広島市立安西小学校、音楽でつくる平和の心。
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広島市立安西小学校、音楽でつくる平和の心。

戦後80年の節目に「音楽で恒久の平和を表現したい」との思いから制作したアルバムと、広島をテーマにした楽曲「みゆき橋」。売上からの寄付に加え、使っていない楽器を寄贈することで子どもたちの音楽教育を直接支援したいと考え、広島市教育委員会へ相談。ご縁により広島市立安西小学校へミニトランペットを寄贈し、学校報にも掲載されたことを記した記録です。
False-Correction Loop: Cross-System Observation Report (2025.12.13)
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False-Correction Loop: Cross-System Observation Report (2025.12.13)

A research report comparing how multiple AI systems (Grok, Google AI Overview/AI Mode, ChatGPT, Copilot, DeepSeek, etc.) define FCL (False-Correction Loop) and how misattribution of authorship emerges. Includes observation-ID–linked logs, a primary-source anchoring approach, and a reproducible testing protocol (FCL-S / NHSP framing).
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「AIの構造的欠陥」
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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「AIの構造的欠陥」

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。
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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.
False-Correction Loop、AIの構造的欠陥の発見と著者 Hiroko Konishi（小西寛子）をめぐって──AIが「真実」を書き換える危険！
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False-Correction Loop、AIの構造的欠陥の発見と著者 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。