Shuchao Bi

Shuchao Bi는 멀티모달 시스템, 강화 학습 및 대규모 모델 학습에 관한 연구로 알려진 인공지능 연구원입니다. 현재 Meta의 Superintelligence Labs(MSL)에서 AI 연구원으로 재직하며 기초 AI 시스템 개발에 기여하고 있습니다. ^[1]\n\n## 학력\n\nBi는 절강대학교에서 수학 학사 학위를 받았습니다. 이후 캘리포니아 대학교 버클리(UC Berkeley)에서 통계학 석사 및 수학 박사 학위를 취득했습니다. ^[2]\n\n## 경력\n\nBi는 2007년부터 2012년까지 캘리포니아 대학교 버클리에서 대학원생 강사로 경력을 시작하여 학부 수학 과정을 가르쳤습니다. 이 기간 동안 2011년 Bloomberg LP와 2012년 Credit Suisse에서 인턴십을 거치며 파생상품 가격 결정 모델 및 통계적 차익 거래와 관련된 퀀트 금융 문제를 연구했습니다.\n\n2013년부터 2019년까지 Bi는 Google에서 테크 리드 매니저(Tech Lead Manager)로 근무하며 Google Ads 성능 최적화를 위한 딥러닝 모델을 개발했습니다. 이후 2019년 YouTube에 합류하여 2024년까지 엔지니어링 디렉터이자 YouTube Shorts Discovery 부문 책임자로 근무했습니다. 해당 직책에서 그는 YouTube의 숏폼 비디오 제품 개발을 공동 주도했으며 랭킹, 추천, 비디오 이해를 포함한 콘텐츠 발견 시스템의 엔지니어링을 총괄했습니다.\n\n2024년 5월, Bi는 OpenAI에 멀티모달 모델 사후 학습(Post-training) 책임자로 합류했습니다. 그는 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF), 이미지·비디오·오디오를 아우르는 멀티모달 추론, 모델 평가 및 보상 모델링, 체화된 AI(Embodied AI)를 위한 시각-언어-행동 모델, 교차 모달리티 지능 등의 분야에 집중하는 연구 조직을 이끌고 있습니다. ^[3]\n\n### Superintelligence Labs (MSL)\n\nSuperintelligence Labs(MSL)는 인공 일반 지능(AGI) 추구를 목표로 회사의 인공지능 이니셔티브를 통합하고 가속화하기 위해 2024년 6월에 출범한 Meta 내부 부서입니다. Alexandr Wang과 Nat Friedman이 이끄는 MSL은 파운데이션 모델, 응용 AI 제품, FAIR의 핵심 연구를 수행하는 팀들을 하나로 모았습니다. 이 부서는 OpenAI, Anthropic, DeepMind 출신의 연구원들을 영입하는 대대적인 인재 확보 캠페인과 함께 형성되었으며, Meta가 Scale AI에 143억 달러를 투자한 행보의 연장선에 있습니다. MSL은 Meta의 Llama 모델 시리즈와 차세대 AI 시스템 개발을 감독하며, 장기적인 발전과 Meta의 소비자 플랫폼 전반에 걸친 통합에 중점을 두고 있습니다. ^{[4] [5]}\n\n## 발표\n\n### 실리콘 지능 (Silicon Intelligence)\n\n컬럼비아 대학교에서 열린 인공지능의 발전에 관한 강연에서 Bi는 1948년경의 기원부터 그 이후의 중대한 발전에 이르기까지 머신러닝의 진화 과정을 설명했습니다. 그는 자기 지도 학습과 강화 학습의 등장을 강조하며, 인간이 설계한 알고리즘을 능가한 딥러닝 모델, Adam과 같은 최적화 방법의 도입, 잔차 네트워크(ResNet) 및 트랜스포머(Transformer)를 포함한 신경망 구조의 혁신과 같은 돌파구들을 조명했습니다. 이 논의에서는 생성형 AI의 현황과 스케일링 법칙(scaling laws)을 다루었으며, 컴퓨팅 파워와 대규모 데이터셋이 성능 향상을 견인한다는 점을 언급했습니다.\n\n비록 AI의 추론 능력 한계와 인간 지능의 복잡성을 인정하면서도, Bi는 새로운 기능의 탐구와 더 효율적인 알고리즘 개발을 위한 인간 학습 과정의 통합 등 AI의 미래 발전에 대해 낙관적인 전망을 표명했습니다. 그는 데이터 효율성 개선과 고품질 데이터 생성 및 확장의 어려움을 미해결 과제로 꼽았으며, 궁극적으로 AI가 과학적 발견과 개인적 학습을 크게 향상시킬 수 있는 미래를 구상했습니다. ^[6]\n