인공지능과 환경 문제 (부제: 챗GPT가 환경을 오염시킨다고?)

인공지능과 환경 문제

챗GPT가 환경을 오염시킨다고?

 

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지구온난화, 탄소배출, 탄소제로, ESG 등등 환경 관련 이슈가 대두된 지는 꽤 오래된 일입니다. 마찬가지로 AI, 인공지능 관련 이슈들 또한 요즘 빼놓을 수 없는 HOT 키워드죠. 그런데 인공지능과 환경오염? 전혀 상관 없어 보이는 이 둘이 무슨 관계가 있을까요?

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Editor Ko SAY :

 

챗GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM), 즉 인공지능을 사용하고, 개발하는 과정에서는 방대한 컴퓨팅 리소스를 사용해야 합니다. 이 과정에서 다량의 컴퓨팅 자원이 요구되고 이는 많은 전기 등을 소비하게 됩니다. 이로 인해 꽤 높은 양의 탄소가 배출된다고 합니다.
 
탄소 배출은 환경 오염의 주범이고요.
 

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좀 더 풀어서 이야기 해보겠습니다.
 
저는 본 포스팅에서 우리가 제일 잘 알고 있는 '챗GPT'를 예시로 들었지만, 같은 형태의 LLM 인공지능은 기업별로 다양합니다. 마이크로 소프트의 'Bing 챗', 구글의 '바드'... 등도 동일한 논란점을 가지고 있죠.
 

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👇참고기사 : https://www.esgeconomy.com/news/articleView.html?idxno=3069👇

'챗GPT'발 AI 검색엔진 경쟁...지구 환경에는 악재? - ESG경제

 
제가 나열한 LLM 서비스들은 아주 방대한 양의 데이터를 기반으로 출력값을 내도록 학습 시켜놓은 인공지능 모델입니다. 답변의 정확도가 커지기 위해선 더욱 많은 데이터를 요구하죠.
 
이 때, 사용자인 우리의 입장에선 단순한 문장 하나를 입력값으로 던져줬을지라도, AI 모델이 출력값을 내기 위해선 입력된 데이터의 상당한 양을 둘러봐야 할 것입니다. 그래야 입력에 맞는 출력값을 낼 수 있을테니까요. 이 과정에서 수많은 서버 및 데이터 센터에 의존하는 검색 엔진이 작동 되기 때문에 전력 소비가 일어나고 결국 우리와 같은 일반 사용자의 검색 한번 입력에도 탄소가 배출 된다고 합니다.
 
또한, 보다 완성도 높은 출력값을 내는 AI모델 개발을 위해서는 컴퓨터는 엄청난 양의 데이터를 처리할 능력이 필요하고 이에 따라, 높은 성능의 컴퓨터 자원이 사용될 것 입니다. 이러한 일련의 과정으로 부터 많은 양의 탄소가 배출 되어 환경이 오염된다는 내용입니다.
 
관련 기사를 몇개 인용해보겠습니다.

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👇중앙일보 - "AI 더러운 비밀"…구글보다 '챗GPT'가 지구에 더 나쁜 이유 👇
https://www.joongang.co.kr/article/25140421#home

"AI 더러운 비밀"…구글보다 '챗GPT'가 지구에 더 나쁜 이유 | 중앙일보

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👇 Balancing Innovation and Sustainability: Unpacking the Environmental Impact of Generative AI 👇
(의역 : 혁신과 지속 가능함의 균형. 생성 AI가 환경에 미치는 영향 따져보기)

Balancing Innovation and Sustainability: Unpacking the Environmental Impact of Generative AI

 
바로 위 해외 기사를 요약해보면 다음과 같습니다. (의역이라 일부 오류가 있을 수 있습니다.)

 
- 세계 각국의 권위자들이 2050까지 탄소 배출량을 2˚C 이하로 줄이기 위해 조력하고 있다. 하지만 디지털 기술의 발전은 배출량을 줄이기는 커녕 매년 2~7%씩 증가 시키고 있다.
- GPT-3 훈련에서는 약 2,200톤에 해당하는 이산화탄소가 배출되었고 이는 파리-뉴욕 항공편 비행 1,600회 운행 시 배출하는 탄소량과 유사하다.
- 1,300만 명의 활성 사용자가 있다고 가정했을 때 평균 15개(하루 당 인듯 합니다.)의 출력값을 받아낸 경우 를 가진 ChatGPT의 월별 사용량은 10,000톤의 이산화탄소 배출에 기여함
- GPT-4 이상의 업데이트 된 모델의 영향은 10~100배 이상 더 큰 수치로 예상된다.
... 중략
- 그래서 해결하려면 개인적 측면에서, 1) GPT-4보다 작은 모델을 사용해라. 2) 무분별한 훈련을 지양하고 GPT와 같은 모델 소비를 줄여라
- 기업차원에서는, 1) 위에서 제시한 내용 외 워크샵 등을 활용해 직원 교육을 실시하고 2) 감사를 통해 탄소 배출량 측정 3) ESG 경영을 통해 배출량 감축해라

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또한, 위 해외 기사에서는 '1,300만 명의 활성 사용자가 있다고 가정했을 때 평균 15개(하루 당 인듯 합니다.)의 출력값을 받아낸 경우 를 가진 ChatGPT의 월별 사용량은 10,000톤의 이산화탄소 배출에 기여함'이라고 이야기하고 있기에 서치가 가능한 자료 한에서 비교를 해보고자 합니다.

