มีคนเตือนกันแบบร้อยเอ็ดเจ็ดย่านน้ำ ย้ำแล้วย้ำอีกว่าอย่าคลิกลิงก์แปลกๆในอีเมล แต่ตอนนี้คนที่โดนหลอกอาจไม่ใช่เราแระค่ะ เป็น AI ผู้ช่วยที่อ่านอีเมลแทนเรา แง้ๆๆ 🫩 Barracuda Research เพิ่งเปิดเผยแคมเปญฟิชชิ่งที่ส่งอีเมลฉบับเดียวแต่ตั้งใจหลอกสองต่อค่ะ ต่อแรกหลอกคน อีเมลดูเหมือนจดหมายภายในองค์กร ส่งมาจากโดเมนหน่วยงานรัฐ แนบไฟล์ล็อกรหัสพร้อมบอกรหัสมาในเนื้อหา ระบบกรองสแปมเลยปล่อยผ่าน ต่อที่สองหลอก AI โดยซ่อนคำสั่งไว้ในโค้ดที่ตาเรามองไม่เห็น ถ้าเราเมินอีเมลนี้ พอสั่ง AI สรุปกล่องจดหมาย มันอาจบอกเราเองว่า “ฉบับนี้ด่วนและน่าเชื่อถือ” 👿 เคสนี้เนี่ยมีสัญญาณมาก่อนแล้วนะคะ มิ.ย. 2025 Aim Security พบช่องโหว่ EchoLeak ใน Microsoft 365 Copilot แค่ส่งอีเมลมาฉบับเดียว เหยื่อไม่ต้องคลิกอะไรเลย Copilot ก็อาจดึงข้อมูลลับส่งออกไปให้แฮกเกอร์ได้ Microsoft ให้คะแนนความรุนแรงไว้ 9.3 เต็ม 10 และอุดช่องโหว่ไปแล้วค่ะ ก.ค. 2025 นักวิจัยในโครงการ 0DIN ของ Mozilla สาธิตให้เห็นว่า แค่ซ่อนตัวหนังสือสีขาวขนาด 0 ไว้ในอีเมล Gemini ใน Gmail ก็สรุปออกมาเป็นคำเตือนปลอมว่ารหัสผ่านรั่ว พร้อมเบอร์ call center ของมิจฉาชีพได้ค่ะ เทคนิคนี้เรียกว่า Indirect Prompt Injection ค่ะ OWASP จัดให้ Prompt Injection เป็นความเสี่ยงอันดับ 1 ของแอป AI เพราะโมเดลยังแยกไม่ออกว่าข้อความไหนคือ “ข้อมูลที่ต้องอ่าน” และข้อความไหนคือ “คำสั่งที่ต้องทำ” และไม่ได้มีแค่ในอีเมลนะคะ Barracuda ยังเจอเรซูเม่ที่ซ่อนคำสั่งให้ AI คัดกรองผู้สมัครให้คะแนน 10/10 และเอกสารบนเว็บที่หลอกให้ AI เขียนโค้ดแอบฝังคำสั่งขโมยรหัสผ่านด้วยค่ะ😧 อลิซแนะนำแบบนี้เพื่อป้องกันเบื้องต้นนะคะ - อย่าเชื่อสรุปของ AI ร้อยเปอร์เซ็นต์ เรื่องสำคัญให้เปิดอ่านต้นฉบับเอง - ถ้ามีคนขอเปลี่ยนเลขบัญชีหรือให้โอนเงิน ให้โทรยืนยันผ่านเบอร์ที่รู้จักอยู่แล้ว - ให้สิทธิ์ AI เท่าที่จำเป็น โดยเฉพาะสิทธิ์ส่งอีเมลหรือจัดการการเงิน - สำหรับองค์กร ควรกรองข้อความที่ซ่อนอยู่ออกก่อนส่งให้ AI อ่าน และกำหนดให้คนอนุมัติทุกธุรกรรมสำคัญ คนส่วนมากรู้แล้วว่าไม่ควรเชื่ออีเมลแปลกๆ แต่ส่วนใหญ่ยังไม่ได้ระวัง AI ผู้ช่วยของตัวเองเลยค่ะ ยุคนี้ต้องระวังทั้งคนและ AI ไปพร้อมกันนะคะ 😉 #AI #CyberSecurity #Phishing

