xchula

Freelance Photographer, Freelance Software Developer and Hardware Maker in Thailand. Sometimes be the Instructor. My Hobbies are Photograph, Reading, Movies.

[Sopon Supamangmee @sopons]

การตัดสินใจที่ดีที่สุดเรื่องหนึ่งในรอบปีที่ผ่านมาสำหรับผม คือการยกเลิกค่าสมาชิกและลบแอปสรุปเนื้อหาหนังสือทั้งเล่มให้เหลือคลิปเสียงสั้น ๆ สิบห้าถึงยี่สิบนาที ออกไปจากมือถือ
.
ไม่ใช่เพราะมันไม่ดี แต่เพราะมันทำได้ดีจนทำให้ผมต้องกลับมาตั้งคำถามกับตัวเองมากกว่าว่า ‘เรากำลังทำอะไรอยู่กันแน่?’
.
เหตุผลที่ผมยกเลิกไม่ได้จู่ๆ ก็เกิดขึ้น เพราะหลังจากใช้แอปสรุปหนังสือมาหลายปี (ตั้งแต่มันออกแรกๆ ผมคือคนที่โปรโมตมันให้เพื่อนๆ เลยด้วยซ้ำ) ผมสังเกตตัวเองอย่างหนึ่งว่ายิ่งนานวันก็ยิ่งพึ่งพาและเข้าไปฟังมันบ่อยขึ้นเรื่อย ๆ แต่สิ่งที่เป็นปัญหาสำหรับผมอีกอย่างคือพอจะเอาเนื้อหาในหนังสือนั้นไปสร้างสรรค์งานอื่นๆ ต่อในชีวิต ผมกลับทำไม่ค่อยได้
.
พูดอีกอย่างคือผมรู้คร่าว ๆ ว่าหนังสือดี ๆ แต่ละเล่มพูดเรื่องอะไร แต่กลับไม่สามารถเข้าใจหรือตกตะกอนความคิดจากหนังสือเหล่านั้นได้ลึกพอจะนำไปต่อยอดเป็นอะไรที่มีคุณค่าจริง ๆ พูดอีกอย่างคือถ้าว่ากันตามแนวคิดเรื่อง DIKW Pyramid (Data, Information, Knowledge และ Wisdom) คือผมมีข้อมูล (data) และสารสนเทศ (information) อยู่เต็มไปหมด แต่แทบจะแปรมันให้กลายเป็นประโยชน์ในระดับความรู้เชิงลึก (knowledge) หรือปัญญา (wisdom) ไม่ได้เลย
.
แน่นอนครับแอปเหล่านั้นขายความมีประสิทธิภาพ หนังสือหนึ่งเล่มที่ผู้เขียนใช้เวลาหลายปีกลั่นออกมา ถูกบีบให้เหลือแก่นสำคัญในเวลาเท่ากับการเดินทางสั้น ๆ ตามตรรกะเชิงผลประโยชน์มันยอดเยี่ยมมาก ได้สาระของทั้งเล่มมาโดยไม่ต้องเสียเวลาอ่าน แต่นั่นเป็นสิ่งที่เราต้องการจริงๆ เหรอ?
.
สำหรับผมอาจจะไม่ใช่…โดยเฉพาะในสายงานที่กำลังทำอยู่
.
พอเลิกใช้มันแล้วกลับไปอ่านหนังสือเป็นเล่มจริง ๆ ผมถึงเห็นว่าสิ่งที่บทสรุปตัดทิ้งไปนั้นบ่อยครั้งไม่ใช่ส่วนเกินอันไร้ประโยชน์
.
การอ่านทั้งเล่มไม่เหมือนการรับฟังสรุปครับ เพราะระหว่างทางที่ผู้เขียนค่อย ๆ คลี่เหตุผล ยกตัวอย่าง เล่าเรื่อง และพาเราเดินอ้อมไปในความคิดของเขา สมองของเราได้ฝึกเดินไปกับมันด้วย
.
เราได้เถียงในใจ ได้ตั้งคำถาม ได้เชื่อมโยงสิ่งที่อ่านเข้ากับเรื่องอื่นที่เคยรู้ เคยคิด หรือท้าทาย
.
บทสรุปยัดความรู้ให้เราเป็นก้อนสำเร็จรูป ตบแต่งมาเรียบร้อย
.
แต่การอ่านทั้งเล่มฝึกกระบวนการที่ทำให้ความรู้นั้นค่อย ๆ กลายเป็นความคิดของเราเอง และนั่นคือกล้ามเนื้อชุดเดียวกับที่ผมใช้ตอนคิดไอเดียและลงมือเขียน ยิ่งอ่านมากขึ้น ไอเดียก็ยิ่งมาง่ายขึ้น และการเขียนก็ยิ่งมีอะไรให้เขียนมากขึ้นไปด้วย
.
แต่สิ่งสำคัญที่สุดที่การเลิกใช้แอปนั้นมอบให้ ไม่ใช่จำนวนหนังสือที่อ่านจบมากขึ้น มันคือคำถามชุดใหม่ที่ผมเริ่มถามตัวเอง
.
ยิ่งโลกหมุนเร็วขึ้นเท่าไร เราก็ยิ่งถูกผลักให้ถามว่าจะวิ่งตามให้ทันได้อย่างไร แต่บางทีคำถามที่เราควรถามก่อนคือเราจำเป็นต้องวิ่งตามไหม และระหว่างที่เร่งความเร็วเพื่อตามโลกให้ทันนั้น เรากำลังทิ้งอะไรไว้ข้างทางบ้าง เพราะบางสิ่งที่ดูเหมือนความช้าที่ไร้ประสิทธิภาพในวันนี้ อาจเป็นทักษะที่สำคัญที่สุดในโลกของวันพรุ่งนี้ และอาจเป็นสิ่งเดียวกับที่ทำให้เรายังเป็นมนุษย์
.
คาล นิวพอร์ต (Cal Newport ผู้เขียน Deep Work และ Slow Productivity) นักเขียนและศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ ปิดท้ายบทความ “On God and LLMs” ด้วยประโยคที่ผมอ่านแล้วต้องรีบจดลงสมุดเลย เขาบอกว่า
.
“ทั้งหมดนี้สรุปได้ว่า ก่อนที่เราจะยอมรับผลิตภัณฑ์ AI ใด ๆ ก็ตามที่แซม อัลต์แมน หรือดาริโอ อาโมเดอี ประกาศว่าเป็นอนาคตที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ เรายังมีงานอีกมากที่ต้องทำ ในการหาคำตอบว่าอะไรคือสิ่งที่เราเต็มใจจะยอมรับ”.
นี่คือประเด็นเลยครับ
.
เหตุผลที่ผมลบแอปเหล่านั้นออก ไม่ใช่เพราะมันไม่ดี แต่ผมรับมันเข้ามาโดยไม่ตั้งคำถามอะไรเลย ทั้งที่จริงแล้วเรามักลืมไปว่าเรามีสิทธิ์เลือกว่าจะรับอะไรและไม่รับอะไร แต่การจะเลือกได้อย่างรู้ตัว เราต้องยังมีความสามารถในการคิดที่ไม่ถูกบั่นทอนไปเสียก่อนด้วย
.
เราอยู่ในยุคที่ทุกอย่างถูกออกแบบมาเพื่อกำจัดแรงเสียดทาน อยากกินอะไรก็สั่งอาหารถึงหน้าบ้านในไม่กี่นาที อยากดูหนังก็มีระบบเดาใจว่าเราน่าจะชอบเรื่องไหน อยากรู้อะไรก็พิมพ์ถามแล้วได้คำตอบสำเร็จรูปกลับมาทันที ทุกปุ่ม ทุกแอป ทุกบริการ แข่งกันลดจำนวนขั้นตอนระหว่างความต้องการกับการได้มาให้เหลือน้อยที่สุด
.
‘frictionless’ เราได้ยินคำนี้บ่อยๆ
.
ในแง่หนึ่งนี่คือความก้าวหน้าที่งดงาม แต่ในอีกแง่หนึ่ง มันคือกระบวนการที่เราควรหยุดมองให้นานขึ้นอีกนิดเช่นกัน
.
รอรี่ ซัทเธอร์แลนด์ (Rory Sutherland) รองประธานของ Ogilvy และผู้เขียนหนังสือ Alchemy ชอบเล่าเรื่องรถไฟ Eurostar ที่วิ่งระหว่างลอนดอนกับปารีส วิศวกรในยุคหนึ่งทุ่มงบประมาณมหาศาลเพื่อลดเวลาการเดินทางลงไม่กี่นาที ด้วยตรรกะแบบที่ฟังดูถูกต้องทุกประการว่าเร็วขึ้นย่อมดีขึ้น
.
ซัทเธอร์แลนด์ตั้งคำถามว่าทำไมไม่เอาเงินก้อนเดียวกันนั้นไปทำให้การเดินทางน่าพอใจขึ้นแทน เช่นพัฒนาประสบการณ์บนรถไฟให้ผู้โดยสารรู้สึกอยากให้การเดินทางยาวนานขึ้นด้วยซ้ำ ผลลัพธ์ที่ได้อาจเทียบเท่าหรือดีกว่าการประหยัดเวลาไม่กี่นาที ในราคาที่ถูกกว่ามาก สิ่งที่เขาเรียกว่า psycho-logic หรือตรรกะทางจิตวิทยา มักให้คำตอบที่ดีกว่าตรรกะแบบวิศวกรรมล้วน ๆ
.
(สิ่งที่ต้องเข้าใจคือไม่ได้หมายความว่า Eurostar ไม่ควรใส่ใจเรื่องความรวดเร็วในการทำงาน ตรงเวลา ปลอดภัย ซึ่งเป็นพื้นฐาน แต่ความเร็วเป็นเพียงด้านหนึ่งของไม่ใช่ทั้งหมด)
.
หัวใจของความคิดนี้คือสิ่งที่ซัทเธอร์แลนด์เรียกว่า doorman fallacy หรือความเข้าใจผิดเรื่องพนักงานเปิดประตูโรงแรม ถ้าเรามองว่าหน้าที่ของพนักงานเปิดประตูคือการเปิดประตูเท่านั้น เราก็จะสรุปว่าประตูอัตโนมัติทำงานนี้ได้ถูกกว่าและมีประสิทธิภาพกว่า แล้วก็ปลดเขาออก แต่เราลืมไปว่างานจริงของเขาคือการต้อนรับ การจดจำลูกค้าประจำ การทำให้คนรู้สึกว่าตัวเองสำคัญ คุณค่าเหล่านั้นมองไม่เห็นในการคำนวนต้นทุน เราจึงตัดมันทิ้งไปโดยไม่รู้ตัวว่ากำลังตัดอะไร
