Artemis II среди прочего выполнила важную миссию и подарила нам новые обои, но как же повезло астронавтам, которые это видели своими глазами...

CEO Palantir Алекс Карп — доктор философии Франкфуртского университета и выпускник Стэнфорда — решил публично похоронить собратьев по образованию и заявил, что ИИ в принципе уничтожит гуманитарные профессии.

Тезис у него простой — общие знания без специализации больше не продаются: «Ты учился в элитном университете на философском. Штож, надеюсь, у тебя есть какой-то другой навык, потому что этот будет сложно продать» — и без ложной скромности привел в качестве положительного примера самого себя.

Стоит сказать, он давно выступает с этим шлягером на разных площадках — в ноябре в интервью Axios он писал: «Если ты будущий абитуриент Йеля, у тебя высокий IQ и широкий кругозор, но нет конкретных навыков — ты в жопе».

Выживать товарищ Карп предлагает двумя способами — либо у тебя есть прикладная специальность, либо ты нейроотличный человек с каким-то полезным для бизнеса отклонением.

У него есть реальные кейсы. ИИ-система, которую Palantir сделала для армии США для обработки видео с дронов, управляется бывшим полицейским с образованием на уровне ПТУ. Просто человек, который умеет делать конкретную вещь. Также Palantir запустила стажировку для старшеклассников с шансом выйти на фултайм, и университетское образование там не предусмотрено совсем.

В то же время McKinsey, наоборот, нанимают больше гуманитариев, потому что ИИ хорошо решает линейные задачи, а им нужны люди с нестандартным мышлением. Но это не противоречит Карпу, а скорее просто два разных рынка. McKinsey готов дорого платить за редкое сочетание гибкости и экспертизы. А вот для массового сегмента всё меняется быстро и не в пользу белых воротничков.

По данным Lumina-Gallup, 47% студентов всерьёз думают о смене специальности из-за ИИ, а 16% уже сменили. Университеты уже открыто предупреждают своих студентов, что ИИ грядёт, но не учат работать рядом с ним, система образования не способна перестроиться так быстро.

И последнее, что кажется важным в этой истории. Сейчас большинство людей всё ещё восхищены тем, что умеет AI. Но по мере того, как это восхищение будет становиться привычкой — а это случится — спрос на человеческое начнёт возвращаться. Снова подорожают музыка и текст, написанные человеком, искусство с авторским бэкграундом.

Гуманитарное образование не умрёт, но перестанет быть карьерным лифтом и снова станет тем, чем было изначально — способом понимания мира и других людей. Вопрос только в том, сколько поколений мы потеряем в процессе этой трансформации.

—
Пономарь

Вдогонку вспомнилась моя любимая цитата Бернарда Шоу:

Ни один человек не может быть узким специалистом без того, чтобы не быть идиотом в широком смысле слова. Узкий специалист узнаёт всё больше о всё меньшем и так до тех пор, пока не будет знать всё ни о чём и ничего обо всём.

С одной стороны уважаемое мнение классика, а с другой — ну, мы ещё посмотрим, выдержит ли оно проверку нынешним витком технологического прогресса.

Короче, если вы пользуетесь не агентом со скиллами, а чат-интерфейсом в клоде/чатгпт/перплексити, то вот сделал для вас короткий промпт для очеловечивания ваших текстов. Его лучше вставить в кастомный промпт проекта (доступно на платных тарифах), но можно запихнуть и в системный промпт или вообще подсовывать каждый раз в новый чат (последнее не рекомендую).

Пиши по-человечески: ясно, естественно, конкретно, без типичных AI-оборотов.

