장카이웨이

🏷️ 인물 LLM 머신러닝 멀티모달 교수 NeurIPS논문 Star

개요

장카이웨이(Kai-Wei Chang, 張凱崴)는 UCLA(University of California, Los Angeles) 컴퓨터과학과 부교수이자 UCLA DataX AI Technology Center의 공동 디렉터입니다. Amazon AGI의 Amazon Scholar로도 활동하고 있으며, UCLA NLP 그룹의 핵심 PI 중 한 명으로 펑난윈(Nanyun Peng) 그룹과 함께 UCLA NLP의 양대 축을 이룹니다.

연구는 세 방향으로 전개됩니다. NLP 모델의 공정성, 강건성, 안전성을 다루는 신뢰 가능한 AI(trustworthy NLP), VisualBERT와 GLIP 등 비전-언어 기초 모델, LLM의 추론 및 제약 준수 능력 향상이 주요 축입니다.

2025년에는 SIGDAT 부회장으로 선출되었고 2026년 회장직에 오를 예정입니다. IEEE AI's 10 to Watch(2024) 선정, Sloan Fellow(2021), AAAI Senior Member(2023) 등의 수상 이력을 갖추고 있으며, ACL 2026에서는 신뢰 가능한 NLP 워크숍을 주최할 예정입니다. NeurIPS 2025에서는 소속 그룹이 5편의 논문을 발표했으며 그중 3편이 스포트라이트로 선정되었습니다.

생애

장카이웨이는 대만에서 자라 컴퓨터과학과 자연어처리에 관심을 키웠습니다. 미국으로 유학해 박사과정을 밟으며 NLP의 공정성과 구조적 예측 문제에 집중했습니다. 박사 졸업 후 버지니아 대학교(University of Virginia)에서 잠시 조교수를 지내다가 UCLA로 자리를 옮겼습니다.

UCLA 부임 이후에는 NLP 편향 연구와 비전-언어 모델 개발을 병행하며 학술적 영향력을 빠르게 넓혔습니다. 2016년 NeurIPS에서 워드 임베딩 편향을 정량화한 연구와 2017년 EMNLP Best Long Paper로 성별 편향 증폭 문제를 다룬 연구가 연이어 주목받으며 공정성 NLP 분야의 선구적 목소리로 자리매김했습니다.

2021년 Sloan Fellow로 선정되었고 2023년 AAAI Senior Member가 되었습니다. 2024년에는 IEEE AI's 10 to Watch에 선정되었으며, SIGDAT 부회장 선출로 이어지는 학회 활동은 그의 학계 내 위상을 보여줍니다. Amazon Scholar 역할을 통해 산업계 대규모 AI 시스템 연구에도 참여하고 있습니다.

업적

장카이웨이의 가장 영향력 있는 초기 작업은 NLP 편향 연구 두 편입니다. "Man is to Computer Programmer as Woman is to Homemaker?"(NeurIPS 2016)는 워드 임베딩이 사회적 성별 고정관념을 포함하고 있음을 정량적으로 측정하고 이를 완화하는 방법을 제시했습니다. 이 논문은 이후 수백 편의 편향 분석 연구가 인용하는 출발점이 되었습니다.

"Men Also Like Shopping: Reducing Gender Bias Amplification using Corpus-level Constraints"(EMNLP 2017 Best Long Paper)에서는 생성 모델이 학습 데이터의 편향을 단순 반영하는 것을 넘어 추가로 증폭시킨다는 문제를 처음 정량화했습니다. 요리 태스크에서 여성 연관성이 훈련셋의 33%에서 테스트셋 예측 68%로 증폭되는 현상을 측정하고, 코퍼스 수준의 제약을 통해 증폭률을 40~47% 낮출 수 있음을 보였습니다.

비전-언어 모델 분야에서는 VisualBERT(2019)를 개발해 이미지-텍스트 정렬의 선도적 모델을 제시했습니다. 후속작 GLIP(CVPR 2022)은 자연어 설명으로 객체를 인식하는 grounded 모델로, 물체 감지(detection)와 구문 접지(phrase grounding)를 통합하는 혁신적인 프레임워크였습니다. DesCo는 GLIP 라인의 후속 작업으로 NeurIPS 2023에 발표되었습니다.

여담

장카이웨이는 AI 편향이 단순한 기술 문제가 아니라 사회적 책임의 문제임을 일찌감치 강조한 연구자 중 하나입니다. 2016~2017년 편향 연구는 당시 AI 커뮤니티에서 다소 비주류로 여겨지던 주제였지만, 이후 공정한 AI 논의가 학계와 산업계 전반으로 확산되면서 그의 선도적 기여가 재조명되었습니다.

UCLA DataX AI Technology Center 공동 디렉터로서 AI 기술의 사회적 영향과 실제 응용을 연결하는 역할도 담당합니다. 이는 순수 연구를 넘어 AI 거버넌스와 정책 방향에도 목소리를 내는 위치입니다.

SIGDAT 회장직 예정(2026)은 EMNLP와 관련 학술 행사를 총괄하는 조직의 최고 직책으로, 장카이웨이가 학술 커뮤니티 운영에서도 중심 위치에 오르고 있음을 나타냅니다. 수학 AI(AI for Math) 분야에서도 박사과정 학생과 포스닥을 채용하고 있어 연구 영역이 계속 확장 중입니다.

주요 논문