“인공지능, 기후변화 대응에 큰 역할 수행 할 것”
[AWC 2020 in Busan_인터뷰] 데이비드 롤닉 맥길대 조교수
인공지능(AI)이 할 수 있는 일은 무궁무진합니다. 인공지능의 가능성에 인류의 미래가 걸려 있다고 이야기해도 허언은 아닐 것입니다. 디지틀조선일보는 인공지능 전문매체 더에이아이(THE AI)와 공동으로 29일부터 이틀간 부산 벡스코에서 ‘인공지능의 미래를 위한 대혁신’이란 주제로 개최되는 ‘AWC 2022 in Busan, AI: THE Good AI Can Do’ 행사에 앞서 현장 참여 연사들의 다양한 의견을 들어보는 릴레이 인터뷰 기사를 연재합니다. 독자 여러분들의 많은 관심 바랍니다. - 편집자 주
세계 기후는 기상이변의 증가와 평균기온 상승으로 인해 급격하게 변화하고 있다. 최근에도 중국, 동아프리카, 유럽과 북미 일부 지역에서는 역사적인 가뭄이 발생했으며, 파키스탄과 국내에서는 기록적인 폭우가 나타나기도 했다.
이에 대한 해답을 인공지능(AI)에서 찾을 수는 없을까. 데이비드 롤닉(David Rolnick) 맥길대 조교수는 “머신러닝 기술을 비롯한 AI 알고리즘은 기후 변화에 맞서는 데 다양한 역할을 수행할 수 있다”고 전했다. 롤닉 조교수는 세계 최초로 국가차원의 AI 전략을 발표한 바 있는 캐나다의 정부 산하기관 ‘캐나다 혁신기술연구소(CIFAR)’의 AI 의장을 맡고 있다. CIFAR은 1980년대부터 AI산업 육성 사업을 꾸준히 지원함으로써 연구기반을 탄탄히 하고 있다.
-많은 전문가와 단체가 현재 인류가 당면한 심각한 문제로 ‘기후 변화’를 꼽고 있다.
“현재 지구의 기후는 평균기온 상승과 기상이변의 증가로 급격하게 변화하고 있다. 폭풍, 홍수, 가뭄, 폭염 화재 등 기후 변화의 결과로 이미 많은 사람들이 사망한 바 있다. 얼마 전만 해도 중국, 동아프리카, 유럽 및 북미 일부 지역에서는 역사적인 가뭄이 발생했으며, 동시에 파키스탄과 한국에서는 홍수가 발생하기도 했다. 기후 변화는 인류가 대기 중에 온실가스 양을 증가시켰기 때문에 발생하고 있다. 우리가 온실 가스 배출을 줄이지 않는다면, 기후는 기하급수적으로 악화될 수밖에 없다.”
-인공지능(AI)과 머신러닝은 기후 변화 극복에 얼마나 도움이 될 수 있을지.
“머신러닝 기술을 비롯한 AI 알고리즘은 기후 변화에 맞서는 데 다양한 역할을 수행할 수 있다. 첫 번째로 AI는 원시 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어 위성 이미지를 사용해 삼림벌채나 홍수 등을 자동으로 모니터링 할 수 있다. 두 번째로 AI는 건물에 냉난방에 필요한 에너지를 줄이거나 화물 운송 네트워크의 효율성을 개선하는 등 복잡한 시스템을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있다. 세 번째로 AI는 전력 망의 균형을 맞추기 위한 수요와 공급을 예측하는 부문에서 활용되는 등 예측 시스템을 보다 정교하게 개선할 수 있다. 마지막으로 AI는 배터리나 광전지와 같은 새로운 재료에 대한 검색을 가속함으로써 과학적인 모델링이나 발견 프로세스를 용이하게 할 수 있다.”
-기후 기술(Climate Tech)에 머신러닝과 AI를 적용해 연구 중이라 들었다.
“일부 기후 기술 어플리케이션의 경우, 표준 AI 방식(standard AI Methods)을 큰 변경 없이 사용할 수 있다. 그러나 그 외의 다른 문제들은 활용 측면에서 특정 부분 새로운 알고리즘이 필요할 수도 있다. 연구팀은 이와 관련해 AI가 유용하게 활용될 수 있는 분야에 대해 연구한다. 예를 들어 더 나은 전력망 최적화를 위해 물리학 기반 제약 조건을 통합하는 딥러닝 알고리즘 설계, 메타 학습 기술을 사용해 지리에 맞는 농업 모니터링 시스템을 구축하고 불균형이 심한 데이터 세트를 위한 다양성 모니터링 도구를 고민하는 연구를 지속하고 있다.”
- AI를 활용해 기후 변화에 대응하는 것에 우려는 없나.
“가장 먼저 우려되는 것은 ‘지나친 낙관’이다. 문제 해결에서 AI는 유용할 수 있지만, 위기를 마법처럼 해결할 수는 없다. AI는 우리가 필요로 하는 수많은 도구 중 하나일 뿐이며, 어떤 상황에서는 전혀 유용하지 않을 수 있다.
또 하나 우려되는 점은 AI의 ‘형평성’ 문제다. AI 전문 지식과 하드웨어에 대한 접근성은 지리적으로, 인구 통계학적으로 차이가 있을 수 있다. 이에 어떤 문제에 우선 순위를 두는지, 혹은 솔루션을 통해 누가 가장 이익을 얻는지에 따는 불평등이 발생할 수 있다.”
- 같은 맥락에서 AI와 머신러닝을 활용할 때 고려해야 하는 사항이 있다면.
“AI는 다양한 방식으로 활용될 수 있다. 그리고 그 중 일부는 기후 변화를 개선하기보다 오히려 악화시키고 있다. 결론적으로 새로운 기술을 개발하고 이를 활용하는 것은 우리의 선택에 따라 긍정적으로도, 부정적으로도 영향을 미칠 수 있다. 기후변화와 맞서 싸우기 위해 AI 기술이 일부 활용되고 있는 것은 좋지만, AI가 전반적으로는 어떻게 활용되고 있는지도 생각해 보아야 한다.”
- 기후 관련 AI 기술이 성장하기 위해 선제 되어야 할 것이 있을까.
“현재 속해있는 ‘Climate Change AI’는 비영리 단체로, AI가 다양한 이해관계와 기후 변화의 교차점에서 영향력 있는 작업을 가능하게 하려고 노력하고 있다. 데이터 공유에 대한 더 나은 표준, 조직의 AI 역량 구축 이니셔티브와 사회적 영향에 초점을 맞춘 자금 지원 프로그램 등을 그 예로 들 수 있겠다.”