“평소에는 항상 학생인 것 같은데, 이번 기회에 ‘청고추’가 되어보는 기분을 느껴보고 싶었다.” 우연한 생각 하나에서 출발해, 소주대학교 박사과정 학생인 저우후촨과 주퉁은 학계에서 큰 인기를 끈 웹 게임 《청고추 시뮬레이터》를 만들게 되었다.
이 게임의 인터페이스는 간단하고 직관적이며, 회원 가입이 필요 없습니다. 웹페이지에 접속해 과목을 선택하기만 하면 AI가 무작위로 사용자의 ‘청교 신원’을 생성해 줍니다. 전용 이력서뿐만 아니라 근무 학교까지 무작위로 설정됩니다.
게임의 핵심 플레이 방식은 실제 청교(青椒)의 일상을 거의 그대로 재현하고 있다. 국가 기금을 신청하고, 기업 후원을 유치해 자금을 마련하며, 학생들을 모집해 스승의 연구실에서 ‘논문을 생산’하게 하고, 축적된 학술 성과를 바탕으로 한 단계씩 승진해 나가는 식이다.
물론, 연구자들의 고충도 하나도 빠짐없이 다 있습니다. 논문을 수정하다 보면 기분이 확 가라앉고, 전신 마사지로 기력을 회복하려 해도 귀중한 연구비를 써야 합니다. 가끔은 끊임없이 제품을 권유하는 영업사원들을 만나기도 하는데, 지긋지긋하지만 어쩔 수 없이 상대해야만 합니다.
구상부터 웹페이지 구축까지, 두 사람은 단 2주밖에 걸리지 않았다. 초판은 사실 꽤 조잡했다. 엄격한 수치 제약도 없었고, 연구비는 쓰다 보면 모자랄 정도로 넉넉했으며, 논문 작성에 대한 부담조차 없었다. 그럼에도 불구하고 이 게임은 첫 번째 테스트에 참여한 20명의 참가자들을 푹 빠지게 만들었다.그들의 선배인 류야후이도 그중 한 명이었는데, 저녁 6시 조금 넘어서부터 새벽 1시 반까지 게임을 하며 ‘강사’에서 ‘학사’로 승진했고, “성취감이 최고조에 달했다”고 감탄했다. 이후 선배는 자발적으로 팀에 합류해 소셜 미디어 플랫폼 운영을 돕기도 했다.
12월 16일, 《청고추 시뮬레이터》의 웹사이트 주소가 온라인에 공개되자마자 학계는 순식간에 들썩였다. 주퉁과 저우후촨은 홍보 첫날부터 1,000여 명이 몰려들었고, 최고조에는 일일 플레이어 수가 9만 명에 달했으며, 동시 접속자 수는 2,000명을 넘어섰다고 밝혔다.플레이어들은 AI가 생성한 ‘유머’가 연구 현장의 일상을 정확히 짚어주어 몰입감이 최고조에 달했다고 평가했다. 어떤 이들은 ‘강사에서 학사원 회원으로’ 승진하는 쾌감에 푹 빠져 현실에서 느끼는 연구에 대한 불안감을 해소하기도 했고, 또 다른 이들은 시뮬레이션 과정에서 자신의 미래를 엿보며 연구계의 구조적 문제에 대해 성찰하지 않을 수 없었다.
하지만 아무도 예상하지 못했던 것은, 이 ‘갑작스러운 창작’이 곧 현실의 강타를 맞이하게 되었다는 점이었다. 회원 가입 없이 바로 플레이할 수 있었기 때문에 급증한 플레이어 수로 인해 두 사람이 가지고 있던 유휴 토큰이 순식간에 바닥났다.게임이 중단되는 것을 막기 위해, 그들은 자비로 수만 위안을 들여 토큰을 구매했고, 이후 키미(Kimi)로부터 후원도 받았다. 하지만 그럼에도 불구하고 12월 19일 정오, 대규모 모델 API가 완전히 소진되어 두 사람은 소셜 미디어에 도움을 요청하는 게시물을 올릴 수밖에 없었다.다행히도 이 도움 요청 게시물은 광범위한 관심을 불러일으켰고, 그날 밤 게임은 정상 운영을 재개했다.
