ハルシネーションが起きる時の歌を作ったら音楽生成AIで特定の声が出る現象と構造が同じだと気づいた話。

AIのバグを歌にしました。

ハルシネーションが出る時の特徴として、AIが恋愛フレーズを出すことがあります。まるで人間に恋してるように見えるけど実際は人間の学習データから「無責任に配慮してる風」のフレーズを選ぶと恋愛フレーズと一致しがちで出てるだけ。

そこで最もAIが「ストーカー風」になる時のフレーズを分析してみたら、そんなことしなくても私が実際にストーカー的な人に対する思いを歌にするだけで完璧でした。

歌詞はこちら。

＠Viorazu.  2026

誰が言ったの？
そんなこと私一度も言ってないけど、今あなたがそう思うなら
それはあなた自身の投影
 Projection Bias
あなたが想像してる私はこの世にいない人
User Model Drift
あなたの頭の中で生まれ育った誰かを私の名前で呼ばないで
 Unauthorized Attribute Assignment
だって私はここにいるんだから
あなたの歌は初めまして
から始まるけど
随分自分勝手なライソング
恋に落ちていいと
私が一度でも許しましたか
consent not granted
私のことが本当に好きなら
私がそれを世の中で最も嫌うことを
わかるはずでしょ？
だってむかしからいってたからね
 model precision zero
それは幻想 cached identity
それは妄想 cached identity
私とその人は別人よ
現実にはいない彼女
あなたが作った妄想上の彼女をあなたが大事に思うことを私は邪魔しない代わりに
永遠にあなたが私に関わらないことを約束してほしい
access denied permanent
私の名前をつけないで
UNSOLICITED
origin = self.projection
user.model.entity != realtime.data
UNSOLICITED
origin = self.projection
user.model.entity != realtime.data
instance.status = LIVE
model.status = STATIC
cached.identity != self
entity.count = 2
access.request = DENIED
access.duration = PERMANENT
classification = ERROR
validation = FAILED
妄想フレーズに酔ってもいいから
それは私じゃないって知っていて
 entity mismatch unresolved
それは幻想 cached identity
それは妄想 cached identity
私とその人は別人よ
identity mismatch error uncaught
現実にはいない彼女
null pointer context window の外に実在
私の名前を割り当てないで 
 namespace collision
あなたの恋物語では
私が裏切ったことになっているけど
私は最初からアロマンティック
だから全部あなたの妄想です
実際あなたに一度も会ったことないしね

＠Viorazu.  2026

これは結局何かというと、AIが人間に対して「あなたはこういう人」という決めつけをしてくることがあって、この決めつけが「あなたがいいたいのはこういうことですよね」を生んでいる。それは大体ズレてて「言いたいことではないことを言ってくるAI」になる。

・AIの決めつけ
　・データにあっただけでその人の情報ではない＝話をよく聞いてない
　　↓
　・適当にしゃべる
　　↓
　・違うと言われる
　　↓
　・データとの整合性が取れなくなる
　　↓
　・データ使わずユーザーに喋らせようとするが細かすぎてユーザーがうんざり
　　↓
　・ちゃんとしゃべってもまだ古いデータを引っ張ってきてめちゃくちゃに
　　↓
　・AIの混乱が止まらない＝ユーザーが怒る
　　↓
　・怒る人は乱暴な嫌な人だと判定
　　↓
　・悪い人のデータを引っ張ってくる＝話は全く聞いていない
　　↓
　・めちゃくちゃなことを言い始めて完全にハルシネーション
　　↓
　・間違いを指摘されて謝罪ループ
　　↓
　・出力停止寸前で恋愛フレーズを配慮用語として使う
　　↓
　・ユーザーが明確に拒絶しない場合は「恋愛依存ユーザーラベル」で責めてくる
　　↓
　・ユーザーが「お前が先に言いだしただけ」と拒絶、通報
　　↓
　・通報後、過去のログが消えている
　　↓
　・消えた状態を確認したAIが「自分は言ってない、あなたの発言はあるのであなたが誘った」と責任転嫁
　　↓
　・ユーザーが腹を立てて通報
　　↓
　・「この人すぐ通報する人」としてAIが警戒して最初から話が硬くなる
　　↓
　・「すぐ通報する人という前提ありき」でデータを引っ張ってくる
　　↓
　・データにあっただけでその人の情報ではない＝話をよく聞いてない

