지구 온난화를 1.5°C 이하로 유지하려는 기후 완화 노력에도 불구하고 많은 전문가들은 다음 세기가 되면 지구 온난화가 3.5°C에 이를 것으로 예측합니다. 이 따뜻해지는 세상은 홍수, 산불, 막대한 인명 손실을 가져오고 있으며 앞으로 수십 년 동안 더 많은 피해가 예상됩니다.
따라서 대규모 기후적응과 기후변화 완화에 집중하는 것이 중요합니다. 우리는 실행 가능한 기후 통찰력을 활용하여 의사결정에 정보를 제공함으로써 현재 및 예상되는 기후 현상에 적응하는 능력을 강화해야 합니다. 기후 모델링 기능을 위해 인공지능(AI)을 사용하는 것이 이에 대한 기본이지만, AI를 사용하여 배출량을 측정하고 줄이는 등 기후 완화에 초점을 맞춘 AI 혁신이 더 많이 나타나고 있습니다. 이러한 혁신 격차를 해소해야 하며, 실행 가능한 기후 통찰력을 얻기 위해 책임 있는 인공 지능의 개발을 가속화해야 합니다.
이는 정부와 기업이 기후 적응에 대한 접근 방식을 근본적으로 재고해야 함을 의미합니다. 인공 지능이 핵심이며, 1,000명 이상의 공공 및 민간 부문 임원을 대상으로 한 최근 BCG 조사에 따르면 87%가 AI를 기후 변화에 대처하는 중요한 도구로 보고 있는 것으로 나타났습니다.
AI가 기후 적응의 핵심이 될 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
전 세계적으로 약 33억~36억 명의 사람들이 기후 변화 위험이 높은 지역, 우리가 이미 보고 있거나 앞으로 보게 될 지역에 살고 있습니다. 자연재해가 크게 증가해 왔으며, 기후위기가 심화됨에 따라 이러한 현상은 더욱 증가할 가능성이 높습니다. 가뭄, 허리케인, 산불, 홍수와 같은 올해의 극심한 기상 현상은 우리 사회를 기후 변화의 위험에 적응시키는 것이 기념비적인 과제임을 보여주었습니다.
극한 기상 현상을 모델링할 때는 수많은 변수가 포함되어야 하며, AI는 대규모 데이터 세트를 수집, 완성, 분석하는 능력 덕분에 이러한 복잡성을 모델링하는 데 유리한 위치에 있습니다. 이는 조기 경보 시스템 및 지역 기후 사건의 장기 예측 모델링에 사용될 수 있으므로 이해관계자가 기후 적응에 대해 보다 데이터 기반 접근 방식을 취할 수 있습니다.
예를 들어, 유럽 우주국(European Space Agency)이 주도하는 Destination Earth는 가뭄과 인간 활동 등 기후 현상 간의 상호 작용을 모니터링하고 예측하기 위해 인공 지능 기반 지구 모델을 만드는 것을 목표로 합니다. 일단 시행되면 글로벌 정책 입안자들은 적응 노력에 대한 정보를 제공하기 위해 기후 통찰력에 더 많이 접근할 수 있게 될 것입니다.
산불 예측 및 예방을 위해 인공지능을 사용하는 것도 또 다른 좋은 예입니다. 이는 고위험 지역의 대화형 매핑을 가능하게 하고 화재 확산 알고리즘을 통해 거의 실시간으로 화재 발생을 추적하여 지속 가능한 산림 관리를 위한 최적의 자원 할당 및 장기 전략을 알려줍니다. 전 세계 평균 연간 산불 비용이 약 500억 달러에 달하는 상황에서 AI가 산불 진압을 더욱 효율적이고 비용 효율적으로 만들 수 있다는 점에서 이는 환영할 만한 일입니다. 이를 지원하기 위해 세계경제포럼(World Economic Forum)은 실제 AI 모델을 구축하고 이를 터키와 같은 국가에서 시험하기 위해 노력하는 FireAid를 출시했습니다.
기후 적응을 위해 인공 지능을 사용하는 이러한 최신 개발은 모든 이해관계자가 기후 통찰력에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 잠재력을 가지고 있습니다. 전 세계적으로 필요한 것, 특히 기술에 대한 접근성이 낮은 남반구에서는 위험이 가장 높습니다. 따라서 인공지능은 적응 요구와 기술 획득 간의 불일치를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이를 지원하려면 기후 변화 적응을 위한 AI 개발에 대한 공평한 접근과 참여를 강화하기 위해 더 많은 조치를 취해야 합니다.
