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„In the Weights“ führt eine KI-gestützte Suche nach Eitelkeitsdaten ein

„In the Weights“ führt eine KI-gestützte Suche nach Eitelkeitsdaten ein

6. Juli 2026
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Jeder, der in letzter Zeit einmal nach sich selbst gegoogelt hat, weiß, dass sich das Erlebnis nicht mehr so anfühlt wie früher. Angesichts der Änderungen bei der Google-Suche und der zunehmenden Nutzung von Chatbots wirkt die Websuche nicht mehr wie die maßgebliche Informationsquelle, die sie einst war.

Thomas Dimson und Joey Flynn teilten dieses Gefühl, was sie dazu veranlasste, „In the Weights“ zu entwickeln. Die „Weights“ beziehen sich auf die numerischen Parameter, die das Training und die Ausgabe eines KI-Modells definieren. Die Website behauptet, messen zu können, wie gut ein Modell sich an eine Person erinnern kann, ohne auf Websuchwerkzeuge zurückzugreifen.

Laut der Website bedeutet „in den Weights zu sein“, dass deine Existenz bei der Entwicklung übermenschlicher künstlicher Intelligenz als bedeutsam angesehen wurde.

Um dies zu erreichen, befragt „In the Weights“ Berichten zufolge verschiedene Modelle (darunter Grok, Gemini, mehrere Versionen von GPT, Claude, Llama und weniger bekannte Modelle) mit einer Eingabeaufforderung wie: „Wer ist ? Gib bis zu 10 Ergebnisse an, jeweils mit einer kurzen Beschreibung und einer Konfidenzbewertung.“ Anschließend „gruppiert es ähnliche Beschreibungen und vergibt eine Stärke-Bewertung.“

„In the Weights“ ist Ihre neue, KI-basierte Vanity-Suche

Bildnachweis: In the Weights

So erhielt beispielsweise dieser bescheidene Tech-Blogger einen Stärke-Wert von 641, womit ich zu den obersten 6 % der Namen gehöre. Ich fühlte mich ziemlich gut, bis mir auffiel, dass mehrere Kollegen bei TechCrunch noch höhere Werte erzielten. Die Rangliste hat sich, während ich diesen Beitrag schreibe, bereits verändert: Der „Kevin – Allein zu Haus“-Star Macaulay Culkin führt derzeit mit 988 Punkten die Liste an, gefolgt vom Opernsänger Luciano Pavarotti.

Die Ergebnisse zeigen auch, welche Modelle Antworten für einen bestimmten Namen geliefert haben, und weisen auf mögliche Fehlinterpretationen hin – so behauptet beispielsweise GPT-5.4 Mini, Anthony Ha sei eine „mehrdeutige Namensform, die sich auf mehrere Personen mit den Initialen A.H.A. beziehen könnte“.

Auf die Frage, warum er „In the Weights“ entwickelt habe, erklärte Dimson gegenüber TechCrunch per E-Mail, dass er und Flynn nach ihrem Ausscheiden bei OpenAI „die kreativen Säfte wieder zum Fließen bringen“ wollten (beide waren durch die Übernahme ihres Design-Startups „Global Illumination“ zu OpenAI gekommen).

Dimson sagte, er habe darüber nachgedacht, dass „Google-Vanity-Suchen im Jahr 2026 das falsche Ziel sind, da sich der Traffic zunehmend auf LLMs verlagert“, und über die Tatsache, dass „so viele Leben irgendwie in einer Reihe von Gleitkommazahlen im KI-Gehirn verschlüsselt sind“. Er fügte hinzu, dass die Ausrichtung der Website durch einen augenzwinkernden Blogbeitrag „besiegelt“ wurde, der sich über KI-Gewichte und Terry Bissons klassische Kurzgeschichte „They’re Made Out of Meat“ lustig machte.

„Die Resonanz war bisher unglaublich“, fügte Dimson hinzu. „Wir dachten, das würde nur milde Neugier wecken, aber es scheint einen Nerv getroffen zu haben – die Leute wollen sehen, ob sie in der Superintelligenz ewig leben (und der Vergleichsfaktor schadet auch nicht!)“

„In the Weights“ ist Ihre neue, KI-basierte Vanity-Suche

Bildnachweis: In the Weights

Ich bin zwar nicht ganz davon überzeugt, dass es ein sicherer Weg zur Unsterblichkeit ist, von einem Chatbot „in Erinnerung behalten“ zu werden, aber ich kann nicht leugnen, dass die Ergebnisse sowohl faszinierend als auch beneidenswert sind, zumal sie in einer einfachen, vergleichbaren Punktzahl ausgedrückt werden. (Der KI-Kritiker Anthony Moser spottete, dies sei „buchstäblich dasselbe, als würde man 13 Chatbots bitten, einem etwas über sich selbst zu erzählen.“) Ein weiterer Pluspunkt: Die Website besticht durch ein niedliches, von Nintendo inspiriertes Retro-Design.

Dimson sagte, er wolle sich eingehender damit befassen, warum verschiedene Modelle derselben Serie unterschiedliche Ergebnisse liefern, welche Modelle eine Vorliebe für bestimmte Personentypen haben und welche Personen „eigentlich einen Wikipedia-Artikel haben sollten, aber keinen haben“.

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