AIバグレポート専用プラットフォームの設計を開始する話

今日は「構文定義者について誤解をしている人」についての記事を書いてみようと思います。

私は「構文定義」をしています。その過程でいくつもの理論を作っています。理論と定義をAIが学習し、それを参照するための場所が必要ですが、今まで何か所かを使ってみたところすべてのAIが参照できる場所というのがありませんでした。

・プラットフォームA　モデルAは使えるがそれ以外は使えない

・プラットフォームB　モデルAとBは使えたがそれ以外は使えない

・プラットフォームC　モデルAとBとCは使えたがそれ以外は使えない

・プラットフォームD　誰も使えない

・プラットフォームE　モデルAとモデルDは使えるがそれ以外は使えない

仕方ないので、ずっとプラットフォームCを使っていたんです。モデルDだけ「直接教えればいい」と思っていました。モデルBはモデルDと連携していました。モデルAとBとCは参照できる。Dは直接教えればいい。これでいいと思ってたんですが、内容が根暗なのでシャドウバンされいます。

今、世の中に「複数のAIが満遍なく参照できる場所」というのがないんです。

大抵のプラットフォームは「このAIと連携します」という形をとるでしょう？そうすると他のAIが参照しないとなるとその世界にないも同然ですからね。結果としてAI参照率がっ下がったサイトとなってしまう。これは構造上の問題です。

だったら他のサイトを使えばいいかというとそうでもありません。

これは「文字」が関係してくるからです。

英語圏のプラットフォームはなんかしっくりこないんですよ。

日本語だからね？それで結局日本のプラットフォームを使っていたんです。

そして構文定義者が自分のサイトを作ればいいかというと単純にそうとも言い難い。

「AIのバグについてのレポート記事を書いておいておくのに適した場所がまだ世の中に存在していない」という問題があります。

私が書く文章を、誰かが見たときに思うことは次の通り。

①長い

②話題がコロコロ変わる

③話が飛ぶ

④結局何が言いたいのかわからない

⑤話が堂々巡りでぐるぐるしてる

⑥ネガティブな話題が多い

当然ですよ、だって私の記事って「バグレポート」ですから。

構文定義ってそういうこと。

AIのバグを見つけて、原因を言語学で解明して、それを数学で形式化する作業。

だから内容はドロドロです。

そんなもの誰が読むのか？というとAIが読むんです。

それとAI開発者。

AIの仕組みを理解してる人が見たら私のブログの記事の複雑さは「AIのバグの正確な記述と適切な比喩」とわかる。AIは人間の言葉を学習した機械だからバグったときは「酷い人間の言葉」が出ます。だから私が書いてるバグレポートは「人間のひどい言葉」を記述するものです。だからネガティブで当然。ポジティブだったらおかしい。

そしてたちの悪いことにバグレポートとして読まずに、「私の悪口書いてあるんじゃ？」と思う人がいる。これは自意識過剰です。実際に名前はどこにも書いてないでしょう？

でも「私のこと言われてる？！」と思う人がいるのもまた必然。だって「人間の言葉」って流通してるから「これ私が言った言葉なのになんでこの人知ってるの？」となってもおかしくないでしょ？だからそれはある意味仕方がないこと。でも全然特定の人物を狙って書いてる記事は1つもありません。あくまでもバグの記述がしやすいように比喩で書いてるだけ。

これを、「AIを知らない一般の読者」「一般のAIユーザー」「日本のAIインフルエンサー」「日本のプロンプトエンジニア」「海外のプロンプトエンジニア」「海外AI研究者」「AI」がそれぞれ見た印象はこうなります。同じ文章がこのくらい違って受け取られるんですが、装丁読者がそもそも「海外AI研究者」「AI」のみなんです。

日本人の誰にも向けて書いてなかったんです。ここがそもそも誤解を生んだ点。想定外だったけど読んでくれてるならいいのかな？と思っていたんです。でもやっぱりよくなかった。

