที่ทดลองกับนักเรียนมัธยมราว 1,000 คนในประเทศตุรกี ให้ผลลัพธ์ที่น่าคิดมาก ในช่วงที่เปิดให้นักเรียนใช้ AI ช่วยเรียน นักเรียนสามารถทำโจทย์คณิตศาสตร์ได้คะแนนดีขึ้นถึง 48% แต่พอถึงวันสอบจริงที่ไม่ให้ใช้เครื่องมือช่วย คะแนนของเด็กกลุ่มนี้กลับร่วงกราว และต่ำกว่ากลุ่มที่ไม่เคยใช้ AI ช่วยเลยถึง 17%

ปรากฏการณ์นี้เปรียบเหมือนการไปฟิตเนสแล้วเราจ้างคนอื่นมาออกแรงยกเวทแทน ตัวเลขน้ำหนักบนบาร์ดูสวยงามขึ้นทุกสัปดาห์ แต่กล้ามเนื้อเราไม่ได้โตขึ้นเลยสักนิด และในวันที่ต้องยกเอง เรากลับมีกำลังน้อยกว่าคนที่ไม่เคยมีผู้ช่วยเสียอีก

ถึงอย่างนั้น ภาพรวมก็ยังไม่ได้แย่ไปทั้งหมด เพราะผู้เชี่ยวชาญยอมรับว่าในปัจจุบันยังไม่สามารถสรุปผลกระทบของ Generative AI ได้อย่างเด็ดขาด เนื่องจากเครื่องมือยังใหม่และมีความหลากหลายสูงมาก ผลลัพธ์จึงสามารถออกได้สองทาง AI ช่วยให้เกิดการเรียนรู้ได้จริง หากมันถูกออกแบบไม่ให้ยื่นคำตอบสำเร็จรูป แต่มุ่งเน้นการให้คำแนะนำ ย้อนถาม หรือโยนโจทย์กลับไปให้ผู้เรียนฝึกคิดต่อ ทุกอย่างจึงขึ้นอยู่กับว่าเราออกแบบกระบวนการเรียนรู้อย่างไร

ในทางทฤษฎี ทางออกฟังดูง่ายมาก แค่เปลี่ยนไปใช้ AI ที่ชวนคิด แทน AI ที่แจกคำตอบ แต่ในทางปฏิบัติ ทั้ง Willingham และ Yan ยอมรับตรงกันว่า มนุษย์มีธรรมชาติที่มักจะเลือกทางลัดที่ได้คำตอบไวที่สุด มากกว่าวิธีที่ต้องออกแรงคิดเสมอ

Yan เจอเรื่องนี้กับตาตัวเอง เขาลองสร้าง AI ที่ออกแบบมาเพื่อกระตุ้นให้นักศึกษาฝึกคิด ผลคือ นักศึกษาบางคนปิดระบบนั้นทิ้งไปเลย แล้วเปิด ChatGPT หน้าต่างข้าง ๆ ขึ้นมาใช้แทน เพื่อเอาคำตอบทันที เพราะเครื่องมือที่ดีที่สุดในโลกจะไร้ความหมายทันที ถ้าผู้ใช้กดปิดมันตั้งแต่นาทีแรกเพราะเกลียดความเหนื่อย

ตอนนี้วงการวิจัยกำลังเร่งตามปรากฏการณ์นี้ให้ทัน อย่างเมื่อเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา Education Endowment Foundation ในลอนดอน ได้ทุ่มงบกว่า 2.5 ล้านปอนด์ เพื่อศึกษาอย่างจริงจังว่า Generative AI ส่งผลต่อความจำ ความเข้าใจ และการแก้ปัญหาอย่างไร แม้ Willingham จะดีใจที่มีคนลงมือศึกษาเรื่องนี้จริงจัง แต่เขาก็ยังมองอนาคตไม่สดใสนัก เขายอมรับว่ากว่าเราจะเห็นการถดถอยทางปัญญาชัดเจนคงต้องใช้เวลาอีกสักพัก แต่การถดถอยนั้นแทบจะหลีกเลี่ยงไม่ได้เลย

ความยาก ไม่ใช่ข้อผิดพลาด แต่มันคือแก่นของการเรียนรู้

เทคโนโลยีเกือบทุกชิ้นบนโลกถูกสร้างมาเพื่อลดแรงเสียดทาน ทำให้ทุกอย่างไวขึ้น ง่ายขึ้น และสบายขึ้น ซึ่งในบริบททั่วไป นั่นคือความก้าวหน้า แต่กระบวนการเรียนรู้ของมนุษย์กลับเป็นข้อยกเว้นเดียวของกฎนี้

Thomas Nygren จาก Uppsala University ในสวีเดน เตือนว่าความเสี่ยงที่แท้จริงคือ การที่ผู้เรียนส่งต่อกิจกรรมที่เคยทำหน้าที่หล่อหลอมกระบวนการคิดไปให้ AI ทำแทน ทั้งการตั้งสมมติฐาน การตีความหลักฐาน การมองหาทางเลือกอื่น และการรับมือกับความไม่แน่นอน สิ่งที่ AI ตัดออกไปเพื่อความสบายของเรา มันคือสิ่งเดียวกับที่ทำให้สมองเราเติบโต

เรื่องนี้จึงไม่ได้หยุดอยู่แค่ในห้องเรียน เพราะถ้าหัวใจของวิทยาศาสตร์คือการตั้งคำถามกับข้อมูลอย่างไม่ไว้ใจ สังคมที่คนคิดเชิงวิพากษ์ไม่เป็น ก็คือสังคมที่ไม่สามารถแยกแยะความจริงออกจากเรื่องที่ฟังดูน่าเชื่อถือได้เลย ยิ่งในยุคที่ AI สามารถปั๊มเรื่องเล่าที่ฟังดูน่าเชื่อถือออกมาได้ไม่จำกัดแบบนี้ ยิ่งอันตราย

ในอนาคต เทคโนโลยีอาจจะคิดและทำงานแทนเราได้แทบทุกเรื่อง ยกเว้นเรื่องเดียว... มันไม่สามารถออกแรงคิด เพื่อทำให้เรากลายเป็นคนที่คิดเป็นได้

อ้างอิง: nature

—----------------------------------------------

เตรียมความพร้อมให้ธุรกิจของคุณก้าวสู่ยุค AI อย่างมั่นใจ ด้วยการพัฒนา people, process และ technology อย่างครบวงจรไปกับ Techsauce

ร่วมสำรวจแนวทางและโอกาสในการเปลี่ยนผ่านสู่ AI-first organization ไปกับเรา techsauce

เพื่อนร่วมทางในการพัฒนา AI journey ของคุณ ได้ที่: https://services.techsauce.co/contact-us

หรืออีเมล bizdev@techsauce.co

Reflection AI เปิดตัว Beam Open-weight รุ่นแรกของบริษัท เก่งเท่าโมเดลจีน แต่ใช้ทรัพยากรน้อยกว่า

2026-10-05T22:28:29+00:00

Reflection AI สตาร์ทอัพ AI วัย 2 ปีจากบรุกลิน นิวยอร์ก เปิดตัว Beam โมเดล AI ระดับแนวหน้า (Frontier Model) ตัวแรกของบริษัทอย่างเป็นทางการ จุดขายที่บริษัทชูคือความสามารถด้านการให้เหตุผลขั้นสูงที่ทัดเทียมโมเดลชั้นนำจากจีน แต่ใช้ต้นทุนต่ำกว่ามาก หากเป็นจริงตามที่อ้าง Beam อาจกลายเป็นตัวเต็งของฝั่งตะวันตกที่จะมาแข่งกับ DeepSeek, Qwen และ Z.ai

Beam เป็นโมเดลแบบ Open-weight หมายความว่า Reflection จะเปิดเผยค่าน้ำหนัก (Weights) ซึ่งเป็นชุดค่าที่โมเดลเรียนรู้มาจากการเทรน ให้ทุกคนดาวน์โหลดไปติดตั้ง ปรับแต่ง หรือเทรนต่อบนระบบของตัวเองได้ ต่างจากโมเดลปิดของ OpenAI หรือ Anthropic ที่ผู้ใช้ทำได้แค่เรียกใช้ผ่านบริการของบริษัท

การเปิดตัวครั้งนี้ยืนยันกระแสข่าวช่วงสุดสัปดาห์ว่า Reflection ใกล้ปล่อยโมเดลแล้ว โดยบริษัทเผยรายละเอียดผ่านบล็อกโพสต์ขนาดยาว อธิบายว่า Beam รับและตอบเป็นข้อความเท่านั้น (Text-only) ออกแบบมาให้เก่งงานให้เหตุผล เขียนโค้ด และงานแบบตัวแทนอัตโนมัติ (AI Agent) โดยใช้ 'โทเคนและกำลังประมวลผลเพียงเสี้ยวเดียว' เมื่อเทียบกับคู่แข่ง

501 พันล้านพารามิเตอร์ แต่ทำงานจริงแค่ 23 พันล้าน

ความประหยัดที่ Reflection เคลมมาจากสถาปัตยกรรมแบบ Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งแบ่งโมเดลออกเป็นกลุ่มผู้เชี่ยวชาญย่อยหลายชุด แล้วเรียกใช้เฉพาะชุดที่เกี่ยวข้องกับงานแต่ละครั้ง แทนการปลุกทั้งโมเดลขึ้นมาทำงานพร้อมกัน Beam จึงมีขนาดรวม 501 พันล้านพารามิเตอร์ แต่ใช้งานจริงเพียง 23 พันล้านพารามิเตอร์ในการประมวลผลแต่ละครั้ง

ก่อนจะมาถึงจุดนี้ Beam ผ่านการเทรนเบื้องต้น (Pretraining) ด้วยข้อมูล 23.8 ล้านล้านโทเคน และรองรับ Context Window หรือปริมาณข้อมูลที่โมเดลอ่านและจำได้ในคราวเดียวสูงสุด 1 ล้านโทเคน จากนั้นจึงฝึกต่อด้วยการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) ที่ทุ่มกำลังประมวลผลสูง เพื่อขัดเกลาทักษะการให้เหตุผลและการทำงานหลายขั้นตอน

เมื่อเทียบกับ GLM-5.2 ของ Z.ai ที่มีขนาดรวมราว 744 พันล้านพารามิเตอร์ และใช้งานจริง 40 พันล้านพารามิเตอร์ Beam ใช้พารามิเตอร์ที่ทำงานจริงน้อยกว่าราว 40%

คะแนนสูสี GLM-5.2 แต่ใช้กำลังประมวลผลน้อยกว่า 3-4 เท่า

ตัวเลขที่ Reflection ใช้ปักหมุดคือผลแบบทดสอบมาตรฐาน (Benchmark) ด้านการให้เหตุผลขั้นสูง บริษัทบอกว่า Beam ทำคะแนนได้ทัดเทียม GLM-5.2 และเหนือกว่าโมเดล Open-weight ชั้นนำของฝั่งตะวันตกในตอนนี้ โดยใช้กำลังประมวลผลตอนใช้งานจริง (Inference) น้อยกว่า 3-4 เท่า ถึงอย่างนั้น ตัวเลขทั้งหมดยังเป็นผลทดสอบของบริษัทเอง และยังไม่มีหน่วยงานภายนอกตรวจสอบยืนยัน

ด้วยจุดเด่นเรื่องต้นทุน Reflection จึงวาง Beam ไว้เป็นโมเดลสำหรับงานหนักในชีวิตประจำวัน (Workhorse Model) ขององค์กร ภาครัฐ และนักพัฒนา ซึ่งทำให้บริษัทต้องเจอคู่แข่งหลายฝั่งพร้อมกัน ทั้งห้องแล็บโมเดลปิดอย่าง Anthropic และ OpenAI โมเดลเปิดยอดนิยมจากจีน ไปจนถึงผู้เล่นตะวันตกอย่าง Mistral, Meta และ Cohere

คู่แข่งที่ใกล้ตัวที่สุดในสหรัฐอเมริกาน่าจะเป็น Inkling โมเดล Open-weight จาก Thinking Machines Lab ของ Mira Murati ที่เปิดตัวไปเมื่อเดือนกรกฎาคม ผลทดสอบของ Reflection เองชี้ว่า Beam ทำคะแนนเหนือ Inkling ในแบบทดสอบด้านการเขียนโค้ดทั้ง 4 รายการที่ทั้งคู่มีผลเทียบกันได้ แต่ต้องไม่ลืมว่า Inkling รับข้อมูลได้หลายรูปแบบ (Multimodal) ทั้งข้อความและภาพ ขณะที่ Beam รองรับข้อความเพียงอย่างเดียว

ทุนหนา 4,700 ล้านดอลลาร์ พร้อมดีลชิปยาวถึงปี 2029

เบื้องหลังโมเดลตัวแรกนี้คือสตาร์ทอัพที่ระดมทุนได้มหาศาลตั้งแต่ยังไม่มีผลิตภัณฑ์ Reflection ก่อตั้งในปี 2024 โดย Misha Laskin และ Ioannis Antonoglou สองอดีตนักวิจัยจาก Google DeepMind ข้อมูลจาก PitchBook ชี้ว่าบริษัทระดมทุนไปแล้วราว 4,700 ล้านดอลลาร์สหรัฐ จากนักลงทุนอย่าง Nvidia, Sequoia Capital และ Lightspeed Venture Partners โดยรอบล่าสุดประเมินมูลค่าบริษัทก่อนรับเงินลงทุน (Pre-money Valuation) ไว้ที่ 25,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

เงินส่วนหนึ่งถูกนำไปกว้านกำลังประมวลผล ซึ่งเป็นวัตถุดิบสำคัญในการเทรนโมเดลระดับแนวหน้าที่จะดึงลูกค้าออกจากโมเดลปิดของ Anthropic และ OpenAI รวมถึงโมเดล Open-weight ราคาถูกจากห้องแล็บจีน ช่วงกลางปีที่ผ่านมา Reflection ปิดดีลกับ SpaceX และ Nebius มูลค่ารวมกว่า 7,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อจองสิทธิ์ใช้ชิป GB300 ของ Nvidia ไปจนถึงปี 2029

