Van passieve metriek naar actief signaal: de evoluerende rol van onzekerheidskwantificering in grote taalmodellen

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

January 22, 2026

Auteurs: Jiaxin Zhang, Wendi Cui, Zhuohang Li, Lifu Huang, Bradley Malin, Caiming Xiong, Chien-Sheng Wu

cs.AI

Samenvatting

Hoewel Large Language Models (LLM's) opmerkelijke capaciteiten vertonen, blijft hun onbetrouwbaarheid een kritieke barrière voor inzet in hoog-risicodomeinen. Dit overzichtsartikel schetst een functionele evolutie in de aanpak van deze uitdaging: de evolutie van onzekerheid van een passieve diagnostische metriek naar een actief controlesignaal dat het realtime gedrag van het model stuurt. Wij tonen aan hoe onzekerheid wordt ingezet als een actief controlesignaal op drie fronten: bij geavanceerd redeneren om berekeningen te optimaliseren en zelfcorrectie te activeren; bij autonome agents om metacognitieve beslissingen over het gebruik van tools en informatievergaring te sturen; en bij reinforcement learning om reward hacking te mitigeren en zelfverbetering mogelijk te maken via intrinsieke beloningen. Door deze vooruitgang te verankeren in opkomende theoretische kaders zoals Bayesiaanse methoden en Conformal Prediction, bieden wij een verenigd perspectief op deze transformerende trend. Dit overzicht biedt een uitgebreid panorama, een kritische analyse en praktische ontwerppatronen, en betoogt dat het beheersen van de nieuwe trend van onzekerheid essentieel is voor het bouwen van de volgende generatie schaalbare, betrouwbare en vertrouwenswaardige AI.

English

While Large Language Models (LLMs) show remarkable capabilities, their unreliability remains a critical barrier to deployment in high-stakes domains. This survey charts a functional evolution in addressing this challenge: the evolution of uncertainty from a passive diagnostic metric to an active control signal guiding real-time model behavior. We demonstrate how uncertainty is leveraged as an active control signal across three frontiers: in advanced reasoning to optimize computation and trigger self-correction; in autonomous agents to govern metacognitive decisions about tool use and information seeking; and in reinforcement learning to mitigate reward hacking and enable self-improvement via intrinsic rewards. By grounding these advancements in emerging theoretical frameworks like Bayesian methods and Conformal Prediction, we provide a unified perspective on this transformative trend. This survey provides a comprehensive overview, critical analysis, and practical design patterns, arguing that mastering the new trend of uncertainty is essential for building the next generation of scalable, reliable, and trustworthy AI.