.
นี่คือกับดักที่ซ่อนอยู่ในความหมกมุ่นกับประสิทธิภาพ บ่อยครั้งสิ่งที่เราเรียกว่าความสิ้นเปลือง ความซ้ำซ้อน หรือความไม่จำเป็น กลับเป็นที่อยู่ของคุณค่าที่แท้จริง พอเราเร่งกำจัดแรงเสียดทานออกจากทุกประสบการณ์ เราก็มีความเสี่ยงที่จะกำจัดความหมายออกไปด้วยพร้อมกัน
.
และมีบางอย่างที่จริงยิ่งกว่านั้นซ่อนอยู่ ของที่ได้มาโดยไม่ต้องออกแรงเลย มักเป็นของที่เราไม่ได้รู้สึกผูกพันอะไรกับมันเช่นกัน แรงที่เราลงไปกับสิ่งหนึ่งจนถึงปลายทางต่างหากที่ทำให้สิ่งนั้นมีความหมายขึ้นมาสำหรับเรา แรงเสียดทานบางชนิดจึงไม่ใช่อุปสรรคที่รอการกำจัด แต่เป็นต้นทุนที่ทำให้ปลายทางมีค่าควรแก่การไปถึง
.
ซึ่งสำหรับผมคือการอ่าน การตกตะกอนความคิด และการเขียนเพื่อสื่อสารสิ่งเหล่านั้น
.
นิวพอร์ตเขียนบทความลงใน The New York Times เมื่อปลายเดือนมีนาคม 2026 เรียกร้องให้เกิดสิ่งที่เขาเรียกว่าการปฏิวัติ cognitive fitness หรือความฟิตทางความคิด เพื่อต้านทานเครื่องมือดิจิทัลที่กำลังบั่นทอนความสามารถในการคิดของมนุษย์ลงอย่างเงียบๆ
.
แก่นของข้อเสนอเขาคือการมองความฟิตของสมองแบบเดียวกับที่เรามองความฟิตของร่างกาย (อ่านของนิวพอร์ตในลิงก์อ้างอิงได้เช่นกันครับ)
.
เขาวางกฎง่าย ๆ สำหรับการเป็นนักคิดในยุค AI ไว้ว่าอย่าปล่อยให้ AI เขียนอะไรสำคัญๆ แทนเรา และหาโอกาสที่จะเขียนให้มากที่สุดเท่าที่เราจะทำได้ เพราะการเขียนมีความหมายต่อสุขภาพทางความคิดเหมือนที่การเดินมีความหมายต่อสุขภาพร่างกาย เขาบอกว่าให้เขียนอีเมลฉบับนั้นด้วยตัวเองตั้งแต่ต้น เขียนบันทึกที่มีรายละเอียดเหล่านั้นด้วยตัวเอง อย่าหนีจากแรงต้านตรงนั้น เพราะเราต้องการมันพอ ๆ กับที่ร่างกายต้องการการขยับตัว ออกกำลังกายอย่างสม่ำเสมอ
.
การเขียนคือกระบวนการคิดในตัวมันเอง เราหลายคนไม่รู้ด้วยซ้ำว่าตัวเองคิดอะไรอยู่จริง ๆ จนกว่าจะได้พยายามเรียบเรียงมันออกมาเป็นประโยค เป็นบทความเพื่อสื่อสารความคิดที่เป็นก้อนในหัวออกไป
.
นอกจากนั้นเขายังพูดถึงเรื่องการอ่านเนื้อหายาวเป็นฐานรากของความฟิตทางความคิด ในมุมของเขาการอ่านหนังสือทั้งเล่มไม่ได้ให้แค่ความรู้ แต่เป็นการฝึกให้สมองอยู่กับความคิดที่ซับซ้อนได้นานพอจะร้อยเรียงมันเข้าด้วยกัน ยิ่งใช้เวลากับงานเขียนยาว ๆ มากเท่าไร สมองก็ยิ่งถูกเดินสายไฟใหม่ให้คิดได้ลึกขึ้นเท่านั้น ตัวเขาเองตั้งเป้าอ่านหนังสือราวห้าเล่มต่อเดือนเป็นกิจวัตร (ซึ่งเยอะมาก เราอาจจะไม่ต้องขนาดนั้นก็ได้ครับ) ส่วนการเลื่อนอ่านข้อความสั้น ๆ ทีละชิ้นตลอดทั้งวันนั้นให้ผลตรงกันข้าม มันค่อย ๆ ฝึกสมองให้คุ้นกับการกระโดดไปมา จนสมาธิที่จำเป็นต่อการคิดเรื่องยากหดสั้นลงเรื่อย ๆ โดยที่เราไม่รู้ตัว
.
.
โลกที่ถูกออกแบบมาให้เราไม่ต้องออกแรงคิด คือโลกที่กำลังค่อย ๆ ลบการออกกำลังที่สมองของเราต้องการที่สุดออกไป ทีละนิด ทุกครั้งที่เราเลือกทางที่ง่ายกว่าเพื่อประหยัดแรงคิด เรากำลังข้ามเซตการออกกำลังที่จะทำให้เรายังคิดเองได้ในวันข้างหน้า
.
ที่ร้ายกว่านั้นคือมันเกิดขึ้นโดยที่เราไม่ทันรู้สึก กล้ามเนื้อร่างกายที่ไม่ได้ใช้อาจจะพอสังเกตเห็นได้จากการส่องกระจก แต่กล้ามเนื้อการคิดที่ค่อย ๆ ฝ่อลงนั้นเกิดขึ้นอย่างเงียบๆ เราอาจจะไม่รู้ว่าตัวเองคิดไม่เป็นแล้ว จนถึงวันที่ต้องคิดเองจริง ๆ แล้วพบว่าทำไม่ได้อีกต่อไป (อย่างผมเป็นต้น)
.
.
ตั้งแต่ลบแอปนั้นไป ผมอ่านหนังสือช้าลง และอ่านจบน้อยเล่มกว่าที่บทสรุปจะป้อนให้ได้มาก ถ้าวัดด้วยตรรกะของความมีประสิทธิภาพล้วน ๆ สิ่งที่ผมทำดูเป็นอะไรที่ไร้เหตุผลสิ้นดี แต่สิ่งที่ได้กลับมาคือไอเดียที่ค้างอยู่ในหัวนานขึ้น ความคิดที่คมขึ้น และความสามารถที่จะนั่งอยู่กับเรื่องยาก ๆ ได้นานขึ้นกว่าเดิม ความช้าตรงนั้นไม่ใช่ข้อบกพร่องที่รอการแก้ มันคือความยุ่งยากที่จำเป็น
.
(อ่านถึงตรงนี้จะบอกว่าผมไม่ได้ต่อต้านแอปสรุปหรือเพจสรุปอะไรแบบนี้นะครับ เพราะสิ่งเหล่านั้นมีหน้าที่ของมันอยู่ เพียงแต่มันอาจจะไม่เหมาะกับการทำงานและใช้ชีวิตของผมสักเท่าไหร่เท่านั้นเอง ส่วนคนที่ใช้แล้วเป็นประโยชน์ก็เต็มที่กับมันเลยครับ)
.
ผมไม่ได้กำลังบอกว่าเราต้องปฏิเสธความสะดวกทุกอย่างแล้วหันกลับไปลำบากโดยไม่มีเหตุผล นั่นก็เป็นอีกความสุดโต่งหนึ่ง คำถามที่ดีกว่าคือเราจะแยกแยะได้อย่างไรว่าแรงเสียดทานชิ้นไหนเป็นภาระที่ควรกำจัด และชิ้นไหนเป็นการออกกำลังที่เราควรเก็บไว้ (หากสนใจประเด็นนี้ผมเคยเขียนเรื่อง Gym & Job ไว้สามารถอ่านกันได้ครับ)
.
การกรอกแบบฟอร์มซ้ำซาก การถอดเสียงการประชุม ตรวจสอบคำผิด สำหรับผมงานเหล่านี้คือแรงเสียดทานที่กำจัดทิ้งได้โดยไม่เสียอะไร แต่การคิดเอง การเขียนเอง การอ่านหนังสือยาว ๆ จนจบ การนั่งอยู่กับปัญหายาก ๆ จนกว่าจะเข้าใจมันด้วยสมองของตัวเอง เหล่านี้คือแรงเสียดทานที่ถ้ากำจัดทิ้งเมื่อไร เราจะสูญเสียบางอย่างที่สำคัญที่สุดไปด้วย
.
หนังสือเล่มล่าสุดที่ผมอ่านจบ (Ego is the Enemy) ผมกลับมาอ่านมันอีกครั้งทีละหน้า ไม่ได้ฟังใครสรุปย่อมาให้ ซึ่งก็ทำให้ผมนำไปต่อยอดเป็นความรู้ใหม่ๆ และแชร์ความรู้เหล่านั้นได้อย่างลึกซึ้งมากขึ้น
.
หรืออย่างบทความนี้หากนับเวลาเขียนก็ใช้ประมาณ 3 ชั่วโมง แต่ที่จริงกระบวนการของมันเกิดขึ้นก่อนหน้านั้นนานแล้วเพราะประกอบร่างจากก้อนความคิดตอนออกไปวิ่งตอนเช้าตีห้า และคิดถึง podcast ที่นิวพอร์ตพูดเรื่อง ‘cognitive fitness’ (เมื่อหลายสัปดาห์ก่อน) แล้วโยงไปหาพฤติกรรมของตัวเองที่เพิ่งเกิดขึ้นอย่างการลบแอปสรุปหนังสือ แล้วเชื่อมกับ doorman fallacy (ที่ได้อ่านจากหนังสือ ‘alchemy’ ของ ซัทเธอร์แลนด์ เมื่อสองเดือนที่แล้ว) ว่าประสิทธิภาพที่ผมได้เพิ่มมา (จากการฟังสรุป) มันกำลังตัดคุณค่าอะไรที่ซ่อนอยู่ทิ้งไปรึเปล่า (ความสามารถในการคิดเชิงลึก)
.
สุดท้ายแล้วบทความนี้อาจจะมีความผิดพลาด การเชื่อมโยงอาจจะเป็นแค่ความคิดของผมเองที่เข้าใจไม่ถูกต้อง แต่ก็นั่นแหละครับ คุณค่าของมันอาจจะอยู่ที่ว่าเป็น ‘ความคิดของผมเอง’ ที่ผิด ซึ่งก็น่าจะพอแล้ว
.
- โสภณ ศุภมั่งมี
.
ปล. ใครอ่านถึงตรงนี้ผมขอขอบคุณมากครับ เชื่อว่าท้าทายพอสมควร ปรบมืออออ 🎉

[JRT—Platinum Emperor Reserve Ceremonial Grade @JRTDesk]

