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"이웃 때려죽인 중3, 태연히 고교 입학"…분노한 유족.jpg
https://m.news.nate.com/view/20250406n00684 "이웃 때려죽인 중3, 태연히 고교 입학"…분노한 유족, 고인 사진 공개 : 네이트 뉴스한눈에 보는 오늘 : 사회 - 뉴스 : (온라인 커뮤니티 '보배드림' 갈무리) /뉴스1 (서울=뉴스1) 김송이 기자 = 지난해 전남의 한 시골 마을에서 건장한 중학생에게 폭행당해 사망한 70대 노인의 유족이 억울함을 호소하며 누리꾼에게 탄원서 작성을 부탁했다. 5일 유족 A 씨는 한 온라인m.news.nate.com와... 이런 악마같은 새끼들은 신상 네티즌이라도 털어라 미친
작성자 : ㅇㅇ고정닉
싱글벙글 대한민국을 지키는 가장 깊은 힘
그것은 다름아닌 국군 잠수함 승조원 분들일 것이다... 한국은 지속적인 잠수함 국산화와 개량을 거듭해 현재는 해외에 대규모 수출까지 진행하는 잠수함 강국이 되었다. 잠수함은 전쟁의 판도를 바꿀 수 있는 "비대칭 전력"으로써 적 해군에게 상당한 스트레스와 충격을 줄 수 있는 해군의 가장 중요한 전력들 중 하나이다.어느정도인가 하면, 주기적으로 실시되는 국제 해군 전술훈련인 "림팩"에서 2004년 한국이 재래식 잠수함인 장보고급 한 대로 미 해군 항공모함 전단 내부로 침투해 탐지 없이 항공모함을 격침시키기도 했을 정도이다. 물론 훈련 상황에 따라 미 해군 측에 여러가지 제약이 걸리긴 했었겠지만, 이만큼 잠수함의 존재는 해상전에서 중요하고, 또 결정적이다. 하지만 그럼에도 불구하고 해군의 잠수함 승조원 희망률은 극히 저조하다. 아예 기피 직무 수준. 그 이유는 "씹창난 거주환경" 때문인데, 이는 해군들이 전반적으로 다 비슷하지만, 잠수함의 경우엔 수상함보다 챙길 수 있는 생필품이나 식재료도 극히 제한되며, 짧게는 며칠, 길게는 몇주에서 몇달까지도 잠항을 하는 잠수함 승조원 특성 상 햇빛조차 보지 못한 채 흔들리는 좁은 잠수함 안에서 오랜 시간을 버텨야 하는 일이 허다하기 때문. 이 좆만한 곳에서 옹기종기 낑겨서 잠을 자고 밥먹고 독서도 한다.. 보면 알겠지만 이거 전부다 같은 공간 전환해서 활용하는거임 ㅋㅋㅋㅋ 복지라고는 냉수/온수 전환도 안 되는 정수기 정도.. 이런 씹창난 거주환경에서도 대한민국 국군들은 나라를 위해 열심히 근무를 하고 있다. 그런데 이렇게 건강, 생활패턴 다 씹창내면서 근무하는 잠수함 승조원들에게 여성 기자 분들은 꾸역꾸역 "걸스캔두 애니띵"이라면서 명목뿐인 여군 승조원 몇명 낑가놓고는 고생하는 남성 승조원들 전체를 예비 성범죄자 취급이나 하고있음 ㅋㅋㅋㅋㅋ 여성 승조원 선발한다는 기사 뜨자마자 바로 올라온 첫 번째 후속기사가 성범죄 대책 강구 필요 ㅇㅈㄹ임 ㅋㅋㅋ - dc official App
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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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