AI(인공지능)가 UN이 제시한 지속가능개발목표(SDGs)중 열다섯 번째 목표인 육상 생태계 보호, 복원 및 지속가능한 산림 관리, 사막화와 토지 황폐화 방지 및 생물다양성 감소의 목표에 얼마나 기여할 것인가? 

이것은 인류가 AI를 이용하여 인류의 생존에 필수적인 육상 생태계를 어떻게 보호할 것인가를 말한다. UN에 따르면, 산림 손실, 토지 황폐화, 종의 멸종의 가속화가 인류와 지구에 심각한 영향을 미쳐 인간과 자연과의 관계가 근본적으로 흔들리고 있다고 한다. 

생태계(ecosystem or ecological system)는 환경과 그 유기체가 상호작용을 통해 형성되는 시스템으로, 생물과 비생물적 구성 요소가 영양소 순환과 에너지 흐름을 통해 서로 연결된다(Wikipedia). 

생태계는 산소를 생산하고, 공기와 물을 정화하고 해독하며, 담수를 저장하고 순환시키고, 기후를 조절하고, 표토를 형성하고, 침식과 홍수 피해를 방지하고, 원자재, 식품 및 의약품을 생산한다. 이렇듯 생태계는 인간의 삶에 절대적으로 필요한 것들을 제공해준다. 

그런데 손상된 생태계는 어떤 대가를 치르더라도 인간 기술로 대체될 수 없는 것들이 많다. 이러한 생태계 서비스의 가치는 보수적으로 매년 33조 달러로 추정된다(sustainable footprint). 

sustainable footprint에 따르면, 뉴욕州는 유역의 습지와 기타 자연 시스템이 80억 달러 규모의 정수 처리 시설을 교체해야 하는 정수 및 여과를 수행한다는 것을 발견했다고 한다. 생물학적 다양성이 매우 높은 해안 환경(British Columbia)은 2015년에 지방 GDP에 4.5%인 약 50억 달러를 기여했다고 한다(Lee, 2022). 

이러한 내용은 자연 시스템을 보호하고 개선하는 데 드는 비용이 생태계 파괴로 인한 보수 비용보다 훨씬 적으며, 생태계가 잘 보존될 경우, 경제적, 사회적, 그리고 환경적 편익이 크므로 자연 시스템 보호가 중요함을 강조하는 것이다. 

한편, WWF(World Wildlife Fund)에 따르면, 전문가들은 모든 종의 0.01~0.1%가 매년 멸종될 것이라고 추정한다. 지구는 이전에 5번의 대량 멸종 사건을 겪었다, 마지막이 6,550만 년 전에 발생하여 공룡을 멸종시킨 사건이다. 이제 우리가 여섯 번째 대량 멸종의 대상이 될 수도 있다.

The Royal Society의 Johnson, C. N.은 Monroe et al. (2019)이 편찬한 IUCN Red list의 데이터를 이용하여 1988년과 2016년 사이의 조류의 Red list를 <그림 1>과 같이 제시하였다. 

<그림 1>에서와 같이, 많은 수의 조류 종들이 근접 위기(Near threatened, 안전하지만 취약 마커 중 하나를 볼 수 있는 상태)에서 심각한 위기(Critically endangered)(그림 2)로 이동했다. 동시에 두 배 이상 많은 종이 우려 최소(Least concern, 최소한의 위험)에서 근접 위기에 합류했으며, 곧 다른 종들을 따라 멸종으로 향할 수 있음을 보여준다. 

또 다른 대규모 종은 우려 최소에서 취약(Vulnerable) 또는 멸종 위기(Endangered)로 이동했으며, 불과 몇 년 만에 근접 위기의 넓은 영역을 넘었다(그림 2). 

낮은 위험에서 높은 위험으로 이동하는 이러한 최근의 속도는 조류 멸종의 수가 위협받는 것으로 나열된 종의 전체 비율이 다소 적게 증가한 것(1988년과 2016년 사이에 12.6%에서 13.5%로 증가)에서 암시되는 것보다 훨씬 더 극적으로 증가할 것임을 시사한다. 

IUCN에 따르면, 보존 노력으로 <그림 1>의 녹색으로 표시된 것처럼, 멸종 위기 종의 목록에서 그 순위가 하락된 경우도 있지만, 생물 다양성이 감소하고 있다고 한다. 

