[2019] AI 연구 랭킹(후편)

[2019] AI 연구 랭킹(전편)

추가 분석

학계 vs. 산업계

AI 연구 랭킹 2019 : 학계 vs 산업계

학계 - 77.8 %
산업계 - 22.2 %

2019년도 NeurIPS와 ICML에서 채택한 2,200편의 논문 제목 Top 150 단어

(워드 클라우드를 사용하여 작성)

인당 Publication index로 본 상위 30 개국

(Publication index를 국가 인구로 나눈 수, 단위는 수백만)

1. 스위스 - 6.97
2. 이스라엘 - 4.88
3. 미국 - 3.85
4. 싱가포르 - 2.34
5. 캐나다 - 2.17
6. 덴마크 - 2.11
7. 영국 - 1.90
8. 핀란드 - 1.75
9. 프랑스 - 1.41
10. 스웨덴 - 1.11
11. 호주 - 1.08
12. 한국 - 0.91
13. 네덜란드 - 0.89
14. 오스트리아 - 0.84
15. 독일 - 0.78
16. 라트비아 - 0.67
17. 벨기에 - 0.44
18. 에스토니아 - 0.44
19. 일본 - 0.39
20. 노르웨이 - 0.32
21. 키프로스 - 0.28
22. 아랍 에미리트 - 0.26
23. 대만 - 0.22
24. 아일랜드 - 0.21
25. 이탈리아 - 0.19
26. 사우디 - 0.15
27. 그리스 - 0.14
28. 중국 - 0.13
29. 체코 - 0.11
30. 뉴질랜드 - 0.11

 

AI 연구를 선도하는 글로벌 조직 40의 Treemap

(면적은 Publication index에 비례)

Top 40개의 조직이 전체의 55%를 제공하고 전체 2,200 중 1,212.3을 차지하고 있다.

 

AI 연구에 대한 경쟁의 측정

허핀달(Herfindahl) 지수의 산출

어떤 산업 내의 각 기업의 시장 점유율의 백분율을 제곱하여 모두 합한 값. 산업의 집중도를 측정한다. 

 

계산식 : (※ 역주 1)

Si는 시장 점유율, N은 시장에 참여하는 경쟁 수

(※역주 1) 허핀달 지수의 계산식 만으로는 알기 어렵기 때문에 구체적인 수치로 계산하는 예를 들면, 시장이 2개 회사에 의해 독과점 상태이며, 시장 점유율이 모두 50%인 경우, 허핀달 지수는 2 × {(0.5) x (0.5)} (0.5 제곱) = 0.5가 되어 100 개 회사의 시장 점유율이 모두 1% 씩 이면 100 × {(0.01) x (0.01)} (0.01 제곱) = 0.01이 된다.

 

허핀달 지수의 해석 :

• 100 미만의 H는 매우 경쟁이 치열한 산업을 나타낸다.
• 1,500 미만의 H는 산업이 과점되지 않는 것을 나타낸다.
• 1,500~2,500의 H는 중간 정도의 과점도를 나타낸다.
• 2,500 개 이상의 H는 고도의 독과점을 나타낸다.

조사 결과 데이터셋은 : H = 146.47이다. 즉, 2019년 AI 연구의 독점 징후는 아직 없다는 것이다.

 

 

토론 : 누가 AI의 미래를 책임지는가

AI의 패권을 목표로 한 미국과 중국의 전략적 경쟁 상황에 대해 최근 열띤 토론이 계속되고 있다. 우선 분석을 시작하기 전에 약간의 역사를 정리하자.

• 2016년에는 AI에 두 가지 중요한 사건이 일어났다. 3 월, Google의 AlphaGo는 핸디캡 없이 9단의 프로 바둑기사 이세돌을 이긴 최초의 컴퓨터 프로그램이 되었다. 10월에 오바마 정권은 인공 지능의 미래에 대한 준비라는 AI의 향후 방향 및 현안에 대한 전략을 발표했다.
• 중국에서는 이러한 두 가지 이벤트가 '스푸트니크의 순간'(※역주 3)을 만들어 중국 정부가 인공 지능에 극적인 투자를 늘리는 것을 납득시켰다(카이푸 리의 AI Superpowers 참조).

