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제1차 국가 탄소중립·녹색성장 기본계획

2030 온실가스 감축목표와 2050 탄소중립을 달성하기 위해 윤석열 정부가 2023년 3월 21일 공개한 탄소중립 이행안.

합리적이고 실행가능한 2030 온실가스 감축 목표를 위해 원전과 재생에너지 믹스를 확대하고 산업계의 감축 목표는 완화했다. 정부는 기본계획 성과 추진을 위해 2023년부터 2027년까지 5년간 약 89.9조원의 예산을 투입하겠다는 내용을 담고 있다.

시행된 탄소중립기본법에 따라 수립된 정부 차원의 첫 탄소중립·녹색성장 최상위 법정계획이다. 정부는 공청회 등을 거쳐 의견 수렴 후 최종안을 보완할 예정이다.

2030 온실가스 감축목표(NDC)는 2018년 대비 탄소배출량을 40% 감축하는 것이 골자다. 기본계획은 목표 달성을 위해 전환, 산업 등 10개 부문의 37개 정책과제를 제시했다. 지난 2021년 10월 발표됐던 기존 NDC에서 달라진 것은 전환, 산업, 수소, 이산화탄소 포집·저장·활용(CCUS), 국제감축 부문 목표다. 기존 NDC에서는 전환 부문에서 44.4%, 산업 부문에서 14.5% 감축을 발표했으나, 이번 기본계획에는 각각 45.9%, 11.5%로 조정됐다. 줄어든 감축분은 국제감축과 수소, CCUS으로 재분배했다.

전환 부문에서 속도를 내는 대신 산업 부문의 부담을 줄이겠다는 윤 정부의 기조가 반영된 것으로 보인다. 정부는 원전 발전 비중을 2021년 27.4%에서 30년까지 32.4%, 신재생에너지는 7.5%에서 21.6% 이상 끌어올리겠다고 밝혔다. 산업 부문에서는 배출권거래제 내 배출 효율이 우수한 기업에 인센티브를 부여하는 등 자발적 감축을 유도하겠다는 방침이다.

청정수소 기반의 생태계 구축 등 수소경제 확장에 대한 의지도 관찰된다. 기존 목표 7.5%에서 8.4%로 확장됐으며 세부적으로는 수소차를 2022년 기준 29,733대에서 2030년까지 300,000대까지 확보한다는 목표가 담겼다. 청정수소의 경우 현 시점에는 생산량이 없지만, 2030년까지는 2.1%의 생산량을 만들겠다고 했다. 수소 입찰시장 확장 등 여러 제도 지원을 통해 수소의 활용범위를 확대하겠다는 것이다.

CCUS 기술 역시 탄소 감축을 위한 신산업으로 분류, -10.3%에서 –11.2%로 상쇄량을 확대할 방침이다. CCUS 산업, 안전, 인증을 포함한 단일법을 제정하고 CCS 실증과 추가 저장소 확보를 추진하기로 한다. 국제 감축사업도 승인, 취득, 실적 관리 등의 이행기반을 착실히 마련하고 협정체결 대상국 확대, 부문별 사업 발굴 등으로 저변을 넓힌다는 계획이다.

정책과제 달성을 위한 예산도 윤곽이 잡혔다. 탄소중립 산업 핵심기술 개발(산업 부문), 제로에너지·그린리모델링(건물 부문), 전기차·수소차 차량 보조금 지원(수송 부문) 등 온실가스 감축 사업 예산은 5년간(2023~2027) 54.6조원이 투입될 예정이다. 기후적응 분야에는 19.4조원, 녹색산업 성장에는 6.5조원이 투자될 전망이다.
2030 탄소중립 기본계획안.사진=산업통상자원부

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GPT-4

2023년 3월 14일 챗GPT를 개발한 오픈AI가 공개한 최신 인공지능(AI) 언어 모델. 2020년 GPT-3 모델이 공개된 지 3년, GPT-3.5 모델을 적용한 챗GPT가 공개된 2022년 11월 30일 이후 불과 4개월 만이다.


GPT-4는 논리력·추리력·창의력 등에서 GPT-3.5를 크게 앞서는 능력을 갖추고 있다. 약간의 유머 감각도 갖춰 챗GPT보다 더욱 ‘사람 같은’ 답변을 내놓을 수 있게 됐다는 의미다.

