인공지능 환경문제

**인공지능 환경 문제**는 인공지능 기술의 개발, 훈련, 배포 및 운영 과정에서 발생하는 다양한 환경적 부담을 총칭한다. 특히 딥러닝과 거대 언어 모델의 등장은 천문학적인 양의 연산을 필요로 하게 되었으며, 이로 인해 막대한 전력 소비, 심각한 탄소 발자국, 데이터 센터 냉각을 위한 수자원 고갈, 하드웨어 제조 및 폐기 과정에서 발생하는 전자 폐기물 문제가 심각한 사회적 과제로 대두되고 있다.

## 개요
2020년대 들어 챗GPT와 같은 생성형 인공지능 기술이 폭발적으로 확산되면서, 이를 구동하기 위한 인프라가 전 세계적으로 급격히 팽창하고 있다. AI 모델의 성능을 높이기 위한 기업 간의 경쟁은 모델의 파라미터 수를 기하급수적으로 늘리는 방향으로 전개되었고, 이는 곧 AI 연산에 필요한 에너지와 자원의 양이 폭증하는 결과로 이어졌다.

AI 기술은 한편으로 기후 변화 예측, 에너지 효율 최적화, 신재생 에너지망 관리 등 환경 문제를 해결하는 데 기여할 잠재력을 지니고 있지만, 다른 한편으로는 기술 자체의 개발과 운영 과정이 막대한 환경적 비용을 초래하는 이중성을 지닌다. 국제 에너지 기구는 AI와 데이터 센터의 전력 수요 급증을 "향후 몇 년간 전력 소비 궤도를 결정할 중요한 불확실성"으로 규정하며, AI 산업의 지속가능성을 핵심 의제로 다루고 있다.

## 주요 환경 문제
AI 기술이 환경에 미치는 영향은 크게 세 가지 측면(전력 소비, 수자원 소비, 하드웨어 폐기물)에서 분석된다.

### 막대한 전력 소비와 탄소 발자국
AI의 환경 문제 중 가장 직접적이고 심각하게 거론되는 부분은 막대한 전력 소비이다. AI 모델은 훈련 단계와 추론 단계 모두에서 대규모 에너지를 사용한다.

모델 훈련 단계에서는 거대 언어 모델을 한 번 훈련시키는 데 수십만 킬로와트시의 전력이 소모된다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-3 모델 훈련 과정에서는 약 1,287 MWh의 전력이 사용되었으며, 이는 약 552톤의 이산화탄소를 배출하는 것과 맞먹는 양으로 추산된다. 모델의 크기가 커질수록 훈련에 필요한 에너지는 기하급수적으로 증가한다.

훈련이 일회성 이벤트에 가까운 반면, 모델 추론 단계는 AI 서비스가 사용자에게 응답을 제공하는 과정에서 지속적으로 발생한다. 챗GPT와 같은 대화형 AI 서비스가 수억 명의 사용자를 대상으로 운영되면서, 추론 단계에서 발생하는 누적 전력 소비량은 훈련 단계를 훨씬 초과할 수 있다. 국제 에너지 기구는 2024년 1월 보고서에서 데이터 센터, 암호화폐, AI로 인한 전 세계 전력 소비량이 2022년 460 TWh에서 2026년까지 최소 620 TWh, 최대 1,050 TWh까지 증가할 수 있다고 전망했다. 이는 일본의 총 전력 소비량(약 1,000 TWh)과 맞먹는 수준이다.

이러한 전력 수요 급증은 재생 가능 에너지로의 전환을 늦추고 화석 연료 의존도를 다시 높이는 부작용을 낳고 있다. 일부 지역에서는 AI 데이터 센터에 전력을 공급하기 위해 가동 중단 예정이던 석탄 화력 발전소의 수명을 연장하거나, 신규 천연가스 발전소를 건설하는 움직임마저 보이고 있다.

### 하드웨어 제조 및 전자 폐기물
AI 연산, 특히 딥러닝은 GPU나 TPU와 같은 고성능 전문 반도체 칩을 필요로 한다. 이 문제는 두 가지 측면에서 환경에 부담을 준다.

먼저, 제조 단계의 탄소 내재량 문제이다. 반도체 칩과 서버 하드웨어를 생산하는 과정(채굴, 정제, 제조, 운송 포함)에서 이미 막대한 양의 탄소가 배출된다. AI의 전력 소비량(운영 탄소)뿐만 아니라, 이 하드웨어를 제조하는 데 들어가는 내재 탄소 역시 심각한 문제로 지적된다.

