Aleksander Madry

Aleksander Mądry는 머신러닝, 최적화, 그래프 알고리즘 및 이론 컴퓨터 과학 분야를 연구하는 컴퓨터 과학자입니다. 그는 매사추세츠 공과대학교(MIT) 전기공학 및 컴퓨터과학과(EECS)의 교수이자, 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)의 일원이며, MIT 배포 가능 머신러닝 센터(Center for Deployable Machine Learning)의 소장 및 MIT AI 정책 포럼의 교수 공동 의장을 맡고 있습니다.^[1]​^[2]​

교육 및 경력

Mądry는 2007년부터 2011년까지 MIT에서 컴퓨터 과학을 공부했으며 2011년에 박사 학위를 받았습니다. 그의 박사 학위 논문인 “From Graphs to Matrices, and Back: New Techniques for Graph Algorithms”는 ACM 박사 학위 논문상 우수작(Honorable Mention)과 MIT의 컴퓨터 과학 분야 최우수 박사 학위 논문상인 George M. Sprowls 상을 수상했습니다.^[1]​^[2]​

2011년 7월부터 2012년 6월까지 그는 Microsoft Research New England에서 박사후 연구원으로 근무했습니다. 그 후 EPFL의 교수진에 합류하여 2012년 7월부터 2015년 1월까지 조교수로 재직했습니다. 그는 2015년 2월에 MIT 교수가 되었습니다.^[2] Mądry의 연구 관심 분야는 신뢰할 수 있고 잘 이해되며, 실제 의사 결정을 지원하기 위해 안전하고 책임감 있게 배포할 수 있는 머신러닝 방법을 개발하는 것을 포함합니다.^[1] ​

연구

그래프 알고리즘 및 최적화

Mądry의 초기 연구는 그래프 알고리즘, 흐름(flows), 매칭, 라우팅 및 온라인 알고리즘에 집중되었습니다. 그의 연구는 그래프 연결성 및 네트워크 흐름과 관련된 문제에서 전기적 흐름(electrical-flow) 방법을 사용했습니다. Paul Christiano, Jonathan Kelner, Daniel Spielman, Shang-Hua Teng과 공동 저술한 “Electrical Flows, Laplacian Systems, and Faster Approximation of Maximum Flow in Undirected Graphs”에서 그는 전기적 흐름 및 라플라시안 시스템을 무방향 그래프에서의 최대 흐름의 더 빠른 근사와 연결했습니다. 이 논문은 2011년 ACM 계산 이론 심포지엄(STOC)에서 최우수 논문상을 받았으며 _Journal of the ACM_에 초대되었습니다.^[1]​^[3]​

이 시기의 다른 연구로는 “Faster Generation of Random Spanning Trees”, “Fast Approximation Algorithms for Cut-based Problems in Undirected Graphs”, 그리고 “Faster Approximation Schemes for Fractional Multicommodity Flow Problems via Dynamic Graph Algorithms”가 있습니다. Arash Asadpour, Michel Goemans, Shayan Oveis Gharan, Amin Saberi와 공동 저술한 비대칭 외판원 문제(asymmetric traveling salesman problem)에 대한 근사 알고리즘에 관한 그의 2010년 논문은 이산 알고리즘 심포지엄(SODA)에서 최우수 논문상을 받았습니다.^[1]​

머신러닝 견고성 및 평가

2017년 이후 Mądry의 출판물은 모델이 적대적 입력에 반응하는 방식과 견고성이 정확도 및 일반화와 어떤 관련이 있는지를 포함하여 딥러닝을 점점 더 많이 다루었습니다. 2018년 ICLR에서 발표된 “Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks”에 이어 “Adversarially Robust Generalization Requires More Data” 및 “Robustness May Be at Odds with Accuracy”가 발표되었습니다. 이 논문들은 모델 훈련, 데이터 요구 사항 및 정확도와 관련된 적대적 견고성을 조사했습니다. 2019년 NeurIPS에서 발표된 “Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features”는 스포트라이트 논문으로 선정되었습니다. 이 시기의 다른 연구로는 밴딧(bandit) 방법과 사전 확률을 이용한 블랙박스 공격, 공간적 견고성, 이미지 합성을 위한 견고한 분류기 사용 등이 있습니다. Mądry는 또한 모델 견고성을 평가하는 방법에 대한 2019년 연구인 “On Evaluating Adversarial Robustness”를 공동 저술했습니다.^[1]​^[3]​

OpenAI에서의 활동

2024년 1월 LinkedIn 게시물에서 Mądry는 생물학적 위협 생성을 가능하게 하는 대규모 언어 모델과 관련된 위험을 평가하는 OpenAI의 초기 대비(Preparedness) 노력의 일환인 작업을 설명했습니다. 그는 이 작업에 해당 위험을 평가하기 위한 초기 청사진이 포함되어 있다고 말했습니다.^[2]​

Mądry는 또한 2024년 GPT-4o 시스템 카드와 2024년 OpenAI o1 시스템 카드의 공동 저자로 등재되어 있습니다.^[3]​

교육 및 학술적 리더십

MIT에서 Mądry는 알고리즘, 이론 컴퓨터 과학, 최적화, 머신러닝 및 의사 결정 과정을 가르쳐 왔습니다. 그의 강의에는 알고리즘 설계 및 분석, 고급 알고리즘, 딥러닝 과학, 온라인 의사 결정: 최적화, 제어 및 게임, 그리고 AI, 의사 결정 및 사회가 포함됩니다. 그는 2017년 봄부터 2023년 봄까지 여러 학기에 걸쳐 알고리즘 설계 및 분석을 가르쳤습니다.^[1]​

그의 학술적 리더십에는 MIT 배포 가능 머신러닝 센터를 이끄는 것과 MIT AI 정책 포럼의 교수 공동 의장으로 활동하는 것이 포함됩니다.^[1]​