물 시스템에서 인공 지능의 보상, 위험 및 책임 있는 배치

Nature Water 1권, 422~432페이지(2023)이 기사 인용

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현재 전 세계 인구의 약 25%가 깨끗한 물이 없고, 약 50%가 위생 서비스가 없고, 약 30%가 위생 시설이 없는 물 시스템 전반의 결함을 해결하기 위해 인공 지능(AI)이 점점 더 제안되고 있습니다. AI는 공급 통찰력, 집수 관리 및 비상 대응을 향상하고, 처리장 및 배전망 설계, 운영 및 유지 관리를 개선하고, 서비스 가용성, 수요 관리 및 물 정의를 향상시킬 준비가 되어 있습니다. 그러나 이 초기 기술의 확산은 설계 오류, 오작동 및 사이버 공격으로 인한 시스템 전반의 손상뿐만 아니라 계단식 사회 생태학적, 물-에너지-식량 연계 및 결합된 중요 인프라 실패에 대한 노출을 포함하여 심각하고 예상치 못한 문제를 유발할 수 있습니다. 이에 대응하여 우리는 식수 공급 및 하수 처리 시스템 전반에 걸쳐 AI를 안전하고 책임감 있게 배포하기 위한 세 가지 권장 사항을 제시합니다. 기본 인프라 및 디지털 활용 능력의 격차를 해결합니다. 신뢰할 수 있는 AI를 위한 제도적, 소프트웨어 및 하드웨어 메커니즘을 확립합니다. 제안된 체계적인 이점 및 위험 평가 프레임워크를 기반으로 애플리케이션의 우선순위를 지정합니다.

식수 공급 및 폐수 처리 시스템(이하 '수자원 시스템'으로 요약)의 ​​초기 과학적 발전을 통해 고대 사회는 강변을 넘어 도시 대도시로 변모하고 습하고 건조한 기후를 포함한 기상 변동에 대한 회복력을 구축할 수 있었습니다1. 예를 들어, 나즈칸인들은 증발 손실을 완화하면서 식수를 장거리 수송하기 위해 지하 수로를 건설했고, 인더스 계곡 문명은 사람들이 하수에 노출되는 것을 완화하기 위해 욕조와 화장실을 격리된 담그는 구덩이로 배수하기 위해 벽돌 하수구를 건설했습니다3.

공학적 업적이 다양한 이점을 가져왔지만 기술 혁신의 일부 사례는 '진보의 함정'을 초래했습니다. 즉, 주어진 문제를 해결하려는 인간의 독창성이 사회와 기술의 해결 능력을 능가하는 예상치 못한 문제를 무심코 드러내는 사건입니다4. 예를 들어, 고대 로마의 납 배관은 엄청난 인구를 신뢰할 수 있는 상하수 네트워크에 연결하는 공학적 경이로움이었지만, 그 유출은 항구 수질을 납으로 오염시켜 잠재적으로 해양 생물과 사람을 중독시키는 것과도 관련이 있었습니다5.

최근에는 인공 농업 관개로 인해 지하수 대수층이 고갈되고6 염분이 발생했습니다7. 폐수 처리는 의도치 않게 지구 온난화, 독성 및 산성화에 기여했습니다8. 해수의 담수화로 인해 대기, 해양 및 토지 오염이 발생했습니다9. 단기 이익을 실현하는 인접 부문의 혁신은 수생 생태계, 생지화학적 역학 및 수질을 저하시키는 에너지 생산을 위한 수력 발전 댐과 같은 수자원에 장기적인 문제를 야기했습니다10. 수자원 시스템 전반에 걸친 성공적이고 필수적인 혁신에도 불구하고, 기술 기반 문제 해결에 대한 우리의 갈증은 종종 우리를 만성적인 진보의 함정에 가두어 놓았습니다.

오늘날 전 세계 인구의 약 25%는 깨끗한 물에 대한 접근성이 부족하고, 50%는 위생 서비스에 대한 접근이 부족하며, 30%는 위생 시설에 대한 접근이 부족합니다11. 인위적인 기후 변화는 기온 상승으로 인해 전 세계적으로 물 부족이 증가하고 폭풍, 홍수, 가뭄 등 극단적인 현상이 발생하고 선진국의 수자원 시스템 인프라가 손상되고 개발도상국의 물, 위생 및 위생(WASH) 노력이 약화되면서 이러한 문제가 더욱 악화될 위험이 있습니다12.

이러한 배경에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 세분화는 기후 탄력성을 구축하고 인프라 성능을 향상하며 제한된 경우 WASH 노력을 지원함으로써 수자원 시스템 전반의 문제를 해결하기 위해 제안된 최신 기술 개입입니다. . 그러나 급성장하는 AI의 적용은 심각하고 예상치 못한 문제를 야기할 수 있으며, 이러한 문제는 과소평가되고, 지속 가능한 개발 목표 6을 달성하려는 노력을 의도치 않게 훼손하지 않도록 책임감 있고 선제적으로 관리되어야 합니다.