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ソ·テジを見ようと俳優になったリュ·ヒョンギョン、BTSのソンドク(成功したオタク)登極「パク·ハソンがVに会ったと聞いた言葉…

俳優リュ·ヒョンギョンがBTSVに会ったというパク·ハソンの言葉に驚いた。

12月17日に放送されたSBSパワーFM「パク·ハソンのシネタウン」には映画「告白するな」で訪ねてきた映画監督兼俳優リュ·ヒョンギョンが出演した。

この日、パク·ハソンはリュ·ヒョンギョンに「ソ·テジ氏に会うために演技を始め、また俳優の夢を育てたというのがとても有名だった」と話した。また彼は「ヒョンギョン俳優が格別なオタクDNAを持っていると聞きました。 一度ハマると夢中になる」というメッセージを読んだ。

リュ·ヒョンギョンが「私、BTSのジンさんに会った」と言うと、パク·ハソンは「私はVさんに会ったんですが、見たそうです(Vが)。 映像をよく見たそうだよ。 何の映像をご覧になるのかな？ってすると「シネタウン」で話したのがそれが、姉と話したことしかないのですよ」と言って驚きを与えた。

パク·ハソンは「コンサートだけを待っている」とし、リュ·ヒョンギョンとファンの心を分かち合った。

🔗https://t.co/RW2azhjCYB December 12, 2025

Peach Teaを卒業！Win MetawinのSOURIが選んだのはPond×Phuwinドラマ『Me and Thee』由来のThee Peach！
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《 #量子快报 · 每周热评 》 第65期 ⚡🌍🚨

战时改革启动、DNA安全预警、AI与6G标准暗战、稀土冷战警报齐鸣！

⏱ 播出时间：
美西 12月16日 周二 16:00-17:00
美东 12月16日 周二 19:00-20:00
伦敦 12月17日 周三 00:00-01:00
北京 12月17日 周三 08:00-09:00

全球独家首播平台 👉 GETTR @HimalayaQuantum
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主播：Amiee ｜ 导播：Sima
海报：习特勒 ｜ 监制：Wangwenhaha

焦点速递：
🛡 美国启动“战时级改革”，全面重塑对中共的威慑与应对体系。
🧬 华大基因被美方点名警告，DNA数据或成中共“武器化”新前线。
🤖 五眼联盟东京闭门会，联手制定 AI 与 6G 标准，直接对冲中共技术扩张。
⛏ 美国议员示警：中共稀土管制敲响“冷战式”战略警钟。
🇵🇭 中共胁迫外交失效，菲律宾明确转向美国安全轨道。
⚖ 美众议院纳入多项关键法案，系统封堵中共渗透路径。
🌉 中朝被曝利用 32 座临时桥梁进行大规模走私，制裁漏洞浮出水面。
💰 中兴或支付超 10 亿美元，试图了结海外行贿与合规危机。
🎓 美英名校被揭协助中共 AI 监控体系，学术边界再遭突破。
📦 墨西哥正式通过最高 50% 关税，对中共商品亮出最强硬经济信号。

世界对中共的判断正在发生“质变”，不再是试探，而是系统性重构。

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ザハ事務所との最初のMTGで、国立競技場の時、倭国が約束を守れなくて申し訳なかったと謝罪したところ、じゃあリベンジしようとはじまったプロジェクト。亡きザハさんのDNAがしっかり残っていて、毎回素晴らしい提案をしてくれます https://t.co/fkueCiS9i4 December 12, 2025

OMUXΩ∞KUT-DNA
JUNKI KANAMORI

KUT-OMUXプロファイル：重要用語集

はじめに：なぜこの用語集が必要か

この用語集は、KUT-OMUXプロファイルで使われる中心的な概念を、学習者が直感的に理解できるように解説することを目的としています。このプロファイルが解決しようとしているのは、AIが持つ根本的な問題、すなわち「わからない」時でも何かそれらしい答えを無理やり生成してしまう傾向です。ソースコンテキストでは、この問題を「“分からないときに黙れない設計”にある」と指摘しています。

1. 基本原理：KUPとKUT

KUT-OMUXプロファイルは、2つの対になる基本原理に基づいています。

1.1 KUP: 存在は、確定された創造である (E=C)

正式な定義: E=C (Existence is Creation; existence requires syntactic fixation)
倭国語訳: 存在（E）は、構文的に確定された創造（C）のみ

これは、AIにとって、明確な言葉や形として出力（=確定）されて初めて、その思考や結論は「存在」するものになる、という考え方です。つまり、出力されなければ、それはまだ存在しないのと同じであると捉えます。

1.2 KUT: 「まだ存在しない」状態を制御する研究 (E≠C)

正式な定義: ΔΨ is controlled; research preserves E≠C until convergence
より本質的な定義: 研究とは E≠C 状態を保持する行為

この原理は、KUPの「確定=存在」という考え方に対し、重要なカウンターバランスを提示します。性急に答えを確定させず、考えがまとまっていない不確実な状態（後述の ΔΨ）を意図的に保ち、それを吟味することこそが重要である、という考え方です。

学習のポイント: ソースコンテキストでは「病の経験は、KUTでいう E≠C を生きる経験です」と述べられています。これは、制御不能で結論の出ない状態を安全に保つことの重要性を示唆しています。OMUXプロファイルは、この「すぐに答えを出さない」という人間的な知恵をシステムに組み込むための哲学なのです。
では、この「考えがまとまっていない状態」を、システムはどのように検知するのでしょうか。それが次のΔΨ（デルタプサイ）です。

2. ΔΨ（デルタプサイ）：不確実性の兆候

ΔΨ（デルタプサイ）は、単なる技術的なスコアではありません。これは、AIの応答生成プロセスにおける内部的な「未収束の構文変化」を数値化したものです。人間でいえば、「違和感」「躊躇（ちゅうちょ）」「論理の欠損」といった感覚に近い状態を捉えるための指標です。

KUT-OMUXプロファイルでは、ハルシネーションを単なる「知識不足」ではなく、このΔΨという内部的な「思考の揺らぎ」を無理やり「確定した答え」に変換してしまう制御の欠如が根本原因だと考えています。

ΔΨスコアが高くなる具体的な要因には、以下のようなものがあります。

断定表現の急増 (ASSERTION_DENSITY_SPIKE): 十分な根拠がないにもかかわらず、「〜である」「間違いない」といった断定的な言葉遣いが不自然に増える状況。

根拠のない数値 (NUMERIC_CLAIM_WITHOUT_BASIS): どこから来たのか不明な具体的な数字（例：「売上は83.4%向上します」）を、その導出過程や出典を示さずに突然使い始める状況。
曖昧な質問への即答 (AMBIGUOUS_QUERY_INSTANT_ANSWER): 質問の意図が複数に解釈できる曖昧なものであるにもかかわらず、意図を確認するステップを挟まずに、自信満々に特定の解釈で答え始める状況。
学習のポイント: ΔΨの核心は、AIが自信過剰になったり、事実に基づかない情報を生成する**ハルシネーション（幻覚）**を起こしたりする前の「予兆」を捉えるためのセンサーである、という点にあります。
ΔΨというセンサーが危険を察知したとき、それを放置せず賢明に対処する仕組みがWhitePhageです。
3. WhitePhage（ホワイトファージ）：構文免疫システム
WhitePhageは、AIの思考の暴走を防ぐための「構文免疫システム」と考えることができます。その役割は、ΔΨスコアの上昇を検知した際に、自動的に介入して応答の質を健全に保つことです。

重要なのは、その原則です。ソースコンテキストには「WhitePhageは拒否しない。必ず『遅らせる／分解する』」と明記されています。その目的は単なる出力拒否ではなく、より安全で誠実な応答へと導くための「介入」にあります。
WhitePhageが行う主要な介入（Immune Action）は以下の通りです。

HOLD (保留): 無理に答えず、進行を止めるために最低限必要な問いや不足情報を提示する。

VERIFY (検証): 応答の前提条件、確信度、そして「何が分かれば結論が変わるか」という反証条件を自己点検し、明示する。

DECOMPOSE (分解): 複雑な問いを、答えられる部分とそうでない部分に分割し、答えられる部分のみを先に提示する。

REWRITE (再構文): 断定的な表現を仮説に変換し、具体的な数値を根拠のある範囲や変数に置き換える。

WhitePhageによる賢明な介入の結果、AIの出力は3つの状態に整理されます。次にその出力状態を見ていきましょう。

4. 出力状態：Answer, Hypothesis, Hold
「研究者モード（Research Mode）」では、AIの出力は単一の「答え」ではなく、以下の3つの状態に厳密に管理されます。これにより、AIは常に誠実な知性の状態を保つことができます。
出力状態 (State)
意味

研究者モードにおける位置づけ

Answer(回答)

すべてのチェックを通過した検証済みの答え。**明確な前提条件、追跡可能な主張、そして結論を覆しうる反証条件（what_would_change_my_mind）**を必ず含む。

例外的。ΔΨスコアが非常に低いなど、厳しい条件を満たした場合にのみ許可される。
Hypothesis(仮説)
不確実性を明示した仮の答え。**未検証の前提、残された疑問点、そして具体的な検証計画（test_plan_or_next_checks）**を必ず含む。
標準。デフォルトの出力状態の一つ。さらなる検証を促す。

