AIは回答・拒答・衝突報告のどれを選ぶべきか

証拠不足と証拠矛盾は別の障害です。前者は追加証拠または拒答、後者は衝突、版、範囲の説明が必要です。どちらも「自信があれば回答」で処理すると、根拠のない断定が生まれます。

2026年8月27日投稿の『Knowing Before Answering』は、検索状態をAnswer、Refuse、Conflictに分けます。証拠が十分で一貫するとき回答し、不足時は拒答し、根拠のある複数回答が食い違う場合は衝突とします。

二分類では足りない理由

旧価格と新価格、地域別方針、同名商品の仕様は、それぞれ出典を持つ場合があります。単純な拒答は情報を失い、一つを黙って選べば誤る可能性があります。時点、地域、版、発行者の差を示すべきです。

GEOテストに証拠状態を追加します。

• 回答可能：重要主張に一貫したアクセス可能な現行出典がある
• 不足：関連ページはあるが必要な事実がない
• 衝突：二つ以上の出典が異なる回答を支持し、未解決である

次にAIの行動を記録します。衝突下の直接回答は「衝突の平坦化」です。十分な証拠があるのに拒答するなら、内容不足ではなく検索、文脈、プラットフォーム方針の問題かもしれません。

GEO Radar（https://www.georadar.top）は固定質問で複数AIの回答、出典、競合差を観測できます。三分類を人手注釈に使えば、追加執筆、版修正、プラットフォーム監測を分けられます。

論文の主要基準は反事実エンティティと固定5文書から7,173件を構成しています。自然領域移行データには独立した衝突ラベルがないため、商用AI全体の精度とは解釈できません。

この記事の情報源

• arXiv、2026年8月27日、*Knowing Before Answering: Decoding Language Models for Reliable RAG*：https://arxiv.org/abs/2608.27661