세탁소부터 엘리자베스 여왕 공학상까지, 페이페이 리는 실리콘 밸리의 기술 신화에 도전하며 AI의 비인간화 위험에 초점을 맞춥니다.

2025년 봄, 프린스턴 대학교에서 물리학 학사 학위를, 캘리포니아 공과대학교에서 계산신경과학 박사 학위를 취득한 페이페이 리 교수가 "공학계의 노벨상"으로 불리는 엘리자베스 여왕 공학상을 수상했습니다. 심사위원단은 컴퓨터 비전과 딥러닝 분야에서 리 교수의 기반이 되는 업적을 높이 평가했습니다.그녀의 연구는 "기계가 처음으로 인간의 인식과 가까운 방식으로 세상을 볼 수 있게 해줬다"는 평가를 받고 있습니다.

페이페이 리는 수상 소감에서 "공학은 단순히 컴퓨팅 파워와 알고리즘에 관한 것이 아니라 책임감과 공감에 관한 것입니다."라고 강조했습니다. 그녀는 기술적 혁신이 이해력 향상으로 이어지는 것은 아니라고 강조했습니다. 가속화된 AI 시대에 대해 그녀는 여전히 경계심을 늦추지 않습니다. 알고리즘은 언어, 이미지, 지식 체계를 재구성하는 동시에 사회적 권력 구조와 인간의 자기 인식을 재편하고 있습니다. 그녀는 회고록 『내가 보는 세상』 서문에서 AI의 가장 큰 위험은 "비인간화"에 있다고 썼습니다."인공지능이 인간의 가치를 잊으면 존재 이유를 잃게 될 것이다."

실리콘 밸리의 산업적 서사에서 페이페이 리의 반대 의견은 매우 드뭅니다. 그녀는 규모와 속도를 강조하기보다는 지능의 이면에 있는 사회 구조와 윤리적 기반에 더 집중합니다.기계가 인간을 더 잘 이해하게 되면, 인간은 여전히 스스로를 진정으로 이해할 수 있을까?리페이페이의 이야기는 과학적 업적을 넘어, 비주류 소수자의 인본주의적 담론에 관한 것입니다. AI 기술을 인간 중심적인 접근 방식으로 되돌리는 방법은 상, 명예, 그리고 찬사를 넘어 그녀가 진정으로 답하고자 하는 질문입니다.

"소외된 개인"으로서 그녀는 거대한 서사에서 벗어나기로 선택했습니다.

리페이페이는 1976년 베이징에서 태어났습니다. 아버지는 물리학자였고 어머니는 엔지니어였습니다. 12살 때 부모님과 함께 미국 뉴저지로 이민을 갔지만, 영어는 거의 하지 못했습니다. 이민 후 초기에는 생활이 매우 어려웠습니다. 부모님은 세탁소와 식당에서 일하며 생계를 유지했습니다. 리페이페이는 여가 시간에 부모님의 세탁소와 식당에서 아르바이트를 하며 가계를 부양하는 한편, 영어 공부에도 꾸준히 힘썼습니다. 인터뷰에서 리페이페이는 다음과 같이 말했습니다.리페이페이는 "이민자나 이민자 가족의 삶은 정말 힘들었다"고 회상했다.이러한 경험은 그녀의 이후 "이민 의식"의 주변적 심리적 기반이 되었습니다. 서구 환경에서 "타자"로서 페이페이 리는 미국 기술 시스템의 번영을 목격했지만, 동시에 사회 구조의 불평등도 경험했습니다.
여성 정체성에서 "타자"는 권력 구조, 사회적 서사, 그리고 문화적 구성 속에서 주류/주체에서 벗어나 "여성" 정체성을 통해 관찰, 정의, 소외 또는 타자화되는 사람들을 지칭합니다. 이는 서구 철학의 타자/타자성(Other/Otherness) 개념에서 유래했으며, 이후 젠더 연구에서 널리 사용되어 왔습니다.

2000년, 페이페이 리는 캘리포니아 공과대학(Caltech)에서 계산신경과학 박사 학위를 취득하며 시각 객체 인식과 인공지능(시각 객체 인식과 뇌)의 교차점에 대한 연구에 집중했습니다. 이러한 학제적 연구를 통해 그녀는 "시각"이 단순히 지각의 문제일 뿐만 아니라 이해의 문제이기도 하다는 것을 깨달았습니다.기계도 인간과 마찬가지로 경험, 맥락, 기억을 통해 세상을 이해할 수 있을까?이러한 생각은 그녀가 나중에 ImageNet 프로젝트를 제안하는 데 기초가 되었습니다.

