챗GPT의 아버지 된 '이 승부 식 토토', 과학계 싹쓸이

[파이낸셜뉴스] 21세기에 과학계에 가장 많이 인용된 논문은 무엇일까. 이는 바이오도, 양자도 아닌 인공지능(AI)을 다룬 논문들이었다. 과학 저널 네이처는 2000년 이후 발표된 논문 가운데 인용 횟수가 가장 많은 연구들을 분석하며, 인공지능(AI) 기술이 현대 과학계의 핵심 위치를 차지하게 된 과정을 조명했다.

분석 결과, 가장 많이 인용된 승부 식 토토 25편 중 다수가 AI 분야에 집중돼 있었다. 특히 빅테크들이 발표한 딥러닝 구조 및 오픈소스 기반의 연구들이 상위권을 휩쓸었다. 이는 생명과학이나 물리학처럼 전통적으로 강세를 보이던 분야를 제치고 AI가 과학의 도구로서 실제적인 영향력을 발휘하고 있다는 얘기다.

인용 1위를 기록한 승부 식 토토은 2016년 마이크로소프트가 발표한 딥러닝 모델 딥 레지듀얼 네트워크(ResNet) 관련 연구로, 구글 스칼라 기준 약 25만 회, 웹오브사이언스 기준 약 10만 회 이상 인용됐다. 이 승부 식 토토은 딥러닝 핵심이 되는 인공신경망의 효율적 학습을 다뤘다. 이후 알파고·단백질 구조 분석 도구 '알파폴드'·오픈AI '챗GPT' 등 굵직한 인공지능(AI) 기술 탄생에 기여했다.

AI 분야의 주요 승부 식 토토들이 상위권을 차지했다. 2012년 제프리 힌튼 교수가 개발한 이미지 인식 기술 알렉스넷(AlexNet) 승부 식 토토은 8위에 올랐으며, 2017년 구글이 발표한 자연어 처리 기술 트랜스포머(Transformer) 구조 승부 식 토토 ‘Attention is All You Need’는 7위를 기록했다.

이 두 연구는 각각 이미지 분석과 언어 생성 기술의 기반을 다졌고, 이후 챗GPT 같은 거대 언어 모델(LLM)의 핵심이 됐다.

네이처는 AI 논문의 피인용 급증 원인으로 다학제 적용성과 오픈소스 생태계를 들었다. AI 알고리즘은 의료, 번역, 로봇공학 등 다양한 분야에 쉽게 통합될 수 있었으며, 많은 논문이 프리프린트 형태로 빠르게 공유된 점도 인용 확산에 기여했다.
AI 외에도, 실험 도구 및 분석 소프트웨어를 소개한 승부 식 토토들도 인용 상위권에 올랐다. 2위는 유전자 활성 변화를 측정하는 방법을 설명한 연구, 5위는 X선 산란 패턴 분석 프로그램인 셸렉스(SHELX) 소개 승부 식 토토이었다. 미시간대 미샤 테플리츠키 교수는 “과학자들은 혁신적인 이론보다 직접적인 연구에 도움을 주는 도구 승부 식 토토을 더 자주 인용한다”며, 실제 연구 현장에서는 ‘도구 중심’ 접근이 과학 발전을 견인하고 있다고 강조했다.

ksh@fnnews.com 김성환 기자

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