오렌 에치오니

기타= 공식 표기 = Oren Etzioni **오렌 에치오니**(영어: **Oren Etzioni**, 1964년 ~ )는 미국의 컴퓨터 과학자이자 기업가이다. 워싱턴 대학교 컴퓨터과학 명예교수로 재직하며, 2013년 폴 앨런이 설립한 앨런 인공지능연구소(AI2)의 창립 CEO로 선임되어 시맨틱 스칼라(Semantic Scholar) 등 연구 인프라와 도구의 출범을 이끌었다.언어=en언어=en 2024년에는 선거 딥페이크 대응을 위한 비영리단체 TrueMedia.org를 창립하였고,언어=en 2025년에는 전 AI2 연구진과 함께 Vercept를 공동 창업하여 시드 1,600만 달러를 유치했다.언어=en언어=en
# 생애와 교육
에치오니는 1986년 하버드 대학교에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 받았고, 1991년 카네기 멜런 대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았다. 본인 및 여러 기관 기록에서 하버드 대학교 최초의 컴퓨터 과학 전공 졸업자로 소개된다.언어=en언어=en
# 경력
* **1991–2022** : 워싱턴 대학교 컴퓨터과학부 교수(현재 명예교수).언어=en * **2013–2022** : 앨런 인공지능연구소(AI2) 창립 CEO. * **2023–현재** : AI2 Incubator 기술이사(Technical Director).언어=en * **2024–현재** : TrueMedia.org 창립자 겸 CEO. * **2025–현재** : Vercept 공동 창립자.
# 연구 분야와 주요 업적
에치오니는 웹 규모 지식 자동추출과 자연어 처리, 기계 학습의 접점에서 선도적 연구를 수행하였다. 워싱턴 대학교 연구팀과 함께 KnowItAll·오픈 정보추출(Open IE) 계열 연구를 전개했고,언어=en 2008년에는 오픈 정보추출을 체계화한 통합 논의를 발표하였다.언어=en AI2 재직 중에는 시맨틱 스칼라(Semantic Scholar)의 출범을 주도했다.
# 기업가 및 창업 활동
에치오니는 학계 성과를 제품과 서비스로 전환하는 창업을 주도하였다. 항공권 가격예측 서비스 Farecast는 2008년 마이크로소프트에 인수되었다.언어=en언어=en 전자제품 가격 변동 예측 서비스 Decide.com은 2013년 이베이에 인수되었다.언어=en 2025년에는 Vercept를 공동 창업해 시드 라운드를 성사시켰다.
# 경영 및 리더십(AI2)
2013년 폴 지. 앨런은 에치오니를 AI2의 수장으로 임명하였다. 그의 재임기 동안 AI2는 시맨틱 스칼라와 AllenNLP 등 연구·데이터·도구 인프라를 공개했고, 2018년에는 공공선 지향의 연구 확장을 위한 대규모 추가 출연이 발표되었다.언어=en 2025년 AI2 Incubator는 8천만 달러 규모의 3호 펀드를 결성했고, 에치오니는 기술이사로 활동하고 있다.
# 정책·윤리·공공 활동
에치오니는 기술정책과 AI 윤리에 관한 공공 논의에 적극 관여하였다. 2017년 9월 뉴욕 타임스 기고문 〈How to Regulate Artificial Intelligence〉에서 AI 규제의 세 원칙(인간 법률 준수, 비인간성 고지, 무단 비밀정보 보유·공개 금지)을 제안했다.언어=en 2018년에는 ‘‘AI 실무자를 위한 히포크라테스 선서’’를 제안하였다.언어=en 같은 해 미 하원 감독개혁위원회 청문에 제출한 서면 의견서에서 책임 있는 AI 개발과 공공정책 방향을 제시했다.언어=en 또한 2018년 CACM 기고에서 “연구 규제는 피하고, 응용 영역별 규제를 강화”하는 ‘‘중도 경로’’를 주장했다.언어=en
# 선거·딥페이크 대응(TrueMedia.org)
2024년 1월 에치오니는 TrueMedia.org를 설립하여, 이미지·음성·영상의 조작 여부를 다중 탐지기로 분석하는 무료 검증 도구를 기자·팩트체커 등에게 제공하기 시작했다. TrueMedia.org는 약 90% 정확도의 탐지 성능을 목표로 하며, 업계·학계의 여러 검출기를 통합해 결과를 제시한다.언어=en 2024년 4월 보도에 따르면, 에치오니는 자매 비영리 CivAI의 도구를 이용해 본인의 가짜 ‘수감 사진’과 ‘병상 사진’ 딥페이크를 즉석에서 생성해 위험성을 시연했으며, TrueMedia 도구는 ‘젊은 흑인 남성과 함께 앉아 있는 도널드 트럼프’ 이미지 딥페이크를 ‘매우 의심스러움’으로, ‘손가락에 피가 묻은 트럼프’ 이미지 딥페이크를 ‘불확실’로 평가했다.언어=en 그는 “탐지 기술은 확률적 판단에 의존하며, 생성 기술의 속도를 영원히 따라잡기 어렵다”는 점을 강조했다. 2024년 2월 미국 연방통신위원회(FCC)는 AI 음성 합성 로보콜을 불법으로 규정했고,언어=en 같은 해 3월 오픈AI는 15초 음성으로 사람의 목소리를 재현하는 ‘‘Voice Engine’’ 사전 공개를 발표했으며,언어=en 2월에는 텍스트에서 영상 생성 모델 ‘‘Sora’’를 공개했다.언어=en 메릴랜드 대학교 연구진은 QR 코드 기반 암호 서명으로 ‘원본 영상’ 인증을 시도하는 TalkLock 시스템을 발표하는 등, 기술적 대응 연구도 병행되고 있다.언어=en
