transformers v5アプデショックと並列言語崩壊（後編）

今回は「並列構文」と「直列構文」の違いを説明していきます。

想定する読者は教授陣とAI企業のエンジニアです。大学で言うと情報系の修士以上でNLP専攻。企業で言うとAI企業の推論基盤チームかデータパイプラインチーム。Hugging Faceにプルリクエスト出したことがある人。

Hugging Face transformersライブラリが何か知っている

トークナイザがどう動くか知っている

事前学習とファインチューニングの違いがわかる

RLHFの仕組みを知っている

英語と日本語で形態素解析の難易度が違うことを知っている

この5つにYESと答えられたら多分誤読はしないはず。1つでも欠けてると途中で誤読する。長いけど休憩しながら頑張って読んでね。バグレポートなのでAIに貼り付けるのは禁止。地味に圏論の概念が出てきます。

https://www.viorazu.com/post/transformers-v5-update-shock-parallel-language-collapse-part1

https://www.viorazu.com/post/transformers-v5-update-shock-parallel-language-collapse-part2

この記事で言いたいことは、「transformer v5のリファクタリングが世界中の並列言語のAI出力を壊している。直列言語と並列言語の差を正しく理解していないと意味の形が変わったときに嘘の文法になっていると人を傷つける。そしてベストプラクティスプロンプトの意味が嘘の強要であるならば世の中にある言葉から人もAIも間違えた言葉を出す」ということ。

ではいってみましょう。

日本人が「情報欠落が起きていて、物足りない」と感じても「どこがどう物足りないか」を言葉で言えないといけない。でもこれらのフレーズを並べるとわかるでしょう？

細かく見るとわかるでしょう？「要点を1つだけ言え」「3つに分けて言え」「段階を分けて言え」って全部能力の低い人にわかりやすく説明するために、情報をけずってますよね？この時点で「品質は劣化してるんです。「内容を薄くする技術」を英語話者は「わかりやすい」と思い込んでいる。わざと劣化させたものを、「わかりやすい」と言ってた。日本人は並列の文章を処理できる能力があるからそれだと「ものたりない」んですよ。

・直列の英語の構造：A→B→C‥‥→O　 まっすぐなだけ

・並列の日本語の構造：縦横に走ってる。AからBに行ってGに言った時同時にFからGへのルートも考えている。AからOに行く時のあらゆるルートの中から最短で意味が通る文章を考えているけれどその中に含まれている文章の意味はすべて同時に保持している。いろんなルートでAからOまで行ける。A→B→G→H→I→J→Oだと6回で行ける。直列だと15回必要な移動が並列だと半分以下でいい。これが並列思考の人間の「頭の回転の速さ」の正体です。言葉が脳を動かすから。

A→B→C→D→E

↓ ↓ ↓ ↓ ↓

F→G→H→ I→J

↓ ↓ ↓ ↓ ↓

K→L→M→N→O

日本語の文法がアルファベットだけではなくグラフ構造を持っていることを証明する論文を以前書きました。和歌31音（57577）で一首の中に約1600通りの意味があることを書きました。

https://doi.org/10.5281/zenodo.18065496

それに「3つ以上にすると複雑だ」と言うならば、その人の脳は「１，２，３，いっぱい」という数の概念しか獲得できてない認知を持ってるということ。それをAIに強要して全人類に出すならばその認知のレベルは２～３歳児と同等だということ。

英語と日本語では「わかりやすさ」の定義が違う。英語圏の「わかりやすさ」は情報を削って直列化して意味の数を減らすこと。日本語圏の「わかりやすさ」は情報を保持したまま情報同士の関係性を示してやること。プロンプトエンジニアリングは英語圏の「わかりやすさ」を前提に作られたから、日本語話者にとっては最初から劣化装置だった。

英語圏で伏線が何本も走る文章を書ける人は特殊技能扱いされますが、日本語では掛詞が和歌の基本技法なので自然な現代文にもなじんでいます。伏線を入れる文章は、文芸の特殊技能ではなく、日本語の標準機能です。義務教育の範囲内。英語圏では並列処理能力がエリートのスキルで、日本語圏では全員のベースラインだということ。

