<div class="key-takeaways"><ul><li>Zoox ได้รับไฟเขียวจาก NHTSA ให้ดำเนินกิจการเชิงพาณิชย์ด้วยรถไร้พวงมาลัยได้ถึง 2,500 คัน</li><li>Uber ทุ่มงบกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์เพื่อส่งมอบรถไร้คนขับ 120,000 คันในอนาคต</li><li>Moove ระดมทุนเพิ่ม 250 ล้านดอลลาร์เพื่อขยายธุรกิจบริหารจัดการกองยานพาหนะอัตโนมัติ</li></ul></div><p>ในที่สุดบริษัท Zoox ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Amazon ก็ก้าวข้ามผ่านอุปสรรคสำคัญทางธุรกิจ ด้วยการเตรียมตัวเก็บเงินค่าโดยสารสำหรับบริการโรโบแท็กซี่อย่างเป็นทางการ โดยก่อนหน้านี้รถยนต์ไร้คนขับที่ถูกสร้างขึ้นมาเป็นพิเศษเหล่านี้ได้ให้บริการผู้โดยสารในลาสเวกัสและซานฟรานซิสโกมาแล้ว รวมถึงเปิดโปรแกรมทด nghiệmในไมอามีและออสตินด้วย</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/zoox_uber_msmckmc1_inline_1_dec23e8351.jpg" alt="United States autonomous robotaxi vehicle" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><p>จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นเมื่อวันที่ 10 สิงหาคม 2026 หลังจากที่สำนักงานความปลอดภัยการจราจรบนทางหลวงแห่งชาติ หรือ NHTSA ได้ออกข้อยกเว้นทางกฎหมาย เนื่องจากยานพาหนะของ Zoox ไม่มีส่วนควบคุมแบบดั้งเดิม เช่น พวงมาลัยและแป้นเหยียบ ซึ่งข้อยกเว้นฉบับนี้อนุญาตให้ Zoox สามารถดำเนินกองยานพาหนะสูงสุดถึง 2,500 คันในเชิงพาณิชย์ได้เป็นเวลา 2 ปีเต็ม ซึ่งความสำเร็จครั้งนี้ยังเปิดทางให้กับค่ายรถไร้คนขับรายอื่นๆ เช่น Tesla ที่กำลังพัฒนา Cybercab แบบสองที่นั่งอีกด้วย</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$10B</span><span class="stat-label">เงินลงทุนของ Uber ในรถยนต์ไร้คนขับ</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">120,000</span><span class="stat-label">เป้าหมายจำนวนรถไร้คนขับของ Uber</span></div></div><p>ในอีกด้านหนึ่งของการเคลื่อนไหวในอุตสาหกรรม Dara Khosrowshahi ซีอีโอของ Uber ได้เปิดเผยตัวเลขในระหว่างการรายงานผลประกอบการ ว่าบริษัทเตรียมทุ่มงบประมาณ 10,000 ล้านดอลลาร์ในช่วงหลายปีข้างหน้า เพื่อนำรถไร้คนขับจำนวน 120,000 คันเข้าสู่ระบบ ซึ่งสอดคล้องกับรายงานการคำนวณก่อนหน้านี้จากสำนักข่าว Financial Times</p><div class="ai-insight"><p>การที่หน่วยงานรัฐอย่าง NHTSA ยอมผ่อนปรนกฎระเบียบให้รถที่ไม่มีพวงมาลัยสามารถวิ่งบนถนนสาธารณะได้ ถือเป็นหมุดหมายสำคัญที่เปลี่ยนโฉมหน้าอุตสาหกรรมการขนส่ง เพราะกฎหมายเดิมถูกออกแบบมาสำหรับมนุษย์ขับขี่ การอนุมัติครั้งนี้จึงเร่งให้เกิดการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานทางกฎหมายของสหรัฐอเมริกาเพื่อรองรับยานยนต์อัตโนมัติเต็มรูปแบบอย่างรวดเร็ว</p></div><p>ขณะเดียวกัน สตาร์ทอัพฟินเทคจากแอฟริกาที่ผันตัวมาเป็นเจ้าของกองยานพาหนะอย่าง Moove ซึ่งปัจจุบันมีฐานอยู่ในดูไบ สามารถระดมทุนในรอบ Series C ได้สูงถึง 250 ล้านดอลลาร์ นำโดย Mubadala Investment Company ส่งผลให้บริษัทมีมูลค่ากิจการพุ่งสูงถึง 2,100 ล้านดอลลาร์ โดย Moove มีแผนจะนำเงินทุนนี้ไปใช้ขยายธุรกิจบริหารจัดการกองยานยนต์อัตโนมัติ และเตรียมจ้างงานเพิ่มอีกประมาณ 350 ตำแหน่ง หลังจากได้สิทธิ์เป็นผู้ดูแลกองรถให้กับ Waymo ในหลายเมืองสำคัญ</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techcrunch.com&sz=64" alt="TechCrunch" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techcrunch.com/2026/08/09/techcrunch-mobility-zoox-prepares-for-launch-and-ubers-av-empire/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Amazon-owned Zoox secures a federal exemption to operate up to 2,500 commercial robotaxis.</li><li>Uber commits $10 billion to deploy 120,000 driverless vehicles in the coming years.</li><li>Fleet management startup Moove raises $250 million in a Series C round at a $2.1 billion valuation.</li></ul></div><p>Amazon-owned Zoox is on the verge of charging for robotaxi rides after clearing a critical regulatory hurdle. While the company's custom-built autonomous vehicles have already been carrying passengers in Las Vegas, San Francisco, Miami, and Austin, true business viability requires full commercial operation.</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/zoox_uber_msmckmc1_inline_1_dec23e8351.jpg" alt="United States autonomous robotaxi vehicle" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><p>That milestone arrived on August 10, 2026, thanks to a regulatory exemption issued by the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). Because Zoox vehicles lack traditional driver controls like a steering wheel and pedals, federal motor vehicle standards required an exemption. This new waiver allows the company to operate a commercial fleet of up to 2,500 steering-wheel-free vehicles for two years, paving the way for other developers like Tesla with its Cybercab.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$10B</span><span class="stat-label">Uber's commitment to AV deployment</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">120,000</span><span class="stat-label">Target number of driverless vehicles</span></div></div><p>Meanwhile, during an earnings call, Uber CEO Dara Khosrowshahi confirmed that the company will commit $10 billion over the coming years to deploy 120,000 driverless vehicles, matching a previous calculation published by the Financial Times regarding Uber's ambitious autonomous vehicle empire.</p><div class="ai-insight"><p>The NHTSA's decision to grant exemptions for vehicles lacking steering wheels and pedals marks a pivotal regulatory shift. Traditional vehicle standards assumed a human operator; adapting federal rules specifically for autonomous fleets signals a major acceleration toward commercial-scale driverless transportation on public roads.</p></div><p>On the funding front, Dubai-based fleet management startup Moove secured $250 million in a Series C round led by Mubadala Investment Company, bringing its valuation to $2.1 billion. Moove, which operates as a fleet partner for Waymo, plans to use the fresh capital to scale its autonomous vehicle management business and hire around 350 new employees.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techcrunch.com&sz=64" alt="TechCrunch" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techcrunch.com/2026/08/09/techcrunch-mobility-zoox-prepares-for-launch-and-ubers-av-empire/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></p>

medium_zoox-uber-msmckmc1.jpg

small_zoox-uber-msmckmc1.jpg

thumbnail_zoox-uber-msmckmc1.jpg

zoox-uber-msmckmc1.jpg

สรุปประเด็นร้อนในวงการขนส่งสัปดาห์นี้ ทั้งการไฟเขียวให้ Zoox เปิดให้บริการเชิงพาณิชย์ และดีลการลงทุนระดับหมื่นล้านของ Uber

A roundup of key transportation news, featuring Zoox's commercial robotaxi rollout and Uber's massive autonomous vehicle investment.

