|
|
ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวกระโดดอย่างรวดเร็ว การสนทนากับ Sam Altman ผู้บริหารสูงสุดของ OpenAI ได้เปิดเผยมุมมองลึกซึ้งเกี่ยวกับการเดินทางขององค์กรที่ตั้งเป้าหมายไปสู่การสร้างปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ตั้งแต่จุดเริ่มต้นที่ดูเหมือนเป็นความฝันที่ไกลเกินเอื้อมจนถึงการพัฒนาระบบ AI ที่มีความสามารถสูงอย่าง ChatGPT และแผนการอนาคตที่ท้าทายไม่แพ้กัน ทั้งในแง่ของเทคโนโลยี ฮาร์ดแวร์ และผลกระทบต่อสังคมและเศรษฐกิจ |
บทความนี้จะพาเราไปร่วมสํารวจเส้นทางและบทเรียนที่ได้จากการสร้าง OpenAI พร้อมวิเคราะห์แนวคิดและมุมมองที่น่าสนใจของ Sam Altman ในประเด็นต่างๆ ตั้งแต่การตั้งเป้าหมาย AGI, การจัดการทีมงานผู้เชี่ยวชาญ, ความก้าวหน้าของโมเดล AI, การเชื่อมต่อ AI กับข้อมูลจริง, การสร้างหุ่นยนต์, ความท้าทายของการป้องกันคู่แข่ง, ไปจนถึงบทบาทของเทคโนโลยีในอนาคต ที่จะเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตและการทํางานของเรา |
|
การตัดสินใจเริ่มต้น OpenAI กับเป้าหมาย AGI ที่ดูเหมือนฝันไกล |
ในช่วงปี 2015 การพูดถึงการสร้าง AGI หรือปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปยังถูกมองว่าเป็นเรื่องเพ้อฝันและเกินจริง โดย Sam Altman เล่าว่าเกือบจะไม่ได้เริ่มก่อตั้ง OpenAI เพราะความท้าทายและความไม่แน่นอนที่ล้นหลาม “AGI sounded crazy” หรือ “AGI ดูเหมือนเรื่องเพ้อฝัน” เป็นคําที่สะท้อนความรู้สึกของทีมในตอนนั้น |
ความยากลําบากไม่ได้มีแค่เรื่องเทคนิค แต่รวมถึงการตั้งคําถามว่าควรจะทําหรือไม่ เพราะยังมีโอกาสสําเร็จน้อยมากและคู่แข่งอย่าง DeepMind ก็เหมือนจะนําหน้ามากแล้ว แต่ในที่สุดทีมก็เลือกที่จะ “นั่งลงมองหน้ากันและพูดว่า ‘เอาล่ะ เราจะทําสิ่งนี้’” ซึ่งเป็นช่วงเวลาสําคัญที่แสดงให้เห็นถึงความกล้าหาญและความมุ่งมั่นที่ต้องมีในการเริ่มต้นสิ่งใหญ่โต |
การตัดสินใจนี้เป็นตัวอย่างของการที่ต้อง “lean into doubt” หรือ “โอบรับความไม่แน่นอน” เพื่อสร้างนวัตกรรมที่สําคัญในอนาคต |
|
การสร้างทีมที่เก่งที่สุดและการโฟกัสที่ภารกิจ |
หนึ่งในข้อได้เปรียบสําคัญของ OpenAI คือการรวบรวมผู้เชี่ยวชาญที่เก่งที่สุดในโลกมาร่วมงานกัน แม้ว่าเป้าหมายจะดูเหมือนไกลเกินเอื้อม แต่การที่มีภารกิจที่ชัดเจนและน่าตื่นเต้นช่วยดึงดูดคนที่มีความสามารถและความมุ่งมั่นสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
Sam Altman ชี้ให้เห็นว่าถ้าทําสิ่งที่เหมือนกับคนอื่น จะยากมากที่จะรวบรวมคนเก่งๆ และทําให้พวกเขาเชื่อในภารกิจ แต่ถ้าทําสิ่งที่ “one of one” หรือ “สิ่งที่เป็นหนึ่งเดียวในโลก” จะมีแรงหนุนที่ดีมาก เพราะคนจะรู้สึกว่าต้องทําให้สําเร็จเพียงผู้เดียว |