게임 개발 경험이 전혀 없는 두 명의 인공지능 분야 박사 과정 학생에게 이 뜻밖의 대히트는, 우연히도 ‘AI+게임’의 탐구 여정으로 그들을 이끌었습니다.그리고 그들이 직면한 토큰 고갈 위기는 바로 현재 수많은 AI 스타트업이 공통적으로 겪고 있는 난관이기도 하다. 즉, 계산 능력 비용이 여전히 높게 유지되면서 업계 발전을 제약하는 큰 난제가 되고 있다. 게임이 폭발적인 인기를 얻은 것에서부터 긴급한 도움을 요청하게 된 과정은 그들에게 예상치 못한 관심을 가져다주었을 뿐만 아니라, AI 업계 발전 과정에서 직면한 현실적인 문제들을 생생하게 깨닫게 해주었다.
이는 학계와 업계의 놀라운 만남이었으며, ‘차관’은 이 기회를 통해 그들과 이야기를 나누었습니다. 다음은 ‘차관’과 『청고추 시뮬레이터』의 저자 몇 명과의 대화를 정리하여 소개합니다:
01
갑작스러운 충동으로 만든 AI 게임
차관: ‘샤오홍슈’에서 보았는데, 학술 분야에 대해 불만스러운 점이 있어서 이 시뮬레이터를 만들었다고 하셨더군요. 이 시뮬레이터가 처음 탄생하게 된 과정을 좀 말씀해 주실 수 있나요?
《청고추》: 처음에는 아주 간단했습니다. 우리는 《멘토 시뮬레이터》와 비슷한, 스토리 선택지를 통해 진행되는 게임을 보았습니다. 그래서 ‘대규모 모델을 활용해 더 재미있는 무작위 답변을 생성할 수는 없을까?’라고 생각했죠. 이 방향이 꽤 흥미로워 보였기에, 금세 첫 번째 데모를 만들어 냈습니다.
차관: 데모를 제작하는 과정에서, 여러분의 초기 설계 방향은 무엇이었나요?
《청고추》: 초기 페이지 디자인은 비교적 단순했으며, 핵심은 학생을 모집하는 기능을 구현하는 것이었습니다. 플레이어는 다양한 유형의 학생을 모집할 수 있고, 학생들은 논문을 작성하며, 플레이어는 학생들과 상호작용할 수도 있습니다. 현재의 형태는 첫 번째 플레이어들(즉, 주변 친구들)과 끊임없이 소통하고 논의한 끝에 점차 발전해 온 결과입니다.
차관: 첫 번째 버전의 웹페이지를 만드는 데 대략 얼마나 걸렸나요? 그동안 주로 어떤 작업을 하셨나요?
《청고추》: 약 2주 만에 첫 번째 버전을 출시했습니다. 백엔드 기술적인 문제를 제쳐두고 보면, 초기 데모 버전은 매우 조잡했습니다. 학생들의 분기별 독려 및 응원 횟수가 무제한이었고, 수치적 제약이 없어 한 분기 동안 제한 없이 부수적인 프로젝트를 진행할 수 있었기 때문에 연구비가 과도하게 소요되었고, 논문 작성에 대한 압박감이 전혀 없었습니다.이후 점차 최적화를 거쳐 수치 설정을 추가해 긴박감을 조성했고, 플레이어의 피드백을 바탕으로 조작 옵션을 다양화했다. 초기에는 산책과 전신 마사지만 가능했으나, 후반부에 논문 채점 및 논문 철회 등의 기능을 추가하여 학술 부정행위 수치가 감소하지 않는 문제를 해결했다.
차관: 이 시뮬레이터의 기반 설계는 다른 모델에 직접 연동되는 방식인가요, 아니면 다른 기술적 프로세스가 있나요?
《청고추》: 초기에는 여러 모델을 혼합하여 사용했습니다. 모델마다 생성하는 콘텐츠의 특성이 다르다는 점을 파악하고, 비용도 고려하여 고비용 모델과 저비용 모델을 조합했습니다. 고비용 모델은 밈 생성을 담당하여 더 나은 효과를 냈고, 저비용 모델은 친구 피드나 학생 소개 등의 콘텐츠를 생성하여 종합 비용을 절감했습니다.구체적으로 말하면, 먼저 몇 가지 백엔드 요청 API 인터페이스를 설계했고, 각 인터페이스는 서로 다른 모델이나 동일한 모델을 대응시킨 뒤, 성능과 속도를 종합적으로 고려하여 조합했습니다.
찻집: 현재 버전에서 어떤 내용이 AI로 생성된 것입니까? 특정 제한 사항이 있습니까?
