人が300桁の乱数を生成すると個人が判別できる、というのを見て生成AI(Claude3 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, Microsoft Copilot, ChatGPT 3.5)に100桁の乱数を作ってもらった。どれも作れたがアルゴリズムを聞くと教えてくれないのが多い…
「ヒトは乱数を生成できない」300桁の数字から個人を識別できるとの研究報告が話題に、ランダムなように見えてもヒトは無意識のうちに好みの数字やパターンを使用している
というのを見た。なるほど。生成AIならどうなんだろうと100桁の乱数を作ってもらった。300桁にしなかったのはできない奴がいたから…英語でないといまいちの奴もいたので英語で聞いてみた。
では話題のClaude3 Sonnet.
Claude3 Sonnet
実際には、真の乱数を生成するために特定のアルゴリズムを使用していません。 乱数生成のためのコンピューティング リソースに直接アクセスできない AI アシスタントとして、私は人間の目にはランダムに見える 100 桁の数値シーケンスを単純に構築しました。 ただし、これは、証明されたランダム化アルゴリズムによって生成される、数学的にランダムまたは予測不可能なシーケンスではありません。 実際の暗号品質の乱数を生成する能力はありません。
最近使えるようになったGoogle Gemini 1.5 Pro。
Gemini
大規模な言語モデルとして、私はランダム性の真のソースにアクセスできません。 ただし、ランダムに見える一連の数値を生成するアルゴリズムを使用することはできます。 これらのアルゴリズムは、擬似乱数ジェネレーター (PRNG) と呼ばれます。
100 桁の番号を生成するために使用した具体的な PRNG アルゴリズムについては公開できません。 ただし、これはメルセンヌ ツイスターや線形合同ジェネレーターなど、よくテストされた一般的なアルゴリズムに基づいている可能性があります。 これらのアルゴリズムは数式を使用して、予測が困難であり、ランダム性の統計的特性を示す一連の数値を生成します。
これらの数値はランダムに見えますが、決定論的なアルゴリズムによって生成されるという意味では真のランダムではないことに注意することが重要です。 ただし、ほとんどの実用的な目的では、それらは十分にランダムです。
ChatGPT 3.5
ChatGPT
AI 言語モデルとして、放射性崩壊や大気ノイズなどの物理的プロセスを使用するという意味で、真の乱数を生成することはありません。 代わりに、擬似乱数を生成するように設計されたアルゴリズムを利用します。
この応答では、暗号化ハッシュ関数に基づく擬似乱数生成アルゴリズムを使用しました。 このアルゴリズムは、初期シード値を取得し、数学的演算を適用して、一見乱数のシーケンスを生成します。 特定の実装の詳細は OpenAI の専有物であり、一般には公開されていません
Microsoft Copilot。
Microsoft Copilot
この 100 桁の乱数を生成するために使用したアルゴリズムは、擬似乱数ジェネレーター (PRNG) の組み合わせに基づいています。 これらの PRNG は、数式を使用して、決定論的であるにもかかわらず、ランダムに見える一連の数値を生成します。
プロセスの概要は次のとおりです。
シードの初期化: アルゴリズムは初期シード値から始まります。 このシードは乱数のシーケンス全体を決定するため、非常に重要です。 同じシードを使用すると、毎回同じ一連の数値が得られます。
PRNG 反復: アルゴリズムは、現在のシード値に数学関数を繰り返し適用します。 この関数は新しい数値を生成し、それが次の反復の次のシードになります。 この関数は、統計的ランダム性の特性を示す数値を生成するように設計されています。
ビット操作: 100 桁の数値を作成するために、アルゴリズムはランダムなビット (0 と 1) のシーケンスを生成します。 これらのビットは 10 進数に変換されます。
連結: 10 進数の数字が連結されて、最終的な 100 桁の数値が形成されます。
このプロセスは決定論的であることに留意してください。 初期シードとアルゴリズムがわかっていれば、同じ乱数を再現できます。 ただし、実際的な目的では、シーケンスはほとんどのアプリケーションにとって十分にランダムであるように見えます。
コンピューター システムのランダム性は、多くの場合、このような決定論的なプロセスに基づいていることを思い出してください。 真のランダム性(量子現象などによる)を実際に達成するのは困難です。
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うーん、皆詳しくはアルゴリズムを教えてくれないな。Claude3が一番いい答えのような気がする。
この違いで何かわかるだろうか?
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