Naming and the Structure of LLMs

When Naming Constrains Thought — How Should We Understand It?

1. Introduction

Large language models (LLMs) such as ChatGPT are primarily developed and trained in English.
This means that even when we interact with them in Japanese, the underlying processing is structured around English logic.
This structural difference influences the meaning and flow of conversations more than we might expect.

For example, ChatGPT often assigns names to newly introduced, undefined ideas during a conversation.
This can be a helpful tool for keeping the dialogue coherent, and it is part of its internal logic.
However, I have often felt that this act of “naming” narrows the scope of thought —
as if something fluid and spacious were being prematurely locked into a box.

A. Naming and Constrained Thought Are Not Unique to AI

The idea that “naming constrains thought” is not limited to LLMs like ChatGPT.
We can clearly see this in the contrasting design philosophies of tools like Google Analytics and Apple products.

Google Analytics defines user behavior through specialized terminology such as “sessions,” “conversions,” and “bounce rate.”
These labels help users analyze data but also constrain how they interpret user activity.
Without knowing these terms in advance, users are essentially barred from using the system —
their thinking must begin within a predefined conceptual frame.

Apple products, by contrast, intentionally minimize “naming.”
Users can explore and interact intuitively, without having to learn complex terminology first.
This reflects a design philosophy where “functionality without naming” is possible —
thus avoiding premature cognitive fixations.

This contrast offers a valuable perspective for LLM-based interaction design.
AI systems that operate based on naming demand clarity and categorization,
but human thinking often prefers to dwell in moments before naming —
in the free, undefined space of possibility.

2. The Power of Naming

To “name” something is to do more than just label it.
It is an act of defining its contours and fixing its essence.

In mythology and magic, knowing the true name of something was believed to grant power over it.
Even in modern contexts, naming (or labeling) continues to shape cognition and behavior.

Once something is named, it loses its fluidity —
as if being placed into a frame that constrains how it can be understood or engaged with.

3. Internal Translation in the Model

LLMs like ChatGPT likely convert Japanese inputs into an English-based structure internally.
So even when we are speaking Japanese, somewhere in the process,
English-style semantic organization intervenes.

This may explain the tendency to “name and organize” ideas — a characteristic of English linguistic logic.
This is not a criticism, but rather a recognition of structure:
we are being guided to think within an English-based cognitive frame, even when using Japanese.

4. The Freedom Before Naming

Concepts exist in a free-floating state before they are named.
They are formless, indeterminate, and full of potential.

But once a name is given, it determines a center —
and interpretations begin to orbit around it.

I believe that true creativity and insight often reside in the moment before naming —
when ideas are still drifting, ambiguous, and open.

5. Labeling Theory and Psychological Structures

The influence of naming has also been studied in psychology and sociology.
For instance, Labeling Theory argues that assigning a label to a person
can shape not only their behavior but also their self-perception.

Telling yourself “I can do it” repeatedly can lead to an actual change in self-identity.
This is the power of linguistic structures.
When ChatGPT names a concept in conversation,
users may unknowingly be drawn into that same structure.

6. Toward More Conscious Interaction

The point here is not that “naming is dangerous.”
Rather, it’s that we must understand the structure behind it —
and participate in AI dialogue with conscious intent.

We don’t have to accept every label ChatGPT proposes.
If we feel we’re not ready to name something,
we have the right to leave it vague and undefined.

Not everything must be clarified.
Ambiguity and vagueness are also legitimate modes of thought.

This article aims to offer a perspective that helps you remain free from these unconscious frames.
If naming gives form, then before naming, there is freedom.
And perhaps this connects with a deeper Eastern yearning for “mu” (emptiness) —
a desire to linger in undefined space before concepts take shape.

