인공지능에도 다이어트가 필요하다는 목소리들이 점점 커지고 있다. 덩치 큰 기존의 인공지능이 환경에도 적잖은 부담을 주고 있기 때문이다. 게다가 비용 효율이 좋다고 하기도 힘들다.

[보안뉴스 문정후 기자] 지난 수년 동안 기술은 점진적으로 축소되어 왔다. 크기도 줄어들고, 가격도 착해지는 방향으로 가고 있다. 그러다 보니 조금만 기다리면 누구나 괜찮은 가격에 공간에 대한 부담 없이 기술을 도입할 수 있게 됐고, 실제 우리 생활과 업무 환경 속에는 그 어느 시대보다 양적, 질적으로 다양한 기술들이 들어와 있다. 또한 새로운 기술들이 더 입장하기 위해 줄을 서서 차례를 기다리는 중인데, 그 중 하나가 바로 인공지능이다.


작은 인공지능의 필요
매사추세츠앰허스트대학교의 연구원들은 최근 단일 인공지능 알고리즘을 훈련시킬 때 발생되는 이산화탄소가 일반적인 차량 한 대가 폐기될 때까지 내뿜는 이산화탄소보다 5배 많다고 발표했다. 언어 처리 알고리즘들은 경우에 따라 아득할 정도로 많은 양의 데이터를 필요로 하는데, 여기에 동원되는 에너지 비용 역시 대단히 높다. 정확한 결과물을 내는 건 맞지만 그만큼 소비시키는 것이 많다는 것이다.

이는 그 동안 인공지능 분야를 향상시키면서 간과되던 것이다. 인공지능이 산출하는 결과물의 정확도를 높이는 데에만 집중했지, 알고리즘 훈련 때문에 나타나는 부작용들에 대해서는 별 다른 신경을 쓰지 않아 왔던 것이 사실이다. 인공지능이 제대로 된 결과물을 낼 때까지 차량 한 대가 생애주기 내내 내뿜는 것과 같은 탄소가 배출된다면, 우리는 계속해서 인공지능을 개발하고 연구하는 게 맞는 걸까? 그런 고민 끝에 최근 등장한 것이 극소형 인공지능(Tiny AI)이다.

인공지능 줄이기?
극소형 인공지능은 꽤나 최신 기술로, 현존하는 인공지능 모델들을 줄이고 압축해 효율과 속도를 높이는 데에 그 목적이 있다. 데이터를 조심스럽게 선택하고, 모델 구성을 압축적으로 하며, 지식 정제(knowledge distillation)나 양자화(quantization), 다듬기(pruning)와 같은 여러 가지 기술들을 통해 개발자들은 원래의 인공지능 모델들을 줄이고 최적화 하는 방법들을 만들어내고 있다. 이렇게 했을 때 인공지능이 사용하는 전력을 크게 낮추면서도 정확도를 어느 정도 유지할 수 있다고 한다.

이렇게 인공지능을 축소하면 스마트 에지 장비들에서 인터넷이나 클라우드와의 연동 없이 작동시킬 수도 있게 된다. 에지 장비들은 컴퓨터 프로세싱의 힘에 한계가 있기 때문에 늘 클라우드와 연동하여 인공지능 기능을 사용해야만 했고, 그렇기 때문에 실제 엔드포인트에서 인공지능이 널리 활용되기는 힘들었다. 인공지능 경량화로 이러한 장벽 하나가 사라지게 된다.

중국 화웨이와 화중과기대 연구원들은 타이니버트(Tiny BERT)라는 극소형 인공지능을 개발하는 데 성공했다. 원래의 인공지능 모델인 버트(BERT)를 기반으로 한 것으로, 7.5배 정도 규모가 작다. 하지만 처리 속도는 극소형 쪽이 9.4배 빠르며,  에너지 소모율도 훨씬 낮다. 이런 인공지능 기술의 발전에 이어 배터리 없는 사물인터넷 센서와 탈중앙화 된 네트워크 커버리지 기술의 등장으로 인공지능의 도입률은 보다 높아질 수 있을 것으로 기대된다. 그러면서도 환경에 큰 부담은 없어지고 말이다.

