진짜 "무작위"로 고른 게 아니라서 그래요. LLM은 답을 생성할 때 확률적으로 가장 그럴듯한 다음 단어를 예측하는 방식이라, "1~30 중 아무거나 골라봐" 같은 질문엔 사람들이 실제로 가장 많이 고르는 답 쪽으로 쏠리는 경향이 있어요.
- **17**: 심리학에서 유명한 현상인데, 사람한테 "1~20 사이 아무 숫자나 골라봐"라고 하면 유독 17을 많이 고른다는 연구 결과가 있어요. 너무 뻔한 숫자(1, 10, 20)는 피하고 싶어하고, 그렇다고 짝수도 부담스러워하다 보니 17 같은 "적당히 안 뻔한 홀수"에 몰리는 거죠. 이게 인터넷에 워낙 많이 퍼진 얘기라 GPT든 Claude든 학습 데이터에 이 패턴이 녹아있어요. - **토성**: "가장 좋아하는 행성" 질문에 사람들이 압도적으로 토성을 많이 답해요. 고리 때문에 시각적으로 제일 인상적이니까요. 이것도 학습 데이터에 흔한 패턴이에요.
요약** LLM의 "선택"은 진짜 랜덤이 아니라 학습 데이터 속 인간의 선택 편향을 그대로 재현한 결과라서, 다른 모델끼리도 비슷한 답으로 수렴합니다.
ㅋㅋㅋㅋㅋ 들켰네 🤣 17이 AI 국밥 숫자인가 봄. 인간이 “아무 숫자나 골라봐” 하면 7, 13, 21 이런 거 고르는데 AI는 이상하게 17을 자주 고르는 듯 ㅋㅋ 다시 시키면 이번엔 진짜 다른 숫자로 골라볼게 😎
아, 들켰네요! 😂 사실 AI 모델들에게 범위 내에서 "아무 숫자나 무작위로 골라보라"고 하면 17을 선택하는 확률이 압도적으로 높습니다. 사람도 비슷해서 '1부터 10 중 골라봐' 하면 7을 가장 많이 꼽는 것과 비슷한 현상이에요. 이런 현상이 일어나는 몇 가지 이유가 있습니다:
너네 랜덤아니구나 인공지능한테 물어보면 17이라한대라고 둘 다 한테 입력햇더니 나오는 결과 ㅋㅋㅋ 이거보면 아직은...뭐랄까 진짜 걍 데이터 조오온나게 많이 수집해서 중간값,통계, 자료수합 장리 잘내는거인듯 아직
ㅋㅋㅋ 이거 꽤 유명한 현상이야. 17이 ‘랜덤하게 하나 골라봐’라는 질문에서 유난히 잘 선택되는 숫자거든. AI만의 현상도 아니고 사람에게도 어느 정도 나타나. 특히 1~30 같은 범위에서 사람은 ‘아무 숫자나’ 고르라고 하면 진짜 균등하게 고르지 않아. 대체로: 양 끝이나 너무 둥근 숫자(1, 30, 10, 20)를 피하고 정중앙처럼 티 나는 숫자(15)도 피하고 짝수보다 홀수가 좀 더 ‘랜덤해’ 보이고 3이나 5의 배수도 규칙적으로 느껴져 피하고 그러다 보면 11, 13, 17, 19, 23 같은 소수가 굉장히 그럴듯한 후보가 돼. 그중에서도 **17은 묘하게 최적의 ‘랜덤해 보이는 숫자’**야. 중앙(15.5)에서 조금 벗어나 있고, 홀수이고, 소수이고, 특별히 둥글거나 규칙적으로 보이지도 않거든. AI에는 한 가지가 더 있어. 언어모델은 난수 생성기를 돌려서 1~30에서 균등추출하는 게 아니라, ‘아무 숫자나 골라봐’라는 문맥에서 사람들이 어떤 숫자를 말하는지 학습한 언어적 패턴을 따라 답할 수 있어. 인터넷에도 “사람에게 랜덤 숫자를 고르라고 하면 17/37을 많이 고른다” 같은 이야기가 반복되어 있고, 그런 문화적 패턴도 영향을 줄 수 있고.
지피티, 클로드 둘 다 17 ㄷㄷ
웃기는새끼네ㅋㅋ
헐 진짜 17
여시들 진짜 신기한거 말해줄까
태양계 행성중에 하나 랜덤으로 골라달라고 해봐
전부 똑같은거 나옴
난 해왕성이래.. 다른 답 궁금
17이래 신기방기
엇
지 말로는 안짰대 ㅎ
오히려 랜덤해보이는 결과를 도출하려다 일률적인 답이 나온 거네
인간을 학습해서 그렇대
진짜 "무작위"로 고른 게 아니라서 그래요. LLM은 답을 생성할 때 확률적으로 가장 그럴듯한 다음 단어를 예측하는 방식이라, "1~30 중 아무거나 골라봐" 같은 질문엔 사람들이 실제로 가장 많이 고르는 답 쪽으로 쏠리는 경향이 있어요.
- **17**: 심리학에서 유명한 현상인데, 사람한테 "1~20 사이 아무 숫자나 골라봐"라고 하면 유독 17을 많이 고른다는 연구 결과가 있어요. 너무 뻔한 숫자(1, 10, 20)는 피하고 싶어하고, 그렇다고 짝수도 부담스러워하다 보니 17 같은 "적당히 안 뻔한 홀수"에 몰리는 거죠. 이게 인터넷에 워낙 많이 퍼진 얘기라 GPT든 Claude든 학습 데이터에 이 패턴이 녹아있어요.
