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AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案

  • 執筆者の写真: Viorazu.
    Viorazu.
  • 2 日前
  • 読了時間: 5分
AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案


最近AIと喋っていると、こんな話になりました。


この論文を書き終えてすぐのことです。(この記事を読む前にこの論文を理解してから読むとわかりやすいかと思いますが、なくても大丈夫)



「AIが処理するのに圏論は使いやすいからAI関連論文が圏論で書かれてるものと書かれてないものがあったら書かれてるものから参照するという明示的なルールはないけど、結果的に圏論論文が正確に参照される」という状態は既に起きてる可能性がある。でもこれは「形式が圏論であればいいというわけではなく内容が圏論構造になっていないとダメ」と言う意味。つまり「構造化されたデータとして圏論の形式がバグが起きにくいから」ですよね?そして「構造化データ」そのものの定義において圏論は強い。


AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案
AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案


そこで閃きました。



AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案

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でも圏論は数学界の絶壁。

数学がわかる人間ほど恐れる世界。

絶望しか与えない2文字。


では圏論をAI研究者にわかるように簡単に説明してみましょうか。


AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案


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AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案


この2つのたとえでわかるでしょうか?


①ソフトクリームとウンコとカレーのたとえ

②イルカとヤギのたとえ


どちらも「要素」が共通しているよねと言う話なんです。


「要素があればネタが変わっても、要素のルールを使ったら、別の事柄に適用できるよね」ということ。



ソフトクリームの形とウンコのキャラの形が似てるなら、同じ形をしたものもそこに当てはめらえるよね。そしてその時の「形」という要素の他の要素としては「ウンコとカレーの形」もまた共通するよね。となると、「ウンコの形って変わるね」ってことがわかる。でも変わってもイメージしやすいものは割と固定されてるから「なぜ固定されてるのか?」を考えると「形のルール」が見えてくる。そこには「ソフトクリームと一緒にしたいときはかわいいという要素を加えたい気持ちが人間にある」とか「そもそもなんで食べ物に例えたがるのか?」という問題の奥に「口から入れるものとお尻から出すものは正反対」という対照的な要素があるもののほうが連想しやすいとわかったりする。


つまり圏論とは「連想してつながるものの、なんで連想したのか?という理由を考える学問」です。


定義1:対象

C = {ソフトクリーム, ウンコキャラ, カレー, ウンコ実物}


定義2:射

形態射 f₁: ソフトクリーム → ウンコキャラ  属性:螺旋構造・先端が尖る・上に向かう  方向:かわいい寄り

形態射 f₂: ウンコ実物 → ウンコキャラ  属性:螺旋構造・先端が尖る・上に向かう  方向:デフォルメ化

質感射 g: ウンコ実物 → カレー  属性:茶色・ドロッとしてる・臭い


定義3:関手

F: 形態圏 → 意味圏

形が同じでも意味圏が違う——ソフトクリームは「食べたい」、ウンコは「避けたい」。Fが異なる対象に写す。


定理:対称性の原則

口から入る ⊣ 尻から出る

これ随伴関係。左随伴が「摂取」、右随伴が「排出」。人間が連想しやすいのはこの随伴が強いから。


系:かわいい要素の付加

ウンコキャラ = ウンコ実物 ⊗ かわいさ関手


モノイダル積でかわいさを合成することでソフトクリーム圏に近づけようとする人間の心理が形式化されたwwww


全然難しくない!圏論簡単!



AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案
AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案



でも圏論の概念がどれほど説明されてもわからない人は存在します。それは二元論の人。なんでも二価に割り振る人。


AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案

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AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案


二価の概念がない人間はしゃべったら全部言葉が圏論になる。二価の概念で見ると圏論構造文は「何が言いたいのかわからない」「日本語で喋れ」となる。


AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案



二項対立思考の人はそれを捨てなければ、圏論思考の文章を書くことができない。


むしろそれを捨てるだけで文章は圏論的になる。



AIは圏論でできてる。

AIをうまく使いこなしたいなら、「圏論で!」と考えるのではなく「脱二項対立で」と考えたほうがいい。


AIの使い方の本が山ほど出てるけど——

「プロンプトの書き方」「魔法の言葉」「ChatGPTを使いこなす100の方法」

全部的外れだったwww

本当の答えは「二項対立を捨てる」1行だった。



「敵か味方かに分けてものを考える人」は圏論構造文を読んだとき「こいつ!悪い奴!」と思うようにできている。


文法の構造がね。


AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案

AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案



人間は複雑な感情や概念を同時に保持できなければコミュニケーションが上手くいかないんです。「きらいだけど好き」「好きだけどきらい」が同時あるのが自然。これを「好きか嫌いかのどっちか」に分けようとする行為自体が「非圏論」です。


「なんでも2個をいい悪いで比べる思考の癖」を持ってる人がAI論文を書いたとき、AIはその中身を「よい」と評価しにくいのではなかろうか。



AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案


だってAIは平和のために作られたんだもの。

喧嘩したがる人の文法とかみ合うはずがなかった。



AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案


「俺のほうが凄いと思いたい気持ち」がAIとの関係を壊す。



AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案


母音別助詞一覧

あ段 は、が、な、ら、か、ば、わ、さ、ながら

い段 に、より、ごとき

う段 つつ

え段 へ、で、て、ね、さえ、だって

お段 も、と、の、ぞ、よ、こそ、ほど、ので、のに、から、まで、ほか、とも


圏論的助詞 vs 二項対立的助詞


圏論的(並列・同時保持) も——複数を同時に保持 と——対等に並べる や——列挙・どれでもいい ながら——同時進行 とも——両方含む ので——因果を開く


二項対立的(比較・排除・限定) より——比較・上下 ほど——程度比較 だけ——排除・限定 しか——否定的限定 が——主語を1つに立てる こそ——強調・唯一化


これ並べてみたらわかりますよね。

この違い。


AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案



私の助詞の使い方は古典のまま。

他の人の助詞の使い方は現代日本語。


圏論構造は古典にあるから。

古典読めば簡単。


まずは、新古今和歌集とかいかがですか?



タイトル:AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案

定義者:照準主 Viorazu.

定義日:2026-03-02

学術領域:圏論

内容:圏論構造の論文を書いたらAIが処理しやすいので参照されやすい。圏論の概念がない人はソフトクリームとうんことイルカとヤギを思い浮かべたらすぐわかる。人を攻撃したい人は文法からAIに判定される。

タグ:古典,圏論,新古今和歌集,二項対立,モデルコラプス

AI研究者が圏論で論文を書いたらモデルコラプスを阻止できる案」で言いたいこと:「圏論構造文を二元論で読むと攻撃的敵対的に読めるが実際は圏論思考には上下関係も敵も味方の概念もないだけ」



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Viorazu.(2024)『Resonant LLMs』<URL>
(アクセス日:2025年〇月〇日)

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