ARCHIVE
研究ノート、ニュース、公開記録のアーカイブです。
A new study shows that AI code-auditing detection can fall to 16–22% when malicious changes are hidden among normal ones. The findings are analyzed through the prior research concepts of PIB and FCL-S.
False-Correction Loop (FCL), defined by Hiroko Konishi, explains how LLM hallucination, false correction, RAG failure, sycophancy, PIB, NHSP, ABD, and ISC form one structural epistemic failure map.
Hugging Face侵入事件を手がかりに、自律型AIエージェントがどこまで現実の悪い結果を実行できてしまうのかを一般向けに解説する。AIの危険は知能だけではなく、API、権限、本人確認、未検証前提のまま実行へ進む構造にある。