🤖Пятничный экспресс-тест: Почему нейросети не умеют рандом? Попросили четыре топовые языковые модели (ChatGPT, Grok, DeepSeek и Gemini) сделать элементарную вещь - назвать одно случайное женское имя. Мы повторили этот запрос по 3 раза для каждой сети (итого 12 генераций). Вот статистика по именам из 12 попыток: 🥇София - 3 раза (DeepSeek x2, Gemini x1) 🥈Алина - 2 раза (ChatGPT x2) 🥈Анна - 2 раза (ChatGPT x1, Grok x1) 🥈Алиса - 2 раза (Grok x1, Gemini x1) ▪️ Анастасия - 1 раз (DeepSeek) ▪️ Милана -1 раз (Grok) ▪️ Екатерина - 1 раз (Gemini) Что мы поняли из этого теста? Из 12 попыток нейросети, обученные на гигабайтах человеческой истории, смогли родить всего 7 уникальных имен! Причем ChatGPT вообще не напрягся и выдал Алину два раза подряд, а DeepSeek дважды без тени сомнения назвал Софию. Почему так происходит? Языковые модели не умеют кидать кубики или вытаскивать бумажки из шляпы. Когда вы просите сложнейший алгоритм выдать случайное имя, он идет по пути наименьшего математического сопротивления: просто выбирает самые вероятные и статистически частые токены (самые популярные имена в интернете). Внутри трансформеров нет настоящего рандома - есть лишь иллюзия выбора из топа самых банальных и избитых вариантов. Так что, если когда-нибудь поручите ИИ выбрать случайного победителя в конкурсе или сгенерировать уникальные данные для базы - будьте осторожны. Скорее всего, победят София и Алина 😅 А вы замечали эту предсказуемость нейросетей в работе?👇