기후변화 대응을 위한 인공지능 활용의 입법적 과제 — 태양광발전 등 재생에너지 확대를 중심으로 —
Legislative Challenges of Promoting the Use of Artificial Intelligence for Responding to Climate Change — Focusing on the Expansion of Renewable Energy such as Photovoltaics —
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초록
인공지능이 특정 개인이나 집단의 이익만이 아닌 사회 공동체 전체의 이익을 위해 활용될 수 있을 것이라는 기대가 있다. 이것이 바로 ‘사회적 선을 위한 인공지능’의 개발과 활용에 관한 논의인데, 오늘날 인류와 국제사회의 심각한 문제가 되어버린 기후변화에 대응하기 위해서도 인공지능 기술이 적극적으로 활용될 수 있다. 특히, 인공지능을 활용하여 재생에너지의 생산과 공급을 극대화함으로써 탄소배출을 절감하여 기후변화를 억제할 수 있다. 구체적으로는 인공지능 기술은 미래의 사건이나 결과를 정확하게 예측하는 데 특화되어 있어, 태양광발전 등 재생에너지발전시설의 입지를 선정하고, 재생에너지발전량과 전력수요량을 예측하는 데 활용이 가능하다. 그러나 재생에너지의 생산과 공급을 확대하기 위해서 기술적으로는 구현이 가능하더라도, 제도적으로는 각종 규제가 존재하여 인공지능 기술의 활용이 어려울 수 있다. 우선, 인공지능을 활용하여 재생에너지발전시설의 최적 입지를 선정하기 위해서는 첫째, 양질의 풍부한 공공데이터를 활용하기 어려운 점이 있고, 둘째, 각종 개발행위를 규제하기 위한 입법이 존재한다는 점이 있다. 또한 전력수요량을 정확하게 예측하고 전력계통 운영을 위해 인공지능을 활용하기 위해서도 첫째, 데이터 활용 관련 규제가 있고, 둘째, 제도적으로 인공지능 활용의 유인이 부족하고, 셋째, 지능형전력망 기반 구축산업에 진입장벽이 존재한다는 문제가 있다. 인공지능이라고 하는 신기술을 적용하여 재생에너지의 활용을 확대하고, 궁극적으로 인류의 당면과제인 기후변화에 대응하기 위해서는 해당 분야에서 인공지능을 활용하는 데 장애가 되는 규제를 적극적으로 개선하는 입법적 노력이 필요하다.
Abstract
There is also hope that artificial intelligence can serve the broader social community, beyond the interests of specific individuals or groups. This discussion centers on the development and utilization of ‘AI for social good’, including its application in addressing climate change, a critical issue for humanity and the global community. By leveraging AI to maximize the production and supply of renewable energy, such as photovoltaics, we can significantly reduce carbon emissions and mitigate climate change. AI is particularly adept at accurately predicting future events and outcomes, making it invaluable for selecting optimal sites for renewable energy facilities and forecasting renewable energy generation and electricity demand. However, despite the technical feasibility of expanding renewable energy production and supply with AI, various regulations pose significant challenges to its institutional application. Accessing high-quality and abundant public data is essential for AI to select optimal sites for renewable energy facilities, but this is often hindered by existing regulations. Additionally, legislation governing development activities can impede the establishment of renewable energy infrastructure. Furthermore, regulations related to data utilization, a lack of institutional incentives for AI adoption, and entry barriers in the smart grid infrastructure industry all constrain the accurate prediction of electricity demand and efficient operation of power grids using AI. To effectively use AI in expanding renewable energy and addressing climate change, it is crucial to reform regulatory frameworks that impede AI integration. Legislative efforts should focus on improving data accessibility, easing development regulations, and incentivizing AI applications in the energy sector. This proactive approach is essential for leveraging AI to tackle the urgent issue of climate change effectively.
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