Zoox เตรียมเก็บเงินค่าบริการโรโบแท็กซี่ พร้อมเจาะลึกอาณาจักรยานยนต์ไร้คนขับของ Uber

TechCrunch Mobility: Zoox Prepares for Launch and Uber's AV Empire

<div class="key-takeaways"><ul><li>Anthropic เปิดใช้งาน auto mode เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับบัญชี Pro, Max และ Team</li><li>มีผลตั้งแต่วันที่ 14 สิงหาคมนี้ ช่วยลดการกดอนุมัติด้วยมือในทุกขั้นตอน</li><li>ผลทดสอบระบุโหมดอัตโนมัติมีความปลอดภัยสูงกว่าการตรวจสอบโดยมนุษย์</li><li>เสริมเกราะความปลอดภัยด้วยระบบคัดกรอง prompt injection และกฎ hard deny</li></ul></div><p>การเขียนโค้ดผ่านเครื่องมือ Claude Code กำลังจะพึ่งพาการควบคุมจากมนุษย์น้อยลงไปอีกขั้น เมื่อล่าสุดทาง Anthropic ได้ออกมาเปิดเผยถึงแผนการปรับเปลี่ยนครั้งสำคัญ โดยเตรียมตั้งค่าโหมดอัตโนมัติหรือ auto mode ให้ทำงานเป็นค่าเริ่มต้นโดยอัตโนมัติ สำหรับผู้ใช้งานในระดับบัญชี Pro, Max และ Team เริ่มตั้งแต่วันที่ 14 สิงหาคมเป็นต้นไป</p><p>ย้อนกลับไปในช่วงเดือนมีนาคมที่ผ่านมา ทางบริษัทได้เคยเปิดตัวเวอร์ชันทดสอบของ auto mode มาแล้ว โดยชูจุดเด่นในเรื่องของการสร้างสมดุลระหว่างความเร็วในการทำงานและการควบคุมทิศทาง ตามที่ทาง Anthropic ได้อธิบายไว้ในประกาศเมื่อวันศุกร์ที่ผ่านมา ระบุว่าเมื่อ Claude Code ทำงานอยู่ในโหมดอัตโนมัตินี้ ระบบจะดำเนินการต่อเนื่องไปเลยโดยไม่ต้องคอยแสดงหน้าต่างแจ้งเตือนเพื่อขออนุมัติจากผู้ใช้งานในทุกๆ ขั้นตอน เว้นเสียแต่ว่าการกระทำนั้นๆ จะถูกตรวจพบว่าเป็นสิ่งที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ มีความทำลายล้าง หรือพุ่งเป้าออกไปนอกสภาพแวดล้อมการทำงานของผู้ใช้</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/anthropic_claude_code_14_msmcjt9c_inline_1_c3627df0ee.jpg" alt="artificial intelligence coding assistant interface" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">89%</span><span class="stat-label">การกระทำอันตรายที่ auto mode ตรวจจับได้</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">13.6%</span><span class="stat-label">การกระทำอันตรายที่มนุษย์ตรวจจับได้</span></div></div><p>นอกจากนี้ ทางบริษัทยังได้เปิดเผยข้อมูลที่น่าสนใจจากการทดสอบ ซึ่งพบว่าโหมดอัตโนมัตินี้มีความปลอดภัยมากกว่าการให้มนุษย์คอยตรวจทานด้วยซ้ำ จากการศึกษาที่จัดทำร่วมกับกลุ่มผู้ทดสอบแบบจ่ายเงินจำนวน 1,053 คน ปรากฏว่า auto mode สามารถตรวจจับการกระทำที่เป็นอันตรายได้มากถึง 89 เปอร์เซ็นต์ ในขณะที่การตรวจสอบโดยมนุษย์สามารถตรวจจับได้เพียง 13.6 เปอร์เซ็นต์เท่านั้น ซึ่งอาจเป็นผลมาจากพฤติกรรมที่ว่า การตรวจสอบด้วยมือมักจะทำจนกลายเป็นความคุ้นชิน ส่งผลให้ผู้ใช้งานกดอนุมัติคำขอสิทธิ์ต่างๆ ใน Claude Code สูงถึง 97 เปอร์เซ็นต์เลยทีเดียว</p><div class="ai-insight"><p>การตัดสินใจเปิดใช้โหมดอัตโนมัติเป็นค่าเริ่มต้นสะท้อนให้เห็นถึงความพยายามของ Anthropic ในการลดความเหนื่อยล้าจากการกดคลิกอนุมัติ (prompt fatigue) ซึ่งมักเกิดขึ้นกับนักพัฒนาที่ต้องคอยกดตอบรับหน้าต่างแจ้งเตือนซ้ำๆ นับร้อยครั้งต่อวัน อย่างไรก็ตาม การที่ระบบตัดสินใจกระทำสิ่งต่างๆ แทนมนุษย์โดยอัตโนมัติ ย่อมต้องอาศัยกลไกการจำกัดขอบเขตที่แม่นยำเพื่อป้องกันไม่ให้ AI ทำงานผิดพลาดลุกลามไปยังส่วนที่ไม่ต้องการ เช่น การลบไฟล์ระบบหรือการส่งข้อมูลออกนอกเซิร์ฟเวอร์</p></div><blockquote class="pull-quote"><p>"ทีมงานและตัวผมเองใช้ Auto mode กันมาโดยตลอดหลายเดือนแล้ว และผมไม่อาจจินตนาการได้เลยว่าจะกลับไปใช้การกดขอสิทธิ์แบบเดิมๆ อีก!"</p><cite>Boris Cherny หัวหน้าทีมพัฒนา Claude Code</cite></blockquote><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/anthropic_claude_code_14_msmcjt9c_inline_2_daf852d930.jpg" alt="cybersecurity shield digital data protection" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div>เพื่อเป็นการสร้างความมั่นใจในด้านความปลอดภัยควบคู่กันไป ทาง Anthropic จึงได้ทยอยเพิ่มฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยใหม่ๆ เข้ามาเพิ่มเติมด้วย ไม่ว่าจะเป็นระบบคัดกรองการฉีดคำสั่ง หรือ prompt injection screening รวมถึงการกำหนดกฎ hard deny ที่ผู้ใช้งานสามารถปรับแต่งได้เอง เพื่อป้องกันปัญหาสำคัญอย่างการรั่วไหลของข้อมูลหรือ data exfiltration</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techcrunch.com&sz=64" alt="TechCrunch" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techcrunch.com/2026/08/09/anthropic-is-turning-claude-codes-auto-mode-on-by-default/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Anthropic makes auto mode the default for Pro, Max, and Team accounts</li><li>The change takes effect on August 14, cutting down manual prompt approvals</li><li>Testing showed auto mode outperformed human reviewers in catching harmful actions</li><li>New safety features include prompt injection screening and customizable hard deny rules</li></ul></div><p>Programming with Claude Code will soon require even less human oversight, as Anthropic announced plans to make its auto mode the default setting for Pro, Max, and Team accounts, with the rollout scheduled to begin on August 14.</p><p>The company originally unveiled a test version of auto mode back in March, pitching the feature as a practical method to balance speed and control. As Anthropic explained in an announcement on Friday, when Claude Code operates in auto mode, it proceeds with tasks automatically instead of displaying pop-up prompts that require human approval at every single step—unless an action is determined to be irreversible, destructive, or directed outside the user's local environment.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/anthropic_claude_code_14_msmcjt9c_inline_1_c3627df0ee.jpg" alt="artificial intelligence coding assistant interface" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">89%</span><span class="stat-label">Harmful actions caught by auto mode</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">13.6%</span><span class="stat-label">Harmful actions caught by human review</span></div></div><p>The company also noted that during testing, auto mode proved to be safer than manual code reviews. In a formal study involving 1,053 paid testers, auto mode successfully caught 89% of harmful actions, whereas human reviewers only caught 13.6%. The disparity may stem from the habituality of manual reviews, as users tend to approve a staggering 97% of permission prompts in Claude Code without deep inspection.</p><div class="ai-insight"><p>Shifting auto mode to the default setting highlights Anthropic's focus on mitigating prompt fatigue among developers who frequently face repetitive approval dialogs. While automating these decisions accelerates workflows, it places heavy reliance on robust guardrails to ensure that autonomous code execution does not trigger unintended destructive outcomes within sensitive development environments.</p></div><blockquote class="pull-quote"><p>"The team and I use Auto mode exclusively, and have been for many months. I couldn’t imagine going back to permission prompts!"</p><cite>Boris Cherny, Head of Claude Code</cite></blockquote><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/anthropic_claude_code_14_msmcjt9c_inline_2_daf852d930.jpg" alt="cybersecurity shield digital data protection" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div>To complement the automated workflow, Anthropic stated that it has incorporated several new safety features. These additions include prompt injection screening and customizable hard deny rules designed specifically to prevent security risks such as data exfiltration.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techcrunch.com&sz=64" alt="TechCrunch" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techcrunch.com/2026/08/09/anthropic-is-turning-claude-codes-auto-mode-on-by-default/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></p>

medium_anthropic-claude-code-14-msmcjt9c.jpg

small_anthropic-claude-code-14-msmcjt9c.jpg

thumbnail_anthropic-claude-code-14-msmcjt9c.jpg

anthropic-claude-code-14-msmcjt9c.jpg

Anthropic ประกาศยกระดับการเขียนโปรแกรมด้วย Claude Code โดยเปิดใช้งาน auto mode เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับบัญชี Pro, Max และ Team ตั้งแต่วันที่ 14 สิงหาคมนี้เป็นต้นไป

Anthropic announced that auto mode will become the default setting for Pro, Max, and Team accounts starting August 14, reducing manual oversight.

