AI는 기후 변화 앞에서 무엇을 할 수 있는가?

기후 변화는 더 이상 예측의 대상이 아니다.
인공지능은 이제 기후 위기를 해결하기 위한 실질적인 기술로 자리잡고 있다.
정교한 데이터 분석, 실시간 예측, 맞춤형 대응 전략까지 — AI는 지금, 지구의 미래를 다시 쓰고 있다.

기후 변화는 예측의 문제가 아니라 대응의 과제다

지구 기후는 지금까지와는 전혀 다른 국면에 진입하고 있다.
산업혁명 이후 전 지구 평균 온도는 꾸준히 상승해왔으며, 이는 단순히 온도의 문제가 아니라 전 지구 생태계의 균형이 무너지고 있다는 사실을 뜻한다. 탄소 배출 증가, 삼림 파괴, 도시화와 같은 인위적 요인은 기후 시스템을 빠르게 교란시키고 있다. 이에 따라 이상기후는 더욱 빈번해지고 있으며, 그 피해는 저소득 국가와 기후 취약 지역에 집중되고 있다.

기존의 기후 분석 방식은 물리 기반 시뮬레이션을 중심으로 구성되어 있었다. 그러나 이러한 모델은 고정된 방정식과 한정된 연산 자원에 의존하기 때문에, 급변하는 기후 시스템의 복잡성을 정밀하게 반영하기 어렵다는 한계가 있었다. 바로 이 지점에서 인공지능은 새로운 가능성을 보여준다. 복잡계 분석, 비선형 패턴 인식, 실시간 데이터 통합 분석 등은 기존 과학적 접근 방식이 가지지 못한 AI만의 강점이다. 기후 변화는 단순히 예측만으로 해결될 수 없다. 실시간으로 변화하는 수많은 변수들을 읽고, 대응할 수 있어야 한다. 이때 AI는 과학과 기술을 연결해주는 가장 실질적인 통로가 된다.

세계기상기구(WMO)는 2023년을 가장 더운 해로 기록했으며, 이는 사전 경고 시스템의 부재와 취약한 대응 체계의 결과로 분석된다. 인공지능은 이런 불확실성을 줄이기 위해 날씨·기후·수자원 정보를 융합해 실시간 경보 시스템을 개선하는 데 활용되고 있다. 유엔 산하 기후조기경보계획(Early Warnings for All)은 AI 기반 위험 탐지 알고리즘을 통해 향후 5년 내 전 세계 인구 100%가 조기경보 시스템의 보호를 받도록 한다는 목표를 세웠다. 기후 위기의 양상은 예측만으로 감당할 수 없으며, 선제 대응 전략이 필수가 된 지금, AI는 과학에서 실행으로 넘어가는 핵심 매개체다.

 

AI는 기후 데이터를 이해하는 방식을 근본적으로 바꾼다

기후 변화 대응에서 핵심은 데이터다.
그러나 기후 데이터는 일반적인 산업 데이터와는 전혀 다른 특성을 지닌다. 수십 년 간 축적된 위성 이미지, 대기·해양 관측 정보, 토양과 수자원에 대한 실측치들은 시공간적으로 불균형하고, 형식도 다양하다. 또한 그 양이 방대하기 때문에 단순히 수집하는 것만으로는 의미 있는 인사이트를 도출할 수 없다. 이러한 복잡성과 비정형성을 감당할 수 있는 기술이 바로 인공지능이다.

최근에는 딥러닝 기반 모델이 위성 이미지로부터 산불 위험 지역을 조기에 탐지하거나, 해양의 수온 변화를 분석해 어류의 이동 패턴을 예측하는 데 쓰이고 있다. 또한 지구 전역의 탄소 배출량을 감시하고, 도심의 열섬 현상을 예측해 도시계획에 반영하는 데에도 AI가 활용되고 있다. 특히 전통적인 기후 모델과 AI 기반 모델을 결합한 하이브리드형 예측 시스템은 예측 정확도를 비약적으로 향상시켰다. 이처럼 AI는 기후 데이터의 의미를 ‘계산’하는 수준을 넘어, 복잡한 변수 간의 인과 관계를 해석하는 수준으로 진화하고 있다.

예를 들어, IBM의 ‘그린허라이즌(Green Horizon)’ 프로젝트는 대기 질 예측을 위해 기계학습을 활용하고 있으며, 하루 2만 건 이상의 기상 변수를 분석해 예보 정확도를 높이고 있다. NASA는 ‘IMPACT AI’를 통해 기후 관련 위성 이미지의 노이즈를 자동 정제하고, 특정 지역의 빙하 변화나 초목 변화량을 수치화하여 시계열 분석에 활용한다. AI는 단순히 정보를 해석하는 것이 아니라, 새로운 기후지식을 ‘창출’하는 분석자 역할을 하고 있으며, 그 성능은 기후 위기의 복잡도에 비례해 계속 진화하고 있다.