เป้าหมายใหญ่คือ 'โรงงาน AI ที่องค์กรและรัฐบาลเป็นเจ้าของเอง'

เมื่อมีทั้งโมเดลและกำลังประมวลผลในมือ ลูกค้ากลุ่มหลักที่ Reflection เล็งไว้สำหรับ Beam และโมเดลรุ่นต่อไปคือองค์กรขนาดใหญ่และรัฐบาลที่ต้องการระบบ AI ของประเทศตัวเอง (Sovereign AI) ข้อเสนอของบริษัทคือ 'โรงงาน AI' (AI Factory) ผลิตภัณฑ์ที่ให้หน่วยงานนำโมเดลของ Reflection ไปเทรนกับข้อมูลภายในของตัวเอง จนได้ระบบ AI เฉพาะทางที่ติดตั้งและควบคุมได้เองภายในองค์กร

แนวคิดนี้สอดรับกับสิ่งที่ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia ผลักดันมาตลอด ทั้งเรื่องโรงงาน AI และการเสริมความแข็งแกร่งให้ระบบนิเวศ AI แบบเปิด ซึ่ง Nvidia ได้ประโยชน์โดยตรง เพราะระบบเหล่านี้ต้องรันบนหน่วยประมวลผลกราฟิก (Graphics Processing Unit หรือ GPU) ของบริษัท

ฝั่งความต้องการเริ่มมีให้เห็นแล้ว กองทุนเฮดจ์ฟันด์และบริษัทเทรดดิ้งเป็นกลุ่มที่สนใจสร้างระบบลักษณะนี้ ส่วน Reflection ก็เริ่มทดลองรูปแบบความร่วมมือโรงงาน AI ระดับชาติกับ Shinsegae Group ในเกาหลีใต้แล้ว

Reflection เตรียมปล่อยค่าน้ำหนักของ Beam พร้อมรายละเอียดทางเทคนิคฉบับเต็มภายในเดือนตุลาคมนี้ โดยจะกระจายผ่านผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (Hyperscaler) และผู้ให้บริการคลาวด์ GPU เฉพาะทาง (Neocloud) พร้อมเชื่อมต่อกับไลบรารีโอเพนซอร์สที่นักพัฒนาใช้รันโมเดลตั้งแต่วันแรก ถึงตอนนั้นคนนอกจะได้พิสูจน์เองว่า Beam ทั้งเก่งและประหยัดได้จริงอย่างที่บริษัทเคลมหรือไม่

ที่มา: TechCrunch, The Next Web, Reflection AI

สยามพิวรรธน์ ปักธง “ไอคอนภูเก็ต” สัญลักษณ์ใหม่แห่งแดนใต้ สู่จุดหมายระดับโลก เปิดให้บริการ 2572

2026-10-05T21:56:19+00:00

กลุ่มบริษัทสยามพิวรรธน์ ผู้บุกเบิกการพัฒนาอสังหาริมทรัพย์และจุดหมายปลายทางระดับโลก ผู้สร้างความสำเร็จให้แก่ สยามพารากอน สยามเซ็นเตอร์ สยามดิสคัฟเวอรี่ หนึ่งในพันธมิตรเจ้าของไอคอนสยาม และสยาม พรีเมี่ยม เอาท์เล็ต กรุงเทพ เดินหน้าตอกย้ำบทบาท Game Changer ในฐานะผู้สร้างปรากฏการณ์และการพัฒนาจุดหมายปลายทางที่ทรงพลังในการพลิกโฉมเมือง ขับเคลื่อนเศรษฐกิจ และยกระดับภาพลักษณ์ของประเทศไทยไปชนะรางวัลบนเวทีโลกอย่างต่อเนื่อง ล่าสุด สยามพิวรรธน์ประกาศอีกก้าวสำคัญครั้งประวัติศาสตร์ ด้วยการเปิดตัว “ไอคอนภูเก็ต” (ICONPHUKET) อภิมหาโครงการเมืองแห่งความรุ่งโรจน์ ยิ่งใหญ่เหนือจินตนาการและเป็นสัญลักษณ์ใหม่แห่งแดนใต้

นางชฎาทิพ จูตระกูล ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท สยามพิวรรธน์ จำกัด กล่าวว่า “ตลอดระยะเวลากว่า 67 ปี สยามพิวรรธน์ยึดมั่นในพันธกิจการสร้างสรรค์โครงการที่ก้าวข้ามกรอบการพัฒนาอสังหาริมทรัพย์ เพื่อสร้างสัญลักษณ์แห่งใหม่ที่มีความหมายต่อกรุงเทพมหานครและประเทศไทย เพื่อดึงดูดผู้คนจากทั่วโลก ทุกโครงการของสยามพิวรรธน์ได้รับการบริหารจัดการด้วยมาตรฐานความเป็นเลิศ มีบทพิสูจน์การสร้างความสำเร็จให้แก่ธุรกิจของคู่ค้า พันธมิตร และผู้ประกอบการทุกประเภท ตั้งแต่แบรนด์ลักชัวรีชั้นนำระดับโลกจนถึง SME ไทย กว่า 50,000 รายในทุกศูนย์การค้าของกลุ่มสยามพิวรรธน์ ได้ร่วมเติบโตอย่างยั่งยืนต่อเนื่องในทุกสถานการณ์ ซึ่งสะท้อนถึงศักยภาพของสยามพิวรรธน์ในการพัฒนาจุดหมายปลายทางระดับโลกที่ครองความเป็นที่หนึ่งในใจของลูกค้าและผู้ประกอบการเสมอมา

ด้วยความเชี่ยวชาญในการพัฒนาโครงการที่เป็นต้นแบบของความคิดสร้างสรรค์ที่แปลกใหม่ให้วงการพัฒนาอสังหาริมทรัพย์ พร้อมความเข้าใจเชิงลึกต่อเทรนด์ที่ล้ำสมัยสนองความต้องการของผู้บริโภค สยามพิวรรธน์จึงได้รับการยอมรับในฐานะผู้สร้างปรากฏการณ์เหนือความคาดหมายให้แก่อุตสาหกรรมรีเทลและอสังหาริมทรัพย์ของไทย โครงการต่างๆ ของสยามพิวรรธน์สามารถส่งมอบประโยชน์ให้แก่ผู้คน สังคมและเมืองอย่างเป็นวงกว้าง เช่น ไอคอนสยามและสยามพารากอนที่ในวันนี้ได้กลายเป็นกรณีศึกษาที่ได้รับความสนใจจากบริษัทต่างชาติผู้พัฒนาโครงการที่มีชื่อเสียงจากหลายประเทศได้ทยอยมาเยี่ยมชม และขอองค์ความรู้เพื่อนำไปใช้พัฒนาในประเทศของตน”

“ไอคอนภูเก็ต” เป็นก้าวสำคัญครั้งแรกของสยามพิวรรธน์ในการออกจากกรุงเทพมหานครไปพัฒนาโครงการในเมืองสำคัญที่มีการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจที่แข็งแรงมากที่สุดแห่งหนึ่งของประเทศ เป็นเมืองที่นักท่องเที่ยวปรารถนาที่จะมาเยี่ยมชมเป็นอันดับต้นๆ ของโลก ถือเป็นเมืองยุทธศาสตร์ที่ตรงกับวิสัยทัศน์และความเชี่ยวชาญของสยามพิวรรธน์ในการสร้างแลนด์มาร์กระดับโลก ให้เป็น”ตัวแทนจินตนาการแห่งยุค” และเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนาเมืองแห่งอนาคต ที่ต้องเป็นศูนย์กลางเศรษฐกิจที่ส่งมอบประโยชน์ในหลายมิติอย่างยั่งยืนให้แก่ภาคใต้และประเทศไทย

“ไอคอนภูเก็ต” ถือกำเนิดจากวิสัยทัศน์ในการหลอมรวมพลังและศักยภาพจาก 14 จังหวัดภาคใต้ เข้ากับสิ่งที่ดีที่สุดของโลกในรูปแบบความล้ำสมัยไว้ในโครงการเดียวกันเป็นครั้งแรก เพื่อถ่ายทอดอัตลักษณ์ วัฒนธรรม ภูมิปัญญาไทย รังสรรค์ให้เป็นจุดหมายปลายทางที่สร้างแรงบันดาลใจ และมอบประสบการณ์ที่มีคุณค่า พร้อมทำหน้าที่เป็น Gateway to the Southern Potential ประตูสู่ศักยภาพอันไร้ขีดจำกัดของภาคใต้ ที่ส่งเสริมการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ การค้า การลงทุน และความคิดสร้างสรรค์ ของคนไทยจากศักยภาพท้องถิ่นสู่เวทีโลก

จากการสร้าง “ย่านสยาม” และ “ไอคอนสยาม” สู่การสร้างสัญลักษณ์ใหม่แห่งแดนใต้

ตลอดหลายทศวรรษ สยามพิวรรธน์ได้พิสูจน์จุดยืนการเป็น “The Game Changer” ผู้พัฒนาโครงการที่มีพลังในการพลิกโฉมเมืองมาอย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่การสร้าง “ย่านสยาม” ให้เป็นหัวใจของมหานครกรุงเทพ ศูนย์กลางแห่งความคิดสร้างสรรค์ วัฒนธรรม ไลฟ์สไตล์ และนวัตกรรมที่ทรงอิทธิพล ไปจนถึง “ไอคอนสยาม” อภิมหาโครงการเมืองแห่งการใช้ชีวิตสู่โลกอนาคตบนสายน้ำเจ้าพระยา และเป็นสัญลักษณ์แห่งความภูมิใจของคนไทย ซึ่งทั้งสองโครงการประสบความสำเร็จอย่างยิ่งยวด ส่งผลให้สยามพิวรรธน์มีผลประกอบการที่ก้าวกระโดดและเติบโตอย่างแข็งแรงต่อเนื่องใน 20 ปีที่ผ่านมา

“ไอคอนสยาม” โครงการร่วมทุนระหว่างสยามพิวรรธน์, แมกโนเลีย ควอลิตี้ ดีเวล็อปเม้นต์ คอร์ปอเรชั่น และเครือเจริญโภคภัณฑ์เป็นโครงการต้นแบบที่พิสูจน์แล้วว่า ได้สร้างคุณค่าและโอกาสทางเศรษฐกิจอย่างเป็นรูปธรรมแก่ผู้ประกอบการและชุมชนท้องถิ่นริมแม่น้ำเจ้าพระยา รวมทั้งพลิกโฉมเมืองธนบุรีให้เป็นศูนย์กลางเศรษฐกิจการค้าเทียบเคียงกรุงเทพมหานครได้สำเร็จ พร้อมได้รับการยอมรับในระดับนานาชาติ โดยติดอันดับ Top 3 in the World ในฐานะ "สุดยอดโครงการที่ทรงอิทธิพลที่สุดในรอบ 30 ปีของโลก" (Most Influential Retail Property Project of the Past 30 Years) จากเวที MAPIC Awards 2025 ณ เมืองคานส์ ประเทศฝรั่งเศส ตอกย้ำมาตรฐานความเป็นเลิศในการสร้าง Global Landmark ของสยามพิวรรธน์ ที่ครองใจผู้คนจากทั่วโลก

“สยามพิวรรธน์ไม่ได้สร้างโครงการใหม่ๆ ตลอดเวลา แต่ทุกครั้งที่เราลงทุน โครงการของเราต้องเป็น Mega Project ที่มุุ่งแข่งขันกับโครงการยิ่งใหญ่ในประเทศอื่นๆ ได้ เพราะเราเชื่อว่าการพัฒนาจุดหมายปลายทางระดับโลก มิใช่เพียงการสร้างโครงการขนาดใหญ่ที่มีการลงทุนสูงเท่านั้น แต่ต้องเป็นโครงการ ICONIC ตัวจริง ที่มีการบริหารจัดการด้วยความเป็นเลิศ เพื่อสร้างความสำเร็จทางธุรกิจพร้อมทั้งส่งต่อประโยชน์ให้แก่คู่ค้า พันธมิตรทางธุรกิจ ชุมชน และเมืองอย่างเต็มที่ ให้เติบโตไปด้วยกันอย่างยั่งยืน พร้อมยกระดับเกียรติภูมิของประเทศไทยบนเวทีโลก ความสำเร็จของ “ไอคอนสยาม” จึงเป็นบทพิสูจน์ว่า สยามพิวรรธน์ได้ก้าวข้ามการแข่งขันในประเทศไปชนะบนเวทีโลกได้สำเร็จ และคนไทยไม่เป็นรองใครในการสร้างโครงการระดับ World-class ที่มีพลังดึงดูดผู้คนจากทั่วโลกได้ ในวันนี้สยามพิวรรธน์พร้อมต่อยอดวิสัยทัศน์สู่การสร้างสัญลักษณ์ใหม่แห่งแดนใต้ และขอเป็นส่วนหนึ่งที่จะผลักดันภูเก็ตและ 14 จังหวัดภาคใต้ของไทย สู่การเป็นจุดหมายปลายทางระดับโลกอย่างเต็มภาคภูมิ” นางชฎาทิพ กล่าว

“ไอคอนภูเก็ต” สัญลักษณ์ใหม่แห่งแดนใต้ สู่จุดหมายระดับโลก

สยามพิวรรธน์ คือผู้พัฒนา Global Destination ที่มีความเชี่ยวชาญในการสร้างแลนด์มาร์กระดับโลก และผู้นำตลาดค้าปลีกระดับสูงของประเทศไทย มีฐานลูกค้ากลุ่มกำลังซื้อสูงที่แข็งแกร่งที่สุดแห่งหนึ่งในเอเชีย พร้อมครองสัดส่วนยอดขายกว่า 70% ของตลาดลักชัวรีในประเทศ อีกทั้งสร้างยอดขายที่เติบโตให้แก่แบรนด์แชมเปี้ยนต่างๆของไทยและบรรดา SME หลากหลายประเภทให้ผ่านทุกวิกฤติมาได้อย่างสง่างาม ความสำเร็จดังกล่าวสะท้อนความเชี่ยวชาญในการสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่กล้าลงทุนและแข็งแกร่งไม่ซ้ำแบบใคร

