Случайный выбор числа от 1 до 50 — простая и часто используемая задача, которая кажется идеальным случаем для случайного угадывания. Когда же речь заходит о языковых моделях — таких как GPT, Claude, Copilot и им подобных — ожидание по-настоящему случайного ответа нередко оборачивается неким шаблонным результатом, особенно когда модель называется угадать число. Часто, при просьбе «угадай случайное число между 1 и 50», языковые модели с большой вероятностью выдают число 27, что вызывает интерес и вопросы: почему именно 27? В чем причина такой закономерности? Прежде чем углубиться в объяснение этого феномена, стоит понять, как работают современные языковые модели. Они обучены на огромных корпусах текстов, взятых из интернета и множества других источников, и их задача состоит не в генерации случайных чисел, а в предсказании наиболее вероятного продолжения текста на основе заданного контекста. Другими словами, языковая модель пытается угадать, каким будет слово или последовательность слов, которые чаще всего встречаются в подобных ситуациях.
В контексте просьбы «угадай число» модель не имеет доступа к реальному генератору случайных чисел — она только воспроизводит типичные ответы, основанные на статистике встречаемых фраз и чисел. Исследования и обсуждения в сообществе показывают, что число 27 появлялось как частый ответ на запросы угадать номер, что связано с его частым встречанием в различных текстах, мемах и культурах, а также с психологическими особенностями предпочтений людей при выборе «случайного» числа. Число 27 имеет статус своеобразного «символа случайного выбора» в интернете и поп-культуре. Например, пользователи часто используют его в шутках и в качестве комичного ответа, что закрепляется в языковых моделях путем многократного наблюдения и анализа текста. Психологи неоднократно отмечали, что люди, просящие других загадать число от 1 до 50, часто получают ответ именно 27.
Это связано с тем, что число находится ближе к середине диапазона и кажется достаточно «случайным», но при этом не слишком очевидным для угадывания. Получается, что языковые модели, обученные на миллионах таких взаимодействий, постепенно запоминают и воспроизводят подобные предпочтения. Тем не менее, не все модели ограничиваются 27. Некоторые из них выбирают иные числа, иногда опираясь на юмористические отсылки или культурные кодировки. Например, Grok, упомянутый в обсуждениях, нередко предлагает ответ 42 — известное число из популярной культуры, символизирующее «ответ на жизнь, вселенную и всё остальное».
Другие модели, например Deepseek и Mistral, могут использовать встроенные генераторы случайных чисел и озвучивать более разнообразные варианты — 17, 33, 45 и так далее. Это показывает, что поведение языковых моделей при попытке выбрать «случайное число» зависит от их алгоритмов и архитектуры. Интересно также, что сами разработчики часто намеренно не внедряют настоящие генераторы случайных чисел в языковые модели, поскольку их основная задача — обработка и генерация текста, а не математическая случайность. В то время как псевдослучайные числа могут быть сгенерированы специализированными программными модулями, в языковых моделях генерация идет исключительно через предсказание следующего слова. В результате подобные модели не идеально подходят для создания случайных чисел, а лишь имитируют случайность с оглядкой на статистические закономерности обучения.
Кроме того, нейросети чаще всего не способны напрямую внешне «думать» или использовать аппаратные случайные генераторы: они выдают то, что им ближе и что наиболее ожидаемо в текстовом пространстве. Если же пользователю важна именно случайность в строгом математическом понимании, то лучше обращаться к специализированным библиотекам или системам, предназначенным для генерации истинно случайных чисел. Тем не менее задача угадать число среди 1-50 стала интересным полем экспериментов и шуток в среде ИИ-энтузиастов. Например, в одном из обсуждений на Hacker News пользователи отмечали, что все языковые модели, кроме нескольких, склонны отвечать цифрой 27. Это создало тенденцию как к юмористическому осмыслению, так и к более серьезному анализу алгоритмов.
В повседневном использовании такая особенность не несет серьезных последствий, но помогает понять ограничения и специфику искусственного интеллекта. В итоге можно сделать вывод, что число 27 при запросе «угадай случайное число» — это не случайность настоящего характера, а результат статистических закономерностей моделей, их обучения на крупных текстовых данных и человеческих культурных предпочтений. Это пример того, как даже самая простая на первый взгляд задача оказывается многоуровневой с точки зрения работы ИИ. Для тех, кто хочет получить действительно случайное число, рекомендуется использовать генераторы случайных чисел, встроенные в языки программирования, или онлайн-сервисы, специализирующиеся на случайности. Языковые модели же остаются во многом текстовыми помощниками и предсказателями, неспособными создавать настоящую случайность вне шаблонов своей тренировки и модели статистических вероятностей.
Таким образом, феномен «числа 27» — это интересный пример взаимосвязи человеческой культуры, лингвистики и алгоритмов машинного обучения, демонстрирующий, что для понимания ИИ важно учитывать не только техническую сторону, но и социальный и культурный контекст данных.
