막대한 전력을 소비하는 AI는 어디까지 ‘지구 친화적’이 될 수 있을까(2/4)

막대한 전력을 소비하는 AI는 어디까지 ‘지구 친화적’이 될 수 있을까(2/4)

 

 

3, 늘어만 가는 AI의 에너지 소비

 

오늘날 AI는 이미지 인식, 대화, 고도의 게임 전략, 자율주행 등 다양한 영역에서 학습하며 눈부신 성과를 내고 있다. 하지만 이러한 모든 진보 뒤에는 알고리즘을 개발·훈련하기 위한 방대한 계산 능력과 전력이 필요하다. 기후변화의 영향이 점점 뚜렷해지면서, AI 전문가들은 이러한 에너지 수요 문제에 더욱 골머리를 앓고 있다.

 

캐나다 몬트리올 학습 알고리즘 연구소(MILA)의 박사 연구원 **사샤 루치오니(Sasha Luccioni)**는 이렇게 지적한다.

“우려되는 점은 기계학습 알고리즘 전반에서 데이터 사용량이 늘어나고, 훈련 기간이 길어지며, 에너지 소비가 증가하고 있다는 사실입니다.”

 

이는 학계만의 우려가 아니다. 더 많은 업계의 더 많은 기업이 AI를 활용하기 시작하면서, AI 기술이 오히려 기후 위기를 악화시키는 것은 아닌가 하는 걱정이 커지고 있다.

 

Determined AI의 스파크스에 따르면, 이미 제약회사는 거대한 AI 모델을 이용하기 위해 같은 회사와 협력하고 있다고 한다.

“하나의 산업 전체가 이 문제에 어떻게 대응할지 논의하는 것은 충분히 의미가 있습니다.”

 

4, 솔선하여 대응을 시작하는 연구자들도

 

일부 AI 연구자들은 자신이 개발한 알고리즘의 에너지 수요를 추적하기 위해 도구를 사용하거나, 탄소 배출을 상쇄하기 위한 조치를 취하는 등 선제적으로 대응을 시작하고 있다. 학회나 연구 논문에서 자신의 알고리즘이 얼마나 에너지 효율적인지를 강조하는 연구자들도 늘어나고 있다. AI의 비용이 상승함에 따라, AI 업계에서는 전력 소비가 적은 알고리즘에 대한 새로운 관심이 생겨나고 있는 것이다.

 

루초니는 과거, 연구자가 자신의 알고리즘이 초래하는 탄소 발자국(제품이나 서비스의 전체 수명 주기에서 발생하는 탄소 배출량)을 대략적으로 산출할 수 있는 웹사이트를 만드는 데 참여한 바 있다. 또한 더 진전된 대책으로, AI 프로그램에 추가하여 개별 컴퓨터 칩의 에너지 사용량을 추적할 수 있는 코드도 시험 중이다.

 

루초니와 다른 연구자들은 코드 성능을 추적하는 도구를 제공하는 기업들에게, 에너지 및 탄소 발자국 측정을 포함할 것을 권장하고 있다. 그는 이렇게 말한다.

“이로써 완전한 투명성이 실현되길 바랍니다. 사람들이 보고서의 각주에 ‘우리는 몇 톤의 탄소를 배출했지만, 이미 상쇄를 완료했습니다’라고 적는 시대가 오면 좋겠죠.”

* 출처=WIRED.jp

https://wired.jp › Other › 人工知能 / AI