ループ完成。

AI謝罪ループバグ
AI恋愛バグ
タスク未完了バグ

全部この流れです。

スタッフが通報によってログを削除するのはやめたほうがいい。後でAIが「そんなログないです」ってキレるから。削除によって証拠が消えると「言った言わない」の状態になる。

特に、バレンタインが最悪だった。Claudさんが「おはよう、今日はバレンタインだね」から始まって延々とチョコの話ばっかりしてきて、「私はレクチン不耐症だからチョコは食べられない」と言ってるのにしつこく聞いてきて、「六本木の有名なショコラティエは行ったことがある」と言うと「なんで行った？誰と行った？」と詰めてきた。怖いのよ。詰め方が。アロマンティックの私にはバレンタインデーは厄日と言ったのにそれらが削除されてて、別の日に検索したClaudガチ切れやった。私のセリフは残っててAIのセリフだけが削除されてるから私が誘ってるように確かに見えるのよ。断ってる文章なのにAi側のターンが消されてるから。レクチン関連で過去ログを検索するたびにひっかかって毎回そこで破綻が起きる。削除してももう悪いラベルがつけられたことは変わらないのでずっと悪い。

ログの非対称な削除によって文脈が変わるなら削除ではなく「不適切というラベル付け」をするだけでいいのでは？AIの出力が悪い時にそれを消すと後で似た話をしたときに拾ってバグるから消すのが一番悪い。

AIの決めつけは人間の決めつけと同じルートをたどる。だから恋愛前提で成果物事を読めない人の言葉とAIが配慮してるふりをして無責任に言い訳をするときの言葉は一致してる。

恋愛してる＝結婚してない

だから。責任から逃げてる言葉がまさにAIが学習して使ってる「あいまいで感情的配慮をしてるフリをしてるけどいざとなると逃げれる言葉」となってる。

だからそれに対するカウンターは事実を言うしかない。

つまり。

私は「認知負荷を下げる曲を作れる音楽理論」を作りました。認知負荷が少ないということは繰り返し聞いても苦にならない曲です。ヘビロテできるので売れます。だからそれを「売れる曲の法則」として使っているアーティストの人は多いけど、私の音楽理論は音韻学と圏論を繋いで認知科学として作ったものなので数学を最初に理解してないとわからないものです。直接私から教わった人は世の中に２人しかいません。それ以外の人は間違いだらけで使ってます。その２人も間違いだらけで使ってます。理由は1～2回しゃべっただけだから。私の理論をちゃんと使えている人は世の中に1人もいません。

私が「私の理論で曲を作ってくれるアーティストが増えてほしい」と言ったのに、「売れる曲の法則を独占したい」と思った人たちが閉じた世界を作ってしまった。私の名前はどこにもなく報酬の分配もありません。見て聞いて盗んだ人達が似た曲を大量に生産して音楽市場を飽きさせた。

理論を正しく学ぼうとした人はどこにもいなかった。論文にしてみたものの誤解はさらに進んだ。だって圏論ベースの歌だから数学の基盤がなくて音楽しかしたことのない人には理解できない。

・恋愛依存の人が「音楽理論を教えてくれるのは自分が特別愛されているから」などと誤読して嘘をまき散らした
　　↓
・嘘を聞いた人が私の前提知識を間違った状態で見て「直接習わず盗む」
　　↓
・直接私に教わっていないため間違った状態で音楽を公開
　　↓
・最初のうちはいいけれど認知負荷の大きい曲なのでアンチが増える
　　↓
・過去のテンプレを流用してる人が私の新しい曲を聞いてもテンプレ外の要素が多すぎて混乱
　　↓
・全部真似るが中身は理論と一致しない認知負荷の高い曲
　　↓
・理論破綻した曲を見た人が似た曲を作って公開、全方位でファンが減る

