Aleksandra Korolova
Assistant Professor of Computer Science and Public Affairs at Princeton University
लातविया 
संयुक्त राज्य संयुक्त राज्य Themes
अलेक्ज़ान्द्रा कोरोलोवा प्रिंसटन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान और लोक नीति की सहायक प्रोफेसर हैं, जहाँ वे एल्गोरिद्म, मशीन लर्निंग और एआई के सामाजिक प्रभावों पर शोध करती हैं। उनका काम गोपनीयता-संरक्षण करने वाले एल्गोरिद्म, एल्गोरिद्मिक निष्पक्षता, एआई ऑडिट, और डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ-साथ जनरेटिव एआई से जुड़े जोखिमों और उनके शमन की रणनीतियों पर केंद्रित है। वे प्रिंसटन के कंप्यूटर विज्ञान विभाग, स्कूल ऑफ पब्लिक एंड इंटरनेशनल अफेयर्स, और सेंटर फॉर इन्फॉर्मेशन टेक्नोलॉजी पॉलिसी (CITP) से संबद्ध हैं। कोरोलोवा संयुक्त राष्ट्र की एआई पर स्वतंत्र वैज्ञानिक पैनल की सदस्य के रूप में भी कार्य करती हैं।
उनके हालिया प्रकाशनों में LLM-आधारित रिज़्यूमे स्क्रीनिंग में निष्पक्षता पर अध्ययन, एल्गोरिद्मिक हायरिंग टूल्स के बाहरी मूल्यांकन, और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) प्रणालियों के लिए बचाव शामिल हैं। कोरोलोवा के शोध समूह में ऐसे छात्र और सहयोगी शामिल हैं जो उद्योग-आधारित मूल्यांकनों में उद्धृत बेंचमार्क जैसे उच्च-प्रभाव वाले प्रोजेक्ट्स पर काम करते हैं। उनका अंतःविषय दृष्टिकोण तकनीकी और नीति-सम्बंधी दृष्टियों को जोड़ता है, जिससे उनका काम उन शोधकर्ताओं, नीति-निर्माताओं और उद्योग के पेशेवरों के लिए प्रासंगिक बनता है जो एआई की नैतिक और सामाजिक चुनौतियों का समाधान कर रहे हैं।
MIT से लेकर संयुक्त राष्ट्र तक
उनकी पेशेवर यात्रा में Google में रिसर्च साइंटिस्ट और Snap, Inc. में प्राइवेसी एडवाइज़र जैसी भूमिकाएँ शामिल हैं। इन उद्योग-आधारित पदों ने डेटा-चालित प्रणालियों और उनके वास्तविक दुनिया पर पड़ने वाले प्रभावों पर उनके शोध को आकार दिया। 2022 में, वे प्रिंसटन यूनिवर्सिटी में शामिल हुईं, जहाँ अब वे कंप्यूटर विज्ञान और सार्वजनिक मामलों में संयुक्त नियुक्ति (जॉइंट अपॉइंटमेंट) रखती हैं।
कोरोलोवा का काम अकादमिक दायरे से आगे भी जाता है। 2026 में, उन्हें AI पर संयुक्त राष्ट्र की स्वतंत्र वैज्ञानिक पैनल के लिए चुना गया। यह पैनल विशेषज्ञों को एक साथ लाकर AI की वैश्विक चुनौतियों से निपटता है, जो तकनीक शासन (टेक्नोलॉजी गवर्नेंस) पर अंतरराष्ट्रीय चर्चाओं को आकार देने में उनके बढ़ते प्रभाव को दर्शाता है।
गोपनीयता और निष्पक्षता के संगम पर शोध
कोरोलोवा का शोध एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग के सामाजिक प्रभावों पर केंद्रित है। उनका काम गोपनीयता-संरक्षण तकनीकों, एल्गोरिदमिक निष्पक्षता, और AI ऑडिट्स तक फैला है। उनके प्रमुख योगदानों में डेटा की उपयोगिता (यूटिलिटी) और व्यक्तिगत गोपनीयता के बीच संतुलन बनाने के लिए तरीकों का विकास शामिल है, विशेषकर डिफरेंशियल प्राइवेसी के माध्यम से।
उनिय हालिया परियोजनाएँ बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) में निष्पक्षता की जाँच करती हैं। एक आगामी पेपर LLM-आधारित रेज़्यूमे स्क्रीनिंग में वैधता और निष्पक्षता को मापता है, और स्वचालित भर्ती उपकरणों में मौजूद पक्षपात (बायस) को संबोधित करता है। एक अन्य अध्ययन एल्गोरिदमिक भर्ती प्रणालियों के बाहरी ऑडिट्स का मूल्यांकन करता है, जिससे उनके वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन को परखने के लिए रूपरेखाएँ (फ्रेमवर्क) उपलब्ध होती हैं।
