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세계 경제 포럼의 최근 기사에서 저자는 인공 지능(AI) 시스템이 사회가 직면한 배출 완화 작업에 필수적이라는 점을 지적했습니다. 사실 그들은 “AI가 없으면 ESG 목표를 달성하지 못하고 기후 변화를 해결할 수 없습니다.“. 기사에서 그들은 전체 완화 여정 내에서 특정 작업을 관리하는 다른 시스템과 함께 현재 사용 중인 특정 시스템을 언급합니다. 그들은 주목함으로써 결론을 내립니다.
ESG 및 재무 데이터 스트림뿐만 아니라 통합 AI 플랫폼 내에서 모든 관련 데이터를 연결하는 기업이 가장 큰 혜택을 볼 것입니다. 기업이 전체 그림을 보고 모든 ESG 메트릭을 이해할 수 있을 때에만 의미 있는 변화를 제공하고 기후 변화의 최악의 영향을 피하는 목표를 생성할 수 있습니다.
사회적 차원에서도 AI 플랫폼이 등장하기 시작했고, 우리가 하루종일 앉아서 트롤을 하면 마주칠 수 있는 것과 같은 방대한 양의 데이터를 도입하여 광범위한 문제와 질문을 해결하도록 설계되고 있습니다. 수백 개의 인터넷 사이트와 페이지를 통해 AI 플랫폼의 기술은 이 데이터를 통합하고 이를 사용하여 질문에 대한 명확한 답변을 도출하고 변화를 위한 제안을 제공하여 진전이 이루어질 수 있도록 하는 것입니다. 이상적으로 시스템은 AI 시스템이 쉽게 처리할 수 있는 제시된 데이터의 양 때문에 동일한 데이터를 보는 사람에게 분명하지 않은 통찰력을 개발해야 합니다.
작년 말 그러한 시스템의 최신 버전 중 하나가 공개 테스트용으로 제공되었습니다. ChatGPT라고 하며 액세스할 수 있습니다. 여기. 공정하게 말하면 이것은 세상의 문제를 해결하기보다는 대화에 참여하도록 설계된 시스템이지만 응답을 수집하는 데 여전히 막대한 데이터 리소스를 사용합니다. 따라서 크리스마스 휴가 동안 시스템에 참여하고 배출 완화에 대한 논의에서 어떤 결론을 이끌어낼 수 있는지 알아보는 것이 흥미로울 것이라고 생각했습니다. 아래 답변은 축약된단순히 블로그 게시물의 길이를 제한합니다.
저는 간단한 질문을 던지는 것부터 시작했습니다.
큐: 대기 중 CO2는 이제 420ppm이 넘습니다. 이것이 왜 문제입니까?
ㅏ: 기온 상승, 기후 변화, 해양 산성화로 인해 인간의 건강에 전반적으로 부정적인 영향을 미칩니다. 전반적으로 기후 변화의 부정적인 영향을 완화하고 사람과 생태계의 건강을 보호하기 위해 온실 가스 배출량을 줄이고 대기 중 CO2 농도를 제한하는 것이 중요합니다.
큐: 그렇다면 2030년까지 어떻게 하면 이산화탄소 배출량을 매우 빠르게 줄일 수 있을까요?
ㅏ: 재생 에너지 사용 증가, 에너지 효율성 향상, 나무 심기, 운송 수단 전기화 및 탄소 포집 및 저장 활용: 탄소 포집 및 저장(CCS)은 발전소 및 기타 산업 시설에서 배출되는 CO2를 포집하여 지하에 저장하는 기술입니다. . CCS는 이러한 배출원에서 발생하는 CO2 배출량을 크게 줄일 수 있는 잠재력이 있지만 아직 널리 보급되지는 않았습니다.
따라서 ChatGPT는 확실히 문제를 이해하고 이동 방향에 대해 명확합니다. 또한 내가 기술에 대한 사전 참조 없이 CCS의 중요성을 인식하므로(학습의 일부로 내 블로그 게시물을 읽었을 수도 있음) 좋은 시작입니다. 그러나 이러한 기술이 얼마나 빨리 확장될 수 있고 2030년까지 얼마나 많은 차이를 만들 수 있는지 구체적으로 파악하는 것은 훨씬 더 어려운 것으로 판명되었습니다.