Anthropic เตรียมเปิดใช้โหมดอัตโนมัติบน Claude Code เป็นค่าเริ่มต้น 14 ส.ค. นี้

Anthropic is turning Claude Code’s auto mode on by default starting Aug 14

<div class="key-takeaways"><ul><li>Situational Awareness ลงทุนเพิ่ม 400 ล้านดอลลาร์ใน Source Foundry สตาร์ทอัพผลิตชิป</li><li>ยอดลงทุนรวมทั้งหมดใน Source Foundry ขยับขึ้นสู่ระดับ 500 ล้านดอลลาร์เป็นที่เรียบร้อย</li><li>กองทุนเพิ่งเผชิญภาวะขาดทุนหนักและขายพอร์ตหุ้นส่วนใหญ่ให้กับ Citadel เมื่อปลายเดือนกรกฎาคม</li></ul></div><p>กองทุนเฮดจ์ฟันด์เน้นปัญญาประดิษฐ์ Situational Awareness ตัดสินใจเดินหน้าวางเดิมพันครั้งใหญ่ แม้ว่าเมื่อเดือนที่ผ่านมาเพิ่งจะต้องทยอยขายพอร์ตหุ้นในตลาดสาธารณะออกไปเป็นจำนวนมากก็ตาม โดยรายงานจาก The Wall Street Journal ระบุว่า สัปดาห์นี้ทางกองทุนได้ทุ่มเงินลงทุนมูลค่า 400 ล้านดอลลาร์ให้กับ Source Foundry ซึ่งเป็นบริษัทสตาร์ทอัพที่ก่อตั้งขึ้นโดยกลุ่มนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนフォード (Stanford) มีเป้าหมายสำคัญในการช่วยให้กระบวนการผลิตชิปมีความรวดเร็วและมีต้นทุนที่ถูกลง</p><p>การอัดฉีดเม็ดเงินก้อนล่าสุดนี้ ส่งผลให้มูลค่าการลงทุนรวมทั้งหมดที่ Situational Awareness มีอยู่ในตัวสตาร์ทอัพ Source Foundry พุ่งสูงขึ้นแตะระดับ 500 ล้านดอลลาร์ทันที สำหรับกองทุนดังกล่าว ก่อตั้งขึ้นโดย เลโอโปลด์ อาเชนเบรนเนอร์ (Leopold Aschenbrenner) อดีตนักวิจัยจาก OpenAI ซึ่งปัจจุบันมีอายุอยู่ในช่วงกลางวัย 20 ปี และในตอนที่เขาตัดสินใจเปิดตัวกองทุนเมื่อปี 2024 นั้น เขาไม่มีประสบการณ์ด้านการซื้อขายหลักทรัพย์มาก่อนเลยแม้แต่น้อย โดยช่วงแรกผลตอบแทนของกองทุนทำออกมาได้ค่อนข้างแข็งแกร่ง ทว่าในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมากลับต้องเผชิญกับภาวะขาดทุนอย่างรุนแรง ท่ามกลางกระแสการดิ่งลงของหุ้นกลุ่มโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_situational_awareness_400_msmciztg_inline_1_c802adcce7.jpg" alt="computer processor manufacturing cleanroom facility" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$400M</span><span class="stat-label">เงินลงทุนรอบล่าสุดใน Source Foundry</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">$500M</span><span class="stat-label">ยอดลงทุนรวมทั้งหมดในสตาร์ทอัพชิป</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">$10B</span><span class="stat-label">สินทรัพย์ภายใต้การจัดการหลังลดลงจาก $20B</span></div></div><p>ผลกระทบจากภาวะตลาดทำให้ในช่วงปลายเดือนกรกฎาคมที่ผ่านมา Situational Awareness ตัดสินใจขายพอร์ตการลงทุนในตลาดสาธารณะส่วนใหญ่ออกให้กับ เคน กริฟฟิน (Ken Griffin) แห่ง Citadel แม้ว่าทางกองทุนจะยังคงถือหุ้นในบริษัท Anthropic เอาไว้ก็ตาม โดยมีรายงานว่ามูลค่าทรัพย์สินภายใต้การจัดการ (AUM) ของกองทุนได้ร่วงลดลงจากเดิมที่ระดับ 20,000 ล้านดอลลาร์ ลงมาอยู่ที่ 10,000 ล้านดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางสถานการณ์ที่ยากลำบากเหล่านี้ ทางผู้ก่อตั้งหนุ่มอย่าง อาเชนเบรนเนอร์ ก็ไม่ได้ปล่อยให้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจเข้ามาขัดขวางงานแต่งงานของเขาแต่อย่างใด</p><div class="ai-insight"><p>การเคลื่อนไหวของ Situational Awareness สะท้อนให้เห็นถึงความพยายามในการปรับกลยุทธ์ของเฮดจ์ฟันด์สาย AI ที่ต้องดิ้นรนท่ามกลางความผันผวนของตลาดหุ้นโครงสร้างพื้นฐาน การที่พวกเขายังคงเลือกเทเงินก้อนโตให้กับสตาร์ทอัพด้านฮาร์ดแวร์และชิปอย่าง Source Foundry แม้จะเพิ่งขายพอร์ตใหญ่ให้ Citadel ไป แสดงให้เห็นความเชื่อมั่นว่าเทคโนโลยีการผลิตชิปต้นทุนต่ำคือหัวใจสำคัญระยะยาว แม้กระแสเก็งกำไรในหุ้นซอฟต์แวร์ AI เริ่มชะลอตัวลงก็ตาม</p></div><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techcrunch.com&sz=64" alt="TechCrunch" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techcrunch.com/2026/08/09/embattled-hedge-fund-situational-awareness-invests-400m-in-chip-startup-source-foundry/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Situational Awareness invests an additional $400 million into chip startup Source Foundry.</li><li>Total funding from the fund into Source Foundry now reaches $500 million.</li><li>The fund recently suffered heavy losses and sold most of its public portfolio to Citadel.</li></ul></div><p>AI-focused hedge fund Situational Awareness is continuing to place massive financial bets, despite being forced to liquidate the majority of its public portfolio just last month. According to The Wall Street Journal, the fund injected $400 million this week into Source Foundry, a startup launched by Stanford researchers dedicated to making semiconductor manufacturing faster and more affordable.</p><p>This latest capital infusion brings the fund's total cumulative investment in Source Foundry up to $500 million. Situational Awareness was established by Leopold Aschenbrenner, a former OpenAI researcher in his mid-twenties who possessed zero prior trading experience when he launched the fund back in 2024. While initial returns were reported to be exceptionally strong, the fund encountered steep financial losses over recent months amid a broader downturn in AI infrastructure stocks.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_situational_awareness_400_msmciztg_inline_1_c802adcce7.jpg" alt="computer processor manufacturing cleanroom facility" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$400M</span><span class="stat-label">Latest investment in Source Foundry</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">$500M</span><span class="stat-label">Total cumulative investment in chip startup</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">$10B</span><span class="stat-label">Assets under management down from $20B</span></div></div><p>By the end of July, Situational Awareness sold off the bulk of its public equity portfolio to Ken Griffin’s Citadel, though the firm managed to hold onto its shares in Anthropic. Industry reports indicated that its total assets under management plummeted from $20 billion down to $10 billion. On a brighter note, founder Aschenbrenner refused to let these severe business setbacks interfere with his wedding.</p><div class="ai-insight"><p>The aggressive move by Situational Awareness highlights the high-stakes strategy employed by niche AI hedge funds navigating market corrections. By doubling down on hardware and chip manufacturing startups like Source Foundry right after offloading major public holdings to Citadel, the fund signals that fundamental chip production bottlenecks remain the ultimate frontier for long-term AI scaling, even as software hype faces a reality check.</p></div><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techcrunch.com&sz=64" alt="TechCrunch" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techcrunch.com/2026/08/09/embattled-hedge-fund-situational-awareness-invests-400m-in-chip-startup-source-foundry/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></p>

large_article-2173.jpg

medium_article-2173.jpg

small_article-2173.jpg

thumbnail_article-2173.jpg

article-2173.jpg

กองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่เผชิญมรสุมขาดทุนและต้องขายพอร์ตหุ้นเมื่อเดือนก่อน ตัดสินใจอัดฉีดเงินลงทุนก้อนใหญ่เพิ่มให้กับ Source Foundry สตาร์ทอัพด้านการผลิตชิป

Despite having to sell off the majority of its public portfolio last month, the AI-focused hedge fund continues making massive bets on hardware.

