“21세기 가장 영향력 있는 논문은 AI 연구 논문”… MS 논문이 역대 최대 인용

2025.04.21. 13:24:07

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21세기 가장 많이 인용된 논문은 무엇일까? 네이처(Nature)가 15일(현지 시간) 발표한 분석에 따르면, 인공지능(AI) 연구가 압도적으로 최다 인용 순위를 차지하고 있다. mRNA 백신, CRISPR 유전자 편집 기술, 힉스 보손 발견, 중력파 측정과 같은 혁명적 과학 발견들보다 AI 관련 논문들이 더 많은 인용을 받고 있는 것으로 나타났다. 미시간 대학교 앤아버 캠퍼스의 사회학자 미샤 테플리츠키(Misha Teplitskiy)는 "과학자들은 방법론, 이론, 실증적 발견 모두를 중요시한다고 말하지만, 실제로는 방법론이 더 많이 인용된다"고 설명했다.

네이처 뉴스팀이 분석한 21세기 가장 많이 인용된 25편의 논문 목록에서, 마이크로소프트(Microsoft) 연구원들이 2016년 발표한 '딥 레지듀얼 러닝(deep residual learning)' 네트워크에 관한 논문이 1위를 차지했다. 이 논문은 데이터베이스에 따라 10만에서 25만 회 이상 인용되었다. [네이처에 따르면], 1위를 차지한 마이크로소프트의 ResNet 논문은 신경망이 깊어질수록 신호가 소멸되는 문제를 해결했다. 이 기술은 약 150개 층을 가진 네트워크를 훈련시키는 방법을 제시했는데, 이는 당시 연구자들이 익숙했던 것보다 약 5배 더 깊은 수준이었다.

논문의 공동 저자이자 현재 매사추세츠 공과대학교(MIT)에서 근무하는 카이밍 허(Kaiming He)는 "ResNet 이전에는 딥러닝이 그다지 '깊지' 않았다"고 말했다. 이 개념은 알파고(AlphaGo), 알파폴드(AlphaFold), 챗GPT(ChatGPT)와 같은 혁신적 AI 도구 개발의 기반이 되었다. 25개 최다 인용 논문 중 AI 관련 논문은 무려 5편이 포함됐다. 8위에는 제프 힌튼(Geoff Hinton)이 공동 저술한 2012년 논문인 'AlexNet'이 올랐는데, 힌튼은 AI 분야의 업적으로 지난해 노벨 물리학상을 수상했다. 또한 7위에는 2017년 구글(Google) 연구원들이 발표한 '어텐션 이즈 올 유 니드(Attention is all you need)'라는 제목의 논문이 자리했다. 이 논문은 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델의 발전을 가능하게 한 트랜스포머(transformer) 신경망 아키텍처를 소개했다.

AI 논문들이 인용 순위에서 자연스러운 이점을 가진다고 토론토 대학교(University of Toronto)의 컴퓨터 과학자 제프 힌튼은 말했다. AI 분야 논문들은 수많은 분야와 관련이 있으며, 21세기에는 이 분야에서 매우 빠른 발전과 많은 양의 논문 발표가 이루어졌다. 또한 초기 기계학습 분야 학술 연구의 오픈소스 특성도 인용 증가에 기여했다. 6위를 차지한 '랜덤 포레스트(Random forests)' 논문은 기존 유사 방법을 개선한 기계학습 알고리즘을 제시했다. 유타 주립대학교(Utah State University) 통계학자 애들 커틀러(Adele Cutler)는 "이 방법이 인기 있는 이유는 오픈소스이고, 무료이며, 사용하기 쉽기 때문"이라고 설명했다.

많은 AI 논문들은 정식 동료 평가 전에 프리프린트로 공개되었는데, 이는 인용 횟수 계산을 복잡하게 만든다. 대부분의 상용 데이터베이스는 프리프린트를 추적하지 않거나 최종 동료 평가된 논문과 인용을 병합하려 하지 않아 실제 인용 횟수는 더 높을 수 있다.

AI가 상위권을 차지하고 있지만, 다른 분야의 논문들도 주목할 만하다. 2위를 차지한 논문은 정량적 PCR 데이터 분석 방법을 설명한 2001년 연구로, 생물학자들이 유전자 활성 변화를 계산하는 간단한 공식을 제공했다. 세 번째로 많이 인용된 논문은 심리학자 버지니아 브라운과 빅토리아 클라크가 2006년 발표한 '주제 분석' 방법론으로, 처음에는 학생들을 위해 작성되었지만 정성적 연구 방법을 표준화하는 데 큰 영향을 미쳤다. 목록에는 글로보캔(GLOBOCAN)의 전 세계 암 통계 보고서와 정신질환 진단 및 통계 매뉴얼 제5판(DSM-5)도 포함됐다.

인용 횟수가 논문의 절대적 가치를 나타내지는 않지만, 이번 분석은 현대 과학에서 AI가 차지하는 중요성을 분명히 보여준다. 혁신적인 과학적 발견보다 방법론과 도구를 제시하는 논문들이 더 많이 인용된다는 사실은 과학이 어떻게 발전하는지에 대한 흥미로운 통찰을 제공한다. 네덜란드 라이덴 대학교(Leiden University)의 은퇴한 과학계량학 연구자 폴 우터스(Paul Wouters)는 "프리프린트 인용이 더 보편화됨에 따라 데이터베이스는 이러한 언급을 집계하기 위한 새로운 관행을 채택해야 할 수도 있다"고 말했다.

결국 21세기 학술계에서 AI 연구의 압도적인 인용 기록은 이 분야가 현대 과학기술의 발전을 이끄는 핵심 동력이 되었음을 보여준다. 이 추세는 앞으로도 계속될 전망이다.