블룸버그통신이 지난 9일 ‘챗GPT’와 같은 인공지능 AI 급성장에 따라 탄소 배출도 폭발적으로 늘어날 수 있다는 우려를 제기했다. 이는 인공지능 AI가 가동될 때마다 엄청난 전기를 소모하는 컴퓨팅 작업을 요구하기 때문이다.
AI는 수천 개의 반도체를 가진 서버에 의존하는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 운영되어 다른 컴퓨팅 산업에 비해 들어가는 전력이 엄청나다. 더불어 최근 기업들이 독자적인 AI 시스템과 챗봇 또는 AI 모델을 계속해서 출시하면서 전력 사용과 탄소 배출량 급증 가능성도 그만큼 커질 수 있다는 점이 문제점으로 꼽히고 있다.
블룸버그통신에서는 하나의 AI 모델을 학습시키기 위해서는 미국 내 100가구가 1년 동안 쓰는 전기보다 훨씬 더 많은 전기를 사용해야한다고 지적했다.
2021년 발표된 연구논문에 의하면 챗GPT의 핵심 기술인 거대언어모델(LLM) GPT-3이 학습하는데 미국 120개 가구의 1년 전기 사용량인 1천 287MWh가 들어갔다고 밝힌바 있다. 이 과정에서 탄소는 미국 110개 가구의 1년 배출량에 달하는 502t이 배출됐다.
게다가 최근 들어 AI 모델의 규모가 기하급수적으로 증가하고 있고, 계속해서 재훈련을 반복해야하는 만큼 AI 모델의 전략 사용량이 시간이 지날수록 더욱 증가할 수도 있다는 우려의 목소리도 나오고 있다.
탄소 배출량을 줄이기 위해 미국 최대 클라우드 업체인 MS와 구글, 아마존은 모두 탄소중립이나 탄소 배출량을 마이너스로 만드는 ‘탄소 네거티브’ 계획을 발표했다.
구글은 데이터센터 에너지 효율을 높이기 위해 AI를 사용하고 있다면서, 2030년까지 탄소 중립 당성이라는 목표를 이루기 위해 노력하고 있다고 밝혔다.
MS도 2030년까지 탄소 네거티브 목표 달성을 위해 친환경 에너지 구매를 늘리고 있으며, AI의 효율성과 에너지 사용량, 탄소 배출량 측정 기술 연구도 박차를 가하고 있다고 밝혔다.
하지만 아직까지 AI가 사용한 전기의 생산 방법과 정확한 전기 사용량, 이로 인한 탄소 배출량에 대해서는 알려진 바가 없기 때문에 이를 정확히 수치화 시키고, 투명하게 공개해야 할 필요성이 제기되고 있다.
연구자들은 탄소 배출량에 대한 자료를 바탕으로 AI 모델이 그만큼의 전력 사용과 탄소 배출을 감내할 만큼의 가치가 존재하는지 정부와 기업이 판단해야 한다고 말했다.
