AI에서의 난수

AI 시스템은 가중치 초기화, 데이터 셔플, 토큰 샘플링, 행동 탐색에 난수를 씁니다. 그 난수는 대개 내부용이며 공개 경품 추첨용이 아닙니다.

모델 샘플링을 공개 추첨으로 쓰지 말 것

LLM 온도 샘플링은 감사 가능한 추첨 메커니즘이 아닙니다. 출력은 모델 버전, 프롬프트, 숨은 시드에 좌우됩니다. 참가자는 공정성을 독립적으로 검증할 수 없습니다.

인간 결정에는 여전히 증명이 필요

기업이 승자를 고르거나 희소 자원을 배분할 때, 암호 감사 증적은 “AI가 골랐다”보다 낫습니다. EntropyDraw는 그 인간 책임 계층을 겨냥합니다.