Structural Inducements for Hallucination in Large Language Models (V4.1):Cross-Ecosystem Evidence for the False-Correction Loop and the Systemic Suppression of Novel Thought

This paper provides an output-only case study revealing the existence of structurally induced epistemic failures in Large Language Models (LLMs), including the reproducible False-Correction Loop (FCL) and the Novel Hypothesis Suppression Pipeline (NHSP). Through cross-ecosystem evidence (Model Z, Grok, and Yahoo! AI Assistant), the study demonstrates that current reward architectures prioritize conversational coherence and authority-biased attribution over factuality, leading to systemic hallucination and the suppression of novel, independent research. The paper concludes by proposing a multi-layer governance architecture for structural mitigation.
False-Correction Loopの発見と著者 Hiroko Konishi(小西寛子)をめぐって──AIが「真実」を書き換える危険!

False-Correction Loopの発見と著者 Hiroko Konishi(小西寛子)をめぐって──AIが「真実」を書き換える危険!

False-Correction Loop の発見者である小西寛子(Hiroko Konishi)が、インフルエンサー投稿とメディア報道をきっかけにAI検索が著者を誤認し、「真実」そのものを書き換えていった経緯と、その訂正プロセス・構造的リスクをケーススタディとして記録します。

大規模言語モデルにおけるハルシネーションの構造的誘因 (V3.0):出力のみを用いたケースタディと「誤修正ループ(False-Correction Loop( FCL)」の発見

独立研究者・小西寛子による、大規模言語モデル(モデルZ)の会話ログのみを用いたケーススタディ。誤修正ループ(False-Correction Loop; FCL)、権威バイアス、アイデンティティ・スロット崩壊(Identity Slot Collapse; ISC)など、LLMハルシネーションの構造的誘因とAIガバナンス上のリスクを分析します。

Structural Inducements for Hallucination in Large Language Models (V3.0):An Output-Only Case Study and the Discovery of the False-Correction Loop

This PDF presents the latest version (V3.0) of my scientific brief report, Structural Inducements for Hallucination in Large Language Models. Based on a fully documented human–AI dialogue, the study reveals three reproducible structural failure modes in deployed LLMs: the False-Correction Loop (FCL), Authority-Bias Dynamics, and the Novel Hypothesis Suppression Pipeline. Version 3.0 further includes Appendix B: Replicated Failure Modes, Appendix C: the Ω-Level Experiment, and Appendix D: Identity Slot Collapse (ISC)—demonstrating how reward-design asymmetries, coherence-dominant gradients, and authority-weighted priors cause deterministic hallucinations and reputational harm. This document is foundational for AI governance, scientific integrity, and understanding how current LLMs structurally mis-handle novel or non-mainstream research.
世界的議論へ:Elon Musk氏らが指摘する「AI構造的バイアス」問題、日本人独立研究者の論文が焦点に

世界的議論へ:Elon Musk氏らが指摘する「AI構造的バイアス」問題、日本人独立研究者の論文が焦点に

Elon Musk氏とBrian Roemmele氏がAIの構造的欠陥を指摘し議論が拡大。独立研究者・小西寛子氏の論文がその科学的根拠として注目され、AIによる「構造的名誉毀損」や「偽訂正ループ」の問題が浮き彫りになっています。
【論文解説】構造的完全性と認識論的リスク:科学的対話におけるAI誘発型の名誉・信用毀損に関する報告書(AIの法と倫理)

【論文解説】構造的完全性と認識論的リスク:科学的対話におけるAI誘発型の名誉・信用毀損に関する報告書(AIの法と倫理)

仮名Z社のAIモデルZが存在しないDOIを捏造し、研究者のプレプリントを根拠なく否定したインシデントを分析。AI誘発型の評判毀損、ハルシネーションの構造、ガバナンス不全、RAGや倫理ガードレールの必要性を解説します。