ในพื้นที่ที่จัดโดย Golden Finance มีคนในวงการสองคน: ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ LingoAI, Una Wang; LOYAL Lu Yao ดําเนินการอภิปรายเชิงลึกเกี่ยวกับ "ยังมีโอกาสสําหรับ Web3 plus AI narrative หรือไม่" และวิเคราะห์สถานการณ์ปัจจุบันและทิศทางในอนาคตจากหลายมิติเช่นเทคโนโลยีนิเวศวิทยาและความไว้วางใจของผู้ใช้ ต่อไปนี้เป็นการรวบรวมและวิเคราะห์มุมมองหลักของแขก:
เมื่อพูดคุยเกี่ยวกับความท้าทายทางเทคโนโลยีในการผสมผสาน Web3 กับ AI การปกป้องความเป็นส่วนตัวกลายเป็นจุดสนใจ ผู้ดำเนินรายการถามว่า "ความโปร่งใสของบล็อกเชนกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่จำเป็นต่อการฝึก AI ขัดแย้งกันหรือไม่ นี่อาจกลายเป็นอุปสรรคในการผสมผสานหรือไม่?" Una ตอบว่า ความขัดแย้งนี้สามารถแก้ไขได้ด้วยกลไกการอนุญาตแบบหลายชั้น "ผู้ใช้สามารถเลือกเปิดเผยข้อมูลที่ไม่เป็นความลับให้กับการฝึกโมเดล AI ในขณะที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวจะได้รับการปกป้องด้วยเทคโนโลยีการเข้ารหัส ตัวอย่างเช่น โปรโตคอลที่ใช้การพิสูจน์แบบไม่มีความรู้สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลโดยไม่เปิดเผยข้อมูลต้นฉบับ"
แม้ว่าโซลูชันทางเทคนิคจะเป็นรูปเป็นร่าง แต่การใช้งานจริงยังคงเผชิญกับปัญหาคอขวด Una ชี้ให้เห็นว่า" โครงการปัจจุบันส่วนใหญ่ที่รวม Web3 และ AI ยังอยู่ในขั้นตอนแนวคิดโดยขาดรูปแบบธุรกิจและความต้องการของผู้ใช้ที่ชัดเจน เพื่อให้ได้รับความนิยมนักพัฒนาจํานวนมากได้ฝังฟังก์ชัน AI ไว้ในแอปพลิเคชันบล็อกเชนอย่างแน่นหนาซึ่งดูเหมือนอึมครึม เธอเชื่อว่ากุญแจสู่ความสําเร็จอยู่ที่การระบุสถานการณ์ที่เหมาะสม เช่น การแบ่งปันข้อมูลทางการแพทย์แบบกระจายอํานาจและการยืนยันสิทธิ์ในลิขสิทธิ์ของเนื้อหาของผู้สร้าง
Lu Yao ใช้ผลิตภัณฑ์ผู้ดูแลสภาพคล่องเป็นตัวอย่างและเสนอศักยภาพการประยุกต์ใช้ AI ในด้านการเงิน "ผู้ดูแลสภาพคล่องแบบดั้งเดิมพึ่งพากลยุทธ์ด้วยตนเองและมีความเสี่ยงต่อการบิดเบือนตลาด หากมีการจัดหาสภาพคล่องโดยอัตโนมัติผ่านอัลกอริธึม AI รวมกับความโปร่งใสของบล็อกเชนความเป็นธรรมของการทําธุรกรรมสามารถปรับปรุงได้อย่างมาก แต่เขายังยอมรับว่าผลิตภัณฑ์ดังกล่าวต้องผ่านการตรวจสอบระยะยาวก่อนที่จะได้รับความไว้วางใจจากผู้ใช้ ความปลอดภัยของกองทุนความเสถียรของอัลกอริทึมและการปฏิบัติตามข้อกําหนดเป็นเกณฑ์ทั้งหมดที่ต้องข้าม ”
