🎩 ChatGPT랑 대화하면 생수 1병이 소비된다고?

2024. 1. 25.

ChatGPT랑 대화하면

생수 1병이 소비된다고?

구독자 안녕? 날씨가 부쩍 추워졌지. 23일 서울 아침 체감 온도가 영하 21.7도를 기록하면서 올 겨울 들어 가장 추웠더라고. 오늘까지 한파가 이어진다고 하니 다들 몸조리 잘하길 바랄게. 그래도 반갑게도 주말엔 최고 온도가 영상까지 올라간다고 하니 조금만 견뎌 보자.

날씨 예보는 우리 일상생활에 빠져서는 안 되는 중요한 영역이야. 단순히 하루의 옷차림을 결정할 뿐 아니라 농사를 짓는 사람들, 어업을 하는 사람들에게 있어서는 하루 일의 방향을 결정하는 요소 중 하나지. 물론 날씨 예측의 정확도가 막 좋다고 이야기하긴 어렵지만 최근 구글에서 AI를 활용해 예측 모델의 정확도를 높인 새로운 날씨 예측 모델을 발표했더라고. 정말 다양한 영역에서 힘을 발휘하고 있는 듯 해. AI를 이용해 실시간 통화 통역 서비스가 발표되기도 했고!

오늘 레터에선 이 AI 이야기를 조금 더 해보려고 해. 혹시 구독자는 AI 서비스를 사용하는 데 물이 상당히 많이 들고 있다는 사실을 알고 있었어? 오늘 마부뉴스에서는 AI의 물발자국이 얼마나 많이 발생하는지를 정리해 봤어. 그래서 오늘 마부뉴스가 구독자에게 던지는 질문은 바로 이거야.

ChatGPT랑 대화하면 생수 1병이 소비된다고?

[FEEDBACK] 도파민 중독

지난주 < 구독자, 혹시 도파민 중독이야?> 레터는 잘 받았어? 도파민 중독에 SNS가 어떤 영향을 미치는지 다루면서 구독자들에게 도파민 디톡스를 해본 적 있는지, 꿀팁이 있다면 무엇인지 물어봤어. 도파민 디톡스에 관한 구독자들의 다양한 의견 소개할게 :)

💬 숏폼 영상보다는 롱폼 영상을 주로 보려고 노력해! 예능, 드라마, 다큐 등 다양한 장르의 긴 영상을 보면 다양한 생각을 할 수 있어서 좋아.

💬 인스타그램 릴스에 한창 빠져 있었는데, 스마트폰에서 앱을 지우고 노트북으로만 인스타그램에 접속하고 있어! 노트북에서는 릴스 접근성이 떨어져서 인스타그램을 적당히 소비하게 돼.

💬 인스타그램, 유튜브 등 소셜미디어 어플을 삭제하고 명상이나 독서와 같이 여유롭고 정적인 활동을 의식적으로 하다 보니 내면에 있던 활동성을 느낄 수 있어 좋았어.

💬 단순히 스마트폰을 멀리 하기보다 해야 할 일을 미리 정해두고 그 일을 하면서 시간을 보내는 게 효과적이었어.

또, 소셜미디어 플랫폼 내에서 연속으로 동영상을 보여주는 쇼츠나 릴스 탭이 노출되지 않도록 설정할 수 있으면 좋겠다는 의견이 있었어. 확실히 그렇게 설정한다면 습관적으로 숏폼을 보는 것을 막을 수 있을 것 같아😆

AI와 함께 늘어나는 데이터센터

최근 삼성전자에서 세계 최초로 스마트폰 기기에 AI가 탑재된 AI폰인 갤럭시 S24를 발표했어. S24 발표 내용을 보니까 이 스마트폰만 있으면 AI가 실시간으로 통화를 번역해 주고, 텍스트 내용을 요약해 주고, 사진 편집도 도와주더라고. 스마트폰뿐만 아니라 AI는 점점 더 적용 범위를 확장시키고 있어. 세계 최대 가전 전시회인 CES 2024에서도 전 세계 기업들은 AI를 활용한 다양한 가전제품과 기기를 선보이기도 했지.