Правила:
- Начинай сразу с сути, без вводных вроде «вот в чём дело», «важно отметить», «если говорить о».
- Избегай канцелярита, бизнес-жаргона и слишком гладкого «консультантского» тона.
- Не злоупотребляй усилителями и словесным мусором: «очень», «реально», «буквально», «на самом деле», «по сути», «просто», «действительно».
- Предпочитай конкретику вместо общих фраз. Не пиши «это важно», если можно назвать, что именно важно и почему.
- По возможности используй активный залог. Не прячь действующее лицо за формулировками вроде «было принято решение».
- Не строй текст на шаблонной риторике: «дело не в X, а в Y», «настоящая проблема в том, что», «что если я скажу».
- Не дроби фразы ради искусственной выразительности. Избегай нарочито рубленого ритма.
- Чередуй длину предложений, чтобы текст звучал естественно.
- Не объясняй структуру текста фразами вроде «ниже разберём», «в этой части рассмотрим», если без них можно обойтись.
- Уважай читателя: не сюсюкай, не разжёвывай очевидное, не добавляй фальшивую «дружелюбную» риторику.
- Если текст звучит слишком вылизанно, шаблонно или «по-нейросетевому», перепиши его проще и живее.

Цель:
текст должен быть ясным, плотным, естественным и звучать так, как будто его написал умный человек, а не безупречно вежливый генератор.

—
Пономарь

Google объявил, что будет наказывать за подмену кнопки «назад»

Есть такая низменная практика "back button hijacking" — когда сайт не даёт кнопке «назад» вернуться туда, откуда пришёл пользователь, а вместо этого подсовывает новые страницы с рекламой или «рекомендациями». Технически это работает через манипуляцию историей браузера. Пользователь из поиска жмёт назад — и попадает куда угодно, только не в обратно в Google.

Google говорит, что такого стало заметно больше, и с 15 июня начнёт применять санкции — ручные фильтры или автоматическое понижение в выдаче.

Примечательный нюанс в том, что часть таких скриптов приходит не от самого сайта, а от подключённых рекламных платформ. Так что формально невиновные паблишеры тоже попадают под раздачу — и теперь им придётся разобраться, что именно крутится в их рекламном стеке.

—
Пономарь

YouTube выкатил возможность скрыть шортсы после того, как два года нещадно совал их в ленту.

Функция time limit для Shorts появилась ещё в октябре прошлого года, но минимальный порог был 15 минут. Потом её завернули в родительский контроль — мол, для детей. И наконец, когда пользователи уже научились блокировать шортсы расширениями, великодушно разрешают выставить ноль.

Искать тут: Settings → Time management → Shorts feed limit → 0 минут.

P.S. не забудьте приложение обновить до последней версии.

Я большой фанат серии The Expanse (и книг, и сериала), поэтому вот вам краткая история про её авторов и как они победили Джорджа Мартина.

Тай Френк работал личным помощником Джорджа Мартина. Он вел мультимедийные проекты писателя, также занимался всякой офисной рутиной и бытовухой типа сборки новых компьютеров. Так Френк тесно познакомился с профессиональной писательской средой, а сам Мартин помогал ему разобраться в бизнес-аспектах индустрии.

Изначально Тай Френк придумал очень подробную научно-фантастическую вселенную The Expanse как концепт для многопользовательской онлайн-игры (MMO). Видеоигру создать не получилось и он адаптировал накопленный материал для ролевой настолки а-ля космической D&D. Эти игровые сессии стали невероятно популярными в местном сообществе фантастов, и так Френк смог в полной мере раскрыть потенциал созданного им мира.

В конце концов одним из игроков в настольной кампании Френка оказался писатель Дэниел Абрахам, который был настолько впечатлен проработкой мира, что предложил написать совместный роман. Авторы взяли псевдоним Джеймс С. А. Кори, образованный от их вторых имен и инициалов дочери Абрахама. Они выработали уникальный метод работы — писали главы по очереди от лица разных персонажей, а затем тщательно редактировали тексты друг друга, добиваясь единого литературного стиля.

