고급 이미지 인식, 보드게임 챔피언 알파고(AlphaGo), GPT-3 같은 언어모델 등 머신러닝(machine learning)을 기반으로 하는 가장 잘 알려진 성공작들의 배후에는 딥러닝(deep learning)이 있다. 그러나 딥러닝을 이용해서 이렇게 놀라운 성능을 실현하는 데는 대가가 따른다. 딥러닝 모델을 학습시키는 데 엄청난 에너지가 필요하기 때문이다.

최근 이러한 에너지 소비량을 줄이는 데 도움이 될 새로운 연구 결과가 발표됐다. 새 연구는 클라우드 플랫폼을 이용하여 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 과학자들이 소비 에너지를 극적으로 줄여서 작업으로 인해 생성되는 탄소 배출량까지 감축하는 방법을 제시했다. 이러한 놀라운 결과를 가져올 수 있었던 핵심은 ‘클라우드 설정을 변경한 것’이었다.

3년 전 딥러닝 기술이 환경에 미치는 영향에 관해 연구한 첫 번째 논문이 발표된 이래로 연구자들 사이에서는 연구에서 소비된 에너지와 탄소 배출량을 스스로 보고하는 움직임이 늘어났다. 정확한 수치를 파악하는 것은 변화를 가져오기 위한 중요한 단계이지만, 실제로 정확한 수치를 파악하는 것은 어려울 수 있다.

미국 시애틀 앨런 인공지능 연구소(Allen Institute for AI)의 연구 과학자 제시 닷지(Jesse Dodge)는 “측정할 수 없는 것을 개선할 수는 없다”며 “탄소 배출량을 줄이는 데 진전이 있기를 원한다면 첫 번째 단계는 배출량을 제대로 측정하는 것”이라고 말했다.