AI (LLM) - SYNTHESIS INTELLIGENCE LABORATORY, JAPAN

2026年8月1日

Anthropic「Project Panama」と破壊的スキャン問題──フェアユースは「文化の私的囲い込み」を正当化できるのかを分析

AnthropicのProject Panamaと書籍の破壊的スキャン問題を、米国フェアユース判決、日本の著作権法30条の4、文化保存、AI企業による知的資源の私的囲い込みの観点から検証する。

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2026年7月28日

False-Correction Loop (FCL), PIB, NHSP, ABD, and ISC: The Missing Structural Map of LLM Hallucination

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.

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2026年7月27日

Hugging Face侵入事件で見えたAIエージェントの危険性（16の事故例で探る）

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。

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2026年7月26日

A Question for China as a Technological Frontier: What Kimi K3 Advances — and What It Does Not Solve

Kimi K3 represents a major advance in scaling, Mixture-of-Experts architecture, long-context processing, and inference efficiency. Yet from the perspective of False-Correction Loop (FCL), Novel Hypothesis Suppression Pipeline (NHSP), and Premise Integrity Blindness (PIB), the central question remains unresolved: can a larger model preserve truth, attribution, premise integrity, and stable non-commitment under pressure?

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2026年7月24日

新論文公開：Correct Reasoning, Unsafe Commitment (JA, EN)

JA
Hiroko Konishi による論文 “Correct Reasoning, Unsafe Commitment” の紹介記事。未検証前提のもとで正しい推論が実世界の設計・判断・実行へ変換される構造的リスクを、PIB、FCL、FCL-S、commitment safety、Ungrounded Commitment Rate の観点から解説する。
EN
An introduction to Hiroko Konishi’s paper “Correct Reasoning, Unsafe Commitment,” explaining the structural AI safety risk that arises when correct reasoning under an unverified premise is converted into real-world design, recommendation, or execution. The article frames the issue through PIB, FCL, FCL-S, commitment safety, and Ungrounded Commitment Rate.

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