ESG 경영을 위해서 DX는 필수불가결하다고 이야기 했었는데, DX를 활용해 새로운 수익을 만들 수도 있으고 내부 직원 만족부터 지역 사회 공헌까지 그 역할과 범위도 매우 광범위합니다. Green AI 구글은 2030년까지, 아마존은 2040년까지 탄소 제로를 실천하겠다고 하였으며, MS도 2025년까지 클라우드 데이터 센터를 100% 재생에너지로 가동하겠다고 선언하였습니다. 어떻게 이를 좀 더 현실화 시킬 수 있을까요? AI를 환경이슈에 접목한 Green AI라는 개념을 주목할 필요가 있습니다. Green AI라는 개념은 미국의 앨런 AI 인스티튜드가 2019년 발표한 논문 제목 (Roy Schwartz et al. Green AI, 2019)에서 소개되었습니다. AI연구가 좀 더 친환경적이고 환경 이슈에 다뤄야 한다는 것인데, 이와는 반대로 RED AI라는 것도 있습니다. 성능은 높지만 GPU를 더 열심히 쓰는 즉, 인간에는 유용하지만 환경에는 유용하지 못한 인공지능을 일컫는 것이지요. 통계 수치에 따르면 컴퓨팅 파워 증가로 에너지 소비도 늘어나고 있습니다. 특히, AI는 학습을 통해 지능이 높아질수록 처리해야 되는 데이터도 많아지고, 처리할 데이터가 많아질수록 AI를 동작시키는 컴퓨팅 파워도 그만큼 높아져야 되기 때문에 탄소배출량도 늘어날 수 밖에 없습니다. 한 연구에 따르면, AI 언어 모델 하나가 돌 때마다 발생하는 탄소 배출량이 가솔린 차량 다섯 대가 평생 운영되는 동안 발생하는 수치와 맞먹는다고 합니다. 구글의 AI 언어 모델인 버트(BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리 딥러닝 모델로 30억 개의 단어 데이터 세트를 학습했는데, 이 과정에서 약 284억톤의 탄소가 배출되는 것으로 추정되었습니다. 이에 대해서 구글의 AI 규범 팀 리더 팀닛 게르부 박사는 구글이 과도한 이산화탄소를 발생시킨다는 논문을 써서 구글에서 해고 당하기도 하였습니다. MS는 AI for Earth을 발표하고 5년간 5000만 달러(543억)을 투자하겠다고 하였는데, AI기술로 농장 생산성을 높이고 환경 피해는 줄이고, 코끼리 울음소리로 생사를 확인하고 서식지를 추적해 보호하는 엘리펀드 리스닝 프로젝트, 인도 도시 지역에서 급증하고 있는 원숭이 개체 수를 막기 위해 원숭이 개체 수 관리 AI 모델을 만들고, AI로 펭귄 개체 수를 관리하는 펭귄 프로젝트 등을 진행하고 있습니다. 이처럼 Green AI가 각광을 받고 있는 가운데, 카네기멜론 대학의 탈워카교수는 굳이 똑같은 AI모델을 여러 개 만들어서 컴퓨팅 파워를 쓰지 말고 이미 만들어진 모델은 서로 공유하고, 더 나은 그래픽 카드로 하드웨어 성장을 높이고, 딥러닝에 대한 이해를 높어서 더 효율적인 모델을 만들고, 정확도 100%에 도달하려는 노력보다는 차라리 업계에 널리 퍼뜨리고, 한 기업이 혼자서 AI 효율을 높이는 것 보다는 서로 협력하자는 그린 AI 전략을 내 놓기도 하였습니다. Green Robot 로봇을 통해 Green Tech를 구현하는 기업들도 늘고 있습니다. 미국의 로봇 기업 AMP 로보틱스는 재활용 분류 로봇 AMP 코텍스를 개발한 스타트업입니다. 세 개의 팔로 된 로봇이 컨베이어 벨트 위에 펼쳐진 쓰레기를 분당 80개까지 분류합니다. 금속을 비롯해 배터리, 플라스틱, 전선, 병뚜껑, 알루미늄, 조개껍질 등을 AI 알고리즘을 활용해 로봇이 색상,크기, 모양, 불투명도, 소비자 브랜드 등을 기준으로 분류, 선택, 배치, 정렬 합니다. 월 이용료는 6000달러 수준인데, 미국 내 20여개 주에서 임대 신청을 하였다고 합니다. 