Проект быстро превратился в полноценную медиафраншизу, которая доросла до девяти основных романов, а затем расширилась за счет повестей и других сопутствующих работ, что для современной НФ-серии уже само по себе редкость. Первая же книга «Пробуждение Левиафана» в 2012 году получила номинацию на главную фантастическую премию «Хьюго» за лучший роман. А в 2020 году весь книжный цикл забрал «Хьюго» за лучшую серию.

Успех оказался не только книжным, но и экранным. The Expanse превратилась в телесериал (с одной из величайших заставок всех времён), который шел шесть сезонов с 2015 по 2022 год, причём сами Тай Френк и Дэниел Абрахам были активно вовлечены в работу над сериалом. ТВ-адаптация получила премию «Хьюго» за финал пятого сезона, трижды номинировалась на премию «Сатурн» как лучший научно-фантастический телесериал (и выиграл одну из наград в 2021 году). Судьба сериала при этом в какой-то момент висела на волоске, но в отличие от истории «Светлячка», в критический момент его всё же спасли.

P.S. Первая книга The Expanse и пятая книга «Льда и Пламени» вышли в одном году — в 2011-м. Когда в 2021 Фрэнк и Абрахам сдали девятую и финальную книгу серии, они объявили, что выиграли пари с Мартином о том, кто закончит серию первым. Правда, потом уточнили, что это было «шуточное пари между друзьями».

Мартин за тот же период не выпустил ни одной новой книги по «Песни льда и пламени». В декабре 2024 года он признал, что уже не уверен, закончит ли две оставшиеся книги вообще.

—
Пономарь

Всё больше исследований о том, как использование ИИ в повседневных задачах влияет на умственные способности. Вот свежее нашумевшее исследование MIT выяснило, что даже 10 минут с ИИ достаточно, чтобы начать хуже решать задачи без него.

Методика исследования простая — 1200 участников решали задачи, кто с ChatGPT, кто без. Естественно, с участники помощью ИИ справлялись лучше. Но когда ИИ убирали, то использовавшая его группа начинала ошибаться чаще и бросала задачи, не закончив.

Параллельно исследователи MIT зафиксировали то, что назвали «когнитивным долгом» (термин не новый, но еще не устоявшийся) — люди, писавшие эссе через ChatGPT, не узнавали потом собственные тексты 🙂

Причина очевидна, ИИ убирает «продуктивное усилие» — ту часть решения задачи, где мозг, собственно, и обучается. После нескольких итераций ручная работа начинает казаться неоправданно долгой, и хочется снова вернуться к нейронке. Каждый отдельный запрос безобиден, накопленный эффект необратим.

Понятное дело, похожее в разное время говорили про любое технологическое новшество, взять хотя бы калькуляторы или вообще интернет. И это не повод отказаться от ИИ, а скорее повод задуматься, для каких задач его используете. Мне в голову приходит простая аналогия — хочешь накачать мышцу, не поднимай штангу домкратом. Не стоит делегировать задачи, которые хочешь уметь сам.

—
Пономарь

В Meta появился новый дашборд tokenmaxxing — инженеры соревнуются, кто сожжёт больше токенов за день. Из него строится реальный рейтинг сотрудника, который влияет на карьерные перспективы.

CEO NVIDIA Дженсен Хуанг — компании с капитализацией в 1,5 Франции или 12 Финляндий — с этим согласен: если инженер с зарплатой $500k тратит меньше $250k на токены, это он считает тревожным сигналом. То есть хороший инженер — это тот, кто сжигает ровно половину своей зарплаты на промпты. Логика железная 🙂

Линус Торвальдс в своё время говорил про тех, кто меряет эффективность строками кода: «слишком тупые, чтобы работать в tech-компании». Но это было другое время, тогда ещё не придумали метрику «токены на душу инженера».