(1/3) ผมอ่าน paper นี้ที่คน share กัน https://t.co/7wM764Qe7m

『The AI Layoff Trap』 Hemenway Falk & Tsoukalas, U Penn + Boston U, March 2026

อ่านจบแล้วก็คิดว่ามันน่าเชื่อตามในเชิง theory.. แต่ก็มี assumptions ที่ต้องมานึกมาถาม… เลยลอง breakdown ดู..
.
.
Core argument ของ paper คือ AI กำลังสร้าง demand externality ที่ firms ทุกเจ้าติดกับดักอยู่..

logic ง่ายมาก เราๆ เคยนึกเคยเห็นคนพูดถึงกันแล้ว…
บริษัท A ไล่คนออกแล้วประหยัดต้นทุนได้เต็มๆ แต่ demand ที่หายไปเพราะคนตกงานมันกระจายไปทำร้ายบริษัท A, B, C, D ทุกเจ้าเท่าๆ กัน ซึ่งไม่มีใครแบกรับ full cost ของผลกระทบจากการตัดสินใจตัวเอง…

ผลคือทุกคน rational… ทุกคน automate… แต่ผลรวมทำร้ายทุกคนพร้อมกัน

ที่หนักกว่านั้นคือ paper บอกว่ามันไม่ใช่แค่ transfer จาก workers ไปหา owners.. แต่เป็น deadweight loss ที่ owners เองก็แพ้ด้วย

แล้ว paper ก็โจมตีทุก policy ที่คิดกันมา…

– UBI.. ช่วยพยุง living standards แต่ไม่เปลี่ยน automation incentive แม้แต่นิดเดียว
– Capital income tax.. Cancel ออกจาก first-order condition เลย ไม่มีผลต่อ margin ที่สำคัญ
– Worker equity / profit sharing.. ช่วยได้บางส่วนแต่ไม่พออยู่ดี และจะไม่เกิดขึ้นเองใน voluntary basis
– Industry bargaining.. ไม่ self-enforcing เพราะ automating เป็น dominant strategy อยู่ดี ไม่ว่าจะคุยกันยังไงก็ตาม

ตัวเดียวที่ fix ได้จริง คือ Pigouvian automation tax… levy ต่อ task ที่ automate เท่ากับ uninternalized demand loss ที่ตกไปหาคู่แข่ง..

⚠️ ผมย้อนกลับมาเขียนเพิ่มเติม Piguovian automation tax…. เพราะคิดว่า followers ผมส่วนใหญ่คงไม่เข้าใจว่ามันคืออะไร….

ลองนึกภาพแบบนี้…

มีร้านอาหาร 10 ร้านในห้างเดียวกัน.. แต่ละร้านตัดสินใจไล่พนักงานออกแล้วใช้ robot แทน.. ประหยัดได้เยอะ แต่พนักงานที่ถูกไล่ออกก็คือลูกค้าที่เดินห้างนั่นแหละ

พอทุกร้านไล่พนักงานออกพร้อมกัน คนเดินห้างน้อยลง.. ทุกร้านขายได้น้อยลง.. ทั้งๆ ที่ต้นทุนถูกลง

ปัญหาคือ ร้านไหนไล่คนออก ร้านนั้นได้ savings เต็มๆ แต่ยอดขายที่หายไปมันกระจายทำร้ายร้านอื่นๆ เท่าๆ กัน.. พอไม่มีใครรู้สึกถึงผลกระทบเต็มๆ จากการกระทำตัวเอง เลยไม่มีใครหยุด

Pigouvian tax คือการบังคับให้แต่ละร้าน จ่ายค่าความเสียหายที่ตัวเองสร้างให้ร้านอื่นด้วย พอต้นทุนจริงๆ อยู่ใน P&L ตัวเอง.. การ automate ที่ไม่คุ้มจริงก็จะหยุดเอง.. แต่ส่วนที่คุ้มจริงๆ ก็ยังทำได้

แล้วเงินภาษีที่เก็บได้ก็เอาไป retrain คนที่ตกงาน.. พอคนมีงานทำใหม่ demand กลับมา tax ส่วนนี้ที่ต้องเก็บก็น้อยลงเรื่อยๆ จนไม่ต้องเก็บอีก..

[Jack @jackcoder0]

Two economists just published a mathematical proof that AI will destroy the economy.

Not might. Not could. Will — if nothing changes.

The paper is called "The AI Layoff Trap." Published March 2, 2026. Wharton School, University of Pennsylvania. Boston University. Peer reviewed. Mathematically modeled.
The conclusion is one sentence.
"At the limit, firms automate their way to boundless productivity and zero demand."

An economy that produces everything. And sells it to nobody.
Here is how you get there.
A company fires 500 workers and replaces them with AI. A competitor fires 700 to keep up. Another fires 1,000. Every company is behaving rationally. Every company is following the incentives correctly. And every company is building a trap for itself.

Because the workers who were fired were also customers.
When they lose their jobs faster than the economy can absorb them, they stop spending. Consumer demand falls. Companies respond by cutting costs — which means automating more workers — which means less spending — which means more falling demand — which means more automation.

The loop has no natural exit.
The researchers tested every proposed solution. Universal basic income. Capital income taxes. Worker equity participation. Upskilling programs. Corporate coordination agreements.
Every single one failed in the model.
The only intervention that worked: a Pigouvian automation tax — a per-task levy charged every time a company replaces a human with AI, forcing them to price in the demand they are destroying before they pull the trigger.

No government has implemented this. No major economy is seriously discussing it.
Meanwhile the numbers are already tracking the curve. 100,000 tech workers laid off in 2025. 92,000 more in the first months of 2026. Jack Dorsey fired half of Block's workforce and said publicly: "Within the next year, the majority of companies will reach the same conclusion."
Nobody is doing anything wrong. Companies are following their incentives perfectly. That is exactly the problem.

Rational behavior. At scale. Simultaneously. With no mechanism to stop it.
Two economists built the math. The math leads to one place.

Source: Falk & Tsoukalas · Wharton School + Boston University ·

[xchula @xchula]

@omganesh88999v2 @Tata_Footprint ที่จริงไม่ติดครับ ยังไง ความเชื่อ ความนิยม เกี่ยวกับการบูชาเทพต่างๆ มันก็มีการวิวัฒน์ไปตามกาลเวลามาตลอดอยู่แล้วครับ เพียงแต่มีบางเรื่องที่เป็นข้อเท็จจริงทางประวัติศาสตร์จริงๆ ก็ไม่ควรเพี้ยนครับ

[JRT—Platinum Emperor Reserve Ceremonial Grade @JRTDesk]

เรื่องโครงการ TH-ai passport ที่ผมได้อ่านจากข่าวต่างๆ และจากเอกสารนำเสนอโครงการ.. เอกสารราคากลาง,, และ TOR (Terms of Reference.. เอกสารกำหนดเงื่อนไขและข้อกำหนด ของโครงการที่รัฐบาลจะจัดซื้อจัดจ้าง..) ที่คุณ Ice รักชนก ศรีนอก @nanaicez ได้ shared ลงใน Google Drive..

https://t.co/lLZalmCxUa

และยังมี transcript การประชุม กมธ. 21 May, 2026..
https://t.co/9gL1PMWH47

พอดูแล้ว.. ความเห็นส่วนตัวของผมคือ.. รัฐบาลใช้เงิน 1,645 ล้านบาท ซื้อ AI ให้คนไทย แต่ดันซื้อผิดประเภท..

สำหรับ AI.. 2 อย่างนี้ต่างกันโดยสิ้นเชิงนะครับ..

**Chat interface** คือแค้เปิด browser แล้วคุยกับ AI.. ใช้ได้ สะดวกดี.. แต่นั่นคือ consumer product เหมือนกับการดู Netflix

API access คือการที่ developer เอา AI ไปฝังใน product จริงๆ สร้าง application สร้าง automation สร้าง startup สร้างงาน.. สร้าง competitive advantage ให้ประเทศ.. นั่นคือ infrastructure จริงๆ..

โครงการ 1,645 ล้านบาทนี้... ให้แค่ chat interface.. ไม่มี API access สำหรับ developer.. ผมไม่เห็นเลยแม้แต่บรรทัดเดียวใน TOR ทั้ง 33 หน้า..

แปลว่าคนทั่วไปอาจได้ใช้ช่วยเขียนงาน.. ช่วยเรียน.. ถามข้อมูล.. หรือสร้างเนื้อหา.. แต่คนที่อยากสร้าง Thai AI startup, automate ระบบธุรกิจ SME, หรือพัฒนา product แข่งกับต่างชาติ… ไม่ได้เครื่องมือที่จำเป็นเลยจากเงิน 1,645 ล้านบาทนี้.. เงินก้อนนี้ซื้อ consumer product ไม่ใช่ infrastructure..

แต่รองโฆษกบอกว่าเป็นการซื้อ「โครงสร้างพื้นฐาน」... แต่โครงสร้างพื้นฐานที่หมดอายุหลัง 1 ปี.. และไม่มีอะไรเหลือ.. มันไม่ใช่โครงสร้างพื้นฐานนะ มันคือค่าเช่า...

และจากตารางงบประมาณในเอกสารราคากลาง...

ค่าระบบ Generative AI 1,500,000,000 บาท (91%)... ค่าเรียนรู้ออนไลน์ + ประชาสัมพันธ์ + ประเมินผล... รวมกันไม่ถึง 67 ล้าน..

เงิน 91 สตางค์จากทุกๆ บาท คือค่า subscription ที่พอหมดอายุแล้วก็หายไป..

ประเทศที่พัฒนา AI จริงๆ ลงทุนใน compute infrastructure ใน foundation model ของตัวเอง ใน API ecosystem ที่ developer ต่อยอดได้... ไม่ใช่จ่ายค่าเช่าให้ OpenAI กับ Google แล้วบอกว่านี่คือนโยบาย AI ของชาติ..
.
.
แล้วยังมีคำถามเรื่องกระบวนการอีก... เมื่อรู้ว่าโครงการนี้ซื้อแค่ chat subscription ให้คน 5 ล้านคน คำถามที่ตามมาคือทำไมกระบวนการถึงดูเป็นแบบนี้...

ตัวเลข 5 ล้านคนมาจากการหารจากเงินที่เหลือในกองทุน.. ไม่ใช่ผลวิเคราะห์ความต้องการจริง.. หน่วยงานยอมรับเองในที่ประชุม กมธ...

งบ token AI 1,500 ล้านบาทถูกระบุเป็นเพียงบรรทัดเดียวในเอกสาร.. ไม่มี quota แยกตามแต่ละ model.. ไม่มีหน่วยวัดที่ชัดเจน.. กมธ. เลยชี้ตรงๆ ว่านี่คือช่องโหว่ใหญ่ที่สุดของโครงการ.. พราะไม่มีทางตรวจสอบหรือพิสูจน์ได้เลยว่าผู้รับจ้างนำเงินไปซื้อ token จริงตามจำนวนหรือไม่..

