スカラーからテンソルへ：宣言された損失は、ヌートロソフィック・スカラーでは表現できない認識論的な区別を回復する
arXiv cs.AI / 2026/4/14
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要点
- 本論文は、ヌートロソフィックなT/I/F評価に関する先行研究を拡張し、「超真（hyper-truth）」の知見（T+I+F>1.0）を再現することで、それが、制約のないプロンプト手順の下で、Anthropic、Meta、DeepSeek、Alibaba、Mistral の複数のLLMファミリにわたって生じることを示す。
- 論文は、スカラーのヌートロソフィック表現は、パラドックス、無知、偶然性（コンティンジェンシー）といった異なる状況に対して同一のスカラー出力を生むような、特定のモデル挙動（たとえば「吸収（Absorption）」パターン）によって、重要な認識論的区別を保持できない場合があると主張する。
- 著者らは、モデルが評価できないものとその理由を記述する追加の構造化出力として「宣言された損失（declared losses）」を導入し、それによって失われた認識論的区別が実質的に回復されることを示す。
- さらに、スカラーのT/I/F区別を崩してしまうモデルは、ほぼ互いに交わらない損失語彙を生成する傾向があることを見出し、キーワードの重なりに基づく指標（低いJaccard類似度）や、不確実性の種類を区別するための重み付け・重症度／領域評価つきの損失宣言を用いて示す。
- 全体として、本研究は「スカラーだけでは必要だが十分ではない」こと、そして「損失情報を含むテンソル構造（スカラー＋損失情報）」のアプローチの方が、LLMの認識論的能力の違いをより適切に捉えると結論づける。