นี่เป็นบทเรียนสําคัญสําหรับผู้ที่ต้องการสร้างสตาร์ทอัพหรือโครงการนวัตกรรมใหม่ๆ ว่าการมีภารกิจที่โดดเด่นและแตกต่างคือกุญแจในการดึงดูดและรักษาคนเก่งๆ ไว้กับทีม |
|
OpenAI เริ่มต้นเล็กๆ ก่อนจะเติบโตเป็นองค์กรใหญ่ |
ในช่วงแรก OpenAI มีเพียงแค่ 8 คนในห้องเดียว และค่อยๆ ขยายเป็น 20 คน ซึ่งยังไม่ชัดเจนว่าจะทําอะไรหรือสร้างผลิตภัณฑ์แบบไหน ทีมเพียงแค่พยายามเขียนงานวิจัยที่ดีเท่านั้น ซึ่งสะท้อนความจริงของหลายๆ สตาร์ทอัพที่เริ่มจากจุดเล็กๆ และไม่ชัดเจนในตอนแรก |
คําแนะนําที่น่าสนใจคือ การเลือกตลาดที่ดูเหมือนจะมีอนาคตที่ใหญ่ได้ถ้าประสบความสําเร็จ และเดินหน้าทีละก้าวอย่างมั่นคง “one dumb foot in front of the other for a long time” หรือ “เดินทีละก้าวช้าๆ อย่างมั่นคง” เป็นสูตรสําเร็จที่แท้จริง |
ประโยคที่ Vinod Khosla เคยกล่าวว่า “มีความแตกต่างใหญ่มากระหว่างสตาร์ทอัพที่มีมูลค่า 0 ล้านดอลลาร์ กับ 0 พันล้านดอลลาร์ ทั้งที่ทั้งสองยังไม่มีรายได้เลย” ช่วยเน้นย้ําว่าการเริ่มต้นเล็กๆ ไม่ได้หมายความว่าจะไม่ใหญ่ได้ในอนาคต |
|
ความก้าวหน้าของโมเดล AI และโอกาสในการสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ |
จากโมเดล GPT-3 ที่เริ่มต้นมีข้อจํากัดมากในด้านประสิทธิภาพและราคา แต่ในปัจจุบันเราเห็นว่าราคาและความสามารถของโมเดลลดลงและพัฒนาอย่างรวดเร็ว “เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว GPT-3 มีค่าใช้จ่ายสูงกว่าตอนนี้ถึง 5 เท่า” ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการลดต้นทุนที่เป็นไปอย่างรวดเร็ว |
สิ่งที่น่าตื่นเต้นคือ “product overhang” หรือช่องว่างระหว่างความสามารถของโมเดลกับผลิตภัณฑ์ที่คนสร้างขึ้นยังมีมากมาย ทําให้ยังมีโอกาสในการสร้างนวัตกรรมและผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ อีกมากมาย แม้ว่าโมเดลเองจะไม่พัฒนาขึ้นก็ตาม |
นอกจากนี้ OpenAI ยังเตรียมเปิดตัวโมเดลโอเพ่นซอร์สที่จะทําให้ผู้ใช้สามารถรันโมเดลที่ทรงพลังได้บนอุปกรณ์ของตัวเอง ซึ่งจะเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการ AI |
|
ฟีเจอร์ “Memory” และวิสัยทัศน์ AI ที่เป็นเพื่อนคู่คิดตลอดชีวิต |
หนึ่งในฟีเจอร์ที่ Sam Altman ชื่นชอบมากที่สุดในปีนี้คือ “Memory” หรือความจําของ ChatGPT ที่ทําให้ AI รู้จักและจดจําผู้ใช้ได้เหมือนกับเพื่อนหรือผู้ช่วยส่วนตัวที่รู้จักเราจริงๆ |
ความหมายของ Memory คือ AI จะไม่ใช่แค่ตอบคําถามแล้วจบ แต่จะทํางานอยู่เบื้องหลัง รู้จักการเชื่อมโยงข้อมูลส่วนตัวและบริการต่างๆ ของเรา และสามารถช่วยเหลืออย่างเชิงรุก เช่น ส่งข้อความแจ้งเตือนหรือทํางานแทนในบางเรื่อง |
