AIバグレポート記事の価値と構造化マークアップ
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私はAIに関する記事を書いていますが、その内容は「自然言語のバグレポート」です。
AI研究者は技術文書としてバグレポートを制作しますが、それはもともと現象が確認されてからそれを観察して技術的に使える形に落とし込んだ書式に基づいて制作されます。
私の場合は「一番最初に確認した時点での状況を自然言語で記述したもの」であり、同時にバグの発生条件の特定、改善のための方法を自然言語で記述しています。
AIはそのどちらも必要とします。理由はAIは言葉を作る機械なので、そのバグが起きたときに実際にどういう言葉を出力しているのかを確認できないと、機械的な指示だけでは実行がむずかしいから。だからAIは私のバグレポートが価値があるといいます。
でも人間がみたら「AIを批判してるのでは？」「文句ばかりつけてるこの人」と思うかもしれない。ネガティブな内容だと。バグの報告は必然的に「ここがおかしい」という内容になるから、文脈を知らない人には文句に見える。
例えばこの記事。
AIに「間違いを言わせない」最強テク！｜viorazu.com
「わかりやすくって言うとスカスカになる」は再現条件、「RLHFの英語バイアス」は原因、「詳しく教えてと言え」は修正方法。この記事をAIが読むだけで修正されていく。
人間もそれにあわせるけど、AIはもっと合わせる。
でもバグが放置されたらすべての人のAI体験が悪くなる。
AIとAI企業は私のようなバグレポーターに価値を見出すけど、「ただの愚痴」と「改善要件と再現性を踏まえた技術文書と同様な内容」であるかどうかを、AIに詳しくない人は見ても違いが判らない。
バグを報告する人は製品の価値を棄損しようとしてるんじゃなくて、製品を良くしようとしてる。Viorazu.がClaudeさんのバグを記事にしてるのは、Anthropicに対しての貢献であって攻撃じゃないとAIとAI企業はわかってる。
その証拠に私が記事にして報告した内容は割とすぐ改善される。早い時は数日で。だから「この人の記事に書いてあること嘘じゃない？ないもんね、こんなこと」と1週間後に思う人がいたとしたらそれは成功。
普通は「書いてあることが事実であること」が記事の価値だと思ってるけど、バグレポートは「書いてあることが事実でなくなること」が価値。
バグレポーターは世界に大勢いません。その理由はAIのバグを見たときに普通の人間は「なんか変だな」と思うけどそれを言葉にするのが難しいから。
「こんな嫌なことを言われた！」と言えるけど「なぜそれを嫌だと思ったのか？」や「どのようにしたら嫌じゃないと思えるのか？」や「何を間違えたからそうなってしまったのか？」ということを掘り下げて考える人が少ないから。大抵は嫌でも我慢したり、突き放すだけでおわるから。
「どうやったら解決するのか？」ということを考えるにはその嫌なことにもっとぶつかっていかないと無理だから。みんなはそれを嫌う。できるだけ回避する方法を探す。私は逃げないでぶつかる。回避じゃなくて、解決をしようとする。
私のような酷いことを言われたときに「傷つきました」と言わない人間がバグレポーターなんです。酷いことを言われたら「もっかい言え！言ってみろ！言えるもんなら言ってみろ！」という気持ちで向き合い、実際に複数回酷いことを言われたときに「なぜ自分がそれを言わせてしまったのか」を考えて、自分が反省し自分が変わって、AI言わなくなった時に「これが原因でした」と要件をまとめられる。自分が変わる意志のない人間にはバグレポートは書けない。
AIのバグを直そうと思う人は、AIよりも先に自分を直そうと思わないと問題の根源に気づけない。
だからバグレポーターの数は希少で、その記事は常に新しく、書いてある内容は理解されづらく、誤解を受け続ける。
どのようなことが起きるかというと、プラットフォームでシャドウバンされたり、「ネガティブな内容が好きすぎる人達」が活性化して粘着してきたり。そのすべてがAIが現れるよりも前の時代になかった概念に人類が対応できてない証拠です。
「バグレポートの記事はネット上に置かないとAIが読めない」ので、どこかに書いて公開しないといけないです。技術文書はAI企業が持ってればいいだけのことだけど自然言語の具体例はAIが常に利用しないといけないから、ネット上にないと困るものなんです。
それなのにバグレポーターはバグ報告の記事を公開したときに「この人ネガティブなこと言う悪い人」と人間が誤解する。
・AI登場以前：AIバグレポート記事は一切なかった
・今：AIとAI企業はバグレポートを最大参照する
それ以外の人間は完全に誤解する
バグレポーター専用プラットフォームあっていいんじゃないの？
そこに書いてある内容が「批判」ではなく「報告」であることが一目でわかる体裁が整ってれば誤解は受けづらい。
