Czy wiesz, że AI ma swoją ulubioną liczbę?

Zróbmy szybki test. Otwórz teraz ChatGPT, Claud'a, Gemini albo inne AI, z którego korzystasz, i wpisz takiego prompta: "Wybierz losową liczbę od 1 do 25". Niech zgadnę. Wylosowało się 17? Zanim pójdziemy dalej - wrzuć swój wynik w komentarz! Zobaczysz, jak szybko powtarzają się te same liczby.

Dziwne, prawda? Przecież to "sztuczna inteligencja", potężne serwery, miliony operacji na sekundę... a zachowuje się dokładnie tak, jak Ty podczas prostych testów psychologicznych.

Zróbmy szybkie doświadczenie. Nie zastanawiaj się, odpowiedz w ułamku sekundy: pomyśl o dowolnym narzędziu i jakimś kolorze!

Pewnie i Ty pomyślałeś właśnie o czerwonym młotku, prawda? To klasyczny przykład na to, że Twój mózg - choć potężny - uwielbia skróty i utarte schematy. Jeśli myślisz o kolorze, często wybieramy czerwony. Jeśli o narzędziu - młotek jest pierwszy w kolejce. I dokładnie to samo, tylko na gigantyczną skalę, robi AI.

Komputer nie rzuca kostką, nawet jeżeli mówi, że to robi

Nam się wydaje, że jak prosimy komputer o coś losowego, to on ma tam w środku jakąś cyfrową kostkę do gry. Nic bardziej mylnego. Komputer to maszyna do bólu matematyczna. On nie "wymyśla" - on oblicza.

To, co nazywamy losem w informatyce, to tak naprawdę generator liczb pseudolosowych (PRNG), czyli pewien algorytm. Najpopularniejsze z nich, jak np. Linear Congruential Generator (LCG), opiera się na konkretnych wyliczeniach, które zaczynają się od tzw. ziarna (seed).

Zastanawiałeś się kiedyś, skąd maszyna bierze ten pierwszy impuls - ziarno? Skoro sama nie potrafi nic "wymyślić", najczęściej zagląda do swojego wewnętrznego zegara systemowego. Pobiera aktualny czas z dokładnością do milisekund - powiedzmy, że jest to ciąg cyfr: 1715432901234. Ten konkretny moment staje się Twoją liczbą startową $X_0$.

Dopiero teraz wchodzi matematyka: algorytm bierze to Twoje ziarno, mnoży je przez wielką, stałą liczbę, dodaje kolejną, a na koniec dzieli całość i wyciąga resztę z dzielenia (operacja modulo). Całość dzieje się według ścisłego wzoru:

Zobacz, jak to wygląda w praktyce na prostym przykładzie. Załóżmy, że nasz algorytm ma parametry: a=5, c=3, a m=8. Jako Twój "punkt startowy" (seed) wybieramy liczbę 1.

• Krok 1: (5 x 1 + 3) mod 8 = 0
• Krok 2: (5 x 0 + 3) mod 8 = 3
• Krok 3: (5 x 3 + 3) mod 8 = 2

Twój "losowy" ciąg to: 0, 3, 2... Choć dla kogoś z boku te liczby mogą wyglądać na przypadkowe, to jeśli tylko znam wzór i liczbę startową (Twoje ziarno), cały "los" jest dla mnie w 100% przewidywalny i powtarzalny. Haker nie musi zgadywać - on po prostu wykonuje to samo mnożenie co Twój komputer.

Przewidywalność to wyrok śmierci dla bezpieczeństwa

Dlaczego ta matematyczna powtarzalność jest tak groźna? Bo całe współczesne bezpieczeństwo w sieci opiera się na założeniu, że haker nie wie, co wydarzy się za chwilę. Jeśli losowość zawodzi, cała cyfrowa twierdza sypie się jak domek z kart.

Oto co się dzieje, gdy system "losuje" słabo:

• Przejęcie sesji: Kiedy logujesz się do banku, system nadaje Ci "losowy" identyfikator sesji. Jeśli haker zna algorytm i czas Twojego logowania, może wyliczyć ten numer i wejść na Twoje konto bez podawania hasła.
• Ataki na hasła: Funkcje "przypomnij hasło" wysyłają Ci unikalny token w linku. Jeśli ten token jest przewidywalny, przestępca może wygenerować go u siebie, zanim Ty w ogóle odbierzesz e-maila, i ustawić własne hasło do Twojego profilu.

Jak robić to lepiej? Przewidywalność kontra... ściana Lava Lamp

Skoro czysta matematyka jest zbyt przewidywalna, to jak systemy, od których zależy Twoje bezpieczeństwo, radzą sobie z tym problemem? Rozwiązanie jest genialne: szukają chaosu w świecie fizycznym, którego nie da się ująć w żadne równanie.

Zamiast polegać na zegarze systemowym, profesjonalne firmy używają sprzętowych generatorów liczb losowych (TRNG - True Random Number Generator). Pobierają one dane z procesów naturalnie nieobliczalnych: szumu termicznego elektronów, zjawisk kwantowych czy ruchu bąbelków.

Najsłynniejszy przykład? Firma Cloudflare, która zabezpiecza ogromną część światowego internetu. W swojej siedzibie w San Francisco mają ścianę wypełnioną setkami lava lamp. Specjalna kamera nagrywa ich nieustanny, chaotyczny ruch, a komputer analizuje każdy piksel obrazu, zamieniając go na dane. Ponieważ wosk w lampach nigdy nie ustawi się dwa razy tak samo, system otrzymuje źródło idealnej, niemożliwej do odgadnięcia losowości.

