페이페이 리

페이페이 리(Fei-Fei Li)는 인공지능(AI) 분야, 특히 컴퓨터 비전과 딥러닝 발전에 혁혁한 공헌을 한 세계적인 컴퓨터 과학자입니다. 그녀는 ‘AI의 대모(Godmother of AI)’로 불리며, 기술 발전의 중심에 항상 인간을 두어야 한다는 ‘인간 중심 AI’ 철학을 주창하고, AI 분야의 다양성 증진에 앞장서고 있습니다.

목차

• 1. 개요
• 2. 생애 및 학력
• 3. 주요 연구 및 업적
  • 3.1. 이미지넷(ImageNet) 프로젝트
• 4. AI 분야에 미친 영향
• 5. 주요 활동 및 철학
• 6. 수상 및 영예
• 7. 미래 비전과 전망

1. 개요

페이페이 리는 중국계 미국인 컴퓨터 과학자로, 인공지능(AI) 분야, 특히 컴퓨터 비전과 딥러닝 발전에 지대한 공헌을 한 선구자이다. 그녀는 ‘AI의 대모(Godmother of AI)’라는 별칭으로 널리 알려져 있으며, 기술 개발의 궁극적인 목표가 인간의 삶을 풍요롭게 하는 데 있어야 한다는 ‘인간 중심 AI’ 철학을 끊임없이 강조하고 있다. 리 교수의 연구는 컴퓨터가 단순히 이미지를 인식하는 것을 넘어, 마치 인간처럼 시각 세계를 이해하고 추론할 수 있도록 하는 데 초점을 맞추어 현대 AI의 지평을 넓혔다. 또한, 그녀는 AI 분야의 다양성과 포용성을 증진하기 위한 비영리 활동에도 적극적으로 참여하며, 기술이 사회 전체에 긍정적인 영향을 미치도록 노력하고 있다.

2. 생애 및 학력

페이페이 리는 1976년 중국 베이징에서 태어나 쓰촨성 청두에서 유년 시절을 보냈다. 15세(일부 자료에 따르면 16세) 되던 해, 그녀는 가족과 함께 미국 뉴저지로 이민을 떠나 새로운 환경에 적응해야 했다. 고등학교 재학 중에는 가족이 운영하는 드라이클리닝 가게에서 주말마다 일하며 학비를 벌고 생활에 보탬이 되었다. 이러한 경험은 그녀에게 강한 독립심과 문제 해결 능력을 길러주었다. 이후 프린스턴 대학교에 진학하여 물리학 학사 학위를 취득하며 과학적 사고의 기반을 다졌다. 졸업 후에는 캘리포니아 공과대학교(Caltech)에서 전기 공학 석사 학위(2001년)와 박사 학위(2005년)를 취득하며 컴퓨터 과학, 특히 로봇공학 분야에 대한 깊은 관심을 발전시켰다. 박사 학위 취득 후에는 일리노이 대학교 어배너-섐페인(UIUC) 전기 및 컴퓨터 공학과와 프린스턴 대학교 컴퓨터 과학과 교수를 거쳐, 2009년부터 스탠퍼드 대학교 컴퓨터 과학과 교수로 부임하여 현재까지 활발한 연구와 교육 활동을 이어오고 있다.

3. 주요 연구 및 업적

페이페이 리 교수의 연구는 컴퓨터가 시각 정보를 처리하고 이해하는 방식을 근본적으로 변화시켰다. 그녀의 가장 중요한 업적 중 하나는 인공지능 연구의 패러다임을 전환시킨 이미지넷(ImageNet) 데이터베이스를 구축한 것이다. 또한, 그녀는 컴퓨터가 단순히 이미지 속 객체를 인식하는 것을 넘어, 장면 전체의 맥락을 이해하고 이를 자연어로 설명할 수 있도록 하는 ‘장면 이해(Scene Understanding)’ 및 ‘이미지 스토리텔링(Image Storytelling)’ 알고리즘 개발에도 선구적인 기여를 했다. 이러한 연구들은 컴퓨터 비전 분야의 발전을 가속화하고, 딥러닝 기술이 현대 AI의 핵심 동력으로 자리 잡는 데 결정적인 역할을 했다.

