计算机芯片的物理构造决定了它们本质上是确定性的机器。输入相同的电流和信号，逻辑门会给出完全一致的结果。因此，人工智能所展现出的那些看似天马行空的“创造力”或“随机性”，在底层逻辑上并不存在。所谓的随机，实际上是一场精密的数学计算，通常被称为伪随机。要评判一个AI模型的随机性表现，不能依赖直觉，必须从它的生成机制、概率分布控制以及统计学特征入手。

种子与复现性

评判AI随机性的第一个关卡在于能否复现。在算法开发中，随机种子（Seed）是控制输出结果的绝对变量。当你在使用DeepSeek、GPT或其他模型时，系统通常会在后台调用一个随机数生成器。这个生成器需要一个初始值来启动计算序列。如果固定这个初始值，无论运行多少次，计算得出的序列都将分毫不差。

对于开发者或高阶用户而言，验证这一点的最好方式就是控制变量。如果在相同的Temperature（温度）参数和相同的Prompt（提示词）下，固定Seed后的输出依然发生变化，这并不代表模型更智能，反而说明系统引入了不可控的硬件噪声或强制使用了动态时间戳。这种不可控性在工程上是巨大的缺陷。只有当随机性是可被记录、可被复现时，它才是可用的工具。

import random

def generate_sequence(seed_value):
    random.seed(seed_value)
    return [random.randint(0, 100) for _ in range(5)]

print(generate_sequence(42))
print(generate_sequence(42))

在上述代码逻辑中，只要输入值不变，两次打印的结果列表必然完全相同。这也是判断AI随机性是否“纯净”的基础实验。

Python官方文档： https://docs.python.org/3/library/random.html

概率分布的平滑度

大语言模型生成文本的过程，本质上是在词汇表中进行概率采样。模型预测下一个Token时，会给所有可能的词分配一个概率值。评判随机性质量的核心，在于观察这个概率分布的形态。Temperature参数在这里起到了关键作用。

当参数设置较低时，概率分布变得尖锐，模型倾向于选择概率最高的那个词，导致输出枯燥、重复。当参数设置较高时，分布变得平坦，低概率的词有了被选中的机会，文本的丰富度增加。优质的随机性体现在模型能否在提高多样性的同时，依然保持逻辑链条的完整。如果仅仅是为了追求“不同”而导致前后言语逻辑崩塌，这种随机性就没有价值。

可以通过计算生成文本的Self-BLEU分数或N-gram重叠率来量化这种表现。让模型针对同一问题生成一千次回答，如果这些回答之间的相似度极高，说明模型发生了模式坍塌，它的随机性非常有限，被困在了特定的局部最优解中。反之，如果回答在语义上一致但在表达结构上差异巨大，这才是优秀的随机性表现。

隐形的水印与统计检测

关于“官方核实”或检测AI生成内容的手段，目前工业界采用的方法同样基于对随机性的干预。这种技术被称为数字水印。它的原理并非在图像上盖章，而是改变模型选择词汇的统计规律。

在生成过程中，算法会将词汇表根据上一个Token的哈希值随机划分为“绿组”和“红组”。在水印模式下，模型被强制或倾向于从“绿组”中选词。人类读者在阅读时无法感知这种偏好，因为选出来的词在语义上依然通顺。

Hugging Face： https://huggingface.co/

检测者只需要统计一段文本中属于“绿组”词汇的比例。在自然写作中，这个比例应当接近50%，但在这一特定规则限制下生成的文本，该比例会显著偏高。这种利用统计学偏差进行核实的方法，是目前判断内容源头最科学的手段之一。这也从侧面印证了AI的随机性是可以被数学规则完全操纵的。

import hashlib

def is_green(word, previous_hash):
    current_hash = hashlib.md5((word + previous_hash).encode()).hexdigest()
    return int(current_hash, 16) % 2 == 0