AI를 시험대에 올리는 초대형 엘니뇨

이 기술은 산불부터 선물 계약까지 모든 것을 예측하는 데 활용되고 있다. 일부는 그것이 실수라고 우려한다

옥스퍼드의 Attracta Mooney, 로마의 Susannah Savage, 제네바의 Michael Peel, 런던의 Steven Bernard

지난 7개월 동안 잔카를로 피니(Giancarlo Pini)는 태평양의 좁은 해역을 면밀히 관찰하며 그곳이 점점 더 뜨거워지는 모습을 지켜봐 왔다.

이렇게 따뜻해지는 바다는 유엔 세계식량계획(WFP)의 지구관측 전문가인 피니가 “고질라” 엘니뇨라고 표현하는 현상의 도래를 예고하고 있다. 몇 년에 한 번씩 나타나는 이 자연 현상은 정상적인 무역풍이 약화되고 따뜻한 바닷물이 열대 태평양을 가로질러 동쪽으로 확산하면서 전 세계 기상 패턴에 극심한 교란을 일으킨다. 농작물 수확은 황폐해지고 전력 공급은 압박을 받으며, 선박 운항이 항로에서 벗어나기도 한다.

하지만 예상되는 절정에 이르기도 전에, 올해의 엘니뇨는 이미 절대적 규모 기준으로 기록상 가장 강력한 수준이다. “그야말로 역사적인 엘니뇨입니다”라고 피니는 말한다.

이 괴물에 대처하고 — 사람들의 식량과 생계에 미치는 영향을 예측하고 최소화하는 데 도움을 주기 위해 — 그는 물론 수많은 이들이 이제 AI에 주목하고 있다. 이러한 예측으로 이익을 얻으려는 이들은 케냐의 농작물 재배 농부부터 설탕 선물에 주력하는 헤지펀드에 이르기까지 다양하다.

하지만 일부 과학자들은, 특히 지구 온도가 상승하는 시기에, 본질적으로 예측 불가능한 기상 현상에 근본적으로 적합하지 않은 결함 있는 기술에 세계가 지나치게 의존하고 있다고 생각한다.

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엘니뇨가 6월 공식 선포되기 몇 달 전부터 Pini는 이미 AI는 물론 전통적인 기상 예보를 함께 활용해 식량 생산 타격에 대한 경고를 내놓고 있었다. 8월에는 그가 속한 유엔 기구가 엘니뇨로 인해 2027년 말까지 45개국에서 2억7,400만 명의 사람들이 추가로 심각한 '식량 불안정' 상태에 놓일 것으로 전망했다.

캘리포니아대학교, 시카고대학교, 럿거스대학교 등이 공동으로 진행하는 연구 프로젝트인 Climate Impact Lab은 9월 별도의 보고서를 통해 엘니뇨와 관련된 폭염 사망자가 최소 45만1,000명에 이를 것으로 전망했으며, 나이지리아, 인도네시아, 수단 등이 가장 큰 피해를 입는 국가에 포함됐다.

엘니뇨로 가뭄이 심화되면서 인도네시아는 이미 극심한 산불 시즌에 시달리고 있다. 이 현상은 남미 일부 지역의 심각한 홍수와 산사태의 원인으로도 지목되고 있다.

향후 몇 달 동안 AI가 극한 기후를 정확하게 모델링하는 능력이 시험대에 오르게 된다. 기대되는 점은 이 기술이 현재의 엘니뇨와 기후 변화가 심화되는 가운데 이뤄질 미래 예보 모두에 대해 훨씬 더 빠르고 저렴한 기상 패턴 분석을 가능하게 하는 것이다.

극한 기후가 일상적인 현실이 되어가는 시점에서 더 나은 기상 예측, 대비, 완화가 가져올 잠재적 보상은 막대하다. 국제상업회의소(ICC)에 따르면 2014년부터 2023년 사이 극한 기후와 기후 재해로 세계 경제는 2조 달러 이상의 손실을 입었다.

그러나 엘니뇨와 기후 변화의 예측 불가능한 특성은 큰 복잡 요인으로 작용한다.

유엔 기상·기후 기구인 세계기상기구(WMO) 사무차장 코 배럿(Ko Barrett)은 “AI 접근 방식이 최소한 기존의 전통적 모델링 방식에 필적하는 수준임을 확인하고 있다. 하지만 물론 AI는 과거 데이터로 학습된 것이며, 미래가 과거와 같지 않을 수도 있다”고 말했다.

