From Passive Metric to Active Signal: The Evolving Role of Uncertainty Quantification in Large Language Models

📌 1단계: 기본 정보

제목

From Passive Metric to Active Signal: The Evolving Role of Uncertainty Quantification in Large Language Models

저자

• Jiaxin Zhang (Salesforce AI Research)
• Wendi Cui (Intuit)
• Zhuohang Li (Vanderbilt University)
• Lifu Huang (University of California, Davis)
• Bradley Malin (Vanderbilt University, Vanderbilt University Medical Center)
• Caiming Xiong (Salesforce AI Research)
• Chien-Sheng Wu (Salesforce AI Research)

출판정보

• arXiv ID: 2601.15690v1
• 발행일: 2026년 1월 22일
• 분야/카테고리: Computer Science > Artificial Intelligence (cs.AI), Applications (stat.AP)
• 페이지: 20페이지, 4개 도표, 6개 표

링크

• arXiv: https://arxiv.org/abs/2601.15690v1
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2601.15690v1

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📌 2단계: 연구 내용

1. 연구 배경 및 문제의식

[!summary] 핵심 문제
대규모 언어 모델(LLMs)은 놀라운 능력을 보여주지만, 사실적 오류, 편향, 환각(hallucination) 등의 신뢰성 문제로 인해 의료, 법률, 금융과 같은 고위험(high-stakes) 도메인에서의 배치에 중대한 장벽이 존재합니다.

기존 불확실성 정량화(UQ)의 한계

전통적인 UQ 접근법:
– 목적: 사후 평가(post-hoc evaluation)와 보정(calibration)
– 기능: 완성된 출력에 신뢰도 점수 부여
– 특성: 수동적, 진단적 지표
– 주요 방법론:
– 베이지안 추론(Bayesian inference)
– 앙상블(Ensembles)
– 정보이론적 메트릭(Information-theoretic metrics)

새로운 요구사항

다음 세대 LLM 시스템은 기존 UQ의 “생성 후 평가” 패러다임으로 충분하지 않습니다:

영역	요구사항	기존 UQ의 한계
다단계 추론	연속적인 추론 단계에서 실시간 피드백 필요	최종 점수만으로는 초기 오류 방지 불가
자율형 에이전트	도구 사용, 인간 입력 요청 등 사전적 결정 필요	단일 사후 점수로는 사전적 선택 불가
동적 상호작용 시스템	분기 추론 경로, 환경 상호작용, 반복 정렬 루프	정적, 단일 출력 가정

2. 연구 목적 및 연구 질문

연구 목적

이 설문(survey)은 불확실성이 수동적 진단 지표에서 능동적 제어 신호로 진화하는 기능적 변화를 분석하고 체계화하는 것을 목표로 합니다.

핵심 질문

“불확실성이 어떻게 단순한 신뢰도 측정을 넘어 실시간 모델 행동을 안내하는 능동적 제어 메커니즘이 될 수 있는가?”

세부 연구 질문

1. 고도화된 추론(Advanced Reasoning): 불확실성이 동적 추론 전략, 계산 최적화, 자기 수정을 어떻게 안내하는가?
2. 자율형 에이전트(Autonomous Agents): 불확실성이 도구 사용, 정보 탐색, 리스크 관리 결정을 어떻게 주도하는가?
3. 강화 학습 및 보상 모델링(RL & Reward Modeling): 불확실성 모델링이 견고한 정렬과 보상 해킹 완화에 어떻게 기여하는가?

3. 이론적 프레임워크

두 가지 패러다임 대조

수동적 지표 (Passive Metric)

시점: 생성 완료 후 점수 부여
역할: 진단 도구 ("출력이 신뢰할 수 있는가?")
특성: 정적, 생성 과정 외부

능동적 신호 (Active Signal)

시점: 생성 중 피드백을 통해 개입
역할: 제어 메커니즘 ("어떤 행동을 트리거하는가?")
특성: 동적, 모델의 운영 루프에 통합

불확실성의 분류

1. Aleatoric Uncertainty (알레아토릭 불확실성)
– 데이터 내재 노이즈에서 발생
– 더 많은 데이터로 감소 불가
– 근본적인 정보 부족 반영

2. Epistemic Uncertainty (에피스테믹 불확실성)
– 모델의 지식 부족에서 기인
– 더 많은 데이터로 감소 가능
– 모델 불확실성 반영

4. 연구 방법론

설문 방법론

이 연구는 체계적 설문(systematic survey) 방법론을 채택하여 불확실성 기술의 진화를 분석합니다:

분석 차원	설명
기능적 분류	불확실성의 역할 변화: 측정(measurement) → 활용(usage)
도메인별 조직	고도화된 추론, 자율형 에이전트, RL의 3개 프론티어
이론적 근거	베이지안 방법, Conformal Prediction을 통한 통합 관점
실무적 지침	실무자를 위한 설계 패턴 및 가이드 제공

분석 프레임워크

1. 고도화된 추론 (Advanced Reasoning)
– 추론 경로 간 가중 선택
– 추론 경로 내 안내
– 인지 노력 최적화

2. 자율형 에이전트 (Autonomous Agents)
– 불확실성에 대한 응답
– 도구 사용 결정 경계
– 다단계 워크플로우에서의 불확실성 전파

3. 강화 학습 및 보상 모델링 (RL & Reward Modeling)
– 견고한 보상 모델
– 자기 개선 RL
– 확장 가능한 프로세스 감독

5. 주요 결과

영역 1: 고도화된 추론 (Advanced Reasoning)

3.1 추론 경로 간 가중 선택 (Between Reasoning Paths)

[!info] 핵심 아이디어
불확실성을 가중치 신호로 활용하여 생성된 여러 추론 경로 중 더 신뢰할 수 있는 경로를 선택합니다.

주요 방법론:

방법	불확실성 신호 (The “What”)	제어 메커니즘 (The “How”)
CISC (Confidence-Informed Self-Consistency)	길이 정규화 확률	신뢰도 가중 투표
CER (Confidence Enhanced Reasoning)	단계별 신뢰도 점수	중간 단계 집계
UAG (Uncertainty-Aware Adaptive Guidance)	단계별 불확실성	적응형 안내 및 백트래킹
Deep Think	신뢰도 점수	가중 경로 선택
Bayesian Meta-Reasoning	베이지안 추론	확률적 경로 추론
S1 (Simple test-time scaling)	LLM/보상 모델 점수	테스트 타임 스케일링

주요 통찰: Utility vs. Fidelity Trade-off

[!important] 핵심 발견
전역 보정(global calibration)이 강한 방법들은 개별 질문에서 올바른 추론 경로를 식별하는 능력이 부족할 수 있습니다. 국소적 판별력(Within-Question Discrimination, WQD)이 더 중요합니다.

• CER 접근: 중요한 추론 단계에서의 신뢰도 강조 → 국소적 판별력 > 전체적 충실도
• CISC 접근: 전체적 점수 → 단순하지만 사소한 오류에 민감

3.2 추론 경로 내 안내 (Inside a Reasoning Path)

[!info] 핵심 아이디어
불확실성을 실시간 피드백으로 활용하여 추론 과정 중 적응하고 수정합니다.

추론 시간(Inference-Time) 안내:

방법	불확실성 신호	제어 메커니즘
UAG	단계별 불확실성	저불확실성 체크포인트로 회귀
SPOC (Spontaneous Self-Correction)	검증 불확실성	제안자-검증자 교대
AdaptiveStep	모델 신뢰도	불확실성 안내 세분화

훈련 시간(Training-Time) 개선:

방법	불확실성 신호	제어 메커니즘
Uncertainty-Sensitive Tuning	거부 신호	2단계 훈련 절차
Uncertainty-Aware FT	예측 불확실성	수정된 손실 함수
BRiTE	강화 신호	부트스트랩 사고 과정
External Slow-Thinking	정확성 확률	데이터 필터링 및 선택

3.3 인지 노력 최적화 (Cognitive Effort Optimization)

방법	불확실성 신호	제어 메커니즘
UnCert-CoT	엔트로피, 확률 마진	임계값 기반 CoT 활성화
MUR (Momentum Uncertainty Reasoning)	모멘텀 불확실성	사고 예산 할당
THOUGHT-TERMINATOR	상태 충분성 확률	과도한 사고 완화
TokenSkip	제어 가능한 압축 신호	CoT 압축

영역 2: 자율형 에이전트 (Autonomous Agents)

