제540회 오션 세미나
AI가 환경을 위협할 수도 있다면?
앨리시아 로 | (사)동아시아바다공동체 오션 연구원 | lohalicia@osean.net
원문: Yang Yu, Jiahui Wang, Yu Liu, Pingfeng Yu, Dongsheng Wang, Ping Zheng, Meng Zhang, 2024. Revisit the environmental impact of artificial intelligence: the overlooked carbon emission source?, Frontiers of Environmental Science & Engineering.
1월 6일 진행된 제 540회 오션 국제 세미나에서는 Yu 외(2024)의 논문 '인공지능의 환경적 영향 재조명: 간과된 탄소 배출원?'을 주제로 심도 있는 논의가 이루어졌다. 이 연구는 AI 시스템이 환경에 미치는 영향을 정량화하고, 컴퓨팅 성능 증가와 에너지 소비 간의 연관성을 재조명하며 새로운 통찰을 제공했다.
세미나에 참여한 발표자와 참가자들은 AI 기술이 가져오는 편리함과 그 이면에 숨은 환경적 대가에 대해 다양한 의견을 나눴다. 특히, 한 참가자는 “AI 의존도가 높아지는 현실 속에서, AI의 환경적 영향을 더욱 깊이 살펴봐야 한다”는 점을 강조해 많은 공감을 얻었다.
오션은 이 논문을 바탕으로 AI 연구와 지속 가능한 발전을 접목할 방법을 모색 중이다. 이번 논문이 다룬 AI와 환경의 관계를 구체적으로 살펴보자.
AI의 성장과 환경적 대가
인공지능(AI)은 우리의 삶을 놀라울 정도로 편리하게 바꾸고 있다. 자율주행차, 질병 진단, 환경 예측 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있지만, 그 이면에는 막대한 탄소 배출이라는 환경적 대가가 존재한다.
AI 훈련 시 드는 전력
우리가 제일 자주 사용하는 GPT-4 같은 모델을 훈련시키는 데 드는 에너지는 중소형 국가 한 해 에너지 소비량과 맞먹는다.
• GPT-4 한 번 훈련 시: 약 102,621톤의 탄소 배출
• 이는 21만 명의 연간 탄소 배출량과 같은 수준
논문에 따르면, AI 모델이 커질수록 에너지 소비와 탄소 배출은 기하급수적으로 증가하고 있다.
특히 상위 20개 AI 시스템에 탄소 배출 ‘벌금’이 부과될 경우, 연간 비용이 10조 원을 초과할 수 있다는 지적은 기술 발전과 환경적 부담이 경제적 문제로도 연결될 수 있음을 보여준다.
AI 사용, 끝나도 끝난 게 아니다?
AI는 학습을 마친 뒤에도 탄소 배출을 멈추지 않는다. 우리가 매일 사용하는 AI 서비스(예: ChatGPT, Gemini)도 엄청난 에너지를 소모한다.
• GPT-3의 연간 추론 에너지 소비: 훈련보다 160배 더 많음
• 2024년 AI 사용 수요: 2023년 대비 6배 증가
현재 AI의 연간 탄소 배출량은 북한, 아일랜드 등 137개국의 연간 배출량을 초과한다. 기술 발전의 편리함 뒤에는 우리가 간과했던 기후위기의 문제가 숨어 있다.
문제 해결을 위한 제안
이번 논문에서는 AI의 환경적 영향을 줄이기 위한 다양한 해결책을 제시했다.
• 효율적인 AI 모델 설계
• 동일한 작업을 수행하면서도 에너지 소비를 줄이는 기술 개발
• 정책적 규제와 투자 확대
• 정부와 기업의 협력을 통한 규제 강화 및 관련 연구 투자
논문은 우리가 몰랐던 AI의 숨은 진실을 알려준다. AI는 놀라운 혜택을 주는 기술이지만, 발전이 환경에 미치는 영향을 더 이상 무시할 수 없는 단계에 와 있다.
우리가 이 문제를 잘 이해하고, 기술과 환경 모두를 고려한 균형 있는 접근을 선택한다면, AI는 우리 삶을 더욱더 풍요롭게 만들어줄 것이다.
지금부터라도 AI와 환경의 관계에 대해 더 많은 관심을 가지도록 하자. 우리의 선택이 결국 지구의 미래를 결정짓게 될 테니까.
