Ключевые выводы
- In the Weights измеряет, насколько разные LLM‑модели «помнят» конкретное имя, выдавая балл‑«вес».
- Рейтинг показывает, что популярные личности (например, Маколей Калкин) получают баллы выше 900, а обычные специалисты находятся в диапазоне 600‑700.
- Проект раскрывает различия в ответах между моделями и поднимает вопросы о цифровой «вечности» без традиционного поиска.
В мире, где всё больше запросов уходит к чат‑ботам, In the Weights предлагает новый способ измерить, насколько мы «записаны» в мозге искусственного интеллекта.
Что такое In the Weights и зачем он нужен?
Томас Димсон и Джоуи Флинн, бывшие сотрудники OpenAI, запустили сайт In the Weights. Идея проста: проверить, какие имена запоминаются у разных языковых моделей без обращения к обычному поиску.
«Веса» в названии – это численные параметры, которые формируют поведение нейросети. По их мнению, если модель может воспроизвести информацию о человеке, значит её «вес» содержит часть вашей цифровой «памяти».
Сайт задаёт каждому LLM запрос вроде: «Кто такой <имя>? Выдай до 10 результатов с коротким описанием и оценкой уверенности». Затем ответы группируются, а каждому имени присваивается «сила» – балл, отражающий, насколько модель уверена в своих данных.
Для обычных людей это выглядит, как игровая таблица: вы вводите своё имя и видите, где вы держитесь в топе.
Как работает оценка «веса»?
Система обращается к нескольким крупным моделям: Grok, Gemini, серии GPT, Claude, Llama и нескольким менее известным вариантам. Каждая модель выдает список результатов, после чего платформа:
- объединяет похожие описания (кластеризация);
- отмечает, какие модели дали ответ;
- вычисляет «strength score» – от 0 до 1000.
Пример: тех‑блогер Энтони Ха получил 641 балл, что поставило его в топ‑6 % всех имён. На момент написания статьи лидером был Маколей Калкин с 988 баллами, за ним – оперный певец Лучано Паваротти.
Важно, что система также фиксирует «галлюцинации» – случаи, когда модель выдаёт неверную информацию. Например, GPT‑5.4 Mini назвал «Anthony Ha» «неоднозначным именем, которое может относиться к нескольким людям».
Почему это важно в эпоху LLM‑поиска?
Традиционный поиск в Google уже не единственный способ узнать, кто вы в интернете. Всё больше пользователей задают вопросы напрямую чат‑ботам, а результаты этих ботов формируют их восприятие.
Димсон отмечает, что «гоогл‑ванити» (поиск своего имени в Google) теряет смысл, когда большинство запросов перенаправляются в LLM. In the Weights показывает, какие имена «записаны» в массиве параметров ИИ, а какие – пропадают.
Это поднимает вопросы о цифровой «вечности»: достаточно ли быть упомянутым в Википедии, или же ваш «вес» в нейросети станет новым мерилом известности?
Точки разногласий и критика
Не все согласны с тем, что «запомниться» в ИИ – это позитив. Критик ИИ Антуни Мозер назвал проект «по‑простому запросом 13 чат‑ботов о себе», подчеркивая, что методика не учитывает контекст и ценность информации.
Кроме того, результаты могут различаться даже внутри одной серии моделей: одна версия GPT может вернуть ответ, а другая – нет. Это показывает, насколько «вес» зависит от обучающих данных и архитектурных особенностей.
Тем не менее, создатели планируют глубже исследовать, какие модели склонны к определённым типам людей и почему некоторые известные персоны «исчезают» из рейтингов.
Что дальше?
По словам Димсона, дальнейшие шаги включат:
- анализ различий внутри семей моделей (например, GPT‑4 vs GPT‑4.5);
- исследование предвзятости моделей к различным демографическим группам;
- выявление людей, заслуживающих Wikipedia‑статьи, но пока без неё.
Если эти исследования продолжатся, мы можем увидеть открытые «карты памяти» ИИ, где каждый сможет проверить, насколько он «записан» в цифровом мозге.
Справка
In the Weights – онлайн‑платформа, запущенная в 2024 году, которая измеряет степень запоминания имён разными LLM‑моделями, выдавая баллы‑веса.
Томас Димсон – бывший специалист по продукту в OpenAI, соучредитель стартапа Global Illumination, известен своими идеями о визуальном дизайне ИИ.
Джоуи Флинн – инженер‑исследователь, также бывший сотрудник OpenAI, участвует в разработке моделей генеративного контента.
LLM (Large Language Model) – крупная языковая модель, обученная на огромных корпусах текста, способная генерировать ответы на естественном языке.
GPT‑5.4 Mini – один из последних вариантов генеративной модели от OpenAI, известный своей лаконичностью, но иногда выдающий «галлюцинации».
Маколей Калкин – американский актёр, известный по роли Кевина в фильме «Один дома», лидирует в текущем рейтинге In the Weights с баллом 988.
In the Weights открывает новую грань цифровой репутации: не только то, что вы пишете в интернете, но и то, как вас «видят» нейросети.
