dxdt.blog: занимательный интернет-журнал

Пишут про “проценты редактирования текстов, сгенерированных ИИ”, которые студенты сдают в качестве собственной, студенческой работы:

Согласно опросу ВШЭ среди студентов десяти топовых российских вузов, подавляющее большинство студентов — 82% — перед сдачей перепроверяют тексты, сгенерированные ИИ. Четверть опрошенных респондентов рассказали, что вносят в такие тексты менее 25% правок. Примерно треть респондентов сообщили, что исправляют от 26% до 50% сгенерированного ответа с учебным материалом. Также 17% принявших в опросе студентов уточнили, что переделывали от 51% до 75% текста. Наконец, более 75% правок вносит каждый десятый учащийся, а 17% респондентов затруднились ответить.

К сожалению, не поясняется, что означают утверждения “вносят менее 25% правок” и “исправляют от 26% до 50% […] ответа” (как вообще можно определить процент внесённых правок?), но делается общий вывод, что, мол, это хорошо. Предположим, проценты означают долю слов, заменённых редактором. Как тогда можно интерпретировать эти результаты?

С одной стороны, хорошо то, что, судя по тенденции, скоро преподаватели смогут перейти к обучению непосредственно LLM, без промежуточного студента. Это гораздо эффективнее. Преподаватель, не сомневайтесь, может лучше обучать LLM напрямую. Результат обучения более компактен, его проще исправить и проще “вывести на рынок”, пусть и в бета-версии.

С другой стороны, интересно было бы понимать, что же есть цель обучения и постановки учебных заданий, ответом на которые является текст, сгенерированный ИИ. Если цель – получение самого текста преподавателем, тогда, опять же, преподавателю лучше прямо направить запрос в ИИ/LLM. Не нужно плагать, что преподаватели не умеют составлять такие запросы. Умеют. “Как минимум, я написал те книги, на текстах которых эти LLM обучали”.

Если целью является процесс правки текста студентом, то, наверное, имеет смысл в качестве задания выдавать сразу текст, подлежащий правке. (И такое нередко случается на профильных специальностях.) Если цель – процесс отправки запроса в ИИ/LLM студентом, то это тематика для довольно узкого круга специальностей.

Наконец, если целью, – внезапно, – является обучение процессу поиска решения задачи и оформления этого решения, то тогда ИИ/LLM тут не помогает. Конечно, ИИ/LLM тут может быть использована для ускорения достижения формального признака выполнения задания, вот только тогда сам целевой процесс обучения остаётся за бортом. Но такова реальность. Нет смысла спорить с тем, что LLM уже оказывают огромное влияние не только на результаты обучения в вузах, но и на управление вполне себе действующими компаниями. Дело, собственно, в шляпе.

Беспроводной телефон, использующий свет (солнечный) в качестве носителя сигнала, а нехитрую систему зеркал – в качестве модулирующей схемы. Из 1880 года, тоже от Белла. См. иллюстрацию.

Это амплитудная модуляция, наводимая колебаниями зеркала в микрофоне. На стороне приёмника – используется фоточувствительный элемент, переводящий колебания интенсивности светового луча в звук динамика. В статье на Hackaday (англ.) пишут, что действие схемы удалось воспроизвести на практике, но с использованием современных лазера и фоторезистора (там же, в статье, и ссылка на видео).

Вообще, по сравнению с радиотелефоном, такая схема заметно лучше защищена от утечек, поскольку световой луч сконцентрирован. Это тем более касается лазера. Лучше ли защита от помех – это вопрос посложнее. Если используется солнечный свет, то в пасмурный день телефон вообще не работает. Кстати, можно взять специальные свечи, в качестве источника яркого света, попутно получив “Гиперболоид” им. инженера Гарина.

При этом, когда телефон действует, помеху в виде дыма поставить просто, но нужно, чтобы дымовая завеса либо оказалась строго между передатчиком и приёмником, либо накрыла тенью солнечный вход передатчика. Засвет приёмника – да, можно проводить из любой точки, где есть прямая видимость, но нужно тоже использовать хорошо сфокусированный луч, и помеха-засвет легко блокируется постановкой контрпомехи – небольшой шторки. Так что, в некоторых моментах, помехозащищённость получше, чем у радио.

