AI 연구 학회 제출 논문 폭증: 뉴립스 2025에 27,000편 이상 접수
인공지능 연구 커뮤니티에 있어 역사적인 발전이 있었습니다. 신경 정보 처리 시스템 학회 (NeurIPS) 2025에 전례 없이 27,000편이 넘는 논문이 제출되어 학술 AI 출판 분야의 모든 이전 기록을 깼습니다. 이 놀라운 숫자는 머신러닝 연구의 중요한 전환점을 보여주며, 전 세계 학술 기관, 기업 연구소, 독립 연구자들로부터 제출이 이뤄졌습니다.
과거 데이터를 보면 기하급수적인 성장이 분명히 드러납니다. 2017년에 뉴립스는 3,297편의 논문만 접수했습니다. 이는 연평균 약 26.3%의 경이로운 성장률을 나타냅니다. 이 속도라면 한 학자가 농담 삼아 언급했듯이, 이론적으로 약 59년 후에는 "지구상 모든 사람 한 명당 한 편의 제출"을 볼 수도 있습니다.
업계 관측자들은 이러한 폭발적인 증가의 주요 원인을 거대 언어 모델 (LLM) 연구의 확산으로 보고 있습니다. 이는 연구 분야의 범위와 접근성을 극적으로 넓혔습니다. 한 연구자는 현재 상황을 "LLM의 5승"이라고 적절하게 표현했습니다. 거대 언어 모델이 동시에 데이터를 생성하고, 코드를 작성하며, 논문을 쓰고, 제출 논문을 심사하고, 심지어 그 자체가 연구 대상이 되기 때문입니다.
제출 논문의 급증은 동료 평가의 지속 가능성, 연구 품질, 그리고 AI 분야 학술 출판의 미래에 대한 격렬한 논쟁을 불러일으켰습니다. 뉴립스 조직자들이 이 전례 없는 양을 처리하기 위해 고군분투하는 가운데, 더 넓은 AI 커뮤니티는 전통적인 학회 구조가 이렇게 쏟아지는 연구 성과를 효과적으로 관리할 수 있을지에 대해 의문을 제기하고 있습니다.
핵심 요약
- 기록적인 양: 27,000편 이상의 제출 논문으로, 뉴립스 2025는 2017년 이후 약 26.3%의 연평균 성장률을 보이며 전 세계 AI 연구의 폭발적인 확장을 반영합니다.
- 동료 평가 위기: 주로 자원봉사 노동력에 의존하는 전통적인 학술 심사 시스템은 이러한 양 때문에 심각한 부담을 겪으며, 심사 품질과 공정성에 대한 우려를 높이고 있습니다.
- 품질 문제 부상: 연구자들은 급하게 작성된 문헌 검토, LLM으로 표면적으로만 개선된 재활용 아이디어, 의심스러운 벤치마크 비교, 여러 학회에 중복 제출된 논문 등 문제 되는 패턴들을 발견했습니다.
- 패러다임 전환 필요: 현재의 출판 모델은 점점 지속 불가능해 보이며, 많은 전문가들은 고통스럽지만 필요한 전환기를 거쳐 새로운 검증 방식과 출판 프레임워크로 나아가야 한다고 예측합니다.
- 산업계 영향력 증가: 기업 연구소들의 제출 논문 기여가 크게 늘면서, 연구 우선순위와 학회 문화가 순수 학술적인 접근 방식에서 제품 중심적인 접근 방식으로 변화할 가능성이 있습니다.
심층 분석
뉴립스 제출 논문의 전례 없는 급증은 학술 AI 연구가 직면한 심오한 구조적 과제를 드러냅니다. 제출 논문 수가 수직 상승함에 따라, 자원봉사 학술 노동력에 기반한 동료 평가 시스템은 품질 관리와 철저함을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
이러한 성장은 여러 수렴하는 요인을 반영합니다. 첫째, 머신러닝은 거의 모든 산업 분야에서 핵심 기술이 되면서 생물학, 물리학, 경제학, 법학 등 다양한 분야의 연구자들을 끌어들이고 있습니다. 둘째, 온라인 학습 플랫폼과 오픈 소스 자료를 통한 교육 민주화가 진입 장벽을 크게 낮췄습니다. 셋째, 학계의 "출판 아니면 도태" 문화와 혁신을 입증하려는 산업계의 경쟁 압력이 출판량을 늘리는 강력한 동기를 부여하고 있습니다.
