Por Canuto  

In the Weights propone una nueva forma de medirse en internet: ya no según lo que aparece en Google, sino por lo que los modelos de IA parecen recordar sobre una persona sin acudir a la web. La idea, creada por dos ex OpenAI, mezcla curiosidad técnica, comparación social y una pregunta más profunda sobre qué significa “existir” dentro de la memoria estadística de los grandes modelos.
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  • In the Weights consulta modelos como Grok, Gemini, GPT, Claude y Llama para medir cuánto “recuerdan” a una persona.
  • La plataforma agrupa respuestas similares y asigna un “puntaje de fuerza”, convirtiendo la memoria de la IA en un ranking comparable.
  • Sus creadores, Thomas Dimson y Joey Flynn, dicen que la búsqueda de vanidad en 2026 se está moviendo de Google hacia los LLM.

 

Una nueva plataforma llamada In the Weights busca responder una pregunta que hasta hace poco habría sonado absurda: qué tan presente está una persona dentro de la memoria de los modelos de inteligencia artificial.

La propuesta parte de una idea simple, pero culturalmente potente. Si cada vez más usuarios aprenden sobre otras personas a través de chatbots, entonces la vieja práctica de buscarse en Google podría estar perdiendo relevancia como medidor de visibilidad pública, indica TechCrunch.

Ese es el punto de partida de Thomas Dimson y Joey Flynn, quienes crearon la herramienta tras dejar OpenAI. Ambos habían llegado a la empresa luego de la adquisición de su startup de diseño Global Illumination.

La plataforma toma su nombre de los “weights”, o pesos, que son los parámetros numéricos que moldean el entrenamiento y la salida de un modelo de IA. A partir de ahí, el sitio afirma medir qué tan bien un modelo puede recordar a alguien sin usar herramientas externas como la búsqueda web.

En su propia descripción, In the Weights sostiene que “estar en los pesos significa que tu existencia fue considerada importante en el proceso de creación de inteligencia artificial sobrehumana”. La frase resume el tono de un proyecto que mezcla experimento técnico, juego social y comentario cultural.

Cómo funciona el ranking y qué intenta medir

Según explicó TechCrunch, la plataforma consulta distintos modelos con una pregunta similar a: “¿Quién es <nombre>? Proporcione hasta 10 resultados, cada uno con una breve descripción y confianza”.

Entre los sistemas evaluados figuran Grok, Gemini, múltiples versiones de GPT, Claude y Llama. También se incluyen modelos menos conocidos, lo que amplía la comparación entre familias de IA con datos y afinidades distintas.

Después de recibir las respuestas, In the Weights agrupa las descripciones que considera similares. Luego asigna un “puntaje de fuerza” para representar qué tan consistente y sólida es la identificación de esa persona en el conjunto de modelos.

La lógica detrás del sitio no intenta verificar si una persona es famosa en sentido estricto. Más bien, explora si su identidad parece haber quedado codificada en los patrones estadísticos internos de distintos modelos.

Esa distinción importa porque un nombre puede aparecer bien posicionado en búsquedas tradicionales y, al mismo tiempo, resultar difuso para una IA. También puede ocurrir lo contrario, sobre todo en perfiles muy citados en textos, foros o documentación que alimentaron el entrenamiento.

El resultado final convierte una noción abstracta en un marcador fácil de comparar. Ese detalle ayuda a explicar por qué una curiosidad técnica puede transformarse con rapidez en una competencia social.

Del ego digital en Google a la ansiedad por existir en los LLM

La herramienta aparece en un momento en que la búsqueda web atraviesa una transición visible. Para muchos usuarios, Google ya no es la única puerta de entrada para saber quién es una persona, qué hace o por qué importa.

Los chatbots están absorbiendo parte de ese tráfico informacional. En ese contexto, la llamada “búsqueda de vanidad” también cambia de escenario y pasa del índice web al terreno más opaco de los grandes modelos de lenguaje.

Dimson dijo por correo electrónico que él y Flynn querían “hacer fluir de nuevo las ideas creativas” tras su salida de OpenAI. También explicó que venía pensando en cómo las búsquedas de vanidad en Google son “el objetivo equivocado en 2026” a medida que más tráfico se mueve hacia los LLM.

El cofundador añadió otra imagen que sirve para entender el proyecto. Señaló que “tantas vidas están codificadas de alguna manera en un montón de números de punto flotante dentro del cerebro de IA”.

Esa frase resume un cambio cultural amplio. La reputación digital ya no depende solo de páginas indexadas, sino de cómo los modelos sintetizan, recuerdan o confunden identidades a partir de enormes masas de texto.

Para lectores nuevos en el tema, los LLM no almacenan biografías como una base de datos tradicional. Su “memoria” es indirecta y probabilística, por lo que recordar a alguien significa reproducir patrones aprendidos durante el entrenamiento.

