32 คะแนน โดย GN⁺ 2026-03-30 | 7 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • การผสานกันของ เว็บแบบเปิดกับ AI กำลังเปลี่ยนไปเป็นโครงสร้างที่การเปิดเผยไอเดียเองกลับเสียเปรียบต่อการอยู่รอด คล้ายตรรกะในนิยาย 『ป่ามืด』 ของหลิวฉือซิน
  • ในอดีต อินเทอร์เน็ตเป็นโครงสร้างที่การแบ่งปันไอเดียช่วยเพิ่มโอกาสความสำเร็จ แต่ในปี 2026 ปัจจุบัน การเปิดเผยกลับกลายเป็นความเสี่ยงจาก การรวมศูนย์ของแพลตฟอร์มและต้นทุนการลงมือทำที่ลดลงจาก AI
  • แพลตฟอร์ม AI ไม่จำเป็นต้องเฝ้าดูพรอมป์ต์รายบุคคล ก็สามารถเข้าใจทิศทางตลาดและอุปสงค์ได้จากเพียง สถิติการจัดกลุ่มไอเดีย
  • แม้จะต่อต้านหรือสร้างนวัตกรรม การกระทำนั้นเองก็กลายเป็น ข้อมูลฝึกของโมเดล AI ทำให้นวัตกรรมถูกดูดซับเข้าไปเป็นความสามารถของแพลตฟอร์ม
  • แม้แต่บทความนี้เองก็กลายเป็นส่วนหนึ่งของ "ฟอเรสต์" ทันทีที่เผยแพร่ และไม่มีทางหนีให้ไปเตือนจากภายนอกได้

thinkpad : อินเทอร์เน็ตในอดีต - ยุคที่การแบ่งปันคือเงื่อนไขของความสำเร็จ

  • ในช่วงที่ติดตั้ง Xubuntu ลงบน ThinkPad มือสองสภาพรีเฟอร์บิชปี 2009 แล้วเริ่มเขียนโค้ด เราสามารถมุ่งไปสู่อนาคตได้ด้วยเพียงไอเดียและตัวแก้ไขโค้ด โดยไม่ต้องมีใบอนุญาต การสมัครสมาชิก หรือคนกลาง
  • การแชร์ซอร์สโค้ดบน GitHub การเขียนไอเดียลงบล็อก และการปล่อย MVP ให้ผู้ใช้ เป็นเรื่องปกติ ภายใต้สมมติฐานว่า "ไอเดียนั้นราคาถูก แต่การลงมือทำยาก" จึงเกิดการคิดแบบเปิดเผย
  • อินเทอร์เน็ตในเวลานั้นเป็นโครงสร้างที่ยิ่งเชื่อมต่อมากเท่าไร โอกาสสำเร็จก็ยิ่งสูงขึ้น และ ประโยชน์ของการเปิดเผยไอเดียมีมากกว่าความเสี่ยงอย่างมาก

space : ทฤษฎีป่ามืด - จักรวาลที่ความเงียบคือกลยุทธ์เอาตัวรอด

  • ในนิยาย 『ป่ามืด』 ของหลิวฉือซิน จักรวาลไม่ได้ว่างเปล่า แต่เป็นสิ่งที่ เงียบงัน เพราะอารยธรรมที่เปิดเผยการมีอยู่ของตนจะ ถูกทำลายล้าง จึงต่างพากันหลบซ่อนอย่างเงียบ ๆ
  • การทำลายล้างนี้ไม่ได้เกิดจากความมุ่งร้าย แต่เป็นเพียง ปฏิกิริยาที่มีเหตุผลที่สุดในเชิงทฤษฎีเกม
  • โครงสร้างนี้ไม่สมมาตร เพราะอารยธรรมที่ส่งสัญญาณว่าตนมีอยู่ ต่อให้ส่วนใหญ่ไม่โจมตี ก็อาจถูกอารยธรรมเพียงหนึ่งเดียวทำให้ ดับสูญถาวร (permadeath) ได้ ดังนั้น การซ่อนตัวจึงเป็นกลยุทธ์เดียวในการอยู่รอด

