인공지능(AI)의 늘어나는 물 소비가 전 세계의 환경문제를 악화시킨다는 지적이 나오고 있다.

물은 개발, 생산, 소비에 필수적인 자원이지만, 인류는 이 대체 불가능한 자원과 순환 시스템을 남용하고 오염시켜왔다. 현재 인류는 이미 물에 대한 안전하고 선순환적인 지구 시스템 경계를 넘어섰다고 전문가들은 지적하고 있다. 

과학자들은 기후, 생물권, 물, 영양분, 에어로졸 등 다섯 가지 영역에 대한 안전하고 정의로운 8가지 경계를 확인했다.

이 경계를 넘으면 인간과 자연에 심각한 해를 끼칠 뿐만 아니라 티핑 포인트를 넘을 위험이 증가한다는 것이다.

전문가들의 정밀평가 결과, 현재까지 8개의 경계 중 7개의 경계를 넘은 것으로 나타났다.

에어로졸 경계는 전 지구적 수준에서는 넘지 않았지만, 세계 여러 지역의 도시 수준에서는 넘은 것으로 나타났다.

물의 경우, 안전하고 정당한 경계는 지표수 흐름이 월별 자연 흐름에 비해 20% 이상 변동하지 않아야 하며, 지하수 취수는 재충전 속도를 초과하지 않아야 한다고 명시되어 있다. 하지만 이 두 가지 경계선을 모두 넘은 상황이다.

세계 빈곤층이 물과 위생 서비스에 접근하는 데 필요한 최소 요구조차 충족되지 않았음에도 불구하고, 이러한 한계가 넘어선 것은 수자원 시스템에 더 큰 압박을 가하고 있다고 지적됐다.

이는 지속가능한 개발과 소비의 필요성을 강조하는 동시에, 인류의 물 소비와 관련된 환경적 영향에 대한 경각심을 일깨우는 결과로 여겨지고 있다.

암스테르담대학교의 연구팀(조예타 굽타, 힐머 보시, 루크 반 블리에트 교수)은 '더컨버세이션(Theconversation)'을 통해 AI 기술의 확산이 지구 환경에 미치는 영향과 지속가능성에 대한 새로운 도전을 제시했다.

AI의 환경적 잠재력, 물 문제 해결을 위한 혁신적인 기회

기술 낙관론자들은 인공지능(AI)이 전 세계의 물 문제 해결에 크게 기여할 수 있다고 주장하고 있다.

AI 지지자들은 이 기술이 교육 및 의료 부문의 인력 부족 해소, 농작물 수확량 증가, 에너지 수요 관리 등 다양한 분야에서 환경적, 사회적 지속가능발전목표(SDG) 달성을 지원할 수 있다고 강조했다.

지난 10년 동안 AI의 농업 분야 연구는 기하급수적으로 증가했다. 특히 물의 효율적 사용 및 모니터링, 물 안보, 폐수 처리 등에서 AI의 응용 가능성이 크다고 알려져 있다.

AI 기반 바이오센서는 현재 사용되는 수질 모니터링 방식보다 식수 내 독성 화학물질을 더 정확하게 감지할 수 있었다.

또한, 스마트 관개 시스템을 통한 농업 시스템 최적화는 물 사용의 효율성을 개선하고 누수를 감지함으로써 물 사용을 최적화하는 데 도움이 됐다.

그러나 국제 개발 분야의 연구자들은 AI가 실제로 환경적 변화를 가져올 수 있는지, 아니면 기존 문제를 악화시키는 것은 아닌지에 대해 의문을 제기하고 있다.

물 관리와 SDGs를 위한 AI의 활용에 대한 연구는 존재하지만, AI가 물 사용에 미치는 직간접적인 영향에 대한 연구는 부족한 상황이다.

이는 AI 기술의 발전이 환경 문제 해결에 기여할 수 있는 가능성이 크지만, 이를 위한 철저한 연구와 접근이 필요함을 시사한다.

물 사용량 급증에 따른 경고

인공지능(AI)의 발전이 가져오는 환경적 부담이 점차 부각되고 있다.

