어느샌가 우리 삶에 녹아든 AI.
마치 공상과학영화 속 이야기로 느껴졌지만 우리가 매일 사용하는 휴대폰부터 자동차 등 다양한 산업 분야에서 도입되고 있습니다.
특히 최근 유행하는 생성형 AI는 때로는 무료한 시간을 함께 보내는 친구가 되기도 하고 내 취향에 꼭 맞는 음악을 추천해 주는 DJ가 되기도,
내 질문에 대답을 해주는 척척박사가 되기도 합니다. 생성형 AI와 함께라면 과제도, 업무도 문제없죠!

이렇게 좋을 것만 같은 AI의 이면에는 거대한 환경문제가 숨겨져 있는데요.
편리함 뒤에 감춰진 환경오염, 그 내용을 에코매거진과 함께 알아봅시다.

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  생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 콘텐츠를 새롭게 생성할 수 있는 인공지능 기술을 말합니다.
  단순히 기존 데이터를 분석하는 것이 아닌, 기계 학습과 딥 러닝 모델을 사용해 대량의 데이터를 학습하고,
  이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 만들어냅니다.
  생성형 AI는 이렇게 창의적인 작업을 도와주며 다양한 산업 분야에서 도입되고 있습니다.
  예를 들어, 마케팅에서는 AI가 광고 문구를 작성하고, 영화 산업에서는 AI가 시나리오 초안을 작성할 수 있죠.
  보고서나 리포트를 대신 써주는 AI까지도 나오고 있어 논란이 되고 있습니다.
  하지만 그만큼 편리하기 때문에 각 기술 기업들에서는 다양한 생성형 AI 모델을 내놓고 있는 상황입니다.

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  우리가 필요한 자료를 구글 사이트에서 검색할 경우, 검색 한 건당 0.3와트시(Wh)의 전기가 필요하지만 생성형 AI인 챗 GPT에
  검색한다면 무려 10배에 달하는 2.9와트시(Wh)가 필요합니다.
  생성형 AI는 대규모 컴퓨팅 자원을 사용해 모델을 학습시키고, 이를 바탕으로 작업을 수행하기 때문에 상당한 양의 전력을 소비합니다.
  이 과정에서 탄소 배출이 발생하게 되는데요, 특히 대규모 언어 모델이나 이미지 생성 모델의 경우 학습에 사용되는 데이터와
  컴퓨팅 자원이 엄청나기 때문에 탄소 배출량이 더 많아지는데, 이를 위해 사용되는 전기의 대부분은 여전히 화석 연료에서 나옵니다.
  연구에 따르면 이러한 대형 AI 모델의 학습 과정에서 발생하는 탄소 배출량은 수 톤에서 수십 톤에 이를 수 있다고 합니다.
  생성형 AI 사용이 다양해지면서 막대한 정보를 처리하기 위해 전 세계적으로 데이터 센터가 확장되었고, 그 결과 전력소비가
  크게 늘어났습니다.
  국제 에너지 기구에 따르면 데이터 센터의 전기 소비량이 2026년에는 2022년의 2배인 1,000테라 와트(W)에 도달할 것으로
  예상하였습니다.

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  생성형 AI가 물 부족과도 관련이 있다는 점은 잘 알려져 있지 않지만, 사실 물 소비는 AI 모델 개발과 운영 과정에서 중요한
  환경적 이슈 중 하나입니다.
  AI 기술이 대규모 데이터 센터에서 운영되기 때문에 물 부족과도 깊은 연관이 있는데요.
  대규모 생성형 AI 모델은 수많은 서버와 GPU/TPU 등의 고성능 하드웨어를 사용하며, 이들은 작동 시 엄청난 열을 발생시킵니다.
  이 열을 식히기 위해 데이터 센터는 냉각 시스템을 사용하며, 이때 대량의 물이 필요합니다.
  2022년 구글의 데이터 센터에서는 냉각 시스템에 약 1900만 리터의 물을 사용했습니다.
  데이터 센터가 위치한 지역에 따라 물 부족 문제가 더 심각해질 수 있는데 예를 들어, AI 데이터 센터가 물이 부족한 지역에 위치하면,
  해당 지역의 물 자원을 크게 소모하게 되어 지역 주민과 산업에까지 영향을 미칠 수 있습니다.
  또한 물이 풍부하지 않은 지역에서는 데이터 센터의 물 사용이 지역 환경과 생태계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

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  생성형 AI는 매우 유용한 기술이지만, 그와 동시에 환경적 비용도 존재한다는 점에서 지속 가능한 개발이 중요해지고 있습니다.
  이를 위해 다양한 기술적, 정책적 노력이 필요합니다.
  다양한 기업들에서는 재생 가능 에너지를 사용하는 친환경 데이터 센터를 운영하여 AI 학습과 추론 시 발생하는 탄소 배출을
  줄이려고 시도하고 있으며, 더 적은 데이터와 컴퓨팅 자원으로 높은 성능을 낼 수 있는 효율적인 모델을 설계하여 에너지 소비를
  줄이는 방법도 연구되고 있습니다.
  일부 AI 기업들은 AI 모델 학습으로 발생한 탄소 배출을 상쇄하기 위해 나무를 심거나, 재생 에너지 프로젝트에 투자하는 방식으로
  환경 영향을 줄이려 하고 있습니다.
  생성형 AI는 탄소 배출뿐 아니라, 물 자원 소비 문제에서도 지속 가능성이 중요한 과제입니다.
  그렇기에 AI 기업과 데이터 센터 운영자들은 물과 에너지를 동시에 절약할 수 있는 혁신적인 기술과 정책을 통해 이러한 문제를
  해결하려는 노력을 지속하고 있습니다.
  계속해서 생성형 AI가 환경에 미치는 영향을 줄이는 것은 AI 기술을 지속 가능하게 발전시키기 위한 필수적인 과정입니다.
  이러한 노력을 통해 기술 혁신과 환경 보호를 동시에 추구할 수 있습니다.