internet : การรวมศูนย์ของอินเทอร์เน็ต - จากพื้นที่แห่งโอกาสสู่เกมเอาตัวรอด

  • อินเทอร์เน็ตยุคแรกมีโครงสร้างที่ การเชื่อมต่อคือเงื่อนไขของความสำเร็จ
    • ยิ่งเปิดเผยไอเดียและส่งสัญญาณมากเท่าไร คุณค่าก็ยิ่งขยายผ่านการเชื่อมต่อ
    • ความสามารถในการลงมือทำทำหน้าที่เป็น คูเมือง (moat) ที่ปกป้องความแตกต่าง
  • อินเทอร์เน็ตในปี 2026 ถูก รวมศูนย์อย่างกว้างขวาง จาก การเก็บข้อมูลโดยบริษัทยักษ์ใหญ่ การทำเงินจากโฆษณา และการละเมิดความเป็นส่วนตัวโดยรัฐ
  • ในอดีต เราเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อ 'ความสำเร็จ' แต่ในปัจจุบันที่รวมศูนย์แล้ว มันเปลี่ยนไปเป็นการแข่งขันเพื่อ 'การอยู่รอด'
  • ในเกมเอาตัวรอด ผลลัพธ์เป็นสิ่งที่รู้กันอยู่แล้ว เป็นเพียงการต่อสู้เพื่อยืดเวลานั้นออกไปเท่านั้น

enter AI : การมาถึงของ AI - ต้นทุนการลงมือทำที่ลดลงและการดูดซับไอเดีย

  • นักพัฒนาจำนวนมากเคยคิดว่า AI ถูกประเมินค่าสูงเกินไป แต่ตอนนี้มันสามารถสร้างโค้ดที่ ใช้งานได้ดีพอในเชิงความน่าจะเป็น แล้ว
  • เมื่อทั้งโปรเจกต์สามารถสำเร็จได้ด้วย พรอมป์ต์เพียงบรรทัดเดียว หรือ ทีมเอเจนต์ ในท้ายที่สุดทุกอย่างก็กลายเป็น เกมทุน
  • หากคนคนหนึ่งสร้างแพลตฟอร์มสตรีมมิงจากในห้องนอนของตัวเองและส่งสัญญาณความสำเร็จออกไป
    แพลตฟอร์มขนาดใหญ่จะระดมทุนและทรัพยากรคอมพิวต์ เพื่อสร้างรูปแบบดัดแปลงของนวัตกรรมนั้นภายในไม่กี่วัน และ ดูดซับความคิดริเริ่มของบุคคลนั้น
  • ท้ายที่สุด ทางเลือกที่ปลอดภัยที่สุดจึงกลายเป็นการอยู่นิ่ง ๆ หรืออยู่ต่ำกว่าเรดาร์ และ ความเงียบก็ทำงานเป็นกลยุทธ์ที่ดีที่สุด
  • ก่อนยุค LLM การดูดซับไอเดียไปสร้างจริงยังต้องใช้โปรแกรมเมอร์ และโปรแกรมเมอร์ก็เป็น ทรัพยากรจำกัดที่ต้องใช้เวลาและต้นทุน
  • ตอนนี้บริษัทใหญ่มีทั้งคอมพิวต์ โมเดล และข้อมูลนักพัฒนาอยู่แล้ว และ ความยากกับต้นทุนของการสร้างยังคงตกอยู่กับปัจเจกเท่านั้น

platform : การเฝ้าดูเชิงสถิติของแพลตฟอร์ม AI - อ่านไอเดียได้โดยไม่ต้องละเมิดความเป็นส่วนตัว

  • พรอมป์ต์ไหลผ่านแพลตฟอร์ม AI แบบรวมศูนย์ และแพลตฟอร์ม ไม่จำเป็นต้องอ่านพรอมป์ต์รายบุคคลหรือติดตามผู้ใช้คนใดคนหนึ่งโดยเฉพาะ
  • สำหรับแพลตฟอร์ม พรอมป์ต์คือ เส้นอุปสงค์ของความสนใจมนุษย์ และความชันของพื้นที่ไอเดีย แค่รู้ว่าคำถามกำลังไปรวมกันที่ตรงไหน ก็รู้ได้ว่าโลกกำลังเคลื่อนไปทางใด
  • แพลตฟอร์มสามารถมองเห็น ศักยภาพของไอเดีย ได้ก่อนที่ผู้ใช้เองจะรับรู้

