Article at a Glance인공지능(AI)은 여러 분야에서 효율을 높인다. 기기의 오작동을 줄여 효율을 높이고 알맞은 전력량을 예측해 효율적으로 에너지를 비축한다. 그런데 AI 모델이 학습을 하고 실력을 발휘하는 동안 드는 에너지의 양에 대해서는 그간 관심이 소홀했던 것이 사실이다. 코로나19로 지구와 인간의 상생, 지속가능성에 대한 논의에도 불이 붙은 요즘, AI가 쓰는 에너지를 관리할 필요가 있다는 목소리를 짚어보고, 이에 대비한 아이디어를 공유한다.
얼마 전 구글의 AI 규범(AI ethics) 팀을 이끌어 온 에티오피아 출신 여성, 팀닛 게브루(Gebru) 박사가 해고됐다. 여러 가지 해석이 있지만 그중 게브루 박사 측에서 주장하는 것은 그들의 논문이 구글 입장에서 껄끄러웠을 거라는 점이다. 게브루를 비롯한 여섯 명의 연구진이 투고한 이 논문
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을 입수해 살펴본 결과, 구글의 버트(BERT)를 비롯한 AI 언어 모델들이 많은 컴퓨팅 양을 필요로 하고, 이에 따라 과도하게 이산화탄소를 발생시키고 있다는 내용이 담겨 있었다. 또한 학습 데이터의 성격상 편향이 조장될 가능성도 있다고 경고했다. MIT 테크놀로지리뷰 역시 구글의 캐시카우이자 검색 시스템의 중추인 버트 모델의 ‘결함 가능성’을 게브루가 직접적으로 건드린 것이라고 보도하기도 했다.
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환경 문제에 있어 구글은 2020년 9월, 창사 이래 발생한 온실 가스 양을 모두 제거했다고 밝히며 ‘2030 탄소제로 경영’을 선언한 바 있다.
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애플 또한 2030 탄소 중립을 선언했고, 마이크로소프트(MS)와 아마존도 이 움직임에 일찌감치 합류했다. 이미 전기차와 태양광에 몰입하며 친환경 인프라를 구축하겠다고 나선 테슬라는 회사 측이 얼마나 탄소 배출 감축에 기여하고 있는지를 실시간으로 보여주는 페이지까지 운영하고 있다. 이런 분위기 속에서 구글의 ‘핵심 모델’인 버트가 ‘환경 파괴’ 요소로 언급됐으니 구글 입장에서도 난감했을 수 있다.
그린 AI(Green AI)이와 같은 친환경 분위기를 타고 업계에서 자주 언급되는 개념이 ‘그린 AI(Green AI)’다. 미국의 앨런 AI 인스티튜트(Allen Institute for Artificial Intelligence)가 2019년 발표한 동명의 논문 제목
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에서 비롯된 표현이다. 이들이 논문에서 밝힌 그린 AI의 요점은 AI 연구들이 보다 환경친화적이고, 환경 이슈를 아우를 줄 알아야 한다는 것이다. 이와 대척점에 있는 것이 레드 AI(Red AI)다. 각종 트랜스포머 모델을 중심으로 성능은 높이지만 GPU는 더 열심히 작동하게 만드는, 인간에게는 유용하지만 환경에는 유용하지 못한 현재 산업계의 모델이 여기에 속한다.
그렇다면 과연 레드 AI들은 얼마나 많은 이산화탄소를 만들어낼까? 사실 여러 통계 수치에 따르면 컴퓨팅 파워의 증가로 인한 에너지 소비 문제는 지속적으로 제기돼 왔다. 컨설팅 업체 맥킨지
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는 2008년, 2020년이 되면 IT 관련 탄소 배출량이 15억 톤에 이를 것이라고 전망하기도 했다. 맥킨지는 당시 IT가 발생시키는 탄소 배출량이 많기는 하지만 오히려 이 기술을 활용해 제조나 전력 분야에서 발생할 수 있는 탄소 배출은 줄이게 될 것이고, 따라서 궁극적으로는 온실가스 배출량 감축 효과가 나올 것이라고 전망했다. 실제로 그랬을까?
정확한 답을 구한 연구는 없지만 적어도 AI 언어 모델 하나가 돌 때마다 발생하는 탄소 배출량이 가솔린 차량 다섯 대가 평생 운용되는 동안 발생하는 수치와 맞먹는다는 연구는 있다.
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실제 에너지 사용량 또한 AI 기술의 발전 속도에 발맞춰 빠르게 증가하고 있는데 2018년 OpenAI에 따르면 2012년 알렉스넷(AlexNet) 이후 불과 6년여 만에 무려 30만 배의 컴퓨팅 성능 향상이 이뤄졌다고 한다. (그림 2)
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