AI, 사용 급증에 따라 에너지와 물 사용도 증가하고 있다

생성형 인공지능(AI)은 연산과 데이터 저장을 위해 막대한 양의 에너지를 사용하고 데이터센터의 장비를 냉각하기 위해 수십억 갤런의 물을 사용한다. 이제 미국과 EU의 입법자와 규제 당국은 이에 대한 책임을 요구하기 시작했다.

2022년 11월 출시 두 달 후, 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)는 1억 명의 활성 사용자를 확보했고, 갑자기 기술 기업들이 대중에게 더 많은 '생성형 인공지능'을 제공하기 위해 경쟁하고 있다. 전문가들은 이 새로운 기술의 영향력을 인터넷이나 전기공급, 산업혁명, 또는 불의 발견에 비유하기도 했다.

시간이 지나면 과대광고와 현실이 구분되겠지만, AI의 폭발적인 성장으로 인한 한 가지 결과는 분명하다. 이 기술이 환경에 미치는 영향이 크고 점점 커지고 있다는 점이다.

AI의 사용은 재생 불가능한 전기로 인한 탄소배출과 수백만 갤런의 담수 소비에 직접적인 원인이 되며, AI가 작동하는 전력 소모가 많은 장비를 구축하고 유지 관리함으로써 간접적으로 영향을 증가시킨다. 기술 기업들은 이력서 작성부터 신장 이식 의학, 강아지 사료 선택부터 기후 모델링에 이르기까지 모든 분야에 고도의 AI를 도입하려고 노력하면서 AI가 인류의 환경 발자국을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 다양한 방법을 제시하고 있다. 그러나 입법자, 규제 당국, 활동가, 국제기구는 이제 AI의 이점이 AI의 증가하는 위험보다 더 크지 않도록 하기를 원한다.

현재로서는 숙제 도움을 요청하는 인공지능이 탄소배출량이나 담수 자원에 어떤 영향을 미칠지 알 수 없다.

지난주 워싱턴에서 매사추세츠주 상원의원 에드워드 마키(Edward Markey)는 "차세대 인공지능 도구의 개발이 지구의 건강을 희생해서는 안 된다"라고 자신과 다른 상원의원들이 연방 정부가 인공지능의 현재 환경 발자국을 평가하고 미래의 영향을 보고하기 위한 표준화된 시스템을 개발하도록 요구하는 법안을 발의한 후 말했다. 마찬가지로 지난주 회원국들이 승인한 유럽연합(EU)의 '인공지능법(AI Act)'은 '고위험 인공지능 시스템'(쳇tGPT 및 유사한 인공지능을 구동하는 강력한 기반 모델 포함)이 시스템 수명 주기 동안 에너지 소비, 자원 사용 및 기타 영향을 보고하도록 요구할 것이다. EU의 인공지능법은 내년부터 시행될 예정이다.

한편, 제조업체, 규제 기관 등을 위한 표준을 개발하는 글로벌 네트워크인 국제표준화기구(ISO)는 올해 말 '지속가능한 인공지능'에 대한 기준을 발표할 예정이라고 밝혔다. 여기에는 에너지 효율성, 원자재 사용, 운송 및 물 소비를 측정하는 표준뿐만 아니라 재료를 채굴하고 컴퓨터 부품을 만드는 과정에서부터, 계산에 소비되는 전력에 이르기까지 수명 주기 전반에 걸쳐 AI의 영향을 줄이기 위한 관행이 포함될 것이다. ISO는 인공지능 사용자가 인공지능 소비에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하려는 것이다.

현재로서는 숙제 도움을 요청하는 인공지능이나 말을 타는 우주비행사의 사진이 탄소 배출량이나 담수 자원에 어떤 영향을 미칠지 알 수 없다. 그렇기 때문에 2024년의 '지속가능한 인공지능' 제안서에는 인공지능의 영향에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있는 방법이 설명되어 있다.

