과학 분야에서 AI의 환경 영향에 대한 고려 사항

과학 연구에 있어서 AI의 구체적인 환경적 영향에 대한 증거는 아직 나타나지 않았지만, 이 논문은 과학 프로젝트 내에서 AI의 전체 수명 주기에 따른 환경적 영향을 평가하는 데 도움이 되는 개념적 틀과 실용적인 도구를 제공합니다.

첫 번째 섹션 환경 영향을 전체적으로 이해하기 위한 핵심 프레임워크를 소개합니다.

두 번째 섹션 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 환경 비용을 정의하고 측정하는 접근 방식을 설명합니다.

세 번째 섹션 자원 집약적인 AI 애플리케이션을 사용하거나 이에 의존하는 과학 프로젝트의 직접적인 환경 발자국을 줄이기 위한 구체적인 전략을 제시합니다.

주요 테이크 아웃

• 과학 연구에 인공지능(AI)을 사용하는 데 따른 환경적 비용에 대한 인식과 증거는 제한적입니다. 이 기사에서는 과학자와 연구 기관이 과학 분야에서 AI를 보다 지속 가능하고 윤리적이며 책임감 있게 활용하는 일환으로 연구의 환경적 영향을 평가하는 데 고려할 수 있는 프레임워크와 도구를 제공합니다.
• AI의 환경적 영향을 해결하려면 다차원적 접근이 필요합니다. AI를 업무 흐름에 통합하려는 과학자와 연구자는 과학적 가치, 사회적 형평성, AI 수명 주기 전반에 걸친 환경적 비용 등을 고려하여 도구를 평가해야 하며, 이때 반등 효과와 장기적 결과에 주의를 기울여야 합니다.
• 자원 효율성이 높은 AI 모델을 도입하면 환경적, 사회적 이점이 있습니다. AI에 대한 규모가 작고 지역적이며 검소한 접근 방식은 AI 사용에 대한 접근성, 경제성, 투명성 및 사회적 포용성을 개선할 수 있으며, 특히 다양성이 있고 자원이 제한된 연구 환경에서는 더욱 그렇습니다.

과학 분야에서 AI의 환경 영향에 대한 고려 사항

2025년 9월

DOI : 10.24948 / 2025.10

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본 연구는 캐나다 오타와에 위치한 국제개발연구센터(IDRC)의 지원금으로 수행되었습니다. 본 보고서에 표현된 견해는 IDRC 또는 이사회의 견해를 반드시 대변하는 것은 아닙니다.