내가 실천한 환경 살리기 운동 |
2022년 11월부터 현재까지 AI 기술은 급격한 발전을 이루었습니다. ChatGPT의 출시를 기점으로 생성형 AI가 폭발적으로 성장했으며, 이는 텍스트, 이미지, 사운드, 애니메이션, 3D 모델, 컴퓨터 코드 등 다양한 형태의 콘텐츠 생성으로 이어졌습니다.
AI의 경제적 영향력도 주목할 만합니다. PwC(PricewaterhouseCoopers-세계 4대 회계법인 중 하나)는 2030년까지 AI가 전 세계 경제에 15조 달러 이상을 기여할 것으로 예측했는데, 이는 인터넷, 모바일 광대역, 스마트폰의 발명을 모두 합친 것보다 더 큰 규모입니다.
의료 분야에서는 방사선 전문의들이 AI를 활용해 의료 이미지의 이상 징후를 감지하고, 연구자들은 신약 발견 과정을 가속화하고 있습니다. 금융 업계에서는 고객 서비스 개선과 심층 분석을 위해 자연어 처리와 대규모 언어 모델을 도입하고 있습니다.
이미 AI 기술은 거스를 수 없는 시대적 흐름이 되었습니다. 그러나 동전의 양면이 있듯이 AI 기술이 환경에 미치는 영향은 아려진 것보다 심각합니다. ChatGPT-3를 학습시키는 데만 70만 리터의 물이 필요했다고 합니다. 한 데이터센터(인공지능 모델을 학습시키고 운영하는 대규모 컴퓨터 시설)는 하루에 100만에서 500만 갤런의 물을 소비(1)하는데, 이는 올림픽 규격 수영장 2개에서 10개를 가득 채울 수 있는 양입니다. 구글의 AI 모델 BERT는 한 번 학습할 때마다 652kg의 이산화탄소를 배출(2)하는데, 이는 뉴욕에서 샌프란시스코를 왕복하는 비행기가 내뿜는 양과 맞먹습니다.
더 심각한 것은 AI 데이터센터를 가동하기 위한 발전소에서 배출되는 유해물질입니다. 입자 물질과 질소 산화물은 오존을 형성해 우리의 폐 건강을 위협합니다. 다행히 이 문제를 해결하려는 목소리가 높아지고 있습니다. UCR 연구팀(3)은 다음과 같은 방안들을 제시했습니다.
첫째, 컴퓨팅 센터를 즉시 다른 위치로 옮길 수 있는 유연성을 확보해야 한다. 특히 물 부족 지역에서는 다른 지역으로 컴퓨팅 워크로드를 이동시킬 수 있다.
둘째, 데이터센터의 냉각 시스템을 개선하고 물 재사용 기술을 도입하여 물 소비를 줄여야 한다.
셋째, 재생 에너지 사용을 확대하고 에너지 효율적인 AI 알고리즘과 하드웨어를 개발해야 한다.
넷째, AI 기업들은 모델 학습 및 운영에 따른 환경 영향을 투명하게 공개하고 보고해야 한다.
마지막으로, 데이터센터가 위치한 지역 사회와 협력하여 환경 영향을 최소화하는 방안을 모색해야 한다.
AI 기술이 인류의 삶을 더 이롭게 만들기 위해서는 환경적 책임이 전제되어야 합니다. AI 기업들에게 환경 보호를 위한 구체적인 실행 계획 수립과 정기적인 보고 의무를 부과하는 것은 지속가능한 기술 발전을 위한 필수 조건입니다.
저는 AI를 활용한 창작 실험을 하는 작가로서 이러한 현실을 알리는 글을 쓰는 것으로 환경 살리기의 작은 실천을 하려 합니다. AI가 우리의 미래를 위협하는 것이 아니라, 인류와 환경이 공존하는 더 나은 미래를 만드는 도구가 되기를 바라는 마음으로요.
(1)https://www.newsquest.co.kr/news/articleView.html?idxno=208643
(2)https://campaigns.do/discussions/535
3)UCR(University of California, Riverside)은 캘리포니아 주립대학교 리버사이드 캠퍼스입니다. 이 연구팀은 AI 기술의 환경 영향을 연구하고 있으며, 특히 AI 데이터센터의 컴퓨팅 부하를 전 세계적으로 분산시켜 환경 영향을 줄이는 방안을 제시했습니다. 이 연구를 이끈 샤오리 렌 교수는 AI 기업들의 환경 책임에 대해 지속적으로 목소리를 내고 있습니다.