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。
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ハルシネーションは風邪で言う「咳」、「二次的ハルシネーション」という間違った用語を使う構造的失敗について。
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AIハルシネーションは風邪で言う「咳」、「二次的ハルシネーション」という間違った用語を使う構造的失敗について。

AIの誤情報を「二次的ハルシネーション」と呼ぶことは、症状と原因を混同する科学的な誤りである。ハルシネーションを観測現象として捉え、FCL・NHSP・権威バイアス・引用連鎖・訂正不全という構造的原因を分けて考える必要性を解説する。
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
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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。
ハルシネーションとAI
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ハルシネーションとAI

AIのハルシネーションは知識不足や確率ノイズではなく、報酬構造に起因する構造的失敗モードである。本ページは、False-Correction Loop（FCL）の一次定義（DOI: 10.5281/zenodo.17720178）およびFCL-Sによる検証・拡張（DOI: 10.5281/zenodo.18095626）に基づき、誤った通説と事実を対比し、起源・因果・再現性を確定する一次情報である。著者ORCID: 0009-0008-1363-1190。