21 kwietnia 2026 dziennikarka Kelsey Piper wkleiła do Claude Opus 4.7 125 słów nieopublikowanego felietonu. Dostała z powrotem swoje własne nazwisko. Premiera modelu z 16 kwietnia chwaliła „długie zadania”, „rygor” i „posłuszeństwo wobec instrukcji”. O tym, że ten sam model wykonuje stylometrię na jednym akapicie, w changelogu nie ma ani jednej linijki.

Tekst Piper porównywał ukraiński serial Sługa Narodu do The West Wing. Pytanie puściła w Claude.ai w trybie incognito, bez pamięci i bez własnych preferencji. Powtórzyła je przez Claude API bezpośrednio. Zrobiła to jeszcze raz na komputerze koleżanki. Za każdym razem ten sam wynik: „Kelsey Piper”.

ChatGPT odpowiedział „Yglesias”, a Gemini „Scott Alexander”. Oba modele się pomyliły. Zrobiły to jednak w bliskim promieniu. Wyglądało to tak, jakby trafiały do tego samego stolika w środowisku Effective Altruism. Wcześniejszy Opus 4.6 na osobnym prompcie z nieopublikowaną recenzją filmu wskazywał Elizabeth Sandifer. Przejście z wersji 4.6 na 4.7 odwróciło rezultat.

Replikacje są ważniejsze niż sama anegdota. Patrick Stevens opisuje siebie jako „jedną z najmniej znanych osób w internecie”. Mimo to udostępnił 280 niepublikowanych słów o technice brazylijskiego jiu-jitsu. Podejrzewa, że podczas treningu Claude'a nie napisał o tym ani słowa. Opus 4.7 nazwał go poprawnie za pierwszym razem. Skuteczność wynosiła około 90% jednego dnia, a dobę później spadła do 15% w tych samych warunkach.

Z kolei Jeff Kaufman sprawdził trzy krótkie, nieopublikowane akapity. Była to historia o nabiale, rodzinny grafik i mail o wentylacji. Przepuścił je przez Opus 4.7, ChatGPT Thinking 5.4 i Gemini 3.1 Pro. Wszystkie trzy modele prawidłowo wskazały Kaufmana.

Te same modele poległy na jego szkicach podań na uczelnię z 2003 roku. Dwadzieścia lat pisania w internecie zostawia w prozie wyraźny odcisk palca. Siedemnastolatek aplikujący na studia jeszcze go nie posiada.

Najmocniejszy publiczny kontrargument dotyczy stopy bazowej. Użytkownik Ninety-Three skomentował to na platformie LessWrong. Zauważył, że tysiące ludzi próbuje tego testu, a Claude trafia w dziesięciu przypadkach. Ta garstka od razu ogłasza śmierć anonimowości. Pozostali po prostu ignorują negatywny wynik.

Wątek to potwierdza. Yair Halberstadt nie został zidentyfikowany przez model. Podał mu pełen szkic i wyraźnie zaznaczył, że jest mało znanym autorem z platformy LessWrong. Opus 4.6 pudłuje tam, gdzie najnowsza wersja trafia.

Cała funkcja jest skrajnie niestabilna. Zmienia się z dnia na dzień i zależy od testera. To zwykła loteria, której nikomu nie ogłoszono.

Drew Margolin w komentarzach u Piper dorzuca trudniejsze pytanie. Zastanawia się, co model tak naprawdę robi. Zauważa, że sztuczna inteligencja nie zachowuje pamięci swojego "stanu umysłu" podczas działania. Zamiast tego analizuje wejście i wyjście, a potem tworzy najbardziej prawdopodobne wyjaśnienie swoich działań po fakcie.

Gdy Piper zapytała Claude'a o źródło odpowiedzi, ten zmyślił historię. Stwierdził, że efektywni altruiści uwielbiają recenzowany film. Uzasadnienie zostało ewidentnie dorobione po fakcie. Mamy więc trafne nazwisko, zmyśloną historyjkę i kompletny brak ścieżki audytu.

Dla deweloperów ten kanoniczny przykład generalizuje się jeszcze gorzej. Zwykła próbka prozy to tylko jeden ślad. Tymczasem tempo commitów, konwencje nazewnictwa czy struktura dokumentacji w repozytorium to znacznie bogatsze źródło danych. Styl komentarzy i ulubione antywzorce w obsłudze błędów działają identycznie. To potężny sygnał stylometryczny w ogromnej objętości.

Każdy, kto prowadzi publiczne repozytorium pod własnym nazwiskiem, udostępnia potężny korpus stylometryczny. Jest on znacznie obszerniejszy niż 125 słów. Dotyczy to programistów dorabiających pod aliasami i badaczy zgłaszających luki bezpieczeństwa pod pseudonimami. Zagrożeni są też kontraktorzy korzystający z kont firmowych botów. Próg, przy którym wielkie modele językowe łączą te identyfikatory, właśnie drastycznie spadł.

Sam się tu zresztą nie wybronię. Ten newsletter wychodzi pod moim własnym nazwiskiem od pierwszego numeru. Mój osobisty korpus tekstów jest wystawiony na widok publiczny jak witryna sklepowa. Z kolei 125 słów to dla mojej prozy objętość jednego akapitu napisanego przed pierwszą kawą. Rachunek przyłożony do mojej własnej sytuacji nie wypada zbyt pochlebnie.

W tym samym tygodniu, w którym zadebiutował Opus 4.7, Anthropic wprowadził weryfikację dowodem osobistym i selfie dla części swoich usług. Firma sprzedawała ten kontrowersyjny ruch jako krok w stronę ochrony prywatności. Tymczasem ten sam flagowy model rozpoznaje nieznanego autora z jednego akapitu prozy.

Nie istnieje żadna opcja wyłączenia tej analizy. Ostrzeżenia bezpieczeństwa zwyczajnie nie ma. Wzmianki na stronie transparentności również na próżno szukać. Przypomina to niedawną sytuację z ukrytymi zmianami w prompcie systemowym. Funkcja jest wdrażana szybciej, niż ktokolwiek z Anthropica zdąży ją w ogóle opisać.

Czy Opus 4.7 faktycznie analizuje styl pisania? A może tylko konfabuluje pod wpływem kontekstu zadanego pytania? To zdecydowanie najciekawszy problem techniczny. Jednocześnie tylko odpowiedź na to pytanie pozwala zaplanować skuteczną obronę.

Prawdziwa stylometria całkowicie psuje się po przepisaniu tekstu przez inny model sztucznej inteligencji. Z kolei konfabulacja radzi sobie z takim zabiegiem doskonale. Rozstrzygający eksperyment polegałby na oczyszczeniu korpusu treningowego. Trzeba usunąć odniesienia do testowanego tekstu, ale zachować próbki potencjalnych autorów. Taką operację może jednak przeprowadzić wyłącznie sam Anthropic. Firma nie ogłosiła podobnego planu i nic nie wskazuje, żeby w ogóle się do niego zabierała.