Yejin Choi

🏷️ LLM NLP

최예진(Yejin Choi)은 한국 출신의 NLP 연구자로, 상식 추론과 언어 이해 평가 분야에서 오랫동안 주목받아온 인물이다. 서울대학교 컴퓨터 공학과를 졸업하고, Cornell 대학교에서 Claire Cardie의 지도 아래 박사 학위(2010)를 받았다. 이후 Stony Brook 대학교 교수를 거쳐 Allen Institute for AI(AI2)에 합류했고, 2024년까지 워싱턴 대학교 Paul G. Allen School 교수를 겸직했다. 2025년 1월 Stanford HAI의 Dieter Schwarz Foundation 교수로 자리를 옮겼으며, NVIDIA 언어 및 인지 연구팀 Distinguished Research Scientist를 겸직 중이다.

대표 연구는 LLM의 상식 추론 능력을 비판적으로 검증하는 방향에 집중돼 있다. 2019년 발표한 HellaSwag는 적대적 데이터 생성 기법으로 기존 벤치마크에서 고득점을 기록한 모델도 쉽게 속는다는 것을 보였다. 같은 해의 ATOMIC은 if-then 인과 추론을 위한 대규모 상식 지식 그래프로, 사회적 관계와 사건 인과를 체계화했다. 2020년의 WinoGrande는 44,000개의 적대적 대명사 해소 문제로 구성됐다.

2022년 맥아더 펠로우십(천재상)을 수상했고, TIME100 AI에 2023, 2024, 2025년 3년 연속 선정됐다. ACL, EMNLP, ICML, NeurIPS에서 Best Paper를 다수 수상했다.

2025년 10월 박사 지도 학생 Liwei Jiang이 이끈 "Artificial Hivemind"(arXiv:2510.22954)가 NeurIPS 2025 Best Paper Award를 수상했다. 70개 이상의 LLM을 2만 6000개 개방형 질문으로 평가한 결과, 모델들이 패밀리를 넘어 서로 동질화되는 "군집 정신(Hivemind)" 현상을 확인했다. 앙상블이나 온도 조절로 다양성을 확보한다는 기존 가정을 정면으로 반박하는 결과다.