AI의 지속가능성을 위한 소프트웨어 엔지니어링의 역할: 녹색 AI 연구 어젠다

본 기사는 AI 시스템의 환경적 영향을 줄이기 위한 소프트웨어 엔지니어링의 역할을 강조하며, CECAM-Lorentz 워크숍에서 도출된 연구 어젠다를 소개합니다. 에너지 평가, 벤치마킹, 친환경 아키텍처 등 구체적인 연구 방향을 제시하며, 지속 가능한 AI 시스템 개발을 위한 중요한 이정표를 제시합니다.

인공지능(AI) 기반 시스템의 환경적 영향이 급증하고 있습니다. 이에 따라 지속 가능한 솔루션 개발이 시급한 과제로 떠올랐습니다. 2025년 2월 스위스 로잔에서 개최된 CECAM-Lorentz 워크숍(1358번)은 이러한 문제의식에 대한 해결책을 모색하는 자리였습니다. 실무자와 학계 전문가 29명이 참여하여 친환경 소프트웨어와 AI 연구 발전을 위한 지식, 아이디어, 사례 및 최신 결과를 공유했습니다.

주요 논의: 워크숍에서는 에너지 평가 및 표준화, 벤치마킹 관행, 지속 가능성을 고려한 아키텍처, 런타임 적응, 실증적 방법론, 교육 등의 주요 과제들이 도출되었습니다. 이는 단순한 기술적 문제를 넘어, AI 시스템의 전 생애 주기에 걸친 환경적 영향을 최소화하기 위한 다각적인 접근이 필요함을 시사합니다.

연구 어젠다: 워크숍에서 도출된 연구 어젠다는 소프트웨어 엔지니어링 원칙에 기반한 환경적으로 지속 가능한 AI 시스템 개발을 위한 방향을 제시합니다. 구체적으로는 다음과 같은 연구가 필요합니다.

• 에너지 효율 향상: AI 시스템의 에너지 소비량을 정확하게 평가하고 표준화하는 방법론 개발
• 성능 벤치마킹: 다양한 AI 시스템의 에너지 효율을 비교하고 평가할 수 있는 벤치마킹 프레임워크 구축
• 친환경 아키텍처: 에너지 효율을 고려한 AI 시스템 아키텍처 설계 및 개발
• 런타임 최적화: 실행 중 AI 시스템의 에너지 소비량을 동적으로 조절하는 기술 개발
• 실증적 연구: 실제 환경에서 AI 시스템의 에너지 소비량과 환경적 영향을 측정하고 분석하는 연구
• 전문가 양성: 지속 가능한 AI 시스템 개발에 필요한 전문 인력 양성 프로그램 개발

결론: 이번 워크숍은 AI의 환경적 영향에 대한 심각성을 일깨워주는 동시에, 소프트웨어 엔지니어링을 통해 이 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제시했습니다. 앞으로 제시된 연구 어젠다를 바탕으로 지속 가능한 AI 시스템 개발을 위한 노력이 더욱 활발해질 것으로 기대합니다. 이는 단순히 기술적인 문제를 넘어, 환경 보호와 지속 가능한 사회를 위한 필수적인 과제입니다. Luís Cruz 외 23명의 연구자들은 이러한 노력에 중요한 기여를 했습니다.