摘录是否打算说实际上不可能评估$p_g$?

不，这个声明说他们假设他们不会直接评估$p_g$对于给定的问题，并提供其他不需要这样做的评估标准，这就是本文的重点。我认为作者已经仔细而准确地选择了措辞。

他们可能有动机发表关于这种方法的文章，因为无法评估$p_g$在 GAN 的大多数用例中。图像生成器输出高度复杂的函数，具有非常高的维度和像素值之间的大量相关性。所以这篇论文很有趣，因为很难（通常实际上不可能）定义$p_g$直接，或使用诸如KL 散度之类的东西来评估生成器与真实分布的匹配。