[논문 리뷰] Proceedings of AAAI 2022 Fall Symposium: The Role of AI in Responding to Climate Challenges

Feras A. Batarseh, Priya L. Donti외 15명|arXiv (Cornell University)|2022. 12. 27.

Air Quality Monitoring and Forecasting인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 기후 변화 대응에서 인공지능의 双중 역할을 분석하며, AI가 기후 완화, 적응 및 과학적 이해를 촉진할 수 있는 동시에 에너지 집약적인 운영과 석유화학 연료 가속화로 인한 배출 증가에도 기여할 수 있음을 다룹니다. 이 심포지엄은 학계, 산업계, 정부, 시민사회로부터의 다학제적 통찰을 종합하여 기후 대응을 위한 책임감 있는 AI 활용 방안을 모색합니다.

ABSTRACT

Climate change is one of the most pressing challenges of our time, requiring rapid action across society. As artificial intelligence tools (AI) are rapidly deployed, it is therefore crucial to understand how they will impact climate action. On the one hand, AI can support applications in climate change mitigation (reducing or preventing greenhouse gas emissions), adaptation (preparing for the effects of a changing climate), and climate science. These applications have implications in areas ranging as widely as energy, agriculture, and finance. At the same time, AI is used in many ways that hinder climate action (e.g., by accelerating the use of greenhouse gas-emitting fossil fuels). In addition, AI technologies have a carbon and energy footprint themselves. This symposium brought together participants from across academia, industry, government, and civil society to explore these intersections of AI with climate change, as well as how each of these sectors can contribute to solutions.

연구 동기 및 목표

• AI가 기후 변화에 미치는 다면적 영향을 분석하는 것, 즉 지원 효과와 악영향을 모두 포함하여.
• 에너지, 농업, 금융 분야에서의 AI 응용이 기후 완화 및 적응을 어떻게 지원할 수 있는지 분석하는 것.
• AI 기술 자체의 탄소 배출 및 에너지 소비량을 평가하는 것, 특히 학습 및 구현 과정을 포함하여.
• 학계, 산업계, 정부, 시민사회 등 다양한 부문이 협력하여 AI를 기후 해결책으로 이끌 수 있는 방법을 탐색하는 것.
• 글로벌 기후 목표와 일치하는 AI 개발 전략을 도출하는 것.

제안 방법

• 학계, 산업계, 정부, 시민사회 소속 참가자들이 참여한 다학제적 심포지엄을 개최한 것.
• 기후 완화, 적응, 기후 과학 분야에서의 AI 응용에 대한 체계적 토론을 이끌어낸 것.
• AI 개발 및 구현의 환경적 비용, 즉 에너지 소비 및 배출량을 평가한 것.
• 에너지, 농업, 금융 등 분야에서의 AI 활용 사례를 맵핑하여 기후 영향을 평가한 것.
• 석유화학 연료 사용 및 배출과 관련된 AI 배포의 체계적 위험 요소와 기회를 규명한 것.
• 기후 대응을 위한 책임감 있는 AI 활용을 위한 다부문 통합 권고안을 종합한 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에너지 및 농업과 같은 핵심 분야에서 온실가스 배출을 줄이기 위해 AI를 어떻게 활용할 수 있는가?
• RQ2 AI는 기후 적응 전략 및 복원력 계획을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 AI 모델의 학습 및 운영 과정에서 발생하는 환경적 비용은 무엇이며, 기후 목표에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 AI는 석유화학 연료의 지속적 사용에 어떻게 기여하는가, 그리고 이를 완화하기 위한 보호 조치는 무엇인가?
• RQ5 다양한 사회 부문이 AI가 기후 대응을 지원하고, 오히려 손상시키지 않도록 하기 위해 어떤 역할을 할 수 있는가?

주요 결과

• 에너지, 농업, 금융 분야에서의 AI 응용은 온실가스 배출 감소에 큰 잠재력을 보이고 있다.
• AI는 기후 모델링 및 데이터 분석의 향상으로 기후 과학을 지원하여 보다 정확한 예측을 가능하게 한다.
• AI 시스템 자체가 높은 에너지 수요로 인해 탄소 배출에 기여하고 있다.
• 일부 AI 응용은 농업 및 자원 개발 분야에서 석유화학 연료 사용을 간접적으로 가속화하고 있다.
• 심포지엄은 AI 개발을 기후 목표에 맞추기 위해 다부문 간 협력이 절실하게 필요하다고 규명했다.
• 기후 복원력과 지속 가능성에 기여하기 위한 AI 배포를 보장하기 위해 정책 및 기술 프레임워크가 시급히 필요하다.