AI의 지속가능성 약속과 stark한 현실

AI와 기후의 관계는 생각보다 더 복잡하다. 이는 AI 모델의 에너지 요구 사항으로 인해 관계가 긴장되어 있기 때문이다. ChatGPT와 같은 챗봇의 백엔드 시스템인 대규모 언어 모델(LLM)은 너무 많은 전력을 소비하며 검색 엔진 counterparts에 비해 훨씬 많은 컴퓨팅 파워를 소비한다.

환경 비용 및 에너지 소비

이러한 모델을 운영하는 데 드는 환경 비용은 많은 전기와 물을 필요로 한다. 이러한 모델이 소비하는 모든 전기의 탄소 발자국은 너무 크며, 이러한 모델이 저장되고 운영되는 다양한 위치의 데이터 센터에 전력을 공급하는 그리드가 사용하는 다양한 전력 생성 원천으로 인해 상대적으로 알려지지 않았다. 

AI 산업에서 가장 저명한 인물 중 한 명인 오픈AI(OpenAI)의 CEO 샘 올트먼(Sam Altman)은 AI가 암 치료 및 기후 문제 해결과 같은 인간에게 수많은 혜택을 가져올 수 있다고 말했다. 마이크로소프트(Microsoft)의 CEO 사티나 데라(Satya Nadella)도 작년 주주 서한에서 비슷한 견해를 표명하며 기후 변화를 우리 세대의 정의된 문제로 강조했다. 그는 AI를 언급하며 다음과 같이 말했다.

"기후 위기 해결에 강력한 가속제가 될 수 있다."

출처: 더스트리트(Thestreet).

엔비디아(Nvidia)의 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)도 비슷한 관점을 가지고 있으며, 데라와 마찬가지로 인공 지능이 기후 연구 및 과학 분야에서 돌파구를 이끌 것이라고 생각한다. 이러한 낙관적인 견해에도 불구하고, 적어도 기후 영향과 관련하여 현실은 상당히 다르다.

메타(Meta)의 최신 모델인 Llama 3는 훈련 과정에서만 2,290톤의 이산화탄소를 배출하는 것으로 알려졌다. 이제 미국 환경보호청(EPA)에 따르면 평균 가솔린 자동차는 2,500마일을 주행할 때마다 1톤의 이산화탄소를 배출한다고 비교해 보자.

AI의 지속가능성 약속

구글은 2030년까지 탄소 배출량을 순제로(net-zero) 수준으로 줄이는 것을 목표로 설정했으며, 이는 탄소 상쇄를 통해 부분적으로 달성될 수 있다. 2022년 구글의 탄소 배출량은 1,020만 톤이었다. 이를 이해하기 위해 핀란드를 고려해 보자. 핀란드는 같은 해 550만 명의 인구에도 불구하고 전체 국가가 4,580만 톤의 이산화탄소를 배출했다.

다른 중요한 기후 영향 지표는 물이며, 같은 해 구글은 56억 갤런의 물을 소비했으며 전년 대비 20% 증가했다. 이 물의 대부분은 데이터 센터에서 사용되었다. 구글은 2030년까지 소비하는 물의 120%를 대체할 것이라고 밝혔지만, 보고서에 따르면 같은 해에는 단 6%만 대체했다.

마이크로소프트의 에너지 부사장 밥 홀리스(Boby Hollis)도 비슷한 견해를 표명하며, 회사가 재생 에너지 및 기타 노력을 계속 투자하여 녹색 목표를 달성할 것이라고 말했다. AI의 막대한 에너지 사용은 업계에 알려져 있으며, 지난 1월 샘 올트먼의 발언이 언론을 뜨겁게 달랬다. 그는 AI가 곧 에너지 돌파구가 필요할 것이라고 지적했다. 

AI 및 지속가능성 연구원인 사샤 루초니(Sasha Luccioni)에 따르면 대규모 언어 모델(LLM)은 모두가 어떤 것이 살아남을지 보려는 트렌드이며, 그녀는 더 많은 컴퓨팅 파워와 에너지 소비를 보고 있다. 그러나 일부 전문가들은 이러한 대규모 모델의 비용 편익 비율을 고려해야 한다고 주장한다. 그들은 매우 대규모 모델을 훈련하고 운영하는 데 따른 기후 영향이 해당 모델을 사용하여 훨씬 더 큰 긍정적 환경 영향을 미칠 수 있다면 정당화될 수 있다고 말한다.