Yejin Choi (em coreano: 최예진; nascida em 1977) é uma cientista da computação especializada em processamento de linguagem natural e raciocínio de senso comum em inteligência artificial. Ela é Professora da Fundação Dieter Schwarz e Pesquisadora Sênior no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Stanford e no Instituto Stanford para Inteligência Artificial Centrada no Humano (HAI), respectivamente. Sua pesquisa concentra-se em dotar computadores de compreensão estatística da linguagem escrita e na detecção de vieses em modelos de linguagem.
Choi também é pesquisadora sênior no Allen Institute for AI, onde liderou esforços para construir bases de conhecimento de senso comum em larga escala. Ela é conhecida por desenvolver ATOMIC (Atlas of Machine Commonsense) e COMET (Commonsense Transformers), que combinam raciocínio simbólico com redes neurais. Seu trabalho foi reconhecido com inúmeros prêmios, incluindo uma Bolsa MacArthur em 2022.
Início da vida e educação
Choi nasceu na Coreia do Sul em 1977. Ela frequentou a Universidade Nacional de Seul, onde obteve o bacharelado em Ciência da Computação. Em seguida, mudou-se para os Estados Unidos para realizar estudos de pós-graduação na Universidade Cornell, trabalhando sob a supervisão de Claire Cardie em processamento de linguagem natural. Após concluir o doutorado, Choi ingressou na Universidade Stony Brook como Professora Assistente de Ciência da Computação. Durante seu tempo em Stony Brook, ela desenvolveu uma técnica estatística para identificar avaliações falsas de hotéis, que se tornou uma de suas primeiras contribuições notáveis ao campo.
Pesquisa e carreira
Em 2018, Choi ingressou no Allen Institute for AI. Sua pesquisa visa dar aos computadores uma compreensão estatística da linguagem escrita, indo além do simples reconhecimento de padrões. Ela se interessou por aprendizado profundo e suas aplicações em aprendizado de máquina. Ela começou a montar uma base de conhecimento que ficou conhecida como ATOMIC. Quando terminou de criar ATOMIC, o modelo de linguagem de grande porte GPT-2 já havia sido lançado. ATOMIC não depende de regras linguísticas, mas combina representações de diferentes idiomas dentro de uma rede neural.
Em 2020, Choi recebeu a Cátedra Brett Helsel, que ocupou até se tornar Presidente de Ciência da Computação em 2023. Desde então, ela tem usado os Commonsense Transformers (COMET) com Inteligência Artificial à Moda Antiga (GOFAI), uma abordagem que combina raciocínio simbólico e redes neurais. Ela desenvolveu modelos computacionais que podem detectar vieses na linguagem que prejudicam pessoas de grupos sub-representados. Por exemplo, um estudo demonstrou que personagens femininas em filmes são retratadas como menos poderosas do que suas contrapartes masculinas.
Em 2023, Choi tornou-se a Cátedra Wissner-Slivka de Ciência da Computação. Ela também é conselheira científica do grupo de pesquisa francês Kyutai, financiado por Xavier Niel, Rodolphe Saadé, Eric Schmidt e outros. Em 2025, o Stanford HAI anunciou a nomeação de Choi como pesquisadora sênior e Professora HAI da Fundação Dieter Schwarz e Professora de Ciência da Computação na Universidade Stanford.
Prêmios e honrarias
Choi recebeu inúmeros prêmios ao longo de sua carreira. Em 2013, venceu o Prêmio Marr da Conferência Internacional de Visão Computacional. Em 2016, foi nomeada uma das Inteligências Artificiais para Observar do Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos. Em 2017, recebeu um Prêmio de Pesquisa ParlAI do Facebook. Em 2018, venceu o Prêmio de Carreira Inicial Anita Borg. Em 2020, recebeu o Prêmio de Artigo de Destaque da Associação para o Avanço da Inteligência Artificial. Em 2021, venceu o Prêmio de Artigo de Destaque da Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural e o Prêmio de Artigo de Teste do Tempo da Associação de Linguística Computacional. Em 2022, recebeu o Prêmio Longuet-Higgins da Conferência sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões, o Prêmio de Melhor Artigo do Capítulo Norte-Americano da Associação de Linguística Computacional, o Prêmio de Artigo de Destaque da Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquina e uma Bolsa MacArthur. Em 2023, venceu o Prêmio de Melhor Artigo da Associação de Linguística Computacional e foi nomeada para a lista TIME100 AI. Em 2025, recebeu o Prêmio de Artigo de Destaque e o Prêmio de Melhor Artigo de Demonstração da Associação de Linguística Computacional, e foi novamente nomeada para a lista TIME100 AI.
Publicações selecionadas
Choi publicou extensivamente em veículos de primeira linha. Suas obras notáveis incluem "Finding Deceptive Opinion Spam by Any Stretch of the Imagination" (2011), que introduziu um método para detectar avaliações falsas. Ela também coautora de "BabyTalk: Understanding and Generating Simple Image Descriptions" (2013), que abordou a legendagem de imagens. Anteriormente, em 2005, publicou "Identifying sources of opinions with conditional random fields and extraction patterns", um artigo fundamental em mineração de opiniões. Essas publicações foram amplamente citadas e influenciaram pesquisas subsequentes em processamento de linguagem natural e visão computacional.
Impacto e legado
O trabalho de Choi sobre raciocínio de senso comum tem sido particularmente influente. ATOMIC e COMET forneceram recursos que permitem que modelos de linguagem raciocinem sobre situações cotidianas, como causa e efeito. Sua pesquisa sobre detecção de vieses também destacou a importância da justiça em sistemas de IA. Ao combinar IA simbólica com abordagens neurais, ela preencheu uma lacuna entre métodos tradicionais e modernos, contribuindo para o campo mais amplo da IA generativa. Sua transição para Stanford em 2025 marca a continuação de sua liderança na pesquisa em IA.