농업의 미래, AI! 일본 등 선진국은 왜 앞서가고 개발도상국은 왜 뒤처지는가?

이 기사는 일본 등 선진국과 개발도상국 간의 농업 AI 도입 현황을 비교 분석한 해외 연구를 바탕으로 작성되었습니다. 기후 변화, 토지 황폐화, 노동력 부족, 공급망 불안정, 증가하는 인구의 식량 수요 등 전 세계 농업은 현재 심각한 압력에 직면해 있습니다.

글로벌 농업의 도전과 AI 기술의 부상

전 세계적으로 농업 생산성은 불균형합니다. 예를 들어, 미국에서는 기계화, 품종 개량, 관개 시설 및 효율적인 투입재 사용과 같은 요소와 정밀 농업 기술의 지원으로 옥수수 수확량이 종종 헥타르당 10톤을 초과합니다. 반면, 사하라 이남 아프리카의 많은 지역에서는 투입재 접근성 제한, 강우 의존형 시스템, 취약한 인프라 및 제도적 지원 부족으로 인해 수확량이 헥타르당 약 2-3톤에 머물고 있습니다.

개발도상국 농부의 약 80%를 차지하는 소농들은 개량 종자, 비료, 농약(제초제, 살충제) 등 핵심 농업 투입재에 대한 접근성 부족으로 인해 낮은 수확량으로 어려움을 겪고 있습니다. 이들은 관개 시설이나 농기계화에 의존할 가능성이 낮으며, 기후 충격에 대한 취약성도 높습니다. 강우 의존형 농업, 저수량 지역 종자 사용, 최적화되지 않은 투입재 사용, 높은 수작업 의존도와 같은 기존 농업 방식으로는 21세기 식량 시스템의 요구를 충족하기에 점점 더 불충분해지고 있습니다.

최근 인공지능(AI) 도구는 투입-산출 효율성을 개선하고 작물 및 가축의 실시간 모니터링을 가능하게 하는 것으로 나타났습니다. 특히 미국, 중국, 유럽 등 기술적으로 발전된 농업 시스템에서 토양 및 수자원을 보존하고 수확 후 손실을 줄이는 데 효과를 보였습니다.

선진국과 개발도상국 AI 도입 현황 비교 연구

응용 경제학, 개발 경제학, 자원 경제학 및 농업 경제학 분야에서 15년 이상의 학술 연구를 진행해 온 연구진은 최근 연구를 통해 선진국과 개발도상국 간의 농업 AI 도입을 비교했습니다. 이 연구는 유럽, 미국, 호주, 일본과 같은 기술 선진국과 아프리카, 남아시아, 라틴 아메리카 및 기타 저소득 및 중간 소득 지역의 연구를 함께 분석하여 AI가 어떻게 접근되고 사용되는지 조사했습니다.

연구는 AI 도입 패턴(지역별 채택 정도, 정밀 농업, 질병 감지, 수확량 예측, 스마트 관개와 같은 AI 애플리케이션 유형), 인프라 준비 수준(전기, 광대역 연결성, 디지털 문해력 지원, 데이터 관리 시스템, 스마트 기기, 효과적인 AI 도입에 필요한 확장 또는 기술 지원 서비스)을 검토했습니다. 또한 데이터 소유권, 프라이버시 및 보안, 정보에 입각한 동의, 알고리즘 편향, 투명성, 책임성, AI 기반 농업 기술에 대한 공평한 접근성과 같은 윤리 및 데이터 거버넌스 관련 주요 우려 사항도 다루었습니다. 데이터 프라이버시 침해, 사이버 보안 취약점, 노동력 대체, AI 기반 농업 기술에 대한 불평등한 접근과 같은 새로운 위험에 국가 정책이 어떻게 대응하는지도 탐구하여 글로벌 트렌드와 지역별 현실을 포착했습니다.

