“AI도 언어 차별?” 한국어 질문, 영어보다 에너지 3배 더 쓴다

AI 요약

연구진은 동일한 AI 모델에 같은 질문을 하더라도 언어에 따라 에너지 소비가 크게 달라져 답변 토큰 1개당 에너지는 최대 8.3배, 동일한 질문 세트의 총에너지는 최대 179배 차이가 났고 한국어는 영어보다 약 3.1배 많은 에너지를 소비했다고 발표했습니다. 원인으로는 바이트 페어 인코딩(BPE) 방식의 토크나이저가 한국어의 교착어적 형태소 구조를 효율적으로 반영하지 못해 토큰 파편화가 발생하고 총 생성 토큰 수가 늘어나 연산량과 전력 소비가 증가한 점을 지적했습니다. 미시간대학교·케임브리지대학교·애버딘대학교 공동연구진은 EMNLP 2026에서 ML.Energy와 Zeus를 이용해 122개 언어의 Belebele 데이터셋 900개 질문을 처리한 결과를 바탕으로 한국어 특화 토크나이저와 언어 최적화의 필요성을 제시했습니다.