생성형 AI의 환경 영향: 증가하는 에너지 소비와 탄소 배출

다양한 분야에서 생성형 인공 지능(genAI)의 빠른 도입으로 인해 전 세계 전력 소비가 증가하고 있으며, 기술이 확산됨에 따라 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 트렌드로 인해 기술 회사들은 탄소 중립 목표를 달성하지 못할 위험에 처해 있습니다. 2022년 말에 출시된 OpenAI의 ChatGPT는 두 달 만에 1억 명의 활성 사용자를 확보하며 인기를 끌었습니다. 생성형 AI는 바이오 제약과 마케팅 등 여러 산업을 혼란에 빠뜨리고 있지만, 이는 환경에 부정적인 영향을 미칩니다. 생성형 AI는 많은 양의 물을 필요로 하며, 비재생 에너지원으로 구동될 때 상당한 탄소 배출을 발생시킵니다. 생성형 AI의 각 사용은 높은 환경 비용을 수반하며, 기술의 발자국은 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 생성형 AI 시스템의 중심이 되는 대형 언어 모델(LLMs)은 더 작은, 특정 작업에 특화된 AI 모델에 비해 에너지를 많이 소모합니다.

생성형 AI 모델을 호스트하는 데이터 센터는 엄청난 양의 전력을 소비해 전 세계 에너지 수요 증가에 기여하고 있습니다. 이러한 전력 소비의 급증은 환경 영향을 줄이려는 조직의 약속과 모순됩니다. Google과 Microsoft는 생성형 AI 관련 활동으로 인해 배출량이 증가했습니다. 물 사용도 또 다른 문제로, 데이터 센터가 담수 자원을 놓고 경쟁하고 있습니다. 가변적인 머신 러닝 모델과 기술 회사의 투명성 부족으로 인해 생성형 AI의 환경 영향을 정확히 추정하기는 어렵습니다. 정부는 데이터 센터의 에너지 소비를 통제하기 위한 규제를 도입해야 하며, 기업들은 효율성 향상과 에너지 요구량 감소에 중점을 둬야 합니다.

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OpenAI의 ChatGPT와 같은 생성형 인공 지능(genAI) 모델의 인기가 높아짐에 따라 전 세계 전력 사용량이 크게 증가했습니다. 생성형 AI는 다양한 산업에 수많은 혜택을 제공하지만, 환경적 의미를 무시할 수는 없습니다. 생성형 AI의 냉각 과정은 물에 크게 의존하며, 비재생 에너지원으로 구동될 때 상당한 탄소 배출을 발생시킵니다. 생성형 AI 도입이 계속됨에 따라 환경 영향은 더욱 악화될 것으로 예상됩니다. 생성형 AI를 구동하는 대형 언어 모델(LLMs)의 에너지 집약적이고 비효율적인 특성은 데이터 센터의 확장을 초래해 에너지 소비와 배출을 더욱 악화시키고 있습니다. 물 부족 문제도 담수 자원을 놓고 경쟁하면서 발생합니다. 그러나, 생성형 AI의 환경 영향을 정확하게 측정하는 것은 머신 러닝 모델의 변동성과 조직의 투명성 결여로 인해 어려운 과제입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 투명성 강화, 모니터링 및 규제 조치가 중요합니다. 정부는 데이터 센터의 에너지 소비에 대한 규제를 시행해야 하며, 기업들은 효율성 개선과 청정 에너지로의 전환을 우선시해야 합니다.