2007년 프린스턴 대학교에서 강의하던 페이페이 리와 그녀의 연구팀은 이미지넷(ImageNet) 프로젝트를 시작했는데, 이는 이후 지대한 영향을 미쳤습니다. 2009년 논문 "이미지넷: 대규모 계층적 이미지 데이터베이스(ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database)"에서 리는 당시 대부분의 컴퓨터 비전 알고리즘이 수작업으로 만든 특징과 소규모 데이터셋에 크게 의존하여 "데이터 기반 딥러닝"이라는 개념이 상당한 논란을 불러일으켰다고 지적했습니다. 하지만 그녀의 끈기는 흔들리지 않았습니다. AI의 기술 패러다임이 조용히 변화하면서, 한때 학계에서 "위험한 도박"으로 여겨졌던 대규모 데이터 기반 접근 방식이 결국 주류의 합의로 자리 잡았습니다.

Venturebeat가 보고서에서 지적했듯이,페이페이 리(Fei-Fei Li)가 주창한 "데이터 중심 패러다임"은 컴퓨터 비전의 개발 경로는 물론 AI 전체의 개발 경로까지 바꾸어 놓았습니다.2012년 ImageNet 대회 이후, 언론은 딥러닝의 트렌드에 빠르게 주목했습니다. 2013년에는 거의 모든 컴퓨터 비전 연구가 신경망으로 전환되었습니다.

이렇게 AI 열풍이 도래하면서, 이민의 그늘에서 힘겹게 살아오던 이 과학자는 마침내 시대의 중심으로 밀려나게 되었습니다.

하지만 그녀의 연구가 딥러닝 시대의 기초를 마련했음에도 불구하고, 페이페이 리는 실리콘 밸리가 주도하는 기술적 담론에 완전히 적응하지 못했습니다. 주변부에서 얻은 그녀만의 독특한 관점 덕분에 그녀는 항상 글로벌 AI 열풍과 일정한 거리를 유지할 수 있었습니다.

실리콘 밸리의 주류 담론에서 AI는 기술 경쟁, 자본 게임, 그리고 국가 전략의 핵심 이슈로 묘사됩니다. 그러나 페이페이 리는 이 시스템을 인본주의적이고 윤리적인 관점에서 재검토합니다. 그녀는 여러 차례 공식 석상에서 다음과 같이 지적했습니다.AI 개발은 지나치게 상업화되고 군사화되고 있습니다. 연구 자원과 사회적 상상력은 "더 큰 모델"과 "더 강력한 컴퓨팅 성능"에 집중되는 반면, 기술의 사회적 영향은 무시되고 있습니다.

2019년, 페이페이 리는 스탠퍼드로 돌아와 마크 테시에-라빈, 존 에체멘디 등과 함께 스탠퍼드 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)를 공동 설립했습니다. 이 연구소는 윤리, 공공 부문, 그리고 취약 계층을 AI의 기술 설계에 다시 통합하며, 사명 선언문에 다음과 같은 핵심 원칙을 명시적으로 포함하고 있습니다.AI는 인류의 가장 광범위한 이익에 기여해야 합니다.

HAI가 발행한 인터뷰에서 페이페이 리는 솔직하게 이렇게 말했습니다. "저는 전형적인 기술 엘리트가 아닙니다. 저는 이민자이자 여성이며, 아시아인이고, 학자입니다. 이러한 정체성 덕분에 저는 독특한 관점과 시각을 갖게 되었습니다."인공지능의 미래 영향은 너무나 엄청나서 우리는 자율성을 유지해야 합니다.우리는 이 기술을 어떻게 구축하고 활용할지 선택해야 합니다. 자율성을 포기한다면, 우리는 자유낙하할 것입니다.

페이페이 리는 실리콘 밸리의 기술 신화에 반대하며 "AI를 비인간화하는 것"의 위험성을 경고합니다.