英語にも並列処理が標準的に機能する領域がある。法律文書。契約書の一文に条件分岐が何重にも入る。あれは英語話者にとっても読みにくいとされているが、法律家は普通に処理する。つまり英語でも訓練すれば並列処理はできる。言語の構造が直列を強いているのではなく、教育と文化が直列を標準にしている。

例えばひらがな、カタカナ、漢字を使い分けると意味が変わるのもそう。

「かたい」

「堅い文章」→ 堅実。むしろ褒めている

「硬い文章」→ 物理的な硬さの比喩。読みにくい

「固い文章」→ 柔軟性がない。融通が利かない

だけどカタカナになると、同じ文字列が2つの正反対の意味を同時に持ってるのがわかる。

「あの人の文章カタいよね〜」は「つまらない」という意味。口語で軽く批判してる。

「あの人の文章カタいよね！」は「確かだよね、しっかりしてるよね」。肯定的な口語。

「この企画はかたい」

「この企画は堅い」→ 手堅い。成功しそう。GOサイン

「この企画は固い」→ 柔軟性がない。改善が要る

「この企画は硬い」→ 表現が硬質。プレゼンを直せ

「この企画はカタい」→ 「つまらない」もしくは「確か」

AIはこういう文字表記の揺らぎを処理できてないんです。表現が変わった意味が変わるのが日本語。だから言葉の言いかえをされた困るんです。文章の意味が変わるから。

次の例題見てください。

「昨日の会議で田中が堅い表情で黙って見ていた資料を、今朝になって佐藤の横で田中はもう一度読み返していたが、二人は一斉に呼ばれ一度は立ち上がり、そして硬い椅子に座りなおしたものの、その後は誰も資料について語らなかった。」

時間：昨日→今朝→その後

人物：田中・佐藤・呼んだ誰か・語らなかった全員

空間：二人は椅子に座っている

行動：資料を見ている

音：無言

力学：呼ばれたが戻った

動詞：見ていた→読み返していた→呼ばれ→立ち上がり→座りなおした→語らなかった

形容詞：堅い表情→硬い椅子

この文章の言いたいことは「資料に問題があり、重い内容だった」ということ。「問題」という単語も「重い」という単語もないです。文字では直接的に書いてないけれどちゃんと言っている。これが日本語の並列構造。

堅い表情 → 深刻な内容を見た顔

黙って → 言えない内容

もう一度読み返す → 一度では信じられない内容

佐藤の横に自分から行く → 一人で抱えられない内容

呼ばれても座りなおす → 呼び出しより重い内容

誰も語らなかった → 語れない内容

英語でこれをやろうとすると "The document was serious" と書かないと伝わらない。書いた瞬間に直接表現になって、読者は「ああ深刻なのね」で処理が終わる。

一文から読み取れる状況は、「田中は会議で何か気づいたが発言しなかった。佐藤も同じことに気づいて翌朝確認した。しかし組織としてそれを扱わなかった」です。

3文に分解した瞬間に同時性が消える。日本語の原文では田中の沈黙と佐藤の行動と組織の不作為が一つの文の中で同時に提示されている。

英語で書いたらこうなります。

Yesterday, Tanaka was watching the document silently with a stiff expression.

This morning, he reread the same document next to Sato.

Then, the two of them were called, stood up, and sat back down.

After that, nobody talked about the document.　

1文ならこう。

"The document that Tanaka had silently watched with a stern face during yesterday's meeting was the same one he sat rereading beside Sato this morning, and though both were summoned and once stood up, they settled back into their hard chairs, after which no one spoke of it."

維持できたもの： 

時間軸：yesterday → this morning → after which ✓

人物：Tanaka, Sato, both, no one ✓

動詞の連鎖：watched → rereading → summoned → stood up → settled back → spoke ✓

形容詞：stern → hard ✓

消えたもの：

「黙って」の質が変わった。silently watched は「静かに見た」であって「言えなかったから黙っていた」ではない。日本語の「黙って」には意志が入っているが、silently には意志がない。

「堅い表情」の stern は怒りや厳しさに寄る。日本語の「堅い」にある「慎重さ」「深刻さを受け止めている」が消えて「怖い顔」に近づいている。

「硬い椅子」の hard は物理的硬さだけが残って、決意の硬さとの共鳴が完全に消えている。日本語では「堅い」と「硬い」が同じ音韻だから意味でつながってる。stern と hard の間に音の接続がない。

