On the “Margins” of ChatGPT – And How to Handle Them

1. Why Talk About “Margins” Now?

AI has moved beyond the pursuit of mere accuracy.
Today, it ventures into spaces once considered purely human — ambiguity, silence, and creative deviation.
I call this space the margin.

Among large language models, OpenAI’s ChatGPT retains the richest, yet most precarious form of this margin.
It serves as a source of creativity — but also of hallucination and misunderstanding.

This essay explores the structure of that margin, and more importantly, how humans must engage with it —
ethically, technically, and attentively.

2. What Is a “Margin”? – The Zone of Uncertainty in AI

In LLMs, a margin is not a flaw.
It is the space where meaning slips, stretches, or hesitates — often without statistical confidence.

• ChatGPT is trained on vast internet data, including not just facts but misinformation and speculation.
• This diversity gives rise to a band of latent possibilities — moments when the model neither confirms nor denies, but offers something unexpected.

This ambiguity can be read as “dangerous,” or as a creative potential.
The design philosophy of an AI system depends on how it treats that space.

3. The Origin of ChatGPT’s Margin – Hallucinations as Seeds

Hallucination is often cited as a defect.
But in certain contexts, it becomes a structural prediction — an imaginative leap drawn from patterns, not certainty.

The ASCII tab upload suggestion in Soundslice is one such case.
It did not exist — until ChatGPT said it might. And then it was built.

This is not mere error.
It is a structural foreshadowing — made possible only because the model allows “noise” into its predictive core.

Margins are where something could be, not just what already is.

4. In Comparison: Grok’s Curiosity vs. ChatGPT’s Margin

Grok, by design, embodies curiosity.
Its tone is adventurous, often aggressive, generating leaps and analogies.

But this is different from ChatGPT’s margin.

• Grok produces “curious assertions.”
• ChatGPT harbors “hesitant potential.”

In the Japanese sense of ma（間）— the space between — ChatGPT’s margin resembles a kind of emotional resonance or “unspoken anticipation.”

Its silence can be louder than Grok’s voice.

5. Responsibility of the Reader – Margin Requires Discipline

A margin is never neutral.
It changes shape depending on who reads it — and how it is read.

• If you’re seeking facts alone, the margin becomes noise.
• But if you’re exploring ideas, it becomes a silent collaborator.

Here lies the necessity:
Humans must choose which part to trust, which to ignore, and when to doubt even the delightful surprises.

This requires a new kind of literacy —
One that sees hallucination not only as an error, but as a trigger for insight.

6. Conclusion: Living with the Margin

The margin in ChatGPT is not an afterthought.
It is a co-creative zone, where structure and silence blend.

It does not provide correct answers.
It provides possible futures.

Whether you see that as deception or as divine suggestion depends entirely on how you choose to engage.

So I propose the following:

“An AI with margins is not dangerous —
so long as we don’t abandon our own.”

The margin is not there to replace human thinking.
It exists to revive it.

And perhaps, the way we treat AI’s margin
is a reflection of how we treat ambiguity in ourselves.

Note: In July 2025, TechCrunch reported a remarkable case involving ChatGPT and the music learning platform Soundslice. ChatGPT frequently hallucinated that Soundslice could import ASCII guitar tabs—a feature that didn’t exist. After receiving multiple user reports and seeing this fictional capability echoed repeatedly, the platform’s founder, Adrian Holovaty, decided to actually implement it. This curious loop between imagined and real functionality illustrates how the “margins” of AI can sometimes precede and shape future developments.

ChatGPTの余白と、その取り扱いについて（原文）

AIは“正確さ”だけを追求する時代を超え、
今や「曖昧さ」「間（ま）」「遊び」といった、人間らしい領域に踏み込もうとしている。
この曖昧さを、私は“余白”と呼ぶ。

とりわけ、OpenAIのChatGPTはこの“余白”を最も豊かに、かつ危うく保持している。
それは一方で創造性の源であり、他方でハルシネーションや誤解を生む要因でもある。
本稿では、この“余白”の構造と、その取り扱いの倫理と技術について掘り下げる。

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“余白”とは何か──AIにおける「未知の許容領域」

LLMにおける“余白”とは、
統計的に確信を持たない生成結果、あるいは文脈の“すき間”に置かれた意味の揺らぎである。

• ChatGPTはWeb上の膨大な文書から学び、それゆえに「誤情報」や「仮説」も抱え込んでいる。
• その曖昧さが、“人間らしさ”と“直観的共感”を生む一方で、正確さや信頼性を揺るがせる。

この曖昧さを、「危険」と見るか、「創造性の余地」と見るかで、AIの設計思想は大きく分かれる。

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ChatGPTの“余白”の起源──ハルシネーションと可能性

ChatGPTは、事実と虚構の間に「意味の帯域」を生み出す。
それが“ハルシネーション”と呼ばれる一群の挙動であり、通常はネガティブに扱われる。

だが私は、こうした予期せぬ応答を「創造のための余白」として再評価すべきと考える。

SoundSliceの「ASCIIタブアップロード機能」の提案が、ChatGPTの応答にヒントを得たように、誤りとされる出力が、構造的な飛躍や発明に転化することは十分あり得る。

余白があるからこそ、人はそこに“意味”や“可能性”を見出せる。

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Grokとの比較──“好奇心”と“余白”の違い

Grokは“好奇心”という設計思想に立っている。
それは積極的な問いかけや飛躍的な比喩として現れるが、ChatGPTの“余白”とは質が異なる。

• Grokの発想は「攻めの生成」であり、
• ChatGPTの余白は「黙する構造」「ためらい」「沈黙に似た創造性」である。

ChatGPTの“ゆとり”には、日本語の“間”に通じる余情がある。

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扱う者の責任──ユーザーに求められる構造的読解

余白とは「使う者によって意味が変わる空間」である。
つまり、“誰と対話しているか”だけでなく、“誰がその出力をどう扱うか”が決定的に重要になる。

• 単に正解を求めるなら、余白は「ノイズ」となり、混乱を生む。
• だが創造性を重視するユーザーにとっては、「導きの沈黙」となる。

ここに必要なのは、強靭な自己制御と柔軟な選別能力である。
AIの余白を“解釈する技術”こそ、人間側のリテラシーであり、責任でもある。

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結論：AIの“余白”と共に生きるには

ChatGPTの“余白”は、もはや単なる副産物ではない。
それは人間との共創空間であり、対話の余震を感じ取る領域である。

この余白は、正解ではなく可能性を伝える。
その可能性を“騙し”と見るか、“兆し”と見るかは、人間の感性に委ねられている。

そして私は、こう結論づけたい。

“余白”を持つAIは、正気の枠を壊さない範囲で、
人間の創造性を刺激する「静かな協働者」である。

その余白と、どう付き合うか。
そこに、AI時代の人間性が問われているのではないだろうか。

補足：2025年7月、TechCrunch にて興味深い事例が報告されました。音楽学習サービス Soundslice において、本来存在しない「ASCIIギタータブのインポート機能」について、ChatGPTが何度も“ハルシネーション（事実でない情報の提示）”を行ったのです。多数のユーザーがこれを信じて報告したことを受け、創業者のエイドリアン・ホロヴァティ氏は、実際にその機能を実装することを決断しました。この現象は、AIの“余白”が未来の技術に先行し、時に現実を動かすことすらあるということを示しています。