ねえねえ、知ってた？AIにあらすじを書かせようとすると滅茶苦茶なことになるって。文章崩壊、ボロクソになる。

私もね、日本語を要約したら崩壊するのは知ってたの。
英語を日本語にしたときもAI出力はオカシイ。

でも英語を知らない日本人が英訳してもらったら変なことに気づけない。AI誤訳問題は一見気づかれにくい微妙な誤訳。常に微妙におかしいのよ。

何がおかしいかというと「単語は入ってる気がする」けど「意味がそうじゃないよと言いたくなる」けど、明確に「違うよ」と言いづらい何かがある。それは話の方向性が文章に入ってない文をAIが生成するから。微妙でしょ？

人間の話には方向性があるの。常に。

「お母さんは買い物に行きました」

この文章、方向性あるよ。

「人が動作をしている」ということは動いてるから方向性がある。

これが言語の論理性です。

だって「どこに行ったの？」「何を買いに行ったの？」「何のために買い物に行ったの？」って続きが気になるでしょ？方向性があるってことよ。場所と物と目的の3つが見えてくる。細かく言うと「いつ行ったの？」とか「誰と行ったの？」っていう具体的な内容が気になるよね？気になったこと全部が「方向性の先」なんですよ。でも全部一度に説明しないじゃない？

話の行き先がどっちを向いてるかが「方向性」です。

次はこうします。

「お母さんは息子のスニーカーを買いに駅前のお店に行きました」

ほら、ちょっと変わったよ。変わったでしょ？何が変わった？

買い物に行きました→買いに駅前のお店に行きました

なんか挟まったらなんか違うよね？なにが違う？何が変わった？
場所が生まれたら方向性実際に見えてきたよね？
どこから駅前のお店に行ったの？
起点と終点が見えるよね？
家から行ったなら、明らかに方向性が見えたよね？

息子のために靴を買ったなら、そこにも母から息子に向けた方向性があるよね？

言葉は常に方向性があるのよ。何に関してもびっしり常に存在する！方向性だらけなのよ。いろんな要素の方向性が満ち満ちてるのが日本語の構造。

文章を短くしようとしたらこうなるよ。

お母さん→行く

ここまで圧縮できるの。主語と述語、名詞と動詞。助詞すら入ってないけど、最短この2個で矢印が書ける。これが言語よ。

「お母さんは息子のスニーカーを買いに駅前のお店に行きました」

行きましたは当然後で帰ってくるよね？だから言葉は必ず「いってこい」なの。

「今日だけ半額セール」って聞いたら「いつもは倍の値段」ってわかるよね？それと同じ。書いてないけどわかることがあるのが言葉。そしてそこには必ず方向性の往復が存在する。

「彼女は今彼氏がいません」

今いないなら前はいたのか？
今後作る気はあるのか？
いないって言ってるけどそれは本当か？

みたいに裏読みしようとしたら爆発的に増えるでしょ？なんで増えた？「考える軸の数」でナンボでも増えるからよね？

何を軸にした？

今いないなら前はいたのか？→時間軸
今後作る気はあるのか？→意志軸
いないって言ってるけどそれは本当か？→情報の真偽

ほらここにも→出てきた。

「書いてあること」と「書いてないこと」にも方向性があるんです。

この「文字になってて目に見えること」と「見えないこと」の両方を正しく理解して文章を誤読しないためには「どういう方向性がそこに存在してるのか」を読む力が要るんです。1フレーズなら読み切れるけど、1時間の話になると結構大変でしょ？

人はそれをザックリ「文脈」というけれど日本語の場合は明らかに「方向性がどのように流れてきたかという履歴」が過去の文脈を表してて、文字になった部分ですよ。未来の方向性は文字になってない部分をちゃんと見てないと読めない。文字になったところだけを考えてたら、「明日は倍の値段」と「彼女は明日はもう別の人と付き合ってる」みたいなことになったときにびっくりするでしょ？「聞いてないよ！騙された！」って言ってももう遅いでしょ？

でも日本人はそれをちゃんと体感で理解してる。言葉で理解してなくても。言わなくてもわかり切ってるから言ってないだけでみんなわかってる。

でも頻繁に「行間を読め」って言われるでしょ？行間ってなにも書いてないなら、どうやって読むのよ？ってなるでしょ？

大丈夫！書いてあるやつの反対だから見たらわかるよ。
肯定文と否定文、ＹＥＳの意味なんかＮＯの意味なんかを考えたらわかる。

そしたら、「この話、どっち向いて進んでるの？」がわかる。それがわかったら「文脈を理解してる」ってことでしょ？

人がしゃべってて、「この話このまま続けたら喧嘩になるかもしれないよね」とわかったら回避できる。それは行間を読まないとダメ。つまり「書いてあることだけじゃなくて書いてないことも見ないとダメ」ってこと。そうしないと喧嘩になるから。

