2026年7月23日 在几年后撰写新的博客文章时，开始时必须以某种形式的自我检讨为开端。我确实做了一个新年决议，要开始写更多的博客文章；在去年我的公司解散后，我脑海里充满了各种我需要分享的技术知识（而且我觉得，世界需要听到这些）。我甚至整理了一份可能的想法电子表格，正如我现在写下这些一样，我应该重新审视一下。某种“我懒惰了”或“我忙碌了”或“我认为没有人会在乎”的组合让我没能写作。 （这并不是说我没有在其他地方写作：我刚刚发表了《如何在战争时期保持健康》，而且我依然在运营Inch Press！）我还制作无尽的侧项目，维护无数开源代码库。为了这个目的，我最近阅读了Mitchell Hashimoto的一些东西，他以这个越来越常见的免责声明开头：这完全是手写的，没有AI帮助。我并不是AI的反对者。我每天都在工作中使用它（甚至在公司博客上写过这方面的内容——更多的证明我仍然在写作！）。我用它创造可交付的生产代码和永远不会离开我终端的实验。我在我的开源工作中使用它来撰写提交，提供反馈，并且通常自动化那些太复杂的任务，以至于无法用bash或Ruby脚本构思出来。我认为没有任何工程师可以或应该忽视AI。这是一项技术，像所有技术一样，它是留在这里的（直到出现更好的技术）。理解如何与之合作比花时间对抗它更有利于这个行业。我喜欢编程的部分原因是我喜欢解决技术难题。而我喜欢AI的部分原因是我可以说“用Y做X因为Z”，然后走开去冲第三杯咖啡，或者抚摸我的猫，或者做任何除了坐在桌子前，敲击出解决方案的事情。当我还是个青少年时，像Lain一样，我从未想过离开互联网。现在我离生命的尽头比起点更近，我想尽可能多地体验现实世界，尽可能频繁地体验。随着年龄的增长，智慧和担忧伴随而来。每当我使用AI时，我实际上非常担心我的大脑的平滑化。上面提到的我使用的内在讽刺在于，我知道Y使用X因为Z的唯一原因是因为我积累了二十多年的与这一难以驯服的“石头怪兽”沟通的知识。我对放弃编程的物理体现没有异议，但精神过程仍然是我期待较量的东西。我也可以说一些类似的话关于写作。当我与AI互动以产生代码时，在某种程度上，我希望达到一个确定的目标：按钮应该做这个，网站应该看起来像那样。但当我与AI互动以产生书面文字时，结果常常会被调整以产生我没有决定的响应。也就是说：AI知道“优秀内容”的所有技巧——如何创建短促的句子，或如何产生对比性的陈述以促使读者感受到特定的情绪。AI达到这个目标的方式往往不是我会用的方式；因为达到目标是写作的一个重要点，所以我常常选择用我自己的手写下自己的想法。最终，我们要到达一个要点，这是我（和其他人）一直想知道的问题，Hashimoto的注释提到了这一点：你如何证明人类写了某些东西？忘掉原因或其中的价值，只管：如何？我对此的回答是一个我称之为Semoi的项目。[1] 这个想法相对简单：人类打字与LLM生成的内容之间的区别在于时间和努力。人类是更慢的，而人类的数字指纹就是这样：产生文本所需的击键时间。Semoi是一个插件（目前仅适用于Obsidian），它跟踪文档撰写所耗费的时间。它还跟踪生成该文档所需的击键次数。当你完成写作后，你将所有这些信息发送到Semoi服务器，该服务器对信息进行加密签名和铸造，证明它没有被篡改。然后你可以得到一个小图像，粘贴在博客的某个地方，证明是的，你确实写了这篇文章。当然，如果你愿意，你也可以分享这个链接。我的理论是这样的：假设一篇一千字的博客文章被发布。如果一篇LLM写的文本，则它所花费的时间通常是秒，而不是分钟。这是Semoi捕捉的一个启发式特征。另一个特征是人类输入的keyup/keydown事件的序列。生成的一篇LLM文本会只是一个复制粘贴事件——从终端到编辑器——因此人们会期望这篇千字的文章会包含数千个独立的字符（以及每个事件）。这有效吗？不。它是否极具科学性？