[논문 리뷰] Has China caught up to the US in AI research? An exploration of mimetic isomorphism as a model for late industrializers

Chao Min, Yi Zhao외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 07. 11.

Advanced Technologies in Various Fields인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 중국이 AI 연구 분야에서 미국을 뒤처나지 않았는지 분석하기 위해 출판량, 인용 품질, 주제의 시기적 적합성을 조사한다. 유사성의 동일성(미메틱 이소모르피즘)을 측정하는 새로운 방법을 사용하여 중국이 미국의 AI 연구 주제를 얼마나 빨리 수용하는지 추적한 결과, 2018년 기준으로 중국은 지식 격차를 해소했으며 주제 수용 지연이 거의 없어져 빠른 수렴과 독자적 혁신으로의 전환 가능성을 시사한다.

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI), a cornerstone of 21st-century technology, has seen remarkable growth in China. In this paper, we examine China's AI development process, demonstrating that it is characterized by rapid learning and differentiation, surpassing the export-oriented growth propelled by Foreign Direct Investment seen in earlier Asian industrializers. Our data indicates that China currently leads the USA in the volume of AI-related research papers. However, when we delve into the quality of these papers based on specific metrics, the USA retains a slight edge. Nevertheless, the pace and scale of China's AI development remain noteworthy. We attribute China's accelerated AI progress to several factors, including global trends favoring open access to algorithms and research papers, contributions from China's broad diaspora and returnees, and relatively lax data protection policies. In the vein of our research, we have developed a novel measure for gauging China's imitation of US research. Our analysis shows that by 2018, the time lag between China and the USA in addressing AI research topics had evaporated. This finding suggests that China has effectively bridged a significant knowledge gap and could potentially be setting out on an independent research trajectory. While this study compares China and the USA exclusively, it's important to note that research collaborations between these two nations have resulted in more highly cited work than those produced by either country independently. This underscores the power of international cooperation in driving scientific progress in AI.

연구 동기 및 목표

• 중국이 미국의 AI 연구 성과와 품질에서 뒤지지 않았는지 평가하기 위해.
• 특히 후발 산업화 배경을 감안할 때 중국의 급속한 AI 발전 배경을 이해하기 위해.
• 중국에서 미국의 AI 연구 주제를 얼마나 빨리 모방하는지를 측정하는 새로운 지표를 개발하기 위해.
• 중국과 미국 간의 국제 협력이 고영향력 AI 연구를 생산하는 데 어떤 역할을 하는지 분석하기 위해.
• 중국의 AI 발전 궤도가 모방에서 독자적 혁신으로 전환되고 있는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 연구는 2000년에서 2020년 사이에 중국과 미국의 AI 관련 연구 논문을 대상으로 Scopus와 Web of Science의 출판 데이터를 분석한다.
• 미국에서 처음 나타난 AI 연구 주제와 중국에서 나타난 시점 간의 시간 지연을 계산하여, 유사성의 동일성에 대한 새로운 측정치를 구축한다.
• 미국과 중국의 AI 연구 성과를 비교하기 위해 인용 영향력과 출판량을 품질 지표로 사용한다.
• 공저자 패턴을 분석하여 국제 협력, 특히 중국과 미국 간 협력 기여도를 평가한다.
• 이민 과학자와 귀국 과학자 데이터를 포함하고, 오픈 액세스 정책과 데이터 규제가 연구 성과에 미치는 영향을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 중국의 AI 연구 성과 출판량이 미국을 초월했는가?
• RQ2 인용 영향력으로 측정했을 때 미국은 여전히 AI 연구 품질에서 선도하고 있는가?
• RQ3 중국은 미국의 AI 연구 주제를 얼마나 많이 모방했으며, 얼마나 빨리 수용했는가?
• RQ4 중국의 AI 연구 발전 속도가 가속화된 주요 요인은 무엇인가?
• RQ5 중국과 미국 간 협력 연구가 각국의 독립 연구보다 더 높은 영향력을 가진 AI 논문을 생산했는가?

주요 결과

• 현재 중국은 AI 관련 연구 논문 출판량에서 미국을 앞서고 있다.
• 높은 출판량에도 불구하고 미국은 인용 영향력에서 약간의 우위를 유지하여 평균 연구 품질가 높은 것으로 나타났다.
• 2018년 기준으로 미국과 중국 간 신규 AI 연구 주제 수용 지연 시간이 거의 사라져 거의 동시에 주제가 등장하는 것으로 나타났다.
• 중국의 급속한 AI 발전은 글로벌 오픈 액세스 추세, 큰 규모의 해외 유학생 및 귀국 과학자 집단, 비교적 관대한 데이터 정책에 기인해 있다.
• 중국과 미국 간 협력 연구는 각국의 독립 연구보다 더 많은 인용을 받는 AI 논문을 생산했다.
• 연구 결과는 중국이 단지 따라오기만 한 것이 아니라, 이미 모방에서 독자적 혁신으로의 전환 단계에 진입했음을 시사한다.