최근 연구에 따르면, AI는 서버를 냉각하고, 소비하는 에너지를 생산하는 과정에서 상당한 양의 물을 소비한다.

이로 인해 AI가 사회에 더 많이 통합될수록 물 사용량도 필연적으로 증가할 것으로 예상됐다.

챗GPT와 같은 AI 모델의 성장은 많은 찬사를 받고 있지만, 이와 함께 환경적 영향도 커지고 있다.

예를 들어, 구글 검색 한 번에는 약 0.5밀리리터의 물이 필요하지만, 챗 GPT는 5~50개의 프롬프트마다 약 500ml의 물을 소비한다고 알려져 있다.

AI 관련 하드웨어의 생산 또한 물을 사용하고 오염시키는 중대한 요인으로 지적됐다. 특히, 실리콘, 게르마늄, 갈륨, 붕소, 인과 같은 희귀 물질의 채굴이 환경에 큰 영향을 미치며, 이러한 광물 추출은 수질 오염을 야기하고 있다.

반도체와 마이크로칩 제조는 많은 양의 물을 필요로 하며, 센서와 같은 다른 하드웨어도 물 발자국과 관련이 있다.

데이터센터는 AI의 물리적 인프라를 제공하는데, 이들의 에너지 소비량은 2026년까지 두 배로 증가할 것으로 예상됐다. 이에 따라, 냉각을 위해 필요한 물 사용량도 증가할 것으로 보인다.

2년 전 구글 데이터 센터는 210억 리터 이상의 식수를 사용했으며, 이는 전년 대비 20% 증가한 수치이다.

한편, 인간 두뇌 수준의 컴퓨팅으로 AI를 1년 동안 훈련시키는 데에는 12만 6,000L의 물이 필요하다.

기후 변화로 인한 평균 기온 상승은 냉각을 위한 물 수요를 더욱 증가시킬 것으로 예상되며, 이는 AI 기술의 지속가능한 발전에 새로운 도전을 제기한다.

기술의 진보와 물 자원 위기, 상충되는 요구의 교차점

최근, 기술 부문의 증가하는 물 수요가 지역사회와 환경에 부담을 가중시키고 있다.

특히, 오레곤주 더 댈러스에 위치한 구글의 데이터 센터는 도시의 4분의 1에 달하는 물을 사용하며 지역사회의 생계를 위협하고 있었다. 이로 인해 반대 시위가 벌어지고 있는 상황이다.

세계의 첨단 반도체 칩 생산의 90%를 담당하는 대만은 극심한 물 부족 문제에 직면해 있다.

이에 대응하기 위해 구름 씨 뿌리기, 담수화, 유역 간 물 이동, 관개 중단 등의 조치를 취하고 있다.

물 가격이 점점 더 비싸지고 부족해지는 가운데, 기업들은 전략적으로 개발도상국에 데이터 센터를 배치하고 있다.

이러한 추세는 사하라 이남 아프리카와 같은 건조한 지역에서도 나타나고 있다.

특히, 최근 74년 만에 최악의 가뭄을 겪은 우루과이에 구글이 계획 중인 데이터 센터는 하루에 760만 리터의 물이 필요하다고 밝혔으며, 이는 광범위한 항의를 불러일으켰다.

개발도상국들은 국제 투자의 경제적 이익과 현지 수자원 가용성에 미치는 부담 사이에서 딜레마에 빠져 있다. 이는 지리적 불평등의 익숙한 패턴을 드러내고 있다.

연구자들은 AI 산업의 급속한 확산이 물 위기 해결에 도움이 되기보다는 오히려 악화시킬 위험이 있다는 우려를 제기하고 있다.

아직까지 AI 산업과 물 소비에 대한 체계적인 연구가 부족한 상황이다. 기술 기업들은 신제품의 물 발자국에 대해 함구하고 있다.

이러한 상황은 AI 기술의 사회적, 환경적 기여가 막대한 물 발자국 때문에 가려질 수 있음을 시사하고 있다.

[위키리크스한국=유 진 기자]

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