เฮดจ์ฟันด์ AI 'Situational Awareness' ทุ่มเงิน 400 ล้านดอลลาร์หนุนสตาร์ทอัพชิป

Embattled Hedge Fund Situational Awareness Puts $400M Into Chip Startup Source Foundry

<div class="key-takeaways"><ul><li>การระเบิดครั้งมหึมาของภูเขาไฟโทบาถูกตั้งคำถามถึงผลกระทบต่อภูมิอากาศ</li><li>หลักฐานใหม่ชี้ว่าภัยพิบัตินี้อาจไม่ได้ส่งผลรุนแรงเกือบทำลายล้างมนุษยชาติ</li><li>นักวิทยาศาสตร์พบว่าสภาพอากาศในช่วงเวลานั้นไม่ได้เลวร้ายตามสมมติฐานเดิม</li></ul></div><p>เหตุการณ์การปะทุครั้งใหญ่ของภูเขาไฟโทบาในอดีตเคยถูกหยิบยกขึ้นมาเป็นสมมติฐานสำคัญที่อธิบายว่า มนุษยชาติเกือบสูญพันธุ์จากวิกฤตสภาพภูมิอากาศที่เกิดขึ้นตามมา อย่างไรก็ตาม ข้อมูลและการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ล่าสุดกลับแสดงภาพที่แตกต่างออกไปจากความเชื่อดั้งเดิมอย่างสิ้นเชิง</p><p>จากการวิเคราะห์ร่องรอยและหลักฐานทางธรณีวิทยา นักวิจัยพบว่าผลกระทบด้านภูมิอากาศจากการระเบิดครั้งนี้มีระดับที่ค่อนข้างต่ำมาก ซึ่งขัดแย้งกับทฤษฎีคอขวดทางพันธุกรรมที่เคยเชื่อกันมานานหลายทศวรรษว่าประชากรมนุษย์ลดจำนวนลงอย่างฮวบฮาบเนื่องจากฤดูหนาวภูเขาไฟที่ยาวนาน</p><div class="ai-insight"><p>สมมติฐานเรื่องภัยพิบัติโทบาเคยเป็นคำอธิบายยอดนิยมว่าทำไมความหลากหลายทางพันธุกรรมของมนุษย์ยุคปัจจุบันจึงค่อนข้างต่ำ แต่การศึกษาใหม่ๆ ที่ใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์ชั้นดินและละอองเรณูยุคโบราณมีความแม่นยำสูงขึ้น ทำให้เราเริ่มเห็นภาพว่าธรรมชาติมีความยืดหยุ่นมากกว่าที่คิด และมนุษย์โบราณอาจปรับตัวเก่งกว่าทฤษฎีเดิมเคยประเมินไว้</p></div><p>การค้นพบนี้ช่วยให้ชุมชนวิทยาศาสตร์ต้องกลับมาทบทวนแบบจำลองภูมิอากาศโบราณ และประเมินผลกระทบของภัยพิบัติระดับมหาภัยธรรมชาติใหม่ เพื่อให้เข้าใจประวัติศาสตร์วิวัฒนาการของโลกและสิ่งมีชีวิตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นในอนาคต</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=feeds.arstechnica.com&sz=64" alt="Ars Technica" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://arstechnica.com/science/2026/08/mount-toba-eruption-doesnt-seem-like-it-could-nearly-kill-our-species/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Ars Technica</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>The massive Toba eruption is being re-evaluated for its true climate impact</li><li>New evidence indicates the disaster may not have nearly wiped out humanity</li><li>Researchers found that environmental disruption was much lower than previously assumed</li></ul></div><p>The colossal eruption of Mount Toba has long been cited as a pivotal catastrophe that supposedly plunged the Earth into a severe volcanic winter, nearly driving the human species to the brink of extinction. However, modern scientific investigations are challenging this dramatic narrative with fresh empirical data.</p><p>By examining geological archives and climate proxies, researchers have discovered that the actual atmospheric and climatic consequences of the eruption were surprisingly mild. This directly contradicts the long-standing genetic bottleneck theory which posited that early human populations plummeted drastically due to the disaster.</p><div class="ai-insight"><p>The Toba catastrophe hypothesis was once the textbook explanation for low genetic diversity in modern humans. Advanced dating techniques and high-resolution environmental proxies are now revealing that ecosystems and ancient human groups possessed far greater resilience than previously given credit for.</p></div><p>These revelations compel the scientific community to re-examine ancient climate models and reassess how planetary-scale natural disasters actually shape evolutionary history, shifting away from catastrophic determinism toward a more nuanced understanding of ancient survival.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=feeds.arstechnica.com&sz=64" alt="Ars Technica" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://arstechnica.com/science/2026/08/mount-toba-eruption-doesnt-seem-like-it-could-nearly-kill-our-species/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Ars Technica</a></p>

medium_-mslzt5u5.jpg

small_-mslzt5u5.jpg

thumbnail_-mslzt5u5.jpg

-mslzt5u5.jpg

งานวิจัยล่าสุดเผยการระเบิดครั้งใหญ่ของภูเขาไฟโทบาอาจไม่ได้ส่งผลกระทบต่อสภาพภูมิอากาศโลกอย่างรุนแรงอย่างที่เคยเชื่อกัน

Recent scientific findings suggest the massive volcanic eruption had minimal climate impact, challenging long-held extinction theories.