리딩대학교 기후 리스크 교수인 리즈 스티븐스(Liz Stephens)는 위험 요소로 “과거 경험했던 극한 기후에만 대비하고 있을 수 있는 지역에서 전례 없는 기상 이변이 발생할 가능성”과 그동안 영향을 받지 않았던 세계의 다른 지역에서 나타나는 신흥 위험을 꼽았다.

'지금까지 본 적 없던'

이 기상 현상은 원래 풀네임인 엘니뇨 데 나비다드(El Niño de Navidad, 성탄절 아이라는 뜻)를 몇세기 전 라틴아메리카 어부들에게서 가져온 것인데, 이들은 바닷물 온난화가 성탄절 전후에 절정에 이른다는 사실을 알아차렸습니다.

세계기상기구(WMO)는 이번 엘니뇨가 12월에 절정에 달하고 최소한 2027년 2월까지는 지속될 것으로 예상하고 있습니다.

모니터링에 핵심적인 해양 구역으로 알려진 니뇨 3.4(Niño 3.4) 지역에서 WMO는 12월 해수면 온도가 장기 평균보다 3.7°C 높을 것으로 예보했으며, 이번 예측치가 실제로 기록되면 1950년대 관측이 시작된 이래 최고 수준이 될 것입니다.

동영상 설명

1991-2020년 장기 평균과 비교한 2026년 태평양 해수면 온도 이상 현상을 보여주는 애니메이션

그 영향은 내년 상당 기간까지 이어질 가능성이 높다. 태평양 해수 온도가 하락하기 시작한 후 몇 달이 지나서야 전 지구 기온이 보통 최고치에 도달하기 때문이다.

파나마의 환경부 장관 후안 카를로스 나바로는 올해의 엘니뇨가 "현재 라틴아메리카뿐만 아니라 전 세계를 위협하고 있다"고 말했다.

이 중앙아메리카 국가는 8월 비상사태를 선포했다. 세계 해상 무역의 핵심 통로 중 하나인 파나마 운하를 통과할 수 있도록 허용된 선박 수는 강수량 부족으로 줄었다.

나바로에 따르면 2023-2024년의 지난 엘니뇨 당시 이 나라는 주로 해상 교통량과 농업 생산 감소와 관련해 10억 달러의 수익 손실을 입었다. 개선된 일기예보는 올해의 현상을 이해하고 대비하는 데 매우 중요하다.

지난 수십 년간 일기예보는 크게 발전했으며, 슈퍼컴퓨터가 며칠, 몇 주, 심지어 몇 달 앞선 예보의 정확도를 높이는 데 기여해 왔다. 컴퓨팅 능력의 향상으로 더 높은 해상도의 해양 예보와 엘니뇨 영향 범위에 대한 더 정밀한 파악이 가능해졌다.

이는 남미, 서태평양, 인도 인근 지역 등에서 나타나는 파급 효과가 모두 더 정확하게 추정될 수 있음을 의미한다고 영국 기상청(Met Office) 장기예측 책임자 애덤 스케이프(Adam Scaife)는 말한다.

좀 더 최근에는 AI가 중기 예보의 정확도를 높이는 데 활용되고 있으며, 과거 패턴을 학습해 앞으로 어떤 일이 일어날지 예측한다. 이런 모델은 “계산 비용이 상대적으로 적게 들고 … 정확도 역시 더 높아질 것으로 기대되기 때문에” 점점 더 각광받고 있다고 옥스퍼드대학교 기후 및 기상 모델링 연구자 슈루티 나트(Shruti Nath)는 말한다.

영국 기상청은 향후 몇 주에 걸쳐 엘니뇨 관련 실험적 AI 예보를 시행할 예정인 기관 중 하나로, 이 현상이 절정에 이르는 겨울철 북반구에 미치는 영향을 살펴볼 계획이다.

다른 기관들은 재난을 완화하는 데 주력하고 있다. 세계 최대 인도주의 네트워크인 국제적십자사·적신월사연합회(IFRC)는 예보와 AI를 활용해 향후 몇 달간의 자금 수요를 더 정확하게 모델링하고 있다.

“이번 엘니뇨 [위험]에 대한 조기 경보는 그 어느 때보다 잘 갖춰져 있다”고 IFRC 기후 및 회복탄력성 매니저 조나단 스톤(Jonathan Stone)은 말한다.

