2025년, AI와 기후 변화라는 우리가 직면한 가장 큰 사회적 혼란 요인이 충돌할 것입니다.
2024년 여름은 데이터 수집이 시작된 이래 지구에서 가장 더운 날이었다는 기록을 세웠고, 이는 광범위한 미디어 보도와 공개 토론을 불러일으켰습니다. 이는 또한 Microsoft와 Google, 즉 AI 연구 및 개발에 막대한 투자를 하고 있는 두 개의 선도적인 빅테크 기업이 기후 목표를 달성하지 못한 해이기도 합니다. 이 또한 헤드라인을 장식했고 분노를 불러일으켰지만, AI의 환경적 영향은 여전히 일반적인 지식이 되지 않고 있습니다.
실제로, AI의 현재 "더 큰 것이 더 좋다"는 패러다임 - 즉 기술 기업들이 추구하는 점점 더 큰 규모의 강력한 대규모 언어 모델을 모든 문제의 해결책으로 제시하는 것 - 에는 환경에 매우 큰 비용이 수반됩니다. 이는 ChatGPT와 Midjourney와 같은 도구를 실행하는 데이터 센터에 막대한 에너지를 공급하는 것부터 이 데이터 센터가 과열되지 않도록 하기 위해 펌핑되는 수백만 갤런의 담수, 그리고 이 하드웨어를 구축하는 데 필요한 수많은 희토류 금속에 이르기까지 다양합니다.
데이터 센터는 이미 전 세계 전력의 2%를 사용하고 있습니다. 아일랜드와 같은 국가에서는 이 수치가 생산된 전력의 5분의 1까지 올라가, 아일랜드 정부가 2028년까지 새로운 데이터 센터에 대한 사실상의 금지령을 선언하게 만들었습니다. 데이터 센터 전력의 많은 부분이 공식적으로 "탄소 중립"이라고 알려져 있지만, 이는 재생 에너지 크레딧과 같은 메커니즘에 의해 실제 배출량이 상쇄되는 것일 뿐, 전력 생산 방식 자체를 변화시키지는 않습니다.
버지니아의 Data Center Alley와 같은 장소는 주로 천연가스와 같은 비재생 에너지원으로 전력을 공급받고 있으며, 에너지 공급업체들은 AI와 같은 기술의 증가하는 수요를 충족시키기 위해 석탄 발전소 폐쇄를 지연시키고 있습니다. 데이터 센터는 아리조나에서 스페인에 이르는 지역의 지역 사회와 데이터 센터 공급업체 간의 갈등을 야기할 정도로 귀중한 지하수를 대량으로 흡수하고 있습니다. 대만에서는 정부가 100년 만에 가장 심각한 가뭄을 겪고 있는 상황에서도 농민들이 작물 관개에 사용할 수 있는 귀중한 물 자원을 반도체 제조 시설에 할당하기로 결정했습니다.
최근 연구에 따르면 단일 작업(예: 질문 답변)을 수행하는 이전 표준 AI 모델에서 새로운 생성 모델로 전환하면 에너지 사용량이 최대 30배 증가할 수 있습니다. 검색 엔진에서 텍스트 처리 소프트웨어에 이르기까지 생성 AI 모델을 점점 더 많이 추가하고 있는 기술 기업들은 이러한 변화로 인한 탄소 비용을 공개하지 않고 있습니다. 우리는 아직 ChatGPT와의 대화나 Google의 Gemini로 이미지를 생성할 때 사용되는 에너지량을 알지 못합니다.
빅테크 업계의 AI 환경 영향에 대한 담론은 주로 두 가지 궤적을 따르고 있습니다. 즉, 이것이 실제 문제가 아니라는 것(Bill Gates에 따르면) 또는 에너지 혁신이 이를 해결할 것이라는 것(Sam Altman에 따르면)입니다. 우리가 정말 필요로 하는 것은 AI의 환경적 영향에 대한 더 많은 투명성으로, 제가 주도하고 있는 AI Energy Star 프로젝트와 같은 자발적 이니셔티브를 통해 사용자들이 AI 모델의 에너지 효율성을 비교하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 하는 것입니다. 저는 2025년에 이러한 자발적 이니셔티브가 국가 정부에서 유엔과 같은 정부 간 기구에 이르는 입법을 통해 강제되기 시작할 것으로 예측합니다. 2025년에는 더 많은 연구, 대중의 인식 제고, 규제를 통해 우리가 AI의 환경적 발자국을 마침내 이해하고 이를 줄이기 위한 필요한 조치를 취하기 시작할 것입니다.
