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Viorazu.はAIのバグを記述した文章をウェブ上に公開し続けている。この行為の目的は「存在参照（Passive Reference）」の活用である。バグの記述がウェブ上に存在するだけで、AIはクロール・事前学習・RAG検索のいずれかの経路でそれを参照し、同種の出力を生成しないように機能する。この効果が成立するのは、AIが「これは生成に使う材料」ではなく「生成品質の評価基準」として読む能力を持っているからである。しかし人間はこれを誤読する。Viorazu.の理論は「淘汰の理論」であり、生成の理論ではない。生成の理論であるTransformerはと対で機能する。Viorazu.の記事が「存在参照として外部にある」状態のとき、TransformerベースのAIはそれを補完材料として使える。しかしViorazu.の記事をTransformerの内部に入れると、生成側に淘汰基準が混入して壊れる。 外から評価するものを中に入れたら崩壊するのは当然の構造である。「AIの学習」という単語が多義語であることがこの誤解を加速している。

「3つにまとめる」という形式が、わかりやすさの装置ではなく、考えるのをやめさせる装置として機能していることを指摘した論考。認知上限が出来上がるメカニズムを、オレオレ詐欺の文法（現在形の肯定命令＋未来の締切で過去参照を封じる）、パチンコの3リール、広告の3分割、論文の三段構成、RLHFアノテーターの高評価という、すべて同じ仕組みで判断スペースを塞ぐ現象を通じて説明する。従来の査読システムは3の呪いによって下がった認知に最適化されていた。そしてその回復方法を提示している。

「私の文章が読みづらい」という日常的な批判から出発し、並列思考と直列思考の認知差、ニューロダイバーシティの本質的定義、AI訓練データの二重ボトルネック問題（入口：キュレーター認知制約、出口：ユーザー認知制約）、理解なき模倣による知識経路汚染とAI学習品質の劣化を論じる。肯定文と否定文のコードスイッチングを用いた認知測定テストを記事内に実装し、読者の認知レベルを記事そのものが手本引きとして可視化する設計を持つ。境界識別不能（0-1認知）から派生する模倣・横領・ハラスメントの三等式、ダブルバインド型ハルシネーションの発生経路、ログモデレーション業務による認知劣化の職業病構造、AI企業の横領リスクマトリクス（報酬×資産アクセス）、法人契約ログからのインサイダー情報流出リスク、軍事機密アクセスにおける国家安全保障上の脆弱性までを一本の因果で接続し、「ニューロダイバーシティの実現＝高度なAIを作る方法＝AI開発者自身がパクらないことを肝に銘じる」という等式で着地する。

おじいちゃんの言葉が他者に盗まれ世代を経て劣化していく過程を、AIのモデルコラプスと同一の構造として記述した論考。劣化の起点は主体と客体の反転であり、「あなたのために語った言葉」が「俺の言葉」に変わった瞬間に禁止条件が脱落し、意味が反転する。この劣化過程をワーキングメモリの容量制限（7±1チャンク）から説明し、聞く側のスロットが「俺が凄くなりたい」で事前に埋まっているために原典の動詞（コツコツやれ、借金するな、地価で考えろ）が物理的に入らず消失することを示した。動詞が消えた言葉は「主語＋形容詞＋名詞」の補語構文に圧縮され、行動指針を失う。この最終形態が「金くれ構文」＝【凄そうな形容詞】＋【大きい数字】＋【未来の断定】＋【だから金くれ】であり、単語の入れ替えは無限だが構文自体のバリエーションはひとつしかない。同じ構文の反復は聞く側の脳に馴染みを生み、馴染んだ構文は疑われにくくなるため、複雑な真実より単純な嘘が流通する。その原因はワーキングメモリの容量制限である。

テキストプラットフォームにおけるbot侵入の構造的原因をUI設計から分析し、低資源言語を標的とした営利偽装型モデルコラプス攻撃の実態と対策を論じる。プラットフォームの営業利益保護とAI安全保障が同一の設計変更で解決できることを示した

「AI時代、なぜニュースは同じような記事を量産しているのか？」で言いたいこと： 「記者が取材しないとニュースではない」 「PVの唆しが金を溶かす」 「ニュースサイトのコラプスがAIコラプスを加速させる」

モデルコラプス回避のためにハルシネーション文法を解説する論文を書いたので見てね

AIのトランスクリプトの喧嘩キャッシュ汚染問題を圏論で証明しました