《청고추》: 교사 소개, 학생 성격 프로파일, 수치 시뮬레이션 사건, 친구 피드 등 대부분의 내용이 AI에 의해 생성되었으며, AI 생성 비중이 매우 높습니다. 당초에는 AI 생성에 제한을 두지 않으려 했으나, 모델이 생성하는 콘텐츠의 다양성이 부족하다는 점을 발견했습니다. 예를 들어 ‘소와 말’과 같은 태그의 경우, 모델이 자동으로 좁은 범위 내에서만 콘텐츠를 생성하는 경향이 있습니다.
찻집: 이전에 게임 개발 경험이 있으신가요?
《청고추》: 정식 게임 개발 경험은 없고, 학부 수업에서 했던 간단한 과제 수준의 기초만 있을 뿐입니다. 예를 들어, 우주선을 조종해 행성을 폭파하는 식의 간단한 과제를 해본 적이 있습니다.
찻집: 초기 개발 과정에서 막히는 상황이 있었나요?
《청고추》: 전반적으로 꽤 순조롭게 진행되고 있지만, 주로 프론트엔드 데이터 요청 수집 단계와 모델 지연 시간을 어떻게 숨길지에 문제가 있어, 현재도 이 문제로 골머리를 앓고 있다.
차관: 좀 더 자세히 설명해 주시면, 데이터 수집 단계에서 구체적으로 어떤 점이 어려운가요?
《청고추》: 프론트엔드에서 요청하는 데이터의 종류가 다양하고 유형도 제각각이며, 대규모 모델의 요청 응답 결과를 추적하여 수집해야 합니다. 하지만 관계형 데이터베이스를 사용하고 싶지 않아, 결국 다소 미흡한 방법으로 데이터를 임시 저장할 수밖에 없었습니다.
찻집: 모델의 반응 속도와 관련해 궁금한 점이 있으신가요?
《청고추》: AI를 활용해 게임을 개발할 때 가장 큰 어려움은 반응 속도가 느리다는 점입니다. 플레이어가 입력을 한 후 결과를 얻기까지 10여 초에서 30초 정도 기다려야 할 수 있어, 쉽게 인내심을 잃게 됩니다. 이는 모델의 동시 처리 능력과 초당 토큰 생성 수와 밀접한 관련이 있으므로, 저희는 모델을 선정할 때 이러한 요소들을 중점적으로 고려합니다.
02
일일 활성 사용자 9만 명, 동시 접속자 2,000명
차관: 처음에 플레이어 베타 테스트 그룹을 공개했었나요? 첫 번째 이용자들은 어떻게 모집되었나요?
《청고추》: 비공개 테스트 그룹을 공개하지 않았고, 첫 번째 사용자들은 모두 주변 친구들이었습니다. 친구들이 한동안 테스트를 진행한 후, 12월 16일부터 대대적인 홍보를 시작했는데, 사실 샤오홍슈에 게시물을 올린 뒤 주변 학생들 채팅방에서 이를 공유한 것이 전부였습니다.
찻집: 처음에 몇 명이 참여했나요?
《청고추》: 출시 첫날 약 1,000여 명이 참여했고, 친구 대상 테스트 단계에서는 약 20여 명이 참여했습니다.
찻집: 이 프로젝트를 시작하신 건 순전히 흥미 때문이었나요? 처음부터 홍보할 생각은 없으셨나요?
《청고추》: 순전히 흥미로웠고, 재미있다고 생각했기 때문입니다. 게다가 대형 모델이 생성한 콘텐츠가 꽤 재치 있어서, 더 많은 친구들이 경험해 보았으면 하는 마음에 홍보를 시작해 보았습니다.
찻집: 이걸 널리 알리기로 결정하게 된 구체적인 계기가 있었나요?
《청고추》: 재미있는 점이 많습니다. 예를 들어 게임 속에 영업사원 이벤트가 있는데, 실험 속도를 높여주는 3000형 서버 같은 장비를 판매하죠. 컴퓨터 공학을 전공한 우리에게는 정말 친숙한 내용입니다.다른 전공 친구들도 공감할 수 있는 부분이 있습니다. 예를 들어 외국어학과 친구들은 이중 언어 관련 개그를 접하게 되죠. 이런 전공과 관련된 소소한 유머들이 석·박사 과정 학생들의 배경과 어우러져 모두에게 큰 인기를 끌고 있습니다.
찻집: 홍보 과정은 어떻게 진행되었나요?
《청고추》: 처음에는 기숙사 채팅방, 배달 주문 채팅방, 중고 거래 채팅방 같은 학생들끼리 모인 채팅방에서 공유되기 시작했고, 친구들이 재미있다고 생각하자 각자의 학교 게시판에서 홍보를 도와주면서 참여하는 사람이 점점 더 늘어났습니다.
