In the Weights

在生成式 AI 日益普及的今天，人们获取信息的方式正在发生根本性转变。对于许多人来说，通过聊天机器人了解某个人或某个概念，正逐渐取代传统的搜索引擎。为了回应这一趋势，前 OpenAI 员工 Thomas Dimson 和 Joey Flynn 创建了 In the Weights 网站，旨在衡量一个人在大语言模型（LLM）训练数据中的“存在感”或“记忆深度”。

核心概念：什么是“存在于权重之中”？

“In the Weights”中的“权重”指的是塑造 AI 模型行为的核心数值参数。该网站的核心理念是：如果一个人被广泛提及并纳入训练数据，那么即使在不联网搜索的情况下，AI 模型也能准确“回忆”起此人。

网站写道：“存在于权重之中，意味着在创造超人人工智能的过程中，你的存在被认为足够重要。”这不仅仅是一个技术测试，更被视为一种数字时代的“不朽”指标——你的生平事迹已被编码进超级智能的神经网络中。

工作原理：多模型交叉验证与强度评分

In the Weights 并非简单地查询单个模型，而是采用了一套复杂的评估流程：

1. 多模型提问：系统向包括 Grok、Gemini、多个版本的 GPT、Claude、Llama 等在内的十余个主流及小众模型发起相同的问题：“<姓名>是谁？给出最多 10 个结果，每个结果附带简短描述和置信度。”
2. 聚类分析：收集所有模型的回复后，系统会将相似的描述进行聚类，识别出共识性的身份标签。
3. 强度评分：基于回复的一致性、置信度以及覆盖的模型数量，算法为每个姓名分配一个“强度分数”。分数越高，代表该人物在 AI 认知世界中的地位越稳固。

例如，一位普通的技术博主可能获得 641 分（位列前 6%），而像《小鬼当家》主演 Macaulay Culkin 这样的全球名人则高达 988 分，与世界著名男高音 Luciano Pavarotti 并驾齐驱。

趣味发现与幻觉检测

除了排名，该网站还揭示了 AI 认知的有趣侧面和潜在缺陷：

• 排行榜动态变化：随着模型更新和数据注入，排行榜实时变动，反映了公众人物在数字空间中的热度起伏。
• 幻觉暴露：网站会突出显示模型的错误认知。例如，GPT-5.4 Mini 曾将记者 Anthony Ha 误认为是一个“模糊的姓名形式”，显示出模型在处理非顶级名人时的不确定性。
• 模型偏见洞察：通过对比不同模型对同一人物的描述，用户可以观察到各大家族模型在知识覆盖和文化偏好上的差异。

创作初衷：从“虚荣搜索”到“AI 记忆”

创始人 Dimson 表示，创建该网站的灵感源于对“Google 虚荣搜索”（Googling oneself）过时感的反思。在 2026 年，随着流量大量转向 LLM，传统的搜索引擎排名已不再是衡量个人数字影响力的唯一标准。

受 Terry Bisson 经典科幻短篇小说《They’re Made Out of Meat》的启发，Dimson 和 Flynn 希望探讨“生命如何以浮点数的形式被编码在 AI 大脑中”。尽管初衷带有半开玩笑的性质，但网站上线后引发了意想不到的热烈反响，触动了人们渴望在超级智能中留下痕迹的心理需求。

争议与未来

尽管 In the Weights 提供了直观的量化指标，但也面临一些质疑。AI 评论家 Anthony Moser 指出，这本质上只是“问 13 个聊天机器人关于你自己的情况”，其科学性有待商榷。此外，复古任天堂风格的设计虽然可爱，但也可能淡化了背后严肃的数据隐私与伦理问题。

未来，Dimson 计划深入研究以下方向：

• 为何同一系列的不同模型会对同一人物产生认知偏差？
• 哪些类型的群体在 AI 权重中被系统性低估？
• 哪些人“应该有维基百科条目但却没有”，从而在 AI 认知中处于边缘地位？

In the Weights 不仅是一个有趣的在线玩具，更是一面镜子，折射出我们在 AI 时代如何被定义、被记忆，以及被量化。