기후변화는 전 지구적 위기로 자리 잡았으며, 인류가 직면한 가장 복합적이고 긴급한 문제 중 하나입니다. 이산화탄소 배출량 증가, 해수면 상승, 이상기후, 생태계 붕괴 등의 문제가 가속화되는 가운데, 인공지능(AI)이 이러한 기후 문제를 예측하고 완화하는 데 실질적인 해법이 될 수 있을지에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 하지만 과연 AI는 기후위기 대응의 ‘실제 도구’로 기능할 수 있을까요, 아니면 기술에 대한 막연한 기대에 그치는 것일까요? 이 글에서는 AI가 기후변화 대응에 어떤 방식으로 활용되고 있는지, 그 한계와 가능성을 분석합니다.
AI가 기후변화에 대응하는 주요 활용 분야
AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 도출하는 데 강점을 갖기 때문에, 기후변화 예측과 대응에 유용하게 쓰이고 있습니다. 특히 기후 과학은 시계열 데이터, 위성 이미지, 대기 및 해양 측정 정보 등 다양한 비정형 데이터를 다루기 때문에 AI의 분석 역량이 효과적으로 활용될 수 있습니다.
가장 대표적인 분야는 기후 모델링과 시뮬레이션입니다. 기존의 물리 기반 기후 모델은 계산량이 많고 예측에 시간이 오래 걸리는 단점이 있었지만, 딥러닝 기반 AI 모델은 보다 빠르게 예측 시나리오를 생성할 수 있습니다. 구글 딥마인드의 ‘GraphCast’는 전통적인 모델보다 빠르고 정확하게 날씨를 예측할 수 있는 AI 시스템으로 주목받고 있습니다.
또한 재생에너지 최적화 분야에서도 AI는 핵심 역할을 하고 있습니다. 태양광, 풍력 등의 발전량은 날씨와 시간에 따라 불규칙하게 변하는데, AI는 실시간 기상 정보와 수요 데이터를 분석해 전력 생산과 공급을 효율적으로 조절합니다. 이를 통해 에너지 낭비를 줄이고, 화석연료 사용을 최소화하는 데 기여할 수 있습니다.
산불, 홍수, 가뭄 등 자연재해 예측에도 AI는 활용되고 있습니다. 예를 들어 위성 영상 분석과 머신러닝을 결합해 산불 발생 가능성이 높은 지역을 사전에 식별하거나, 강수량과 지형 데이터를 통해 홍수 위험 지역을 빠르게 파악하는 방식입니다. 이는 재난 대응 시간과 범위를 획기적으로 줄이는 효과를 가져옵니다.
도시 단위에서도 AI는 탄소 배출 모니터링, 교통 흐름 최적화, 건물 에너지 효율 분석 등에 활용되고 있으며, 실시간 데이터를 기반으로 온실가스 감축 방안을 설계하는 데 중요한 도구로 쓰이고 있습니다.
기술에 대한 기대와 그 한계 사이에서
AI는 분명 기후변화 대응에 있어 강력한 도구로 평가받고 있지만, 그렇다고 해서 기술이 모든 문제를 해결해줄 ‘만능 열쇠’는 아닙니다. 실제로 AI가 가진 잠재력과 현실 사이에는 몇 가지 중요한 간극이 존재합니다.
우선 AI가 높은 성능을 발휘하기 위해서는 정확하고 방대한 데이터가 필요합니다. 그러나 많은 국가나 지역에서는 기후 관련 데이터 수집 인프라가 미흡하거나, 데이터가 불균형하게 분포되어 있어 글로벌 기후 분석에 한계가 따릅니다. 특히 개발도상국에서는 위성 정보 접근성이나 실시간 기상 측정 데이터가 부족해 AI의 예측력이 제한됩니다.
또한 AI 모델이 ‘무엇을 예측할 수 있다’고 해도, 그 정보가 실제 정책과 행동으로 이어지는 것은 또 다른 문제입니다. 예를 들어 AI가 산불 가능성이 높은 지역을 정확히 알려주더라도, 인력 부족이나 행정 대응 지연 등으로 실질적인 방지 활동이 늦춰질 수 있습니다. 기술-행정 간 단절은 AI가 가진 효용성을 반감시키는 대표적 사례입니다.
AI 자체가 가진 에너지 소비 문제도 지적받고 있습니다. 대규모 AI 모델을 학습시키는 데 필요한 컴퓨팅 자원과 전력은 상당하며, 이는 아이러니하게도 온실가스 배출로 이어질 수 있습니다. 따라서 ‘친환경 AI 개발’이라는 새로운 과제도 함께 고려되어야 합니다.
무엇보다도 기후위기는 사회적 행동 변화와 정치적 의지 없이는 해결될 수 없는 문제입니다. AI는 데이터를 분석하고 시나리오를 제시할 수 있지만, 법과 제도를 개혁하거나 사회 인식을 바꾸는 역할은 수행할 수 없습니다. 결국 AI는 문제를 진단하고 해법을 제시하는 ‘수단’일 뿐, 그 해법을 실행하는 주체는 여전히 인간입니다.
AI는 이상인가 현실인가: 판단의 기준은 활용 방식
AI가 기후변화 대응에 기여하고 있다는 것은 분명한 사실입니다. 그러나 그 기여가 실제로 ‘효과적’이었는지는 활용되는 방식과 범위에 따라 달라집니다. 단순히 기술을 도입하는 것만으로는 의미가 없으며, 그 기술이 현장에서 얼마나 실질적 행동으로 이어졌는지가 핵심입니다.
이미 유럽연합(EU)은 AI와 환경 정책을 결합한 프로젝트들을 운영 중이며, 도시별 탄소 배출량을 실시간으로 모니터링하고, 교통 혼잡도를 AI로 조절해 배출량을 줄이는 시스템을 확대하고 있습니다. 민간 기업도 ESG 경영의 일환으로 AI 기반 탄소 감축 솔루션을 도입하고 있으며, 이 결과는 기후 리포트와 투자 지표에도 반영되고 있습니다.
그렇기 때문에 앞으로 중요한 것은 ‘AI를 도입할 것인가 말 것인가’의 문제가 아니라, AI를 어떤 맥락에서, 어떤 목표로, 어떻게 운영할 것인가입니다. 기후위기라는 복합적 문제 앞에서 기술의 역할은 분명 유용하지만, 기술 그 자체가 목적이 되어선 안 됩니다.
결국 AI는 이상이 아니라 현실입니다. 단, 그 현실이 실효성을 갖기 위해서는 정책, 제도, 사회 인식, 그리고 기술 사이의 정교한 연결이 필요합니다. 그 연결고리를 만드는 것은 사람이며, AI는 그 길을 비추는 도구가 되어야 합니다.