인공지능(AI)은 에너지 소비, 윤리, 감시 문제 등 여러 우려를 불러일으키는, 다가올 재앙의 주범으로 여겨지곤 합니다. 하지만 학술지 npj Climate Action 에 발표된 새로운 연구는 AI가 기후 재앙을 막는 데 가장 강력한 도구 중 하나가 될 수 있음을 시사합니다.
런던 경제대학(LSE) 그랜섬 연구소와 시스템익(Systemiq) 연구진이 공동으로 작성한 보고서 ' 녹색과 지능: 기후 전환에서 AI의 역할' 에 따르면 , 전력, 교통, 식품이라는 세 가지 분야에 AI를 집중적으로 적용하면 2035년까지 전 세계 온실가스 배출량을 연간 3.2억~5.4억 톤의 이산화탄소 상당량만큼 줄일 수 있다고 합니다.
이는 현재 전 세계 배출량의 약 7~10%에 해당합니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은, 저자들은 이러한 절감 효과가 인공지능 에너지 사용으로 인한 탄소 배출량 증가분을 상쇄할 것이라고 주장한다는 점입니다 . 여기에는 생성형 모델에 전력을 공급하는 데이터 센터 에서 발생하는 에너지도 포함됩니다.
"만약 우리가 인공지능(AI)을 활용하여 핵심 저탄소 기술의 전환점을 가속화할 수 있다면 어떨까요?"라고 이번 연구의 저자 중 한 명인 마티아 로마니 박사는 기후 솔루션 뉴스(Climate Solutions News) 와의 단독 인터뷰에서 말했습니다 . "AI는 복잡한 시스템을 최적화하고, 새로운 소재를 발견하도록 돕고, 행동을 유도하고, 모델링을 개선합니다. 이 모든 것들은 저탄소 전환의 핵심 요소입니다."
AI가 기후에 미치는 영향을 촉진하는 5가지 핵심 방법
이 연구에서는 AI가 완화, 적응 및 회복력을 지원할 수 있는 5가지 주요 "영향 영역"을 식별합니다.
- 전력망이나 공유 이동성 네트워크와 같은 복잡한 시스템 변환
- 기술 발견 및 자원 효율성 가속화
- 저탄소 선택을 향한 소비자 행동 촉진
- 기후 시스템 및 정책 개입을 위한 모델링 개선
- 재난 예측을 포함한 적응 및 회복력 관리
이것들은 추상적인 범주가 아닙니다. 이는 AI가 이미 어떻게 규칙을 바꾸기 시작했는지를 설명합니다. 예를 들어, 구글의 플러드허브가 재난을 예측하는 데 도움을 주거나, 딥마인드의 알파폴드가 대체 단백질 설계 속도를 높이는 데 도움을 주는 것처럼 말입니다.
로마니는 "우리는 그냥 '수학을 해서 그 기여가 얼마나 클 수 있을지 알아보자'고 생각했습니다."라고 말했습니다.
로마니 박사와의 인터뷰를 팟캐스트 오디오 버전으로 듣고 싶으신가요? Acast 에서 청취하시거나 Spotify , Apple Podcasts 또는 Amazon Music 에서 청취하실 수 있습니다.
섹터 심층 분석: 전력, 육류 및 유제품, 경차
연구진은 하향식 경제 모델 대신 상향식 접근 방식을 택했습니다. 배출 발자국과 가용 데이터의 품질을 기준으로 선정된 세 분야에서 AI가 저탄소 솔루션의 도입과 효율성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 분석했습니다.
전력: 더 스마트한 전력망, 더 나은 예측
AI는 재생에너지가 전력망에 통합되는 방식을 최적화함으로써 전력 부문의 배출량을 연간 최대 1.8억 톤까지 줄일 수 있습니다. 여기에는 수요를 더욱 정확하게 예측하고 태양광 및 풍력 발전의 부하율을 최대 20%까지 개선하는 것이 포함됩니다.
로마니는 "AI는 예측에 매우 뛰어납니다."라고 말하며, "전력 시스템에 필요한 예측을 기존 모델보다 훨씬 더 잘 수행합니다."라고 덧붙였습니다.
식품: 대규모 대체 단백질
식품 부문에서는 AI를 통해 대체 단백질 도입이 가속화되어 맛이 더 좋고 가격도 더 저렴해질 수 있습니다.
로마니는 패스트푸드나 애완동물 사료에 사용되는 많은 육류 제품이 AI가 설계한 질감과 풍미로 강화된 단백질 대체품으로 쉽게 대체될 수 있다고 설명했습니다.