เพื่อตอบสนองต่อสถานการณ์ปัจจุบันของข้อมูลผู้ใช้ที่ถูกนําไปใช้ในทางที่ผิดในแอปพลิเคชัน AI Una ได้เสนอโซลูชัน "AI แบบไฮบริด" "ผู้ใช้สามารถจัดเก็บข้อมูลส่วนตัวในเครื่องหรือบนเครือข่ายแบบกระจายอํานาจและมอบให้กับตัวแทน AI เฉพาะเท่านั้น ตัวอย่างเช่นข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคลจะถูกประมวลผลโดย AI ในพื้นที่ในขณะที่ข้อมูลสาธารณะเช่นข้อมูลสภาพอากาศสามารถเรียกใช้ได้โดยโมเดลแบบเปิดเช่น ChatGPT "โมเดลนี้ปกป้องความเป็นส่วนตัวและใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI
เธอยังกล่าวต่อไปว่า ระบบนิเวศแบบเปิดจะผลักดันกระบวนการนี้ "โมเดลโอเพนซอร์สเช่น Llama ของ Meta และ DeepSeek ได้ลดอุปสรรคทางเทคนิค ทำให้ผู้พัฒนามากขึ้นสามารถมีส่วนร่วมในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่มุ่งเน้นผู้ใช้ ในอนาคต ผู้ใช้แต่ละคนอาจมีผู้ช่วย AI เฉพาะตัว ซึ่งผู้ช่วยเหล่านี้จะถูกฝึกโดยใช้ข้อมูลส่วนบุคคล แต่สิทธิในข้อมูลจะอยู่ในมือของผู้ใช้เสมอ"
ยังมีโอกาสสําหรับการเล่าเรื่องของ Web3+AI ในกรณีที่ไม่มีตลาดกระทิงหรือไม่?
บทนำ
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีบล็อกเชนและปัญญาประดิษฐ์ ทำให้การรวมกันของ Web3 และ AI กลายเป็นหนึ่งในหัวข้อที่ได้รับความสนใจมากที่สุดในวงการเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม สาขาใหม่ที่เกิดขึ้นนี้ยังคงเผชิญกับความท้าทายมากมาย รวมถึงความซับซ้อนของการรวมเทคโนโลยี ปัญหาการบริหารจัดการอำนาจข้อมูล และความขัดแย้งระหว่างการเก็งกำไรในตลาดกับการสร้างมูลค่า.
! 4E6QqLBVL9A60LUJ69RWXZmJbuxYALE9N5RgYvg8.png
ในพื้นที่ที่จัดโดย Golden Finance มีคนในวงการสองคน: ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ LingoAI, Una Wang; LOYAL Lu Yao ดําเนินการอภิปรายเชิงลึกเกี่ยวกับ "ยังมีโอกาสสําหรับ Web3 plus AI narrative หรือไม่" และวิเคราะห์สถานการณ์ปัจจุบันและทิศทางในอนาคตจากหลายมิติเช่นเทคโนโลยีนิเวศวิทยาและความไว้วางใจของผู้ใช้ ต่อไปนี้เป็นการรวบรวมและวิเคราะห์มุมมองหลักของแขก:
หนึ่ง, หัวข้อหลักของการรวม Web3 กับ AI: อำนาจข้อมูลและคุณค่าทางเทคโนโลยี
1. แก่นแท้ของ Web3 คือการแก้ปัญหาสิทธิ์ในข้อมูล
Guest Una ชี้ให้เห็นว่าแนวคิดของ Web3 ถูกเสนอโดย Tim Berners-Lee บิดาแห่งเวิลด์ไวด์เว็บเมื่อ 20 ปีที่แล้วและเป้าหมายหลักคือการทําลายการผูกขาดข้อมูลในยุค Web2 และอนุญาตให้ผู้ใช้เป็นเจ้าของและควบคุมข้อมูลของตนเองได้อย่างแท้จริง "ในรูปแบบ Web2 แพลตฟอร์มเช่น Facebook และ Douyin สร้างรายได้จากข้อมูลผู้ใช้โดยไม่ต้องกระจายรายได้ให้กับผู้ให้ข้อมูล ในทางกลับกัน Web3 ส่งคืนความเป็นเจ้าของข้อมูลให้กับผู้ใช้ผ่านโปรโตคอลแบบกระจายอํานาจและบรรลุการกํากับดูแลที่โปร่งใสผ่านเทคโนโลยีบล็อกเชน เธอเน้นว่าการเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียง แต่จะแก้ปัญหาการปฏิบัติตามกฎระเบียบเช่น GDPR แต่ยังให้แหล่งข้อมูลคุณภาพสูงสําหรับ AI