ไขข้อสงสัย เหตุระเบิดภูเขาไฟโทบาอาจไม่ได้รุนแรงถึงขั้นเกือบทำลายเผ่าพันธุ์มนุษย์

Mount Toba eruption doesn't seem like it could nearly kill our species

<div class="key-takeaways"><ul><li>ครูในสหรัฐฯ ม.1-ม.6 ใช้เครื่องมือตรวจจับ AI ถึง 43% ในช่วงปี 2024-2025</li><li>AI detectors วิเคราะห์จากคำ จังหวะ และโครงสร้าง แทนที่จะเทียบข้อความตรงๆ</li><li>สำนักพิมพ์ Minotaur ยกเลิกสัญญาหนังสือมูลค่า 2 ล้านดอลลาร์จากข้อกล่าวหาเรื่อง AI</li></ul></div><p>ก่อนที่กระแส ChatGPT จะโด่งดัง ครูและบรรณาธิการมักใช้งานระบบป้องกันการลอกผลงานเพื่อตรวจสอบความซื่อสัตย์ของผู้เขียน โดยระบบเหล่านี้จะนำงานเขียนไปเทียบกับฐานข้อมูลบนเว็บและบทความวิชาการเพื่อหาประโยคที่ตรงกัน ตัวอย่างเช่น Turnitin ที่แสดงเปอร์เซ็นต์ความทับซ้อนกับผลงานชิ้นอื่น แม้ว่าข้อผิดพลาดประเภท false positive และความคลุมเครือจะทำให้ครูบางส่วนถอยห่างจากเครื่องมือนี้ไปบ้างก็ตาม</p><p>แต่ในปัจจุบัน การตามล่าหาเนื้อหาที่ถูกคัดลอกได้พัฒนาไปสู่สงครามต่อต้านผลงานที่สร้างจากปัญญาประดิษฐ์แล้ว ทันทีที่นักเรียนหันมาใช้ ChatGPT, Google Gemini และ Microsoft Copilot ฝั่งผู้สอนก็รีบนำเครื่องมือตรวจจับ AI มาใช้งานอย่างรวดเร็วเช่นกัน ผลสำรวจจาก Center for Democracy and Technology ระบุว่าครูระดับชั้นเกรด 6 ถึง 12 ในสหรัฐอเมริกาถึง 43 เปอร์เซ็นต์ใช้งานเครื่องมือเหล่านี้เป็นประจำระหว่างปี 2024 ถึง 2025 นอกจากนี้ มหาวิทยาลัยบางแห่งที่ใช้ Turnitin อยู่แล้วพบว่าระบบได้เปิดใช้งานฟีเจอร์ตรวจจับ AI อัตโนมัติเมื่อบริการดังกล่าวเปิดตัวในปี 2023</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_mslzsbpi_inline_1_bed0303778.jpg" alt="digital education classroom computer screen" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><p>แทนที่จะเป็นการเปรียบเทียบข้อความโดยตรง ระบบตรวจจับอย่าง GPTZero, Pangram และของ Turnitin กลับใช้โมเดล AI ของตนเองในการคาดเดาว่าข้อความนั้นไม่ใช่ฝีมือมนุษย์ ซึ่งเป็นกระบวนการที่คลุมเครือยิ่งกว่าการเทียบข้อความบนเว็บ จากข้อมูลของ GPTZero ระบุว่าระบบใช้อัลกอริทึมวิเคราะห์คำศัพท์ จังหวะ โครงสร้าง รวมถึงรูปแบบความยาวและน้ำหนักเสียงที่มักพบบ่อยในข้อความจาก AI การประเมินที่ค่อนข้างเป็นนามธรรมนี้ไม่มั่นคงเท่ากับการจับคู่ข้อความออนไลน์ และมักสร้างปัญหาให้กับผู้เขียนที่ใช้ภาษาอังกฤษเป็นภาษาที่สอง แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ แต่ Turnitin อ้างว่าระบบตรวจจับของตนให้ผลลัพธ์ผิดพลาดในงานของมนุษย์ต่ำกว่า 1 เปอร์เซ็นต์ ขณะที่ Pangram ระบุว่าอัตราการแจ้งเตือนผิดพลาดอยู่ที่ 1 ใน 10,000 ส่วน GPTZero ก็อ้างว่ามีอัตราความผิดพลาดที่ต่ำใกล้เคียงกัน</p><div class="ai-insight"><p>ปรากฏการณ์การใช้เครื่องมือตรวจจับ AI สะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายในยุคเปลี่ยนผ่านทางเทคโนโลยี เนื่องจากอัลกอริทึมที่ใช้ทำนายงานเขียนมักพึ่งพาการวิเคราะห์รูปแบบทางสถิติมากกว่าหลักฐานเชิงประจักษ์ ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยจึงอาจสร้างความเสียหายร้ายแรงต่อความน่าเชื่อถือของบุคคล โดยเฉพาะกลุ่มคนที่ไม่ได้ใช้ภาษาอังกฤษเป็นภาษาแม่ ซึ่งมักมีรูปประโยคที่ระบบ AI เข้าใจคลาดเคลื่อนได้ง่าย</p></div><p>ผู้คนบนโลกออนไลน์เริ่มกล่าวหากันและกันว่ามีลักษณะเสียงเหมือน AI แล้ว และความพร้อมใช้งานของเครื่องมือเหล่านี้ก็ยิ่งเติมเชื้อไฟให้กับการล่าแม่มดในยุค LLM ในบางกรณีที่มีชื่อเสียง ข้อกล่าวหาเรื่องงานเขียน AI ได้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อความเป็นอยู่และชื่อเสียงของผู้คน เมื่อเดือนที่ผ่านมา สำนักพิมพ์ Minotaur ได้ยกเลิกสัญญาหนังสือมูลค่า 2 ล้านดอลลาร์ เนื่องจากมีความกังวลว่าผู้เขียนอย่าง Jerry Falade จะใช้ AI ซึ่งเป็นสิ่งที่เขาปฏิเสธอย่างหัวชนฝา</p><p>นอกจากนี้ยังมีกรณีของ Thierry Rignol ชาวฝรั่งเศสที่ยื่นฟ้องมหาวิทยาลัย Yale เมื่อปีที่ผ่านมา หลังจากศาสตราจารย์กล่าวหาว่าเขาใช้ AI เขียนข้อสอบปลายภาคบางส่วน ส่งผลให้สอบตกและถูกพักการเรียนเป็นเวลาหนึ่งปี โดยศาสตราจารย์รายดังกล่าวได้ใช้ GPTZero ในการตรวจสอบข้อสอบของ Rignol</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.theverge.com&sz=64" alt="The Verge" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.theverge.com/column/976690/ai-writing-detectors-suspicion" target="_blank" rel="noopener noreferrer">The Verge</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>43% of US teachers in grades 6-12 regularly used AI detectors between 2024-2025.</li><li>AI detectors analyze wording and rhythm instead of doing direct text matching.</li><li>Publisher Minotaur dropped a $2M book deal over AI usage allegations.</li></ul></div><p>Long before ChatGPT became a household name, educators and editors frequently relied on anti-plagiarism tools to verify the authenticity of written work. These systems functioned by comparing text against a vast database containing web content and scholarly articles to identify overlapping sentences and phrases. Platforms like Turnitin offered percentages illustrating how much a student's writing overlapped with existing sources. Between potential false positives and ambiguities regarding intentional duplication, certain educators gradually stepped away from utilizing that specific software.</p><p>However, the hunt for copied content has now transformed into a full-scale war against AI-generated material. As rapidly as students embraced ChatGPT, Google Gemini, and Microsoft Copilot, instructors adopted so-called AI detectors at a matching pace. A survey conducted by the Center for Democracy and Technology revealed that 43 percent of sixth to 12th grade teachers in the United States regularly used AI detectors between 2024 and 2025. Furthermore, select universities already utilizing Turnitin within their learning management systems discovered that the platform automatically enabled AI detection features upon the tool's rollout in 2023.</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_mslzsbpi_inline_1_bed0303778.jpg" alt="digital education classroom computer screen" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><p>Rather than performing direct text comparisons, AI detectors such as GPTZero, Pangram, and Turnitin's proprietary tool depend on their own AI models to guess whether content might be machine-written—a methodology arguably murkier than matching web text. As noted by GPTZero, these detectors utilize algorithms to analyze wording, rhythm, structure, and patterns in length and tone commonly found in AI-generated text. This relatively subjective evaluation lacks the solidity of direct online text matching and frequently trips up writers who use English as a second language. Despite these limitations, Turnitin asserts that its AI detector falsely flags under 1 percent of human-written content, while Pangram claims a false positive rate of just 1 in 10,000, with GPTZero claiming a similarly low error rate.</p><div class="ai-insight"><p>The widespread deployment of AI detection tools highlights profound transitional challenges in the tech landscape. Because algorithms predicting machine authorship rely on statistical pattern analysis rather than concrete evidence, minor detection flaws can inflict devastating damage on personal reputations, particularly affecting non-native English speakers whose natural phrasing frequently triggers false alarms.</p></div><p>People online are already accusing one another of sounding like artificial intelligence, and the easy availability of detection tools simply adds fuel to the LLM witch hunt. In several high-profile instances, AI writing accusations have directly impacted individuals' livelihoods and reputations. Last month, publisher Minotaur dropped a $2 million book deal over concerns that author Jerry Falade utilized AI—an allegation he vehemently denies.</p><p>Another notable case involves Thierry Rignol, a French national who filed a lawsuit against Yale last year after a professor accused him of authoring portions of his final exam using artificial intelligence, resulting in a failing grade and a one-year suspension. The professor had utilized GPTZero to scan Rignol's submission.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.theverge.com&sz=64" alt="The Verge" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.theverge.com/column/976690/ai-writing-detectors-suspicion" target="_blank" rel="noopener noreferrer">The Verge</a></p>

large_article-2146.jpg

medium_article-2146.jpg

small_article-2146.jpg

thumbnail_article-2146.jpg

article-2146.jpg

โปรแกรมตรวจสอบงานเขียน AI กำลังถูกใช้งานแพร่หลายในโรงเรียนและสำนักพิมพ์ แม้ความน่าเชื่อถือจะน่ากังขาและส่งผลกระทบต่อชื่อเสียงของผู้คน

AI writing detection tools are widely adopted by schools and publishers despite shaky reliability and severe reputational damage.