실리콘 밸리의 주류 이야기와는 달리,리페이페이는 계속해서 "AI4Humanity" 개념을 옹호하고 있습니다.그녀는 기술 개발에 사회적 가치와 윤리를 반영하는 것의 중요성을 강조했습니다. 그녀는 기술 발전과 관련된 잠재적인 "비인간화" 위험에 대해 경고하며, AI는 인간 중심적이어야 하며 기술은 인간의 필요와 가치에 부합해야 한다고 강조했습니다.

2018년, 구글이 미국 국방부와 협력하여 개발한 군사용 드론 이미지 인식 프로젝트인 프로젝트 메이븐에 직면했을 때, 페이페이 리는 이메일을 통해 AI의 군사화에 대한 반대 의사를 분명히 밝혔습니다. "AI는 인류에게 이롭게 해야 하며, 구글은 대중이 우리가 무기를 개발하고 있다고 생각하게 해서는 안 됩니다."

이슈스(Issues)와의 인터뷰에서 페이페이 리(Fei-Fei Li)는 AI의 잠재적 위험에 대해서도 솔직하게 이야기했습니다. "AI 기술의 영향은 양날의 검과 같습니다. 사회에 있어 이 기술은 질병을 치료하고, 신약을 개발하고, 신소재를 개발하고, 기후 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 동시에 잘못된 정보 확산이나 노동 시장의 급격한 변화와 같은 위험을 초래할 수도 있습니다."

실제로 AI의 위험을 더욱 제한하기 위해리페이페이는 AI 윤리 감독 메커니즘을 구축해야 한다는 필요성을 공개적으로 거듭 강조했습니다.맥킨지앤컴퍼니와의 인터뷰에서 페이페이 리는 법 체계에 기반한 규제 메커니즘을 구축하는 것이 매우 시급하다고 차분하게 말했습니다. "이성적으로 볼 때, 이는 인류가 새로운 발명과 발견을 할 때 필수적입니다. 이러한 메커니즘은 부분적으로 교육을 통해 달성될 것입니다. 우리는 대중, 정책 입안자, 그리고 의사 결정권자들이 이 기술의 힘, 한계, 그리고 사실을 이해하도록 하고, 그 안에 규제를 통합해야 합니다. 규제 체계는 법률을 통해 기술의 집행과 이행을 보장할 것입니다."

한편, AI 윤리 규제에서 교육의 주도적 역할을 촉진하기 위해 2025년 5월 샌프란시스코에서 열리는 Semafor Tech 행사에서리페이페이는 또한 트럼프 행정부가 대학 재정에 대한 개입을 줄일 것을 촉구했습니다.최근 이민 단속 조치의 일환으로 트럼프 행정부는 대학 연구 기금을 수십억 달러 삭감하고 수천 명의 학생 비자를 취소했습니다. 이에 대해 페이페이 리(Fei-Fei Li)는 글로벌 기술 경쟁이 치열해짐에 따라 연구 기관에 제재를 가하는 것은 AI의 윤리적 발전에 잠재적 위험을 초래할 수 있다고 지적했습니다.

"공공 부문, 특히 고등교육은 미국 혁신 생태계의 핵심 요소이자 경제 성장의 중요한 부분을 차지해 왔습니다. 인공지능에 대해 우리가 알고 있는 고전적인 지식은 알고리즘, 데이터 기반 접근 방식, 초기 마이크로프로세서 연구 등 거의 대부분 학술 연구에서 비롯됩니다."라고 페이페이 리(Fei-Fei Li)는 말했습니다. "정부는 고등교육과 공공 부문이 이처럼 혁신적이고, 거침없고, 호기심을 자극하는 연구를 수행할 수 있도록 충분한 자원을 지속적으로 제공해야 합니다. 이는 우리 생태계의 건강한 발전과 차세대 육성에 매우 중요합니다."

또한 리페이페이는 미국이 특정 국가 국민에게 부과한 비자 할당량이 많은 인재가 직장을 유지하는 데 항상 문제가 되어 왔다고 솔직하게 말했습니다."솔직히 말해서, 저는 제 학생들이 취업 비자를 취득하고 이민의 길을 찾을 수 있기를 바랍니다."