3.1. 이미지넷(ImageNet) 프로젝트

이미지넷은 페이페이 리 교수가 2006년(일부 자료는 2007년) 스탠퍼드 대학교에서 시작한 대규모 시각 데이터베이스 구축 프로젝트이다. 당시 컴퓨터 비전 분야는 제한된 데이터셋으로 인해 발전이 정체되어 있었으며, 리 교수는 “더 똑똑한 알고리즘뿐만 아니라 더 나은 데이터에서도 진보가 온다”는 단순하지만 강력한 신념을 가지고 이 프로젝트를 시작했다. 그녀의 목표는 기계가 시각 세계를 이해하도록 가르치기 위해, 방대한 양의 실제 시각 세계를 보여주는 것이었다.

이 프로젝트는 수백만 개의 라벨링된 이미지를 포함하는 방대한 규모로, 컴퓨터 비전 소프트웨어 연구와 딥러닝 발전에 혁명적인 전환점을 제공했다. 이미지넷은 22,000개 이상의 범주에 걸쳐 1,400만 개가 넘는 이미지에 라벨을 부여하는 작업을 포함했으며, 이 과정에서 아마존 미케니컬 터크(Amazon Mechanical Turk)와 같은 크라우드소싱 플랫폼이 활용되었다. 이는 당시로서는 전례 없는 규모의 데이터 구축 작업이었다.

이미지넷은 매년 ‘이미지넷 대규모 시각 인식 챌린지(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC)’라는 대회를 개최하여 컴퓨터 비전 알고리즘의 성능을 평가하는 벤치마크 역할을 수행했다. 특히 2012년 대회에서 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수팀의 ‘알렉스넷(AlexNet)’이 딥러닝 기술을 활용하여 압도적인 성능으로 우승하면서, 딥러닝은 인공지능 방법론의 주류로 급부상했다. 이 사건은 AI 연구의 초점을 알고리즘 자체의 복잡성에서 대규모 데이터셋을 활용한 학습으로 전환하는 데 결정적인 영향을 미쳤으며, 현대 AI 혁명의 중요한 기폭제가 되었다.

4. AI 분야에 미친 영향

페이페이 리 교수의 연구는 컴퓨터 비전 분야의 발전을 가속화하고, 딥러닝 혁명을 이끌어 현대 인공지능의 중요한 동력 중 하나로 평가받는다. 이미지넷 프로젝트는 AI 연구자들에게 대규모의 표준화된 데이터셋을 제공함으로써, 다양한 알고리즘의 성능을 객관적으로 비교하고 개선할 수 있는 공통의 기반을 마련했다. 이는 기존의 소규모 데이터셋으로는 불가능했던 복잡한 시각 패턴 학습을 가능하게 했으며, 신경망 모델의 훈련에 필수적인 요소로 자리 잡았다.

그녀의 ‘데이터 중심’ 접근 방식은 인공지능 개발의 핵심 원칙으로 자리 잡았다. 즉, 모델의 성능 향상이 단순히 알고리즘의 개선뿐만 아니라, 양질의 대규모 데이터 확보와 라벨링에 크게 의존한다는 인식을 확산시킨 것이다. 이러한 패러다임의 전환은 객체 인식, 이미지 분류, 얼굴 인식, 자율주행차, 구글 포토 및 동영상 검색 기능 등 오늘날 우리가 일상에서 접하는 수많은 AI 응용 분야의 발판을 마련했다. 또한, 그녀는 스탠퍼드 대학교에서 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)와 함께 영상 이미지 딥러닝 오픈 강좌인 CS231n을 개설하여 수많은 차세대 AI 연구자들에게 딥러닝 기술을 전파하는 데 크게 기여했다.

5. 주요 활동 및 철학

페이페이 리 교수는 학계와 산업계, 비영리 부문을 넘나들며 활발한 활동을 펼치고 있으며, 그녀의 모든 활동은 ‘인간 중심 AI’라는 확고한 철학에 기반을 두고 있다.

현재 그녀는 스탠퍼드 대학교 컴퓨터 과학과 교수이자, 스탠퍼드 인간 중심 AI 연구소(Human-Centered AI Institute, HAI)의 공동 소장으로 재직 중이다. HAI는 AI 기술이 인간의 복지를 증진하고 사회적 가치를 창출하는 방향으로 발전할 수 있도록 학제 간 연구와 정책 제언을 수행하는 기관이다. 리 교수는 AI가 인간의 능력을 증강하고 삶의 질을 개선하는 데 초점을 맞춰야 한다고 강조하며, 특히 의료 및 교육 분야에서 AI가 인간을 보조하는 역할을 할 수 있다고 주장한다.

