2025년에는 우리가 직면하고 있는 가장 큰 사회적 혼란 요인 두 가지인 AI와 기후 변화가 충돌하게 될 것입니다.

2024년 여름은   데이터 수집이 시작된 이래 지구에서 가장 더운 날이라는  기록을 경신했고 , 광범위한 미디어 보도와 대중 토론을 불러일으켰습니다. 이는 또한 AI 연구 개발에 막대한 투자를 하는 두 개의 주요 대형 기술 기업인 Microsoft  와  Google 이 기후 목표를 달성하지 못한 해이기도 합니다. 이는 또한 헤드라인을 장식하고 분노를 불러일으켰지만, AI의 환경적 영향은 여전히 ​​일반적으로 알려진 바와는 거리가 멉니다.

실제로 AI의 현재 "더 큰 것이 더 좋다" 패러다임은 기술 회사가 모든 문제의 해결책으로 제시되는 더 크고 강력한 대규모 언어 모델을 추구하는 것으로 대표되며, 환경에 매우 상당한 비용을 초래합니다. 여기에는 ChatGPT 및 Midjourney와 같은 도구를 실행하는 데이터 센터에 전력을 공급하기 위해 엄청난 양의 에너지를 생성하는 것부터 이러한 데이터 센터를 통해 과열되지 않도록 펌핑하는 수백만 갤런의 담수와 하드웨어를 구축하는 데 필요한 수많은 희토류 금속까지 다양합니다.

데이터 센터는 이미 전 세계 전기의 2%를 사용합니다 . 아일랜드와 같은 나라에서는 그 수치가 발전된 전기의 1/5까지 올라가며, 이로 인해 아일랜드 정부는 2028년까지 새로운 데이터 센터에 대한 효과적인 중단을 선언했습니다 . 데이터 센터에 전력을 공급하는 데 사용되는 에너지의 상당 부분이 공식적으로는 "탄소 중립"이지만, 이는 재생 에너지 크레딧과 같은 메커니즘에 의존하는데, 이는 기술적으로 이 전기를 생성하는 데 발생하는 배출량을 상쇄하지만 전기를 생성하는 방식은 변경하지 않습니다.   

버지니아의 ' 데이터 센터 앨리 ' 와 같은 장소는  대부분 천연 가스 와 같은 재생 불가능한 에너지원으로 구동되며  , 에너지 공급업체는 AI와 같은 기술의 수요 증가 에 발맞추기 위해 석탄 발전소의 퇴역을 연기하고 있습니다   . 데이터 센터는 희소한 지하수층에서 엄청난 양의 담수를 빨아들이고 있어  애리조나 에서 스페인  에 이르기  까지 지역 사회가 데이터 센터 공급업체와 맞붙고 있습니다. 대만 에서는  정부가 1세기 이상 동안 가장 심한 가뭄 속에서 지역 농부들이 작물에 물을 주는 데 사용하도록 하는 대신, 증가하는 수요에 앞서 나가기 위해 칩 제조 시설에 귀중한 수자원을 할당하기로 했습니다.

제가 최근 조사한 바에 따르면, 질문 답변과 같은 단일 작업을 하도록 훈련된 기존의 표준 AI 모델에서 새로운 생성 모델로 전환하면 정확히 동일한 질문에 답하는 데만 최대  30배  더 많은 에너지를 사용할 수 있습니다. 검색 엔진에서 텍스트 처리 소프트웨어에 이르기까지 모든 것에 생성 AI 모델을 점점 더 많이 추가하는 기술 회사도 이러한 변화의 탄소 비용을 공개하지 않습니다. ChatGPT와 대화하거나 Google의 Gemini로 이미지를 생성할 때 얼마나 많은 에너지가 사용되는지 여전히 알 수 없습니다.

AI의 환경적 영향에 대한 Big Tech의 많은 담론은 두 가지 경로를 따라왔습니다. 하나는 (  Bill Gates 에 따르면 ) 실제로 문제가 아니거나, 다른 하나는 에너지 혁신이 나타나 마법처럼 문제를 해결할 것이라는 것입니다(  Sam Altman 에 따르면). 우리에게 정말 필요한 것은 내가 이끄는 AI Energy Star 프로젝트 와 같은 자발적 이니셔티브를 통해 AI의 환경적 영향에 대한 투명성을 높이는 것입니다   . 이를 통해 사용자는 AI 모델의 에너지 효율성을 비교하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 저는 2025년에 국가 정부에서 유엔과 같은 정부 간 기구에 이르기까지 이러한 자발적 이니셔티브가 법률을 통해 시행되기 시작할 것이라고 예측합니다. 2025년에는 더 많은 연구, 대중 인식 및 규제를 통해 마침내  AI의 환경적 발자국을 파악  하고 이를 줄이기 위한 필요한 조치를 취하기 시작할 것입니다.