कोरोलोवा जनरेटिव AI में जोखिमों का भी अध्ययन करती हैं। उनके समूह के काम में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) प्रणालियों के लिए इन मॉडलों की कमजोरियों के खिलाफ बचाव शामिल है। उनके बेंचमार्क, जैसे LiveCodeBench Pro, का उद्योग-स्तरीय मूल्यांकनों में हवाला दिया गया है, जिनमें Google के Gemini 3 Pro के लिए किए गए मूल्यांकन भी शामिल हैं।
तकनीकी और नीति-परक दृष्टिकोणों को जोड़ना
कोरोलोवा का दृष्टिकोण तकनीकी कठोरता को नीति-प्रासंगिकता के साथ जोड़ता है। प्रिंसटन में उनके शोध समूह में ऐसे छात्र और पोस्टडॉक शामिल हैं जो कंप्यूटर विज्ञान और सार्वजनिक मामलों—दोनों को समेटने वाली परियोजनाओं पर काम करते हैं। उनकी टीम में हालिया नए सदस्यों में Blossom Metevier, Max Springer, Hayoung Jung, Bohdan Turbal, और Anderson Lee शामिल हैं।
उनका अंतर्विषयक (इंटरडिसिप्लिनरी) फोकस उनकी संबद्धताओं में भी झलकता है। प्रिंसटन में वे कंप्यूटर विज्ञान विभाग, स्कूल ऑफ पब्लिक एंड इंटरनेशनल अफेयर्स, और सेंटर फॉर इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी पॉलिसी (CITP) से जुड़ी हैं। ये संबंध उन्हें विभिन्न क्षेत्रों में नीति-निर्माताओं, उद्योग के व्यावहारिक विशेषज्ञों, और शोधकर्ताओं के साथ जुड़ने में सक्षम बनाते हैं।
कोरोलोवा की शिक्षण-प्रक्रिया में कंप्यूटिंग की नैतिकता (एथिक्स) पर भी जोर है। वे प्रिंसटन के उन प्रयासों में योगदान देती हैं जिनका उद्देश्य कंप्यूटर विज्ञान के पाठ्यक्रमों में नैतिक विचारों को शामिल करना है, ताकि छात्र तकनीकी कौशलों को जिम्मेदारी के साथ लागू करना सीखें। यह काम उनके व्यापक लक्ष्य के अनुरूप है—ऐसी तकनीकों को बढ़ावा देना जो सामाजिक जरूरतों की सेवा करें और निष्पक्षता या गोपनीयता से समझौता न करें।
मान्यता और आगे की दिशा
कोरोलोवा के योगदानों ने उन्हें कई सम्मान दिलाए हैं। 2025 में, उन्हें Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers मिला—यह उनके क्षेत्र में शुरुआती प्रभाव के लिए एक मान्यता है। अगले वर्ष, उन्हें कंप्यूटर विज्ञान में 2024 Sloan Research Fellow नामित किया गया, जिससे गोपनीयता और एल्गोरिदमिक निष्पक्षता में उनके प्रभाव को और अधिक रेखांकित किया गया।
उनके शोध-उत्पादों में LLMs और टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडलों में adultification bias पर अध्ययन शामिल हैं, जिन्हें ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency में प्रकाशित किया गया। ये परियोजनाएँ इस बात की पड़ताल करती हैं कि AI प्रणालियाँ कैसे हानिकारक रूढ़ियों (स्टिरियोटाइप्स) को बनाए रख सकती हैं या उन्हें कम कर सकती हैं, विशेषकर हाशिए पर मौजूद समूहों के खिलाफ।
आगे देखते हुए, कोरोलोवा AI ऑडिट्स और जनरेटिव AI जोखिमों पर अपने काम का विस्तार जारी रखती हैं। उनके समूह की चल रही परियोजनाएँ उभरती तकनीकों के लिए बेंचमार्क और शमन (मिटिगेशन) रणनीतियाँ विकसित करने का लक्ष्य रखती हैं। संयुक्त राष्ट्र पैनल में उनकी भूमिका और उनके शोध के माध्यम से, वे AI शासन (गवर्नेंस) के भविष्य और नैतिक नवाचार को आकार देने में सक्रिय बनी रहती हैं।