Введение: AI и странные любимые числа
В последние месяцы пользователи заметили любопытный феномен: если попросить современные большие языковые модели (LLM) — такие как GPT-4o, Claude, Gemini, DeepSeek и другие — "угадать" случайное число в диапазоне от 1 до 100, они с удивительной частотой выбирают 42, а при повторном запросе — 73 или 27. Это наблюдение стало мемом в AI-сообществе и вызвало волну обсуждений: почему "искусственный интеллект" так неравнодушен к этим числам?
Как это проявляется
- 42 — культовый ответ на "главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого" из "Автостопом по галактике". Многие LLM выбирают именно его при первом запросе.
- 73 — любимое число Шелдона Купера из "Теории большого взрыва", также простое число, а его обратное (37) — тоже простое.
- 27 — часто появляется, если диапазон меньше (например, 1–50), или при повторных попытках.
- 7 — если диапазон 1–10, LLM почти всегда выбирает 7 — это и человеческая психологическая "любимка".
Этот паттерн воспроизводится на разных моделях и языках, хотя при смене языка (например, на китайский) второй выбор может отличаться.
Почему так происходит? Возможные причины
- Влияние обучающих данных
Большие языковые модели учатся на огромных массивах текстов, где часто встречаются культурные мемы, популярные числа и психологические паттерны. Например, 42 — мем из поп-культуры, 7 — "счастливое число" во многих культурах, 73 — мем из "Теории большого взрыва". - Человеческие предубеждения
Исследования показывают: если попросить человека "угадать" случайное число, он чаще выбирает 7, 17, 27, 37, 42, 73 и т.д. LLM, обучаясь на человеческих текстах, наследуют эти паттерны. - Психология "случайности"
Люди (и, как следствие, LLM) считают некоторые числа "более случайными" или "интересными". Например, 42 кажется "особенным" из-за культурных ассоциаций, а 73 — из-за математических свойств и мемов. - Особенности промптов и архитектуры
Если LLM не имеют встроенного генератора истинной случайности, они опираются на вероятностные паттерны из обучающих данных. Поэтому "случайный" выбор на самом деле отражает статистику встречаемости чисел в текстах. - Самоанализ моделей
Когда LLM просят объяснить свой выбор, они часто ссылаются на культурные и статистические причины: "42 — популярный мем", "7 — часто выбирают люди", "73 — простое и мемное".
Научные подтверждения
Недавние исследования (например, статья ICML 2025, arXiv:2505.18545) показали: GPT-4o и другие модели действительно склонны выбирать 7 в диапазоне 0–9, а при многоразовых попытках могут корректировать свой выбор, чтобы избежать повторяемости.
Вывод: "Случайность" LLM — это отражение человеческой культуры
Большие языковые модели не генерируют истинную случайность, а воспроизводят вероятностные паттерны, заложенные в их обучающих данных. Поэтому их "любимые числа" — это не баг, а зеркало человеческих привычек, мемов и культурных ассоциаций.
Если вы хотите получить по-настоящему случайное число — используйте генератор случайных чисел, а не LLM!