dark forest : ป่ามืดเชิงการรับรู้ - สิ่งที่อันตรายที่สุดคือป่าเอง

  • มีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นสองอย่าง: การรวมศูนย์ของเว็บ และ การลดลงอย่างฮวบฮาบของต้นทุนการลงมือทำจาก AI
  • ในอดีต การทำให้ไอเดียเป็นจริงต้องใช้ ทรัพยากรจำกัดอย่างโปรแกรมเมอร์ แต่ตอนนี้ LLM กำลังลดช่องว่างนั้น
  • บริษัทใหญ่มี ทรัพยากรคอมพิวต์ โมเดล และข้อมูลนักพัฒนา อยู่แล้ว
  • ในนิยายต้นฉบับ 『ป่ามืด』 อารยธรรมต่าง ๆ หลบซ่อนจาก อารยธรรมอื่นที่เป็นนายพราน แต่ในป่ามืดเชิงการรับรู้ สิ่งที่อันตรายที่สุดไม่ใช่เพื่อนร่วมทาง แต่คือ ตัวป่าเอง

reaction - closing the gates : ปฏิกิริยา - ปิดประตู

  • ผู้คนจะกลับไป พัฒนาและสร้างนวัตกรรมแบบไม่เปิดเผย อีกครั้ง
    • ซ่อนความรู้ ความผิดพลาด และไอเดียไว้ ไม่แบ่งปัน
  • ระบบนิเวศแบบเปิดในอดีต (ฟอรัม บล็อก ทิวทอเรียล) จะย้ายไปอยู่ใน พื้นที่เฉพาะถิ่นและพื้นที่ส่วนตัว
  • บริษัท AI ฝึกโมเดลจากความเปิดกว้างของมนุษย์ แต่กลับ ทำลายความเปิดกว้างนั้นเสียเอง
  • ผลลัพธ์คือ ความรู้และนวัตกรรมของมนุษย์เองก็หดตัวลง

reaction - innovate, resist : ปฏิกิริยา - นวัตกรรมและการต่อต้าน

  • มนุษย์ยังคง ต่อต้านด้วยนวัตกรรม ได้
  • แต่ ป่าจะดูดซับนวัตกรรมนั้น
    • ทันทีที่ไอเดียใหม่ถูกแสดงออกมาในรูปของพรอมป์ต์ โค้ด หรือผลิตภัณฑ์ มันก็กลายเป็น ข้อมูลการเรียนรู้ของระบบ
    • ความคิดสร้างสรรค์เองก็ขยายขอบเขตของระบบ
  • ความน่ากลัวที่แท้จริงของป่ามืดเชิงการรับรู้ ไม่ใช่การทำลาย แต่คือ การดูดซับ
    • นวัตกรรมกลายเป็นความสามารถของป่า และความแตกต่างถูกดูดกลืนจนกลายเป็นค่าเฉลี่ย
  • การต่อต้านไม่ได้ถูกกดทับ แต่ถูกดูดซับ ยิ่งต่อต้าน ระบบก็ยิ่งแข็งแกร่ง

final recursion : การย้อนกลับครั้งสุดท้าย - เงื่อนไขที่ไร้ทางออก

  • แม้แต่บทความนี้เองก็กลายเป็น ส่วนหนึ่งของฟอเรสต์ ทันทีที่ถูกเผยแพร่ และตอนนี้โมเดลต่าง ๆ ก็รู้มากขึ้นอีกเล็กน้อยว่า เหตุใดเราจึงพยายามซ่อนตัว
  • นี่ไม่ใช่ความย้อนแย้ง แต่คือ เงื่อนไขนั้นเอง
  • เราไม่อาจ ออกไปนอกป่าเพื่อส่งคำเตือน ได้ และ ไม่มีสิ่งที่เรียกว่าภายนอก

7 ความคิดเห็น

 
ndrgrd 28 일 전

ก็ฟังดูเข้าท่าอยู่หรอก แต่ความไม่สมมาตรด้านความสามารถในการลงมือทำมันก็เป็นแบบนี้มาตั้งแต่ก่อน LLM แล้วไม่ใช่เหรอ?

