2026年、AIの内部パラメータを可視化する検索サービスIn the Weightsが公開され、技術コミュニティで注目を集めている。同サイトはOpenAI元エンジニアでデザインスタートアップGlobal Illumination出身のThomas Dimson氏とJoey Flynn氏によって開発された。従来の検索エンジン依存からLLMへの情報取得シフトが進む中、人物の存在がAIの学習重みにどれだけ刻まれているかを測定する目的で創設された。 利用者は複数のAIモデル（Grok、Gemini、GPTシリーズ、Claude、Llamaなど）に人物名の検索プロンプトを入力し、回答の類似度クラスタリングとスコアリング処理を行う。これにより生成されるstrength scoreは、外部検索ツールを用いずにAIが対象をどの程度認識しているかを示す指標となる。ランキングではマコーリー・カルキン氏が988点で首位を務め、スコアはリアルタイムで変動している。同時に、モデルごとの回答傾向や幻覚の発生ケースも可視化されており、同一シリーズ内でもモデル間で記憶精度に差異があることが浮かび上がっている。 Dimson氏によると、コンセプトはAIの重みに関するユーモラスな記事から着想を得たものであり、今後はモデルの学習バイアス分析や、Wikipedia記事は存在しないがAI内部には記憶される人物の特定などへの発展を検討している。レトロゲーム調のUIデザインも相まって、利用者の間で自らのデジタル記憶の永続性を確認したいという心理に強く訴えかけ、急速に拡散した。専門家の間では大規模モデルへの総投票に過ぎないとする批判も存在するが、AIの記憶構造と学習データ偏りを可視化する新たな実験的指標として、技術界隈から注目されている。