Los primeros resultados, el factor comparativo y las alucinaciones

El propio Anthony Ha, autor del texto original, probó la plataforma con su nombre. Obtuvo un puntaje de fuerza de 641, lo que lo colocó en el 6% superior de los nombres medidos por el sistema.

La satisfacción inicial duró poco. El periodista contó que varios de sus colegas de TechCrunch lograron puntajes incluso más altos, reforzando el componente competitivo que vuelve especialmente adictiva la propuesta.

La tabla de líderes también cambia de manera dinámica. Mientras se redactaba el artículo original, el actor de “Home Alone”, Macaulay Culkin, ocupaba el primer lugar con un puntaje de fuerza de 988, muy cerca del cantante de ópera Luciano Pavarotti.

Además del ranking, los resultados muestran qué modelos devolvieron cada respuesta para un nombre concreto. Ese nivel de detalle permite observar coincidencias, discrepancias y errores entre modelos que muchas veces se presentan como equivalentes.

La plataforma también destaca posibles alucinaciones. Un ejemplo citado en el reportaje indica que GPT-5.4 Mini describe a Anthony Ha como un “nombre ambiguo que podría referirse a múltiples personas con las iniciales A.H.A.”.

Ese tipo de error no es menor. En una herramienta centrada en identidad y reconocimiento, una confusión de ese tipo revela el límite central del experimento: los modelos pueden recordar, pero también mezclar, simplificar o inventar.

Por eso, el puntaje no debe leerse como una prueba objetiva de notoriedad o relevancia histórica. Funciona mejor como termómetro de presencia probable dentro del universo estadístico de varios sistemas de IA.

Un experimento entre el humor, el diseño retro y la crítica cultural

Dimson dijo que la dirección conceptual del sitio quedó “sellada” por una publicación de blog en tono humorístico. Ese texto juega con los pesos de IA y con el célebre cuento corto de Terry Bisson “Están hechos de carne”.

La referencia no es casual. In the Weights se mueve entre la fascinación y la parodia, como si intentara medir la inmortalidad digital mientras se burla de la necesidad humana de convertirla en una tabla de posiciones.

El diseño visual también aporta a esa identidad. El sitio presenta una estética retro inspirada en Nintendo, lo que suaviza la densidad técnica del tema y lo vuelve más accesible para un público amplio.

Anthony Ha admite en el artículo que no está convencido de que ser “recordado” por un chatbot equivalga a un pase garantizado a la inmortalidad. Aun así, reconoce que los resultados son intrigantes y capaces de despertar celos, sobre todo al quedar condensados en una puntuación sencilla.

Ese componente emocional es clave para entender por qué la idea resonó con rapidez. Medir la memoria de la IA parece un juego, pero también toca fibras sensibles relacionadas con estatus, legado y reconocimiento.

El crítico de IA Anthony Moser resumió la ironía con una frase mordaz. Se burló de que la propuesta es “literalmente lo mismo que pedirle a 13 chatbots que te cuenten sobre ti mismo”.

La observación no invalida el experimento, pero sí lo pone en perspectiva. Parte de su atractivo proviene menos de una innovación científica radical y más de empaquetar una consulta repetible dentro de una interfaz competitiva y visualmente atractiva.

Qué podría venir después y por qué importa más allá de la curiosidad

Dimson adelantó varias líneas de exploración futura para In the Weights. Entre ellas mencionó el análisis de por qué distintos modelos de una misma serie devuelven resultados diferentes sobre una misma persona.

También planea estudiar qué modelos muestran sesgos hacia distintos tipos de personas. Esa pregunta podría revelar patrones útiles sobre celebridad, profesión, idioma, procedencia o nivel de documentación pública.

Otra posibilidad de trabajo apunta a identificar qué personas “deberían tener un artículo de Wikipedia pero no lo tienen”. Esa idea conecta el proyecto con vacíos de representación más amplios dentro del ecosistema digital.

Más allá del tono lúdico, ahí aparece un ángulo relevante para investigadores y tecnólogos. Si los chatbots se convierten en capas de acceso a la información, entonces entender a quiénes recuerdan y a quiénes invisibilizan gana importancia social.

Ese debate toca temas ya conocidos en IA, como sesgo, cobertura desigual y dependencia del material disponible durante el entrenamiento. En ese sentido, In the Weights no solo explota la vanidad de internet, sino que también expone límites estructurales de la memoria algorítmica.

Para una audiencia interesada en IA, mercados y tecnología, el caso ilustra otra tendencia importante. Cada vez más productos convierten atributos abstractos de los modelos en métricas consumibles, comparables y susceptibles de viralizarse.

In the Weights hace exactamente eso con la identidad. Toma una pregunta existencial y la traduce en una cifra, una clasificación y una experiencia que oscila entre la diversión, la inseguridad y el deseo de figurar en la mente de las máquinas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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