현재 IUCN 멸종 위기종 목록에는 166,000종 이상이 있으며, 산호초 형성 산호의 44%, 양서류의 41%, 나무의 38%, 상어와 가오리의 37%, 침엽수의 34%, 포유류의 26%, 담수어의 26%, 조류의 12%를 포함하여 46,300종 이상이 멸종 위기에 처해 있다.

이에 UN은 전 세계가 육상 생태계 보호, 복원 및 지속가능한 산림 관리, 사막화와 토지황폐화 방지 및 생물 다양성 감소를 위한 목표를 이행해야 한다고 주장하며, <표 1>의 15번째 목표(SDGs 15)를 정하였다. 

이런 관점에서, 본 고에서는 AI(인공지능)가 UN의 SDGs 15 중 생물다양성 보존과 유지에 어떻게 기여할 것인가를 중심으로 살펴본다. 

Ayoola et al.(2024)은 AI가 단독보다 빅데이터와 결합할 때, 생물다양성 보존 활동의 효율성과 효과성이 향상되는 이점이 있다고 한다. 

첫째, 데이터 처리와 분석에서 비용 절감과 속도 향상이 이루어진다. 예를 들어, AI를 활용한 자동화 시스템으로 산호초를 모니터링하면 비용을 99% 절감하면서 기존 방법보다 200배 빠르게 데이터를 처리할 수 있다. 이를 통해 더욱 빈번하고 광범위한 데이터 수집이 가능해져, 시의적절하고 효과적인 보존 활동을 지원한다.

둘째, AI 기술은 종 식별과 서식지 평가의 정확도를 높인다. 조류 개체수를 모니터링한 연구에 따르면, AI 알고리즘이 오디오 녹음에서 종을 탐지하는 정확도가 95%에 이른다. 이러한 높은 정확성은 생물다양성 변화를 추적하고 적절한 보존 전략을 수립하는 데 핵심적인 역할을 한다.

마지막으로, AI는 다양한 출처에서 생성된 대규모 데이터 세트를 통합하고 분석하는 데 탁월한 능력을 발휘한다. 예를 들어, 위성 이미지, IoT 센서, 지상 관측 데이터를 결합하여 생태계 건강에 대한 종합적인 통찰을 제공할 수 있다. 이를 통해 Dow Inc.는 비용 효율적인 자연 친화적 솔루션을 도출하고, 서식지를 복원하여 10년간 약 200만 달러를 절감하는 성과를 거두었다.

빅데이터와 AI를 보존 노력에 통합하면 의사결정 기능도 향상된다. AI는 광범위한 데이터 세트를 분석하여 환경 변화와 잠재적 위협을 예측하여 사전 조치를 취할 수 있다. 예를 들어, Alpine Biodiversity Project(ABP)에서 AI는 다양한 데이터 세트 관리를 용이하게 하여 종 분포와 생태계 역학에 대한 이해를 개선했으며, 이는 효과적인 보존 계획에 필수적이라는 것을 보여 주는 사례이다(Urbano et al., 2024). 

ABP는 2006년 이탈리아 Gran Paradiso National Park에서 시작되었으며, 2013년부터 이탈리아 환경부 덕분에 4개의 국립공원(Gran Paradiso, Stelvio, Val Grande, Dolomiti Bellunesi)과 2개의 지역 공원(Alpi Cozie and Ossola)으로 확장되어 장기적인 공유 모니터링 프로그램을 만드는 것이 목표였다. 

ABP는 공원 전체에서 데이터 관리 활동에서 처리된 최초의 데이터 세트였다. 여러 고도 횡단면을 따라 위치한 다양한 수의 원형 플롯에 대한 조사를 통해, 이 프로젝트의 주요 목적은 Lepidoptera Rhopalocera, 조류, 표면 활성 절지동물(Coleoptera Carabidae, Coleoptera Staphylinidae, Orthoptera, Araneae, Formicidae)을 포함한 여러 핵심 분류군의 시공간적 다양성 패턴의 변화를 조사하는 것이었다. 