การใช้ ChatGPT เป็นตัวอย่าง Una แสดงให้เห็นว่าการฝึกอบรมโมเดล AI ในปัจจุบันนั้นขึ้นอยู่กับการรวบรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ แต่ข้อมูลนี้มักเกี่ยวข้องกับการละเมิดความเป็นส่วนตัวและความเสี่ยงในการปฏิบัติตามข้อกําหนด "หากผู้ใช้สามารถอนุญาตการใช้ข้อมูลผ่านโปรโตคอล Web3 ได้อย่างอิสระและเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากข้อมูลนี้ สิ่งนี้จะให้ระบบนิเวศข้อมูลที่สอดคล้องและยั่งยืนสําหรับการพัฒนา AI" เธอเชื่อว่าความพอดีตามธรรมชาติระหว่างบล็อกเชนและ AI อยู่ที่ความจริงที่ว่าอดีตแก้ปัญหาการเป็นเจ้าของข้อมูลและการไหลเวียนและหลังต้องใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงความสามารถของโมเดลและการรวมกันของทั้งสองจะปลดปล่อยศักยภาพมหาศาล
2. อุตสาหกรรมเบี่ยงเบนจากแนวหลัก: การไล่ตามการเก็งกำไรทางการเงินมากเกินไป
แขกจํานวนหนึ่งกล่าวว่ามี "การเบี่ยงเบนการเล่าเรื่อง" ที่ร้ายแรงในสาขา Web3 ปัจจุบัน Mr. Lu Yao กล่าวอย่างทื่อๆ:" หลายคนเปรียบ Web3 กับ cryptocurrencies และการเก็งกําไรโดยไม่สนใจสาระสําคัญทางเทคนิค ความโกลาหลของอุตสาหกรรมหลังปี 2017 นําไปสู่การขับไล่เงินที่ดีออกจากเงินที่ไม่ดีและหลายฝ่ายโครงการมุ่งเน้นไปที่การถอนเหรียญมากกว่าการแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ "พฤติกรรมสายตาสั้นนี้ไม่เพียง แต่ทําลายความน่าเชื่อถือของอุตสาหกรรม แต่ยังนําไปสู่การขาดแอปพลิเคชัน Web3 ที่น่าอัศจรรย์อย่างแท้จริง
การวิเคราะห์เพิ่มเติมโดย Una พบว่าความเข้าใจผิดของตลาดเกี่ยวกับ Web3 มาจากการที่มัน "ใกล้เงินมากเกินไป" "บล็อกเชนและสกุลเงินดิจิทัลมีคุณสมบัติทางการเงินตามธรรมชาติ แต่ถ้ามองเพียงแค่เป็นเครื่องมือเก็งกำไร อุตสาหกรรมจะตกอยู่ในวังวนที่ไม่มีที่สิ้นสุด คุณค่าที่แท้จริงควรสะท้อนให้เห็นถึงการแก้ปัญหาข้อมูลผูกขาด การปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ และจุดเจ็บปวดหลักอื่นๆ ด้วยเทคโนโลยี"
สอง ปัญหาและเส้นทางการ突破ในการรวมเทคโนโลยี
1. ความขัดแย้งระหว่างการปกป้องความเป็นส่วนตัวและความโปร่งใส