아마도 가장 중요한 것은, 제출 논문 폭증이 AI 연구 분야 명성의 과도한 중앙 집중화를 보여준다는 점입니다. 뉴립스는 ICML, ICLR과 함께 이 분야의 명성을 얻는 체계를 주도하며, 연구자들이 제한된 채택 자리를 두고 경쟁해야 하는 병목 현상을 만들고 있습니다. 느리고 명성이 낮다고 인식되는 전통적인 학술지들은 실행 가능한 대안을 제공하는 데 실패했습니다.
커뮤니티는 근본적인 신호 대 잡음 문제에 직면해 있습니다. 수천 편의 논문이 제출되면서, 진정으로 획기적인 연구가 점진적인 연구의 눈사태 속에 파묻힐 위험이 있습니다. 이는 확립된 명성이나 인맥이 부족한 신규 진입자나 자원이 부족한 기관의 연구자들에게 특히 불리합니다.
많은 전문가들은 상당한 구조적 변화가 임박했다고 예측합니다. 뉴립스는 결국 전문화된 하위 학회로 분할되거나 더 엄격한 사전 필터링 메커니즘을 구현할 수 있습니다. AI 지원 심사 도구는 분류 및 심사자 매칭에 필수적이 될 가능성이 높습니다. 더 근본적으로는, 저자가 논문과 함께 완전한 소프트웨어 환경을 제출하여 결과를 간단하게 검증할 수 있는 "페이퍼 위드 도커" 방식(paper with docker)으로 전환될 수도 있습니다.
한 연구자는 "LLM은 과학 논문의 바벨탑"이라고 재미있게 언급하며, 해당 분야가 전통적인 논문 기반 결과 소통 방식을 넘어 진화하지 않으면 실제 응용과 동떨어질 위험이 있음을 시사했습니다.
알고 계셨나요?
- 현재의 성장률 (연평균 26.3%)이 멈추지 않고 계속된다면, 뉴립스는 이론적으로 2045년까지 100만 편 이상의 제출 논문을 받을 수 있으며, 59년 내에 지구상 인간 한 명당 한 편의 제출을 볼 수도 있습니다.
- 현재 제출량은 심사자 한 명이 논문 한 편당 단 30분만 소요하더라도 (철저한 심사 기준에 훨씬 못 미치는 시간) 모든 제출 논문을 심사하는 데 약 13,500 인시가 필요함을 의미합니다. 이는 한 개인이 6년 이상 풀타임으로 일해야 하는 양에 해당합니다.
- 일부 연구자들은 해당 분야의 재현성 문제를 해결하기 위해 머신러닝 제출 논문 검증을 위한 가상 클러스터를 만들기 위해 pooled 컴퓨팅 자원을 실험하기 시작했습니다.
- "NeurIPS"라는 용어 자체는 2018년 조직자들이 의도치 않은 불행한 함의를 피하기 위해 이전 명칭인 "NIPS"에서 이름을 바꾼 리브랜딩을 나타냅니다.
- 압도적인 제출량에도 불구하고, 최고 AI 학회의 합격률은 비교적 안정적으로 (20-25% 사이) 유지되어 왔습니다. 이는 뉴립스 2025에 제출된 20,000편 이상의 논문이 거절될 가능성이 높으며, 그중 상당수는 가치 있는 아이디어를 포함하고 있음에도 더 많은 청중에게 도달하지 못할 수 있음을 의미합니다.
- AI 심사 과정 자체의 탄소 발자국도 우려 사항이 되고 있습니다. 대규모 ML 실험에 필요한 막대한 컴퓨팅 자원과 전 세계 연구자 이동의 에너지 소비가 커뮤니티 내에서 기후 영향 논의에 기여하고 있습니다.