멀리 CES가 열렸던 미국으로 갈 필요 없이, 이미 우리 주변엔 우리가 이용하고 있는 다양한 AI 서비스들이 있어. 우리가 인터넷에서 무언가를 검색할 때면 구글에서는 바드(Bard)가, 마이크로소프트의 Bing에선 코파일럿(Copilot)이, 네이버에선 큐(cue:)라는 AI가 따라붙어서 검색에 도움을 주고 있으니까. 무엇이든 대답해 주는 ChatGPT, 원하는 그림을 그려주는 DALL.E 같은 생성형 AI도 이제는 익숙해졌어.

AI 서비스의 양적 팽창이 이뤄지는 상황 속에서, 더 앞서나가고 싶은 기업들은 더 품질이 좋은, 더 고도화된 AI 모델을 만들어내기 위해 몰두하고 있어. AI 모델을 고도화시키기 위해 필요한 건, 엄청난 양의 데이터야. 더 많은 데이터를 가지고 공부하고, 더 질 좋은 데이터를 활용한 AI의 실력이 좋은 건 어찌 보면 당연한 일일 테니까.

그런데 이 과정에서 필요한 데이터의 양이 워낙 많다 보니, 이 데이터를 감당할 데이터센터의 수요가 늘어나고 있어. 특히나 10만 대 이상의 서버를 운영할 수 있는 대규모 데이터센터, 이른바 하이퍼스케일 데이터센터의 수요가 올라가고 있지. 그런데 이 데이터센터를 운영하는 데에 엄청난 양의 전기와 물이 들어간다는 사실. 10만 대 이상의 서버가 돌아가는 데에 전기가, 또 돌아가는 대규모 서버의 과열을 막기 위한 냉각장치엔 물이 필요해.

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AI 하면 떠오르는 구글, 마이크로소프트, 메타, 이렇게 AI 삼대장 기업들의 물 취수량 데이터를 가져와 봤어. 2023년 보고서 자료라 가장 최근 데이터가 2022년이라는 점은 양해해 줘. 세 기업이 2022년 한 해에만 끌어온 물의 양은 무려 443.7억 리터야. 국제대회용 수영장 규격이 통상 200만 리터이니까, 수영장 2만 2,185개를 채울 수 있는 양의 물을 딱 이 세 기업이 사용한 거지.

3개 기업 중 단연 구글의 수치가 눈에 띄어. 2022년 구글이 수원으로부터 끌고 온 전체 취수량은 287억 6,760만 리터! 메타와 마이크로소프트를 합친 것보다 더 많은 규모야. 2021년 취수량과 비교하면 20.7% 증가했어. 287.7억 리터 중 87.1%가 구글의 데이터센터에서 사용되었을 정도로 물 소비에서 데이터센터는 압도적인 비율을 차지하고 있어. 마이크로소프트는 구글과 비교해서 취수량 자체는 적지만 2021년과 비교해 보면 2022년에 32.7%나 상승했어. 반면 메타는 전년 대비 3% 감소했어. 메타 역시 구글과 마찬가지로 전체 물 취수량 중 데이터센터가 차지하는 비율이 73.9%나 될 정도로 높았어.

GPT에게 질문 29.6번 당 물 500ml

지금부터는 본격적으로 AI의 물 발자국에 대해 살펴보도록 할게. 일단 AI 모델을 학습하는 과정에서 어디어디에 물이 사용될까? 일단 첫째로, 데이터센터에서 AI 모델을 학습시키면서 발생하는 열을 식히는 데 사용할 냉각수가 있을 거야. 두번째로, 서버를 돌리는 데 필요한 전기 생산에도 물이 들지. 재생에너지로 전기를 생산하면 모르겠지만 화력발전소를 이용할 경우엔 막대한 양이 들어가거든.

캘리포니아 리버사이드 대학교와 텍사스 알링턴 대학교 연구진은 AI 학습에 물이 얼마나 드는지 추정해 봤어. 연구진은 데이터센터에서 사용되는 물을 on-site 사용량, 발전소에서 사용되는 물을 off-site 사용량이라고 분리해서 각각을 계산해본거지. 연구진이 분석한 AI 모델은 GPT-3, 그리고 데이터센터는 마이크로소프트의 센터들을 기준으로 했어. 마이크로소프트에선 자사 데이터센터가 어떤 물 효율, 전기 효율을 가지고 있는지 공개하고 있는데, 이 수치를 활용했다고 해.