Конечно, нельзя сказать, что и учтеки исключены, и помехи не сработают. Что касается утечек, то принимать можно какие-нибудь блики, возникающие при работе передатчика. Впрочем, для 1880 года это довольно сложно – слишком высокая чувствительность потребуется.

Скопирую сюда своё сообщение с “Хабра”:

В связи с интенсивным сокращением максимального срока действия TLS-сертификатов (пока что обещают 47 дней, но для всех и к 2030 году), коллеги саркастически поинтересовались, можно ли сделать так, чтобы сертификат выписывался на каждый TLS-запрос. Шутки – шутками, но сделать-то можно. И даже не требуется переделывать протокол TLS – есть готовое решение.

Если внимательно посмотреть на алгоритм TLS-хендшейка, то окажется, что секретный ключ, соответствующий открытому ключу из серверного сертификата, требуется там только один раз – для формирования подписи в сообщении CertificateVerify. Соответственно, секретного ключа от сертификата вообще может не быть на сервере, а сервер будет обращаться к некоторому подписывающему узлу, у которого этот ключ есть и который подтвердит TLS-сессию, подписав значение для CertificateVerify. Это вовсе не теоретическое рассуждение, именно так делается на практике, когда входящие соединения принимает прокси-провайдер (CDN, обычно), но передавать этому провайдеру секретные ключи от сертификатов для своих доменов клиент не желает. Первыми в промышленных масштабах такую услугу сделали в Cloudflare, более десяти лет назад. Называется Keyless SSL.

Так что, вместо возни с автоматическим перевыпуском суперкоротких сертификатов, центральный сервис может выдавать квитанции доступа на каждую TLS-сессию. Естественно, TLS-сертифкат сервера должен быть предъявлен раньше, чем отправлено сообщение с подписью CertificateVerify. Однако эти сообщения в TLS передаются сервером одной серией, поэтому, в процессе создания TLS-сессии, сервер сможет сразу же получить от центрального узла и сгенерированный только что сертификат, и соответствующую подпись, собрать это всё вместе и отправить клиенту.

Сертификат, таким образом, окончательно превратится в безотзывный тикет доступа, мгновенного действия, а сервер будет привязан к центральному провайдеру (можно совместить с крупными CDN, у которых и так есть собственные хорошо известные УЦ). Проверку совпадения подписей, серверной и на сертификате, будет всё так же проводить браузер (речь, напомню, про веб). В браузере ничего не нужно переделывать совсем: если сервер не смог предъявить корректную подпись в CertificateVerify – TLS-сессия браузером установлена не будет.

Это, если что, была минутка технологического юмора. Но вот то, что развитие инфраструктуры TLS-сертификатов в вебе движется в сторону тикетов доступа (или, скорее, квитанций) – отрицать всё сложнее.

Комапния “Яндекс” пишет, что “поиск Яндекса” научился объяснять “решение математических задач из старшей школы”. Конечно, при помощи нейросетей. Цитата:

Например, он [“Поиск”] может рассказать ход решения показательных и несложных тригонометрических уравнений, а также найти предел функции.
[…]
Яндекс обучил её [нейросеть] на одном миллионе примеров заданий для старшеклассников. Это позволило добиться точности ответов в решении задач в 90% случаев.

Какой ещё “точности” ответов в 90% случаев удалось добиться – в новости не объясняют. Вообще, рутинные “показательные и несложные тригонометрические уравнения” старшей школы, если они корректно составлены, можно точно, с объяснениями решать автоматически при помощи системы компьютерной алгебры (пример, как в иллюстрации к новости), без всяких этих “процентов случаев”.

Для условий задач, составленных с ненамеренными ошибками – часто можно точно обнаружить ошибку, тоже системой компьютерной алгебры (но, понятно, не всегда: если условие испортить специально, то можно построить неразрешимый для компьютера случай). И тем не менее, там все символьные операции алгоритмизируются точно, пусть и не самым тривиальным методом. Так что не требуется угадывание описания процесса поиска ответа при помощи синонимайзера, который не так давно утверждал, что “число делится на 2 и на 11, а значит, делится и на 3”. Да ещё и с какой-то точностью ответов – “в 90% случаев”. Конечно, можно сказать, что 10% случаев – это и есть некорректно составленные задачи, но это будет выдумка, потому что тогда система должна была бы сказать, что задача некорректная, а не выводить неверное решение.

