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[탐구 보고서] AI와 기후위기
인공지능이 초래한 기후위기, 그 해결책은?
목차
떠오르는 인공지능
인공지능은 인공신경망의 등장과 함께 기하급수적 발전을 맞이하고 있다.
ChatGPT의 등장이 그 산물로, 이로 인해 우리는 과제, 레포트를 손쉽게 처리할 수 있었다.
하지만 어마한 양의 탄소 배출량, 전기 사용량 등 지구의 온도를 올리는데 큰 기여를 하는 것 또한 인공지능이다.
과연 둘 중 어느쪽이 더 클까? 결국 어떤 쪽이 남게 될까?
인공지능의 이면은 없는지, 환경에 악영향을 끼치진 않을지 이에 궁금증을 가져 탐구를 시작했다.
Nvidia가 보여준 인공지능의 세상
최근 반도체로 핫한 Nvidia에서 날씨 예보 AI를 개발했다.
기존 프로그램은 25km 간격으로 관측 지역을 나누지만, 이 AI는 2km 단위로 날씨를 예측해 더 정확한 관측이 가능하다.
왼쪽이 Nvidia의 관측, 오른쪽이 일반 기상청의 관측 이미지이다. 시각적인 차이만큼 태풍 경로 예측도 더 정교해졌다.
날씨 예보뿐 아니라, AI는 스마트 교통 신호 조정으로 차량 정체와 배기가스를 줄이고, 빌딩 내 에너지 사용을 최적화해 탄소 배출을 줄이는 한편
탄소 함유량이 적은 신물질을 개발하는 등 기후 위기를 예측하고, 대처하는데 역할이 커지고 있다.
이렇게 보면 AI가 싼 똥을 AI가 치우는 것만 같다. 다른 문제는 없을까?
드러나지 않은 통계들
카이스트 연구진과 함께 기존 컴퓨터에 쓰이는 CPU 칩과 AI용 GPU 칩을 비교했다.
복잡한 연산 해결에 기존 CPU는 45분이 걸렸지만, AI 칩은 8분 만에 끝냈다.
하지만 빠른 속도만큼, 필요한 전기 에너지량도 훨씬 많다.
“함수가 점점 더 복잡해지고 이로 인해서 점점 많은 연산을 요구하게 되었습니다. 그래서 AI 연산을 이용한 컴퓨팅은 더 많은 전기를 소모한다라고 볼 수가 있습니다.” -김상엽, 카이스트 정보전자연구소 연구원-
오는 2026년 AI 칩을 쓰는 전 세계 데이터센터의 전력소비량은 1천 테라와트시를 넘길 것으로 예측되는데, 이는 우리나라 연간 발전량의 두 배에 가까운 규모이다.
이것 말고도 어려 문제들이 많다.
지난해 말 발표된 한 연구에 따르면 생성형 인공지능을 이용해 이미지 하나를 만들려면 스마트폰을 완전히 충전하는 정도의 전기가 소요된다.
GPT-3와 같은 거대언어모델을 훈련하는 데는 약 500톤의 이산화탄소가 배출되는데, 이는 뉴욕에서 런던으로 600번 비행할 때 나오는 양이다.
Tempting한 해결책
거듭된 연산으로 열이 나는 AI칩을 식힐 때도 막대한 전기가 필요하다.
그래서 전기 대신 차가운 하천수를 끌어 쓰자는 아이디어가 나왔다.
SBS뉴스에서 하천 담수의 냉기를 끌어 쓸 최적지로 꼽히는 소양강댐에 수중 드론을 직접 넣어서 수온을 재봤다.
가장 위쪽 수면 온도가 14도인데, 수심 70m는 6도 아래로 떨어진다.
“(수심 50m 이하에서는) 햇볕의 영향이 약해지기 때문에 연중 5~7℃의 수온을 유지해서 수열 활용에 매우 적합한 환경입니다.” -한병주, 수자원공사 기후탄소사업처 부장-
댐 밑바닥에 취수구를 만들어 가장 찬물을 뽑아 데이터센터 냉각용으로 쓸 계획이다.
하지만 이것이 진정한 해결책이라 할 수 있을까? 뜨거워진 물은 결국 해양 생태계를 해치고, 파괴된 생태계는 결국 인간에게 돌아올 것이다.
자연과학이 찾은 해결책
KAIST 연구팀이 최근 세계적으로 수요가 급증하고 있는 인공지능(AI) 반도체를 자체 개발했다.
AI 반도체 시장을 독점하고 있는 엔비디아 제품보다 전력을 600배 이상 적게 쓰면서 크기는 더 작은 게 특징이다.
과학기술정보통신부는 6일 유회준 KAIST 인공지능반도체대학원 교수팀이 엔비디아의 그래픽 처리장치(GPU) ‘A100’ 모델보다 전력은 625배 적게 쓰고, 크기는 42분의 1에 불과한 AI 반도체를 개발했다고 밝혔다.
연구진은 개발한 AI 반도체를 활용해 오픈AI의 GPT-2 모델을 구동시킨 결과 언어를 생성하는 데 0.4초밖에 걸리지 않았다고 설명했다. 사용된 전력량은 400mW(밀리와트)였다.
“이론 단계에 머물러 있던 고성능 초저전력 AI 반도체를 실제로 구현하고, GPT-2를 구동시켰다는 점, ‘온디바이스 AI’의 솔루션을 제공했다는 점에서 큰 의의가 있다” -유회준, KAIST교수-
해당 반도체는 이번에 개발한 AI 반도체를 갤럭시 S24에 연결해 GPT-2를 구동시킨 결과 무리없이 작동했다.
조금 더 이론적인 분야엔 핵융합 발전이 있다.
최근 미국에선 5분간의 핵융합 발전을 통해 핵융합을 시키는데 들인 전기의 120%를 회수하는데 성공했고, 이는 최초의 핵융합 발전 성공으로 기록되었다.
핵융합 발전은 가장 흔한 원소인 수소를 이용해 발전하며, 효율도 높기로 알려졌던 핵분열 발전보다 더 높을 뿐 아니라, 발전 후에도 인체에 무해한 헬륨이 나오기에 꿈의 기술로 알려져있다.
느낀점
인공지능 분야는 계속 더 큰 발전, 성과만을 원하며 안전, 환경과 같은 우리에게 정말 필요한 것들을 뒷전에 두고 있다.
이 때문에 OpenAI, Microsoft 퇴사자들이 부정적 미래를 경고하는 글들이 매주 올라오고 있다.
내가 진학하고자 하는 분야의 이면을 알고 나니, 한번씩 뒤돌아 보는 태도, 부정적인 면들을 직접 마주하는 태도가 그 분야의 지식보다 더 중요할 수 있다는 깨달음을 얻었다.
최근 AI와 법간의 조화라는 내용의 자료조사를 위해 산더미 같은 자료들을 알아봤으나, AI가 기후위기와도 연관이 깊다는 것을 깨달으니 갈 길이 멀다는 것이 체감되었다.
이전에도 기술의 발전을 고려하지 않고 발전시킨 분야는 없을지 생각해보던 중 의, 약학 계열이 실험없이 바로 사람들에게 적용해보던 역사가 있음을 기억하고, 그 결과가 어땠는지 [침묵의 봄]이라는 책으로 추가 탐구활동을 해보고자 한다.
출처
https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20240307/123849957/1
https://news.sbs.co.kr/news/endPage.do?news_id=N1007653683
https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/1134634.html
이상.
