대화 한 번에 ‘생수 한 병씩’…챗GPT의 불편한 진실

인공지능 알고리즘을 훈련하는 데 엄청난 에너지가 들어간다는 사실은 익히 알려진 사실입니다. 그런데 인공지능 훈련에 에너지뿐 아니라 물 소비량도 상당한 것으로 드러났습니다. 컴퓨터 가동시 발생하는 열을 식히는 데 다량의 물이 필요한 탓입니다.

기기 부식 등 막으려면 깨끗한 물 써야 인공지능 훈련에는 에너지뿐 아니라 물 소비량도 상당한 것으로 드러났다. 픽사베이 인공지능 알고리즘을 훈련하는 데 엄청난 전기가 들어간다는 사실은 익히 알려진 사실이다. 인공지능 모델의 크기가 클수록 소비되는 에너지도 커진다. 에너지 소비는 곧 온실가스인 탄소 배출로 이어진다. 최근 발표된 스탠퍼드대 인공지능 인덱스 보고서에 따르면, 요즘 선풍적인 인기를 끌고 있는 챗지피티의 기반인 거대언어모델 ‘지피티3’는 훈련 과정에서 1287MWh의 전기를 소비했다. 이로 인한 탄소 배출량 추정치는 502톤이다. 평균적인 세계인이 100년간 배출하는 양에 해당한다. 2020년 기준 한국인 1인당 탄소 배출량의 43배다. 편리한 인공지능 이면에 있는 불편한 진실이다. 그런데 인공지능 훈련에는 에너지뿐 아니라 물 소비량도 상당한 것으로 드러났다. 컴퓨터 가동시 발생하는 열을 식히는 데 다량의 물이 필요한 탓이다.

연구진에 따르면 데이터 센터는 기기 오작동을 방지하기 위해 섭씨 10~25도의 온도를 유지해야 한다. 연구진은 이를 위해선 Kwh당 약 1갤런의 물이 소비되는 것으로 추정했다. 또 데이터 센터에 쓰는 물은 음용수나 재처리 하수 등 깨끗한 담수를 써야 한다. 부식이나 박테리아 번식을 막기 위해서다. 깨끗한 담수는 데이터 센터의 습도 조절에도 필수적이다. 챗지피티 훈련에 이용한 마이크로소프트의 데이터센터. 마이크로소프트 제공 인공지능 기업의 사회적 책임 의식 필요 연구진은 오픈에이아이에 맞서 거대언어모델 ‘람다’와 이에 기반한 챗봇 ‘바드’를 개발한 구글의 물 소비량도 살펴봤다. 구글은 2019년 한 해에만 미국내 3개주의 데이터 센터를 유지하는 데 23억갤런 이상의 물을 소비했다. 현재 구글의 북미 지역 데이터 센터는 14개다.

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