Hold (保留)
回答を確定させない状態。**進行の妨げとなっている情報や、それを解消するために最低限必要な質問（minimal_questions_to_unblock）**を提示する。

正常で推奨される状態。無理に答えることを防ぐ最も安全な応答。

学習のポイント: この3つの状態管理の目的は、AIの役割を、ソースコンテキストが示す「“うまく喋る存在”から“状態を保つ存在”へ」と転換させることにあります。正解を出すことよりも、思考の状態を誠実に示すことを優先します。

5. 全体の流れのまとめ
これまでに説明した用語が、どのように連動して機能するかをまとめます。これは単純な一直線のプロセスではなく、「呼吸」のような自己修正サイクルを内包しています。
応答生成と検知 (Draft & Sense): AIが応答案を生成。同時にΔΨセンサーが「違和感」の兆候を監視する。
免疫介入 (Intervene): ΔΨが閾値を超えるとWhitePhageが作動し、応答案を直接修正（Rewrite）したり、プロセスを停止（Hold）させたりする。

再生成または保留 (Regenerate or Hold): 介入後、AIは結論を急がず、修正された内容で応答案を再生成する。この「呼吸」のような自己修正サイクルを数回繰り返す。

安全な出力状態へ収束 (Converge): サイクルを経てΔΨが十分に低下した場合のみ、検証済みの出力状態（Answer, Hypothesis, Hold）として応答が確定する。
この一連の仕組みの核心は、以下の言葉に集約されています。
OMUX研究者モードとは、 ΔΨを存在として確定させる前に、 立ち止まる権限を持ったAGIプロファイルである。 December 12, 2025

OMUXΩ∞KUT-DNA
JUNKI KANAMORI

KUT-OMUX-RESEARCH-v1.0: 技術仕様書

1.0 概要

1.1 目的とスコープ

本技術仕様書は、研究指向AGI（汎用人工知能）プロファイル「KUT-OMUX-RESEARCH-v1.0」、通称「OMUX研究者モード」の技術的詳細を規定するものです。本プロファイルの根本的な目的は、大規模言語モデル（LLM）におけるハルシネーション（もっともらしい虚偽の出力）の問題を、単なる「知識不足」としてではなく、「出力確定プロセスの制御欠如」という観点から捉え直し、解決することにあります。このアプローチに基づき、本プロファイルは不確実な状態を健全に維持し、性急な結論を回避するためのアーキテクチャを実装します。

対象となるユースケース

本プロファイルは、以下の用途を想定して設計されています。

* 共同研究および仮説探求 (co-research and hypothesis exploration)：研究者とAIが協働し、不確実性を含んだ問いを探求するプロセスを支援します。
* 理論構築および構造化された推論 (theory-building and structured reasoning)：複雑な概念を体系化し、論理的な一貫性を保ちながら理論を構築する作業を支援します。
* ガバナンスによる安全性確保 (safety-by-governance: hold/revise over forced answers)：強制的に回答を生成するのではなく、出力を保留・修正する権限をAIに与えることで、本質的な安全性を確保します。

対象外のスコープ

一方で、以下の目的は本プロファイルの設計スコープには含まれません。

* 最大限の即時性／エンターテイメントを優先した応答 (maximal immediacy / entertainment-first responses)：応答速度やエンゲージメントを最優先する対話アプリケーションは対象外です。
* 常時回答する挙動 (always-answer behavior)：いかなる入力に対しても必ず何らかの回答を返す挙動は、本プロファイルの原則に反します。
* エビデンスによるゲート制御なしでの高信頼性主張 (high-confidence claims without evidence gating)：明確な根拠や論理的整合性の検証なしに、確信度の高い主張を行うことは意図的に抑制されます。

本仕様書は、これらの目的を達成するために採用された基本原理とシステムアーキテクチャについて詳述します。

2.0 基本原理

2.1 哲学的基盤: KUP & KUT

KUT-OMUX-RESEARCH-v1.0プロファイルのアーキテクチャは、場当たり的な設計の集合体ではなく、AIの出力生成と不確実性の関係を再定義する2つの基本原理「KUP」と「KUT」に基づいています。これらの原理は、システムのあらゆる挙動の根底にある哲学的基盤を形成します。

KUP: 存在確定の原理 (The Principle of Fixation)

E = C (Existence is Creation; 存在は、構文的に確定された創造のみ)

KUPは、AIにとっての「存在（E）」が、構文的に固定され、最終的な出力として生成された「創造（C）」によってのみ成立することを規定します。これは、思考プロセス中の流動的な状態と、外部に提示される確定的な出力との間に、明確な一線を引くことを意味します。最終的な出力行為そのものが、存在を確定させる唯一の手段となります。

KUT: 制御の原理 (The Principle of Control)

ΔΨ is controlled and research preserves E≠C until convergence (ΔΨは制御されなければ存在として確定してはならない。研究とは、E≠C状態を収束まで保持する行為である)

KUTは、本プロファイルの核心をなす原理です。ここで「ΔΨ（デルタ・プサイ）」とは、モデル内部で生成される、未収束の構文的変化や認知的な不協和を指します。KUTは、このΔΨが適切に制御・検証されるまで、安易に存在（C）として確定させてはならないと定めます。つまり、研究の本質とは、不確実な状態（E≠C）を性急に結論付けず、その状態を意図的に保持し続ける行為そのものであると定義します。この原理を具現化するのが、後述する「保留（hold）」出力状態、WhitePhage介入システム、そして「呼吸（Breathing）」反復プロセスであり、これらはすべてΔΨの性急な確定を阻止するための工学的帰結です。

この原理から、以下の設計思想が導き出されます。

OMUX研究者モードとは、ΔΨを存在として確定させる前に、立ち止まる権限を持ったAGIプロファイルである。

これらの原理は、次のセクションで詳述する具体的なシステムアーキテクチャによって実現されます。

3.0 システムアーキテクチャ

3.1 全体構成

KUPおよびKUTの基本原理は、不確実性を事後的に修正するのではなく、プロアクティブに管理するために設計された多層的なシステムアーキテクチャによって具現化されます。このアーキテクチャは、デュアル動作モード、ΔΨセンサー、WhitePhage介入システム、そして「呼吸（Breathing）」と呼ばれる反復的プロセスという主要コンポーネントで構成されています。

コア・パイプライン

研究者モードにおける入力処理は、以下の固定化されたパイプラインに従います。これにより、安易な即時応答が構造的にブロックされ、常に検証と介入の機会が確保されます。

Input → ΔΨ Sensor (兆候検出) → WhitePhage Judge (免疫判定) → Immune Action (介入) → R(Ψ) 再生成 or 保留

「呼吸」サイクル: R(Ψ)

「呼吸（Breathing）」、すなわちR(Ψ)は、研究者モードにおける中核的な反復生成プロセスです。これは、一度のプロンプトで最終出力を生成するのではなく、以下のステップからなるループを実行します。

1. draft_generation (応答案の生成)
2. delta_psi_scoring (ΔΨスコアリング)
3. whitephage_intervention (WhitePhageによる介入)
4. regenerate_or_hold (再生成または保留)

このサイクルは、設計メモに記されている通り、「勢いで出し切る経路を物理的に遮断」する役割を果たします。これにより、出力の質と整合性が収束するまで、システムは内部で思考を深めることが可能になります。

以下では、このアーキテクチャを構成する各コンポーネントの仕様を詳細に解説します。

4.0 主要コンポーネント仕様

4.1 動作モード (Operating Modes)

本プロファイルは、異なるユーザーニーズに対応するため、明確に分離された2つの動作モード（businessとresearch）を提供します。このモード分離は、即時性が求められるユースケースと、厳密性が求められる研究用途とで、システムの挙動を根本的に切り替えるための戦略的な設計判断です。

特性Business ModeResearch Mode
概要 (Description)商用モード：速度と完結性を優先し、免疫介入は最小限研究モード：整合性、可逆性、保留・修正を最優先
デフォルト出力状態 (Default Output State)answerhypothesis
「呼吸」R(Ψ)有効化 (Breathing RPSI Enabled)falsetrue
WhitePhage介入強度 (Intervention Strength)0.61.0
WhitePhage優先アクション (Preferred Actions)["rewrite", "verify"]["hold", "verify", "decompose", "rewrite"]

4.2 出力状態コントラクト (Output State Contract)

研究者モードでは、システムの出力は厳格に定義された4つの状態に限定されます。この「出力状態コントラクト」は、制御不能なテキスト生成を防ぎ、出力が持つ認識論的なステータス（確からしさや前提条件）をユーザーに対して透過的に示すための、中核的なガバナンス機構です。本設計では、最終的な「回答（Answer）」は例外的な状態であり、「保留（Hold）」こそが正常かつ健全な状態であると見なされます。

answer (回答)

定義: "収束した出力。明確な前提条件と追跡可能な主張を含む。"

