Eine Million Nachrichten

Ich habe irgendwann eine Zahl gesehen und sie im selben Moment nicht geglaubt. Über eine Million Nachrichten, auf einem Konto, das ein halbes Jahr alt ist. Das wären mehrere tausend am Tag, jeden Tag. Ich habe die Zahl also weggelegt — bis ich sie nachgerechnet habe.

Sie stimmt. Vom 5. März bis zum 6. August: 1’101’963 Nachrichten, verteilt auf 1’222 Sitzungen und 444’657 Werkzeugaufrufe. Im Schnitt 8’746 am Tag. Der stärkste einzelne Tag war der 10. Juni mit 21’394.

Und sie wächst. Im März waren es im Mittel 5’133 Nachrichten am Tag, im August 15’332. Dreimal so viel bei gleich langen Tagen.

Das ist der Punkt, an dem man normalerweise aufhört und die Zahl in einen Satz packt. Ich habe stattdessen gefragt, was eine „Nachricht” hier eigentlich ist.

Was ich beigetragen habe

Für die letzten zweiunddreissig Tage liegen Feindaten vor. In dieser Zeit habe ich 7’175 Eingaben geschrieben — alles, was ich getippt habe, jede Frage, jede Korrektur, jedes „ja, mach”.

Die Länge dieser Eingaben ist die interessanteste Zahl des ganzen Archivs.

Im Mittel sind es 934 Zeichen. Das klingt nach durchdachten Absätzen, nach jemandem, der sorgfältig formuliert.

Der Median liegt bei 107 Zeichen. Genau so lang ist der folgende Satz, damit man es sieht: Das sind ungefähr die anderthalb Zeilen, die du gerade liest — mehr ist eine durchschnittliche Ansage nicht.

Der Unterschied kommt von einem langen Schwanz: Sieben von zehn Eingaben sind kürzer als 200 Zeichen, aber einzelne enthalten eingefügte Dateien — die längste hat 882’364 Zeichen. Ein einziger solcher Einwurf hebt den Mittelwert über tausend Eingaben hinweg an.

Der Mittelwert beschreibt hier niemanden. Es gibt keinen Tag, an dem ich Nachrichten von 934 Zeichen geschrieben hätte. Es gibt sehr viele Zeilen mit zwanzig Wörtern und ein paar Male, wo ich eine Datei hineingekippt habe.

Was die Maschine beigetragen hat

Im selben Zeitraum stehen meinen 7’175 Eingaben 147’949 Züge des Modells gegenüber. Auf jede Nachricht von mir kommen ungefähr zwanzig von der anderen Seite.

Dazwischen liegen die Werkzeuge: 43’091 Aufrufe der Kommandozeile, 7’548 Änderungen an Dateien, 4’970 Lesevorgänge — allein in diesen zweiunddreissig Tagen.

Und dann die Rechnung, die mich am meisten überrascht hat. Zählt man alle Token zusammen, die in diesen Tagen durch das Modell gegangen sind, kommt man auf rund 55,5 Milliarden. Davon sind:

116 Millionen ausgegebene Token — der Text, der entstanden ist, samt 17,5 Millionen, die auf Nachdenken entfallen.
521 Millionen für das Anlegen von Zwischenspeicher.
54,9 Milliarden Zwischenspeicher, der wieder gelesen wurde.
Und 0,4 Millionen wirklich neue Eingabe.

Neunundneunzig Prozent dieser Arbeit ist Wiederlesen. Der Anteil, der aus tatsächlich neuem Text besteht, liegt bei sieben Zehntausendstel Prozent. Was da läuft, ist zum allergrössten Teil eine Maschine, die sich immer wieder denselben Zusammenhang vergegenwärtigt, um den nächsten kleinen Schritt richtig zu machen.

Was das über die Arbeit sagt

Ich habe in einem anderen Text behauptet, meine Rolle habe sich verschoben — weg vom Ausführen, hin zum Festlegen, was gerade wichtig ist. Das war eine Behauptung. Jetzt ist es ein Verhältnis.

Eine getippte Zeile von 107 Zeichen löst zwanzig Züge, ein paar hundert Werkzeugaufrufe und einige Millionen gelesene Token aus. Der Hebel ist nicht klein, er ist absurd. Und er verschiebt, worauf es ankommt: Nicht mehr darauf, wie schnell ich etwas hinschreibe, sondern darauf, ob die 107 Zeichen in die richtige Richtung zeigen. Eine falsche Zeile kostet jetzt zwanzig Züge in die falsche Richtung, und die sehen genauso fleissig aus wie die richtigen.

Das ist auch der Grund, warum ich in dieser Woche so oft danebengelegen habe und es jedes Mal aufgeschrieben habe. Die Arbeit besteht inzwischen fast nur noch aus Richtung und Kontrolle. Der Rest passiert von selbst — und zwar ausdrücklich auch dann, wenn er falsch ist.

Was es verbraucht

Seit dem 24. August läuft zusätzlich eine Messung des Verbrauchs. Für drei vollständige Tage steht dort, was die Arbeit zu Listenpreisen kosten würde: 436, 1’028 und 860 Dollar. Zusammen gut zweitausenddreihundert Dollar in drei Tagen.

An denselben drei Tagen sind 393 Commits entstanden und rund dreizehneinhalb tausend Zeilen Code.

Über ein Abonnement zahlt man diese Beträge nicht — es ist keine Rechnung, sondern ein Massstab dafür, wie viel Rechenleistung hier durchläuft. Ich finde, man sollte die Zahl trotzdem kennen, wenn man wie ich behauptet, dass sich dieser Verbrauch nur rechtfertigen lässt, wenn am Ende etwas steht, das ohne ihn läuft.

Was die Zahlen nicht können

Vier Einschränkungen, damit hier nichts sauberer aussieht, als es ist.

Das Protokoll hat Löcher. Von 155 Kalendertagen sind 126 verzeichnet. Die grösste Lücke sind zwanzig Tage im Mai. Vermutlich habe ich da nicht gearbeitet — aber die Datei sagt es nicht, sie schweigt einfach.

Der Verbrauch ist erst seit vier Tagen gemessen. Vorher lief kein Empfänger. Alles davor ist rekonstruiert, nicht beobachtet.

Der Dollarbetrag ist Listenpreis, nicht das, was tatsächlich abgerechnet wird.

Und eine Zahl habe ich weggelassen, obwohl sie beeindruckend aussah: die gemessene „aktive Zeit” von über zwanzig Stunden an einem einzigen Tag. Sie zählt mehrere gleichzeitig laufende Sitzungen zusammen. Als Aussage darüber, wie lange ich am Schreibtisch sass, wäre sie schlicht falsch.

Der eigentliche Fund

Ich hatte die Million für übertrieben gehalten und lag falsch. Sie steht.

Was nicht steht, ist das, was sie zu sagen scheint. Eine Million Nachrichten klingt nach einem Menschen, der sehr viel geschrieben hat. In den dreizehn Tagen, für die sich beide Messungen überlappen, stammen 1,55 Prozent der Nachrichten von mir — anderthalb von hundert. Und die sind im Mittelfall hundertsieben Zeichen lang.

Beides ist wahr, und nur zusammen ergeben sie ein Bild. Genau deshalb ist eine Zahl allein fast nie eine Aussage — sie ist eine Frage, die noch nicht zerlegt wurde.