一个经典的概率问题：已知邻居有两个小孩，今天出门时看到他带着一个男孩外出，请问另外一个是男孩的概率是多少？结果为1/3，虽然有点反直觉，但是通过计算，的确为1/3的概率另一个孩子为男孩。
把这个问题做一个延伸：已知邻居有两个小孩，今天出门时看到他带着一个男孩外出，通过询问得知，这个男孩是周一出生的，请问另外一个是男孩的概率是多少？结果为13/27，是不是更反直觉了，但是通过一一计算，结果的确为13/27，计算过程网上有很多，我就不细说了。
上面两个都是概率中经典的男孩女孩问题，估计很多学过概率论的都谁知道，让我真正不懂的是以下的问题：
把小孩问题换成盲盒：一个盲盒中有两个小球（可能是红球或者蓝球），已知一个为红球，请问另一个是红球的概率是多少？如果你询问了一下这个红球是星期几放入的，并得到答案（不管答案是周几）那这时另一个是红球的概率又是多少？很显然根据上面男孩女孩的问题，概率分别是1/3和13/27。
假如有无数多个这样的盲盒，A只知道其中一个为红球，那他最终开出来第二个也为红球的数量应该是接近1/3的；同样的这组无数多的盲盒，B除了知道其中一个为红球，他还每次开盲盒之前询问了这个红球是何时放入的，不管他知道这个红球是何时放入的，他还是会把这个盲盒打开，那他最终开出来第二个也为红球的数量应该是接近13/27的。
请问，明明是同样的一组盲盒，为啥两个人开出来的结果不会一样。这个男孩女孩中概率的改变不一样，这次是实际结果已经出现了悖论。

这个问题我跟deepseek争论了很久，但是他始终无法说服我。以下是deepseek的核心观点：
“实际结果”取决于“筛选条件”
A和B面对的是同一批盲盒，但B通过额外信息（星期几）筛选了不同的子集进行操作。
这类似于“从同一批数据中，用不同条件查询会得到不同结果”。
“无数个盲盒”的统计意义
在无限次试验中，A和B的筛选条件会导致他们实际打开的盲盒比例不同，从而影响统计结果。
deepseek一直强调子集不一样的观点，但是我已经无数次表明，B无论得到的是星期几的信息，他都会打开盲盒，所以A和B打开的盲盒是完全一样的。为啥deepseek一直坚持子集不一样？

考虑三门问题，若主持人必开羊，你选车且开羊的的概率为1/3，你选羊且开羊的概率为2/3，若主持人随机开，则你选车且开羊的概率为1/3，你选羊且开羊的概率为1/3，这时选到车的概率的占比变大了