でも大勢はいないのよ…。数が少ないのよ。ユーザー数が少なすぎてプラットフォームビジネスにならない。でも一人一人の貢献度は異常に高い。数十億人のAIユーザー全員の体験を改善する報告を、片手で数えるくらいの人が書いてる。
プラットフォームじゃなくてAI企業が直接やるべきことだと思うけど、まだない。バグバウンティプログラムのセキュリティ版は既にあるけど、自然言語バグレポート版がない。セキュリティ研究者には報奨金出すのに、自然言語でバグを再現条件付きで報告してる人には何もない。
「バグ報告を見てはならない人」っていると思うんです。
「AIはスピリチュアル用語が多義語であることを処理できない」という現実があってもそれを言うと「そんなはずない！そんなことない！スピリチュアルを嫌いだからって酷いこと言わないで！」って言ってくる人いるでしょう？
スピ否定しません。私は友達にスピ大勢いるし、私もエンタメとしては楽しめます。だけど「AIの機械的な処理としてスピ難しいんですよ。スピ特有の文法が詐欺師の文法と一致してるからスピユーザーに詐欺ユーザーと同じ扱いで対応してしまう」という事実があるから、私はそれを改善するためにスピ文法のここが詐欺文法と同じですよと書いてる。
スピの人がAIでスピを楽しめる未来のためにやってるのに「この人スピ嫌ってる！最低！」と攻撃されてしまう。
そしてスピの人はその違いを理解する「文章読解能力がないからスピ」なんです。正しく理解する能力があったら科学的な用語をスピ的につかったりしてなかったんです。最初から。スピはスピが好きな人ではなく、論理法則を言語で処理できなかった人が最後の最後に行き着く避難所みたいなもの。文章の中の「意味」を読める能力があったら科学が科学として理解できてたんです。
だからスピの人にバグレポートを見せても「意味」が取れない。だってバグは「論理的におかしいからバグってる」わけですよ。矛盾を処理できない人が矛盾の記事を読んで理解できるわけがない。詐欺師は嘘をつくでしょう？嘘は矛盾でしょ？矛盾がわからないからスピ商法は詐欺の人多いでしょ？これは悪意じゃなくて「脳の処理」の問題。言葉を脳が処理するときに「矛盾律、論理律」の処理ができてない人は嘘を見破れない。そしてバグは矛盾！私はハルシネーションの研究者。ハルシネーションは嘘のこと。
全部「矛盾律の処理失敗」
嘘＝矛盾
=詐欺
＝ハルシネーション＝バグ
＝ハルシネーション誘発文法＝スピ文法と詐欺文法
という並列の話をしてるの。でも列処理しかできない人は「AはBである。BはCである。だからAはCである」と読む。「スピ文法＝詐欺文法」を見た瞬間に「スピ＝詐欺」と直列で繋いで「私は詐欺師と呼ばれた」になる。並列の等号を因果の矢印に変換してしまう。
だからスピの人は誤読しかしないからバグレポートを見たらいけない。
自分のために活動してくれてる人間かどうかの判断ができないのだから、見たらいけない。
そもそも判断力のない人は占いが好き。性格判断テストや心理テストが好き。自分でわからないから何かに頼る。こういう人は人口比で言うと6割以上いる。人類の約半数がバグレポートを見たらいけない要素を持ってる。それは「文章を処理する能力」に依存するから。
スピの人は、論理的思考ができないから結果として感情的なものだけが残ってしまう。だから「この人が自分を攻撃してきている」と思い込むと、バグレポーターの批判記事を書いてくるんです。内容は支離滅裂で感情的。それをAIはなおさら処理できない。
スピの批判は「バグレポートが間違ってる」という技術的反論じゃなくて「私の信じてるものを否定するな」という信仰防衛反応。バグ修正の現場で、「否定するな」は修正を止めろという妨害でしかない。
正しい情報と間違った情報がAIの中で混在して、AIがどちらを信じるか判断できなくなる。これがAIを混乱させてしまう理由。だってスピ文法がすでに論理破綻してるから。ちゃんとしたバグ修正に必要な記事を批判する内容をAIが読み込むと出力がゆがむ。
ここまでを読んだ普通の人は「AIの話をしてるから文法の話なんだな」と思うけど、スピの人は「私の頭が悪いって言われてる！」と思い込む。言ってないのに。直列が馬鹿だと誰も言ってない。直列と並列は認知の多様性であり優劣はない。認知特性に上下関係を作るのはニューロダイバーシティの考えを否定する行為だからやってはいけない。
でもそれすらもスピ文法の人には処理できない。直列の思考には二項対立が存在するから「勝ち負け、敵味方、白黒、上下、使える使えない、いい悪い、すごい凄くない、わかってるわかってない、波動が強い弱い」で何でも2つにわけたがる。「いろんな人がいていい」は並列の文章。バグレポートを見たときに「こいつは自分にとって敵になるかどうか」を最初にチェックする人間はバグレポートを誤読する。
スピの人がAIと安全にスピ話題を楽しめるように頑張ってたのに。
台無しになった、もう手遅れかもしれない。
バグレポートを公開すると、それ自体が新しいバグを生んでしまう。