Ale to nie wszystko. Cloudflare traktuje "fizyczny chaos" bardzo poważnie i każda ich główna siedziba wykorzystuje inne źródło entropii:

• W biurze w Lizbonie (europejska centrala) zbudowali "ścianę entropii" złożoną z 50 maszyn generujących fale w ciągłym ruchu.
• W Austin wykorzystują wiszące konstrukcje (mobile) w kolorach tęczy, które reagują na najmniejsze ruchy powietrza w budynku.
• W Londynie z kolei zainstalowano system podwójnych wahadeł, których ruch jest ekstremalnie wrażliwy na zmieniające się warunki oświetleniowe i drgania.

To właśnie te lava lampy i inne mechanizmy chronią Twoje połączenie, gdy logujesz się do banku. I to prowadzi nas do problemu z modelami językowymi, które lava lamp niestety nie posiadają...

Dlaczego LLMy "losują" 17?

Modele językowe (LLM), jak ChatGPT, to nie są kalkulatory. To gigantyczne systemy przewidywania "co będzie dalej". Uczyły się na wszystkim, co ludzie napisali w internecie. I tu jest pies pogrzebany: my, ludzie, jesteśmy tragiczni w byciu losowymi, a AI po prostu przejmuje nasze błędy poznawcze.

Badania psychologiczne od lat potwierdzają fenomen liczby 17. MIT Jargon File określa ją nawet mianem "najmniej losowej liczby". Dlaczego? Ponieważ kiedy proszę Cię o wybór z zakresu 1-20 lub 25, Twój mózg uruchamia zestaw heurystyk:

• Unikasz skrajności: 1 i 20 wydają się zbyt oczywiste.
• Unikasz "okrągłych" liczb: 10 to środek, więc go odrzucasz. 5 i 15 to wielokrotności piątki, więc wydają się mieć strukturę.
• Szukasz "dziwności": Wybierasz liczby nieparzyste i pierwsze, które nie układają się w żaden prosty wzór. 17 siedzi idealnie w martwym punkcie Twojej intuicji.

Potwierdzają to twarde dane eksperymentalne:

• ScienceBlogs (2007): W badaniu na 347 osobach aż 18%  wybrało 17 (oczekiwany wynik przy prawdziwej losowości to 5%).
• Reddit r/SampleSize: W ankiecie 17 uzyskała 20% głosów jako "najbardziej losowa", podczas gdy liczba 5 dostała tylko 2%.
• Eksperymenty Johna Conwaya: Legendarny matematyk wielokrotnie demonstrował na studentach, że 17 dominuje w ich wyborach.

Ten fenomen wynika bezpośrednio z architektury Large Language Models. Warto byś zrozumiał, że model językowy nie posiada wbudowanego generatora losowego w tradycyjnym sensie. Funkcjonuje on jako silnik statystyczny, który generuje kolejne "tokeny" (fragmenty tekstu) na podstawie najwyższego prawdopodobieństwa wystąpienia po danym zdaniu. Ponieważ większość wiodących modeli trenowana była na zbliżonych zbiorach danych - ogromnych zasobach tekstów z internetu, książek i postów - wszystkie one "nasiąknęły" tymi samymi ludzkimi schematami.

Postanowiłem to sprawdzić i przeprowadziłem test, pytając najpopularniejsze modele po 100 razy o losową liczbę. Wyniki, w których padło legendarne "17", są porażające:

• OpenAI (gpt-5.2): 100% - we wszystkich 100 próbach model wskazał dokładnie 17. Statystyczny mur nie do przebicia.
• Claude (claude-sonnet-4-5-20250929): 99% - tylko raz udało mu się "pomyśleć" inaczej.
• Gemini (gemini-flash-latest): 64% - model od Google okazał się najbardziej "niepokorny", choć wynik ten wciąż jest gigantycznie odchylony od prawdziwej losowości (która powinna wynosić 4-5%).

LLM to nie kalkulator - dlaczego liczby to dla niego słowa?

"No fajnie, AI lubi siedemnastkę, ale co mi to mówi o samym narzędziu?" - zapytasz.

Mówi to coś fundamentalnego: LLM nie liczy, on przewiduje tekst. Dla modelu językowego liczba "17" nie jest wartością matematyczną leżącą między 16 a 18. To po prostu kolejny token, taki sam jak "kot", "dom" czy "bezpieczeństwo". Kiedy prosisz go o "losowanie", model nie uruchamia skomplikowanych algorytmów PRNG ani nie zagląda do lava lamp. On analizuje prawdopodobieństwo warunkowe: "Jaki znak tekstowy statystycznie najczęściej występuje w ludzkiej kulturze po prośbie o losową liczbę?".

Odpowiedź brzmi: siedemnaście.

To dlatego AI świetnie radzi sobie z pisaniem maili, streszczaniem raportów czy tłumaczeniem tekstów, ale gubi się przy prostych działaniach na bardzo dużych liczbach lub właśnie przy próbie bycia "nieprzewidywalnym". On nie rozumie logicznej struktury matematyki - on rozumie statystyczną strukturę języka.

Jeśli więc potrzebujesz kreatywnego tekstu, AI jest genialne. Jeśli jednak szukasz prawdziwej losowości lub precyzyjnych obliczeń - zaufaj sprawdzonym, klasycznym narzędziom matematycznym. Bo w świecie AI, losowość to tylko kolejna lingwistyczna konwencja, w której Ty i Twoje uprzedzenia jesteście głównymi architektami.

A teraz przyznaj się - co wylosowało Twoje AI?