WHAT FCL-S DOES
AIを「より説得的」にするためではなく、
不確実性を隠さないために。
FCL-Sは、AIの回答を自動的に真実と認定するものではありません。一次資料と推論を分け、出所を保存し、前提を監査し、確認できない点を「Unknown」として適切に停止できるようにする統治の枠組みです。
FCL-S V5では、スケーリングと推論能力の増大によって、合理化されたハルシネーション、迎合、長文脈でのエピステミック・ドリフトが増幅し得るという問題を扱い、Unknownを安定した終端状態として位置づけています。
GOVERNANCE PRINCIPLES
FCL-Sの基本原則
FCL-Sは、地位や媒体規模で自動的に情報の重みを決めず、観察内容、方法、構造、出所を検討対象にします。
01
内容を媒体より優先する。
機関・独立研究を、名声ではなく内容・方法・構造で扱います。
02
出所を保存する。
著者、版、DOI、一次資料、実験記録を明示します。
03
前提をコミットメント前に確認する。
推論の内部整合性と現実世界への適用可能性を分けます。
04
Unknownを安定した終端にする。
確認不能なときに、流暢な新しい断定で埋めません。
FROM PROTOCOL TO PRACTICE
FCL-S.app V7：実務でのワークフロー
FCL-Sの統治原則を、研究・検証・執筆・報道の案件単位で扱えるようにするローカルワークフロー実装です。
1研究依頼・課題・前提を記録
2一次資料・証拠を台帳化
3外部AIの初回応答を未検証として保存
4独立再検証と矛盾確認
5監査ログと適切な停止