文字担责

Anthropic 今天正式解释了 Claude 的新机制:未来 Claude 模型生成的文本会包含一种机器可检测的统计水印。它不是隐藏字符,也不是往文本里塞 metadata,而是在模型面临多个同样合理的下一个词时,用一个带密钥的随机机制来影响选择。读者肉眼看不出来,但掌握 key 的检测器可以统计判断“Claude 曾参与生成这段文字的可能性”。Anthropic 明确说,这个水印只能说明 Claude likely was involved,不能证明“Claude 是作者”,也无法区分“Claude 写了全文”和“Claude 深度编辑了人写的文字”。

之前一些 AI 检测器闹的笑话,检测出王勃在一千多年前用 AI 写了《滕王阁序》。现在各大院校的 AI 论文检测器把莘莘学子折磨得苦不堪言。

A 社的这个水印,既不能用作证明,也不能用作证伪,不知道有多少是迫于欧盟的一厢情愿的政策,但至少他们是真实施了。

也好,现在可以让这个话题具有科学讨论的余地了。不再是,你说有“AI 味”就是 AI 写的。有了水印,现在是可以精确到“5%的可能性是 AI 写的”。

但,那又能下什么新的结论呢?

举个例子,一篇学生论文,需要想法、调研、反复推敲、查证、构思论文结构、写作等。学生甲把前面的都交给 AI,只是最后用自己语言通篇重新手搓论文,一点 AI 水印都不留。而学生乙把前面的都自己全包了,然后最后让 AI 帮忙码字出论文。两个学生的论文,各自到底是“谁写的”,是靠水印能够分得清的吗?一定要挑一个,你觉得哪个学生应该毕业?当然了,在现实生活中,学生乙更可能是在所有环节都深度让 AI 参与。所以,即使真的可以可靠的知道论文是“谁写的”,也下不了什么结论。

自从近年有了 AI,各大高校对论文的 AI 检测,想想其实挺可悲的。中国千年科举制度,早早已经不看文章是“谁写的”,北宋开始采用誊录。具体来说,考生本人用墨笔写的原卷叫 “墨卷”;试卷先弥封姓名,然后由专门的誊录人员把全文重新抄一遍,通常用朱笔,所以副本叫 “朱卷”。朱卷再经过“对读”程序,与墨卷逐字核对。真正送到考官手里评阅的是朱卷。阅卷官既看不到身份,也不能通过笔迹判断考生。现在的 AI 人人可用,足够公平,教授们为何不能按“朱卷”打分呢?为什么还要纠结“笔迹”呢?

你说那不同,哪能不弄清楚有多少“朱卷”内容是出自学生自己的“大脑”,不能靠 AI 这枪手完成的“朱卷”也顺利毕业吧?

为什么不能?难道当今不会用 AI 的学生就该顺利毕业吗?难道他们毕业以后工作不会用 AI 就能出好业绩吗?就能为校争光吗?

其实以前没有 AI,也可以请人肉枪手,只不过那时候寒门学子比较吃亏,现在 AI 反而把这个出身不公给抹平了。

那些不学无术的完全靠 AI 混毕业的难道就不管了?这就点题了,问“谁写的”,不如问“谁的”?谁的文字谁担责。论文也好,工作报告也好。上面例子里的两篇论文,答案容易很多了,分别是学生甲的和学生乙的。不管用了多少 AI,毕业论文是他们的一个作品,他们用这个作品毕业,用制作这个作品过程累积的知识去面试找工作,去发光发热。责任是他们自己的。当然,那些用人单位找人只看文凭的也要为他们自己的招聘策略担责。

说到底,AI 的出现,只是把整个社会往担责的那边推了一把狠的。以前看不清功劳,就看谁有苦劳。现在 AI 把苦都吃了,人只剩下对结果负责。

有一次,开完会,我让 AI 给总结一下,我瞟了一眼,就发出去了。隔壁组老板看了说,你在 test is trending positive (测试结果呈积极趋势) 后面忘了加 but not stat sig (但尚未达到统计显著性)。我能怪 AI 吗?我发出去的文字,不够完整,只能由我担责。

另外,我还养成一个习惯,公司里有各种乱七八糟的文档,如果一整段文字都是 AI 生成的,我在分享的时候会跟读它的人说,这完全是 AI 生成的,你看着办。我的时间是时间,别人的时间也是时间。另外,这样说了,表明是“谁的”,爱谁谁反正不是我的,不担责。

An Even Harder Challenge: AI Estimates 11.8 Billion Miles

This figure, 11,800 million miles (11.8 billion miles), does not appear in the financial statements. The only way to estimate it is to “eyeball” this chart. I used to do the eyeballing myself; now AI does it, and it is remarkably accurate.

As an aside, growth is first-order; growth in the growth rate is second-order. Human gene limits our ability to understand numbers at this scale.

For long-term investing, if the second-order term is still growing, explosive growth is only a matter of time. This is not investment advice.

Why SpaceX Is Still Right to Bet on Starship HLS

After watching Tim’s video, I finally understand why SpaceX is still committed to this HLS lunar lander architecture, even if it requires more than fourteen orbital refueling flights. If the goal is anything more ambitious than simply replaying Apollo, the long-term math still points in this direction.

For building a sustained lunar base, a single mission that can deliver roughly ten tons of useful payload is probably the bare minimum. A dozen-plus orbital refueling flights may be workable on paper, but once the number gets that high, boil-off in orbit, ground-side launch cadence, and the logistics around propellant supply all become the real constraints.

In the end, SpaceX may either have to wait for a later-generation Starship, perhaps around 2030, or abandon reuse for the first operational orbital-refueling campaign. That could mean expending roughly eight upper-stage Starships, or in a more extreme version, expending five full booster-and-ship stacks.

My guess is that this round of the space race ends with China landing first. The United States may arrive two years later, but with payload capacity an order of magnitude higher.

Source video: https://www.youtube.com/watch?v=T-jf6tTKt3Y

时间感逻辑,GPT-5.5 > Gemini 3.1

Prompt:
any action items or things that need my attention for Adam (6th grader) and Arthur (8th grader)?

GPT-5.5 Thinking
Gemini 3.1 Thinking

Adam, the current 6th grader, should really focus on the 7th grader’s MAZE day time slot. Arthur, the current 8th grader, doesn’t have a time slot because he’s going to High School’s MAZE day.


Prompt:
from the emails, figure out which summer camps are enrolled for Max this coming summer. only the ones for Max and the ones for this summer and only camps.

GPT-5.5 Thinking
Gemini 3.1 Thinking

GPT was correct, while Gemini got all those events from the previous year and even worse, it showed those camps the 2026 year and date (confidently wrong.)

是得力干将,就需要比你能干

今天 GPT-5.4 出来了。想在 OpenClaw 里切换到最新的,倒腾了近半个小时,model 列表就是没有 5.4,重设了 model 的 OAuth,还是没有。但 codex MacApp 这边已经出现 5.4 可选了,那至少我的 account 是灰度到了。绝望几乎放弃。但转念一想,不对啊,5.4 吹的这么牛,为什么我不能在 OpenClaw 的 Mac Mini 上面装个 Codex,然后让 Codex 去倒弄,或者它就有办法了呢?

果然,1 分钟不到,它就吭哧吭哧的弄好了,查错思路无比清晰,甚至还做了备份以便回滚,无敌了,不服不行。