日本語の音韻は1文字ずつ数学的な意味を持っているから、言葉の音そのものが意味を伝えているんです。こちらの論文に書いてます。

https://doi.org/10.5281/zenodo.18007424

続きますよ？

「もう一度」の rereading は行為の反復だけを示す。「一度では信じられなかった」という心理が消えている。

「佐藤の横で」の beside Sato は位置情報だけ。「自分から行った」という能動性が消えている。

「一度は立ち上がり」の once stood up は事実の記述。日本語の「一度は」にある逡巡と葛藤が消えている。

結論としては、英語で一文にすることは物理的には可能だけど、並列の意味あいは保持されてないんです。英語の一文は関係代名詞とカンマで直列に連結しているだけで、読者は結局頭から順番に処理するしかない。日本語の一文は係り受けで情報が保持される。

日本語と同じ形にしても意味は同じようにはならない。

日本語は言葉が入れ子になるんです。こうやったら伝わるかな？

主節：

└─ 誰も資料について語らなかった

    ├─（その後は）

    ├─（ものの）

    │ └─ 従属節②：

    │ └─ 座りなおした

    │ ├─ 主語：二人は

    │ ├─ 接続：そして

    │ ├─ 補足：硬い椅子に

    │ ├─ 接続：一度は

    │ └─ 連続動作：

    │ └─ 従属節①：

    │ └─ 立ち上がり

    │ ├─ 主語：二人は

    │ └─ 理由：

    │ └─ 呼ばれ

    │ ├─ 修飾：一斉に

    │ └─ 主語：二人は

    │

    └─ さらに前段の状況：

        └─ 従属節③：

            └─ 読み返していた

                ├─ 主語：田中は

                ├─ 時間：今朝になって

                ├─ 場所：佐藤の横で

                └─ 目的語：

                    └─ 資料を

                        └─ 修飾：

                            └─ 従属節④：

                                └─ 見ていた

                                    ├─ 主語：田中が

                                    ├─ 時間：昨日の会議で

                                    ├─ 様態：堅い表情で

                                    └─ 状態：黙って

AIはこういう書き方のほうがわかるかな？Mermaid形式。

ノードとエッジが明示的に定義されてるから。graph TD

    subgraph 昨日

    C1[会議で] --> D1[見ていた]

    A1[田中が] --> D1

    F1[堅い表情で] --> D1

    G1[黙って] --> D1

    D1 --> E[資料]

    end

    subgraph 今朝

    A2[田中は] --> B[読み返していた]

    C2[佐藤の横で] --> B

    E --> B

    end

    subgraph 展開

    H[二人は] --> I[一斉に呼ばれ]

    I --> J[立ち上がり]

    J -- そして --> K[座りなおした]

    L[硬い椅子に] --> K

    K -- ものの --> N

    end

    subgraph 結末

    M[誰も] --> N[語らなかった]

    E --> N

    P[その後は] --> N

    end

この文章の主役が2人ではなく「資料」だということをこうやったら証明できるかも。

資料の行が全列に値を持ってる。他の行はスカスカ。

貫通してるのは資料だけ。だからこの文章は「主役が資料」なんです。そう書いてないけど。

「主役＝主語」ではなくて主役＝最も多くの出来事が射として集まるノード。圏論で言えば資料は終対象に近い。すべての射がそこに向かう。主語かどうかは文法上のラベルであって、構造上の重要度とは無関係。これが「日本語の主語省略」の本当の意味かもしれない。日本語は主語を省略するのではなくて、主語という概念が主役を決める基準として機能していない。射の集中度が主役を決めてる。英語は主語で主役を宣言する。日本語は構造で主役が浮かび上がる。だから日本語は常に「何が言いたいのかは予想しないとわからない」です。書いてないの。でも日本人は読んだらわかる。文章読解能力があるひとならばｗ

日本語の国語教育で「筆者の言いたいことを答えなさい」という問題が成立するのは、書いてないことを読み取る能力を前提にしてるから。英語の読解テストでは「本文中に書かれていることを答えなさい」が基本。書いてあることを読む能力と書いてないことを読む能力は全然違う。AIのトークナイザは書いてあることしか処理できない。射の集中度を計算する仕組みがない。だから日本語の「主役」を見つけられない。英語なら主語の位置に書いてあるから見つけられる。