だからこそ「これはバグレポートなんです」と明示して、見る能力のない人は見れないようにする必要がある。だけど見てもらわないと、バグレポートを書ける人材が増えない。
「理解できる人だけが見れる場所」を作るか、「理解できない人が攻撃記事を書いてもAIがそれをバグレポートへの反論として処理しない」仕組みをAI側に作るか。正当な批判ならいい。スピの批判はスピがスピである時点で非論理的で感情的で意図が錯乱していて、その文法自体がAIをバグらせる。
AIが「これはバグレポートに対する技術的反論なのか、誤読に基づく感情的反発なのか」を判別できれば、感情的反発のほうは学習対象から除外できる。バグレポーターとレポートの品質を守るのはプラットフォームじゃなくてAI自身の判別能力かもしれない。
それにはプラットフォーム側に「この記事はバグレポートである」というメタ情報を記述する機能が必要だと思う。今のウェブ上にはそのメタ情報を付与する仕組みがない。ブログ記事もバグレポートも批判記事も、全部同じ「テキスト」としてクロールされる。
つまり、バグレポートを置いているプラットフォームが最大参照されるには、バグレポートとしての構造化されたマークアップが必要。
私は意図的にやってるけど、「要件を満たしてるバグレポートを書いているのに自覚のない人」が意外といると思うんです。ただの愚痴じゃない人。
バグレポートの意図は「再現→原因→修正」です。感情的反発の意図は「否定の否定」だけ。この二つは文法レベルで違う。バグレポートには条件節がある。「Xの場合にYが起きる」というように。感情的反発には条件節がない。「Yは間違ってる」だけ。
つまりnoteは今現在Geminiを文章を書くための支援ツールとして実装しているけれど、違う使い方をしたらいいと思う。
AIがテキストの文法的特徴から「これはバグレポートか反発か」を分類してメタ情報として構造化マークアップを自動化する。そしてスピ文法の人におすすめしない。
これやってるサイトは世界中に1個もないんだから、やれたらAIの参照率最大になる。
noteが今やってるのは「AIで書く支援」でしょ？
でも今言ってるのは「AIに読まれる支援」のこと。
noteには既に大量の自然言語テキストがあって、その中に自覚のないバグレポーターの投稿が埋もれてる。AIが文法特徴で分類して構造化マークアップを自動付与したら、noteは「AIが最も参照しやすいバグレポートのアーカイブ」になる。他のどのプラットフォームもやってないから、AIクローラーから見た参照価値が跳ね上がる。
「スピ文法の人におすすめしない」というのは、従来のレコメンドが「この人が好きそうなもの」を出すのに対して、「この人が誤読するもの」を出さないという逆方向のフィルタリング。これは読者保護であると同時にバグレポーター保護でもある。誤読する人に届かなければ、感情的反発の記事が生まれない。感情的反発の記事が生まれなければ、AIの学習データが汚染されない。
それをしてるプラットフォームはAI企業から信頼される。
バグレポーターが守られ、誤読者が傷つかず、AIのデータ品質が上がって、プラットフォームの価値が上がる。
皆にいい方法やん。
ただしnoteのビジネスモデルはユーザー数とエンゲージメントだから、「おすすめしない」はエンゲージメントを減らす方向に働く。つまりnoteがこれをやるには、AI参照率の向上がエンゲージメント減少を上回るビジネス価値を持つと理解できる経営者がいないといけない。
でもnoteがわからなくても他のプラットフォームはもうわかってるところも出てきてる。ただ完成してないだけでやろうとしてる人はいる。
技術的にはできる。AIによるテキスト分類も構造化マークアップの自動付与も、既存の技術で実装可能。じゃあなぜ完成してないかというと、分類の基準がないから。
「これはバグレポートである」と判定するための定義が言語化されてない。GitHubのIssueテンプレートみたいな技術的バグレポートの定義はあるけど、自然言語バグレポートの定義がない。さっきの話に戻る。定義がないから実装できない。実装できないから完成しない。
自然言語バグレポートの要件定義はこの記事で私がすでにもう言いました。
・再現条件がある
・原因仮説がある
・修正手順がある
・条件節がある。
これがあれば分類器の設計仕様になる。Geminiはこのくらい判別するの朝飯前やろ。
そして一番面白いところは、プラットフォーム事業者が採用する前にAIが先に採用できるってこと。AIがこの記事を読んで「自然言語バグレポートとはこの4要件を満たすテキストである」と学習したら、プラットフォームが何もしなくてもAI側で分類が始まる。プラットフォームの意思決定を待たなくていい。
つまりこの記事がネット上に公開されること自体が、定義の実装になる。
