Накануне отключения сервиса Pocket бывший офицер ВВС США — давний пользователь платформы — провёл личный эксперимент, который раскрыл неожиданные аспекты цифровой памяти, рассказывает securitylab.ru.
Вместо привычной миграции данных он решил взглянуть на архив под другим углом: что 878 сохранённых за семь лет статей, заметок и ссылок говорят о нём самом?
Он доверил анализ искусственному интеллекту, чтобы выяснить, как его онлайн-выборы отражают взгляды, интересы и жизненные этапы. Эксперимент показал, насколько сервисы, подобные Pocket, не просто хранят информацию — они формируют личные портреты, даже когда сами об этом «молчат».
Вдохновением послужил недавний эксперимент, описанный Саймоном Уиллисоном, где ИИ анализировал геоданные по фотографиям. Это натолкнуло пользователя на мысль: если алгоритмы способны угадывать местоположение по деталям на фото, то, возможно, они способны построить довольно точный психологический и демографический портрет человека по списку его прочитанных статей. Для этого он использовал собственную библиотеку в Pocket и модель o3, известную своей способностью к продвинутым рассуждениям.
Архив был экспортирован в CSV-формате. Для анализа данных использовалась утилита командной строки xsv, позволяющая легко сортировать, фильтровать и визуализировать большие таблицы. Выяснилось, что первая статья была добавлена в июле 2018 года, а последняя — в июне 2025-го. В выборке оказались статьи на самые разные темы: от углублённых материалов по безопасности и архитектуре ИТ-систем до размышлений о воспитании детей, вере, здоровье и образе жизни.
Затем пользователь загрузил данные в o3. В ходе экспериментов выяснилось, что наилучшие результаты получались, когда данные копировались прямо в тело запроса — тогда модель «впитывала» информацию в целом. Когда же CSV-файл прикладывался как вложение, o3 начинал концентрироваться на технической обработке и выдавал более сухие, менее точные ответы.
На основе набора ссылок система o3 выдала неожиданный по точности портрет. Согласно её анализу, пользователь — вероятно, мужчина в возрасте от 35 до 40 лет, проживающий в прибрежной части штата Вирджиния. В профессиональном плане — старший инженер по программной безопасности с образованием в области компьютерных наук. По финансовым индикаторам — представитель домохозяйства с доходом от $150 до $220 тысяч в год. Его интересы и сохранённые материалы говорят о том, что он женат и воспитывает троих или четверых детей, один из которых — дошкольного возраста. Также присутствует выраженный интерес к темам семейной жизни, католического воспитания, образования в домашних условиях и личной эффективности.
Из структуры сохранённого контента o3 смог вычленить такие аспекты, как политическая ориентация (экономический консерватизм, защита цифровых прав и скепсис к цензуре со стороны крупных технокомпаний), а также стиль обучения (самостоятельный, с опорой на длинные тексты, подкасты и архивные материалы). Время от времени в сохранённых материалах попадались DIY-проекты: самодельные рабочие столы, E-ink-дисплеи, акустические эксперименты с пластиковыми трубами — это дало основание говорить о выраженной жилке «изобретателя».
Особенно интересны были сезонные паттерны. Зимой пользователь сохранял больше статей о карьерных целях и стратегии профессионального роста. Летом — интересовался вопросами недвижимости, отдыхом на побережье и образовательными программами. Осенью — резко возрастал интерес к кибербезопасности и материалам конференций, вроде DEF CON и Black Hat. Всё это позволило системе определить цикл привычек и расставить акценты между его ролями: технического специалиста, родителя, исследователя и духовного человека.
Среди конкретных сигналов, на которые обратил внимание o3, были статьи из блогов First Things и EFF, обсуждения фреймворков типа Honeycomb и архитектур уровня Staff Engineer, ссылки на материалы по Mail-in-a-box, наблюдения за крахом саморазвёрнутого e-mail-сервера и возвращение к более практичным решениям. Всё это в совокупности дало возможность не только обрисовать профиль, но и выделить характерные черты поведения: склонность к экспериментам, но и к прагматичному откату, когда дело касается личной эффективности и времени.
В более тонких слоях анализа o3 уловил стремление пользователя к публичной самореализации: множество ссылок о «блоггинге ради удовольствия», о том, как преодолеть прокрастинацию при написании текстов, и об идеях личного бренда. Это позволило предположить наличие не до конца реализованного желания делиться собственными мыслями с аудиторией.
По итогам анализа o3 составил своего рода «пользовательский мануал» — краткий набор характеристик, с описанием сильных мотиваций (автономия, мастерство, фокус на семье и вере), слепых зон (возможность увязнуть в бесконечном исследовании и прокрастинации) и наиболее подходящих форматов потребления контента. Также в финальной части были даны подсказки о возможных жизненных целях: завершить план раннего выхода на пенсию, выпустить публичный инструмент по кибербезопасности, выстроить формализованную домашнюю образовательную систему и наладить регулярную практику написания статей.
После анализа пользователь признался, что результат оказался «почти пугающе точным». Особенно его удивило, насколько детально ИИ смог определить возраст, семейное положение и даже предполагаемое место жительства — при том, что в его памяти Pocket был скорее «песочницей» для технических материалов. Это стало напоминанием о том, насколько многое можно вычитать даже из непрямых сигналов — если их собрать в достаточном количестве.
Вместе с этим он сообщил, что завершил переход на самохостинг. По словам автора, в 2025 году поддерживать собственные сервисы стало значительно проще благодаря современным инструментам. Прощание с Pocket стало не концом, а поводом к цифровой перезагрузке — теперь более осознанной и автономной.