你有没有试过Google搜自己名字，结果发现现在的搜索结果远不如从前那么精准？随着大语言模型（LLM）成为信息获取的主要入口，传统的搜索引擎已经不再是衡量一个人网络存在感的唯一标准。两位前OpenAI设计师Thomas Dimson和Joey Flynn注意到了这个趋势，于是推出了一款名为In the Weights的新工具——它能测出你在各种主流AI模型中的”分量”（即权重值）。

所谓”权重”（Weights），是AI模型训练和输出时决定其行为的关键参数。In the Weights网站的核心理念是，通过向Grok、Gemini、GPT各版本、Claude、Llama等十几种模型提出”请告诉我关于[某人]的信息“这样的问题，然后聚类分析各模型返回的描述，最终给出一个0到1000之间的”强度分数”。网站创始人解释道：”被模型记住，意味着你的存在被认定为在超级人工智能创建过程中足够重要。“

笔者亲测后获得了641分的成绩，进入了前6%的榜单——然而看到TechCrunch几位同事的分数更高时，那份自满瞬间烟消云散。排名榜随时在变动，目前”小鬼当家”主演Macaulay Culkin以988分位居榜首，与歌剧巨星Luciano Pavarotti不相上下。有趣的是，不同模型对同一人物的描述差异巨大，例如GPT-5.4 Mini判定某位记者是”一个模糊的名字形式，可能指代多个A.H.A.缩写的人”。换句话说，AI模型的”偏见”和”幻觉”也被呈现在了分数中。

Dimson表示，他打造In the Weights的初衷是”让创意的血液重新流动”。两人在OpenAI通过收购他们的设计初创公司Global Illumination入职后，一直在思考：”2026年的网络虚荣搜索已经不应该是Google搜索，因为越来越多的人从AI聊天机器人那里了解你。” 他还提到，无数人的生命轨迹正以某种方式被编码在AI大脑里的一堆浮点数中。网站上线后反响远超预期——他原以为只是个温和的噱头，没想到触动了人们”想知道自己是否能在超级智能中永存”的神经。

当然，也有AI批评者对此不以为然。技术作家Anthony Moser嘲讽道：”这本质上就是让13个聊天机器人分别评价你自己。” 不过笔者体验后认为，In the Weights的优势在于它将结果以易比较的分数和可爱的任天堂风格复古界面呈现，增加了社交分享的趣味性。目前Dimson计划进一步探索：同一系列模型为何给出不同结果？哪些模型对哪些人群存在偏见？以及哪些人”理应拥有维基百科条目却没有”？

In the Weights的出现，标志着AI时代个人品牌评估的一个新维度。对于在国内环境下使用AI工具的用户来说，这一趋势同样具有启发——未来我们的亚马逊AI芯片和安巴尼AI布局同样在推动AI模型的本地化落地。谁能被AI”记住”，或许将成为衡量影响力的新标准。