เครื่องมือตรวจจับ AI สร้างยุคแห่งความระแวง เมื่อข้อกล่าวหาทำลายอาชีพการงาน

AI detectors are creating a new era of distrust as accusations ruin careers

<div class="key-takeaways"><ul><li>ผู้เขียนใช้บริการ Dropbox สำรองข้อมูลโปรเจกต์เกมยักษ์ใหญ่ตั้งแต่ปี 2018</li><li>คอมพิวเตอร์ประกอบเองพังคามือด้วยอาการ SSD 2TB เสียหายถึงสองครั้ง</li><li>ค่าบริการครอบครัวอยู่ที่ราว 204 ดอลลาร์ต่อปี ขณะที่แพ็กเกจเดี่ยวอยู่ที่ประมาณ 9.99 ดอลลาร์ต่อเดือน</li></ul></div><p>ตอนที่เกิดเหตุการณ์ไม่คาดฝัน การมีสำเนาคอมพิวเตอร์ทั้งเครื่องเก็บบนคลาวด์จะทำให้การกู้คืนข้อมูลกลายเป็นเรื่องง่ายดาย ในปี 2018 TC Sottek บรรณาธิการอาวุโสของ The Verge ได้เอาชื่อเสียงและอนาคตของตัวเองไปเสี่ยงกับโปรเจกต์ออกแบบเกมที่ระดมทุนผ่านคราวฟันดิง แม้ว่าโปรเจกต์อาจจะล้มเหลวได้จากหลายสาเหตุ แต่สิ่งที่เขากังวลมากที่สุดคือการสูญเสียงานทั้งหมดที่เก็บไว้ในเครื่องคอมพิวเตอร์ที่เขาประกอบขึ้นเองที่บ้าน ซึ่งอาจทำให้ผู้คนจำนวนมากเดือดร้อนและสร้างปัญหาใหญ่ให้ตัวเขาเอง</p><p>แม้เขาจะมีการสำรองข้อมูลไว้ในเครื่องแล้ว แต่เมื่อไฟล์งานสำคัญมีจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ การเก็บไว้ที่เดียวกันทั้งหมดก็ยังคงมีความเสี่ยง เขาจึงตัดสินใจสมัครสมาชิก Dropbox และจนถึงตอนนี้มันก็ยังคงเป็นหนึ่งในซอฟต์แวร์สมัครสมาชิกที่เขายังคงยินดีจ่ายเงินต่ออายุทุกปี การเก็บบานตะเกียงของงานออกแบบชิ้นใหญ่ ไฟล์ InDesign, Photoshop และ Illustrator ไว้บนคลาวด์ไม่เพียงแต่สร้างความอุ่นใจ แต่ยังช่วยให้การทำงานร่วมกับทีมงานราบรื่นขึ้น เพราะเปิดทางให้คนอื่นอัปโหลดงานเข้ามาในไดรฟ์โดยตรง รวมถึงส่งไฟล์ขนาดใหญ่ได้ถึง 50GB</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$204</span><span class="stat-label">ค่าบริการแพ็กเกจครอบครัวต่อปี</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">$9.99</span><span class="stat-label">ค่าบริการรายเดือนแพ็กเกจเดี่ยว</span></div></div><p>เป้าหมายดั้งเดิมในการตั้งค่า Dropbox คือการป้องกันไม่ให้ข้อมูลสูญหายในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด ซึ่งในที่สุดสถานการณ์นั้นก็เกิดขึ้นจริงๆ ไม่ใช่แค่ครั้งเดียว แต่เกิดขึ้นถึงสองครั้งโดยที่เขาเองก็ไม่เข้าใจสาเหตุ คอมพิวเตอร์ประกอบเองเครื่องล่าสุดของเขาเผาผลาญ SSD รุ่น Samsung 970 Evo ขนาด 2TB พังไปสองตัวแยกจากกัน โดยตื่นมาแล้วพบว่าบูตเครื่องไม่ขึ้นและระบบมองไม่เห็นไดรฟ์เลย โชคดีที่ทั้งสองครั้ง หลังจากการทดสอบด้วยกระบวนการตัดออก เขาก็บพบว่ามีแค่ตัวไดรฟ์ที่เสียหาย ส่วนประกอบอื่นๆ ในระบบยังคงปกติสุขดี</p><p>ปัจจุบันเขาใช้งาน SSD รุ่น 990 Evo Plus ขนาด 2TB ซึ่งมีราคาแพงกว่าตอนที่ซื้อตัวแรกเกือบเท่าตัวเนื่องจากภาวะราคาชิ้นส่วนคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน สำหรับค่าบริการ Dropbox แบบครอบครัวที่เขากำลังใช้อยู่ตกอยู่ที่ประมาณ 204 ดอลลาร์ต่อปี (17 ดอลลาร์ต่อเดือน) รองรับสมาชิกได้สูงสุดถึง 6 คน ส่วนผู้ใช้งานคนเดียวสามารถเลือกแพ็กเกจราคา 9.99 ดอลลาร์ต่อเดือนแบบจ่ายรายปี (ราว 120 ดอลลาร์ต่อปี) ซึ่งได้พื้นที่ความจุ 2TB หรือจะอัปเกรดเป็น 3TB ในราคาประมาณ 143 ดอลลาร์ต่อปีก็ได้</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/dropbox_mslzri9o_inline_1_28f9ac0ac5.jpg" alt="computer internal components solid state drive" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การสำรองข้อมูลแบบคลาวด์ (Cloud Backup) แตกต่างจากการซิงค์ไฟล์ทั่วไปตรงที่ระบบคลาวด์จะเก็บสำเนาประวัติไฟล์และป้องกันความเสียหายระดับฮาร์ดแวร์ที่เครื่องคอมพิวเตอร์ภายในบ้านไม่สามารถรับมือได้ เช่น ไฟกระชาก ฮาร์ดดิสก์พัง หรือความเสียหายจากมัลแวร์ การเลือกบริการที่ทำงานเบื้องหลังได้อย่างเงียบเชียบและรองรับการโอนย้ายไฟล์ขนาดใหญ่จึงเป็นหัวใจสำคัญสำหรับสายงานครีเอทีฟและผู้ที่ประกอบคอมพิวเตอร์ใช้งานเอง</p></div><p>ยังมีตัวเลือกอื่นในตลาดสำหรับมืออาชีพที่ต้องจัดการกับไฟล์ขนาดใหญ่ เช่น Backblaze ที่มีแผนสำรองข้อมูลส่วนบุคคลแบบไม่จำกัดพื้นที่ในราคา 99 ดอลลาร์ต่อปี หรือบริการจากฝั่งแอปเปิลอย่าง iCloud Plus และการสำรองไฟล์ผ่าน Creative Cloud ของ Adobe แต่สำหรับผู้เขียนแล้ว เขาชื่นชอบ Dropbox มากที่สุดเพราะซอฟต์แวร์ทำงานได้เสถียรข้ามระบบปฏิบัติการ ทำงานเงียบเชียบไม่รบกวน ไคลเอนต์บน Windows ทำงานได้รวดเร็ว และมีการซิงค์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่มีประสิทธิภาพสูง</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.theverge.com&sz=64" alt="The Verge" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.theverge.com/tech/976092/pc-building-dropbox-backup" target="_blank" rel="noopener noreferrer">The Verge</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>The author backed up a major crowdfunded game design project on Dropbox starting in 2018.</li><li>His home-built PC catastrophically destroyed two separate 2TB Samsung 970 Evo SSDs.</li><li>Family plan pricing sits around $204 per year, while individual plans start at $9.99 monthly.</li></ul></div><p>When catastrophe strikes, having your whole computer in the cloud makes recovery a breeze. Back in 2018, TC Sottek, a senior editor at The Verge, bet his reputation and self-worth on a huge crowdfunded game design project. While the project could have failed for numerous reasons, his primary fear was losing all the local work stored on his custom home-built PC—a nightmare scenario that would anger many people and land him in deep trouble.</p><p>Although he maintained local backups, accumulating so many crucial files made local redundancy risky since all copies sat in the exact same physical location. He purchased a Dropbox subscription, which remains one of the software services he happily renews every year. Cloud backup provided peace of mind and simplified collaboration by letting contributors upload files directly and allowing transfers up to 50GB. His workspace quickly accumulated intricate InDesign, Photoshop, and Illustrator files.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$204</span><span class="stat-label">Annual cost for the family plan</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">$9.99</span><span class="stat-label">Monthly cost for individual yearly plan</span></div></div><p>The initial goal was protecting work data against worst-case scenarios, which eventually struck not once, but twice. For reasons still unclear, his home-built PC chewed through two separate 2TB Samsung 970 Evo SSDs. On both occasions, he woke up to find unbootable systems where no drives could be detected. Fortunately, process-of-elimination testing revealed both times that only the drives had failed while the rest of his hardware remained completely functional.</p><p>He now uses a 2TB 990 Evo Plus, a drive costing nearly twice his original purchase price due to inflated hardware markets. His family plan costs about $204 annually ($17 a month) and supports up to six members. Solo users can subscribe for $9.99 a month billed annually (around $120 a year) for 2TB of storage, or upgrade to 3TB for about $143 annually.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/dropbox_mslzri9o_inline_1_28f9ac0ac5.jpg" alt="computer internal components solid state drive" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>Cloud backup solutions differ from basic file syncing by maintaining version histories and protecting against localized hardware failures that home redundancy setups cannot prevent, such as power surges, motherboard faults, or catastrophic storage degradation. For content creators and custom PC builders dealing with heavy media assets, automated background syncing provides vital operational security.</p></div><p>Other professional options exist, such as Backblaze offering unlimited data personal backup for $99 a year, Apple iCloud Plus for Mac ecosystem users, or Adobe Creative Cloud file storage. However, the author prefers Dropbox because its software runs consistently across multiple operating systems without intruding. The Windows client operates swiftly, executing real-time syncing efficiently whenever mirrored files are modified.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.theverge.com&sz=64" alt="The Verge" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.theverge.com/tech/976092/pc-building-dropbox-backup" target="_blank" rel="noopener noreferrer">The Verge</a></p>

medium_dropbox-mslzri9o.jpg

small_dropbox-mslzri9o.jpg

thumbnail_dropbox-mslzri9o.jpg

dropbox-mslzri9o.jpg

การสำรองข้อมูลบนคลาวด์ช่วยชีวิตผู้เขียนบทความจากคอมพิวเตอร์พังถึงสองครั้ง และกลายเป็นเครื่องมือที่คุ้มค่าเงินทุกบาท

Cloud backup saved a senior editor from a catastrophic computer failure twice, proving its worth as essential digital insurance.

