计算机生成的随机数，真的“随机”吗？

你有没有过这样的经历：在和朋友玩桌游时忘了带骰子，只好用手机中的虚拟骰子来代替；在游戏中抽卡、开箱时，期待能够获得顶级装备；用手机号登录账户时，系统会发送一条验证码。这些结果都来自于计算机生成的随机数，看起来毫无规律，似乎是随机决定的。但你有没有想过，计算机生成的随机数真的随机吗？

（图片来源：AI生成）

最近，美国国家标准与技术研究院（NIST）和科罗拉多大学的研究人员在《自然》杂志上发表了他们的一项最新研究成果。他们搭建了一套新的可信随机数生成系统，用以生成既不可预测又可以被验证的随机数。

这套系统以量子物理为基础，从自然界的根本不确定性中提取随机性。同时，研究人员还设计了一种机制，让整个生成过程公开、透明、无法被篡改。目前，这个系统已经上线，人们可以通过网络来实时获得系统生成的随机数。同时，随机数生成的整个过程也会被完整记录以备查验。

不过，我们为什么需要这样一套复杂的系统？为了理解这项工作的重要意义，我们还得从一个更基础的问题说起：我们平时使用的随机数究竟是怎么来的？

计算机是怎么“装出”随机的？

尽管我们在生活中早已习惯使用各种随机数，但计算机本身并不会真正地产生随机数。计算机是按照预设算法精确运行的机器，给定相同的输入，每一次都会给出完全相同的结果。

为了产生随机数，工程师们设计了一类“伪随机数生成”算法。这类算法依靠特定的数学公式，生成一串看起来毫无规律的数字。为了避免每次都得到相同的结果，算法还会引入一个额外的输入参数，这被称为随机数“种子”。这样生成的随机数，在不知道公式和“种子”的情况下，很难得到其内部的规律，因此已经可以在一些场景中被当做随机数使用。

比如，当你在用手机掷一个虚拟骰子的时候，程序并不是真的在掷，而是根据某个输入值计算出投掷的结果。这个输入值可能是现在的时间、手机的一些状态等。因为这些因素会不断地改变，所以每次掷骰子的结果也会不一样，使其看起来是随机的。但是当你知道输入值和算法的时候，你就可以预知骰子的结果。

骰子

（图片来源：维基百科）

这正是它们被称为“伪随机数”的原因。它们看起来是随机的，但实际上只是我们暂时不知道预测它们所需的全部信息。

使用“伪随机数”有何影响？

事实上，伪随机数的应用已经非常广泛。例如在电子游戏中，敌人掉落道具、攻击、暴击等的结果几乎都是通过生成伪随机数来实现的。在这些场景下，随机的目的是使得游戏结果具有不确定性。有些游戏甚至还会刻意修改结果，在你连续未获得稀有物品的时候自动提升概率来吸引玩家。在这种情况下，虽然随机数并不是真的随机，但作为一种产生不确定性的手段已经足够了。

不过，在一些更敏感的场景中，伪随机数可能会带来问题。比如手机验证码，如果攻击者可以预测系统即将发送的验证码，用户的账户就可能被盗用。除此之外，密码学、网络安全、金融交易等多种系统往往也将随机性作为安全性的核心基础。如果随机性本身无法保证的话，我们使用的密码可能会被猜出，我们发送的信息可能会被窃取，甚至我们的资金安全也可能会受到威胁。

伪随机数是一种高效的技术手段，但它只能在不需要绝对安全的地方发挥作用。当我们真正需要不可预测、无法操控的随机性时，仅靠算法伪装就不够用了。

我们能制造真正的“随机”吗？

那么，如果计算机本身不能产生真正的随机数，我们有没有可能制造出真正意义上的随机数？答案可以从自然界中寻找。

在自然界中，确实存在着一些现象，它们的结果具有不可预测性。比如原子核的衰变时间、光子在测量时的偏振方向、分子的无规则热运动等。现代量子物理的理论指出，有些事件在发生之前并没有确定的结果，也就无从被预测。

通过各种传感器，我们可以从这些自然现象中采集数据，真正得到不依赖任何算法、完全无法预测的随机数。例如电路中的热噪声、放射性粒子的衰变间隔、或者大气的扰动。这些物理信号可以被转换为数字，用于输出真正的随机数。

USB可插拔真随机数生成器

（图片来源：维基百科）

不过，即使这些自然现象本身具备不可预测性，随机数的生成过程依然可能会受到外界因素的干扰，甚至人为的操控。对于用户来说，仅凭一串数字，很难判断它是不是真的随机。

因此，要生成真正可靠的随机数，我们不仅需要从物理原理上保证随机性，还必须设计一种机制，保证这个生成过程不会被外界篡改，而且可以被验证。这正是科研人员研发新的随机数生成系统的核心目标。

新系统：借助量子物理生成真正的随机数

要从物理上生成真正的随机数并不难，难的是让它可以被验证。在没有绝对可信第三方的情况下，怎样证明一组随机数确实来自不可预测的自然过程？这是随机数生成真正的难题。

NIST和科罗拉多大学提出的新系统关键在于，它并不是由某一台设备单独完成的，而是由多个独立的节点共同协作完成。其中一方通过量子纠缠实验从物理世界中获取真正的随机性，其它节点则负责对数据进行处理、记录和验证。实验产生的测量结果本身不可预测，经过数学提取和验证后可用于生成高质量的随机数。

为了记录和验证整个过程，他们设计了一种称为“交织哈希链”的结构，这是一种区块链的变种，由多个哈希链交叉引用构成。这种结构的优势在于，只要其中任何一方尝试篡改内容，其它节点的记录就会立即产生冲突，从而暴露异常，大大提升了系统的可信性。

交织哈希链

（图片来源：参考文献[1]）

更重要的是，整个验证过程所需的信息是公开的，任何人都可以下载原始数据，独立完成验证。这就是“可验证的随机性”，在确保结果不可预测的同时，也提供了公开、透明、可复查的验证机制。

结语

我们习以为常的随机数，其实背后隐藏着许多问题：它是不是真的随机？能不能被预测甚至伪造？这不仅是一个数学问题，更关系到我们在数字世界的信息安全。

这项由NIST和科罗拉多大学实现的系统，展示了一种新的路径：结合自然界的随机性和可验证的机制，可以提供一套公开、可信的随机数生成方式。也许在不远的将来，这样的系统会成为数字基础设施中不可或缺的一部分，为加密通信、数据保护乃至整个网络世界提供可靠的随机性支持。

参考文献：

[1]Kavuri G A, Palfree J, Reddy D V, et al. Traceable random numbers from a non-local quantum advantage[J]. Nature, 2025: 1-6.

出品：科普中国

作者：王琛（中国科学院计算技术研究所在读博士）

监制：中国科普博览