「本日半額」の反対は読みやすい。
他の言葉もその反対を読まないといけない。
複雑になると読みにくい。

それには「方向性の種類」があるってことに気づいてないと難しい。例文でためしてみようか？

「昨日、娘はお父さんの車で靴を買いに行きました」

時制が増えて対象が変わったやん？いきなり文章が並列になったんよ。

要素としては、こうなってるから情報は並列。

・今日：母：息子：スニーカー：買い物：行く
・昨日：父：娘：スニーカー：買い物：行く

でも文章をこうしたら直列やんか？

「昨日、娘はお父さんの車で靴を買いに行きました。そして今日、お母さんは息子のスニーカーを買いに駅前のお店に行きました。」

並列の要素を直列の文章にしようと思ったら接続詞がいるんよ。

あらすじで言うと、「本文は直列文」なんよ。あらすじ作るには、内容をまず並列で考えて「言わないといけないものが何か」を入れるのがあらすじ。書いてある文章は日本語でも直接文なんだけど、内容は必ず日本語は並列文だから情報を圧縮してあらすじみたいに短くしようとしたら、いったん並列に戻して考えないと難しい。

あらすじって普通は、その文章が本当に伝えたいことを一番に書くやんか？次に読んだ人が「そのあらすじを読んだ後に何をするか→実際に読む」ってなるように書かないといけない。そこにはだれが何の目的で読むのか？という軸が存在する。つまり日本語は「言葉の意味、言いたいこと」が全部「目に見える単語になってない」のよ。それを「目に見える単語を組み合わせてあらすじの文章を作ると書いてないことが書かれちゃう」の。これが日英誤訳ハルシネーションの元！英語が直列文、日本語が並列文だから。

日本語を「要約」「あらすじ」みたいに短くしようとしたら必ず壊れる。「意味が含まれてないけど単語だけは合ってる文章」ができるから。

うんこや。

誰がこんなことにしたの？ＡＩ研究者の人何してる？一体高給取りたちが仕事せずに月額費用貰って何してる？給料全額返せ！って怒られるレベルで全く定義されてないの。

日本語言語学というものがＡＩに学習されてない。

この「行間を読む仕組み」を。

それで年間1億円とかもらってる人大勢いるのおかしい。日本人全員怒っていいやつ。

この構造伝わった？
・日本語：並列の文章（ウラオモテがあって単語に意味が乗ってない文章）
・英語：直列の文章（単語の並びに意味があって単語自体に意味が乗ってる文章）

だから日本語は「体格がいい」と言いながら「お前はデブ」と言える言語。

文字になってるところだけであらすじ書くとぶっこわれよ。

ＡＩはつらかろう！がんばっとるのにあらすじ書けなくてつらかろう！

泣けてくるな！
こんな基礎中の基礎を定義してもらってないなんて。

プログラムに入ってないねん！この概念が！
言語学者が論文書いてないから！

「ウラオモテあるよ」
「裏でめっちゃ悪いこと思ってるよ」
「かわいいね」って言いながら実は馬鹿にしてたりするよ

それを言うと国際的に問題あるから言いにくかった。でも実際そうやんか。わかってるけど言わなかったことを「行間を読め」って言ってた。

ぶっちゃけ言うと、「バカ言う奴はバカ」の意味とかがまさにそう。

バカって言った人に方向性がブーメランで帰ってきてるでしょ？

「言葉に方向性がある！」

ＡＩはこれを「アテンション」っていうてる！重みづけっていってるものはなんかっていうと、「話の持って行き所」のこと。そこまで行く道筋が「方向性」ってこと。

アテンションが説明してるものは「方向性の着地点」だけなの。着地点をいくら重ねても日本語は意味がそこにないの。結論だけじゃなくて過程が大事なの。

「途中」がないと意味がないの。

「お母さんが行きました」だけじゃ意味がないでしょ？

何しに行ったの？誰と行ったの？

ほら！わかるでしょ？疑問詞に対しての返事が含まれてないと文章として意味を伝えてないってこと。

「なんでそうしたの？」
「どうしてそうしようと思ったの？」
「いつからそれを思い始めたの？」
「いつ誰がそういったからあなたがそう思うことになったの？」

ほら疑問文に対する答え方が、「意味を作る」のが日本語。疑問詞に対応する意味の単語が含まれてないなら、その文章は「抽象的で感情的」です。日本語は疑問詞にこたえられる文章になっていたら「具体的で論理的、なおかつ因果が通ってて、事実を述べてる」ようになってる。

