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“할매 빨리 일어나쇼” 산불때 어르신 업고 뛴 인니 3명 ‘특별체류’
- 관련게시물 : 장기체류 비자 검토 대상 외국인...이유 보니https://naver.me/xCBgzmxH “할매 빨리 일어나쇼” 산불때 어르신 업고 뛴 인니 3명 ‘특별체류’“마을 돌아 댕기면서 ‘할매요, 지금 영해까지 불이 다 왔어. 빨리 일어나쇼!’ 하고 소리 지르고 막 들쳐업고 나왔지예.” 지난달 경북 영덕군으로 대형 산불이 번졌을 때 마을 어르신들을 대피시킨 인도네시아 국적의 금naver.me- 중대본 "'산불 의인' 인니 국적 3명, 특별 체류자격 부여" (서울=연합뉴스) 이상서 기자 = 이한경 산불 대응 중앙재난안전대책본부 차장(행정안전부 재난안전관리본부장)은 6일 "장마철이 오기 전까지 산불 피해지역의 산사태와 비탈면 붕괴 등 토사재해에 대비한 대책을 차질 없이 마련하겠다"고 말했다. 이 차장은 이날 정부세종청사에서 주재한 중대본 회의에서 "다가오는 여름철에 산불피해지에 대한 산사태 발생을 방지하기 위한 2차 피해예방 대책을 구축하겠다"며 이같이 밝혔다. 중대본에 따르면 산림청은 오는 12일 산사태 우려 지역 긴급 진단을 마무리하고, 그 결과를 바탕으로 6월 말까지 방수포 설치 등 응급 복구를 추진한다. 행안부는 국토교통부, 산림청, 지자체, 전문가 등으로 구성된 태스크포스(TF)를 구성해 관계부처 합동 토사재해 최소화 대책을 마련하기로 했다. 보건복지부는 산불 대피에 취약한 노인요양시설 입소자 상태를 고려해 우선 대피 대상자를 선정하고, 입소자별 전원 가능한 시설과 이동 수단을 미리 확보해 신속하게 전원 조치한다는 방침이다. 이날 오전 6시 기준 임시 대피 중인 이재민은 3천193명이다. 이 가운데 2천462명이 임시숙박시설로 거처를 옮겼다. 이재민에게 지급된 응급구호세트, 모포, 생필품 및 식음료 등 구호 물품은 100만점에 육박했다. 심리지원은 8천542건 이뤄진 것으로 집계됐다. 재해구호협회 등을 통해 모인 국민 성금은 지난 4일 기준 925억1천만원이다. 지난달 27일부터 가동 중인 중앙합동지원센터에 접수된 이재민 지원은 모두 1천723건으로, 이 중 '시설·주거 복구'(484건)가 가장 많았다. 이어 이재민 구호, 영농, 융자·보험·법률 순이었다. 방송·통신 및 상·하수도 시설에 대한 복구는 완료됐고, 전력 장애 복구율도 99.9%에 달했다. 정부는 경북 의성 산불 당시 위험을 무릅쓰고 주민 대피를 도운 인도네시아인들에게 장기 거주 자격을 부여하기로 했다. 이 차장은 "이번 산불 때 대피에 어려움을 겪던 할머니 등을 도운 인도네시아 국적의 세 분에게 특별기여자 체류자격을 부여하기로 했다"며 "자신의 안위를 돌보지 않고 이웃의 생명을 구한 분들에게도 깊은 감사의 마음을 전한다"고 말했다.
