AI와 기후 불평등: 알고리즘은 기후 정의를 실현할 수 있을까?

AI와 기후 기술이 기후 불평등을 완화하는 데 어떻게 기여할 수 있는지 분석한다. 알고리즘은 데이터 접근성, 의사결정 참여, 기후 정의 실현의 도구가 될 수 있는가에 대한 근본적인 물음을 던진다.

1. 기후 불평등의 구조: 누구에게 더 큰 위기가 닥치는가?

기후 변화는 전 지구적 현상이지만, 그 영향은 결코 평등하게 분포되지 않는다. 저지대 해안 국가, 농업 의존도가 높은 지역, 에너지 빈곤층 등은 상대적으로 탄소 배출 기여도가 낮음에도 불구하고 기후 위기의 피해를 가장 먼저, 그리고 가장 심각하게 겪고 있다. 유엔개발계획(UNDP)은 기후 변화가 "불평등을 가속화하는 계층적 재난"이라고 정의했으며, 세계은행은 2030년까지 기후변화로 인해 1억 명 이상의 새로운 빈곤 인구가 발생할 수 있다고 경고하고 있다.

기후 위기의 실질적 피해는 물리적 환경뿐 아니라 사회적 인프라와 대응 역량의 격차에 따라 크게 달라진다. 예컨대 선진국은 홍수나 폭염 같은 극한 기후 현상에 대비할 수 있는 방재 시스템과 의료 인프라를 갖추고 있는 반면, 저소득 국가에서는 재난 대응이 지연되거나 거의 이루어지지 않는 경우도 많다. 이러한 상황은 기후 변화가 단순한 환경 문제가 아닌 사회 정의의 문제임을 드러낸다.

기존의 정치·경제적 지배구조는 이러한 불균형을 심화시킨다. 고소득국은 고급 기후 모델과 방대한 위성 데이터에 접근할 수 있지만, 저소득국은 여전히 기초적인 기상 관측 시스템조차 구축하지 못하고 있다. 이 격차는 정보 불균형으로 이어지고, 이는 다시 기후 대응 역량의 격차로 되돌아온다. 기후 정의(climate justice)란 단순한 피해 보상이 아니라, 이러한 구조적 차별을 교정하고 동등한 대응 권리를 보장하는 데 초점을 맞춘다.

 

2. 데이터와 알고리즘: 기후 정의 실현의 도구인가, 벽인가?

AI 기반 기후 예측은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 대기와 해양의 수치를 예측하는 데 그치지 않고, 식량 안보, 건강, 주거, 이주와 같은 삶의 질 전반에 영향을 미치는 변수들을 다차원적으로 분석할 수 있는 수준에 도달했다. 그러나 이러한 기술은 데이터에 기반한다. 문제는 데이터 자체가 불평등하다는 데 있다.

기후 관련 데이터는 고해상도 위성 이미지, IoT 센서, 정밀기상 관측소 등 기술 집약적 인프라에서 생산되며, 대부분 선진국 중심으로 구축돼 있다. 이는 AI 알고리즘이 개발도상국의 기후 현실을 충분히 반영하지 못하는 결과로 이어지며, 예측 모델의 편향성과 신뢰성 저하로 연결된다. 또한 많은 경우, 알고리즘 설계 과정에서 지역 주민의 참여는 배제된다. 이는 기술적 효율성은 높이되 사회적 수용성과 대표성은 낮은 시스템을 양산하는 요인이 된다.

이 외에도 언어적, 문화적 배경을 반영하지 못하는 설계는 기술의 현장 적합성을 떨어뜨리는 주요 요인으로 지적된다. 예컨대, 기후 정보 전달 앱이나 플랫폼이 지역 언어를 지원하지 않거나, 현지 농업 관행과 동떨어진 기술만을 제공할 경우, 오히려 지역 공동체 내에서 불신을 초래할 수 있다. 따라서 데이터의 접근성과 알고리즘 설계의 포용성은 기후 정의 실현의 전제 조건이라 할 수 있다.

