# 영향력 있는 AI 연구를 하는 방법 > Clean Markdown view of GeekNews topic #16940. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=16940](https://news.hada.io/topic?id=16940) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/16940.md](https://news.hada.io/topic/16940.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2024-09-26T10:06:25+09:00 - Updated: 2024-09-26T10:06:25+09:00 - Original source: [github.com/okhat](https://github.com/okhat/blog/blob/main/2024.09.impact.md) - Points: 14 - Comments: 3 ## Summary 논문이 아닌 프로젝트에 투자하기, 큰 확장성과 "파급력"을 가진 적시의 문제 선택하기, 두 단계 앞서 생각하고 빠르게 반복하기, 작업을 공개하고 아이디어를 대중화하기, 흥미를 유도하고 연구를 성장시키기, 새로운 논문을 통해 프로젝트에 계속 투자하기 등의 단계로 나누어 오픈 소스 프로젝트를 통해 영향력을 극대화하는 방법을 설명합니다. 또한, 연구와 오픈 소스 프로젝트가 서로 보완하며 발전할 수 있음을 보여줍니다. ## Topic Body ### 1. 논문이 아닌 프로젝트에 투자하기 - 연구 초기에는 논문 출판이 중요하지만, 장기적으로는 논문 수보다 연구의 영향력과 큰 그림이 중요함 - 연구를 개별 논문이 아닌 큰 비전이나 패러다임으로 생각해야 함 - 오픈 소스 모델, 시스템, 프레임워크, 벤치마크와 같은 일관된 아티팩트를 유지하는 것이 중요함 ### 2. 큰 확장성과 "파급력"을 가진 적시의 문제 선택하기 - 문제는 시의적절해야 함. 예를 들어, 2-3년 후에 '핫'해질 문제를 찾는 것이 좋음 - 많은 파생 문제에 영향을 미칠 수 있는 큰 "파급력"을 가져야 함 - 큰 여유 공간이 있는 문제를 선택해야 함. 예를 들어, 시간이 지나면서 20배 더 빠르거나 30% 더 효과적으로 만들 수 있다는 희망이 있어야 함 ### 3. 두 단계 앞서 생각하고 빠르게 반복하기 - 즉각적인 해결책을 찾기보다는 두 단계 앞서 생각해야 함 - 가장 사람들이 취할 것 같은 경로를 파악한 뒤, 그 경로의 한계를 이해하고 해결하는 데 주력해야 함 - 문제의 버전을 빠르게 반복하고 피드백을 받는 것이 중요함 ### 4. 작업을 공개하고 아이디어를 대중화하기 - 논문을 발표한 후 바로 다음 논문으로 넘어가지 말고, 작업을 공개하고 사람들과 적극적으로 소통해야 함 - arXiv에 논문을 공개하고 스레드로 논문 공개를 알리되, 구체적이고 접근 가능한 주장으로 시작해야 함 - 논문 발표 후에도 지속적으로 아이디어를 홍보하고 커뮤니티와 소통해야 함 - 아이디어와 과학적 소통은 고립된 논문 공개를 넘어서 연중 내내 지속되어야 함 ### 5. 흥미를 유도하고 오픈 소스 연구를 성장시키기 - 깃허브에 코드와 README를 올리는 것만으로는 충분하지 않음 - 좋은 오픈소스 연구는 좋은 연구이자 명확한 하류 유용성과 낮은 마찰을 가져야 함 - 사용 가능하고, 유용하며, 접근 가능한 코드 릴리스를 만들어야 함 - 분명한 대안이 실패하는 이유를 설명하고 인내심을 가져야 함 - 다양한 사용자 카테고리를 이해하고 그에 맞게 프로젝트를 발전시켜야 함 - 관심을 커뮤니티로 전환하여 형성하고 성장시키는 것이 중요함 ### 6. 