[ESG경제=이진원 기자] 전 세계적으로 인공지능(AI)을 이용한 이미지 생성이 큰 인기를 끌고 있다. 이런 인기를 반영하듯 스테이블 디퓨전, 딜리, 미드저니 등 대표적인 AI 생성 툴 외에도 하루가 멀다 하고 AI 이미지 생성 툴이 계속 등장하고 있을 정도다.

하지만 AI를 이용해 이미지를 생성할 때도 탄소가 배출되며, 이때 배출되는 탄소의 양이 스마트폰을 충전할 때 배출되는 양과 비슷하다는 연구 결과가 나와 주목을 끌고 있다. AI를 이용한 과도한 이미지 생성이 부지불식간에 환경에 피해를 주는 행위를 하는 것일 수 있음을 상기시켜주는 연구 결과다.

스마트폰 완충 시 발생하는 탄소량은 휘발유 자동차를 4.1마일, 즉 6.1km 정도 몰았을 때 나오는 탄소량 정도라 이 양을 반드시 많다고는 볼 수 없다. 그렇지만 티끌 모아 태산이 된다는 말이 있듯이, 이미지 생성 횟수가 쌓이면 이야기가 달라질 수도 있다는 것이 연구에 참가한 연구원들의 생각이다.

이번 연구는 연구자들이 다양한 작업에 AI 모델을 사용했을 때 발생하는 탄소 배출량을 계산한 최초의 연구다.

AI 이용한 이미지 생성 시 휴대폰 완충 때만큼 탄소 발생해

AI 스타트업인 허깅 페이스(Hugging Face) 연구원들이 최근 카네기멜론 대학교와 공동으로 실시해 발표한 연구에서 증명사진이건 이미지 판매 사이트인 셔터스톡에서 팔 이미지건 상관없이 AI를 사용해 이미지를 생성할 때 스마트폰을 충전하는 것과 같은 수준의 탄소 발자국이 발생한다는 사실을 발견했다.

다만 연구진은 챗봇과 대화를 나누거나 에세이를 작성하는 등 텍스트를 생성할 때는 이미지를 생성할 때보다 훨씬 더 적은 에너지가 필요하다는 사실도 알아냈다. AI가 생성한 텍스트는 스마트폰을 완충할 데 드는 에너지의 16%에 불과하다는 것이다.

미국 IT 전문 매체인 '엔가젯' 등 외신 보도를 종합해 보면 연구진은 요약부터 텍스트 분류에 이르기까지 사람들이 가장 많이 하는 총 13개의 과제를 조사하고 1000그램당 발생하는 이산화탄소의 양을 측정했다.

이때 연구진은 연구의 공정성과 데이터 세트의 다양성을 유지하기 위해 30개의 데이터 세트를 사용해 88개의 서로 다른 모델에서 실험을 실실했다. 연구진은 각 작업에 대해 1000개의 프롬프트(지시 사항)를 실행하면서 ‘탄소 코드’를 수집해 커뮤니케이션 중에 소비된 에너지와 배출된 탄소를 모두 측정했다.

그 결과 텍스트 생성, 요약, 이미지 캡션, 이미지 생성 등 AI 모델에 새로운 콘텐츠를 생성하도록 요청하는 작업이 가장 에너지 집약적인 것으로 나타났다. 그런데 특히 이미지 생성이 배출량에서 가장 높은 순위를 차지했으며, 텍스트 분류는 에너지 집약도가 가장 낮은 작업으로 분류됐다.

“AI 모델 작업, 지구에 피해”

연구를 주도한 사샤 루치오니 박사는 글로벌 IT 전문매체인 '기즈모도'와의 인터뷰에서 "사람들은 AI가 환경에 아무런 영향을 미치지 않으며 클라우드에 존재하는 추상적인 기술이라고 생각한다“면서 ”하지만 AI 모델에 작업을 시킬 때마다 지구에 대한 비용이 발생하므로 이를 계산하는 것이 중요하다“고 강조했다.

연구진은 본 연구 결과를 바탕으로 “머신러닝 과학자와 실무자들이 환경에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있도록 모델의 특성과 영향에 대한 투명성을 알릴 것”을 촉구했다.

AI를 이용한 이미지 생성 시 배출되는 탄소량이 그리 심각해 보이지 않을 수 있지만, AI 모델이 대중화되면서 이미지 생성이 큰 인기를 끌고 있다는 게 문제다.

이미지 생성이 늘어나면 늘어날수록 결국 배출되는 탄소량도 누적으로 그만큼 크게 늘어날 수밖에 없기 때문이다.

연구진은 전 세계적으로 생성형 AI 바람을 일으킨 챗GPT를 만든 오픈AI의 챗봇이 가장 관심이 많았을 때는 하루 사용자 수가 1000만 명 이상, 현재는 월간 활성 사용자 수가 1억 명에 달한다고 지적했다.