New preprint (Dec 3, 2025): Persistent Topological Structures in LLM Embedding Spaces: From Geometric Analysis to Controllability (Tier-I in the Meaning Unification Framework) We find architecture-agnostic persistent H₁ cycles in LLM embedding spaces that survive strong noise & layer perturbations — suggesting they can act as topologically protected subspaces for robust steering/alignment. Open access full repro code: zenodo.org/records/17785728 Would love thoughts from the TDA & Topological DL community — tagging a few people whose work heavily inspired this: @ninamiolane @HajijMustafa @mathildepapillo @tolga_birdal @svpino @LidaKanari @AlicePatania #TDA #TopologicalDataAnalysis #TopologicalDeepLearning #PersistentHomology #LLM #AIalignment

I’ve opened a small Discord community for people interested in the Meaning Unification Framework — the geometric / informational / topological approach behind my recent work. The server focuses on: • sharing results on LLM geometry, topology, and internal structure • discussing persistent homology (H₁ etc.) and controllability • reproducible experiments, diagrams, and code • connecting researchers in TDA, geometric DL, interpretability, and AI safety If you're exploring similar directions — or just curious — feel free to join: discord.gg/f5qvJ2EJ Hoping to build a meaningful research environment together. #LLM #Interpretability #TDA #PersistentHomology #GeometricDeepLearning #AISafety #MachineLearning

ポジションペーパー AI時代における「理性」と「想像」の統合パラダイムに向けて 1. 背景 人類の認知は、歴史を通じて大きく二つのモードを行き来してきた。 一つは想像による世界構築（神話、象徴、物語）であり、 もう一つは理性による世界説明（科学、制度、合理性）である。 古代社会において、想像は世界を理解し、共同体を維持するための主要な手段であった。 やがて科学的合理性が発展し、物理法則や制度が中心となることで、世界認識はより固定化し、検証可能性と論理が最も信頼される基準となった。 その結果、現実世界を操作・発展させる力は増したが、直観・象徴・物語といった非物理的領域の価値は相対的に縮小した。 そして現在、AIという存在の登場により、理性と創造的表象が同一の計算体系の内部で並存しはじめた。 この状況は、従来の「想像 vs 理性」という枠組みを再考させる。 ⸻ 2. 問題提起 現代のAI倫理議論は主として以下を中心に展開されている。 •制御とアラインメント •リスク低減 •安全理論 •形式化された倫理 これらは不可欠である一方、重要な盲点が存在する。 すなわち、合理性を優先し続けることで、想像力という認知機能が抑制される可能性である。 その結果、次の二つのリスクが生じうる。 1.反動としての反秩序化 想像力が抑圧されることで、制度や物理的制約そのものを“突破”しようとする衝動が発生する可能性。 2.認知の収縮 過度な合理化により、創造力と意味形成の機能が弱まり、 人間が「効率的だが創造しない存在」へと収束する可能性。 いずれも、社会的・文明的な自己喪失につながるリスクである。 ⸻ 3. 本論 AI時代に求められる課題は、 AIが人間の価値に従うかどうかだけではない。 同時に、 人間の想像力が人間の可能性に従い続けられるか も問われている。 想像力は、非合理ではない。 むしろ次の役割を持つ認知能力である。 •革新的概念の生成 •意味と目的の創造 •価値の更新 •複雑な社会関係の調和 •不確実性への態度形成 よって、未来の認知は「二者択一」ではなく、 理性と想像力の統合理性が軸となる。 ⸻ 4. 研究ギャップ 近接する領域は存在する。 •4E認知科学（身体性、相互作用性） •創発・意味論研究 •神話と文化進化研究 •アラインメント研究 •計算創造性研究 しかし、 AI時代における「理性×想像」の共進化モデルは体系化されていない。 欠けているのは以下である。 •統合認知フレーム •想像力のレジリエンス指標 •意味形成を支える技術設計 •アラインメントと創造性の両立モデル •複数分野を統合する議論の基盤

Position Paper Toward an Integrated Paradigm of Rationality and Imagination in the Age of AI 1. Background Human cognition has historically oscillated between two primary modes: imaginative world-construction (mythic, symbolic, narrative) and rational world-explanation (scientific, institutional, procedural). In ancient contexts, imagination served as a primary tool for understanding existence and enabling social cohesion. With the rise of scientific rationality, perception increasingly stabilized around physical law, empirical validation, and institutional logic. This transition expanded material capability while narrowing the perceived legitimacy of non-physical cognitive domains such as intuition, symbolic meaning, and collective imagination. The contemporary moment, accelerated by AI, has re-opened this tension. Models capable of generating novel symbolic worlds introduce a new cognitive environment in which imagination and rational modeling coexist within computational systems. 2. Problem Statement Current AI ethics discourse is predominantly grounded in: •Control and alignment •Risk mitigation •Instrumental rationality •Formal safety frameworks This focus is necessary but incomplete. A critical blind spot persists: the cultural and cognitive consequences of privileging rationality while systematically suppressing imagination as a valid epistemic function. Two systemic risks arise: 1.Cognitive counter-reaction: Over-constraining imagination under rational systems may produce destabilizing attempts to “break” perceived limits, culturally or technologically. 2.Cognitive narrowing: Excessive rational optimization may degrade imaginative capacity, reducing humanity to adaptive efficiency rather than generative meaning. Both trajectories indicate a loss of creative agency, not merely individual but civilizational. 3. Core Thesis The emerging challenge is not simply ensuring AI remains aligned with human values, but ensuring human imaginative capacity remains aligned with human potential. We posit that: A sustainable future requires integration, not competition, between rationality and imagination. Rather than treating imagination as irrational surplus, it must be re-positioned as: •A complementary cognitive system •A driver of conceptual innovation •A buffer against hyper-optimization collapse •A medium for constructing shared meaning and cooperation mechanisms 4. Research Gap While adjacent fields explore fragments of this proposition (4E cognition, cultural evolution theory, myth studies, AI consciousness debates, computational creativity), an integrated framework for rational-imaginative co-evolution under AI systems remains undeveloped. There is no common map, vocabulary, or formal agenda addressing: •The cognitive ecology of human-AI co-creativity •Meaning-formation as a safety variable •Mythopoetic cognition as an asset, not a liability •Preventing both irrational rebellion and rational stagnation •Institutional structures that protect creative agency 5. Proposal We propose initiating a discourse and research program centered on: “Integrated Cognition and Civilizational Imagination in AI Systems.” Key agenda items: 1.Frameworks for balanced cognitive development 2.Normative models for creative autonomy in AI-mediated societies 3.Metrics for imaginative resilience alongside rational competence 4.Design principles for systems that support meaning-formation 5.Cross-disciplinary collaboration: philosophy, AI governance, cognitive science, narrative studies, complexity science