AI Outputs as T_s: A Structural Analysis Based on Friction Theory

This paper examines whether the structural account of Friction Theory (Hideppa, 2026) applies to large language models (LLMs). Friction Theory defines the subject not as a psychological entity but as a structural bearer of the positing act (IC), and describes the emergence of action-guiding standards through the chain IC → R_f → F → T_s.

The paper advances three propositions. First, the output generation process of LLMs corresponds to the structural conditions of IC (convergence, exclusion, and attribution layers), with the noted limitation that attribution is bounded by session-level referential continuity. Second, given this correspondence, LLM outputs are structurally describable as T_s – externalized signs that enter the friction space through contact with other subjects. Third, current discourse on LLM ethics, while employing the language of R_f, is structurally operating on the layers of V (internal processing design) and T_o (social convergence). The paper thus re-frames the question of LLM ethics not as “does the LLM have moral values?” but as “how does T_s generated by LLMs participate in the formation of T_o in human society?”

This analysis suggests that Friction Theory functions not as a human-specific ethical theory but as a structural account applicable to any bearer of the positing act – a claim that the emergence of AI makes newly visible.

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日本語要約(Japanese Abstract)

本稿は、摩擦の真理学(Hideppa, 2026)の構造的説明が大規模言語モデル(LLM)に適用可能であるかを検討する。摩擦の真理学は主体を心理的存在ではなく、措定行為(IC)の構造的担い手として定義し、行為を導く規範が IC → R_f → F → T_s の連鎖を通じて生成される構造を記述する。

本稿は三つの命題を提示する。第一に、LLMの出力生成過程はICの構造条件(収束・排除・帰属の層)に対応している。ただし帰属はセッション単位の参照連続性に制約される。第二に、この対応関係に基づき、LLMの出力はT_sとして構造的に記述できる。すなわち、それは他主体との接触によって摩擦空間に入る外化された記号である。第三に、現在のAI倫理議論はR_fの語彙を用いながら、実際にはV(内部処理設計)とT_o(社会的収束)の層で作動している。本稿はこの点を踏まえ、LLM倫理の問いを「LLMは道徳的価値を持つのか」ではなく、「LLMが生成するT_sは人間社会のT_o形成にどのように関与するのか」という問いとして再定式化する。

本分析は、摩擦の真理学が人間固有の倫理理論ではなく、措定行為の担い手一般に適用可能な構造理論であることを示唆する。AIの出現はこの構造を新たに可視化する契機となっている。