최예진 (컴퓨터 과학자)

기타= 공식 표기 = **최예진**(영어: **Yejin Choi**, 1977년 ~ )은 대한민국 출신의 컴퓨터 과학자이다.language=enlanguage=enlanguage=enlanguage=en 스탠퍼드 대학교 컴퓨터과학과 교수이자 Stanford HAI의 Dieter Schwarz Foundation HAI Professor 및 시니어 펠로우로 재직하며, NVIDIA에서 언어·인지 연구 분야의 Distinguished Scientist 겸 Senior Director로 활동한다. 자연어 처리와 상식(commonsense) 추론, 생성 모델의 정렬과 안전성, 소형 언어 모델(SLM)에 중점을 두며 2022년 맥아더 펠로십을 수상하였다.
# 생애와 교육
대한민국에서 성장하여 서울대학교에서 1999년 컴퓨터공학 학사 학위를 받았다. 이후 미국 코넬 대학교에서 2010년 컴퓨터과학 박사 학위를 취득했다(지도교수: 클레어 카디).
# 연구 및 학문적 관점
최예진의 연구는 언어 모델이 일상 세계의 인과, 의도, 사회적 맥락을 추론하도록 하는 지식 자원과 알고리즘을 설계하는 데 초점을 둔다. 2019년 공개된 상식 지식베이스 ATOMIC은 87만여 개의 if‑then 서술을 구조화하여 인간 일상행동의 원인·결과·의도 등 비분류형 지식을 담았다. 같은 해 제안된 COMET은 사전학습 언어모델을 활용해 ATOMIC과 ConceptNet을 자동 확장하는 생성 기반 접근을 제시했다. 2020년에는 물리 상식 추론을 평가하는 PIQA를 통해 언어만으로 해결하기 어려운 상식 문제를 측정하는 틀을 제시했다. 최근에는 비용과 에너지 효율, 접근성 측면에서 소형 언어 모델과 다원적 정렬(pluralistic alignment)의 필요성을 강조하며 거대 모델 중심 연구를 보완하고 있다.
# 경력
* 2010~2014: 뉴욕 주립 대학교 스토니브룩 컴퓨터과학과 조교수 * 2014~2024: 워싱턴 대학교 폴 G. 앨런 컴퓨터과학·공학 스쿨 교수(2020~2023 Brett Helsel Career Development Professorship; 2021~2024 전임교수; 2023년 Wissner‑Slivka Chair) * 2017: 아마존 Alexa Prize(팀 ‘Sounding Board’) 우승 지도·참여 * 2018~2023: Allen Institute for AI(AI2)에서 Mosaic 프로젝트 시니어 리서치 매니저 * 2023: TED 메인 무대 연사 〈Why AI is incredibly smart—and shockingly stupid〉language=en * 2024~현재: AI2050 시니어 펠로우(슈미트 사이언시스)language=en * 2024~현재: NVIDIA 언어·인지 연구 Distinguished Scientist / Senior Director * 2025~현재: 스탠퍼드 대학교 컴퓨터과학과 교수, Stanford HAI 시니어 펠로우 및 Dieter Schwarz Foundation HAI Professor
# 주요 업적과 평가
ATOMIC(2019)은 인간 행동의 원인·결과·의도 등 상식 추론을 위한 지식을 if‑then 형태로 조직했다. COMET(2019)은 사전학습 언어모델을 활용한 상식 지식 생성 접근을 제시하여 지식 그래프의 확장성과 다양성에 기여했다. PIQA(2020)는 물리 상식 추론 성능을 측정하는 벤치마크를 제공했다. 2013년 ICCV에서 발표된 〈Entry‑Level Categories〉 연구는 이미지 인식 결과를 사람이 쓰는 ‘입문어휘’ 수준 명칭으로 연결하는 방법을 제시해 Marr Prize를 수상했다. 해당 논문의 원문은 CVF 오픈액세스와 프린스턴 저장소에서 확인된다.language=enlanguage=en 2023년과 2025년에는 TIME100 AI 명단에 선정되었다.
