Como um site avalia se modelos de IA “conhecem” uma pessoa — e por que isso interessa a quem procura visibilidade online

Dois ex-funcionários da OpenAI, Thomas Dimson e Joey Flynn, lançaram o site In the Weights, que tenta medir até que ponto modelos de linguagem “recordam” pessoas a partir dos seus parâmetros internos. O site interroga várias IAs — incluindo Grok, Gemini, versões do GPT (entre elas a GPT-5.4 Mini), Claude e Llama — pede até 10 respostas com descrição e confiança, agrupa descrições semelhantes e atribui um “strength score”. A novidade mostra quem aparece nos modelos e revela diferenças entre eles, uma informação relevante para quem depende da visibilidade online à medida que o tráfego se desloca dos motores de busca para LLMs.

O funcionamento é direto: para cada nome, In the Weights reporta quais modelos deram resposta, agrupa as descrições semelhantes e calcula um valor numérico que reflecte a força dessa “memória”. O autor do texto original obteve um score de 641, posicionando-se no top 6% da lista; no topo do quadro está actualmente o actor Macaulay Culkin, com 988, seguido pelo tenor Luciano Pavarotti. O site também marca possíveis alucinações dos modelos — por exemplo, a GPT-5.4 Mini descreveu Anthony Ha como uma “forma de nome ambígua” que poderia referir várias pessoas com as iniciais A.H.A.

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Dimson explicou ao TechCrunch que a ideia nasceu depois de ambos saírem da OpenAI na sequência da aquisição da sua startup de design, Global Illumination, e que queriam “reavivar a criatividade”. Segundo ele, pesquisas de vaidade no Google são um objectivo errado em 2026, quando mais tráfego é gerado por LLMs, e há vidas codificadas em números flutuantes dentro do “cérebro” das IAs — percepção que orientou o projecto. A receção ao site tem sido descrita pelos fundadores como intensa.

O que muda na prática?

Para utilizadores e profissionais que dependem da presença digital, In the Weights oferece uma forma comparativa de saber se e como diferentes modelos de IA “conhecem” o seu nome: obtém um score, vê que modelos o mencionam e onde podem surgir descrições enganosas. Para jornalistas, investigadores e responsáveis por reputação online, a ferramenta evidencia que a descoberta de pessoas já não passa só pelos motores de busca tradicionais, mas também pelas respostas geradas por LLMs.

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O site torna ainda visível divergências entre modelos — quem aparece numa família de modelos pode não surgir noutra — e identifica respostas potencialmente inventadas pelos sistemas. Os fundadores anunciaram que vão investigar quais os modelos que privilegiam certos tipos de pessoas, por que versões idênticas retornam respostas diferentes e identificar figuras que “deveriam ter um artigo na Wikipedia mas não têm”.

O quadro está em movimento: o leaderboard continua a evoluir à medida que são feitas novas consultas e os responsáveis pelo projecto preveem aprofundar o estudo das diferenças e vieses entre modelos.

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Fonte: Techcrunch