Гуглить свое имя уже неактуально, теперь информацию о себе стоит узннавать у ИИ. Экс-сеньоры OpenAI Томас Димсон и Джои Флинн (привет, Global Illumination) решили оцифровать паранойю по поводу цифрового следа и запустили In the Weights.
Суть проще некуда: сайт задаёт 13 моделям один и тот же вопрос: «Кто такой [имя]? Дай до 10 результатов с кратким описанием и уверенностью». Среди опрошенных — GPT-5.5, Opus 4.8, Grok, Gemini, Llama (обе, 70B и 1B), DeepSeek, Qwen и прочие. Никакого веб-поиска, только то, что модель выучила на трейне.
Дальше — математика. Система кластеризует похожие ответы и выкатывает strength score — от 0 до 996. Потолок в 996 создатели зарезервировали для Моцарта, Шекспира и Тейлор Свифт. Маск набрал 992, Тим Кук — 986. В топе на момент написания —Beyonce.
Нюанс: чем меньше модель, тем сложнее в неё попасть. Появление в Llama на 1B параметров — это уже знак. Такая модель сжимает знания агрессивнее флагманов, так что если она вас запомнила — вы действительно что-то значите.
По формулировке сайта, «быть в весах» — значит, что ваше существование сочли важным в процессе создания сверхчеловеческого интеллекта. Это миллиарды числовых параметров, в которых модель хранит знания. Если вы там есть — вы живёте, пока жива модель. AI-критик Энтони Мозер, правда, скептичен: «это буквально то же самое, что попросить 13 чат-ботов рассказать о тебе». И он прав — балл говорит скорее о следе в обучающих данных, чем о бессмертии. Для большинства пользователей это пока что просто приятная игрушка, но есть и важный посыл.
In the Weights — это наглядный аудит того, как агрессивно корпорации скрейпят данные. И напоминание: если информация о вас есть в весах LLM, стереть её практически невозможно. Веб-страницу еще кое-как можно удалить, но веса — это бинарные файлы на тысячах GPU по всему миру.
Лично мне удалось узнать о нескольких тёсках и успокоиться, что пока имя получается только прогуглить. А вы нашли себя в In the Weights?
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1051732/