(※역주 3) 스푸트니크 순간(Sputnik moment)이란 표현의 출처는 오바마 대통령이 2011년 1월에 실시한 연설에 있다. 오바마 대통령은 소련이 스푸트니크를 발사했을 때, 미국인은 우주 개발에 패배했다는 것을 깨달은 그 순간을 '스푸트니크의 순간'이라고 표현했다. 그리고 다시는 이런 순간이 찾아오기 않도록, 과학 기술 투자의 중요성을 역설했다.

• 이에 대응하여 2017년 7월 중국 공산당은 2030년을 AI의 목표 달성 기한으로 설정했다. 이 야심 찬 계획은 2020년까지 AI 경제의 상위 계층에 도달하고, 2025년까지 새로운 돌파구를 달성하고, 2030년까지 AI의 글로벌 리더가 되는 것이다. 이 전략은 '새로운 세대의 인공지능 개발 계획'으로 알려지게 되었고, 부처, 지방 정부, 민간 기업이 AI의 연구 개발에 관한 많은 정책을 입안하고 수십억 달러를 투자하도록 촉구하기에 이르렀다.
• CNAS 등의 특정 싱크탱크들은 중국의 AI 전략은 오바마 행정부의 보고서에 적힌 주요 원칙이 반영되어 있다고 주장했다. 현재는 이러한 원칙을 (트럼프 정권으로 바뀜) 미국이 아니라 중국이 채택하고 있다.
• 이 복사본 전략은 새로운 것은 아니다. 피터 티엘의 Zero to One을 인용하면 "중국은 19세기 철도, 20세기의 에어컨, 심지어 도시 전체에 선진국에서 실행하고 있던 모든 것을 솔직하게 복사했다. 중국은 도중에 몇 가지 단계를 건너뛸 수도 있었다 - 예를 들어 유선 전화를 도입하지 않고 직접 무선 폰으로 이동 - 하지만 그들은 모두 똑같이 복사하는 것이다"
• 2017년은 바로 내가 AI의 연구 상황의 추적을 시작한 해이다. 그 결과 다음의 차트로 요약되는 중국의 기준을 설정했다. 그 차트는 미국이 중국의 전체 발행에 비해 11배의 리드를 가지고 있음을 보여주고 있다(아래 그래프 참조) :

2017년의 AI 연구를 선도하는 10개국 : 미국은 중국의 11배 이상 리드하고 있었다.

 

• 2019 년 미국은 중국에 7배 리드하고 있다(미국 - 1260.2, 중국 - 184.5). 그러므로 격차는 분명히 감소하고 있다. 또한 알렌 연구소가 실시한 인공지능에 대한 분석에서 중국이 가장 많이 인용된 논문의 상위 10% 오너쉽 점유율을 꾸준히 늘려왔다는 것을 발견했다. 중국의 점유율은 2018년 26.5%로 미국의 29%에 크게 뒤지지 않고 있다(※역주 4).

(※역주 4) 알렌 연구소가 Medium에 투고한 기사 AI 연구에서 중국이 미국을 추월할지도 모른다 에 따르면 세계의 AI 논문 상위 10%에서 중국 논문이 차지하는 비중은 2020년에는 미국과 동등하게 되고, 2025년에는 중국이 점유율 1위가 될 가능성이 지적되고 있다(아래 그래프 참조).

세계 AI 논문 상위 10%의 미국과 중국 점유율 추이

최근 10년간 미국의 AI 경쟁력은 더 이상 우위로 보이지 않는다고 말하는 사람이 있을지도 모른다. 그러나 경쟁 결과는 현대의 AI의 3가지 주요 요소인 알고리즘, 하드웨어, 학습 데이터의 진보의 상호 작용에 의존하는 것으로 간주, AI 업계를 지배하는 3 가지 요소 모두를 올바로 취득할 필요가 있다.