เมื่อพูดคุยเกี่ยวกับความท้าทายทางเทคโนโลยีในการผสมผสาน Web3 กับ AI การปกป้องความเป็นส่วนตัวกลายเป็นจุดสนใจ ผู้ดำเนินรายการถามว่า "ความโปร่งใสของบล็อกเชนกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่จำเป็นต่อการฝึก AI ขัดแย้งกันหรือไม่ นี่อาจกลายเป็นอุปสรรคในการผสมผสานหรือไม่?" Una ตอบว่า ความขัดแย้งนี้สามารถแก้ไขได้ด้วยกลไกการอนุญาตแบบหลายชั้น "ผู้ใช้สามารถเลือกเปิดเผยข้อมูลที่ไม่เป็นความลับให้กับการฝึกโมเดล AI ในขณะที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวจะได้รับการปกป้องด้วยเทคโนโลยีการเข้ารหัส ตัวอย่างเช่น โปรโตคอลที่ใช้การพิสูจน์แบบไม่มีความรู้สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลโดยไม่เปิดเผยข้อมูลต้นฉบับ"
หลูเฉียวเสริมว่า ความโปร่งใสเป็นพื้นฐานในการสร้างความไว้วางใจ "การบันทึกกระบวนการทั้งหมดยุ่งเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมและการใช้ข้อมูลผ่านบล็อกเชน ไม่เพียงแต่ช่วยป้องกันการใช้ข้อมูลในทางที่ผิด แต่ยังสามารถกระตุ้นให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมได้ ตัวอย่างเช่น โครงการสามารถใช้กลไกการให้รางวัลด้วยโทเค็น เพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้ให้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูง และใช้ระบบชื่อเสียงบนบล็อกเชนในการควบคุมพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสม"
2. ช่องว่างระหว่างความเป็นไปได้ทางเทคนิคกับการนำไปใช้ในสถานการณ์
แม้ว่าโซลูชันทางเทคนิคจะเป็นรูปเป็นร่าง แต่การใช้งานจริงยังคงเผชิญกับปัญหาคอขวด Una ชี้ให้เห็นว่า" โครงการปัจจุบันส่วนใหญ่ที่รวม Web3 และ AI ยังอยู่ในขั้นตอนแนวคิดโดยขาดรูปแบบธุรกิจและความต้องการของผู้ใช้ที่ชัดเจน เพื่อให้ได้รับความนิยมนักพัฒนาจํานวนมากได้ฝังฟังก์ชัน AI ไว้ในแอปพลิเคชันบล็อกเชนอย่างแน่นหนาซึ่งดูเหมือนอึมครึม เธอเชื่อว่ากุญแจสู่ความสําเร็จอยู่ที่การระบุสถานการณ์ที่เหมาะสม เช่น การแบ่งปันข้อมูลทางการแพทย์แบบกระจายอํานาจและการยืนยันสิทธิ์ในลิขสิทธิ์ของเนื้อหาของผู้สร้าง
Lu Yao ใช้ผลิตภัณฑ์ผู้ดูแลสภาพคล่องเป็นตัวอย่างและเสนอศักยภาพการประยุกต์ใช้ AI ในด้านการเงิน "ผู้ดูแลสภาพคล่องแบบดั้งเดิมพึ่งพากลยุทธ์ด้วยตนเองและมีความเสี่ยงต่อการบิดเบือนตลาด หากมีการจัดหาสภาพคล่องโดยอัตโนมัติผ่านอัลกอริธึม AI รวมกับความโปร่งใสของบล็อกเชนความเป็นธรรมของการทําธุรกรรมสามารถปรับปรุงได้อย่างมาก แต่เขายังยอมรับว่าผลิตภัณฑ์ดังกล่าวต้องผ่านการตรวจสอบระยะยาวก่อนที่จะได้รับความไว้วางใจจากผู้ใช้ ความปลอดภัยของกองทุนความเสถียรของอัลกอริทึมและการปฏิบัติตามข้อกําหนดเป็นเกณฑ์ทั้งหมดที่ต้องข้าม ”
สาม、ความไว้วางใจของผู้ใช้และการสร้างระบบนิเวศ
1. ทำอย่างไรจึงจะปลดล็อกการตีตราว่า "Web3 คือกลโกง"