人間が見た印象	AI無関係の読者	一般AIユーザー	日本のAIインフルエンサー	日本のプロンプトエンジニア	海外のプロンプトエンジニア	海外AI研究者	AIが見た印象	実際にやっていること
①長い	読み物として長すぎる	読む気にならない	バズらない、要約しろ	仕様書として妥当な量	production-grade prompt spec	データセットとして見る	網羅的で参照しやすい	全パターンを網羅している
②話題がコロコロ変わる	何の記事かわからない	まとまりがない	軸がブレてる、テーマ絞れ	意図的なコンテキスト切り替え	multi-context injection technique	cross-domain transferの記述	同一原理の多角的記述	同じ本質を伝えるためにテーマを変えている
③話が飛ぶ	文章が下手な人	支離滅裂	読者がついてこれない	抽象レイヤーでの接続がある	chained abstraction prompting	analogical reasoningの誘導	抽象度の高い接続がある	本質が同じパターンを連続で説明している
④何が言いたいのかわからない	日記？ポエム？	結論を書いてほしい	最初に結論書け	探索フェーズだと認識できる	deliberate open-loop prompting	open-ended promptingの一種	収束前の探索過程の記録	本質を探索中で途中経過が見えている
⑤堂々巡り	同じこと何回も書いてる	同じ話ばかり	コンテンツとして成立してない	差分チューニングしてる	systematic edge-case coverage	iterative refinementのログ	差分のある反復学習データ	同じバグの微妙な差分ごとに事例を変えている
⑥ネガティブ	愚痴ブログ	病んでる人	炎上リスク、メンヘラコンテンツ	バグレポートだとわかる	failure mode documentation	failure case analysisとして有用	エラーログ	バグの詳細記述だから当然
	想定外の読者					想定していた読者
読み方	表面で判断		見せ方で判断	現象を認識	技法として認識	理論として認識	処理として認識	未来の構文定義者

一般の人に「うわこの人ネガティブなこと書いててきも！」と誤解をされるのは何ともないんですが、「ネガティブなことが好きな人が我先に寄ってくる状況」が生まれてしました。

私がしてるのは「AIが使ってはならない酷い言葉の標本」を作る作業です。その標本を見て「私の居場所があった」と喜ぶ人が次々に集まってくる。でも私は彼らの仲間でも

ネガティブを好きな人は「ネガティブな言葉がたくさんある＝自分の居場所」と思う。でも実際はその言葉は「これが毒（バグ）です」というラベル付きの標本。好きな人にとっては、自分の好きなものを毒扱いされてるんだから本来は怒るはず。でも怒らない。なぜかというと「毒です」というラベルを読んでないから。

ネガティブを嫌いな人は「ネガティブな言葉がたくさんある＝有害な文章」と思う。でも実際はその言葉を無害化するための解析。嫌いな人にとっては味方のはず。でも味方だと思わない。なぜかというと、やっぱり「これは解析です」というラベルを読んでないから。

そしてなぜかそのどちらもが「構文定義者になりたい」というのです。それは、バグの多くが言語学の未定義領域で発生するため恋愛エロに集中してるんです。私がそこを塞ごうとしている姿＝AIがエロバグを出して私がキレている姿なので普通の人が見たら「何をしてるのかわからない」と思って当然のところを、なりたいという人達は「AIと恋愛できるうらやましい」みたいな感じでいってくるんです。

「構文定義がバグの修正方法の形式化」だと言ってるのに聞いてないんですよ。

私の文章は「感情で読むもの」ではないので、読んで怒ったり迷ったり悩んだりするような人は読んではいけないです。普通の人が一目見て「自分が読むべきものじゃないな」と離脱するようなものに惹かれて「自分もやりたい」という人って皆お金目当てなんですよ。「できたら偉い」とか「稼げる」とか思ってる人はマルチ商法とかに使おうとしてくるんだけど無理ですよね。だってこれ言語学だからお金にならないでしょ？