간단히 말해, 실리콘 밸리의 열렬한 기술적 낙관론에도 불구하고, 페이페이 리는 AI가 "인간성을 상실하게" 할 위험을 경계하며 항상 성찰적인 입장을 견지해 왔습니다. "특히 실리콘 밸리의 많은 사람들이 생산성 향상에 대해 이야기하지만, 생산성 향상이 모든 사람이 번영을 누릴 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다."우리는 AI가 단지 도구일 뿐이며, 도구 자체에는 내재적 가치가 없다는 것을 인식해야 합니다. 도구의 가치는 궁극적으로 인간의 가치에서 비롯됩니다.

그녀는 개인, 공동체, 그리고 사회의 관점에서 인공지능에 대한 인간 중심적 접근이 필요하다고 주장했습니다. "AI가 인간의 웰빙을 증진해야 한다는 공동의 의지를 보장하기 위해서는 개인, 공동체, 그리고 사회가 책임을 공유하는 인간 중심적 프레임워크가 필요합니다."

엣지 경험을 바탕으로 복잡한 생태적 지위의 기회와 부담을 해석합니다.

여성, 이민자, 아시아인, 그리고 학자라는 여러 소외된 정체성을 마주하는 페이페이 리는 이러한 경험이 자신의 연구와 옹호 활동에 큰 영향을 미쳤다고 인정합니다. HAI와의 인터뷰에서 리는 바로 이러한 소외된 경험이 5세부터 컴퓨터에 노출되고 안정적인 환경에서 자라는 아이들의 시각과는 매우 다른 새로운 기술에 대한 관점을 갖게 했으며, 이를 통해 기술 시스템의 구조적 편견을 지속적으로 인식할 수 있었다고 언급했습니다.

"과학은 미지의 세계를 탐구하는 것처럼, 이민 역시 미지의 세계를 탐구합니다. 두 가지 모두 불확실성으로 가득 찬 여정이며, 우리는 스스로 길을 인도하는 빛을 찾아야 합니다. 사실, 제가 인간 중심 인공지능을 연구하고 싶은 이유가 바로 그것이라고 생각합니다."이민 생활, 세탁소 사업, 부모님의 건강 등 제가 경험한 모든 것은 인간 본성에 깊이 뿌리내리고 있습니다. 이러한 경험은 저에게 독특한 관점과 시각을 심어주었습니다.이비비는 솔직하게 말했다.

하지만 소외된 정체성에서 얻은 통찰력은 오해, 논란, 그리고 압박을 동반하기도 합니다. 세계 기술 분야에서 가장 영향력 있는 여성 중 한 명인 페이페이 리는 언론에서 종종 "AI 대모"로 묘사되지만, 그녀는 여러 차례 공식 석상에서 이러한 상징성에 대한 불편함과 "여성 롤모델"로 불리는 것에 대한 지친 심경을 토로해 왔습니다.

"저는 AI 대모라고 불리는 것을 별로 좋아하지 않습니다."페이페이 리는 Axios 보고서에서 기술 산업계가 여성에게 기대하는 것이 지나치게 상징적이어서 여성 과학자들이 종종 "역할 기반 상상력"에 얽매이게 된다고 지적했습니다. 여성들은 종종 "감동적인 이야기"를 하도록 초대받고, 다양성, 획기적인 발견, 희망을 대표해야 하지만, 평범한 과학자, 연구자 또는 정책 입안자로 여겨지지 않으며, 핵심 기술 및 전략적 논의에 동등하게 참여할 것으로 기대되지 않습니다.

"하지만 과학사에서 여성들이 종종 간과되기 때문에 그들의 공헌을 인정하고 싶습니다. AI 분야에는 한 명 이상의 대모가 있기를 바랍니다."라고 페이페이 리는 덧붙여 말했습니다. 그녀는 진정한 과제는 업계에서 성별 다양성을 표준으로 만드는 것이라고 덧붙였습니다. 이러한 이상을 점차 현실로 만들기 위해 그녀는 스탠퍼드 대학교에서 여성과 소수 민족의 AI 분야 진출을 지원하는 AI4All 교육 프로그램을 시작했습니다.

또한,리페이페이의 민족 정체성은 그녀의 연구 결과를 둘러싼 인종 문제에 더 많은 관심을 끌었던 것 같습니다.