선진국 AI 농업 성공의 핵심 배경

AI는 선진국 농업을 점점 더 변화시키고 있습니다. 정밀 농업 도구와 같은 기술은 비료 사용, 관개, 수확량 예측 및 해충 관리를 개선하는 동시에 자원 활용 효율성을 높이고 기후 변동성에 대한 회복력을 강화하는 데 도움이 됩니다.

개발도상국 AI 농업 확산의 주요 장애물

그러나 소농이 식량 생산의 대부분을 차지하는 개발도상국에서는 AI 도입이 여전히 제한적이라는 사실이 발견되었습니다. 제한 요인들은 다음과 같습니다.

연구는 또한 아프리카 및 기타 개발도상국에서 AI 도입을 저해하는 두 가지 요소를 추가로 확인했습니다. 첫째, 많은 AI 모델이 개발도상국 환경에 잘 맞지 않습니다. 산업화된 농업 시스템의 데이터를 기반으로 훈련된 도구는 종종 현지 환경에서 제대로 작동하지 않아 취약한 농민들에게 편향되거나 부정확한 권장 사항과 증가된 위험을 초래합니다. 예를 들어, 미국이나 네덜란드의 대규모 단일 작물 농장에서 훈련된 AI 기반 수확량 예측 또는 해충 감지 모델은 혼합 작물 재배, 불규칙한 투입재 사용, 강우 의존형 농업 및 매우 이질적인 토양 조건을 특징으로 하는 아프리카 소농에게 적용될 때 신뢰할 수 없는 권장 사항을 생성할 수 있습니다.

AI 도입에 따른 윤리적 문제 및 불평등 심화 우려

둘째, AI 사용에 대한 윤리적 우려, 특히 데이터 소유권과 프라이버시에 대한 명확성 부족이 있습니다. 취약한 데이터 거버넌스는 개발도상국에서 가장 두드러집니다. 농민들은 종종 자신의 데이터가 어떻게 수집되고 사용되며 수익화되는지에 대해 거의 통제력을 행사하지 못합니다.

이러한 문제들은 균등하게 분포되어 있지 않지만, 규제 시스템이 취약하고 소농이 기술 변화를 관리할 자원이 적은 저소득 지역에서 위험이 더 크게 나타납니다. 적절한 보호 조치가 없다면 AI는 이미 글로벌 식량 시스템에 내재된 격차를 강화할 수 있습니다. 또한 기존의 불평등을 심화시켜 지속 가능한 개발 및 식량 안보에 대한 기여를 제한할 위험이 있습니다.

포용적이고 농민 중심적인 AI 농업을 위한 추진 방향

AI는 아프리카 및 기타 개발도상국의 농업을 변화시킬 수 있지만, 올바른 정책 없이는 오히려 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 우선 순위는 기반을 다지는 것입니다. 신뢰할 수 있는 전력, 인터넷 접근성 및 저렴한 디지털 도구가 필수적입니다. 이러한 것들이 없다면 AI는 대부분의 소농에게 여전히 접근하기 어려운 상태로 남아있을 것입니다. 금융 접근성, 교육, 그리고 현지 상황에 적합한 데이터 시스템 또한 매우 중요합니다.

도입은 점진적으로 이루어져야 하며, 고급 모바일 자문 서비스와 같은 간단한 도구부터 시작하여 점차 규모를 확대해야 합니다. AI는 포용적이고 농민 중심적이어야 합니다. 제대로 실행된다면 식량 시스템을 강화할 수 있지만, 그렇지 못하면 가장 취약한 계층을 더욱 뒤처지게 할 위험이 있습니다.

한국에서 참고할 때의 관찰 포인트는 선진국의 인프라 및 제도적 지원과 개발도상국의 디지털 격차 및 윤리적 과제를 비교하여 국내 농업 AI 정책 수립에 대한 시사점을 도출할 수 있다는 점입니다. 따라서 국내 농업 시스템에 AI 기술을 도입할 때에는 기술적 인프라 확충, 재정 지원, 교육 강화는 물론 데이터 거버넌스 및 윤리적 고려가 반드시 동반되어야 할 것입니다.