세계미래보고서 2025-2035

세계미래보고서 2025-2035 - 미래 10년의 모든 산업을 뒤흔들 기후비상사태
박영숙.제롬 글렌 지음 / 교보문고(단행본) / 2024년 10월

이번에 향후 10년 미래에 큰 영향을 끼칠 이슈에 대한 보고서를 읽을 기회가 있었다. 박영숙 및 제롬 글렌 공저의 <세계 미래 보고서 2025~2035였다. 향후 10년 인류의 미래에 큰 영향을 끼칠 이슈들이 무엇인지 고민해 본다.....

지구 온난화는 지구의 기온이 장기적으로 상승하는 현상을 말하며, 이는 주로 인간 활동에 의해 대기 중 온실가스 농도가 증가하면서 발생한다. 기후 변화와 지구 온난화는 이미 우리 생활에 다양한 영향을 미치고 있으며, 이로 인해 발생하는 기후 재난은 점점 더 빈번해지고 있다. 지구 온난화의 주요 원인은 인간 활동이다. 산업화 이후, 화석 연료(석탄, 석유, 천연가스)의 대량 사용, 농업 및 벌목, 그리고 다양한 산업 활동으로 인해 이산화탄소(CO2), 메탄 (CH4), 아산화질소와 같은 온실가스가 대기 중에 증가했다. 이 온실가스는 지구 복사 에너지를 흡수하고 다시 방출하여 지구의 온도를 높이고, 그 외에도 비료 사용, 삼림 파괴, 도시화 등도 온실가스 배출에 크게 기여하고 있다. 현재 지구 평균 기온이 상승하고 있으며, 이는 기후 패턴의 변화를 초래하고 있다. 이로 인해 북극과 남극의 빙하가 빠르게 녹고 있으며, 이로 인해 해수면이 상승하고 있다. 해양 온도가 상승하면서 해양 생태계에 영향을 미치고, 산호초의 백화 현상을 초래한다. 또한 가뭄, 폭염, 홍수, 허리케인 등의 기후 재난이 빈번해지고 강도가 증가하고 있으며, 이와 같은 온도 변화와 기후 변화로 인해 많은 동식물이 서식지를 잃거나 멸종 위기에 처하고 있다. 이와 같이 지구 평균 온도의 상승은 다양한 심각한 위험성을 동반하고 있다. 이러한 전 지구적 위험 속에서, 2024년 지구의 평균 온도 상승은 티핑 포인트(Tipping Point)를 상회하는 기록을 남길 것으로 예상된다. 우리 인류는 이러한 미래의 기후변화 비상 사태에 대해서 좀더 관심을 가지고 대비책을 세워야 할 것이다.

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생성형 AI는 데이터 분석, 자연어 처리, 이미지 생성 등 다양한 분야에서 활용되며, 우리의 생활을 혁신적으로 변화시키고 있다. 그러나 이와 함께 AI 기술의 발전은 기후변화라는 심각한 문제와 연결되며, 탄소 배출량 증가라는 부작용을 초래하고 있다. 생성형 인공지능 AI의 역사AI의 역사는 1950년대의 기계 학습과 초기 알고리즘 개발로 거슬러 올라갈 수 있다. 그러나 생성형 AI의 본격적인 발전은 2010년대 중반에 들어서면서 시작되었다. 특히, 딥러닝 기술의 발전은 AI의 성능을 비약적으로 향상시켰고, 이는 자연어 처리(NLP)와 이미지 생성 분야에서 혁신적인 성과를 가져왔다. 2014년, 구글의 딥마인드(DeepMind) 팀이 개발한 '딥드림(DeepDream)'은 이미지 생성 분야에서 큰 주목을 받았다. 이후 2015년에는 OpenAI가 설립되어 생성형 AI 연구에 본격적으로 뛰어들었고, 2020년대에는 GPT-3와 같은 대규모 언어 모델이 등장하면서 생성형 AI의 활용 범위가 급격히 확대되었다. 이러한 기술들은 글쓰 기, 예술 창작, 게임 개발 등 다양한 분야에서 활용되며, 인간의 가능성과 생산성을 높이는 데 기여하고 있다. 생성형 인공지능 AI의 활용 범위는 매우 넓다. 예를 들어, 콘텐츠 생성 분야에서는 블로그 포스트, 뉴스 기사, 소설 등의 자동 생성이 가능해졌고, 이는 언론사와 마케팅 회사에 큰 변화를 가져왔다. 또한, 고객 서비스 분야에서는 챗봇과 가상 비서가 등장하여 사용자와의 상호작용을 자동화하고 있다. 의료 분야에서도 생성형 AI는 중요한 역할을 하고 있다. AI는 환자의 데이터를 분석하여 진단을 지원하고, 치료 방안을 제시하는 데 활용되고 있다. 또한, 이미지 분석을 통해 질병을 조기에 발견하는데 기여하고 있으며, 이는 생명구조에 직접적인 영향을 미치고 있다. 또한, 교육 분야에서도 AI는 개인 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 학생들의 학습 스타일에 맞춘 콘텐츠를 생성하는 데 활용되고 있다. 이러한 변화는 교육의 접근성을 높이고, 학생들에게 보다 효율적인 학습 환경을 제공한다.

그러나 이러한 생성형 AI의 발전은 기후변화와 밀접하게 연관되어 있다. AI 모델의 훈련과 운영에는 막대한 양의 전력이 필요하고, 이는 필연적으로 이산화탄소 배출량 증가로 이어진다. 구글, 마이크로소프트, 아마존과 같은 대기업들은 AI 기술을 활용하여 효율성을 높이고 있지만, 데이터센터의 확장은 이산화탄소 배출량을 증가시키는 결과를 초래하고 있다. 2023년에는 에너지 관련 이산화탄소 배출량이 374억 톤에 달하며, 이는 사상 최고치를 기록했다. 이러한 상황에서 AI의 발전이 지구의 건강에 미치는 영향은 심각하게 고려되어야 한다. AI의 잠재력은 무한하지만, 이를 활용하기 위해 치러야 할 대가는 지구의 환경을 훼손하는 것이어서는 안 된다. AI 기술의 발전과 기후변화 문제를 동시에 해결하기 위해서는 몇 가지 전략적 접근이 필요하다. AI 데이터센터의 운영에 필요한 전력을 재생 가능 에너지로 전환하는 것이 첫 번째 해결 방안이다. 구글과 마이크로소프트는 이미 재생 에너지를 구매하여 탄소 발자국을 줄이기 위해 노력하고 있으며, 이러한 노력을 더욱 확대할 필요가 있다. 태양광, 풍력 등 지속가능한 에너지원의 활용을 통해 AI 기술이 환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있다. AI 시스템의 에너지 효율성을 높이는 것도 중요한 과제이다. 알고리즘의 최적화와 하드웨어의 개선을 통해 데이터센터의 에너지 소비를 줄일 수 있다. 예를 들어, AI 모델의 경량화를 통해 훈련과 추론 과정에서 필요한 전력량을 감소시킬 수 있다. 기업들은 명확한 탄소 배출 감축 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 구체적인 계획을 세워야 한다. 2030년까지 탄소 배출량을 제로로 만드는 목표를 세운 마이크로소프트와 구글의 사례처럼, 기업들이 환경을 고려한 목표를 설정하고 이를 이행하기 위한 노력을 기울여야 한다. AI 기업들은 사회적 책임을 다하고, 지속 가능한 발전을 위한 노력을 기울여 야 한다. ...

*본 포스팅은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다