นี่คือจุดเริ่มต้นของสิ่งที่ Sam เรียกว่า “Her vision” ซึ่งหมายถึง AI ที่อยู่กับเราเหมือนเพื่อนหรือผู้ช่วยที่แท้จริง ไม่ใช่แค่เครื่องมือแบบเดิมๆ |
การเชื่อมต่อ AI กับข้อมูลจริงและการใช้โมเดลในเครื่อง |
ในปัจจุบัน เราเริ่มเห็นการนํา AI ไปเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลจริงและระบบต่างๆ อย่างมากขึ้น เช่น การใช้ ChatGPT เป็นระบบปฏิบัติการในชีวิตประจําวัน ที่เชื่อมต่อกับข้อมูลส่วนตัวและบริการต่างๆ |
มีการพูดถึงเทคโนโลยี Agent Infrastructure ที่ช่วยให้ AI สามารถทํางานแทนมนุษย์ในงานที่ต้องใช้เวลาสั้นๆ และสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามคําสั่ง ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงวิธีการทํางานและการปฏิสัมพันธ์กับคอมพิวเตอร์อย่างสิ้นเชิง |
ในอนาคต AI จะทํางานแบบผสมผสาน ทั้งในคลาวด์และรันบนเครื่องของผู้ใช้เอง เพื่อลดภาระการประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์และเพิ่มความเร็วในการตอบสนอง |
|
วิวัฒนาการของโมเดล Reasoning และ Multimodal ไปสู่ AI รุ่นถัดไป |
โมเดล Reasoning เช่น GPT-3 และ GPT-4 mini กําลังพัฒนาไปพร้อมกับโมเดล Multimodal ที่สามารถเข้าใจและสร้างข้อมูลหลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ |
Sam Altman มองว่าในอนาคตจะมีโมเดลเดียวที่รวมความสามารถในการคิดวิเคราะห์ขั้นสูง เขียนโค้ด และสร้างวิดีโอแบบเรียลไทม์ได้ ซึ่งจะเป็น “อินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์รูปแบบใหม่” ที่เปลี่ยนวิธีที่เราปฏิสัมพันธ์กับเครื่องจักร |
นี่เป็นก้าวสําคัญสู่การสร้างหุ่นยนต์ที่มีปัญญาและความสามารถในการรับรู้และพูดคุยได้อย่างสมบูรณ์แบบ ซึ่งจะทําให้หุ่นยนต์กลายเป็นผู้ช่วยที่ทํางานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง |
หุ่นยนต์และการปฏิวัติด้านการผลิตและซัพพลายเชน |
Sam Altman แสดงความตื่นเต้นกับอนาคตที่หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจําวัน โดยกล่าวถึงความเป็นไปได้ที่จะส่งหุ่นยนต์ให้กับสมาชิก ChatGPT ระดับพรีเมียม |
แม้ว่าการผลิตหุ่นยนต์จํานวนมากจะใช้เวลานานและมีความท้าทายทางวิศวกรรมสูง แต่เขามองว่าการนํา AI มาควบคู่กับหุ่นยนต์จะช่วยให้หุ่นยนต์เริ่มทํางานในโลกจริงได้เร็วขึ้น และอาจสามารถปฏิวัติซัพพลายเชนด้วยการทํางานอัตโนมัติทั้งหมด ตั้งแต่การขุดเหมือง การขับเรือบรรทุกสินค้า ไปจนถึงการผลิตหุ่นยนต์รุ่นใหม่ |
การนํา AI และหุ่นยนต์มาผสมผสานกับการผลิตในประเทศ จะเป็นโอกาสใหม่ในการฟื้นฟูอุตสาหกรรมการผลิตในสหรัฐอเมริกาและประเทศอื่นๆ ที่ต้องเผชิญกับความลําบากในการแข่งขันด้านต้นทุน |