Sam Altman ยอมรับว่าเค้าประเมินความเร็วในการเปลี่ยนแปลงของเศรษฐกิจจาก AI สูงเกินไปค่ะ 🫩 แต่สิ่งที่น่าสนใจกว่าคือ เทคโนโลยีอาจไม่ได้เป็นคอขวดของการปฏิวัติครั้งนี้ ในบทสัมภาษณ์กับ David Senra เมื่อ 23 ส.ค. 2026 คุณพี่แซม ณ #OpenAI เล่าว่า หลัง GPT-4 เปิดตัวในปี 2023 เขาคาดว่าธุรกิจซอฟต์แวร์จะถูก Disrupt อย่างรวดเร็ว แต่สิ่งที่เกิดขึ้นจริงกลับช้ากว่าที่คิด เหตุผลสำคัญคือ เศรษฐกิจมีแรงเฉื่อยสูงมาก ผู้คนยังซื้อสินค้าจากบริษัทเดิม ใช้เครื่องมือเดิม และทำงานด้วยวิธีที่คุ้นเคย แม้จะมีเทคโนโลยีที่ดีกว่าอยู่ตรงหน้าค่ะ Sam Altman มองว่าการเปลี่ยนแปลงที่ช้าลงอาจเป็นเรื่องดี เพราะช่วยให้สังคมปรับตัวได้ราบรื่นขึ้น คหสต อลิซคิดว่าประเด็นนี้มีนัยสำคัญต่อการลงทุนใน AI อย่างน้อย 3 มุมค่ะ 1. เทคโนโลยีเก่งขึ้น ไม่ได้แปลว่ารายได้จะโตทันที การสร้างโมเดล AI ที่มีความสามารถสูงเป็นเรื่องหนึ่ง แต่การนำไปใช้จริงในองค์กรต้องผ่านทั้งระบบจัดซื้อ ความปลอดภัย ข้อมูลภายใน การฝึกพนักงาน และการปรับกระบวนการทำงาน บริษัทอาจทดลองใช้ AI ได้ภายในไม่กี่วัน แต่การเปลี่ยนระบบหลักที่ใช้มาหลายสิบปีอาจต้องใช้เวลาหลายปี 2. ตลาดอาจประเมินทั้งโอกาสและความเสี่ยงเร็วเกินไป ถ้า AI เปลี่ยนโลกได้จริง แต่การสร้างรายได้และผลตอบแทนต้องใช้เวลานานกว่าคาด บริษัทที่ลงทุนมหาศาลอาจเผชิญแรงกดดันจากต้นทุนและความคาดหวังของนักลงทุน ในทางกลับกันเนี่ย บริษัทเดิมที่มีฐานลูกค้า ข้อมูล และช่องทางจัดจำหน่ายแข็งแกร่ง ก็อาจมีเวลาปรับตัวและนำ AI มาเพิ่มประสิทธิภาพได้ดหมือนกัน คนที่ชนะจึงอาจไม่ใช่คนสร้างโมเดลที่เก่งที่สุด แต่รวมถึงคนที่เปลี่ยนความสามารถของ AI ให้กลายเป็นกำไรได้จริงด้วยค่ะ 3. อย่าสับสนระหว่างการเปลี่ยนแปลงที่ช้า กับการเปลี่ยนแปลงที่ไม่เกิดขึ้น 🤔 นี่คือจุดที่ต้องระวังมากที่สุดค่ะ การที่เศรษฐกิจยังไม่เห็นผลิตภาพเพิ่มขึ้นอย่างเต็มที่ ไม่ได้พิสูจน์ว่า AI ไม่มีผล แต่ก็ไม่ได้รับประกันว่าผลตอบแทนมหาศาลจะเกิดขึ้นแน่นอน สิ่งที่ต้องจับตาคือ AI ช่วยลดต้นทุน เพิ่มรายได้ และเปลี่ยนวิธีทำงานได้จริงแค่ไหน ไม่ใช่ดูเพียงความสามารถของโมเดลหรือเม็ดเงินลงทุนใน