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
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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
生成AIにおける学習と模倣の構造的境界： AI著作権ガバナンスにおける創造的起源の獲得、実演家の権利、および前提の完全性（JASRAC)
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生成AIにおける学習と模倣の構造的境界： AI著作権ガバナンスにおける創造的起源の獲得、実演家の権利、および前提の完全性（JASRAC)

本論文は、生成AIにおける「学習」と「模倣」の境界を、音楽・歌詞・声・実演の観点から再定義するものである。既存の著作権議論では、AI生成物に人間の創作的寄与があるか、また学習段階の利用が許されるかが中心となってきた。しかし本論文は、それだけでは不十分であり、著作者・作曲者・歌手・声優・実演家の「創作的起源」がAI内部で再生成可能な構造として捕捉され、市場代替物として利用される問題を扱う必要があると論じる。 本論文では、「学習」「模倣」に加え、第三の概念として「創造的起源の構造的収奪」を提起する。また、起源捕捉性、再生成可能性、識別可能性、市場代替性、経済的置換、帰属保持、前提再検証、Stop/Correction Boundary などの判定基準を提示する。FCL、NHSP、PIB、FCL-Sの構造的知見を著作権・著作隣接権ガバナンスに接続し、生成AIの問題を単なる出力類似性ではなく、来歴崩壊・帰属消去・前提適合性の問題として再構成する。
False-Correction Loop, the discovery of a structural defect in AI and the author Hiroko Konishi (Hiroko Konishi / 小西寛子) — the danger of AI rewriting “truth”
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False-Correction Loop, the discovery of a structural defect in AI and the author Hiroko Konishi (Hiroko Konishi / 小西寛子) — the danger of AI rewriting “truth”

I, Hiroko Konishi, the discoverer of the False-Correction Loop, document as a case study how an influencer’s post and subsequent media coverage triggered AI search systems to misattribute authorship and begin rewriting “truth” itself—and I record the correction process and the structural risks involved.
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。