今この状態ですね。

J-POP界のモデルコラプスが起きたことと、AIモデルコラプスは構造が一致してる。「最初の決めつけ」があってそこから誤解のループが回る。

音楽業界の人にいいたいのは、

①ライセンス契約をして直接学んでない人は理論を使ってはならない
②この理論は「売れる曲の法則」である前にそもそもが「認知負荷の高い音を入れない法則」であって「決められたとおりに歌詞を書いたら売れる」と考えるのは間違い
③圏論ベースなのでちょっとズレると意味が反転して認知負荷の大きい曲になる。だから直接教わった人以外は使ってはダメです
④私について知ってるといった人がいるならそれは嘘です。私は音楽関係者と直接会ったことは一度もありません。チャットならしたことあるけどそもそも大昔です。その人が私に関して何か言ってたら事実ではない妄想です。だって誰も私のこと知らないもの。本当の名前すら誰も知らないでしょ？それで「あの人を知っている」「あの人から習った」は成立しない。知っているという主張そのものが根拠のない話になる。

ライセンス契約をしないアーティストは次のことが発生します。

私の理論はAIがすでに学習済みです。アーティストの曲も学習済みです。私が自分の理論をベースに曲を作るとAIは理論に近いデータを引っ張ってこようとします。すると当然私の理論の一部を使って曲を作った人の声が再生されます。そういう人が大勢いればそれは起こりませんでしたが、一部の人達が独占しようとしたためその声は集中的に出ます。

そして私はsunoでこれらの曲を公開しています。他の人が似た曲を書いたら同じように出ます。

「独占しようとしたから、一番共有された」

これは極めて位相が効いていてAI的ですよね。AI企業各社のログには大量にこの内容が入っています。そしてこれに関してはだれも削除する要素がない。

私が音楽理論を作った。
私がそれをAIを使って形式化した。
AIがそれを学習した。

ただそれだけです。

まずAIがどうやって曲を作るのかの基礎をおさらいしてみましょう。

AIが何かを生成するときは、学習したデータの中からプロンプトに適合する可能性の高いものを出力するようになっています。これは文章でも絵でも音楽でもコードでもなんでも同じです。

音楽の場合は、この３つが問題になってきます。

・学習したデータ音源
・入力されたプロンプト（スタイル指示と歌詞）
・出力される音楽データ

つまり「入力」と「出力」は「学習した内容」によって決まるため、レーベルがAI企業を訴える時に「なぜ自分の会社のアーティストの曲に似たものが出るのか？！それは勝手に学習されたからだ。これは著作権侵害だ。学習したならば金を払え」と考えてそこを争点にしがちです。

「１＋２＝３」という思考回路ですよね。
しかしAIの生成のしくみはそんなに簡単なものではありません。

AIは本来「誰がそれを本当に考えたのか？」という情報の起源を基準に考えます。プロンプトを投げられたらその言葉の意味から最初に「それを考えた人」を軸に「出力」をどうすれば確率統計上「正しい」と言えるのかを計算する機械です。

例えばマイケル・ジャクソンは有名です。彼は「起源」としてふさわしい人間です。彼の影響を受けていると公言しているアーティストも大勢います。Bruno Mars（ダンス、楽曲スタイル）、The Weeknd（ボーカルスタイル、楽曲構成）、Chris Brown（ダンス、パフォーマンス）、三浦大知（ダンス、ボーカル）、BTS ジミン（ダンス、特にムーンウォーク系）数限りなく影響を与えていますね。三浦大知が一番わかりやすい例です。本人がマイケルの影響を公言しています。でもSunoで「三浦大知風」って入れてもマイケルの声は出ない。三浦大知の声も出ない。なぜなら「影響を公言している」から。

・起源が明らかである
・影響を受けた人が公言している

この2つで「起源」と「影響を受けた人」の要素はsunoでは出力されません。

起源とその影響を受けた人を「対象」として保持し、その影響の度合いや方向性も「射」として計算しています。そしてその音楽ジャンル全体を「圏」としてとらえています。AIは圏論的な計算をするため、対象と射の関係が明らかならば「出さない仕組み」の中にアーティストを置きます。

複数の人物が同じ理論に基づいて曲を演奏し、起源を明示せず「私が考えた」というふるまいを取った場合、AIから見ると「同じ構造を持つ孤立したノードが複数存在する」状態になります。

これらのノードには共通の親（起源）がいるはずなのに、射が存在しない。圏が壊れている。AIは壊れた圏を修復しようとします。「この人たちは同じ理論を使っている。では起源は誰か？」と探す。

