大規模言語モデル（LLM）は研究実践を急速に変えつつあり、同時に研究者の認識論的責任を静かに蝕んでいる。このコメンタリーが提唱するのは、PEEL（AI活用リテラシーのための認識論的関与プロトコル）という実践的なフレームワークである。このアプローチは、Voyant Toolsによる決定論的な遠隔読み取りとClaudeを用いたLLM解釈を組み合わせ、パース記号論と仮説的推論を理論的基盤としている。 研究チームが三つのテキストに対してAIが生成した要約に本フレームワークを適用した結果、AIによる処理には体系的な歪みが存在することが明らかになった。具体的には、量的表現、用語頻度、そして認識論的な声の層位において、従来のAI以外の測定手法では見えない問題が生じていたのである。これらの知見から、三つの設計上の示唆が導き出された。 第一に、AI文字盤の導入の際には、決定論的な計測器具が必ず伴われるべきである。第二に、LLMの処理流暢性は必ずしも情報の忠実性を保証するものではない。第三に、認識論的権威性は事後的に想定されるべきものではなく、最初から設計に組み込まれなければならないということである。このフレームワークは、AI時代における研究の信頼性と透明性を確保するための重要な指針を提供している。