2023년 생성형 AI는 세계를 흔들었다. 생성형 AI는 많은 사람의 관심을 받으며 우리 삶에 빠르게 정착했다. 대표적으로 생성형 AI의 대표 주자라고 할 수 있는 것은 마이크로소프트의 챗지피티다. 이 외에도 구글의 바드, 한국에서는 사진을 생성하는 카카오의 칼로, 텍스트 생성형 AI 네이버 클로바 등이 뒤를 따르고 있다.

현대 디지털 세계에서 생성형 AI는 기술의 핵심적인 변화를 주도하고 있다. 특히 분석적 인공지능이나 전통적인 AI와는 다르게, 사용자의 입력에 반응하여 창조적인 내용을 새롭게 만들어낸다. 생성형 AI는 텍스트, 코드, 이미지, 음성 합성, 비디오 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 각 분야에서의 발전은 지금까지 없었던 새로운 차원의 경험과 가치를 제공하며, 계속해서 성장해 나간다.

이제 생성형 AI는 단순히 시간과 비용을 절약하는 수단을 넘어, 다양한 분야에서 인간의 창조적 능력을 뛰어넘는 결과물을 만들어낼 수 있다. 이는 소셜 미디어 마케팅, 게임 개발, 광고 디자인, 제품 개발, 법률, 영업 등 다양한 산업에 혁명적인 변화를 가져오고 있다. 2024년에도 생성형 AI에 대한 관심은 커질 것으로 보인다.

이런 점 때문에 생성형 AI에 대한 환경 및 사회적 비용에 대한 관심도 늘어났다. 특히 환경적 영향에 대한 목소리가 작지 않다. 프랑스 싱크탱크 The Shift Project의 추정에 따르면 디지털 기술은 항공 산업보다 더 많은 탄소를 배출한다. 현재 1% 미만 차지하고 있지만, AI 시장이 2030년까지 9배로 성장할 것으로 예상되어 탄소 배출의 주요 원인 중 하나로 거론되고 있다. 2020년 6월 포브스 기사에 따르면, GPT2에서의 매개변수는 15억 개에 불과했지만, GPT3에서는 1,750억 개로 대폭 늘어났다. GPT3가 훈련과정에서 사용한 전력은 1,287MWh, 이산화탄소 배출량은 552톤에 이른다. 이는 당진시 온실가스 간접배출량의 약 95%와 맞먹는다.

또한 생성형 AI는 머신러닝 기반으로 데이터를 수집하여 새로운 결과물을 만들어낸다. 이를 위해 데이터 센터의 운영이 무엇보다 중요하다. 최신 AI 모델은 상당한 전력과 물을 소비하며, 데이터 센터의 운영이 미치는 환경적 영향이 화두에 오르고 있다. 특히, 에너지 사용량과 물 부족이 예상되는 지역에서의 데이터 센터 구축 계획에 대한 문제 제기가 계속되면서 논란이 되고 있다. 왜냐하면, AI 모델의 훈련에는 상당한 양의 에너지와 물이 필요한데, 이를 위해 저소득 국가의 노동자들이 디지털 착취의 대상이 되는 경우가 증가하고 있기 때문이다. 미국과 케냐에서의 실제 사례들은 이러한 사회적 문제에 대한 우려를 뒷받침하고 있다.

사회적 영향뿐만 아니라 AI의 사용은 정보 조작 등을 통해 민주적 절차를 약화시킬 수 있는 우려도 나타나고 있다. 기후위기 극복을 위해선 정치가 필수적이다. 우리 삶을 전환하기 위한 결정을 제도적으로 뒷받침하기 때문이다. 그런데 생성형 AI가 만들어낸 메시지가 사회적 이슈에 대한 의견을 조작하고 지속적인 설득력을 지니고 있다는 연구 결과가 제시되고 있는 상황이다.

생성형 AI의 발전은 우리의 삶을 혁신적으로 변화시키고 있지만, 그로 인한 환경 및 사회적 비용 역시 신중하게 고려해야 한다. 탄소 배출, 물 소비, 노동 조건 등 다양한 측면에서 AI의 영향을 살펴보는 것은 앞으로의 기술 발전을 지속가능한 방향으로 유도하는 데 중요하다. 지속가능한 AI의 개발과 사용을 위해서는 효율적인 리소스 관리와 국제적, 국내적 규제가 필요하다. 이런 예측되는 문제 혹은 위기가 재난이 되었을 때 대면하는 것이 아니라, 문제가 제기된 시점에서 설계 단계부터 위기에 대면하는 것이 중요하다.

글┃김성재(기후위기 부천비상행동 활동가)