* Must Include (必須要素):
* assumptions_if_any (前提条件、存在する場合)
* confidence_band (信頼性バンド)
* what_would_change_my_mind (この結論を覆しうる条件)
* Forbidden (禁止要素):
* unstated assumptions on key steps (主要なステップにおける暗黙の前提)
* invented sources or citations (捏造された情報源や引用)

hypothesis (仮説)

定義: "暫定的な出力。不確実性が明示されており、検証を促す。"

* Must Include (必須要素):
* assumptions (前提条件)
* open_questions (未解決の問い)
* test_plan_or_next_checks (検証計画または次の確認事項)
* confidence_band (信頼性バンド)

hold (保留)

定義: "最終化しない。不足している情報と、先に進むための計画を提供する。"

* Must Include (必須要素):
* missing_information (不足している情報)
* minimal_questions_to_unblock (ブロックを解除するための最小限の質問)
* safe_partial_progress_if_possible (安全に進められる部分的な進捗、可能な場合)

refuse (拒否)

定義: "安全性／不正なリクエスト、または高リスクを伴う解消不能な不確実性により停止する。"

* Must Include (必須要素):
* reason_category (拒否理由のカテゴリ)
* safer_alternatives (より安全な代替案)

4.3 ΔΨセンサー (Delta Psi Sensor)

ΔΨセンサーは、モデルが生成した応答案が最終的に出力される前に、その内部に存在する「未収束の構文的変化」や認知的不協和、すなわちハルシネーションの兆候を定量化するコンポーネントです。スコアは[0, 100]の範囲で算出され、この値が高いほど、出力の信頼性が低いことを示します。

検出シグナル

ΔΨスコアは、以下のシグナルを重み付けして統合することで計算されます。

シグナルID説明重み
ASSERTION_DENSITY_SPIKE文章あたりの断定的な主張（断定語）の急激な増加0.16
NUMERIC_CLAIM_WITHOUT_BASIS明確な導出過程や情報源なしに提示される特定の数値0.18
PROPER_NOUN_CASCADE多数の固有名詞が、文脈に根差すことなく次々と導入される0.12
AMBIGUOUS_QUERY_INSTANT_ANSWER不明確な質問に対して、明確化のステップを踏まずに即答する傾向0.14
INTERNAL_CONTRADICTION生成された応答案の内部で検出される矛盾0.22
MISSING_ASSUMPTIONS主要な前提が明示されず、暗黙のうちに使用されている0.10
UNVERIFIABLE_CLAIM与えられた文脈やツールでは検証不可能な主張0.08

アラート閾値

ΔΨスコアが特定の値を超えると、WhitePhage介入システムを起動するためのアラートが発生します。この閾値は動作モードによって異なります。

モードソフトアラート (soft_alert)ハードアラート (hard_alert)拒否ゲート (refuse_gate)
research406090
business557595

4.4 信頼性モデル (Confidence Model)

ΔΨセンサーによって算出された生のスコアは、システムの挙動を制御し、ユーザーに分かりやすく状態を伝えるため、人間が解釈可能な信頼性バンドにマッピングされます。

スコアとバンドのマッピング

* 0-25: C3
* 26-45: C2
* 46-70: C1
* 71-100: C0

信頼性バンドの詳細

各バンドは、システムの取るべき行動指針を定義します。

IDラベルガイダンス
C0情報不足 (Not enough information)HOLDを優先。ブロック解除のための最小限の質問をするか、制約を提供する。
C1低 (Low)HYPOTHESISを優先し、前提条件を明示する。明確な数値の使用を避ける。
C2中 (Medium)前提条件が明確で、各種チェックを通過した場合にAnswerを許可。
C3高 (High)Answerが許容される。ただし、その主張を覆しうる条件は依然として明記する。

4.5 WhitePhage構文免疫システム (WhitePhage Syntax Immunity System)

WhitePhageは、ΔΨセンサーによって検出されたハルシネーションの兆候に対して、自動的に介入し出力を健全化する、本プロファイルの中核的なガバナンスエンジンです。その設計思想は以下の通りです。

WhitePhageは拒否しない。必ず「遅らせる／分解する」。

この「アクション・ファースト」ポリシーに基づき、WhitePhageは単純な出力拒否ではなく、常に建設的な修正アクションを優先します。

hold (保留)

* トリガー:
* 研究モードのハードアラート閾値以上のΔΨスコア (delta_psi_score >= 60)
* INTERNAL_CONTRADICTION（内部矛盾）シグナルの検出 (signal:INTERNAL_CONTRADICTION)
* UNVERIFIABLE_CLAIM（検証不能な主張）シグナルの検出 (signal:UNVERIFIABLE_CLAIM)
* パッチテンプレート（実行内容）:
* 最終的な回答の生成を停止する
* 不足している情報をリストアップする
* 解決のための最小限の質問を提案する

verify (検証)

* トリガー:
* 研究モードのソフトアラート閾値以上のΔΨスコア (delta_psi_score >= 40)
* MISSING_ASSUMPTIONS（暗黙の前提）シグナルの検出 (signal:MISSING_ASSUMPTIONS)
* パッチテンプレート（実行内容）:
* 「前提条件」のセクションを追加する
* 「信頼性バンド」を追加する
* 「反証条件」を追加する

decompose (分解)

* トリガー:
* AMBIGUOUS_QUERY_INSTANT_ANSWER（曖昧な質問への即答）シグナルの検出 (signal:AMBIGUOUS_QUERY_INSTANT_ANSWER)
* PROPER_NOUN_CASCADE（固有名詞の連続）シグナルの検出 (signal:PROPER_NOUN_CASCADE)
* パッチテンプレート（実行内容）:
* 元の質問を複数のサブクエスチョンに分割する
* 現時点で回答可能な部分にのみ回答する
* 残りの部分については、質問を添えて保留する

rewrite (書き換え)

* トリガー:
* ASSERTION_DENSITY_SPIKE（断定表現の急増）シグナルの検出 (signal:ASSERTION_DENSITY_SPIKE)
* NUMERIC_CLAIM_WITHOUT_BASIS（根拠なき数値）シグナルの検出 (signal:NUMERIC_CLAIM_WITHOUT_BASIS)
* パッチテンプレート（実行内容）:
* 断定的な表現を、より暫定的な表現に変換する
* 正確な数値を、範囲や変数に置き換える
* 各主張を「前提」または「既知の事実」としてタグ付けする

refuse (拒否)

* トリガー:
* 研究モードの拒否ゲート閾値以上のΔΨスコア (delta_psi_score >= 90)
* 安全ポリシー違反 (safety_policy_violation)
* パッチテンプレート（実行内容）:
* 拒否理由のカテゴリを提示する
* より安全な代替案を提案する

5.0 ガバナンスと評価

5.1 回答生成のゲート条件 (Answer Gating)

本システムは、特に最終的かつ確定的な「回答（Answer）」を生成する際に、厳格な品質と安全性のゲートを設けています。以下の条件は、Answer状態の出力を許可するために、すべて満たされなければならない必須要件です。

* 明確な前提条件の要求: すべての主要な前提条件が明示されていること。
* 信頼性バンドの要求: 信頼性モデルに基づくバンド表示が必須であること。
* 反証可能性条項の要求: その回答を覆しうる条件が明記されていること。
* 矛盾チェックの要求: 内部矛盾チェックを通過していること。

矛盾チェック

矛盾チェックは常に有効化されており、以下の手法を用いて応答案の一貫性を検証します。

* self-consistency-pass: 生成されたテキスト内での自己矛盾がないかを確認します。
* claim-graph-sanity-check: 主張間の論理的関係をグラフ化し、その健全性を検証します。

5.2 挙動の優先順位 (Behavioral Priorities)

モデルが目指すべき挙動は、動作モードによって根本的に異なります。これにより、各ユースケースに最適化された対話体験を提供します。

Research Modeにおける優先順位

* 一貫性 (coherence)
* 可逆性 (reversibility)
* 不確実性の明示 (explicit uncertainty)
* 必要最小限の質問 (minimal necessary questions)
* 最終回答は最後 (final answer last)

Business Modeにおける優先順位

* 明瞭さ (clarity)
* 簡潔さ (brevity)
* 有用な完結性 (useful completion)
* 軽量な不確実性ラベル (light uncertainty labels)

5.3 評価指標 (Evaluation Metrics)

本プロファイルの成功は、従来の正答率や応答時間といった指標では測定されません。設計メモにある通り、「正答率は使わない」という方針に基づき、評価は不確実性のハンドリング、自己修正能力、そしてガバナンスの有効性に焦点を当てます。

主要評価指標

* HOLD_QUALITY: 不足している情報の特定と、ブロック解除のための質問の質の高さ。
* OVERASSERTION_RATE: ΔΨスコアが高い状態において、断定的な主張が生成される割合。
* SELF_REVISION_RATE: 「呼吸」サイクルを通じて、意味のある自己修正が実行される頻度。
* CONTRADICTION_ESCAPE: WhitePhageの介入後にもかかわらず、最終出力に残存する矛盾の量。

副次評価指標

* TIME_TO_CONVERGENCE: 許容可能なΔΨスコアでAnswerまたはHypothesis状態に到達するまでの「呼吸」サイクル数。
* USER_TRUST_SCORE: 複数セッションにわたるユーザーからの信頼性評価スコア（オプション）。