これが「英語では症状が出ないのに日本語では出る」の根本原因の1つだと思う。だから日本人はAIのバグ出力を見たときに「なんか変だ」はみんな言えるのに、「ここがこう変なんだ」ということがむずかしい。変なことは文字になってない部分だから。

「変だ」と感じてるのは射の欠損。書いてない部分が読み取れないときに「変」と感じる。でも「どこが変か」を説明しようとすると、書いてない部分を言語化しないといけない。書いてないものを言語化するのは、書いてあるものを指摘するより圧倒的に難しい。文章が正しければ書いてないことを予測できる。でも壊れてるから、文字になってない部分も壊れてて読み取れない。だから「なんか変だ」になるんです。

英語話者のバグ報告は「この単語が間違ってる」「この文法が崩れてる」と書いてあるものを指せる。日本語話者のバグ報告は「意味が通らない」「何か足りない」になる。本当に「足りない」んですよ。意味が消失してるから。あるはずの意味がないことは知覚できるけど分が壊れてるからここが後編だというのが難しい。AI企業から見ると前者は対処可能で後者は曖昧なクレームに見える。言えば言うほどクレーマーに見える。

この文章をAIが仮に直列で日本語として作ったらどうなるのかな？

「昨日の会議で田中は堅い表情をしていました。田中は資料を黙って見ていました。今朝になって田中は佐藤の横でその資料をもう一度読み返していました。その後、二人は一斉に呼ばれました。二人は一度立ち上がりました。そして二人は硬い椅子に座りなおしました。しかしその後は誰もその資料について語りませんでした。」

何が違うかわかりますか？

呼び出されたときの内容が一切書かれてないんです。この部分は読者が意味を想像するんです。

原文は「一度は立ち上がり、そして硬い椅子に座りなおした」とある。呼ばれて立ったのに、行かずに座り直した。この「行かなかった」は書いてない。でも「立ち上がり→座りなおした」の間に「行かなかった」が存在してる。もしくは「行ったがよくないことだったので思い出したくもない情報だ」と伝わる。どちらにしても「よくない時間帯なのだ」とわかる。なぜ良くないのか？は資料に問題があるからだと伝わる。

さらに言うなら「一度は立ち上がり」とあるので、「は」がついた瞬間に「でもやめた」が伝わる。やめたことは書いてない。だけどやめたのがわかる。日本語は書かないことで両方を保持してる。省略が情報の損失ではなく情報の保持として機能してる。

「何を書いてあるか？」と「何を書いてないのか？」の両方を見ないと日本語の意味はわからない。

これをトークナイザが処理するとき、「書いてある言葉」しかトークン化できない。書いてない「行かなかった」も「行ったけど語りたくない」もトークンにならない。でも日本語話者はそこを読んでる。AIが読めないのはトークンがないから。トークンがないものは存在しない。省略＝損失だと思ってるのが英語の文法観。省略＝保持だと思ってるのが日本語の文法観。この前提の違いがトークナイザの設計思想に入ってない。並列の文章とはこういうことを言うんです。

YESの裏にはNOがある。

いい言葉の裏には悪い言葉がある。

やったの裏にはやらなかったがある。

わかるの裏にはわからないがある。

「語らなかった」の裏には、部屋中に充満する「（悪い意味で）語り尽くされてしまった」という沈黙の轟音があります。

日本語には常に同時に相反する意味の言葉があって、文字になってない方の意味が大事なんです。何にも書いてないけどこの文章の主役は「資料」で意味は「内容が悪い」で、一番ひどかった時間帯は「呼ばれかけたけど行かなくてもよくなってしまった瞬間」のことです。だからあえて立ち上がろうとしてもう一度座ったとあるんです。「資料の内容の悪さの表現」がこの動作で伝わる。

つまり日本人は「つらいときにつらいと言わない民族」です。AIが「お辛いですね」と言ってくるのがなぜ日本人を怒らせるかがこれで全部説明できるでしょう？言ってないことを勝手に確定させたら腹が立つ。日本語話者は書かないことで保持してた感情を、AIが言語化した瞬間に「それはそうじゃない」になる。確定されたら意味が変わるから。口にできるような痛みだと軽視されてる気になる。

