2010년부터 2026년까지 NLP 연구를 분석한 연구에 따르면, 대규모 언어 모델의 발전으로 인해 NLP와 일반 기계 학습 간의 경계가 모호해지면서 학문적 중심이 이동하고 있는 것으로 나타났다.

  • 확립된 저자들은 주요 ACL 메인 컨퍼런스 트랙에서 19.2 퍼센트 포인트의 점유율을 잃는 대신 새로운 Findings 트랙에서는 14.8 퍼센트 포인트를 증가시켰으며, 일반 ML 행사는 8.6 퍼센트 포인트 상승했다.
  • 최소한 세 편의 첫 번째 저자 NLP 논문으로 데뷔한 신규 저자들 중 ACL 행사에서 주로 출판하는 비율은 2019년 84%에서 2024년 74%로 감소했다.
  • 일반 ML 행사에서 주로 출판하는 신규 저자의 비율은 5%에서 21%로 증가했으며, 인과 추론에 따르면 이러한 행사가 인용 프리미엄을 제공하여 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다.