Основні поняття
AI 시스템의 에너지 집약적 프로세스로 인한 탄소 배출이 환경, 규제, 평판 리스크를 야기하므로, 은행은 AI 모델 거버넌스에 환경 고려사항을 통합해야 한다.
Анотація
이 논문은 은행 부문의 리스크 관리 프레임워크(RMF)에 AI 시스템의 탄소 발자국을 통합하는 방법을 다룹니다. AI는 은행 운영에 점점 더 중요해지고 있지만, 에너지 집약적인 프로세스로 인해 상당한 탄소 배출을 야기합니다. 이는 환경, 규제, 평판 리스크를 초래할 수 있습니다.
논문은 다음과 같은 단계를 통해 AI 탄소 발자국을 RMF에 통합하는 방법을 제시합니다:
리스크 식별: AI 시스템의 에너지 소비와 탄소 배출로 인한 직접적인 환경 리스크 및 규제 리스크 파악
리스크 평가: 탄소 회계 도구를 활용하여 AI 시스템의 탄소 발자국 측정 및 시나리오 분석 수행
리스크 완화: 에너지 효율적인 AI 모델 채택, 녹색 클라우드 컴퓨팅 활용, 수명주기 관리 등의 전략 실행
RMF 통합: AI 탄소 발자국을 기존 리스크 관리 프로세스에 통합하고, 리스크 허용 수준 정의
이를 통해 은행은 규제 요구사항을 준수하고, 환경 리스크를 완화하며, 지속 가능한 미래를 위한 책임감 있는 AI 사용을 촉진할 수 있습니다.
Статистика
AI 모델 하나의 학습에 의해 발생하는 탄소 배출량은 5대의 자동차 수명에 해당할 수 있다.
OLMoE 프레임워크는 기존 모델 대비 최대 7배의 효율성 향상을 달성할 수 있다.
FSPAD 기술은 언어 모델 추론 속도를 최대 13.3% 가속화할 수 있다.
Цитати
"AI 모델 하나의 학습에 의해 발생하는 탄소 배출량은 5대의 자동차 수명에 해당할 수 있다."
"OLMoE 프레임워크는 기존 모델 대비 최대 7배의 효율성 향상을 달성할 수 있다."
"FSPAD 기술은 언어 모델 추론 속도를 최대 13.3% 가속화할 수 있다."