MIT Tech Review • 31일 전

미술과 알고리즘의 만남, 소더비의 AI 전문가

IMP

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핵심 요약

MIT를 졸업한 켈리 셴(Kelly Shen '17)은 뉴욕 소더비 경매장에서 '아트 인텔리전스' 분야를 이끌며 구매 트렌드와 작가 인기를 반영한 가격 예측 알고리즘을 개발하고 있다. 그녀는 실시간 시스템이 수천 명의 입찰자를 감당할 수 있도록 하는 등 기술로 미술 시장을 지원하며, 정교한 알고리즘보다 실질적 참여 유도가 중요하다는 실용적 철학을 강조한다.

번역된 본문

미술과 첨단 기술은 정말 만날 수 있을까? 소더비에서는 그렇다. 켈리 셴(Kelly Shen '17) 덕분이다. 셴은 뉴욕 경매 하우스에서 빠르게 성장하는 분야인 '아트 인텔리전스(art intelligence)' 업무를 맡고 있다. 그녀는 구매 트렌드와 작가의 인기도 같은 요소를 활용해 가격을 예측하는 알고리즘을 구축한다. 또한 작품 목록화(cataloguing) 작업과, 실시간 시스템이 웹사이트를 방문하는 수천 명의 잠재 입찰자를 감당할 수 있도록 하는 노력에도 참여했다. 동시에 그녀는 MIT 동창회 활동도 함께하고 있는데, 클래스 임원, MIT 여성 동창회(AMITA) 부회장, MIT 뉴욕 클럽 자원봉사자로 활동 중이다.

컴퓨터 과학과 수학을 복수 전공한 셴은, 어릴 적부터 이어온 그림에 대한 열정과 함께 MIT에서 배운 교훈이 자신의 커리어를 만들었다고 말한다. 그녀가 가장 좋아했던 수업은 '수학 프로젝트 실험(Project Laboratory in Mathematics)'으로, 학생들이 복잡한 수학 퍼즐에 대해 창의적인 해답을 발표하는 수업이었다. 그녀는 "그 수업 덕분에 다양한 청중에게 제가 하는 일을 설명하는 법을 배웠다"고 말한다.

우아한 알고리즘을 높이 평가하면서도, 그녀는 알고리즘이 실용적이지 못할 때를 잘 알고 있다. "아무리 정교한 알고리즘을 만들어도, 더 많은 청중의 참여를 이끌어내지 못하면 아무 의미가 없습니다."

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Do fine art and high tech ever converge? At Sotheby’s they do, thanks to Kelly Shen ’17. Shen works in the growing field of art intelligence for the New York auction house. Shen builds algorithms to predict prices, using factors like buying trends and artists’ popularity. She has also worked on such efforts as cataloguing and ensuring that real-time systems can handle thousands of potential bidders visiting the house’s website. At the same time, she serves MIT as a class officer, vice president of the Association of MIT Alumnae, and a volunteer for the MIT Club of New York. A double major in computer science and math, Shen credits lessons from MIT—along with a lifelong passion for drawing—with shaping her career. Her favorite class was Project Laboratory in Mathematics, where students present creative answers to intricate math puzzles. “The class helped me talk about what I do with different audiences,” she says. Though she appreciates elegant algorithms, she understands when they’re impractical: “You can build a super-sophisticated algorithm, but if it doesn’t bring more audience engagement, it doesn’t really matter.” Read more at www.technologyreview.com/alumni-profiles . Keep Reading Most Popular A fundamental flaw leaves LLMs strikingly vulnerable to attack It makes it easy to trick them into doing things they shouldn’t, such as telling you how to sabotage an aircraft’s navigation system. By Will Douglas Heaven archive page Anthropic found a hidden space where Claude puzzles over concepts A new technique has let the company probe deeper than ever into the weird workings of an LLM. By Will Douglas Heaven archive page Sperm donors need limits, says a European fertility group Some donor-conceived people are finding hundreds of siblings. An international cap on donations could help prevent that. By Jessica Hamzelou archive page AI is more likely than humans to form biases when hiring AI doesn’t just learn stereotypes from its training. It can cook up new ones, too. By Michelle Kim archive page Stay connected Illustration by Rose Wong Get the latest updates from MIT Technology Review Discover special offers, top stories, upcoming events, and more. Enter your email Privacy Policy Thank you for submitting your email! Explore more newsletters It looks like something went wrong. We’re having trouble saving your preferences. Try refreshing this page and updating them one more time. If you continue to get this message, reach out to us at customer-service@technologyreview.com with a list of newsletters you’d like to receive.

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