하하호호

AI가 세상을 바꾸고 있다는 데는 이견이 없습니다.하지만 저는 요즘 한 가지 고민이 생겼습니다."AI를 만드는 과정 자체는 과연 지구에 친화적인가?"특히 대형 AI 모델을 훈련시키는 데 드는 막대한 전기 사용량과 탄소 배출 문제를 접하면서, AI의 편리함 뒤에 숨겨진 '환경 비용'을 생각하게 됐습니다.오늘은 이런 문제를 해결하기 위해 제안되고 있는 지속가능한 AI 개발 지표에 대해 이야기해보겠습니다.왜 AI도 '지속가능성'을 고려해야 하는가?1. 에너지 소비 급증GPT 같은 대형 모델 하나를 훈련하는 데 드는 에너지는일반 가정 수십 년치 전기 사용량에 맞먹습니다.2. 탄소 발자국(CO₂ 배출) 증가AI 모델이 많아질수록 데이터센터 운영으로 인한 온실가스 배출량도 무시할 수 없는 수준이 됩니다.3. 사회적..

요즘 AI 발전 속도를 보고 있으면"이제 더 빨라질 수 있을까?" 하는 생각이 들기도 합니다.하지만 바로 그 질문에 답하듯,양자 컴퓨팅이라는 또 다른 차원의 기술이 등장하고 있습니다.저도 처음 양자 컴퓨팅에 대해 들었을 때는솔직히 '너무 먼 미래 이야기'처럼 느껴졌습니다.그런데 최근 양자와 AI의 융합 연구가 본격화되면서"생각보다 빨리 우리 일상에 다가올 수도 있겠다"는 기대를 갖게 됐습니다.오늘은 양자 컴퓨팅과 AI의 융합, 특히 양자 머신러닝이 무엇인지, 그리고 기존 딥러닝보다 월등한 성능을 보이는 분야는 어디인지 살펴보겠습니다.양자 컴퓨팅이란 무엇인가?1. 기본 개념양자 컴퓨팅은 기존의 '0 또는 1' 비트(binary) 대신,'0과 1을 동시에 가질 수 있는' 큐비트(qubit)를 사용해 연산하는..