새로운 논문을 통해 프로젝트에 계속 투자하기 - 오픈 소스 프로젝트와 연구는 별개가 아님 - 오픈 소스에 투자하는 대부분의 시간이 새롭고 흥미로운 연구를 수행하는 것일 수 있음 - 오픈소스 노력의 최전선에 있으면 새로운 문제를 매우 일찍 직관적으로 인식하고, 협력자와 피드백을 받을 수 있음 - 예를 들어, ColBERT와 DSPy는 여러 논문과 협력자들에 의해 발전됨 - 구축한 커뮤니티는 접근 방식에 대한 직접적인 피드백을 제공하고 문제의 중요성을 이해하는 훌륭한 협력자에 대한 액세스를 제공함 ### GN⁺의 정리 - 이 글은 AI 연구에서 오픈 소스 프로젝트를 통해 영향력을 극대화하는 방법을 다룸 - 논문 수보다 큰 비전과 일관된 프로젝트가 중요함을 강조함 - 시기적절한 문제 선택, 두 단계 앞서 생각하기, 작업 공개 및 대중화, 오픈 소스 프로젝트 성장의 중요성을 설명함 - 연구와 오픈 소스 프로젝트는 별개가 아니며, 서로 보완하며 발전할 수 있음을 강조함 ## Comments ### Comment 29231 - Author: kandk - Created: 2024-09-26T12:01:05+09:00 - Points: 1 그래서 요즘 AI연구는 대학원에서 안하고 빅테크에서 하죠. 빅테크에서 대학원보다 최신 논문이 더 많이 나옵니다. 신기한 세상.. ### Comment 29292 - Author: nutella - Created: 2024-09-27T14:51:20+09:00 - Points: 1 - Parent comment: 29231 - Depth: 1 아예 대학원생들을 몇 개월 인턴으로 뽑아서 같이 연구하고 논문 내고 하는 경우도 많죠 ### Comment 29225 - Author: neo - Created: 2024-09-26T10:06:25+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=41640812) - "프로젝트에 투자하고 논문에 투자하지 말라"는 조언은 박사 과정 학생이나 초기 연구자에게는 현실적이지 않음 - 논문을 많이 발표하지 않으면 경력 발전이 어려움 - 흥미로운 주제에 시간을 투자하고 싶지만, 논문이 나오지 않으면 경력에 큰 타격을 입음 - 연구 프로그램을 성공적으로 운영하기 위해서는 시기적절한 문제를 선택하고, 아이디어를 널리 알리는 것이 중요함 - 피드백을 통해 연구 방향을 조정하고 협업을 촉진할 수 있음 - AI 연구자에게는 1-2년 내에 유용한 주제를 선택하는 것이 산업으로 가는 이유가 될 수 있음 - 장기적인 연구가 더 큰 영향을 미칠 수 있음 - 초기 연구가 시간이 지나면서 큰 성과를 낼 수 있음 - 논문이 실제 세계에 미치는 영향을 측정하는 것은 어려움 - AI 연구는 규모가 중요하며, 이는 자금과 자원이 필요함 - 많은 논문이 발표되면서 개별 논문의 영향력이 감소함 - "프로젝트에 투자하고 논문에 투자하지 말라"는 조언은 좋은 프로젝트가 좋은 논문을 낳는다는 의미임 - AI 논문은 많은 저자가 참여하는 경우가 많으며, 실제로 영향력 있는 연구는 드물음 - 연구의 초기 단계에서는 작은 개선이 큰 영향을 미칠 수 있음 - 연구 경력이 쌓이면 프로젝트에 더 많은 시간을 투자할 수 있음 - 연구 결과를 쉽게 접근할 수 있게 만드는 것은 중요하지만, 모든 것을 공개하지 않는 것도 필요함 - "하이프"도 연구의 일부분임 - 단기적으로 영향력이 있는 연구가 장기적으로는 그렇지 않을 수 있음 - 이 조언은 학술 연구뿐만 아니라 스타트업에도 적용될 수 있음