ウェブベースのツール「Rigged Draw」は、「Aaronson oracle」の概念を実用的に実証するものです。これは、人間の行動がいかに容易にモデル化され予測可能であるかを探求する概念です。この実験では、ユーザーに数値のシーケンスを入力してもらい、背後のアルゴリズムがそのシーケンスの次の数値を推測しようと試みます。その目的は、盲目的な推測（通常は約11.11%の成功率）を基準として比較することで、人間の選択がいかに「ランダム」であるかを判断することにあります。

このプロジェクトに関する技術的な議論では、人間がいかに驚くほど予測可能であるかが明らかになっています。あるコメントでは、粗い確率モデルであっても、人々は潜在的なパターンに従い特定の交互を避ける傾向があるため、人間のキー入力を70%から80%の精度で予測できると指摘されています。このツールの有効性は、これらのパターンをリアルタイムで特定できる能力に由来します。一部のユーザーは、自分の数値が盲目的な推測よりも低い頻度で予測されたため、システムにとって「極めて読み取りにくい」結果を得たと報告しており、高いレベルの主観的なランダム性が示唆されています。

しかし、この実験は人間の認知の対抗的な性質も浮き彫りにしています。一部の参加者は、アルゴリズムの予測に気づいた瞬間に戦略を切り替え、システムが提示した数値を意識的に避けるようにしたと報告しました。これにより、ユーザーの予測モデルに対する意識が、モデルが予測しようとしているデータそのものを変化させるというフィードバックループが生じます。さらに、一部のユーザーは、最終的な目標は必ずしも予測率を0%にすることではなく、盲目的な推測の基準である11.11%に到達することであると指摘しました。もしユーザーが予測された数値を一貫して避けているのであれば、それは依然として「回避」という予測可能なパターンに従っている可能性があり、実質的に自分自身の選択肢を狭めていることになります。