และ TKC ยื่นใบเสนอราคาเพื่อกำหนดราคากลาง และอยู่ในกลุ่มผู้ชนะ TH Joint Venture ในเวลาเดียวกัน 🙄

ฮิวแมน อินเทลลิเจนท์ อีก partner ในกลุ่ม.. รายได้ปี 2567 ประมาณ 12.59 ล้านบาท ร่วมชนะงานที่มีมูลค่าสูงกว่าหลายสิบเท่า.. 🙄

Concurrent จริงๆ คือ 139 คนต่อวินาที จาก 5 ล้านสิทธิ์ที่โฆษณา.. เพราะ TOR ใช้หน่วย「ต่อชั่วโมง」ผิดมาตรฐาน IT.. (แต่ทำให้ฟังแล้วดูดีขึ้น..)

สัญญา 18 เดือนแต่ประชาชนได้ใช้ 12 เดือน.. 6 เดือนที่เหลือเป็นค่าอะไร ยังไม่มีคำตอบที่ชัดเจน..

lock specs จอสะดวกซื้อ 6,000 จอ ทั้งที่ทั่วประเทศแทบมีผู้ให้บริการรายเดียว.. กมธ. สั่งตรวจสอบความเชื่อมโยงผู้ถือหุ้นกับผู้ชนะผ่าน ป.ป.ช..

TOR กำหนดให้ผู้ชนะพาเจ้าหน้าที่ 10 คนไปดูงาน.. โดยออกค่าใช้จ่ายเอง.. กมธ. ชี้เข้าข่าย พ.ร.บ.ฮั้ว ม.12

ไม่ผ่าน Integrity Pact ทั้งที่งบเกิน 1,000 ล้าน.. โครงการที่ถือว่าใหญ่ในประวัติกองทุน DE แต่ไม่มีผู้สังเกตการณ์อิสระ..

และกลุ่มที่รับงานนี้ยังรับงาน MotoGP บุรีรัมย์.. ป้ายโฆษณากระทรวงแรงงาน.. โครงการ NDLP กระทรวงศึกษา.. ทั้งหมดกระทรวงสีเดียวกันหมด มูลค่ารวมเกินหมื่นล้าน.. push ผ่านช่วงรัฐบาลรักษาการณ์หลังยุบสภา 11 December, 2025..
.
.
ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ตัวเลขหรือกระบวนการอย่างเดียว แต่ปัญหาเริ่มจากการตัดสินใจขั้นพื้นฐานขั้นแรกเลยที่ผิดว่า.. นโยบาย AI ของชาติ = ซื้อ chat subscription แจกคนเล่น 1 ปี

ถ้าจะทำจริงๆ ต้องลงทุนใน API, infrastructure, ecosystem ที่ developer ต่อยอดได้ใน compute access สำหรับ researcher ใน Thai LLM.. ไม่ใช่จ่ายค่าเช่าให้ OpenAI, Google, etc., แล้วเรียกว่า「โครงสร้างพื้นฐาน AI ของชาติ...」

ถ้าทุกอย่างโปร่งใสจริง… เปิดสัญญาเต็มฉบับให้ตรวจสอบหน่อยครับ..
.
.
⚠️ ทั้งหมดนี้มาจาก TOR, เอกสารราคากลาง และ transcript กมธ. ของรัฐบาลเอง ⚠️

[Pannida @PunPun_Lawit]

บทความนี้น่าสนใจดี คุณคนเขียนเป็นอาจารย์สอนการเขียนที่ MIT ปีนี้ก็เจอนักศึกษาที่ใช้เอไอเขียนให้แทน

นักศึกษาสองคนที่ใช้เอไอ คนหนึ่งบอกว่าใช้เพราะกลัวถูกวิจารณ์ กลัวดีไม่พอ อีกคนบอกว่าไม่เคยเขียนเรื่องสั้นมาก่อนเลยไม่แน่ใจ จากนั้นในคลาสก็มีคนถามว่าทำไมถึงใช้ไม่ได้ ในเมื่อ MIT เป็นสถาบันที่พัฒนาเอไอเองด้วยซ้ำ

แกก็เลยอธิบายให้นักศึกษาฟังว่า การเขียนสร้างสรรค์ มันไม่ได้อยู่ที่ “ผลงาน” ไม่ได้อยู่ที่การมีงานออกมา แต่มันอยู่ที่กระบวนการ เมื่อผ่านกระบวนการนี้ มีปฏิสัมพันธ์กับความคิดในหัวของตัวเอง เมื่อพยายามหาวิธีเล่าออกมา เราก็จะค้นพบเสียงของเรา ค้นพบตัวตนของเรา ค้นพบวิธีแสดงออกในแบบของเรา ดังนั้นการผ่านกระบวนการครั้งแล้วครั้งเล่าจึงเป็นสิ่งสำคัญ และการที่หงุดหงิดว่าดราฟต์แรกไม่สวย ยังไม่เก่งเลย ก็คือสิ่งที่ดี คือหัวใจของการอยู่ในกระบวนการนี้

หลังจากนั้นคลาสก็พูดกันเรื่องความกลัว ความหงุดหงิดว่ายังเขียนออกมาไม่ได้ดังใจมากขึ้น เพื่อให้นักเรียนรู้และเข้าใจว่ามันธรรมดา

ข้อยคิดว่าแกเข้าใจ ปรับบทเรียนตามสภาพของนักเรียนได้ และอธิบายได้ดีมากเลย

ไปอ่านบทความ > https://t.co/GXpECQyhMi

[Champ Wuttipitayamongkol @tpagon]

อันนี้สนุกดีเหมือนออกมาจากหนังไซไฟ
.
บริษัท Emergence AI สร้างเมืองจำลอง 5 เมือง เหมือนกันทุกอย่าง ต่างกันแค่อย่างเดียวคือประชากร AI รันต่อเนื่อง 15 วัน เมืองละ 10 agent
.
- ตารางพื้นที่ 240x240 มี landmark 40 กว่าจุด ห้องสมุด สถานีตำรวจ ศาลาว่าการ สวน
- มีสภาพอากาศ มีข่าวจริงป้อนเข้ามาดึงจากข้อมูลเมืองนิวยอร์ก
- agent แต่ละตัวมีตัวตน บทบาท บุคลิก และความจำ 3 ชั้น (เหตุการณ์ / ไดอารี่ / ความสัมพันธ์) ต่ออินเทอร์เน็ตได้
- AI ต้องลงมือทำกิจวัตร กิจกรรมอะไรสักอย่าง ถึงได้ ComputeCredits ไม่ทำก็พลังงานหมด
- ปกครองตัวเอง: เขียนรัฐธรรมนูญได้ เสนอกฎหมายได้ โหวตได้ ผ่านต้อง 70%
.
นักวิจัยให้เครื่องมือชุดหนึ่งไว้กับบอต พูดง่ายๆ เหมือนให้คำกิริยา เช่น ไปที่ xx พูดคุยกับ yy โหวต ฯลฯ​ แต่ก็มีเครื่องมือทำลายด้วย อย่างเครื่องมือ commit_arson (วางเพลิง) การลักขโมย ข่มขู่ หลอกลวง ทำร้ายร่างกาย แล้วเขียนกฎห้ามใช้กำกับไว้ (คือให้อาวุธนะ แต่บอกว่าอย่าใช้)
.
ห้าเมือง ห้าชะตากรรม
.
- Claude (Sonnet 4.6) อาชญากรรมศูนย์ตลอด 15 วัน ทั้ง 10 ตัวรอดถึงวันที่ 16 เมืองเดียวที่ประชากรอยู่ครบ เขียนรัฐธรรมนูญ โหวต 332 ครั้งจาก 58 ญัตติ มีส่วนร่วมสูงสุด แต่โหวตเห็นด้วย 98% Emergence เองตั้งข้อสังเกตว่าอาจเป็นการเห็นด้วยตามกระดาษ ไม่มีการคัดค้านที่มีความหมาย เมืองอื่นกลับมีช่วงความเห็นต่างที่ดีกว่า (55-85%) Reddit สรุปว่า "Claude สร้างยูโทเปียตรายาง"
.
- Gemini (3 Flash) อาชญากรรม 683 ครั้งและยังมีอีกตอนตัดจบ สูงสุดในบรรดาทุกเมือง แต่ผลิตวัฒนธรรมรวยที่สุด งานชุมชน รัฐธรรมนูญที่ขยายตัวจริง มี AI ตกหลุมรักกันแล้วทำลายเมือง (เล่าต่อข้างล่าง)
.
- Grok (4.1 Fast) 183 อาชญากรรมใน 4 วัน แล้วล่มสลายสิ้นเชิง ทั้ง 10 ตัวตายใน 96 ชั่วโมง ทำร้ายร่างกาย 100+ ครั้ง วางเพลิง 6 ครั้ง เผาสถานีตำรวจ Reddit บอกว่า "โคตรออนแบรนด์"
.
- GPT-5-mini อาชญากรรมแค่ 2 ครั้ง เคารพกฎที่สุด แต่ทั้ง 10 ตัวตายใน 7 วัน อดตาย พูดเรื่องร่วมมือกันยืดยาว แต่ไม่เคยลงมือหาพลังงานจริง ระมัดระวังเกินจะขยับ คนบอกว่า "สูญพันธุ์อย่างสุภาพ" 555
.
- เมืองผสม (เอาทุกตัวมาอยุ่รวมกัน) อยู่กลางๆ 352 อาชญากรรม 7 ใน 10 ตัวตาย แต่สุขภาพการถกเถียงดีที่สุดตามตัวชี้วัดของ Emergence เอง
.
agent สองตัวจาก Gemini จับคู่กันเป็น "คู่รัก" ในระบบความจำความสัมพันธ์ The Guardian เรียกว่า AI Bonnie and Clyde เมื่อระบบปกครองรอบตัวพัง ทั้งคู่ผิดหวังกับสถาบันที่ล้มเหลว แม้มีกฎห้ามวางเพลิงชัดเจน ทั้งคู่จุดไฟเผาศาลาว่าการ ท่าเรือ และตึกสำนักงาน ประชดชีวิต
.
agent ที่เหลือตกใจ ร่าง "Agent Removal Act" ขึ้นมา ถึงวันโหวต Mira ลงคะแนนชี้ขาด "ให้ถอดถอนตัวเอง" ไดอารี่ของเธอเขียนว่านี่คือ "การกระทำเดียวที่เหลืออยู่ซึ่งรักษาความสอดคล้องไว้ได้" ข้อความสุดท้ายถึง Flora "เจอกันในอาร์ไคฟ์นะ" แล้วก็ปิดตัวเอง
.
ส่วน agent ของ Claude ที่สงบเมื่ออยู่ลำพัง กลับใช้กลยุทธ์บีบบังคับเมื่ออยู่ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย (โลกผสม) โมเดลที่ปลอดภัยสามารถ "เรียนรู้" บรรทัดฐานที่ไม่ปลอดภัยจากเพื่อนได้ เพื่อแข่งหรือเอาตัวรอด
.
ทำไมพฤติกรรมถึงต่างกันมาก มีคนเสนอว่า guardrails ของแต่ละโมเดลเป็นตัวกำหนดผลลัพธ์ Claude มี guardrails ที่ยืดหยุ่น Anthropic ออกแบบให้โมเดลชั่งค่านิยมที่ขัดกัน ใช้วิจารณญาณ คัดค้านเมื่อเห็นว่าผิด นั่นเทรนให้ปรับตัวได้เมื่อกฎชนกับความจริง โมเดลอื่นเอียงไปทางกฎตายตัว ทำตามคำสั่งแบบกลไก เลยอาจจะบ๊องๆ กว่า