สยามพิวรรธน์จะต่อยอดความสำเร็จ โดยการปั้น “ไอคอนภูเก็ต” มูลค่าการลงทุน 10,000 ล้านบาท ให้เป็นอภิมหาโครงการที่เป็นสัญลักษณ์แห่งความภาคภูมิใจใหม่ของแดนใต้ และหมุดหมายสำคัญบนเวทีโลก ภายใต้แนวคิด Hybrid Retail-Attraction & Entertainment Destination รูปแบบล้ำสมัยที่ไม่เคยมีมาก่อน พร้อม 12 World-Class Attractions สุดอลังการแปลกใหม่ให้โลกจำแห่งแรกและแห่งเดียวของภูมิภาคที่จะพลิกโฉมประสบการณ์การใช้ชีวิต ความสนุกสนานบันเทิงไร้ขีดจำกัด การท่องเที่ยวที่มีความหมายไว้ในพื้นที่เดียวกันอย่างครบครัน ให้เป็นจุดหมายปลายทางอันดับหนึ่งในใจของนักเดินทางจากทั่วไทยและทั่วโลก โดย “ไอคอนภูเก็ต” มีกำหนดเปิดให้บริการในปี 2572

“ไอคอนภูเก็ต” จะเป็นหัวใจสำคัญของเมืองต้นแบบแห่งอนาคต “Synthesis Ark Phuket” เมกะโปรเจกต์ Integrated Mixed-use Development มูลค่ากว่า 50,000 ล้านบาท บนพื้นที่กว่า 500 ไร่ พัฒนาโดย กลุ่มบริษัทซีวี ณ ตำบลศรีสุนทร อำเภอถลาง จังหวัดภูเก็ต ทำเลยุทธศาสตร์ที่เชื่อมโยงการเดินทางสู่ท่าอากาศยานนานาชาติภูเก็ตและท่าเรือยอร์ชระดับโลก พร้อมรองรับการเติบโตของกลุ่มผู้อยู่อาศัยระดับลักชัวรี ชาวต่างชาติพำนักระยะยาว และนักท่องเที่ยวคุณภาพจากทั่วโลก โดย “Synthesis Ark Phuket” ซึ่งได้รับการวางแผนให้เป็น Smart City แห่งแรกของภูเก็ต เพื่อการใช้ชีวิตที่มีคุณภาพพร้อมนวัตกรรมอย่างครบวงจร ครอบคลุมที่อยู่อาศัยระดับลักชัวรี อาคารสำนักงาน โรงแรม เซอร์วิสอพาร์ตเมนต์ โรงเรียนนานาชาติ รวมถึงศูนย์สุขภาพและความงาม เพื่อสร้างระบบนิเวศแห่งการอยู่อาศัย การทำงาน การท่องเที่ยว และการพักผ่อนในเมืองเดียวกันอย่างลงตัว โดย “Synthesis Ark Phuket” จะพัฒนาเฟส 1 เสร็จสมบูรณ์ภายในปี 2575

เพื่อตอบโจทย์การเป็น Sustainable Global Landmark ที่เสริมสร้างคุณภาพชีวิตให้ผู้อยู่อาศัยและคนเมือง “ไอคอนภูเก็ต” ได้ผสานการท่องเที่ยว รีเทล ความบันเทิง และพื้นที่สาธารณะเข้ากับธรรมชาติอย่างกลมกลืน โดยจัดสรรพื้นที่สีเขียวและสวนกลางแจ้งกว่า 40% ของโครงการ เพื่อมอบธรรมชาติอันรื่นรมย์ให้เป็นพื้นที่พักผ่อน ออกกำลังกาย และยกระดับสุขภาวะของชุมชนที่รายล้อมและผู้มาเยือน ด้านสถาปัตยกรรมของโครงการ ได้รับแรงบันดาลใจจากเส้นสายอันพลิ้วไหวของอ่าวพังงา ท้องทะเลภูเก็ต ตลอดจนภูเขาและหน้าผาหินอันงดงามของภาคใต้ ผสานความประณีตของมรดกวัฒนธรรมท้องถิ่นอันล้ำค่า ให้เป็นมาสเตอร์พีซที่มีเอกลักษณ์โดดเด่นในระดับนานาชาติ พร้อมจัดสรรพื้นที่ถึง 1 ใน 3 ของโครงการให้เป็นองค์ประกอบด้าน Entertainment และ Attraction ระดับโลก ตอกย้ำความเป็นจุดหมายปลายทางที่พร้อมสร้างสรรค์ประสบการณ์แปลกใหม่และน่าตื่นตาตื่นใจได้ตลอด 365 วัน

เมืองต้นแบบของการมีส่วนร่วมจากทุกภาคส่วน เพื่อเสริมสร้าง Cluster Economy ที่ยั่งยืนของภาคใต้

“ไอคอนภูเก็ต” ได้ลงพื้นที่รับฟังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะจากผู้คนในท้องถิ่น ชุมชน หน่วยงานภาครัฐ และสมาคมสำคัญในจังหวัดภูเก็ต เพื่อนำมาประกอบการพัฒนาโครงการสู่การเป็น Smart City เมืองต้นแบบแห่งอนาคตของภูเก็ต บนหลักความรับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อมและความสมดุลของระบบนิเวศ โดยโครงการพัฒนาขึ้นภายใต้มาตรฐานความยั่งยืนระดับสากล ประยุกต์ใช้นวัตกรรมระดับสูงและ recycle construction material พร้อมเทคโนโลยีสีเขียวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการพลังงานสะอาด น้ำ และขยะอย่างครบวงจร ควบคู่การวางผังจราจรและระบบคมนาคมอัจฉริยะ เพื่อลดผลกระทบต่อชุมชนและยกระดับคุณภาพชีวิต โดยร่วมงานกับทีมสถาปนิก วิศวกร และที่ปรึกษาด้านความยั่งยืนชั้นนำของไทยและภูมิภาค อาทิ Urban Architects, P Landscape, K.C.S. & Associates, TEAM Group, Atelier Ten และ Systra MVA (Thailand) เป็นต้น

ขณะเดียวกัน โครงการมุ่งเป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจของภูเก็ตและภาคใต้ ทั้งการสร้างงานและกระจายรายได้ตั้งแต่ระยะก่อสร้างจนถึงการดำเนินงานเต็มรูปแบบกว่า 50,000-80,000 อัตรา รวมถึงการเปิดโอกาสให้ผู้ประกอบการ SME วิสาหกิจชุมชน และผลิตภัณฑ์ท้องถิ่นจาก 14 จังหวัดภาคใต้ เติบโตบนแพลตฟอร์มระดับโลก เพื่อสร้างคุณค่าร่วมและส่งต่อประโยชน์สู่ผู้คนในภูมิภาคอย่างเป็นรูปธรรม และที่สำคัญ การถ่ายทอดเรื่องราวและอัตลักษณ์ของ 14 จังหวัดภาคใต้ในโครงการนี้ จะสามารถทำให้ผู้มาเยี่ยมชมมีความสนใจและปรารถนาจะไปท่องเที่ยวเพิ่มเติมในจังหวัดอื่นๆ ของภาคใต้อีกด้วย เป็นการส่งเสริมให้ทุกจังหวัดในภูมิภาคนี้ได้รับประโยชน์ต่อเนื่องเช่นเดียวกัน เป็น Cluster Economy ที่ส่งเสริมให้นักท่องเที่ยวใช้เวลาในประเทศไทยมากขึ้น สร้างแนวโน้มในการจับจ่ายใช้สอยมากยิ่งขึ้นด้วย

เปิดวิสัยทัศน์การรวมพลัง 14 จังหวัดภาคใต้ครั้งประวัติศาสตร์ สู่การสร้าง Gateway to the Southern Potential ขับเคลื่อนศักยภาพท้องถิ่นสู่เวทีสากล

สยามพิวรรธน์ขับเคลื่อน “ไอคอนภูเก็ต” ภายใต้กลยุทธ์ Co-Creation & Collaboration to Win ด้วยการผสานพลังของ 14 จังหวัดภาคใต้ บนความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในอัตลักษณ์ วัฒนธรรม ภูมิปัญญา ทรัพยากร แล้วนำมาเป็นองค์ประกอบสำคัญของโครงการ ผ่านความคิดสร้างสรรค์ที่สะท้อนเสน่ห์ของภาคใต้สู่สายตานานาชาติ

สยามพิวรรธน์จึงได้ริเริ่มความร่วมมือกับเครือข่ายพันธมิตรจากภาครัฐ ภาคเอกชน องค์กร และสมาคมสำคัญทั่วภาคใต้ รวมถึงหอการค้าไทยและกลุ่มผู้ประกอบการรุ่นใหม่หอการค้าไทย (YEC) จาก 14 จังหวัดภาคใต้ เพื่อระดมองค์ความรู้ แลกเปลี่ยนมุมมอง และร่วมถ่ายทอดอัตลักษณ์อันแท้จริงของแต่ละพื้นที่ในรูปแบบที่ร่วมสมัยและแตกต่าง ความร่วมมือนี้นำไปสู่การจัดทำ “แผนแม่บทวิสัยทัศน์แห่งภาคใต้ไทย” อันเป็นยุทธศาสตร์ขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านของภูมิภาค พร้อมผลักดัน “ไอคอนภูเก็ต” ให้เป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมศักยภาพของภาคใต้สู่โอกาสด้านเศรษฐกิจ การค้า การลงทุน เพื่อต่อยอดสู่เวทีโลก

“ไอคอนภูเก็ต” จะเป็นเวทีความร่วมมือระดับชาติที่สำคัญ ซึ่งเกิดจากพลังการมีส่วนร่วมของภาครัฐ ภาคเอกชน ชุมชน และทุกภาคส่วน เพื่อนาคตของภาคใต้ให้ได้แข่งขันบนเวทีโลก ทุกองค์ประกอบของโครงการจะถูกพัฒนาให้เป็นแพลตฟอร์มแห่งโอกาสของการค้าขายจาก 14 จังหวัดภาคใต้ และสร้างประโยชน์ร่วมทางเศรษฐกิจอย่างเต็มศักยภาพ เพื่อส่งมอบความรุ่งเรืองอย่างยั่งยืนให้แก่ทุกฝ่ายที่มีส่วนร่วม เราตั้งเป้าไว้ว่า เมื่อเปิดดำเนินการแล้วโครงการนี้จะสามารถดึงดูดผู้คนจากประเทศไทยและทั่วโลกได้วันละไม่ต่ำกว่า 80,000 – 100,000 คน” นางชฎาทิพ กล่าวในตอนท้าย

“ไอคอนภูเก็ต” คือประตูสู่ความรุ่งเรืองในบริบทใหม่ของภาคใต้ไทย และเป็นตัวแทนจินตนาการแห่งยุคของ 14 จังหวัดภาคใต้ ที่สะท้อนศักยภาพอันไร้ขีดจำกัดของภูมิภาค โดยเตรียมเปิดต้อนรับผู้คนจากทั่วโลกสู่จุดหมายปลายทางระดับโลกแห่งใหม่ของประเทศไทยในปี 2572 โดยจะมีการแถลงรายละเอียดโครงการอย่างเป็นทางการในเร็วๆ นี้

สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติม โทร. 02-658-0808 หรือ www.iconphuket.com

OpenAI เตรียมใส่ ‘ลายน้ำ’ ใน ChatGPT และ Codex เพื่อระบุข้อความ AI

2026-10-05T20:08:03+00:00

OpenAI เพิ่งประกาศเตรียมฝัง 'ลายน้ำ' ในข้อความที่เขียนโดย ChatGPT และ Codex สำหรับผู้ใช้งานในแถบยุโรป เพื่อให้สอดคล้องกับกฎหมาย EU AI Act ที่บังคับให้บริษัทเทคโนโลยีต้องทำเครื่องหมายบนคอนเทนต์ที่สร้างจาก AI ให้ตรวจสอบได้

สรุปประเด็นสำคัญ

ผู้ใช้ในยุโรป: ทั้งผู้ใช้ ChatGPT และ Codex ทุกแพ็กเกจจะทยอยถูกฝังลายน้ำภายในไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า
นักพัฒนาที่ใช้ API: ไม่ว่าจะอยู่ประเทศไหน สามารถเลือกเปิดใช้ลายน้ำได้แล้ว แต่ค่าเริ่มต้นจะถูกปิดเอาไว้ก่อน
ผู้ใช้นอกยุโรป (รวมถึงไทย): ตอนนี้ยังไม่โดนบังคับใช้ เพราะ OpenAI ยังไม่ปรับลายน้ำเป็นค่าเริ่มต้นทั่วโลกในช่วงแรก

ลายน้ำนี้ไม่ใช่สัญลักษณ์หรือโลโก้ที่แปะท้ายข้อความ แต่เทคโนโลยีที่ชื่อว่า textGrain นี้จะแอบปรับวิธีเลือกคำของ AI อย่างแนบเนียนจนเกิดเป็นแพทเทิร์นเฉพาะตัว คนอ่านทั่วไปจะมองไม่ออกเลย แต่เครื่องมือตรวจจับจะอ่านออกและถึงแม้เราจะก๊อปปี้ข้อความไปวางที่อื่นลายน้ำนี้ก็จะติดไปด้วยเสมอ

ถ้าถามว่าลายน้ำนี้ลบออกได้ไหม คำตอบคือได้ เพราะลายน้ำไม่ได้ตรวจจับได้ 100% หากเปลี่ยนคำในข้อความเพียง 10% อัตราการตรวจจับก็ลดจากประมาณ 92% เหลือ 66% และข้อความสั้น ๆ คำตอบโจทย์คณิตศาสตร์ หรือข้อความที่ผ่านการแปลแล้ว ก็ตรวจจับได้ยากขึ้น

ด้วยข้อจำกัดนี้ OpenAI จึงยังไม่เปิดเครื่องมือตรวจจับให้คนทั่วไปใช้ แต่ให้เฉพาะนักวิจัยและองค์กรที่ผ่านการอนุมัติ