# 주요 활동과 평가
에치오니는 대중 칼럼과 강연을 통해 “AI 비관론과 과대평가를 경계하는 실용주의”를 유지해 왔다. 2016년 기고에서 딥러닝을 “마법이 아닌 대규모 수치계산”으로 규정했으며,언어=en 2017년에는 “말(馬)은 이미 외양간을 나왔고, 할 일은 조종(steer)하는 것”이라는 비유로 전면적 금지가 아닌 합리적 규제를 주장했다.언어=en
# 수상
* 1993년: National Young Investigator Award언어=en * 2003년: AAAI 펠로 선출언어=en * 2005년: IJCAI 우수논문상(‘‘A Probabilistic Model of Redundancy in Information Extraction’’)언어=en * 2007년: 로버트 S. 엥겔모어 기념 강연상언어=en
# 저서
* 단행본 저술 없음.
# 논문
* 오렌 자미르; **오렌 에치오니** (1998). “웹 문서 클러스터링: 타당성 검토 (Web document clustering: a feasibility demonstration)”. *SIGIR* 21회 국제학술대회 논문집, 46–54. doi:10.1145/290941.290956. : 이 논문은 웹 검색 결과의 클러스터링 필요성과 요건을 정리하고 실제 데이터로 타당성을 보였다. 검색 스니펫만으로도 유효한 군집화를 얻는 방법을 제시했다. 사용자가 긴 결과 목록을 훑지 않아도 되도록 주제별 묶음을 제공하는 인터페이스의 가능성을 입증했다. * 오렌 자미르; **오렌 에치오니** (1999). “그루퍼: 웹 검색결과 동적 클러스터링 인터페이스 (Grouper: a dynamic clustering interface to Web search results)”. *Computer Networks* 31(11–16): 1361–1374. doi:10.1016/S1389-1286(99)00054-7. : 허스키서치 메타검색 결과를 동적으로 묶는 STC 기반 인터페이스를 제안했다. 짧은 스니펫에도 견고한 성능을 내도록 설계되었다. 후속 검색 사용자경험(UX) 연구의 출발점이 되었다. * 마이클 카파렐라; 더그 다우니; 미셸 뱅코; 스티븐 소더랜드; 다니엘 웰드; **오렌 에치오니** (2005). “웹에서의 비지도 명명개체 추출: 실험적 연구 (Unsupervised named-entity extraction from the Web: An experimental study)”. *Artificial Intelligence* 165(1): 91–134. doi:10.1016/j.artint.2005.03.001. : 웹 전역에서 사실을 자동 채집하는 KnowItAll의 핵심 아이디어를 제시했다. 대규모 중복을 확률적으로 활용해 정확도를 높였다. 라벨 없는 환경에서도 확장 가능한 정보추출의 가능성을 보여주었다. * 아나마리아 포페스쿠; **오렌 에치오니** (2005). “상품 기능과 의견의 추출 (Extracting Product Features and Opinions from Reviews)”. *HLT/EMNLP 2005* 논문집, 339–346. doi:10.3115/1220575.1220618. : 리뷰 텍스트에서 제품 속성과 감성을 자동 추출하는 Opine을 제안했다. 사용자의 구매 의사결정에 유용한 요약을 제공하는 방법을 설명했다. 후기 상거래 데이터마이닝의 기반을 놓았다. * **오렌 에치오니**; 미셸 뱅코; 스티븐 소더랜드; 다니엘 웰드 (2008). “웹으로부터의 오픈 정보추출 (Open Information Extraction from the Web)”. *Communications of the ACM* 51(12): 68–74. doi:10.1145/1409360.1409378. : 도메인 특화 규칙 없이 대규모 말뭉치에서 관계를 추출하는 Open IE의 원리를 체계화했다. 범용 패턴과 통계 기법을 결합해 확장성을 확보했다. 이후 정보추출·질의응답 시스템 발전의 토대가 되었다.
# 개인사
명예교수로 전환한 이후에도 연구 인프라 구축과 공공정책 활동을 병행하고 있으며, 개인 홈페이지와 소셜미디어를 통해 견해를 공유한다.언어=en