최근 Google AI 책임자인 Jeff Dean과 OpenAI 수석 과학자가 word2vec 논문으로 NeurIPS "Time Test Award"를 수상하며 열띤 토론을 불러일으켰습니다. 10년 전 이 획기적인 논문은 당시 ICLR 회의에서 만장일치로 거부되었습니다. 이는 논문의 미래 영향을 평가하는 것이 어렵고 혁신적인 연구에 대한 학문적 판단이 때때로 지연된다는 점을 강조합니다. 이 글에서는 word2vec 논문의 경험과 그에 따른 학문적 평가 메커니즘에 대한 생각을 탐구할 것입니다.
Google AI 책임자인 Jeff Dean과 OpenAI 수석 과학자는 10년 전에 제안된 획기적인 단어 벡터 기술 word2vec 논문으로 최근 NeurIPS "Time Test Award"를 수상했습니다. 그러나 논문의 저자 중 한 명인 Tomas Mikolov는 이 논문이 2013년 첫 번째 ICLR 회의에서 만장일치로 거부되었다고 밝혔습니다. 실제로, 이후 광범위한 영향력을 행사하게 된 많은 논문과 연구들은 처음 제출되었을 때 주요 학회에서 거절되었으며, 이는 향후 논문의 영향력을 평가하기가 매우 어렵다는 것을 보여줍니다. 연구자들은 거절된 후에도 낙담해서는 안 되며, 논문을 개선하기 위한 제안을 받아들인 다음 다른 상위 논문에 제출해야 합니다.word2vec 논문의 경험은 과학 연구자들에게 귀중한 경험을 제공하며 학문적 평가는 하루 아침에 이루어지는 것이 아니며 시간과 실제 테스트가 필요하다는 점을 다시 한 번 상기시켜 줍니다. 인내와 지속적인 개선은 결국 인정으로 이어질 것입니다. 앞으로는 과학적 연구 결과를 어떻게 더 효과적으로 평가할 것인가가 우리의 심도 있는 고민의 가치가 있습니다.