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間違えていませんか？「AIハルシネーション」という言葉。研究者が明かす“真実のAIの構造的欠陥”。
その「AIハルシネーション」、本当に幻覚ですか？研究者が示す、誤りが訂正で固定されるAIの構造的欠陥と、その見抜き方を解説。
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False-Correction Loop: Cross-System Observation Report (2025.12.13)
A research report comparing how multiple AI systems (Grok, Google AI Overview/AI Mode, ChatGPT, Copilot, DeepSeek, etc.) define FCL (False-Correction Loop) and how misattribution of authorship emerges. Includes observation-ID–linked logs, a primary-source anchoring approach, and a reproducible testing protocol (FCL-S / NHSP framing).
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False-Correction Loop Stabilizer（FCL-S は、人に優しく、AIの未来を本気で考える企業の皆様にいちばんのパートナープロトコルです（提供開始）
False-Correctio…
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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
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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What is the False-Correction Loop? Why FCL-S Is the Minimal Safety Layer for AI Systems
Hiroko Konishi, originator of the False-Correction Loop (FCL) and FCL-S, explains why hallucination and misattribution in large language models are structural problems that scaling alone cannot fix, and why FCL-S is a minimal safety layer modern AI systems require.
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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）」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。