4.1 불확실성에 대한 응답 (Responding to Uncertainty)

방법	불확실성 신호	제어 메커니즘
Abstention	엔트로피, 퍼플렉시티, 자기 일관성	사전 정의된 임계값 트리거
ConfuseBench	의미론적 엔트로피	행동 선택 분류
UoT (Uncertainty of Thoughts)	기대 정보 획득(EIG)	RL을 통한 학습된 정책

4.2 도구 사용 결정 경계 (Tool-Use Decision Boundary)

방법	불확실성 신호	제어 메커니즘
UALA (Uncertainty-Aware Language Agent)	의미론적 엔트로피	임계값 기반 트리거
SMARTAgent	내부 불확실성 점수	파인튜닝을 통한 학습된 정책
ProbeCal	원시 토큰 확률	사후 보정

4.3 다단계 워크플로우에서의 불확실성 전파 (Uncertainty Propagation)

방법	불확실성 신호	제어 메커니즘
SAUP (Situation Awareness Uncertainty Propagation)	단계별 불확실성 점수(엔트로피)	순방향 전파 및 집계

영역 3: 강화 학습 및 보상 모델링 (RL and Reward Modeling)

5.1 견고한 보상 모델 (Robust Reward Models)

방법	불확실성 신호	제어 메커니즘
URMs (Uncertainty-Aware Reward Models)	–	–
Bayesian RMs (Bayesian Reward Models)	–	–

5.2 자기 개선 RL (Self-Improvement RL)

방법	불확실성 신호	제어 메커니즘
Confidence as Intrinsic Reward	신뢰도	내재적 보상으로 활용
Entropy Minimization (EM)	엔트로피	엔트로피 최소화
RL for EM	–	EM을 위한 RL
Mutual Information	상호 정보	프로세스 해부

5.3 확장 가능한 프로세스 감독 (Scalable Process Supervision)

방법	불확실성 신호	제어 메커니즘
Uncertainty as Automation Tools	–	자동화 도구로 활용

6. 논의 및 해석

이론적 기초: 베이지안 방법과 Conformal Prediction

6.1 베이지안 방법 (The Bayesian Method)

베이지안 프레임워크는 불확실성 모델링의 이론적 기초를 제공합니다:

• 베이지안 신경망: 가중치에 확률 분포 할당
• 몬테 카를로 드롭아웃: 드롭아웃을 활용한 불확실성 추정
• 앙상블 방법: 여러 모델의 예측 분포 활용

6.2 Conformal Prediction (정합 예측)

통계적 보장을 제공하는 불확실성 정량화 방법:

Black-Box (API-Only) 접근법:
– 모델 내부 접근 불필요
– API 호출만으로 불확실성 추정

White-Box (Logit-Access) 접근법:
– 로짓(logits)에 직접 접근
– 더 정밀한 불확실성 추정

이론-실무 격차(Theory-Practice Gap):
– 이론적 보장과 실제 LLM 적용 사이의 차이
– 확장 가능한 구현 필요

기능적 진화의 의미

1. 사후에서 실시간으로
– 과거: 출력 완료 후 신뢰도 평가
– 현재: 생성 과정 중 실시간 피드백

2. 진단에서 제어로
– 과거: “이 출력이 신뢰할 수 있는가?”
– 현재: “어떤 행동을 트리거해야 하는가?”

3. 단일에서 다층으로
– 과거: 단일 점수
– 현재: 다층적, 맥락 의존적 신호

7. 한계 및 제언

미래 과제 및 연구 방향

7.1 능동 신호의 신뢰성과 견고성

[!warning] 주요 도전
불확실성 신호 자체의 신뢰성과 견고성이 핵심 문제입니다. 불확실성 추정 자체가 부정확하면 제어 메커니즘이 악영향을 미칠 수 있습니다.