아래 그래프에 흩뿌려져 있는 점 하나하나는 마이크로소프트의 데이터센터들을 의미해. 점의 크기가 크면 클수록 GPT-3를 학습하는 데 물이 많이 들었다는 의미야. 미국 내에 있는 마이크로소프트의 데이터센터는 붉은색으로, 해외에 위치한 데이터센터는 초록색으로 표현 했어. X축의 WUE(Water Usage Effectiveness)는 물 효율, Y축의 PUE(Power Usage Effectiveness)는 전력 효율을 나타내는데, 수치가 작으면 작을수록 효율이 좋다는 뜻이야.

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일단 마이크로소프트의 미국 내 데이터센터에서 GPT-3을 학습시킨다면 얼마나 많은 양의 물이 들까? 평균적으로 미국 내 데이터센터에서는 데이터센터에서만(on-site) 70.8만 리터의 물을 사용하고, 발전소에서 사용되는 물(473.1만 리터)까지 합치면 총 543.9만 리터의 물을 소비해. 그래프를 보면 알겠지만 데이터센터별 물 발자국은 천차만별이야. 아일랜드 데이터센터에선 231.3만 리터로 GPT-3을 학습시킬 수 있지만, 워싱턴에선 1,553.9만 리터나 들어.

이렇게 AI 모델을 학습시키는 데 효율이 다른 것처럼, 우리가 ChatGPT와 대화하는 데 드는 물의 양도 달라. 생수 500ml를 넣고 아일랜드에선 GPT가 69.6번의 추론이 가능하지만, 워싱턴에선 동일한 생수를 가지고 10.4번 밖에 하질 못하거든. 효율이 떨어지는 데이터센터를 이용해서 ChatGPT를 이용한다면, 동일한 질문에 더 많은 물을 소비해야 하는 셈이지.

다만 이 논문에선 GPT-3이라는 과거 모델을 두고 계산한 자료인지라, 최근 모델인 GPT-4로 계산하면 더 많은 물과 전력이 소비될 수 있어. 게다가 이 논문에서는 포함하지 못한 물 발자국도 존재하지. AI 반도체를 제조하고, 서버를 만드는 데 드는 일종의 공급망에 드는 용수도 있거든. 웨이퍼 제조에 필요한 초순수의 양, 반도체 공장의 냉각을 유지하기 위한 물의 양 등… 안타깝게도 이 데이터들은 제대로 파악되지 있지 않는 상황인지라 감춰진 물 발자국은 더 클 수 있어.

Q. WUE, PUE가 좋은 데이터센터는 물 사용량이 적어야 하는 것 아니야?

위의 그래프를 유심히 보면 궁금한 점이 생길 수 있을 것 같아. 물과 전기 효율이 좋은 데이터센터인데도 불구하고, 그렇지 않은 곳보다 물 사용량이 왜 더 많을까? 그래프에 대해서 조금 더 설명을 하자면, 일단 WUE, PUE 두 변수를 통해서 계산할 수 있는 데이터는 on-site 물 사용량이라고 할 수 있어. off-site 물 사용량을 계산하려면 물과 전기 사용량 변수를 따로 계산해야 하는데, 이건 그래프에 빠져있어.

이뿐만 아니라 AI의 물 발자국을 계산하는 데 필요한 변수들이 더 있어. 우선 데이터센터의 위치가 있지. 위치에 따라서 전력 생산 수단이 달라지는 만큼, 그에 따라 물 발자국에 영향을 줄 수도 있어. 화력 발전소에서 전기를 끌고 와야 하는 센터가 있을 거고, 상대적으로 물 발자국이 적은 재생에너지 발전소에서 끌고 오는 센터가 있을 테니까 말이야. 센터의 지역 기후 조건, 지역별 물 사용 규제 등도 AI의 물 발자국에 영향을 줄 수 있는데, 위의 그래프에는 이런 변수들이 더 반영되었다고 보면 될 거야!

"데이터센터 유치를 반대합니다"

데이터센터가 대규모로 물을 사용하면서, 그로 인해 그 지역에 사는 사람들과의 갈등도 점차 많아지고 있어. AI를 활용한 서비스가 많아지면서 AI 모델 수요도 늘어나는 만큼, 데이터를 보관할 데이터센터가 더 많이 필요해졌는데 새로 짓기 어려운 상황이 속속 등장하는 거지.