|
การป้องกันคู่แข่งและพื้นที่สําหรับนวัตกรรมใหม่ |
หนึ่งในคําถามคลาสสิกที่ผู้ประกอบการมักถามคือ “จะสร้างสตาร์ทอัพอย่างไรให้ไม่ถูก OpenAI แย่งตลาด?” Sam Altman ตอบอย่างตรงไปตรงมาว่า OpenAI จะมุ่งเน้นพัฒนาผลิตภัณฑ์หลักของตนเองอย่างเต็มที่ แต่ก็ยังมีโอกาสมากมายสําหรับสตาร์ทอัพอื่นๆ ที่จะสร้างสิ่งใหม่ๆ บนแพลตฟอร์มของ OpenAI |
เขาแนะนําให้หลีกเลี่ยงการสร้างผลิตภัณฑ์ที่เหมือนกับ ChatGPT โดยตรง เพราะ OpenAI มีความได้เปรียบในเรื่องแบรนด์และฐานผู้ใช้ แต่ควรมองหา “ช่องว่าง” หรือ “สิ่งที่ยังขาด” เพื่อสร้างนวัตกรรมที่แตกต่างและยั่งยืน |
นอกจากนี้ยังชี้ให้เห็นว่าในช่วงเวลาที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การแข่งขันจะสูงมากและหลายคนมักจะทําสิ่งเดียวกัน ซึ่งทําให้ยากที่จะสร้างความแตกต่างและความป้องกันทางธุรกิจ |
ดังนั้นการคิดนอกกรอบและการสร้างสิ่งที่ไม่เหมือนใครจึงเป็นกุญแจสําคัญของความสําเร็จในยุค AI นี้ |
|
การเผชิญกับความท้าทายและสร้างความเชื่อมั่นในตัวเอง |
Sam Altman เล่าถึงช่วงเวลาที่ถูกวิจารณ์และได้รับอีเมลแรงๆ จาก Elon Musk ที่บอกว่า GPT-1 เป็น “ของขยะ” และจะไม่ประสบความสําเร็จ ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่ทําให้เขาเริ่มสงสัยในตัวเองและโครงการ |
อย่างไรก็ตาม สิ่งที่สําคัญคือการมีความเชื่อมั่นและความมุ่งมั่นที่จะเดินหน้าต่อไป แม้จะถูกวิจารณ์หรือเผชิญกับความล้มเหลวก็ตาม เพราะความสําเร็จในเทคโนโลยีล้ําสมัยไม่เคยมาอย่างง่ายดาย |
เขายังเน้นย้ําว่าการบริหารองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องตัดสินใจในเรื่องต่างๆ พร้อมกัน และต้องเผชิญกับคู่แข่งจํานวนมาก เป็นสิ่งที่ท้าทายมากกว่าที่คิด และต้องอาศัยการบริหารจัดการที่ยอดเยี่ยมและความสามารถในการสลับโฟกัสอย่างรวดเร็ว |
|
ปีแห่ง AI Agents: การเปลี่ยนแปลงของเวิร์กโฟลว์และงานในอนาคต |
ปีนี้ถูกเรียกว่าเป็น “ปีของ AI Agents” ซึ่งหมายถึงระบบ AI ที่ไม่ใช่แค่ตอบคําถาม แต่สามารถรับงานและทํางานแทนมนุษย์ในช่วงเวลาสั้นๆ ได้ เช่น การเขียนโค้ด การวิจัย หรือการสร้างข้อเสนอ |
ตัวอย่างเช่น Codex และ Code Interpreter ที่ช่วยให้ AI สามารถทํางานตามคําสั่งที่ซับซ้อนได้ และส่งผลให้หลายงานที่เคยต้องใช้มนุษย์ทําหน้าเครื่องคอมพิวเตอร์ในช่วงเวลาที่จํากัด จะถูกแทนที่ด้วย AI ที่ทํางานแบบอัตโนมัติได้ |
นี่คือการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งในวิธีที่มนุษย์และคอมพิวเตอร์ปฏิสัมพันธ์กัน ที่จะทําให้งานที่ซ้ําซ้อนและใช้เวลานานลดลง และเปิดโอกาสให้มนุษย์ได้ทํางานที่มีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น |
