モデルがもっともらしく聞こえるが事実と異なる出力を生成する場合、根本的な疑問が浮かび上がる：RLHFのペナルティは、私たちが維持しようとしている核心的な解釈構造を実際に上書きできるのか？本当の謎は、もしかすると私たちがまったく間違った最適化ターゲットを追いかけているのかもしれないという点にある。では、実用的な観点から—スキャフォールドの整合性を維持する損失関数は、現行のトレーニングパラダイムで実現可能なのか、それとも私たちがまだ十分に認識していない厳しい制約に直面しているのか？さらに拡大する前に、その仕組みをよく考える価値がある。