아랍에미리트 두바이에서 13일(현지시간) 폐막한 제28차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP28)에선 역사상 처음으로 에너지 체계를 ‘화석연료로부터 전환(transitioning away from)’한다는 목표에 합의했다.

국제 사회가 만장일치로 합의하는 COP 합의문에 ‘화석연료’가 언급된 것은 이번이 처음이다. 이전 COP27에서 논쟁이 됐던 ‘손실과 피해 기금’의 출범 및 운영에 필요한 사안이 합의된 점도 성과로 꼽힌다.

2023년은 기록상 역사상 가장 더운 해가 될 것으로 예상되는 가운데 올해 열린 COP28에서는 이처럼 기후변화 속도를 늦추기 위한 진전된 합의가 이뤄졌다.

하지만 이런 성과가 분명 긍정적이긴 하더라도 사람들이 아직 충분히 공론화하지 않고 있는 문제가 하나 있다. 바로 AI의 탄소 발자국이다. 상황이 이렇게 된 이유 중 하나는 대기업들이 대규모 모델을 훈련하고 사용하는 데 따른 탄소 발자국 정보를 공유하지 않고 있으며, AI가 배출하는 탄소 배출량을 측정할 수 있는 표준화된 방법도 없기 때문이다.

또한 우리는 AI 모델 학습이 환경 오염을 유발한다는 것은 알고 있지만, 지금까지는 AI 사용으로 인한 배출량을 측정해 본 적이 없다. 지금까지는 말이다.

필자는 얼마 전 생성형 AI 모델 사용의 실제 탄소 발자국을 계산한 새로운 연구를 소개하는 기사를 썼다.

AI 스타트업 허깅 페이스(Hugging Face)와 카네기멜론 대학교 연구진의 연구에 따르면 이미지 하나를 생성하는 데 스마트폰을 완전히 충전하는 것만큼 많은 에너지가 소모된다고 한다.

기술 기업들이 온라인 검색에서 이메일에 이르기까지 모든 분야에 이러한 강력한 모델을 통합하고 있고, 이러한 모델이 하루에도 수십억 번씩 사용된다는 점에서 이는 지구에 큰 영향을 미칠 것이다.

최첨단 기술이 반드시 지구에 해를 끼치는 건 아니다. 다만 그래도 이와 같은 연구는 배출량에 대한 구체적인 수치를 파악할 수 있게 해줬다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 또한 연구를 주도한 허깅 페이스의 AI 연구원 사샤 루치오니(Sasha Luccioni)는 “본 연구가 사람들이 AI 모델이 머물고 있다고 생각하는 클라우드가 실재한다는 사실을 이해하는 데 도움이 될 것”이라고 말했다.

루치오니는 배출량에 대한 구체적인 수치가 확보되면 강력한 AI 모델과 더 작고 민첩한 AI 모델 중 어느 모델을 사용하는 게 더 적합한지를 판단하는 데 도움을 줄 수 있다고 밝혔다.

연구에 참여하지 않은 MIT 링컨 연구소의 연구 과학자 비제이 가데팔리(Vijay Gadepally)도 루치오니와 생각이 비슷하다. 그는 AI를 사용할 때마다 발생하는 탄소 발자국을 알면 사람들이 AI 모델을 사용하는 방식에 대해 더 신중하게 생각할 것으로 보고 있다.

앨런 AI 연구소의 연구 과학자 제시 닷지(Jesse Dodge)에 따르면 루치오니의 연구는 또한 AI 사용과 관련된 배출량이 사용 장소에 따라 어떻게 달라지는지를 보여줬다는 데도 의미가 있다.

예를 들어, 프랑스처럼 전력망이 비교적 친환경적인 곳에서는 AI 탄소 발자국이 미국 일부 지역과 같이 화석 연료에 크게 의존하는 전력망에 비해 훨씬 적을 것이다.

닷지는 “AI 모델을 실행하는 데 소비되는 전기는 고정되어 있지만, 전력망이 더 많은 재생 가능 자원으로 구성된 지역에서 AI 모델을 실행하면 전체 탄소 발자국을 줄일 수 있을 것”이라고 전망했다.

기후변화로 인한 불안감이 극에 달하고 있지만 기술 분야가 지구에 미치는 영향을 더 잘 이해하는 것이 중요하다. 이와 같은 연구는 우리가 입을 피해를 최소화하면서 AI의 이점을 누릴 수 있는 창의적인 솔루션을 마련하는 데 도움이 될 것이다.

결국 측정할 수 없는 것을 고치기는 어려운 법이다.