작성자 : 감돌고정닉
AI 에너지, 물 사용량 음모론 완전 반박.jpg
대표적인 음모론 1. ChatGPT는 구글 검색보다 10배 더 많은 에너지를 쓴다 2. AI에 대화하는 에너지의 양은 존나 막대하고 미친 수준의 전기를 잡아먹는다 3. AI는 물 먹는 하마다. 물을 증발시킨다(?)에 대해서 AI를 통해 알아보자.선요약) 좆도 아니다1. ChatGPT는 구글 검색보다 10배 더 많은 에너지를 쓴다→ 맞는데 틀림 (뭔 개소리냐 생각이 들면 아래 내용을 읽어보자...)"10배 차이" 주장의 근원 추적:UN, IEA 등의 보고서에서 인용되는 "챗봇 2.9Wh vs 구글 검색 0.3Wh" 주장은 2023년 초 알파벳 회장의 "아마도(likely) 10배 더 들 것"이라는 추측성 발언과, 이를 뒷받침하는 SemiAnalysis의 분석에서 시작됩니다.구글 검색(0.3Wh): 이 수치는 2009년 구글 블로그 자료에 기반한 것으로 매우 오래되었습니다. 최신(2024년) 추정치는 약 0.04Wh로, 10배 가까이 효율이 개선되었습니다.챗봇(2.9Wh): SemiAnalysis의 분석은 평균 응답 토큰 수를 2,000개로 가정했는데, 이는 일반적인 대화형 챗봇 사용 시의 응답 길이(약 200 토큰)보다 10배 가량 깁니다. 에너지 소비는 출력 토큰 수에 비례하므로, 이 추정치 역시 과장되었을 가능성이 높습니다.더 현실적인 챗봇 에너지 추정치 (0.2Wh):2023년 10월 발표된 "From Words to Watts" 논문 등 최신 연구에서는 실제 하드웨어 측정을 통해 토큰당 에너지 소비량을 계산했습니다.LLaMA 65B 모델 기준, 평균적인 챗봇 상호작용(약 200 토큰) 시 약 0.2Wh의 에너지를 소비하는 것으로 나타났습니다. 이는 앞서 SemiAnalysis 추정치를 현실적인 응답 길이에 맞게 조정한 값과도 일치합니다.결론: "10배 차이"는 맞지만, 숫자는 훨씬 작다!구글 검색(0.3Wh -> 0.04Wh)과 챗봇(2.9Wh -> 0.2Wh) 모두 과거 추정치보다 약 10배 정도 에너지 효율이 개선되었습니다.따라서 비율 자체(약 5~10배 차이)는 여전히 비슷할 수 있지만, 실제 절대적인 에너지 소비량은 훨씬 작습니다. (0.2Wh vs 0.04Wh)절대적인 양: 설령 챗봇을 하루 100번 사용해도(20Wh), 이는 가솔린 자동차로 약 30미터 운전하는 에너지와 비슷합니다. 1년 내내 사용해도 자동차로 가까운 식당 한 번 왕복하는 수준.2. AI에 대화하는 에너지의 양은 존나 막대하고 미친 수준의 전기를 잡아먹는다→ 구라챗봇 연간 에너지 소비량 추정:일반적인 텍스트 기반 챗봇(GPT-4급)과의 상호작용 1회당 약 0.2Wh 소모.하루 100회 상호작용(예: 10번의 대화, 각 10번의 메시지 교환)을 "매일" 한다고 가정하면, 연간 약 7.2kWh 사용.일상 활동과의 비교:🚗 자동차(가솔린) 10km 주행: 약 7.6kWh 소모 (챗봇 1년 사용량보다 많음)🚿 따뜻한 물 샤워 5번 (각 5분): 약 8kWh 소모 (챗봇 1년 사용량보다 많음)🛁 따뜻한 물 목욕 2번: 10kWh 이상 소모 (챗봇 1년 사용량보다 훨씬 많음)결론 및 제언:일반적인 챗봇 사용으로 인한 에너지 소비는 '에너지 재앙' 수준과는 거리가 멀다.챗봇 에너지 사용을 걱정하기보다, 짧은 거리 운전 대신 걷거나, 샤워 시간을 조금 줄이거나, 목욕 대신 샤워를 하는 등 다른 일상 활동에서 에너지를 절약하는 것이 훨씬 효과적이다. 이런 작은 노력으로도 챗봇 연간 사용량을 충분히 상쇄할 수 있다.3. AI는 물먹는 하마다. 물을 증발시킨다(?)→ 구라흔한 오해와 진실:"ChatGPT 50번 질문 = 물 0.5L 소모" 주장의 오류: 이 주장은 원본 연구를 오해한 것입니다.