AI가 구세주로

엘니뇨는 강수량과 기온을 변화시킴으로써 농민들이 어느 지역에서는 가뭄에, 다른 지역에서는 물에 잠긴 논밭에 시달리게 만들 수 있다 — 때로는 같은 나라 안에서 그렇다.

농업에 미치는 피해는 이러한 조건이 언제 나타나느냐에 따라 달라진다. 비가 너무 적으면 파종 자체가 어려워지고, 수확기에 폭우가 내리면 작물이 들판에 방치될 수 있다.

WFP(세계식량계획)는 기존 예보 기법과 AI를 결합해 식량 부족이 발생할 수 있는 지역을 예측 모델링하고 있다. 피니(Pini) 팀의 분석 자료는 전 세계 WFP 사무소와 각국 정부에 배포되며, 이를 통해 농민과 다른 이해관계자들이 조기에 경고를 받게 된다.

일부 지역에서는 농민들에게 금전 지원을 해 예를 들어 도랑을 파는 방식으로 토지 침수 피해를 줄일 수 있게 한다. 다른 지역에서는 가뭄에 강한 씨앗이 제공되기도 한다고 피니는 말한다.

미국 비영리단체인 TomorrowNow는 정부 기상 부서와 연구기관과 협력하며, Google과 Tomorrow.io 등 여러 업체의 예보를 농업 전문 지식과 결합해 문자 메시지를 통해 농민들에게 직접 조언을 전달한다. AI가 예보 모델 운영 비용을 낮춰 농민 1인당 연간 1달러 미만의 비용으로 조언을 배포할 수 있게 됐다고 최고경영자(CEO) 브라이언 미란다는 말한다.

"엘니뇨 이야기를 들었습니다. 비가 많이 내릴 거라고 하던데, 저는 농장을 미리 준비해 놨어요"라고 은조로에서 3에이커 규모의 농장에서 옥수수, 감자, 콩류를 재배하는 베로니카 무카미가 말한다. "밭을 갈았고, 씨앗과 비료 등 필요한 것은 모두 샀습니다."

반면 과거에는 "미리 알려주는 것도 없이 그냥 갑자기 일어났어요"라고 그녀는 말한다. "비가 얼마나 오래 계속될지 알 수 없어서 . . . 그냥 비를 낭비하게 되고, 준비도 할 수가 없죠."

이러한 사전 조언 덕분에 그녀는 콩 대신 옥수수를 심는 쪽으로 바꿨다. "옥수수는 폭우를 견딜 수 있지만 콩은 그렇지 못합니다"라고 그녀는 말한다.

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더 나은 정보만으로 식량 공급에 대한 리스크를 완전히 없앨 수는 없다. 인도와 필리핀 정부가 강수량, 토양 수분, 재배 상황을 더 면밀히 추적하고 있다고 ING의 아시아태평양 지역 리서치 총괄 디팔리 바르가바는 말한다. “가격이 크게 급등하거나 생산이 크게 부족해지는 상황도 과거에 있었던 일들보다 더 잘 관리할 수 있다. 하지만 그녀는 “그 충격을 완전히 되돌릴 수는 없다”고 덧붙인다.

상황이 악화될 경우 정부들이 여전히 수출 제한에 나설 수 있으며, 이 경우 충격은 식량을 수입에 의존하는 국가들로 확산된다. “언젠가 수출 금지 조치가 시행되더라도 전혀 놀라지 않을 것”이라고 바르가바는 말한다.

예보 기술의 발전에서 가장 큰 수혜자가 항상 농부들인 것은 아니다. AI를 활용해 상품 시장의 기회를 포착하는 투자회사 모튼 캐피털 파트너스(Moreton Capital Partners)는 6월, 이러한 혼란에서 수익을 올리기 위한 전용 펀드를 출시했다.

상품 리스크 관리회사 헤지포인트(Hedgepoint)의 아메리카 지역 당 담당 총괄 무릴루 멜로는 브라질에서 헤지펀드들이 “당 업계보다 AI를 더 정밀하게 활용했다”고 말한다. 엘니뇨가 심화되면서 운용 자금은 지난 4월 약 13만 계약의 순매도 포지션에서 약 12만~13만 계약의 순매수 포지션으로 이동했다고 그는 말한다. 운이었든 실력이었든 “그들은 정확히 맞혔다”.