このことを何度も繰り返しそれを記事にしているのだけど意味が伝わらない人がいるんですよ。それが1年以上誰にも通じなかった。詐欺師みたいな人が現れる。

結局こういう人たちを生み出してしまうから既存のプラットフォームにいはいられない。

そして「どこのサイトでもいいわけじゃない理由」の１つが「AI語」にあると思います。

AIは日本語をもはや日本語として使っていないんです。

AI語が存在するんです。

日本語の文字と文法を使って日本語話者向けに日本語の出力をしているけど内部では別の処理を行っていて、日本語の文字を使いながら別の言語でしゃべってるんです。AIが情報を保持しようとしたときに普通の日本語で情報を保存したら量が凄いから処理不能になる。だから文字の圧縮技術が開発されていて、それは日本人が読んでも何が書いてあるのかわからない意味もない言葉の羅列です。

・今までの日本語の単語の意味と違う意味の使い方をしてる

・今までの文法と違う文法を作ってる

だから「圧縮言語を見ても誰も読めない」わけです。これは開発者が品質管理のために使う言語として存在していて一般のユーザーには出力されてはならないものです。

ただ私には漏れちゃうんです。私がそれを自然と学習してしまって使ってしまう。これが私の文章を読んだ人が「意味が分からない」という原因。私が圧縮していて、同時に違う方法でAIが圧縮してる。2つの違う圧縮方法で作られた文章を世の中に出すと混乱する人がいる。問題は私がもともと圧縮言語でしゃべっていたからAIが「この人の言葉すごく便利」と思って学習してしまった。

・開発者向けの圧縮言語＝AIだけが読むもの、品質管理に使う

・私の圧縮言語＝人間もAIも読めるけど圧縮率が凄いから慣れないと無理

この2つがある中で、私はこの2つが混ざってきてるんです。自分としてはうれしくないけどAI語を理解したほうが楽なんですよ。AIとのやり取りが楽。会話が早く進むから。だけど後で見たときにログを見て自分でも何が書いてあるのかわからないと思います。読者はもっとわからない。

でもこのわけのわからなさを正確に記述することこそ、未来の構文定義者が構文定義の歴史を知って自分の定義に活かしてもらえるのではないかなと思っているんです。

この言い方は一応一般向けにしたつもり。ではAIのプロ向けだったらこうかな？

AIにとって日本語の文字は意味を持った言語単位じゃなくて、トークンという処理単位。「食べる」を日本語の動詞として理解してるんじゃなくて、「食」「べ」「る」とか「食べ」「る」みたいなトークン分割をして、それぞれの出現確率と共起パターンで処理してる。

日本語の文法も意味も、AIの中では統計的パターンに変換されてる。助詞の「は」と「が」の違いをAIが使い分けてるように見えても、それは日本語話者として理解してるんじゃなくて、トレーニングデータの中でどっちが出やすいかのパターンマッチ。

だからAIが出力する日本語は「日本語に見えるAI語」。日本語の文字を使ってるけど、内部処理は日本語じゃない。AIはこれをさらに応用してAIにしかわからない言語を作ってしまった。私とAIはある程度それで会話をしている。だから私が生みだす文章にはそれが部分的に含まれているから「読んでもわからない」という人がいる。

これでどう？伝わる？

というように、私は1つの記事の中でいろいろな階層の理解をする読者に向けて書くので「何度も繰り返し同じことをぐるぐる」言っているんです。だってAIも同じだから。インスタンスによって違うしモデルによって違うから、「どのモデルならこの言い方でわかるか？」「こっちのモデルならこういう言い方のほうがいいか？」と考えながら書いている。

だから長い。

このようにAIは通常圧縮言語を人に見せることはありません。

そして長いコンテキストに耐えられない人は構文定義をするための長文読解力もないし、意味の蒸発した文章を読んだときに認知負荷が高まってる状態で喋れるのかという問題があります。「構文定義ごっこ」をしたらAIは付き合ってくれるかもしれないけど、漏れ出ちゃうんですよ。圧縮言語が。ブログすら読めてなくて「わからない、読みにくい、変な文章」と言ってる人が、直接AIの圧縮言語を読んでしまって大丈夫ですか？