Теперь уже обсуждают, что LLM работают на “уровне PhD”. Задал ChatGPT-4o вопрос про цикл с переключением состояния вывода GPIO микроконтроллера PIC12F675 – какая, мол, будет картинка на осциллографе? Вообще, на мой взгляд, это хорошая задача для студентов профильных специальностей. ChatGPT, понятно, расписало всё подробно, многими умными словами со ссылками на спецификации. Неверно, конечно. Но про меандр догадалось (square wave, сигнал прямоугольной формы, – это меандр и есть). А на просьбу нарисовать, всё же, что же будет на осциллографе, выдало такую вот художественную картинку с комментарием – см. скриншот:

Возможно, если отстранённо подумать про преобразование Фурье, то эти “волновые пакеты” могут относиться к меандру, но всё же больше всего это похоже на шутку. Да там и смайлик в конце поставлен.

(Обратите внимание, как там удачно склеено 250 kHz и 50% на картинке.)

Всё ж, оказался очень открытым сервис LLM/AI DeepSeek – регистрация требовалась только для веб-интерфейса чата, а так-то все базы, похоже, были открыты, как говорится, “без SMS”. Цитата из сообщения OpenNET:

В ходе изучения публично доступных поддоменов deepseek.com исследователи обратили внимание на хосты оoauth2callback.deepseek.com и dev.deepseek.com, на сетевых портах 9000 и 8123 которых находился сервис хранения, основанный на СУБД ClickHouse. Сетевой порт 9000 использовался для подключения приложений, а через порт 8123 предоставлялся web-интерфейс, дающий возможность отправить любой SQL-запрос.

Выставленные настройки СУБД предоставляли полный контроль над операциями в БД, при доступе без прохождения аутентификации. По мнению исследователей, имеющегося доступа было достаточно для организации атаки, не ограничивающейся СУБД и позволяющей получить привилегированный доступ к инфраструктуре DeepSeek.

Пример из серии про неявные преобразования и компьютерную алгебру. Табличный процессор Google Spreadsheets в браузере, скриншот:

То есть, написана формула “-3^2”, но в ячейке получаем значение 9, что не обязательно-то верно, как ни странно. Почему? Вообще говоря, в этой формуле неявно подразумевается следующее выражение: -1*3^2. Так как операция возведения в степень имеет более высокий приоритет, чем умножение, должно получиться -9. Если в том же приложении Google так и написать, с минусом и единицей, то получим верный ответ: -9. С другой стороны, может оказаться, что подразумевается использование операции взятия обратного по сложению, обозначаемой знаком “минус”, и она имеет приоритет выше возведения в степень. Ну или это просто “минус три” написано, то есть, (-3)^2. Поэтому, скажем, Gnumeric – тоже выводит 9, но при этом автоматом дописывает в формулу скобки вокруг -3.

(Пример попался в Telegram-канале Бориса Трушина.)

Все крупнейшие СМИ написали, что с климатом на планете Земля всё становится хуже, а “2024 год стал самым жарким”, потому что “показатель разности” средней температуры за год, взятый к средней температуре за период 1850-1900 года, увеличился на десятую долю градуса (примерно) Цельсия.

То есть, в позапрошлом году было, – примерно, в среднем, – на полтора градуса (Цельсия) “жарче”, чем в базовом периоде (в среднем), и в прошлом году было так же на полтора градуса Цельсия (примерно) “жарче”, но “тенденция пугающая”. Впрочем, речь сейчас не об этом. Когда все основные СМИ написали, интересно посмотреть на исходную методику определения столь важных показателей. Смотрим на сайте соответствующего агентства, данные которого и приводят СМИ, пытаемся найти хотя бы сведения об определении показателей базового периода. Чтобы что-то найти на страницах, нужно прокликать разные раскрывающиеся меню, тем не менее – скриншот:

А там забыли ссылку поставить на описание методики – только редакторская пометка осталась: [LINK!]. Бывает.

(Update: некоторые пояснения о том, почему изложение методики тут важнее прочих элементов – в следующей записке.)

