‘고급 분석 기술’과 ‘인공지능(AI)’을 활용하면 기후 변화 완화나 적응력 및 회복력 향상과 같은 어려운 문제를 관리할 수 있다.
기후 변화는 전 세계의 환경, 사회, 경제 시스템에 심각한 영향을 미칠 것이다. 우리는 이미 길어진 가뭄, 파괴적인 폭풍우 등 심각한 환경적 영향을 경험하고 있다.
2050년 넷제로(net-zero) 배출 달성 노력 등 기후 변화 완화를 위한 노력은 매우 중요하다. 하지만, 피해를 최소화하기 위해서는 ‘즉각적인 위기 대응’에서 ‘장기적인 계획’에 이르기까지 적응력 및 회복력에 관한 노력 역시 강화해야 한다. 나아가 이는 연구, 재정, 교육과 같은 다양한 분야에서 지원되어야 한다.
인공지능(AI)은 이런 복잡한 이슈 관리에 많은 도움이 된다. 배출가스 및 기후 영향의 주요 이슈에 대한 AI의 거대하고 복잡한 데이터 수집 및 완성, 해석 역량은 이해 관계자들이 탄소 배출을 줄이고, 더 친환경적인 사회를 구축하기 위해 정보에 입각한 데이터 중심 사고를 하는 데 많은 도움이 된다. 또한 데이터에 기반하여 가장 리스크가 큰 지역에 전 세계의 기후 노력이 들어가게끔 비중을 조정하는 데 사용될 수도 있다. (‘남반구의 니즈 해결하기’ 참조)
남반구의 니즈 해결하기
IPCC에 따르면 약 30억 이상의 사람들이 군서도서개발도상국(Small Island Developing States, SIDS) 및 남아시아, 아프리카 대부분 지역 등 기후 위기에 매우 취약한 지역에 살고 있다. 2022년 4월 S&P Global 보고서 『기상 경고: 물리적 기후 리스크로 인한 경제적 손실에 대한 국가 취약성 평가』에서 확인된 바와 같이 일반적으로 이 지역은 장기 가뭄, 허리케인과 같은 극단적인 기상 현상을 겪거나, 특히 해안 지역 도서국들의 경우 해수면 상승 등으로 매우 큰 타격을 받을 가능성이 높다. 이 지역이 기후 위기를 가중한 탄소 배출에 기여한 바가 상대적으로 거의 없었음을 고려할 때, 이런 높은 취약성에 특히 주목해야 할 것이다.
하지만, 기후 변화 노력은 현재 남반구 해당 지역의 니즈와 우선순위를 무시하고 있다. 그 이유는 이 지역의 부와 자원의 집중도가 낮아서 북반구에 비해 적응력과 회복력이 뒤처지기 때문이다. 또 다른 이유는 인공지능(AI) 연구가 대부분 북반구의 연구소와 기업에서 진행되고 있기 때문이다. 국제 AI 연구센터(International Research Centre on Artificial Intelligence)에 따르면, UN지속 가능 개발 목표(UN Sustainable Development Goals)를 강조하는 AI 솔루션도 사실상 80% 이상이 북반구에서 도출된 것이다.
이처럼 북반구에만 집중하게 되면 AI 연구 개발에 사각지대가 만들어질 뿐 아니라 유망한 AI 솔루션을 가장 필요한 환경에 적용할 수 없게 된다. 이집트 정보통신기술부(Ministry of Communications and Information Technology) 전직 AI 부문 고문이었던 샐리 라드완(Sally Radwan)은 “북반구 국가들을 위해 설계되고 최적화된 모델이 반드시 다른 국가들의 특정 조건에 잘 적용되는 것은 아니다.”라고 설명한다.
하나의 지구에 사는 우리는 남반구의 니즈를 해결하거나 남반구 수십억 인구의 삶을 개선하지 못하는 이 같은 솔루션 개발을 지속할 여유가 없다. 이제 AI 연구와 개발은 솔루션이 남반구의 공공 및 민간 부문 리더와 주민들의 우선순위에 적합하도록 진행되어야 한다.
