맥킨지, “AI가 기여 가능한 지속가능발전목표(SDGs) 중 80%는 이미 구현”

AI for social good: Improving lives and protecting the planet

이미지 출처: 미드저니 생성

인공지능(AI)이 유엔(UN)의 지속가능발전목표(SDGs) 달성을 위한 핵심 도구로 주목받고 있다.

맥킨지(McKinsey)가 최근 발간한 ‘사회적 공익을 위한 AI: 삶을 개선하고 지구를 보호하는 AI’(AI for social good: Improving lives and protecting the planet)에 따르면, AI는 이미 17개 모든 SDGs 달성에 기여하고 있으며 특히 빈곤 퇴치, 지속가능한 도시와 공동체 구축, 양질의 교육 제공 등의 분야에서 큰 잠재력을 보이고 있다.

지속가능발전목표(SDGs)는 Sustainable Development Goals로 2015년 UN(유엔)이 2030년까지 달성하고자 하는 17개의 글로벌 목표를 말한다.

이번 보고서는 AI가 SDGs 달성에 기여할 수 있는 약 600개의 활용 사례를 제시했다. 이는 2018년 맥킨지가 발표한 170개 사례에서 3배 이상 증가한 수치다. 더욱 주목할 만한 점은 이 중 80% 이상인 490개 사례가 이미 최소 한 곳 이상에서 실제 구현되었다는 것이다.

전문가들은 AI가 특히 ‘건강과 웰빙'(SDG 3), ‘양질의 교육'(SDG 4), ‘적정가격의 청정에너지'(SDG 7), ‘지속가능한 도시와 공동체'(SDG 11), ‘기후행동'(SDG 13) 등 5개 SDG 목표에서 높은 잠재력을 가진다고 평가했다. 실제로 비영리 단체의 AI 활용 사례 60%가 이 5개 분야에 집중되어 있다.

AI의 SDGs 기여 사례들

‘건강과 웰빙’ 분야에서는 케냐의 자카란다 헬스(Jacaranda Health)가 주목할 만하다. 이 단체는 AI 기반 솔루션을 통해 여성들에게 개인 맞춤형 메시지를 보내 의료 서비스 이용을 독려한다. 그 결과 서비스 이용 여성들의 산전 진료 참여율이 20% 높아졌고, 산후 가족계획 서비스 이용률은 2배 증가했다.

‘양질의 교육’ 분야에서는 인도의 에듀케이트 걸스(Educate Girls)가 AI를 활용해 학교에 다니지 않는 여학생들을 찾아내고 있다. 이 단체는 머신러닝 모델을 사용해 인구조사 데이터와 학교 밖 아동 데이터를 분석, 개입이 필요한 지역을 추천받는다. 에듀케이트 걸스는 이를 통해 학교 밖 여학생 160만 명을 1학년에서 10학년까지 입학시키는 것을 목표로 하고 있다.

‘기후행동’ 분야에서는 글로벌 포레스트 워치(Global Forest Watch)가 위성, 컴퓨터 비전, 딥러닝을 활용해 산림 상태를 평가하고 파괴를 감시한다. 나이지리아에서는 이 데이터를 활용해 약 1만4000헥타르의 토지를 지역사회에 반환하는 성과를 거뒀다.

AI 활용의 장벽과 해결 방안

그러나 AI를 SDGs 달성에 광범위하게 활용하기 위해서는 여러 장벽을 극복해야 한다. 전문가들은 데이터의 가용성과 접근성, 품질 문제를 가장 큰 장애물로 꼽았다. SDGs 관련 데이터는 저개발 지역이나 소수 언어권, 취약계층에 대한 정보를 포함해야 하기 때문에 구축이 어렵다. 또한 양질의 데이터가 있더라도 민간 소유이거나 고가여서 소규모 단체들의 접근이 제한적이다.

두 번째 장애물은 AI 인재 부족이다. AI 기술 인력은 전 세계적으로 증가 추세지만, 그 분포가 매우 불균형하다. 특히 저소득 및 중소득 국가의 정부, 사회적 기업, 비영리 단체들은 AI 혁신에 필요한 인재 확보에 어려움을 겪고 있다. 구글 포 논프로핏(Google for Nonprofits)이 4000개 이상의 비영리 단체를 대상으로 실시한 최근 설문조사에 따르면, 응답자의 40%가 조직 내에 AI 교육을 받은 인력이 전무하다고 답했다.

세 번째 장애물은 조직의 AI 수용성이다. AI 도구 도입을 위해서는 일선 근로자들의 수용이 필수적이지만, 이를 위한 교육과 프로세스 변경에 상당한 시간과 자원이 필요하다. 또한 비영리 단체들은 취약계층을 대상으로 하는 만큼 AI 관련 리스크에 더욱 민감할 수밖에 없다.

이러한 장벽을 극복하기 위해 보고서는 6가지 접근법을 제시했다.

파트너십 형성: AI 애플리케이션 개발자와 현장 NGO를 연결해 솔루션의 신속한 현장 적용을 돕는다.
디지털 공공재 개발 지원: AI 모델, 소프트웨어, 표준, 콘텐츠, 데이터 등을 지속가능한 발전에 기여할 수 있도록 공개한다.
데이터 품질과 사용성 개선: 특히 자원이 부족한 환경과 취약계층을 위한 고품질 데이터셋 구축을 지원한다.
AI for SDG 인재 풀 확대: 단기적으로는 기업이나 학계의 기술 인력을 저자원 조직에 파견하고, 장기적으로는 관련 교육과 학위 과정에 투자한다.
포용적이고 사용자 중심적인 접근: AI 솔루션 개발 초기 단계부터 최종 사용자를 참여시켜 신뢰를 구축하고 수용성을 높인다.
‘비즈니스 모델’ 창출: 지속적인 수익 창출로 자금 조달 요구를 보완하거나 상쇄한다.

AI의 SDGs 기여를 위한 과제

AI가 SDGs 달성에 기여할 잠재력은 크지만, 이를 실현하기 위해서는 여러 과제가 남아있다. 우선 AI for SDG 관련 자금 지원이 선진국에 편중되어 있다는 점이다. 2018년부터 2023년까지 미국 중심의 재단들이 지원한 AI 이니셔티브 보조금 중 저소득 및 중소득 국가에 본부를 둔 조직에 할당된 비율은 10%에 불과했다.

또한 AI 리스크 관리도 중요한 과제다. 전문가들은 공정성 저해, 악의적 사용, 개인정보 보호 및 보안 위협을 AI 활용의 주요 리스크로 지적했다. 특히 비영리 단체들은 AI로 인한 허위정보 확산, 일자리 대체, 경제 안정성 영향 등을 우려하고 있다.

결론적으로 AI는 SDGs 달성을 위한 강력한 도구가 될 수 있지만, 그 잠재력을 최대한 실현하기 위해서는 여러 이해관계자들의 긴밀한 협력이 필요하다. 적절한 인재와 강력한 데이터 솔루션, AI 애플리케이션과 모델에 대한 접근성을 보장하고, 이러한 모델들을 전 세계 사용자들이 실제 필요한 곳에서 활용할 수 있도록 하는 것이 중요하다.

인신매매 방지, 전 세계 여성과 아동의 교육권 보장, 불법 벌목으로부터 산림 보호, 임산부와 신생아의 건강과 안전 지원 등 세계가 직면한 가장 어렵고 복잡한 문제들을 해결하는 데 AI를 활용할 수 있도록 각계각층의 협력이 필요한 시점이다.

맥킨지의 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.

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