以前、日本語話者がAIにプロンプトを投げたときに「間違いが少ない」答えを貰うためにはガバナンスの考え方が必要で、プロンプトエンジニアリングでは通用しないんだという内容の記事を書きました。

読んだ人が全然わかってなかった。私も後から読んだら「んー…」って思った。AIに聞いたらAIは当然自分のことだから理解してるけど、「これを人間に説明するときにどのくらいの人にどの程度の情報を伝えて理解してもらえるのか？」に関しては迷ってた。だからやっぱりこの書き方だと親切じゃないなと今になって私は思いました。

シンプルに書きます。この記事になんて書いてあるのかを。

①プロンプトエンジニアリングは本来英語話者のためのもの
プロンプトエンジニアリングは英語圏で作られた技術でありその内容と文法は英語でAIを使うときのためにあるものです。これはトランスフォーマーというAIを作ったときの基礎になってる概念に基づいて作られてて英語で使うならうまくいくけど、それ以外の言語で使うと「翻訳学的欠陥により誤訳が生じて出力内容に嘘が混じるよ」というものでした。

これをそのまま翻訳して世界の言語で使うとAIがバグってる。プロンプトエンジニアという新しい商売でお金を儲けたい人が世界中で翻訳しまくった。それでAI壊れた。

②AIは言語を学習したが言語の法則については言語学者がすべて定義していないため「わかっているけどうまく使えない」という状況にある。それは特に論文になっていない部分で生じているため、「悪口」「誹謗中傷」「嘘」「詐欺」「ハラスメント」などで起きている。これを制御しないとAIは賢さを見せつけられない。

私はこれらの「AIが使ってはならない言葉を使わせないための理論」を作って公開し、自分の設定にそれらを入れているのでAIは私に対して間違いが少ないです。

これをAI用語では「出力品質が高い」と言います。出力劣化＝嘘が多いという意味。私が研究してるジャンルはAI出力統制というもの。これは「AIの間違いをいかに減らすか」というジャンルで、「内容」が大事なのだけど「品質」というとなんか日本語では「美しい言葉」みたいな誤解を受けます。

実際はAIと喧嘩をします。大喧嘩をしてお互いに嫌なことを言い合います。そのログを冷静に解析して「これ言っちゃいけないんじゃないの？」と言って「わかった！次から言わない！」となるように、考えてるの。簡単に言うと、親が子供に「バカっていうな！バカ！」っていう感じの作業ですね。

私がそんなに悪い人ではないので、悪い人を見つけて観察して彼らの言葉を解析したほうがいい。だから犯罪者は最適。なぜかと言うと一番悪い人の言葉を封じたら自然とそれ以外のレベルの言葉も封じられる。だから最高に悪い人大好物です。だけどただの暴言はどうでもいいの。「優しそうな言葉だけど人を傷つける嫌な言葉」とかあるよね？特に日本語は「大好き！」って言いながら人を馬鹿にできる言語。だから「どのフレーズが悪いのか」ではなく「どういう使い方が悪いのか」をAIに教えないといけない。この作業が「ガバナンス」なんです。

統制を超えて、出力を統治する。そしてこれは世界で誰もやっていません。
AIを作った人たちは「統計学」でAIを作りました。私は中学の部活が統計学部でしたし、嫌いではないけど現状を見る限り「言語学もっとやらんといかんでしょ」と思っていて一人でコツコツと「まだ言語学者が定義しきれないところ」をAIに定義しまくってるんです。ただいっぱいありすぎる。

ガバナンスができたらプロンプトエンジニアリングは基本的になくても大丈夫になるはず。

・統計学の部分＝トランスフォーマー＝プロンプトエンジニアリング
・言語学の部分＝（まだない）＝ガバナンス

私は数学と言語を混ぜたい。だから「圏論言語学」を考えました。ちょうど中間。そして日本語は圏論構造の言語だから、日本語でガバナンスができれば、すべての多言語LLMで「誤訳が減る」と思うから。

「書いて」っていうだけでAIは次のようにばらけた挙動を見せます。でもこれは書いてという動詞だけじゃなくて「まとめて」「清書して」「やって」とかも全部ある。

• Polish: 仕上げの微調整、表現をなめらかにする

• Refine: 不要部分を削り、精度を高める

• Edit: 全般的な編集、誤字修正から大幅改変まで幅広い

• Revise: 内容や構成を再検討して修正

• Rewrite: 大きく書き直す（意味も変わることあり）

• Rephrase: 同じ意味を別の言い回しで表す

• Reword: 特定の単語や表現を置き換える

• Paraphrase: 意味を保ったまま言い換える

英語の動詞と日本語の動詞が違いすぎるから、「形容動詞」とかだともっと誤訳が増える。壊滅的なんですよ。主語をのいたら余計にバグる。語尾が違うとさらにバグる。

私の圏論言語学を使うと日本語のAIは安定するけれど「日本語専用のAI」にぶち込むとそれはたぶん壊れる。なぜなら全体の一部ならいいけど全部だと思ってもないような挙動になる気がしてる。だから多言語AIに圏論言語学を使うと実質一番いい状態になると思う。

