Reddit 用戶在 r/ChatGPT 論壇上分享了一個有趣的現象：當要求 ChatGPT、Gemini 和 Claude 等大型語言模型（LLM）生成 1 到 10,000 之間的隨機數字時，它們似乎都傾向於給出落在 7,000 到 7,500 範圍內的數字，其中 7,300 到 7,400 之間的數字尤其常見。
一位用戶分享道：「我打賭我的房子，如果你要求 GPT 挑選一個介於 1 到 10,000 之間的數字，它會給你一個 7,000 多的數字。」結果，許多用戶紛紛嘗試並回報了類似的結果，例如 7,842、7,428、7,300 等。
這種現象引發了關於 LLM 是否真正具備隨機生成能力的討論。有用戶認為，這並非真正的隨機，而是模型在訓練數據中學習到的、人類認為「看起來隨機」的數字模式的體現。一位用戶解釋說：「LLM 會趨向於訓練數據中最常見的趨勢。對於數字選擇，存在某種基準趨勢是可預期的。」
另一位用戶則進一步闡述了這種「偏見」的來源：「當你要求模型生成一個隨機數字時，它實際上並不是在真正『思考』一個隨機數字，而是根據輸入的字符序列尋找最合適的回應。這就像一個高級鸚鵡。」
有觀點認為，人類在選擇隨機數字時本身就存在偏見，傾向於選擇那些聽起來「不那麼隨機」的數字，例如避免過於簡單的模式（如 12345）或過於極端的數字。模型在學習大量人類文本後，也內化了這種偏見，從而生成了符合人類認知中「隨機」的數字。
有用戶指出，這種現象不僅限於數字生成，當要求模型講述一個隨機事實時，也經常會得到關於章魚心臟的相同事實，這進一步證明了模型在生成「隨機」內容時存在某種趨勢或偏好。
研究人員和開發者也對此現象進行了探討。他們認為，LLM 並非真正意義上的隨機數生成器（RNG），而是基於概率和模式預測來生成文本。當被要求生成「隨機」數字時，模型會生成一個在訓練數據中出現頻率較高、且符合人類對「隨機」認知的數字，而不是從均勻分佈的概率空間中進行採樣。
總之，這一現象揭示了大型語言模型在生成看似隨機的內容時，實際上受到訓練數據和人類認知偏見的影響，這與真正的隨機性存在本質區別。如果需要真正的隨機性，應使用專門的隨機數生成算法。