Angeliki Lazaridou는 런던의 Google DeepMind에서 근무하는 연구 과학자로, 대규모 언어 모델을 상호작용 환경과 다중 에이전트 시스템에 기반을 두는 연구로 잘 알려져 있다. 그녀의 연구는 자연어 처리, 강화 학습, 다중 모달 학습의 교차점에 있으며, 특히 인공 에이전트가 정적 텍스트 말뭉치보다는 의사소통과 구현을 통해 언어를 획득하고 사용하는 방법에 중점을 둔다.
Lazaridou는 토론토 대학교에서 전산 언어학 박사 학위를 취득했으며, Suzanne Stevenson의 지도 아래 의미 표현과 어휘 습득에 관한 연구를 수행했다. 이후 옥스퍼드 대학교에서 박사후 연구원으로 재직했으며, 2016년 DeepMind(현재 Google DeepMind의 일부)에 합류했다. DeepMind에서 그녀는 창발적 의사소통 연구의 선도적 인물이 되어, 에이전트가 협력적 작업을 해결하기 위해 자신만의 언어를 어떻게 개발하는지 탐구했다.
창발적 의사소통과 다중 에이전트 학습
Lazaridou의 DeepMind 초기 연구는 Karl Moritz Hermann 등과의 협업을 통해 강화 학습 에이전트가 처음부터 구성적 의사소통 프로토콜을 개발할 수 있음을 입증했다. 일련의 영향력 있는 논문에서 그녀는 격자 세계의 객체를 지칭하도록 훈련된 에이전트가 체계적 구조를 보이는 언어를 진화시킬 수 있음을 보여주었지만, 이러한 언어는 효율성과 견고성 측면에서 인간 언어와 종종 달랐다. 그녀의 2017년 논문 "Multi-Agent Cooperation and the Emergence of (Natural) Language"(Igor Mordatch와 공동)는 이 분야의 기초 참고 자료가 되었으며, 에이전트가 협력적 작업을 해결하면서 이산 기호를 통해 의사소통을 학습할 수 있음을 보여주었다.
이 연구는 구성성과 모호성과 같은 인간적 언어 속성의 창발에 영향을 미치는 요인을 조사하는 방향으로 확장되었다. Lazaridou의 연구는 의사소통 성공과 언어 복잡성 사이의 절충점을 강조했으며, 에이전트가 공유 관례를 언제, 왜 개발하는지 이해하는 데 기여했다. 그녀의 발견은 더 해석 가능하고 제어 가능한 AI 시스템 설계와 언어 진화 이론에 시사점을 제공한다.
다중 모달 및 구현 맥락에서의 언어 기반
Lazaridou 연구의 핵심 주제는 기반 - 언어 기호를 지각 및 물리적 경험에 연결하는 것이다. 그녀는 시각-언어 모델을 텍스트 표현과 정렬하여 에이전트가 언어를 통해 이미지와 비디오를 추론할 수 있도록 하는 연구를 수행했다. 2021년 논문에서 그녀와 동료들은 쌍으로 된 이미지-텍스트 데이터로 훈련하여 언어 모델을 시각 세계에 기반을 두는 방법을 도입했으며, 이를 통해 시각적 질문에 답하고 설명적 캡션을 생성하는 능력을 향상시켰다.
최근 Lazaridou는 텍스트 기반 게임과 시뮬레이션 세계와 같은 상호작용 환경에 대규모 언어 모델을 기반을 두는 데 집중하고 있다. 이 작업은 정적 사전 훈련 데이터를 넘어 모델이 피드백, 탐색, 사회적 상호작용을 통해 학습할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 그녀는 언어 이해와 계획을 모두 요구하는 탐색 및 도구 사용과 같은 작업을 포함하여 목표 지향적 행동을 위해 언어 모델을 미세 조정하는 데 강화 학습을 사용하는 프로젝트에 참여해 왔다.
AI 안전 및 평가에 대한 기여
Lazaridou는 대규모 언어 모델의 평가와 안전에도 기여했다. 그녀는 생성된 텍스트의 사실적 정확성과 일관성을 측정하고, 모델 출력의 편향을 탐지하고 완화하는 연구를 공동 저술했다. 그녀의 관점은 실제 세계 상호작용에 기반을 두는 것이 모델이 관찰 가능한 상태와 언어를 정렬하도록 강제함으로써 환각을 줄이고 신뢰성을 향상시킬 수 있다는 점을 강조한다.
2023년 그녀는 생성형 AI 시스템을 인간 가치와 정렬하는 과제에 대한 논의와 출판물에 참여했으며, 특히 모델이 서로 및 사람과 조정해야 하는 다중 에이전트 설정에서 그러했다. 그녀는 의사소통을 단순한 패턴 매칭 작업이 아닌 공유 목표를 달성하는 수단으로 연구하는 것의 중요성을 주장해 왔다.
주요 출판물 및 인정
Lazaridou의 연구는 신경 정보 처리 시스템 회의(NeurIPS), 국제 학습 표현 회의(ICLR), 전산 언어학 협회(ACL)를 포함한 최고 학술지에 게재되었다. 그녀의 논문은 수천 건의 인용을 받았으며, 창발적 의사소통 및 상호작용 AI 워크숍에서 자주 초청 연사로 활동한다.
그녀는 주요 NLP 및 머신 러닝 학회의 영역 의장을 역임했으며, Google DeepMind에서 수많은 인턴과 학생을 멘토링했다. 그녀의 연구는 대중 과학 매체에 소개되어 AI 에이전트가 자신만의 언어를 개발하는 놀라운 방식을 조명했다.
현재 방향
2025년 현재 Lazaridou는 대규모 언어 모델이 동적 환경에서 지각, 행동, 의사소통을 수행하는 구현 에이전트에 어떻게 내장될 수 있는지 계속 탐구하고 있다. 그녀의 최근 프로젝트는 인간과 유사한 협상과 협력을 포함한 다중 에이전트 강화 학습과 언어 이해를 향상시키기 위한 세계 모델 사용을 포함한다. 그녀는 언어학, 인지 과학, 컴퓨터 과학의 통찰을 결합한 학제적 접근의 강력한 지지자로 남아 있다.
그녀의 연구는 정적 언어 모델과 로봇 공학, 가상 비서, 협력 AI 시스템과 같은 실제 응용에 필요한 상호작용적이고 기반을 둔 지능 사이의 격차를 메우는 것으로 널리 인식되고 있다.