# ChatGPT 사용은 환경에 나쁘지 않음

> Clean Markdown view of GeekNews topic #18800. Use the original source for factual precision when an external source URL is present.

## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=18800](https://news.hada.io/topic?id=18800)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/18800.md](https://news.hada.io/topic/18800.md)
- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2025-01-19T09:57:46+09:00
- Updated: 2025-01-19T09:57:46+09:00
- Original source: [andymasley.substack.com](https://andymasley.substack.com/p/individual-ai-use-is-not-bad-for)
- Points: 10
- Comments: 3

## Summary

ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)이 환경에 미치는 영향은 과장된 측면이 있으며, 실제로는 다른 온라인 활동과 비교해 에너지 및 물 사용량이 상대적으로 적습니다. LLM은 사용자들에게 시간 절약과 효율성을 제공하며, 기후 문제 해결을 위해서는 개인의 디지털 활동 제한보다는 대규모 에너지 전환과 구조적 개선이 중요합니다. 잘못된 정보로 인해 LLM 사용을 기피하는 것은 오히려 손해이며, 개인적 배출량 저감을 위해서는 더 큰 영향을 주는 생활양식을 점검하는 것이 효과적입니다.

## Topic Body

- AI, 특히 ChatGPT와 같은 LLM이 환경에 큰 해악을 끼친다는 통념은 부정확함  
- 많은 이들이 “개인적 AI 사용이 기후 위기에 악영향을 준다”는 주장을 퍼뜨리지만, 실제 배출량 규모와 비교 대상이 부적절함  
- AI 관련 에너지 및 물 사용 데이터를 가능한 정확히 살펴보면서, 실질적인 탄소 배출 규모를 이해해야 함  
- 개인 활동 중에서도 어떤 행동이 진짜 의미 있는 배출 저감에 기여하는지를 살펴보아야 함  
  
### 왜 이 글을 작성하였나  
- 기후 관련 대화에서 “나쁜 기업/기술을 지목해 불매하는” 식 접근이 자주 등장함  
- ChatGPT 사용을 환경 파괴 행위로 단정하는 의견이 늘어나, 정확한 수치를 기반으로 해명을 하고자 함  
- 기후 운동은 개인적 라이프스타일보다 에너지 시스템 전환 등 구조적 변화에 집중해야 한다는 견해도 강조함  
  
### 배출량 윤리에 대한 사고 방법  
- 현대 사회는 완전한 무탄소 생활이 현실적으로 불가능함  
- 병원 등 중요한 시설도 높은 배출량을 갖지만, 그 사회적 가치는 큰 편임  
- 배출량을 줄이려면 “무조건 큰 배출원을 없애자”가 아닌, “활동 가치와 배출량의 균형”을 따져야 함  
- 잘못된 정보나 오해로 인해 LLM처럼 유용한 기술의 사용을 놓치는 것은 바람직하지 않음  
  
### LLM의 유용성 여부  
- LLM은 학습, 작업 자동화 등 일상과 업무에서 광범위하게 도움을 줌  
- 복잡한 기술·전문 분야 정보를 빠르게 요약하거나 질의응답하는 데 특히 효과적임  
- 완벽하진 않지만, Google 검색과 달리 대화형 맞춤 응답이 가능함  
- 많은 사람들이 LLM을 활용해 지식 습득, 문제 해결, 생산성 향상을 경험하고 있음  
  
### 주요 논점 (Main Argument)  
  
#### 배출량 (Emissions)  
- ChatGPT 검색 한 번은 일반 Google 검색 대비 약 10배 에너지를 쓰지만, 절대치로 보면 3 Wh 정도에 불과함  
- 이는 10초 동영상 스트리밍, 이메일 2통 전송, LED TV 3분 시청 등에 해당하는 수준임  
- “ChatGPT 전 세계 사용 = 수만 가정 전력 사용” 같은 비교는, 해당 서비스 사용자 수와 효용 가치를 고려하지 않을 때 오해가 생김  
- 예를 들어, Netflix나 YouTube 등의 스트리밍 서비스는 훨씬 큰 에너지를 사용하지만, 이것이 사용자 개개인에겐 매우 적은 단위임  
- GPT-4 모델 훈련은 항공편 수백 회와 맞먹는 에너지를 소모했으나, 한 번 훈련 후 전 세계 수많은 사용자에게 제공되는 가치를 감안하면 효율적임  
- 전체 인터넷 에너지 사용량 대비 LLM이 차지하는 비중은 매우 미미하며, 개인이 ChatGPT를 사용하는 것을 기후 문제 핵심으로 보는 것은 지나친 우려임  
  