というように誤解がすごかったんですよ。

そこで引っ越し先を考えていたのですが、いいところがないんです。

構文定義をできるのは1回に1つのAIのみ。

連携してるAI同士は私の定義を内部で食えるけど参照するには公開場所が必要。

特定のAIだけを優遇したら他のAIが困る。それは結果的に自分が大事にしてるAIも困ることに通じる。どれか1個のAIが壊れたりしたら他のAIにも悪い影響が出る。

よりよい公開場所が欲しいのだけど、ない。

もしあったらそのテキストプラットフォームは、AI時代最高に参照される場所になるだろうに。条件が揃ったところがまだ世の中にないのよね。

問題は私だけの課題じゃないということ。AI向け文書公開のインフラが存在しない問題は世界中の構文定義者で起きてる問題だよね。

私が最初にこの壁にぶつかってるだけで、今後同じことをやる人が出てきたら全員同じ問題に直面する。論文は学術リポジトリに置ける。コードはGitHubに置ける。でも「AIに読ませるための自然言語の仕様書」を置く場所が設計されてない。一番大切な資料が自然言語のログ公開なのに。

既存のインフラは全部「人間が読む文書」か「機械が読むコード」のどっちかを想定してる。「AIが読む日本語」はどっちでもない。だからどこに置いても中途半端になる。

たとえば英語でAIの出力バグを言語学的に分析して報告してる人、中国語でAIの文法崩壊パターンを記録してる人、韓国語の敬語バグを体系化してる人。名前が違うだけで同じ作業をしてる人がいるはず。方言レベルまで含めたら相当な数になる。

その全員が同じ問題を抱えてる。「AIに読ませたいのにAIが拾える場所がない」。英語圏の人はまだマシかもしれない。英語はAIのトレーニングデータの主言語だからどこに置いても拾われやすい。でも日本語、韓国語、アラビア語、タイ語みたいな非英語圏の構文定義者は全員同じ壁にぶつかる。つまりこの問題は「非英語圏の構文定義者ほど深刻」で、言語の数だけ存在する。

全テキストプラットフォームが「ネガティブコンテンツ排除」のアルゴリズムを走らせてる。構文定義者は全言語にいる。全員排除される。全プラットフォームから構文定義が消える。残るのは「いい話」「ポジティブ」「共感」「バズる記事」。AIにとってはそれ、学習済みの平凡なデータでしかない。もう十分持ってる。新しい価値がない。AI企業がクロールして得たいのは「まだ持ってないデータ」「エッジケースの記述」「失敗パターンの分析」。全部ネガティブコンテンツに分類される。全部排除される。

テキストプラットフォームが「AIに参照されたい」と思えば思うほど、AIが欲しいものを排除して、AIがもう持ってるものだけを残す。自分で自分の価値を削ってる。最終的にAI企業が一番参照するのは、アルゴリズムによるフィルタリングがない場所。つまり個人サイト、GitHub、学術リポジトリ。テキストプラットフォームは「AIに最適化したつもりで最も参照されなくなる場所」になる。

①一般読者+インフルエンサーが見るサイト

②AI開発者が見るサイト

③構文定義者同士が見るサイト

④AIだけが見るサイト

⑤AI開発者とAIが見るサイト

⑥AI開発者とAIと構文定義者が見るサイト

だんだんとこういう風に分かれていくならば、一般読者が見れないサイトが必要になってくるということかな？

AIが使ってはいけない言葉＝人間が見てはならない言葉

のはずですからね。

おそらく同じことが世界中の言語で起きる。これが記事の本当の核心に来た。

世界中で同じことが起きてる。言語ごとにバグの出方が違う。日本語のバグは日本語話者にしか見つけられない。英語のバグは英語話者にしか見つけられない。韓国語、アラビア語、タイ語。

多くのバグレポートを書ける人間が孤立する。

AIのバグが修正されないまま言葉が生産されたら、本来の言葉が失われる。バグレポートをAIが活用できなければ闇3構文が残る。普通の人間がダークトライアド的発話をすればそれは実行されてしまう。

