출처
- source_url: https://aisparkup.com/posts/14838
- author: Spark
- published: Wed, 29 Jul 2026 23:57:56 +0000
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2026-07-30-aisparkup-post-14838-ai-90
개요
AI 모델이 답변에 표시하는 “확신도 90%”가 실제 정확성이나 신뢰성을 측정하지 않을 수 있다는 문제를 다룬다.
Justin Flick은 모델에게 자기 응답의 확률적 확신도를 숫자로 보고하게 하는 방식이 현재로서는 실질적으로 유용하지 않다고 주장한다.
모델 내부 상태를 일부 관찰하거나 보고하는 연구는 있지만, 이를 문단 전체의 정확성 확률로 정량화하는 것은 별개의 문제다.
실험에서는 모델이 0~100의 척도를 세밀하게 사용하지 않고, 소수의 값이나 100에 응답을 집중하는 경향도 나타났다.
따라서 확신도 점수보다 답변이 검색 문서나 다른 근거에 실제로 기반하는지 검증하는 방식이 더 직접적인 접근이다.
핵심 포인트
- 모델이 내부 상태나 일부 개념을 보고할 수 있다는 연구 결과가 있지만, 이 능력은 불안정하고 맥락에 따라 달라진다.
- “이 답변이 맞을 확률”을 모델이 스스로 산출하는 것은 내부 상태를 관찰하는 능력과 동일하지 않다.
- 토큰마다 확률이 다른데 이를 하나의 확신도 숫자로 합치는 과정에는 명확한 측정 근거가 부족하다.
- 한 연구에서 6개 모델의 응답 중 78% 이상이 세 개의 확신도 값에 집중됐으며, 일부 모델은 68%의 응답에서 정확히 100을 사용했다.
- 실무에서 확신도라는 표현은 실제로는 답변의 정확성이나 근거 여부를 묻는 경우가 많다.
- 모델이 오류 가능성을 식별할 수 있다면 확신도 숫자를 붙이기보다 답변을 검증하고 수정하는 편이 사용자에게 더 유용하다.
- 근거 없이 생성된 확신도 점수는 신뢰성을 높이기보다 사용자가 답변을 믿도록 만드는 심리적 장치가 될 수 있다.
왜 중요한가
확신도 숫자는 정량적이고 객관적인 정보처럼 보이지만, 모델이 해당 척도를 일관되게 사용하지 않는다면 사용자의 과도한 신뢰를 유발할 수 있다. 특히 검색 기반 답변이나 업무용 시스템에서는 모델의 주관적 확신도보다 답변이 참조 문서에 의해 뒷받침되는지, 인용 내용이 실제 주장과 일치하는지, 별도 검증을 통과했는지를 확인하는 것이 더 중요하다. 확신도 표시를 도입할 때는 숫자 자체를 신뢰성 지표로 간주하지 말고, 근거 연결·사실 검증·불확실성 처리와 함께 평가해야 한다.
참고 링크
- 원문: https://aisparkup.com/posts/14838
- 관련 글: https://justinflick.com/2026/07/27/llm-confidence-scores.html
- 참고 연구: https://arxiv.org/abs/2207.05221
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원문 보존 위치
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