AI가 환경을 위협할 수도 있다면?
앨리시아 로 | (사)동아시아바다공동체 오션 연구원 | lohalicia@osean.net
원문: Yang Yu, Jiahui Wang, Yu Liu, Pingfeng Yu, Dongsheng Wang, Ping Zheng, Meng Zhang, 2024. Revisit the environmental impact of artificial intelligence: the overlooked carbon emission source?, Frontiers of Environmental Science & Engineering.
1월 6일 진행된 제 540회 오션 국제 세미나에서는 Yu 외(2024)의 논문 '인공지능의 환경적 영향 재조명: 간과된 탄소 배출원?'을 주제로 심도 있는 논의가 이루어졌다. 이 연구는 AI 시스템이 환경에 미치는 영향을 정량화하고, 컴퓨팅 성능 증가와 에너지 소비 간의 연관성을 재조명하며 새로운 통찰을 제공했다.
세미나에 참여한 발표자와 참가자들은 AI 기술이 가져오는 편리함과 그 이면에 숨은 환경적 대가에 대해 다양한 의견을 나눴다. 특히, 한 참가자는 “AI 의존도가 높아지는 현실 속에서, AI의 환경적 영향을 더욱 깊이 살펴봐야 한다”는 점을 강조해 많은 공감을 얻었다.
오션은 이 논문을 바탕으로 AI 연구와 지속 가능한 발전을 접목할 방법을 모색 중이다. 이번 논문이 다룬 AI와 환경의 관계를 구체적으로 살펴보자.
AI의 성장과 환경적 대가
인공지능(AI)은 우리의 삶을 놀라울 정도로 편리하게 바꾸고 있다. 자율주행차, 질병 진단, 환경 예측 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있지만, 그 이면에는 막대한 탄소 배출이라는 환경적 대가가 존재한다.
AI 훈련 시 드는 전력
우리가 제일 자주 사용하는 GPT-4 같은 모델을 훈련시키는 데 드는 에너지는 중소형 국가 한 해 에너지 소비량과 맞먹는다.
• GPT-4 한 번 훈련 시: 약 102,621톤의 탄소 배출
• 이는 21만 명의 연간 탄소 배출량과 같은 수준
논문에 따르면, AI 모델이 커질수록 에너지 소비와 탄소 배출은 기하급수적으로 증가하고 있다.
특히 상위 20개 AI 시스템에 탄소 배출 ‘벌금’이 부과될 경우, 연간 비용이 10조 원을 초과할 수 있다는 지적은 기술 발전과 환경적 부담이 경제적 문제로도 연결될 수 있음을 보여준다.
AI 사용, 끝나도 끝난 게 아니다?
AI는 학습을 마친 뒤에도 탄소 배출을 멈추지 않는다. 우리가 매일 사용하는 AI 서비스(예: ChatGPT, Gemini)도 엄청난 에너지를 소모한다.
• GPT-3의 연간 추론 에너지 소비: 훈련보다 160배 더 많음
• 2024년 AI 사용 수요: 2023년 대비 6배 증가
현재 AI의 연간 탄소 배출량은 북한, 아일랜드 등 137개국의 연간 배출량을 초과한다. 기술 발전의 편리함 뒤에는 우리가 간과했던 기후위기의 문제가 숨어 있다.
문제 해결을 위한 제안
이번 논문에서는 AI의 환경적 영향을 줄이기 위한 다양한 해결책을 제시했다.
• 효율적인 AI 모델 설계
• 동일한 작업을 수행하면서도 에너지 소비를 줄이는 기술 개발
• 정책적 규제와 투자 확대
• 정부와 기업의 협력을 통한 규제 강화 및 관련 연구 투자
논문은 우리가 몰랐던 AI의 숨은 진실을 알려준다. AI는 놀라운 혜택을 주는 기술이지만, 발전이 환경에 미치는 영향을 더 이상 무시할 수 없는 단계에 와 있다.
우리가 이 문제를 잘 이해하고, 기술과 환경 모두를 고려한 균형 있는 접근을 선택한다면, AI는 우리 삶을 더욱더 풍요롭게 만들어줄 것이다.
지금부터라도 AI와 환경의 관계에 대해 더 많은 관심을 가지도록 하자. 우리의 선택이 결국 지구의 미래를 결정짓게 될 테니까.