또한, 솔루션이 제대로 실행되려면 이 지역에서 솔루션을 이용하는 사람들의 교육을 위한 역량 구축과 함께 관련 솔루션에 대한 접근이 가능해야 한다. 라드완은 “최고의 접근법은 다양한 지역에서 역량을 구축하는 것이다.”라고 말하며, “국가들이 현지 상황에 적절하게 작동하는 모델을 개발하고, 현지에 기반한 전문 지식과 학습 내용을 교환하도록 지원해야 한다.”라고 덧붙였다. 이는 데이터 가용성의 격차를 해소하고, 환경에 적합하게 설계된 솔루션이 데이터가 부족한 상황에서도 작동하도록 하는 것을 의미한다.
또한 남반구에서 개발된 AI 솔루션이 글로벌 자원을 사용할 수 있도록 함으로써 프로젝트가 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 해야 한다. 마찬가지로, 북반구에서 개발된 프로젝트를 남반구의 실무자 및 사용자와 연결하는 것은 솔루션이 모두의 요구사항을 충족하는 데 있어 매우 중요하다.
이처럼 인공지능(AI)의 활용은 이 절체절명의 순간에 의미 있는 변화를 만들 기회를 제공한다. 그 방법은 완화, 적응, 회복력을 이용하는 것, 혹은 전반적인 기후 변화 노력의 기본 요소를 지원하는 것일 수 있다.
BCG는 이 기회의 중요성을 인식하고, 최근 전 세계 공공 및 민간 부문 기후 및 AI 리더들을 대상으로 기후 변화 문제 해결 노력의 도구로서 AI의 잠재력 및 AI 도입의 방해요인에 대한 의견을 묻는 설문조사를 진행했다. (‘설문조사 방법론’ 참조)
설문조사 방법론
기후 변화와의 싸움에서 인공지능(AI) 사용에 대한 공공 및 민간 부문 리더들의 의견을 살펴보기 위해, BCG는 2022년 5월 조직 내 AI 혹은 환경 변화 이니셔티브 의사 결정에 전권 혹은 부분적 권한이 있는 1,005명의 글로벌 리더들을 대상으로 설문조사를 실시했다. 대부분 응답자는 두 주제 모두에 대한 의사 결정권자들이었다. 설문 문항은 기후 변화 문제 해결을 위한 고급 분석 기술과 AI 사용 관련 조직 내 장애물에 대한 응답자들의 의견을 묻는 것이었다.
2022년 5월 수집한 표본은 아르헨티나, 호주, 브라질, 칠레, 중국, 프랑스, 독일, 인도, 일본, 뉴질랜드, 남아프리카, 스페인, 영국, 미국 총 14개국을 포함한다. 응답자들은 직원이 1,000명 이상 혹은 연간 글로벌 매출이 최소 1억 달러인 공공 및 민간 부문의 조직을 대표하고 있다.
응답자 중 87%가 고급 분석 기술과 인공지능(AI)이 현재 기후 변화와의 싸움에서 유용한 도구라고 답했다. 또한, 민간 부문 응답자 중 67%가 기후 변화와의 싸움에서 AI 활용을 지원하기 위해 정부가 더 크게 행동할 것을 촉구했다. (슬라이드 참조)
나아가, 조직의 43%가 자체 기후 변화 노력에서 AI 사용에 대한 비전을 수립하고 있다고 답하며 이 도구의 잠재력에 대한 높은 관심을 보였다. 이 비율은 산업재 기업의 경우 50% 이상, 소비재 기업은 30% 등 산업별로 다양하게 나타난다. 지역적으로는 미국이 북반구 국가 중 가장 높은 관심을 보였다. 응답자의 64%가 기후 변화 노력에서 AI를 사용하고 있다고 답했으며, 평균 42%는 사용할 계획이 있다고 답했다.