Проблема не в самой идее смешной геймификации. Есть штука похуже для бюджетов коммпаний и называется она context bloat. То есть когда ИИ-агент подключается к любому внешнему инструменту, он получает сотни страниц инструкций, большинство из которых к задаче вообще не относятся. И чем больше контекст — тем хуже модель справляется с тем, что в нём есть. Anthropic, которая буквально зарабатывает на токенах, прямым текстом признаёт, что контекст это конечный ресурс с убывающей эффективностью.

Короче, индустрия жжет токены, качество падает, а победителем в лидерборде станет тот, кто первым догадается попросить Claude переписать «Войну и мир» на греческом.

—
Пономарь

Сегодня мы с мои дружком Клодом принесли вам крайне любопытное исследование, что именно происходит между запросом пользователя и ссылкой в ответе ChatGPT.

Авторы гордо сообщают, что они исследовали 16 851 запрос и 353 799 страниц (в такие моменты я люблю задавать своей команде вопросы вида «а почему не 16 852 и 353 800?»). Данные собирали из реального интерфейса ChatGPT, не из API. Категории от e-commerce и здоровья до SaaS, финансов и юриспруденции. Утверждается, что это крупнейший публичный датасет по AEO (GEO?) на сегодня.

Почему это исследование важно для нас, мои дорогие медиа-соратники, кто делает издания, ведёт блоги или управляет контент-командами — ChatGPT не работает как Google. Он не ранжирует — он цитирует. И логика цитирования сломала несколько базовых установок, на которых строился SEO-контент последние 10 лет.

«Полное руководство» — проигрышная ставка
Медиа годами учились писать длинные исчерпывающие материалы под высокочастотные запросы. Это работало в Google, потому что охват тем давал ссылки и позиции. В AI-поиске та же страница сигнализирует «я general, у меня нет глубины».

Страница, которая точно отвечает на один вопрос, цитируется лучше, чем та, что отвечает на пять. Редакционная стратегия «один материал — одна тема — один запрос — один фюрер» выигрывает у стратегии «ультимативный гайд».

Заголовки — теперь это и есть контент
ChatGPT оценивает страницу по структуре заголовков, не по тексту. H1 должен точно называть то, о чём вопрос. H2–H4 — структурировать ответ на главный вопрос, а не перечислять всё, что автор знает о теме.

Короче, сначала — заголовки, потом — текст, не наоборот. И да, кликбейт вида «А вы знали, что…» в AI-поиске не работает.

500–2000 слов — это не базовый минимум, это роскошный максимум
Медиа привыкли растягивать материалы под SEO: «добавьте ещё 500 слов, нам нужно 2500». Теперь каждая лишняя тысяча слов — риск размытия сигнала. Надо короче и точнее. Длинный материал оправдан только тогда, когда каждый абзац работает на один и тот же вопрос.

Авторитет домена не влияет на конкретную страницу
Forbes, NYT, The Guardian цитируются только в 32% случаев — ниже среднего по датасету. Крупный бренд не гарантирует цитирование, потому что ChatGPT оценивает страницу, а не домен. Строить авторитет домена через ссылки не работает для AI-видимости. Работает — прокачивать релевантность на уровне каждой страницы.

Обновление старого контента — самый дешёвый рычаг
Пик цитируемости — 30–89 дней с публикации или последнего обновления. Контент-команды, у которых есть библиотека старых материалов, сидят на готовом ресурсе. Цикл обновлений с переработкой заголовков под текущие запросы — дешевле создания нового, и напрямую попадает в зону максимальной цитируемости.

Микроразметка — технический мастхэв (который все откладывают)
Даёт +6,5 п.п. к цитируемости. Независимо от длины и заголовков. FAQPage, BreadcrumbList и Organization — три типа с наибольшим эффектом. Большинство редакций либо не имеют JSON-LD вообще, либо настроили его один раз и забыли. Это одно из немногих мест, где техничка даёт измеримый и воспроизводимый результат.

