AI가 기후 변화에 어떻게 기여하고 있는지 이해하려면 AI가 사용되는 방식을 살펴봐야 한다.

인공 지능은 즐거운 챗봇에만 국한되지 않는다. 기계 학습으로 훈련된 점점 더 효과적인 프로그램은 스마트폰 GPS 네비게이션에서부터 소셜 미디어를 지배하는 알고리즘에 이르기까지 사용에 필수적인 요소가 됐다.

그러나 인공 지능의 인기가 계속 상승함에 따라 더 많은 연구자들과 전문가들이 환경 비용에 주목하고 있다.

인공 지능 시스템을 훈련하고 실행하는 것은 엄청난 양의 컴퓨팅 능력과 전기를 필요로 하며, 그로 인한 이산화탄소 배출은 인공 지능이 기후에 영향을 미치는 한 가지 방법이다.

그러나 그것의 환경 영향은 탄소 발자국을 훨씬 뛰어 넘었다.

시애틀 알렌 AI 연구소의 연구원 제시 닷지는 "특히 이러한 대형 AI 시스템 중 일부의 CO2 배출량을 인식하는 것이 중요하다"고 말했다.

그러나 그는 "일반적인 AI 시스템의 영향은 반드시 훈련 비용이 아니라 응용 프로그램에서 발생할 것"이라고 덧붙였다.

전문가들이 인공지능이 배출하는 온실가스의 양에만 초점을 맞추더라도, 인공지능이 기후 위기에 미칠 정확한 효과를 계산하는 것은 어렵다.

그것은 연구 데이터의 동향을 파악하는 기계 학습 모델, 자율주행차가 장애물을 피할 수 있도록 돕는 비전 프로그램, 챗봇이 대화할 수 있도록 하는 LLM(대형 언어 모델)과 같은 다양한 유형의 인공지능이 모두 훈련하고 실행하기 위해 다른 양의 컴퓨팅 능력을 필요로 하기 때문이다.

예를 들어, 오픈AI가 GPT-3라고 불리는 대형 언어 모델을 훈련시켰을 때, 그 작업은 약 500톤의 이산화탄소와 맞먹는 양을 생산했다.

그러나 더 단순한 모델은 최소한의 배출량을 생산했다. 닷지 연구원은 “문제를 더 복잡하게 만드는 것은 많은 인공지능 회사들로부터 투명성이 부족하다”고 말했다.

그것은 그들의 모델이 배출 렌즈를 통해서만 조사될 때 그들의 모델의 영향을 이해하는 것을 훨씬 더 복잡하게 만든다.

이것은 전문가들이 점점 더 인공지능의 배출을 기후 발자국의 한 측면으로만 다룰 것을 권장하는 한 가지 이유다.

맥길 대학의 컴퓨터 과학자인 데이비드 롤닉은 인공지능을 망치에 비유했다. 그는 "망치의 주요 영향은 망치로 두드리는 것이다. 망치 안에 있는 것이 아니다"라고 말했다.

이 도구가 물건을 산산조각 내거나 집을 짓기 위해 못을 박을 수 있는 것처럼, 인공지능은 환경을 다치게 하거나 도울 수 있다.

화석 연료 산업을 예로 들 수 있다. 2019년 마이크로소프트는 엑손모빌과의 새로운 파트너십을 발표하고 마이크로소프트의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 애저를 사용할 것이라고 발표했다.

이 거대 석유 회사는 성능 분석과 같은 특정 작업에 AI에 의존하는 이 기술을 사용함으로써 채굴 작업을 최적화하고 내년까지 하루에 석유 환산 배럴당 50,000개의 생산을 증가시킬 수 있다고 주장했다 (석유 환산 배럴은 서로 다른 연료 자원을 비교하는 데 사용되는 용어로, 원유 1 배럴을 연소할 때 생산되는 에너지와 대략 동일한 단위).

이 경우 마이크로소프트의 AI는 연소될 때 온실 가스를 방출하는 더 많은 화석 연료를 시장에 추가하는 데 직접적으로 사용된다.

마이크로소프트 대변인은 사이언티픽 아메리칸에 이메일로 보낸 성명에서 "기술은 산업의 탈탄소를 돕는 데 중요한 역할을 하며, 이 작업은 오늘날 에너지 요구와 산업 관행의 균형을 유지하는 동시에 내일의 에너지를 발명하고 배치하는 원칙적인 방식으로 나아가야 한다고 믿고 있다”고 말했다.

대변인은 회사가 기술과 클라우드 서비스를 "에너지 고객을 포함한 모든 고객에게 판매한다”고 덧붙였다.

화석 연료 추출은 환경적으로 해로울 수 있는 유일한 인공지능 어플리케이션이 아니다.

