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AI가 탄소배출량을 크게 늘려 지구 온난화를 부추길 것이란 주장은 도처에서 나오고 있다.

그러나 이에 대해 그릇된 주장이라거나, 과장된 추측이라는 반론도 제기되어 논란이 계속되고 있다.

환경유해론자들은 AI 모델 트레이닝 과정에서 지나치게 많은 에너지가 소비된다고 주장한다.

실제로 미국 매사추세츠 대학 연구에 따르면 AI 모델을 훈련시키는 과정에서 배출되는 탄소량이 자동차가 수명이 다할 때까지 배출하는 량의 다섯 배 이상인 것으로 나타났다.

특히 자연어 처리를 위한 모델 훈련 과정에선 약 284톤 이상의 이산화탄소가 발생했다는 설명이다.

‘클라우드 아닌 데이터센터 저장’이 문제?
이들 환경유해론자들에 의하면 특히 AI는 클라우드보다는 자체 데이터센터에서 수행되는 IT 프로세스여서 더욱 탄소배출이 많다는 것이다.

미국의 IT매체 종사자인 앤디 패트리샤는 “값비싼 장비가 필요하고 데이터의 양도 많기 때문에 대부분의 AI 훈련은 클라우드보다는 데이터센터에서 진행한다.”면서 “그럴 경우 전기료가 치솟을 수 밖에 없다.”는 주장을 펴기도 했다.

앞서 메사추세츠 대학 연구진 역시 “모델 훈련에는 하드웨어를 몇 주 또는 몇 달 동안 구동하므로, 전기 소모 등에 따른 막대한 환경 비용이 든다”고 지적했다.
 
“AI훈련 과정에서 막대한 전기 소모”
이 대학은 별도 보고서를 통해 “신경망 아키텍처로 하나의 모델을 훈련시키는 데 약 284톤의 CO2가 발생한다”면서 “이에 비해 자동차 한 대가 수명이 다할 때까지 발생시키는 CO2는 약 57톤”이라고 강조했다.

AI모델이 단일한 훈련 과정을 완료하는 데 소비되는 전체 전력 소비량을 탄소배출량으로 환산한 것이다.

특히 AI모델의 최종 정확도를 높이기 위해 사용하는 추가적인 튜닝 단계에서 눈덩이처럼 커진다고 했다. 즉 “최고의 신경망 아키텍처를 찾는 알고리즘인 최첨단 AI 기술인 만큼 막대한 처리 시간과 전력을 필요로 한다.”고 지적했다.

반대론자 “AI, 인간 활동 대체, 환경보호”
그러나 이에 대해 “탄소배출을 유발하는 인간의 다양한 활동을 AI로 집약, 대체함으로써 오히려 지구 온난화를 예방한다”는 반론도 만만찮다. AI옹호론자들은 앞서 메사추세츠 대학 등 환경유해론자들의 주장에 대해 “AI의 탄소 배출 유발 효과를 계산할 때 균형잡히지 않은 공식을 사용하고 있다”고 반박하고 있다.

이들의 주장에 의하면 “인간이 생성한 온실 가스를 간접적으로나마 감축하는 가치는 외면하고 있다.”고 지적했다.

미국의 리서치 회사 연구원인 제임스 코빌러스는 이런 근거를 이유로 “만약 AI 모델이 실제 산업이나 생활에 적용되어 사용되면서 실용적인 결과를 꾸준히 내놓는다면 오히려 환경에 유익할 것”이라고 단언했다.

그에 따르면 인간과 시스템은 AI를 다양하게 활용해 최적의 행동을 취할 수 있다는 것이다. AI는 탄소배출을 유발하는 인간의 다양한 행동이나 활동, 즉 자동차를 이용하거나, 출장을 가거나, 값비싼 사무공간을 차지하거나 화석연료를 쓰는 등의 활동을 줄여 준다.

예를 들어 여러 사람이 감당해야 하는 업무를 AI 기반의 자동화 시스템으로 대체하면, 인력을 줄이는 건 물론, 탄소배출량도 줄어들 것이란 주장이다. 차량 운행 횟수도 줄어들고, 조직 운영에 필요한 활동이나 비용도 줄일 수 있기 때문이다.

코빌러스는 “예컨대, 영업 자동화 앱을 활용하면, 그 속에 내장된 AI 모델이 차량 5대 분량의 탄소를 오히려 상쇄할 수 있을 것”이라먀 “조직을 축소하고 각종 장비들도 덜 사용하면서 전기도 절약할 수 있다”는 것이다. 

‘AI유해론’ 두고 팽팽한 설전 
그러면서 그는 또 다양한 사례를 들었다. 인공지능 비서의 경우 사람 대신 제품을 정확히 구입하고, 불필요하게 우회하지 않고 최적 경로로 목적지에 가도록 유도하 등의 탄소배출 절약의 임무를 수행한다는 것이다. 또 AI의 알고리즘은 가정과 사무실, 차량 등에서 에너지를 아낄 수 있게 한다는 것이다.

그럼에도 불구하고, AI 모델 개발과 훈련, 최적화를 위한 튜닝 등 일련의 필수적인 프로세스에서 필연적으로 전기를 비롯한 에너지를 과다하게 소모하고, 탄소배출량을 크게 늘릴 수 밖에 없다는 주장도 사그러들지 않고 있다.

이에 대해 AI는 앱과 알고리즘을 통해 얼마나 효과적으로 탄소배출 행위를 대체하느냐에 따라 오히려 환경을 보존할 수 있다는 반론이 맞서고 있어 두고 볼 일이다.