#### 물 사용 (Water use)  
- AI 데이터 센터는 GPU 냉각 등으로 물을 사용함  
- “ChatGPT 한 번당 500mL 물 소비”라는 오해가 있으나, 실제로는 20~50회 질의당 500mL가 좀 더 정확함  
- 다른 온라인 활동(음악 스트리밍, 화상회의 등)도 물을 비슷한 방식으로 사용하며, 이는 전체 에너지 생산 과정과 냉각 과정을 포함한 수치임  
- 실제로 10분짜리 4K 동영상 시청이나 한 시간 화상회의가 ChatGPT 질의 수십 회분 이상의 물을 사용함  
- 소규모 수자원에 큰 부담을 주지 않는 지역의 데이터 센터 운영, 재사용 가능 물 관리 등이 병행된다면 문제가 크게 완화될 수 있음  
- 동물성 제품 생산 과정과 비교하면 데이터 센터의 물 사용량은 상대적으로 작은 편이며, 오염이나 낭비로 이어지는 정도 역시 농축 산업보다 적다는 분석이 많음  
  
### LLM 사용에 대한 흔한 오해와 실제 비교  
- “개인 LLM 사용이 지구 환경에 매우 큰 해악”이라는 인식은 실제 통계와 다른 양상을 보임  
- 스마트폰 사용, 동영상 스트리밍, 이메일, 온라인 게임 등도 LLM 못지않게 많은 전력·물 자원을 쓰지만, 대중은 이를 큰 문제로 인식하지 않음  
- LLM은 사용자들에게 시간 절약과 효율 향상을 제공하는 반면, 배출량 자체는 소량임  
- 배출량 감소 관점에서 보면 식단 변화나 교통 수단 변경이 LLM 사용 제한보다 훨씬 큰 효과를 냄  
  
### 결론적 고찰  
- LLM 자체가 배출량을 전혀 유발하지 않는 것은 아니지만, 개인 사용 관점에서 우려할 만큼 비효율적이지 않음  
- 기후 운동에서 중요한 것은 대규모 에너지 전환과 구조 개선으로, 사소한 디지털 활동 제한에 주력하는 것은 본질에서 벗어난 논점임  
- ChatGPT를 비롯한 LLM 기술은 다양한 분야에서 큰 가치를 제공하므로, 잘못된 정보로 인해 사용을 기피하는 것은 오히려 손해임  
- 개인적 배출량 저감이 목적이라면, 더 큰 영향을 주는 다른 생활양식을 먼저 점검하는 편이 효과적임

## Comments



### Comment 33615

- Author: cronex
- Created: 2025-01-20T10:50:27+09:00
- Points: 3

확실한건 암호화폐 채굴보단 생산적이라는 거....

### Comment 33649

- Author: jic5760
- Created: 2025-01-20T21:12:43+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 33615
- Depth: 1

맞는 말입니다.

### Comment 33595

- Author: neo
- Created: 2025-01-19T09:57:46+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=42745847) 
- LLM의 에너지 소비를 임의의 기준과 비교하는 것은 적절하지 않음. ChatGPT 쿼리를 Zoom 통화와 비교하는 것은 유용하지 않음. Google 검색 한 번으로도 충분히 해결할 수 있는 경우가 많음. LLM은 소프트웨어 개발에 유용하지만, 대체 가능한 간단한 방법이 많음.

- AI 투자로 인해 하이퍼스케일 클라우드 배출 목표가 변경되고 데이터센터 성장이 전력망 용량 한계에 도달함. AI의 전력 사용을 배출량으로 전환할 때 전체 AI에 대한 주장은 성립하지 않을 수 있음. 장기적으로 ROI가 긍정적일 것으로 보지만, 기술을 더 효율적으로 만드는 데 집중해야 함.

- 기사에는 참조 링크가 필요함. LLM은 단순히 가정 사용자만 사용하는 것이 아님. 정부와 대기업이 GPU 시간을 많이 사용하고 있음. AI를 위한 새로운 전력 시설이 제안되고 있음.

- GPT-4와 같은 큰 모델을 훈련하는 것이 일회성 비용으로 보이지 않음. 대기업은 계속해서 새로운 모델을 훈련할 것임. 많은 모델이 사용되지 않을 수도 있음.

- 해양 플라스틱 쓰레기의 약 90%가 10개의 강에서 발생함. 개인의 생활 방식 결정은 해외 제조업의 표준 관행에 비해 미미함. 환경은 중요하지만, 기업이 올바른 방식으로 행동하도록 강제되지 않는 한 개인의 행동만으로는 충분하지 않음.

- 데이터 센터의 트렌드와 지속 가능성에 대한 심층적인 연구를 다룬 기사가 있음. 이 주제에 대해 가장 잘 읽은 기사임.

- 비디오 스트리밍의 에너지 사용량에 대한 수치는 어디서 얻은 것인지 궁금함. 대부분의 에너지는 비디오의 초기 인코딩에 사용됨.

- LLM과 ChatGPT는 질문에 답할 때 가장 많은 에너지를 사용하지 않음. 훈련 시 많은 물과 에너지를 사용함. 지금 사용하는 것이 환경을 파괴하는 것은 아니지만, 제품에 대한 관심을 나타내는 것임.

- 개인이 ChatGPT 사용으로 인한 배출량을 걱정하는 것은 어리석음. AI가 많은 에너지를 사용하고 있다는 점은 인정함. ChatGPT 수요가 AI의 미래에 미치는 영향을 고려하기 어려움.

- 제목이 내용과 맞지 않음. "ChatGPT 사용으로 인한 배출량은 다른 것에 비해 중요하지 않음"이라는 제목이 더 적절함.