개발자 분석 글은 LLM에게 답의 신뢰도를 숫자로 말하게 해도 그 값이 곧 정답 확률이 되지는 않는다고 설명한다. 출력된 숫자 역시 생성된 텍스트이며, 작업별 실제 결과와 비교해 보정해야 한다. 항상 같은 평균 확률을 내는 모델도 겉으로는 잘 보정된 것처럼 보여 판별력 검증이 별도로 필요하다. 글은 규칙 검사와 검색 근거, 답변 일관성 같은 외부 신호를 함께 보라고 제안한다. 같은 저자의 관련 글도 오류를 알아채고 복구할 수 있는지가 도구를 완전 자동화로 전환하는 중요한 조건이라고 지적한다.