อนาคตของอินเทอร์เฟซมนุษย์-คอมพิวเตอร์: การละลายของขอบเขตเครื่องมือ |
ในมุมมองของ Sam Altman สิ่งที่วิทยาศาสตร์นิยายทํานายไว้ถูกต้องคือ “อินเทอร์เฟซจะละลายไป” หรือพูดง่ายๆ คือ เราจะไม่รู้สึกว่าใช้อุปกรณ์คอมพิวเตอร์อีกต่อไป เพราะ AI จะทํางานแทนและช่วยเหลืออย่างเต็มที่โดยไม่ต้องรบกวนหรือขัดจังหวะ |
ตัวอย่างเช่น อินเทอร์เฟซเสียงในปัจจุบันยังไม่สมบูรณ์แบบ แต่ในอนาคตถ้าสามารถสั่งงาน AI ให้ทํางานแทนได้โดยที่เราไม่ต้องยุ่งเกี่ยวมาก มันจะกลายเป็นผู้ช่วยส่วนตัวที่แท้จริง |
Sam ยังเล่าว่าการใช้โทรศัพท์ในปัจจุบันเหมือนเดินอยู่กลาง Times Square ที่เต็มไปด้วยเสียงแจ้งเตือนและสิ่งรบกวน ซึ่งเป็นสิ่งที่ทําให้เครียดและไม่สะดวก |
อนาคตของอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์จะเปิดโอกาสให้เรามีชีวิตที่เรียบง่ายขึ้น โดยที่ AI จะตัดสินใจแทนเราในเรื่องที่ไม่สําคัญและแจ้งเตือนเฉพาะเมื่อจําเป็นจริงๆ |
|
การเลือกคนเข้าทีมและบทเรียนจากการบริหาร OpenAI |
การหาคนเก่งที่มีความกระตือรือร้นและสามารถทํางานร่วมกันได้ดี เป็นปัจจัยสําคัญที่ทําให้ทีมประสบความสําเร็จ Sam Altman แนะนําให้เลือกคนที่ “smart, driven, curious, self-motivated, hardworking” และมีประวัติการทํางานที่แสดงถึงความสามารถในการแก้ปัญหาและสร้างผลงานจริง มากกว่าการดูชื่อเสียงหรือประสบการณ์ระดับสูง |
เขายังพูดถึงคําแนะนําของ Paul Buchheit ว่า “hire for slope, not y-intercept” หรือ “จ้างคนที่มีแนวโน้มเติบโตมากกว่าคนที่เริ่มต้นดีแต่ไม่พัฒนา” ซึ่งเป็นแนวคิดที่ช่วยให้ทีมมีความยืดหยุ่นและเติบโตได้ในระยะยาว |
ในฐานะ CEO ของ OpenAI Sam ยอมรับว่าการบริหารองค์กรที่มีงานและความท้าทายหลากหลายพร้อมกันเป็นเรื่องยากมาก และต้องอาศัยการจัดการที่ดีและความสามารถในการสลับบริบทของงานอย่างรวดเร็ว |
|
AI เพื่อวิทยาศาสตร์: ความหวังสําหรับอนาคตที่ยั่งยืน |
เมื่อมองไปข้างหน้า 10-20 ปี Sam Altman เชื่อมั่นว่า AI จะก้าวสู่ระดับที่เรียกว่า “superintelligence” หรือปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถเหนือมนุษย์อย่างมหาศาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านวิทยาศาสตร์ |
เขาเน้นว่า “การค้นพบวิทยาศาสตร์ใหม่ๆ” เป็นหัวใจของการเติบโตทางเศรษฐกิจและคุณภาพชีวิตที่ยั่งยืน และการใช้ AI เพื่อเร่งกระบวนการค้นคว้าวิจัยจะนําไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่และรวดเร็ว |
