최근 수년에 걸쳐 ESG에 대한 관심은 가히 폭발적이다. 이제 ESG는 익숙한 용어가 되었다. 지금까지 기업이 ESG를 이해하고 그 필요성을 공감했다면 이제부터는 실천할 때다. 특히 경영에 ESG 요소를 화학적으로 결합시켜 작동되도록 해야 한다. 「ESG 인사이드」에서는 기업이 ESG 경영을 하도록 어떠한 접근을 하고, 어떻게 지속가능성의 가치를 실현하며, 어떻게 성장의 기회를 잡을 수 있는지, 그리고 그 연결고리는 어디서 찾을 수 있는지를 고민해 보고자 한다. <편집자 주>

 

 

[뉴스투데이=김지환 수원대 공공정책대학원 교수] AI(인공지능)는 생성형 AI(Generative AI)부터 제한된 메모리(Limited memory) AI까지 다양한 분야에서 빠르게 성장하며 진화하고 있는 기술이다.

 

글로벌 데이터 플랫폼인 스테티스타(STATISTA)에 따르면 2023년에만 AI는 약 2천억달러에 달하는 비즈니스를 창출했으며, 이러한 성장은 2030년 1조8천억달러를 초과할 것으로 예상한다.

 

AI는 위성 이미지, IoT 센서, 소셜 미디어 등 다양한 정보 소스로부터 확보한 빅데이터를 기반으로 실행 가능한 인사이트를 통해 혁신을 주도함은 물론 정보에 입각한 의사결정을 촉진하는 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

 

특히 이러한 AI의 역할은 지속가능성 이니셔티브를 파악해 추진하는 데 있어 유용성을 제공할 것이다.

 

 

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• 환경문제 해결에 기여하는 AI

 

AI는 기후 변화, 생물 다양성 파괴, 각종 오염 등 다양한 환경문제를 해결하는 데 있어 강력한 도구가 되어 지속가능한 미래를 만드는 데 이바지할 수 있다. AI의 잠재력을 보여주는 구체적인 도구 중 하나는 보존 및 환경 관리를 위한 AI 기반 예측 분석일 것이다.

 

카네기멜론대학의 페이 팡(Fei Fang) 교수 등이 수행한 연구에서 AI 알고리즘은 위성 이미지와 생태학적 데이터를 분석하여 생물 다양성 핫스팟의 변화를 예측하고 멸종 위기에 처한 종(種)의 지역을 파악할 수 있는 가능성을 제시했다.

 

예를 들어 AI를 통해 서식지 특성, 역사적 종 분포 등을 분석하여 보전 가치가 높은 지역을 파악할 수 있으며, 또한 이들 정보는 종 보호 활동의 우선순위를 설정케 하여 효과적인 종 보호를 위한 자원 할당을 가능하게 한다.

 

 

또한, AI는 대기질 및 수질 모니터링 지점의 센서 데이터를 분석해 오염 핫스팟을 감지하고 오염원을 파악할 수 있는데, 오염 물질 농도, 기상 조건, 산업 활동의 패턴을 분석함으로써 오염 정도가 규제 한도를 초과하거나 공중 보건에 위험을 초래하는 지역을 파악하는 데 도움을 줄 수 있다는 것이다.

 

이 정보는 오염 예방 조치를 목표로 하고, 환경 규제를 시행하며, 생태계와 인간 공동체에 대한 오염의 영향을 완화하는 데 사용될 수 있다.

 

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• 지속가능한 비즈니스로 확장

 

글로벌 컨설팅사인 PwC는 보고서 “How AI can enable a sustainable future”에서 환경 애플리케이션에 AI 활용이 2030년 세계 경제에 5조2천억달러까지 기여할 것이라고 예측했다.

 

특히 온실가스에 대해서는 AI 솔루션을 채용할 경우 2030년에 감축되는 전 세계 온실가스 배출량이 호주, 캐나다, 일본의 연간 배출량과 맞먹는 CO2 환산 2.4Gt에 이를 것으로 예측했다.

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한편 글로벌 지식서비스사인 언스트&영(EY)은 “How can AI help us accelerate the pace of change the world needs?” 보고서에서 AI가 순환적이고 공평한 공급망 활성화, 자원 소비 감소, 에너지와 이동에서의 탈탄소화, 지속가능한 제품 및 서비스 혁신 가속화 등 자원 관리에 있어서 중요한 역할을 할 수 있을 것이라고 전망했다.

 

예를 들어 딥러닝과 예측 기능이 재생가능 에너지의 공급과 수요를 관리하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

 

특히 결과적으로 AI는 탈탄소화를 지원할 뿐 아니라 저렴하고 신뢰할 수 있으며 청정에너지 공급을 보장함으로써 UN SDGs(지속가능발전목표) 달성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

 

 

물론 AI가 지속가능성과 관련해 우리가 직면한 모든 문제에 대한 포괄적인 솔루션이라고 말할 수는 없다. AI는 기존 솔루션을 보완하면서 다른 접근 방식과 결합하는 것이 마땅하다.

 

[정리=최봉 산업경제 전문기자]

 

 

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