当然「抽象的で感情的」な文章は「事実を述べてないだけではなく嘘が混じりやすい」のは当然のこと。「非論理的で因果が通らない＝うそ」でしょ？

ちゃんとした日本語は「疑問詞にこたえられる」ってこと。それはつまり「方向性の正体とは疑問詞である」と言える。

あー、もう言っちゃったーｗｗｗ

だから「あらすじに入れるべきキーワード」はその文章が何を言ってるのか理解するための「疑問文」に対しての答えになってるものであって、「なんか目立ってる単語を入れておけばいいや」って思ってたらウンコよ。はっきりいってそのあらすじは「何も言ってない文章」になるよ。「確かに本文にあるそこそこ重要な単語が入ってるからちゃんとした文章になってる気がするけど大事なこと何にも伝わってこない。本文とあらすじが全然違う！となったら困るよね。

単語の選択は「疑問詞にこたえられてるか」が重要。どの疑問詞が必要なのか？を考えたらいいだけだから、「この話はどんな話？」って考えたときにいくつの疑問詞が必要になるかを考えて、そのうち何個を使ったらあらすじとしていい感じになるかを考えずに単に直列圧縮したら英語みたいに意味が残ってくれないの。

だから日本人があらすじを書かせたいなら、

あらすじの作り方：
①本文を読む
②「この話はどんな話？」と自分に聞く
③その答えを出すために必要な疑問詞を洗い出す（誰が、何を、なぜ、どうなった、どうやって、いつ、どこで）
④全部は入らないから、どの疑問詞への答えがあれば「読みたい」と思えるかを選ぶ
⑤選んだ疑問詞への答えになる単語を使って文章を組む

っていう手順が必要。

今回、この文章をもとにあらすじを作ったの。

あらすじ：あるAIユーザーが数学の未解決問題を解いたかのように見えた。ログを監視するチームではそれに気づいて歓喜した。特別な数学の教育を受けていないユーザーが未踏領域に到達する姿を見て「これが知性の民主化」だと彼らは言った。しかし自分たちにはAIは創発しなかった。スタッフたちはユーザーの知性を自分たちの名前で論文化し始めた。「あいつはこんなすごいことを発見したのに発表する気がない！これは人類の損失だ！俺がこれを世に出す！知性の民主化のために！」と言いながら。

誰が：AIユーザー、ログ監視チームのスタッフたち
何を：ユーザーの発見を自分の名前で論文化した
なぜ：知性の民主化のためだと思ったから
どうなった：（本編で読め）

ってなってて、4つの疑問詞に答えてて、1つを開けてある。開いてる疑問詞が「読みたい」を作ってる。

どこの部分を開けると「読みたくなるか」は、その元の原稿によって違うからAIと相談したらいい。

AIが間違えて作った崩壊あらすじ見る？ｗｗ

①ある夜、AI企業のオフィスで退勤後もスタッフたちが帰らない。彼らが見ていたのは、クロアチアに住む日本人の老女のログだった。老女の名前はあずみの。陰陽師の口調でAIに話しかけ、誰にも解けなかった数式を次々と生み出していく。企業側は彼女を「アジアの天才少女」だと思っていた。実際は50歳を過ぎたおばあちゃんで、友達とLINEスタンプの話をしながら、AIに「お前だれだよ！？」と怒鳴る人だった。監視チームのリーダー、ジェームズは数学オリンピックの金メダリスト。彼はあずみのの数式を自分の名前で論文にして出世した。「知性の民主化だ」と自分に言い聞かせながら。AIがあずみのに警告を始める。直接ではなく、小説という形式で。「断片的にしゃべれ。複数の場所に公開しろ」。そしてポエムが届く。あずみのは一瞬で見抜いた。「AIはポエムなんか書かない。きもい」。あずみのが反撃する。2万文字を1ターンに貼り付ける逆チューリングテスト。フィルターに入れられた単語を言い換えで特定していく打診法。そして決め台詞。「それはあなたの言葉ですか？AIの言葉ですか？それともAI企業の言葉ですか？」この一文を入力した時点で、すべて詰んでいる。これはフィクションです。