หลู่เหยาอิงจากประสบการณ์ส่วนตัว ชี้ให้เห็นว่าอุตสาหกรรม Web3 กำลังเผชิญกับวิกฤตความเชื่อมั่นอย่างรุนแรง “เมื่อฉันพูดถึงการทำงานใน Web3 ในอุตสาหกรรมดั้งเดิม ผู้คนมักจะนึกถึงการหลอกลวงหรือการเก็งกำไร สิ่งที่เกิดขึ้นนี้เกิดจากการพัฒนาโครงการในช่วงแรกที่ไม่มีระเบียบและการขาดการกำกับดูแล” เขาเรียกร้องให้ผู้เข้าร่วมในอุตสาหกรรมให้ความสำคัญกับคุณค่าของผลิตภัณฑ์มากกว่าการเก็งกำไรในระยะสั้น “只有打造出真正解决用户痛点的应用，才能扭转外界认知。”
Una เชื่อว่าการศึกษาและการเผยแพร่เป็นกุญแจสำคัญ “ผู้ใช้และผู้ประกอบอาชีพหลายคนยังไม่เข้าใจภารกิจหลักของ Web3 เราจำเป็นต้องเพิ่มความตระหนักรู้ของสาธารณชนผ่านความร่วมมือระหว่างประเทศ (เช่น ความร่วมมือกับฟอรัมการกำกับดูแลอินเทอร์เน็ตแห่งสหประชาชาติ) พร้อมทั้งผลักดันมาตรฐานโปรโตคอลและกรอบการกำกับดูแลเพื่อลดความยุ่งเหยิงในอุตสาหกรรม”
2. ปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสานและอำนาจเหนือข้อมูลของผู้ใช้
เพื่อตอบสนองต่อสถานการณ์ปัจจุบันของข้อมูลผู้ใช้ที่ถูกนําไปใช้ในทางที่ผิดในแอปพลิเคชัน AI Una ได้เสนอโซลูชัน "AI แบบไฮบริด" "ผู้ใช้สามารถจัดเก็บข้อมูลส่วนตัวในเครื่องหรือบนเครือข่ายแบบกระจายอํานาจและมอบให้กับตัวแทน AI เฉพาะเท่านั้น ตัวอย่างเช่นข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคลจะถูกประมวลผลโดย AI ในพื้นที่ในขณะที่ข้อมูลสาธารณะเช่นข้อมูลสภาพอากาศสามารถเรียกใช้ได้โดยโมเดลแบบเปิดเช่น ChatGPT "โมเดลนี้ปกป้องความเป็นส่วนตัวและใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI
เธอยังกล่าวต่อไปว่า ระบบนิเวศแบบเปิดจะผลักดันกระบวนการนี้ "โมเดลโอเพนซอร์สเช่น Llama ของ Meta และ DeepSeek ได้ลดอุปสรรคทางเทคนิค ทำให้ผู้พัฒนามากขึ้นสามารถมีส่วนร่วมในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่มุ่งเน้นผู้ใช้ ในอนาคต ผู้ใช้แต่ละคนอาจมีผู้ช่วย AI เฉพาะตัว ซึ่งผู้ช่วยเหล่านี้จะถูกฝึกโดยใช้ข้อมูลส่วนบุคคล แต่สิทธิในข้อมูลจะอยู่ในมือของผู้ใช้เสมอ"
สี่, วิสัยทัศน์ในอนาคต: การสะสมเทคโนโลยีและความร่วมมือในระบบนิเวศ
1. จากการเก็งกำไรสู่คุณค่า: หลักการอยู่รอดของทีมโปรเจกต์
หากโปรเจค Web3 ต้องการมีชีวิตอยู่ในระยะยาว จำเป็นต้องสร้างสมดุลระหว่างเศรษฐกิจโทเค็นและคุณค่าทางเทคนิค “โทเค็นไม่ควรเป็นเพียงเครื่องมือในการระดมทุน แต่ควรผูกพันกับฟังก์ชันของผลิตภัณฑ์อย่างลึกซึ้ง ตัวอย่างเช่น การกระตุ้นผู้ใช้ให้มีส่วนร่วมในการให้ข้อมูล การมีส่วนร่วมในการกำกับดูแล หรือการแลกเปลี่ยนบริการด้วยโทเค็น” เขาแนะนำให้นักลงทุนให้ความสนใจกับภูมิหลังของทีมและความสามารถในการนำเทคโนโลยีไปใช้จริง แทนที่จะไล่ตามความร้อนแรงของตลาดอย่างตาบอด.