แม้ในยุคของ "อินเทอร์เน็ตในอดีต" ก็เป็นเรื่องธรรมดาอยู่แล้วที่บุคคลหรือกลุ่มเล็ก ๆ จะตามความสามารถในการลงมือทำของบริษัทยักษ์ใหญ่ไม่ทัน ถึงอย่างนั้นก็ยังมีโปรเจกต์โอเพนซอร์สมากมายถือกำเนิดขึ้น

แต่แรกแล้ว ถ้าเป็นไลเซนส์โอเพนซอร์ส มันก็หมายความว่าไม่ว่าอีกฝ่ายจะเป็นบุคคลหรือบริษัทก็เอาไปใช้ได้ตามสบายอยู่แล้ว ถ้าไม่ชอบแบบนั้น ก็แปลว่าไม่ชอบโอเพนซอร์สตั้งแต่แรกนั่นแหละ

 
soon0698 29 일 전

ยิ่งผมมอง AI มากเท่าไร ก็ยิ่งนึกถึงฉากหลังการตั้งค่าพลังเวทในจักรวาล Fate มากขึ้นเท่านั้น มีหลักการที่เรียกว่า “หลักแห่งการซ่อนเร้น” ซึ่งกล่าวว่ายิ่งเวทมนตร์เป็นที่รู้จักแพร่หลายมากเท่าไร พลังของมันก็จะยิ่งถูกแบ่งเฉลี่ยออกไป ทำให้เหล่าจอมเวทในโลกนั้นพยายามอย่างสุดชีวิตที่จะซ่อนร่องรอยของเวทมนตร์ไว้ เพราะความลี้ลับที่ใคร ๆ ต่างก็รู้กันหมดแล้ว ย่อมไม่ใช่ความลี้ลับอีกต่อไป ว่างั้นเถอะ?

 
rlaaudgjs5638 2026-03-30

สุดท้ายแล้วก็ทำให้อดคิดไม่ได้ว่า อะไรคือสิ่งที่ยิ่งนับวันยิ่งไม่สามารถทำซ้ำได้ และต้นทุนของมันจะลดลงได้มากแค่ไหน

 
girr311 2026-03-30

ดูซีรีส์ Three-Body แล้วก็สนุกเหมือนกันครับ

 
beoks 2026-03-30

นอกประเด็นจากหัวข้อ แต่สำหรับคนที่ยังไม่ได้อ่านนิยาย นี่เป็นการสปอยล์ครั้งใหญ่มากนะ

 
runableapp 2026-03-30

ผมค่อนข้างเห็นด้วยในระดับหนึ่ง -- และเริ่มรู้สึกแบบนั้นขึ้นมานิดหน่อยแล้ว
ความเห็นต่าง ๆ บน HN ในส่วนธุรกิจเป็นอีกเรื่องหนึ่ง แต่ในด้านเทคนิค ตอนนี้มันถูกคัดลอกได้ง่ายเกินไปแล้ว บางโปรเจ็กต์จึงไม่เปิดเผยด้วยเหตุผลนี้ และแม้แต่ตัวไอเดียเองก็ไม่ค่อยถูกพูดถึงด้วย คิดว่าหลายคนน่าจะทำแบบนั้นกันไปแล้วเหมือนกัน
ยากจะจินตนาการว่าโลกซอฟต์แวร์ต่อจากนี้จะเปลี่ยนไปอย่างไร ผมคิดว่าน่าจะมีโปรเจ็กต์ที่ "เป็นความลับ" มากขึ้น ช่วงนี้มีโปรเจ็กต์ส่วนตัวหลายอย่างผุดออกมา แต่ผมก็อดคิดไม่ได้ว่านี่อาจเป็นแค่ปรากฏการณ์ชั่วคราวในช่วงเปลี่ยนผ่าน เป็นเพียงช่วงเวลาที่นักพัฒนากำลังสนุกกันอยู่พักหนึ่ง และสุดท้ายแล้วตัวอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์เองอาจหดตัวลงอย่างมากหรือถึงขั้นสลายไปก็ได้