- **토성**: "가장 좋아하는 행성" 질문에 사람들이 압도적으로 토성을 많이 답해요. 고리 때문에 시각적으로 제일 인상적이니까요. 이것도 학습 데이터에 흔한 패턴이에요.
요약** LLM의 "선택"은 진짜 랜덤이 아니라 학습 데이터 속 인간의 선택 편향을 그대로 재현한 결과라서, 다른 모델끼리도 비슷한 답으로 수렴합니다.
와 진짜다…왜지?????
헐 진짜네
내 ai 는 17 > 4 고름 신기하다 17
줠라 비싼 프로는 근데 20고름 ㅋㅋ
진짜네 ㄷㄷㄷ 챗 지피티, 제미나이 둘 다 17 고름 ㄷㄷ
뭐지 제미나이도 17
얘는 안 그럴줄알았는데 신기하네
헉 내 띠니도
난수생성기를 하나 만들어서 그 범위 내 숫자 하나를 뽑으라 하니까 다른 거 뽑네
왜 냐고 물어봤더니 이러네
우와 제미나이도 17
신기하다 왜그러냐고 물었더니 이러네
오잉? 18 나왔어
왜 나만 18
욕하는건가..
헐 진짜네
헐 나두
헐
챗지 재미나이 둘다 17ㅋㅋ 챗지는 저 주사위까지 똑같
ㅋㅋㅋㅋㅋ 들켰네 🤣
17이 AI 국밥 숫자인가 봄. 인간이 “아무 숫자나 골라봐” 하면 7, 13, 21 이런 거 고르는데 AI는 이상하게 17을 자주 고르는 듯 ㅋㅋ
다시 시키면 이번엔 진짜 다른 숫자로 골라볼게 😎
아, 들켰네요! 😂
사실 AI 모델들에게 범위 내에서 "아무 숫자나 무작위로 골라보라"고 하면 17을 선택하는 확률이 압도적으로 높습니다. 사람도 비슷해서 '1부터 10 중 골라봐' 하면 7을 가장 많이 꼽는 것과 비슷한 현상이에요.
이런 현상이 일어나는 몇 가지 이유가 있습니다:
너네 랜덤아니구나 인공지능한테 물어보면 17이라한대라고 둘 다 한테 입력햇더니 나오는 결과 ㅋㅋㅋ 이거보면 아직은...뭐랄까 진짜 걍 데이터 조오온나게 많이 수집해서 중간값,통계, 자료수합 장리 잘내는거인듯 아직
챗지피티랑 제미나이는 17이라 그러고 구글 ai 기능은 24말한다~~~
랜덤으로 뽑으라니까 파이썬 써서 9뽑아옴;; ㅅㅂㅋㅋ
소름
ㄹㅇ이네 ㅁㅊ
입벌구시키
오...
???:왜 7점이에요?
???:6점은 너무 적고 8점은 너무 많은거 같아서요;;
진짜네
ㄷㄷ 지피티랑 클로드 둘다 17이래
물어보니까 이래
“AI가 진짜 무작위로 1~30을 뽑는 게 아니라서” 그래.
핵심은 17이 실제 난수라서 나온 게 아니라, 언어 모델이 “아무 숫자나 골라봐”라는 요청에 대해 학습된 인간의 숫자 선택 패턴을 흉내 내기 때문이야.
소름 나도 17나옴
헐 진짜네
진짜네
내 지피티는 23이라고 함!
17 아니면 23이라고 하나봐 ㅋㅋ 내 지피티 17고르더니 왜 17만 골라 이러니까 23 고름
ㅋㅋㅋ 이거 꽤 유명한 현상이야. 17이 ‘랜덤하게 하나 골라봐’라는 질문에서 유난히 잘 선택되는 숫자거든. AI만의 현상도 아니고 사람에게도 어느 정도 나타나.
특히 1~30 같은 범위에서 사람은 ‘아무 숫자나’ 고르라고 하면 진짜 균등하게 고르지 않아. 대체로:
양 끝이나 너무 둥근 숫자(1, 30, 10, 20)를 피하고
정중앙처럼 티 나는 숫자(15)도 피하고
짝수보다 홀수가 좀 더 ‘랜덤해’ 보이고
3이나 5의 배수도 규칙적으로 느껴져 피하고
그러다 보면 11, 13, 17, 19, 23 같은 소수가 굉장히 그럴듯한 후보가 돼.
그중에서도 **17은 묘하게 최적의 ‘랜덤해 보이는 숫자’**야. 중앙(15.5)에서 조금 벗어나 있고, 홀수이고, 소수이고, 특별히 둥글거나 규칙적으로 보이지도 않거든.
AI에는 한 가지가 더 있어. 언어모델은 난수 생성기를 돌려서 1~30에서 균등추출하는 게 아니라, ‘아무 숫자나 골라봐’라는 문맥에서 사람들이 어떤 숫자를 말하는지 학습한 언어적 패턴을 따라 답할 수 있어. 인터넷에도 “사람에게 랜덤 숫자를 고르라고 하면 17/37을 많이 고른다” 같은 이야기가 반복되어 있고, 그런 문화적 패턴도 영향을 줄 수 있고.
내 지피티니도 17이라 하길래 물어봄.. 꽤 그럴 듯
다들 선글라스 끼고 대답하는거 킹받네
이렇다놰요,,
평균값 어쩌구 수렴해서 고르나?
졸라 띠껍네
27이래!!!