[논문 리뷰] Rise of Generative Artificial Intelligence in Science

Liangping Ding, Cornelia Lawson외 1명|Research Explorer (The University of Manchester)|2024. 12. 30.

Genetics, Bioinformatics, and Biomedical Research인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 2017년에서 2023년까지 OpenAlex 데이터를 활용한 실증 분석을 통해 과학 연구 분야에서 생성형 인공지능(GenAI)의 부상 원인을 조사한다. 연구 결과, 다양한 분야에서 GenAI 논문의 급격한 증가가 확인되었으며, 미국이 발표 수에서 선도적인 위치를 차지했고, GenAI 연구는 다소 작은 팀 규모를 보이며 지속적인 국제 협력이 이루어지고 있음을 발견했다. 이는 지리정치적 긴장 상황 속에서도 유지되고 있다.

ABSTRACT

Generative Artificial Intelligence (GenAI, generative AI) has rapidly become available as a tool in scientific research. To explore the use of generative AI in science, we conduct an empirical analysis using OpenAlex. Analyzing GenAI publications and other AI publications from 2017 to 2023, we profile growth patterns, the diffusion of GenAI publications across fields of study, and the geographical spread of scientific research on generative AI. We also investigate team size and international collaborations to explore whether GenAI, as an emerging scientific research area, shows different collaboration patterns compared to other AI technologies. The results indicate that generative AI has experienced rapid growth and increasing presence in scientific publications. The use of GenAI now extends beyond computer science to other scientific research domains. Over the study period, U.S. researchers contributed nearly two-fifths of global GenAI publications. The U.S. is followed by China, with several small and medium-sized advanced economies demonstrating relatively high levels of GenAI deployment in their research publications. Although scientific research overall is becoming increasingly specialized and collaborative, our results suggest that GenAI research groups tend to have slightly smaller team sizes than found in other AI fields. Furthermore, notwithstanding recent geopolitical tensions, GenAI research continues to exhibit levels of international collaboration comparable to other AI technologies.

연구 동기 및 목표

• 2017년에서 2023년까지 과학 연구 분야에서 생성형 AI(GenAI) 논문의 성장 궤적을 분석하기 위해.
• GenAI 연구가 과학적 분야와 지리적 지역으로 어떻게 확산되었는지 조사하기 위해.
• GenAI 연구와 다른 AI 분야 간의 팀 규모 및 국제 협력 패턴을 비교하기 위해.
• 점점 높아지는 전문화와 지리정치적 긴장 상황 속에서도 GenAI 연구가 특별한 협력 역학을 보이는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 2017년에서 2023년까지 GenAI 및 보다 광범위한 AI 연구의 논문 기록을 추출하기 위해 포괄적인 개방형 학술 데이터베이스인 OpenAlex를 활용하였다.
• OpenAlex의 주제 분류 체계를 사용하여 논문을 학문 분야별로 분류하였다.
• 소속 소속 국가별로 GenAI 논문의 지리적 분포를 맵핑하여 지역별 연구 기여도를 평가하였다.
• 논문당 저자 수로 팀 규모를 계산하고, GenAI 연구와 비-GenAI AI 연구 간 평균 팀 규모를 비교하였다.
• 다국적 공동 저자 논문 비율을 계산하여 GenAI 및 다른 AI 분야에서의 국제 협력 수준을 정량화하였다.
• 연구 기간 동안의 성장 패턴과 확산 추세를 추적하기 위해 시간열 분석을 적용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2017년에서 2023년까지 생성형 AI에 관한 과학 논문의 수는 어떻게 변화했는가?
• RQ2 생성형 AI 연구는 컴퓨터 과학 외의 과학 분야에서 어디까지 광범위하게 확산되었는가?
• RQ3 글로벌 생성형 AI 연구 기여도에서 가장 두드러진 기여를 한 국가는 어디인가?
• RQ4 생성형 AI 연구의 팀 규모는 다른 AI 연구 분야와 비교해 어떻게 다른가?
• RQ5 생성형 AI 연구에서의 국제 협력 수준은 다른 AI 기술과 유사한가, 아니면 다를까?

주요 결과

• 생성형 AI 연구는 급속한 성장을 보였으며, 컴퓨터 과학 외의 모든 과학 분야에서 논문 수가 크게 증가했다.
• 미국 연구자들은 전 세계 GenAI 논문의 약 40%를 기여했으며, 이는 중국과 몇몇 중소 규모의 선진 경제국을 이었다.
• GenAI 연구는 점점 더 컴퓨터 과학 외 분야로 확산되고 있어, 다양한 학문 분야에서의 광범위한 수용을 나타낸다.
• GenAI 연구 팀은 다른 AI 연구 분야의 팀보다 평균적으로 다소 작아, 연구 단위의 축소 경향을 시사한다.
• 지리정치적 긴장 상황 속에서도 GenAI 연구의 국제 협력 수준은 다른 AI 기술과 유사하게 유지되고 있다.
• GenAI 연구의 지리적 확산은 중간 규모의 선진 경제국에서 강력한 기여를 보이며, 미국과 중국 외에도 광범위한 글로벌 참여를 나타낸다.