코드 뒤에: 인공 지능의 환경적 대가

소개

"타이타닉호를 침몰시킨 빙산처럼 AI가 환경에 미치는 영향은 대부분 표면 아래에 있습니다." AI는 산업을 변화시키는 동시에 효율성과 생산성도 향상시켰습니다. 그러나 일반적으로 눈에 띄지 않는 환경 발자국에 대한 심각한 우려가 있습니다. Siri 및 Alexa와 같은 디지털 비서 지원부터 의료, 교통, 기후 모델링 분야의 혁신 주도에 이르기까지 AI는 우리 일상 생활에 깊숙이 자리잡고 있습니다.

그러나 AI 개발 및 배포의 혁신적인 잠재력은 엄청난 환경 비용을 초래합니다. 하나의 대형 AI 모델을 훈련시키면 평생 동안 자동차 5대만큼의 탄소를 배출하는 것으로 추정됩니다. AI 운영을 지원하는 데 사용되는 데이터 센터에는 엄청난 양의 전기와 물이 필요하므로 탄소 배출량이 증가하고 지역 자원에 부담이 가해집니다.

이 기사에서는 AI가 환경 지속 가능성과 교차하는 방식에서 균형을 유지하기 위해 AI가 환경에 미치는 영향의 이중 특성, 즉 AI가 제기하는 과제와 제공하는 솔루션을 탐구합니다.

AI와 환경: 주목을 끄는 대담한 발언

이카이푸: "우리는 AI의 엄청난 잠재력과 지구와 자원을 보호해야 하는 책임 사이의 균형을 맞춰야 하는 세상에 살고 있습니다." NPR

박사님. Fei-Fei Li: "인공 지능은 인류에게 혜택을 주어야 하며 그 개발이 모두를 위한 보다 지속 가능한 세상으로 이어지도록 보장해야 합니다." 테드

힐러리 클린턴: "우리는 AI가 경제 성장을 주도할 뿐만 아니라 기후 변화에서 불평등에 이르기까지 우리가 직면한 시급한 문제에 대한 해결책의 일부가 되도록 해야 합니다." CNBC

Bill Gates: "AI는 세계에서 가장 시급한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있지만 그 과정에서 환경에 해를 끼치지 않도록 해야 합니다." BBC

Sundar Pichai: "AI는 기후 변화와 같은 문제를 해결하는 데 도움이 되어 선을 위한 엄청난 힘이 될 수 있지만 책임감 있고 지속 가능하게 개발되도록 해야 합니다." 더버지

AI의 에너지 욕구: 발전을 촉진할 것인가 아니면 자원을 고갈시킬 것인가?

AI 모델이 환경에 미치는 영향이 큰 이유 중 하나는 교육 및 운영 프로세스가 에너지를 집중적으로 소비하기 때문입니다. OpenAI GPT 시리즈 대규모 언어 모델은 작동을 위해 막대한 계산 리소스를 사용하며, 모델 교육에는 방대한 데이터 세트에 대한 많은 반복이 포함되므로 각 단계에서 상당한 에너지 소비 단계가 발생합니다.

예를 들어, 1,750억 매개변수를 갖는 GPT-3 훈련은 약 1,287MWh(MWh)의 전력을 사용하여 탄소 배출을 발생시킵니다. 이는 CO2의 약 502미터톤에 해당합니다. 이는 휘발유 자동차 112대의 연간 배출량에 해당합니다.지구 현황

여기서 에너지 소비가 끝나는 것이 아닙니다. AI 모델이 실시간 애플리케이션에 적용되는 운영 단계는 훨씬 더 까다롭습니다. 예를 들어, Google 검색 엔진에서 처리되는 쿼리는 60와트 전구에 전력을 공급하는 양인 0.0003kWh 정도를 사용합니다. 17초.칩킨 아주 사소한 것처럼 보일 수도 있지만 매일 수십억 건의 검색이 추가되면 심각한 에너지 소비가 됩니다.

이러한 큰 수치는 AI 모델을 개발하고 배포하는 데 드는 상당한 환경 비용을 지적하며 더욱 효율적인 알고리즘과 재생 가능 에너지원 사용의 중요성을 더욱 강조합니다.

인공지능의 환경적 대가"

AI 기술이 성장함에 따라 환경에 미치는 영향도 커집니다. 대규모 AI 모델 및 데이터 센터와 관련된 에너지 소비는 상당합니다. 실제로 AI가 환경에 미치는 영향은

로스앤젤레스 화재와 같은 극단적인 사건과도 연관되어 있습니다. 최근 보고서에 따르면 AI 기반 데이터 처리에 대한 수요 증가로 인해 에너지 소비가 증가하고 온실가스 배출이 증가하는 것으로 나타났습니다. 이러한 배출은 기후 변화를 악화시켜 온도 상승이 산불과 같은 자연 재해를 부채질하는 피드백 루프를 생성할 수 있습니다.Mashable

소방대원들이 목요일 로스앤젤레스 웨스트힐스 구역에서 케네스 화재 진압을 벌이고 있습니다. 에단 스워프 / AP

AI는 많은 이점을 제공하지만 개발 및 배포는 환경에 심각한 유해한 영향을 미칩니다. 이는 에너지 소비에만 국한되지 않고 환경 파괴로 이어지는 여러 가지 다른 요인도 포함합니다.

