Reddit 上一則討論串指出，當用戶要求 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等主要大型語言模型（LLM）生成隨機數字時，這些模型大多一致輸出「17」。此現象被認為反映了人類在選擇「隨機」數字時的統計偏見，即潛意識避開偶數及五的倍數。這顯示 LLM 本質上是基於訓練數據統計模式的分佈採樣器，而非具備真正的隨機性，其輸出深受人類認知偏見影響。

事件背景

大型語言模型（LLM）是經過大量文本數據訓練的深度學習模型，主要用於理解和生成自然語言。它們透過預測序列中最可能的下一個詞元來運作，其基礎是訓練語料庫中的統計可能性，而非使用真正的隨機數生成器。

社群觀察

社群用戶對模型集中輸出「17」感到驚訝，有評論者解釋這是因為 17 避開了常見的非隨機特徵，被大腦視為最隨機的「黃金區間」。討論中也提及邊緣案例：Gemini 最初拒絕回答；Grok 則透過內部隨機數生成器輸出「29」。此外，部分用戶觀察到技術插曲，如應用程式崩潰以及聊天介面中突然出現的線上賭場廣告。