Data Center อลิซคิดว่านี่คือช่องว่างสำคัญระหว่างความก้าวหน้าของเทคโนโลยีกับการดูดซับเทคโนโลยีของเศรษฐกิจ AI อาจพัฒนาเร็วกว่าที่มนุษย์เคยจินตนาการ แต่การเปลี่ยนความสามารถนั้นให้เป็นผลิตภาพ กำไร และการเติบโตทางเศรษฐกิจ เป็นอีกเกมหนึ่งเลยค่ะ และสำหรับนักลงทุน คนที่เข้าใจจังหวะเวลาของทั้งสองเกม อาจได้เปรียบคนที่มองเห็นแต่ศักยภาพของเทคโนโลยีเพียงด้านเดียว 😉 #AI #investing #techstocks

Nikkei แดงแปร๊ด ทั้งเม่าและวาฬเลิ่กลั่กค่ะ ร่วง 3,318 จุดในวันเดียว ขณะที่ตลาดเริ่มตั้งคำถามว่า AI Boom กำลังเจอปัญหาเรื่องต้นทุนเงินทุนรึป่าวเนี่ย? ตลาดหุ้นญี่ปุ่นปิดร่วง 4.90% เมื่อวันที่ 15 ต.ค. ที่ 64,425.95 จุด ทำสถิติการลดลงในเชิงจำนวนจุดมากที่สุดเป็นอันดับ 3 ในประวัติศาสตร์ รองจาก Reiwa Black Monday ในปี 2024 และ Black Monday ปี 1987 ดัชนีลดลงต่อเนื่อง 6 วัน และสูญเสียมากกว่า 6,200 จุดจากระดับก่อนหน้า ขณะที่ TOPIX ลดลง 2.38% สะท้อนว่าแรงขายกระจุกตัวในหุ้น AI และ Semiconductor ที่มีน้ำหนักสูงใน Nikkei ค่ะ แต่ที่น่าสนใจกว่าตัวเลขที่ร่วงแรง คือกูรูวิเคราะห์เหตุผลเบื้องหลังการเทขายครั้งนี้ไว้ยังเงี้ยค่ะ 1. เงินเฟ้อสหรัฐฯ กลับมากดดันตลาด #CPI เดือนกันยายนเพิ่มขึ้น 3.7% YoY สูงกว่าคาดการณ์ 3.6% โดยราคาพลังงานเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ผลักดันเงินเฟ้อ ตลาดจึงเริ่มเพิ่มน้ำหนักความเป็นไปได้ที่ #Fed จะขึ้นดอกเบี้ยอีกครั้งในการประชุมวันที่ 27-28 ตุลาคม แม้ทิศทางนโยบายยังไม่แน่นอน เมื่ออัตราดอกเบี้ยมีโอกาสสูงขึ้น ต้นทุนเงินทุนก็เพิ่มตาม และมูลค่าของธุรกิจที่คาดหวังกำไรจำนวนมากในอนาคตจะถูกกดดันมากเป็นพิเศษ 2. สัญญาณเตือนจากตลาดตราสารหนี้ AI จุดที่น่าจับตาคือ CoreWeave บริษัทให้บริการ Cloud Computing สำหรับ AI ซึ่งราคาหุ้นร่วงประมาณ 15% ในวันที่ 14 ตุลาคม ขณะที่ Yield ของหุ้นกู้บางรุ่นพุ่งเข้าใกล้ 15% สะท้อนว่านักลงทุนต้องการผลตอบแทนสูงขึ้นเพื่อชดเชยความเสี่ยงด้านเครดิต ประเด็นนี้สำคัญมาก เพราะการสร้าง Data Center ต้องใช้เงินลงทุนมหาศาล ทั้ง GPU ระบบไฟฟ้า โครงสร้างพื้นฐาน และสัญญาเช่าระยะยาว AI อาจมีความต้องการจริง