탄소발자국 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 에너지를 많이 소비하면 탄소 발자국이 발생합니다. 예를 들어, 한 연구에서는 단일 대형 AI 모델을 훈련하면 최대
284톤의 CO2에 달하는 탄소 배출량이 발생할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 평균 자동차 5대의 평생 배출량에 해당합니다. MIT Technology Review. GPT-3 훈련으로 인한 탄소 배출량은 일반 미국인의 평생 배출량의 절반에 해당하는 것으로 추정됩니다. 이러한 높은 탄소 배출량은 주로 화석 연료 기반 에너지원에 대한 의존도, 특히 재생 불가능한 전기가 사용되는 지역에서의 훈련에 기인합니다.

리소스 소비
GPU, TPU 등 AI 하드웨어는 배터리 등 부품 생산에 사용되는 리튬, 코발트, 니켈 등 희토류 금속을 이용해 제작된다. 이러한 물질의 추출 및 가공은 산림 파괴, 서식지 파괴, 오염 등 환경에 심각한 피해를 줍니다. 예를 들어, AI 관련 하드웨어의 핵심 요소인 코발트는 콩고민주공화국에서 높은 환경 비용으로 채굴되었으며, 전 세계 코발트 생산량의 80%를 차지합니다. 배신적이고 착취적이며 안전하지 않은 노동 조건 하에서 이러한 관행에는 독성 물질을 대기로 배출하고 지역 수자원을 오염시키는 행위가 포함됩니다.

AI 하드웨어의 빠른 개발 주기는 높은 회전율로 이어져 상당한 전자 폐기물(e-waste)을 발생시킵니다. Global E-Waste Monitor 2020에 따르면 2019년 전 세계에서 5,360만 미터톤의 전자 폐기물이 발생했지만 제대로 재활용된 Global E는 17.4%에 불과했습니다. -폐기물 모니터. 더 빠르고 더 강력한 AI 하드웨어에 대한 끊임없는 욕구로 인해 종종 매립지가 되는 오래된 장비가 생성되기 때문에 이는 점점 더 문제가 되는 문제입니다. 부적절하게 처리된 전자폐기물은 납, 수은, 카드뮴 등의 독성 물질을 환경으로 유출시켜 토양과 물을 오염시킬 수 있습니다.

물 사용량
AI 운영을 지원하는 데이터 센터는 냉각 목적으로 엄청난 양의 물을 소비합니다. 예를 들어, 단일 대형 데이터 센터는 최적의 온도를 유지하기 위해 하루 최대 500만 갤런의 물을 사용할 수 있으며, 특히 냉각에 에너지 집약적인 따뜻한 기후에서는 더욱 그렇습니다. 캘리포니아의 오레곤 주 댈러스에 위치한 Google 데이터 센터는 특히 지역 사회가 물 부족으로 어려움을 겪는 가뭄 기간 동안 물 소비량이 많아 비판을 받아왔습니다. 이러한 높은 물 수요는 기후 변화의 영향을 받고 있는 지역의 이미 부족한 자원에 큰 부담을 줍니다.The Verge

토지 이용
데이터 센터 건설은 자연 서식지를 산업 지역으로 전환함으로써 토지 이용에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 텍사스주 포트워스에 있는 Facebook 데이터 센터는 450에이커의 토지를 차지했습니다. 이러한 전환은 종종 야생동물을 대체하고 생태계를 교란시킵니다. 마찬가지로, 버지니아 시골 지역에 있는 Amazon 데이터 센터는 동부 상자 거북과 같은 지역 종과 다양한 조류 종에 상당한 서식지 손실을 가져왔습니다. 이러한 전환은 생물 다양성 손실에 기여할 뿐만 아니라 공기 및 수질에 영향을 미치는 지역 오염 수준을 증가시킵니다.

이러한 해로운 환경 영향은 AI 개발을 위한 보다 지속 가능한 접근 방식을 찾아야 하는 분명한 시급성을 보여줍니다. AI에 점점 더 의존하는 세상에서 우리는 이러한 AI 기술에 대한 수요가 계속 증가하는 것을 목격하게 될 것입니다. 혁신과 환경적 책임의 균형 - 이것이 달성 가능한 꿈인가요? 향상된 AI 기능을 갖춘 기술과 같은 분야의 탄소 배출량 감소는 미래 방향에 대한 심각한 질문을 제기할 것입니다.

