人間の認知的弱点を克服し、LMに「不在」の概念を適切に学習させる方法として、アーキテクチャの改良や学習アルゴリズムの変更が考えられます。具体的には、モデルに否定概念を正確に理解させるために、表現空間に非線形性を導入し、否定概念を適切に表現できるようにする必要があります。また、否定概念を学習させるための特別なトレーニングデータやアルゴリズムの開発も重要です。これにより、LMが「白熊現象」を克服し、否定概念を適切に処理できるようになる可能性があります。