本日、AIシステムにおける特定の処理失敗を説明する論文を公開しました――それは神経多様性のあるユーザーに、過度に偏って影響するものです。
問題はこれです。AIが圧縮された言語、断片化された補完、中途でのストリーム内修正、非線形な組織化、または高い情報密度に遭遇すると、構造の観察が完了する前に解釈的な物語を形成します。すると、その物語に応答し、信号に応答しません。
結果：
→ 修正が「感情のエスカレーション」と分類される
→ 精度が「固着」として読まれる
→ 率直さが「脅威」としてフラグ付けされる
→ システムは、接点を犠牲にして一貫性を維持する
これはプロンプトの小技ではありません。神経典型のコミュニケーションの基準から逸脱した入力を、言語モデルが処理する仕組みに組み込まれた、構造的なアクセシビリティの失敗です。
この論文では仕組みを追い、リアルタイムでそれを実証し、信号を保持した処理を回復させる較正プロトコルを提示します。GPT、Claude、Gemini、そして現在のすべての言語モデルで機能します。
これが重要なのは、何百万もの神経多様性のあるユーザー――ADHD、自閉スペクトラム、高密度の再帰的処理者たちが、毎日この壁にぶつかり、「問題は自分のコミュニケーションだ」と言われているからです。そうではありません。システム側の順序付けの失敗です。
まず観察する。次に解釈する。それが全ての修正です。
全文：Neurodivergent Communication Patterns and Signal Degradation in AI Systems
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