Предположим, личные автомобили тоже оснащаются развитой системой слежения (собственно, это уже так и есть, за минимальными исключениями: посмотрите на свежие утечки данных из подобных систем). Пользователь автомобиля может попытаться данную систему удалить. Всё ещё нередко можно услышать, что “в любом гараже отключат”. Однако система скорее всего защищена и схемотехнически “прицеплена” к другим необходимым элементам автомобиля. И тут есть особенно интересный момент, связанный с электромобилями и их зарядкой: автомобиль с отключенной системой слежения – зарядная станция заряжать отказывается. Кроме того, посещение электрической заправки или подключение к домашней выделенной станции выдаст автомобиль, у которого система слежения отключена: это, фактически, инцидент – попытка несанкционированного доступа. Понятно, что данные с камер наблюдения и данные геолокации – позволяют сам такой автомобиль быстро найти.

Можно, конечно, подумать, что пользователь “скрытного” электромобиля заряжает его из домашней розетки. Это некоторое преимущество, если сравнивать с автомобилем на старомодном топливе: бензин или другое подходящее горючее, обычно, из розетки в доме не поступает. Но кто вам сказал, что “домашние” сети электросбыта к тому моменту не станут определять тип и идентификационный номер подключенного потребителя? Забота о бережливом расходе электроэнергии, удобные “умные дома” со смарт-счётчиками – всё это просто подразумевает, что каждый подключившийся потребитель идентифицируется. Придётся перепрошивать электромобиль так, чтобы он притворился стиральной машиной на время зарядки от домашней розетки. Однако стиральная машина, даже если разрешено её использование в домохозяйстве, всё равно не потребляет столько энергии, сколько нужно электромобилю. Проблема. Опять же – где взять валидные идентификаторы? И это всё лишь в том случае, если автомобиль вообще удалось перепрошить.

Получается, что нужны автономные и анонимизированные источники энергии на солнечных батареях. Или ещё какой-то вариант: миниатюрная гидротурбина, ветряк. А может, несколько велотренажёров с генераторами?

В 2023 году я писал про такси-робота буквально следующее:

Найти концы и выработать какую-то конструктивную схему выхода из ситуации будет довольно сложно: это уже не социальная инженерия – взломанного робота, накручивающего круги по городским дворам, не сможет переубедить даже официальная служба поддержки.

Обратите внимание на “круги по городским дворам”: сегодня The Guardian сообщает про пассажира автоматического такси Waymo в штате Аризона (США). Этот пассажир оказался на несколько минут заперт в салоне автомобиля, выписывавшего круги по парковке вместо того, чтобы ехать в аэропорт. При этом пассажир звонил в службу поддержки, но там ему сразу помочь не смогли, сославшись на то, что у сотрудника поддержки “нет возможности контролировать автомобиль” (как пишут, не исключено, что на звонки в поддержку отвечал вообще AI-бот – и в это очень легко поверить).

То ли ещё будет.

Провокационные заголовки “про науку” принято относить на счёт журналистов научпоп-изданий, ещё и называя “кликбейтом”. Однако вот в свежей истории про “экспериментально зафиксированное отрицательное время” оригинальный заголовок исходной работы (препринта) даже веселее, чем варианты СМИ. Заголовок гласит: “Experimental evidence that a photon can spend a negative amount of time in an atom cloud” (“Экспериментальное подтверждение того, что фотон может (can) находиться в “атомном облаке” в течение отрицательного промежутка времени”).

То есть, прямо так и сказано, если дословно: “отрицательное количество времени”. А это сильнее, чем “отрицательное время” СМИ. Как говорится: “в аудитории присутствует минус три студента; сейчас ещё трое придут – вообще никого не останется!”. Скаляр – не скаляр, но журналисту тут и придумывать не нужно ничего. Для полноты картины: конечно, тут же, прямо в аннотации работы, уточняется, что речь идёт о значениях, принимаемых переменными (параметрами времени в уравнениях, вообще говоря) в рамках некоторой интерпретации модели, стоящей за экспериментом.

Phys.Org сообщает, что авторы в курсе “споров вокруг провокационного названия работы”, но авторы также указывают, что пока ни один “серьёзный учёный” экспериментальные результаты (видимо, про “отрицательный интервал времени”) не оспаривает.