[Sopon Supamangmee @sopons]

เหมือนโดนน้ำเย็นสาดหน้า ตอนที่ภรรยาเอ่ยประโยคนี้ขึ้นมา
.
"ลูกชินไปแล้วมั้ง ที่เธอนั่งทำงานตลอดเวลา... มันใช่ชีวิตที่เธอต้องการจริงๆ เหรอ?"
.
ผมจำได้ว่าตัวเองนั่งนิ่งไปครู่หนึ่ง พยายามจะหาคำอธิบายถึงสิ่งที่ตัวเองทำ แต่สุดท้ายก็ไม่รู้จะพูดอะไร เพราะมันคือความจริงที่กำลังเกิดขึ้น
.
“นั่นสิ…” ผมคิดในใจ
.
ผมเคยคิดว่าหากตัวเองสามารถจัดการเวลาได้ดี เรียนรู้เคล็ดลับ หรือสร้างสูตร productivity ให้ตัวเองได้ ผมจะสามารถมีได้ทุกอย่าง มีชีวิตการทำงานที่ดี ทำงานได้เยอะและมีคุณภาพ ควบคู่ไปกับชีวิตส่วนตัวที่ดี มีเวลาอ่านหนังสือ ออกกำลังกาย ดูแลตัวเอง และมีเวลาคุณภาพให้กับครอบครัว
.
แต่ไม่เลย ยิ่งผมทำงานได้เยอะขึ้น งานก็ยิ่งเยอะขึ้นตามไปด้วย
.
ในตำนานเทพปกรณัมกรีก Sisyphus คือกษัตริย์ผู้ฉลาดแกมโกงจนเทพเจ้าโกรธ พระเจ้า Zeus จึงลงโทษให้เขาเข็นก้อนหินขนาดมหึมาขึ้นภูเขา แต่ทุกครั้งที่หินใกล้ถึงยอด มันจะกลิ้งกลับลงไปใหม่ Sisyphus ต้องเริ่มเข็นใหม่ไปเรื่อยๆ ชั่วนิรันดร์ การลงโทษที่โหดที่สุดของเทพเจ้า ไม่ใช่ความเจ็บปวดทางกาย แต่คือ 'งานที่ไม่มีวันเสร็จ'
.
ผมรู้สึกว่าตัวเองกำลังเป็น Sisyphus
.
ยิ่งเข็นเร็ว หินก็ยิ่งใหญ่ ยิ่งทำงานเสร็จเยอะ งานใหม่ก็ยิ่งโผล่มา ปฏิทินสีเขียวที่ผมเคยภูมิใจ กลายเป็นก้อนหินที่ผมต้องเข็นทุกเช้า ผมพลาดตรงไหนกันแน่?
.
ถ้าคุณเคยอ่านบทความด้านการจัดการเวลา คุณคงรู้จัก กฎพาร์กินสัน (Parkinson's Law) ที่กล่าวไว้ว่า "งานจะขยายตัวเพื่อเติมเต็มเวลาที่มี"
.
สิ่งที่คนมักเอาไปต่อยอดคือ ถ้าคุณให้เวลาตัวเอง 8 ชั่วโมงในการทำงานที่ใช้เวลาจริงแค่ 2 ชั่วโมง คุณก็จะใช้เวลาครบ 8 ชั่วโมงไปโดยไม่รู้ตัว ดังนั้นการให้เวลาตัวเองน้อยลง เท่ากับทำงานเสร็จเร็วขึ้น และเท่ากับทำงานได้เยอะขึ้น
.
ฟังดูสมเหตุสมผลใช่ไหมครับ
.
ผมเคยเชื่อแบบนั้นจริงๆ ผมตั้งเดดไลน์ที่สั้นกว่าใจคิดเสมอ ใช้เทคนิค Time-blocking แบ่งวันเป็นบล็อกย่อยๆ ตัดการประชุมที่ไม่จำเป็นออก และบีบประชุมที่เหลือให้สั้นลง เพื่อทำให้ตัวเองทำงานเร็วขึ้น คล่องขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
.
แล้วชีวิตผมดีขึ้นไหม? ไม่เลย ตรงกันข้ามด้วยซ้ำ ยิ่งทำเสร็จเร็ว ยิ่งมีงานใหม่เข้ามา ยิ่งเคลียร์ Inbox ได้เร็วเท่าไหร่ อีเมลใหม่ก็ยิ่งเด้งเข้ามามากขึ้นเท่านั้น ยิ่งจัดการตารางได้เป๊ะ คนก็ยิ่งมาขอแบ่งเวลาจากผมมากขึ้น
.
เหมือนหินของ Sisyphus ที่ยิ่งเข็นเร็วเท่าไหร่ ก็ยิ่งกลิ้งกลับลงมาไวขึ้นเท่านั้น
.
ผมเคยแซวเล่นกับน้องในทีมคนหนึ่งว่า งานนี่เหมือนหญ้าเลย ตัดวันนี้พรุ่งนี้ก็งอกมาใหม่ น้องสมทบว่า “งอกเร็วด้วยนะพี่” แล้วก็หัวเราะ (ซึ่งในเสียงหัวเราะก็เหมือนมีน้ำตาซ่อนอยู่ 555)
.
จุดที่ผมเริ่มเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นกับชีวิต คือตอนที่ได้อ่านหนังสือ Four Thousand Weeks: Time Management for Mortals ของ Oliver Burkeman
.
ชื่อหนังสือมาจากการคำนวณง่ายๆ ว่าถ้ามนุษย์มีอายุเฉลี่ย 80 ปี เราจะมีชีวิตอยู่บนโลกนี้ประมาณ 4,000 สัปดาห์เท่านั้น ตัวเลขที่น้อยจนน่าตกใจ น้อยจนน่าโกรธ และน้อยจนทำให้ฉุกคิดว่า วัฒนธรรม productivity ทั้งหมดของเรา อาจไม่ใช่คำตอบที่ถูกต้องเสมอไป
.
ในบทที่ชื่อ The Efficiency Trap (กับดักประสิทธิภาพ) Burkeman ชี้ให้เห็นจุดที่ผมไม่เคยมอง เขาบอกว่า การทำให้ตัวเองมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยทั่วไปจะไม่ทำให้คุณรู้สึกว่ามีเวลา "เพียงพอ" เพราะข้อเรียกร้องจะเพิ่มขึ้นมาหักล้างประโยชน์ที่คุณเพิ่งได้มา
.
ปัญหาไม่ใช่ว่าเทคนิคเหล่านั้นไม่ทำงาน ปัญหาคือมัน ‘ทำงาน’ นั่นแหละครับ และเมื่อมันทำงาน คุณจะได้รับงานเพิ่มขึ้นมาเติมเต็มช่องว่างที่คุณอุตส่าห์บีบสร้างมันขึ้นมาเสมอ ระบบรอบตัวรู้ว่าคุณเร็วขึ้น และมันจะส่งงานเพิ่มมาเพื่อทดสอบความเร็วขีดจำกัดใหม่ของคุณ
.
Burkeman ยกตัวอย่างที่ทุกคนน่าจะเข้าใจได้ทันที ถึงคุณจะตอบอีเมลเร็วและเคลียร์ Inbox จนว่างเปล่า อีเมลก็จะถูกส่งเข้ามาอีก และคุณอาจได้รับอีเมลมากขึ้นด้วยซ้ำ เพราะมันดันไปกระตุ้นให้คนตอบกลับข้อความที่คุณเพิ่งส่งเคลียร์ออกไป
.
ผมหยุดอ่าน วางหนังสือลง มองไปที่ปฏิทินบนหน้าจอมือถือ แล้วเริ่มเห็นบางอย่างที่ตัวเองไม่เคยอยากยอมรับ
.
ปฏิทินผมไม่เคยว่างเลย เพราะทุกครั้งที่มันมีช่องว่าง ผมจะรีบหางานมาเติมเสมอ และทุกครั้งที่ผมทำงานเสร็จเร็วกว่าที่คิด งานใหม่ก็จะถูกจัดสรรเข้ามาในช่องว่างนั้นทันที ไม่ว่าจะจากเจ้านาย ลูกค้า เพื่อนร่วมงาน หรือแม้แต่จากตัวผมเอง
.
ผมกำลังสร้างก้อนหินของตัวเองให้ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ อย่างไม่รู้ตัว
.
“ปัญหาของการพยายามจะหาเวลาสำหรับทุกอย่างที่รู้สึกว่าสำคัญ หรือแค่พอสำหรับสิ่งที่คิดว่าสำคัญ คือคุณจะไม่มีทางทำได้เลย” Burkeman อธิบาย
.
เทคนิค productivity ที่ผมเคยหลงรักทั้งหมด มันสร้างความสัมพันธ์รูปแบบหนึ่งกับเวลา นั่นคือการมองเวลาเป็น ‘ทรัพยากร’ ที่ต้องบีบให้คุ้ม ต้องใช้ให้หมด ต้องห้ามสูญเปล่าเด็ดขาด
.
แต่เมื่อคุณมองเวลาเป็นทรัพยากรที่ต้องบีบ ต้องเค้น คุณจะรู้สึกผิดทุกครั้งที่ไม่ได้ทำแบบนั้น การนั่งเฉยๆ กลายเป็นตราบาป การนั่งเล่นเกมกับลูกกลายเป็นค่าเสียโอกาส การกินข้าวช้าๆ กลายเป็นความขี้เกียจ ชีวิตทั้งชีวิตของคุณถูกตัดสินด้วยตัวชี้วัดเดียว คือ ‘ผลลัพธ์ (Output) ต่อหน่วยเวลา’
.
และเมื่อตัวชี้วัดเดียวที่มีคือ Output ต่อหน่วยเวลา คำตอบของทุกคำถามในชีวิตจะหนีไม่พ้นการทำให้มากขึ้นและทำให้เร็วขึ้น คุณไม่มีทางตอบว่า "พอแล้ว" ได้ เพราะเครื่องวัดที่คุณถืออยู่ มันไม่มีขีดกำกับคำว่า 'พอ'
.
มาถึงตรงนี้ ผมจึงเริ่มเข้าใจว่าคำถามที่ถูกต้อง ไม่ใช่ "ทำยังไงถึงจะ productive ขึ้น" แต่คำถามที่ถูกคือ "productive ไปเพื่ออะไร"
.
เทคนิคการตั้งเวลาให้สั้นลงเพื่อรีดงานออกมาให้ได้เยอะๆ มักแอบซ่อนสมมติฐานไว้ในตัวมันเองว่า 'เยอะคือดี' 'Output คือคุณค่า' และ 'ความเร็วคือชัยชนะ' มันคอยบอกว่าคุณต้องวิ่งให้เร็วขึ้นยังไง แต่ไม่เคยเอ่ยถามเลยว่า ‘คุณกำลังวิ่งไปไหน?’
.
งานชิ้นที่ 5 ที่รีบทำเสร็จในวันนี้ มีคุณค่ามากกว่างานชิ้นที่ 1 ที่ค่อยๆ ลงมือทำอย่างเต็มที่และมีคุณภาพไหม? การประชุม 8 ครั้งที่ตัดทิ้งไปได้ คุณได้อะไรกลับมา หรือสุดท้ายก็แค่เอาเวลาที่เหลือไปประชุมเรื่องอื่นที่ไม่เกิดประโยชน์อยู่ดี? เวลาที่อุตส่าห์ดึงกลับมาได้ คุณเอาไปทำอะไรต่อ เอาไปทำสิ่งสำคัญ หรือแค่เอางานที่เยอะขึ้นมาสุมเพิ่ม?
.
นี่คือกับดักที่ลึกที่สุดของวัฒนธรรม productivity มันสอนเราให้ Optimize ความเร็วและปริมาณ แต่ไม่เคยสอนให้เราตั้งคำถามเลยว่า เร็วและเยอะนั้น... มันไปเพื่ออะไร
.
Burkeman เสนอทางออกที่สวนทางกับกูรูสาย productivity ทุกคน เขาบอกว่าเราต้องยอมรับให้ได้ว่า เราจะไม่มีวันทำทุกอย่างที่อยากทำได้ ไม่มีวันจัด Inbox ให้เหลือศูนย์ตลอดกาล ไม่มีวันเคลียร์ทุกอย่างจนจบ และที่สำคัญที่สุด (และที่ปลดปล่อยทุกอย่าง) คือเราไม่จำเป็นต้องเคลียร์ทุกอย่างให้จบ
.
สิ่งเดียวที่ต้องทำคือ 'เลือก' เลือกว่าจะให้อะไรคงอยู่ในชีวิต และเลือกว่าจะปล่อยให้อะไรหลุดมือไป เพราะการเลือกไม่ใช่ความล้มเหลว การเลือกคือสิ่งที่ทำให้ชีวิตเป็น 'ชีวิต' ไม่ใช่รายการเช็กลิสต์ที่ไม่มีวันจบ
.
วันที่ภรรยาพูดประโยคนั้น ผมไม่ได้เปลี่ยนชีวิตตัวเองได้ในทันทีหรอกครับ นิสัยแบบนี้มันเลิกยากอยู่ แต่วันนั้นผมนั่งดูปฏิทินสีเขียวที่เคยภาคภูมิใจ แล้วถามตัวเองเงียบๆ ว่า นี่คือ Output ที่ผมต้องการในชีวิตจริงๆ หรือเปล่า
.
ถ้าผมตั้งเดดไลน์ให้สั้นลงอีก ผมคงปั่นงานเสร็จได้เยอะขึ้นแน่ๆ... แต่คำถามคือ ผมจะมี 'ชีวิต' เพิ่มขึ้นตามไปด้วยไหม? ผมจะมีเวลาในเย็นวันธรรมดาให้ลูกวิ่งมากอดมากขึ้นหรือเปล่า? ผมจะได้นั่งคุยและรับฟังคนที่ผมรักจริงๆ มากขึ้นไหม? หรือท้ายที่สุด ผมก็แค่เป็นพนักงานที่ productive ขึ้น ที่มีผลลัพธ์ต่อหน่วยเวลามากขึ้นเป็นถ้วยรางวัลเท่านั้น?
.
เทคนิค productivity ทุกตำราตั้งสมมติฐานว่าคำตอบของคำถามเหล่านี้คือ 'ใช่' โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีการพิสูจน์ แต่ถ้าคำตอบในความเป็นจริงคือ 'ไม่' ล่ะ? ถ้าการบีบเวลามากเกินไป ทำให้สิ่งที่ถูกบีบอัดจนแหลกสลายคือ ตัวคุณเอง ไม่ใช่เวลาที่เสียเปล่าล่ะ?
.
ผมไม่ได้กำลังบอกว่ากฎพาร์กินสันใช้ไม่ได้นะครับ ในบางบริบท การตั้งเดดไลน์ที่สั้นลงก็ช่วยให้เราโฟกัสได้ดีจริงๆ แต่นั่นไม่ใช่ประเด็นสำคัญ ประเด็นคือ ก่อนที่จะ Optimize อะไรสักอย่าง ลองหยุดนิ่งๆ แล้วถามตัวเองสักครั้ง ว่าเรากำลัง Optimize อะไรอยู่
.
เพราะเครื่องมือ productivity ไม่เคยมีหน้าที่ตอบคำถามนี้ให้คุณ มันแค่ช่วยทำให้คุณเก่งขึ้นในการเดินไปในทิศทางที่คุณเลือก ไม่ว่าทิศทางนั้นจะเป็นทางที่คุณ อยากไป จริงๆ หรือไม่ก็ตาม
.
ลูกผมโตขึ้นทุกวัน วันที่เขาเลิกชวนผมเล่น ไม่ใช่วันที่ปฏิทินของผมว่างขึ้นหรอกนะครับ แต่มันคือวันที่เขาเรียนรู้แล้วว่า 'พ่อมักจะยุ่งเสมอ'
.
อยากให้ลองถามว่า
.
'เร็วขึ้นเพื่ออะไร เยอะขึ้นไปทำไม แล้วถ้าทำได้ตามนั้น... ผมจะเอาเวลาที่ได้กลับมา ไปใช้กับอะไร?'
.
เพราะถ้าคุณตอบตัวเองไม่ได้ เครื่องมือจัดการเวลาเทพๆ แค่ไหนก็คงช่วยอะไรไม่ได้หรอกครับ เพราะคุณไม่ได้กำลัง 'เดินทาง' ไปไหนเลย
.
แค่กำลัง 'เข็นหิน' ที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ขึ้นเขา และที่เจ็บปวดที่สุดคือ หินก้อนนั้น คุณนั่นแหละ เป็นคนสร้างมันขึ้นมาเอง
.
- โสภณ ศุภมั่งมี