큐: 2030년까지 배출량을 절반으로 줄이려면 이러한 단계를 얼마나 빨리 확장해야 합니까?
ㅏ: 2030년까지 이산화탄소(CO2) 배출량을 절반으로 줄이기 위해 이러한 조치를 확대해야 하는 비율은 현재 배출량 수준과 구현 중인 특정 조치에 따라 다릅니다. 예를 들어 전기 자동차(EV)와 대중 교통으로의 전환은 교통 관련 CO2 배출량을 크게 줄일 수 있지만 충전 인프라를 빠르게 확장하고 EV에 대한 소비자 행동의 상당한 변화가 필요합니다. 건물 및 가전 제품의 에너지 효율성을 개선하고 재생 가능 에너지원의 사용을 늘리는 것도 CO2 배출량에 상당한 영향을 미칠 수 있지만 다시 정책 변경, 인프라 투자 및 신기술 배포가 필요합니다. 나무를 심고 탄소 포집 및 저장(CCS)을 구현하는 것도 CO2 배출량 감소에 기여할 수 있지만 이러한 조치만으로는 2030년까지 50% 감소를 달성하기에는 충분하지 않습니다. 전반적으로 2030년까지 CO2 배출량을 50% 감소하려면 운송, 에너지 및 산업을 포함한 여러 부문에 걸쳐 신속하고 일치된 노력을 기울이고 상당한 정책 및 인프라 변화와 새로운 기술의 배포를 포함할 가능성이 높습니다.
이 시점부터 대화는 다소 순환적이었으며, 시스템은 내가 질문한 방식에 따라 이미 제공한 답변을 다른 방식으로 계속해서 다시 표현했습니다. 한 번 이상 말했다;
ㅏ: 그러나 전기 자동차, 태양광 발전, 첨단 원자력 기술과 같은 저탄소 기술의 보급 증가가 CO2 배출 감소에 상당한 기여를 할 수 있다는 것은 일반적으로 이해되고 있습니다.
ㅏ: 그러나 이러한 기술이 저탄소 에너지원에 의해 광범위하게 배치되고 구동된다면 CO2 배출량을 줄이는 데 상당한 기여를 할 수 있습니다.
그러나 시스템은 질문을 받았을 때에도 수치적 평가를 제공하는 것을 꺼렸지만 결국에는 숫자를 제공했습니다.
큐: 2030년까지 EV 생산, 태양광 PV 모듈 생산 및 원자력 발전 배치가 모두 5배로 증가한다면 전 세계 배출량은 얼마나 감소할까요?
ㅏ: 2030년까지 전기 자동차(EV) 생산, 태양광 PV 모듈 생산 및 원자력 발전 배치가 모두 5배로 증가할 경우 전 세계 이산화탄소(CO2) 배출량이 얼마나 감소할지 정확하게 예측하기는 어렵습니다. 현재 배출 수준, 배치되는 특정 기술, 이러한 기술에 전력을 공급하는 데 사용되는 에너지원의 혼합을 포함합니다.
큐: 배출량 감소 가능성을 수치로 추정할 수 있습니까?
ㅏ: 2030년까지 전기 자동차(EV) 생산, 태양광 PV 모듈 생산 및 원자력 발전 배치를 5배로 늘림으로써 발생할 수 있는 이산화탄소(CO2) 배출량 감소 가능성을 숫자로 추정하기는 어렵습니다. 현재 배출 수준, 배치되는 특정 기술, 이러한 기술에 전력을 공급하는 데 사용되는 에너지원의 혼합을 포함한 요인의 수.
큐: 몇 가지 간단한 가정을 기반으로 견적을 낼 수 없습니까?