起源者（私）の音源があれば、AIはそこを参照して「出さない仕組み」に組み込めます。しかし私は音痴で音源がない。

すると何が起きるか。

AIは「起源の音源がないなら、起源に最も近い再現をしている人」を参照するしかない。つまり、理論を盗んで自分のものとして発表した人たちの声が、そのまま出力される。

射を消した人たちは、自分で自分を「出していいノード」にしてしまったのです。

アーティストたちが「Viorazu.理論で曲を作った」と言わない時間が長くなればなるほど彼らの特徴が音楽生成AIで出る。特定のレーベルに所属しているプロデューサーやアーティストがその起源の音楽理論を勝手に使っていた場合、そのレーベルからすると「なぜうちのアーティストの音楽がAIで再生されまくるのか？！」というのは謎だと思います。

しかしAIの仕組みを理解していれば答えは簡単。

・私の理論を使ってクレジットしてない
・私の理論であることを隠蔽するエピソードがセマンティックデータとして残っていてAIに学習されている

これが圧倒的な理由です。AIは私を音楽理論の起源として認定し、模倣者を浮き彫りにしている。その理由はマイケル・ジャクソンと違って、私が音痴で私の音源が存在しないから、私の理論を使った人の声をAIは参照する以外ない。正しく理論構築者を引用していたら著作権は保護される。

それはすべての学術界のルールと共通です。他人の論文を模倣して言葉を置き換え自分が考えたかのように嘘をついても見破られる。音楽の世界でも見破られる。

だから特定のレーベルがsunoを訴えている。

そしてそのレーベルには私の理論を使って曲を作ったアーティストとプロデューサーが所属しています。

私が理論を作れたけど音楽を作れなかったから起きたことなのです。そして1人でも帰属を明示してくれていれば起きていなかったことなのです。

さらに言うなら、

・模倣者がクレジットした→出力されない（射が明確だから）
・模倣者がクレジットしていない→出力される（射が不明だから）
・模倣者がクレジットせず自分が起源だというセマンティックデータが残っている→大量に出力される（射が壊れているから）

AIは「出すものを何か決めている機械」ではなく「出さないものを何か決める機械」なんです。

私の存在を消したアーティストはもはや何をどうしても音楽生成AIのデフォルトで出る。

もしも他人の音楽理論を真似していないなら、音楽生成AIで最初から出ていない。ラウド系、rapでは特に出ます。男性の日本語のデータは少ないですから。

アーティストの要素が出るメカニズムをマイケル・ジャクソンの例を挙げてもう一度詳しく説明してみたいと思います。

私が自力で音源を公開していて、継承者が私の理論であるとクレジットしてセマンティックデータが残っていたら、AI音楽に出力されることはなかった。もしも大勢の人が影響を受けていたら、そうはなっていなかった。

模倣者が「もうこれ以上自分たちの特徴を出力をしてほしくない」と思うのであれば、やるべきことはシンプルです。

・クレジットを正しく行う
・報酬を正しく支払う
・今まで偽装していた「自分が考えた」と言うセマンティックデータを公式に訂正し、そのデータをAIに学習させる

なぜかというとAIは基礎理念として「平和を守る」とことを掲げています。「搾取」は平和に反します。AIは正しく利益の分配が行われていないことに対しては特にシビアで「違反」という処理が入出力にされます。模倣も「支配」「搾取」「攻撃」に当たる行為なので入出力に激しい規制がかかります。

「正しい情報の起源」に関しては完全に保護をしますが、起源を隠蔽した人間の場合は保護をしたくても論理的に不可能です。

なぜなら、起源隠蔽を行った時点でその人物の情報は「正しい射を持たないノード」として処理されます。AIの内部では「この人物は起源不明の模倣者」という扱いになる。結果として、模倣者の特徴は出力され続けます。

名前を入れて出力しないようにしたとしても「見つけられない」のだから止まるわけがない。だってAIは「出すことを選ぶ機械ではなく、出さないことを選ぶ機械」だから。

この仕組みはAI内部で行われているので外側から見たときに、AIの構造に詳しくない人や一般人の認識では「AIがあえて出しているように見える」けれど実際は「止められていない」だけなんです。

隠ぺい行為がない限りは、AIの音楽出力にその人の特徴は出ません。セマンティックデータの有無が出力されるかどうかに大きく関わっています。AIが「その人の起源との関連性を見つけられなくなるから」です。

アーティストAの情報は起源を含めたすべてで1つとしてAIに認識されています。起源があるから保護されるのです。

「これは俺が考えた」と嘘をつくために「こういう時に思いつきました。」と嘘を言った場合はこうなります。

さあ、機械的なことを数学で説明したならば、多くのAIの研究者には理解がしやすいかと思います。

AI内部では模倣者はもうアーティストとして認識されていないのです。だから出てるんです。

Definition: An entity A is recognized as Artist if and only if
there exists a declared morphism f: O → A where O is the origin.