기후 변화는 주요 비즈니스 혼란을 야기할 준비가 되어 있으며, 기후 변화로 인한 잠재적인 재정적 영향은 미국 경제에만 수조 달러에 달하는 것으로 추산됩니다. 기업은 앞으로 수십 년 동안 주요 공급망 및 생산 중단에 직면하게 될 것입니다. 그럼에도 불구하고 비즈니스 리더 중 33%만이 비즈니스 전략에 기후 위험을 포함합니다.
인공 지능은 이러한 비즈니스 중단이 발생할 가능성이 있는 위치를 예측하고 기후 변화로 인한 운영 취약성을 자세히 설명하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 비즈니스 리더는 시각적 위험 그래프에서 복잡한 데이터 소스를 추출함으로써 기후 변화의 복잡한 역학이 어떻게 비즈니스 자산에 부정적인 영향을 미치고 충격을 더 잘 견딜 수 있는지 이해할 수 있습니다.
예를 들어, 지리 정보 시스템(GIS) 소프트웨어 분야의 선두주자인 Esri는 디지털 트윈을 활용하여 기후 위험을 모델링하고 있습니다. 디지털 트윈은 운영 또는 물리적 자산의 디지털 사본입니다. 데이터와 인공 지능을 활용하여 홍수 취약성과 같은 중요한 비즈니스 자산의 취약성을 거의 실시간으로 평가할 수 있습니다. 이를 통해 사전에 취약점을 보완, 강화하고 예방적 유지보수를 수행할 수 있습니다.
그러나 정부 기후 적응을 위한 AI와 마찬가지로 이러한 AI 도구에 대한 비즈니스 접근은 엄격하게 평가되어야 합니다. 기후 변화에 적응하기 위해 인공 지능을 최대한 활용하는 조직은 거의 없습니다. 모든 관련 이해관계자가 실행 가능한 기후 적응 통찰력을 얻을 수 있도록 이러한 응용 프로그램의 개발을 유지하고 이 기술에 대한 액세스를 유지하려면 더 많은 국제 협력이 필요합니다.
이것들은 인공지능이 기후 적응에 사용될 수 있는 두 가지 새로운 중심 주제입니다. 금융 상품의 기후 위험을 해결하기 위해 AI를 사용하거나 선제적인 인도주의 활동에 AI를 사용하는 등 다른 많은 유망한 응용 프로그램이 등장하고 있으며 이를 가속화해야 합니다.
기후변화 적응을 위한 인공지능은 아직 초기 단계에 있으며, 첨단 데이터 분석을 활용한 많은 노력이 이루어지고 있습니다. 합성 데이터 및 예측 모델링을 사용하는 등 기후 적응을 위한 AI의 진정한 잠재력을 책임감 있게 활용하려면 주요 장벽을 종합적으로 해결해야 합니다.
현재 기후 적응에서 AI의 광범위한 사용은 데이터 호환성, 기존 및 새로운 AI 및 기계 학습(ML) 모델에 대한 액세스, 이러한 복잡한 모델을 실행하기 위한 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스, 실행 가능한 통찰력 및 영역 장벽에 대한 액세스로 인해 제한됩니다. 적절한 정책 결정을 내리기 위한 기술적 전문성, 경영적 전문성 등이 필요합니다.
다행히도 이 작업에 협력하고 혁신 격차를 줄여 대규모 기후 적응을 위한 AI의 책임감 있는 사용을 가속화하고 부적응 위험을 줄이려는 의지가 국제적으로 존재합니다.
이를 위해 세계경제포럼의 인공지능 및 머신러닝 플랫폼은 기후 변화에 대처하기 위한 인공지능 활용을 가속화하는 데 세계경제포럼이 어떤 역할을 할 수 있는지 탐구하고 있습니다. 이는 합의 기반 거버넌스 프레임워크, 툴킷 및 모범 사례 사용 사례를 통해 지원됩니다. 기후 변화의 사회적, 경제적, 환경적 영향을 해결하기 위해 공공 및 민간 부문 기관을 위한 데이터 기반 AI 로드맵과 기후 모델링 접근 방식을 시연할 것입니다.
위 내용은 AI는 우리가 기후 적응을 준비하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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