데이터 센터: AI로 인한 환경 피해 뒤에 숨은 주범 ?

데이터 센터는 AI의 중추로서, 기계 학습 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능의 기반 역할을 합니다. 그러나 데이터센터와 관련된 환경비용은 상당히 크며 사실상 무시되고 있습니다.

환경에 유해한 데이터센터

에너지 소비 및 탄소 배출
데이터 센터는 에너지를 많이 소비하는 곳입니다. 과열을 방지하기 위해 AI 애플리케이션을 실행하는 서버와 냉각 시스템 모두에 에너지 전력을 소비합니다. 데이터 센터는 전 세계 전력의 약 1%를 소비하는 것으로 추산되며, AI와 클라우드 컴퓨팅 서비스를 필요로 하는 사람들이 늘어나면서 이는 기하급수적으로 증가할 가능성이 높습니다. 국제에너지기구의 2019년 보고서에 따르면 데이터센터의 전력 소비량은 2030년까지 50% IEA

까지 증가할 것으로 예상됩니다.

이러한 센터의 탄소 배출량도 마찬가지로 걱정스럽습니다. 대부분의 데이터 센터는 특히 재생 에너지가 부족한 지역에서 화석 연료를 기반으로 합니다. 재생 가능 에너지원이 사용되더라도 장비 제작에 소비되는 하드웨어와 에너지는 모두 탄소 배출을 초래합니다. 예를 들어 오리건 주 댈러스에 있는 Google 데이터 센터를 예로 들어 보겠습니다. 처음에는 석탄으로 운영되었으나 이후 재생에너지로 전환하면서 건설 효과는 사라졌습니다.

냉방용 물 사용

에너지 소비 외에도 데이터 센터에는 서버 냉각을 위해 막대한 양의 물이 필요합니다. The Guardian의 보고서에 따르면 Amazon의 대규모 클라우드 인프라가 있는 버지니아 북부와 같은 지역의 데이터 센터는 약 170만 갤런 안전한 한도 내에서 온도를 유지하기 위해 하루에 물을 마시는 것 The Guardian. 이러한 높은 물 수요는 지역 물 수요와 경쟁하는 경우가 많으며, 특히 이미 가뭄이나 물 부족에 직면한 지역에서는 더욱 그렇습니다.

지속가능성을 위한 노력

일부 회사에서는 데이터 센터와 관련된 환경에 대한 유해한 영향을 최소화하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, Microsoft는 2025년까지 모든 데이터 센터에 100% 재생 가능 에너지를 공급하겠다고 약속했으며, 또 다른 기술 대기업인 Amazon Web Services(AWS)는 Google과 함께 재생에너지원에 적극적으로 투자하고 있습니다. 개발 중인 데이터 센터를 위한 또 다른 새로운 친환경 솔루션에는 액체 냉각과 인공 지능 적용이 포함되어 데이터 센터 에너지 사용을 최적화하여 에너지 소비와 탄소 배출을 모두 줄입니다.

그러나 이러한 모든 노력에도 불구하고 AI와 클라우드 기반 서비스를 기반으로 한 데이터 센터의 급속한 성장은 이 부문을 지속 가능하게 만들기 위해 더 많은 체계적인 변화가 필요하다는 것을 분명히 나타냅니다.

역전: 환경 복원에서 AI의 역할

AI는 부정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 지속 가능성 분야에 크게 기여할 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다.

자연을 보존하는 AI

에너지 사용량 절감
AI는 에너지 소비를 최적화하여 산업 전반에서 낭비를 줄일 수 있습니다. Google은 AI를 사용해 데이터 센터의 에너지 사용량을 40% 절감했으며, 2030년까지 무탄소 에너지 달성을 위해 20억 달러 이상을 투자하고 있습니다. AI는 또한 스마트 그리드에서 역할을 수행하여 전력 분배의 균형을 맞추고 화석 연료에 대한 의존도를 줄입니다.

재생에너지 효율 향상
AI는 풍력, 태양광 등 재생에너지원의 효율성도 향상시키고 있다. GE는 AI를 사용하여 최적의 설정을 예측함으로써 풍력 터빈 효율을 10~20% 높였습니다. Tesla의 SolarCity는 AI를 사용하여 태양 에너지 생산을 극대화하고 청정 에너지 및 AI 기반 그리드 솔루션에 50억 달러를 투자했습니다.

기후 모델링 및 환경 모니터링
AI는 기후 변화 영향을 모니터링하고 모델링하고 있습니다. 딥마인드는 AI를 활용해 지구 온난화 모델링과 탄소 배출 추적을 하고, 레인포레스트 커넥션은 AI를 활용해 불법 벌목을 실시간 탐지해 환경 위협에 신속하게 대응하고 있다.

