小西寛子 | ANALOGシンガーソング

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False-Correction Loopとは何か──AI時代に不可欠な「FCL-S」という最低限の安全レイヤー

生成AIのハルシネーションは「時間が解決する問題」ではありません。小西寛子が提唱したFalse-Correction Loop（偽修正ループ）と、その安定化プロトコルFCL-Sがなぜ“最低限の安全レイヤー”なのかを解説します。

小西寛子 2025年12月2日

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What is the False-Correction Loop? Why FCL-S Is the Minimal Safety Layer for AI Systems

Hiroko Konishi, originator of the False-Correction Loop (FCL) and FCL-S, explains why hallucination and misattribution in large language models are structural problems that scaling alone cannot fix, and why FCL-S is a minimal safety layer modern AI systems require.

小西寛子 2025年12月2日

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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.

小西寛子 2025年11月28日

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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。

小西寛子 2025年11月27日

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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。

小西寛子 2025年11月25日

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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.

小西寛子 2025年11月24日