'이것' 못하면, AI는 기상예측을 대체할 수 없다

인공지능(AI)이 세상을 바꾸고 있다. 기상 분야 역시 예외가 아니다. 세계 각국의 기상기관과 거대 기술기업들은 AI를 활용한 새로운 예측기술 개발에 막대한 투자를 하고 있다. AI는 이제 인간이 발견하기 어려운 패턴을 찾아내고 방대한 자료를 분석하며 미래를 예측하는 강력한 도구가 됐다.

그러나 우리는 한 가지 중요한 사실을 잊고 있는 것은 아닐까. 과연 미래 기상예측의 핵심은 AI 자체일까? 나는 그렇지 않다고 생각한다. AI는 스스로 하늘을 바라보지 못한다. AI는 바람을 느끼지 못하며, 비를 맞을 수도 없다. AI는 단지 인간이 수집한 자료를 학습하고 분석하는 도구일 뿐이다. 아무리 뛰어난 AI라도 입력되는 자료가 부족하거나 부정확하면 결과 역시 한계를 가질 수밖에 없다.

결국 AI의 수준을 결정하는 것은 알고리즘이 아니라 관측이다. 기상학의 역사를 돌아보면 예보의 발전은 언제나 관측의 발전과 함께 이루어졌다. 전신망이 등장하면서 먼 지역의 기상정보를 실시간으로 공유할 수 있게 됐고, 기상위성은 지구 전체를 바라보는 눈이 됐다. 레이더는 비구름의 움직임을 보여줬고, 자동기상관측장비는 수많은 지역의 날씨를 실시간으로 기록하기 시작했다.

예보의 혁신은 언제나 관측의 혁신에서 시작됐다. AI 역시 마찬가지다. 오늘날 사람들은 AI가 기상예측의 미래라고 말한다. 하지만 나는 AI의 미래 역시 결국 관측에 달려 있다고 생각한다. 아무리 정교한 AI라도 관측되지 않은 지역은 제대로 예측할 수 없다. AI는 관측자료를 통해 배우고 성장한다. 따라서 AI 혁명의 본질은 알고리즘 혁명이 아니라 관측 혁명이라고 말할 수 있다.

현재 인류는 위성, 레이더, 지상관측소, 해양부이, 선박, 항공기 등을 통해 방대한 양의 기상자료를 생산하고 있다. 세계기상기구(WMO)를 중심으로 구축된 국제 관측망은 인류 역사상 가장 거대한 과학 협력체계 중 하나다. 그러나 아직도 지구 곳곳에는 관측 공백지역이 존재한다. 태평양의 작은 섬들, 아프리카의 오지, 남미의 고산지대, 극지방, 사막지역, 산악지역 등은 여전히 충분한 관측망을 갖추지 못한 경우가 많다.

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