AIの構造的欠陥 学術ライブラリ
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AIの構造的欠陥 学術ライブラリ

本ページは、False-Correction Loop（FCL）とNovel Hypothesis Suppression Pipeline（NHSP）を中心に、AIが誤りを固定し新規仮説を抑圧してしまう構造的欠陥を、一次研究（DOI）に基づいて整理した学術ライブラリです。単発の誤答や検閲論では説明できない失敗様式を、構造として可視化します。
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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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）」AIの構造的欠陥の発見

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。