説明信頼性 · 26

囲碁を語る言語modelは理解しているのか

LoGosは構造化囲碁data、長いreasoning、RLを混合しプロ級着手を報告します。しかし流暢な解説にも盤やengineが支えないatomic claimが入り得ます。文体でなくclaimを検証します。

1. 着手強度と説明品質を分離

   強い座標を選んでも厚み、シチョウ、先手の説明が誤ることがあります。用語が流暢でも強い着手の証明ではなく、独立benchmarkが必要です。

2. 純文章より構造化盤面input

   LoGosは専門dataとgeneral long reasoningを混合し、rules-aware board toolとKataGo-Benchを提供します。プロ級claimは報告されたtaskとsetup内で読みます。

3. 概念表現があっても忠実に語れるとは限らない

   ACL 2022は人間注釈1万局でpolicy networkをprobeし、koやatariを後層から非自明に予測しました。内部signalと言語化の間にbridgeが必要です。

4. 長い解説をatomic claimへ

   「白を攻め先手を保つ」には合法性、対象、強制性、将来価値のclaimがあります。rules、KataGo variation、expert referenceへ個別routingします。

5. LLM自己採点でなくtool-augmented評価

   2026 ACT-Eval chess研究はtoolなし強modelにも誤subclaimが多いと示します。toolは事実性を改善してもexpert concept coverageは限定的でした。

6. 局所の連続性で根拠と流暢さを分ける

   同じ歴史局面からAとBを切り替え、説明を一手ずつ照合します。棋形、手順、働きがAにしか現れないのに同じ理由をBへ流用すれば、その理由はBの変化に裏付けられていません。勝率と目差は局所効率を数値化しますが、実際の石の説明には代わりません。

7. 説明contractを公開

   合法性、候補順位、PV support、rule条件、fact claim、教学比喩、不確実性を列挙します。言語が整理しtoolが制約しexpertがcoverageを監査します。