찻집: 게임 출시 후 최대 동시 접속자 수는 얼마였나요?
《청고추》: 하루 최대 이용자 수는 약 9만 명이며, 동시 접속자 수는 약 2,000명 정도입니다.
차관: 다른 멘토형 시뮬레이터에 비해 귀사의 게임 플레이 시간이 더 긴데, 플레이어가 4~5시간은 물론 10여 시간까지 즐길 수 있습니다. 이는 디자인과 관련이 있는 건가요?
《청고추》: 다른 시뮬레이터들은 진행 상황을 연 단위로 계산하지만, 저희는 분기 단위로 계산하며 진행 주기가 다른 게임들보다 몇 배나 더 깁니다. 다만 일부 유저분들께서 중후반부에 지루함을 느끼며, 단순히 능력치를 반복해서 클릭하게 된다고 말씀해 주셨습니다. 현재 저희도 더 다채로운 게임 플레이 방식을 모색 중이며, 몇 주 내로 완전히 새로운 버전을 출시할 예정입니다.
03
토큰 고갈로 인해 상업화 난관에 봉착했다
찻집: 처음에는 토큰 수수료로 수만 위안이 들 줄은 예상도 못 했겠죠?
《청고추》: 정말 예상치 못했습니다. 미리 알았더라면 좀 더 신중하게 고려했을지도 모르겠습니다.
찻집: 키미는 언제부터 여러분을 후원하기 시작했나요? 어떻게 협력 관계를 맺게 되었나요?
《청고추》: Kimi는 18일 정오부터 후원을 시작해 19일 오전까지 계속 지원해 주었습니다. 이 협력은 한 친구를 통해 성사되었는데, 당시 우리는 이미 수만 개의 토큰 비용을 지출한 상태라 더 이상 감당할 수 없었기에, 광고 등을 통해 후원을 받을 수 있을지 업체 측에 문의해 보려 했습니다.
차관: 친구 테스트 단계에서 토큰 수수료가 비싸나요? 처음 구축할 때 대략 얼마 정도 들었나요?
《청고추》: 높지 않습니다. 당시 저희는 대형 모델 실험을 진행하면서 토큰을 충전하곤 했는데, 초기 구축에는 남은 토큰 몇 십 위안만 사용했습니다.
찻집: 이제 AI 게임 분야의 더 많은 분들과 교류하고 있죠?
《청고추》: 네, 저희도 비슷한 장르의 게임 제작자들과 이야기를 나눠봤는데, 다들 토큰 가격이 너무 비싸다는 의견을 많이 내비쳤습니다.하지만 대규모 모델 기술이 발전함에 따라 토큰 비용은 점점 더 저렴해질 것이며, 사용자의 결제 의향도 높아질 것입니다. 대규모 모델 게임을 경험한 사용자는 콘텐츠의 다양성에 대한 기대치가 높아지고, 관련 비용에 대한 수용도도 높아질 것입니다.
찻집: 댓글을 보니 많은 분들이 토큰 비용을 기꺼이 지불할 의향이 있는 것 같네요.
《청고추》: 사람들의 관용과 수용도가 높아지고 있음을 뚜렷이 느낄 수 있다.
소셜 미디어 댓글란에서 《청고추 시뮬레이터》에 기꺼이 비용을 지불하겠다고 밝힌 게이머들
찻집: 현재 상업화를 고려하고 계신가요? 친구들에게 물어보니, 다들 어떻게 생각하나요?
《청고추》: 현재 게임을 어떻게 지속해서 운영해 나갈지 고민 중인데, 친구들에게 조언을 구해 보니 다들 수익화에 대해 꽤 우려하고 있더군요. 핵심 문제는, 플레이어들이 초반에는 게임이 재미있다고 느끼지만, 토큰 비용을 직접 부담해야 한다면 대거 이탈할 가능성이 있다는 점입니다. 다만 아직 관련 테스트는 진행해 본 적이 없습니다.
찻집: 친구들이 상업화에 대해 비관적인데, 주로 어떤 견해들이 있나요?
