인공지능 기술, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 우리가 기계와 소통하는 방식을 근본적으로 변화시켰죠. 이러한 모델들은 복잡한 언어 이해와 생성을 가능하게 하여, 인간과 기계 간의 상호작용을 전례 없는 수준으로 끌어올렸어요. 그러나 이러한 발전에도 불구하고, 고위험 의사결정 애플리케이션으로의 확장은 여전히 도전적인 과제로 남아있습니다. 이는 주로 모델 예측의 본질적인 불확실성 때문인데요, 이러한 불확실성을 해결하기 위한 방법 중 하나로 '선택적 예측'이 주목받고 있습니다. LLM과 선택적 예측의 필요성 대규모 언어 모델은 인상적인 답변을 생성할 수 있지만, 생성된 응답의 정확성에 대해 스스로 평가하는 내부 메커니즘을 갖추고 있지 않습니다. 이는 특히 고위험 의사결정 환경에서 큰 문제가 될 수 있어요. 예..