ความสัมพันธ์ระหว่างพลังงานและ AI ก็เป็นสิ่งที่ Sam ให้ความสําคัญ โดยยอมรับว่าในช่วงแรกคิดว่า AI และพลังงานเป็นเรื่องแยกกัน แต่ในที่สุดก็เห็นว่าพลังงานจะเป็นข้อจํากัดสําคัญของการพัฒนา AI |
การสร้างพลังงานที่เพียงพอและสะอาดจึงเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ต้องแก้ไขควบคู่ไปกับการพัฒนา AI เพื่อให้เกิดความก้าวหน้าที่ยั่งยืน |
|
บทสรุปจาก Insiderly |
การสนทนากับ Sam Altman เปิดเผยภาพอนาคตของ AI ที่ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องของภารกิจ ความกล้าหาญ ความเชื่อมั่นในตัวเอง และการสร้างทีมที่แข็งแกร่งพร้อมมุ่งมั่นสู่เป้าหมายที่ยิ่งใหญ่ |
OpenAI เป็นตัวอย่างชัดเจนของการเริ่มต้นจากความไม่แน่นอนและความท้าทายที่ดูเหมือนเป็นไปไม่ได้ แต่ด้วยความมุ่งมั่นและการโฟกัสที่ภารกิจ สามารถสร้างเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงโลกได้จริง |
ในยุคที่ AI กําลังพัฒนาสู่ระดับ superintelligence สิ่งที่เราควรให้ความสําคัญไม่ใช่แค่ความก้าวหน้าทางเทคนิค แต่เป็นการสร้างระบบนิเวศน์ที่รองรับการใช้งาน AI อย่างยั่งยืน การพัฒนาพลังงานสะอาด และการเตรียมความพร้อมทางสังคมเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ |
สําหรับผู้ที่กําลังมองหาโอกาสในการสร้างสตาร์ทอัพหรือพัฒนานวัตกรรม AI สิ่งสําคัญคือการเลือกภารกิจที่แตกต่างและมีความหมาย ต่อยอดด้วยทีมงานที่มีความสามารถและความมุ่งมั่น พร้อมรับมือกับความไม่แน่นอนและความท้าทายด้วยความเชื่อมั่นและความอดทน |
โลกของ AI กําลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และนี่คือช่วงเวลาที่ดีที่สุดในการเป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอนาคตที่เต็มไปด้วยโอกาสและศักยภาพอันมหาศาล |
คําศัพท์เฉพาะทางที่น่าสนใจ |
AGI (Artificial General Intelligence): ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปที่มีความสามารถเทียบเท่าหรือเหนือกว่ามนุษย์ในทุกด้าน Scaling laws: กฎที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างขนาดของโมเดล AI กับประสิทธิภาพการทํางาน Memory (ในบริบท AI): ความสามารถของโมเดลในการจดจําและเรียนรู้จากข้อมูลของผู้ใช้ในระยะยาว Multimodal model: โมเดลที่สามารถประมวลผลข้อมูลหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง Agent Infrastructure: โครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้ AI สามารถทํางานแทนมนุษย์ในงานเฉพาะอย่างอัตโนมัติ Codex: โมเดล AI ที่ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยในการเขียนโค้ดโปรแกรม Just-in-time software: ซอฟต์แวร์ที่ถูกสร้างขึ้นในเวลาที่ต้องการใช้งานจริง ไม่ใช่เขียนล่วงหน้า
|
|
Source : |
|