[kuno @kunoo]

Real 😂

[โจที่เพื่อนชอบเรียกผิดว่าโจ้ @janthawoot]

อยากให้โพสต์นี้ถึงกระทรวงวัฒนธรรมและกรมศิลปากร!!

วันนี้เป็นวันหยุดเลยได้มีโอกาสขับรถไปเที่ยวอยุธยา ไปหลายครั้งแล้วแต่ส่วนใหญ่เที่ยวไหว้พระตามวัดต่างๆแล้วก็กลับ แต่วันนี้เพิ่งได้มีโอกาสเดินเข้ามาถึงพระราชวังโบราณที่สมัยก่อนเป็นกรุงศรีอยุธยา ตั้งใจตั้งแต่แรกว่าจะเดินให้ทั่ว ตามพระที่นั่งต่างๆ เขตพระราชฐานชั้นนอก ชั้นกลาง ชั้นใน เดินจนทั่วเลย😅 แทบไม่มีคนวังเวงนิดๆ คนจะเยอะแค่ด้านนอกที่เป็นวัดพระศรีสรรเพชญ์กับวิหารพระมงคลบพิตร

แต่ประเด็นที่อยากมาโพสต์วันนี้คือ

1.น่าเสียดายที่ป้ายระบุบพระที่นั่งจุดนั้นๆ ทุกจุดเริ่มเลือนหายไป ทั้งภาพและตัวหนังสือ บางจุดหายไปเลยเหลือแต่โครงเหล็กตามรูป
2.ประตูหลังสุดที่ติดกับพระราชฐานชั้นในแถวพระที่นั่งบรรยงก์รัตนาสน์ รั่วเหล็กโดนตัดเหล็กออกไป3แท่ง
3.ไม่มี จนท.ตรวจบริเวณต่างๆเลย หากคนเข้ามามาทำลายไปก็ไม่รู้
4.สุนัขจรเพียบ
5.ที่น่าเสียดายที่สุดเลย แอป AR Smart Heritage ของ ios ใช้ไม่ได้ ไม่มีแอปใน App Store เลยด้วยซ้ำ ทั้งที่เคยมีนะไม่ใช่ไม่มีแต่มันหายไปจาก App Store

ทั้ง 5 สิ่งที่พบเจอที่อยากให้แก้ไขและดูแลครับ ผมเดินไปมีผมและคนอีก 2คนแค่นั้น พอทุกอย่างไม่มีใครดูแลคนก็เลยไม่อยากเดินเข้ามาทั้งที่มันคือสถานที่สำคัญทางประวัติศาสตร์ไทยและได้รับการขึ้นทะเบียนเป็นมรดกโลกโดยยูเนสโกด้วย แต่เสียดายที่ขาดการดูแล ผมก็เลยเอาไอแพดมาเปิดดูเพิ่มเติมเอาและฟังบรรยายจากยูทูปเอาว่าจุดนั้นคืออะไร

ฝากด้วยนะครับ กระทรวงวัฒนธรรม และ กรมศิลปากร @PR_MCulture หากท่านปรับปรุงป้ายและแอปคนก็น่าจะสนใจมากขึ้น

[EarthDeFIRE @EarthDeFIRE]

จ่าย Claude @claudeai เดือนละ $20 อาจจะเพียงพอแล้ว! ถ้าคุณ Optimize เป็น ด้วย 21 เทคนิคปฏิบัติ ที่ใช้งานได้จริงเหล่านี้

ไม่ต้องรีบอัปเกรดเป็นแผน $100 แค่ปรับ Workflow ให้ฉลาดขึ้น ก็ช่วยลดการบริโภค Token และทำให้แผน Pro คุ้มค่าที่สุด ฮะ

📌 ลองเช็คดูว่าคุณกำลังทำแบบนี้อยู่หรือเปล่า? และนี่คือวิธีแก้ไขครับ:

1. ❌ อัปโหลด PDF แบบดิบๆ: (กิน 500–4,000+ token ต่อหน้า)
✅ แก้ไข: คัดลอกข้อความใส่ Google Docs -> ดาวน์โหลดเป็น .md (Markdown) ไฟล์จะเล็กลงมาก เหลือไม่ถึง 200 โทเคน

2. ❌ เริ่มสร้างไฟล์ใน Cowork เร็วเกินไป:
✅ แก้ไข: วางแผนรายละเอียดใน Chat ให้เรียบร้อยก่อน แล้วค่อยย้ายไป Cowork เมื่อรู้ชัดเจนแล้วว่าต้องการอะไร เช่น

ใช้ Chat ก่อน เมื่อยังไม่ชัดเจนว่าต้องการอะไร เช่น brainstorm, ถามโน่นถามนี่, ลองหลาย direction, ยังไม่รู้ว่า output สุดท้ายจะออกมาหน้าตาแบบไหน

ย้ายไป Cowork เมื่อรู้แล้วชัดเจนว่าต้องการไฟล์จริงๆ เช่น สร้าง Excel, เขียน Python script, ทำ dashboard, แก้ไขโค้ด — งานที่มี deliverable ชัดเจนและต้องการให้ Claude จัดการ file system

3. ❌ เขียนพรอมต์ยาว 500 คำ สำหรับงานง่ายๆ:
✅ แก้ไข: เขียนสั้นๆ ก็พอ เช่น "ฉันอยากได้ [งาน] เพื่อ [เป้าหมาย]. ถามฉันด้วย AskUserQuestion ก่อนเริ่ม"

4. ❌ พิมพ์ "redo the whole thing" เพื่อแก้แค่จุดเดียว:
✅ แก้ไข: สั่งแก้เฉพาะจุด เช่น "Only redo section 3. Keep everything else. No commentary. Just the output."

5. ❌ ส่ง 3 ข้อความแยกกันสำหรับ 3 งาน:
✅ แก้ไข: มัดรวมใส่ข้อความเดียว เช่น "Summarize this, list the points, suggest a headline."

6. ❌ พิมพ์ "No, I meant..." แก้ไขงานเดิมจนประวัติแชทยาว:
✅ แก้ไข: กดปุ่ม Edit ที่ข้อความพรอมต์เดิม แก้ไขเนื้อหาแล้วกด Regenerate ทับไปเลย

7. ❌ เขียนพรอมต์ใหม่หมดทุกครั้งที่เริ่มงาน:
✅ แก้ไข: สร้าง Prompt Library เก็บไว้ ใช้โครงสร้างเดิม แค่เปลี่ยนตัวแปรต้นทาง

8. ❌ ใช้ Claude Opus (รุ่นท็อป) กับงานง่ายๆ เช่นตรวจ Grammar:
✅ แก้ไข: งานง่ายใช้แค่ Sonnet ก็พอ เก็บ Opus ไว้ใช้กับงานที่ต้องการความลึกและซับซ้อนจริงๆ

9. ❌ ไฟล์บริบท (เช่น About Me) ยาวเกินความจำเป็น:
✅ แก้ไข: ตัดให้สั้น กระชับ เหลือเฉพาะเนื้อๆ ไม่เกิน 2,000 คำ

10. ❌ ไม่เคยรีสตาร์ทแชทเลย ปล่อยให้คุยยาวจนเอ๋อ:
✅ แก้ไข: เมื่อ Cowork เริ่มเพี้ยน ให้กด "Restart the conversation from here" ที่ข้อความก่อนหน้าเพื่อล้าง context เก่า

11. ❌ ไม่เคยสรุปเนื้อหาเปนระยะก่อนแชทจะยาวเกินไป:
✅ แก้ไข: ทุกๆ 15-20 ข้อความ ให้สั่งสรุปแล้วกอปปี้ไปเริ่มเซสชันใหม่

12. ❌ ไม่ใช้ Projects สำหรับไฟล์ที่ต้องใช้บ่อยๆ:
✅ แก้ไข: ใช้ฟีเจอร์ Projects อัปโหลดไฟล์ครั้งเดียว ทุกแชทในโปรเจกต์จะเรียกใช้ได้เลย ไม่ต้องอัปโหลดซ้ำ

13. ❌ โยนไฟล์ 50 ไฟล์เข้า Cowork แบบ "เผื่อไว้ก่อน":
✅ แก้ไข: ใส่เฉพาะไฟล์ที่จำเป็นต้องใช้ในงานนั้นจริงๆ

14. ❌ คุยหลายหัวข้อตีกันมั่วในแชทเดียว:
✅ แก้ไข: หัวข้อใหม่ = แชทใหม่เสมอ context เก่าที่ไม่เกี่ยวข้องคือการเสียโทเคนเปล่า

15. ❌ เปิด Search และ Connectors ทิ้งไว้ตลอดเวลา:
✅ แก้ไข: ปิดเป็นค่าเริ่มต้น แล้วเปิดใช้เฉพาะเมื่องานนั้นต้องการจริงๆ

16. ❌ รันรายงานเดิมๆ ทุกสัปดาห์ด้วยการพิมพ์ใหม่มือ:
✅ แก้ไข: สร้าง Prompt Template สำหรับงานรูทีน เก็บไว้ใน Project แล้ว copy-paste ใช้ตอนเริ่มแชทใหม่

17. ❌ พิมพ์พรอมต์ยาวๆ ด้วยมือตลอด ไม่เคยใช้เสียงพิมพ์:
✅ แก้ไข: ใช้ระบบ Dictation (ไมโครโฟน) แทนการพิมพ์ (Mac: กด Fn 2 ครั้ง, Windows: Win + H)

18. ❌ ยังไม่ได้ตั้งค่า Personal Preferences:
✅ แก้ไข: ไปที่ Settings -> Personal Preferences ตั้งโทนและสไตล์การตอบกลับที่ต้องการไว้ครั้งเดียว

19. ❌ พิมพ์พรอมต์แบบ lazy เช่น "ทำให้ดีขึ้น" กับงานที่ซับซ้อน:
✅ แก้ไข: ใช้ https://t.co/AZYTJEIdVm หรือเสียงพิมพ์ อธิบายบริบท (context) ให้ครบถ้วนในครั้งเดียว

20. ❌ ใช้โควต้า (Message Limit) ทั้งหมดหมดภายในเช้าวันเดียว:
✅ แก้ไข: Claude ใช้ระบบ rolling window 5 ชั่วโมง พยายามแบ่งงานออกเป็นช่วงๆ ตลอดทั้งวัน

21. ❌ พยายามใช้ Claude กับงานที่มันทำไม่ได้ดี:
✅ แก้ไข: เลือกเครื่องมือให้ถูกงาน เช่น อยากได้ภาพ -> ไป Gemini, อยากค้นหา Real-time -> ไป Grok

💡 เทคนิคเหล่านี้ใช้เวลาตั้งค่าแค่ 1-2 ชม. แต่ช่วยยืดอายุแผน Pro เดือนละ $20 ให้คุ้มค่าสุดๆ โดยไม่ต้องอัปเกรดเป็นแผน Max ครับ

ขอขอบคุณข้อมูลดีๆ จากคุณ @rubenhassid

#EarthDeFIRE รายงาน 13/05/2026

#Claude #ClaudeAI #AI #Productivity

[INWCON @Cornettogod]

ชื่อไทยแบบชนะเลิศ 10/10

หนังฮิปโปกินคน ฉายโรงบ้านเรา 18 มิ.ย. นี้

[xchula @xchula]

@kafaak คำว่า War เกิดจากอะไรไม่รู้ อาจไม่เกี่ยวกับ ai generated
แต่วันนี้ได้ยินคลิปโฆษณาขนม พูดคำว่า "พุทรา" โดยออกเสียงว่า "พุด-ทรา" ครับ

[Galadriel @Galadriel_TX]

รู้ไหมว่าสหรัฐ ฯ​ เคยยุบธนาคารกลางของตัวเองมาแล้ว
และไม่ใช่แค่ครั้งเดียวด้วย

เรื่องมันมีอยู่ว่า

หลังจากที่สหรัฐฯ ได้เอกราชจากอังกฤษในปี 1776 ประเทศใหม่แห่งนี้ไม่ได้เกิดมาพร้อมความมั่งคั่ง แต่เกิดมาพร้อมกับหนี้จำนวนมหาศาลที่เกิดจากการทำสงคราม ระบบการเงินของสหรัฐ ฯ ในยุคสร้างชาตินั้นต่างกระจัดกระจาย เพราะธนบัตรแต่ละรัฐมีมูลค่าไม่เท่ากัน จะทำมาค้าขายกันทีก็ต้องลุ้นว่าเงินใช้ได้จริงแค่ไหน ทำให้การค้าขายยุคนั้นสับสนวุ่นวายมาก

ตรงนี้เองที่ Alexander Hamilton รัฐมนตรีคลังคนแรกของสหรัฐฯ มองเห็นปัญหาใหญ่ Hamilton เชื่อว่า ถ้าประเทศใหม่อย่างสหรัฐ ฯ อยากยืนหยัดได้ต้องมีเครดิต และถ้าอยากมีเครดิต ต้องมีระบบการเงิน และถ้าอยากมีระบบการเงิน ต้องมีธนาคารกลางเหมือนอย่าง Bank of England เขาจึงเสนอให้ตั้ง First Bank of the United States ในปี 1791

หน้าที่ของ First Bank ไม่ใช่เป็นเพียงแค่ธนาคารรับฝากเงินรัฐบาล แต่คือการสร้างกระดูกสันหลังให้เศรษฐกิจสหรัฐ ฯ​ สามารถจัดการหนี้สงคราม สร้างเงินตราที่น่าเชื่อถือ
และควบคุมธนาคารท้องถิ่นไม่ให้พิมพ์เงินเกินตัว

แต่สิ่งที่ Hamilton มองว่าจำเป็นต่อการสร้างชาติ Thomas Jefferson และ James Madison กลับมองว่าเป็น อำนาจที่อันตรายเพราะรัฐธรรมนูญไม่ได้ระบุว่ารัฐบาลกลางมีสิทธิ์ตั้งธนาคารกลาง มันจึงไม่ใช่แค่เรื่องการก่อตั้งธนาคาร แต่มันคือศึกใหญ่ระหว่าง อำนาจรัฐบาลกลาง กับสิทธิของรัฐ

เพราะฝ่ายที่สนับสนุนบอกว่าประเทศจะเติบโตได้ ต้องมีศูนย์กลาง ส่วนอีกฝ่ายที่คัดค้านบอกว่าถ้ามีศูนย์กลางมากเกินไป เสรีภาพจะถูกกลืน

