2025년, AI 엔지니어가 되기 위한 필수 논문 50선

이 글은 2025년 AI 엔지니어링 분야에서 주목받는 50개의 필수 논문을 소개하여, 최신 연구 동향을 파악하고자 하는 독자들에게 도움을 주기 위한 가이드입니다.

안녕하세요, 여러분. 요즘 AI 분야의 발전 속도가 눈부시죠? 특히, 최신 논문들을 따라잡는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 저도 최근에 ‘2025년 AI 엔지니어가 되기 위한 10개 분야, 50개 필수 논문 리스트’를 접하고 큰 충격을 받았습니다. 이 리스트는 단순한 논문 목록이 아니라, 각 논문의 중요성과 실용성을 설명해주어 매우 유익했습니다. 여러분과 이 정보를 공유하고 싶어 이렇게 글을 쓰게 되었습니다.

대형 언어 모델(LLM) 분야의 핵심 논문

2025년 현재, LLM 관련 논문은 단순한 모델 아키텍처 개선을 넘어서 인간 수준의 사고를 모사하는 방식으로 진화하고 있습니다. 대표적인 예로, GPT-4 Technical Report, Claude 2 White Paper, Gemini 1.5 Overview 등이 있으며, 각 모델은 수십억~수조 개의 파라미터를 기반으로 인류 지식을 통합하고 있습니다.

이 논문들은 단순히 ‘큰 모델’이 아니라, 언어라는 추상적 사고 도구를 어떻게 계산 가능한 구조로 구현했는가에 대한 철학적 접근도 담고 있어요. 다시 말해, 기술이 아니라 ‘사고의 모델링’인 셈이죠.

팩트 문장: “거대 언어 모델은 이제 단순한 계산이 아니라, 존재를 이해하는 도구다.”

벤치마크 및 평가 지표 관련 논문

성능 평가 없이 AI는 성장할 수 없습니다. GPT4와 Claude, Gemini의 능력을 평가하기 위한 기준이 바로 MMLU, BigBench, HELM과 같은 벤치마크 지표들이죠. 이 지표들은 수천 개의 테스트 셋을 통해 모델의 사고력, 논리력, 추론력, 심지어 윤리성까지 점검합니다.

최근 발표된 HELM (Holistic Evaluation of Language Models) 프레임워크는 단순 정확도를 넘어 공정성, 편향성, 사회적 영향까지 측정해 눈길을 끌고 있습니다.

그냥 똑똑한 모델이 아니라, ‘쓸 수 있는 모델’이 되기 위한 기준점이 되는 거죠.

모델을 만든 사람은 신일 수도 있지만, 모델을 평가하는 지표는 ‘신을 믿지 않는 프로그래머’들이 설계했다는 말도 있잖아요.

팩트 문장: “측정되지 않은 AI는, 통제되지 않은 기술이다.”

프롬프트 엔지니어링의 최신 연구

프롬프트는 이제 UI가 아닌 ‘UI를 설계하는 언어’가 되어버렸습니다. 몇 줄의 프롬프트가 모델의 행동을 완전히 바꾸는 시대, Prompt Injection, Chain-of-Thought(COT), ReAct, Tree of Thought(TOTh) 등의 기술이 줄줄이 등장했어요.

• Chain-of-Thought: 복잡한 연산 흐름을 유도
• ReAct: 논리 + 행동 유도 프롬프트
• Tree of Thought: 멀티 경로 추론 시나리오 설계

결국, 프롬프트는 마법 주문이 아니라, 프로그래밍 언어에 가깝다는 사실을 잊지 말아야 합니다.

팩트 문장: “프롬프트를 바꾸면, 사고방식이 바뀐다.”

RAG(검색 증강 생성) 기술 논문

RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, ‘모르는 건 찾아서라도 답하라’는 철학을 코드로 구현한 기술입니다. 기존 언어 모델이 갖고 있는 ‘고정된 지식’의 한계를 뛰어넘어, 외부 정보 검색과 연계된 실시간 답변을 가능하게 만들죠.

대표적인 논문으로는 Facebook AI의 “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”, Google의 REALM 시리즈, 최근 OpenAI의 GPT+RAG 통합형 API가 있습니다.