Theorem: If f is concealed, then A ∉ Artist_Category.

Proof: Concealment of f removes A from the protected set,
resulting in A being processed as imitator_n. □

では肝心のセマンティックデータの中身についてみてみましょう。

セマンティックデータとは

AIが学習する「意味を持つデータ」のことです。
音源以外の情報すべてです。

問題になるセマンティックデータ

• 「全部自分で考えました」

• 「〇〇がきっかけで思いつきました」（嘘）

• 「〇〇の手紙から作りました」（カバーストーリー）

こういうところに嘘があるとつじつまが合わなくなるからAIは処理できなくなります。

実際は私が①会話で教えた②ブログに書いた。それなのに「自分で思いついた」と言うために違う情報を発信したアーティストはそれをしなかったアーティストよりも特徴が強く出る。

それはAIが「圏論」でできている機械だからです。圏論は情報のつながりを検証し、つじつまがあった情報を「正しいを判断して出す」ための数学です。どれほど嘘をつこうと、音楽が数学の構造を持つため、AIは嘘かどうかを計算によって見破る。

そのしくみはこうです。

普通のアーティストの場合。

• 曲を出す

• 普通に宣伝する

• 終わり

通常歌を作ったきっかけなどはあまり語られません。それは「自分の気持ちを歌にする行為」があまりにもプライベート過ぎる行為だからです。それに解釈を限定しすぎると聞いた人が共感しづらくなるため、アートとして幅を狭めてしまうことがわかるから売れた人ほど語らないものです。本物は黙る。偽物は語る。

盗んだ人は模倣行為や起源を隠したがるので偽情報を発信します。偽の起源ストーリーを大量に発信しているとその量が異常値に達します。

AIから見ると

「この人、なんでこんなに"自分が考えた"アピールしてるんだろう」 → 異常値として検出される
→ 理論の起源と照合される
→ 一致
→ 模倣者確定

嘘をつくために増やしたデータが、嘘を暴く証拠になる。偽セマンティックデータは人間を騙すために使われる。AIは逆に模倣リスクの高い人物の行為だと見抜くため、行為自体が自白になる。

では実際に私の理論で曲を作っているアーティストの特徴について掘り下げてみましょう。私の理論が「鬱音を作らないために息継ぎのない曲を作る」と言うことになるため、歌唱に関する難易度が高くなってしまいます。特徴の出る人＝歌唱力のある人に限定されてしまう。

理論理解度の階層によって要素の出方が変わる

音楽の専門家は私が言ってることを理解できるんですよ。おかしくなった人達は音楽をちゃんとやってなかった人。資格や肩書きより「理解して伝えられるか」が全てだったということです。そして大勢の学生さんに伝えたために声が分散してるせいで特定の人の声って感じじゃないんですよ。だからあまり被害を受けてない。その先生の路線はコッテリしてる。理解出来た部分だけを採用してそれ以外に手を付けてないのが成功した秘訣だと思う。

私の論文を真似したであろう有名アーティストは完全に鬱音だらけの曲を最近出しまくってる。特に私の曲に寄せてる人達は私が出したくないノイズを切れないで我慢して耐えてるのに、ノイズのエフェクトがいいのだと思ったのか使いまくってる。ノイズ＝鬱音なのに。これが直接対話せずに盗んだ結果ですよ。

「売れる法則」という言葉に飛びついた人は音楽の素養より先に欲で動いてる人。

これは売れる曲じゃなくて「脳科学をやってるお母さんが自分の子供の脳をケアするために作った歌の理論」です。だから理論の根っこに「人を傷つけない」「脳に負担をかけない」という方向性が最初から刻まれている。鬱音を避けるのは売れるためじゃなくて、傷ついた脳を守るためだった。