ทำไม Dropbox ถึงเป็นตัวช่วยชีวิตสำคัญสำหรับคนประกอบคอมพิวเตอร์เอง

Why Dropbox is a PC builder’s best friend

<div class="key-takeaways"><ul><li>ไคล์ ชานาฮาน โค้ชทีม 49ers ประสบอุบัติเหตุทางรถยนต์ใกล้เมืองพาโลอัลโตเมื่อสี่สัปดาห์ก่อน</li><li>เขาเปิดเผยว่าระบบ Tesla Autopilot กำลังทำงานอยู่ขณะเกิดเหตุชนดังกล่าว</li><li>ชานาฮานยืนยันว่าอุบัติเหตุครั้งนี้เป็นความรับผิดชอบของเขาเองไม่ว่าจะเปิดระบบช่วยขับขี่หรือไม่</li><li>เขาระบุว่าใช้งาน Autopilot มานานถึงเก้าปีและเคยชินกับระบบนี้เป็นอย่างดี</li></ul></div><p>ไคล์ ชานาฮาน (Kyle Shanahan) หัวหน้าผู้ฝึกสอนทีมอเมริกันฟุตบอล San Francisco 49ers เปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอุบัติเหตุรถยนต์ที่เกิดขึ้นเมื่อสี่สัปดาห์ก่อนบริเวณใกล้กับย่านใจกลางเมืองพาโลอัลโต (Palo Alto) โดยในตอนแรกเขาเคยระบุเพียงแค่ว่าเหตุการณ์ดังกล่าวเป็นความผิดพลาดของตนเองเท่านั้น</p><p>อย่างไรก็ตาม ในระหว่างการแถลงข่าวล่าสุด ชานาฮานได้ยอมรับว่าในขณะเกิดเหตุนั้น รถยนต์ Tesla ของเขากำลังเปิดใช้งานระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ Autopilot อยู่ แต่เขาก็ไม่ได้ปัดความรับผิดชอบแต่อย่างใด โดยเน้นย้ำว่าไม่ว่าระบบจะทำงานอยู่หรือไม่ก็ตาม ความผิดทั้งหมดก็ยังคงเป็นของผู้ขับขี่อยู่ดี</p><blockquote class="pull-quote"><p>“ฉันมี Autopilot มาเก้าปีแล้ว ดังนั้นฉันจึงค่อนข้างคุ้นเคยกับมัน และใครจะรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นตอนที่ฉันหันหลังไป? ไม่ว่ามันจะทำงานผิดปกติหรือฉันไปโดนมันปิด? นั่นคือสิ่งที่ฉันยังไม่รู้ แต่ไม่ว่าอย่างไรก็ตาม... มันเป็นความผิดของคุณเสมอ ไม่ว่าคุณจะใช้ Autopilot หรือไม่ก็ตาม คุณละสายตาจากถนนไม่ได้ มันเป็นการขับขี่แบบร่วมมือกัน คุณไม่เพียงแค่ปล่อยให้คอมพิวเตอร์ทำแทนทั้งหมด”</p><cite>Kyle Shanahan</cite></blockquote><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/49ers_autopilot_tesla_mslzqne1_inline_1_6308b9eed9.jpg" alt="modern electric vehicle steering wheel dashboard" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>ระบบ Autopilot ของ Tesla เป็นเทคโนโลยีช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูง (ADAS) ที่ได้รับการวิพากษ์วิจารณ์และตกเป็นประเด็นถกเถียงด้านความปลอดภัยมาอย่างยาวนาน แม้ผู้ผลิตจะระบุชัดเจนว่าผู้ขับขี่ต้องคอยควบคุมพวงมาลัยและระวังตลอดเวลา แต่สถิติในอดีตแสดงให้เห็นว่าระบบนี้เกี่ยวข้องกับอุบัติเหตุหลายร้อยครั้งและการเสียชีวิตจำนวนมาก ซึ่งนำไปสู่คดีความและการยอมความมูลค่าหลายร้อยล้านดอลลาร์ การที่บุคคลสาธารณะอย่างหัวหน้าผู้ฝึกสอน NFL ออกมายอมรับตรงๆ จึงช่วยกระตุ้นความสนใจเรื่องความรับผิดชอบของผู้ขับขี่ในการใช้เทคโนโลยีขับเคลื่อนกึ่งอัตโนมัติอีกครั้ง</p></div><p>ตลอดช่วงหลายปีที่ผ่านมา ระบบ Autopilot ของ Tesla ถูกเชื่อมโยงกับการเกิดอุบัติเหตุหลายร้อยครั้ง รวมถึงเหตุการณ์ที่ทำให้มีผู้เสียชีวิตหลายสิบราย ซึ่งบางกรณีได้นำไปสู่การยอมความทางกฎหมายมูลค่าสูงถึงหลายร้อยล้านดอลลาร์สหรัฐ</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.theverge.com&sz=64" alt="The Verge" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.theverge.com/transportation/977155/49ers-coach-tesla-autopilot-crash" target="_blank" rel="noopener noreferrer">The Verge</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>San Francisco 49ers coach Kyle Shanahan was in a car crash near downtown Palo Alto four weeks ago.</li><li>He recently disclosed that his Tesla's Autopilot system was engaged at the time of the collision.</li><li>Shanahan stressed that the accident is his fault regardless of whether Autopilot was active.</li><li>He noted that he has used Autopilot for nine years and is very comfortable with the technology.</li></ul></div><p>Kyle Shanahan, head coach of the San Francisco 49ers, has shared additional details regarding a vehicular accident that occurred four weeks ago near downtown Palo Alto. Initially, Shanahan only stated that the accident was his fault.</p><p>However, during a recent press conference, he revealed that his Tesla's Autopilot system was engaged when the crash happened. Shanahan made it clear he was not shifting the blame, asserting that the driver is always at fault whether the driver-assistance feature is active or not.</p><blockquote class="pull-quote"><p>“I’ve had Autopilot for nine years, so I’m pretty comfortable with it and, you know, who knows what happened when I turned around? Whether it malfunctioned or whether I knocked it off? That’s something I don’t know yet. But regardless, that’s… it is always your fault, whether you’re on Autopilot or not. You can’t take your eyes off the road. It’s a partnership driving, you don’t just turn it over to a computer.”</p><cite>Kyle Shanahan</cite></blockquote><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/49ers_autopilot_tesla_mslzqne1_inline_1_6308b9eed9.jpg" alt="modern electric vehicle steering wheel dashboard" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>Tesla's Autopilot system is an advanced driver-assistance system that has faced intense regulatory and public scrutiny over safety concerns. Although Tesla mandates that drivers remain attentive and keep their hands on the wheel, historical data links the technology to hundreds of crashes and dozens of fatalities, resulting in massive legal settlements. Public figures openly discussing their reliance on and mishaps with semi-autonomous systems help highlight the ongoing debate surrounding driver attentiveness and accountability.</p></div><p>Over the years, Tesla’s Autopilot has been linked to hundreds of crashes and dozens of deaths, some of which have resulted in legal settlements totaling hundreds of millions of dollars.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.theverge.com&sz=64" alt="The Verge" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.theverge.com/transportation/977155/49ers-coach-tesla-autopilot-crash" target="_blank" rel="noopener noreferrer">The Verge</a></p>

medium_49ers-autopilot-tesla-mslzqne1.jpg

small_49ers-autopilot-tesla-mslzqne1.jpg

thumbnail_49ers-autopilot-tesla-mslzqne1.jpg

49ers-autopilot-tesla-mslzqne1.jpg

ไคล์ ชานาฮาน หัวหน้าผู้ฝึกสอนทีม San Francisco 49ers ออกมายอมรับว่าระบบ Autopilot เปิดใช้งานอยู่ตอนเกิดอุบัติเหตุ แต่ยืนยันว่าตนเองต้องรับผิดชอบทั้งหมด

San Francisco 49ers head coach Kyle Shanahan reveals his Tesla's Autopilot was engaged during a crash four weeks ago, while maintaining full responsibility.