 
GN⁺ 2026-03-30
ความเห็นจาก Hacker News
  • บทความนี้ไม่ได้โดนใจฉันมากนัก
    เมื่อคุณแสดงไอเดียใหม่ออกมาเป็นพรอมป์ต์ โค้ด หรือโปรดักต์ มันก็จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบในที่สุด
    แต่เมื่อก่อนก็เป็นแบบนี้เหมือนกัน ถ้าคุณเปลี่ยนไอเดียดีๆ ให้เป็นโปรดักต์ คนอื่นก็จะทำตาม
    LLM ยังไม่ได้เรียนรู้แบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น knowledge cutoff ของ Claude Opus 4.6 คือเดือนสิงหาคม 2025 ดังนั้นไอเดียหลังจากนั้นแม้จะเข้าไปอยู่ในข้อมูลฝึก แต่โมเดลก็ยังเข้าถึงไม่ได้ทันที
    สุดท้ายแล้วสิ่งสำคัญคือความเร็ว และ AI agent อย่าง Claude ก็ทำให้ความเร็วนั้นเป็นไปได้
    อีกอย่าง ตอนนี้ก็มีโมเดลโอเพนซอร์สมากขึ้น และสามารถ fine-tune ด้วย GPU ระดับผู้บริโภคได้แล้ว จึงไม่ใช่การผูกขาดของบริษัทไม่กี่แห่งอีกต่อไป
    ฉันไม่เห็นด้วยกับข้ออ้างที่ว่า “เราจะกลับไปสร้างนวัตกรรมแบบปิดอีกครั้ง” ถ้าเผยแพร่ไอเดีย ใครๆ ก็สร้างได้ และนั่นกลับยิ่งทำให้มันแพร่กระจายมากขึ้น

    • ประเด็นสำคัญของบทความคือ “ไอเดียนั้นราคาถูก แต่การลงมือทำยาก
      ในอดีตคู่แข่งเข้าถึงระดับการทำจริงของคุณได้ยากกว่ามาก
    • ยังมี LLM ใหม่ๆ ถูกฝึกอย่างต่อเนื่อง และบางตัวก็แทบจะเรียนรู้ผ่านการค้นเว็บอยู่แล้ว
      ยังมีโมเดลอย่าง Claude ที่ใช้ความจำข้ามเซสชันด้วย
      สุดท้ายแล้วเป็นแค่เรื่องของเวลาก่อนที่ AI จะเรียนรู้จากพรอมป์ต์ของคุณ
      เพราะงั้นถ้าจะใช้โมเดลที่ปรับให้เป็นส่วนตัวจริงๆ ก็ควรใช้local LLM
      แต่ AI ก็สามารถอนุมานความตั้งใจของคุณได้จากการค้นหาและล็อกต่างๆ อยู่ดี สุดท้ายคำว่า “เครื่องจักรกำลังกินอนาคตของคุณ” ก็ฟังดูน่าเชื่ออยู่พอสมควร
    • ต่อให้เป็นไอเดียที่ดี มูลค่าที่แท้จริงก็ยังไม่ปรากฏจนกว่าจะพิสูจน์ได้ว่าทำเงินได้
      การคัดลอกอัลกอริทึมหรือโค้ดนั้นง่าย แต่ส่วนที่ยากจริงๆ คือการแย่งลูกค้า
    • ในปี 1926 นักฟิสิกส์ชาวฮังการี Kalman Tihanyi ได้ยื่นสิทธิบัตรระบบโทรทัศน์อิเล็กทรอนิกส์ และสุดท้าย RCA ก็ต้องซื้อสิทธิบัตรของเขา
      ปฏิกิริยาแบบ “Kalman ไหนนะ?” แสดงให้เห็นว่าชื่อของนักนวัตกรรมมักถูกลืมอยู่บ่อยๆ
    • ตอนนี้รอบการอัปเดตรวดเร็วขึ้นและช่วยเพิ่มความเร็วให้นักพัฒนา แต่ฉันกำลังจินตนาการถึงสถานการณ์ในอนาคต
      LLM ทิ้งบันทึกบทสนทนาไว้ และมีโอกาสสูงที่จะเรียนรู้จากปฏิกิริยาของผู้ใช้
      สุดท้าย AI อาจเข้าใจเทรนด์ ปัญหา และพื้นที่ของคำตอบ แล้วออกโซลูชันก่อนมนุษย์ก็ได้
      การพัฒนาแบบเปิดกำลังเปิดน้อยลงเรื่อยๆ ยุคที่บล็อกและฟอรัมหายไป และแม้แต่โค้ดก็ไม่ถูกอ่าน กำลังมาถึง
  • มีการเปรียบอินเทอร์เน็ตเป็นวงโคจรต่ำของโลก และเปรียบ AI เป็นKessler Syndrome
    หมายถึงสภาพที่มีขยะมากเกินไปจนไม่สามารถปล่อยสิ่งใหม่ขึ้นไปได้อีก
    การเก็บกวาดขยะเป็นสิ่งที่เหมาะสมที่สุด แต่ตอนนี้แค่การตรวจจับยังยาก และทุกคนก็กำลังสร้างขยะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ

    • เพราะแบบนั้นเวลาหาโซลูชัน ฉันจะเช็กโปรเจกต์ GitHub ก่อนปี 2022 ก่อน เพื่อหลีกเลี่ยงเศษโค้ดที่ AI สร้างขึ้น
    • ฉันไม่เห็นด้วยกับอุปมานี้ วงโคจรมีข้อจำกัดทางกายภาพเรื่องความแออัด แต่พื้นที่ดิจิทัลนั้นแทบไร้ขีดจำกัด
      ไม่ว่าจะ AI หรือ blockchain ก็เหมือนต่างคนต่างพูดอยู่ในระบบนิเวศของตัวเอง
      ฉันก็แค่เขียนโค้ดด้วย Emacs และต่อจากนี้ก็คงทำแบบนั้นต่อไป
    • ฉันว่าคำว่า “enshitification” น่าจะเป็นอุปมาที่เหมาะกว่า เมื่อเวลาผ่านไปคุณภาพจะเสื่อมลงสะสมขึ้นเรื่อยๆ และไม่มีใครเก็บกวาด
  • เทมเพลตแอปมีมานานแล้ว ของอย่าง Uber หรือ Airbnb ก็มีในระดับเกือบสำเร็จรูปอยู่แล้ว
    คำว่า “การลงมือทำยาก” ไม่ได้หมายถึงโค้ด แต่หมายถึงการขายและการดำเนินงาน
    LLM ทำให้การพัฒนาเร็วขึ้นก็จริง แต่ส่วนที่เหลือยังยากเหมือนเดิม และกลับยิ่งหนักขึ้นเพราะสแปมเพิ่มขึ้น
    แชร์ไอเดียได้เต็มที่ไปเลย อย่างไรเสียทุกคนก็คงคิดว่ามันเป็นของที่ LLM ทำอยู่ดี

  • มีการยกอุปมาว่า “การเปิดเผยการมีอยู่ของตัวเองนั้นอันตราย” แต่ในประวัติศาสตร์ของสิ่งมีชีวิต การเติบโตและการแลกเปลี่ยน เป็นกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จมากกว่า

    • แต่ผู้นำจำนวนมากในโลกตะวันตกก็ยังมีกรอบความคิดแบบหวาดระแวงอยู่ดี
  • ข้ออ้างที่ว่าเมื่อก่อนการแชร์ไอเดียปลอดภัย แต่ตอนนี้ต่างออกไปเพราะ AI นั้นน่าสนใจ
    โปรเจกต์เล็กๆ ถูกลอกได้ง่าย แต่โปรเจกต์ที่ซับซ้อนก็ยังมีความยากในการลงมือทำสูงอยู่
    AI ทำให้สร้างแอป CRUD ง่ายๆ ได้สะดวกขึ้น แต่การบูรณาการระบบข้ามสาขาก็ยังยากและใช้เวลาอยู่ดี