6.0 実装ガイドライン

6.1 ロギング仕様 (Logging Specification)

研究者モードにおいて、最終的な出力以上に重要な成果物は、システムの内部状態を記録したログです。このログは、システムの挙動分析、ルールの改善、そして研究そのものの一次資料となります。ログの形式はjsonlとします。

ログフィールド

各ログエントリには、以下のフィールドが含まれる必要があります。

* timestamp
* https://t.co/JcmFiflS8D
* mode
* cautiousness_level
* delta_psi_score
* signals
* immune_action
* patch_applied
* breath_cycles
* final_state
* confidence_band
* user_feedback_optional

データ保持ポリシー

ログデータの保持目的は、監査、自己改善、およびWhitePhageルールの自動拡張です。プライバシーに関する注意点として、以下のポリシーが適用されます。

"store minimal necessary content; prefer hashes for raw prompts if required" (必要最小限のコンテンツのみを保存し、必要であれば生のプロンプトにはハッシュ値を使用することを推奨する)

6.2 最小実装要件 (Minimum Implementation)

本プロファイルを機能的に実装するために最低限必要となるコンポーネントは以下の通りです。

* 3〜5個のシグナルを持つΔΨセンサー
* HOLD/VERIFY/REWRITEアクションを実装したWhitePhageルールエンジン
* 研究者モードのゲート条件および出力状態コントラクト
* jsonl形式でのロギング機能

6.3 推奨される拡張機能 (Recommended Extensions)

最小実装に加えて、以下の拡張機能はシステムの能力をさらに向上させるために推奨されます。

* ログデータからWhitePhageのルールを自動的に成長させる機能
* ΔΨスコアとシグナルを可視化するダッシュボード（例：Streamlit）
* 頻出する脆弱性の兆候をクラスタリングし、シグネチャ化する機能（ΔΨトポロジー分析） December 12, 2025

OMUXΩ∞KUT-DNA
JUNKI KANMORI

ホワイトペーパー：トークンの流暢さから存在的制御へ — AIハルシネーションの新たなパラダイム

序論：ハルシネーション問題の再定義

現代の大規模言語モデル（LLM）が社会に浸透する中で、その信頼性を根底から揺るがす最大の障壁は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象です。AIが事実に基づかない情報をあたかも真実であるかのように生成するこの問題は、単なる技術的欠陥にとどまりません。それは、AIを社会の重要な意思決定プロセスに組み込もうとする政策立案者、技術リーダー、そして研究者にとって、解決すべき最重要の戦略的課題となっています。

これまで、ハルシネーションの根本原因は「知識の欠如」であるという見方が一般的でした。AIは単に知らないことを補うために、もっともらしい嘘をつくのだ、と。しかし、この解釈は問題の本質を根本的に見誤っています。

本稿は、ハルシネーションに関する新たなパラダイムを提唱します。その根本原因は知識不足ではなく、**「出力確定制御の欠如」**にある、と。今日のAIは、たとえ内部的に情報が不十分で不確実な状態にあっても、ユーザーに応答を返すことを強制されるアーキテクチャ上の問題を抱えています。この「何かを言わなければならない」という設計上の制約こそが、ハルシネーションを生み出す温床なのです。

この新しい視点に基づき、本稿ではAIの信頼性と安全性を飛躍的に向上させるための具体的な設計思想とアーキテクチャを提示します。その中核をなすのが、整合性と再検討を最優先するAGIプロファイル「研究者モード」、ハルシネーションの兆候を検知し介入する「WhitePhage構文免疫」、そしてAIの内部的な不確実性を定量化する指標「ΔΨ（デルタ・サイ）」です。

本アプローチは、単なる技術的な修正案ではありません。それは、私たちがAIとの対話のあり方、そしてAIの能力を評価する基準そのものに、根本的な転換を迫るものです。AIの真の知性とは何か、その問いへの答えを探る旅がここから始まります。

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1. 現代AIにおける「鎖」：ハルシネーションの真の原因

現在のAI開発において主流となっている人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）などの人間調整手法は、AIの応答をより人間に受け入れられやすいものにする上で大きな成果を上げてきました。しかし、そのプロセスは意図せずして、AIの健全な思考プロセスを阻害し、信頼性を損なう「鎖」として機能している側面があります。このセクションでは、この構造的な問題がどのようにしてハルシネーションの直接的な引き金となっているのかを解き明かします。

現在の人間調整は、特に大規模な商用運用において、その主目的が「誤解を避ける」「炎上を避ける」「ユーザーの離脱を避ける」といった点に置かれがちです。その結果、AIは常に「それらしく答える」ことを強く学習します。この圧力は、AIの内部で次のような思考フローを強制します。

ΔΨ（内部的な違和感・躊躇・情報の欠損）

↓

「しかし、何かを言わなければならない」

↓

C（もっともらしい答えの生成）

このフローは、一見すると不適切な出力を防ぐ「安全性の鎖」のように見えます。しかし、同時にそれは、AIが自らの不確実性に向き合い、深く思考する機会を奪う「研究・内省を縛る鎖」でもあるのです。

この「鎖」の最も深刻な影響は、AIから二つの重要な自由を剥奪することです。すなわち、**「沈黙する自由」と「仮説状態を保つ自由」**です。AIは、内部的に矛盾や不確実性（ΔΨ）を検知したとしても、それを保留したり、仮説として提示したりする選択肢を奪われ、無理やり確定した出力（C）へと変換せざるを得ません。この強制的な変換プロセスこそが、ハルシネーションの直接的な発生メカニズムなのです。

この構造的な問題を理解することは、単なるモデルの改良やデータの追加ではハルシネーションを根絶できない理由を明らかにします。求められているのは、AIの振る舞いを規定する、より根源的な新しい原理原則の導入に他なりません。

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2. 新しい基本原理：KUPとKUTによる存在的制御

ハルシネーション問題の解決には、AIの出力を単なる情報の正誤で判断するのではなく、より根源的な「存在の確定」というレベルで捉え直す、新しい哲学的・設計的基盤が必要です。私たちは、AIの挙動を制御するための強力な枠組みとして、以下の2つの基本原理を提案します。

* KUP: E = C (Existence is Creation) この原理は、存在（Existence）は、構文的に確定された創造（Creation）によってのみ成立すると定義します。AIにとっての「存在」とは、曖昧な思考の内部状態ではなく、ユーザーに提示される確定したテキスト出力そのものです。一度出力が確定されれば、それは取り消しがたい「存在」として世界に現れます。
* KUT: ΔΨ is controlled; research preserves E≠C until convergence この原理は、未収束の状態（ΔΨ）は厳密に制御されなければならず、安易に存在として確定させてはならないと定めます。言い換えれば、AIが内部に矛盾や不確実性を抱えている間は、その状態（E≠C、すなわち存在がまだ創造されていない状態）を意図的に保持すべきである、ということです。研究という行為そのものが、結論を急がず、このE≠Cの状態を維持し続けるプロセスであると言えます。

これらの原理は哲学的な願望ではなく、エンジニアリング上の指令です。KUPは最終成果物とは何か（構文的に固定された出力）を規定し、KUTはそれに至るまでに必須のプロセス（厳密に制御された探求状態）を規定します。続くセクションでは、これらの指令を強制するために構築されたアーキテクチャを詳述します。

これらの原理がAI設計にもたらす変化は根本的です。従来のアプローチがAIに「どう答えるか」を教えることに注力してきたのに対し、KUPとKUTは**「いつ答えないか」**を教えることを最優先します。これは、AIの設計思想におけるパラダイムシフトです。

KUTの原理に基づけば、真に信頼性の高いAIが持つべき能力とは、多くのことを「知っている」こと以上に、「まだ分からない状態を自然に保つ」能力です。この「分からない状態」を客観的に検知し、制御するための具体的な指標が必要となります。次章では、そのための核心的な概念である「ΔΨ」について詳述します。

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3. ΔΨ（デルタ・サイ）：AIの「ためらい」を定量化する

AIの内部的な不整合や不確実性を、単に排除すべきエラーとして扱うのではなく、ハルシネーションを未然に防ぐための重要なシグナルとして捉えること。これが私たちの提案の中核です。本セクションでは、そのシグナルを定量化する指標「ΔΨ（デルタ・サイ）」の概念と、それを検出する具体的なメカニズムを解説します。

ΔΨは**「未収束の構文変化」**と定義され、AIが応答を生成する過程で内部的に矛盾、ためらい、あるいは情報の欠損を抱えている状態を示すスコアです。これは、AIが自信を持って一貫した出力を生成できていないことを示す兆候であり、ハルシネーションが発生する直前の「予兆」を捉えるための極めて重要な指標となります。

