몇 주 뒤면 크리스마스고, 지난 주말 런던은 외투를 걸치지 않고도 야외에서 맥주 한 잔 정도 할 수 있을 만큼 따뜻했다. 제27차 유엔기후협약 당사국회의(COP27) 개최를 계기로 나는 인공지능(AI)이 배출하는 탄소발자국 문제에 관심을 쏟고 있다. 나는 최근 현재 AI 분야에서 가장 많은 관심을 받는 제품 중 하나인 ‘대규모 언어 모델(large language model)’의 탄소배출량을 계산해 보려는 최초의 시도와 그런 시도가 기술기업들이 친환경 활동에 더 애쓰게 만드는 데 어떤 도움을 줄 수 있을지를 주제로 글을 쓴 적이 있다.

AI 스타트업인 허깅 페이스(Hugging Face)가 대규모 언어 모델 블룸(BLOOM)의 탄소배출량을 계산해 본 결과 훈련 과정에서 25톤의 탄소를 배출하는 것으로 밝혀졌다. 그러나 블룸을 실행하는 데 필요한 더 큰 규모의 하드웨어 및 인프라 관련 비용까지 감안했을 때 배출량은 두 배로 늘어났다. 허깅 페이스 연구진은 이 같은 연구 결과를 담은 논문을 출판 전 논문 수집 사이트인 arXiv에 게재했으며, 그들의 논문은 동료 검토를 받을 예정이다.