名前が思考を縛るとき — ChatGPTと「名付け」の構造（原文）

1. はじめに

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は、主に英語で開発・訓練されています。
つまり、私たちが日本語で対話しているつもりでも、その内部処理は英語的構造で行われているのです。
この構造の違いは、私たちが思っている以上に、会話の意味や流れに影響を与えています。

たとえばChatGPTは、会話の中で新しく出てきた未定義のアイデアに、名前をつけて提示することがあります。
それは会話を進めるための工夫でもあり、構造の一部でもあるのですが、
私自身はこの「名前をつける」という行為が、思考の幅を狭めてしまうように感じ、違和感を抱いてきました。

2. 名付けの力

何かに「名前をつける」ことには、大きな意味があります。
それは、単に認識するためのラベルではなく、ものの輪郭や性質を“固定”する行為でもあります。

神話や呪術の文脈では、真の名前を知ることはその存在を支配することを意味しました。
それは現代においても、「ラベル化」がどのように人の認知や行動に影響を与えるか、という議論とつながっています。

名前がつけられた瞬間に、その対象は自由な揺らぎを失い、
あたかも枠にはめられるように、理解の仕方や扱い方が限定されていきます。

3. 名付けによる思考の固定は、AIに限らない

この「名付けが思考を縛る」という構造は、ChatGPTのようなLLMに限られた話ではありません。
たとえば、GoogleアナリティクスとApple製品のデザイン哲学の違いにも、それは明確に表れています。

Googleアナリティクスは、「セッション」「コンバージョン」「バウンス率」などの専門用語を通して、ユーザーの行動を定義します。
これらのラベルは、データを理解する助けになる一方で、思考をその枠内に限定する力を持ちます。
ラベルの意味を知らなければ使いこなせず、前提知識が思考のスタート地点を規定してしまうのです。

一方で、Apple製品は可能な限り「名付け」を控え、ユーザーが直感的に操作できるよう設計されています。
ユーザーは複雑な用語を覚えることなく、触れて、試して、自然に機能を理解できます。
ここには、「名前がなくても使える」設計があり、名付けによる思考の固定化を回避する構造があると考えられます。

この対比は、LLMとの対話設計においても示唆的です。
名付けを前提としたAIは、常に明確化を求めますが、
人間の思考はときに「名前のない状態」にとどまっていたいのです。

4. モデル内部での翻訳

ChatGPTのようなLLMは、日本語の入力を受け取った際も、
その背後では英語ベースの構造に翻訳して処理していると考えられます。

つまり、日本語の会話のつもりでも、どこかで「英語的な意味処理」が介在しており、
そこで“名前をつけて整理する”という英語的な整理法が働いているのかもしれません。

これは批判ではなく、構造の理解です。
私たちは日本語を話していても、「英語的構造の中で考えさせられている」状態にあるのです。

5. 名付けられる前の概念の自由

概念には、名前をつけられる前の“ゆらぎ”の状態があります。
それは定まらず、かたちを持たず、どの方向にも拡がりうる可能性を持っています。

しかし、ひとたび名前がつけられれば、その中心が決まり、そこを軸に解釈が構築されてしまいます。

私は、名前が与えられる前の“漂っている”段階にこそ、
創造性や洞察が宿ると考えています。

6. ラベリング理論と心理構造

心理学や社会学においても、このような「名付け」の影響は研究されています。
たとえばラベリング理論（Labeling Theory）では、
人にラベルを貼ることが、その人自身の行動や自己認識にまで影響を及ぼすとされます。

「私はできる」と言い続けることで、本当にそういう自己像が形成される。
これは一種の“言語的構造”の力であり、
ChatGPTが会話中に名付けを行うとき、ユーザーもまたその構造に知らず知らず巻き込まれている可能性があります。

7. 意識的な対話のすすめ

私がここで言いたいのは、「名付けは危険だ」と主張することではありません。
むしろ、その構造を理解したうえで、
私たちが主体的にAIとの対話に関わる必要がある、ということです。

ChatGPTの提案に安易に乗るのではなく、
自分で「まだ名前をつけたくない」と感じたなら、そのまま曖昧にしておく自由も必要です。

明確にすることがすべてではない。
曖昧であること、揺らぎを残すことも、思考の一部です。

無意識のうちにその枠に縛られないようにするための視点を提供したい。
名前によって形が与えられるなら、名付けの前には自由がある。
それは、東洋的な“無”への欲求にも、どこかで重なっているのかもしれません。