인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하며 다양한 산업을 혁신하고 우리 일상의 중요한 부분으로 자리매김하고 있습니다. 그러나 AI의 기하급수적인 성장은 상당한 환경 문제와 함께 따라옵니다. AI 시스템을 구동하기 위한 전기 수요가 증가함에 따라 그 발전 속도를 따라잡을 수 있는 전력 개발 능력에 대한 전문가들의 우려가 제기되고 있습니다. AI의 부정적 영향을 완화하면서 그 잠재력을 활용할 수 있는 방법은 무엇일까요?
AI에서 기인하는 기후 관련 우려 중 하나는 필요한 상당한 컴퓨팅 파워입니다. 일론 머스크의 언급대로, AI 시스템에 필요한 컴퓨팅 자원은 6개월에 한 번은 10배씩 증가하고 있는 것으로 보입니다. AI에 필요한 하드웨어는 원자재 채굴에 의존하며, 이는 노동집약적이고 환경적으로 고비용입니다. 이러한 대규모 AI 시스템을 구동하는 데 필요한 에너지 소비는 상당한 이산화탄소 배출을 야기합니다.
AI의 기후에 미치는 정확한 영향을 결정하는 것은 서로 다른 적용 분야와 다양한 컴퓨팅 파워 요구로 인해 복잡한 작업입니다. 기계 학습 모델, 비전 프로그램 또는 대형 언어 모델과 같은 다양한 유형의 AI는 훈련 및 운영을 위해 다른 양의 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다.
AI와 관련된 에너지 수요는 기존의 전력 인프라를 압도할 수 있습니다. 전력 회사들은 이러한 급증에 대응하기 위해 노력하고 있지만, 이로 인해 시스템 용량을 평가하기 위한 감사가 필요하며 불확실성이 증가할 수 있습니다. 이는 재생 가능 에너지원으로의 전환을 방해할 수 있으며, 유틸리티 경영진은 화석 연료 발전소를 폐쇠하지 않고나서는 기존보다 많은 화석 연료 발전소 건설을 우선시함으로써 전력 수요 증가에 대응할 수 있습니다. AI 열풍은 이미 취약한 에너지 시스템을 훼손하여 기후 위기를 악화시킬 위험이 있습니다.
게다가, AI는 생성적 AI 기술을 통해 기후 변화 관련 딥페이크(deepfake)를 포함한 기후 기정보를 유발할 수 있습니다. AI의 비규제적인 성격은 조작 취약성을 노출시키며, 유료 인플루언서 및 폭력적 극단주의자들을 통해 온라인 플랫폼을 통해 기후의 정보를 널리 퍼뜨릴 수 있습니다. 또한 AI는 효과적인 광고 서비스에 널리 사용되며, 개별들이 새로운 트렌드가 등장할 때마다 자신의 옷을 교체하도록 유도함과 같이 기후 친화적이지 않은 행동을 촉진합니다.
그러나 이러한 우려에도 불구하고, AI는 기후 도전에 대한 해결책으로 가능성을 제공합니다. 기업들은 물 냉각 데이터 센터를 사용하여 에너지 소비가 적고 이산화탄소 배출이 적은 환경을 조성하는 등 AI를 효율적으로 사용하는 전략을 탐구할 수 있습니다. 또한 AI 모델은 비행 경로를 최적화하고 에너지 소비를 줄이며 오염 배출을 추적함으로써 환경 지속가능성에 기여할 수 있습니다.
AI의 부정적 영향을 완화하면서 그 긍정적인 변화의 잠재력을 활용하기 위해 이러한 도전 과제에 선제적으로 접근하는 것이 중요합니다. 초기부터 잠재적인 부정적 결과를 인식하고 대처하며 설계 과정에 지속가능성을 통합함으로써 AI의 환경 영향을 최소화할 수 있습니다. AI의 힘을 긍정적인 변화를 위해 활용하면서 그 성장이 우리 행성을 희생하지 않도록 하는 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
자주 묻는 질문:
1. AI가 기후에 어떤 영향을 미치나요?
AI의 상당한 컴퓨팅 파워 요구는 높은 에너지 소비를 야기하여 이산화탄소 배출을 증가시킵니다.
2. AI가 기존 기후 문제를 악화시킬 수 있나요?
네, 특히 생성적 AI를 통해 AI는 기후 관련 기정보를 증폭시킬 수 있으며, 특정 광고는 기형-친화적 행동을 촉진할 수 있습니다.
3. AI가 기후 변화와의 싸움에 도움이 될 수 있나요?
AI는 에너지 소비를 최적화하고 이산화탄소 배출을 감소시키고 오염을 추적하는 등의 방법을 통해 기후 도전에 도움을 줄 수 있습니다.
소스:
– Scientific American
– CBS News
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