우선 우루과이의 상황을 살펴보도록 할게. 2023년 우루과이는 74년 만에 최악의 가뭄을 겪었어. 작년 6월엔 수도 몬테비데오와 수도권에 물부족 비상사태가 선포될 정도로 심각했어. 정부에선 고육지책으로 수돗물에 허용되는 염화나트륨 수치를 2배로 늘려서 강 하류의 짠 물도 생활 용수로 사용하고 있을 정도야.

그런데 우루과이 사람들이 더 화가 난 건 정부가 다국적 IT 기업이나 농업 기업엔 물을 공급해 줄 계획을 갖고 있기 때문이야. 구글은 남미 서비스 확장을 위해 우루과이 남부 지역에 데이터센터를 지을 계획이거든. 여기에 지어질 구글의 데이터센터는 하루에 760만 리터의 물을 사용할 계획인데, 이 규모가 우루과이 국민 55,000명의 일일 사용량과 맞먹는 규모라는 사실. 식수가 없어서 심각한 상황인데, 구글에게는 깨끗한 물을 퍼준다고 하니 사람들이 화가 난거지. 상황이 심각해지자 구글에선 계획했던 것보다 규모를 줄이고 물을 덜 사용하는 공냉 시스템을 활용하겠다며 진화에 나섰어.

이번엔 유럽 네덜란드로 가 볼게. 유럽에서 데이터센터 짓기 가장 핫한 지역 중 한 곳이 네덜란드거든. 워낙 네덜란드가 네트워크 인프라도 잘 갖춰져 있고, 네덜란드 근해에 전 세계와 연결되는 해저 케이블이 10여 개가 넘게 있어서 이점이 많아. 워낙 인기가 많은 탓에 네덜란드 정부가 2022년 2월엔 “하이퍼스케일 데이터센터 한동안 건설 못합니다”하는 금지 카드를 꺼낼 정도야.

메타도 네덜란드에 역대 최대 규모의 데이터센터를 설립하기 위해 지올드라는 지역에 땅을 매입했어. 하지만 지역 주민들의 거센 반대에 부딪혔지. “데이터센터가 너무 많은 전기와 물을 소비한다!”는 이유로 지올드 주민의 70%가 거부했는데, 주민들의 의사와는 달리 지올드 지방 정부에선 메타에게 건설 승인을 내줬어. 하지만 네덜란드 상원에서 중단 조치를 내렸고, 결국 메타의 지올드 데이터센터 프로젝트는 접어야만 했지.

가뭄을 겪고 있는 미국에서도 메타는 눈칫밥을 먹고 있는 상황이야. 역대급으로 심각한 가뭄을 겪으면서 미 남서부지역의 핵심 급수원인 콜로라도강이 사상 최저 수위 기록하기도 했거든. 메타는 콜로라도강과 그 지류로부터 수자원을 공급받는 애리조나 메사(Mesa)시에 5개 동 규모의 데이터센터 운영 중인데, 2026년까지 3개 동을 추가할 계획을 가지고 있어. 당연히 메사시 지역 사람들은 메타의 이 계획에 우려를 표하고 있지. 뉴멕시코에선 메타 데이터센터 입주에 반대하는 농부들의 항의 시위가 있기도 했고.

"물 줄여보겠습니다" IT 기업들의 기술 혁신

메타 입장에는 약간 억울한 측면도 있어. 탄소배출을 줄일 목적으로 재생에너지가 풍부한 미국 서부지역을 선택한 걸로도 볼 수 있거든. 이 지역은 풍력과 태양광 자원이 풍부하니까. 하지만 문제는 여기가 재생에너지는 풍부하지만 수자원이 부족하다는 거지. 비라도 많이 내리면 이슈가 되질 않겠지만, 이상기후로 인해 극심한 가뭄이 이어지고 있기도 하고. UN에선 2040년까지 담수 자원이 수요 대비 40% 부족할 것으로 예측하고 있는 만큼 앞으로 데이터센터가 쓰는 물은 계속 논쟁이 될지 몰라.

갈등과 혼란을 줄이는 건 정부와 제도의 역할이겠지? EU에선 선제적으로 데이터센터에 대한 에너지효율화지침을 발표했어. 작년 10월 20일에 발표한 EU의 지침에는 기업들이 데이터센터 전력 사용 정보를 의무적으로 공개해야 하는 항목이 포함됐어. EU 회원국 내에서 데이터센터를 운영하는 기업들은 데이터센터 내의 설정 온도는 얼마나 되는지, 용수는 얼마나 사용했는지, 재생에너지 활용 비율을 얼마나 되는지를 무조건 공개해야 해.

