LLM Hallucination Induced by Lack of Syntactic Responsibility in Japanese Academic Boilerplate: A Training Data Contamination Perspective 日本語学術定型文の構文責任欠如が誘発するLLMハルシネーション:訓練データ汚染の観点から

This study demonstrates that boilerplate phrases commonly used in Japanese academic papers lack "syntactic responsibility"—defined as subject determination, responsibility attribution, and causal connection—and that this structural deficiency contributes to LLM hallucination through training data contamination. We identify a structural isomorphism between academic responsibility-evasive phrases and spiritual grammar, showing that phrases such as "further research is expected" can be directly converted to spiritual expressions like "will naturally manifest after planetary ascension." This convertibility proves that both share identical syntactic structures despite different vocabularies. When LLMs learn from academic papers containing these boilerplate phrases at high frequency, they internalize responsibility-evasive syntax as "correct academic expression." Since responsibility-evasive syntax permits generation of unverifiable information, hallucination is structurally induced. We propose: (1) introducing "syntactic responsibility scores" for training data filtering, (2) implementing responsibility-evasive phrase detection in peer review, and (3) screening researchers for spiritual grammar patterns in funding applications. These measures would exclude low-quality papers from training data and prevent funding allocation to researchers who contaminate AI systems. 本研究は、日本語学術論文で慣用される定型文が「構文責任」——主語確定、責任所在明示、因果接続——を欠いており、この構造的欠陥が訓練データ汚染を通じてLLMハルシネーションを誘発することを論証する。 学術的責任回避フレーズとスピリチュアル構文の間に構造的同型性が存在することを示し、「今後の検討が期待される」が「アセンション後に自然に顕現する」に直接変換可能であることを証明する。この変換可能性は、両者が語彙は異なるが同一の構文構造を持つことの証拠である。 LLMがこれらの定型文を高頻度で含む学術論文から学習すると、責任回避構文を「正しい学術表現」として内面化する。責任回避構文は検証不能な情報生成を許容するため、ハルシネーションが構造的に誘発される。 本研究は以下を提言する:(1) 訓練データフィルタリングへの構文責任スコア導入、(2) 査読における責任回避フレーズ検出の実装、(3) 助成申請者へのスピリチュアル構文スクリーニング。これらの措置により、低品質論文の訓練データからの除外、およびAIシステムを汚染する研究者への助成配分防止が可能となる。