3. 알고리즘 민주화: 기후 대응을 위한 기술적 정의 실험

이러한 문제의식 속에서 등장한 개념이 바로 '알고리즘 민주화'다. 이는 데이터 수집, 처리, 해석, 활용 전 과정에 다양한 사회 주체가 참여할 수 있도록 보장하는 구조를 뜻한다. 일부 프로젝트는 기후 취약 지역 주민과의 협력을 기반으로 AI 모델을 개발하고 있으며, 이들이 직접 데이터를 수집하고 해석하며 정책 제안에 활용할 수 있도록 돕고 있다.

예를 들어 인도의 농업 지역에서는 농민들이 스마트폰 앱을 통해 자신들의 토양, 강수량, 작물 상태 데이터를 입력하고, 이를 바탕으로 AI가 맞춤형 재배 전략을 제시하는 구조가 형성되고 있다. 이는 단순한 기술 이전을 넘어서, 기후 대응 주체로서의 역량을 강화하는 과정이다. 알고리즘이 사회 내 다양한 목소리를 반영할 때, 비로소 그것은 기후 정의 실현의 도구로 기능할 수 있다.

남아프리카공화국의 일부 지역에서는 기후 커뮤니티 센터를 중심으로 청년들이 드론과 센서를 활용해 데이터를 직접 수집하고, 그 결과를 기반으로 지역 정부와 협의체를 구성해 대응 정책을 공동 설계하는 사례도 나타나고 있다. 이는 AI가 지역 민주주의 강화와도 연결될 수 있음을 시사하며, 기술의 일방적 주입이 아니라 쌍방향 협력이 기후 정의 실현의 열쇠임을 보여준다.

또한, 페루 안데스 지역에서는 ‘Resilient Puna’, ‘Andes Resilientes’ 등 원주민 공동체 기반의 기후 회복력 프로젝트가 실제로 진행되고 있다. 이들 프로젝트는 아직 AI 기술을 직접적으로 활용하지는 않지만, 전통지식과 지역 데이터를 바탕으로 기후 적응 전략을 공동 설계하는 실험적 구조를 가지고 있다. 향후 이러한 모델이 디지털 기술 및 알고리즘과 결합될 경우, 지역의 현실을 반영한 AI 시스템이 어떻게 정의로운 기후 대응으로 확장될 수 있는지를 보여주는 기반 사례로 평가된다. 알고리즘 민주화는 결국 지역의 문화와 언어, 생활 조건을 기술 설계에 반영함으로써 단순한 디지털 포용을 넘어, 구조적 전환의 실현을 지향해야 한다.

4. 글로벌 거버넌스와 정책적 전환: 정의로운 기술 확산의 조건

기후 정의를 실현하는 데 있어 기술은 필요조건일 뿐, 충분조건은 아니다. 기술이 누구를 위해 설계되었는가, 누가 접근할 수 있는가, 누가 통제하고 있는가라는 질문이 동반되어야 한다. 국제기구와 국가 정부는 AI 기반 기후 기술이 특정 국가나 기업의 독점적 자산으로 머물지 않도록, 공공 접근성과 공동 설계의 원칙을 정책적으로 보장할 필요가 있다.

실제로 EU는 'AI for Green Deal' 프레임워크를 통해, 지속 가능한 기술의 공공성과 형평성 확보를 위한 지침을 마련하고 있으며, 유네스코와 UNEP도 기후 기술의 윤리적 기준 수립에 참여하고 있다. 이는 기후 기술이 단지 환경 문제를 해결하는 수단이 아니라, 인권과 공정성을 위한 기술로 재정의되고 있음을 보여준다.

아울러 기후 금융과 연계된 AI 기술의 확산 전략도 중요하다. 기후 위기에 대응하기 위한 국제 기금이 AI 기반 시스템을 조건으로 삼거나, 데이터 기반 의사결정을 지원하도록 설계된다면, 저개발국도 기술 접근성을 높이고 자율적 대응 역량을 강화할 수 있다. 궁극적으로는 기술 그 자체보다 기술을 둘러싼 제도와 협력 구조가 정의로운 전환의 핵심이 된다.

 

AI는 기후 불평등을 더 악화시킬 수도, 이를 해소하는 새로운 길이 될 수도 있다. 알고리즘의 방향은 기술이 아니라, 우리가 어떤 사회를 선택하느냐에 달려 있다.

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