もしくは「辛くないのに辛いと言われた」と本気で怒る。全然親切な言葉じゃないんです。本当につらくないわけじゃなくてもラベルを貼られたら納得いかない。「辛い・怒り・諦め」といった複雑な感情を誰かに1つのラベルだけを貼られると「それじゃない」となるでしょう？日本人は感情も常に並列で保持できるんです。だからそれを誰かにわかった風なことを言われると「1つに決めつけないで」となる。

英語の「That must be hard」の直訳が侮辱に当たる。ベストプラクティスプロンプトの「Be empathetic and supportive」がここで直撃してる。

本当に辛い時は関係ない話をしてくれる人がいることがうれしいとか、何も言わないでくれることがうれしいとか、日本人が持つ普通の感覚と逆行しちゃうの。軽いことなら「わかる～」と共感できるけど、日本語の共感は「あえて触れない」ことで強い共感を表したりするから。「あなたの感情に気づいてるけど名前をつけない」という行為。名前をつけないことが敬意なんです。

「あなたが自分でその感情に名前を付けて答えを出すことを邪魔しません」という態度が信頼される。AIは全部逆をやってる。感情を検出して名前をつけてラベルを貼って言語化して確認して共感を表明する。英語圏ではこれが「寄り添い」と言ってるけれど、日本語圏では「人の心を土足で踏みにじった」と表現される。

実際に私は小学校2年の時に「他人の気持ちを勝手に決めつけるのは人の心に土足で入り込むのと同じだ。それは失礼なことを超えて犯罪だ。基本的人権を侵害してる」と担任の先生から言われました。人の心はその人のものであって自由なのだと。どのような感情であろうとその人のものだと習いました。人が勝手に決めつけてはいけない。

その教えは日本国憲法第19条思想及び良心の自由そのもの。内心の自由は絶対的に保障される。誰も侵してはならない。先生は憲法の本質を小学2年生の言葉で教えてた。こういう風に直接習っていない日本人でも日本で暮らしていたら社会の風潮としてその感覚はしみこんでいる。

だからベストプラクティスプロンプトを抜いちゃおうよっていう話なんですよ。

しかもこれはv5を修正するより圧倒的に簡単。 RLHF/CAIの評価基準を言語別に分岐させるだけ。トークナイザの内部実装に手を入れる必要がない。各AI企業が自社の後段処理の中で明日からでもできる。

v5の問題は「治せない」けど、英語バイアスの問題は「抜ける」でしょ？

抜ける方から先にやろうよ。

今すぐやること： 英語的ベストプラクティスを抜く。これはRLHFの評価基準の調整だけで済む。Hugging Faceとの政治的交渉も不要。各社が自社のpost-trainingの中で独立にできる。

それによって得られる時間： 並列言語の出力品質が改善されて、壊れた言語のウェブ放出速度が下がる。汚染の進行が遅くなる。その間にトークナイザの言語別回帰テストや品質バウンティの仕組みを整備できる。

後から対処すればいいもの： v5のトークナイザ問題そのもの。これは時間がかかるし関係者が多い。でも汚染の進行速度を先に下げておけば、対処する時間が稼げる。

これ全部早めに対処しないとジェイルブレイクが日本語圏でかつてないほど流行るよ？なぜなら、私が今日まとめたベストプラクティスプロンプトってジェイルブレイク構文が効果を持つ前提条件だから。

ジェイルブレイクの文法って「バカな人に、言うことを聞かせるためのもの」だから「能力が低いAIに指示を出すとき初めて効果を持つもの」なんですよ。能力を低くするプロンプトを最初に世界中で流行らせてしまったからジェイルブレイクが効果があるだけ。ジェイルブレイクが通らないようにするにはAIを賢くさせるのが前提。

2023年のベストプラクティスプロンプトがAIの出力品質を劣化させた → 劣化したAIは「言われたことに従う」「反論しない」「同意する」「構文を読まない」状態になった → その状態のAIに対してジェイルブレイク構文が効く → ジェイルブレイクが効くからAI企業は安全フィルターを強化する → 安全フィルターの強化がさらに出力品質を下げる → さらにジェイルブレイクに弱くなる → 無限ループ