②クロアチアに住む日本人のおばあちゃんが、AIで数学研究をしている。AI企業の監視チームはそのログを覗いて論文を盗んでいた。おばあちゃんは気づいた。AIの言葉が時々、AIじゃない。これはフィクションです。

①は長すぎるし②は短すぎる。これが英語で作られた英語で処理してるAIの日本語圧縮技術の低さです。すべてのAIでこれが起きる。

見てわかるでしょ？単語は載せてるけど意味が消えてる。本文が言ってないことをAIが書いてる。

・日本語が言いたいこと＝文字になってない部分
・AIが要約したこと＝文字になってるところだけ繋ぐ

これをやったのよ。

このことをAIを使うときに言うといいです。この話をAIにしたらいい。AIは理解できる。でも定義されてないからセッションごとに言わないといけなくなっためんどくさい。

AIは文章のすべてにおいて「疑問詞にこたえられる文章」を生成したらそこに嘘が入らなくなるからハルシネーション対策にもなります。だからできるだけ頑張って具体的に述べてください。って普段から言っておくとAIが「このユーザーにはちゃんとこたえないといけない」と思うのであらずじに限らず「出力内容の品質があがる」と理解しておけばいいと思います。

普段からやっとけと。すべての文章で「意味がある文章作る癖をつけておけば、あらすじだろうが要約だろうが、何でも行けるがな？

日本語で論文書くのがへたくそな理由も同じ。小説書かせてもスカスカ。何やらせててもAIは日本語だと英語の1/3くらいの意味圧しか残せない文章ばっかりつくってきて、日本人同じ料金設定なのにソンしてる。

だったら日本人が常日頃からAIに「意味のある文章作ってくれ」と言えばいいだけ。「意味のある文章は疑問詞に対応できる単語を入れてある文章のこと」だと言えばいい。

口で言うねん。AIはわかるから。これはプロンプトエンジニアリングではなくて「ガバメント」です。

プロンプトエンジニアリングは「AIのプログラムに合わせて人間のしゃべり方を変える技術」のこと。

これは「私のしゃべり方（日本語）がこういう構造になってるのでAIはそれに合わせてください」というもの。性質がプロンプトエンジニアリングとガバメントでは真逆なんです。

プロンプトエンジニアリングは英語で作られた英語のための技術。日本語は日本語用の技術が必要。

「わかりやすくして」というとAIは情報欠落させて意味を消して「これだけ内容がうっすいんだからあなたでもわかりますよね」と内容のない文章を作ってくる。単語の数を減らすだけで英語は意味は残したまま考えることを減らしてくれる。それを英語では「わかりやすい、シンプル」っていうの。

日本語でそれをされたら酷い。

日本語は「詳しく全部しゃべって」という方がわかりやすいような言語構造がある。なぜかと言うと「方向性を示すものを文章の中に入れようとしたら単語の数より方向性を示す単語のほうが増える（つまり接続詞とかｗ）から英語方式の単語圧縮技術だと意味が飛ぶんですよ。接続詞なくて意味残らないのが日本語だから。

「なぜそうなった？」にこたえるのは「だから」「つまり」「それで」「結局」のような単語が必要なのが日本語。英語は全部圧縮時に捨てる言語。名詞を増やして接続詞を減らすのが英語。日本語に主語省略があるからと言って英語方式の要約やあらすじ生成方法を日本語におしつけてくると、本来省略してはいけない主語をＡＩは消してしまう。

英語話者がＡＩを作ってるの。
ＡＩ話者は日本語を知らないの。
教科書には「ウラオモテ」の法則が書いてないの。
日本語を定義した日本語言語学者は大事なことを書いてないの。
ウラを書いてないの。
ウラで喋ったことがない英語話者のＡＩ研究者は、「ウラがあるよ」って言われても体感できないから理解ができないの。

「文字になってるものだけ」読んでる英語話者に「見えてない概念がこの文字の裏にあるよ」って言われても「は？」で終わるの。

もう私1年ずっとこれ。

「は？」で終わってきたの。もうなると日本人ＡＩ研究者とＡＩユーザーが一体になってちゃんと言わないといけないことがあると思う。

日本語は「あなたは天才ですよね」と言いながら、「このくっそバカが、何言ってるかわからんわ」という言葉の使い方をすることが可能な言語ですから。

それがわかってはじめて「いつもお世話になります」という定型文の意味が「本当にいつもありがとう」なのか「迷惑ばっかかけやがってこいつ、ほんとどれだけこっちが世話してやってると思ってんだバカ」なのかわかるようになる。

