인공지능을 활용한 이미지 생성은 온라인에서 흔한 일이 되었고, 이 문제를 둘러싸고 많은 화제가 되고 있습니다. 사람들은 그러한 기술의 윤리와 그것이 이미지를 형성하는 방식에 대해 토론해 왔고, 다른 사람들은 이미지가 AI로 생성된 것인지 실제 거래인지 구분하는 방법을 생각해냈습니다. 불행히도, 큰 계획에서 종종 간과되는 것은 2024년에 사용할 수 있는 최고의 AI 이미지 생성기 뒤에 있는 에너지의 양입니다. 마술처럼 보일 수도 있지만 확실히 그렇지 않으며 상당한 힘이 필요합니다. AI 사진을 떠올려 보세요.
기술 회사인 Hugging Face와 Carnegie Mellon University의 연구에서는 AI 이미지를 볼 수 있는 현실로 만드는 데 얼마나 많은 에너지가 필요한지에 대한 질문에 답하려고 했습니다. 연구 결과에 따르면 단일 이미지 생성은 스마트폰 배터리 충전량의 절반, 즉 약 0.011kWh의 에너지를 소비할 수 있는 것으로 나타났습니다. 그들은 사용된 모델, 변동하는 데 필요한 에너지 양을 유발할 수 있는 이미지 크기 등 AI 이미지 생성에 변수가 있기 때문에 이것이 반드시 구체적인 숫자는 아니라고 지적합니다. 그다지 많지 않은 것처럼 보일 수도 있지만 일부 추정에 따르면 하루에 생성되는 AI 이미지 수가 약 3,400만 개에 달합니다.
당연히 AI 이미지 생성에 필요한 에너지의 중요성은 환경적, 정치적 차원에서 간과되지 않았습니다.
AI 이미지 생성은 환경에 큰 피해를 줍니다
에너지 소비는 최근 언론에서 뜨거운 화제가 되었으며, AI 이미지 생성은 최근 주목받는 트렌드일 뿐입니다. 예를 들어, 암호화폐의 슬픈 진화를 촉발한 상당한 에너지 소비(미국 전체 연간 전력 사용량의 0.6%~2.3%에 해당)는 자주 헤드라인을 장식했습니다. 비슷한 맥락에서, 에너지를 많이 사용하는 관행이 환경에 미치는 영향도 주요 논의 주제가 되었습니다. 많은 사람들이 모르는 사실은 AI 모델이 이미지를 생성하기 위해 전기를 사용하는 것 외에도 제대로 작동하려면 상당한 양의 물이 필요하다는 것입니다.
캘리포니아 대학교에 따르면, 평균적으로 20~50개의 일반적인 AI 챗봇 쿼리를 수행하려면 약 0.5리터의 담수가 필요합니다. 이 물은 서버를 시원하게 유지하여 모델을 최대한 효율적으로 실행하는 데 필요합니다. 이와 관련하여, 일부 운영업체만이 물 사용 데이터를 공개하고 있습니다. 물과 전기가 너무 많아서 당연히 AI 회사는 모델을 계속 실행하기 위해 대체 에너지원을 찾고 있습니다. 제안된 해결책 중 하나는 핵융합으로, 이는 엄청난 양의 전력을 생산할 수 있고 다른 전통적인 에너지 생성 방법에 비해 오염과 낭비가 없습니다. 이것은 훌륭해 보일지 모르지만 융합을 만드는 데 필요한 기술은 아직 완벽하지 않으며 널리 사용될 준비가 되기까지는 수십 년이 걸릴 것입니다. 따라서 그 동안 점점 더 부족한 자원이 계속해서 사용될 것입니다.
AI의 환경 영향에 관해 취해진 정치적 조치
AI 기술의 보급이 증가하고 전력 사용 규모가 커지고 담수 수요가 엄청나게 높아지면서 몇몇 정치인들은 AI가 환경에 미치는 영향에 대해 조치를 취했습니다. 매사추세츠주 에드워드 마키(Edward Markey)가 이끄는 미국 상원의원들은 AI의 에너지 발자국 전체를 공개하는 법안을 제출했습니다. 법안이 통과되면 과도한 전기와 물 사용에 대한 환경 문제를 해결하기 위해 보고를 포함한 AI 모델에 대한 표준을 설정하는 국립표준기술원(National Standards and Technology)을 통해 법이 시행될 예정이다. 이 글을 쓰는 시점에서 이 문제는 아직 상원을 통과하지 못했고, 하원에 도달하거나 대통령 집무실까지 전달되지도 않았습니다.
이 문제는 전 세계적 관심사가 되었고, 가디언(The Guardian)의 보도에 따르면 2025년 2월 프랑스에서 다국가 AI 정상회담이 개최될 예정이며, AI 기업의 생태학적 영향이 핵심 논의 사항이라고 설명됐다. 고려중인 아이디어는 환경에 대한 인상을 기준으로 기업을 평가하는 것입니다. 특히 Google과 Microsoft는 각자의 AI 모델에 따른 소비 수준이 배출 감소 목표를 위험에 빠뜨린다는 점을 공개적으로 강조했습니다.