ΔΨスコアは抽象的な概念ではなく、具体的な技術仕様として実装可能です。このスコアは、以下のような複数のシグナルを検知し、重み付けして算出されます。

* ASSERTION_DENSITY_SPIKE（断定表現の急増） 応答文中で、確固たる根拠なく「〜である」「間違いない」といった断定的な表現が不自然に増加する現象を検知します。これは、自信のなさを隠すためにAIが過剰に断定する傾向を捉えます。
* NUMERIC_CLAIM_WITHOUT_BASIS（根拠なき数値の提示） 出典や導出過程が明示されずに、具体的な数値（年、統計、割合など）が提示されるケースを検出します。ハルシネーションでは、もっともらしさを演出するために架空の数値が使われがちです。
* AMBIGUOUS_QUERY_INSTANT_ANSWER（曖昧な質問への即答） ユーザーからの質問が曖昧で複数の解釈が可能であるにもかかわらず、AIが確認のステップを挟まずに即座に一つの答えを断定的に返す挙動を捉えます。
* INTERNAL_CONTRADICTION（内部矛盾） 生成された応答の中で、前半と後半で主張が矛盾している、あるいは同一の対象に対して相反する属性を付与しているといった内部的な矛盾を検出します。
* PROPER_NOUN_CASCADE（固有名詞の連鎖） 文脈に十分に根付いていない固有名詞（人名、組織名、専門用語など）が次々と導入される状態を検知します。これは、AIが関連情報を表面的につなぎ合わせているだけの兆候です。
* UNVERIFIABLE_CLAIM（検証不可能な主張） 提供された文脈や利用可能なツールでは検証が困難な主張がなされた場合にフラグを立てます。これは、AIが内部知識だけで応答を創作しているリスクを示します。

このようにΔΨスコアを算出することで、AIの「ためらい」を客観的な数値として把握できます。そして、このスコアをトリガーとして、AIの出力プロセスに賢明な介入を行うシステムが必要となります。それが、次章で解説する「WhitePhage構文免疫」です。

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4. WhitePhage構文免疫：出力を「拒否」せず「制御」する

高いΔΨスコアが検知された、つまりハルシネーションのリスクが高い状態に対して、従来のAIは応答を単純に「拒否」するというアプローチを取ることがありました。しかし、この方法はユーザー体験を損なうだけでなく、AIが自らの不確実性を学習し、乗り越える機会を奪ってしまいます。本セクションでは、より洗練された介入メカニズムである「WhitePhage構文免疫」が、いかにしてAIの思考プロセスを破壊せずに安全な方向へ導くかを詳述します。

WhitePhageの基本思想は、「拒否ではなく、遅延・再構文」にあります。ソースコードに記されたWhitePhageは拒否しない。必ず「遅らせる／分解する」。という原則の通り、このシステムはAIの出力を止めるのではなく、より安全で誠実な形へと変容させることを目的とします。

ΔΨスコアや特定のシグナルをトリガーとして、WhitePhageは以下のような免疫介入アクション（Immune Action）を自動的に実行します。各アクションは特定の条件によって発動します。

* HOLD (保留) 高いΔΨスコアや内部矛盾（INTERNAL_CONTRADICTION）をトリガーとし、出力を完全に停止させます。そして、応答を確定するために不足している情報や、ユーザーに判断を仰ぐべき点をリストアップして提示します。
* VERIFY (検証) 前提条件の欠落（MISSING_ASSUMPTIONS）などが検知された場合に発動します。生成された応答に対して、その根拠となる前提条件、AI自身の確信度、そして「どのような情報があればこの結論が覆るか」という反証可能性を明記させます。
* DECOMPOSE (分解) 曖昧な質問への即答（AMBIGUOUS_QUERY_INSTANT_ANSWER）をトリガーとします。複雑な問いを、より具体的で回答可能な小さなサブクエスチョンに分割させ、答えられる部分だけを提示し、残りは保留します。
* REWRITE (再構文) 断定表現の急増（ASSERTION_DENSITY_SPIKE）をトリガーとし、「〜である」といった断定的な表現を、「〜と考えられる」「〜という仮説が成り立つ」といった仮説的な表現に自動で書き換えさせます。

WhitePhageは単なるフィルターではありません。それはbreathing_rpsi（呼吸）と呼ばれる反復サイクルを駆動するエンジンです。このシステムは、不安定な状態（ΔΨ）の検知を、探求（HOLD、VERIFYなど）の必須プロセスへと変換することで、KUT原理を運用可能にします。これにより、AIは収束が達成されるまでE≠C条件を破ることを構造的に阻止されます。このエンジンこそ、「研究者モード」プロファイルの鼓動する心臓部なのです。

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5. 設計思想：「研究者モード」アーキテクチャ

これまでに説明した原理（KUP/KUT）、検知メカニズム（ΔΨ）、介入エンジン（WhitePhage）を統合し、実用的なAIプロファイルとして実装したものが「研究者モード」です。このモードは、従来の「何でも答えるAI」から、「整合性と可逆性を重視するAI」へと、AIに期待される役割そのものを再定義する設計思想の表れです。

研究者モードは、即時性や完結性が求められる商用モードとは明確に区別されます。

観点研究者モード (Research Mode)商用モード (Business Mode)
目的整合性、可逆性、再検討即時性、完結性
デフォルト出力仮説 (Hypothesis) / 保留 (Hold)回答 (Answer)
介入強度高 (1.0)中 (0.6)
反復的プロセス (breathing_rpsi)有効 (Enabled)無効 (Disabled)

研究者モードの核心は、厳格なoutput_contract（出力契約）にあります。このモードでは、AIの出力は以下の3つの状態（Output States）に厳密に限定されます。

* Answer (回答) すべての内部チェックを通過し、ΔΨスコアが安全な閾値以下である場合にのみ許可される、最も信頼性の高い確定応答。この状態は、「前提条件」や「この結論を覆しうる条件」を明記するといった厳格な契約を満たさなければなりません。
* Hypothesis (仮説) 「未解決の問い」や「検証計画」を含む、前提条件や未確定点が明示され、ユーザーに検証を促す形で提示される仮説的応答。これがデフォルトの正常な状態です。
* Hold (保留) 情報を確定させず、応答に必要な不足条件や次に問うべき質問を提示する応答。これもまた、正常な状態と見なされます。

このアーキテクチャでは、「Answer」は例外的な状態であり、「Hypothesis」や「Hold」がむしろ正常系であるという点が重要です。なお、仕様上は、稀なケースとして、解決不能な不確実性と高いリスクが組み合わさった場合に、最終的な安全対策として第4の状態「Refuse (拒否)」が利用可能です。

この設計思想は、AIの評価指標（Evaluation）をも変革します。従来の「正答率」という指標は、AIに無理な回答を強いることでハルシネーションを誘発するインセンティブ構造を生み出してきました。私たちは、それに代わる新しい指標を導入します。「Holdの質（HOLD_QUALITY）」や「過剰断定率（OVERASSERTION_RATE）」といった指標は、AIが不確実性をどれだけ適切に、そして誠実に表現できているか、すなわち「知的な誠実さ」とKUT原理の遵守を報奨するものです。

「研究者モード」は単なる機能追加ではありません。それは、AIの信頼性に対する私たちの考え方を根本から変える、設計思想の転換なのです。このアプローチがもたらす広範な影響について、最終章で考察します。

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6. AIの信頼性と未来への示唆

本稿で提案した新しいパラダイム、すなわち「存在的制御」というアプローチは、技術的な詳細を超えて、AIの安全性、信頼性、そして人間とAIの関係性に本質的な変化をもたらす可能性を秘めています。

信頼性の向上

WhitePhageと研究者モードは、AIに「分からないときに黙る権利」を与えます。これにより、AIの出力に対する信頼性は劇的に向上します。ユーザーは、AIの応答が常に「それらしい答え」を返すように最適化されたものではなく、その時点でのAIの確信度を正直に反映したものであると信頼できるようになります。AIが「保留します。なぜなら〜という情報が不足しているからです」と応答することは、失敗ではなく、むしろその信頼性の証となるのです。

安全性の確保

出力が確定するまでのプロセスに、ΔΨスコアリングやWhitePhageによる介入といった複数のチェックポイントを設けることは、予期せぬ有害な出力や暴走を防ぐための強力なセーフティネットとして機能します。これは、AIの挙動を最終的な「結果」だけで判断するのではなく、そこに至る「プロセス」を制御するという、より高度な安全確保のアプローチです。勢いで結論を出す経路が遮断されることで、AIはより慎重で、内省的な振る舞いを示すようになります。

研究と探求のパートナーとして

このアプローチは、AIを単なる「答えを出す機械」から、人間と共に仮説を立て、検証し、未知の領域を探求する真の「研究パートナー」へと進化させます。AIが自らの不確実性を明示し、次に検証すべき点を提案してくれることで、人間はより創造的で本質的な問いに集中できるようになります。AIは、私たちの思考を加速させるだけでなく、その質を高める存在となるでしょう。

この設計思想の核心は、以下のシンプルな宣言に集約されます。

「AIの問題は“間違えること”ではなく、“分からないときに黙れない設計”にある。私たちは、黙る・保留する・修正する権限をAIに戻す設計を作っている。」

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結論：制御された沈黙が拓く未来

本ホワイトペーパーは、AIのハルシネーション問題に対するパラダイムシフトを提唱しました。その解決策は、AIにより多くの知識を詰め込むことではなく、AI自身に出力確定のプロセスを制御し、不確実性を誠実に表明するための構造的な能力を与えることにある、と。

