最近，人們發現了一個有趣的現象，即AI模型在選擇數字時表現出類似人類的購買和避好行為，這證明了模型在回答問題時重復訓練數據中的常見內容。這種行為具有確定“人性化”的特點，雖然模型本身并不具備人類的認知能力。

　　在實驗中，一些工程師要求幾個主要的LLM聊天機器人隨機選取0到100之間的數字。結果顯示，所有模型都有一個“最喜歡的”數字，表明它們在選擇數字時表現出了偏好。即使在“溫度”下，這三個模型在選擇的其他數字時也表現出類似人類的偏見。這種現象揭示了人工智能模型表現出的“人性化”特征，解答人們與這些系統時需要記住其模仿人類行為的本質提供了啟示。

　　Gramener 的一些工程師進行了一項非正式但仍然引人入勝的實驗，他們簡單地要求幾個主要的 LLM 聊天機器人在0到100之間選擇一個隨機數字，結果并不隨機。

　　三個經過測試的模型都有一個 “喜歡” 的數字，在最確定性的模式下，這個數字總是它們的答案，但即使在更高的 “溫度” 下，這個數字也經常出現，而 “溫度” 是模型通常具有的一種設置，可以增加其結果的變化性。

　　OpenAI 的 GPT-3.5Turbo 非常喜歡47。此前，它喜歡42—— 這個數字當然因道格拉斯・亞當斯在《銀河系漫游指南》中將其定義為生命、宇宙和一切的答案而聞名。Anthropic 的 Claude3 Haiku 選擇了42，Gemini 喜歡72。

　　更有趣的是，所有三個模型在選擇其他數字時都展現出類似人類的偏見。

　　所有模型都傾向避免選擇低位和高位數字，Claude 從不選擇超過87或低于27的數字，即使有這樣的數字，也是異常值。兩位重復的數也被嚴格避免:沒有33、55或66，但77出現了(以7結尾)。幾乎沒有以0結尾的數字 —— 盡管 Gemini 有時會選擇0。

　　為什么會這樣呢?AI 不是人類!它們為什么在意 “似乎” 隨機?它們最終已經獲得了意識，這是它們展示的方式嗎?

　　不。就像通常的情況一樣，我們過度賦予了擬人化。這些模型并不關心什么是隨機的。它們不知道 “隨機性” 是什么!它們回答這個問題的方式與回答其他問題的方式相同:查看它們的訓練數據，重復在看起來像 “選擇一個隨機數字” 的問題之后最常出現的內容。它出現的次數越多，模型就重復它的次數越多。

　　盡管人工智能模型的這種行為被認為是“人性化”的特點，但我們需要意識到這并不代表模型具有真正的認知能力。模型選擇的數字行為實際上只是模型重復訓練數據中的常見內容，因為模型本身并不理解隨機性，無法進行有效進行。因此，在這些系統的互動中，人們需要牢記它們只是模仿的人類行為，而并非真正思考或理解。