카네기 멜론 대학의 컴퓨터 과학자 엠마 스트루벨은 "임업, 토지 관리, 농업과 같은 모든 분야에 이런 예가 있다"고 말했다.

이것은 자동화된 광고에서 인공지능이 사용되는 방식에서도 볼 수 있다. 불가사의할 정도로 특정한 광고가 여러분의 인스타그램이나 페이스북 뉴스 피드에 뜰 때, 광고 알고리즘은 커튼 뒤의 마법사다.

롤닉 박사는 “이 관행이 사회의 전반적인 소비 행동을 증진시킨다”고 주장했다.

예를 들어, 패스트 패션 광고로 타겟팅된 광고는 싸고 대량으로 생산된 옷의 꾸준한 회전을 소비자들에게 추진하며, 소비자들은 새로운 트렌드가 도착하자마자 그 옷을 교체하기 위해 그 옷을 구입한다.

그것은 패스트 패션 회사들에 대한 더 높은 수요를 창출하며, 이미 패션 산업은 종합적으로 전 세계 배출량의 최대 8%를 생산하는 것으로 추정된다.

패스트 패션은 배송에서 훨씬 더 많은 배출 가스를 발생시키며 더 많은 버려진 옷들이 쓰레기 매립지에 쌓이게 한다.

인스타그램과 페이스북의 모회사인 메타는 사이언티픽 아메리칸의 논평 요청에 응답하지 않았다.

하지만 동전의 다른 면에는 기후 변화와 심각한 열 연료를 사용하는 허리케인으로 인한 파괴와 같은 다른 환경 문제를 처리하는 데 도움을 줄 수 있는 인공지능 어플리케이션이 있다.

그러한 어플리케이션 중 하나는 자연 재해로 손상된 건물을 식별하기 위해 인공위성 이미지와 기계 학습 모델 및 컴퓨터 비전을 결합한 프로그램인 xView2다.

그 프로그램은 미국 국방부 조직인 국방 혁신 유닛에 의해 시작됐다. 그것의 모델은 손상된 기반 시설을 평가할 수 있어서 위험을 줄이고 그 평가를 직접 해야 하는 응급 대응자들에게 시간을 절약했다.

그것은 또한 수색 구조 팀이 그들의 노력을 어디로 지시해야 하는지를 더 빨리 식별하도록 도울 수 있다.

다른 인공지능 기술들은 그것들을 사용하여 배출량을 모니터링함으로써 기후 변화 완화에 직접적으로 적용될 수 있다.

전기 관련 배출량을 모니터링하는 회사인 와트타임의 전무이사인 개빈 맥코믹은 "세계 대부분에서, 기후 변화 배출량의 대부분에 대해, 그것은 매우 불투명하다"고 말했다. 와트타임은 컴퓨터 비전과 기계 학습을 결합해 세계 오염원으로부터의 배출량을 표시하는 비영리 단체인 기후 트레이스의 설립 파트너다.

먼저, 과학자들은 모니터링되는 시설들로부터 발생하는 배출량을 확인했다. 그런 다음, 그들은 위성 이미지를 사용하여 배출을 유발하는 활동들의 시각적인 징후들을 정확히 집어낸다.

그 다음, 엔지니어들은 프로그램들이 시각적인 입력만으로 배출량을 추정하도록 가르치기 위해 그 데이터들에 대한 알고리즘을 훈련시킨다.

그 결과로 나온 숫자들은 기업들이 배출량을 줄이기로 결정하는 것을 도울 수 있고, 정책 입안자들에게 정보를 줄 수 있으며, 오염자들에게 책임을 물을 수 있다.

AI가 배출량을 줄이는 것을 돕는 것과 같은 환경 문제를 해결하는 데 더 효율적이 되기 때문에, 만약 AI 산업이 부정적인 기후 영향을 줄일 수 있다면, 그것은 기후 변화에 맞서 싸우는 귀중한 도구가 될 수 있다.

롤닉 박사는 "정책의 관점에서, AI 정책과 기후 정책 모두가 해야 할 역할이 있다"고 말했다.

특히 그는 AI가 기후에 미치는 영향의 모든 각도를 고려하는 방식으로 AI 정책을 형성할 것을 권장했다.

그것은 그것의 응용 분야 뿐만 아니라 배출 및 물 사용과 같은 다른 생산 비용을 보는 것을 의미한다.

게다가, 닷지 연구원은 “인공지능에 대한 전문 지식을 가진 사람들, 특히 기술 회사에서 권력을 가진 사람들은 그 기술의 사용을 제한하기 위한 윤리적인 원칙을 수립해야 한다”고 주장했다.

목표는 기후 피해를 피하고 대신 기후 피해를 줄이도록 돕는 것이어야 한다. 또한 그는 "그것은 가치 체계의 일부가 될 필요가 있다"고 덧붙였다.