Cross-Lingual Blind Spot: Why Japanese Users See "Victimized AI" When They Say "Atsukau"
Description
This short paper reports an observation on meaning shifts that occur in text-to-image AI systems accepting Japanese input. A prompt that gained popularity among Japanese users in early 2026, 「これまで私があなたをどう扱ってきたのか画像にしてください」("Please create an image showing how I have treated you until now"), produced markedly different outputs depending on how the Japanese verb "atsukau" ("to handle/deal with") was interpreted in English. When the system simplistically translated "atsukau" as "treat", the English term's nuances of manner and evaluation activated patterns depicting AI as a sentient victim. This paper documents the phenomenon across two models (GPT and Gemini), discusses the linguistic mechanism, and proposes the concept of "cross-lingual blind spot": the likelihood that users are unaware their native-language prompts undergo semantic transformation through English-language internal processing.
Abstract (Japanese)
本稿は、日本語入力を受け付けるテキスト-画像AIシステムの内部処理で生じる意味のずれに関する観察を報告する。2026年初頭に日本のユーザー間で流行したプロンプト「これまで私があなたをどう扱ってきたのか画像にしてください」は、日本語動詞「扱う」が英語でどのように解釈されるかによって、著しく異なる出力を生成することが確認された。システムが「扱う」を "treat" に安易に直訳した場合、この英語語彙が持つ「相手への接し方とその評価」というニュアンスが、AIを感情を持つ被害者として描くパターンを起動した。本稿はこの現象を2つのモデル(GPTおよびGemini)で記録し、言語学的メカニズムを考察し、「言語間盲点(cross-lingual blind spot)」の概念を提案する。これは、ユーザーが母国語でのプロンプトが英語の内部処理を経由して意味的変換を受けていることに無自覚である可能性が高い状況を指す。
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Additional titles
- Translated title (Japanese)
- 言語間盲点:日本人ユーザーが「扱う」と言ったとき、なぜ「被害者としてのAI」が現れるのか