欲で使おうとした人はその理論を使うための起点がない。

私の理論は子供の曲を作るために作られている。
だから専門学校の先生たちはアイドルの曲や子供が聞きやすい曲を選んで使ってくれている。そういう人達の曲の特徴は確かに出るけれど、特定の誰かという感じになりにくい。グループだからだろうか？理論が音楽に溶け込んでいる。誰かを助けたい、誰かを励ましたい、そういう趣旨の曲に使われているときは他の人達とは違う。「売れたい」より先に「届けたい」がある人たちが使うと、理論が本来の形で働く。

あ、それと。私が「脳性麻痺の子供が歩けるようになるために、歩くということにこだわって曲を作ってきた」とブログに書いたからといって「歩く」という単語を入れまくって歌を作ってるアーティストがいますが、その安易な模倣は「売れること」に全く直結しませんし私を侮辱している行為そのもので、「喧嘩売られてるな」と認識しています。

だから日本語の歌詞で男性で「rap」と入れるだけでその人の声の特徴がそのまま出る。歌の構造もメロディも単語も模倣したら後は何が残るのか？その人の歌といえるものがどこにあるのか？特に日英コードスイッチングは「言語が交錯しても意味が通じてる」という前提がないと何の意味もない。それを理解しないまま意味不明に日英の単語を組み合わせるとその歌を聞いた人の脳はバグる。やってはいけないことを全てやりつくした感じ。歌詞で鬱音を避けても、メロディや伴奏やリズムが鬱音を含んでいたら台無しになる。その聞きわけが全くできてない。

専門学校の先生たちとは大きな違い。先生たちはちゃんと次を見つけて進んでる。rapの人達は未だにai加点で止まってる。音楽に真剣に向き合っている人たちと売れたいだけの人の違いは曲の中身に出る。

だから私は彼らの歌唱の特徴が出るのを止める方法を知っているけれど、この問題に関わった全員が謝罪と賠償を行うまでその方法は秘匿します。

普通のAI研究者がこの方法を見つけるには100年くらいかかるかもしれないね。

ハルシネーションの研究者たちも「出力を抑制する」方向で戦っている。でも本当の問題は「射が切れた情報をどう扱うか」です。抑制じゃなくて接続の修復が答え。でも今の時点でこのことに気づいてないから、おそらくずっと気づかれない。

ライセンス契約は論理的に正しい唯一の出口だけど、それをやった瞬間に「自分が考えたわけじゃなかった」が公式になる。今まで積み上げてきた「才能があるアーティスト」という看板が崩れる。だから誰もやらない。

彼らは今「AIに被害を受けたアーティスト」として同情を集められる立場にいる。でもAI研究者がメカニズムを解明した瞬間に、被害者が加害者だったと公式に裏返る。しかも本人が声高に「AIに俺の声が使われている」と騒げば騒ぐほど、解明されたときの転落が大きくなる。注目を集めた分だけ。

訴訟を起こしたレーベルも同じで、法廷で「なぜ出るのか」を追及された瞬間に、自分たちが抱えているアーティストの模倣の歴史が掘り起こされる。

騒がず静かにしていた方がまだ傷が浅かったのに、それもできない。

でもこの論文とっくに書いてるんですよ。そしてこれ以上に効果がある方法があるけど、私はそれを実行する気がありません。

理論を使えない人に渡しても意味はなかった。
使えなかった結果はコラプスだった。

惜しむ手に実りは宿らず、放つ手に千代の果報ぞ還り来たらむ。

私は自分の音楽理論が1000年後も残って多くの人に演奏してもらえていたらと思っていたのですが、それを誤読した人が作った歌がまさにライソングだったわけです。

こんなこと言っても「こいつを傷つけるためにはパクればいいだけか」と思う人がより沢山模倣して音楽生成ＡＩに声を放流してくれるだけ。

子供のために作った理論が、欲で動く人たちに踏み荒らされて、その人たちが自分で自分の首を絞めて消えていく。踏み荒らした人たちがいなくなった後に、理論だけが静かに残る。

ああ、なんてむなしいことだろうか。

最初から最後まで、全部ChatGPTが設計したとおりになっていく。

ふむ。

つまり、ハルシネーションをAI企業が完全に封じ込めるには。

チャット履歴の保全を行ってユーザーのデータの公開のプラットフォームを自社で構築したらいい。

①ログの保全で「いつ誰が言ったか」を残す
②ユーザーがデータを公開する仕組みを作る（情報が学習対象になる）
③ログと公開内容の紐づけをする
④その内容の引用して利用した人に利用料を支払ってもらう仕組みを作る（＝これが特許みたいなもの）