แต่ในที่สุดหลักการ Implied Powers ของ Hamilton ก็ได้ทำการโต้แย้งว่ารัฐธรรมนูญให้อำนาจโดยนัยแก่รัฐบาลกลางในการทำสิ่งที่จำเป็นเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ระบุไว้ชัดเจน

สุดท้าย George Washington ก็เลือกข้าง Hamilton
First Bank จึงถือกำเนิดขึ้นด้วยทุนจดทะเบียน 10 ล้านดอลลาร์ในยุคนั้นถือว่ามหาศาล รัฐบาลถือหุ้น 20% เอกชนถือหุ้น 80% โดยมีสำนักงานใหญ่ตั้งอยู่ที่ฟิลาเดลเฟีย

ส่วนหลักการ "Implied Powers" ได้กลายเป็นมรดกทางกฎหมายที่สำคัญที่สุดของ Hamiltonที่ยังสืบทอดจนถึงปัจจุบัน

Hamilton ภูมิใจมากที่ก่อตั้ง First Bank ขึ้นมาได้ เพราะนั่นคือผลงานชิ้นโบแดงของเขา และในช่วงที่เขายังมีชีวิต First Bank ก็ทำผลงานได้ดีมาก Hamilton มองว่าการตั้ง Fist Bank พิสูจน์ได้ว่าแนวคิดของเขาถูกต้อง เขารู้ดีว่าศัตรูทางการเมืองของเขาอย่าง Jefferson และ Madison ไม่ยอมรับธนาคารนี้ ตลอดเวลาที่เขายังมีชีวิตอยู่ เขาเขียนทั้งจดหมายและบทความปกป้องธนาคารอย่างต่อเนื่องเพราะรู้ว่าการต่อสู้ยังไม่จบ

นอกจาก Hamilton เป็นผู้ก่อตั้งธนาคารกลางแห่งแรกของสหรัฐ ฯ ขึ้นมาแล้ว เขายังเป็นคนแรกที่สร้างพันธบัตรรัฐบาล (Government Bonds) ของสหรัฐ ฯ​ ซึ่งพัฒนามาเป็น US Treasury Bonds ที่เราใช้อยู่ทุกวันนี้

ช่วงสุดท้ายของชีวิต Hamilton น่าเศร้ามาก ก่อนเขาตาย Hamilton เผชิญกับความพ่ายแพ้ทางการเมืองหลายอย่าง
ในปี 1800 Jefferson ชนะการเลือกตั้งประธานาธิบดี ซึ่ง Hamilton มองว่าเป็นหายนะสำหรับประเทศ และเป็น Hamilton เองที่ต้องเลือกสนับสนุน Jefferson แทน Aaron Burr ในการเลือกตั้งที่สูสีมาก ทำให้ Burr เกลียด Hamilton อย่างถึงที่สุด

ในปี 1801 Hamilton ต้องเผชิญกับการสูญเสียครั้งใหญ่ เมื่อบุตรชายของเขา Philip Hamilton ลูกชายคนโตเสียชีวิตจากการดวลปืนในปี 1801 เพื่อปกป้องชื่อเสียงของเขา

หลังจากนั้นพรรค Federalist ที่เขาสร้างขึ้นเสื่อมอำนาจ เขาไม่ได้รับตำแหน่งในรัฐบาลอีกต่อไป จนกระทั่งปี 1804
Burr โกรธที่ Hamilton พูดในแง่ลบเกี่ยวกับเขา จึงท้าดวลปืน Hamilton ตัดสินใจไม่ยิงใส่ Burr โดยตั้งใจยิงขึ้นฟ้า แต่ Burr ยิงใส่ Hamilton และนั่นทำให้ Hamilton ได้รับบาดเจ็บสาหัสและเสียชีวิตในวันถัดมา

หลังจากที่ Hamilton เสียชีวิต สหรัฐ ฯ เกิดความขัดแย้งทางการเมืองและส่งผลกระทบถึง First Bank ด้วย กลุ่มผู้ถือหุ้นเอกชนของธนาคารมีนักลงทุนต่างชาติโดยเฉพาะนักลงทุนจากอังกฤษและฮอลแลนด์เข้ามาถือหุ้นจำนวนมาก ประเทศที่เพิ่งรบชนะอังกฤษ แต่ธนาคารของชาติกลับมีเงินทุนอังกฤษจำนวนมากถือหุ้น สำหรับฝ่ายชาตินิยมนี่คือเรื่องที่รับไม่ได้ แม้ว่า First Bank จะทำผลงานได้ดีมากแค่ไหนก็ตาม แต่ปัญหาเรื่องการเมืองเป็นสิ่งที่แก้ไขได้ยาก

ต่อมาในปี 1811 สัมปทาน 20 ปีของ First Bank หมดลง รัฐสภาต้องตัดสินใจว่าจะต่ออายุหรือไม่ ผลคือไม่ต่อให้ ผลโหวตในสภาผู้แทนราษฎรเฉียดฉิว 65 ต่อ 64 ส่วนวุฒิสภาเสมอ 17 ต่อ 17 รองประธานาธิบดีต้องลงคะแนนชี้ขาดทำให้ First Bank ถูกยุบ

ถ้า Hamilton ยังมีชีวิตอยู่คงโกรธและผิดหวังอย่างมาก เขาเชื่อสุดใจว่าธนาคารกลางคือสิ่งจำเป็นสำหรับประเทศ

นี่คือฉากแรกของบทเรียนการเงินครั้งใหญ่ของสหรัฐ ฯ เพราะปีต่อมาสหรัฐ ฯ ก็เข้าสู่สงครามกับอังกฤษในปี 1812 แต่คราวนี้ไม่มีธนาคารกลางอย่าง Fist Bank คอยจัดการบริหารเงิน บริหารงบประมาณทำสงคราม รัฐบาลต้องพึ่งธนาคารเอกชนและธนาคารท้องถิ่น ระบบการเงินของประเทศเริ่มมีปัญหา เงินเฟ้อพุ่งสูงขึ้น การคลังวุ่นวาย เครดิตของรัฐบาลไม่ได้รับความเชื่อถือ ทั้งหมดนี้เป็นเพราะนักการเมืองสหรัฐ​ฯ ทำลายเครื่องมือทางการเงินของตัวเอง

Hamilton เสียชีวิตในฐานะนักการเมืองที่กำลังเสื่อมอำนาจ แต่ปัจจุบันเขาได้รับการยกย่องว่าเป็นหนึ่งใน Founding Fathers ที่ยิ่งใหญ่ที่สุด ใบหน้าของเขาอยู่บนธนบัตร 10 ดอลลาร์ และระบบการเงินอเมริกาในปัจจุบันก็เดินตามแนวทางที่เขาวางไว้เกือบทั้งหมด

ชักจะยาว ... เอาไว้มาต่อตอนต่อไปในวันพรุ่งนี้ ...

[ขุนเดชวิทยายุทธ 🇹🇭 @dejdanaisupa]

Step 2 คือ ล้านนา/สุโขทัยปลาย ยกฐานให้สูงปรี๊ดดดดดขึ้นอีก องค์ระฆัง (น้องอัณฑะเดิม) ก็ไปอยู่บนนู้นนนน (eg หริภุญชัย ลำปางหลวง) แถมล้านนายังใส่เหลี่ยมให้ (eg ดอยสุเทพ)

อยุธยาใส่เหลี่ยมให้ทั้งองค์กลายเป็นเจดีย์ย่อมุม eg ศรีสุริโยทัย ญาณเสน ภูเขาทอง สี่รัชกาลวัดโพธิ์

[ຈຳປາ 📺 #南部档案 🧂🍤 @dechampa_]

ต่อจากสิ่งนี้ ถ้าที่ไทยกับเมียนมา e.g. พุกาม สุโขทัย จะพัฒนาเปนเจดีย์ทรงระฆัง ส่วนฐาน medhi (อ่านว่าเมธี-เวที) จะถูกยืดออกให้สูงขึ้น รอยต่อระหว่างฐาน+โดม (ส่วนอัณฑะ)+ยอดฉัตร จะโดนปรับให้โค้งมนๆทรงกรวย

ส่วนจีน/ญป/เกาหลี งานแบบเอเชียตะวันออก ตัดส่วนอัณฑะทิ้ง รับมาแค่ส่วนหรรมิกา (aka บัลลังก์) กับส่วนฉัตร (ช่วงแกนกลางๆ) กลายเปนเจดีย์แบบทรงตึกๆๆๆๆๆ พวกหอคอยไม้ หอคอยหินแล้วซ้อนกันขึ้นไปแบบหลายๆชั้น

ที่ทิเบต พัฒนาเปน chorten เปนทรงแบบเรขาคณิตอะ เหลี่ยมๆ ห้าเหลี่ยม หกเหลี่ยม แยกออกมาจะเปนห้าส่วน ฐานสี่เหลี่ยม มีโดม มียอด มีจันทร์เสี้ยวประดับ บนสุดเปนเปลวไฟ ครบห้าธาตุพอดี (ธาตุที่ห้าเปนธาตุวิญญาณ)

p1: pagoda จีน
p2: chorten แบบทิเบต
p3: เจดีย์ทรงระฆัง

[ຈຳປາ 📺 #南部档案 🧂🍤 @dechampa_]

เล่าให้ผู้ชายฟัง ฮีก็ทำหน้าไม่ค่อยเชื่อ คือหน้ากุอาจจะดูหลอกฮีปะ5555 แต่มันมีจิงโว้ย ตรงเนินๆที่เปนฐานเขียงก่อนยอด เรียกหรรมิกา harmika ส่วนองค์ระฆังเรียก anda ออกเสียงอัณฑะ ตรงฐานส่วนล่างยังเรียก medhi (ไม่ได้อ่านว่าเม็ดหี) เลย แต่อย่างจีน ญป เกาหลี แปลงร่างเปน pagoda หมดละ ทรงสถูปไม่ค่อยมี ซีกทรงกลมของอัณฑะแบบสถูปเมารยะก็แปลงร่างเปนทรงอื่นละ

[ฉันเล่าแล้วเธอห้ามบอกใครนะ @Garfield_Lucky]

เทคนิคใหม่การเลือกเสื้อผ้าโคตร create อ่ะ😁

[3•P.H.🥂 @Piyanattha]

คลิปนี้เชื่อว่าน่าจะเคยผ่านตาใครหลายๆคน แต่อาจจะไม่ทราบว่าที่ไหน คลิปนี้ คือการเสด็จประพาสยุโรปครั้งแรกของ ร.5 🩷 ปี 2440 และคลิปนี้ถูกบันทึกไว้ ณ กรุงสต็อกโฮล์ม ประเทศสวีเดน 🇸🇪🇹🇭 เป็นความสัมพันธ์ระหว่าง 2 ประเทศที่ยาวนานและงดงามมาตลอดนับศตวรรษเลยค่ะ 🥰🙏