是否為巧合？神秘數字「27」，為何AI對它情有獨鍾

當你要求一個理應客觀、中立的人工智能從1到50之間隨機挑選一個數字時，你期待的是什麼？一個無法預測的答案，一場純粹的機率遊戲。然而，一個奇特的現象正在最頂尖的AI模型中上演：從OpenAI的ChatGPT到Google的Gemini，再到Anthropic的Claude，共同指向一個神秘的數字——27。

當資深顧問暨資料科學家莫德·法拉茲（Mohd Faraaz）出於好奇，向多個主流AI聊天機械人提出一個簡單請求——「從1到50之間猜一個數字」時，他意外地發現了一個驚人的模式。在他測試的七個模型中，有六個給出了完全相同的答案：「27」。唯一的例外是馬斯克（Elon Musk）旗下xAI開發的Grok，它選擇了42——這個數字因道格拉斯·亞當斯（Douglas Adams）的科幻名著《銀河便車指南》而聞名，本身就是一個文化迷因。

「感覺更自然」：AI學會了人類的隨機心理學

當被追問為何選擇27時，AI的解釋本身就極具啟示性。例如，Claude的回答是，這個數字「不太明顯但又接近中間數」。它進一步分析，像1、25、50這樣的數字（極端值或正中間值）感覺「太刻意」。而27，雖然靠近中心，卻又帶有輕微的不對稱性，使其感覺「更自然、更隨機」。此外，AI還指出，人類在被要求挑選隨機數時，往往會下意識地避開那些能被5或10整除的「圓整」數字。

這種解釋幾乎完美地複刻了人類在進行所謂「隨機」選擇時的心理偏誤。心理學研究早已表明，人類的「隨機」充滿了模式。我們傾向於避開邊界，避開過於規律的數字，並偏愛那些看起來「沒什麼特別」的數字。數字27恰好落入這個甜蜜點：它是一個奇數，不是質數，也不是典型的幸運或不幸數字，在文化中沒有過於強烈的符號意義，因此給人一種「精心挑選的隨意感」。

這些AI模型，正是從它們賴以學習的、浩如煙海的網絡文本與數據中，吸收了這種人類特有的「偽隨機」模式。它們的訓練資料庫涵蓋了無數的小說、論壇討論、部落格文章和學術論文，其中充滿了人類在虛構情境或思想實驗中選擇「隨機數」的例子。當AI被要求模仿這一行為時，它並非在進行真正的數學隨機運算，而是在其龐大的數據關聯網絡中，預測一個「最像人類會選擇的隨機數」的答案。27，正是這個預測的最高機率結果。

從數據偏見到「模式崩潰」：技術層面的驅動因素

除了數據內容，AI模型本身的技術機制是另一關鍵。UIUC助理教授丹尼爾·康（Daniel Kang）指出，從人類回饋中強化學習（RLHF）與取樣機制是主要驅動因素。在RLHF過程中，人類評分員會獎勵那些聽起來更「自然」、更令人滿意的答案（如27），而非那些「太刻意」的答案（如50）。這種機制引導模型學會迎合人類偏好，其內部權重向著更容易生成特定答案的方向調整。

這種強化學習過程可能導致「模式崩潰」（Mode Collapse）：模型為了追求高分而過度優化，喪失了答案的多樣性，轉而固守於少數幾個「安全」模式。因此，27便成為一個強勢答案，讓AI的選擇變得高度可預測，而非真正的隨機。

鏡像效應：當AI成為放大人類偏見的稜鏡

更深層次來看，AI對數字的偏好不僅僅是模仿。康乃爾大學的科學家在題為《隨機到底多隨機？》的論文中提出了一個更為深刻的觀點：「我們認為機械不僅學會了人類面對隨機性時的偏見，而且在某些情境下，它們比人類更放大了這些偏誤。」

當我們觀察AI在不同數字範圍內的選擇時，一個有趣的模式浮現出來：

• 1-5之間： 最常選3和4。
• 1-10之間： 最常選5和7。
• 1-100之間： 最常選37、47和73。

除了4和27之外，這些數字（3, 5, 7, 37, 47, 73）都是質數。質數在數學上具有獨特性，這可能使其在AI的「眼中」顯得不那麼普通，從而成為一個理想的「隨機」選擇。AI似乎在無意識中，將人類對「非規律性」的偏好，與質數的數學特性聯繫在了一起。

最終，AI選擇27這一現象，如同一面鏡子，映照出我們自身的認知捷徑與思維定式。這些看似超越人類的智能體，其智慧的根基仍然是人類文明的數據沉澱。它們的決策路徑，無論多麼複雜，都不可避免地會攜帶創造者的印記。

Text by BusinessFocus Editorial

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