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[이명호의 미래 당겨보기] AI는 지속가능성 문제 해결에 도움이 될까?

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[이명호의 미래 당겨보기] AI는 지속가능성 문제 해결에 도움이 될까?
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코로나19는 자연은 무자비할 수 있다는 것을 비극적으로 일깨워주고 있다. 1년 사이에 1억명이 넘는 사람들이 감염되고 200만명이 넘는 사망자가 발생했다. 몇 년이 넘게 걸릴 거라는 백신이 1년도 안 돼 개발되어 접종을 시작하면서 코로나19 확산은 감소 추세로 돌아섰다. 그러나 여전히 개도국은 백신을 확보하지 못하고 있어 아직도 인류의 고통 시간은 더 길어질 것 같다. ‘좋은 정치, 신뢰할 수 있는 과학, 강력한 기술이 없는 삶’이 곧 ‘고독하고, 가난하고, 더럽고, 잔인하고, 짧다’는 문구가 생각나게 한다. 좋은 정치가 올바른 방향으로 국민들을 이끌고, 신뢰할 수 있는 과학적 지식에 의하여 혼돈과 분열을 막고, 강력한 기술로 문제에 대한 해결책을 찾을 때만이 인류의 삶은 향상될 수 있다는 것을 다시금 생각하게 한다.


코로나19는 극복하겠지만, 우리는 서서히 다가오는 기후 위기도 극복할 수 있을까? 얼마 전까지 일부 과학자들은 지금은 지구의 소빙하기로 지구 온난화는 거짓이라는 주장을 했었다. 이 주장은 더 이상 받아들여지지 않고 과학계는 지구 온난화를 사실로서 인정하고 있다. 과학자들은 지구 온난화가 지속되면 2050년까지 세계 농업 생산량의 최대 30%까지 감소하고 개발도상국의 5억 농민이 가장 큰 영향을 받을 것으로 계산하고 있다. 1년에 한 달 동안 충분한 물이 부족한 사람들의 수가 50억명에 달할 것이고, 해수면 상승과 폭풍 해일로 수억 명의 사람들이 해안 도시의 집에서 쫓겨나게 될 것으로 계산하고 있다. 아마 이런 시뮬레이션, 전망에 대해 의문을 갖는 사람들이 많을 것이다. 내가 모르는 지식과 눈에 보이지 않는 먼 미래 이야기라고 사람들은 회피하고 싶은 심정이다. 과학의 신뢰는 여전히 취약하다.

이런 사람들의 회피 의식에 기대어 나쁜 정치는 여전히 지구 온난화에 대해서 의문을 표하거나 미온적인 태도를 보이고 있다. 정치적 선언은 있어도 그에 따른 비용과 고통은 감내하려 하지 않는다. 30년 내에 탄소 중립을 달성하기 위해서는 전 세계 GDP의 약 16%에 해당하는 13.7조 달러를 투자해야 한다고 한다. 강력한 탄소규제 조치가 시행되면 일반적인 소비재 회사가 현재 마진의 최대 20~25%를 잃을 수 있고, 톤 당 20달러의 탄소 가격이 2030년에 톤 당 75달러(IMF 제안 수준)로 급증하면 기업 경영은 어려워질 것이다.어느 정부도 경제 성장을 저해하고, 국민들이 높은 비용을 지불하는 정책을 추진하는 것이 쉽지 않다. 물론 강력한 투자와 규제 조치로 지금 지불하는 비용은 나중에 기후 위기로 발생한 손실 비용을 몇 배 초과하는 혜택을 가져다줄 것이라는 주장도 있지만 ,현재의 고통이 크지 나중의 ‘지옥’은 보이지 않는다. 좋은 정치가 국민의 지지를 얻을 수 있을까?