 

(위 기사에 따르면) 월마다 약 10,000톤의 이산화탄소 배출이라면, 1년으로는 약 120,000톤이겠죠? 이를 13,000,000명-활성 사용자 수-으로 나눈다면, 1인당 연간 챗GPT 사용으로 배출하는 이산화탄소 양은 약 0.009톤인 셈입니다.
 

활성 사용자 수 & 탄소 배출량 = 1인 당 GPT를 통한 연 탄소 배출량(추정)
13,000,000 % 120,000 = 0.009(톤)

 

이는 어느 정도 수치를 의미하는 걸까요?
 
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출처: 환경부 온실가스종합정보센터 간행물자료 內 '2021년 국가 온실가스 인벤토리 보고서'

 

위 자료(빨강 하이라이트 부분)를 보면, 2019년 기준 대한민국 국민 1인당 이산화탄소 총배출량(연)은 13.6톤입니다. 그리고 위에서 계산해 본 챗GPT 이용자가 배출하는 이산화탄소(연)는 약 0,009톤이죠. (1,300만명 활성 이용자가 매일 15개 질문을 할 경우)
 
위 계산에 따르면 1인당 GPT를 매일 15개 질문씩 사용했을 때, 예상할 수 있는 연간 탄소 배출량은 한국 국민 1인당 연간 배출량의 약 '1,511분의 1' 과 유사한 비율이네요.
 
그러니까 즉,
 

한국 국민 1인당

연간 탄소배출량은 약 13.6톤

(위 기사가 주장한)

챗GPT 이용자가 배출하는

연간 탄소배출량은 약 0.009톤

-> 약 '1,511 분의 1' 비율

 

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우리는 챗GPT가 환경오염의 '주범'이라고 이야기할 수 있을까요?
 

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또한, 현시점 전세계가 2050 탄소제로의 목표를 향해 달리고 있는 지금. 대부분의 빅테크 IT 회사에서도 이를 위해 애쓰고 있다는 사실을 인지해야 할 것입니다.
 

👇 MS "작년 직접 가동 탄소 배출량 22.7％ 감축" 👇
https://www.yna.co.kr/view/AKR20230517053100017

MS "작년 직접 가동 탄소 배출량 22.7％ 감축" | 연합뉴스

 

👇 구글은 어떻게 데이터센터를 100% 무탄소화 시키는가? 👇
https://www.impacton.net/news/articleView.html?idxno=3839

구글은 어떻게 데이터센터를 100% 무탄소화 시키는가?

 
정작 챗GPT 개발 회사인 OPEN AI는 관련 기사가 없긴 하네요. ^^;

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아울러, 제 개인적인 견해로는...
 
인공지능 모델 개발을 위한 자원의 사용과 이로 인한 탄소배출과 환경오염을 일으킨다는 팩트는 인지하고 받아 들이되 위 기사처럼 자극적으로 '인공지능이 환경오염에 주범이고 아아-주 그냥 나쁜녀석이다!' 라는 등의 단편적인 주장은 정보를 받아들이는 여러분 스스로 판단해 볼 이유가 있다고 생각합니다.
 
위 해외 기사의 필자도 전하고 싶은 바가 있기에 글을 써 내려갔겠지만... 저는 언어 번역, 문서요약 등 처럼 간편하게 사용하는 부분부터 복잡하고 전문적인(코드 작성, 글쓰기 등) 부분까지, 오늘날 셀 수 없이 다양한 분야에서 편리함을 제공하고 있는 챗GPT(외 다른 모델 포함)를 무작정 끌어 내리는 방식의 기사는 주의할 필요가 있다고 생각합니다.
 
위 해외 기사의 말미에는 우리가 GPT-4 이상의 모델을 사용하는 것을 지양하고 GPT-3 버전을 쓰라고 안내하기도 하는데요... 38도에 육박하는 한 여름에 에어컨 없이는 일상 생활을 보내기가 어렵듯, 저는 LLM 모델의 사용이 환경 오염에 영향을 끼친다는 사실을 인지했음에도 여전히 제게 커다란 편리함을 가져다 주는 GPT-4를 앞으로도 계속 사용할 것 같긴 합니다.
 

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다시 한번 질문을 던져보겠습니다. 우리는, 정말 GPT가 환경 오염의 '주범'이라고 말할 수 있을까요?
한번쯤 생각해 보시고 스스로의 의견을 정리해 보시면 좋을 것 같습니다. :)
 
 

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