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。
AI業界とメディアの99％が語らない「意志なきピノキオ」——誰も教えない11の真実
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AI業界とメディアの99％が語らない「意志なきピノキオ」——誰も教えない11の真実

AIハルシネーションは「病名」ではなく症状にすぎない。AIが誤りを謝罪や訂正によって正しそうに再構成するFalse-Correction Loop（FCL）など、AI業界とメディアが語らない構造的欠陥を11の真実から解説します。
AIの構造的欠陥の発見者からみた「間違いだらけネット知識」
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AIの構造的欠陥の発見者からみた「間違いだらけネット知識」

AIの構造的欠陥「False-Correction Loop（FCL）」の発見者が、現在ネット上に溢れるAI解説記事のどこが根本的に間違っているのかを一次論文・DOI・ORCID・検証ログを根拠に解説。ハルシネーション原因論や一般的AI解説がなぜ問題の本質を外しているのかを明らかにする。