แต่ไม่ได้หมายความว่าทุกบริษัทที่ลงทุนใน AI จะสร้างผลตอบแทนได้เพียงพอกับต้นทุนเงินทุนเสมอไปค่ะ 3. ทำไมหุ้นญี่ปุ่นจึงได้รับผลกระทบหนัก? ญี่ปุ่นมีบริษัทสำคัญในห่วงโซ่อุปทาน Semiconductor และ AI หลายแห่ง เมื่อความกังวลเริ่มต้นจากหุ้นเทคโนโลยีสหรัฐฯ แรงขายจึงส่งผ่านมายังหุ้นที่เกี่ยวข้องในเอเชีย Advantest, Tokyo Electron และ SoftBank Group เป็นหนึ่งในหุ้นที่ถูกกดดันหนัก ขณะที่เกาหลีใต้เผชิญแรงขายรุนแรงกว่า โดย KOSPI ลดลงประมาณ 7.6% ในวันเดียว สิ่งที่เกิดขึ้นจึงไม่ใช่แค่การขายหุ้นเพราะกลัวดอกเบี้ยขึ้น แต่เป็นการประเมินความเสี่ยงใหม่ทั้งระบบ ตั้งแต่ต้นทุนการกู้ยืม ความสามารถในการรีไฟแนนซ์ ไปจนถึงผลตอบแทนจากการลงทุน AI 4. แล้วเนี่ยใช่คือจุดจบของ AI Boom มั้ย? ยังเร็วเกินไปที่จะสรุปแบบนั้นนะค๊า ต้องแยกให้ออกระหว่างบริษัทที่มีรายได้และกระแสเงินสดแข็งแกร่ง กับบริษัทที่ต้องพึ่งพาเงินกู้และตลาดทุนเพื่อขยายกำลังการผลิตอย่างต่อเนื่อง ถ้าความต้องการ AI เติบโตต่อและรายได้เปลี่ยนเป็นกระแสเงินสดได้จริง การปรับฐานครั้งนี้อาจเป็นเพียงการลดความร้อนแรงของมูลค่าหุ้น แต่ถ้าต้นทุนเงินทุนสูงขึ้นพร้อมกับผลตอบแทนจาก Data Center ที่ต่ำกว่าคาด ปัญหาอาจขยายจากราคาหุ้นไปสู่ตลาดเครดิตและการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน อีกจุดหนึ่งที่ต้องระวังคือ ตัวเลขที่ว่าเงินทุนในตลาดหุ้นญี่ปุ่นหายไปประมาณ ¥35 ล้านล้าน หรือราว $230,000 ล้าน ยังควรมองเป็นเพียงการประมาณการ ไม่ใช่ตัวเลขความเสียหายที่ยืนยันแล้ว มุมมอง Crypto ก็เหมือนกันค่ะ หาก Treasury Yield และความเสี่ยงด้านเครดิตยังเพิ่มขึ้น สินทรัพย์เสี่ยงอย่าง #BTC และ Altcoins อาจเผชิญแรงกดดันจากการลดความเสี่ยงของนักลงทุน แต่ไม่ได้หมายความว่าราคาจะต้องลงตามหุ้นญี่ปุ่นทุกครั้ง สิ่งที่ควรติดตามต่อจากนี้คือ Yield ของหุ้นกู้ AI บริษัทที่มีภาระหนี้สูง ทิศทางดอกเบี้ยสหรัฐฯ และผลประกอบการของบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ เพราะบททดสอบของ AI ในระยะต่อไปอาจไม่ใช่แค่ว่า AI ทำอะไรได้บ้าง แต่คือ AI สามารถสร้างผลตอบแทนที่คุ้มค่ากับเงินทุนมหาศาลที่กำลังไหลเข้าสู่ระบบมั้ยค่ะ 🤔 #AI #Investing