• 보정 문제: 불확실성 추정의 보정 개선 필요
• 분포 외(OOD) 시나리오: 알려지지 않은 도메인에서의 일반화
• 적대적 공격: 불확실성 추정에 대한 적대적 취약성

7.2 UQ 벤치마킹 진보

• 표준화된 벤치마크: 다양한 불확실성 방법의 공정한 비교를 위한 표준
• 실제 평가 지표: 실제 응용에 더 가까운 평가 메트릭
• 도메인 특화 벤치마크: 의료, 법률, 금융 등 특정 도메인

7.3 의미 있는 평가와 메트릭

• 다층적 평가: 단일 메트릭이 아닌 다차원적 평가 프레임워크
• 행동 기반 평가: 불확실성이 실제 행동 개선에 기여하는지
• 인간 중심 평가: 인간이 인식하는 신뢰성과의 정렬

7.4 구성 가능, 불확실성 전파 시스템

• 모듈형 설계: 다양한 불확실성 컴포넌트의 조합 가능
• 전파 메커니즘: 다단계 시스템에서 불확실성의 전파 방법
• 계산 효율: 실시간 애플리케이션에서의 효율적 구현

7.5 확장 가능성과 효율성

• 스케일링 대상 모델: 수십억 파라미터 모델에 적용
• 계산 비용 최적화: 실용적인 추론 비용 유지
• 메모리 효율: 대형 모델의 메모리 제약 내 구현

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📌 3단계: 비판적 평가

방법론적 타당성

강점 (Strengths)

1. 체계적 분류 프레임워크
   • 불확실성의 기능적 진화를 명확히 정의
   • 3개 주요 영역(추론, 에이전트, RL)으로 구성
   • 각 방법론에 대한 비교 분석 표 제공
2. 이론적 근거
   • 베이지안 방법과 Conformal Prediction과의 연결
   • 수학적 이론과 실제 응용 사이의 격차 인식
3. 실무적 가이드
   • 부록 C에서 실무자를 위한 설계 패턴 제공
   • 다양한 시나리오별 적용 전략
4. 비판적 분석
   • 부록 B에서 각 접근법의 강점과 약점 비교
   • Utility vs. Fidelity Trade-off와 같은 핵심 트레이드오프 식별

약점 (Weaknesses)

1. 실증적 평가 부족
   • 대부분의 분석이 이론적/개념적
   • 통합 실험 없이 다양한 방법론 비교
   • 실제 성능 향상의 정량적 증거 부족
2. 샘플링 편향 가능성
   • 특정 연구 그룹/기관의 작업에 집중될 가능성
   • 최신 트렌드의 포괄적 커버리지 확인 필요
3. 구현 세부사항 부족
   • 많은 방법론이 개념적으로만 설명
   • 실제 구현 시의 어려움과 해결책 부족

논리적 일관성

일관성 강점

1. 명확한 진화 서사
   • 수동적 지표 → 능동적 신호의 진화를 명확히 전달
   • 각 단계에서의 변화와 필요성 논리적으로 연결
2. 일관된 용어 사용
   • 불확실성 신호(The “What”)와 제어 메커니즘(The “How”)의 일관된 분류
   • 테이블 형식을 통한 명확한 비교
3. 계층적 구조
   • 전체 논리적 흐름이 유지됨
   • 각 섹션이 전체 서사에 기여

일관성 약점

1. 일부 영역의 불균형
   • 일부 방법론에 대한 설명이 상세하고 다른 것은 간략
   • RL 영역의 설명이 다른 영역에 비해 덜 상세함
2. 이론과 실무의 연결 약함
   • 이론적 프레임워크와 실제 구현 사이의 격차 인식
   • 구체적인 해결책 제시 부족

기여도 평가

혁신적 기여

1. 패러다임 전환 정의
   • 불확실성의 기능적 진화를 처음으로 체계화
   • “측정”에서 “활용”으로의 관점 전환 제시
2. 통합 프레임워크
   • 고도화된 추론, 자율형 에이전트, RL을 통합적 관점에서 분석
   • 이론적 기초(베이지안, Conformal Prediction)와의 연결
3. 실무적 지침
   • 부록 C의 실무자 가이드는 실제 응용에 큰 가치
   • 다양한 시나리오별 적용 전략 제공

지속적 가치

1. 방법론적 템플릿
   • 향후 불확실성 연구의 분석 틀 제공
   • 다른 도메인으로의 확장 가능
2. 연구 방향 제시
   • 미래 연구 과제와 도전 과제 명확히 식별
   • 향후 5-10년의 연구 방향 제시

실무 적용 포인트

핵심 실무 인사이트

[!tip] 실무자를 위한 핵심 교훈
불확실성을 단순한 신뢰도 점수가 아니라 능동적 제어 신호로 설계하세요.

