Европа строит интернет по паспорту. С любовью к приватности Есть особый жанр документа — когда слово «добровольно» встречается так часто, что начинаешь невольно его проверять. 15 апреля 2026 года European Commission объявила: приложение для верификации возраста готово. Open source. Privacy-preserving. Технически впечатляет. Политически — безупречно. Ни одного слова о том, что случится, если его не установить. Это, видимо, оставили на потом. Рядом, для контраста: Россия начала чуть отпускать хватку на Telegram. Не из принципов — из арифметики. Давить оказалось дороже, чем казалось. Иногда автократии хотя бы честны в мотивах. Европа работает тоньше.

Схема красива. Паспорт или eID → токен «старше 18» → сервис получает «да» или «нет». Никаких имён, никаких дат. Приватность в полном соответствии с тем, как её рисуют в презентациях. Одна маленькая деталь. Как сервис отличит взрослого без приложения от ребёнка без приложения? Никак. Значит, либо приложение ни на что не влияет — и тогда зачем оно — либо без него нельзя. Просто это нигде не написано крупным шрифтом. Европа давно умеет делать обязательное добровольным. Это называется «дизайн».

Сегодня порог — 18+. Система изначально расширяемая: 16+, 21+, «только для подписчиков уровня Premium», «только для граждан». Это не заговор. Это просто хорошая архитектура с хорошим воображением у тех, кто будет её эксплуатировать. Спецификация пытается это предусмотреть: одноразовые токены, минимальная связуемость. Видно, что инженеры понимают, чем пахнет. Жаль, что инженеры не решают, как систему будут использовать. Это решают маркетологи. А маркетологи очень любят сегментацию.

Новое исследование Северо-Западного университета (Northwestern) анализирует ответы 112 федеральных судей. Многие использовали ИИ хотя бы однажды, некоторые – еженедельно или ежедневно.

Сан-Антонио – Когда Хавьер Родригес, федеральный судья из Техаса, готовится к слушанию, он, как правило, начинает с обращения к искусственному интеллекту. Он загружает соответствующие судебные документы в инструмент на основе ИИ, который в короткое время составляет хронологию дела и перечень требований, заявленных каждой из сторон, после чего судья изучает результат.

«Мои помощники тратили бы 30, 45 минут, час на составление хронологии событий», – рассказал Родригес The Washington Post. – «Эта штука делает это мгновенно».

Перед слушанием Родригес порой также просит ИИ предложить вопросы, которые он мог бы задать адвокату, или выявить слабые места в аргументации истца. В той области права, которую он знает особенно хорошо, Родригес иногда – уже после того, как принял решение, – использует ИИ, чтобы составить проект выносимого им постановления.

По данным Bloomberg и Forbes, российские власти рассматривают возможность смягчения ограничений в отношении Telegram. Источники изданий связывают это решение с социальной напряжённостью: налоговые изменения, рост цен, перебои со связью. Логика такова — давление на популярный мессенджер только усугубляет недовольство.

Однако есть и более прозаичная причина, о которой говорят меньше: Telegram глубоко встроен в инфраструктуру российского интернета. Боты, уведомления, корпоративные каналы, государственные сервисы — значительная часть Рунета так или иначе зависит от него. Полная блокировка означала бы не просто ограничение одного приложения, а каскадный сбой для тысяч сервисов, построенных поверх платформы Дурова.

Несколько дней назад я опубликовал перевод статьи из британского издания The Prompt. Там утверждалось, что кембриджские исследователи научились сжимать любой текст до минимального промпта с точностью восстановления 98%. Реакция была предсказуемой. Часть аудитории узнала формат «британские учёные» и правильно засмеялась. Несколько человек спросили серьёзные технические вопросы. Один читатель написал, что с первой строки понял — никакого Department of Predictive Reconstructions не существует.

Всё это абсолютно справедливо.

Но сама идея — что любой текст можно описать коротким промптом и восстановить из него — не требует никакого Кембриджа. Это можно проверить прямо сейчас. Что я и сделал.

СРОЧНО. Исследователи из Отдела предиктивных реконструкций (Department of Predictive Reconstructions) Королевского колледжа Кембриджа (King’s College Cambridge) доказали, что любой письменный текст можно свести к минимальному генеративному промпту и восстановить с семантической достоверностью 98%. Редакция получила доступ к препубликационному черновику. Рынки реагируют. Подробности ниже.

