환경단체들이 인공지능(AI)을 쓰는 이유는 분명하다. 위성영상에서 산불 징후를 찾고, 야생동물을 세고, 방대한 환경 자료를 분석하는 일을 더 빠르게 할 수 있기 때문이다. 그러나 AI 연산을 뒷받침하는 데이터센터는 전력과 물을 사용하고 온실가스를 배출한다. 로이터가 환경·보전·개발단체 15곳을 취재한 결과, 모두 AI를 어떤 형태로든 사용하면서도 데이터센터의 환경 영향을 우려한다고 밝혔다.
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이들이 AI를 쓰는 것이 곧 무제한적인 도입을 지지한다는 뜻은 아니다. 특정 보전 과제에 집중하고, 필요 이상의 연산을 줄이려는 움직임도 함께 나타난다.
산불 감지부터 야생동물 조사까지
보전국제기구(Conservation International)는 위성영상과 AI를 활용해 캄보디아의 산림 순찰대에 잠재적인 산불 발생 가능성을 알린다.
26 정보를 더 빨리 파악해 현장 대응에 활용할 수 있도록 하는 사례다.
코끼리 보호단체 세이브 더 엘리펀츠(Save the Elephants)는 항공 조사 사진을 분석하는 데 머신러닝을 활용한다. 보도에 따르면, 약 20만 장의 사진을 검토하는 데 과거에는 9명이 9개월가량 일해야 했지만 이제는 몇 시간 안에 분석을 마칠 수 있다.
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미국의 자연보호단체 더 네이처 컨서번시(The Nature Conservancy)는 상업용 어선에서 촬영한 영상을 AI로 분석해 잡힌 물고기의 종류와 수를 파악한다. 촬영한 곳과 가까운 곳에서 영상을 처리하면 대용량 파일을 원격 서버로 전송할 필요도 줄일 수 있다.
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사용량을 줄이려는 시도
AI를 활용하되 연산량을 관리하려는 단체도 있다. 기후·환경 분석에 AI를 쓰는 세계자원연구소(WRI)는 이미지나 영상 생성처럼 자원 소모가 큰 용도의 사용을 제한한다고 밝혔다. 같은 질문의 결과를 저장해 두고, 동일한 검색을 다시 처리하지 않도록 하는 방식도 활용한다.
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어선에서 촬영한 영상을 현장 또는 그 인근에서 처리하는 더 네이처 컨서번시의 방식도 대용량 데이터 전송을 줄이는 사례다.
26 이런 조치가 AI의 전력·물 사용을 없애는 것은 아니다. 다만 필요한 작업에 활용 범위를 좁히고, 피할 수 있는 연산과 전송을 덜어내려는 접근이다.
보전 효과와 환경 비용, 아직은 계산이 어렵다
문제는 개별 프로젝트의 효용을 넘어선다. AI를 구동하는 데이터센터의 전력 수요와 물 사용, 온실가스 배출이 커지고 있다는 점은 로이터가 취재한 단체들이 공통으로 우려한 대목이다.
6 보도에 소개된 사례들은 AI가 보전 업무를 돕고 일부 단체가 자원 절약을 시도한다는 점을 보여주지만, 각 프로젝트의 순환경 영향을 수치로 비교하지는 않는다.
야생동물 조사 시간이 줄거나 산불 가능성을 더 빨리 알아내는 일은 가치가 있을 수 있다. 하지만 그 사실만으로 해당 기술이 사용하는 전력과 물보다 환경적 이익이 크다고 단정할 수는 없다. 확인되는 것은 단체들이 AI를 선택적으로 활용하고 불필요한 연산을 줄이려 한다는 점이지, AI의 전체 환경 손익이 이미 계산됐다는 뜻은 아니다.
이 문제는 기후정책 논의로도 이어지고 있다. 튀르키예는 11월 COP31 기후회의를 앞두고 AI 인프라 개발을 국제 기후 목표에 맞추자는 정치적 약속을 추진하는 계획을 발표했다.
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