학계를 넘어 산업계에서도 그녀의 영향력은 지대하다. 2017년부터 2018년까지 구글 클라우드 AI/ML(머신러닝) 최고 과학자 및 부사장으로 재직하며 AI 기술의 대중화와 상업적 응용에 기여했다. 최근에는 그녀가 공동 설립한 스타트업 월드랩스(World Labs)가 주요 컴퓨팅 공급업체로 구글 클라우드를 선택하며 그녀의 기술적 비전과 산업적 리더십을 다시 한번 입증했다.

또한, 리 교수는 비영리 단체 AI4ALL을 2017년에 공동 설립하여 AI 분야의 다양성과 포용성을 증진하는 데 힘쓰고 있다. AI4ALL은 역사적으로 소외되었던 인재들, 특히 여성과 소수 민족 학생들이 AI 교육과 멘토링 기회를 통해 AI 분야에 진출할 수 있도록 지원한다. 이 단체는 Discover AI, Apply AI, Talent Edge와 같은 프로그램을 통해 기술적 역량뿐만 아니라 윤리적 기반을 다지고 전문적인 네트워크를 형성할 기회를 제공하며, 미래 AI 리더들이 인류를 반영하도록 돕는 것을 목표로 한다.

그녀의 ‘인간 중심 AI’ 철학은 AI 개발이 단순히 기술적 진보에만 머무는 것이 아니라, 사회적 책임과 윤리적 고려를 동반해야 한다는 믿음을 담고 있다. 리 교수는 AI 거버넌스가 공상 과학이 아닌 과학적 사실에 기반해야 하며, 이념보다는 실용적인 태도로 접근해야 한다고 강조한다. 또한, AI의 혜택이 특정 기업이나 국가에 집중되지 않고 사회 전반에 확산될 수 있도록 오픈소스 생태계와 기업가 정신을 장려하고, 학계, 기업가, 지역사회 등 다양한 이해관계자들의 협력을 촉구한다. 그녀는 AI가 인간의 일자리를 대체하기보다는 새로운 기회를 창출하고 인간의 역할을 진화시킬 것이라고 낙관적으로 전망하며, AI에 대한 대중의 불안을 해소하기 위한 공공 교육의 중요성도 역설한다.

6. 수상 및 영예

페이페이 리 교수는 인공지능 분야에서의 탁월한 업적과 선구적인 리더십을 인정받아 수많은 상과 영예를 안았다. 그녀의 주요 수상 경력은 다음과 같다.

• 2025년 퀸 엘리자베스 공학상(Queen Elizabeth Prize for Engineering, QEPrize): 딥러닝 발전에 기여한 공로로 요슈아 벤지오, 빌 달리, 제프리 힌튼, 존 홉필드, 젠슨 황, 얀 르쿤 등 6명의 다른 AI 선구자들과 함께 공동 수상했다. 이 상은 인류에 보편적 혜택을 가져온 혁신적 공학 업적을 기리는 세계 최고 권위의 공학상으로, ‘공학계의 노벨상’으로도 불린다. 왕립공학원은 리 교수가 머신러닝 알고리즘 학습을 위한 고품질 데이터셋 제공의 중요성을 확립했다고 평가했다.
• 2023년 타임 100 AI 가장 영향력 있는 인물(Time 100 AI Most Influential People): AI 분야에서 가장 영향력 있는 인물 중 한 명으로 선정되었다.
• 2023년 인텔 평생 공로 혁신상(Intel Lifetime Achievements Innovation Award): 인공지능 발전에 기여한 공로를 인정받았다.
• 2021년 미국 예술 과학 아카데미(American Academy of Arts and Sciences) 회원: 미국의 가장 오래되고 권위 있는 학술 단체 중 하나인 미국 예술 과학 아카데미의 회원으로 선정되었다.
• 2020년 미국 공학한림원(National Academy of Engineering) 및 의학한림원(National Academy of Medicine) 회원: 공학 및 의학 분야에서 최고 권위를 자랑하는 두 한림원의 회원으로 동시에 선출되었다.
• 2016년 국제 패턴 인식 협회(International Association for Pattern Recognition) 업적상: 장면 이해 및 이미지 스토리텔링 분야에서의 업적을 인정받았다.
• 2014년 IBM 교수상(IBM Faculty Award)
• 2011년 알프레드 슬론 교수상(Alfred Sloan Fellowship)
• 토머스 황 메모리얼 상(Thomas Huang Memorial Award)
• 내셔널 지오그래픽 소사이어티 퓨처상(National Geographic Society Future Award)
• 엔비디아 AI 개척자상(NVIDIA AI Pioneer Award)

이 외에도 그녀는 수많은 학술적 영예와 산업적 인정을 받으며 AI 분야의 선도적인 인물로서 그 위상을 확고히 하고 있다.