 

미국은 MIT, 스탠퍼드, CMU, UC 버클리 등 세계 수준의 대학에서 컴퓨터 과학에 대한 진보에 의해 초래된 수십 년의 실적에 따라 향후 몇 년간 AI 알고리즘에서 강력한 리드를 획득할 것으로 생각된다. 또한 콘퍼런스에서 내부적인 연구를 공개하는 Google이나 Facebook 같은 기업의 개방형 문화는 최고 AI 연구자가 학계와 업계 사이를 원활하게 이동할 수 있는 활기찬 에코 시스템 (또는 일종의 회전문)을 만들어 낸( 얀 루칸과 앤드류 응 의 예를 생각해 보자(※역주 5)).

 

게다가 미국은 실리콘 밸리의 고향이며 1957년에 페어차일드를 설립하기 위해 8명의 반역자가 쇼클리 반도체 연구소에서 떠난 이후 실리콘 밸리는 하드웨어 혁신의 최전선에 있었다. 딥러닝 알고리즘은 매우 계산량이 많으며 비트코인 마이닝에 이르러서는 스위스보다 많은 전력을 소비한다(※역주 6). 향후 10년간 중국이 하드웨어에서 미국을 따라 잡기는 매우 어렵다고 생각된다.

 

그러나 학습 데이터에 관해서는 미국의 우위는 의심스럽다. 중국이 학습 데이터에서 미국을 능가할지도 모른다. 국가의 설계가 다르기 때문이다. 즉, 학습 데이터를 둘러싼 광범위한 개인정보 보호 및 공공성의 갈등에 관한 논의에 있어서, 미국은 전자를 선택하는 경향이 있는 반면 중국은 후자를 선택했다. 오늘의 중국에서 AI는 수억의 거리 카메라에서 얼굴을 스캔하고 수십억 물건 WeChat 메시지를 읽고, 수백만의 건강 기록을 분석하고 있다. 이러한 데이터 수집은 공공복지의 데이터 논의에 기초하여 이루어진다. 수집된 학습 데이터의 가용성은 중국 14억 인구와 함께, 나라에 큰 전략적 우위를 가져오고 있다.

 

결론을 내기 어렵지만, 처음 두 요소(알고리즘과 하드웨어)로 마지막 요소(데이터의 가용성)를 제치고 미국은 앞으로도 AI에서 선두를 유지할 것으로 생각된다.

 

(※역주 5) CNN의 연구로 유명한 얀 루칸은 1987년부터 1988년까지 캐나다 토론토 대학 제프리 힌튼에게 사사하고 AT & T 연구소와 뉴욕 대학에서 연구 후 2013년 Facebook의 AI 연구소 초대 소장으로 취임했다(학계 -> 산업계 경력). 앤드류 응은 중국 최대의 검색엔진 서비스 바이두 (Baidu)에서 수석 과학자를 역임한 후, 온라인 학습 서비스 Coursera를 설립하고 미국 스탠퍼드 대학에서 강의를 맡고 있다(산업계 -> 학계 경력).

(※ 역주 6) 캠브리지 대학의 연구 기관 Cambridge Centre for Alternative Finance는 비트코인 마이닝의 에너지 사용량을 추정 한 Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index를 발표하고 있다. 그 발표에 따르면, 비트코인 마이닝에 의해 소비되는 전력량은 75.69 테라 와트시이며, 세계 전력소비량 37위 필리핀(78.30 테라 와트시)과 38위 칠레(73.22 테라 와트시) 사이에 랭킹 된다. 58.46 테라 와트시인 스위스는 43위이다.

 

원문
"AI Research Rankings 2019 : Insights from NeurIPS and ICML, Leading AI Conferences"

 

저자
Gleb Chuvpilo

AI Research Rankings 2019: Insights from NeurIPS and ICML, Leading AI Conferences