論文の概要: Breaking the Chains of Probability: Neutrosophic Logic as a New Framework for Epistemic Uncertainty in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24053v1
- Date: Fri, 22 May 2026 00:30:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:17.562593
- Title: Breaking the Chains of Probability: Neutrosophic Logic as a New Framework for Epistemic Uncertainty in Large Language Models
- Title（参考訳）: 確率の連鎖を破る:大言語モデルにおける認識不確かさの新しい枠組みとしてのニュートロソフィック論理
- Authors: Maikel Yelandi Leyva-Vázquez, Florentin Smarandache,
- Abstract要約: ニュートロソフィック論理は、真理(T)、不決定性(I)、偽性(F)を3つの独立した次元として扱う。
このアプローチがファジィコンテキストにおける真理値を保存することを実証する。
我々は、ニュートロソフィック評価層の統合は、より透明性があり、信頼性があり、倫理的に意識されたAIシステムへの重要なステップである、と結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0749231618270803
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) are predominantly governed by probabilistic frameworks in which the sum of outcome probabilities is constrained to unity. This architectural limitation, often imposed by Softmax layers, leads to a collapse of uncertainty that makes it difficult to differentiate between epistemic uncertainty, paradox, and vagueness. We present an empirical investigation of the application of Neutrosophic Logic, a framework that treats Truth (T), Indeterminacy (I), and Falsity (F) as three independent dimensions, to model epistemic states in LLMs. We conducted experiments on a family of four OpenAI GPT models across five linguistic phenomena: logical paradoxes, epistemic ignorance, vagueness, ethical contradictions, and future contingencies, under three prompting strategies: neutrosophic, probabilistic, and entropy-derived. Our findings reveal that the neutrosophic approach, by allowing T+I+F > 1, a state we term hyper-truth, provides a richer representation of a model's internal state. In 35% of evaluations, hyper-truth emerged spontaneously, predominantly under ethical contradiction and logical paradox. We demonstrate that this approach preserves truth values in fuzzy contexts and offers a robust method for identifying and quantifying internal model conflict. We conclude that the integration of neutrosophic evaluation layers is a critical step toward more transparent, reliable, and ethically aware AI systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、結果確率の総和が統一に制約される確率的フレームワークによって支配される。
このアーキテクチャ上の制限は、しばしばソフトマックス層によって課せられるが、不確実性の崩壊を招き、てんかんの不確実性、パラドックス、曖昧さの区別が困難になる。
本稿では, 真理(T), 不確定性(I), 不確定性(F)を3つの独立した次元として扱うフレームワークであるニュートロソフィック・ロジック(Neutrosophic Logic)を, LLMにおけるてんかん状態のモデル化に適用するための実証的研究を行う。
我々は, 論理的パラドックス, 認識的無知, 曖昧性, 倫理的矛盾, 将来的矛盾という5つの言語現象を, ニュートロソフィック, 確率論的, エントロピーの3つの戦略で比較検討した。
以上の結果から,T+I+F > 1 を容認することで,モデルの内部状態をよりリッチに表現できることが示唆された。
評価の35%では、超真理は自然発生的に出現し、主に倫理的矛盾と論理的パラドックスの下で発生した。
本手法は, ファジィ文脈における真理値の保存と, 内部モデル競合の同定と定量化のためのロバストな手法を提供することを実証する。
我々は、ニュートロソフィック評価層の統合は、より透明性があり、信頼性があり、倫理的に意識されたAIシステムへの重要なステップである、と結論付けている。
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