[요약]

■ 추론형 AI 및 추론형 AI 데이터의 개념과 의의

- 추론형 AI는 단순한 패턴 인식이나 예측을 넘어, 논리적 단계(Chain-of-Thought)를 거쳐 복잡한 문제 해결이나 의사결정을 수행

   하는 AI를 의미
- 추론형 AI 데이터는 추론형 AI가 문제해결이나 의사결정 과정에서 명시적 또는 암묵적인 논리적 추론을 수행할 수 있도록 지원하는

  구조화된 데이터

   ※ 추론형 AI 데이터는 입력–추론 과정–출력의 절차로 구성되며, 비정형 데이터 중심의 기존 학습 데이터가 가진 한계를 극복하기

       위해 가설–검증–수정의 구조적 사고 과정을 제공함
 - 추론형 AI는 환각 현상과 논리적 오류를 보완하여, 인간처럼 '단계적 사고'인 추론(Inference)을 수행하여 AI의 진화를 이끌고 있음

   * (시장 규모) 글로벌 추론 AI 시장은 올해 약 106억달러(약 14조7천976억원)규모이며, 2030년 255억달러(약 35조5천980억

      원)까지 성장할 것으로 전망(연평균 약 19%)
   * (성능 향상 측면) 논리적 추론 과정을 담은 CoT·reasoning 데이터는 다단계 질의응답, 수학·논리 추론 과제에서 기존 패턴 인식

      기반 LLM보다 10~20% 이상의 정확도 개선

■ 추론형 AI의 발전과 데이터 특성

 - 현재의 추론형 AI는 대형 언어 모델(LLM)의 기반인 Transformer 아키텍처에서 출발하여, 기존의 단순 패턴 인식과 생성 중심 AI

   에서 점진적으로 ‘고도화된 사고 능력(reasoning capability)’을 갖추는 방향으로 발전
 - 추론형 AI 데이터는 추론 능력을 내재화하기 위해 사용되는 데이터인 학습 단계의 데이터(훈련 데이터)와 훈련된 모델이 실제 결론

   을 도출하는 데 사용되는 추론 단계의 데이터(입력 데이터)로 구분할 수 있음
 - 텍스트 기반 추론형 AI 데이터셋은 LLM의 논리적 사고와 문제 해결 능력 강화를 위해 질문-추론-답변 구조로 구성되며, 일반 상식

   과 기초 수학 문제를 넘어 점차 고난이도화되고, 메타-추론이나 전문가 수준 문제를 풀 수 있는 방향으로 진화하고 있음

 - 멀티모달 추론 데이터셋은 AI 모델이 텍스트, 이미지, 비디오 등 여러 양식의 정보를 동시에 이해하고 종합하여 복잡한 결론을 도출

   하도록 도와 인간과 유사한 인지 능력을 갖도록 하는데 목적이 있음

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------