지속가능한 농업
AI는 농업에서 자원 사용을 줄이고 있습니다. John Deere는 AI 기술을 적용하여 작물 수확량을 늘리고 물을 절약함으로써 농업 관행을 최적화합니다. Microsoft는 AI 기반 농업 솔루션에 미화 5천만 달러를 투자하여 보다 지속 가능한 농업 방식을 옹호하고 있습니다.

폐기물 관리 및 재활용
AI가 재활용 효율성을 높이고 있다. ZenRobotics는 99% 정확도로 재활용품을 분류하는 AI 로봇을 사용하고, IBM은 AI를 배포하여 미국 여러 도시의 폐기물 관리 시스템을 최적화하여 재활용률을 높이고 폐기물을 줄입니다. .

에너지 사용 최적화부터 재생 가능 에너지 개발 및 농업에 이르기까지 매우 유망한 분야입니다. 이에 Google, Tesla, Microsoft가 막대한 투자를 하고 있으며 AI는 더 푸른 지구를 위한 기후 문제 해결에 도움이 될 것입니다.

혁신과 지속가능성 사이의 균형 찾기

AI가 지속적으로 성장함에 따라 혁신과 지속 가능성의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. AI를 사용하면 엄청나게 긍정적인 환경 변화를 일으킬 수 있는 잠재력이 있지만, 그렇게 함으로써 AI의 에너지 소비와 자원 수요가 과장되어 AI가 해결하려는 문제를 악화시켜서는 안 됩니다.

지속가능한 AI 개발

AI 혁신과 지속 가능성 간의 혁신적인 균형은 에너지 효율적인 모델과 시스템 개발에 달려 있습니다. 기업들은 이미 이런 식으로 움직이고 있습니다. 그러한 예 중 하나가 NVIDIA입니다. 이 회사는 더 적은 칼로리를 소비하면서 AI 모델을 구동할 에너지 효율적인 GPU를 개발하고 있습니다. 심지어 환경에 미치는 영향을 최소화하는 AI 시스템 개발을 장려하는 운동인 그린 AI를 위한 노력도 진행되고 있습니다. 또한 연구원들은 더 적은 리소스를 사용하여 동일한 수준의 성능을 소비하는 하드웨어에 대해 보다 에너지 효율적인 알고리즘과 더 작은 모델을 장려할 것이라고 합니다.

이해관계자 상호작용
지속 가능한 AI 개발을 장려하는 프레임워크를 구축하려면 정부, 산업계, 연구 기관 간의 협력이 필요합니다. 2020년 EU의 디지털 전략은 녹색 기술과 친환경 데이터센터에 대한 투자를 옹호하는 AI의 지속가능성에 대한 규정을 제안했습니다. EU 디지털 전략. 이러한 이니셔티브는 AI가 환경에 미치는 영향을 줄이는 동시에 AI의 이점을 지속 가능한 미래를 만드는 데 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

정책과 규제의 역할
정부는 정책과 규정을 통해 AI 지속 가능성의 미래를 결정하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 탄소세, 에너지 효율 표준, AI 운영을 위한 재생 가능 에너지 장려는 기업이 더욱 지속 가능해지기 위한 인센티브가 될 수 있습니다. 영국 AI 전략은 윤리적이고 지속 가능한 AI에 초점을 맞춰 AI 부문에서 탄소 배출 감소를 강조했습니다. 영국 AI 전략

앞으로의 미래
결국 AI가 환경에 미치는 영향이 긍정적이냐 부정적이냐는 AI가 어떻게 개발되어 사회에 구현되는지에 달려 있을 것입니다. 지속 가능성, 부문 간 협력, 강력한 규제 부과를 강조함으로써 AI가 추가 피해에 기여하기보다는 긍정적인 환경 변화를 위한 도구로 남도록 할 수 있습니다.

결론

AI는 에너지 사용 최적화부터 농업 및 재생 에너지의 지속 가능성 향상에 이르기까지 모든 영역에서 상당한 발전을 이룰 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 에너지 소비, 자원 수요, 전자 폐기물 측면에서 환경에 미치는 영향은 무시할 수 없습니다. AI를 더욱 지속 가능하게 만들기 위한 노력이 진행되고 있지만 과제는 여전히 남아 있습니다. 혁신과 환경 보존 사이에서 올바른 균형을 찾을 수 있을까요? AI가 변화를 위한 도구가 될 것인가, 아니면 AI의 성장이 AI가 해결하려는 문제를 증폭시킬 것인가? AI가 미래를 위한 긍정적인 힘이 될 것인지 아니면 환경 피해를 더욱 악화시킬 것인지를 결정하는 것은 오늘 우리가 내리는 결정입니다. .

위 내용은 코드 뒤에: 인공 지능의 환경적 대가의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!