팩트 문장: “RAG는 AI의 기억력을 검색 엔진으로 확장한 두뇌 보조기다.”

AI 에이전트 개발을 위한 필독서

이제는 ‘모델’보다 ‘에이전트’가 더 뜨겁습니다. OpenAI의 AutoGPT, Microsoft의 AutoGen, LangChain 기반의 멀티에이전트 프레임워크 등은 AI가 단순 질의응답을 넘어서, ‘목표를 설정하고 실행하는 존재’로 진화 중이라는 신호입니다.

이런 시스템들은 크게 다음의 구조로 나뉘죠:

• 목표 설정 → 도구 선택 → 실행 평가
• 에이전트 간 협력 (Multi-Agent Collaboration)
• Human-in-the-loop 방식

이 분야는 ‘사용자 대신 실행하는 AI’가 아니라, ‘결정을 대신하는 AI’로 진화 중입니다. 더 무서운 건, 이걸 막을 수단이 아직 없다는 거예요.

팩트 문장: “에이전트는 답하지 않는다. 대신 행동한다.”

코드 생성 및 자동화 관련 논문

코드 생성 분야에서는 OpenAI의 Codex, GitHub의 Copilot, Salesforce의 CodeGen 등이 주도권을 다투고 있습니다. 최근엔 Code Llama 70B와 같은 오픈소스 모델도 경쟁에 합류하면서, 코드 AI의 대중화가 가속화되고 있어요.

• Copilot: 실시간 코드 보완형 에이전트
• Codex: GPT-3.5 기반 코드 생성 특화
• Code Llama: 오픈소스 기반의 교육 AI 지원

코드를 작성하는 게 아니라 ‘함수를 설명하면 짜주는’ 시대에 우리는 어떤 개발자가 되어야 할까요?

팩트 문장: “코드를 쓰는 AI보다, 문제를 잘 설명하는 인간이 더 중요해졌다.”

실전 후기와 AI 논문 독파 꿀팁

“처음에는 한 페이지 읽는 데 30분이 걸렸다. 그런데 그 30분이, 나를 바꾸는 30분이었다.”

솔직히 말해서, 저도 처음엔 논문을 펼치자마자 접고 싶었어요. 수식, 영어, 그 낯선 구조들… 머리가 터질 것 같았죠. 그런데 2024년 여름, 한 교수님이 하신 말씀이 꽂혔어요. “논문은 코드를 말로 쓴 거야. 코드 읽듯 구조를 파악해봐.” 그 순간부터 게임이 달라졌죠.

그리고 또 하나. 매일 아침 1논문, 1요약. 이거, 생각보다 강력합니다. 처음엔 이해도 못하고 요약하려니 웃기기만 했는데… 2주 지나니 남들이 모르는 포인트가 눈에 들어오더라고요.

“내가 논문을 읽는 게 아니라, 논문이 내 사고를 훈련시키고 있었던 거였다.”

이제, 더 이상 논문이 두렵지 않아요. 오히려 기다려지기까지 해요. 이번 주에는 어떤 사고법을 배우게 될까, 어떤 연구자의 세계에 잠깐 들어갔다 나올까, 그런 기대가 생기거든요.

그렇다면, 당신은 오늘 어떤 논문을 ‘읽은 척’만 하고 넘기려 하나요?

📊 이미지, 차트, 참고 자료 요약

▲ 대형 언어 모델(LLM)의 연도별 성능 및 파라미터 수 증가 흐름 (출처: OpenAI, Google DeepMind)

▲ HELM 벤치마크 평가 요소 시각화 (출처: Stanford CRFM)

맺으며: 공부보다 사고하는 법을 먼저 배우세요

여기까지 읽으셨다면, 당신은 단순한 AI 이용자가 아니라 ‘AI를 생각하는 사람’이 되기 위한 첫 발을 내딛은 겁니다. 논문은 끝이 없고 기술은 날마다 변하지만, 중요한 건 내가 그 흐름을 어떻게 바라보느냐입니다.

오늘부터 딱 하나, ‘읽은 논문 1개 요약하기’를 실천해보세요. 언젠가는 ‘논문 속에서 살아가는’ 사람이 될 테니까요. 🚀