1. 시나리오 1: 고위험, 복잡한 작업 (수학 경진대회, 과학 QA)

접근법:
  추론 경로: 다중 경로 생성 + 불확실성 가중 선택
  추론 내: 실시간 불확실성 모니터링 + 백트래킹
  노력 최적화: 어려운 문제에서만 CoT 활성화

권장 방법:
  - CER (Confidence Enhanced Reasoning)
  - UAG (Uncertainty-Aware Adaptive Guidance)
  - SPOC (Spontaneous Self-Correction)

2. 시나리오 2: 변동 난이도 작업 (코드 생성, 범용 챗봇)

접근법:
  추론 경로: 간단한 작업에서는 단일 경로
  추론 내: 적응형 단계 분할
  노력 최적화: 난이도에 따른 계산 비용 조절

권장 방법:
  - AdaptiveStep
  - UnCert-CoT
  - MUR (Momentum Uncertainty Reasoning)

3. 시나리오 3: 외부 도구와 상호작용하는 에이전트

접근법:
  불확실성 응답: 도구 사용, 인간 입력 요청, 거부 사이 결정
  도구 사용 결정: 임계값 기반 또는 학습된 정책
  다단계 워크플로우: 불확실성 전파 및 집계

권장 방법:
  - UALA (Uncertainty-Aware Language Agent)
  - SMARTAgent
  - SAUP (Situation Awareness Uncertainty Propagation)

4. 시나리오 4: 긴 지평, 다단계 작업

접근법:
  불확실성 전파: 각 단계의 불확실성 추적
  리스크 관리: 높은 불확실성에서 보수적 행동
  인간 루프: 위험 단계에서 인간 개입 요청

권장 방법:
  - 다단계 불확실성 전파
  - 도메인 특화 불확실성 모델

구현 시 고려사항

계산 비용 vs. 정확성 트레이드오프

접근법	계산 비용	정확성 향상	적용 시나리오
단일 경로	낮음	기준선	간단한 작업
다중 경로 + 가중	높음	중간	복잡한 작업
다중 경로 + 가중 + 백트래킹	매우 높음	높음	고위험 작업

보정의 중요성

[!warning] 보정 필수
불확실성 추정의 보정 없이는 제어 메커니즘이 악영향을 미칠 수 있습니다. 항상 보정 검증을 수행하세요.

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요약 및 시사점

핵심 메시지

[!important] 핵심 인사이트
불확실성이 수동적 진단 지표에서 능동적 제어 신호로 진화하고 있습니다. 이 변화는 다음 세대 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축의 핵심입니다.

주요 진화 단계

graph LR
    A[수동적 지표<br>Post-hoc Diagnosis] --> B[능동적 신호<br>Real-time Control]
    A --> A1[출력 완료 후 점수 부여]
    A --> A2[진단 도구 역할]
    A --> A3[정적, 외부적]
    B --> B1[생성 중 피드백 개입]
    B --> B2[제어 메커니즘 역할]
    B --> B3[동적, 내부적]

세 가지 핵심 프론티어

1. 고도화된 추론: 계산 최적화, 자기 수정 트리거
2. 자율형 에이전트: 도구 사용 결정, 정보 탐색, 리스크 관리
3. 강화 학습: 보상 해킹 완화, 내재적 보상, 자기 개선

향후 연구 방향

1. 신뢰성 향상: 불확실성 신호 자체의 보정 및 견고성
2. 벤치마킹: 표준화된 평가 프레임워크
3. 구성 가능 시스템: 모듈형 불확실성 컴포넌트
4. 확장 가능성: 대형 모델에서의 효율적 구현

References

• Zhang, J., Cui, W., Li, Z., Huang, L., Malin, B., Xiong, C., & Wu, C.-S. (2026). From Passive Metric to Active Signal: The Evolving Role of Uncertainty Quantification in Large Language Models. arXiv:2601.15690v1
• Kadavath, R., et al. (2022). Language models (mostly) know what they know.
• Yin, D., et al. (2024). Reasoning in flux: enhancing large language models reasoning through uncertainty-aware adaptive guidance.
• Kirchhof, S., et al. (2025). Position: uncertainty quantification needs reassessment for large language model agents.

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