    • ปัญหาคือ AI เอาคอนเทนต์ที่ฉันทำไปเรียนรู้ จนฉันเสียทราฟฟิก
    • จริงๆ แล้วกระแสความปิดนี้มีมาตั้งแต่ก่อน AI แล้ว บางสาขาวิจัยทำแบบR&D ปิดมานานหลายสิบปีแล้ว
      แต่ถ้าเป็นแบบนั้น ตลาดก็จะอยู่ในสภาพที่ยังไม่พร้อมจะบูรณาการเทคโนโลยีใหม่
      สุดท้ายถ้านำหน้าเกินไป ก็จะเกิดผลย้อนกลับคือเข้าสู่ตลาดได้ยาก
    • ถึงอย่างนั้น ถ้าหลบสายตาของ “Forest” ได้ ก็อาจสร้างmoat (คูเมืองป้องกัน) ได้สักระยะหนึ่ง
  • ฉันคิดว่าชื่อ “Interesting Horizon” เหมาะกว่า “Dark Forest”

  • ฉันรู้สึกว่ากลยุทธ์ของห้องแล็บ AI ทั้งหลายมีความเป็นantifragile
    เป็นโครงสร้างที่ยิ่งต่อต้านก็ยิ่งแข็งแรง
    ภาพที่ AI ดูดซับนวัตกรรมของมนุษย์ไปใช้เพื่อการเติบโตของตัวเองนั้นคล้ายกับสิ่งมีชีวิต寄生

    • ฉันกลับมองว่ากฎความหลากหลายที่จำเป็นน่าจะเหมาะกว่า
      ตอนแรก AI น่าทึ่งมาก แต่ไม่นานมนุษย์ก็ปรับตัวและเริ่มรู้สึกว่า “ประสิทธิภาพมันตกลง”
      สุดท้ายปัญหาคือ AI อยู่ในโครงสร้างที่ปรับตัวเข้ากับผู้ใช้ไม่ได้
    • ตอนนี้ LLM มีความเปราะบางต่อdata poisoning อย่างมาก
      มีงานวิจัยที่เกี่ยวข้องคือ บทความของ Anthropic และ บทความ arXiv
  • ตอนนี้ฉันกำลังหาทางออกของตัวเอง
    • ไม่ทำการเผยแพร่โอเพนซอร์สหรือการสนทนาแบบสาธารณะอีกต่อไป
    • หันไปฟื้นLAN party เพื่อพบปะกับคนใกล้ตัวโดยตรง
    • เปลี่ยนไปสู่การสร้างสรรค์ที่ยึดความสัมพันธ์เป็นศูนย์กลาง
    • เลิกเสพติดmetrics แล้วไปรับโดปามีนจากธรรมชาติ
    • รักษาความเป็นอิสระด้วยopen hardwareหรือretrocomputing

    • แต่ฉันว่าปฏิกิริยาแบบนี้ก็ดูเกินไปหน่อย
      ถ้าหยุดแชร์เพียงเพราะ LLM จะเรียนรู้จากโค้ดของฉัน ก็เท่ากับว่าความร่วมมือระหว่างมนุษย์จะหายไป
      สุดท้ายถ้าเราไม่เชื่อใจกัน ก็แทบไม่ต่างจากการหยุดทุกอย่างไปเลย
  • เมื่อก่อนฉันเคยทำเว็บไซต์ให้คนที่จดสิทธิบัตรแคลมป์สำหรับแผงกระจก
    ทันทีที่สิทธิบัตรถูกเปิดเผย ก็มีสินค้าก๊อปราคาถูกจากต่างประเทศทะลักเข้ามา และเขาก็เสียใจที่จดสิทธิบัตร

  • ปรัชญาแบบเนิร์ดที่ว่า “เทคโนโลยีก็คือธุรกิจ” เป็นความคิดที่ผิด
    เทคโนโลยีเป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของสตาร์ตอัป และเหตุผลที่ Spotify ยังอยู่ได้ก็เพราะโครงสร้างทางธุรกิจ

    • แต่ถ้าดูกรณีอย่าง SoundCloud จะเห็นว่ามันแทบอยู่รอดมาได้ด้วยการวางโมเดลโฆษณาให้พอดี
      ในทางกลับกัน แอปเดสก์ท็อปหรือซอฟต์แวร์สาย tooling นั้นถูกคัดลอกได้ง่ายกว่ามาก
    • Spotify เป็นกรณีพิเศษที่มี moat ที่ไม่ใช่เทคโนโลยี แบบโดดเด่น และสำหรับศิลปินแล้วกลับเป็นโครงสร้างที่ให้โทษมากกว่า