ИИ прочитал вас по сохранёнкам: Каждый URL, что ты сохранил, стал уликой. Теперь у o3 — досье на тебя

Пользователь, сохранивший статьи, заметки и ссылки на протяжении почти семи лет, в момент закрытия Pocket обнаружил в своем архиве 878 ссылок. Вместо простого переноса в другое приложение, он решил выяснить, что может рассказать о нем его сохраненный контент, и доверил эту задачу искусственному интеллекту.

Вдохновленный недавним экспериментом, проведенным Саймоном Уиллисоном, где ИИ анализировал местоположение по фотографиям, он задумался, может ли AI создать точный психологический и демографический портрет на основе прочитанных статей. Для этого использовалась модель o3, известная своими продвинутыми умственными способностями.

Архив был экспортирован в формате CSV, а для анализа применялась утилита командной строки xsv, которая позволяет удобно сортировать и визуализировать большие объемы данных. Так, первая статья была добавлена в июле 2018 года, а последняя — в июне 2025-го. В выборке оказались материалы на различные темы: от безопасности и архитектуры ИТ-систем до вопросов воспитания, здоровья и образа жизни.

Загрузив данные в o3, пользователь обнаружил, что наилучшие результаты получаются, когда данные вставляются прямо в запрос, что позволяет модели лучше «впитывать» информацию. Если же CSV-файл прикрепляется как вложение, o3 сосредотачивается на технической обработке, выдавая менее точные ответы.

По результатам анализа система o3 создала поразительно точный портрет пользователя. Согласно полученным данным, это, вероятно, мужчина в возрасте от 35 до 40 лет, живущий в прибрежной части Вирджинии. В профессиональном плане он является старшим инженером по программной безопасности с образованием в области компьютерных наук. По финансовым показателям его доход составляет от 150 до 220 тысяч долларов в год. Интересы и сохраненные материалы свидетельствуют о том, что он женат и воспитывает троих или четверых детей, один из которых все еще в дошкольном возрасте. Пользователь проявляет живой интерес к вопросам семейной жизни, католического воспитания, домашнего образования и личной эффективности.

Из структуры сохраненного контента o3 удалось выявить политическую ориентацию (экономический консерватизм, защита цифровых прав и скептицизм по отношению к цензуре со стороны крупных технологических компаний) и стиль обучения (самостоятельный, с использованием длинных текстов, подкастов и архивных материалов). В некоторых сохраненных материалах встречались проекты DIY, такие как самодельные рабочие столы и акустические эксперименты, что указывает на выраженную склонность к изобретательству.

Интересные сезонные паттерны также были замечены. Зимой пользователь сохранял больше статей о карьерных целях и профессиональном росте. Летом его интересовали вопросы недвижимости и образовательные программы. Осенью же наблюдался резкий рост интереса к кибербезопасности и материалам с конференций, таких как DEF CON и Black Hat. Эти данные позволили системе выделить различные аспекты его жизни: технического специалиста, родителя, исследователя и духовного человека.

Среди сигналов, на которые обратила внимание o3, были статьи из блогов First Things и EFF, обсуждения фреймворков типа Honeycomb и архитектур уровня Staff Engineer, а также материалы по Mail-in-a-box и наблюдения за крахом саморазвёрнутого e-mail-сервера. Все это позволило не только описать профиль, но и выделить поведенческие черты: стремление к экспериментам, а также к прагматичным решениям, особенно в вопросах личной эффективности.

В более глубоких слоях анализа o3 заметила стремление пользователя к публичной самореализации: множество ссылок на темы «блоггинга ради удовольствия», преодоления прокрастинации и создания личного бренда указывает на не до конца реализованное желание делиться своими мыслями с аудиторией.

По итогам анализа o3 составила своего рода «пользовательский мануал», в котором указаны сильные мотивации (автономия, мастерство, акцент на семью и веру), слепые зоны (наличие риска увязнуть в бесконечном исследовании и прокрастинации) и наиболее подходящие форматы для потребления контента. В заключительной части были даны рекомендации по возможным жизненным целям, включая планы по раннему выходу на пенсию, создание публичного инструмента в области кибербезопасности, организацию домашнего образования и регулярную практику написания статей.

После завершения анализа пользователь отметил, что результаты были «почти пугающе точными». Его удивила способность ИИ определить возраст, семейное положение и предполагаемое место жительства, несмотря на то, что в его памяти Pocket хранились в основном технические материалы. Это стало напоминанием о том, как много можно узнать даже из косвенных сигналов, если собрать их в достаточном количестве.

Кроме того, он сообщил о завершении перехода на самохостинг. По его словам, в 2025 году поддерживать собственные сервисы стало значительно проще благодаря современным инструментам. Прощание с Pocket стало не концом, а началом цифровой перезагрузки — теперь более осознанной и автономной.