Почему искусственный интеллект выбирает число 27, а не 42: удивительные факты и объяснения

Цифровое искусство NFT

Искусственный интеллект уже давно перестал быть чем-то из области научной фантастики. Сегодня ИИ помогает нам в повседневной жизни, автоматизирует сложные задачи, создает тексты и даже пытается имитировать человеческое мышление. Однако, несмотря на кажущуюся сложность и "умность" многих современных моделей, у них все же есть свои особенности и странности. Одна из таких — выбор "любимого" числа при попытке сгенерировать случайное число. И это число — 27, а не легендарное 42, которое давно стало символом ответа на все вопросы благодаря книге Дугласа Адамса "Автостопом по галактике".

Когда пользователи просят популярные модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT от OpenAI, Claude Sonnet 4 от Anthropic, Gemini 2.5 Flash от Google и Llama 4 от Meta, назвать случайное число в пределах от 1 до 50, большинство из них с высокой долей вероятности отвечают именно 27. Это явление было замечено исследователями и пользователями и представляет собой интересный пример того, как работает искусственный интеллект с вероятностями и предсказаниями. Почему именно 27? Казалось бы, случайный выбор должен быть равномерным, а модели могли бы назвать любое число из заданного диапазона с одинаковой вероятностью. Однако ИИ — это не генератор случайных чисел, а алгоритм, обученный предсказывать наиболее вероятное продолжение текста или ответа на основании большого набора данных.

Поэтому модель может демонстрировать смещение, выбрав число, которое кажется ей "естественным" или "оптимальным" с точки зрения внутренней логики и статистики обучающих данных. Еще одно объяснение кроется в самой природе генеративных моделей и процессе обучения с подкреплением с участием человека (RLHF). Он помогает моделям становиться более последовательными и соблюдать нормы коммуникации, но одновременно может приводить к феномену, называемому "коллапсом моды". Это ситуация, при которой ответ модели стабильно смещается к определенным вариантам, ограничивая разнообразие и случайность. Именно такой эффект вероятно проявляется в выборе числа 27.

Интересна и интерпретация от самой модели Claude, которая объяснила выбор 27 так: это приблизительно среднее число, но оно не является слишком предсказуемым, в отличие от 25 (точно середина диапазона) или крайних значений типа 1 и 50. Число 27 придает некоторую асимметрию и позволяет избежать выбора слишком "круглых" чисел, на которые люди часто возлагают подозрения, когда пытаются выглядеть случайными. Это наблюдение подчеркивает общий факт — модели ИИ унаследовали человеческие паттерны мышления и внутренние предубеждения, в том числе и в вопросах генерации случайности. В отличие от компьютерных генераторов случайных чисел, которые опираются на алгоритмы псевдослучайности или аппаратные источники энтропии, языковые модели склонны к детерминированным и предсказуемым ответам. По сути, они фактически не генерируют настоящую случайность, а лишь имитируют выбор на основе вероятностных оценок.

Исследования в этой области подтверждают, что поведение моделей остается непоследовательным с точки зрения случайности. Одно из недавних исследований, включающее анализ ответов моделей в диапазонах 1–5, 1–10 и 1–100, выявило, что определенные числа появляются с заметно большей частотой. Например, в диапазоне от 1 до 10 числа 5 и 7 чаще всего встречались в ответах, а для 1–100 — 37, 47 и 73. Замечательно, что большинство из этих выборов представляют собой простые числа, что может указывать на скрытые паттерны или предпочтения, формируемые во время обучения. Сложность генерации настоящей случайности — только часть истории.

Также важна роль языковых моделей как инструментов, ориентированных на воспроизведение значимых, правдоподобных и связных ответов. Такая задача подразумевает не просто выбор случайного значения, а прогнозирование того, что будет казаться уместным и "логичным" для человека. Поэтому любая попытка ИИ сгенерировать случайную информацию ограничена его архитектурными и методологическими особенностями. Данный феномен также имеет более широкий смысл, выходящий за рамки простого выбора чисел. Это наглядный пример того, как ИИ копирует и даже усиливает человеческие когнитивные особенности и ограничения.

К примеру, люди не всегда способны генерировать по-настоящему случайные последовательности и часто бессознательно следуют определенным шаблонам или избегают слишком очевидных вариантов. Аналогично, модели ИИ демонстрируют смещения и недостаточную вариативность, что может влиять на результаты в различных практических задачах, требующих случайности и беспристрастности. Понимание этих ограничений важно для разработчиков и пользователей ИИ. В некоторых сферах, например в играх или научных симуляциях, требуется надежная генерация случайных чисел. Здесь взаимодействие с отдельными модулями — аппаратными или программными генераторами случайных чисел — становится обязательным дополнением к языковым моделям.

Без такого дополнения предсказуемость и bias, свойственные ИИ, могут снижать эффективность и справедливость результатов. В конечном счете, выбор числа 27 является своеобразным символом текущих возможностей и ограничений искусственного интеллекта. Он напоминает нам о том, что даже самые передовые технологии во многом отражают человеческий опыт, включая его недостатки и особенности мышления. Вместо того чтобы удивляться такому результату, стоит рассматривать его как повод для дальнейшего совершенствования моделей и повышения их способности работать с неопределенностью и randomness. Таким образом, если вы попросите современный ИИ назвать случайное число от 1 до 50, не удивляйтесь, если вы услышите ответ 27.

Это не ошибка и не совпадение, а отражение сложной внутренней логики, заложенной в сам механизм работы моделей. Знакомство с такими нюансами помогает глубже понять природу искусственного интеллекта и расширить ожидания от его использования в реальной жизни.