해변가를 청소하는 로봇 비치봇은 바닷가 모래사장 속 숨어있는 담배꽁초를 줍는 데 특화된 기술을 가지고 있습니다. 재활용 스타트업 이노버스는 AI를 활용해 일회용 플라스틱 컵만 콕 찝어 전문적으로 수거하기도 합니다. 이 뿐만이 아닙니다. 영국 우주국에 따르면 우주에 수명 다한 인공위성 발사체 잔해물, 우주인이 잃어버린 도구 포함해 약 90만개의 우주 쓰레기가 있다고 하는데, 우주 쓰레기의 평균 속도는 총알보다 7배 이상 빠른 초속 7km에 이릅니다. 아무리 작은 파편이라도 속도 때문에 우주 정거장, 우주선을 부술 수 있는 무기가 될 수 있는 것이죠. 일본의 아스트로스케일은 자석을 이용해 우주 쓰레기를 치우는 기술로 1억 9100만 달러(약 2140억)을 투자 받았습니다. ELSA-d라는 우주 잔해 수거 위성을 2021년 3월에 쏘아올리기도 하였죠. 또 다른 일본 스타트업 에일은 일본 우주항공연구개발기구와 손 잡고 끈을 이용한 청소 기법을 개발 중입니다. 러시아의 우주 스타트업 스타트로켓은 폴리머 폼이라는 끈끈한 물질로, 스위스 스타트업 클리어스페이스는 4개의 로봇 발로 우주 쓰레기를 치웁니다. EX를 DX로 ESG 중에서 S는 사회적 요인으로 여기에는 기업 내부에 있는 이해관계자인 직원의 만족도 포함됩니다. 대표적인 ESG 평가지표인 다우존스지속가능지수(DJSI, Dow Jones Sustainability Indices)에서도 노동지표, 인권, 인적자원개발, 인재 확보와 유지, 기업시민 정신, 보건/안전 등 HR 분야를 100점 만점에 36점으로 배정하는 등 상당한 비중을 두고 있습니다. 외부 고객의 경험뿐만 아니라 내부 직원들의 경험관리, 여정관리 또한 중요한 문제로 대두되고 있으며, ESG 경영을 실천하기 위해 HR 측면의 DX도 점차적으로 더 중요해지고 있습니다. 재교육을 위한 리스킬링(reskilling), 업스킬링(upskilling)과 같은 교육 시스템을 갖추고 관리하는데도 DX가 활용될 수 있으며 전자 투표와 같은 수평적 기업 문화를 만들거나 협업 툴 등 업무 지원에도 디지털 기술은 필수적입니다. 이처럼 전 직원들의 라이프사이클 관점에서 ELM(Employee Life-cycle management) 체계 내에서 지원자의 기본 요구, 면접자 의견 등 입사 전 부터 입사 이후 발생하는 부서 업무 배치 단계에서의 멘토링 정보, 자기 신고 및 직무 만족도, 성관 평가 단계에서 360도 관찰 결과, 보상/복리 후생단계에서 생일, 결혼기념일 등의 기념일을 챙기고, 육성 단계에서도 필요 교육 및 이수한 교육 내역 등의 데이터들을 차곡차곡 쌓는 디지털 인적자원관리(HRM, Human Resource Management)에 대한 관심도 커지고 있습니다. 지역사회 DX로 지역 사회, 지역 주민을 위한 지원 또한 ESG에서 특히 S에 중요한 요인입니다. 단발적 지원이 아니라 지역 특성을 살린 맞춤형 지원활동이 늘고 있는데 이 역시 디지털 기술을 활용되고 있습니다. 농업에 인공지능 기술 등을 활용한 스마트 팜도 그 중에 하나인데요, 원예 작물의 최적 생장 환경을 유지하고, 소, 돼지, 양계를 중심으로 가축 사육과정에 접목해 생산성과 부가가치를 높입니다. 일본 통신사 NTT는 Local Creation 프로젝트를 진행하기도 하였습니다. ESG에서 사회적 활동의 평가 척도는 기업이 얼마나 착한 활동을 많이 했느냐 보다는 문제 해결을 통해 얼마나 사회적 가치 창출에 이바지했는가로 평가할 수 있습니다. 디지털 기술을 이를 효율적으로 추진하는데 활용할 만한 도구로 지역 사회가 원하는 것을 파악하고 그에 맞는 것을 제공하는 것이 그 무엇보다 중요하다고 할 수 있습니다. |