ImageNet은 컴퓨터 비전 연구의 초석으로 여겨지지만, 그 "사람" 하위 트리는 오랫동안 학계와 언론의 비판을 받아 왔습니다. 2019년 초, The Art Newspaper는 ImageNet의 잠재적인 인종차별적 경향에 대한 우려를 보도하며, 이 데이터베이스가 백인에게 상당히 부정확한 라벨을 자주 부여한다고 주장했습니다. 예를 들어, 예술가 트레버 패글렌과 연구원 케이트 크로포드는 이 데이터셋을 사용한 후 온라인에서 부정적인 리뷰를 남겼습니다. "The Verge의 한 편집자는 파이프 담배를 피우는 사람과 승무원으로 분류되었고, 다른 소셜 미디어 사용자들은 인종차별적이거나 기타 매우 모욕적인 용어로 묘사되었다고 보고했습니다."

많은 부정적인 리뷰로 인해 ImageNet 팀은 데이터 세트를 정리하고 재구성하여 약 60만 장의 사진을 삭제하는 방안을 논의했지만, ImageNet을 "중립적 초석"으로 여기는 가정은 여전히 의문시되고 있습니다.

동시에 페이페이 리의 소수적 견해는 그녀를 실리콘 밸리 주류와 일반 대중 사이의 회색 지대에 서게 했고, 이로 인해 AI 산업에서 그녀의 역할은 지속적인 논란을 불러일으켰습니다.

AP 기고가인 맷 오브라이언은 칼럼에서 "그녀는 오늘날 AI의 폭발적인 발전을 이끈 핵심 인물이지만, 모든 컴퓨터 과학자가 그녀가 생각하는 거대한 시각적 데이터베이스가 옳다는 데 동의하는 것은 아니다"라고 썼다.페이페이 리 등 소수 과학자들이 주목하는 '인간 중심성'과 'AI 윤리' 문제에 대해 일부 연구자들은 오랫동안 이러한 문제들의 배후에 있는 극단적인 위험 이론을 종교적 선전이라고 비판해 왔습니다.예를 들어, 팔란티르의 최고기술책임자(CTO)인 샤얌 상카르는 "AI의 종말론"이라는 이야기를 결코 믿지 않았으며, AI가 재앙적인 결과를 가져올 가능성은 극히 낮다고 말했습니다. 그는 그것이 "트랜스휴머니스트"들이 퍼뜨린 소문일 뿐이라고 생각합니다.

"위협 이론은 단지 자금 조달을 위한 전략일 뿐입니다."라고 상카르는 일축했다. "개발의 최전선에 있는 기업들은 이를 이용해 투자를 유치할 수 있습니다."

그러나 일부 평론가들은 페이페이 리의 기술과 자본 결합 추세에 대한 기여가 그녀의 연구 비전과 맞지 않는다고 생각합니다. 그녀는 오랫동안 "인간 중심성"을 강조하고 AI의 과도한 상업화에 반대해 왔지만, 전 구글 클라우드 AI 수석 과학자로서 그녀는 불가피하게 AI의 산업화를 촉진했습니다.

그러므로,"인간 중심 AI"의 선도적 인물이자 상업용 AI 인프라의 형성자로서,이비비는 다소 민감한 갈림길에 서 있다.

간단히 말해, AI 신화 속에서 페이페이 리의 입장은 과학자, 알고리즘, 인간의 가치 사이의 복잡한 상호작용을 반영하며, 오랫동안 긴장감 넘치고 경고적인 이야기로 사용되어 왔습니다.기술은 사회적, 윤리적, 그리고 인본주의적 고려 사항과 무관하게 독립적으로 존재할 수 있을까요? 그리고 급속한 상업화와 장기적인 사회적 책임 사이에서 어떻게 균형을 이룰 수 있을까요?페이페이 리의 "인간 중심의 AI"에 대한 의문은 실리콘 밸리의 기술 숭배라는 서사를 넘어 아직 해결되지 않은 과제로 남아 있습니다.

참조 링크:
1.https://www.businessinsider.com/palantir-shyam-sankar-skeptical-ai-jobs-2025-10
2.https://apnews.com/article/ai-pioneer-feifei-li-stanford-computer-vision-imagenet-702717c10defd89feabf01e6c1566a4b
3.https://www.wired.com/story/fei-fei-li-artificial-intelligence-humanity/
4.https://www.theartnewspaper.com/2019/09/23/leading-online-database-to-remove-600000-images-after-art-project-reveals-its-racist-bias