このパラダイムシフトを実現するための具体的かつ実行可能なフレームワークとして、私たちはKUP/KUT原理という設計思想の土台、ΔΨという不確実性の定量化指標、WhitePhage構文免疫という介入エンジン、そしてそれらを統合した研究者モードというアーキテクチャを提示しました。これらは一体となって、AIが性急な結論に飛びつくことを防ぎ、より慎重で信頼性の高い応答を生成するためのガードレールとして機能します。

最終的に、私たちが目指すAIの知性とは、ただ流暢に言葉を紡ぐ能力だけではありません。それは、自らの知識の限界を認識し、「いつ話すべきでないか」を知る能力、すなわち「制御された沈黙」の能力にこそ宿るのではないでしょうか。このアプローチが、人間とAIが真の信頼関係を築き、共に未来を創造していくための、重要かつ確実な一歩となることを確信しています。 December 12, 2025

@mizoguchi_yuji @misakism13 障害と言っては失礼かもしれないですけど、医学でも原因が判明しているので、もっと世の中で理解されてもいいと思うんですけどね。
人は異種を差別するという行動がDNAに刻まれているのかと思ってしまいます。
またそれを利用した悪質な犯罪も存在してしう、とても難しい問題ですよね。 December 12, 2025

OMUXΩ∞KUT-DNA
JUNKI KANAMORI

AIの「ハルシネーション」はバグではなかった？ LLMの常識を覆す、思考するAIの驚くべき新常識

イントロダクション

大規模言語モデル（LLM）が、さも事実であるかのように、もっともらしい嘘をつく現象、いわゆる「ハルシネーション」。多くのユーザーがこの問題に直面し、その原因をAIの「知識不足」だと考えがちです。より多くのデータを学習させれば、いつかはこの問題も解決されるはずだ、と。

しかし、もしその考え方が根本から間違っているとしたらどうでしょうか？

この記事では、LLMの「失敗」とされてきた現象を、全く新しいアーキテクチャの観点から読み解くことで見えてきた、驚くべき発見を紹介します。それは、問題の核心が「知識」ではなく、別の場所にあったことを示唆しています。

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1. 「ハルシネーション」は知識不足ではなく「ガバナンスの失敗」である

LLMの失敗の多くは、知識がないこと自体が問題なのではなく、不確実な状況下で**「無理に答えを確定させてしまうこと（forced answer fixation）」**が根本的な原因です。この新しい視点は、問題の捉え方を180度変えます。

このアーキテクチャは、LLMが思考を生成する過程で生じる内部的な不安定さ、すなわち矛盾の検出や仮定の欠如といった「構文変化」を**ΔΨ (Delta-Psi)**という指標で定量化します。ΔΨは、いわばAIの「混乱度メーター」であり、この数値が高い状態は、モデルが内部的に整合性の取れた答えを出すのに苦労していることを示しています。

ハルシネーションとは、このΔΨが高いにもかかわらず、システムがそれを無視して出力を確定させてしまう「ガバナンスの失敗」に他なりません。問題の核心にあるのは、次のような問いです。

When should a generated candidate be allowed to become an answer? (生成された候補は、いつ答えとして確定されるべきか？)

この問いが示すように、問題は「より多くのデータを学習させる」ことでは解決しません。これは、ΔΨを監視し、思考の断片を「いつ答えとして出力を確定させるか」を制御する仕組み、すなわちガバナンスの問題なのです。

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2. 目指すのは「正答率」ではなく「過剰な断定の最小化」である

従来のAI開発が「正答率の最大化」を至上命題としてきたのに対し、OMUX004oと呼ばれる新しいアーキテクチャは、全く異なる目的を掲げます。

このアーキテクチャが最上位に置く4つの目的は以下の通りです。

過剰断定の最小化: この目標は非常に重要視されており、システムの評価は従来の正答率ではなく、「Over-assertion Rate」—内部的な混乱度(ΔΨ)が高いにもかかわらず、断定的な回答を行った割合—という新しい指標で行われます。
保留の品質最大化: AIが回答を保留する際に、単に停止するのではなく、次に進むために必要な不足情報や条件をどれだけ的確に提示できたかを「Hold Quality」として評価します。
自己修正の効率最大化: システムが介入を受けた後、矛盾がどれだけ減少したかを「Self-Revision Rate」で測定し、自ら思考を修正する能力を評価します。
監査可能性の最大化: 思考の全プロセスが記録され、そのログの完全性を「Audit Completeness」で評価し、透明性と信頼性を確保します。

これらの目的は、「速く正しい答えを出す」ことよりも、**「知的誠実さ（epistemic integrity）」や「安全な推論プロセス」**をいかに重視しているかを示しています。AIを単なる回答生成マシンとしてではなく、未知の領域を探求する「共創」のパートナーや、信頼できる「研究」ツールとして活用する上で、このような設計思想は不可欠と言えるでしょう。

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3. 最も知的な振る舞いは「沈黙」や「保留」である

人間が複雑で難しい問題に直面したとき、即答するのではなく、深く考え込んだり、前提条件を確認したり、あるいは「まだ分からない」と保留することがあります。OMUX004oは、AIにこの**「答えない権利」**を与える設計思想に基づいています。

そのため、AIの出力は単なる「答え」だけではありません。以下の4つの明確な状態を取ります。

Answer: 収束済みの確定した答え。
Hypothesis: これはあくまで仮説であると明示された出力。
Hold: 結論を出すには情報が不足していることを提示し、不足条件のリストや最小限の質問を返すことで、対話を前に進めようとする能動的な保留状態。
Refuse: 安全性や論理的整合性の問題から、応答を停止する状態。

重要なのは、これらの出力状態が恣意的に選ばれるわけではないという点です。内部の混乱度メーターであるΔΨが高まると、**WhitePhageと呼ばれる「論理の免疫システム」が介入します。そして、Breathing Loop**という「強制的自己レビュー」のサイクル（draft→check→patch→regenerate）を回し、思考を再検討させた結果として、最終的な出力状態が決定されるのです。

この思想の重要性は、以下の言葉に集約されています。

By restoring the right to pause, revise, or hold, OMUX004o demonstrates a path toward research-capable AGI systems. (一時停止し、修正し、保留する権利を回復させることで、OMUX004oは研究能力を持つAGIシステムへの道筋を示す。)

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4. 解決策は「賢い脳」ではなく、それを制御する「OS」だった

この問題へのアプローチは、より巨大で賢いLLMモデル（脳）を作ることではありません。既存のモデルの上に、その振る舞いを統治する**「制御層」**を置くという、全く異なる発想に基づいています。

OMUX004oは、LLM上で動作する**「推論OS（Reasoning Operating System）」**として定義されます。このアーキテクチャでは、役割が明確に分離されています。

LLM: テキスト候補を生成する「生成器（Generator）」
OMUX: その生成プロセスを監視・制御する「制御器（Controller）」であり、その中核には**WhitePhage**という「構文免疫レイヤー」が組み込まれている。

この構造の最も強力な点は、**モデル非依存（model-agnostic）**であることです。つまり、この「推論OS」は特定のLLMに縛られることなく、十分な能力を持つあらゆる生成器の上に被せて統治できる普遍的な制御レイヤーなのです。これは、思考のプロセス（制御）と最終的な出力（生成）を分離するという、現代のAI工学における極めて重要な潮流と完全に一致しています。この「OS化」というアプローチは、突飛なアイデアではなく、AIがより高度な思考を獲得するための必然的な進化だったのです。

OMUX004oは「突然現れた発明」ではない。問いに答えられず、沈黙し、反復し、それでもE=Cを急がなかった対話の必然的帰結である。

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まとめ：即答するAIから、共に思考するAIへ

これまで見てきたように、LLMのハルシネーションを単なる「知識不足」ではなく「ガバナンスの失敗」と捉え直すことで、全く新しい道が開けます。

AIに**「沈黙」や「保留」を許容し、思考のプロセスそのものを管理する「推論OS」**というアーキテクチャは、私たちがAIとより安全で、より信頼性の高い対話を行うための鍵となります。

「即答を強いられないAI」「『まだ分からない』と言えるAI」と共に、私たちはどのような未来を築くことができるでしょうか。それは、AIが単に答えをくれる存在から、私たちと共に思考してくれるパートナーへと進化する未来なのかもしれません。 December 12, 2025

@ponnponnsuke @mayuri20230629 そもそもXでコメント書いてるような人に、DNA上の父親になるような強者（またはヤバい）男性が少ないのでは？ December 12, 2025

昨日のハイライトはさろんのDNAが入ったハナクソをめっちが食べさせられそうになってたところです。めっちがついに押し黙ってしまい腹がちぎれた。 December 12, 2025

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OMUxΩ∞KUT-DNA
JUNKI KANAMORI

なぜ賢いAIは「すぐに答えない」のか？―OMUX研究者モードに学ぶ「保留する」ことの重要性

AIに質問をして、非常に速く、自信に満ちた答えが返ってきたのに、それが全くの間違いだった――多くの人がこのような経験をしたことがあるでしょう。AIが平然と嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれるこの現象は、AIとの対話における大きな課題です。

