환경에 치명적

최근 ChatGPT로 구동되는 Bing 검색 엔진을 공개한 Microsoft와 같이 유비쿼터스 AI 시대를 열면서 제기되는 윤리적 및 법적 문제가 부족하지 않다. 그러나 훨씬 덜 주목받는 기술의 또 다른 걱정스러운 측면이 있다. 바로 환경에 미치는 영향이라고 Wired는 보고한다.

서리 대학(University of Surrey)의 사이버 보안 전문가인 앨런 우드워드는 잡지에 "인터넷 콘텐츠를 색인하고 검색하는 데 이미 막대한 자원이 있지만 AI를 통합하려면 다른 종류의 화력이 필요하다"고 말했다.

"처리 능력은 물론 스토리지 및 효율적인 검색이 필요하다. 온라인 처리에서 단계적 변화를 볼 때마다 대규모 처리 센터에 필요한 전력 및 냉각 리소스가 크게 증가하는 것을 볼 수 있다."고 그는 덧붙였다. "이것이 그러한 단계가 될 수 있다고 생각한다."

전력 청구서

Coruña 대학의 컴퓨터 과학자인 Carlos Gómez-Rodríguez는 Wired에 ChatGPT와 같은 것이 실행되는 대규모 언어 모델(LLM)을 교육하는 것은 엄청나게 리소스 집약적이어서 본질적으로 "대형 기술 회사만 교육할 수 있다"고 말했다.

불행하게도 Microsoft와 Google을 비롯한 그 누구도 수다스러운 AI를 시작하기 위해 얼마나 많은 컴퓨팅 성능을 소비하고 있는지 공개적으로 공개하지 않았다. 그러나 Wired가 인용한 독립적인 분석에 따르면 OpenAI의 GPT-3 모델(ChatGPT가 실행됨)을 교육하는 데 1,287메가와트 시간이 소비된 것으로 나타났다.

그 자체로는 그렇게 나쁘지 않다. 그러나 Gómez-Rodríguez는 "훈련해야 할 뿐만 아니라 실행하고 수백만 명의 사용자에게 서비스를 제공해야 한다"고 말한다.

실제로 Bing과 Google이 전 세계 사용자 기반에 기술을 제공하기 위해 준비하고 있기 때문에 실제로 수십억 달러이다.

AI 검색은 현재 우리가 사용하는 구식 검색 엔진과 비교하여 효율성이 어떨까?

지속 가능한 데이터 센터 회사인 QScale의 공동 설립자인 Martin Bouchard는 Wired에 "검색 당 최소 4~5배 더 많은 컴퓨팅이 필요하다."고 추정한다.

규모면에서 그것은 매우 상당할 수 있다. Bouchard는 AI가 단순히 스냅샷의 데이터 세트가 아니라 현재 데이터에 대해 결국 훈련될 때만 컴퓨팅 요구가 악화될 것이라고 지적한다.

그는 "현재 데이터 센터와 인프라는 [제너레이티브 AI 경쟁]에 대처할 수 없을 것"이라고 덧붙였다. "너무하다."