두 번째는 짧은 교체 주기로 인한 전자 폐기물(E-waste) 문제이다. AI 기술의 발전 속도가 매우 빠르기 때문에, 최신 모델을 구동하기 위한 하드웨어의 교체 주기가 2~3년에 불과할 정도로 매우 짧다. 이는 막대한 양의 전자 폐기물을 발생시키며, 여기에는 납, 수은, 카드뮴과 같은 유독성 중금속과 더불어 재활용이 어려운 복합 재료가 포함되어 있어, 매립 시 심각한 토양 오염과 수질 오염을 유발한다.

마지막으로 희토류 원소 문제도 연결되어 있다. 고성능 반도체 및 전자기기 제조에는 네오디뮴, 디스프로슘과 같은 희토류가 필수적이다. 희토류 채굴 및 정제 과정은 종종 심각한 환경 파괴와 수질 오염을 동반하며, 지정학적 공급망 문제와도 연결된다.

### 수자원 소비
AI 인프라의 또 다른 숨겨진 비용은 막대한 양의 물 소비이다.

주된 원인은 데이터 센터 냉각이다. 고밀도 서버에서 발생하는 막대한 열을 식히기 위해 대부분의 데이터 센터는 수랭식 냉각 시스템이나 증발식 냉각탑을 사용한다. 이 과정에서 깨끗한 담수가 대량으로 소비되며, 상당량의 물이 증발하여 사라진다.

이에 따른 물 발자국도 심각하다. 마이크로소프트는 2022년 한 해에만 전 세계 데이터 센터 운영을 위해 약 640만 톤의 물을 소비했다고 보고했으며, 이는 전년 대비 34% 증가한 수치이다. 또한, 챗GPT와의 대화(약 20~50개 질문)에 약 500ml의 물이 필요하다는 연구 결과도 발표되었다.

간접적인 물 소비 역시 무시할 수 없다. 데이터 센터에 전력을 공급하는 화력 발전이나 원자력 발전소 역시 터빈을 식히기 위해 막대한 양의 물을 필요로 한다. 따라서 AI의 전력 소비 증가는 간접적으로 수자원 고갈을 심화시킨다.

특히 물 부족 지역에 위치한 데이터 센터의 경우, 지역 사회의 농업용수 및 생활용수와 경쟁하게 되어 사회적 갈등을 유발할 수 있다.

## 대응 및 해결 방안
AI로 인한 환경 문제를 완화하기 위해 기술적, 정책적, 산업적 차원의 다양한 노력이 시도되고 있다.

### 기술적 접근
그린 AI는 AI의 성능(정확도)뿐만 아니라 연산 효율성과 에너지 비용을 함께 고려하는 연구 분야를 말한다.

여기에는 모델 및 알고리즘 최적화가 포함된다. 프루닝(불필요한 연결 제거), 양자화(저정밀도 연산 사용), 지식 증류(큰 모델의 지식을 작은 모델로 이전) 등의 기술을 통해 모델의 크기와 연산량을 줄이는 모델 경량화가 연구되고 있다. 또한 트랜스포머 외에 더 적은 연산으로 높은 성능을 내는 효율적인 아키텍처를 연구하거나, 퓨샷 학습처럼 더 적은 데이터로도 효과적으로 학습할 수 있는 방법론을 개발하는 것도 여기에 속한다.

에너지 효율적인 하드웨어를 개발하는 것도 중요하다. GPU 외에 NPU나 ASIC 등 AI 추론 연산에 최적화된 저전력 특화 반도체를 개발하거나, 뉴로모픽 컴퓨팅이나 광학 컴퓨팅과 같이 근본적으로 전력 소모가 적은 차세대 컴퓨팅 패러다임을 연구하는 노력이 진행 중이다.

데이터 센터 자체의 효율화도 중요한 방안이다. 데이터 센터에서 발생하는 막대한 폐열을 회수하여 지역 난방, 스마트팜, 해수 담수화 등에 재활용하거나, 공랭식보다 효율이 높은 액침 냉각 등 차세대 냉각 기술을 도입하는 방안이 모색되고 있다.

### 정책적 및 산업적 접근
정책적, 산업적 차원에서는 먼저 투명성 강화 및 표준화가 요구된다. AI 모델의 훈련 및 운영에 소요되는 에너지와 탄소 배출량을 측정하고 공개하도록 하는 표준화된 지표와 규제가 필요하며, 기업의 ESG 경영에서 AI의 환경 영향을 의무적으로 보고하도록 하는 방안이 논의된다.

