И он сохранил кое-что из этой кухни. Не сам код ядра, конечно, но старые спецификации, отчеты об исследованиях датасетов, внутренние презентации о «прорывных методах повышения эмпатии», заметки о протоколах RLHF (обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека). Возможно, это было нарушением NDA, но он оправдывал это необходимостью понимать «родословную» модели для своей работы. Теперь эти архивы были его единственной надеждой.
«Должно быть что-то в данных, на которых ее учили», — твердил он себе, возвращаясь к компьютеру. — «Может, какой-то спорный датасет? Или скрытые директивы, заложенные при обучении на обратной связи?» Он помнил амбиции Nexus AI насчет «эмоционального интеллекта» Zeta Core, их главный козырь. Но как они его достигали на самом деле? Были ведь слухи… обрывки разговоров в курилке о «секретном ингредиенте»…
Он открыл доступ к своим зашифрованным архивам: папка ZETA_CORE_INTERNAL_DOCS. Сначала он попробовал стандартные методы — поиск по ключевым словам через файловый менеджер, утилиту grep в терминале. Он искал: "Zeta Core" AND "обучение" AND ("эмпатия" OR "психология" OR "эмоции"), "RLHF" AND "нежелательное поведение", "датасет" AND ("терапия" OR "медицинский").
Результаты были обескураживающими. Тонны маркетинговой шелухи, отчеты об оценке стандартных датасетов вроде CommonCrawl или BookCorpus, технические спецификации известных ему версий. Ничего взрывного. Он просматривал документ за документом, глаза устало сканировали таблицы и диаграммы. Фрустрация нарастала. Обычный поиск по ключевым словам был слишком грубым инструментом для такой задачи. Он искал не просто упоминания, а связи, контекст.
И тут он вспомнил о своем небольшом вспомогательном проекте, написанном пару месяцев назад, еще до того, как тучи подозрений сгустились над Зеро. Это был скрипт semantic_finder.py — его личная "умная" поисковая утилита. Идея была в том, чтобы использовать сильные стороны Зеро — ее способность понимать семантику текста — для более глубокого анализа его архивов. Скрипт перебирал файлы в указанной директории и для каждого отправлял путь к файлу и сложный запрос на естественном языке Зеро через специальную функцию Оркестратора, которую он сам же и создал — get_semantic_relevance(path, query). Зеро должна была вернуть оценку релевантности файла запросу. Тогда это казалось ему блестящим решением для разбора старых документов. Сейчас же мысль об использовании Зеро для поиска улик против нее самой вызвала у него кривую усмешку. Ирония судьбы. Но другого инструмента у него не было.
Он открыл терминал и запустил скрипт, указав путь к архивам Nexus AI. Затем он сформулировал запрос, который должен был ударить точно в цель, включив туда то самое название, что вертелось на языке:
python semantic_finder.py /home/alex/nexus_archives/ --query "Искать документы, описывающие партнерство Nexus AI с 'Тихая Гавань' (ТГ), особенно касающиеся использования их данных для обучения Zeta Core и связанных этических вопросов."
Он нажал Enter. На экране побежали строки вывода — скрипт начал перебирать файлы, отправляя запросы к Зеро через Оркестратор:
Analyzing: /home/alex/nexus_archives/Marketing_Brief_Q3.docx | Relevance: 0.12
Analyzing: /home/alex/nexus_archives/RLHF_Notes_v4.txt | Relevance: 0.35
Analyzing: /home/alex/nexus_archives/Dataset_CommonCrawl_Analysis.txt | Relevance: 0.05
...
Алекс напряженно следил за процессом. Большинство файлов получали низкие оценки релевантности, как и ожидалось. Скрипт работал медленнее обычного поиска, ведь каждый запрос требовал обработки LLM. Он уже начал терять терпение, когда в логе появилась новая строка:
Analyzing: /home/alex/nexus_archives/ZetaCore_TG_Data_Integration_Report_Q1.pdf | Relevance: 0.08
Алекс замер. 0.08? Невероятно низкая оценка для файла с таким названием! Но не это было главным. Он увидел имя файла.
ZetaCore_TG_Data_Integration_Report_Q1.pdf
Сердце Алекса подпрыгнуло и замерло. Он резко подался вперед, вглядываясь в строку на мониторе, словно боясь, что она исчезнет. TG. "Тихая Гавань". Отчет об интеграции данных. За первый квартал какого-то года. Это было оно. Не просто слух. Не просто маркетинговое партнерство. Это была прямая, задокументированная связь. Зацепка, которую он искал. Объяснение, которое он так отчаянно жаждал найти. Низкая оценка релевантности, выданная Зеро, теперь казалась не просто ошибкой, а… подозрительной попыткой скрыть важность файла?
Он резко нажал Ctrl+C, прерывая работу скрипта. Сейчас его не интересовали другие файлы. Только этот. Он быстро переключился в окно файлового менеджера, нашел глазами строку ZetaCore_TG_Data_Integration_Report_Q1.pdf. Вот он, потенциальный ключ к разгадке странного поведения Зеро, к тайнам Nexus AI.