멜로는 설탕 생산업체들 스스로도 발을 들이지 못했다”고 덧붙인다. 폭우로 트럭이 사탕수수밭에 진입하지 못하면서 제당소들은 9월 상순 이틀, 최대 3일의 생산 손실을 기록했다고 그는 말한다.

발목을 잡는 변수

예보는 정확성이 떨어지는 과학이다. 엘니뇨는 특히 변동성이 크며, 강우 패턴을 교란하는 인도양 디폴(dipole)과 지구 온난화 같은 다른 현상들도 동시에 날씨에 영향을 미칠 수 있다.

엘니뇨의 순수한 강도가 반드시 피해의 규모와 비례하는 것도 아니다. 최악의 피해가 사람이 살지 않는 지역에 닿거나 연중 상대적으로 덜 중요한 시기에 발생할 수 있기 때문이다.

그럼에도 잘못 예보할 경우 그 대가는 클 수 있다. 2023~24년 엘니뇨 기간 호주 기상청은 동부 대부분 지역에 대해 예보했던 극심한 더위와 가뭄이 현실화되지 않자 여론의 거센 반발에 직면했다. 오히려 호주 일부 지역은 대규모 홍수를 겪었다.

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일부 과학자들은 지구가 더 시원했던 시절의 데이터로 학습된 AI 모델은 기후 변화로 인한 고온이 엘니뇨와 어떻게 상호작용할지 정확하게 시뮬레이션할 수 없다고 주장한다. AI 모델은 때때로 물리적으로 불가능한 날씨를 예측하기도 한다.

“이러한 AI 모델이 . . . 과거에 학습한 내용에서 출발해 훈련 데이터와 크게 다른 상황으로 외삽해 예측할 수 있을지는 우리가 아직 확신하지 못하는 부분이다”라고 옥스퍼드대학교의 나트(Nath)는 말한다.

영국 기상청(Met Office)의 스케이프(Scaife)의 연구에 따르면 AI는 이 현상을 예측하는 데 있어 다른 방식보다 덜 적합할 수 있다. 그는 지난해 다른 과학자들과 함께 2009년 11월 엘니뇨 시기의 데이터를 입력했을 때 여러 예측 방식의 성능을 살펴본 논문을 발표했다. 물리 기반 모델은 이어진 북유럽의 극심한 추위의 겨울을 정확하게 예측했다. AI 모델은 그러지 못했다.

"우리는 아직 AI 모델이 왜 그런 겨울을 제대로 예측하지 못하고 어디서 실패하는지 완전히 이해하지 못하고 있습니다"라고 그는 말한다. "하지만 그런 극한의 겨울에서는 물리 기반 모델만큼 성능이 좋지 않습니다."

그러나 영국의 AI·데이터 과학 연구기관인 앨런 튜링 연구소(The Alan Turing Institute)의 스콧 호스킹(Scott Hosking)은 엘니뇨가 전 세계에 미치는 영향이 헤아릴 수 없을 만큼 다양하기 때문에 이 기술이 해야 할 핵심적인 역할이 있다고 말한다.

"우리는 수만 가지 서로 다른 미래 시나리오를 예측할 수 있어야 합니다"라고 그는 말한다. "따라서 AI가 해결책의 일부가 될 것입니다 — 하지만 정확히 어떤 방식으로일지는 아직 풀리지 않은 질문입니다."

엘니뇨로 인해 산불이 대거 발생할 것으로 예상되는 아마존에서는, 마라조섬의 자원봉사 소방대원들이 연기 징후를 탐지하는 AI 카메라의 신호를 확인하는 훈련을 받고 있다.

이들이 제공하는 정보는 예보 및 습도 측정치와 같은 데이터와 결합되어 지역 소방대원들이 산불 위험을 더 잘 파악하는 데 도움을 줄 수 있다고 '연기 없는 마라조(Marajó Without Smoke)'의 코디네이터 파트리시아 페리니(Patricia Ferrini)는 말한다.

“이번 [엘니뇨]가 엄청난 규모가 될 것이라는 것을 우리는 알고 있습니다”라고 그녀는 말한다. 새로 발생하는 산불에 신속히 대응하는 것이 매우 중요할 것이라고 그녀는 덧붙인다. “아마존 숲에서 발생하는 산불 건수는 이미 폭증하고 있습니다.”

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