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기업들도 규제에 발맞출 뿐 아니라 기술 혁신을 통해서도 에너지 효율, 물 효율 개선을 위한 변화를 꾀하고 있어. 일단 구글에선 자신들이 운영하고 있는 데이터센터의 전력 효율이 과거부터 현재까지 어떻게 변해가고 있는지를 다 공개하고 있더라고. 위의 그래프를 보면 알겠지만 2008년 3분기엔 1.23이었던 전력 효율이 작년 4분기엔 1.12로 줄어들었어. 기업들도 센터의 효율성을 높여서 환경에 이바지하겠다는 모습을 보이는 거야.

전력뿐 아니라 물 발자국을 줄이기 위한 노력도 함께 이어져야겠지? 마이크로소프트, 메타, 구글은 2030년까지 ‘워터 포지티브(Water Positive)’를 달성하겠다고 약속했어. ‘워터 포지티브’라는 용어는 아직 많이 사용되질 않아서 그런지 공식적인 정의가 딱히 없더라고. 하지만 이 세 기업은 자신들이 사용하는 물의 양보다 더 많은 양의 물을 사회에 보답하겠다는 식으로 '워터 포지티브'를 접근하고 있어. 기업들의 스스로의 물 발자국은 줄이고, 물 부족이 문제가 되는 곳을 지원해 지속가능한 시스템을 만들어내겠다는 거지.

기업들의 기술 혁신도 주목할만 해. 마이크로소프트에선 끓는점이 50도인 특수 용액에 서버를 담가(!) 온도를 유지하는 실험을 이어오고 있더라고. 서버의 열을 받은 특수 용액이 끓으면서 증기를 발생시키고, 다시 냉각된 응축기와 접촉된 증기가 비가 되어 뿌려지는 과정으로 서버의 열을 냉각시키는 방식인거지. 발열에 유리한 북극권에 데이터센터를 만들기도 하고, 심지어는 바다에 빠뜨리는 실험을 통해 에너지 효율을 최적화해 나가고 있어.

기술 발전과 환경적 책임 사이

기업들의 ESG 경영 전략은 단순히 반짝하는 트렌드가 아니라, 기후위기에 대응하기 위한 거대한 흐름이 되었어. 기후위기에 대한 전망은 암울하지만, 그럼에도 불구하고 미래를 위한 지속가능한 성장을 위해선 기업들의 적극적인 노력이 필요해.

그래도 정부와 기업의 노력으로 탄소 배출과 에너지에 대한 관심은 어느 정도 자리 잡았다고 볼 수 있지만 상대적으로 물 사용량은 그만치 도달하지 못한 듯해. AI 발전으로 인해 더 많은 물이 사용될 가능성이 높은 만큼 IT 기업들의 적극적인 행동이 필요한 시기일 거야. 기술 발전으로 우리 사회가 윤택해지는 것도 중요하지만, 그것과 더불어 환경적 책임도 필요할 테니까.

오늘 준비한 마부뉴스는 여기까지야. 오늘은 AI의 물 발자국에 대해서 살펴봤어. 구독자, 혹시 편지를 읽으면서 궁금한 점이 생겼거나, 함께 논의하고 싶은 지점이 있다면 아래 링크를 통해 의견을 남겨줘. 언제나처럼 긴 글 읽어줘서 너무나 고마워!

피드백 GO!

* 레터에 활용한 데이터와 기사들의 목록은 여기서 볼 수 있어.

* 함께 고민하고 싶은 친구가 있다면 이 링크를 공유해줘.

저번 낙서장의 주제는 <나에게 도파민을 주는 것😆>이었어! 지난주 레터에서도 다뤘던 스마트폰과 SNS를 적어준 구독자도 있었고, 단 음식을 적어준 구독자도 있었어. 또 칭찬🗣️, 여행✈️, 달리기🏃‍♀️, 수영🏊, 쇼핑🛍️ 등 다양한 활동도 많았어. 도파민을 느끼고 싶을 때 참고해서 해보도록 할게. ㅎㅎ 그치만 뭐든지 과유불급이라는 점! 기억해두자고.