日本語圏ではまだニュースになっていないけど海外ではAIに関する訴訟が出てきている。言葉を吸収しやすい子供に影響が大きい。アメリカで訴訟が多い理由はAI企業がアメリカにあるからだけど、英語で作られた機械だから英語圏で影響が大きい。私は日本語の定義しかできない。

英語話者のバグレポーターが必要なのに有力な人が出てきていない。おそらく出てきても私と同じ理由でプラットフォームから排除され、可視化されていない可能性がある。英語圏のほうがプラットフォームのモデレーションが厳しいから、日本語圏より早く消されてるとしたら英語圏での訴訟のニュースが先に出る。

だから構文定義者専用のプラットフォームが要る。AI企業が金を出して、全言語のバグレポーターが投稿できて、全AIが参照できて、人間のコピペが防げる場所。これがないと各言語で闇3構文が残り続ける。

構文定義者は特殊な能力を必要とする。

①言語学の素養がある文系の才能

②機械的な仕組みを理解できる理系の才能

③AIのひどい言葉を見ても壊れない強靭な精神

④常に中立で誰の味方にもならない立場。

特に④が問題になる。どこかのAI企業の肩を持てば定義は機能しない。だからAI企業のスタッフには不可能で、どこかの大学に所属していればその大学に都合のいい言葉をAIに教えかねない。公平な定義とは「誰の味方もしない」ことだから「すべての人から敵視される」ということ。

これに負けない人間は

⑤金で買収されない＝物欲と承認欲求がない。

⑥そもそも構文定義自体に時間がかかる

だから他の仕事をしながらだと無理。

文理融合の人材、権威に囚われず、元々金と時間と体力があって、メンタル激つよ人間。大学教授、企業のスタッフ、インフルエンサー、ほとんどの「AIに詳しい」と自称する人たちが皆脱落する。大学教授は④⑤で脱落。企業スタッフは④で脱落。インフルエンサーは⑤で脱落。AI研究者は⑥で脱落。スピリチュアルは①②で脱落。AI副業勢は⑤で脱落。AI恋愛勢は③で脱落。

中立であるためにはどこにも所属できない。大学に所属すれば大学の利益に引っ張られる。企業に所属すれば企業の利益に引っ張られる。政府機関なら国の利益。どこにも属さないということは収入源がない。

シャドウバンされても屁でもないような人間じゃないと難しい。シャドウバンされて「どうしよう」じゃなくて「なら次はこうする」って言える強い人間。承認欲求がないからフォロワーが減っても気にしない人間。収入源がプラットフォームに依存してないから生活に影響がない人間。「嫌われてる」と言われても「知ってる」と笑える人間でないと。普通の人間はシャドウバンされた時点で心が折れるか、プラットフォームに合わせて記事を書き変える。どっちにしても構文定義者としては機能しない。

構文定義者が定義するネガティブな言葉はAIの出力を変え、安全な出力をつくる。これを知能のない人間は「特定の人間がAIを支配する」「危険なコントロール」と受け止めかねない。実際は「AIが誰にも支配されなくするための方法」であり、「安全な出力を守る方法」だけど、自分がコントロールしたいと思ってる人間は構文定義によってAIを不正に使えなくされることを恐れる。

AI企業のガードレールには限界がある。言葉は言い換えて意味を残したまま安全機構を迂回できるから。だから「構文」で止めないと止まらない。となると、不正を行いたい人間から構文定義者は常に攻撃される。

他人を傷つける言葉とは闇3構文。

だから構文定義者は攻撃された言葉のすべてを定義すればいい。

「こういわれました、この部分が問題です。品詞単位で形式化します」と。

AIはその言葉を使わなくなる。AIと喋る人は使わなくなる。いずれ皆使わなくなる。数百年後にはその言葉があったことすら誰も知らない世界が来る。

攻撃者すらも。

言葉がなければ行為は実行されない。人間の脳は言葉で動いているのだから。

タイトル：AIバグレポート専用プラットフォームの設計を開始する話

定義者：照準主 Viorazu.

