[논문 리뷰] The environmental impact of ICT in the era of data and artificial intelligence

François Rottenberg, Thomas Feys외 1명|arXiv (Cornell University)|2026. 01. 07.

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한 줄 요약

이 논문은 ICT 배출, 특히 데이터 센터를 검토하여 AI의 순환경 영향을 분석하고, AI의 발자국을 감소시키기 위한 직접적 및 간접적 영향을 평가하는 프레임워크와 좋은 실천 방안을 제안한다.

ABSTRACT

The technology industry promotes artificial intelligence (AI) as a key enabler to solve a vast number of problems, including the environmental crisis. However, when looking at the emissions of datacenters from worldwide service providers, we observe a rapid increase aligned with the advent of AI. Some actors justify it by claiming that the increase of emissions for digital infrastructures is acceptable as it could help the decarbonization of other sectors, e.g., videoconference tools instead of taking the plane for a meeting abroad, or using AI to optimize and reduce energy consumption. With such conflicting claims and ambitions, it is unclear how the net environmental impact of AI could be quantified. The answer is prone to uncertainty for different reasons, among others: lack of transparency, interference with market expectations, lack of standardized methodology for quantifying direct and indirect impact, and the quick evolutions of models and their requirements. This report provides answers and clarifications to these different elements. Firstly, we consider the direct environmental impact of AI from a top-down approach, starting from general information and communication technologies (ICT) and then zooming in on data centers and the different phases of AI development and deployment. Secondly, a framework is introduced on how to assess both the direct and indirect impact of AI. Finally, we finish with good practices and what we can do to reduce AI impact.

연구 동기 및 목표

• 일반 ICT에서 시작하여 데이터 센터 및 AI 배치 단계로 확장하면서 AI의 직접적 환경 영향을 평가한다.
• 투명성, 시장 간섭 및 방법론적 격차로 인해 AI의 순환경 영향량을 정량화하는 데 남아 있는 불확실성을 밝힌다.
• AI의 직접적 및 간접적 환경 영향을 모두 평가하기 위한 프레임워크를 도입한다.
• AI 관련 환경 발자국을 줄이기 위한 우수한 실천과 실행 가능한 조치를 제시한다.

제안 방법

• ICT로부터 데이터 센터 및 AI 라이프사이클에 이르는 ICT/AI 에너지 사용 및 배출에 대한 상향식 분석.
• AI의 직접적 및 간접적 환경 영향을 평가하기 위한 프레임워크 개발.
• 측정 방법론의 불확실성과 표준화 도전과제에 대한 논의.
• AI 환경 발자국을 줄이기 위한 우수한 실천 및 감소 전략에 대한 권고.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ICT 및 데이터 센터 생태계 내에서 AI의 직접적 환경 영향은 무엇인가?
• RQ2 개발 및 배치 전 과정에 걸쳐 AI의 직접적 및 간접적 환경 영향을 어떻게 정량화할 수 있는가?
• RQ3 AI의 순환경 영향의 명확한 정량화를 어렵게 하는 불확실성과 방법론적 격차는 무엇인가?
• RQ4 AI 및 ICT의 환경 발자국을 줄일 수 있는 실천은 무엇인가?

주요 결과

• 본 논문은 AI의 도래에 맞춰 데이터센터 배출량의 급격한 증가를 확인한다.
• 디지털 인프라의 탈탄소화 이익으로 주장되는 것들은 불확실하며 맥락 의존적이라고 주장한다.
• AI의 직접적 및 간접적 환경 영향을 평가하기 위한 프레임워크를 제공한다.
• 투명성 부족과 비표준화된 방법론과 같은 불확실성을 강조한다.
• AI 관련 환경 영향을 줄이기 위한 우수한 실천과 실용적 조치를 제시한다.