Sam Altman이 ChatGPT의 물 사용량을 명확히 밝힙니다: AI의 환경적 영향을 둘러싼 수치, 논쟁 및 질문

인공지능의 급속한 발전으로 인해 환경에 미치는 영향에 대한 우려, con especial atención al ChatGPT와 같은 인기 모델을 실행하는 데 필요한 에너지 및 물 사용량OpenAI에서 개발한 . 최근 몇 달 동안 이 회사의 CEO인 샘 알트만은 자사 기술이 천연자원을 얼마나 소비하는지에 대한 실상을 밝히려 노력해 왔지만, 논란이나 의문이 없는 것은 아니었습니다.

알트만이 개인 블로그에 올린 글은 기술, 과학 분야에서 격렬한 논쟁을 불러일으켰습니다.ChatGPT의 인기가 전 세계적으로 높아지면서 여론과 미디어는 각 쿼리의 생태발자국과 제공된 데이터가 인공지능이 일상 생활에 미칠 수 있는 환경적 영향을 실제로 반영하는지 여부에 주목하고 있습니다.

ChatGPT는 실제로 쿼리당 얼마나 많은 물을 사용합니까?

최근 Sam Altman은 다음과 같이 말했습니다. 사용자가 ChatGPT와 상호 작용할 때마다 관련된 물 사용량은 최소화됩니다.. Según explicó, 0,00032회 진료 시 약 XNUMX리터의 물이 소모됩니다., 대략 "티스푼 1/15"에 해당합니다. 이 양은 주로 서버가 AI 응답을 처리하고 생성하는 데이터 센터의 냉각 시스템에 사용됩니다.

냉각은 중요합니다 전자 부품의 과열을 방지하기 위해특히, 지속적으로 최대 용량으로 운영되는 대규모 인프라에 대해 이야기할 때 더욱 그렇습니다. 물을 사용하여 기계를 냉각해야 하는 이러한 필요성은 ChatGPT에만 국한되지 않으며, 모든 시스템에 공통적입니다. 전체 클라우드 컴퓨팅 및 AI 부문그러나 OpenAI에 따르면 매일 수백만 건에 달하는 쿼리 규모는 아주 적은 소비라도 상당한 영향을 끼친다.

Altman은 사용자당 비용이 거의 중요하지 않다는 점을 강조하고 싶었지만, 전문가와 이전 연구에서는 독립 연구에서 더 높은 수치를 발표했습니다.예를 들어, 최근 미국 대학의 분석에 따르면 GPT-3 또는 GPT-4와 같은 대형 모델을 훈련하려면 수십만 리터의 물이 필요할 수 있습니다.하지만 일일 상담 당 구체적인 사용량은 훨씬 낮습니다.

수치 논란: 투명성과 방법론에 대한 의심

Altman의 성명은 과학계와 전문 매체 모두에서 다음과 같은 이유로 신중하게 받아들여졌습니다. 이러한 값이 어떻게 얻어졌는지에 대한 자세한 설명이 부족함여러 기사에서는 OpenAI가 물과 에너지 소비량을 계산하는 정확한 방법론을 공개하지 않았다고 지적하며, 이로 인해 일부 언론 매체와 기관에서는 이 분야의 투명성을 높여야 한다고 주장했습니다.

워싱턴 포스트, 더 버지와 같은 미디어 출판물과 MIT나 캘리포니아와 같은 대학은 더 높은 추정치를 지적했습니다. 0,5~20회 진료 시 50리터 (GPT-3 등 기존 모델 기준) 그리고 AI 훈련 단계에는 수십만 리터가 필요합니다.

에너지 논쟁: ​​효율성, 맥락 및 비교

Sam Altman이 언급한 또 다른 사항은 다음과 같습니다. ChatGPT와의 각 상호 작용과 관련된 에너지 소비. 그들의 추정에 따르면, 평균 상담에는 약 0,34와트시가 사용됩니다.LED 전구가 2분 동안 소모하는 에너지나 가정용 오븐이 1초 동안 켜진 에너지와 비슷합니다. AI의 영향을 더 잘 이해하려면 인공지능이 지속 가능성에 미치는 영향.

하지만, 최근 몇 년 동안 모델의 효율성이 증가했습니다. 오늘날의 하드웨어는 불과 몇 년 전보다 더 적은 전력으로 요청을 처리할 수 있습니다. 즉, 개별 사용량은 낮지만 ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 플랫폼에서 발생하는 엄청난 양의 동시 상호작용이 과제가 됩니다.

최근 연구에서는 상담당 평균 소비량이 어느 정도 감소한 것으로 나타났지만 각 브라우저, 각 기기, 각 지역에 따라 수치가 다를 수 있습니다. 데이터 센터의 유형과 사용되는 냉각 시스템에 따라 다릅니다.

누적된 발자국과 장기적 지속 가능성의 과제

실제 딜레마는 상담 당 최소 수치를 전 세계의 일일 상호작용 총 수치로 외삽할 때 발생합니다. 수백만 개의 작은 물방울이 모이면 상당한 양의 물이 될 수 있습니다.특히 AI는 점점 더 복잡한 작업에 사용되고 교육, 여가, 의료 등의 분야로 확장되고 있습니다.

게다가, GPT-4나 GPT-5와 같은 최첨단 AI 모델의 학습 과정은 여전히 ​​엄청나게 많은 리소스를 필요로 합니다.전기와 물 모두에 대한 수요가 증가하면서 기술 회사들은 핵 에너지와 같은 새로운 에너지원을 모색해야 했고, 물 인프라가 보장되는 곳에 데이터 센터를 두는 것을 고려해야 했습니다.

La 명확한 기준, 공식 수치 및 계산의 투명성이 부족하여 논란이 계속되고 있습니다.EpochAI와 같은 기관과 컨설팅 회사들이 그 영향을 추정해 보려고 시도했지만, 생성 AI와 대규모로 상호작용할 때 발생하는 진정한 환경적 비용에 대한 합의는 아직 없습니다. 한편, 이러한 논쟁은 기술의 미래와 주요 지지자들의 환경적 책임에 대한 성찰의 장을 열어줍니다.

La discusión sobre el Sam Altman과 일반적인 AI 기술 혁신과 지속가능성 사이의 갈등을 강조합니다. 샘 알트먼이 제시한 수치는 개별 컨설팅의 영향이 미미하다는 점을 대중에게 안심시키려는 듯하지만, 투명성 부족과 서비스의 전 세계적인 규모는 이미 우리 일상생활의 일부인 시스템의 생태발자국을 평가할 때 모니터링과 과학적 엄밀성의 필요성을 다시금 부각시킵니다.