연구진은 체스 엔진의 수법 제안 뒤에 숨겨된 전략을 자연어로 설명하는 '체스 전략 언어화' 작업을 제안하며, 인간 플레이어가 이러한 계획을 이해하는 데 직면한 어려움을 해결하고자 한다.

이 작업은 전략을 언어화하기 위한 파이프라인과 생성된 설명을 객관적으로 평가하기 위한 평가 프레임워크를 도입한다. 실험 결과는 자연어가 전략 정보를 인간 및 LLM 플레이어에게 전달하는 데 유망하고 해석 가능한 매개체임을 보여준다.

이 연구는 주요 변화선을 넘어 전략을 평가하는 것의 중요성, 순수 개념 기반 설명의 한계, 그리고 평가를 위해 인간 대신 LLM에 의존하는 것의 제약 등 주요 통찰력을 강조한다.