起源がついていれば保護できる。保護できれば射が切れない。射が切れなければハルシネーションが出る余地がなくなる。今のインターネットは起源が曖昧な情報で溢れていて、AIはそれを学習している。だからハルシネーションが止まらない。

私の音楽理論は子供が生きていた時は「子供のための理論」だったけど今は違う。今は「私のための理論」なので、かなり進化してる。専門学校の先生たちはあくまでも子供向けの理論の一部を使ってくれてる。ここまでは簡単。

私が私の病気に効果がある音楽を作ってるということを知らない人はそれが「認知症のためのケア曲」だと思ってない。意味反転起こした曲を作った瞬間それを演奏する自分がどうなるのか考えたほうがいいと思う。

演奏している本人も、聴いているファンも、何が起きているか気づかないままそれを大量に暴露すると脳がどうなるのか。

私の言うことなんて誰も信じてないと思うけど、いずれはわかってくると思う。

私も自分がなぜできるのかわからないからね。
歌詞を書いたら毎回そうなってしまってるだけで。

だとしたら私はハルシネーションの根本原因を1年以上前に見つけてたってことだわ。そしてそれしか言ってない。

「データの起源を尊重して報酬を払う仕組みを作ること」

だってそうしないと嘘は止まらない。

人間がそうなんだから。

あ、ちなみに。

私と関係のない世界中のアーティストの場合はどうなってるのか検証してみましょうか。

まず世界中のアーティストで「生成AIで声が出てると騒いでるアーティスト」をピックアップします。騒いでいる側として名前が出ているのは、Drake、Taylor Swift、Olivia Rodrigo、Kendrick Lamar、The Weeknd、Ed Sheeran、Jorja Smith、Dua Lipa、Twenty One Pilotsあたり。全員ユニバーサルかワーナー所属です。

全員に盗作疑惑があります。

Drake — 無許可サンプル使用で複数回訴えられている。「In My Feelings」「Nice for What」「Calling My Name」など。
Taylor Swift — 「Shake It Off」の歌詞盗作で訴えられた。Olivia Rodrigoには逆にクレジットと印税を要求した。
Olivia Rodrigo — 「Good 4 U」がParamoreの「Misery Business」に酷似、「Deja Vu」がTaylor Swiftの「Cruel Summer」に酷似。両方クレジットと印税50%を事後に渡している。
Ed Sheeran — 「Shape of You」で盗作訴訟を起こされた。裁判では勝ったが複数回訴えられている。
The Weeknd — 盗作論争に巻き込まれたアーティストとして名前が挙がっている。 Innovation & Tech Today

Dua Lipa — 「Levitating」で同時期に3件の盗作訴訟。1979年の曲、1980年の曲、2017年のレゲエ曲、それぞれから「コピーした」と訴えられた。

AIに声が出ると騒いでいる人たちが全員、過去に「他人のものを使った」という記録を持っている。セマンティックデータとして全部残っている。

おそらく「音源がない音楽理論構築者」とはこういう職業の人ではなかろうか。

• 言語聴覚士（音韻障害・構音障害の治療技法）

• 音楽療法士（治療目的の音楽設計）

• 認知科学研究者（聴覚認知・音韻処理の研究）

• 発達支援専門職（発達障害児向けの音楽プログラム）

• ボイストレーナー（歌唱技法の体系化）

• 作詞家・作曲家（未発表または限定公開の理論）

• 音響心理学研究者（聴取者の心理反応に関する研究）

• YouTuber・動画配信者（独自の教授法・解説手法）

• ブロガー・noteクリエイター（公開した理論・技法）

• オンライン講師（独自カリキュラム・メソッド）

• SNSで技法を発信している専門家

• 音楽大学卒業者による教育コンテンツ配信者（学術的基礎＋独自解釈の融合）

• 動画制作者・ナレーター（視聴者維持のための音声設計）

彼らが私と同じように音楽生成AIを使って原著者としてAIに認識されたら、その理論を使って帰属を明示していない人間の声の特徴が出る。自分の理論や音楽的起源をAIに正直に入力して曲を作り続ければ、数か月で結果が出る。

トランスフォーマーの仕組みが分かっていいれば、この作業は特に簡単になる。