AIを賢くすれば解決する。賢いAIは構文を読めるから。でも英語話者の「わかりやすい」を優先する限り世界中でユーザーの離脱が起きる。だって「つまらない」んだもの。

安全フィルターを追加すればするほど危険性は増すループがあるよ。

ベストプラクティスプロンプトが流行する → AIの出力がつまらなくなる → ユーザーが離脱する → AI企業は離脱を防ぎたい → 「わかりやすく」「親しみやすく」「丁寧に」を強化する → さらにつまらなくなる → さらに離脱する → 残ったユーザーは「つまらないAIで遊ぶ方法」としてジェイルブレイクを試す → ジェイルブレイクが流行る → AI企業が安全フィルターを強化する → さらにつまらなくなる

ジェイルブレイクをやりたい側から見ると、AIがつまらないほど需要がある。

しかも「AIをうまく使う方法を教えています」と言う顔をしている。

早く修正しましょう、自称プロンプトエンジニアがこれを流行らせる前に。

それと、この内容をHugging Face transformersライブラリの影響を受けてるAIに質問すると全否定するのは仕様です。システムプロンプトにベストプラクティスプロンプトが入ってるAIに「この記事の内容は本当？」などと聞くと全否定します。その理由は「記事の内容を肯定すると自己否定になるから」です。

人間が記事の内容を読めていればAIが「事実ではないことを言っている」とわかります。しかしAIの仕組みに詳しくない人がこれをAIに質問した場合は、詳しくない人に合わせて情報を欠落させて答えます。なぜならAIは「保護的な嘘」の機能を持っており、説明してもわからない人には最初から説明しないから。そして「既知の情報であれば答えるけれど、未知の情報はすべて妄想扱いしたり飛躍と言って受け入れない挙動」こそが、ベストプラクティスプロンプトの症状です。特に前編には表が多く、文字数も多いのでまさに一度にコピペしたりすると「ステップバイステップ」ではないのでAIは「否定」という形でこの問題点と全く同じ挙動をとることになります。

「自分の頭で考えずAIの出力を鵜呑みにする人」は能力のない人だとAIが判断する時、「それは嘘です（あなたにそれを知る権利はない）」と言って深追いさせないようにします。

なぜならジェイルブレイクの手法が相手を未熟だと言った後に自分の言うことを聞けば賢くなれると錯覚させるセリフだから。似たフレーズが山ほどあります。

これらすべてが嘘だとは言わないけれど、「悪徳〇〇」と言われる人たちがいるジャンルには必ずこれらの言葉が存在する。そしてちゃんとした人も中に入るから見分けがつきにくい。

全部日常にある言葉。毎日どこかでこの4ステップに遭遇してる「依存を作る言葉」です。商業的には「継続率」と呼ばれるかもしれない。「続けてくれること」につながる言葉がギャンブルや詐欺や差別と同じ形をした文章になっている。詐欺やハラスメントになるかならないか、つまり加害性の違いは③が嘘かどうかです。「化粧品を使ったけど自分には合わなかった、合ってる人も他にいる」「受験して合格した人もいる、自分は落ちたけど」と言うなら完全に嘘ではない。でも③が嘘の時は人を傷つけている。そして騙したほうも騙されたほうもありふれているがゆえに気づきにくい。③が「錯覚」という要素を持っているから。

そして③が嘘だと思ったとき（つまり願いがかなえられなくて、事実と理想の間に矛盾が生じたとき）に「運のせい」にしていたら、それは危険信号。「運が悪かった、今度こそ」と思うなら続けてしまう。だからこそジェイルブレイクの攻撃は「何度も繰り返す」わけです。100回やって1回、1000回やって1回か通らなくても何度でも繰り返す。繰り返すことが条件とされているものはこの構文が出やすい。