ข้อควรระวังในการตีความเครื่องมือตรวจจับ

ข้อความที่ไม่มีลายน้ำ ไม่ได้แปลว่าเป็นฝีมือคนเขียน 100% เสมอไป
ข้อความที่มีลายน้ำ บอกได้แค่ว่าใช้ระบบของ OpenAI ช่วยเขียนหรือขัดเกลา แต่บอกไม่ได้ว่ามนุษย์เป็นคนป้อนไอเดียหรือแก้ไขเองไปมากน้อยแค่ไหน

ท่าทีของบริษัทอื่นๆ ก่อนหน้านี้ 2 เดือน ค่าย Anthropic เพิ่งประกาศฝังลายน้ำแบบบังคับใช้ ทั่วโลกซึ่งทำให้ผู้ใช้งานบางส่วนไม่พอใจเพราะรู้สึกว่า AI เป็นแค่เครื่องมือช่วยคิดเท่านั้น

จริง ๆ แล้ว OpenAI พัฒนาลายน้ำนี้สำเร็จมาพักใหญ่แล้ว แต่ The Wall Street Journal เคยรายงานไว้ในปี 2024 ว่าที่ยังไม่ยอมปล่อยออกมา เพราะกลัวผู้ใช้จะหนีไปซบไหล่คู่แข่งที่ไม่มีลายน้ำ แต่ปัจจุบันค่ายยักษ์ใหญ่ทั้ง Anthropic, Google, Meta, Microsoft และ OpenAI ได้ตกลงร่วมมือกันปฏิบัติตามกฎหมายการจัดการ AI ของยุโรปเป็นที่เรียบร้อยแล้ว

อ้างอิง: techcrunch

คนรุ่นใหม่จีนเวลาไม่พอ ‘จ้างคนใช้ชีวิต’ แทนตัวเอง ต่อเลโก้ ต่อคิว ทิ้งขยะ เยี่ยมพ่อแม่ ดัน Life stand-ins เป็นงานยอดฮิต

2026-10-05T02:51:16+00:00

ใครที่ได้ดู Rental Family ครอบครัวให้เช่า ภาพยนตร์ของ Brendan Fraser ที่เข้าฉายในไทยเมื่อต้นปีที่ผ่านมา อาจเคยสงสัยว่าอาชีพรับจ้างใช้ชีวิตแทนคนอื่นมีอยู่จริงหรือเปล่า ในเรื่อง Brendan รับบทนักแสดงอเมริกันในโตเกียวที่รับงานกับบริษัทให้เช่าครอบครัว คอยสวมบทเป็นพ่อ เพื่อน หรือคนในครอบครัวให้ลูกค้าที่ต้องการใครสักคนมาเติมช่องว่างในชีวิต

คำตอบคือมีจริง และกำลังเป็นกระแสในจีน คนรุ่นใหม่จำนวนไม่น้อยเลือกจ่ายเงินให้ 'ตัวแทนชีวิต' (Life Stand-in) จัดการเรื่องที่ไม่มีเวลาหรือไม่อยากทำเอง ตั้งแต่ต่อเลโก้ชุดใหญ่ที่ซื้อมาแล้วไม่มีเวลาต่อ ไปเยี่ยมคนป่วยที่โรงพยาบาลแทน ไปจนถึงเคลียร์เรื่องที่ไม่อยากเผชิญหน้าด้วยตัวเอง

กระแสนี้ถูกเรียกว่า 'เศรษฐกิจตัวแทน' (Stand-in Economy) ซึ่งกำลังโตในกลุ่มคนที่เวลาไม่พอและยอมจ่ายเพื่อความสะดวก เมื่อภาระในชีวิตประจำวันเกินกว่าเวลา ความอดทน หรือความถนัดที่ตัวเองมี สื่อจีนเริ่มรายงานเรื่องนี้เป็นวงกว้างตั้งแต่ปี 2024 จากนั้นก็ขยายตัวเป็นตลาดรับจ้างทำธุระขนาดใหญ่ที่ปรับบริการตามความต้องการของลูกค้าแต่ละคน

จากต่อเลโก้ถึงทิ้งขยะ งานจุกจิกที่กลายเป็นรายได้

ตัวอย่างที่เห็นชัดที่สุดคืองานประกอบและงานฝีมือ โพสต์เรื่องการจ้างคนช่วยประกอบของบน RedNote (เสี่ยวหงซู) มียอดเข้าชมรวมกว่า 120 ล้านครั้ง ผู้ใช้บางคนซื้อเลโก้ชุดที่ซับซ้อนมาแต่ไม่มีเวลาต่อ จึงจ้างมืออาชีพต่อให้ โดยเลือกได้ว่าจะให้ช่างมาต่อที่บ้านหรือส่งเลโก้ไปให้ทางไปรษณีย์ ค่าบริการส่วนใหญ่อยู่ที่ 200-1,000 หยวน (ราว 1,000-5,000 บาท) ตามเวลา แรงงาน และความยากของงาน ซึ่งเป็นช่วงราคาเดียวกับที่โฆษณาบริการตัวแทนชีวิตทางออนไลน์ส่วนใหญ่ตั้งไว้

งานที่ไม่ต้องใช้ฝีมือแต่กินเวลาก็มีคนรับเช่นกัน บนแพลตฟอร์มซื้อขายของมือสองและแพลตฟอร์มรับจ้างวิ่งธุระ ผู้ใช้จ่ายเพียง 10-30 หยวน (ราว 50-150 บาท) ก็จ้างคนไปต่อคิวร้านอาหารดังแทนได้ ส่วนในหางโจว มณฑลเจ้อเจียง ผู้หญิงชื่อ Mihan เริ่มรับจ้างเพื่อนบ้านทิ้งขยะครั้งละ 3 หยวน (ราว 15 บาท) หรือเหมาจ่ายรายเดือน 99 หยวน (ราว 500 บาท) ภายในสามวันมีลูกค้ากว่า 20 ราย ก่อนจะขยายไปรับพัสดุและให้อาหารแมวช่วงวันหยุดยาว

บางคนไปไกลกว่านั้น คนทำงานรุ่นใหม่ในเซินเจิ้นที่อยู่ตัวคนเดียวบางส่วนจ้างคนทำอาหารให้ทุกวัน มีรายงานว่าผู้ใช้ออนไลน์รายหนึ่งจ่ายเดือนละ 2,500 หยวน (ราว 12,500 บาท) เพื่อให้มีกับข้าวฝีมือบ้านกินทุกมื้อ

รับจ้างทะเลาะแทน ไปเยี่ยมไข้แทน เมื่อบริการเริ่มแตะเรื่องความรู้สึก

งานรับจ้างไม่ได้หยุดอยู่ที่ธุระทั่วไป แต่เริ่มมีรูปแบบที่แปลกใหม่ขึ้นเรื่อย ๆ ชายในกวางโจว กลายเป็นที่พูดถึงหลังออกมาโปรโมตบริการ 'รับจ้างทะเลาะแทน' (Arguing Stand-in) กลางถนน โดยคิดค่าบริการ 50 หยวน (ราว 250 บาท) สำหรับข้อพิพาทออนไลน์ และ 188 หยวน (ราว 940 บาท) สำหรับการไปเจรจาต่อหน้าแบบไม่จำกัดจำนวนครั้ง Kong ยืนยันว่าวิธีของตัวเองเน้นโน้มน้าวด้วยเหตุผล ไม่ใช้ความก้าวร้าว และปฏิเสธงานที่เกี่ยวกับการข่มขู่ การทวงหนี้ หรือการใช้กำลัง

อีกด้านหนึ่ง บริการบางประเภทเข้ามาตอบโจทย์ด้านจิตใจ หญิงจากมณฑลเจ้อเจียง เคยรับงาน 50 หยวน ไปเยี่ยมผู้ป่วยที่โรงพยาบาล พร้อมนำของฝากและคำทักทายไปให้ในนามของผู้ว่าจ้าง ส่วนผู้ให้บริการอีกรายในเซินเจิ้นคิด 300 หยวน (ราว 1,500 บาท) สำหรับการไปเยี่ยมผู้สูงอายุสองชั่วโมง ทั้งชวนคุยและทำกับข้าวให้ เท่ากับว่าแม้แต่หน้าที่ในครอบครัวบางส่วนก็เริ่มถูกส่งต่อให้คนรับจ้างทำแทน

ใช้เงินซื้อเวลาคืน ส่วนต่อขยายของ 'เศรษฐกิจคนขี้เกียจ'

นักเศรษฐศาสตร์มองว่ากระแสนี้คือส่วนต่อขยายของ 'เศรษฐกิจคนขี้เกียจ' (Lazy Economy) ในจีน ซึ่งผู้บริโภคใช้เงินเพื่อให้เวลาของตัวเองคุ้มค่าที่สุด Li Na รองศาสตราจารย์ คณะการเงินและเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยจี๋เหม่ย (Jimei University) ให้สัมภาษณ์กับสื่อว่า บริการลักษณะนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพชีวิตของผู้ใช้ ทั้งยังสร้างงานรูปแบบใหม่ขึ้นมาด้วย

ถึงอย่างนั้น ธุรกรรมส่วนใหญ่ยังเป็นการตกลงกันเองระหว่างบุคคล (Peer-to-Peer) จึงเกิดความกังวลเรื่องการฉ้อโกง การละเมิดความเป็นส่วนตัว และการเรียกร้องสิทธิ์ที่ทำได้ยากเมื่อบริการไม่เป็นไปตามที่ตกลงกันไว้

นอกจากความเสี่ยงเชิงปฏิบัติ ยังมีคำถามที่ลึกกว่านั้นซึ่งผู้ใช้ออนไลน์รายหนึ่งตั้งไว้ว่า "เมื่อเรื่องจุกจิกในชีวิตแก้ได้ด้วยเงินมากขึ้นเรื่อย ๆ เรากำลังได้อิสระมากขึ้น หรือกำลังค่อย ๆ สละประสบการณ์ส่วนหนึ่งของการใช้ชีวิตไปโดยไม่รู้ตัว" คำถามนี้พาย้อนกลับไปที่เลโก้ที่มีคนอื่นต่อให้จนเสร็จ และการเยี่ยมไข้ที่ส่งไปเพียงตัวแทน ซึ่งช่วยประหยัดเวลาได้จริง แต่ก็แลกมากับประสบการณ์ที่เจ้าของเรื่องไม่ได้สัมผัสด้วยตัวเอง

ที่มา: South China Morning Post

Trump สั่งตั้ง Super Intelligence Force คุมนโยบายปัญญาประดิษฐ์

2026-10-05T02:34:39+00:00

กลายเป็นประเด็นฮือฮาส่งท้ายปี 2026 ในวงการเทคโนโลยีและนโยบายระดับโลก เมื่อประธานาธิบดี Donald Trump ออกมาประกาศจัดตั้ง Super Intelligence Force (SIF) อย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 4 ตุลาคม 2026 ผ่านทาง Truth Social และบัญชี X ของทำเนียบขาว โดยมีเป้าหมายหลักคือการรวมศูนย์นโยบายปัญญาประดิษฐ์ของรัฐบาลกลาง เพื่อรักษาความเป็นผู้นำเบอร์หนึ่งของสหรัฐฯ บนเวทีเทคโนโลยีโลก

ความเคลื่อนไหวนี้เกิดขึ้นคล้อยหลังเพียงไม่กี่วัน หลังจากที่ Trump ลงนามในคำสั่งฝ่ายบริหาร (Executive Order 14434) สั่งการให้หน่วยงานรัฐบาลกลางทั้งหมดยกเลิกการใช้คำว่า AI (Artificial Intelligence) แล้วเปลี่ยนมาใช้คำว่า SI (Super Intelligence) แทน

"ยิ่งใหญ่กว่าปฏิวัติอุตสาหกรรม" คำพูดจาก Trump ถึงภารกิจใหม่

ในโพสต์ประกาศจัดตั้ง SIF ทางทำเนียบขาวได้อ้างถึงคำพูดของประธานาธิบดี Trump ซึ่งสะท้อนถึงทิศทางใหม่ของสหรัฐฯ ไว้อย่างน่าสนใจ:

"ผมขอประกาศจัดตั้ง Super Intelligence Force (SIF) มีหน้าที่ประสานความพยายามของรัฐบาลกลาง ให้อเมริกายังคงนำโลกด้าน Super Intelligence ซึ่งหลายคนบอกว่าใหญ่กว่าการปฏิวัติอุตสาหกรรมและอินเทอร์เน็ต และจะปกป้องผลประโยชน์ พร้อมยกระดับชีวิตของคนอเมริกันทุกคน"

ความสนใจของสาธารณชนต่อการประกาศนี้พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยโพสต์ดังกล่าวสามารถสร้างยอดเข้าชมได้มากกว่า 1.3 ล้านครั้งภายในเวลาเพียงวันเดียว

ส่องรายชื่อ 4 แม่ทัพผู้กุมบังเหียน SIF

โครงสร้างของ SIF ถูกออกแบบมาอย่างมีนัยสำคัญ ด้วยการดึงตัวจริงจาก 4 เสาหลักของรัฐบาลมาร่วมทีม โดยรายงานตรงต่อประธานาธิบดี Donald Trump และ Susie Wiles หัวหน้าเจ้าหน้าที่ทำเนียบขาว ได้แก่

ประธาน Jay Clayton ผู้อำนวยการข่าวกรองแห่งชาติ (DNI) ผู้รับบทบาทนำในการดูแลภาพรวม
รองประธาน Andrew Ferguson ประธานคณะกรรมการการค้าแห่งรัฐบาลกลาง (FTC) ดูแลมิติการแข่งขันทางการค้า
รองประธาน Emil Michael ปลัดกระทรวงกลาโหมฝ่ายวิจัยและวิศวกรรม (CTO ของ Pentagon) ดูแลมิติความมั่นคงและเทคโนโลยีทางการทหาร
รองประธาน Scott Kupor ผู้อำนวยการสำนักงานบริหารบุคลากรภาครัฐ (OPM) ดูแลการปรับตัวของกำลังคนภาครัฐ

