지난 15일(현지시간) 파라과이 시우다드델에스테에서는 폭우로 파라나강 수위가 상승하면서 강변 지역이 침수된 가운데 주민들이 물에 잠긴 동네를 보트로 이동하고 있다. (사진= AFP)
국제상업회의소(ICC)는 2014년부터 2023년까지 10년 간 극단적 기상재해로 극단적 기상재해로 인한 세계 경제적 피해액이 2조달러(약 2700조원)에 넘는다고 추산했다.
FT에 따르면 기존 일기예보는 대기와 해양의 물리 법칙에 기반한 복잡한 수식을 슈퍼 컴퓨터로 계산하는 방식이었다. 그러나 막대한 전력과 천문학적인 비용이 들 뿐만 아니라 연산 처리 시간도 길다는 한계가 있었다.
반면 AI 예보 모델은 과거 수십 년간 축적된 기상 데이터를 학습해 순식간에 미래 날씨를 예측해 낸다. 기존 물리 기반 슈퍼 컴퓨터 모델보다 훨씬 빠르고 비용은 저렴하다.
FT는 AI 기술이 이미 기후 변화 현장에서 성과를 내고 있다고 전했다. 비영리단체 ‘투모로우나우’는 구글 등의 AI 예보 데이터를 활용해 케냐 농민들에게 1인당 1달러 미만의 비용으로 맞춤형 농업 기상 경보를 제공하고 있다. 금융 시장에서도 브라질의 원자재 위험 관리 기업들이 AI 모델을 활용해 남들보다 한발 앞서 폭우 가능성을 포착, 설탕 선물 투자에서 큰 수익을 올리는 등 전 방위로 활용폭이 넓어지고 있다.
그러나 세계 기상학계와 기후 과학자들을 인용해 AI 예보 기술에만 맹목적으로 의존하는 것에 치명적인 위험이 따른다고 경고했다. AI가 가진 본질적 한계인 ‘과거 데이터 학습’ 때문이다.
지구 온난화로 기후변화가 가속화되면서 지구촌 곳곳에서는 인류가 역사상 단 한 번도 경험해보지 못한 전대미문의 기상이변이 속출하고 있다. 고 바렛 세계기상기구(WMO) 사무차장은 FT와의 인터뷰에서 “AI가 과거 데이터로 학습되었다는 점이 문제”라며 “미래의 기후는 과거와 완전히 다를 수 있다”고 지적했다. 과거 데이터에 존재하지 않는 새로운 기후 패턴이 발생할 경우, 통계 수치에 의존하는 AI는 전혀 헛다리를 짚거나 물리 법칙에 위배되는 예측을 낼 위험이 있다는 것이다.
실제로 FT에 따르면 지난 2009년 엘니뇨 당시 전통적인 슈퍼 컴퓨터 물리 모델은 북유럽에 찾아온 한파를 정확히 맞혔으나 과거 데이터에 기반한 AI 모델은 이를 전혀 예측하지 못했던 사례가 있다.
기상 전문가들은 슈퍼컴퓨터와 AI의 관계가 어느 한쪽의 승리로 끝나기보다는 상호 보완적인 관계로 나아갈 것으로 예상했다.
FT는 물리 법칙에 근거해 지구 기후 시스템의 뼈대를 정교하게 계산하는 슈퍼 컴퓨터와 수만가지 미래 시나리오를 순식간에 분석해 내는 AI의 신속함이 결합할 때 최상의 예보 정확도를 확보할 수 있을 것이라고 전했다.
한편, 유엔 세계식량계획(WFP)은 AI와 전통 예보 모델을 활용해 2027년 말까지 45개국에서 2억 7400만 명이 추가로 심각한 식량 불안정에 처할 것이라고 경고했다. 연구 기관인 ‘클라이밋 임팩트 랩’은 나이지리아, 인도네시아, 수단 등을 중심으로 폭염 관련 사망자가 최소 45만 1000명에 달할 것으로 예측했다.









