중국이 서해에 설치한 구조물 크기 및 특징. 송정근 기자 "친중 정책으로 일관한 문재인 정권의 안이한 대응이 가래로 막을 일을 호미로 막는 사태까지 키웠다." 지난달 25일 국민의힘 소속 국방위원들은 국회에서 기자회견을 열고 이같이 주장했다. 중국이 서해에 구조물 2기를 설치하는 동안 정부가 무대응으로 일관해 일을 키웠다는 것이다. 이들은 "문재인 정권은 2020년 3월 해군을 통해 처음으로 (불법 구조물인) 선란 1호를 확인하고도 특별한 조치 없이 2년이라는 시간을 흘려보냈고, 윤석열 정부 출범 이후인 2022년 12월부터 적극적 대응에 나섰다"고 주장했다. 하지만 이런 주장은 일부는 맞고 일부는 틀렸다. 특히 문재인 정부나 윤석열 정부의 대응은 대동소이했다. 일단 문 정부 당시 대응이 미온적이었던 것은 사실이다. 정부가 선란 1호를 처음 인지한 건 2020년이었지만 공개 항의가 이뤄진 건 2022년이었다. 그러나 '친중 성향'으로 인해 공개항의가 늦어진 건 아니었고 정부의 국제법적 해석이 문제였다. 2020년만 해도 정부는 선란 1호가 연어 양식시설이기 때문에 국제법에 저촉되지 않는다고 봤다. 2022년 석유 시추용으로 의심되는 콘크리트 구조물이 인근에 추가로 설치됐을 때도 중국 측에 가깝다는 이유로 강하게 대응하진 않았다.이후 공개항의를 하지 않은 것도 아니다. 석유 시추 설비인지 여부에 주목했던 정부는 연어 양식시설을 위한 보조설비인 점을 확인한 후 우려 표명을 했고 외교적 협의에 나섰다. 한 전직 관료는 11일 "서로를 자극하는 방식보다는 한중 해양경계획정 협의에서 문제제기를 반복하고 해당 구조물이 국내 반중정서를 자극할 수 있다는 우려를 전달했다"며 "중국도 한중관계 악화를 원하지 않았기 때문에 정보공유를 해왔다"고 밝혔다. 그래픽=송정근 기자 윤 정부도 우선 외교적 대응에 집중해 왔다. 지난해 선란 1호의 남쪽에 선란 2호가 추가로 설치된 사실이 확인되자, 정부는 주한중국대사관을 통해 항의했다. 조태열 외교장관도 한중일 외교장관회의를 계기로 열린 한중 외교장 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.[챗GPT를 사용해 제작] 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 ‘허깅페