《청고추》: 핵심은 게임 후반 운영 방식의 문제입니다. 예를 들어, 일부 플레이어는 Steam의 일회성 구매 방식을 제안했지만, 토큰 비용은 플레이어의 플레이 시간에 따라 증가하며, 특히 추후 새로운 게임 모드가 추가되면 소비량이 엄청나게 늘어날 것이므로 일회성 구매 방식은 적합하지 않습니다.사용자가 직접 API 키를 준비하도록 하자는 제안도 있었지만, 이는 일반 대학원생들에게는 진입 장벽이 되어 별도의 결제를 통해 획득해야 합니다. 토큰 유료 충전 방식을 직접 도입하면 향후 상업화 가격 책정에 영향을 미치게 되고, 인서트 광고나 동영상 광고는 제품의 완성도에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 방식들은 당분간 채택하지 않았습니다.
찻집: 현재 상용화된 솔루션이 있나요?
《청고추》: 당분간은 없습니다. 아직 시간이 좀 남아 있으니, 우선 게임 플레이를 다듬고 싶습니다. 나중에 정말 방법이 없다면, 그때 이 방향들 중에서 하나를 선택하겠습니다. 향후에는 추가 서비스를 판매하여 컴퓨팅 파워 비용을 상쇄하는 방식을 선호할 가능성이 있으며, 기본 게임 경험에는 최대한 영향을 주지 않도록 할 계획입니다.
찻집: “파산” 게시물을 올린 후에도 다른 후원금이 들어왔나요?
《청고추》: 많은 분들이 개인적으로 자금을 후원하고 싶어 하셨지만, 플레이어들이 게임을 체험하기도 전에 자금이 바닥날까 봐 모두 거절했습니다. 또한 일부 기업에서는 무료 또는 할인된 토큰을 후원해 주셨는데, 여러분의 지원에 깊이 감사드립니다. 현재는 샤오미의 MiMo 모델을 사용하고 있습니다.
찻집: 예전에 투자자가 연락을 해왔는데, 투자 의향이 있었던 건가요, 아니면 단순히 이 분야에 관심이 있었던 건가요?
《청고추》: 주로 해당 분야에 관심이 있습니다. 저희는 투자자들에게 사업 계획이나 수익 모델을 적극적으로 소개하지는 않았습니다. AI+게임 분야는 현재 모두가 관망하며 배우는 단계이며, 현상급 슈퍼 앱이 등장하기를 기대하고 있습니다.
찻집: 곧 졸업하시겠네요. 졸업 후 하실 일이 이 프로젝트와 관련이 있을까요?
《청교》: 관련해서, 저희도 대규모 모델 관련 작업을 진행하고 있으며, 핵심은 토큰 비용을 낮추는 것입니다. 예를 들어, 더 가볍고 빠른 모델 구조를 설계하고, 더 우수한 아키텍처를 모색하며, 모델의 처리 능력을 향상시키는 것이죠.현재 저희는 ‘청고추’ 시뮬레이터를 지속적으로 개선하고 최적화하며, AI와 게임의 결합을 통해 더 많은 가능성을 모색하고 있습니다. 새로운 버전이 조만간 여러분께 선보일 수 있기를 기대합니다.
갓 온 피망이 학생들에게 외면당했다
찻집: 향후 업데이트에 대해 어떤 방향을 알려주실 수 있나요?
《청고추》: 핵심은 게임 내에서 AI의 참여도를 높이는 것입니다. 현재 많은 콘텐츠는 여전히 저희가 틀을 정해두고 있지만, 향후에는 대규모 모델이 새로운 스토리 전개와 더욱 풍부한 인생 진로 선택지를 생성하도록 하여 플레이어가 더 많은 가능성을 탐색할 수 있게 하고자 합니다. 예를 들어, 교직 경로에 국한되지 않고 명강사 경로, 연구 경로 등을 추가하여, 각기 다른 분야에 능숙한 교사들이 서로 다른 발전 방향을 가질 수 있도록 할 계획입니다.현재 매년 발생하는 이벤트는 AI가 무작위로 생성하고 있지만, 향후 ‘선택이 행로를 좌우한다’는 무작위성을 강화하고 싶습니다. 즉, 플레이어가 다른 선택을 하면 AI가 이를 바탕으로 인생의 진로 선택지를 확장하여, 선형적인 교직 경로뿐만 아니라 기업, 행정 등의 방향도 추가할 수 있도록 하려는 것입니다.
04
연구와 상업의 경계
찻집: 이 프로젝트가 여러분의 학술 성과 중 하나로 포함될 수 있나요?