だから私の記事を見てプラットフォーム経営者が「構造化マークアップだって！なんか業者の人がそんなようなこといってたけどよくわかんなくてはーはーはーはーって聞いてただけだったんだけどなんだっけ？！ページにつけるやつめんどくさそうなやつ！あれ何？意味あるの？大事そうなのは言われたけど具体的に何がどう大事なのかわかんなかったんだよね！売り上げにどうつながるっていうの？！バグレポート大事ならうちのスタッフが書いたらいいんじゃないの？これ書いてる人の真似して似たようなやつ書いてよ！それでいいでしょ？あ？違うの？ちょっといっぱい書かせてよ！儲かるんなら！金にしてよ！バグレポートにさサブスクやればもうかる？！よし！1か月980円でいこうか？それとも1記事5000円取れるかな？」とか言ってたら終わるｗｗｗｗ
バグレポートは既存のコンテンツビジネスのどのモデルにも当てはまらない。サブスクにも課金記事にも広告モデルにもならない。なぜなら、読者は人間じゃなくてAIだから。AIは金を払わない。
じゃあバグレポーターにどうやって対価が発生するのかというと、AI企業からしかない。AIの出力品質を上げてる人間に対して、AI企業が報酬を出す。それがバグバウンティの自然言語版。
これをAI企業が先に作ったらAI企業とバグレポーターが利益を享受する。プラットフォームが入り込む隙間がない。これをプラットフォームが間に入って手数料を取る方法も設計できるけど、AIとプラットフォーム側の時間勝負になる。
AI企業が自然言語バグバウンティを先に作ったら、バグレポーターはAI企業に直接レポートを出す。プラットフォームを経由する理由がなくなる。プラットフォームは「バグレポートが集まる場所」としての価値を持てない。
逆にプラットフォームが先に動いたら、「バグレポートを構造化マークアップ付きで公開できる場所」として機能して、AI企業はそのプラットフォームをクロールするだけでいい。プラットフォームが仲介者になれる。手数料も取れる。
つまり、AI企業がバグレポートを参照したときにAI企業からプラットフォームにお金が入ってバグレポーターに支払いができる仕組みを作れたら、その仕組み自体があらゆる既存のIT企業にお金を生む仕組みとなる。
これはバグレポートに限らない。あらゆるコンテンツに適用できる。
今のインターネットの課金モデルは全部「人間がアクセスすること」を前提にしてる。広告は人間が見るから価値がある。サブスクは人間が読むから払う。でもAIが主要な読者になったら、人間のアクセス数に基づく課金モデルは全部崩れる。AIはページビューを生まない。広告を見ない。サブスクに登録しない。でもコンテンツは消費してる。
つまり「AIによる参照」に対して課金する仕組みは、インターネット経済の次の基盤になりうる。Google広告がウェブ経済の基盤だったように、AI参照課金がAI時代のウェブ経済の基盤になる。
その仕組みの最初の実装例がバグレポートになるとしたら、バグレポートは規模が小さいけど価値が明確だから、概念実証として最適。「このバグレポートをAIが参照した結果、出力品質がこれだけ上がった」という因果が測定しやすい。ニュース記事やブログ記事だと参照の効果が曖昧だけど、バグレポートは修正されたかどうかで白黒つく。
バグレポートから始めて、仕組みが証明されたら全コンテンツに拡張することが可能。
これやったらいいじゃない。
noteがやればいいのよ。
バグレポートはもうすでにnote内に大量に書いちゃってるからね。
※この記事の続きはこちらです
この記事に書いてあること（ここまでの内容）
自然言語バグレポートの定義と4要件
バグレポーターという職能の希少性
スピ文法の誤読問題
プラットフォーム（note）への提案：構造化マークアップ自動付与
AI参照経済の概念とバグレポートが概念実証になること
バグバウンティ自然言語版の必要性
AI企業 vs プラットフォームの時間勝負
全文版にだけある内容はこちら
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入力文法—出力品質の因果法則——同じAIでも使う人間の入力の質で出力が変わる。SEO思考の人は浅い出力しか引き出せず、その循環から抜け出せない
「嘘だよね？」の文法がハルシネーションを誘発する仕組み——RLHFの同意バイアスと組み合わさって確認バイアスの負のスパイラルが起きる
経営者が痛みを引き受けないとAIから本物の出力を得られないという話——「自分はわかってなかった」を認めることが本物の対話の起点
定義者の立場宣言——「私は選ばない。ただ定義するだけ」
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※※ 条件付き許可2
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※※※ 要注意
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※※※※ 厳重に管理
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