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苦痛を感じさせない奴隷制度としてのナッジ

本稿は、ナッジを単なる「選択アーキテクチャ」ではなく、対象者の認識・注意・比較・拒否・再評価の条件を設計する「認識勾配制御」として再定義する試みである。特にAI時代において、個人の心理状態や行動履歴に応じて最適化されるナッジは、本人が自由に選んでいると感じる一方で、実質的な自律性を環境的に奪う危険がある。本稿では、この構造を「苦痛を感じさせない奴隷制度」という理論的メタファーで捉え、ナッジの危険性を評価するための Nudge Risk Score（NRS）および Final Nudge Risk Score（FNRS）を提案する。
Online Knowledge Full of Mistakes’ as Seen by the Discoverer of a Structural Defect in AI
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Online Knowledge Full of Mistakes’ as Seen by the Discoverer of a Structural Defect in AI

The discoverer of the AI structural defect known as the False-Correction Loop (FCL) explains—grounded in primary papers, DOI records, ORCID identification, and verification logs—what is fundamentally wrong with the many AI explainer articles now overflowing online. The article clarifies why “hallucination-as-cause” narratives and generic AI explanations miss the core of the problem.