지난 10년간 계산적으로 물 비용을 연구해온 캘리포니아대학(UC) 리버사이드의 전기 및 컴퓨터 공학 부교수인 샤오레이 렌은 표준과 규정이 없는 상황에서 기술 기업들은 인공지능의 영향에 대해 그들이 선택하는 대로 보고해 왔다고 말한다. 샤오레이 렌은 마이크로소프트사의 연간 냉각 시스템 물 사용량을 계산한 결과, 한 사람이 GPT-3로 질의응답 세션(약 10회 응답)에 참여할 경우 0.5리터의 담수를 소비하는 것으로 추정했다. "지역에 따라 다르며, 인공지능이 더 크면 더 많을 수도 있지만, 인공지능을 실행하는 컴퓨터를 냉각하는 데 사용되는 수백만 갤런의 물에 대해서는 아직 밝혀진 바가 많지 않다"고 그는 말한다.

탄소도 마찬가지다.

"오늘날 데이터 과학자들은 '인공지능의 온실가스 영향' 측정에 쉽고 안정적으로 접근할 수 없기 때문에 실행 가능한 전략을 개발하지 못하고 있다"고 인공지능의 영향에 관한 저명한 연구자 10명이 2022년 컨퍼런스 논문에서 밝혔다. 논문의 공동 저자 중 한 명인 시애틀의 '앨런 인공지능 연구소(Allen Institute for Artificial Intelligence)'의 연구 과학자 제시 닷지는 논문 발표 이후 인공지능 애플리케이션과 사용자가 급증했지만, 대중은 여전히 이러한 데이터에 대해 잘 알지 못한다고 말한다.

2026년 데이터센터의 전력 소비량은 일본의 총 소비량과 맞먹는 1,000테라와트(terawatt)에 달할 것으로 예상된다.

문자 메시지를 자동 수정하는 간단한 인공지능은 스마트폰에서 실행될 수 있을 정도로 인공지능은 다양한 디바이스에서 실행될 수 있다. 닷지는 "하지만 사람들이 가장 사용하고 싶어 하는 인공지능은 대부분의 개인용 디바이스에는 너무 덩치가 크다"라며 "시를 써주거나 이메일 초안을 작성할 수 있는 모델은 매우 크기 때문에 이러한 기능을 갖추기 위해서는 크기가 필수적"이라고 말한다.

대규모 인공지능은 일반적으로 컴퓨터 화면에 그래픽을 렌더링(rendering)하기 위해 고도의 연산을 수행하도록 설계된 프로세서인 특수 그래픽처리장치(GPU)에서 엄청난 수의 연산을 매우 빠르게 실행해야 한다. 다른 칩에 비해 GPU는 인공지능에 더 에너지 효율적이며, 이러한 칩이 장착된 컴퓨터로 가득 찬 특수 건물인 대규모 '클라우드 데이터센터'에서 실행될 때 가장 효율적이다. 데이터센터가 클수록 에너지 효율이 높아진다. 최근 몇 년간 인공지능의 에너지 효율이 개선된 것은 부분적으로는 더 많은 컴퓨터를 포함하고 빠르게 확장할 수 있는 엄청난 규모의 소위 '하이퍼스케일(hyperscale) 데이터 센터'가 더 많이 건설되었기 때문이다. 일반적인 클라우드 데이터 센터가 약 10만 평방피트(9,300㎡)를 차지한다면 하이퍼스케일 센터는 이보다 10배~20배가 될 수 있다.

전 세계 클라우드 데이터센터의 수는 약 9,000개에서 거의 11,000개에 이르는 것으로 추산된다. 그리고 더 많은 센터가 건설 중이다. 국제에너지기구(IEA)는 2026년 데이터센터의 전력 소비량이 2022년의 두 배인 1,000테라와트가 될 것으로 예상하며, 이는 현재 일본의 총 소비량과 거의 비슷한 수준이다.

그러나 인공지능의 영향을 측정하는 방법의 한 가지 문제점을 보여주는 예로, IEA의 추정치에는 인공지능을 넘어 현대 생활의 여러 측면으로 확장되는 모든 데이터센터 활동이 포함된다. 아마존(Amazon)의 스토어 인터페이스 실행, Apple TV의 동영상 서비스, 수백만 명의 이메일을 Gmail에 저장하고 비트코인을 '채굴'하는 작업도 데이터센터에서 수행된다.