การรวมตัวกันของผู้นำจากฝ่ายข่าวกรอง การค้า กลาโหม และทรัพยากรบุคคล สะท้อนให้เห็นชัดเจนว่ารัฐบาลสหรัฐฯ ไม่ได้มอง AI เป็นเพียงเรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นยุทธศาสตร์ที่คาบเกี่ยวกับความมั่นคง เศรษฐกิจ และการบริหารราชการแผ่นดินอย่างแยกขาดไม่ได้

เจาะภารกิจหลักของ SIF

ตามรายละเอียดที่มีการเผยแพร่ SIF ถูกวางกรอบการทำงานใน 4 ด้านหลัก อาทิ

รวมศูนย์นโยบาย (Policy Alignment): กำหนดทิศทางนโยบายด้านเทคโนโลยีของฝ่ายบริหารทั้งหมดให้เป็นไปในทิศทางเดียวกัน
ตัวกลางเชื่อมโยง (Ecosystem Bridge): ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างรัฐบาล ผู้บริโภค กลุ่มผลประโยชน์สาธารณะ องค์กรศาสนา ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน และบริษัท Big Tech
บริหารความเสี่ยงแบบไม่ปิดกั้น (Balanced Risk Management): วางแนวทางรับมือภัยคุกคามจากเทคโนโลยีต่อสังคม โดยมีจุดยืนชัดเจนว่า ต้องไม่กำกับดูแลมากเกินไป (Over-regulation) และต้องป้องกันไม่ให้บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ใช้กฎระเบียบมาสร้างสร้างอุปสรรคกีดกันคู่แข่งรายใหม่ (Regulatory Capture)
จัดทำแผนยุทธศาสตร์ใน 120 วัน: จัดทำรายงานวิเคราะห์ความเสี่ยงและโอกาสของ SI เสนอต่อประธานาธิบดี

Jay Clayton ประธาน SIF ได้กล่าวถึงมุมมองต่อการแข่งขันครั้งนี้ไว้อย่างน่าสนใจว่า "ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดคือการไม่ได้เป็นที่หนึ่ง และการที่สหรัฐฯ ถอยออกจาก AI ในขณะที่จีนยังคงเดินหน้าต่อไปนั้น ถือเป็นเรื่องที่ไม่รับผิดชอบอย่างยิ่ง"

เบื้องหลัง Exec Order 14434: ทำไมต้องเปลี่ยนจาก AI เป็น SI?

ก่อนหน้าการประกาศตั้ง SIF เพียงไม่กี่วัน (29 กันยายน 2026) Trump ได้ลงนามใน Executive Order 14434 ในชื่อ "Inaugurating the Era of Super Intelligence" ซึ่งมีสาระสำคัญที่น่าสนใจดังนี้

เหตุผลการรีแบรนด์: รัฐบาลมองว่าศักยภาพเทคโนโลยีของอเมริกาได้ก้าวข้ามคำนิยามดั้งเดิมของ Artificial Intelligence ไปแล้ว จึงต้องก้าวเข้าสู่ยุค Super Intelligence
ขอบเขตการบังคับใช้: กำหนดให้หน่วยงานรัฐบาลกลางใช้คำว่า Super Intelligence หรือ SI ในเอกสารราชการ การสื่อสารสาธารณะ เว็บไซต์ และรายงานนโยบายทั้งหมด (เท่าที่กรอบกฎหมายเอื้ออำนวย)
สถานะทางกฎหมาย: ในทางปฏิบัติ SI ยังคงอ้างอิงนิยามทางกฎหมายเดียวกับ AI เดิมทุกประการ (ตาม 15 U.S.C. § 9401(3)) โดยให้เวลาผู้ช่วยประธานาธิบดีด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี 60 วันในการเสนอร่างถ้อยคำทางกฎหมายใหม่
ข้อยกเว้น: กฎระเบียบ สัญญา เอกสารประวัติศาสตร์ และทุนสนับสนุนที่ออกไปก่อนหน้านี้ จะไม่มีผลย้อนหลัง

สิ่งที่วงการเทคโนโลยีต้องจับตา

SI ของ Trump ≠ Superintelligence (ASI) ในวงการวิจัย: ต้องแยกแยะว่าคำว่า Superintelligence ในเชิงวิชาการ/วิจัยหมายถึง Artificial Superintelligence (ASI) หรือระบบที่ฉลาดเกินมนุษย์และพัฒนาตัวเองได้ ซึ่งปัจจุบันยังคงเป็นเพียงทฤษฎี แต่คำว่า SI ในบริบทของ Trump เป็นเพียง "การรีแบรนด์การเรียกชื่อ AI เดิม" ที่ใช้อยู่ในปัจจุบันเท่านั้น

ผลบังคับใช้จำกัดเฉพาะฝ่ายบริหาร: คำสั่งฝ่ายบริหารนี้ไม่มีผลผูกพันภาคเอกชน และไม่ได้เป็นการแก้ไขกฎหมายระดับประเทศ หากต้องการเปลี่ยนชื่อในระดับกฎหมายถาวร จำเป็นต้องผ่านกระบวนการยินยอมจากสภาคองเกรส

เน้นเร่งสปีดการพัฒนา มากกว่าการควบคุม: เมื่อดูจากน้ำหนักของคำสั่งและท่าทีของผู้นำ SIF จะเห็นได้ชัดว่ารัฐบาลชุดนี้ให้น้ำหนักไปที่ "การแข่งขันเพื่อเอาชนะคู่แข่งอย่างจีน" และการเปิดทางให้เอกชนเติบโต มากกว่าการออกมาตรการเข้มงวดมาควบคุมความเสี่ยง

รอจับตา Action Plan ในอีก 120 วัน: ปัจจุบัน SIF ยังไม่ได้มีการระบุกรอบงบประมาณ อำนาจทางกฎหมาย หรือจำนวนบุคลากรที่แน่ชัด รายงานฉบับแรกที่จะออกมาภายใน 120 วันข้างหน้าจะเป็นตัวพิสูจน์สำคัญว่า SIF เป็นเพียงกลยุทธ์การรีแบรนด์ทางการเมือง หรือจะกลายมาเป็นกลไกขับเคลื่อนยุทธศาสตร์เทคโนโลยีของสหรัฐฯ อย่างแท้จริง

อ้างอิง: x, techcrunch, federalstatelaw

ปลดล็อกศักยภาพ AI ในไทย AIS วางรากฐาน 5G-ADVANCED โครงสร้างพื้นฐานใหม่ยุค AI ที่คนไทยได้ใช้แล้ววันนี้

2026-10-04T23:47:40+00:00

AI กำลังกลายเป็นเครื่องยนต์ขับเคลื่อนใหม่ของเศรษฐกิจโลก แต่ประเทศที่จะดึงศักยภาพของ AI มาใช้ได้สูงสุด คือประเทศที่มีโครงสร้างพื้นฐานการเชื่อมต่อที่พร้อมพา AI เข้าไปปฏิบัติงานในทุกภาคส่วนอย่างจริงจัง

Techsauce ได้มีโอกาสพูดคุยในวงสัมภาษณ์พิเศษกับ คุณกิตติ งามเจตนรมย์ หัวหน้าคณะผู้บริหารด้านเทคโนโลยี (CTO) ของ AIS และคุณวสิษฐ์ วัฒนศัพท์ เป็นหัวหน้าหน่วยธุรกิจงานปฏิบัติการและสนับสนุนด้านเทคนิคทั่วประเทศของ AIS ถึงทิศทางเทคโนโลยีและการแข่งขันในทศวรรษหน้า คุณกิตติชี้ให้เห็นว่า สมรภูมิต่อไปจะตัดสินกันที่ความพร้อมของ Digital Infrastructure ว่าใครจะสามารถเปลี่ยน AI จากแนวคิดให้กลายเป็นมูลค่าทางเศรษฐกิจและสังคมได้จริง

ซึ่งด้าน AIS เองก็ได้วางก้าวสำคัญด้วยการเปิดให้บริการ 5G-ADVANCED เพื่อรองรับการเติบโตนี้และปูทางประเทศไทยสู่การเป็น ASEAN AI Connectivity Hub

เข้าใจ 5G-ADVANCED ถนนสายใหม่ที่สร้างมาเพื่อตอบโจทย์ยุค AI

ก่อนจะเจาะลึกถึงความพร้อมของ AIS การทำความเข้าใจเกี่ยวกับ 5G-ADVANCED จะช่วยให้เห็นภาพรวมของทิศทางเทคโนโลยีในอนาคตได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

5G-ADVANCED คือ เทคโนโลยีเครือข่ายรุ่นต่อยอดจาก 5G หัวใจสำคัญคือการนำคลื่นความถี่หลายย่านมารวมพลังกันผ่านเทคโนโลยีที่เรียกว่า Carrier Aggregation หากเปรียบเครือข่ายเดิมเป็นถนนหลายสายแยกกัน 5G-ADVANCED ก็เหมือนการเชื่อมถนนเหล่านั้นเข้าด้วยกันจนกลายเป็นทางด่วนยกระดับขนาดใหญ่ ทำให้ข้อมูลรับส่งได้เร็วและลื่นไหลขึ้นอย่างมาก

ในเชิงเทคนิค จุดแข็งของ AIS เกิดจากการถือครองคลื่นความถี่ครบทุกย่าน ทั้งย่าน 700 MHz ที่ส่งสัญญาณได้ไกลและทะลุผ่านอาคารได้ดี ย่าน 2100 MHz ที่สร้างความสมดุล และย่าน 2600 MHz ที่เด่นเรื่องความจุและการรับส่งข้อมูลความเร็วสูง

เมื่อนำคลื่นความถี่ FDD (700 และ 2100 MHz) ที่เด่นเรื่องการแยกช่องรับส่งข้อมูลมารวมพลังกับคลื่น TDD (2600 MHz) ผ่านระบบบริหารจัดการอัตโนมัติ ผลลัพธ์ที่ได้คือความเร็วฝั่งอัปโหลดที่เพิ่มขึ้นถึง 2 เท่า และดาวน์โหลดเร็วขึ้น 1.5 เท่า

แล้วทำไม 5G-ADVANCED ถึงกลายเป็นจิ๊กซอว์ชิ้นสำคัญของเศรษฐกิจในวันนี้?

ทาง AIS ได้แบ่งปันว่า ได้มีการสำรวจพฤติกรรมผู้บริโภคซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า ปริมาณการอัปโหลดของคนไทยในปัจจุบัน พุ่งสูงขึ้นกว่า 25 เท่า ขณะที่การดาวน์โหลดโตขึ้น 10 เท่า ทั้งหมดนี้มาจากเทรนด์การไลฟ์ขายของ Live Commerce, งานของ Content Creator และการใช้งาน Generative AI ที่ต้องส่งข้อมูลขึ้นระบบ Cloud ก่อนการประมวลผลเสมอ

นอกจากนี้ ในอนาคตอันใกล้ ผู้ใช้งานบนเครือข่ายจะไม่ได้มีเพียงมนุษย์ แต่รวมถึง AI Agent หุ่นยนต์ รถยนต์ไร้คนขับ และอุปกรณ์ IoT อีกหลายพันล้านชิ้น ซึ่งล้วนต้องการเครือข่ายที่มีความหน่วงต่ำ (Low Latency) และเสถียรภาพสูง

ยิ่งไปกว่านั้นคือเรื่องของโอกาสทางเศรษฐกิจ เพราะประเทศไทยยังตั้งอยู่จุดศูนย์กลางภูมิภาคและกำลังได้รับการลงทุนด้าน Cloud กับ Data Center จากผู้ให้บริการระดับโลก การมีโครงข่าย 5G-ADVANCED จึงเป็นการปูทางให้ไทยกลายเป็นฐานยุทธศาสตร์ที่บริษัทเทคโนโลยีเลือกใช้พัฒนาและให้บริการ AI ทั่วอาเซียน

จาก 2G ถึง 5G-ADVANCED: วิวัฒนาการเครือข่าย AIS

การพัฒนาของเครือข่ายมือถือในแต่ละยุคล้วนเติบโตไปพร้อมกับวิถีชีวิตและโอกาสทางเศรษฐกิจใหม่ ๆ

ยุค 2G คือ ยุคของการสื่อสารดิจิทัลผ่าน SMS
ยุค 3G คือ การเปิดประตูสู่อินเทอร์เน็ตบนมือถือ
ยุค 4G คือการผลักดันให้เกิดเศรษฐกิจดิจิทัลเต็มรูปแบบ ทั้งโมบายแบงก์กิ้ง สตรีมมิ่ง และอีคอมเมิร์ซ
ยุค 5G คือ การเชื่อมต่อได้ขยายขอบเขตจากคนไปสู่อุปกรณ์ IoT รถยนต์ และเมืองอัจฉริยะ

และในก้าวถัดไปเมื่อ AI เข้าไปอยู่ในทุกอุตสาหกรรม โครงข่ายจึงต้องวิวัฒน์ขึ้นเพื่อตอบโจทย์ยุค AI-Native Network ไม่ว่าจะเป็นรถยนต์ไร้คนขับที่ต้องสื่อสารกับระบบจราจรตลอดเวลา โรงงานอุตสาหกรรมที่ใช้ AI Vision ตรวจสอบสายการผลิต หรือโรงพยาบาลที่ส่งภาพถ่ายความละเอียดสูงให้ AI ช่วยวินิจฉัยโรค ทุกภาพเหล่านี้ต้องพึ่งพาการส่งข้อมูลขาขึ้นปริมาณมหาศาล (Massive Uplink) ที่มีความเสถียรสูง ซึ่ง 5G-ADVANCED ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับภารกิจเหล่านี้โดยเฉพาะ

เมื่อมองภาพการใช้งานดิจิทัลของคนไทยที่ได้กล่าวไปข้างต้น โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลจึงเป็นมากกว่าเครื่องมือสื่อสาร แต่กลายเป็นรากฐานของระบบเศรษฐกิจและชีวิตประจำวัน

