팬데믹 이후 인류의 선택…AI는 ‘해결책’인가 ‘통제 장치’인가

2026년 현재, 코로나19는 완전히 종식되지 않았다. 산발적인 재확산과 변이 출현이 반복되며 감염병은 일회성 위기가 아닌 ‘상시 위험’으로 자리 잡고 있다.

기후변화까지 겹치면서 감염병의 발생 조건 자체도 구조적으로 바뀌고 있다. 산림 파괴와 도시 확장, 야생동물 서식지 감소는 병원체와 인간의 접촉 가능성을 높였고, 기온 상승과 강수 패턴 변화는 확산 환경을 변화시켰다.

감염병은 더 이상 단순한 바이러스 문제가 아니라, 환경 변화와 인간 활동이 맞물린 구조적 위험으로 전환되고 있다는 분석이다. 코로나19는 끝난 사건이 아니라 새로운 위험 체계의 시작이라는 해석이 힘을 얻는 이유다.


29일 과학계에 따르면 기후변화는 질병의 지리적 경계를 허물고 있다. 과거 열대 지역 중심이던 감염병이 온대 지역으로 확산되고, 계절성 질병의 발생 시기도 점차 불규칙해지는 흐름이다.
폭염과 홍수, 가뭄 등 극단적 기후 현상은 감염병 확산을 가속하는 요인으로 작용한다. 홍수는 병원체의 확산 경로를 넓히고, 가뭄은 위생 환경 악화를 통해 수인성 질병 위험을 높인다.

여기에 미세플라스틱과 PFAS 등 신종 오염물질 역시 면역 체계에 영향을 미쳐 감염 취약성을 높일 수 있다는 지적이 나온다.

이처럼 기후위기와 감염병은 별개의 문제가 아니라 서로를 증폭시키는 ‘복합 리스크 구조’로 변화하고 있다. 기존 대응 방식만으로는 한계를 드러내고 있다는 평가다.


이 같은 복합 위기에 대응하기 위한 핵심 수단으로 인공지능(AI)이 주목받고 있다. 특히 ‘행성 단위 AI(Planetary AI)’ 개념은 감염병과 기후 문제를 동시에 관리하는 새로운 접근으로 평가된다.
위성, 도시 인프라, 병원 데이터, 하수 처리 시설 등 다양한 정보가 연결되면서 기존에는 포착하기 어려웠던 변화까지 실시간으로 감지할 수 있게 됐다. 특정 지역 하수에서 검출되는 바이러스 농도의 미세한 변화나 가축 폐사 패턴의 이상 징후 등이 조기 경보 신호로 활용된다.

AI는 단순 분석을 넘어 ‘발생 이후 대응’이 아닌 ‘발생 이전 차단’으로 방역 패러다임을 바꾸고 있다.


AI 기술의 핵심 도구로는 ‘디지털 트윈’이 꼽힌다. 현실과 동일한 가상 환경을 구축해 다양한 시나리오를 사전에 실험하는 방식이다.

이를 통해 특정 지역 봉쇄가 감염 확산과 경제에 미치는 영향, 기후 변화가 질병 확산에 미치는 변수 등을 정량적으로 분석할 수 있다. 과거 경험과 직관에 의존하던 정책 결정이 데이터 기반으로 전환되는 흐름이다.


AI 도입은 감염병 대응 방식 자체를 바꾸고 있다. 과거에는 확진 이후 대응이 중심이었다면, 현재는 징후를 사전에 감지하고 확산을 차단하는 선제 대응으로 이동하고 있다.

대표적인 사례가 하수 기반 역학 분석이다. 하수에서 바이러스 유전자를 분석하면 임상 보고보다 빠르게 감염 확산을 파악할 수 있다. 여기에 AI가 결합되면 확산 경로와 위험도를 동시에 분석해 대응 속도를 크게 높일 수 있다.


AI는 환경 기술과 결합하면서 산업의 형태 자체를 바꾸고 있다. 탄소를 포집해 다시 활용하는 기술(CCU), 수소 에너지, 자원 순환 산업은 환경 대응을 넘어 새로운 성장 산업으로 확장되고 있다.

이 변화의 핵심은 데이터 기반의 정밀한 운영이다. 공장의 에너지 사용량을 실시간으로 분석해 낭비를 줄이고, 생산 공정을 자동으로 조정하면서 같은 설비로 더 높은 효율을 구현하는 구조가 만들어지고 있다.

도시 역시 같은 방향으로 변화하고 있다. 현실 도시를 그대로 복제한 가상 모델인 ‘디지털 트윈’을 통해 교통량, 전력 사용량, 수질 상태 등을 실시간으로 반영하고, 가상 공간에서 먼저 대응 시나리오를 실행할 수 있다.


여기에 IoT 기반 센서가 도시 곳곳에서 데이터를 수집하면서 물, 에너지, 폐기물 관리가 하나의 시스템으로 연결되고 있다. 도시 운영은 점차 자동화되고, 동시에 더 빠르고 정밀하게 전환되는 흐름이다.

결국 산업과 도시는 ‘데이터로 운영되는 시스템’으로 재편되고 있다.


다만 AI 확산은 새로운 문제도 동반한다. 대규모 데이터 처리에 필요한 전력 소비는 탄소 배출 증가로 이어질 수 있다. 기후위기를 해결하기 위한 기술이 또 다른 환경 부담을 만드는 역설이다.

데이터 통제권 문제 역시 주요 쟁점이다. 감염병과 기후 데이터를 통합 관리하는 시스템은 막대한 영향력을 갖는다. 특정 국가나 기업에 권한이 집중될 경우 정책 왜곡이나 정보 비대칭 문제가 발생할 수 있다는 우려도 제기된다.


AI 기술은 이미 감염병과 기후위기를 동시에 관리할 수 있는 수준에 근접하고 있다. 문제는 기술 자체가 아니라 이를 어떻게 활용할 것인가에 있다.

전문가들은 AI가 공공재로 작동할지, 통제 수단으로 변질될지는 사회적 선택에 달려 있다고 본다.

팬데믹 이후의 세계는 분명해졌다. 이제 남은 질문은 단 하나다.

이 거대한 지능을 통제 가능한 도구로 남길 것인가, 아니면 의존하는 시스템으로 받아들일 것인가.


박근호 글로벌이코노믹 기자 hotkay89@gmail.com