"AI가 너를 얼마나 아는가" — 허영 검색의 새 시대

점수가 아니라 선언이다

2026년 6월 20일 조용히 공개된 In the Weights는 이름 하나를 입력하면 GPT·Gemini·Grok·Claude·Llama가 그 인물을 얼마나 잘 아는지 0~996점으로 환산해 보여준다. TechCrunch 보도에 따르면 창업자 Thomas Dimson은 "구글 허영 검색은 2026년에 잘못된 목표"라고 명시적으로 선언했다. 이 한 문장이 서비스 전체의 논지를 압축한다.

Dimson과 공동창업자 Joey Flynn은 Instagram·Facebook·YouTube 초기 멤버 출신이며, 2023년 OpenAI의 첫 번째 인수 대상이 됐던 Global Illumination을 함께 만든 인물들이다. OpenAI 퇴직 후 외부 투자 없이 사이드 프로젝트로 이 서비스를 열었다. 배경이 곧 메시지다. 검색엔진과 LLM 양쪽의 심장부를 경험한 내부자가 트래픽 중력의 이동을 공개적으로 수치화한 것이다.

AI 웨이트 안에 있다는 것의 진짜 의미

작동 방식은 간결하다. 각 LLM에 'Who is [name]?'을 질의하고, 유사 응답을 클러스터링해 Strength Score를 산출한다. 잠재적 할루시네이션도 별도로 표시한다. 현재 공개된 최고점은 Macaulay Culkin 988점이며, Mozart·Shakespeare·Taylor Swift가 상위권을 형성한다.

이 점수가 실제로 측정하는 것은 학습 데이터 내 존재감이다. LLM의 응답 품질은 사전학습 데이터의 양과 질에 직결되기 때문에, "AI가 나를 아는가"는 결국 "나에 관한 텍스트가 인터넷에 얼마나 존재했고, 그것이 학습 말뭉치에 포함됐는가"로 환원된다.

여기서 두 가지 구조적 문제가 드러난다. 첫째, 동의 없는 데이터 활용의 역설이다. 점수가 높다는 것은 개인 정보가 대규모 학습에 쓰였다는 반증이기도 하다. 높은 점수를 자랑하는 순간, 자신이 무단 데이터 수집의 대상이었음을 스스로 인증하는 셈이다. 둘째, 비영어권 인물의 구조적 저평가다. 영어 텍스트 중심의 사전학습 데이터 구조상, 동등한 사회적 영향력을 지닌 인물이라도 비영어권 출신은 점수가 낮게 산출된다. 이 서비스는 그 불균형을 가시화하는 거울이기도 하다.

소비자화가 핵심 전략이다

The Decoder의 분석이 지적하듯, LLM 존재감 측정 도구는 이미 기업용 시장에 존재한다. Otterly AI나 Profound 같은 서비스들은 브랜드·제품이 LLM 응답에서 얼마나 언급되는지를 B2B 방식으로 제공해왔다.

In the Weights의 차별점은 개인 퍼스널 브랜드로의 소비자화다. "나는 몇 점이야?"라는 질문은 완벽한 바이럴 루프다. 결과를 SNS에 공유하는 행동이 자연스럽게 유도되고, 공유 자체가 서비스의 배포 채널이 된다. 투자 없이 사이드 프로젝트로 이 트래픽을 만들어낸 셈이니, 제품 설계 자체가 성장 전략이었다.

전망: GEO가 SEO를 잠식하는 속도

검색엔진 최적화(SEO)에서 생성형 엔진 최적화(GEO)로 무게추가 이동하는 것은 이미 업계의 공론이다. In the Weights는 그 이동을 개인이 피부로 느끼는 숫자로 바꿨다는 점에서 상징적이다.

다음 단계는 세 갈래로 예상된다. 먼저 LLM 학습 데이터 포함을 최적화하는 'LLM PR' 에이전시가 등장한다. 과거 SEO 컨설팅 시장의 AI판이다. 이어 플랫폼과 언론사는 GEO 전략을 공식화하며, 기사의 색인보다 LLM 학습 포함 여부를 KPI로 삼기 시작한다. 마지막으로 개인의 데이터 포함 여부에 대한 통제권 요구가 규제 논의로 확산된다. 이 흐름이 가장 느리게 오지만, 가장 강하게 온다.

"AI가 당신을 얼마나 아는가"는 재미있는 질문이다. 그러나 그 답이 곧 디지털 존재감을 결정하는 시대가 현실화된다면, 점수의 이면에 숨은 데이터 윤리를 외면하는 것은 사치다.