환경 "환경 미로 탐색하기: AI와 기후 영향의 어두운 면"
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"환경 미로 탐색하기: AI와 기후 영향의 어두운 면"
끊임없이 진화하는 기술 환경 속에서 인공지능(AI)은 혁신적인 변화를 약속하며 최전방으로 급부상했습니다. 그러나 AI에 대한 과대광고가 정점에 달하면서 특히 기후 변화와 관련하여 AI가 환경에 미치는 영향을 면밀히 검토하는 것이 중요합니다.
하이프 사이클과 AI의 정점:
신흥 기술에 대한 로드맵인 가트너의 하이프 사이클에 따르면 ChatGPT를 포함한 제너레이티브 AI는 "부풀려진 기대의 정점"에 있습니다. AI의 혁신적 힘에 대한 과열된 예측이 난무하는 가운데, 예측에서 관심을 돌리고 기술의 현재 단점을 살펴보는 것이 중요합니다.
보이지 않는 환경적 피해:
AI, 특히 제너레이티브 모델은 엄청난 양의 컴퓨팅 성능을 필요로 합니다. 이러한 모델을 구동하는 GPU(그래픽 처리 장치)를 실행하는 데 필요한 전기는 CO2 배출에 크게 기여합니다. 업계는 탄소 상쇄 및 중립성 이니셔티브에 대해 자랑하면서도 이러한 환경적 영향에 대해서는 침묵으로 일관하고 있습니다.
탄소 발자국의 현실:
'모든 곳에 AI'라는 꿈은 상당한 환경적 비용을 수반합니다. GPT-2와 같은 하나의 대규모 언어 모델(LLM)을 학습하는 데는 뉴욕과 베이징을 125회 왕복하는 것과 맞먹는 약 30만kg의 이산화탄소가 배출되는 것으로 추정됩니다. 모델이 기하급수적으로 커짐에 따라 이러한 환경적 발자국도 그에 비례하여 증가하고 있습니다.
추론 단계: 소리 없는 배출:
트레이닝은 일회성 환경 비용이지만, 진정한 문제는 AI가 서비스를 시작하고 수백만 또는 수십억 명의 사용자와의 상호 작용을 촉진하는 '추론' 단계에서 발생합니다. 사용자가 생성형 AI 모델과 상호작용할 때마다 얼마나 많은 CO2가 배출될까요? 최근의 한 연구는 다양한 머신러닝 시스템의 지속적인 추론 비용을 조명합니다.
제너레이티브 작업과 환경 영향:
텍스트 및 이미지 생성과 같은 생성 작업은 판별 작업에 비해 예상대로 에너지와 탄소 집약적입니다. 놀랍게도 AI 모델 학습은 추론에 사용하는 것보다 훨씬 더 탄소 집약적입니다. 추론 상호 작용의 탄소 비용은 합산되어 약 2억 4,450만 번의 상호 작용 후 훈련이 환경에 미치는 영향을 두 배로 늘릴 수 있습니다.
희망적인 소식:
이러한 수치는 상당한 규모로 보일 수 있지만, 인터넷의 규모를 고려하면 안심할 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT는 출시 첫 주에 100만 명의 사용자를 확보했으며 현재 약 1억 명의 활성 사용자에게 서비스를 제공하고 있습니다. 어쩌면 제너레이티브 AI가 침체기를 겪으면서 환경적 영향을 해결하는 데 집중할 수 있게 된 것은 지구를 위한 한줄기 희망일지도 모릅니다.
결론적으로, AI 환경을 탐색할 때 혁신의 가능성뿐만 아니라 숨겨진 비용도 고려하는 것이 중요합니다. AI가 환경에 미치는 영향을 이해하는 것은 지속 가능한 미래를 만들고, 기술 발전이 지구의 안녕과 조화를 이루도록 하는 데 있어 매우 중요합니다.
자주 묻는 질문:
AI, 특히 제너레이티브 모델이 환경에 미치는 영향에 대해 면밀히 조사받는 이유는 무엇인가요?
방대한 컴퓨팅 성능을 요구하는 제너레이티브 AI는 이산화탄소 배출에 크게 기여하여 환경 발자국에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.
GPT-2와 같은 대규모 언어 모델을 학습할 때 발생하는 탄소 발자국은 어느 정도일까요?
하나의 대규모 언어 모델을 학습하는 데 약 30만kg의 CO2가 배출되는 것으로 추정되며, 이는 뉴욕과 베이징을 125회 왕복하는 것과 맞먹는 양입니다.
AI의 '추론' 단계가 환경에 문제가 되는 이유는 무엇인가요?
AI가 서비스를 시작하는 '추론' 단계에서는 지속적인 탄소 배출이 발생하며, 상호 작용에 따른 탄소 비용이 합산되어 훈련이 환경에 미치는 영향이 두 배로 늘어날 수 있습니다.
AI가 기후 변화에 미치는 환경적 영향 이해하기.
제너레이티브 AI의 보이지 않는 탄소 발자국이 드러났습니다.
AI가 약속하는 환경적 미로 탐색하기.
AI의 정점과 환경 의식의 필요성.
AI의 '추론' 단계에서 발생하는 지속적인 배출 비용에 대한 이해.
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