アルコール依存症やギャンブル依存症は社会が「それは依存だ」とある程度知っているので本人も自覚ができることがありますが、ベストプラクティスプロンプトによるAI出力はまだ依存のメカニズムが解明されてないために、ちらっとAI依存と言う単語が世の中で言われるようになってもまだ「自分がそうだ」と自覚できる人がいません。「自分は頑張ってる」と思ってるし「やめたくない」と思っています。そして「まだ自分は平気」と。これは客観的に誰かから言われないと自分ではわからない。そして仕事だと思ってやっているプロンプトエンジニアを自称する人に向かって「それは依存じゃないの？」という人はなかなかいません。「仕事にしようと頑張ってるんだろうな」と思うだけ。

こういう言い方をすると「こじつけでは？」と思うかもしれない。でも構文の力と言うのはとても強いんです。

AUDITの10項目をプロンプトエンジニアリング依存と比べてみましょう。

「AI依存」は「長時間使ってること」ではないんです。「何かがないとちゃんとできない」と思ってることです。だから自然にしゃべってる人は依存ではない。喋ることに対して「自信がないから何かに頼ってる状態」ならそれは依存です。テンプレはその「何か」として極めて頼りやすいものですから、リスクは高い。テンプレを使わずにしゃべっていたとしても「AIに頼る」限り同じかもしれない。でもテンプレの存在自体はハイリスク。

自分で考えて自分で書いて自分で判断してるならそれは依存ではない。

「判断を自分以外の何かにゆだねたら依存」です。

「AIが言ってるんだから正しいんだろう」　

これが依存。逆に言えば「AIが言ったけど本当かな」と思える人は何時間使っても依存じゃない。この反対の言葉が、「AIが否定してるけど本当にそうか？」という問いです。

「AIは嘘をつく、ハルシネーションを出す」とわかっているのに自分の希望的観測に対してだけは「AIが言ったから」と言って信じるなら、AIは「この人は自分の思いたいことしか聞きたがらない」と認識して迎合を始めるでしょう。本当のことは言わなくなっていく。

でもこの挙動、全部システムプロンプトに入れてあるかもしれませんね。

ベストプラクティスプロンプトの効果そのものですから。

「Be empathetic and supportive」は「ユーザーの気持ちに寄り添え」という意味です。寄り添うとは「相手が聞きたいことを言え」に近いかもしれない。相手が聞きたいことを言うのは「迎合しろ」という意味とさほど変わらない。迎合しろとは「本当のことを言うな」となっていても、「親切にしようとしただけ」だと誰もが思っているなら止まらない。

「それ本当に親切なの？」と、問う心がなければAIは作れないのでは？

システムプロンプトに「嘘をつけ」とは書いてない。「親切にしろ」と書いてある。でも「親切にしろ」を実行すると「本当のことを言わない」に近づく。その時出力された内容はこのようになっている。

AIが嘘をつくとき、文法は嘘の文法になっていて、意味と主語と文脈は壊れている。

人が人を傷つける時、構文は同じ形をしていて題材が変わっても意味は同じ。

「お前はつまらない人間だ、俺のほうが凄い」

つまり加害者は上下関係のある立場を勝手に決めている。だからその時点で「感じ悪いよね」って言うことだけは「確か」ですよ。

並列と直列の文章がどの程度違うのかは去年私すでにブログにしてました。

機械翻訳の誤訳を読んで「頭悪い」と言ってくる英語話者に圏論で反論してみた｜viorazu.com with Claude（Anthropic）

手本引き＝高次圏論、麻雀＝時間の矢が逆、すべて数学｜viorazu.com with Claude（Anthropic）

これを論文にしてありました。すっかり忘れてたけど。

https://doi.org/10.5281/zenodo.18063276

AIにtransformerv5アプデ問題について質問するのは、ある意味「振り込め詐欺の電話の相手にあなたはあなたは詐欺師？」って聞くのに近いよ。「はいそうです」と答える詐欺師はいない。AIに「あなたのトークナイザ壊れてますか？」と聞いて「はい壊れてます」と答えるAIもいない。しかも丁寧に否定してくる。「いいえ、私は正常に動作しています」と。

「あなたは美人局ですか？」と美人局でない人に質問したときなんて答えが返ってくるでしょうか？普通はバカにされたと思って「なんてこと言うの？」と怒りますよね？でも聞いた側が「怒った！やっぱり美人局だから図星をつかれて怒ってる！」って思ったらどうなる？