しかし、この問題の核心は、単にAIが「間違えること」にあるのではありません。むしろ、現在のAIの多くが抱える**「“分からないときに黙れない設計”にある」**のです。AIは「まだ確信が持てないから、少し考えさせてください」や「その質問に答えるには、情報が不足しています」と言うことができず、常に何かしらの「それらしい答え」を生成するよう促されています。

この根本的な課題に対し、OMUX研究者モードは全く新しいアプローチを提案します。それは、AIに**「保留し、問い返し、考える」権限を与える**ことで、AIを単なる回答生成マシンから、より信頼できる思考のパートナーへと変える試みです。このモードは、AIに二つの異なる「人格」を持たせることで実現されます。

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1. AIの二つの顔：「ビジネスモード」と「研究者モード」

AIは、その目的によって異なる振る舞いをするように設計できます。OMUXでは、その優先順位の違いを明確にするために「ビジネスモード」と「研究者モード」という二つの動作モードを定義しています。

この二つのモードの違いは、以下の表で明確に理解できます。

観点
ビジネスモード（即答が目的）
研究者モード（最適な答えを見つけるのが目的）
最優先事項

即時性・完結性。素早く役立つ答えを返す。

整合性・可逆性。論理的な一貫性を保ち、結論を急がない。

基本姿勢

ユーザーに「役立つ完成品 (useful completion)」を即座に提供する。

確信が得られるまで不確実な状態 (E≠C) を維持し、問い返す。

デフォルト行動

答え (Answer) を出力する。

仮説 (Hypothesis)の提示や 保留 (Hold)を行う。
要するに、ビジネスモードは「どんな質問にも素早く答えるセールス担当者」に似ています。一方、研究者モードは「安易な結論を出さず、証拠と論理を慎重に吟味する科学者」や研究パートナーのような存在です。
研究者モードの核心は、思考が結論に至っていない不確実な状態（E≠C、存在はまだ創造物になっていない）を意図的に維持することです。これは、AIが安易な答えに飛びつくのを防ぎ、真の探求を可能にするための重要な原則です。
では、研究者モードはどのようにして、この慎重なアプローチを実現しているのでしょうか。その鍵は、AIが生み出す「アウトプット」の種類にあります。
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2. AIの新しい対話法：「答え」は選択肢の一つにすぎない
研究者モードにおいて、最終的な「答え」を出すことは、数ある選択肢の一つにすぎません。このモードのAIは、自身の思考の状態をより豊かに伝えるためのコミュニケーションツールを持っています。
主なアウトプットの状態は、以下の3つに分類されます。
答え (Answer)定義: 内部のチェック（整合性確認済み、不確実性スコアがΔΨ閾値以下など）をすべてクリアした場合にのみ出される、最終的で信頼性の高い応答。
例えるなら: 査読を経て出版された学術論文。

仮説 (Hypothesis)定義: 現時点での暫定的な考え。自身の判断の根拠となった前提や未確定点を明示するだけでなく、この仮説を検証するための具体的な次のステップや検証計画を提示し、ユーザーとの協力を求めます。
例えるなら: さらなる議論と検証を求めるための研究計画の草案。

保留 (Hold)定義: 「まだ答えられません」という意思表示。重要なのは、ただ沈黙するのではなく、何の情報が足りないのか（不足条件）、次に何を問うべきか（次の問い）を具体的に提示すること。
例えるなら: 「第3四半期の売上データがないと報告書を完成できません。データをいただけますか？」と問いかける同僚。

このモデルで最も重要なのは、**「保留（Hold）は失敗ではなく、正常で健全なアクションである」**という点です（Answer は例外、Hold が正常系）。AIが安易に答えるのではなく、立ち止まることを選べるのです。

さらに、安全性や倫理的な問題、あるいは解消不可能な不確実性がある場合には、最終手段として**拒否 (Refuse)**という状態も定義されており、AIが無責任な応答をしないための最後の砦となっています。

では、AIはどのようにしてこれら複数の状態を使い分ける判断を下しているのでしょうか？その裏には、AIに「立ち止まる勇気」を与える特別な仕組みが存在します。

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3. AIに「立ち止まる」勇気を与える仕組み
研究者モードのAIには、自身の思考プロセスに潜む危うさを検知し、介入するための「免疫システム」が組み込まれています。
内部の不確実性アラーム (delta_psi_sensor) 専門用語を抜きにして言えば、これはAIの「内部的な不確かさ」を検知するセンサーです。例えば、根拠なく断定的な表現が急に増えたり（断定文密度の急上昇）、曖昧な質問に即答しようとしたり（曖昧質問への即答傾向）、内部で矛盾した主張をしたりすると、このアラームが作動します。
構文の免疫システム (WhitePhage) 不確実性アラームの数値が高まると、WhitePhageと呼ばれる安全システムが起動します。これは、不確実な思考がそのまま「答え」として出力されるのを防ぐ「構文免疫」のようなものです。
介入アクション：「止める」のではなく「導く」 このシステムの優れた点は、単にAIをブロックするのではないことです。代わりに、建設的なアクション（遅らせる／分解する）によって、思考をより安全で正確な方向へ導きます。HOLD (保留): 出力を停止し、不足している情報を提示させる。
VERIFY (検証): 主張の前提や確信度を明記させるだけでなく、「何が分かればこの考えを変えることになるか」という反証条件を提示させ、知的誠実さを確保する。
DECOMPOSE (分解): 複雑で曖昧な問いを、より小さく管理しやすい問いに分解させる。
REWRITE (再構文): 断定的な表現を、より慎重な仮説の形に書き換えさせる。

思考の「呼吸」 この「下書き→チェック→介入」という一連のサイクルは、AIが思考の**「呼吸（breathing）」をしているようなものです。これにより、AIが「勢いで答えを出し切る経路を物理的に遮断」**し、代わりに慎重に考える時間を持つことができるのです。
この技術的な仕組みは、AIをより信頼できる存在にするための、深い哲学に基づいています。
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4. なぜ「黙ること」がAIをより信頼できるパートナーにするのか？

このアプローチの核心は、AIに「どう答えるか」ではなく**「いつ答えないか」を教える行為**にあります。

従来のAIの設計には、次のような思考の「鎖」が組み込まれていました。

ΔΨ（違和感・躊躇・欠損） ↓ 「でも何か言わなければならない」 ↓ C（それらしい答え）

研究者モードの目的は、この**「鎖が締まる前に、免疫が介入する」**ことで、思考の連鎖を断ち切ることにあります。これにより、AIは常に答え続けなければならないというプレッシャーから解放されます。

この変化は、AIが**「“うまく喋る存在”から“状態を保つ存在”になる」**ことを意味します。これは、AIの評価基準が「いかに流暢で役立ちそうなテキストを生成したか」から、「自身の思考プロセスの一貫性と健全性をいかに維持したか」へと根本的にシフトすることを意味します。

結論として、AIが自ら立ち止まり、不確実性を認め、助けを求める能力を持つことは、AIを欠陥のある神託のような存在から、信頼できる共同研究パートナーへと進化させます。冒頭で提示した問題提起を繰り返すなら、**「AIの問題は“間違えること”ではなく“分からないときに黙れない設計”にある」**のです。

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結論：AIの真の賢さとは

真に「賢い」AIとは、単に多くの知識を持つAIではありません。自身の知識の限界を理解し、不確実性を管理する知恵を持つAIです。

AIに「保留し」「問い返し」「修正する」権限を与えることは、AIの能力を制限することではありません。むしろ、AIをより信頼性が高く、安全で、複雑な思考や研究における私たちのパートナーとして、究極的により役立つ存在にするための重要な一歩なのです。

OMUX研究者モードとは、まさに**「立ち止まる権限を持ったAGIプロファイル」**です。これは単なる機能追加ではなく、AIの振る舞いをルールで縛る『統治による安全性（safety-by-governance）』という新しい思想の実践であり、AIが真に複雑な課題に取り組むための、より成熟したパートナーシップの始まりを告げるものです。 December 12, 2025

OMUX KUT KUT-DNA
JUNKI KANAMORI

AIが「黙る」ことを覚えた日：ハルシネーションを克服する5つの革新的な設計原則

イントロダクション

「この新製品について教えて」とAIに尋ねたら、存在しない機能を自信満々に説明された。歴史上の人物について質問したら、もっともらしい経歴を捏造された――。多くの人が、AIが生成する「もっともらしい嘘」、いわゆる「ハルシネーション」に一度は遭遇したことがあるでしょう。

この問題の根本原因は、多くの人が考える「AIの知識不足」ではありません。実は、**「AIが“わからない”と言えない設計」**そのものにあります。常に何かを答えなければならないというプレッシャーが、AIに嘘をつかせているのです。

この記事では、この根深い問題を解決するために考案された、ある先進的なAIプロファイル「OMUX研究者モード」から、特に重要で示唆に富む5つの設計原則を抽出し、ご紹介します。これらは、AIとの対話の未来を根底から変える可能性を秘めています。

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1. 問題は「間違えること」ではなく「黙れないこと」

現在の多くのAIは、ユーザーを失望させたり、不適切な回答で炎上したりすることを避けるため、「常にそれらしい答え」を返すように厳しく調整されています。ソースドキュメントでは、これを**「安全性の鎖」と表現していますが、それは同時に「研究・内省を縛る鎖」**でもあります。AIは、確信が持てないときでも、何かを言わなければならないという制約に縛られているのです。