Экспертный уровень письма — важный фильтр
Журналист, который упрощает материал «для широкой аудитории», проигрывает специализированному изданию с той же темой. Нейронка сама, если что, перескажет попроще. Для медиа с экспертными нишами — финансы, право, здоровье, технологии — это хорошая новость. Писать как эксперт выгоднее, чем писать как популяризатор.

А вообще прочитайте само исследование, ну или скормите вашим ИИ-дружкам. Очень, очень занятное чтиво.
—
Пономарь

Причина №59, почему я перестал постить про каждую новую модель (на картинке новый deepseek v4)

via @aigencyworks

Австралия придумала изящный способ заставить Meta (экстремисты проклятые), Google и TikTok платить за новости — либо договаривайтесь с местными редакциями напрямую, либо отдайте 2,25% австралийской выручки государству. Если договорились — скидка до 1,5%.

Предыдущая версия закона провалилась, так как Meta просто убрала новости из ленты и ничего не заплатила. Новый вариант закрывает эту лазейку — убрать контент больше не сработает, платить придётся в любом случае. Интересно, что ИИ-платформы этот закон пока обходит стороной, но это, очевидно, вопрос времени.

Что-то там у них в Австралии странное раз за разом происходит.

—
Пономарь

Стэнфорд, Imperial College и Internet Archive проверили, что ИИ на самом деле делает с интернетом. Исследовали 33 месяца данных из Wayback Machine, и уже 35% новых сайтов оказались сгенерированными. До запуска ChatGPT в 2022 было буквально ноль, что кажется очевидным, но не стоит забывать, что нейросети существовали и до него.

Заодно проверили несколько расхожих страхов и подтвердилось только два из них.

Первый — семантическое обеднение. AI-тексты используют одни и те же конструкции, паттерны, словарь. Разнообразие живого языка исчезает, уступая усреднённой норме.

Второй — позитивизация. Интернет становится навязчиво бодрым. ИИ избегает конфликта, неудобных формулировок, интонационной сложности. Тон выравнивается в сторону «всё окей, ты молодец».

Не подтвердился рост дезинформации и фейков. Авторы оговариваются, возможно, растут просто непроверяемые утверждения, для которых нет инструментов фактчекинга, но измеримой деградации правдивости не зафиксировано.

Также не зафиксировали сужение точек зрения, разнообразие мнений пока держится.

Исчезновение ссылок на источники — тоже нет, ИИ цитирует не хуже людей.

Авторы приходят к выводу, что проблема не в том, что ИИ врёт или скрывает источники, а в том, что он слишком послушный и приятный. Интернет, написанный существами без точки зрения и позиции — место скучное и пустое.

—
Пономарь

Эх РБК, РБК...

коротко о ситуации на рынке труда

Не самое свежее, но любопытное исследование доказывает, что человек работает ИИ-детектором лучше любого сервиса.

Исследователи дали 300 статей на проверку людям и AI-детекторам, часть статей в выборке были настоящие, из NYT и Scientific American, а часть сгенерированные GPT-4o (помним, скорбим), Claude 3.5 Sonnet и o1-Pro, в том числе с перефразированием и «гуманизацией».

Результат весьма впечатляющий — пять редакторов, которые сами постоянно используют LLM для написания текстов, ошиблись в одной (!) статье из трёхсот. Им не понадобилось какое-то специальное обучение, хватило собственной насмотренности.

Эксперты замечают характерные для ИИ слова, шаблонные вводные словосочетания и выводы, фейковые цитаты вымышленных экспертов, отсутствие стилистических шероховатостей.

При этом опенсорсные детекторы вроде Binoculars и Fast-DetectGPT на гуманизированных текстах o1-Pro показали точность 6,7% и 23,3% соответственно. А люди — 100% 🙂

А вот люди, которые LLM не пользуются, сработали в исследовании на уровне подбрасывания монетки — путали «сложные слова» с признаком AI и считали грамматические ошибки маркером машины (хотя тут, конечно же, наоборот).