 

기술은 정책과 연결될 때 비로소 의미를 가진다

AI 기술의 발전이 사회적 영향력을 갖기 위해서는 정책과의 연결이 필수적이다.
실제로 유럽연합은 ‘그린딜’ 정책 하에 AI를 활용한 기후 리스크 평가 프레임워크를 제도화하고 있으며, 미국은 NOAA와 NASA를 중심으로 기후 AI 프로젝트를 다수 운영하고 있다. 우리나라 또한 환경부 산하 국가기후변화적응센터에서 인공지능 기반 예측 시스템을 도입해 기후위험을 선제적으로 분석하고 있다.

정책의 방향은 기술의 활용범위를 결정하고, 기술의 목적은 정책의 정합성을 시험한다. AI가 실시간 탄소배출량을 분석하고, 위성으로 감지된 불법 벌목이나 삼림 훼손을 자동 탐지한다면, 그 분석 결과는 단순한 보고서로 끝나지 않는다. 그것은 곧 정책 결정의 근거가 되고, 법적 기준과 경제적 유인으로 이어진다. 인공지능은 단지 기술적 해결책이 아니다. 그것은 새로운 정책 수단이며, 행동을 이끄는 메커니즘이기도 하다. 따라서 우리는 기후 변화라는 복합 위기에 맞서기 위해 기술과 정책이 조화를 이루는 구조를 더 정밀하게 설계할 필요가 있다.

EU는 ‘AI Act’를 통해 고위험군 AI에 기후 관련 시스템을 포함시켰으며, 이는 데이터 품질·투명성·책임성 기준을 포함한 제도적 틀을 형성하고 있다. 세계은행은 개발도상국 대상 기후 적응 정책 지원을 위해 AI 기반 위험 지도(risk map) 시스템을 구축하고 있으며, 이는 기후 취약계층 보호를 위한 정보 전달 체계로 활용된다. 기술은 그 자체로 아무 영향력을 가지지 않는다. 사회적 통제와 정책적 의지를 통해서만 그것은 공공의 이익으로 전환된다.

 

지속 가능한 미래를 위한 인공지능의 조건

기후 변화 대응에 있어 인공지능이 가진 잠재력은 막대하지만, 그 자체가 완결된 해답은 아니다.
AI 시스템은 막대한 연산자원을 소비하며, 이는 역설적으로 온실가스를 배출할 수 있다. 따라서 기후 대응용 AI는 기술 자체의 ‘탄소 발자국’도 함께 고려해야 한다. 이를 위해 최근에는 경량화 모델, 에너지 효율 중심 알고리즘, 재생에너지를 활용한 AI 학습 인프라 구축이 활발하게 이루어지고 있다.

또한 AI 기술은 선진국 중심으로 집중되고 있어, 기후 취약국이나 개발도상국에서는 그 혜택을 충분히 누리기 어렵다는 점도 문제로 지적된다. 기후 위기는 전 지구적 문제인 만큼, 기술의 접근성과 형평성 확보 역시 중요한 과제로 떠오르고 있다. 기후 변화 시대의 인공지능은 단순히 성능 좋은 알고리즘을 의미하지 않는다. 그것은 누구나 접근할 수 있고, 환경을 고려하며, 사회 전체에 긍정적 영향을 미치는 기술이어야 한다. 기술의 진보는 가치의 진보와 함께 갈 때 비로소 진짜 미래가 된다.

영국의 딥마인드는 2021년, 자사의 AI가 구글 데이터센터의 냉방 에너지를 약 40% 절감시켰다고 발표했다. 이는 AI가 에너지 최적화에도 중요한 역할을 할 수 있다는 점을 보여준다. 더불어 UN 기후기술센터(CTCN)는 개발도상국에 AI 기반 기후 예측 시스템 기술 이전을 추진 중이며, 이는 기술 격차를 해소하려는 시도다. 지속 가능성은 기술적 진보만으로는 달성되지 않는다. 누구에게나 공정하게 접근 가능한 기술이 되어야만, AI는 기후 정의(climate justice)를 실현하는 진정한 도구가 된다.

 

기후 변화 앞에서 인공지능은 해답이 아니라, 행동을 가능케 하는 하나의 언어다.
이제 우리에게 필요한 것은 기술을 이해하는 감각과, 그 기술을 올바르게 사용할 책임이다.