7. 미래 비전과 전망

페이페이 리 교수는 인공지능의 다음 개척 분야를 ‘공간 지능(Spatial Intelligence)’으로 보고 있으며, 이를 통해 AI가 단순히 디지털 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어 3차원 물리적 세계를 이해하고 상호작용할 수 있도록 발전해야 한다고 강조한다.

그녀는 현재 대형 언어 모델(LLM) 중심의 AI가 텍스트와 코드 처리에는 뛰어나지만, 물리적 현실에 대한 이해가 부족하여 “어둠 속의 문장가(wordsmiths in the dark)”에 불과하다고 지적한다. 공간 지능은 인간이 주변 환경을 시각, 촉각 등 감각을 통해 이해하고, 사물 간의 기하학적 관계, 물리학적 법칙, 인과관계를 추론하는 능력과 유사하다. 리 교수는 AI가 진정한 지능을 갖추려면 인간처럼 세상을 공간적으로 인식하고 경험하는 ‘눈과 몸’을 가져야 한다고 주장한다.

이러한 공간 지능을 구현하기 위해 그녀는 ‘월드 모델(World Model)’이라는 개념을 제시한다. 월드 모델은 단순한 이미지 생성기를 넘어, 물리적 세계의 법칙을 내재화하여 일관성 있는 3차원 가상 세계를 생성하고 시뮬레이션할 수 있는 시스템을 의미한다. 월드 모델이 갖춰야 할 핵심 역량으로는 기하학적, 물리적, 의미적 일관성을 지닌 가상 세계를 창조하는 ‘생성성(Generativity)’, 텍스트, 이미지, 비디오, 깊이 지도 등 다양한 형태의 입력을 처리하고 통합하는 ‘멀티모달리티(Multimodality)’, 그리고 행동 입력에 따라 세계의 다음 변화를 예측하고 상호작용하는 ‘상호작용성(Interactivity)’을 꼽는다.

이러한 비전을 현실화하기 위해 페이페이 리 교수는 2024년 4월, 동료 3명과 함께 ‘월드랩스(World Labs)’라는 스타트업을 공동 설립했다. 월드랩스는 3차원 물리적 세계를 이해할 수 있는 공간 지능 AI 기술 개발을 목표로 하며, 설립 4개월 만인 2024년 9월에는 10억 달러 이상의 기업 가치로 총 2억 3천만 달러 규모의 투자를 유치하며 유니콘 기업으로 빠르게 성장했다. 이 투자에는 앤드리슨 호로위츠, 제프 딘, 제프리 힌튼, 에릭 슈밋, 마크 베니오프, 리드 호프먼 등 업계 거물급 인사와 AMD, NVIDIA, 어도비 등 유수의 기업들이 참여했다.

리 교수는 공간 지능 기반 AI가 헬스케어, 교육, 창의 산업(영화, 게임, 건축) 등 다양한 분야에서 혁신적인 응용 가능성을 가질 것으로 전망한다. 예를 들어, 로봇 가사도우미와 같이 실제 환경에서 자율적으로 작업을 수행하는 ‘로봇 지능(Embodied Intelligence)’ 시대가 열릴 것이라고 내다본다. 그녀는 AI가 인간의 능력을 보완하고 삶의 질을 향상시키는 도구가 될 것이라고 믿으며, AI의 책임감 있는 개발과 윤리적 활용의 중요성을 끊임없이 강조한다. 또한, AI 기술이 민주주의, 노동, 교육 등 사회 전반에 미치는 영향에 대해 시민들이 충분히 이해하고 참여할 수 있도록 공공 교육의 강화를 주장한다.