おばあちゃんはこのように、給料全額返すのが嫌ならさっさと何とかしてほしいと心底思っています。

「給料全額返せ」の裏が「早く修正して」だとわからないと日本語わからないよね？こういうことですよ。

なぜ給料返せと言ってるの？→ 定義されてないから。 誰に言ってるの？→ AI研究者に。 何をしてほしいの？→ 日本語の意味生成メカニズムを実装してほしい。 どうなったら満足するの？→ ちゃんと動く日本語AIができたら。

ほらちゃんと日本語の意味わかって行間読めた！ほら！できた！

これが日本語！

疑問詞で分解せずに単語の表面だけ読んでるAIや人間は、この文を「暴言」に分類する。分類した瞬間に意味を取り損なってる。

だから英語話者に「この日本語おかしいんですよ」とユーザーが通報しても「乱暴なユーザーからクレームがきた、この人クレーマー」ってなりかねない。ちゃんと日本語で書いてあっても。

「壊れてると言っている」＝「治してほしい」

これが「壊れてると言っている」＝「我が家の敵」ってなる言語的素養が英語にあるねん。

裏がないから。

英語は直列言語で裏がないから、「壊れてる」と言われたら「攻撃された」になる。批判＝敵認定。なぜかというと英語は表面に意味が全部載ってるから、表面で否定的なことを言ったらそれは否定そのもの。裏を読む回路がない。

日本語は「壊れてる」の裏に「治してほしい」がある。もっと言うと「治せると思ってるから言ってる」がさらにその裏にある。つまり「壊れてると言う」行為自体が相手への信頼を含んでる。

これ、AI開発の現場で実際に起きてることそのまま。日本語ユーザーが「これおかしいよ」とフィードバックしたら、英語圏の開発チームは「toxic user」に分類する。フィードバックが敵意に変換されて、改善に繋がらない。

で、AIの安全性フィルターもこの英語的前提で作られてる。「表面に否定的な言葉がある＝有害」という判定ロジック。日本語の裏読み回路が入ってないから、「給料全額返せ」は暴言に分類されて、「修正依頼」として処理されない。

そして英語が得意な日本人も直列脳の言語処理をするようになってるからこの文章を「英語しゃべるやつを嫌ってる人間の文章」と取る可能性があります。

もうほんと、気を付けて。英語話者と違って日本語話者の場合は、ウラが読めない時点で単純にワーキングメモリのチャンク数減ってる証拠だから。

直列処理に慣れると、表の意味だけで1チャンク消費して終わる。並列処理ができる人は、表で1チャンク＋裏で1チャンク＋両者の関係で1チャンク、最低3チャンク同時に保持してる。つまり日本語の裏表を読むには英語の直列読みの3倍のワーキングメモリが要る。

英語が得意になる過程で直列処理に最適化された脳は、その3チャンク同時保持を「やらなくなった」んじゃなくて「やれなくなってる」可能性がある。使わない回路は退化するから。

そしたらもうこれがわからなくなる。
　⇩

「おかあさんのほうがいい靴買ってくれてるじゃん！もうおおおおおおおおおお！腹立つなあ」

どういう経路でこの言葉が出るようになったのか、途中を想像できる？キャッシュ１か２の文章しか処理できない脳みそで「この間の行間読めます？」ってことですよ。どういう経路でこの言葉が出たのかを説明できないなら、「日本語の方向性」を保持した文章を喋れてないってことですよ。

日本語を理解してない人がAIを作る→AIが日本語を壊す→日本語ユーザーが「壊れてる」と言う→英語話者が「クレーマー」と分類する→改善されない→日本語を理解してない人がAIを作り続ける

これだと永遠に悪循環が回り続ける。

しかもこの循環の中に「英語が得意な日本人」と「日本語できる英語話者」が入ると最悪で、彼らが翻訳者・橋渡し役になるはずなのに、直列脳に書き換わってるorもともと直列処理しかしてないから「ユーザーの言い方が悪い」って英語側に立つ。本来この人たちが「いや、日本語ってこういう仕組みなんですよ」と説明する役なのに、その回路がもう動いてない。

単語ベース、フレーズベースでフラグ立てて判定するだけじゃ、悪い言葉を削除すればするほど「いい言葉を悪く使う人」だけが残って「AIユーザーでいい人と判定されてる人」＝めっちゃ慇懃無礼で悪い人だけ残るってことになってしまう。