오픈AI는 GPT-4가 챗GPT에 비해 사실을 기반으로 대답하는 응답 비율이 40% 정도 높아졌다고 설명한다.

GPT-4가 처리할 수 있는 단어의 양은 2만5000단어로 챗GPT보다 8배 늘고 한국어 실력도 크게 늘었다. 한국어를 비롯한 24개 언어에서 이해력이 크게 향상된 능력을 보여준다.


기억력도 좋아졌다. 챗GPT는 약 8000개의 단어를 기억했다. 책 4~5페이지에 해당하는 분량이다. 이와 비교해 GPT-4는 약 6만4000개의 단어를 추적한다. 책으로 치자면 50페이지에 달하는 분량으로 웬만한 단편 소설 한 편과 맞먹는다. 과거 나눈 대화 내용에 대한 기억력이 좋아진 만큼 챗GPT와 비교해 사용자가 생성형 AI에 ‘의도하지 않은 발언’을 유도하기가 어려워졌다.

하지만 가장 눈에 띄는 변화는 ‘이미지’를 읽을 수 있게 됐다는 점이다. 텍스트만 인식할 수 있었던 챗GPT와 비교해 사진이나 그림을 인식하는 것은 물론 이미지 속 ‘맥락(context)’을 이해할 수도 있다.

오픈AI는 GPT-4를 공개하며 ‘이미지 입력’과 관련한 몇 가지 예시를 공개했다. 먼저 밀가루와 달걀 사진을 GPT-4에 입력한 뒤 “이 재료로 무슨 음식을 만들 수 있어”라고 묻는다. GPT-4는 “팬케이트나 와플 등 여러 가지 음식을 만드는 것이 가능하다”고 답한다. ‘다람쥐가 카메라를 들고 호두를 찍는 그림’을 GPT-4에 보여주며 ‘이 그림의 어디가 웃긴지’를 물으면 GPT-4는 “다람쥐는 보통 호두를 먹지 사진을 찍지 않는데 마치 다람쥐가 프로 사진사처럼 사람 흉내를 내는 부분이 재밌다”고 답한다.

또 다른 예에서는 GPT-4의 유머 감각이 나타난다. 컴퓨터 모니터에 사용하는 VGA 커넥터를 스마트폰에 꽂은 사진을 보여준 뒤 “이 사진이 왜 웃기지”라고 물으면 GPT-4는 “오래되고 큰 VGA 커넥터를 작은 최신 스마트폰 충전 포트에 꽂은 부조리가 이 사진의 유머”라는 답과 함께 ‘라이트닝 커넥터를 VGA 커넥터로 덮은 또 다른 사진’에 대한 설명까지 보여준다. 질문과 비슷한 유머를 갖춘 다른 사진을 통해 나름의 ‘유머’를 구사한 것이다.

오픈AI는 “평소 대화에서는 GPT-4와 챗GPT 간의 큰 차이를 못 느낄 수도 있다”면서 “하지만 사용이 늘어날수록 더 신뢰할 수 있는 정보와 창의적인 답변이 가능한 GPT-4의 차이점이 부각될 것”이라고 말했다. 이와 함께 오픈AI는 “실제 시나리오에서는 GPT-4는 인간보다 능력이 떨어지지만 다양한 전문 학술 벤처마크에서 인간 수준의 성능을 보이고 있다”는 점을 강조했다. GPT-4는 실제 미국 모의 변호사 시험에서 시험 응시자들의 ‘상위 10%’ 정도의 점수로 시험을 통과한 것으로 알려졌다. 챗GPT는 시험을 통과했지만 응시자들과 비교할 때 ‘하위 10%’ 정도의 점수대였다.

오픈AI의 GPT-4 공개 이후 빅테크 기업들의 AI 경쟁도 더욱 치열해지고 있다. 이날 마이크로소프트(MS)는 빙이 GPT-4 기반으로 운영한다는 것을 공식화했다. GPT-4가 탑재된 빙은 AI 보조 조종사(AI copilot) 역할인데 개인에게 최적화된 검색과 챗봇, 콘텐츠 생성 등의 기능을 갖췄다. 같은 날 구글 또한 차세대 AI 서비스를 발표했다. 구글 클라우드는 구글의 생성형 AI 기술을 기반으로 구글 워크스페이스와 개발자를 지원하는 신규 기능을 대거 발표했는데 원하는 주제를 입력하면 초안을 완성해 주는 새로운 글쓰기 지원 기능 등이 대표적이다.