**마크 첸(Mark Chen)**은 OpenAI의 최고 연구 책임자(Chief Research Officer)로 재직 중인 인공지능 연구원입니다. 그는 또한 국제 정보 올림피아드(IOI)에 참가하는 미국 팀의 코치이기도 합니다. ^{[1] [2]}

교육

첸은 캘리포니아 공과대학교(Caltech)에서 수학 및 컴퓨터 과학 학사 학위를 받았고, 이후 뉴욕대학교(NYU)에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았습니다. ^[3]

경력

OpenAI

첸은 제인 스트리트 캐피털(Jane Street Capital)에서 양적 트레이더로 일한 후 2018년 OpenAI에 합류했습니다. 그는 선물 거래를 위한 머신러닝 모델을 개발했습니다. OpenAI에서 그는 회사의 여러 주력 프로젝트 개발에 중요한 역할을 했습니다. 그는 회사의 생성형 이미지 모델인 DALL-E의 개발을 주도했고, 나중에는 GPT-4에 이미지 인식 기능을 통합하는 작업을 했습니다. 첸은 또한 GitHub Copilot을 지원하는 생성형 코딩 모델인 Codex의 개발을 주도했습니다. ^[2]

최고 연구 책임자로서 첸은 수석 과학자 야쿠브 파초키(Jakub Pachocki)와 함께 OpenAI 연구 부서를 이끌고 있습니다. 그의 책임에는 연구팀의 구성 및 관리가 포함됩니다. 그의 공개 발표는 종종 중요한 OpenAI 프로젝트 및 이정표를 발표하거나 시연하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 2022년 4월에는 DALL-E 2 모델이 생성한 이미지를 공유했고, 2025년 3월에는 GPT-4o 내에서 기본 이미지 생성 기능 출시에 대해 게시했습니다. 2025년 2월, 첸은 "심층 연구(Deep research)"라는 기능이 ChatGPT의 모든 전문가 수준 사용자에게 배포되고 있다고 발표했습니다. 이 기능은 AI가 수백 개의 온라인 소스에서 정보를 찾고, 분석하고, 종합하여 종합적인 보고서를 생성할 수 있도록 설계되었습니다. ^{[1] [2]}

회사의 역할 외에도 첸은 미국 국제 정보 올림피아드(IOI) 팀의 코치로서 경쟁 프로그래밍에 적극적으로 참여하고 있습니다. 그는 이 코칭 활동을 자신의 직업적 동기와 연결하여 최고의 인간 경쟁자 수준으로 수행할 수 있는 AI 모델을 만드는 것을 장기적인 목표로 언급했습니다. 2024년 9월, 그는 OpenAI의 모델이 그 해 IOI 경쟁 문제에서 금메달 수준의 성능을 달성했다고 발표했습니다. ^{[1] [2]}

리더십 및 관리

리더십 역할에서 첸은 인재 유지를 포함한 AI 연구의 경쟁 환경을 헤쳐나가는 책임이 있습니다. 2025년 6월, 메타(Meta)가 4명의 OpenAI 수석 연구원을 채용한 후, 첸은 내부 메모를 통해 회사에 연설했습니다. 그는 "마치 누군가 우리 집에 침입하여 무언가를 훔쳐간 것 같은... 격렬한 감정"을 표현했고, 경영진이 직원 유지를 위해 적극적으로 노력하고 있다고 확신시켰습니다. 그는 OpenAI가 "보상을 재조정(recalibrating comp)"하고 "최고의 인재를 인정하고 보상하는 창의적인 방법"을 모색하고 있다고 말했습니다. 직원들을 위해 싸우겠다고 약속하면서도 첸은 자신의 "공정성에 대한 높은 개인적 기준"을 강조하며, 다른 사람들에게 공정하지 않은 "댓가를 치르고 인재를 유지하지 않겠다"고 언급했습니다. 같은 메모에서 그는 "정기적인 제품 출시의 속도와 단기적인 경쟁 비교에 너무 몰두하지 말라"고 경고하며 인공 일반 지능(AGI)으로 나아가는 "주요 임무(main quest)"에 집중할 것을 촉구했습니다. OpenAI CEO 샘 알트먼은 이 기간 동안 첸의 리더십을 공개적으로 칭찬했습니다. ^[3]

연구 및 논평

첸은 인공지능 산업의 발전과 동향에 대해 공개적으로 논평합니다. 2025년 1월, 그는 경쟁사인 DeepSeek이 "o1 수준의 추론 모델"을 생산한 작업을 인정하며, 그들의 연구가 OpenAI가 발견한 일부 핵심 개념에 독립적으로 도달했다는 점을 언급했습니다. 같은 논의에서 그는 고급 AI 개발의 높은 비용에 대한 대중적 논의에 대해 언급했습니다. 첸은 그 반응이 "다소 과장되었다"고 말하며, 개발 과정을 사전 훈련과 추론이라는 두 가지 패러다임으로 분리함으로써 두 축에서 하나의 축 대신 기능을 최적화할 수 있으며, 이는 운영 비용을 낮추는 데 기여할 수 있다고 설명했습니다. 그는 OpenAI가 모델 효율성을 개선하고 올해 더욱 발전된 모델을 출시하기 위한 연구 로드맵을 실행하는 데 전념하고 있다고 확언했습니다. ^[1]

AI 개발에 대한 견해

첸은 경쟁 프로그래밍에서의 자신의 개인적인 배경이 자신의 연구 목표에 영향을 미친다고 설명했습니다. 그는 그것을 빠른 진보의 길로 보고 "우리 자신을 가속화하는 모델을 만들고 싶다"고 말했습니다. 그와 그의 동료들은 수학과 코딩에 대한 능숙함이 새로운 문제 해결이 가능한 "훨씬 더 일반적인 형태의 지능의 기반"이라고 주장합니다. ^[2]

AGI에 대한 경로와 관련하여 첸은 "자율 시간(autonomous time)"이라는 개념을 주요 지표로 강조했습니다. 그는 이것을 "모델이 막다른 길에 부딪히지 않고 어려운 문제에 대해 생산적인 진전을 이룰 수 있는 시간"으로 정의합니다. 그는 또한 모델이 더 많은 컴퓨팅 성능으로 향상된다는 것을 가정하는 확장 법칙(scaling laws)에 대한 지속적인 확신을 표명하며, "확장 법칙이 어떤 의미에서 죽었다는 증거는 없다고 생각합니다"라고 말했습니다. 그는 연구의 돌파구가 데이터 또는 모델 아키텍처의 병목 현상을 계속 극복할 것이라고 믿습니다. ^[2]

2024년 OpenAI의 초정렬(superalignment) 팀의 주요 구성원들이 떠난 것에 대해 질문을 받았을 때, 첸은 이 상황을 "매우 개인적인 결정"의 결과로 묘사했습니다. 그는 "매우 역동적인 분야"에서 회사가 특정 연구원이 예상하는 방식으로 발전하지 않을 수 있으며, 이로 인해 그들이 떠날 수 있다고 제안했습니다. 그는 "때로는 분야가 당신이 연구하는 방식과 일치하지 않는 방식으로 진화하고 있습니다"라고 언급했습니다. ^[2]