ハルシネーション――AI（LLM）の構造的欠陥としてのFCLが語る病理
Posted inANALOGシンガーソング AI倫理・ガバナンス OPINION 意見・論評

ハルシネーション――AI（LLM）の構造的欠陥としてのFCLが語る病理

ハルシネーションを単なる誤答ではなく、LLMにおける構造的失敗として捉え直す。Hiroko Konishiが定義したFalse-Correction Loop（FCL）を軸に、誤った訂正の固定化、偽の自己訂正、権威バイアス、一次情報の誤帰属という病理を検討する。基礎論文 DOI: 10.5281/zenodo.18095626
AIの構造的欠陥「False-Correction Loop（FCL）」発見者が開発。研究・報道のプロ向けエピステミック・ガバナンス・アプリ『FCL-S.app』の実証実験を開始
Posted inANALOGシンガーソング AI倫理・ガバナンス PRESS RELEASE：告知・発表

AIの構造的欠陥「False-Correction Loop（FCL）」発見者が開発。研究・報道のプロ向けエピステミック・ガバナンス・アプリ『FCL-S.app』の実証実験を開始

False-Correction Loop（FCL）の発見者・Hiroko Konishiが開発したFCL-S.app。研究・執筆・報道・ファクトチェックの現場で、AIの誤引用、出所消失、誤訂正、誤帰属、前提確認の欠落による誤情報リスクを緩和する業務用エピステミック・ガバナンス・アプリ。
a group of people looking at their phones
Posted inANALOGシンガーソング AI倫理・ガバナンス OPINION 意見・論評

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。