코로나19는 탄소를 줄이기 위해서는 얼마나 큰 경제적 고통이 다를 수 있다는 것을 보여주었다. 봉쇄와 거리두기로 경제 활동이 줄어들자 대기가 깨끗해지는 것을 느꼈지만, 전 세계 곳곳에서의 기상 이변은 지구 온난화는 그 정도의 고통으로 해결되기 어렵다는 것을 동시에 보여주었다. 그러나 가장 큰 문제는 이를 해결할 강력한 기술이 없다는 것이다. 2015년 파리 기후변화협약에서 더 이상 지구가 더워지는 것을 막기 위하여 탄소 중립을 달성해야 한다고 선언했다. 탄소 배출량과 제거량이 상쇄돼 배출량이 0(제로)이 되는 상태를 달성하기 위해서는 강력한 기술이 필요하다. 재생에너지, 에너지 절감 기술을 비롯하여 에너지를 절약하는 생활 방식에 이르기까지 전방위적인 노력이 필요하다.


한편 코로나19를 겪으면서 디지털 전환이 탄소제로에 기여할 수 있을 것이라는 기대도 커졌다. 특히 인공지능에 대한 기대가 커지고 있다. 인공지능 기술은 지속가능성의 문제를 해결할 수 있는 강력한 기술이 될 수 있을까? 아직 넘어야 할 난관이 많다고 할 수 있다. 가장 뛰어나다는 작문 인공지능 GPT3를 학습시키는데 한 사람이 뉴욕에서 샌프란시스코까지 비행기를 타고 이동하면서 배출하는 탄소의 300배, 미국에서 자동차 1대가 평생 배출하는 탄소 배출량의 5배에 해당하는 탄소를 배출하였다. 인공지능을 비롯하여 디지털 하드웨어와 소프트웨어가 늘어나면서 탄소 발자국도 늘어나고 있다. 특히 인공지능은 컴퓨팅 집약적으로 많은 양의 데이터를 처리하기 때문에 에너지를 많이 사용하고 있다. 엣지 AI칩, 신경망 압축 등 컴퓨팅 파워를 줄이는 기술이 주목받는 이유이기도 한다.

인공지능은 에너지 절약에 뛰어난 효과를 발휘하기도 한다. 알파고를 개발한 구글의 딥마인드는 데이터 센터의 에너지 사용을 35% 줄이는 능력을 발휘했다. 이외에도 많은 분야에서 인공지능을 에너지 절약에 활용하기 위한 시도가 늘어나고 있다. 제조 과정에서의 폐기물과 에너지 사용 감소, 건물 내의 열 재활용과 냉난방의 효율성 극대화, 교통 혼잡과 화물 운송망 개선, 날씨 예측으로 재생에너지 수요와 공급 조율, 농작물 수확량 증대와 비료 및 물 사용 감소, 새로운 소재 발굴 등 다양한 분야에서 활용 사례가 늘어나고 있다. 특히 중화학 공업은 연간 총 세계 이산화탄소 배출량의 30%를 차지하며, 2050년에는 46%까지 증가할 것으로 전망되기 때문에 중화학 공업 분야에서는 탄소 배출 감소가 중요하다.


전체적으로 인공지능은 3가지 측면에서 지속가능성에 기여할 수 있다. 첫째는 오류의 감소로 잘못을 시정하는데 드는 에너지와 비용을 절약할 수 있다. 둘째는 효율성 향상이다. 최적의 프로세스를 재설계할 수 있게 도와준다. 셋째는 통합적 자원관리이다. 원재료에서부터 제품에 이르기까지 라이프 사이클을 관리하여 자원의 손실을 방지하고 환경 오염을 방지할 수 있다. 순환경제 모델은 알루미늄, 플라스틱, 강철 및 시멘트의 배출을 전 세계적으로 40%, 선진국에서는 2050년까지 56%까지 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.


2000년에 인터넷이 도입될 때 기업들은 웹마스터를 고용하면 되는 줄 알았다. 그러나 파괴적 혁신은 디지털 비즈니스 모델의 등장이었다. 인공지능이 지속가능성의 문제를 해결하기 위해서는 비즈니스 프로세스와 모델의 재편으로 접근해야 한다.


이명호 (재)여시재 기획위원




이준형 기자 gilson@asiae.co.kr
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