Мне постоянно говорят, что свод правил голоса не нужен: покажи модели опубликованное и дай ей вывести голос самой. Я отдал claude-opus-5 8 из своих 11 английских эссе и попросил написать свод. За 5 прогонов она написала 92 записи, из них моих 2. Все 16 проверок дают 0 на 12587 словах опубликованной прозы, а у 6 из них 0 и в базах сравнения, то есть искать там было нечего.
Я вынул дашборд из этой машины через 2 дня и 22 часа после того, как она его написала. Сколько ещё ушло тем же путём, я ни разу не считал. 508 коммитов спустя: 57.4% слов кода нет, из них 85.0% ушли одним коммитом. Первые 5 файлов по ширине сплетения это те самые 5, что снял тот коммит.
26 публичных репозиториев и 510 моих коммитов. Оценка часового пояса по часам, в которые эти коммиты сделаны, даёт единственный чистый минимум на +1. В 422 объектах из 510 записано +03:00. Чем больше меток времени, тем увереннее неверный ответ. А смещение, ради которого я поднял 26 клонов, лежит в одном GET без логина.
Два телефона, один лес, час двадцать. Один в кармане, другой в носке на ошейнике. GPS раз в секунду. Зум прошёл 5,42 км, я — 4,09. Но интереснее оказалось не то, насколько больше, а почему: медианная скорость у нас почти одинаковая, вся разница сидит в хвостах распределения.
Мне хотелось всё небо с Проксимы Центавра, построенное по каталогу. В Gaia DR3 нет 7 самых ярких звёзд ближе 10 парсеков, поэтому небо взято из Hipparcos 2007, а расстояние до Проксимы из Gaia. С каталожными параллаксами альфа Центавра B улетает на 70 градусов от A. Солнце это звезда 0,38 в Кассиопее, медианная звезда сдвигается на 0,50 градуса, Сириус на 27, в Орион.
Я прошёл краулером первые 1000 доменов списка Tranco, чтобы узнать, сколько сайтов отдают source maps с исходным кодом внутри sourcesContent. Карту с исходным текстом отдали 87. После ручного разбора свой код отдают 55, среди них GitHub, Atlassian и Trello, а 19 текут только через чужой встроенный скрипт.
Я посчитал, сколько сайтов в обходе HTTP Archive грузят сторонний скрипт, чьё описание в Wappalyzer заявляет об ИИ или машинном обучении. В ноябре 2022 года это от 0,22% до 0,72% мобильных origins. Почти половина приходится на 2 поставщиков, Ezoic и Dynatrace. Рост за год дали новые записи каталога: доля технологий, которые определялись уже в январе, снизилась с 0,58% до 0,54%.
Самый простой живой транскрайбер на Whisper режет поток на куски по 5 секунд и отдаёт каждый в transcribe(). На 19 минутах чтения вслух из LibriSpeech Whisper base на коммите от 9 декабря дал 5,79% неверных слов на целом файле и 14,89% на кусках, при вчетверо большем счёте. Длинные куски помогают ценой задержки, прошлый текст в подсказке почти не помог. Рез в самом тихом месте между 4 и 6 секундами дал 10,01%. Даже куски по 30 секунд хуже файла, потому что transcribe() уже не может вернуться к разрезанному слову.
Я взял 4362 пакета npm с миллионом скачиваний в неделю на конец 2022 года и посчитал, кто может их публиковать, кто просит денег и сколько денег видно публично. 47% скачиваний дают пакеты с 1 мейнтейнером, денег просят 19% пакетов, а мой список слов нашёл только 13 README, где говорится о людях. Open Collective показывает 1,65 миллиона долларов за 2022 год, 16 на миллион скачиваний. 53% из них ушли 5 коллективам.
В январе автор colors и faker сломал оба пакета. Я запустил оставшийся код, включая тарбол 1.4.2 из Wayback Machine, на 9 топовых пакетах npm, которые зависели от colors. С 1.4.2 зависли бы 7 из них, большинство отреагировало за 5 дней. Но в декабре оба имени всё ещё у автора и большая часть скачиваний идёт туда же.
Я написал выдуманный разговор с 11 приватными пунктами, записал его в виде заметок и прогнал устную версию через espeak-ng, MBROLA и Whisper base и small. В заметке gitleaks 8.15.2 нашёл ключ AWS и пароль. Вместе с Presidio 2.2.31 инструменты поймали 7 из 11 пунктов. На 4 расшифровках сканеры секретов не нашли ничего. Whisper сломал почти всё, у чего есть форма. Код от двери, код от банка, больную спину и зарплату он сохранил, а их не отметил ни один инструмент ни в одном документе.
Я взял по 2 часа каждого дня GH Archive за 2021 и 2022 годы и посчитал новые репозитории GitHub, у которых имя или описание про ИИ. Среди репозиториев с описанием это 1,36% в 2021 году и 1,44% в 2022, то есть скачка нет. Изменились звёзды: генеративные репозитории выросли с 0,10% всех звёзд в 2021 году до 3,07% в декабре 2022.