지속 가능한 AI: 환경적 영향, 도전 과제 및 기회

이 논문은 데이터, 알고리즘, 시스템 하드웨어를 아우르는 전체론적 관점에서 AI의 초선형 성장 추세가 환경에 미치는 영향을 탐구합니다. 산업 규모의 머신러닝 사용 사례 전반에서 모델 개발 주기를 조사하고 동시에 시스템 하드웨어의 수명 주기를 고려하여 AI 컴퓨팅의 탄소 발자국을 특성화합니다. 한 걸음 더 나아가, AI 컴퓨팅의 운영 및 제조 탄소 발자국을 포착하고, 하드웨어-소프트웨어 설계 및 대규모 최적화가 AI의 전체 탄소 발자국 감소에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 종단 간 분석을 제시합니다. 산업 경험과 학습된 교훈을 바탕으로 주요 도전 과제를 공유하고 AI의 여러 차원에서 중요한 발전 방향을 제시합니다. 이 논문에 제시된 핵심 메시지와 통찰력이 커뮤니티가 환경적으로 책임감 있는 방식으로 AI 분야를 진전시키는 데 영감을 주길 바랍니다.