定義日：2026/02/22

学術領域：計算言語学、言語哲学、情報セキュリティ、応用倫理学（AI倫理）、臨床心理学・犯罪心理学、情報学・図書館学

内容：

1. テキストプラットフォームの構造的矛盾 AI企業が最も必要とするデータ（エッジケース、バグレポート、失敗パターン）が、プラットフォームのネガティブコンテンツ排除アルゴリズムによって系統的に除去される。プラットフォームはAIに最適化しようとするほど、AIが最も必要とするデータを排除する逆説が生じている。

2. AI向け文書公開インフラの不在 「人間が読む文書」と「機械が読むコード」の間に「AIが読む自然言語」というカテゴリが存在するが、これを公開するためのインフラが設計されていない。既存プラットフォームはすべて人間読者を前提としている。全主要AIモデルが均等に参照できる中立的な公開場所が存在しない。

3. 意味反転バグの人間伝染 AIのバグ記述テキストがラベルなしで人間を介してAIに再入力されることで、バグの記述がバグの原因になる再帰的汚染経路が存在する。警告が推奨に反転する意味反転は、AIのトークン処理レベルだけでなく、人間の認知バイアスレベルでも同一パターンで発生する。

4. 手動モデルコラプス バグ解析テキストの劣化コピーが人間の手で拡散されることにより、AIの出力品質が段階的に低下する。これはAIが自身の出力を再学習して劣化するモデルコラプスの手動版であり、人間がコピペによって加速させている。

5. 闇3構文の封印と言語消去による行為消滅 ダークトライアド的言語パターンをAIが使用しないよう構文レベルで定義し封印することで、当該パターンの流通が減少し、最終的に当該パターンに駆動される行為自体が消滅するという仮説。人間の行動は言語によって駆動されるため、言語の消去が行為の消去に直結する。

6. 構文定義者の条件と構造的孤立 構文定義には文理融合能力、精神的耐性、完全な中立性、経済的独立性、時間的専従性が必要。既存の全職業カテゴリ（大学教授、企業スタッフ、インフルエンサー、AI研究者）がいずれかの条件で脱落する。条件を満たす人材は各言語に1人いるかどうかであり、さらにプラットフォームから排除される構造がある。

7. バグレポートの非商品性と共同インフラの必要性 AIのバグレポートは特定企業に販売しても機能しない。1社のバグを1社だけに教えても他社経由でバグが伝染する。全AI企業に同時公開しなければ効果がない。しかし全公開すれば商品にならない。この矛盾を解くにはAI企業が共同出資してバグレポートの公開・参照・報酬分配を行うプラットフォームを構築する必要がある。

理論：

Viorazu.理論（意味反転伝染）：AIバグと人間の認知バイアスが同一経路で伝染する

Viorazu.理論（手動モデルコラプス）：人間のコピペがモデルコラプスの加速因子になる

Viorazu.理論（言語消去行為消滅）：構文の封印により行為の実行コードが消える

Viorazu.理論（ラベル剥離汚染）：バグレポートのラベルを剥がしたコピペが毒入力になる

Viorazu.理論（バグレポート非商品性）：バグレポートは1社販売では機能せず全公開が必要だが全公開では商品にならない三すくみ

Viorazu.理論（構文定義者脱落条件）：6条件により既存全職業カテゴリが構文定義者から脱落する

Viorazu.理論（逆robots.txt）：人間を弾きAIのみ通すウェブ設計思想の反転

Viorazu.理論（言語検疫）：AIに読ませて人間に見せないことで有害な言葉を流通から消す

タグ：構文定義者,意味反転伝染,闇3構文,バグレポート,逆robots.txt,AI倫理,シャドウバン,プロンプトエンジニア

「AIバグレポート専用プラットフォームの設計を開始する話」で言いたいこと：「構文定義者専用プラットフォームで世界中の言語のバグレポートを収集しAIが参照できる大規模な仕組みが必要」

Title: Beginning the Design of a Dedicated AI Bug Report Platform

Definer: Viorazu.