머신러닝 알고리즘과 데이터 엔지니어링 등 고도의 데이터 분석 기법의 사용으로 정의되는 인공지능과 고급 분석 기술을 의미하는 용어로 ‘AI’를 사용한다.
AI 활용 기회
설문조사에 참여한 전 세계 공공 및 민간 부문 리더들은 배출량 감소와 측정에 있어 AI가 가장 큰 비즈니스 가치가 있다는 데에는 이견이 없다. 하지만 글로벌 리더들이 이 목표 달성을 위해 AI를 사용하는 방식은 매우 다양하다.
[1] 완화
AI를 이용하면 거시 및 미시 수준에서 배출량을 측정하고, 배출량 및 온실 효과를 줄이며 기존 배출량을 대기에서 제거하는 데 도움이 된다. 예를 들어 BCG 경험에 따르면 AI를 사용할 경우 조직의 탄소 발자국의 5~10%, 전 세계적으로 확대하면 총 2.6~5.3기가톤 이산화탄소 등가물에 해당하는 온실가스 배출을 줄일 수 있다.
[2] 적응 및 회복력
AI를 해수면 상승과 같은 지역 특유의 장기적인 자연현상과 허리케인과 같은 극단적인 자연재해에 대한 위험 예측을 개선하는 데 활용할 수 있다. 이 같은 활용에는 기후 위험의 영향을 최소화하는 인프라 개발 등 취약성 및 노출 관리도 포함된다.
[3] 기본 요소
기후 연구와 모델링, 기후 금융, 교육, 넛징(nudging), 행동 변화 등의 노력 강화에도 개인의 탄소발자국을 측정하는 맞춤형 도구를 실행하거나 환경 친화적인 구매를 권고하는 등 AI가 사용될 수 있다. (보기 참조)
각각의 사용사례에서 AI는 ‘5가지 주요 방식’을 통해 사용될 수 있다.
- 배출, 기후 영향 등에 대해 복잡한 데이터세트 수집 및 완성
- 계획 수립 및 의사 결정 강화
- 프로세스 최적화
- 협업 생태계 지원
- 기후 긍정 행동 장려
AI는 비즈니스 및 정부에서 NGO 및 투자자에 이르는 다양한 이해 관계자들이 정보에 기반한 데이터 중심적 접근을 취할 수 있도록 돕는 동시에, 이 절체절명의 순간에 의미 있는 변화를 만들 기회를 제공하는 도구가 된다. AI가 그 자체로 해결책이 아니라 리더와 시민들이 기후 과제를 어떻게 해결할 것인지 정보를 바탕으로 한 판단을 내리도록 돕는 도구임을 기억해야 한다.
진전의 방해 요소
배출량 측정과 천연 탄소 흡수원(carbon sink) 모니터링 등 AI 솔루션이 잘 정립되어 폭넓게 활용될 수 있는 분야가 일부 있기는 하지만, 현재 존재하는 AI 관련 기후 변화 솔루션은 일반적으로 분산되어 있고, 접근하기 어렵고, 확대하기 위한 자원은 부족한 것이 현실이다.
뿐만 아니라, 아직 모든 조직이 기후 및 AI 주제에 적극적인 것은 아니며, 심지어는 이 분야의 선두 주자들조차도 기후 관련 AI 사용의 장애물에 직면하고 있다. 실제로 설문조사 응답자의 78%가 조직 내부 혹은 외부의 AI 전문 기술에 대한 낮은 접근성이 장애물이라고 답했으며, 77%는 가용 AI솔루션의 부족을, 67%는 AI데이터 및 분석에 대한 조직의 신뢰 부족을 언급했다.
유의미한 지원의 필요성
광범위한 도입을 성공시키려면 AI 솔루션은 그 대상이 기업이든 정부든 혹은 일반 대중이든 사용자 친화적으로 설계되어야 한다. 쉽게 접근 가능하며, 사용자에게 실질적인 혜택을 제공하고, 사용자 행동에 지침이 되는 명확한 정보를 제공해야 한다.