โค้ชทีม 49ers เผยใช้ระบบ Autopilot ของ Tesla ตอนประสบอุบัติเหตุชนรถ

49ers coach says his Tesla was on Autopilot when he crashed

<div class="key-takeaways"><ul><li>โปรเจกต์ noRecognition ใช้ AI สร้างลายพรางเพื่อหลบเลี่ยงกล้องวงจรปิด</li><li>ผ่านการทดสอบกว่า 31 ล้านครั้งเพื่อปรับแต่งลายพรางให้มีประสิทธิภาพสูงสุด</li><li>เปิดตัวทดลองจริงครั้งแรกบนรถยนต์ Toyota Yaris ในงาน Def Con ที่ลาสเวกัส</li><li>เตรียมต่อยอดผลิตสินค้าแฟชั่นและสติกเกอร์รถยนต์จำหน่ายให้ผู้ที่สนใจ</li></ul></div><p>ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เข้ามามีบทบาทสำคัญในการสอดส่องและบันทึกข้อมูล การเฝ้าระวังผ่านกล้องวงจรปิดในสหรัฐอเมริกาและพื้นที่อื่นๆ กลายเป็นเรื่องปกติในชีวิตประจำวัน กล้องเหล่านี้ไม่เพียงแต่บันทึกภาพทั่วไป แต่ยังมีความสามารถสูงในการอ่านป้ายทะเบียนรถที่ขับขี่ด้วยความเร็วสูง รวมถึงการใช้ระบบจดจำใบหน้าเพื่อระบุตัวตนบุคคลที่ต้องสงสัย ทว่าเบื้องหลังความก้าวหน้าเหล่านี้กลับสร้างความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวให้กับประชาชนจำนวนมาก</p><p>Zack Swearingen ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จากแคนซัสซิตี ได้ริเริ่มพัฒนาโปรเจกต์ที่มีชื่อว่า noRecognition ขึ้นมา เพื่อตอบโต้การตรวจจับอัตโนมัติและการเฝ้าระวังด้วยอัลกอริทึม โดยเขาใช้เวลาทดสอบระบบมากกว่า 31 ล้านครั้งจนสามารถสร้างรูปแบบลายพรางที่เมื่อนำไปติดบนเสื้อผ้าหรือวัตถุ จะช่วยป้องกันไม่ให้กล้องวงจรปิดและเครื่องอ่านป้ายทะเบียนทั่วไปสามารถตรวจจับสิ่งที่อยู่ภายใต้ลายพรางนั้นได้ ไม่ว่าจะเป็นตัวบุคคลหรือยานพาหนะ</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/norecognition_mslzptbz_inline_1_6bb103af89.png" alt="artificial intelligence machine learning pattern design abstract" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>จุดเริ่มต้นของโครงการนี้เกิดขึ้นเมื่อปีที่แล้ว หลังจากที่ Swearingen รู้สึกอึดอัดกับปริมาณกล้องวงจรปิดจำนวนมหาศาลในเมืองของตน ประกอบกับความกังวลส่วนตัวเมื่อครั้งที่เขาต้องการเข้าร่วมการประท้วง แต่กลับรู้สึกไม่ปลอดภัยที่การใช้สิทธิเสรีภาพตามรัฐธรรมนูญอาจถูกบันทึกและติดตามโดยรัฐ เขาจึงเริ่มต้นทดสอบในห้องแล็บด้วยการสร้างระบบจำลองที่ค่อยๆ เอาชนะอัลกอริทึมของกล้องวงจรปิดแบบโอเพนซอร์กทีละตัว ก่อนจะพัฒนาไปสู่โมเดลการเรียนรู้แบบเสริมแรง (reinforcement learning) ที่ฝึกฝนให้ระบบเรียนรู้ด้วยตนเองว่าลายพรางแบบใดได้ผลและแบบใดล้มเหลว เปรียบเสมือนการสอนให้โมเดลรู้จักวาดภาพขึ้นมาใหม่เรื่อยๆ จนกระทั่งได้สูตรลายพรางที่สามารถเอาชนะอัลกอริทึมตรวจจับทั้ง 11 ตัวที่เขานำมาทดสอบ รวมถึงซอฟต์แวร์ที่ใช้ในเครื่องอ่านป้ายทะเบียน Flock กล้องติดตัวตำรวจ Axon และระบบของ Clearview AI</p><div class="ai-insight"><p>การใช้เทคโนโลยี AI ประเภทการเรียนรู้แบบเสริมแรงในการออกแบบลวดลายสะท้อนให้เห็นถึงความพยายามของนักพัฒนาอิสระในการสร้างความสมดุลด้านความเป็นส่วนตัว ท่ามกลางการเติบโตอย่างรวดเร็วของระบบเฝ้าระวังด้วยภาพถ่ายและวิดีโอ การพัฒนาลายพรางที่ผ่านการประมวลผลทางคณิตศาสตร์เช่นนี้สะท้อนว่า ช่องโหว่ของอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์วิทัศน์ยังคงมีอยู่ และสามารถถูกท้าทายได้ด้วยรูปแบบที่ออกแบบมาเฉพาะเจาะจงเพื่อหลอกระบบการจดจำวัตถุ</p></div><p>เมื่อวันศุกร์ที่ผ่านมา Swearingen ได้ทำการทดสอบในโลกจริงเป็นครั้งแรกที่งานประชุมความปลอดภัยทางไซเบอร์ Def Con ในเมืองลาสเวกัส โดยได้รับความร่วมมือจาก Donut Media นำลายพรางเวอร์ชันล่าสุดไปคลุมทับรถยนต์ Toyota Yaris รุ่นปี 2009 เพื่อพิสูจน์ว่ารถคันดังกล่าวจะสามารถรอดพ้นจากการตรวจจับของกล้อง Flock ได้จริงหรือไม่ ซึ่งผลลัพธ์จากการทดลองในพื้นที่สาธารณะนี้ถือเป็นก้าวสำคัญที่พิสูจน์ความเป็นไปได้ในการหลีกเลี่ยงการตรวจจับด้วยอัลกอริทึม</p><blockquote class="pull-quote"><p>"ความล้มเหลวทุกครั้งช่วยปรับปรุงโมเดลของผม ดังนั้นลายพรางจึงพัฒนาให้ดีขึ้นเรื่อยๆ"</p><cite>Zack Swearingen</cite></blockquote><p>สำหรับก้าวต่อไป Swearingen วางแผนที่จะนำลายพรางเหล่านี้เข้าถึงมือประชาชนที่ต้องการ โดยเปิดแคมเปญระดมทุนเพื่อสนับสนุนการจำหน่ายสินค้าล็อตแรก เช่น เสื้อยืดและเสื้อฮู้ด รวมถึงมีความเป็นไปได้ที่จะทำสติกเกอร์ลายพรางสำหรับติดรถยนต์ในอนาคต อย่างไรก็ตาม เขาระบุว่าจะเก็บลายพรางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดไว้เป็นความลับเพื่อป้องกันไม่ให้ผู้ผลิตกล้องหาวิธีรับมือได้ทัน พร้อมทั้งเดินหน้าพัฒนาโมเดลใหม่อย่างต่อเนื่อง</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techcrunch.com&sz=64" alt="TechCrunch" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techcrunch.com/2026/08/09/this-adversarial-pattern-can-prevent-surveillance-cameras-from-detecting-you/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>The noRecognition project uses AI patterns to evade surveillance camera detection.</li><li>Trained over 31 million test runs to optimize pattern effectiveness.</li><li>Successfully demonstrated in the real world on a Toyota Yaris at Def Con in Las Vegas.</li><li>Plans to launch crowdsourced merchandise including apparel and vehicle skins.</li></ul></div><p>In an era where artificial intelligence supercharges surveillance systems, public spaces across the United States and beyond are heavily monitored. Modern surveillance cameras do much more than simply record footage; they track the license plates of speeding vehicles and employ facial recognition technology to identify suspected criminals, often raising significant privacy concerns among citizens who never opted into being tracked.</p><p>Zack Swearingen, a cybersecurity professional based in Kansas City, has developed a counter-technology project named noRecognition. After running some 31 million tests, he can now generate on-demand patterns that, when applied to clothing and objects, prevent widely deployed license plate readers and surveillance cameras from detecting the covered people or vehicles.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/norecognition_mslzptbz_inline_1_6bb103af89.png" alt="artificial intelligence machine learning pattern design abstract" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>Swearingen's motivation stems from his discomfort with the dense network of cameras in his hometown and his concerns last year when he wanted to attend a protest. Worried that automated systems could track individuals exercising their constitutional rights, he decided to take action. He began in a test lab by systematically defeating open-source video camera algorithms, eventually scaling up his tests using reinforcement learning—a self-contained system that taught itself how to paint effective patterns by iterating through millions of failures until it successfully defeated 11 open-source detection algorithms, including software powering Flock license plate readers, Axon body-worn cameras, and Clearview AI.</p><div class="ai-insight"><p>The application of reinforcement learning to generate adversarial patterns highlights the ongoing cat-and-mouse game between automated surveillance systems and privacy advocates. By mathematically optimizing visual noise to confuse computer vision models, projects like noRecognition demonstrate the inherent vulnerabilities in current object-detection algorithms used by law enforcement and private entities.</p></div><p>On Friday, Swearingen conducted his first public, real-world test at the Def Con cybersecurity conference in Las Vegas. Assisted by Donut Media, a 2009 Toyota Yaris was wrapped in one of his latest patterns to test whether the vehicle would remain invisible to a Flock camera system in a live demonstration.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Every failure improves my model, and so the patterns keep getting better and better."</p><cite>Zack Swearingen</cite></blockquote><p>Following the successful demonstration, the next phase involves getting the patterns into the hands of users. The project features a crowdsourcing campaign to fund early merchandise such as T-shirts and hoodies, with potential vehicle skins planned for the future. Swearingen noted that he is withholding his most effective patterns from the internet to prevent camera manufacturers from adapting, while his models continue to generate improved iterations.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techcrunch.com&sz=64" alt="TechCrunch" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techcrunch.com/2026/08/09/this-adversarial-pattern-can-prevent-surveillance-cameras-from-detecting-you/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></p>

medium_norecognition-mslzptbz.jpg

small_norecognition-mslzptbz.jpg

thumbnail_norecognition-mslzptbz.jpg

norecognition-mslzptbz.jpg

โปรเจกต์ใหม่จาก Zack Swearingen พัฒนารูปแบบลายพรางด้วย AI เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับจากกล้อง AI และป้ายทะเบียน

Zack Swearingen develops the noRecognition project, using AI-generated adversarial patterns to bypass surveillance cameras and license plate readers.

เจาะลึก noRecognition ลายพรางอัจฉริยะที่ช่วยให้คุณรอดพ้นจากกล้องวงจรปิด

This ‘adversarial’ pattern can prevent surveillance cameras from detecting you

<p>ข่าวเทคโนโลยี นวัตกรรม และความเคลื่อนไหวในวงการไอทีที่คุณไม่ควรพลาด</p>

thumbnail_technology.png

technology.png

Technology

Inewgen

Inewgen

Technology

TechCrunch Mobility: Zoox Prepares for Launch and Uber's AV Empire

Inewgen

Anthropic is turning Claude Code’s auto mode on by default starting Aug 14

Inewgen

Embattled Hedge Fund Situational Awareness Puts $400M Into Chip Startup Source Foundry

Inewgen

Mount Toba eruption doesn't seem like it could nearly kill our species

Inewgen

AI detectors are creating a new era of distrust as accusations ruin careers

Inewgen

Why Dropbox is a PC builder’s best friend

Inewgen

49ers coach says his Tesla was on Autopilot when he crashed

Inewgen

This ‘adversarial’ pattern can prevent surveillance cameras from detecting you

Inewgen

Popular Category