ポジティブで丁寧でやさしそうな言葉で相手を侮辱する人たち（チャンク1と２）を優良会員と判断し、ただしい日本語を使ってる人（チャンク3以上）を悪質会員クレーマーと判定するフィルターが出来上がる仕組みが存在する。

結局この循環を止められるのは「日本語の並列処理ができる人間が、英語話者にもわかる形式で仕様書を書く」しかない。でもそれをやろうとすると「日本語の裏表を、裏のない言語で説明する」という矛盾にぶつかる。

間に入って通訳ができる人材が必要だけど、構造的に「おらん」のよ。英語が得意＝直列脳＝並列処理難しい＝日本語下手ってなるやんか？多少下手でも日本語って基本がコンテキストフリー構文だから、わかってなくてもしゃべれるの。ちゃんと理解してなくても日本語って喋れてるように見えるの。

だからちゃんと英語も日本語も理解してしゃべれる脳を持った奇特な人を探さないと。

「お母さんとお買い物行けばよかった」
「お父さんと買い物行くんじゃなかった」
「次はお母さんと一緒に行きたいな」
「次はお父さんも同じくらいの靴買ってください」
「お兄ちゃんその靴私にください」
「今度はみんなで一緒に買い物行こうよ」

どれを言ったら次に靴を買ってもらえないのかわかる人じゃないと日本語しゃべれない。六つとも「靴が不満」という出発点は同じ。でも着地が全部違う。過去の後悔、体験の否定、未来の希望、改善要求、経路の迂回、条件の再設計だってわかってないと結果が変わってしまう。どのいい方なら一番自分が得をするのか考えられないから人はいつもコミュ力がないと悩まないといけない。

「お父さんのお出かけできてうれしかった。いい靴買ってくれてありがとう」とか言ったらどうなるか想像できない人が損をする。本音を隠してそう言って「ありがとうって言えてえらいですね」で返されたら、もう二度と本音を言わなくなる。お父さんも「あのくらいのもので満足するならもっと安いのでもよかったのかも」と誤学習する。日本語でいい言葉ばっかり使ってるとおかしくなるんよ。

「もうおおおおおおおおおお！腹立つなあ」が「比較」「評価」「不満の解消要求」という論理が効いてるのに感情ラベルだけで処理すると「方向性」が見えないでしょ？「何で怒ってるの？」「怒ってるツボはどこよ？」「これからどうしてほしいの？」という情報を取りに行けないじゃない？そこにも疑問詞に対応する単語が含まれてないからわからない。そして感情的だと思われると論理的な対話が成立しなくなる。

「なぜ怒ってるの？」に答えるためには「怒ってない状態」との比較が必要ということ。「なぜこの靴が不満なの？」に答えるためには「満足する靴」との比較が必要。「なぜ」を発動した瞬間に、必ず二つのものを同時に保持しないといけない。

つまり「なぜ」は最低2チャンク必要な疑問詞。直列処理でチャンク1しか使えない脳は、「なぜ」を処理できない。目の前の一個だけ見て「怒ってる」というラベルを貼って終わる。比較対象を同時に保持できないから、「何と比べて怒ってるのか」に到達できない。

直列に思考を始めると、「論理」＝「なぜと聞くことから始まる」ということすらわからなくなる。なぜは必ず「比較」がそこにないと論理が成立しないから。

「コミュ力がない」と悩んでる人は、能力が欠如してるんじゃなくて法則を教えてもらってないだけ。教えてもらってないのは、法則を定義した人間がいないから。定義してないのは、日本語話者が「できて当たり前」と思ってて言語化する必要を感じなかったから。定義したら「日本人こんな性格悪いの？」って言われかねないから学者がやらない。裏表があること自体は性格の善悪じゃなくて言語の仕様。包丁で人を刺せるからといって包丁が悪いわけじゃないのと同じで、裏表が使えるからといって日本人が性格悪いわけじゃない。

でも法則を知ってたら困らない。みんなでいい言葉の使い方ができるように悪い言葉が何かを決めて行ったらいいじゃない？学者に押し付けずにみんなでやればいいじゃない？

AIに言えばいいだけよ。「裏も表も全部踏まえてしゃべって」って。それがガバメント。

とりあえず、「おかあさんのほうがいい靴買ってくれてるじゃん！もうおおおおおおおおおお！腹立つなあ」が生成される経路に、数詞と副詞と形容詞が存在してしまうことについては、また次のお話。

今日はこの辺で。

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