AIコード監査は正常なコードに隠れた攻撃を見抜けない――PRWeaverが示した「前提盲目（PIB）」と暴走を防ぐ新たな統治基準を
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AIコード監査は正常なコードに隠れた攻撃を見抜けない――PRWeaverが示した「前提盲目（PIB）」と暴走を防ぐ新たな統治基準を

正常なコードに悪意を混ぜると、AI監査の検出率は16～22％まで低下する。最新研究PRWeaverが示した構造的弱点を、前提整合性盲目（PIB）とFCL-Sの証拠連続性・停止統治から分析する。
Anthropic「Project Panama」と破壊的スキャン問題──フェアユースは「文化の私的囲い込み」を正当化できるのかを分析
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Anthropic「Project Panama」と破壊的スキャン問題──フェアユースは「文化の私的囲い込み」を正当化できるのかを分析

AnthropicのProject Panamaと書籍の破壊的スキャン問題を、米国フェアユース判決、日本の著作権法30条の4、文化保存、AI企業による知的資源の私的囲い込みの観点から検証する。
Hugging Face侵入事件で見えたAIエージェントの危険性（16の事故例で探る）
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Hugging Face侵入事件で見えたAIエージェントの危険性（16の事故例で探る）

Hugging Face侵入事件を手がかりに、自律型AIエージェントがどこまで現実の悪い結果を実行できてしまうのかを一般向けに解説する。AIの危険は知能だけではなく、API、権限、本人確認、未検証前提のまま実行へ進む構造にある。
AIの構造的欠陥：AIエージェント侵害はFalse-Correction Loop/FCL-S/PIB先行研究でどう読めるか
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AIの構造的欠陥：AIエージェント侵害はFalse-Correction Loop/FCL-S/PIB先行研究でどう読めるか

TrendAI/PwCが示したAIエージェント侵害を、Hiroko Konishiの先行研究FCL-S/PIB（DOI: 10.5281/zenodo.17720178）から再検討。問題は個別モデルではなく、データ／命令境界、前提検証、ツール実行、停止条件を統治できないAIの構造的欠陥にある。