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11일 오후 3 11일 오후 3시13분 광명시 일직동 신안산선 공사현장이 붕괴된 가운데 사고 현장 인근 주민들이 구체적 대책 마련을 촉구하고 있다. 김도균기자 “당장 오늘 밤을 어디서 보내야 할지 막막합니다.” 11일 오후 6시께 붕괴된 광명시 일직동 신안산선 공사 현장 일대. 이곳은 사태 수습을 위한 굴착기 등 장비들이 연신 큰 소리를 내며 복구작업에 한창이었다. 소방당국은 현장 내 고립된 것으로 추정되는 요구조자 확인 작업에 집중하고 있었으며, 경찰 등은 추가 피해 방지를 위해 사고현장 인근 통제 작업에 집중하고 있었다. 현장 인근 통제 구역 밖에서는 주민들이 걱정어린 눈빛으로 현장을 보고 있었다. 기약없는 복구작업에 생활 터전을 잃은 이들은 현장 인근에 위치한 자신들의 집, 점포 등의 안전을 확인하고자 관계자들을 찾으며 분주히 뛰어다니고 있었다. 이 과정에서 주민들은 현장 확인을 하고 나오던 관계자들을 상대로 구체적인 대책을 비롯해 공사 기간 중 문제점 등을 항의하기도 했다. 사고 현장과 5m 남짓 떨어진 곳에서 식당을 운영 중인 김동철씨(67)는 이날 아침 도로 균열 등 붕괴 조짐이 보이자 종업원들의 출근은 막고 대피해 다행히 인명피해를 겪진 않았다. 하지만 식당의 정확한 피해 상황 확인은커녕 식당 옆에 있는 집마저 출입할 수 없는 상황에 숙식을 걱정하는 처지다. 김씨는 “인명피해가 없어 다행이지만 피해를 확인하지 못해 답답하기만 하다”며 “당장 오늘 밤을 어디서 보내야 할지, 향후 어떻게 다시 터전을 잡아야할지 막막하기만 하다”고 토로했다. 또 다른 주민 김태일씨(58)도 “굉음이 들리며 집기들이 흔들리자마자 아내와 대피했다. 주위를 둘러보니 공사현장은 폭싹 주저앉아있었다”며 “아침에 도로 통제를 하는 등 불안했는데 붕괴는 예상치도 못한 상황”이라고 말했다. 한편, 이날 오후 3시13분 광명시 일직동 신안산선 복선전철 5-2공사 2공구 현장에서 붕괴사고가 발생했다. 소방당국 등은 연락이 두절된 상부작업자 2명에 대한 위치 파악을 진행하고 있으며, 이 중 한 명은 통화 연결로 위치가 확인됐다. 이와 관련 광명시는 추가 피해 예방을 위해 사고 현 챗GPT로 제작한 지브리 스타일 도널드 트럼프 미국 대통령과 화력발전소.[게티이미지뱅크] [헤럴드경제=김광우 기자] “일주일 만에 7억장 만들었다”세계적으로 인기를 끌고 있는 챗GPT ‘지브리’ 이미지 변환. 사진이 순식간에 그림으로 바뀌는 경험에, 출시 후 일주일간 1억명이 넘는 사람들이 챗GPT를 찾았다.하지만 기술의 발전에는 어두운 이면이 존재한다. 생성형 AI 이미지도 마찬가지. 바로 그림을 제작하는 데 막대한 전력이 쓰이고 있다는 점이다.전력 소비는 그 자체로 문제가 되지 않는다. 하지만 전력을 만들기 위해 대량의 탄소가 발생하고 있다는 것을 간과할 수는 없다.최근 일주일간 챗GPT AI 이미지를 제작하기 위해 배출된 탄소만 약 1831톤. 같은 기간 여의도 50배 면적의 숲에서 흡수하는 양에 맞먹는다. 9일 대전 카이스트(KAIST) 류근철 스포츠컴플렉스에서 헤럴드미디어그룹 주최로 열린 ‘이노베이트 코리아 2025’에서 발언하고 있는 지드래곤 KAIST 교수 겸 가수.[대전=임세준 기자]. 오른쪽은 해당 사진을 챗GPT로 변환한 모습.[김광우 기자] 오픈AI는 지난달 25일 챗GPT에 새로운 이미지 생성 기능을 추가했다. 그중에서도 인기를 끈 건 ‘지브리 스타일’. 일본 유명 애니메이션 제작사 스튜디오 지브리가 제작하는 애니메이션의 화풍을 반영해 이미지를 제작해 주는 것이다.브래드 라이트캡 오픈AI 최고운영책임자(CCO)는 최근 SNS를 통해 이미지 생성 기능 업데이트 일주일 만에 약 1억3000만명의 이용자가 7억 개 이상의 이미지를 생성했다고 밝혔다. 각종 인물 사진을 지브리 스타일로 바꾸는 유행이 SNS를 타고 빠르게 번진 영향이다. 독자가 그린 그림(왼쪽)을 바탕으로 4컷 웹툰을 만들어달라고 챗GPT에 입력하자, 챗GPT가 제작한 웹툰. 이용자의 화풍을 그대로 구현해 제작한 것이 눈에 띈다. [독자 제공] 문제는 AI 이미지 제작 유행으로, 막대한 양의 전력 소모가 이뤄지고 있다는 것. 특히 이미지 생성의 경우 AI 채팅 등 기존 기능에 비해 전력 소모가 크다. 시각적 요소를 생성하는 데는 더 고도화된 딥러닝 알고리즘이 필요하기 때문이다.AI 오픈소스 플랫폼 ‘허깅페이스’와 카네기 멜런 대학 연구팀에 따르면 생성형 인공지능을 통해 이미지 1000장을 생성하는 데 약 2 11일 오후 3