▲ AI가 내 질문에 답변을 위해 GPU를 호출하는 시간은 때로는 죄책감의 시간입니다.
신상호
AI에게 질문을 하면서 죄책감이 들 때가 있습니다. AI가 답을 고민하는 그 순간, 지구 어딘가에 있는 데이터센터는 또 열을 내고 냉각수를 증발시키면서 탄소를 배출할 거라는 생각 때문입니다. 그 사소한 질문 한번에 우리가 치러야 할 값은 얼마나 될까. 실제로 AI가 지구에 미치는 영향은 적지 않습니다. '편리함'이 치러야 할 대가이기도 합니다.
구글과 엔트로픽 등 빅테크 기업들은 하루가 멀다 하고 새로운 AI모델들을 내놓습니다. 그 모델 자체가 막대한 탄소를 배출하면서 학습됩니다. 매사추세스대 연구팀의 논문(Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP)을 보면, 대형 언어모델 하나를 신경망 구조 탐색까지 포함해 학습시킬 때 배출되는 이산화탄소는 284톤에 달합니다. 이는 소나무 4만 3000여 그루가 1년 내내 흡수해야 하는 규모입니다.
GPU는 AI 학습 과정에서 엄청난 열을 내는데, 이를 식히기 위해 냉각수도 어마어마하게 들어갑니다. 캘리포나아대 연구팀 논문(Making AI Less 'Thirsty')을 보면 GPT-3를 미국 데이터센터에서 학습시키는 데 냉각수만 약 70만 리터(공급망 포함 총 540만 리터)가 쓰였다고 합니다. AI와의 대화 역시 GPU가 쓰이고, 그에 따른 냉각수가 쓰이죠. 대화 분량에 따라 다소 차이가 있을 수는 있지만, 논문은 사용자와 AI와의 대화가 10-50회 정도 이어져도 500㎖ 생수 한 병 분량의 물이 쓰일 수 있다고 합니다.
AI 사용량이 폭증하면서, 지구가 견뎌야 할 부담도 커지고 있습니다. 국제에너지기구(IEA)가 2025년 펴낸 특별보고서(Energy and AI)는 AI 사용량 증가에 따라 전 세계 데이터센터 전력 소비는 2030년 945테라와트(TWh)로 2024년(415TWh)의 2배에 달할 것으로 전망했습니다. 945테라와트(TWh)는 원자로 약 77기가 24시간 풀가동 해야 만들 수 있고, 한국 2200만 가구가 12년치를 쓸 수 있는 용량입니다.
지구를 위해, 우리를 위해 던져야 할 질문
▲ AI를 쓰기 전에, 질문을 던져본다면 어떨까.
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물론 이런 상황의 원인은 미국과 중국 등 패권국들이 앞다퉈 AI 개발 경쟁에 몰두하는 구조적 흐름일 것입니다. 단순히 AI구독자들이 질문을 멈추는 것 정도로 해결될 문제는 아닙니다. 하지만 그럼에도 불구하고 사용자들이 AI를 활용하는 습관을 톺아보는 것은 의미가 있습니다. 질문은 이렇게 시작합니다.
아주 간단한 것까지 AI에 의존할 필요가 있을까.
가령 한글 맞춤법 하나를 확인하려고 AI에게 '해줘'를 연발하는 것, 계산기나 암산으로도 충분한 숫자 계산을 AI에게 해달라고 하는 것들 말입니다. 이런 단순한 문제에까지 AI의 사고에 의존하는 것은 그에 필요한 전력과 물 사용량을 생각하면 너무나도 아깝습니다(앞서 사용자가 AI와 수십 번 대화하는 것만으로도 0.5리터 생수가 증발할 수 있다고 했습니다). 사실 이것은 단순히 지구 환경만을 고려한 질문은 아닙니다.
AI 의존을 줄이고, 스스로 생각하는 힘을 유지하기 위한 질문이기도 합니다. AI에 과도하게 의존하는 것이 사고력 감소로 이어진다는 것은 수많은 논문과 연구들을 입증됐으며, 이제는 '상식'처럼 받아들여집니다(사고력이 얼마나 중요한지는 다음에 별도로 다루겠습니다). 그리고 그런 과도한 의존의 시작은 아주 사소하고 단순한 문제까지 AI에게 질문을 하는 '습관'일 것입니다. 그렇게 때문에 AI에게 질문하기 앞서 '이 질문이 정말 AI를 활용할 만큼의 가치가 있는가'라고 되묻는 것은 충분히 가치 있는 일입니다.
지구를 위해서, 그리고 AI 시대를 살아가는 당신 스스로를 위해서도 말입니다.
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AI와 대화 10번? 생수 0.5리터가 필요합니다
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