페이페이 리 (Fei-Fei Li)

ImageNet: 딥러닝에 불을 지핀 데이터셋

페이페이 리(1976~)가 AI 역사에 남긴 가장 중요한 기여는 논문보다 데이터셋입니다. 2007년부터 그의 팀이 구축하기 시작한 ImageNet은 120만 장 이상의 이미지를 1000개 카테고리로 분류한, 당시 전례 없는 규모의 레이블 데이터셋이었습니다.

2012년 AlexNet이 이 데이터셋으로 학습해 딥러닝 혁명을 촉발했습니다. ImageNet 없이는 AlexNet도, 이후의 딥러닝 혁명도 없었을 것입니다.

데이터셋 구축의 고된 여정

ImageNet 구축은 학계의 반응이 냉담한 상황에서 시작됐습니다. 많은 연구자들이 "그런 대규모 데이터셋이 필요할 이유가 없다"고 했습니다. 리의 팀은 Amazon Mechanical Turk를 활용해 전 세계 크라우드워커들에게 이미지 분류를 맡겼고, 2년 이상의 작업 끝에 완성했습니다.

2009년 처음 공개된 ImageNet은 2010년부터 **ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)**라는 경연 대회를 열었고, 이것이 AlexNet 탄생의 직접적 배경이 됩니다.

Stanford AI Lab과 Google Cloud

리는 Stanford 컴퓨터과학 교수로서 HAI(Human-Centered AI Institute)를 공동 창립하고, Google Cloud AI 수석과학자를 겸직했습니다.

HAI의 핵심 철학: AI는 기술 문제가 아니라 인간 문제다. AI를 개발하는 팀이 다양해야 AI의 적용 범위와 공정성도 넓어진다는 주장을 지속해 왔습니다.

AI4ALL: 다양성을 위한 교육

리는 AI4ALL 비영리 단체를 공동 창립해, 고등학생 중 소외 집단(여성, 소수인종, 저소득층)에게 AI 교육 기회를 제공합니다. AI 분야의 다양성 부재가 기술 편향으로 이어진다는 문제의식에서 시작됐습니다.

World Labs: 공간 지능의 미래

2024년, 리는 World Labs를 창립했습니다. 목표는 공간 지능(Spatial Intelligence) — AI가 3D 공간을 이해하고 물리 법칙을 내재화하는 능력 — 을 개발하는 것입니다.

현재 LLM이 텍스트와 2D 이미지를 잘 처리하지만, 물리적 세계를 3D로 이해하는 능력은 아직 부족합니다. 이것이 로봇, 자율주행, AR/VR의 핵심 병목이며, World Labs가 해결하려는 문제입니다.

창립 직후 10억 달러 이상의 투자를 유치하며 AI 공간 지능 분야의 선두 스타트업으로 주목받고 있습니다.