"일요일 로스트를 대체하는 것에 대해 이야기하는 게 아닙니다."라고 그는 말했다. "피자 토핑, 즉석식품, 반려동물 사료에 들어가는 고기는 대체하기 쉽습니다."
보고서는 세 가지 시나리오를 모델링합니다. 가장 야심찬 시나리오에서는 AI가 50년까지 대체 단백질 소비량을 최대 2035%까지 늘려 연간 최대 3억 톤의 배출량을 줄일 수 있습니다.
이동성: 공유 및 전기
교통 분야에서 인공지능(AI)은 최적화된 공유 모빌리티 시스템과 전기 자동차(EV) 보급 확대를 통해 연간 최대 0.6억 톤 의 배출량을 줄일 수 있습니다 . 예를 들어, AI는 더 나은 배터리 소재를 발견하거나 EV 충전 인프라 위치를 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
종합적으로 볼 때, 2035년까지 누적 연간 절감량은 단 세 부문에서만 5.4억 톤 에 달할 수 있습니다 . 그리고 로마니가 지적했듯이, 이는 산업이나 건물과 같은 다른 분야로의 파급 효과를 제외한 수치입니다.
"우리는 의도적으로 세 분야의 직접적인 효과에만 집중했습니다."라고 그는 말했다. "하지만 현실은 한 분야의 개선이 다른 분야로 파급되는 경우가 많습니다."
AI의 에너지 사용: 정당화 가능한 균형인가?
물론, AI는 온실가스 배출 측면에서 결코 자유롭지 않습니다. 데이터 센터는 상당한 양의 전력을 사용하고 있으며, AI 작업 부하도 증가하고 있습니다. 하지만 보고서는 탈탄소화에 사용되는 활동뿐만 아니라 모든 AI 관련 활동으로 인한 총 온실가스 배출량이 1년까지 연간 약 2035기가톤에 달할 것으로 추산합니다.
보수적인 가정 하에서도 탄소 절감 효과는 비용을 훨씬 능가합니다.
"우리는 신중하게 접근했습니다."라고 로마니는 설명했다. "데이터 센터 효율성은 개선되지 않고 모든 전기는 평균적인 전력망에서 공급될 것이라고 가정했습니다. 하지만 그렇게 하더라도 배출량 감소 효과는 배출량 증가분을 훨씬 상회합니다."
보고서의 모델링이 완료된 후 발표된 국제 에너지 기구의 추정치도 이 수치와 일치하며, 이는 연구의 가정이 타당함을 시사합니다.
지금 무슨 일이 일어나야 할까?
보고서는 AI가 지닌 잠재력에도 불구하고 방향성 없이는 기후 개선에 도움이 되지 않을 것이라고 분명히 밝혔습니다.
로마니는 "현재로서는 아직 그 수준에 도달하지 못했습니다."라고 말했습니다. "기술 기업, 정부, 에너지 공급업체가 힘을 합쳐 기후 문제에 AI를 더욱 의도적으로 적용해야 합니다."
민간부문도 역할이 있지만, 공공부문의 리더십이 필수적이다.
로마니는 "정부는 AI 개발을 위한 환경을 조성해야 합니다."라고 말했습니다. "연구에 대한 인센티브를 제공하고, 투자를 유도하며, AI 애플리케이션이 공익에 기여하도록 해야 합니다."
여기에는 북반구와 남반구 간의 디지털 불평등 해소가 포함됩니다. 보고서는 "개발도상국의 AI 인프라와 교육에 대한 공공 투자가 필수적"이라고 명시합니다.
로마니 역시 이 점에 동의하며, AI에 대한 접근성이 불평등하게 유지된다면 분열이 더욱 깊어질 것이라고 경고했습니다.
"북반구와 남반구 간의 불평등 심화와 같은 잠재적 위험을 해결하는 데 있어서 대중의 개입이 특히 중요합니다."
은의 총알은 아니지만 강력한 지렛대
연구진은 과도한 주장에 대해 신중한 입장을 취하고 있습니다. 이 분석은 효율적인 시스템으로 인한 소비 증가와 같은 반등 효과를 모델링하지 않으며, 역동적인 경제 변화도 포착하지 못합니다.
하지만 보고서는 보수적인 가정에도 불구하고 AI가 주의 깊게 의도적으로 사용된다면 기후에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.
"이게 만병통치약은 아닙니다." 로마니가 말했다. "하지만 강력한 수단입니다. 그리고 아직 그 잠재력을 최대한 활용하지 못하고 있죠."