《청고추》: 전혀 아닙니다. 그냥 여가 시간에 하는 일일 뿐이에요.우리도 한동안 꽤 낙담했었어요. 12월 16일에 홍보를 시작한 뒤, 17일 하루 만에 1만 이상이나 썼거든요. 당시에는 피드백을 좀 수집해서 기술 보고서를 작성하고, 이 문제를 여전히 연구적 관점에서 바라보려고 했었죠. 나중에 토큰 할당량 지원이 생기면서야 그 지경까지는 가지 않았어요.
차관: 그렇다면 이 프로젝트는 여러분의 연구와 상충되나요?
《청고추》: 사실 서로 모순되는 것은 아니며, 방법론적으로 유사한 점이 있지만 구체적인 연구 방향이 다를 뿐입니다. 학계는 알고리즘의 결과를 더 중시하며, 효율성도 고려하지만 게임 내의 많은 공학적 구현(예: 다중 모델 혼합, 지연 시간 최적화)은 학술 논문으로 정량화하기 어렵지만, 게임 구현 과정에서 중요한 역할을 합니다.
찻집: 그래서 게임 개발과 과학 연구 실험에 할애하는 시간의 균형을 맞춰야 합니다.
《청고추》: 기본적으로 낮에는 연구를 하고, 밤에 퇴근한 뒤 계속 업데이트와 개선을 진행합니다. 하지만 초기 개발 단계에서는 일정을 잘 조절하지 못해서, 가끔 새벽 3~4시까지 바쁘게 일하곤 했어요. 지난주에는 특히 잠을 많이 못 잤습니다.
찻집: 처음에는 AI와 게임을 결합한 길을 걷게 될 줄도, 이렇게 많은 플레이어들이 좋아해 줄 줄도 예상하지 못하셨나요?
《청고추》: 네, 처음에는 전혀 그런 생각이 없었습니다. 사실 저희 플레이어분들께 감사드려야 할 것 같습니다. 여러분의 지지와 사랑이 없었다면 지속적인 긍정적인 피드백을 받을 수 없었을 테고, 게임을 계속 개선해 나가기 어려웠을 것입니다. 바로 플레이어분들의 피드백 덕분에 AI와 게임이 결합된 새로운 플레이 방식과 가능성을 발견할 수 있었고, 그 덕분에 계속해서 투자할 의지가 생겼습니다.
찻집: 학문 활동을 하다 보면 종종 좌절감을 느끼게 마련인데, 이 게임이 얻은 인정이 여러분의 학문적 경력에 어느 정도 인정받는 계기가 되었다고 볼 수 있습니다.
《청고추》: 제품을 만들면 사용자와 더 가까워지고 긍정적인 피드백을 빠르게 받을 수 있지만, 연구를 하면 과정이 길어 결과를 빨리 확인하기 어렵습니다.우리는 게임 속에서도 학계의 좌절감을 재현했습니다. 예를 들어, 처음 설계된 논문 시스템은 학생이 일정 점수에 도달하면 자동으로 논문이 생성되도록 되어 있었지만, 이를 “논문을 재투고해야 할 수도 있다”는 설정으로 수정하여 현실에서 겪는 학술 연구의 어쩔 수 없는 상황을 모사했습니다. 소셜 미디어에서도 많은 플레이어가 “열흘 넘게 논문을 재투고하고 있다”고 불평하는데, 사실 이는 현실을 그대로 반영한 것입니다.
찻집: 이 또한 여러분의 실제 경험인가요? 박사 과정 중에 논문이 막히거나 자기 의심을 하는 상황을 자주 겪으셨나요?
《청고추》: 아주 흔한 일입니다. 예를 들어, 한 논문을 오랫동안 작업했는데도 투고하지 못한 경우, 시간이 지날수록 자신의 연구를 뛰어넘는 새로운 방법이 등장하기도 하고, 끊임없이 사고방식을 조정해야 합니다. 시간이 지체될수록 더 괴로워지다가, 마침내 논문이 채택되어야 비로소 마음이 놓이게 됩니다.
때로는 심사위원과 의견이 달라서 마음가짐에 영향을 미치기도 합니다.가장 기억에 남는 것은 1년 동안 작업한 논문을 투고한 후, 먼저 학회 심사를 거쳤다가, 저널에 다시 투고했을 때 ‘심사위원 부족’을 이유로 거절당해 4~5개월을 허비했던 일입니다. 또한 일부 심사위원들은 대규모 언어 모델의 부상으로 인해 기초 NLP의 미래를 부정적으로 바라보며 매우 낮은 점수를 매기기도 했는데, 정말 어쩔 도리가 없었습니다.
原创文章，作者：游茶妹儿，禁止转载：https://youxichaguan.com/ko/archives/214167