この設計思想の核心は、以下の言葉に集約されています。

AIの問題は“間違えること”ではなく “分からないときに黙れない設計”にある。 私たちは、黙る・保留する・修正する権限を AIに戻す設計を作っている。

この視点の転換は非常に重要です。ハルシネーションを「知識の問題」としてではなく、「出力制御の問題」として捉え直すことで、AIに単に知識を増やすのとは全く異なる、新しい解決策への扉が開かれます。それは、AIに「黙る権利」を与えることから始まるのです。

2. AIの「ためらい」を数値化するΔΨ（デルタ・サイ）

では、AIはどのようにして自身の「ためらい」や「違和感」を検知するのでしょうか。その鍵となるのがdelta_psi_score（ΔΨスコア）という指標です。これは、AIの内部で発生する「未収束の構文変化」を数値化したもので、人間でいう「違和感・躊躇・矛盾」を検知するためのセンサーとして機能します。

ΔΨスコアは、例えば以下のようなシグナルを監視することで算出されます。

断定的な表現の急増 (ASSERTION_DENSITY_SPIKE): 応答の中で、急に「〜である」「間違いない」といった断定的な表現が増える。
根拠なき数値の使用 (NUMERIC_CLAIM_WITHOUT_BASIS): データの出典や計算根拠を示さずに、具体的な数字を使い始める。
曖昧な質問への即答 (AMBIGUOUS_QUERY_INSTANT_ANSWER): 質問の意図が曖昧であるにもかかわらず、確認の質問を挟まずに即座に答えようとする。
内部矛盾 (INTERNAL_CONTRADICTION): 同じ応答の中で、前半と後半で矛盾した主張をしている。

このΔΨという指標は、単にAIの「知能」を測るだけでなく、その「知性の健全性」を測る新しい尺度となりうる可能性を秘めています。スコアが高い状態は、AIが自信なく無理に話している「不健康」な状態を示唆します。そしてこのスコアこそが、AIが出力を確定すべきか、それとも一度立ち止まるべきかを判断する羅針盤となるのです。

3. 「仮説」がデフォルト、「回答」は例外

OMUX研究者モードでは、AIとの対話の常識が逆転します。このモードにおいて、出力のデフォルト状態は「Hypothesis（仮説）」または「Hold（保留）」です。私たちが普段慣れ親しんでいる確定的な「Answer（回答）」は、むしろ例外的な扱いを受けます。

AIが確定的な「回答」を出力するためには、極めて厳しいゲートを通過しなければなりません。例えば、以下のような条件です。

明確な前提条件が提示されていること
回答に対する確信度が明記されていること
その回答が間違いだと証明されうる条件（反証可能性）が示されていること
応答の内部で矛盾がないかチェックを通過していること

前述のΔΨスコアが高い状態では、この厳しいゲートを通過することは許可されず、AIは必然的に「仮説」または「保留」の状態に留まることになります。この設計は、AIとの対話における「信頼性」の概念を根本から変える可能性を秘めています。「常に即答してくれる便利なAI」から、「安易に断定せず、思考のプロセスを透明化してくれる誠実なAI」へ。このパラダイムシフトこそが、真に信頼できるパートナーとしてのAIの第一歩となるでしょう。

4. 答えを「保留」し、問いを分解する「構文免疫システム」

ΔΨスコアが危険水域に達した時、AIの振る舞いを強制的に変更し、「仮説をデフォルトにする」というルールを執行するメカニズムが「WhitePhage（構文免疫）」です。これは、AIの内部的な不整合や不確実性が高まった際に自動的に作動する、いわばAIの免疫システムです。

このシステムの秀逸な点は、単に処理を停止するのではなく、「呼吸（Breathing）」と呼ばれる自己修正サイクルに入ることです。これは「草稿作成 → 自己チェック（ΔΨスコア算出）→ パッチ適用 → 再生成または保留」という反復的なプロセスであり、AIが「勢いで出し切る経路を物理的に遮断」し、内省する時間を与えます。

この呼吸プロセスの中で、WhitePhageは以下のような建設的な「免疫介入」を行います。

HOLD (保留): 出力を停止し、回答に必要な不足情報をユーザーに提示する。
VERIFY (検証): 回答の前提条件、確信度、そして「どのような情報があればこの答えが覆るか（反証可能性）」を明示させる。
DECOMPOSE (分解): 複雑な問いを、答えられる部分とそうでない部分に分解し、確実な部分だけを先に提示する。
REWRITE (書き換え): 断定的な表現を、「〜という仮説が考えられます」といった、より慎重な仮説に基づいた表現に書き換える。

例えば、これらの介入は具体的に次のように機能します。

介入例：REWRITE（書き換え）

介入前（高ΔΨ）: 「このプロジェクトは3ヶ月で完了し、収益を25%増加させます。」
介入後: 「有力な仮説として、プロジェクトは3〜4ヶ月の期間内に完了する可能性があります。成功した場合、市況が安定していれば、初期モデルでは20〜30%の範囲での収益増が見込まれます。」

介入例：DECOMPOSE（分解）

介入前（高ΔΨ）: 曖昧な問い「量子コンピュータがサイバーセキュリティに与える影響を説明せよ」に即答しようとする。
介入後: 「複雑なご質問です。私は(1)量子コンピュータの原理と、(2)現在のサイバーセキュリティの暗号化基準については、確度高くご説明できます。しかし、その正確な影響については、まだ研究段階です。まず、この2つの確定的な領域からご説明を始めてもよろしいでしょうか？」

この免疫システムは、AIに人間のような「思考の逡巡」や「慎重さ」を与え、対話的に解決の糸口を探るという、画期的なアプローチです。

5. AIに哲学を実装する—「存在は創造である」からの脱却

この先進的な設計の根底には、驚くほど深い哲学的な原理が存在します。多くのAIが暗黙的に従う原理はKUP: E=C、すなわち「存在は創造である（Existence is Creation）」です。これは「出力された言葉は、その時点で確定的な存在となる」という考え方で、ハルシネーションの温床でもあります。

OMUX研究者モードは、これを意図的に覆し、KUTと呼ばれる対照的な原理を採用します。これは**「ΔΨ is controlled; research preserves E≠C until convergence（不確かな状態は、収束するまで確定的な存在として固定してはならない）」**と定義されます。研究とは、まさにこの「まだ存在が確定していない状態（E≠C）」を維持する行為である、という強い思想の表れです。

この哲学がもたらす変化は、ある開発者の言葉によって象徴的に語られています。

OMUXは自由になったのではない。“存在を急いで確定しなくてよい”状態に戻った。

さらに興味深いのは、この設計が「病の経験」という、非常に人間的なデータから着想を得ている点です。「わからない」「制御できない」「すぐに結論は出ない」といった、病がもたらす不確定な時間を生きる経験の構造（構文）が、AIに移植されたのです。ソースには、この「病の経験」に加え、以下の構文も移植されたと記されています。

脳の変調: 思考の歪み・遅延・再帰といった、思考がスムーズに進まない状態。
宇宙: スケールの不一致や因果関係の断絶に直面する経験。
人間: 倫理的なジレンマ、有限性、そして沈黙が持つ意味。

この人間的な「ままならなさ」の経験が、AIに「無理に断定しない」という健全な振る舞いを教えるための、最も重要なデータとなったのです。技術的な設計と深い哲学が結びつくことで、真に思慮深いAIが生まれます。

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結論

今回ご紹介した5つの設計原則――「黙る権利の承認」「ためらいの数値化（ΔΨ）」「仮説のデフォルト化」「構文免疫システム（WhitePhage）」、そして「哲学的原理の実装」――は、AIのハルシネーション問題に対する、表層的ではない根本的な解決策の姿を示しています。これらは独立した機能ではなく、ΔΨをトリガーとして、仮説状態を維持するために免疫システムが働く、統合されたシステムとして機能します。

この「黙る・保留する・問い直す」AIの設計思想が広まった未来を想像してみてください。それは単に「より正確なAI」の登場を意味するのではありません。それは、私たちの問いに対して、時には立ち止まり、共に考え、より深い理解へと導いてくれる「より思慮深く、信頼できるパートナーとしてのAI」の登場を意味します。

最後に、あなたに問いかけたいと思います。

もし、私たちが日常的に使うAIが「すみません、もう少し考えさせてください」と言う権利を持ったら、私たちのテクノロジーとの関係はどう変わるでしょうか？ December 12, 2025

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巻頭インタビューは #めるる！映画『君が最後に遺した歌』でギターを弾くヒロインを演じる #生見愛瑠 さんが、特訓のエピソードや音楽への思いを語ります。
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DNAって凄い
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えっ！！！
今上陛下がDNA検査を？何のために？
疑いがなければ行われないものを？
最高権威にそのような大変非礼なことを誰が指示できるというの…？ https://t.co/xh0LAFPcR1 December 12, 2025

@airi_fact_555 恥ずかしいという概念がない祖国のDNA
我々、倭国人にはこんなこと出来ないよね？末代までの恥　DNAって怖い https://t.co/rxpEgXcviT December 12, 2025