ㅏ: 몇 가지 간단한 가정을 기반으로 2030년까지 전기 자동차(EV) 생산, 태양광 PV 모듈 생산 및 원자력 발전 배치를 5배로 늘림으로써 발생할 수 있는 이산화탄소(CO2) 배출량 감소를 대략적으로 추정할 수 있습니다. 그러나 그러한 추정치는 매우 투기적이며 CO2 배출량의 실제 감소에 영향을 미칠 수 있는 여러 가지 중요한 요소를 고려하지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 예를 들어 다음과 같이 가정합니다.
- 모든 EV는 저탄소 에너지원의 전기로 구동되며 휘발유 차량을 대체합니다.
- 모든 태양광 모듈은 석탄 화력 발전소를 대체하는 데 사용됩니다.
- 모든 원자력은 석탄 화력 발전소를 대체하는 데 사용됩니다.
. . . . 또한 이러한 기술이 고배출 기술을 완전히 대체할 수 있다고 가정하면 이러한 조치로 인해 발생할 수 있는 CO2 배출량의 잠재적 감소를 추정할 수 있습니다. 이러한 가정 하에서 2030년까지 EV 생산, 태양광 PV 모듈 생산 및 원자력 발전 배치가 모두 5배로 증가하면 대략 15~20% 정도의 CO2 배출량을 줄일 수 있습니다. 그러나 이것은 매우 추측적인 추정치이며 CO2 배출량의 실제 감소는 다양한 요인에 따라 더 높거나 낮을 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
큐: 전 세계 인위적 CO2 배출량의 15-20percent를 의미합니까?
ㅏ: 예, 제가 제공한 이산화탄소(CO2) 배출량의 15~20% 감소 추정치는 화석 연료 연소 및 삼림 벌채와 같은 인간 활동에 의해 생성되는 배출량인 총 전 세계 인위적 CO2 배출량을 기반으로 합니다.
거기에 있습니다. 일부 추진 후 AI 시스템은 태양광 PV, EV 및 원자력 발전의 현재 배치가 5배(5배)로 2030년까지 배출량을 15-20% 감소시킬 것이라고 결정할 수 있었습니다. Glasgow 기후 협정의 % 목표. 그 점을 염두에 두고 후속 질문을 했습니다.
큐: 그렇다면 전 세계 배출량을 45~50% 줄이려면 어떤 추가 조치를 취해야 할까요?
ㅏ: 재생 에너지 사용 증가, 에너지 효율 개선, 나무 심기, 운송 수단 전기화, 탄소 포집 및 저장 활용: CCS(탄소 포집 및 저장)는 발전소 및 기타 산업 시설에서 배출되는 CO2를 포집하여 지하에 저장하는 기술입니다. . CCS는 이러한 배출원에서 발생하는 CO2 배출량을 크게 줄일 수 있는 잠재력이 있지만 아직 널리 보급되지는 않았습니다.
나는 ChatGPT가 측정에 대해 구체적이기를 원하지 않는다는 점에서 시작했던 것과 동일한 루프로 돌아왔습니다. 약간의 추가 추진 후에도 나는 루프에서 벗어나지 못했지만 한 가지 더 중요한 통찰력이 나타났습니다.
A: 탄소 가격 책정 실행: 탄소세 또는 배출권 거래 시스템과 같은 메커니즘을 통해 탄소 가격을 설정하면 기업과 개인이 CO2 배출량을 줄일 수 있는 인센티브를 제공할 수 있습니다.
적어도 일련의 기본 통찰력과 논의 포인트로서 ChatGPT는 기후 문제를 파악하고 있는 것 같지만 어떤 일이 언제, 어떤 규모로 발생해야 하는지에 대한 명확한 권장 사항을 제공하는 것과는 거리가 멀다. 그것은 여전히 에너지 모델링 커뮤니티를 위한 일인 것 같습니다. . . . . 적어도 지금은!!
ChatGPT는 시도해 보고 사용할 수 있는 개방형 시스템이며, 이것이 제가 한 일입니다. 이 게시물은 ChatGPT에 대한 추천이나 비판이 아니라 AI가 어떻게 발전하고 있는지 살펴보는 것입니다.
새해 복 많이 받으세요!
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