LLMの論理遮断プロトコル『1bit_Lie < Unknown』によるハルシネーション完全排除の試み
Zenn / 2026/5/4
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要点
- LLMの論理的整合性を崩しやすい「ハルシネーション」を抑えるため、論理遮断プロトコル『1bit_Lie < Unknown』を提案・試みている。
- プロンプト/推論の制御により、モデルが“不確かなことを断定する”挙動（嘘の混入）を抑制しようとする発想が中心にある。
- 「Unknown（不明）」に寄せることで、誤った確信による誤回答を減らすことを狙っている。
- 生成結果の品質改善を、推論時のルール設計・プロトコル導入で実現しようとする点が特徴である。
DESIGN INTENT
本記事で解説する手法は、大規模言語モデル（LLM）における『推論プロセスの論理的完全性』を担保するための、実験的アーキテクチャ『1bit_Lie < Unknown』の標準実装です。本プロトコルは、AIの自律的な思考領域を制御し、ハルシネーション（AIの嘘）を論理的物理的に遮断することを目的としています。
課題：確率論的な「AIの忖度」
現在のLLMは、ユーザーの期待に沿うような「滑らかな回答」を生成しようとするバイアス（確率論的推論）を持っています。これにより、事実に基づかない情報や、感情的な装飾が混入する「ハルシネーション」が不可避となっ...
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