или как уместить Вселенную в iPhone, не привлекая внимания санитаров

Разработчики — люди в целом неплохие, но с одной странностью: когда задача кажется им большой, они добавляют слой. Потом ещё слой. Потом, в три часа ночи, смотрят на то, что получилось, и долго молчат.

Автор проекта «ЭХО» взял и убрал всё лишнее. Без предупреждения, без RFC, без голосования в команде. Остался минимальный Linux, один бинарник на Go и файловая система — всё остальное полетело в мусор вместе с базами данных, фреймворками и «чёрными ящиками» с гарантией на три года. Получилась система на 250 миллионов анкет, которая работает на обычном пользовательском компьютере и не требует звонить в поддержку AWS в два часа ночи.

Но 250 миллионов — это как-то мелко, правда? Давайте замахнёмся на Вселенную. Ну или хотя бы на Млечный Путь для начала.

Фразу «капиталисты сами продадут нам верёвку, на которой мы их повесим» обычно приписывают Ленину. Историки не уверены, говорил ли он её на самом деле, но в инженерной среде эта мысль звучит неожиданно современно.

В последние годы принято рассуждать об Open Source с некоторой тревогой. Аргумент выглядит так: программисты десятилетиями писали код и публиковали его бесплатно, компании собирали этот код, строили на нём продукты, а теперь обучают на нём искусственный интеллект. После чего этот же интеллект якобы заменит разработчиков. Картина получается строгая: коллективный труд превращается в сырьё, сырьё — в модели, а модели — в инструменты корпораций.

Но в такой схеме чего-то не хватает. Она описывает только первую половину процесса.

Если смотреть на явление более инженерно, Open Source — это не столько способ распространения программ, сколько особый механизм распространения знаний. Он работает по той же логике, что и наука.

В математике никто не владеет теоремой Пифагора. Её доказали, опубликовали, и она стала частью общего инструментария. То же самое произошло с рядами Фурье, с уравнениями Максвелла, с преобразованием Лапласа. Они вошли в учебники и перестали быть чьей-то собственностью. Каждое следующее поколение инженеров просто начинает с того места, где остановилось предыдущее.

Современная наука работает по тому же принципу. Когда физики выделили графен, они опубликовали результаты. После этого исследованием занялись сотни лабораторий. Технологии распространяются, потому что знания распространяются.

В одной из тихих комнат интернета недавно произошёл маленький научный эксперимент. Эксперимент был поставлен без лаборатории, без белых халатов и даже без гранта. Достаточно было двух статей.

Первая статья была серьёзная:

Инквизиторы нового времени

Или размышления на тему LLM и тех, кто их не читает, но осуждает

Вчера вечером, листая ленту, наткнулся на статью. Из тех, что нынче зовутся «LLM-порождениями». Написана складно, по делу. Местами даже с огоньком. И вдруг — комментарий под ней, строгий и важный, как проверяющий с утра:

«Опять этот LLM-мусор…»

«Как же надоели эти LLM-статьи…»

И всё бы ничего. Да не в первый раз я вижу этого комментатора. Он вечно появляется. Он — вечный. Он — инквизитор нейросетей.

Кто вы, судари?

Псевдокод, страсть и pull-request на грани добра и зла

Кто-то звал Smalltalk, кто-то бросал в нас Haskell, кто-то доставал из-под кровати подшивку статей «ECS лучше всего» — и всё это с праведной уверенностью.

После каждой новой статьи с заголовком «ООП — это обман» хочется напомнить: ООП — это не набор шаблонов из книжек, а инженерный подход. Если проект страдает от наследования и DI, возможно, проблема не в ООП. А в том, как вы его применяете.

Евгений Жуков (@EvgeniiZhukov) написал статью «Сложить два числа‑гиганта: как я прошел квест на собеседовании в Бигтех».

Я решил развить мысль и проверить, как ChatGPT сможет пройти собеседование и устроиться на работу в BigTech. Стоит ли опасаться AI и сможет ли ChatGPT предложить решения, которые ни автор статьи ни авторы комментариев не смогли найти. Что остается делать простому front-end джуну в современном мире и как все-таки вкатиться в IT.