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인공지능(AI)가 ‘90% 확신’하면 열 번 중 아홉 번 맞을까?

언어모델의 P(True)와 P(IK) 연구를 통해 자신감, 판별력, 보정, 새 과제 일반화를 구분합니다. 답변 임계값을 움직여 선택적 응답의 대가를 살펴보세요.

Language Models (Mostly) Know What They Know

인공지능(AI) 심사위원에게 답의 순서를 바꿔 보여 주면?

내용은 그대로인데 먼저 놓인 답을 고른다면 판정은 얼마나 믿을 수 있을까요? 두 순서의 결과를 비교하는 가상 실험을 해 봅니다.

Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena

AI는 어느 검색 길에서 근거를 놓칠까?

검색 폭과 검증 단계를 바꾸어, 관련 문서를 찾는 일과 답의 핵심 주장을 직접 뒷받침하는 일을 구분합니다.

표현만 바꾸면 AI의 설명도 달라질까?

결정 규칙은 그대로 둔 채 보기 순서와 무관한 장식을 바꾸어, 선택과 설명 근거가 함께 유지되는지 검사합니다.

AI는 언제 사람에게 판단을 넘겨야 할까?

확신도와 사안의 중요도 기준을 함께 움직여, 자동 처리·사람 검토·즉시 보류가 어떻게 달라지는지 살핍니다.