สร้างวิดีโอไทม์แลปส์ได้ง่าย ๆ

ภาพจาก Cornell Chronicle โดย Tom Fleischman

นักวิจัยจาก Cornell University ได้พัฒนาซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนภาพถ่ายจากสมาร์ทโฟนทั่วไปให้กลายเป็นวิดีโอไทม์แลปส์แบบพาโนรามาได้โดยไม่ต้องใช้ขาตั้งกล้อง

โครงการนี้นำโดย Abe Davis ซึ่งเริ่มต้นขึ้นในช่วงที่ทั่วโลกมีการล็อกดาวน์จากโควิด-19 โดยมีการรวบรวมภาพถ่ายหลายพันภาพจากสถานที่ในชีวิตประจำวัน 

ทีมวิจัยได้สร้างเทคนิคการจัดเรียงภาพแบบใหม่เพื่อจัดการกับภาพที่ไม่เรียงลำดับเวลาหลายพันภาพ และใช้เทคนิคที่เรียกว่า "time splatting" ซึ่งใช้ข้อมูล GPS ตำแหน่งดวงอาทิตย์ และข้อมูลสภาพอากาศเพื่อสร้างภาพฉากขึ้นใหม่และยังสามารถปรับแสงได้อีกด้วย 

ดูวีดีโอได้จากลิงก์ข่าวเต็มครับ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Cornell Chronicle โดย Tom Fleischman

NIST ร่างแนวทางที่มีจุดมุ่งหมายที่จะปรับปรุงความปลอดภัยในการพัฒนาซอฟต์แวร์

ภาพจาก NIST

National Cybersecurity Center of Excellence (NCCoE) ของ National Institute of Standards and Technology หรือ NIST ร่วมกับองค์กรสมาชิก 14 แห่งในกลุ่ม Software Supply Chain and DevOps Security Practices Consortium กำลังพัฒนาแนวทางสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ปลอดภัย เพื่อตอบสนองต่อคำสั่งพิเศษของทำเนียบขาวฉบับที่ 14306

ร่างแนวทางดังกล่าวคือ NIST Special Publication 1800-44 ซึ่งได้สรุปแนวทางปฏิบัติระดับสูงของ DevSecOps และมีเจตนาที่จะต่อยอดจาก Secure Software Development Framework (SSDF) โดยขณะนี้เปิดรับความคิดเห็นจากสาธารณะเกี่ยวกับแนวทางดังกล่าวจนถึงวันที่ 12 กันยายน 2025

อ่านข่าวเต็มได้ที่: NIST

Tesla ถูกตัดสินว่ามีความผิดบางส่วนในเหตุที่รถขับเคลื่อนอัตโนมัติชนกันจนมีผู้เสียชีวิต

ภาพจาก BBC News โดย  Lily Jamali

เมื่อวันที่ 1 สิงหาคมที่ผ่านมา คณะลูกขุนในรัฐฟลอริดาได้ตัดสินว่า ข้อผิดพลาดในซอฟต์แวร์ขับเคลื่อนตัวเองของ Tesla มีส่วนทำให้เกิดอุบัติเหตุในปี 2019 ซึ่งเป็นเหตุให้หญิงสาววัย 22 ปีเสียชีวิต และอีกคนได้รับบาดเจ็บสาหัส

คำตัดสินนี้ถือเป็นความพ่ายแพ้ครั้งสำคัญของบริษัทรถยนต์รายนี้ ซึ่งกำลังทุ่มเทอนาคตส่วนใหญ่ไปกับการพัฒนารถแท็กซี่ไร้คนขับ หากคำตัดสินนี้ยืนยันตามการอุทธรณ์ Tesla อาจต้องจ่ายค่าเสียหายเชิงลงโทษและค่าชดเชยสูงถึง 243 ล้านดอลลาร์

อ่านข่าวเต็มได้ที่: BBC News โดย  Lily Jamali

เกือบครึ่งหนึ่งของโค้ดทั้งหมดที่สร้างโดย AI มีข้อบกพร่องด้านความปลอดภัย

ภาพจาก TechRadar โดย Craig Hale

งานวิจัยล่าสุดจาก Veracode ผู้ให้บริการโซลูชันความปลอดภัยแอปพลิเคชัน เปิดเผยว่า 45% ของโค้ดที่สร้างโดย AI มีช่องโหว่ด้านความปลอดภัย โดยยังไม่พบการปรับปรุงที่ชัดเจนในจุดนี้ จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) หรือ LLM ที่มีขนาดใหญ่ขึ้น หรือใหม่กว่า

จากการวิเคราะห์โมเดลกว่า 100 โมเดลในงานเขียนโค้ด 80 ชิ้น พบว่า โค้ดภาษา Java ได้รับผลกระทบมากที่สุด โดยมีอัตราความล้มเหลวเกิน 70% ตามมาด้วย Python, C# และ JavaScript 

รายงานยังเตือนว่า การพึ่งพาการเขียนโค้ดด้วย AI โดยไม่มีการกำหนดมาตรการความปลอดภัยที่ชัดเจน ซึ่งเรียกว่า "vibe coding" อาจเพิ่มความเสี่ยงให้สูงขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: TechRadar โดย Craig Hale

หนึ่งในห้าของบทความวิทยาการคอมพิวเตอร์อาจมีเนื้อหาที่สร้างจาก AI

ภาพจาก Science โดย Phie Jacobs 

จากการวิเคราะห์บทคัดย่อและบทนำของบทความกว่า 1 ล้านชิ้นในวงกว้าง โดยนักวิจัยจาก Stanford University และ University of California, Santa Barbara พบว่า เกือบหนึ่งในห้าของบทความวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ตีพิมพ์ในปี 2024 อาจมีข้อความที่สร้างขึ้นโดย AI

ผลการศึกษาพบว่า ณ เดือนกันยายน 2024 บทความวิทยาการคอมพิวเตอร์ถึง 22.5% แสดงร่องรอยการได้ข้อมูลมาจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (large language models) เช่น ChatGPT 

นักวิจัยใช้การสร้างตัวแบบทางสถิติเพื่อตรวจจับรูปแบบคำศัพท์ทั่วไปที่เชื่อมโยงกับงานเขียนของ AI

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Science โดย Phie Jacobs