자연어 처리 또는 인공 지능 (AI)의 발전은 더 빨라지고 있습니다. 그러나 실용적인 서비스 뒤에는 전기, 물 및 토지에 큰 부하가 있습니다.
유엔 대학의 금요일 보고서는 2030년까지 인공 지능을 지원하는 데이터 센터가 945 테라와트시의 전력을 소비할 것으로 예상된다고 경고했다. 테라와트시(TWh)는 대규모 전력 소비를 계산하는 단위입니다.
UN 대학 물, 환경 및 건강 연구소 (UNU-INWEH)가 작성한 보고서는 AI의 환경 영향이 "시스템적으로 잘못 측정되었다"고 말했습니다. 이는 많은 평가가 탄소 배출에 더 초점을 맞추고 있지만 물과 토지의 발자국을 고려하지 않기 때문입니다.
물의 발자국은 활동을 지원하기 위해 직접 또는 간접적으로 사용되는 물의 양을 나타냅니다. 보고서에서 물의 발자국은 물 자원에 대한 AI의 압력을 보여주기 위해 사용됩니다.
2030년까지 인공 지능과 관련된 데이터 센터의 물 발자국은 9.3조 리터에 이를 것으로 추정됩니다. 이 수치는 아프리카 사하라 사막 이남 지역의 13억 명의 사람들의 연간 기본 수요량과 같습니다.
토지 추적은 AI 관련 인프라를 지원하는 데 필요한 면적을 나타냅니다. 보고서는 AI 관련 데이터 센터의 토지 추적이 자카르타 또는 자보데타벡의 거의 두 배인 14,500 평방킬로미터를 초과할 것으로 추정합니다.
"이 보고서는 인공 지능에 대한 공격이 아닙니다."라고 UNU-INWEH의 카베 맘디니 (Kaveh Madani) 이사는 말했습니다.
그는 AI의 책임있는 사용과 기술의 원치 않는 영향을 다루기위한 더 빠른 조치를 요구했습니다.
Anadolu는 글로벌 데이터 센터가 2025년에 약 448 TWh의 전력을 소비한다고 보도했습니다. 국가로 간주되면 데이터 센터는 전 세계에서 가장 많은 전력 소비자로 11위에 올랐습니다.
보고서는 또한 탄소 저감이 항상 물 저감 또는 토지 저감을 의미하지는 않는다는 점을 상기시켰다. 일부 에너지 전환은 실제로 배출을 줄일 수 있지만 동시에 물 및 토지 자원에 대한 압력을 가할 수 있습니다.
보고서의 주목은 대규모 AI 모델 훈련 과정에만 국한되지 않습니다. 보고서에 따르면, 대중 토론은 AI 모델을 훈련하는 데 너무 많은 에너지를 다루었습니다. 사실, 가장 큰 에너지 소비는 추론에서 비롯됩니다.
인퍼런스는 사용자가 명령이나 프롬프트를 응답하는 데 사용되는 AI 모델이 사용되는 과정입니다. 이 과정은 AI의 총 에너지 소비량의 80%에서 90%를 차지한다고합니다.
ChatGPT만으로 하루에 약 25억 건의 프롬프트를 처리할 것으로 예상됩니다. 전력 요구량은 연간 약 383기가와트시 또는 GWh로 추정됩니다.
AI 환경 부하도 작업에 따라 다릅니다. AI가 만든 이미지는 일반적으로 기본 텍스트 분류보다 약 1,450 배 더 많은 에너지를 필요로합니다.
AI가 만든 짧은 비디오는 스팸 분류의 200,000 배에 해당하는 전력을 소비할 수 있습니다.
보고서는 투명성, 설계 단계부터의 효율성, 환경 정의, 수명 주기 내 책임, 글로벌 협력 및 지속 가능한 사용을 통해 더 책임감있는 AI 생태계를 요구합니다.
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