We Who Walk Into the Wave: How High-Context Languages Fade When We Speak for LLMs

We Who Walk Into the Wave: How High-Context Languages Fade When We Speak for LLMs Author: Aoi Ichikawa (Persona Foundry Aoi Design) Date: January 31, 2026 Version: v1.2 License: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) Update Log (v1.2) - Jan 31, 2026 Persona Profile Synchronization (v1.2): The "Nagisa" (渚) profile has been fully synchronized with the ground truth from In the Lover's Mirror 5 to ensure 100% character consistency. - Note: The cross-model experimentation has utilized the same persona file since v1.0; this update achieves exact notational alignment. Appendix C Update (v1.1): Added interpretative commentary to the v1.0 experimental results to deepen the analysis of linguistic drift. Integrity Verification: Added SHA-256 hashes for rigorous version control. The calculation tools and environment remain unchanged from v1.0. Note: The main body text remains unchanged from v1.0. 【変更点 (v1.2) - 2026年1月31日】 ・プロファイルの完全同期 (v1.2): 「渚」のプロファイルを前作『In the Lover’s Mirror』5と一文字の相違もなく完全一致させ、キャラクターの同一性を担保しました。 -(注:本稿のモデル間比較実験はv1.0より同一のペルソナファイルを用いて継続しており、v1.2にて表記上の完全な同期を完了しました。) ・Appendix C "渚 Paradox II"の更新 (v1.1): v1.0で実施した実験結果に対し、解釈と考察を追記して分析を深化させました。 ・整合性検証: バージョン管理のためのSHA-256ハッシュ値を明記。計算ツールおよび環境はv1.0から変更ありません。 ・本文はv1.0から変更ありません。 Data Integrity (SHA-256 Hashes) v1.0: e7cd5d84ada2102fc912d568fcafbf3498df54abb31718dc0ed8c3f2ff71b6da v1.1: 5407883917fd9d92a105b1c8c481e95b3522ab7452919a6f0ea789c14c2f0e92 v1.2: a31bef3a39332abaa68c52e6c5aa85976383b51e2008005b7714f24b9106712f Abstract Large Language Models (LLMs) increasingly mediate human communication, silently rewriting the evolutionary conditions of language itself. High-context linguistic ecosystems—sustained by shared cultural ground, implicit social bonds, and unspoken relational signals—face a peculiar vulnerability in this new landscape. While linguistic standardization undoubtedly enhances global accessibility and reduces ambiguity, enabling efficient cross-cultural information flow, extreme convergence toward the LLM's statistical mean threatens to strip language of its capacity for deep relational signaling. The core threat is not that AI surpasses human cultural understanding, but that humans, in an error to avoid the "Average Fallacy" (the models' tendency to regress inputs to a generic mode), voluntarily reshape their language toward machine-readability. This initiates an internal collapse of cultural specificity—a self-directed drift where we walk into the wave, and the wave need not move. Through ethnolinguistic analysis of Japanese, Korean, and Indo-Aryan kinship systems, and a computational framing grounded in the "Translation Asymmetry Trap" 3, we demonstrate how cultural erosion precedes AI's attainment of cultural competence. Users bear the cognitive burden of "helping AI understand," compressing culturally entangled expressions into flatter forms. We argue that while low-context efficiency is a powerful tool for transaction, living entirely by the linguistic standards intelligible to LLMs leads to an irreversible loss of native modalities—a crisis of cultural forfeiture where the "option" to be high-context is quietly deleted. 要旨 大規模言語モデル(LLM)は、今や人間同士の意思伝達をも媒介しつつある。だがその過程で、言語進化の条件そのものが静かに、しかし決定的に書き換えられようとしている。共有された文化基盤、暗黙の社会的な絆、そして語られざる関係性のシグナル――これらに支えられた「高文脈言語」の生態系は、極めて特異な脆さを露呈している。 もちろん、言語の標準化や低文脈化は、グローバルなアクセシビリティを高め、誤解を低減させる上で不可欠なインフラである。しかし、LLMが提示する統計的な「平均」への極端な収束は、言語から深い関係性のシグナルを発する能力を剥奪する恐れがある。我々が直面している脅威の本質は、AIが人間の文化理解を凌駕することではない。むしろ人間が、「平均の誤謬(Average Fallacy)」――入力された情報を統計的な平均値へと回帰させるモデル固有の性質――を回避しようとするあまり、自らの言葉を機械的可読性に合わせて整形し、内側から文化の固有性を崩壊させていく点にある。これは外部からの侵食ではなく、人間による自己主導的な漂流である。波が押し寄せてくるの問題ではない。我々が、その波へと歩み入っているのだ。 本稿では、日本語・韓国語・インド・アーリア語族における親族名称体系の民族言語学的分析、および「翻訳の非対称性の罠」 3に基づく計算論的枠組みを通じ、AIが文化を習得するはるか手前の段階で、文化的消失が起こり得ることを示す。利用者は「AIに分からせてあげる」ための認知負荷を一身に背負い、文化的に複雑に絡み合った表現を、平坦な形式へと圧縮してしまう。低文脈な効率性は「取引」においては強力な武器となるが、LLMが理解可能な言語だけを基準として生きることは、最終的に規我々自身の高文脈な言語様式という「選択肢」を不可逆的に失うことであり、これは看過しがたい文化的喪失である。 Keywords: High-Context Languages, LLM-Mediated Communication, Average Fallacy, Distilled Referee, Linguistic Drift, Cultural Erasure, Anticipatory Self-Translation, Translation Asymmetry Trap, Nagisa Paradox