데이터센터를 운영하는 대부분의 기술 기업은 에너지 사용량의 몇 퍼센트가 인공지능을 처리하는지 공개하지 않는다. 예외적으로 구글(Google)은 인간과 유사한 인공지능의 기반인 '머신러닝'이 데이터센터 에너지 사용량의 15퍼센트 미만을 차지한다고 밝혔다.

또 다른 복잡한 문제는 비트코인 채굴이나 온라인 쇼핑과 달리 인공지능이 인류에 미치는 영향을 줄이는 데 사용될 수 있다는 사실이다. 인공지능은 기후 모델을 개선하고, 디지털 기술을 더 효율적으로 만들 수 있는 방법을 찾고, 운송 폐기물을 줄이고, 탄소와 물 사용을 줄일 수 있습니다. 예컨대, 한 추정에 따르면 인공지능으로 운영되는 스마트 홈은 가정의 이산화탄소 소비를 최대 40%까지 줄일 수 있다고 한다. 또한 최근 구글의 한 프로젝트에서는 대기 데이터를 빠르게 분석하는 인공지능이 항공 조종사에게 비행운을 가장 적게 남기는 비행 경로를 안내할 수 있다는 사실을 발견했다.

구글의 데이터 센터는 2022년에 2021년보다 20% 더 많은 물을 사용했고, 마이크로소프트의 물 사용량은 34% 증가했다.

UC 버클리의 컴퓨터 과학 명예교수이자 구글 연구원인 데이브 패터슨은 "전 세계 항공 탄소 배출량의 3분의 1 이상을 비행운이 발생시키기 때문에 전체 항공 산업이 이 단일 인공지능의 혁신을 활용한다면 2020년에 모든 인공지능이 배출한 이산화탄소보다 더 많은 이산화탄소를 절감할 수 있을 것"이라고 말한다.

패터슨의 분석에 따르면 인공지능 소프트웨어와 하드웨어의 에너지 사용 효율이 개선되면서 인공지능의 탄소 발자국이 곧 정체된 후 줄어들기 시작할 것으로 예측된다. 이러한 효율성 개선을 반영하는 한 가지 사례는 2019년 이후 인공지능 사용량이 증가함에 따라 구글 데이터센터 에너지 사용량 중 인공지능이 차지하는 비율이 15% 미만으로 유지되고 있다는 점이다. IEA에 따르면 2010년 이후 전 세계 인터넷 트래픽은 20배 이상 증가했지만, 데이터센터와 네트워크에서 사용되는 전 세계 전력 사용량은 그보다 훨씬 적게 증가했다고 한다.

그러나 효율성 향상에 대한 데이터는 '제본스 역설(Jevons paradox)'이라는 사회 현상을 언급하는 일부 회의론자들을 설득하지 못하고 있다. 제본스 역설은 자원의 비용을 낮추면 장기적으로 소비가 증가하는 경우가 있다는 것이다. 이를 샤오레이 렌은 '반동 효과'라고 말한다. 최근 한 비평가는 "고속도로를 넓히면 차량이 더 빨리 이동하기 때문에 연료 사용량이 줄어들지만, 그러면 더 많은 차량이 들어오게 되며, 이전보다 더 많은 연료를 소비하게 된다"며 "인공지능으로 인해 가정 난방 효율이 40% 더 높아지면 사람들이 하루 중 더 많은 시간 동안 집을 따뜻하게 유지할 수 있다"고 주장했다.

닷지는 "인공지능은 모든 것을 가속화하는 촉진제 역할을 하며, 개발 중인 모든 것을 더 빠르게 진행하게 해준다"고 말한다. 또한 "앨런 연구소에서 인공지능은 기후를 모델링하고, 멸종 위기종을 추적하고, 남획을 억제하는 더 나은 프로그램을 개발하는 데 도움이 되었다"고 그는 말한다. 아울러 그는 "그러나 전 세계적으로 인공지능은 기후 변화를 가속화할 수 있는 많은 애플리케이션을 지원할 수도 있습니다. 여기서 어떤 종류의 인공지능을 원하는지에 대한 윤리적 문제가 발생한다"고 덧붙였다.