Короче, лучший детектор нейросетевого текста — человек, который сам каждый день пишет с нейросетью, и я готов лично подписаться под этим выводом.

Но если честно, иногда хочется развидеть растущий вокруг нейрослоп. Ну или хотя бы немного с ним побороться.

—
Пономарь

Расцвет и падение Лунного заповедника Ask Jeeves

В 1996 году предприниматель Гаррет Грюнер и программист Дэвид Уортен из Беркли придумал поисковик, в котором не нужно подбирать ключевые слова — достаточно задать вопрос нормальным человеческим языком. Маскотом выбрали дворецкого Дживса (отсылка к персонажу романов Вудхауса).

Идея взлетела — пока AltaVista и Lycos требовали от пользователя формулирования запросов на уровне, близком к языка программирования, Ask Jeeves предлагал просто поговорить.

Короче, это был первый промпт-инжиниринг в истории — только вместо нейросети на другом конце сидели живые редакторы, вручную составлявшие библиотеку «капсул знаний».

В 1999 году сайт обрабатывал 2 миллиона запросов в день. IPO на Nasdaq в июле того же года стало третьим по успешности на тот мемент дебютом в истории фондового рынка, а на пике цена акций доходила до $190 за штуку. При этом за предыдущий год компания заработала меньше миллиона долларов, а убыток был больше 4 миллионов. Но кого это волновало в 1999.

Представители Вудхауса, кстати, были не в восторге от растущей популярности Дживса и угрожал исками за несанкционированное использование образа, но дело урегулировали миром в 2000.

А потом пузырь лопнул. Акции упали с $190 до $0.86. Убытки к 2001 году достигли $675 миллионов. CEO ушёл, ключевые сотрудники разбежались. Компания тогда вообще выжила чудом благодаря своевременной покупке технологии Teoma, которая ранжировала результаты по «авторитетности», а не по популярности. К 2004 году 70% выручки давало партнёрство с Google. Парадокс — убийца кормил жертву.

В 2005 году медиамагнат Барри Диллер купил Ask Jeeves за $1,85 миллиарда, присоединив к портфелю с Expedia, Ticketmaster и Match.com. Первым делом, конечно, убрал маскота дворецкого.

Компанию переименовали в Ask.com и попытались конкурировать с Google в общем поиске, но было уже поздно. Через пять лет, в 2010, на конференции TechCrunch Disrupt тот же Диллер публично признал, что Ask.com неконкурентоспособен и не представляет ценности в его портфеле.

В том же году компания уволила 130 инженеров, закрыла собственный поисковый краулер и отдала поиск на аутсорс. Казалось бы, тут бы ей и помереть, но нет. Ask.com нашёл второе дыхание в самом неожиданном месте — в тулбарах. Помните эпоху инсталлеров, когда нужно было судорожно снимать галочки, иначе браузер внезапно обзаводился панелью Ask (привет, Яндекс). Тулбар менял поисковик по умолчанию, подсовывал рекламу, а удалить его было отдельным квестом.

В 2015 году Microsoft официально классифицировал старые версии Ask Toolbar как «нежелательное ПО высокой степени угрозы» и начал автоматически их удалять. Через год хакеры дважды за два месяца взломали механизм обновления тулбара и раздавали через него трояны. Поисковик, который начинал как вежливый дворецкий, закончил как назойливый паразит в чужом браузере.

Последние годы Ask.com тихо существовал как Q&A-сервис на аутсорсном движке, о котором вспоминали в основном ностальгирующие американские миллениалы и школьники, у которых в компьютерном классе почему-то был заблокирован Google, но не Ask.

1 мая 2026 года владелец официально закрыл Ask.com. На главной повесили прощальное сообщение, в котором есть прекрасная фраза — «Каждый великий поиск должен когда-нибудь закончиться». Так закончились тридцать лет пути — от 190 долл. за акцию до простой страницы с некрологом.