# 수상
* 2013년: Marr Prize (ICCV) * 2016년: IEEE Intelligent Systems “AI’s 10 to Watch” * 2017년: Amazon Alexa Prize(팀, University of Washington ‘Sounding Board’) * 2018년: CRA‑WP Borg Early Career Award (BECA) * 2022년: MacArthur Fellowship * 2023년: TIME100 Most Influential People in AI * 2025년: TIME100 Most Influential People in AI (Thinkers)
# 대중 강연
* 2023년 TED 메인 무대: 〈Why AI is incredibly smart—and shockingly stupid〉
# 논문
* **최예진** 외. 2013. 〈대규모 이미지 범주화를 입문 범주로 매핑하기(From Large Scale Image Categorization to Entry‑Level Categories)〉, *2013 IEEE International Conference on Computer Vision*, pp. 2768–2775. doi:10.1109/ICCV.2013.344. : 이 논문은 기계가 예측한 시각 범주를 사람이 자연스럽게 쓰는 단어로 바꾸는 방법을 제안한다. 이미지 인식 결과와 언어 사용 빈도 같은 단서를 결합해 사람이 선택할 법한 명칭을 예측한다. 이를 통해 알고리즘의 출력이 사람의 지각과 더 잘 맞게 된다. 대규모 데이터에서 성능 향상을 보였다. 결과는 시각·언어 융합 연구의 토대가 되었다.language=en * 마르턴 사프; 로낭 르 브라; 에밀리 얼러웨이; 찬드라 바가바툴라; 니컬러스 로우리; 한나 래시킨; 브렌던 루프; 노아 A. 스미스; **최예진**(공저). 2019. 〈ATOMIC: 기계 상식을 위한 아틀라스(ATOMIC: An Atlas of Machine Commonsense for If‑Then Reasoning)〉, *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence* 33(1): 3027–3035. doi:10.1609/aaai.v33i01.33013027. : 이 논문은 일상 행위와 감정의 원인·결과를 if‑then 형태로 정리한 대규모 상식 지식베이스를 소개한다. 87만여 개 설명을 계층적으로 구성해 다양한 추론 유형을 다룬다. 생성 모델을 학습시켜 보지 못한 사건에도 상식적 추론을 확장한다. 자동·인간 평가에서 지식의 유용성을 확인했다. 상식 추론의 표준 자료로 널리 쓰인다. * 앙투안 보셀뤼; 한나 래시킨; 마르턴 사프; 차이탄야 말라비야; 아슬리 첼리키일마즈; **최예진**(공저). 2019. 〈COMET: 상식 지식 그래프 자동 구축을 위한 트랜스포머(COMET: Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction)〉, *Proceedings of the 57th Annual Meeting of the ACL*, pp. 4762–4779. doi:10.18653/v1/P19-1470. : 이 논문은 사전학습 언어모델을 이용해 상식 지식을 생성·보완하는 방법을 제시한다. ATOMIC과 ConceptNet을 자동으로 확장하며 사람이 평가한 품질에서 높은 정밀도를 보였다. 생성 기반 접근이 추출 기반을 보완할 수 있음을 보인다. 결과는 상식 지식 그래프의 확장성과 다양성에 기여한다. 이후 상식 생성 연구의 기준점이 되었다. * 요나탄 비스크; 로언 젤러스; 로낭 르 브라; 젠펑 가오; **최예진**(공저). 2020. 〈PIQA: 자연어에서 물리 상식 추론(PIQA: Reasoning about Physical Commonsense in Natural Language)〉, *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence* 34(5): 7432–7439. doi:10.1609/aaai.v34i05.6239. : 이 논문은 물체·상황에 대한 물리 상식을 필요로 하는 질문을 통해 언어 모델의 상식 능력을 측정한다. 데이터는 일상 문제 해결 상황에서 두 선택지 중 더 그럴듯한 해를 고르게 설계되었다. 여러 모델을 평가해 상식의 결핍과 편향을 드러낸다. 결과는 상식 추론을 강화하는 학습 전략의 필요성을 제시한다. 이후 다수의 상식 벤치마크에 영향을 주었다.
# 연표
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