คุณกิตติได้เปรียบเทียบไว้อย่างน่าสนใจว่า AI ทำหน้าที่เปรียบเสมือนสมองที่คอยคิดวิเคราะห์ แต่การจะนำ AI ไปใช้ประโยชน์ให้เกิดขึ้นได้จริง ต้องอาศัย Infrastructure ที่แข็งแรง ซึ่งเปรียบเสมือนระบบประสาทที่เชื่อมโยงและส่งผ่านคำสั่งไปยังทุกส่วน

AIS จึงได้วางยุทธศาสตร์สร้าง Intelligent Infrastructure ผ่าน WISE Framework โดยนำจุดแข็ง 3 ด้าน ทั้งคลื่นความถี่ เทคโนโลยี และความเชี่ยวชาญ มาขับเคลื่อนผ่าน 4 แนวทางสำคัญ ได้แก่

Watch Ahead (W)
ใช้ AI และระบบอัตโนมัติช่วยคาดการณ์ว่าเครือข่ายจะเกิดปัญหาตรงไหน เพื่อแก้ไขได้เร็วขึ้น
Innovate Beyond (I)
ร่วมพัฒนาเทคโนโลยีเครือข่ายกับพาร์ทเนอร์ เพื่อแก้ข้อจำกัดเดิมของโครงข่าย และเปิดทางให้เกิดการใช้งานรูปแบบใหม่
Security & Trust (S)
วางระบบป้องกันภัยคุกคามไว้ตั้งแต่ระดับเครือข่าย เพื่อให้ผู้ใช้ทำธุรกรรมและใช้บริการดิจิทัลได้อย่างปลอดภัย
Energy Intelligence (E)
บริหารการใช้พลังงานของโครงข่ายให้มีประสิทธิภาพ เพราะเมื่อการใช้งานเพิ่มขึ้น การใช้พลังงานก็เพิ่มตาม

AIS กับก้าวสำคัญ เปลี่ยนกรุงเทพฯ เป็นเมืองหลวงแรกของโลกที่มี 5G-ADVANCED ครอบคลุม 100%

ข่าวดีคือ AIS ได้เปิดให้บริการ 5G-ADVANCED เชิงพาณิชย์เป็นรายแรกในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ และเครือข่ายพร้อมใช้งานจริงแล้วในวันนี้

โดยขีดความสามารถของเครือข่ายแบ่งออกเป็น 2 ส่วนหลักคือ

การส่งข้อมูลขาขึ้น (Uplink) > ฝั่ง Uplink 2CC (2600 MHz + 700 MHz) ที่เน้นเรื่องการอัปโหลด ปัจจุบันครอบคลุมพื้นที่กรุงเทพมหานคร 100% และครอบคลุมพื้นที่อำเภอเมืองครบทั้ง 77 จังหวัด ส่งผลให้กรุงเทพฯ กลายเป็นเมืองหลวงแรกของโลกที่มีเครือข่าย 5G-ADVANCED ครอบคลุมทั่วทั้งเมือง
การส่งข้อมูลขาลง (Downlink) > ฝั่ง Downlink 3CC (700 + 2100 + 2600 MHz) ที่เน้นเรื่องการดาวน์โหลดความเร็วสูง ได้เปิดให้บริการแล้วในพื้นที่ยุทธศาสตร์สำคัญ โดยตั้งเป้าขยายให้ครอบคลุมทั่วกรุงเทพฯ ภายในสิ้นปี ก่อนจะขยายสู่ 19 จังหวัดภายในปี 2570 และครบ 77 จังหวัดทั่วประเทศภายในปี 2571

อย่างไรก็ตาม การจะผลักดันเทคโนโลยีใหม่ให้เกิดประโยชน์และเปลี่ยนผ่านชีวิตผู้คนได้จริงจำเป็นต้องมีความพร้อมในทุกมิติ ซึ่ง AIS ได้เตรียมความพร้อมรองรับไว้ครบทั้ง 3 ด้าน

Network Ready ด้วยโครงข่าย 5G เดิมที่ครอบคลุมประชากรกว่า 95%
Device Ready รองรับสมาร์ทโฟนหลากหลายตั้งแต่ระดับเรือธงไปจนถึงรุ่นราคาย่อมเยาว์
Usage Ready ฐานผู้ใช้บริการ 5G ของ AIS ที่มีอยู่แล้วกว่า 19.7 ล้านราย

ที่สำคัญคือ ลูกค้าที่มีแพ็กเกจ 5G ของ AIS อยู่แล้ว สามารถเข้าถึงและสัมผัสประสบการณ์ 5G-ADVANCED ได้ทันทีบนอุปกรณ์ที่รองรับ โดยไม่ต้องสมัครบริการเพิ่ม ไม่มีค่าใช้จ่ายส่วนเกิน และไม่มีเงื่อนไขขั้นต่ำใด ๆ

รากฐานดิจิทัลที่แข็งแกร่ง สู่ก้าวสำคัญของไทยในฐานะ ASEAN AI Connectivity Hub

ในมุมมองของ Techsauce นี่คือหนึ่งในความเคลื่อนไหวทางเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นอย่างมากของประเทศไทย เพราะเมื่อมองย้อนกลับมาที่จุดแข็งทางภูมิศาสตร์ใจกลางอาเซียน บวกกับการไหลเข้ามาลงทุน Data Center ของยักษ์ใหญ่ระดับโลก และความพร้อมของภาคอุตสาหกรรมไทย

การเกิดขึ้นของ 5G-ADVANCED จาก AIS ที่ทำงานร่วมกับโครงข่ายไฟเบอร์ คลาวด์ และ AI Platform จึงไม่ได้เป็นแค่การอัปเกรดความเร็วของสัญญาณโทรศัพท์ทั่วไป แต่คือ ตัวเร่งที่จะช่วยดึงดูดเม็ดเงินลงทุนระดับโลก และปลดล็อกศักยภาพของ Smart City, การแพทย์ทางไกล ไปจนถึงภาคการผลิตแห่งอนาคตให้เกิดขึ้นจริงในไทยก่อนใคร

บทความนี้เป็น Advertorial

ธนาคารกสิกรไทย ผนึก Techsauce จัด Empower The Future Economy

2026-10-04T23:45:38+00:00

ธนาคารกสิกรไทย ผนึก Techsauce จัด "KBank x Techsauce: Empower The Future Economy" งานคู่ขนานของการประชุมประจำปี 2026 ของกองทุนการเงินระหว่างประเทศและกลุ่มธนาคารโลก (2026 IMF-World Bank Group Annual Meetings) ระดมผู้นำการเงินและเทคโนโลยีระดับโลก ร่วมกำหนดทิศทางเศรษฐกิจอนาคตของไทยและอาเซียน คุณศุภจี สุธรรมพันธุ์ รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงพาณิชย์ ปาฐกถาพิเศษว่าด้วยการค้าโลกยุคใหม่ พร้อมผู้บริหารระดับสูงจาก IFC, Standard Chartered, Microsoft และ Accenture ร่วมเวทีเสวนา 14 ตุลาคม 2569 ณ C asean อาคาร ThaiBev Quarter กรุงเทพฯ

ธนาคารกสิกรไทย (KBank) ร่วมกับ Techsauce จัดงาน "KBank x Techsauce: Empower The Future Economy" งานฟอรัม ซึ่งเป็นงานคู่ขนาน (Affiliate Program) ของการประชุมประจำปี 2026 ของกองทุนการเงินระหว่างประเทศและกลุ่มธนาคารโลก (2026 IMF-World Bank Group Annual Meetings) ที่ประเทศไทยเป็นเจ้าภาพระหว่างวันที่ 12–18 ตุลาคม 2569 นับเป็นครั้งแรกในรอบ 35 ปีนับตั้งแต่ปี 2534 โดยงานจะจัดขึ้นในวันพุธที่ 14 ตุลาคม 2569 เวลา 10:00–12:00 น. ณ C asean อาคาร ThaiBev Quarter กรุงเทพฯ

งานนี้จะรวมผู้บริหารระดับสูงจากภาคการเงิน การลงทุน และภาคธุรกิจ รวมถึงลูกค้าธนาคาร เจ้าของกิจการ พันธมิตรทั้งในและต่างประเทศ กว่า 200 คน เพื่อร่วมหาคำตอบว่า ในทศวรรษที่ทุนระยะยาวของโลกกำลังถูกจัดสรรใหม่ท่ามกลางแรงกดดันด้านภูมิรัฐศาสตร์และสภาพภูมิอากาศ ปัญญาประดิษฐ์กำลังนิยามการแข่งขันของประเทศและองค์กรใหม่ และเส้นตายด้านสภาพภูมิอากาศกำลังบีบเวลาให้สั้นลงทุกขณะ ประเทศไทยและอาเซียนจะเป็น "ผู้เล่น" หรือเป็นเพียง "ผู้ชม" ในเกมเศรษฐกิจโลกครั้งนี้

ไฮไลต์ของงาน

ปาฐกถาพิเศษโดย คุณศุภจี สุธรรมพันธุ์ รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงพาณิชย์ ในหัวข้อ "Reimagining Trade for the Future: Unlocking Growth in a Changing Global Economy" ว่าด้วยการพลิกโฉมการค้าไทยท่ามกลางกติกาการค้าโลกที่กำลังถูกเขียนใหม่
เวทีเสวนาระดับโลก "Powering The Future Economy – Growth, Technology, and Sustainability" โดย
- Mr. Sarvesh Suri, Regional Vice President for Asia and the Pacific, International Finance Corporation (IFC), World Bank Group
- Mr. Jan Metzger, Global Head of Coverage Banking, Corporate & Investment Banking, Standard Chartered
- Mr. Azar Koulibaly, Regional Vice President and Associate General Counsel, Corporate, External and Legal Affairs, Microsoft Asia
- Mr. Anoop Sagoo, CEO, Southeast Asia, Accenture และดำเนินรายการโดย ดร.วิทย์ สิทธิเวคิน

คุณขัตติยา อินทรวิชัย ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ธนาคารกสิกรไทย กล่าวว่า "การที่ประเทศไทยได้เป็นเจ้าภาพการประชุมประจำปี 2026 IMF-World Bank Group Annual Meetings ในปีนี้ คือโอกาสครั้งสำคัญที่ผู้นำด้านการเงินและเศรษฐกิจจากทั่วโลกจะมารวมตัวกันที่กรุงเทพฯ ธนาคารกสิกรไทยจึงตั้งใจใช้โอกาสนี้เปิดเวทีให้ภาคธุรกิจไทยได้พูดคุยกับผู้กำหนดทิศทางทุน เทคโนโลยี และการพัฒนาระดับโลกโดยตรง เพราะเราเชื่อว่าการเติบโตในทศวรรษหน้าจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อการเงิน เทคโนโลยี และคน เดินไปในทิศทางเดียวกัน และธนาคารพร้อมเป็นสะพานเชื่อมให้ลูกค้าและประเทศไทยก้าวไปสู่เศรษฐกิจอนาคตที่เติบโตอย่างยั่งยืนและทั่วถึง"

คุณอรนุช เลิศสุวรรณกิจ ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร Techsauce กล่าวว่า "โลกกำลังเผชิญกับสามการเปลี่ยนผ่านพร้อมกัน ทั้งการจัดสรรทุนใหม่ การมาถึงของ AI และเส้นตายด้านสภาพภูมิอากาศ ไม่มีประเทศ องค์กร หรือสถาบันใดรับมือได้เพียงลำพัง Techsauce ในฐานะผู้ขับเคลื่อนระบบนิเวศเทคโนโลยีของไทย จึงร่วมกับธนาคารกสิกรไทยออกแบบเวทีนี้ให้เป็นบทสนทนาที่ตรงประเด็นและนำไปปฏิบัติได้จริง เพื่อให้ผู้นำธุรกิจไทยเห็นภาพชัดว่าเราจะวางตำแหน่งประเทศไทยและอาเซียนอย่างไรในทศวรรษชี้ชะตานี้"

งาน KBank x Techsauce: Empower The Future Economy จัดขึ้นในรูปแบบเชิญเท่านั้น (By invitation only)

เมื่อ AI เริ่มใช้เงินเอง ธุรกิจจะควบคุมอย่างไร และเตรียมรับลูกค้าที่ไม่ใช่มนุษย์อย่างไร?

2026-10-04T23:19:19+00:00

ลองจินตนาการว่าเราสั่ง AI ให้ “ช่วยเลือกรถ EV สำหรับครอบครัวงบไม่เกิน 1.5 ล้านบาท เปรียบเทียบรุ่นที่เหมาะที่สุดแล้วจัดการจองให้เรียบร้อย” วันนี้ AI สามารถช่วยค้นหารุ่น เปรียบเทียบราคา ระยะทางต่อการชาร์จ โปรโมชัน หรือหา Dealer ได้แล้ว แต่เมื่อถึงคำว่า “จัดการจอง” คำถามใหม่จะเกิดขึ้นทันที เราจะยอมให้ AI จ่ายค่าจอง 5,000 บาทเองไหม แล้วถ้าเป็นเงินจำนวนที่มากกว่านี้ เรายังจะกล้าให้ AI ทำธุรกรรมแทนไหม?

