LUL [Level Up Lab 레벨업연구소]

🌍 AI는 기후위기의 해결사일까, 또 다른 위협일까?

기후위기는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 2025년 현재, 전 세계는 이상기후, 해수면 상승, 산불과 폭염 등 실제적인 기후 재난 속에서 살고 있습니다. 이 와중에 빠르게 발전하는 인공지능(AI)은 과연 지구를 지키는 기술일까요, 아니면 에너지를 더욱 소모하는 새로운 문제일까요?

이번 글에서는 AI가 기후위기와 어떤 관계를 맺고 있는지에 대해 살펴보고, 기술이 가진 가능성과 한계, 그리고 우리가 어떤 방향으로 나아가야 하는지 함께 고민해보겠습니다.

✅ 한국과 동아시아에서의 AI 기후 기술 활용

AI는 한국과 동아시아에서도 기후위기 대응에 중요한 기술로 주목받고 있습니다. 특히, 대기오염, 도시 열섬 현상, 해안 침수 등 이 지역 특유의 환경 문제에 AI가 효과적으로 활용되고 있습니다.. 다음은 대표적인 활용 사례입니다:

1. 이상기후 예측과 재난 감시

• 한국기상청은 AI 기반 모델을 통해 초단기 강수 예측, 태풍 경로 추적 등에 활용하고 있으며, 일본 기상청과 협력해 동북아 지역의 기상 데이터 통합 분석도 강화 중입니다.
• 대기질 예측 시스템에서도 AI가 미세먼지, 오존 수치를 정밀 예측하여 공공 알림 서비스에 활용되고 있습니다.
• NASA, ESA(유럽우주국) 등은 위성 데이터를 분석해 해수면 상승, 대기 중 탄소 농도 등을 실시간으로 감시하고 있습니다.
• AI는 이런 방대한 기후 데이터를 분석하여 이상기후 조기 경보 시스템을 구현하는 데 활용됩니다.

2. 에너지 절감과 도시 효율화

• 한국전력공사는 AI 기반 수요예측 시스템을 통해 전력 공급의 효율성을 높이고 있으며, 스마트시티 시범사업에서 교통량·기온·건물 에너지 사용 패턴을 통합 분석하는 AI 기술을 도입하고 있습니다.
• 일본과 대만도 도시 열섬 현상 완화를 위해 AI를 활용한 그린인프라 최적 설계를 실험하고 있습니다.
• 구글은 DeepMind AI를 활용해 자사 데이터센터 냉각 시스템의 전력 사용량을 30% 이상 절감한 사례가 있습니다.
• 스마트 그리드 기술에서는 AI가 전력 수요를 예측하고 재생에너지 공급을 최적화해 에너지 낭비를 줄이고 있습니다.

3. 탄소중립 도시와 정책 설계

• 서울시는 AI 기반 탄소배출 모니터링 시스템을 통해 건물별 에너지 사용량과 배출량을 분석하고, 에너지 정책 수립에 활용하고 있습니다.
• 중국은 산업지역의 실시간 배출 추적에 AI 영상인식 기술을 접목하며 감시 강화를 시도하고 있습니다.
• AI는 신소재 개발, 탄소 포집(CDR: Carbon Dioxide Removal), 친환경 건축 설계에도 활용됩니다.
• 예를 들어, 기후 솔루션 스타트업들은 AI 기반 시뮬레이션으로 탄소 흡수력이 높은 식물 분포 지역을 탐색하기도 합니다.

⚠️ AI 자체가 배출하는 탄소는? (구체적 수치와 영향)

하지만 AI 기술 자체도 적지 않은 에너지를 소모합니다. 특히 대규모 언어 모델을 학습하거나, 초거대 데이터센터를 운영할 때 그 영향은 결코 무시할 수 없습니다.

• GPT-3 모델 학습에는 약 1,287 MWh의 전력이 소요, 이는 한 가정이 약 120년간 사용할 수 있는 전력량에 해당합니다. (Strubell et al., 2019)
• AI 모델이 클수록 매개변수(parameter) 수와 연산량이 기하급수적으로 증가해 탄소 배출량도 크게 증가합니다. 예를 들어, **GPT-3는 약 1.5억 kg의 CO₂eq(이산화탄소 환산량)**를 발생시켰다는 연구도 있습니다. 이는 약 30만 대의 차량이 연간 배출하는 탄소량과 맞먹는 수준입니다. (Oxford Martin School, 2023), 그만큼 탄소 발자국도 커집니다.
• 전력 사용이 집중되는 지역이 화석연료 기반 전력망에 의존하고 있다면, AI 기술의 확산은 탄소 배출을 더욱 심화시킬 수 있습니다. 특히 일부 대형 AI 데이터센터는 하루 수백만 리터의 냉각수를 소비하며, 전력 사용량이 중소 도시 전체와 맞먹는 경우도 있습니다. 이러한 문제는 단순한 기술 문제를 넘어 환경정책, 에너지 인프라와도 직결됩니다., AI는 오히려 탄소 배출을 가속화할 수 있습니다.

AI는 전력 그 자체를 쓰는 게 문제가 아니라, 그 전력이 어디서 오는가가 중요한 지점입니다.

🔄 균형 잡힌 접근: ‘기후친화적 AI’의 조건

AI를 기후 솔루션으로 활용하려면, 기술 자체도 지속 가능해야 합니다. 현재 기업과 연구기관들은 다음과 같은 노력을 시도하고 있습니다:

시도 예시

AI 기술을 발전시키되, 그 과정에서의 탄소 발자국을 최소화하려는 기술적·윤리적 설계가 동반되어야만 지속 가능한 혁신이 됩니다.

📎 참고 자료 및 출처 (2025년 기준)

내용 출처

🔚 결론: AI는 중립이다, 사용하는 우리가 책임을 져야 한다

AI는 기후위기의 해결사가 될 수도 있고, 가속자가 될 수도 있습니다. 모든 것은 우리가 어떤 방향으로 기술을 설계하고, 사용하는지에 달려 있습니다.

지구 환경을 위한 AI라면, 기술의 힘을 환경 감시와 해결에 쓰는 동시에, 그 기술 자체도 친환경적이어야 하지 않을까요?

기술은 중립입니다. 선택은 우리에게 달려 있습니다.