공원에 따라 양서류 및 파충류, 박쥐, 중육식동물, 설치류와 같은 다른 분류군으로 확장되었으며, 동물 다양성에 대한 데이터 외에도 각 플롯 내에서 여러 환경 공변량을 수집하여 미기후 조건과 미시, 중시, 거시 서식지 특성이 특성화되었다.

ABP 팀은 4개 공원이 만들어진 이후 수집한 모든 데이터 세트의 카탈로그를 편찬하여 데이터 관리를 개선하기 위한 작업을 시작했다. 간단한 스프레드시트에서 개인 데이터베이스에 이르기까지 사용 중인 도구를 검토하고, 데이터의 품질을 평가하고 데이터 처리 방법과 프로토콜의 중요한 한계를 파악했다. 

이 예비 활동은 각 공원에 대한 요구 사항 분석의 기초가 되었으며, 이를 통해 데이터 수집, 디지털화, 품질 검사 및 업로드를 위한 프로토콜이 있는 공간 데이터베이스를 기반으로 하는 최적화된 데이터 관리 접근방식을 설계하였다. 

정보시스템 구현에는 오픈 소스 소프트웨어(PostgreSQL 및 PostGIS, 과학 커뮤니티에서 널리 채택된 최첨단 기술 솔루션을 나타내는 고급 공간 지원 데이터베이스(an advanced spatially enabled database))가 사용되어 테이터 관리의 효율성을 높였다. 

별도의 전용 인터페이스는 만들어지지 않았으며, 데이터베이스 사용자는 스프레드시트, R(R Core Team, 2020), GIS 도구, Python과 같은 선호하는 도구를 사용하여 데이터베이스에 접속하여 데이터를 업로드, 시각화 및 처리할 수 있도록 선택의 폭이 넓게 제공되었다.

전반적으로, 빅데이터와 AI의 시너지는 비용 효율성, 정확성 향상, 종합 데이터 관리, 향상된 의사 결정을 포함하여 상당한 이점을 제공하여 생물다양성 보존을 위한 강력한 도구가 된다(<표 2> 참조).

지금까지 AI가 어떻게 생물다양성 보존과 유지에 기여할 수 있는지를 살펴보았다. 그러나 생물다양성이 제공하는 서비스의 손실은 우리 인간의 건강뿐 아니라 삶의 터전, 소득, 지역 이주 등에 영향을 미치며, 더 나아가 정치적 갈등을 일으키거나 악화시키는 중요 요인이 되기도 한다. 

예를 들어, 우리나라는 생물자원의 70%를 수입에 의존하고 있는데, 나고야 의정서 발효에 따라 생물자원 수입 시 해외에 매년 1-3%의 로열티를 지불해야 한다. WWF에 따르면, 생물다양성은 지구 상의 다양한 동물, 식물, 균류, 심지어 박테리아 같은 미생물까지 자연 세계로 구성된다고 한다. 

따라서 복잡한 그물처럼 얽히고 설키어 있는 생태계가 균형을 유지하고 생명을 지원하는 복잡 시스템이 유지되고, 보존되는 것은 우리 인류가 반드시 해야 할 필수조건(necessary condition, must-haves)이다. 

One Tree Planted(2024)는 생물다양성 손실을 줄이기 위한 개인적 차원에서의 노력을 다음의 12가지로 제시하였다; 

①지속가능하고 공정무역제품이나 지속가능 인증제품을 구매한다. ②잔디밭과 정원에 화학물질 대신에 천연제형과 억제제를 사용한다. ③나무를 심는다. ④지역 서식지를 보호힌다. ⑤가능하면 지역산과 유기농 식품을 섭취한다. 

⑥마당의 일부를 구획하고 토종 관목, 꽃 또는 나무를 심어 지역 야생동물의 음식, 깨끗한 물 및 은신처 요구를 충족시킨다. 특히, 나비, 벌, 벌새를 끌어들일 수 있는 마당이 필요하다. 

⑦청소년에게 생물 다양성에 대해 교육한다. ⑧주방 쓰레기를 퇴비화한다. ⑨반려동물이 밖에 있을 때 모니터링한다. ⑩자원봉사 시간을 늘린다. ⑪탄소 배출량을 감소한다. ⑫환경을 위한 자원봉사활동 등에 참가한다.

