인공 지능과 기계 학습이 기술 산업의 추세를 계속 예고함에 따라 Google 검색을 위한 ChatGPT 및 Bard와 같은 복잡한 챗봇의 사용 증가는 확실히 에너지 소비 및 비용 증가로 이어질 것입니다. 최근 모건스탠리 연구에 따르면 구글이 검색 쿼리의 절반을 이러한 고급 챗봇을 통해 처리할 경우 약 60억 달러의 추가 비용이 발생한다고 한다. 비용은 Google의 연간 순이익 약 600억 달러에 비하면 작은 것처럼 보이지만 환경과 검색 엔진 산업에 미칠 잠재적 결과는 상당하고 확실히 무시할 수 없습니다.
검색 엔진에서 인공 지능 및 기계 학습 기술을 광범위하게 사용함으로써 ChatGPT 및 Bard와 같은 고급 챗봇 개발의 기반이 마련되었습니다. 이러한 챗봇은 사용자에게 질문에 대해 보다 자세하고 유익한 답변을 제공할 수 있지만 사용에는 상당한 비용이 수반됩니다. 이러한 언어 모델의 주요 문제점은 높은 계산 요구 사항으로 인해 에너지 소비와 비용이 크게 증가한다는 것입니다.
연구에 따르면 모건스탠리 Google이 이러한 복잡한 챗봇을 통해 검색 쿼리의 절반을 처리한다면 약 60억 달러의 추가 비용이 발생하게 됩니다. 이 비용은 평균 응답 길이(일반적으로 50단어)를 기준으로 합니다. 그러나 더 긴 응답에는 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요하므로 비용이 더욱 증가합니다. 언어 모델이 50단어 대신 100단어를 생성한다면 추가 비용은 대략 120억 달러, 로이터 통신은 보도합니다.
높은 컴퓨터 기술 이러한 챗봇의 요구 사항은 응답을 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 사용한다는 사실 때문입니다. 모델은 확률 예측을 사용하여 문장에서 가장 가능성이 높은 다음 단어를 생성합니다. 결과적으로 모델이 생성하는 단어가 많을수록 더 많은 처리 능력이 필요합니다. 즉, 긴 응답은 일반적으로 짧은 응답보다 계산 집약도가 두 배 더 높습니다.
이러한 챗봇을 사용하는 데 드는 추가 비용은 전체적으로는 미미해 보일 수 있지만 구글의 수익성, 심각한 환경적, 재정적 결과를 초래할 수 있습니다. 현재 각 Google 검색 비용은 약 미화 0.2센트이며, 이는 회사가 광고를 통해 쉽게 회수할 수 있는 비용입니다. 하지만 챗봇 등을 활용해 채팅GPT 그리고 Bard는 검색어에 대해 Google의 광고 수익에 영향을 미칠 수 있는 검색 엔진 업계의 변화를 일으켰습니다.
더욱이 이러한 언어 모델의 신뢰성은 여전히 의심스럽습니다. ChatGPT 및 Bard와 같은 챗봇은 더 자세한 답변을 제공할 수 있지만 종종 부정확하거나 관련 없는 답변을 생성하므로 많은 사용자가 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다. 현재 AI 운영자는 현장을 잘 알아야 하고, AI가 지휘하고 통제할 수 있어야 한다. 이것이 Google이 검색어에 대해 이러한 챗봇에 크게 의존하는 것을 여전히 주저하는 이유 중 하나입니다.
검색 엔진에서 ChatGPT 및 Bard와 같은 고급 챗봇을 사용하면 사용자에게 더 자세하고 유익한 답변을 제공할 수 있지만 사용 비용도 많이 듭니다. 이러한 챗봇의 전력 소비 및 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 기존 검색 쿼리에 비해 효율성과 안정성이 떨어집니다. 게다가 잠재력을 가질 수도 있다. 환경에 영향 상당한 재정적, 장기적 결과를 초래하는 검색 엔진 산업.
