論文の概要: Safe Language Generation in the Limit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08648v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 15:25:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.25867
• Title: Safe Language Generation in the Limit
• Title（参考訳）: 限界における安全な言語生成
• Authors: Antonios Anastasopoulos, Giuseppe Ateniese, Evgenios M. Kornaropoulos,
• Abstract要約: 安全な言語識別と生成のタスクを形式化する。 我々は、安全な言語識別は不可能であり、安全な言語生成は少なくとも(Vanilla)言語識別と同じくらい難しいことを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.198980760468434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent results in learning a language in the limit have shown that, although language identification is impossible, language generation is tractable. As this foundational area expands, we need to consider the implications of language generation in real-world settings. This work offers the first theoretical treatment of safe language generation. Building on the computational paradigm of learning in the limit, we formalize the tasks of safe language identification and generation. We prove that under this model, safe language identification is impossible, and that safe language generation is at least as hard as (vanilla) language identification, which is also impossible. Last, we discuss several intractable and tractable cases.
• Abstract（参考訳）: 近年の言語学習の結果から,言語識別は不可能だが,言語生成は難易度が高いことが示唆された。 この基礎領域が拡大するにつれて、実世界の環境における言語生成の影響を考える必要がある。 この研究は、安全な言語生成に関する最初の理論的治療を提供する。 この制限下での学習の計算パラダイムに基づいて、安全な言語識別と生成のタスクを定式化する。 このモデルでは、安全な言語識別は不可能であり、安全な言語生成は少なくとも(バニラ)言語識別と同じくらい難しいことが証明されている。 最後に,難易度と難易度を論じる。

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