ICT4D 친환경화: 정보통신기술과 개발 분야의 환경 영향 개선을 위한 3대 초점 분야

기후 변화 악화와 ICT4D

지난 10년 동안 가장 더웠던 해는 모두 최근 10년에 속하며, 2023년은 기록상 가장 더운 해로 기록되었습니다. 심각해지는 기후 변화 문제에 대응하기 위해 많은 정부, 기업 및 개발 부문 관계자들이 디지털 기술을 활용하고 있습니다. 디지털 기술은 탄소 배출량 측정 및削減, 지속 가능한 인프라 개발, 기후 관련 자연 재해에 대한 조기 경報 제공 등 다양한 분야에서 필수적인 도구가 되었습니다.

하지만 디지털 기술이 기후 변화 완화 및 적응에 많은 이점을 제공하지만, 세계적인 디지털 변혁이 기후와 광범위한 환경에 미치는 영향에 대해서는 간과해서는 안됩니다. "개발을 위한 정보통신기술 (ICT4D)" 또는 "사회적 이익을 위한 기술(テック)"이라고 불리는 부문 또한 예외는 아닙니다.

来月(らいげつ) [らいげ쓰] (来月 - next month) 개최되는 2024년 ICT4D 컨퍼런스는 세계 디지털 개발에 대한 논의에서 중요한 행사이지만, ICT 산업이 기후 및 환경 영향을 완화하는 방법에 대해 고려하는 좋은 기회이기도 합니다. 다음 내용에서는 ICT의 세 가지 주요 요소인 생성 인공지능(AI), 광대역 접속, 전자 기기 및 개발 분야의 지속 가능성 향상을 위한 노력 확대에 대해 설명합니다.

생성 인공지능의 환경 영향

생성 인공지능(AI)을 둘러싼 화두는 모든 곳에서 볼 수 있습니다. 생성 인공지능의 맥락에서 편향, 허위 정보, 개인 정보 보호 및 데이터 보안, 지식 재산권 등 타당한 우려 사항이 제기되고 있지만, 개발 전문가들은 이 새로운 도구를 활용하여 개발 효과를 높일 수 있는 가능성에 강한 관심을 보이고 있습니다.

그러나 개발 부문에서는 생성 인공지능의 환경 영향에 대해서는 거의 논의되지 않고 있습니다. 최근 보고서에 따르면 생성 인공지능 사용에는 엄청난 에너지가 필요하며, 생성 인공지능 활용뿐만 아니라 이러한 모델의 훈련 및 업데이트에도 많은 에너지가 소비됩니다. 2023년 7월 하버드 비즈니스 리뷰에 게재된 IT 연구원 아제이 쿠마르(Ajay Kumar)와 톰 데번포트(Tom Davenport)의 기사によると, "훈련 모델은 생성 인공지능에서 가장 에너지를 많이 소비하는 요소입니다. 연구원들은 OpenAI의 GPT-4 또는 Google의 PaLM과 같은 대규모 언어 딥러닝 모델을 훈련하는 데 약 300톤의 CO2가 필요하다고 추정합니다. 비교해 볼 때, 평균적인 사람은 연간 약 5톤의 CO2를 배출하지만, 북미 사람은 평균적으로 몇 배 더 많은 CO2를 배출합니다."

생성 인공지능은 막대한 에너지를 필요로 하기 때문에 스위스 다보스에서 열린 세계 경제 포럼 연차 총회에서 Bloomberg가 주최한 행사에서 OpenAI의 CEO인 샘 알트만(Sam Altman)은 AI가 예상以上に 많은 전력을 소비하고 있기 때문에 인공지능의さらなる発展(さらなる発展 - further development)에는 에너지 혁신이 필요하다고 주장했습니다. 그는 핵융합이나 저렴한 태양열 발전 등 더욱 친환경적인 에너지원의 출현이 AI의 지속적인 발전에 필수적이라고 생각합니다. "획기적인 발전 없이는 달성할 수 없습니다"라고 그는 말하면서 "융합への投資(융합への投資 - investment in fusion)를 늘려야 할 동기가 됩니다."라고 덧붙였습니다.

그렇다면 개발 부문은 AI 사용 증가에 따른 기후 및 환경 영향에 어떻