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AIの出力結果を再び入力としてフィードバックするプロセス。これにより、モデルの挙動が増幅される可能性があり、良い方向（強化学習など）にも悪い方向（バイアスの強化など）にも作用します。
意図的なループ（強化学習）と意図しないループ（推薦による強化）の両方について説明します。ポジティブなループは時間の経過とともにパフォーマンスを最適化できますが、ネガティブなループはバイアスの増幅を招くリスクがあります（例：推薦システムが人気のあるコンテンツを表示することで、さらにその人気が高まるなど）。ガバナンス戦略には、ループ検出メトリクス、介入ポリシー（多様性枠の設定）、および実環境へのデプロイ前におけるシミュレーションループテストが含まれます。
実際の導入事例：
ニュースプラットフォームのレコメンダーが、トレンドの記事を表示します。ユーザーがそれらをより多くクリックするため、システムはさらにそれらを増幅させ、コンテンツの多様性を狭めてしまいます。開発チームは、この無限のフィードバックループを断ち切り、コンテンツの多様性を維持するために、クリック数の少ないトピックを一定の割合で挿入する「セレンディピティ（偶発性）」の制約を導入します。
