페이페이 리는 컴퓨터 과학자이자 스탠포드 대학교 교수로, 컴퓨터 비전 분야의 딥러닝 혁명을 촉발한 대규모 라벨링 이미지 데이터셋인 이미지넷을 만든 것으로 가장 잘 알려져 있다. 중국에서 태어나 십대 시절부터 미국에서 일부 성장했으며, Caltech에서 박사 학위를 받은 후 프린스턴과 스탠포드에서 재직하며 학문적 경력의 대부분을 보냈다.
ImageNet과 그 결과
2006년경부터 리와 동료들은 시각 인식의 진보가 알고리즘뿐만 아니라 데이터에 의해 병목 현상을 겪고 있다는 신념에 따라 이미지넷을 구축했으며, 이는 결국 수천 개의 범주에 걸쳐 수백만 개의 라벨링된 이미지로 구성되었다. 관련된 ImageNet 대규모 시각 인식 챌린지는 해당 분야의 핵심 벤치마크가 되었고, 2012년 판은 제프리 힌튼 연구실의 알렉스넷이 압도적으로 우승하면서 컴퓨터 비전 커뮤니티의 많은 부분이 딥 신경망을 채택하도록 설득한 순간으로 널리 인용되며, 이는 종종 현대 딥러닝 시대의 시작으로 묘사된다.
Stanford HAI와 공공 옹호 활동
리 교수는 기술 연구와 함께 AI의 사회적, 윤리적, 정책적 차원을 연구하는 Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)를 공동 설립하고 공동 이사로 재직 중이며, AI 분야의 다양성을 위한 목소리를 높여 왔다. 그녀는 소외된 집단의 참여를 확대하기 위해 비영리 단체 AI4ALL을 공동 설립했으며, 2017년부터 2018년까지 Google Cloud에서 AI 및 머신러닝 최고 과학자로 재직했고, 안전, 경쟁력, AI 거버넌스를 포함한 AI 정책 문제에 대해 미국 의회에서 증언했다.
World Labs
2024년, 리는 텍스트나 평면 이미지에 국한되지 않고 3차원 환경과 물리적 공간을 이해하고 생성하는 AI 시스템을 구축하는 데 초점을 맞춘 "공간 지능" 스타트업인 World Labs를 공동 설립했다. 이는 세계 모델 및 체화된 AI 연구와 밀접한 관련이 있는 영역이다. 이 회사는 상당한 초기 자금과 관심을 끌었으며, 이는 생성형 AI를 텍스트와 2차원 미디어를 넘어 시뮬레이션된 3D 및 물리적 환경으로 확장하려는 투자자들의 지속적인 관심을 반영한다. 리는 이러한 야망을 시각과 공간 이해가 언어의 부산물이 아니라 일반 지능의 기초라는 오랜 견해와 연결했다. 그녀는 또한 뉴저지에서의 이민자 어린 시절부터 AI 연구의 최전선까지의 경로를 회고한 회고록 "The Worlds I See" (2023)를 집필했으며, 미국 정부 AI 자문 기구에서 계속 활동하고 있다.