요즘 갑자기 뚝 떨어진 기온에 '집콕' 생활을 하며 집 안에서 시간을 보내는 구독자들이 많을 것 같아. 밖에 나가 시간을 보내고 싶은 마음은 굴뚝같지만, 날이 너무 추워서 선뜻 나가기 힘드니까 말이야. 그래서 이번 주 낙서장 주제는 <집에서 하기 좋은 활동🏠>이야! 구독자는 주로 집에서 무엇을 하며 시간을 보내?

낙서장 GO!

60초 안에 이번주 마부뉴스에서 다룬 주제와 관련한 쓸모있는 정보 7개를 골라서 요약해드립니다. 매주 7/60만 꼼꼼히 살피면 상식왕은 시간문제!😉 제목을 누르면 기사 페이지로 이동합니다.

Data Center Map

전 세계 어디에 데이터센터가 위치하고 있는지 확인할 수 있는 지도야. 지금도 계속 업데이트가 되고 있어. 어느 나라에 데이터센터가 몰려 있는지, 또 그 데이터센터는 어떤 회사가 이용하고 있는지 정보를 확인할 수 있어. 우리나라엔 데이터센터가 얼마나 있는지 Data Center Map을 통해서 살펴봐!

Water Risk ATLAS

Microsoft 2022년 환경보고서와 지속가능성 보고서에 따르면, Microsoft는 Water Risk ATLAS에 따라 데이터센터를 건설할 지역을 선택한다고 해. 사이트에 접속하면 물 스트레스 지수, 물 고갈 지수, 계절적 변동성 등 다양한 지표에 따른 인터랙티브 맵을 확인할 수 있어. 어느 곳에 데이터센터를 지으면 좋을 지 구독자도 한 번 확인해봐!

Water Risks Are Coming to Bite Investors

기후 전문가 "기후변화가 상어라면 워터 리스크(Water Risk)는 상어 이빨"
기후변화가 초래한 '워터 리스크'가 기업들의 투자에도 중요한 판단 기준으로 자리 잡고 있어
워터 리스크가 경제에 미치는 영향을 금액으로 환산하면 3,920억 달러에 달해
기후변화가 세계 곳곳에 가뭄을 불러와 물이 부족해지면서 현지에 진출한 기업들은 막대한 비용을 치를 수 있다고 경고

데이터센터 전자파, 손풍기보다 낮다는데… 혐오시설 논란에 잇따라 ‘발목’

한국이 아태지역 인터넷 데이터센터(IDC) 허브로 떠오르고 있지만, 국내에서 IDC가 혐오 시설로 낙인찍혀 주민들의 반대 시위가 잇따라
데이터센터의 초고압선에서 나올 전자파가 유해할 수 있고 환경오염에 대한 우려 존재
데이터센터의 전자파는 세계보건기구(WHO) 견해와 국내 법적 기준에 부합하는 수준, 일상에서 사용하는 손 선풍기보다 낮게 측정돼
한국의 경우 아시아 주요 국가와 네트워크 연결성을 확보하고 있어 데이터센터를 설립하는데 장점이 있음

Digital Water Stewardship: How To Create The Future Water Ecosystem

UN은 현재 전 세계 인구의 4분의 1이 심각한 물 부족 겪고 있다고 경고
효과적인 물 관리 시스템 구축을 위해 물 관리에도 디지털화 필요
수자원에 대한 모니터링 고도화과 수자원 조절을 위해 IT/OT 융합 기술을 활용해야

A new front in the water wars: Your internet use

전 세계 데이터센터의 30% 이상이 미국에 위치, 이러한 데이터센터를 운영하는 데 필요한 전력은 이미 미국 전체 전력 사용량의 약 2%를 차지
데이터 스토리지 수요가 늘어나고 기후 변화로 인해 물이 부족해지면서 지역 사회와 충돌
미국 서부 데이터센터는 가뭄으로 힘들어하는 주민들과 갈등 빚기도

AI 열풍 이면···베일에 싸인 물·전기 사용량 기후엔 악당?

생성형 인공지능(AI) 개발 경쟁이 수자원 등 천연자원 확보 전쟁으로 번지면서 세계 곳곳에서는 기후위기 확대에 대한 우려가 커져
GPT3 학습 땐 100가구에서 사용하는 전기보다 더 써
AI 개발 업체에 전기와 물 사용량 등을 공개토록 해 AI 모델이 해당 전력 사용과 탄소 배출을 감내할 만큼 가치가 있는 것인지 판단하는 작업 필요