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탄소배출3

지속가능한 AI는 가능한가 인공지능(AI)은 더 이상 실험실 안에만 존재하는 기술이 아닙니다. 검색엔진, 번역기, 자율주행차, 스마트폰의 음성비서까지, 우리의 일상은 이미 AI와 함께하고 있습니다. 하지만 이처럼 빠르게 확산되는 AI 기술의 이면에는 잘 보이지 않는 비용이 있습니다. 그것은 바로 환경에 가해지는 거대한 부담입니다. AI는 인간의 지능을 흉내 내기 위해 엄청난 양의 데이터를 처리하고, 이를 위한 막대한 전력 소모와 탄소 배출이 필연적으로 뒤따릅니다. 이제 우리는 질문해야 합니다. 기술의 진보는 반드시 환경의 퇴보를 수반해야 하는가? 그리고 ‘지속가능한 AI’는 실현 가능한 목표인가? AI가 남기는 ‘보이지 않는 탄소 발자국’AI는 눈에 보이지 않는 기술처럼 느껴지지만, 실제로는 막대한 물리적 인프라 위에 존재합니다... 2025. 7. 21.
딥러닝이 지구를 더럽히고 있다 한때 ‘비가 올까?’ 정도의 질문만 하던 인공지능이, 이제는 의사를 대신해 암을 진단하고, 시인을 대신해 시를 쓰며, 화가를 대신해 그림을 그리는 시대가 되었습니다. 특히 딥러닝(Deep Learning) 기술은 인간처럼 사고하고, 판단하며, 창조하는 AI의 핵심으로 떠오르고 있습니다. 하지만 화려한 성능과 눈부신 진보 이면에는 사람들이 잘 모르는 어두운 진실, 바로 ‘환경 비용’이 존재합니다. 우리가 편리하게 사용하는 AI 기술이, 실제로는 지구에 막대한 탄소발자국을 남기고 있다는 사실은 아직 많은 사람들에게 생소합니다.GPU가 돌아가는 동안, 지구는 타오르고 있다AI가 ‘스스로 학습한다’는 말은 듣기엔 매력적이지만, 그 학습 과정은 결코 가볍지 않습니다. 딥러닝 모델은 수많은 데이터셋을 처리하고, 그.. 2025. 7. 17.
초거대 AI, 에너지를 얼마나 쓸까? 최근 AI 기술의 비약적인 발전은 우리의 일상과 산업 전반에 큰 혁신을 가져오고 있습니다. 특히 GPT-4, Gemini, Claude, LLaMA 등 이른바 ‘초거대 언어모델(LLM)’이 상용화되면서, AI는 단순한 기술을 넘어 사회적 영향력을 가진 존재로 떠올랐습니다. 하지만 이러한 기술적 진보 뒤에는 우리가 자주 간과하는 '보이지 않는 비용', 바로 환경 부담이 존재합니다. 이번 글에서는 초거대 AI가 실제로 얼마나 많은 에너지를 사용하는지, 그로 인해 환경에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 이를 해결하기 위한 기술적·윤리적 노력이 무엇인지 알아보고자 합니다.AI의 ‘두뇌’, 데이터 센터는 얼마나 전기를 먹을까?AI는 눈에 보이지 않지만, 그 작동 뒤에는 막대한 자원이 소모되고 있습니다. 특히 초거대.. 2025. 7. 13.