Kai-Wei Chang

카이웨이 창(Kai-Wei Chang)은 UCLA Computer Science의 부교수이며 UCLA DataX AI Technology Center의 공동 디렉터다. Amazon AGI의 Amazon Scholar로도 일한다. UCLA NLP 그룹의 대표 PI 중 한 명으로, Nanyun Peng 그룹과 함께 UCLA NLP의 양대 축을 이룬다.

연구 분야는 세 갈래다.

• Trustworthy NLP — LLM·멀티모달 시스템의 공정성·강건성·unlearning·안전성. "Men Also Like Shopping" (EMNLP 2017 Best Long Paper)으로 생성 모델의 성별 편향 증폭 문제를 처음 정량화했고, "Man is to Computer Programmer as Woman is to Homemaker?" (NeurIPS 2016)로 워드 임베딩 편향 측정·완화의 표준 방법을 제시했다.
• 멀티모달 파운데이션 모델 — 초기 비전-언어 모델 중 하나인 VisualBERT 및 후속 GLIP, DesCo 시리즈. 자연어 설명으로 객체를 인식하는 grounded 모델 라인.
• NLP에서의 추론 — LLM이 정해진 제약을 준수하도록 만드는 방법, 상식·수학·논리 추론 능력 평가.

수상 이력으로 2021 Sloan Fellow, 2023 AAAI Senior Member가 있다. 2026년 5월 LongMemEval-V2 (arXiv 2605.12493)에서는 Nanyun Peng과 함께 시니어 저자로 합류했다. 웹 에이전트의 경험 메모리 평가에 그룹의 long-context·멀티모달 경험이 합쳐진 작업이다.