ランダム性

ランダム性は、結果が確率的に決まり、個々の結果を確実には予測できない性質です。情報処理では、物理乱数と、決定的計算で乱数らしい列を作る疑似乱数を区別します。

■ 試験で押さえるポイント

• 疑似乱数生成器は同じアルゴリズムとseedから同じ系列を再現でき、シミュレーションや機械学習実験の再現性に役立ちます。真に無原因な値という意味ではありません。

• 暗号鍵やnonceには予測困難な暗号学的擬似乱数生成器を使います。一般的な高速乱数を暗号用途へ流用すると、内部状態やseedの推測から破られる可能性があります。

• 生成AIでは確率分布から次候補をサンプリングし、temperatureなどで多様性を調整します。ランダム性を下げても、モデル内知識の誤りが自動的に正しくなるわけではありません。

■ 選択肢での判断ポイント

同じseedで再現できる疑似乱数と、予測困難性が必要な暗号用乱数を区別します。見た目にばらつくことだけでは安全な乱数の証明になりません。

例: 機械学習のデータ分割でseedを42に固定すると比較実験を再現できますが、パスワードリセット用トークンを固定seedで生成すると予測されるため不適切です。