생성형 AI의 급성장, 환경에 미치는 영향은?

최근 몇 년간 생성형 AI(Generative AI)의 발전 속도는 그야말로 폭발적입니다. 챗봇, 이미지 생성, 코드 자동화 등 다양한 분야에서 AI가 인간의 역할을 대체하거나 보완하고 있습니다. 그러나 이러한 AI 기술이 급성장하며 환경에 미치는 영향도 커지고 있다는 사실, 알고 계셨나요?

AI 발전의 그림자, 환경 문제

영국 국립 엔지니어링 정책 센터(NEPC)가 발표한 최근 보고서에 따르면, AI 시스템의 규모가 커질수록 막대한 전력과 수자원이 소비되고 있습니다. 특히, 데이터 센터의 에너지·물 사용량 급증이 가장 큰 문제가 되고 있다고 합니다.

데이터 센터의 물 소비량 증가

예를 들어, 글로벌 IT 기업인 마이크로소프트는 2022년 한 해 동안 데이터 센터 운영을 위해 **6.4백만 입방미터(㎥)**의 물을 사용했다고 밝혔습니다. 이는 전년 대비 34% 증가한 수치입니다. 구글 역시 2022년 19.5백만 ㎥의 물을 사용하며 20% 증가한 것으로 나타났습니다.

이러한 데이터 센터의 물 사용량 증가는 단순한 숫자가 아닙니다. 문제는 이 물이 **식수(음용 가능 수원)**에서 직접 사용된다는 점입니다. 즉, 지역 주민들의 물 공급에도 영향을 미칠 수 있다는 것이죠.

AI의 전력 소비량, 해결책 없을까?

AI 기술이 발전하면서 학습을 위한 연산량이 늘어나고 있으며, 그에 따른 전력 소비도 기하급수적으로 증가하고 있는 상황입니다. 일반적으로 초대형 AI 모델을 학습시키기 위해서는 수만 대의 GPU(그래픽 처리 장치)가 동시다발적으로 작동해야 합니다. 이러한 과정이 반복되면서 AI 시스템의 탄소 배출량도 꾸준히 늘어나고 있습니다.

NEPC의 연구진들은 AI 시스템 및 데이터 센터 운영 방식에 변화를 주지 않으면 환경에 돌이킬 수 없는 손상을 줄 수 있다고 경고하고 있습니다.

AI 데이터 센터의 환경적 영향을 줄이려면?

그렇다면 이 문제를 해결할 방법은 없을까요? 전문가들은 먼저, AI 및 데이터 센터의 환경적 영향을 철저히 분석하는 것이 중요하다고 보고 있습니다. 즉, 데이터 센터의 에너지·물 소비량을 투명하게 공개하고, 이를 법적으로 규제하는 것이 필요하다는 것입니다.

전문가들이 제안하는 해결책

1. AI 환경 영향 보고 의무화

   • AI 기술을 연구·개발하는 기업들이 데이터 센터의 에너지 소비, 물 사용량, 탄소 배출량 등을 투명하게 보고하도록 규제해야 합니다.

2. 지속 가능한 데이터 센터 설계

   • 친환경적인 전력 공급(예: 태양광, 풍력)을 확대하고, 냉각 시스템의 효율성을 개선하는 등의 방식으로 지속 가능성을 높이는 것이 중요합니다.

3. 데이터 저장·전송 방식 재고

• AI 모델을 불필요하게 잦은 학습 과정을 반복시키는 경우가 많습니다. 보다 효율적인 데이터 저장 및 전송 방식을 도입하면 자원 낭비를 줄일 수 있습니다.

4. 탄소 배출량 감소 목표 설정
   • AI 기업들은 탄소 중립 목표를 설정하고, 운영 과정에서 발생하는 탄소를 상쇄하기 위한 다양한 환경 보호 활동을 도입할 필요가 있습니다.

투명성이 핵심, AI 지속 가능성을 위한 움직임

사우스햄튼 대학교의 인공지능 전문가인 사르바팔리 람추른 교수는 “AI 기술의 활용이 급격히 증가하는 만큼, 이에 따른 사회적·환경적 비용도 함께 고려해야 한다”고 강조합니다.

AI가 우리 생활을 편리하게 만들어 주는 것은 사실입니다. 그러나, 기술 발전의 이면에 숨겨진 환경적 문제를 간과해서는 안 됩니다. AI 기업들이 환경 영항을 보다 투명하게 공개하고, 지속 가능한 방법을 모색해야 할 때입니다.

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