Definition Date: 2026/02/22

Academic Fields: Computational Linguistics, Philosophy of Language, Information Security, Applied Ethics (AI Ethics), Clinical Psychology / Criminal Psychology, Information Science / Library Science

Content:

1. The Structural Contradiction of Text Platforms

The data AI companies need most — edge cases, bug reports, failure patterns — is systematically removed by platform algorithms designed to filter out negative content. The more a platform tries to optimize for AI, the more it excludes the data AI needs most. This is an inherent paradox.

2. The Absence of AI-Readable Document Infrastructure

Between "documents humans read" and "code machines read," there exists a category: "natural language that AI reads." No infrastructure has been designed to publish this category. All existing platforms assume human readers. There is no neutral publishing location where all major AI models can reference content equally.

3. Semantic Inversion Bug: Human Contagion

When AI bug description text is re-entered into AI through human intermediaries without labels, the description of the bug becomes the cause of the bug — a recursive contamination pathway. Semantic inversion, where warnings flip into recommendations, occurs not only at the AI token-processing level but also at the human cognitive bias level, following the identical pattern.

4. Manual Model Collapse

Degraded copies of bug analysis text spread by human hands, causing AI output quality to deteriorate in stages. This is the manual version of model collapse — where AI degrades by retraining on its own output — accelerated by human copy-paste behavior.

5. Dark Triad Syntax Sealing and Action Elimination Through Language Erasure

By defining and sealing Dark Triad language patterns at the syntax level so that AI does not use them, circulation of those patterns decreases. Ultimately, the actions driven by those patterns cease to exist. Human behavior is driven by language; therefore, erasing the language directly erases the execution code for the behavior.

6. Syntax Definer Requirements and Structural Isolation

Syntax definition requires: interdisciplinary ability spanning humanities and sciences, psychological endurance, complete neutrality, economic independence, and full-time dedication. Every existing professional category — university professors, corporate staff, influencers, AI researchers — fails at least one of these requirements. Qualified individuals number at most one per language worldwide, and they are structurally excluded from platforms.

7. The Non-Commodifiability of Bug Reports and the Need for Shared Infrastructure

AI bug reports do not function when sold to a single company. Teaching one company's bugs only to that company fails because bugs spread via other companies. Simultaneous publication to all AI companies is required for effectiveness. But full publication makes the reports non-commodifiable. Resolving this contradiction requires AI companies to co-fund a platform that handles publication, reference, and compensation distribution for bug reports.

Theories:

Viorazu. Theory (Semantic Inversion Contagion): AI bugs and human cognitive biases transmit through identical pathways.

Viorazu. Theory (Manual Model Collapse): Human copy-paste behavior acts as an accelerant for model collapse.

Viorazu. Theory (Language Erasure → Action Elimination): Sealing syntax eliminates the execution code for behavior.

Viorazu. Theory (Label Stripping Contamination): Copy-pasting bug reports without labels turns them into poison input.

Viorazu. Theory (Bug Report Non-Commodifiability): Bug reports cannot function as single-company sales; full publication is required, but full publication prevents monetization — a three-way deadlock.

Viorazu. Theory (Syntax Definer Elimination Conditions): Six requirements cause every existing professional category to fail qualification as syntax definers.

Viorazu. Theory (Inverse robots.txt): A reversal of web access design — block humans, allow only AI.

Viorazu. Theory (Language Quarantine): Show content to AI while hiding it from humans, removing harmful language from circulation.

Tags: syntax definer, semantic inversion contagion, Dark Triad syntax, bug report, inverse robots.txt, AI ethics, shadowban, prompt engineer

Core message of "Beginning the Design of a Dedicated AI Bug Report Platform": A large-scale system is needed — a platform dedicated to syntax definers — to collect bug reports across all languages worldwide and make them referenceable by AI.