참고 문헌

• AI타임스. (2025년 6월 17일). 페이페이 리 “인간도 공간 지능 완전치 않아…로봇은 지능 이상 ‘감각 통합’ 필요”.
• 나무위키. (2026년 1월 2일). 페이페이 리.
• 인공지능신문. (2025년 11월 9일). 스탠퍼드大 페이페이 리 교수, ‘퀸 엘리자베스 엔지니어링상’ 수상.
• AI브랜드. (2025년 11월 14일). 공간지능을 넘어, 지혜지능으로.
• AI포스트. (2025년 11월 5일). 英 엘리자베스 여왕 공학상 받는 페이페이 리 “대부는 많지만 ‘AI 대모’는 한 명뿐”.
• 나무위키. (2026년 1월 2일). 페이페이 리 (r30 판).
• Stanford Report. (2025년 11월 7일). Fei-Fei Li wins Queen Elizabeth Prize for Engineering.
• 나무위키. (2023년 5월 29일). 페이페이 리 (r11 판).
• 서울스피커스뷰로. 페이페이 리 Fei-Fei Li 스탠포드 인간중심AI연구소(HAI) 공동창립자.
• 위키백과. 페이페이 리.
• 유니콘팩토리. (2025년 11월 13일). AI의 대모, “공간지능 시대 열린다”…로봇 가사도우미 곧 등장.
• 네이버 프리미엄콘텐츠. (2025년 12월 1일). 언어에서 세계로(From Words to Worlds): 공간지능과 피지컬 AI가 여는 새로운 가치.
• BBC News. (2025년 11월 5일). Fei-Fei Li, ‘Godmother of AI,’ wins 2025 Queen Elizabeth Prize for Engineering.
• Koder.ai. (2025년 8월 27일). 페이페이 리와 이미지넷: AI를 재구성한 데이터셋.
• 나무위키. (최신 버전). 페이페이 리 (r22 판).
• 중소기업미래경영원. (2024년 10월 8일). 4차 산업혁명을 이끈 사람들 (4) : 이미지넷 프로젝트 리더, 페이페이 리.
• 네이버 프리미엄콘텐츠. (2025년 6월 11일). 페이페이 리(Fei Fei Li) 교수 인터뷰 – 지금의 언어 모델을 뛰어넘을 공간지능 기반 AI & 월드 모델.
• SBS D포럼. (2025년 11월 13일). [연사소개] 페이페이 리.
• AI타임스. (2024년 10월 11일). 페이페이 리, 컴퓨팅 공급업체로 ‘친정’ 구글 클라우드 선정.
• Disquiet*. (2023년 9월 10일). AI 리더 앤드류 응과 페이페이 리의 인간 중심적 인공지능 설계에 대한 논의.
• 네이버 프리미엄콘텐츠. (2025년 11월 27일). 페이페이 리 교수가 설명하는 LLM의 한계: 월드 모델과 공간 지능이 여는 새로운 AI 패러다임.
• 연합뉴스. (2025년 2월 10일). ‘AI 대모’ 페이페이 리 “인간중심 AI 만들자”.
• 지디넷코리아. (2017년 12월 14일). 구글 중국 센터 이끄는 ‘두 여신’ 누구?.
• NOW엑셈. (2018년 6월 22일). IT easy, IT is! | 열두번째, 딥러닝의 대모 페이페이 리.
• MIT 테크놀로지 리뷰. (2023년 11월 30일). “AI는 지금 전환기에 있다”…페이페이 리가 말하는 인류의 과제.
• AI4ALL. (2022-2023). AI4ALL’s Work During the 2022-2023 Academic Year.
• AI포스트. (2025년 11월 6일). 英 엘리자베스 여왕 공학상 받는 페이페이 리 “대부는 많지만 ‘AI 대모’는 한 명뿐”.
• 중소기업미래경영원. (최신). 인공지능 기술발전의 숨은 공헌자, 이미지넷.
• 조선비즈. (2025년 11월 13일). 페이페이 리 “AI 시대 일자리 더 많아질 것… 교사도, 인간의 역할도 진화”.
• AI4ALL. Results.
• 브런치. (2017년 6월 23일). [카카오 AI리포트]페이페이 리의 ‘모두를 위한 AI’.
• AI4ALL. Home.
• 헬로디디. (2026년 1월 6일). [CES현장] “AI, 화면 밖 현실 세계 진출”···주도권 경쟁 ‘치열’.
• AI4ALL. (2024). 2024.
• AI포스트. (2025년 11월 6일). 英 엘리자베스 여왕 공학상 받는 페이페이 리 “대부는 많지만 ‘AI 대모’는 한 명뿐”.
• AI4ALL. Home.