AI 연구…경쟁사와 차별화하는 방법

[AI리포터]

[디지털투데이 AI리포터] 영향력 있는 인공지능(AI) 연구를 하려면 어떻게 해야 할까?

26일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면 미국 스탠포드대학교 자연어처리 그룹 소속이자 AI 프레임워크 DSPy 및 콜버트(ColBERT)의 개발자인 오마르 하탑(Omar Hattab)은 현재 상당히 혼잡한 AI 분야에서 차별화된 연구를 할 수 있는 방법을 소개했다.

첫째, 논문이 아닌 프로젝트에 투자하라.
장기적인 성취감과 성장은 얼마나 많은 논문을 썼느냐가 아니라, 연구 전체에 의해 만들어진다. 즉, 자신의 연구를 통해 무엇을 바꾸고 싶은지에 초점을 맞춰야 한다. 초점을 맞춰야 할 것은 논문 단위보다 훨씬 더 크고, 아직 완전히 해결되지 않은 문제에 집중해야 한다는 것이 하탑의 주장이다.

둘째, 문제의 폭이 크고 효율을 극대화할 수 있는 시의적절한 문제를 선택하라.
시스템을 1.5배 더 빠르게 만들 수 있다거나, 5% 더 효율적으로 만들 수 있다는 연구는 눈길을 끌지 못한다. 20배 더 빨라진다든지, 30% 더 효율화할 수 있다는 정도의 큰 문제를 찾아야 한다는 설명이다.

또한 다루는 문제가 큰 효율성을 지녀야 한다. 즉, 결과가 충분한 사람들에게 이익을 가져오거나 관심을 가질 가능성이 높아야 한다. 아울러 AI 분야의 경우, 2~3년 내에 뜨거워지겠만 아직 주류가 되지 않은 문제 영역을 찾는 것이 좋다고 한다.

셋째, 두 걸음 앞을 내다보고 빠르게 반복하라.
해결해야 할 문제를 발견했을 때, 곧바로 간단하게 해결할 수 있는 방법을 택하려는 충동을 억제하고 두 걸음 앞을 내다보는 것이 중요하다는 얘기다. 또한 빠르게 반복해 피드백(지연 시간, 검증 점수 등)을 얻으면 어려운 문제를 해결할 수 있는 가능성이 크게 높아질 수 있다.

넷째, 자신의 작품을 세상에 내놓고 자신의 아이디어를 전파하라.
흥미로운 것을 발견하고 통찰력 있는 글을 쓸 때까지 반복 작업을 실시했다면, 그 다음은 자신의 연구 성과를 세상에 알리는 데 집중해야 한다. 이때 구체적이고 실질적이며 이해하기 쉬운 주장으로 시작하는 것이 중요하다.

이보다 중요한 것은 한 번의 발표로 끝나는 것이 아니라, 다양한 상황에서 중요한 것을 여러 번 반복해 사람들에게 전달하고, 이러한 아이디어가 평가될 때까지 인내심을 가지고 계속 노력해야 한다는 것이다.

다섯째, 아이디어를 잘 전달하는 것도 중요하다.
하탑은 오픈소스 연구를 확대하기 위해 할 수 있는 방법으로 실행 가능한 코드 공개, 유용하게 만들기, 친숙한 릴리스 만들기, 명백한 대안 실패 입증, 사용자 카테고리 이해, 커뮤니티 전환 등을 꼽았다.

마지막으로 여섯째, 새로운 논문을 통해 프로젝트 투자를 계속하라.
한 프로젝트로 논문 하나만 발표하는 것이 아니라, 관련 논문을 여러개 발표하는 것이 중요하다고 한다. 실제로 하탑이 개발한 콜버트는 10여 편의 논문을 발표했다.

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