페이페이 리는 인공지능(AI) 분야에서 세계적으로 유명한 과학자예요.
특히 컴퓨터가 사람처럼 세상을 보고 이해하도록 만드는 연구를 이끌어온 인물로, 'AI의 대모'라고 불리기도 해요.
그녀는 스탠퍼드대학교 교수로 활동하며, AI 연구의 방향을 크게 바꾼 인물로 평가받고 있어요.
AI가 사회에 어떤 영향을 미치는지까지 함께 고민하는 연구자로도 잘 알려져 있답니다.
AI가 '눈'을 갖게 된 순간
예전의 인공지능은 글이나 숫자는 잘 다뤘지만, 이미지나 영상을 이해하는 데는 약했어요.
사람은 고양이 사진을 보면 바로 “고양이다!”라고 알 수 있지만, AI는 그런 구분을 잘 못 했던 거죠.
페이페이 리는 이런 문제를 해결하고자 AI가 이미지를 보고 의미를 이해하는 기술, 즉 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에 주목했어요.
그리고 “AI도 사람처럼 세상을 보게 만들 수 있다”는 가능성을 연구로 증명해 나갔어요.
'이미지넷'이 바꾼 AI의 역사
그녀의 가장 큰 업적은 바로 'ImageNet'이라는 프로젝트예요.
이미지넷은 14,197,122장의 사진에 “고양이”, “자동차”, “나무”처럼 이름표를 붙인 거대한 데이터 모음이에요.
단순히 사진을 모은 것이 아니라, 사람이 직접 하나하나 의미를 구분해 정리한 데이터라는 점이 중요해요.
이 데이터 덕분에 AI는 수많은 이미지를 학습하고, 사물을 구분하는 능력을 빠르게 키울 수 있었어요.
이 프로젝트는 AI 발전의 큰 전환점이 되었고, 오늘날 우리가 사용하는 얼굴 인식, 사진 자동 분류, 자율주행 기술의 기초가 되었답니다.
AI는 '데이터로 배운다'는 생각
페이페이 리는 중요한 메시지를 하나 남겼어요.
“AI는 좋은 알고리즘뿐 아니라 양질의 데이터가 있어야 제대로 배운다”
이 말은 당시에는 매우 중요한 변화였어요.
예전에는 AI 성능을 높이기 위해 '알고리즘'을 더 똑똑하게 만드는 데 집중했다면, 그녀는 데이터 자체의 중요성을 강조한 거죠.
똑똑한 AI를 만들려면 양이 충분한 데이터뿐 아니라 정확하고 균형 잡힌 데이터가 꼭 필요해요.
데이터가 한쪽으로 치우쳐 있다면, AI도 잘못된 판단을 내릴 수 있기 때문이에요.
사람을 위한 AI를 강조하다
페이페이 리는 기술만큼 중요한 것이 사람 중심의 AI라고도 이야기해요.
AI가 발전할수록 사람의 삶을 돕고 안전하고 공정하게 사용되어야 한다는 점을 강조해 왔어요.
또한 AI가 잘못 사용될 경우 생길 수 있는 문제, 예를 들어 편향이나 차별 같은 문제에 대해서도 꾸준히 목소리를 내고 있어요.
그녀의 연구는 “AI를 어떻게 잘 사용할 것인가”까지 고민하죠.
「AI의 다음 단계, 공간지능 만드는 '월드 랩스'」 편에서 이어집니다.