핵심 개념
기술 개념 공간의 선형적 확장과 새로운 개념의 독창성 감소가 관찰되며, 이는 인간의 인지적 한계로 인한 것으로 보이며, 창의적 인공지능의 도입이 이러한 추세를 변화시킬 수 있는 가능성을 제시한다.
초록
이 연구는 기술 개념 공간의 구조와 진화를 그래프 이론과 정보 이론을 기반으로 분석하였다. 지난 40년간 기술 개념 공간이 선형적으로 확장되었으며, 새로 등장한 개념들의 독창성이 지속적으로 감소하는 추세를 발견하였다. 이는 과거 혁신의 누적적 결과로 인한 선행 기술 지식의 증가가 미래 혁신에 부담으로 작용하여, 독창성 있는 새로운 개념을 창출하기 어려워지는 부정적 피드백 효과 때문인 것으로 해석된다. 반면 선행 기술 지식의 증가는 새로운 개념 창출을 위한 재료를 더 많이 제공하는 긍정적 피드백 효과도 있다. 창의적 인공지능(CAI)의 도입이 이러한 부정적 효과를 완화하고 긍정적 효과를 강화할 수 있는 가능성을 제시한다.
통계
1981년부터 2016년까지 기술 개념 공간의 총 개념 수가 선형적으로 증가하였다.
새로운 개념이 전체 개념에서 차지하는 비율이 지속적으로 감소하였다.
모든 개념들의 평균 의미적 유사도가 23% 증가하였다.
새로운 개념과 기존 개념 간의 평균 의미적 유사도가 31% 증가하였다.
새로운 개념이 기술 개념 공간에 추가하는 평균 정보량이 21% 감소하였다.
인용구
"기술 개념 공간의 누적적 확장은 미래 혁신자들에게 더 많은 지식 요구사항을 부과하고 독창성 도출을 위한 기준을 높이는 부정적 피드백을 유발한다."
"창의적 인공지능(CAI)의 도입은 이러한 부정적 효과를 완화하고 긍정적 효과를 강화할 수 있는 가능성을 제시한다."