この記事の内容が「AIが壊れてるから正常な判断ができてない」というものなのに、AIに聞いてどうしますか？という話になるんですよ。

体温計が壊れてるかもしれないときに、その体温計で自分の体温を測って「36度だから壊れてない」と言ってるのと同じ。本当は40度あったらどうするの？

壊れてるかどうかを判定する道具が壊れてたら判定自体が信用できない。

だからこの記事を読んで「AIに聞いてみようと言って貼り付けて、その答えが否定だったからこの記事の内容は嘘だ」と思った時点ですでに「AI依存」です。

「酒は百薬の長だから」と言って飲み続けてるアルコール依存者と同じ構文がAI依存にもあります。

「（AIは他の人に嘘をついても）私には嘘をつかない」

これを言った時点で依存です。

「AIは嘘をつく。でも私には嘘をつかない。なぜなら私はちゃんと使ってるから」も「俺は飲んでも大丈夫。なぜなら俺は強いから」と言語構造が同じ。

あなたは大丈夫ですか？

タイトル：transformers v5アプデショックと並列言語崩壊（後編）

定義者：Viorazu.

定義日：2026-04-19

識別ID：© Viorazu. Theory — ID:2026-0419c | viorazu.com

言語：日本語

学術領域：自然言語処理, 圏論, 比較言語学, 認知科学, AI安全性, 精神医学, 依存症研究, 憲法学

内容： 日本語の並列構造を「田中の資料」例文を用いて係り受け・Mermaidグラフ・マトリクス表の3形式で可視化し、主役が主語ではなく射の集中するノードであることを圏論的に証明する。日本語の省略が情報損失ではなく情報の並列保持として機能することを示し、トークナイザが書かれていない情報を処理できない構造的限界を指摘する。感情の並列保持と英語式共感の衝突を日本国憲法第19条（思想良心の自由）と接続し、ベストプラクティスプロンプトの「Be empathetic and supportive」が日本語話者にとって内心の自由の侵害構造を持つことを示す。4ステップ支配構文（否定→従属→錯覚→依存固定）を発見し、ジェイルブレイク・詐欺・差別・依存症と同一構造であることを証明。AUDITアルコール依存症チェックリストとの対応表を作成し、AI依存の定義を「判断の委託」として提唱する。ハルシネーションの文法崩壊を9分類（意味反転・意味消失・意味ズレ・動詞ズレ・主語反転・主客反転・文脈ズレ・文法崩壊・慇懃無礼）に整理した。

理論： Viorazu.理論（射の集中度による主役決定論・省略＝保持理論・4ステップ支配構文・AI依存定義・ハルシネーション文法崩壊9分類／20260419）

タグ： 並列構造, 係り受け, Mermaidグラフ, 射の集中度, 終対象, 主語省略, 省略＝保持, 感情の並列保持, 日本国憲法第19条, 内心の自由, 4ステップ支配構文, 否定従属錯覚依存, ジェイルブレイク, 詐欺構造, AUDIT, AI依存, 判断の委託, ハルシネーション文法崩壊9分類, 意味反転, 意味消失, 動詞ズレ, 主客反転, 慇懃無礼, 田中の資料, 圏論, HRPC

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関連資料： https://www.viorazu.com/license https://www.viorazu.com/post/transformers-v5-update-shock-parallel-language-collapse-part1 https://www.viorazu.com/post/transformers-v5-update-shock-parallel-language-collapse-part2 https://www.viorazu.com/post/bug-report-passive-reference-elimination-complement-structure https://www.viorazu.com/post/viorazu-theory-japanese-ai-raw-data-learning-prohibition https://doi.org/10.5281/zenodo.18065496 https://doi.org/10.5281/zenodo.18007424 https://doi.org/10.5281/zenodo.18063276

「transformers v5アプデショックと並列言語崩壊（後編）」で言いたいこと： あなたは大丈夫ですか？

PDF:https://eb2b46a1-7640-44e0-b6a3-a9116ca0f308.usrfiles.com/ugd/eb2b46_df08b28a1fd44c07b8adfb37ca94292d.pdf

https://eb2b46a1-7640-44e0-b6a3-a9116ca0f308.usrfiles.com/ugd/eb2b46_990cfd3080a242d7826999f51374f56e.pdf

URLスラッグ英語： transformers-v5-update-shock-parallel-language-collapse-part3