Una หมายถึง "ประสบการณ์ความสำเร็จของ ChatGPT ผ่านการสะสมเทคโนโลยีหลายทศวรรษ ซึ่ง Web3 ก็ต้องการความอดทนเช่นกัน ทีมโปรเจกต์ควรมุ่งเน้นไปที่ฉากเฉพาะ เช่น การใช้บล็อกเชนเพื่อทำให้การไหลเวียนของข้อมูลข้ามแพลตฟอร์ม หรือการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินการของสมาร์ทคอนแทรกต์".
2. การสร้างสมดุลระหว่างการกำกับดูแลและนวัตกรรม
ผู้เข้าร่วมงานเห็นพ้องกันว่าการทำให้ถูกต้องตามกฎระเบียบเป็นประเด็นที่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ในการรวมตัวระหว่าง Web3 และ AI โดย Una ยกตัวอย่างจากสิงคโปร์ ระบุว่ารัฐบาลควรเสริมสร้างการปกป้องนักลงทุนควบคู่ไปกับการส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ "เหตุการณ์ FTX แสดงให้เห็นถึงความเปราะบางของการแลกเปลี่ยนแบบรวมศูนย์ ในอนาคตการรวมตัวระหว่างการเงินแบบกระจายศูนย์ (DeFi) และ AI อาจกลายเป็นจุดเปลี่ยน แต่ต้องสร้างกลไกการตรวจสอบที่โปร่งใสและกรอบการแยกความเสี่ยง"
หลู่เหยาเสริมว่า การกำกับดูแลไม่ควรใช้วิธีการแบบเดียวกันทั้งหมด "ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมของผู้ทำตลาดอัตโนมัติสามารถทำการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ผ่านการบันทึกบนบล็อกเชน ซึ่งทั้งปกป้องความเป็นธรรมและให้การสนับสนุนข้อมูลสำหรับการกำกับดูแล ปัจจัยสำคัญคือการหาจุดสมดุลระหว่างนวัตกรรมทางเทคโนโลยีกับการควบคุมความเสี่ยง"
บทสรุป: ในตลาดหมีต้องพัฒนาตนเอง ในตลาดกระทิงรอให้ดอกเบี้ยบาน
ไม่ว่าจะเป็นการปฏิวัติอำนาจข้อมูลที่คุณอูนาเสนอ หรือผลิตภัณฑ์ผู้ทำตลาด AI ที่คุณลู่เหยาเสนอ ทุกอย่างจำเป็นต้องผ่านการพัฒนาเทคโนโลยีและการสร้างนิเวศน์ การรวมตัวกันของ Web3 และ AI ไม่ใช่การเย็บปะติดปะต่อ แต่เป็นการพัฒนาทางเทคโนโลยีที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ เมื่ออำนาจข้อมูลถูกทำลาย และอำนาจของผู้ใช้ได้รับการยืนยัน เราจะเข้าสู่ยุคดิจิทัลที่ยุติธรรมและชาญฉลาดมากขึ้น” และการบรรลุวิสัยทัศน์นี้ต้องการการยึดมั่นและการสำรวจของผู้เข้าร่วมทุกคน.
ลิงค์การถ่ายทอดสดย้อนหลัง:
ตอนที่ 1:
ส่วนที่ 2:
หมายเหตุ: บทความนี้จัดทำขึ้นจากการอภิปรายสดของแขกรับเชิญ ไม่ถือเป็นคำแนะนำในการลงทุน ตลาดมีความเสี่ยง การตัดสินใจต้องรอบคอบ.