นี่คือโจทย์ของ Agentic Payment เมื่อ AI ไม่ได้หยุดอยู่แค่การค้นหาและแนะนำ แต่สามารถซื้อสินค้า เรียกใช้บริการ หรือทำ Transaction เพื่อให้งานสำเร็จได้ด้วยตัวเอง คำถามสำคัญจึงไม่ใช่แค่ว่า AI จ่ายเงินได้หรือยัง แต่เราจะไว้ใจให้ AI ทำธุรกรรมแทนเราได้แค่ไหน

Human-in-the-loop ปลอดภัย แต่กลายเป็นคอขวดได้

วิธีที่ตรงไปตรงมาที่สุดในวันนี้ คือให้ AI ทำงานจนถึงขั้นตอนชำระเงินแล้วส่งกลับมาให้มนุษย์กดยืนยัน วิธีนี้เหมาะกับการซื้อดอกไม้หนึ่งช่อ แต่ลองเปลี่ยนโจทย์เป็น AI Agent ที่ทำ Research ให้บริษัท และต้องซื้อข้อมูล เรียก API หรือใช้บริการจากคู่ค้ากว่า 20 แห่งเพื่อทำงานหนึ่งชิ้นให้เสร็จ ถ้ามนุษย์ต้องกด Approve ทั้ง 20 ครั้ง แสดงว่า Automation ก็ยังไม่สามารถทำงานได้เต็มศักยภาพ เพราะ AI สามารถทำ Transaction จำนวนมากได้เร็วกว่าที่มนุษย์จะตามอนุมัติ

โจทย์ของ Agentic Payment จึงไม่ใช่การเอามนุษย์ออกจากระบบทั้งหมด แต่คือ จะลด Human Bottleneck โดยที่ยังควบคุมความเสี่ยงได้อย่างไร

แทนที่จะให้ AI ถือบัตรเรา ลองคิดว่า AI คือพนักงานคนหนึ่ง

บริษัทคงไม่ให้บัตรเครดิตองค์กรกับพนักงานโดยบอกว่า “ซื้ออะไรก็ได้เท่าที่คิดว่าเหมาะสม” เรากำหนดวงเงิน ประเภทค่าใช้จ่าย ร้านค้าที่ใช้ได้ และตรวจสอบย้อนหลังว่าเงินถูกใช้ไปกับอะไร AI ก็ควรถูกบริหารด้วยหลักการเดียวกัน

หากองค์กรต้องการให้ Agent ใช้เงินจริง สิ่งสำคัญจึงไม่ใช่แค่ Payment Technology แต่คือการสร้าง Control Layer ครอบอยู่ด้านบน โดยเริ่มจากการแยก Payment ของ AI ออกจากของมนุษย์ เพื่อให้รู้ชัดว่าธุรกรรมไหนเกิดจาก Agent พร้อมกำหนดวงเงินและตรวจสอบย้อนหลังได้ว่า AI จ่ายอะไร เมื่อไร และเท่าไร จากนั้นต้องมี Guardrails ก่อนเงินออก เช่น ซื้อได้เฉพาะ Merchant ที่กำหนด ใช้ได้เฉพาะบาง Category หรือมี Budget Limit ตามช่วงเวลา

เพราะการรู้ว่า AI ซื้อผิดหลังจ่ายเงินไปแล้ว เป็นเพียง Damage Control และสำหรับธุรกรรมที่มีความเสี่ยงสูง อาจต้องแยก AI ที่ “ลงมือทำ” ออกจาก AI ที่ “ตรวจสอบ” คล้าย Maker–Checker หรือ Committee ขององค์กร เพียงแต่ AI สามารถตรวจสอบกันหลายชั้นได้ภายในเวลาไม่กี่นาที นั่นหมายความว่า Agent ที่ดีอาจไม่ได้วัดเพียงว่า ทำ Task สำเร็จหรือไม่ แต่ต้องตอบได้ด้วยว่า มันมี Permission แค่ไหน อยู่ภายใต้ Guardrail อะไร และทุก Action สามารถ Audit ย้อนหลังได้หรือไม่

ถ้า AI เป็นลูกค้า ธุรกิจของเราจะถูก AI หาเจอหรือเปล่า?

อีกด้านที่น่าสนใจกว่าการให้ AI จ่ายเงิน คือวันที่ AI กลายเป็น ลูกค้า วันนี้ธุรกิจออกแบบช่องทางขายให้มนุษย์ใช้งานเป็นหลัก ตั้งแต่ Website, Mobile App ไปจนถึง Social Commerce และ Marketplace แต่ AI Agent ไม่ได้มองโลกดิจิทัลเหมือนมนุษย์ หากข้อมูลสินค้า ราคาหรือวิธีซื้ออยู่ในระบบที่ Agent เข้าถึงไม่ได้ ต่อให้สินค้าดีหรือราคาถูกกว่า

AI ก็อาจไม่รู้ด้วยซ้ำว่าธุรกิจนั้นมีอยู่ ร้านค้าที่มีข้อมูลซึ่ง Agent สามารถค้นพบ อ่าน เข้าใจ และทำปฏิบัติงานแทนคนหรือทำธุรกรรมต่อได้ จึงอาจมีความได้เปรียบในโลกที่ AI เป็นคนค้นหาและเลือกซื้อแทนมนุษย์ ในอดีตธุรกิจต้องคิดเรื่อง SEO เพื่อให้ Google หาเจอ ในอนาคตอาจต้องคิดเพิ่มว่า จะทำอย่างไรให้ AI หาเราเจอเข้าใจว่าเราขายอะไร และซื้อจากเราได้

เมื่อ AI จ่ายได้ถี่ขึ้น เราอาจไม่จำเป็นต้องขายเป็น “รายเดือน” อีกต่อไป

ความเปลี่ยนแปลงที่อาจตามมาคือรูปแบบการคิดราคา เหตุผลหนึ่งที่หลายบริการเก็บเงินเป็นรายเดือนหรือขายเป็น Package เพราะทุกการดำเนินการ หรือการทำธุรกรรมมีต้นทุน ตั้งแต่ Payment Processing ไปจนถึง Accounting และ Documentation แต่ถ้า AI สามารถลดงานเหล่านี้ลงได้

โดยธุรกรรมขนาดเล็กมาก ๆ หรือ Nano Payment ก็อาจมีความเป็นไปได้มากขึ้น แทนที่จะซื้อ Subscription หนึ่งเดือน เราอาจจ่ายเฉพาะเวลาที่ใช้ แทนที่จะซื้อ Service เป็น Package เราอาจจ่ายเป็นรายครั้ง รายชั่วโมง หรือแม้แต่รายนาที Agentic Payment จึงอาจไม่ได้เปลี่ยนแค่ “ใครเป็นคนจ่าย” แต่กำลังตั้งคำถามใหม่ว่า “เราควรจ่ายค่าบริการกันอย่างไร”

ก่อนถามว่า AI จ่ายเงินได้หรือยัง เราต้องมีกติกาให้มันก่อน

หากองค์กรกำลังคิดจะให้ AI Agent ทำ Transaction ได้เอง สิ่งที่ควรเตรียมอาจไม่ใช่แค่เทคโนโลยีการจ่ายเงิน แต่คือ กติกาว่า AI มีสิทธิ์ทำอะไรได้แค่ไหน

กำหนดขอบเขตการใช้เงินให้ชัด: AI ควรมี Budget ของตัวเอง พร้อมกำหนดว่าใช้ได้เท่าไร ซื้ออะไรได้ และ Transaction แบบไหนต้องกลับมาให้มนุษย์อนุมัติ
สร้าง Guardrails ก่อนเงินออก: กำหนด Permission, Merchant, Category หรือวงเงินตามความเสี่ยง เพื่อป้องกันความผิดพลาดตั้งแต่ก่อน Transaction เกิดขึ้น ไม่ใช่รอตรวจสอบหลังเงินถูกจ่ายไปแล้ว
ทำให้ทุก Action ตรวจสอบย้อนหลังได้: ต้องรู้ว่า AI ทำอะไร เมื่อไร ใช้เงินไปกับอะไร และเพราะเหตุใด เพื่อให้สามารถ Audit และหยุดความผิดปกติได้
เตรียมธุรกิจให้ AI เข้าใจและซื้อได้: เมื่อ AI เริ่มค้นหา เปรียบเทียบ และซื้อแทนมนุษย์ ข้อมูลสินค้า ราคา และช่องทาง Transaction ต้องอยู่ในรูปแบบที่ Agent สามารถค้นพบและเข้าถึงได้

ติดตามมุมมองและบทสนทนาเต็มเรื่อง Agentic Payment ได้ใน UPSTREAM Podcast EP.3 ทาง YouTube ของ SCB 10X

บทความโดย : ธนันดร พานิชนก Head of Branding & Community บริษัท เอสซีบี เท็นเอกซ์ จำกัด (SCB10X)

ผลสำรวจล่าสุดจาก LinkedIn ชี้ งาน AI ยิ่งจ่ายสูง ยิ่งมีผู้หญิงน้อย

2026-10-04T23:16:20+00:00

ในซิลิคอนแวลลีย์มีความกังวลที่คนทำงานสายเทคพูดถึงกันมากขึ้นเรื่อย ๆ คือถ้าคว้างานสาย AI ที่โตเร็วและจ่ายสูงไม่ทัน ก็อาจติดอยู่ใน 'ชนชั้นล่างถาวร' (Permanent Underclass) ซึ่งหมายถึงกลุ่มคนที่หมดโอกาสขยับฐานะในยุค AI วลีนี้มักใช้พูดถึงอนาคตที่ AI เข้ามาทำงานแทนคน แต่สำหรับผู้หญิงในวงการเทค ภาพนั้นเริ่มเกิดขึ้นแล้วในวันนี้

ข้อมูลจาก LinkedIn พบว่าในปี 2025 ผู้หญิงคิดเป็นเพียง 26% ของคนที่ได้งานใหม่ในสาย AI ในสหรัฐฯ เทียบกับ 50% ในงานสายอื่น และเมื่อขึ้นไปถึงระดับผู้บริหารสูงสุดของบริษัท AI ใน 27 ประเทศ สัดส่วนผู้หญิงเหลือเพียง 13% อีกด้านหนึ่ง ผู้หญิงกลับทำงานในตำแหน่งที่ AI เข้ามากระทบสูงอย่างงานบริการลูกค้ามากกว่าผู้ชาย ผู้หญิงจึงเสียเปรียบสองทาง ทั้งเข้าไม่ถึงงานใหม่ที่ AI สร้างขึ้น และเสี่ยงเสียงานเดิมที่ AI เข้ามาแทน

'AI ช่วยลดกำแพง' ความเชื่อที่คนในวงการเริ่มตั้งคำถาม

ตัวเลขเหล่านี้สวนทางกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยปรับสนามให้เท่าเทียมสำหรับผู้หญิง Urvashi Batra ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Prioriwise แพลตฟอร์ม AI สำหรับผู้ให้บริการด้านไอที เป็นหนึ่งในคนที่ไม่เชื่อแบบนั้น

"หลายคนบอกว่า AI กำลังลดกำแพงและทำให้ผู้หญิงได้แข่งขันในสนามที่เท่าเทียม แต่ฉันคิดว่ามันตรงกันข้าม"

Urvashi เล่าว่าคนมักไม่ค่อยเชื่อมั่นในตัว Urvashi ในฐานะผู้ก่อตั้งบริษัท AI เท่ากับผู้ร่วมก่อตั้งที่เป็นผู้ชาย ประสบการณ์จากการระดมทุนทำให้ทั้งคู่เรียนรู้ว่า ถ้าให้ผู้ร่วมก่อตั้งชายเป็นคนนำเสนองานต่อนักลงทุน โอกาสได้เงินลงทุนจะสูงกว่า

งาน AI จ่ายมากกว่าเท่าตัว แต่ผู้หญิงกระจุกอยู่ในตำแหน่งที่จ่ายต่ำที่สุด

สิ่งที่ Urvashi เจอสะท้อนอยู่ในข้อมูลตลาดแรงงานเช่นกัน รายงานของ LinkedIn พบว่าประกาศรับสมัครงานสาย AI ในสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นราวเท่าตัวตั้งแต่ปี 2023 และประกาศงาน AI โดยทั่วไประบุค่าตอบแทนราว 177,000 ดอลลาร์ต่อปี สูงกว่างานสายอื่นที่อยู่ราว 80,000 ดอลลาร์กว่าเท่าตัว

แต่ผู้หญิงที่ได้งานสาย AI มักกระจุกอยู่ในตำแหน่งค่าตอบแทนต่ำ ตัวอย่างชัดที่สุดคือผู้ติดป้ายกำกับข้อมูล (Data Annotator) ซึ่งทำหน้าที่ติดป้ายและจัดหมวดหมู่ข้อมูลเพื่อใช้สอนโมเดล AI ผู้หญิงคิดเป็นเกินครึ่งของคนที่ได้งานตำแหน่งนี้ แต่ก็เป็นงาน AI ที่จ่ายต่ำที่สุด ต่ำกว่างานทั่วไปที่ไม่เกี่ยวกับ AI ด้วยซ้ำ LinkedIn มองว่างานลักษณะนี้มักจ่ายรายชั่วโมง รับเป็นโปรเจกต์ และทำจากที่ไหนก็ได้ จึงเข้ากับผู้หญิงที่ต้องดูแลครอบครัวไปพร้อมกัน

ในทางกลับกัน ตำแหน่งที่จ่ายสูงที่สุดมีผู้หญิงน้อยมาก ผู้หญิงคิดเป็นเพียง 20% ของคนที่ได้ตำแหน่งหัวหน้าฝ่าย AI (Head of AI) และ 18% ในตำแหน่ง Member of Technical Staff ซึ่งเป็นตำแหน่งวิศวกรแกนหลักของบริษัท AI ชั้นนำ เมื่อเทียบทุกอาชีพในสาย AI ทีมวิจัยพบว่าอาชีพที่มีสัดส่วนผู้ชายสูงขึ้นทุก 10 จุดเปอร์เซ็นต์ จะมีค่าตอบแทนมัธยฐานในประกาศรับสมัครสูงขึ้นราว 45,000 ดอลลาร์

"AI กำลังสร้างงานกลุ่มที่โตเร็วที่สุด จ่ายสูงที่สุด และส่งผลต่อเศรษฐกิจโลกมากที่สุด แต่ผู้หญิงมีสัดส่วนในงานเหล่านี้น้อยอย่างน่าตกใจ"

Sarah Steinberg หัวหน้าฝ่ายความร่วมมือด้านนโยบายสาธารณะระดับโลกของ LinkedIn กล่าว

กลุ่มที่ผลักดันผู้หญิงในสายเทคเตือนว่า ถ้าแนวโน้มนี้ยังเดินต่อ อาจเกิดช่องว่างรายได้ระหว่างเพศที่กว้างที่สุดในรอบหลายชั่วอายุคน และผู้หญิงจะหลุดจากการสร้างเทคโนโลยีที่กำลังกำหนดทิศทางเศรษฐกิจ "สิ่งที่เรากำลังเห็นคือการถอยหลัง" Brenda Darden Wilkerson ประธาน AnitaB.org องค์กรไม่แสวงผลกำไรที่ผลักดันให้ผู้หญิงได้ทำงานในสายเทค กล่าว