최근 자연보호나 지속가능 활동에 많은 기업, 개인, 그리고 유명인들이 참가하여 선한 영향력을 주고 있다. 떠벌리지 않는 등 조용한 실천은 참 보기 좋다. 남을 도울 때는 오른손이 하는 일을 왼손이 모르게 하라는 말처럼 물론 칭찬할 일이다. 

그런데 지구를 살리는 일에 있어서는 오른손이 하면 왼손도 알도록 하는 것이 그리 나쁘지 않을 것 같다. 그 이유는 지구를 살리는 과업 중의 하나인 생물다양성 보존과 유지의 일은 개인적 차원뿐 아니라 사회, 정부, 그리고 전세계적으로 반드시 해야 할 일이기 때문이다. 

즉, 해도 좋고, 안 해도 좋은 그런 것이 아니라 누구나 해야 하는 일이기에 보다 적극적인 실천과 홍보가 필요한 것이다.

‘큰 일을 도모하기 위해서는 작은 일부터 먼저 시작하라’는 뜻의 선시어외(先始於隗)란 말 처럼 지속가능한 미래를 위해서 한사람, 한사람이 나서야 할 때다. 

앞에서 살펴본 생물다양성을 위한 12가지의 개인의 일이 지구의 생물다양성을 보존하고 유지하는데 큰 도움이 될 것이다. 우리 각각이 파수꾼이 되어 할 일이 있다는 건 정말 다행한 일이다. ‘나 하나야 안 해도 되겠지’라는 무심함으로 소중한 기회를 놓치지 않기를 바란다.

참고문헌:
Ayoola, V. B., Idoko, P. I., Eromonsei, S. O., Afolabi, O., Apampa, A. R., & Oyebanji, O. S. (2024). The role of big data and AI in enhancing biodiversity conservation and resource management in the USA.World Journal of Advanced Research and Reviews, 23(02), 1851-1873., 
Johnson, C. N. Past and future decline and extinction of species. Available at https://royalsociety.org/news-resources/projects/biodiversity/decline-and-extinction/
Lee, L, X. (2022). B.C. ocean’s worth of almost $5 billion to GDP likely an underestimate. Available at  https://news.ubc.ca/2022/08/b-c-oceans-worth-5-billion-gdp-underestimate/
Monroe, M. J., Butchart, S. H. M., Mooers, A. O. & Bokma, F. (2019). The dynamics underlying avian extinction trajectories forecast a wave of extinctions. Biology Letter, 5(12), 20190633
sustainable footprint. Why is biodiversity important to ecosystems and people? Available at https://sustainablefootprint.org/extra-information/why-is-biodiversity-important-to-ecosystems-and-people/#:~:text=Ecosystems%20produce%20oxygen%2C%20purify%20and,human%20technology%2C%20at%20any%20cost.
Urbano, F., Viterbi, R., Pedrotti, L., Vettorazzo, E., Movalli, C., & Corlatti, L. (2024). Enhancing biodiversity conservation and monitoring in protected areas through efficient data management.Environmental Monitoring and Assessment,196(1), 12.
Wikipedia, Ecosystem. Available at https://en.wikipedia.org/wiki/Ecosystem#:~:text=7%20External%20links-,Definition,nutrient%20cycles%20and%20energy%20flows.
WWF(World Wildlif Fund). Available at https://wwf.panda.org/contact_us/

● 세종대학교 경영학과 교수
● 세종대학교 탄소중립ESG연구소 소장
● 세종대학교 대학원 경영학과 ESG경영 석·박사전공 Founder(2020)/코디네이터
● 세종대학교 대학원 경영학과 AI·미디어·커머스 석사과정 Founder(2025)/코디네이터
● 세종대학교 공공정책대학원 시니어산업학과 석사과정 Founder(2020)
● 세종대학교 산업대학원 마케팅학과 Founder(2007)(현, 유통산업학과)
● 세종대학교 경영전문대학원 프랜차이즈석사과정 Founder(2006)
● 세종사이버대학교 경영학과 Founder(2005)
● (사)한국프랜차이즈경영학회 회장
● SDX재단 교육연구원 자문단장
● ㈜ESG_BB 자문교수
● 논문과 통계 research and statistics professor 유튜브 채널 운영자