AI consumes a lot of energy. Hackers could make it consume more.

인공지능(AI) 에너지 소비량 늘리는 해킹 공격이 있다?

인공신경망의 에너지 소비량을 과도하게 높이는 새로운 종류의 해킹 공격 가능성이 제기되었다.

뉴스: 인공지능(AI) 시스템의 에너지 소비를 증가시키는 해킹 공격의 가능성이 제기되었다. 인터넷에서 도스 공격(Denial-of-Service Attack, DoS Attack)이 발생할 경우 네트워크가 차단되고 사용할 수 없게 된다. 이와 마찬가지로, 이 신종 공격은 딥러닝(Deep Neural Network)은 필요 이상으로 많은 컴퓨팅 자원을 사용하게 해 ‘생각하는’ 과정을 더디게 한다.

대상: 최근 몇 년 동안 대형 AI 모델의 에너지 소비가 지나치다는 우려가 증가하면서, 연구원들은 더 효율적인 신경망 설계를 하게 되었다. 입력 적응형 다중 출구(Input-Adaptive Multi-Exit) 아키텍처라는 카테고리는 난이도에 따라 작업을 분류하는 방식으로 작동된다. 그런 다음 각 문제 해결에 필요한 최소한의 컴퓨팅 자원을 사용한다.

완벽한 조명 아래 카메라를 똑바로 쳐다보는 사자(Lion) 사진과 복잡한 풍경 속에서 웅크리고 있어 일부 모습이 보이지 않는 사자 사진이 있다고 가정해 보자. 기존 신경망은 두 개의 사진을 모든 층(Layer)을 통해 전달하며, 각 층에 라벨을 부착하기 위해 동일한 연산량을 소비한다. 그러나 입력 적응형 다중 출구 신경망은 임계값(Threshold of Confidence)에 도달하기 전에 첫 번째 사진을 단 하나의 층을 통해 전달한다. 이렇게 되면 모델의 탄소 발자국(Carbon Footprint)이 감소한다. 또한, 속도도 향상되고 스마트폰 및 스마트 스피커 같은 소형 장치에 사용될 수도 있다.

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