인공 지능: 이중날 날붙이
인공 지능(AI)은 더 생산적인 미래를 약속하고 노동 시간과 자원 소비를 줄일 수 있는 가능성을 갖고 있지만, 현재 현실은 다소 낙관적이지 않습니다. 이러한 고급 인지 기계를 생성하는 추구는 대규모 데이터 센터에 상당한 투자를 필요로 합니다.
마이크로소프트의 비용이 많이 드는 및 환경 영향
2023년 7월부터 2024년 6월까지의 시기 동안 기술 거인 마이크로소프트는 프랑스의 발전을 포함한 글로벌 데이터 센터 인프라를 확대하기 위해 500억 달러라는 엄청난 투자 계획을 세우고 있습니다. 그러나 재정 지출만이 지불되는 것은 아닙니다. 최근 환경 보고서에 따르면 2020년 이후 마이크로소프트는 이산화탄소 배출량이 30% 급증했다고 보고했습니다. 이 오염 증가는 2030년까지 탄소 중립을 목표로 하고 있는 회사에게서 멀리 떨어진 것이며, 철강 및 칩 제조업체를 포함한 공급망으로 이어집니다.
브래드 스미스의 낙관적인 입장
마이크로소프트의 사장인 브래드 스미스는 블룸버그를 통해 이러한 환경적 장벽을 극복하기 위해 자신감을 보였습니다. 그는 기술의 발전을 둔화가 아닌 가속화하고자 하며, 역사적으로는 시간이 지나면서 기술적 논란을 해결해 왔다고 제안했습니다.
AI 시대의 제븐스 역설
이러한 상황은 유명한 영국 경제학자 스탠리 제븐스의 이름을 딴 제븐스 역설을 보여줍니다. 그의 연구는 기술적 효율성이 증가함에 따라 에너지 소비가 증가한다는 아이러니한 가래를 보여주었습니다. 이러한 재밸런싱 효과는 자동차와 같은 최신 기술에서도 관찰되며, 이러한 효과는 AI에도 적용될 수 있습니다. AI가 합성 의약품 생산부터 간소화된 디자인에 이르기까지 효율성에 뛰어난 이익을 약속하지만, 현재의 확장은 환경 파괴를 증가시킬 수 있음을 나타내며 혁신과 지속 가능성 사이의 까다로운 균형을 강조합니다.
주요 질문과 답변:
AI의 환경 비용은 무엇인가요?
환경 비용은 주로 방대한 데이터 센터와 네트워크를 구동하기 위한 엄청난 에너지 소비에서 비롯되며, AI 시스템을 교육하고 운영하기 위한 하드웨어의 제조 및 폐기물이 추가적인 환경 영향을 일으킬 수 있습니다.
AI 기술을 지속 가능하게 만들 수 있나요?
네, 알고리즘을 최적화하여 더욱 에너지 효율적이게 만들고, 재생 가능 에너지 원본을 사용하고, 하드웨어의 수명 주기 관리를 개선하는 등 AI를 보다 지속 가능하게 만들기 위한 지속적인 노력이 있습니다.
제븐스 역설이란 무엇이며 AI와 어떤 관련이 있나요?
제븐스 역설은 자원 사용의 효율성이 증가하면 자원 소비 전반도 증가할 수 있다는 것을 관찰한 것입니다. AI의 맥락에서, 이것은 AI 기술이 더 효율적이고 보편화됨에 따라 전체적인 환경 영향이 감소하는 대신 증가할 수 있다는 것을 의미합니다.
주요 도전과 논쟁:
AI의 이득, 즉 향상된 효율성과 생산성이 환경 비용에 우세한지에 대한 논란이 있습니다. 비판자들은 빠른 성장과 증가하는 에너지 수요가 전반적인 지속 가능성 목표와 조화되지 않을 수 있다고 주장합니다. 또한 AI 기술의 개발이 녹색 AI 실천의 채택과 같은 환경적 영향 완화 노력을 앞서 가지 않도록 하는 도전이 있습니다.
장점:
– AI는 다양한 부문에서 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
– 복잡한 작업에 필요한 노동 시간과 인력을 줄일 수 있습니다.
– AI는 일부 산업에서 소재 사용을 줄이고 폐기물을 감소시키며 지속 가능성을 향상시킬 수 있습니다.
단점:
– AI는 에너지 집약적인 데이터 센터에 크게 의존해 온실 가스 배출량을 증가시킵니다.
– AI 하드웨어의 제조 및 폐기물은 환경 파괴를 악화시킵니다.
– 효율성 향상에도 불구하고 제븐스 역설과 같은 요인으로 AI의 전반적인 환경 영향이 증가할 수 있습니다.
이 주제에 대해 자세히 탐구하고 싶은 분은 다음과 같은 관련 링크들을 참고할 수 있습니다(이러한 URL이 유효하고 내용이 명시된 범위에 부합한다고 가정합니다):
마이크로소프트 공식 웹사이트에서 마이크로소프트의 환경 이니셔티브와 데이터 센터 투자에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.
AI의 지속 가능성과 환경적 영향을 최소화하기 위한 노력에 대해 알아보려면 주요 기술 기업 및 환경 단체 웹사이트를 통해 조사할 수 있습니다. 항상 최신 및 신뢰할 만한 소스를 참조하여 연구를 지원하도록 하십시오.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com