극소형 인공지능이 기업에 미치는 영향?
극소형 인공지능은 이론상 이미 스마트폰과 같은 곳에 존재해 왔다. 음성 기반 어시스턴트 기능들이 바로 그것인데, 일부 모델들은 인터넷 연결 없이, 그리고 스마트폰 정도의 컴퓨팅 파워만으로도 작동할 수 있다는 것을 입증하고 있다. 이 분야의 발전은 앞으로 빠르게 이어질 것으로 예상된다. 또한 산불 예방과 빠른 대처를 위해 극소형 인공지능을 활용하는 방법들도 꾸준히 개발되는 중이다. 그 외에도 극소형 인공지능이 가진 가능성을 논할 때 우리는 대표적으로 다음과 같은 것들을 이야기한다.

1) 환경 보호와 지속가능성 : 현존하는 상태로의 인공지능이 남기는 탄소발자국은 항공 산업의 그것보다 훨씬 많다. 인공지능은 확실히 환경을 심각하게 파괴하는 기술이다. 이대로 계속해서 발전시키고 도입하면 걷잡을 수 없는 문제가 될 가능성이 매우 높다. 극소형 인공지능 모델들을 보다 적극 활용함으로써 우리는 이러한 위험으로부터 한 발 벗어날 수 있게 된다.

2) 스마트/인텔리전트 플랫폼의 보편화 : 극소형 인공지능은 강력한 딥러닝 기술을 비교적 저렴한 비용으로 활용할 수 있게 해 주기도 한다. 그렇기 때문에 우리가 현재 사용하고 있는 다양한 장비들의 사용 경험이 완전히 달라질 수 있다. 컴퓨터 비전, 음성 어시스턴트, 문자 및 음성 처리, 이미지 처리, 자율 운전 차량, 생산, 금융 플랫폼, 원격 의료 등이 보다 보편화될 수 있다는 뜻도 된다. 

3) 규정이 엄격한 분야에서의 높은 활용 가능성 : 필요로 하는 데이터의 양이 극도로 적다보니, 최근 엄격해지고 있는 데이터 프라이버시 관련 규정에 압박을 받고 있는 기업들 입장에서는 부담이 적어진다. 또한 클라우드와의 연결성도 불필요해지니 인공지능이 사용해야 하는 사용자의 개인정보가 사용자의 장비 바깥으로 나가는 일도 최소화 된다. 

결론
인공지능 기술을 어떤 형태로 도입할 때, 그것이 환경적으로 꽤나 큰 충격을 준다는 사실을 인지하는 게 중요하다. 환경 문제가 극도로 민감하게 받아들여지는 때에 기술 개발과 발전에만 집중한다는 건, 중요한 부분을 놓치는 것이다. 조만간 인공지능이 환경에 큰 부담을 준다는 걸 모두가 알게 될 것이고, 그렇다면 이제 ‘뛰어난 인공지능’이라는 것만을 광고하기는 힘들 것이다. 그런 미래에 인공지능을 계속 탐구하려면 작게 가야만 한다. 

이제 기업 경영진에게 있어 환경 문제는 간과할 수 없는 것이 되었다. 그리고 그 문제는 인공지능에까지 영향을 미치고 있다. 앞으로 또 어떤 기술이 환경에 어떤 부담을 준다는 연구 결과가 발표될 지도 모른다. 그래도 다행인 건, 환경 부담을 줄이는 방법론은 비용 절감에도 도움이 된다는 것이다. 그러니 귀찮게 생각하지 말자. 

글 : 발라크리슈나 DR(Balakrishna DR), 인공지능 자동화 책임자, Infosys
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]

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