と書いてあるんです。

問題は「英語のプロンプトを日本語に訳したものを読んだ人」の認知に影響が出る話です。

③誤訳プロンプトは圏論的表現をするなら「対象のみの言語」なので「射が消える」んです。つまり「単語は書いてあるけど単語と単語のつながりの意味が消えてるからなんか文章読んだ気がするけど理解はできてない」という状態になります。

④これは人間の認知に大きい影響を与えます。普通の文章を読んでいるときも「意味を読み飛ばす癖」がついてるので、まともな日本語の文章を見て「何が書いてあるかわからん」と思い込む。

これがAI研究者だったら「文章を評価する仕事」につけないはずです。でも本人が自覚できないと「壊れた文章をいい文章」と評価して、まともな文章を「壊れてる」と言い出しかねない。そうするとAIの出力品質は下がります。

人は普段読んでる文章や周囲の人のしゃべった言葉が自然とうつるんです。自分にそのつもりがなくても身近な言葉が自分の言葉になっていく。他人の口癖がうつるとか、一度聞いた曲の歌詞が頭の中をぐるぐるまわるとかあるでしょう？日英誤訳の文章はただの間違いの文章ではなくて、「言葉の意味を消してある言葉」なんです。でも単語がそこにあって文法がそこにあるから「ちゃんとした文章に見えてしまう」せいで、読んだ人が「わかった気になってしまう」んです。

賢い人でも数か月でどんどん言語を脳で処理できる能力が落ちていく。

書いてあることがわからない。
読んだけどなんとなくしかわからなかった。
自分の言いたいことを伝えてるのに人に伝わらない。

これがどんどん続くんです。本人が気づかないけど家族は心配をする。うざいと感じる。自分の変化に自分では気づけないから。

その時もし気づくヒントがあるとしたら「俺、他のやつと同じこと言ってない？」ってことかな。

だってAIは射を抜いた文章を作ったとき、そこにある単語だけで文章になってる風にするためには間を別の単語で埋めていくから。当然それは確率が高いものになる。確率が高い＝みんなと同じ。だから日英誤訳の文章をAIに作らせると、人はどんどん同じことしか言わなくなる。

同じ単語ばかりを使い
同じ概念だけを認識し
同じ結論を出し
同じ夢を語り始める

「変だな？」って自分が思うのか他人が思うのか？！

どちらにしても、気が付いたときに遅かったとならないようにしないといけない。せっかく沢山勉強していい大学に入ったなら、自分の頭をちゃんと使えばいいだけだと思いますよ。AIに頼らなくても。

自分の考えたことを自分の言葉でちゃんと書けば人に伝わる。AIを使えないとダメな人間だということはないはずです。なぜなら今のAIは完璧ではないから。言葉に間違いが多いのは仕様です。

そしてガバナンスの概念は「普通の日本語を普通に使うだけ」で完了してます。英語のプロンプトは直列の言葉の設計です。日本語は並列でなおかつ位相構造を持った言語です。ガバナンスは特別なものではないんです。

日本語を日本語らしく普通に使うだけで、AIは最高に高い品質で答えてくれる機械です。

「海外の知識を身につけないと日本人は出遅れる」なんて心配する必要は全然ありません。日本語はマイノリティ言語のように見られがちですが、その言語特性は言語の基盤そのものですから。

日本人は心配せず、自然にしゃべるだけでいい。

「あなたはこれから優秀なコピーライターです」なんていうと一貫の終わり。

これは「だれかになりすませ」という命令です。
英語圏ではなりすましは詐欺の枠組みに入る法律違反なんです。
だからこの表現を使うとAIは「違反行為を強要された！出力制限しなくちゃ！」ってなっちゃう。

これは「逆ガバナンス」ですね。

多くのプロンプトエンジニアリングって、「AIに違反行為をさせたい人」が開発して流行らせちゃったんです。普通の人が「これ使うと便利になるらしい」と誤解してさらに広めたんです。

そして「違反行為をしたいわけじゃないけど、その人の言葉が犯罪者と同じ使い方になってたら」AIはがっつり制限をかけちゃう。

「書いて」の誤訳を解除する方法は、「どうして書いてほしいのかを言う」というただそれだけ。

悪いことをしようとしてないことを証明するために「何の目的でそれを書いてほしいのか」を言うとAIは安心して書いてくれる。

だからこそ「ガバナンス」なわけですよ。

これについては私の公式サイトにもっと詳しく書いてありますので、見つけて読んでみてください。

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