실제로는 질문 1개가 아니라 20~50개 질문당 0.5L라는 의미였습니다.더 중요한 것은, 이 수치에는 데이터센터 냉각수(On-site, 약 15%) 뿐만 아니라, AI 구동에 필요한 전기를 생산하는 데 사용된 물(Off-site, 약 85%)과 모델 훈련에 사용된 물을 분할 계산한 양까지 포함된다는 점입니다.따라서 데이터센터에서 직접 사용하는 냉각수만 따지면 약 300번의 질문당 0.5L 수준으로 훨씬 적습니다.모든 온라인 활동은 물을 사용합니다: AI뿐만 아니라 이메일 전송, 사진 업로드, 온라인 쇼핑, 음악 스트리밍, 화상 통화 등 모든 인터넷 활동은 전기를 필요로 하며, 대부분의 전기 생산 과정(화력, 원자력 등)에서 냉각 등을 위해 막대한 양의 물이 사용됩니다. (이를 '에너지-물 넥서스'라고 합니다.)ChatGPT 물 사용량, 실제 규모는?일관된 기준으로 비교 시: 다른 온라인 활동과 동일한 기준(전기 생산 물 포함)으로 ChatGPT 질문 1회의 물 사용량은 약 30mL입니다.다른 활동과의 비교:온라인: 앱 다운로드(40mL), 전자상거래 구매(170mL), 음악 스트리밍 1시간(250mL), GPS 사용 1시간(260mL), 소셜 미디어 탐색 1시간(430mL), Zoom 통화 1시간(1720mL), 4K 비디오 10분 시청(2580mL) 등 많은 일상적인 온라인 활동보다 적거나 비슷한 수준입니다.오프라인: 햄버거 1개 생산(약 2500L 또는 660갤런)에 비하면 ChatGPT 수십만 번 질문의 물 사용량은 극히 미미합니다. 미국 내 누수되는 파이프에서 하루 동안 낭비되는 물의 양이 전 세계 ChatGPT 하루 사용량보다 훨씬 많습니다.모델 훈련 비용: GPT-4 훈련에 많은 물(약 10억 리터)이 들었지만, 이를 수천억 건의 질문으로 나누면 질문당 추가되는 물 사용량은 약 5mL (기존 대비 +16%) 정도로 크지 않습니다.맥락의 중요성:데이터센터 vs 농업: 데이터센터의 물 사용이 특정 지역의 수자원에 부담을 줄 수는 있지만, 농업(특히 축산업)에 비하면 사용량도 훨씬 적고 수질 오염도 덜 유발합니다. (미국 소고기 생산의 약 20%가 물 부족 지역에서 이루어짐)태양광의 이점: 물 부족 지역의 데이터센터는 물을 거의 사용하지 않는 태양광 발전을 활용할 가능성이 높아, 오히려 전체적인 물 사용량 감소에 기여할 수도 있습니다.과도한 걱정은 본질을 흐린다: 개인의 ChatGPT 물 사용량을 걱정하는 것은, 마치 디지털 시계의 물 사용량(전기 생산 과정 포함 시 상당량)을 걱정하는 것과 비슷합니다. 기후 변화나 물 부족 문제 해결을 위해서는 에너지 전환, 농업 방식 개선 등 훨씬 큰 규모의 시스템 변화에 집중해야 합니다.덤) 일러스트레이터와 AI 이용자 환경오염 비교- 평범한 사용자가 AI 챗봇에게 하루 100번의 질문/답변을 주고받는다 가정하면 20Wh- 일러스트레이터 : 전문가용 4K 모니터(혹은 듀얼 모니터)를 하루 8시간 이상 사용. 여기에 타블렛, 스캐너, 프린터, 작업실 조명 등의 에너지 소모도 더해지면, 모든 기기가 소비하는 전력은 하루에 수백~수천 Wh. + 여기에 수채화 물감 사용, 붓 세척, 종이 생산(종이 1톤 생산에 수만 리터의 물 필요) 등 작업 과정 자체에서 직접 물을 사용 + 추가로 종이, 물감, 잉크 등 각종 미술 재료 소모 및 폐기물 발생하는 것까지 합치면 환경적인 부분에 있어서 훨씬 더 안 좋음
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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