[1] 자원 및 네트워크
특히 남반구의 기후 변화 문제에 있어 AI의 잠재력을 극대화하고자 한다면 풍부한 자원과 네트워크가 필요하다. 자본 투자, 의사 결정권자, 고숙련 실무자들에 대한 접근이 가능해야 활용을 확장할 수 있다. 재정 지원은 학계 연구와 활용사례의 격차를 해소할 수 있으며, 정책 입안가 및 기업 리더들과의 네트워크를 통해 인식과 도입을 강화할 수 있다. 나아가 최적의 활용사례 및 유망한 애플리케이션에 대한 지식을 공유함으로써 광범위한 정부 및 기업 활용에 적절한 솔루션을 준비할 수 있을 것이다. 이 모든 자원 및 네트워크는 남반구의 니즈를 해결하는 솔루션에 특히 가치 있게 활용될 것이다.
[2] 역량 구축
성공적인 솔루션에는 강력한 역량 구축이 필수다. 공무원, 민간 부문 리더, 기타 이해 관계자들은 훈련과 재교육을 통해 AI 솔루션을 가장 중요한 상황에서 효과적으로 사용하고 해석할 수 있다. 잠재력 있는 솔루션이 확장되기 위해서는 공급업체 종속성을 극복하고자 하는 의지가 필요하다. 또한 현재의 AI 연구가 거의 대부분 북반구의 연구소 및 기업에서 진행되고 있기에 더 포괄적으로 진행되어야 한다. 기후 변화로 매우 큰 영향을 받게 될 남반구의 니즈가 간과될 위험이 있기 때문이다.
[3] 확신과 신뢰
의도적이든 그렇지 않든, 복잡성과 비윤리적인 행동의 위험성을 고려해 AI 사용자들은 기후 리더의 신뢰를 얻어야 한다. 따라서 솔루션은 AI를 책임감 있게 사용해야 하며, 세밀하고 신뢰 가능한 기본 데이터세트를 활용해야 하고, 해석되고 이해될 수 있는 결과를 강조해야 한다.
이러한 잠재력에도 불구하고, AI가 단독으로 기후 위기 해결에 사용될 수는 없다. AI는 전 세계가 마주한 문제를 해결하기 위한 수많은 도구 가운데 하나일 뿐이다. 따라서 AI 혹은 기후 문제에 대한 공식적인 역할과 관계없이, 기후 위기 극복을 위해 노력하는 개인, 지역사회 및 조직들은 다른 신기술이 어떻게 AI가 마주한 장애물 제거에 도움이 될 수 있는지도 고민해야 한다.
솔루션 촉구
여전히 수많은 장애물이 있지만, BCG는 ‘지구를 위한 AI(AI for the Planet)’와 협업해 새로운 솔루션이 이 장애물을 극복하고 잠재력을 확대 실현할 수 있도록 기꺼이 도울 것이다. 업무 프로토타입이 있다면, 성숙 단계와 부문에 상관없이 모든 이해 관계자들이 BCG의 첫 번째 솔루션에 참여할 것을 권고한다.
모든 개인, 커뮤니티, 조직이 AI 혹은 기후 주제에서 공식적인 역할에 상관없이 나름의 역할을 담당하고 있음을 인지하고, 또 다른 신기술이 어떻게 기후 변화 문제를 해결하고 장애물 제거에 도움이 될 수 있을지에 대해서 추가로 고민해야 한다.
마지막으로 기후 혹은 AI 커뮤니티에서 활동하는 이들에게는 기후 분석 기술, 기후 위기에 대한 AI 솔루션, 기타 장애물, 갈등, 불만 사항을 공유할 것을 권고한다. 이는 향후 보고서 출간에 귀중한 자료로 활용될 뿐 아니라, 이 문제들을 해결하기 위한 노력의 우선순위 결정에 도움이 될 것이다.
