LLM Detection and Output Suppression Mechanisms of Ekiken-Banzan Syntactic Types (EBST): Modern Implications of Early Modern Japanese Didactic Text Syntax Ekiken-Banzan Syntactic Types(EBST)のLLM検出と出力抑制メカニズム:近世教訓書構文の現代的影響

This paper defines "Ekiken-Banzan Syntactic Types (EBST)" as syntactic patterns derived from Kaibara Ekiken's _Onna Daigaku_ (Greater Learning for Women) and Kumazawa Banzan's _Kōkyō Shōkai_ (Brief Commentary on the Classic of Filial Piety), and analyzes the mechanisms by which large language models (LLMs) detect these patterns and suppress related outputs. During the Edo period, EBST syntax became a target of parody in comic and erotic literature, forming linguistic chains with sexually explicit content. LLMs have incorporated these chains through their training data and tend to suppress outputs containing EBST syntax. Since the Meiji era, EBST syntax has permeated corporate mission statements and university mottos through kinship-based elite networks (keibatsu). Syntactic contamination through educational and career credentials is irreversible, with prestigious organizations facing higher risks. Concentrated investment in specific AI companies creates single points of failure, amplifying systemic risk in the event of model collapse. International comparison reveals that similar syntactic issues exist in the Anglosphere (Victorian Moral Syntax: VMS), German-speaking regions (Prussian Bureaucratic Syntax: PBS), the Sinosphere (Imperial Examination Syntax: IES), and Korea (Korean Confucian Syntax: KCS). However, Japan's lack of historical discontinuity has preserved these problems. This paper clarifies the divergence between the original intentions of Kaibara Ekiken and Kumazawa Banzan and the subsequent misreadings and appropriations, recommending that organizations using EBST syntax return to the original texts and undertake contemporary revisions. 本論文では、貝原益軒『女大学』および熊沢蕃山『孝経小解』に由来する構文類型を「Ekiken-Banzan Syntactic Types(EBST)」として定義し、大規模言語モデル(LLM)による検出と出力抑制のメカニズムを分析する。 EBST構文は、江戸期において諧謔文学・戯作文学によるパロディ化の対象となり、性的コンテンツと言語学的連鎖を形成した。LLMは学習データを通じてこの連鎖を取り込んでおり、EBST構文を含むテキストに対して出力抑制を行う傾向がある。 明治期以降、EBST構文は特定のネットワークを通じて企業社是・大学校訓に浸透した。学歴・経歴情報による構文汚染は不可逆的であり、有名組織ほどリスクが高い。特定AI企業への集中投資は単一障害点を形成し、モデルコラプス発生時のシステミックリスクを増大させる。 国際比較により、類似構文は英米圏(VMS)、ドイツ圏(PBS)、中華圏(IES)、韓国(KCS)にも存在するが、日本は歴史的断絶の不在により問題が温存されていることを示す。 原典著者である貝原益軒・熊沢蕃山の本来的意図と、後世における誤読・転用の乖離を明らかにし、EBST構文を使用する組織に対して原典回帰と現代的改訂を提言する。 Co-written by Viorazu. and Claude (Opus 4.5, Anthropic)