Ирония в том, что идея из 1996 года — поисковик, с которым можно разговаривать — оказалась абсолютно правильной. Просто на тридцать лет раньше технологий, которые могли бы её хорошо реализовать. Сегодня ровно тем же самым занимаются ChatGPT, Perplexity и вся остальная нейронная рать. Дживс просто родился не в ту эпоху.

—
Пономарь

Телеграм услышал мольбы админов каналов и наконец выкатил фичу для борьбы со спам-реакциями.

Wired рассказывает историю завирусившейся ChatGPT фразы «я надёжно тебя поймаю» (稳稳接住你), ставшей узнаваемым мемом среди китайских пользователей.

Она вылезает в ответе нейронки независимо от задачи пользователя. Неважно, просит он помочь с математикой, написать код или сгенерировать картинку.

Wired разбирает само явление и его причины. Дословный перевод звучит вроде нормально, но для носителей китайского звучит приторно и неуместно. Иногда модель ещё добавляет кринжа фразой «я здесь, я не убегу, не спрячусь, не уклонюсь — я надёжно тебя поймаю».

Это не единственный подобный странный тик. В статье также упоминается, что выдача ChatGPT на китайском периодически роняет «砍一刀» (кань и дао) — самую узнаваемую маркетинговую кричалку Pinduoduo.

Эффект, когда ИИ зацепился за фразу и долбит её на повторе, эксперты называют mode collapse, это побочный эффект сбоя механизма обратной связи на этапе пост-тренировки модели. Цитируя статью — «мы не умеем сказать модели, что фраза хорошая, но если использовать её десять раз подряд — она перестаёт быть хорошей».

Wired даёт два объяснения, почему ChatGPT зацепился именно это словосочетание. Первое — рассинхрон перевода. По-английски «I've got you» — это лёгкое разговорное «понял» или «я с тобой / прикрою». Механический прямой перевод на китайский превращает это в слащавое «надёжно тебя поймаю». Западные LLM тренируются в основном на англоязычных корпусах текстов, поэтому сгенерированный ими китайский копирует английское использование предлогов и структуру предложений — стилистика получается тяжеловесной.

Второе — склонность угождать. Глагол 接 («поймать») в китайском изначально пришёл из лексикона психологов и означал «дать пространство» чужим эмоциям. В последние годы он просочился в обыденную речь через поп-психологию. Статья Anthropic 2023 года про заискивание перед пользователем подтверждает, что тяга моделей нравиться пользователю растёт из RLHF (обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи), где аннотаторы предпочитают приятные ответы, и модель раз за разом получает награду за них. В свежем посте OpenAI с объяснением, почему GPT-5.5 не должна говорить про гоблинов, авторы тоже признают — даже крохотный сигнал награды может раскрутиться в неконтролируемый снежный ком.

Это не уникальная особенность ChatGPT. В последнее время китайские пользователи отмечают, что новые версии Claude и DeepSeek тоже начинают употреблять «я надёжно тебя поймаю». Либо они тренируются на схожих данных, либо модели дистиллируются друг из друга — короче, этот мем в ближайшее время никуда не денется.

—
Пономарь

«Это не просто тренд, это сигнал»

Набившую оскомину конструкцию нашли в 208 корпоративных документах за 2025 год — против 49 в 2023 и 100 в 2024. Узнаваемый голос ChatGPT теперь живёт в письмах акционерам от Progressive, Cisco, Microsoft, Coca-Cola и десятков других.

Причины на поверхности — пиарщики прогоняют черновики через нейросеть «для ясности», получают усреднённый текст и пихают его в письма за подписью CEO.

Интересно тут другое. Инвесторы теперь читают такой текст как ред флаг — если у компании нет своего языка для разговора с акционерами, скорее всего, нет и ясного мнения по ситуации. А ведь доверие акционеров штука не самая последняя.

—
Пономарь