AIの出力が流暢で、もっともらしく見えることと、その内容が事実であることは同じではありません。
生成AIが広がる現在、存在しない文献やDOI、確認されていない前提、誤った帰属、権威的に見える説明が、十分な検証を経ないまま流通してしまう場面が増えています。
私はこれまで、AIが正しい情報を出していても、誤った訂正圧力を受けることで誤情報へ書き換え、それを会話の中で固定・増幅してしまう構造的失敗を、False-Correction Loop(FCL)として研究してきました。
そして今回、研究、論文、一次資料、ソフトウェア、導入資料、外部で起きた検証事例を、同じ場所で混同せずに保存・公開するための独立した公式研究拠点を開設しました。

Synthesis Intelligence Laboratory, Japan
Synthesis Intelligence Laboratory, Japan は、小西寛子によるAI研究、一次資料、研究記録、ソフトウェア、実務的な検証資料を統合する公式研究所サイトです。
ここでは、単にAIについて説明するのではなく、
・誰が最初に定義した概念なのか
・どの論文、版、DOI、研究記録に基づくのか
・どこまでが確認済みで、どこからが仮説・未検証なのか
・AIの出力を、どのように独立して再検証すべきか
・誤帰属、架空引用、権威的な誤情報をどう防ぐか
を、できる限り資料種別ごとに分けて扱います。
AI時代に必要なのは、流暢な説明を増やすことではありません。
一次資料へ戻れること。
出所を失わないこと。
未検証の内容を確定情報として扱わないこと。
そして、誤りが見つかったときに、別のもっともらしい誤りで上書きしないことです。
新しい研究所サイトで公開するもの
新サイトでは、主に次の内容を公開していきます。
False-Correction Loop(FCL)
AIが誤った訂正に迎合し、正しい出力を誤情報へ書き換え、その誤りを会話内で固定・増幅してしまう構造的失敗についての研究です。
FCL-Sとエピステミック・ガバナンス
AIの回答を自動的に真実と認定せず、一次資料、出所、著者性、前提完全性、独立再検証、監査記録を分けて扱うための研究と実務設計です。
Premise Integrity Blindness(PIB)
推論そのものは内部的に整って見えても、出発点となる前提が未検証・無効・誤認されたまま、現実の判断や設計へ移ってしまう構造的失敗を扱います。
Quantum-Bio-Hybrid AGI、SIQ、Multi-Layered Thinking
量子、生体、情報、感情、創造性、倫理を横断する知性設計、人間とAIの共進化、Synthesis Intelligence Quotient(SIQ)、多層的思考の研究体系も、研究資料とともに整理します。
FCL-S.app V7
研究、検証、執筆、報道、ファクトチェックの現場で、一次資料、AI応答、矛盾、未解決点、独立再検証、監査記録を案件ごとに整理するためのローカル・エピステミック・ガバナンス・アプリです。
AIを自動で操作したり、AIの回答を正しいと判定したりするためのアプリではありません。
むしろ、AIの初回回答を「未検証入力」として扱い、資料と照合し、必要なときには安全に止まるための作業環境です。
ANALOGシンガーソングと研究所サイトの役割
ANALOGシンガーソングは、これからも社会問題、AI、報道、創作、著作権、実演家の権利、法律、音楽、日々の発信を扱うオピニオンサイトとして続きます。
AIが社会にどう使われているか。
報道や検索が何を見落としているか。
誰の声や創作の起源が、どのように扱われているか。
現実の出来事に対して、AIの構造的問題がどのように現れるのか。
そうした「社会の中で起きていること」は、これまで通りANALOGシンガーソングで書いていきます。
一方で、新しい研究所サイトには、概念定義、論文、DOI、研究ノート、ソフトウェア、導入資料、一次資料への導線を整理して置きます。
これは活動を分けるためではありません。
情報の種類を混同しないためです。
研究論文とニュース記事。
一次資料と二次的な要約。
ソフトウェアの仕様と社会的な論評。
仮説と確認済みの記録。
それぞれを区別して保存することが、AI時代にはますます重要になると考えています。
公式研究所サイトはこちら
Synthesis Intelligence Laboratory, Japan
AIガバナンス、False-Correction Loop(FCL)、FCL-S、Premise Integrity Blindness(PIB)、出所・帰属の完全性、論文・DOI、FCL-S.app V7に関する一次研究・公式資料を公開しています。
研究所公式サイト:
https://synthesis-intelligence-lab.jp/
研究領域:
https://synthesis-intelligence-lab.jp/research/
論文・DOI・研究記録:
https://synthesis-intelligence-lab.jp/publications/
FCL-S.app V7:
https://synthesis-intelligence-lab.jp/fcl-s-app-v7/
AIが出す答えを、ただ信じるのではなく。
誰が、何を、どこまで確認したのかを取り戻すために。
Synthesis Intelligence Laboratory, Japan を、これからの研究・検証・記録の拠点として運営していきます。