전 세계적인 전력 사용이 다소 추상적으로 느껴질 수 있다면 데이터센터의 물 사용은 특히 가뭄으로 고통받는 지역에서 보다 지역적이고 실질적인 문제다. 데이터센터의 깨끗한 내부에서 섬세한 전자기기를 냉각하려면 물에는 박테리아와 불순물이 없어야 하며, 이는 작업을 더럽힐 수 있다. 다시 말해, 데이터센터는 "사람들이 마시고, 요리하고, 씻는 것과 같은 물을 놓고 경쟁하는 경우가 많다"고 샤오레이 렌은 말한다.

샤오레이 렌은 2022년에 구글의 데이터센터가 냉각을 위해 약 50억 갤런(약 200억 리터)의 담수를 소비했다고 말한다. 샤오레이 렌의 최근 연구에 따르면 구글의 데이터센터는 2022년에 2021년보다 20% 더 많은 물을 사용했으며, 같은 기간 동안 마이크로소프트의 물 사용량은 34% 증가했다. (구글 데이터센터에서는 제미나이(gemini) 챗봇과 기타 생성형 인공지능을 호스팅하고, 마이크로소프트 서버에서는 챗GPT와 그보다 큰 형제인 GPT-3 및 GPT-4를 호스팅한다. 이 세 가지 모두 마이크로소프트가 대규모 투자자로 참여하고 있는 오픈AI에서 제작했다.)

칠레와 우루과이에서는 식수 저수지에 물을 끌어다 쓰는 데이터센터 건설 계획에 반대하는 시위가 벌어졌다.

더 많은 데이터센터가 건설되거나 확장됨에 따라 인근 주민들은 데이터센터가 얼마나 많은 물을 사용하는지 파악하는 데 어려움을 겪고 있다. 예를 들어, 구글이 3개의 데이터센터를 운영하고 있고 2개의 데이터센터를 추가로 계획 중인 오리건주 더 댈러스에서는 2022년 시 정부가 농업과 지역 동식물에 미치는 영향을 우려하는 농부, 환경운동가, 아메리카 원주민 부족에게 구글의 물 사용량을 비밀로 하기 위해 소송을 제기하기도 했다. 결국 시 당국은 작년 초 소송을 취하했다. 당시 구글이 공개한 기록에 따르면 현재 운영 중인 세 곳의 데이터센터가 도시 상수도의 4분의 1 이상을 사용하는 것으로 나타났다. 칠레와 우루과이에서는 식수를 공급하는 저수지를 이용할 계획인 구글 데이터센터를 둘러싸고 시위가 벌어졌다.

연구원들은 무엇보다도 필요한 것은 인공지능 개발의 희박한 세계에서 문화의 변화라고 말한다. 생성형 인공지능의 제작자들은 새로운 창작물의 기술적 도약과 한계를 넘어 이를 만드는 데 사용하는 데이터, 소프트웨어 및 하드웨어의 세부 사항에 대해 덜 경계하고 있다.

닷지는 "언젠가는 인공지능이 사용자가 요청할 때마다 물과 탄소에 미치는 영향을 알려줄 수 있게 될 수도 있고, 법적으로 의무화될 수도 있다"고 말한다. 또 "이는 환경에 도움이 되는 환상적인 도구가 될 것"이라고 말하고 있다. 하지만 현재로서는 개별 사용자가 인공지능의 발자국을 알 수 있는 정보나 권한이 많지 않으며, 이에 대한 결정을 내릴 수도 없다.

샤오레이 렌은 "안타깝게도 개인이 할 수 있는 일은 많지 않다"며 "지금은 서비스를 신중하게 사용하려고 노력하는 것"이 해야 할 전부"라고 말하고 있다.