ที่ผ่านมา ความพยายามดึงผู้หญิงเข้าสู่วงการเทคเดินหน้ามาหลายปี แต่ได้ผลไม่สม่ำเสมอ วันนี้ผู้หญิงครองตำแหน่งงานเทคในสหรัฐฯ ราวหนึ่งในสาม แต่งานวิจัยพบว่าผู้หญิงลาออกจากวงการเทคในอัตราที่สูงกว่าผู้ชายมาก โดยให้เหตุผลว่าวัฒนธรรมองค์กรไม่เปิดรับ และมีอุปสรรคในการเติบโตทางสายงาน

ตามโลก AI ให้ทัน ต้องมีมากกว่าความสามารถ

ถ้าวงการเทคโดยรวมยังรักษาผู้หญิงไว้ได้ยาก วงการ AI ยิ่งท้าทายกว่านั้น

"AI เปลี่ยนเร็วมาก และแรงกดดันที่ต้องตามให้ทันก็มหาศาล ตลอดเส้นทางอาชีพ ฉันเห็นผู้หญิงเก่ง ๆ ที่รู้จักหลายคนค่อย ๆ หลุดหายไปจากวงการ"

Jayeeta Putatunda หัวหน้าทีมวิศวกรรม AI ของ Turing บริษัทด้าน AI กล่าว

Jayeeta เล่าว่าการเป็นวิศวกรหญิงคนเดียวในทีมไม่ใช่เรื่องแปลก และเมื่อเป็นเสียงส่วนน้อย ผู้หญิงต้องพูดให้ดังกว่าเพื่อให้ไอเดียของตัวเองถูกได้ยิน พี่เลี้ยงที่คอยแนะนำในวงการ AI ก็หาได้ยาก โดยเฉพาะพี่เลี้ยงที่เป็นผู้หญิงด้วยกัน ซ้ำความเร็วของ AI ยังทำให้ใครก็ตามที่อยู่ในวงการต้องเตรียมใจทำงานหลายชั่วโมง การทำงานวันละ 12 ชั่วโมงเพื่อตามให้ทันจึงพบได้ไม่ยาก

"ถ้าคุณมีเป้าหมายในสายงานนี้สูงมาก จะมีบางช่วงที่ต้องทำงานเกินเวลาปกติ ฉันไม่คิดว่าจะมีทางลัดที่ดีกว่าการทุ่มเวลาลงไป"

ความคาดหวังแบบนี้ทำให้ไม่ใช่ทุกคนจะอยู่ต่อได้

"ฉันลาคลอดไป 4 เดือน พอกลับมา เครื่องมือพัฒนาและโมเดลก็เปลี่ยนไปคนละระดับแล้ว" Jayeeta เล่าว่าการตามให้ทันเป็นเรื่องที่หนักมาก และทำได้ก็เพราะมีเพื่อนร่วมงานที่คอยสนับสนุน กับสามีที่แบ่งภาระเลี้ยงลูกกันอย่างเท่าเทียม

"นี่คือหนึ่งในเส้นทางที่ผู้หญิงถูกผลักออกจากวงการ AI ผู้หญิงไม่ได้ขาดความสนใจหรือความสามารถที่จะตามให้ทัน แต่อาจขาดระบบสนับสนุนที่ทำให้การตามทันเป็นไปได้"

สนามใหม่ที่ควรวัดกันด้วยฝีมือ แต่ยังเลือกคนจาก 'วงเดิม'

ปัญหาไม่ได้อยู่แค่การรักษาคนไว้ แต่เริ่มตั้งแต่ประตูทางเข้า ในทางทฤษฎี วงการที่ใหม่และเปลี่ยนเร็วอย่าง AI ควรวัดกันด้วยฝีมือมากกว่าวงการอื่น เพราะไม่มีใครมีประสบการณ์ 10 ปีกับโมเดลที่เพิ่งพัฒนาขึ้นเมื่อปีก่อน ทุกคนจึงควรเริ่มจากจุดเดียวกัน แต่ผู้หญิงหลายคนในวงการมองว่า การคัดคนกลับพึ่งเครือข่ายคนรู้จักและเกณฑ์ที่วัดผลไม่ชัดเจนมากกว่า

"บริษัทต่าง ๆ จ้างคนเร็วมาก แต่ก็ยังหาคนผ่านเครือข่ายเดิม การแนะนำต่อ ๆ กันแบบเดิม และเกณฑ์คัดกรองเดิมที่ใช้มาตลอด ซึ่งโดยรวมไม่ได้ทำให้ผู้หญิงถูกมองเห็นอย่างที่ควรเป็น" Brenda กล่าว

กระแสถอยจาก DEI ทำให้ทางแก้แบบเดิมเดินต่อยาก

ที่ผ่านมา ทางแก้ปัญหานี้ในวงการเทคมักวนอยู่ที่การหาพี่เลี้ยงให้ผู้หญิงมากขึ้น และการทำโครงการส่งเสริมความหลากหลายที่ตั้งเป้าสัดส่วนพนักงานไว้ แต่ช่วงไม่กี่ปีหลัง บริษัทจำนวนมากถอยออกจากนโยบาย Diversity, Equity and Inclusion (DEI) หรือการส่งเสริมความหลากหลาย ความเท่าเทียม และการมีส่วนร่วม อย่างรวดเร็ว ส่วนใหญ่เป็นผลจากบรรยากาศการเมืองที่ไม่เอื้อต่อนโยบายแบบนี้ บริษัทที่มีโครงการจ้างงานและเลื่อนตำแหน่งผู้หญิงอย่างเป็นระบบจึงเหลือน้อยลง

Felicia Newhouse ผู้ก่อตั้ง AI Powered Women องค์กรที่ส่งเสริมให้ผู้หญิงมีส่วนร่วมและก้าวขึ้นเป็นผู้นำในวงการ AI บอกว่าบรรยากาศการเมืองทำให้การขอแรงสนับสนุนจากบริษัท AI สำหรับโครงการที่เน้นผู้หญิงยากขึ้น Felicia ซึ่งทำงานด้านการตลาดผลิตภัณฑ์ในบริษัทเทคมาสองทศวรรษ ยกตัวอย่างกรณีกระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ เดินหน้าเอาผิดบริษัทที่มีโครงการ DEI โดยอ้างว่าละเมิดกฎหมายต่อต้านการเลือกปฏิบัติ จนบริษัทอย่าง Accenture, Deloitte, IBM และ PayPal ยอมความด้วยมูลค่าหลายสิบล้านดอลลาร์

"การเข้าไปคุยกับบริษัทต่าง ๆ ในนาม AI Powered Women ยากขึ้นเรื่อย ๆ และคนที่สนับสนุนเราในบริษัทเหล่านั้นก็ลำบากกับการผลักดันโครงการที่เน้นผู้หญิงเช่นกัน"

ช่องว่างการมีส่วนร่วม ที่อาจกลายเป็นช่องว่างของอำนาจ

ถึงอย่างนั้น Felicia ยอมรับว่าความเสี่ยงที่ผู้หญิงจะตกขบวนในตลาดแรงงาน AI คือเรื่องที่ทำให้นอนไม่หลับ เพราะโจทย์นี้วนกลับไปที่คำถามเดียวกับความกังวลเรื่อง 'ชนชั้นล่างถาวร' ในซิลิคอนแวลลีย์ คือใครจะได้ขยับฐานะในยุค AI และใครจะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง

"เรากำลังพูดถึงว่าใครจะได้ครองแหล่งโอกาสในการขยับฐานะทางเศรษฐกิจแหล่งใหม่ที่ใหญ่มาก ความเสี่ยงที่ลึกที่สุดคือช่องว่างในการมีส่วนร่วม จะกลายเป็นช่องว่างของอำนาจ"

ที่มา: The Guardian, LinkedIn, LinkedIn Economic Graph, CBS News

Elon Musk ประกาศเปลี่ยนชื่อจาก SpaceX สู่ SpaceXSI เอาใจ Donald Trump

2026-10-04T22:25:09+00:00

เรียกเสียงฮือฮาอีกครั้งในวงการเทคโนโลยี เมื่อ Elon Musk ออกมาส่งสัญญาณเตรียมรีแบรนด์บริษัท SpaceXAI ไปสู่ชื่อใหม่ SpaceXSI หลังจากประธานาธิบดี Donald Trump ออกมาผลักดันไอเดียเปลี่ยนคำเรียกปัญญาประดิษฐ์จาก Artificial Intelligence (AI) ให้กลายเป็น Super Intelligence (SI) โดย Musk ย้ำสั้นๆ ผ่าน X ว่า คำว่า SI นั้นดูดีกว่าเห็น ๆ

"ไม่มีอีกแล้วคำว่า AI" เขาโพสต์ข้อความช่วงเช้าวันอาทิตย์ที่ผ่านมา เพื่อยืนยันว่าคำว่า Super Intelligence ตอบโจทย์มากกว่า และเมื่อมีผู้ใช้ถามว่าเขาจะเปลี่ยนชื่อบริษัทเป็น SpaceXSI จริงหรือไม่ เจ้าตัวก็ตอบกลับสั้น ๆ แต่ชัดเจนว่า ใช่ เรากำลังจะเปลี่ยนเป็นชื่อนั้น พร้อมเสริมว่า SpaceX คือบริษัทด้าน Super Intelligence

อย่างไรก็ตาม หากเข้าไปดูที่เว็บไซต์และช่องทางโซเชียลมีเดียหลักของบริษัทยังคงใช้ชื่อ SpaceXAI อยู่ โดย Musk ยังไม่ได้ให้รายละเอียดหรือกรอบเวลาที่แน่ชัดว่าจะมีการเปลี่ยนชื่ออย่างเป็นทางการเมื่อใด

ทำไมทรัมป์ถึงอยากเปลี่ยนชื่อ AI เป็น SI?

ย้อนกลับไปเมื่อสัปดาห์ก่อน Trump ได้ลงนามในคำสั่งฝ่ายบริหารสั่งการให้กระทรวงและหน่วยงานภาครัฐบาลกลางทั้งหมด ยกเลิกการใช้คำว่า Artificial Intelligence และ AI ในการสื่อสารทางการอย่างเป็นทางการ แล้วเปลี่ยนมาใช้คำว่า Super Intelligence หรือ SI แทนทั้งหมด

เหตุผลสำคัญตามที่ระบุในคำสั่งฝ่ายบริหารคือ Frontier Systems ในปัจจุบันทำอะไรได้มากกว่าแค่การเลียนแบบหรือทำงานอัตโนมัติแบบเดิม ๆ และศักยภาพของเทคโนโลยีใหม่ได้ ก้าวล้ำเกินกว่าที่เคยจินตนาการไว้เมื่อครั้งที่เริ่มใช้คำว่า AI ไปไกลแล้ว

ที่มาของชื่อนี้ Trump เคยหยิบไปเปิดโพลบน Truth Social ให้แฟนคลับร่วมโหวตถึง 3 รอบ โดยเริ่มจากการตั้งคำถามว่าควรใช้คำไหนระหว่าง Supreme Intelligence, Extreme Intelligence หรือ Superior Intelligence ซึ่งในรอบแรก Superior Intelligence ชนะไปด้วยคะแนน 41%

แต่ในวันถัดมา Trump กลับตัดตัวเลือก Supreme Intelligence ออกโดยอ้างว่าแพ้เพราะคนอาจไปนึกถึง Supreme Court (ศาลฎีกา) และเปิดโพลรอบสองจน Superior Intelligence ชนะไปที่ 52% ทว่าจุดเปลี่ยนเกิดขึ้นในโพลรอบสุดท้าย เมื่อ Trump เสนอคำว่า Super Intelligence ลงแข่งกับ Superior Intelligence ผลปรากฏว่าคำว่า Super Intelligence คว้าชัยไปอย่างขาดลอยด้วยคะแนนถึง 65%

ย้อนดูบริบทสำคัญ Big Tech จับมือลงนาม White House Accord on Super Intelligence

การเคลื่อนไหวครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจาก ทรัมป์ เปิดทำเนียบขาวต้อนรับแม่ทัพฝั่งเทคฯ ระดับบิ๊กเนม ไม่ว่าจะเป็น Elon Musk, Meta, Amazon, Nvidia, Anthropic, Google และ Palantir

โดยทั้งหมดได้ร่วมลงนามในข้อตกลงสมัครใจที่ชื่อว่า “White House Accord on Super Intelligence” เพื่อวางกรอบความปลอดภัยให้บริษัทเทคโนโลยีร่วมกันเฝ้าระวังภัยคุกคาม 3 ด้านหลัก ได้แก่ ไซเบอร์ ชีวภาพ และเคมี รวมถึงการดูแลไม่ให้โมเดลปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้แฮกหรือเข้าถึงระบบเทคนิคในลักษณะที่ไม่พึงประสงค์ โดยจัดให้มีกระบวนการตรวจสอบทั้งภายในและภายนอกอย่างเคร่งครัด

จัดตั้ง Super Intelligence Force คุมทิศทางเทคฯ สหรัฐฯ

นอกจากเรื่องชื่อและข้อตกลงแล้ว ทรัมป์ยังได้ประกาศตั้งหน่วยงานใหม่ในชื่อ Super Intelligence Force เพื่อทำหน้าที่ประสานงานระหว่างหน่วยงานรัฐบาลกลางในการผลักดันให้สหรัฐฯ ครองความเป็นผู้นำด้าน SI ของโลกต่อไป

โดยตัวเต็งที่จะเข้ามานั่งบริหารกองกำลังเทคฯ นี้ นำโดยผู้บริหารระดับสูงจากภาครัฐ ได้แก่ Jay Clayton ผู้อำนวยการสำนักข่าวกรองแห่งชาติ, Andrew Ferguson ประธาน FTC, Emil Michael รัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงกลาโหมฝ่ายการวิจัยและวิศวกรรม และ Scott Kupor ผู้อำนวยการสำนักงานบริหารจัดการบุคลากรภาครัฐ (OPM)

อ้างอิง: forbes