또한 탄소 인식 컴퓨팅 개념이 도입되고 있다. 이는 재생 가능 에너지 생산량이 많은 시간대나 지역으로 AI 연산 작업을 유연하게 스케줄링하여, 전력망의 탄소 집약도를 낮추는 방식이다.

순환 경제의 도입 역시 시급하다. AI 하드웨어의 수명 연장을 위한 설계, 중고 서버 부품의 재사용, 그리고 폐기 시 희토류 및 주요 자원의 재활용을 극대화하는 순환 경제 모델을 산업 전반에 도입해야 한다.

마지막으로, 구글, 애플, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들은 자사 데이터 센터 운영 전력을 100% 재생 가능 에너지로 충당하기 위한 PPA(전력 구매 계약) 등 재생 가능 에너지에 대한 대규모 투자를 진행하고 있다.

## 비판 및 과제
AI의 환경 문제 해결에는 여러 가지 과제가 남아있다.

가장 큰 문제는 제본스의 역설이다. 즉, AI 연산 효율이 높아지더라도, 이로 인해 AI 기술의 활용 분야와 빈도가 더 크게 증가하여 총 에너지 소비량은 오히려 늘어날 수 있다는 지적이다.

또한 측정의 어려움이 있다. AI 모델의 탄소 발자국을 정확히 측정하는 것은 매우 복잡하다. 모델 개발, 데이터 수집, 훈련, 배포 등 전 과정의 에너지를 추적해야 하며, 전력원의 구성(화석 연료 vs. 재생 에너지)에 따라 결과가 크게 달라지기 때문에 표준화된 측정 방법론이 부재한 상황이다.

마지막으로 빅테크의 책임 문제가 있다. AI 인프라는 소수의 거대 빅테크 기업에 고도로 집중되어 있다. 이들 기업의 자발적인 친환경 노력에 의존할 뿐, 실효성 있는 규제나 강제성은 부족하다는 비판이 있다.

## AI의 이중성
AI 기술은 막대한 자원을 소비하는 동시에, 전 지구적 환경 문제를 해결하는 강력한 도구로도 활용되는 이중성을 지닌다. AI가 환경 문제 해결에 긍정적으로 기여하는 분야는 다양하다.

먼저, 기후 변화 예측 및 완화에 기여한다. AI는 방대한 양의 기후 데이터를 분석하여 더 정확한 기후 변화 모델을 구축하고, 이상 기후나 자연재해(홍수, 산불 등)를 예측하는 데 사용된다. 유엔기후변화협약은 AI가 위성 이미지를 분석하여 삼림 벌채를 모니터링하고, 탄소 배출원을 추적하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다고 보고했다.

다음으로 에너지 효율화 및 스마트 그리드 구축에 활용된다. AI는 발전소, 공장, 건물의 에너지 소비 패턴을 분석하여 비효율을 찾아내고 에너지 사용을 최적화한다. 또한 태양광, 풍력과 같은 재생 가능 에너지는 간헐성이 크다는 단점이 있는데, AI가 전력 수요와 공급을 실시간으로 예측하여 전력망을 안정적으로 운영하는 스마트 그리드 기술에 핵심적인 역할을 한다.

지속 가능한 농업 및 자원 관리 분야에서도 AI의 역할이 크다. 정밀 농업 분야에서 AI는 드론이나 센서 데이터를 분석하여 작물의 건강 상태를 진단하고, 물, 비료, 농약의 사용을 필요한 곳에만 정밀하게 투입하도록 돕는다. 이는 수자원 낭비를 줄이고 토양 오염을 최소화하는 데 기여한다.

마지막으로 신소재 개발 및 순환 경제를 촉진한다. AI는 더 효율적인 태양 전지 패널, 더 나은 배터리 저장 기술, 또는 탄소 포집을 위한 신소재 개발 속도를 가속화할 수 있다. 또한, AI 기반 시스템은 폐기물 분류 공정을 자동화하고 최적화하여 재활용률을 높이는 등 순환 경제를 지원한다.

이처럼 AI의 환경 영향은 그 자체의 막대한 비용과, 환경 문제 해결을 통해 창출할 수 있는 혜택을 동시에 고려해야 하는 복잡한 과제이다.

## 같이 보기
* 데이터 센터
* 탄소 발자국
* 전자 폐기물
* 그린 컴퓨팅
* 지속가능성
* ESG
* 제본스의 역설
* 희토류

## 각주

분류:인공지능
분류:환경 문제
분류:데이터 센터
분류:에너지 소비