생성형 AI의 환경비용 급증, 공공연한 비밀이다

법으로 생성형 AI 기술의 환경 비용을 해결할 수 있을까? 하지만 아직 갈 길이 멀다.

지난 1월 오픈AI(OpenAI)의 최고 경영자(CEO)인 샘 올트먼은 마침내 인공지능(AI) 산업이 에너지 위기로 향하고 있다는 연구자들의 주장을 인정했다. 정말 이례적인 인정이었다. 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF) 연례회의에서 올트먼은 차세대 AI 시스템이 예상보다 훨씬 더 많은 전력을 소비할 것이며, 에너지 시스템이 이에 대처하는 데 어려움을 겪게 될 것이라고 경고했다. 그는 "획기적인 발전 없이는 이 문제를 해결할 방법이 없다"고 말했다.

솔직한 그의 말에 기쁘지 않을 수 없다. 왜냐하면 AI 산업의 환경 비용을 경시하고 부정하는 것을 지속적으로 보아왔기 때문이다.. 올트먼의 인정으로 연구자, 규제 당국, 업계 거물들이 생성형 AI의 환경적 영향에 대해 이야기를 시작하고 있다.

그렇다면 올트먼은 어떤 에너지 혁신에 기대를 걸고 있을까? 바로 지속 가능한 AI 시스템의 설계와 배치가 아니라 엉뚱하게도 핵융합이다. 2021년에 올트먼은 워싱턴주 에버렛에 있는 핵융합 회사 헬리온 에너지(Helion Energy)에 투자하기 시작했다.

대부분의 전문가들은 핵융합이 기후 위기에 대응하기 위해 금세기 중반까지 탈탄소화라는 중요한 목표에 크게 기여하지 못할 것이라는 데 동의하고 있다. 헬리온의 가장 낙관적인 추정에 따르면 2029년까지 미국의 평균 가정 4만 가구에 전력을 공급할 수 있는 충분한 에너지를 생산할 것으로 예상하는데, 샌프란시스코의 오픈AI가 만든 챗봇인 챗GPT(ChatGPT)는 이미 33,000가구의 에너지를 소비하고 있다는 평가도 있다. 생성형 AI로 구동되는 검색은 기존 웹 검색의 4~5배에 달하는 에너지를 사용하는 것으로 추정된다. 수년 내에 대규모 AI 시스템은 국가 전체가 필요로 하는 만큼의 에너지를 소비하게 될 것이다.

그리고 에너지뿐만이 아니다. 생성형 AI 시스템은 프로세서를 냉각하고 전기를 생산하기 위해 막대한 양의 물이 필요하다. 아이오와주 웨스트 디모인에서는 거대한 데이터센터 클러스터에서 오픈AI의 가장 진보된 모델인 GPT-4를 사용하고 있다. 지역 주민들이 제기한 소송에 따르면 오픈AI가 모델 학습을 완료하기 한 달 전인 2022년 7월, 이 클러스터가 지역 물의 약 6%를 사용한 것으로 밝혀졌다.

두 회사의 환경 보고서에 따르면 구글과 마이크로소프트는 바드(Bard)와 빙(Bing) LLM(대규모 언어 모델)을 준비하면서 물 사용량이 1년 만에 각각 20%와 34% 증가하는 등 급격한 증가세를 보였다. 한 보고서에 따르면 전 세계적으로 2027년까지 AI에 필요한 물 수요가 영국의 절반에 이를 수 있다고 한다. 또 다른 보고서에서는 페이스북(Facebook) AI 연구원들이 업계의 규모 추구가 환경에 미치는 영향을 "물먹는 하마"라고 불렀다.

그러나 해결못할 이유는 없다. 업계는 에너지 사용을 줄이고, 더 효율적인 모델을 구축하며, 데이터센터 설계 및 사용 방식을 재고하는 데 우선순위를 둘 수 있다. 프랑스의 '빅사이언스(BigScience) 프로젝트가 블룸(BLOOM) 모델3을 통해 입증했듯이, 탄소발자국을 훨씬 줄이면서 오픈AI의 GPT-3과 비슷한 크기의 모델을 구축할 수 있다. 하지만 이는 업계 전반에서 일어나고 있는 일이 아니다.

환경 영향에 대한 정확하고 완전한 데이터를 확보하는 것은 여전히 매우 어렵다. 생성형 AI의 전체 지구적 비용은 기업의 비밀로 철저히 보호되고 있다. 그러한 수치는 엠마 스트루벨(Emma Strubell)과 사샤 루치오니(Sasha Luccioni) 같은 연구자들의 실험실 기반 연구, 제한된 기업 보고서, 지자체에서 발표한 데이터에 의존하고 있다. 현재로서는 기업이 변화할 인센티브도 거의 없다.

하지만 마침내 입법자들이 주목하고 있다. 지난 1일 미국 매사추세츠주의 에드 마키 상원의원이 이끄는 미국 민주당은 2024년 인공지능 환경영향 법안을 발의했다. 이 법안은 미국 국립표준기술연구소가 학계, 산업계, 시민사회와 협력하여 AI의 환경 영향 평가 기준을 수립하고 AI 개발자 및 운영자를 위한 자발적 보고 체계를 만들도록 지시하고 있다. 그런데 이 법안이 통과될지는 아직 불확실하다.

자발적 조치는 선의에 의존하기 때문에 지속적인 책임 문화와 일관된 채택을 만들어내는 경우는 드물다. 하지만 시급성을 고려할 때 더 많은 조치가 필요하다.

AI가 환경에 미치는 영향을 진정으로 해결하려면 AI 업계, 연구자, 입법자 등 다각적인 접근이 필요하다. 업계에서는 에너지와 물 사용량 측정 및 공개 보고, 에너지 효율적인 하드웨어, 알고리즘, 데이터센터 개발 우선순위 지정, 재생 에너지 사용 등 지속 가능한 관행이 필수적이며, 이를 위해 노력해야 한다. 독립적인 기관의 정기적인 환경 감사를 통해 투명성과 표준 준수를 지원할 수도 있다.

연구자들은 지속가능성을 위해 신경망 아키텍처를 최적화하고 사회 및 환경 과학자들과 협력하여 생태학적 지속가능성을 높이기 위한 기술 설계를 유도할 수 있다.

마지막으로, 입법자들은 당근과 채찍을 모두 제공해야 한다. 우선 에너지와 물 사용에 대한 기준을 설정하고, 재생에너지 채택을 장려하며, 포괄적인 환경 보고 및 영향 평가를 의무화할 수 있습니다. 인공지능 환경영향법은 시작에 불과하지만 훨씬 더 많은 것이 필요한데, 아무튼 시간이 촉박하다.

우리도 남의 일이 아니다.