‘수년 대기’ 탄소크레딧 검증…AI 검증 엔진, 반복 작업 80% 줄인다 [카테고리 설정이 아직되어 있지 않습니다.] 탄소 상쇄 프로젝트에 대한 검증이 몇 년씩 늘어지면서 탄소시장의 성장을 막는 최대 병목 요인으로 떠오르고 있다. 최근 인공지능(AI) 기반 검증 솔루션이 이 병목을 완화할 수 있는 기술 인프라로 주목받고 있다.
탄소시장 전문 매체 카본헤럴드는 기준 강화로 인해 탄소크레딧 검증 대기열이 수년 단위로 쌓이고 있으며 이로 인해 프로젝트 개발자, 검증·확인기관(VVB), 표준기관 모두가 구조적 압박에 직면해 있다고 지적했다. 품질을 높이기 위해 도입한 강화된 기준이 오히려 시장의 속도를 마비시키는 역설이 나타났다는 설명이다.
한 프로젝트 개발자는 우리는 수년간 수익 없이 운영한다”며 인증에 수년이 걸리면 시장이 성장할 수 없다. 매주가 중요한데 이런 지연으로 좋은 프로젝트들이 중단된다”고 말했다.
대규모 프로젝트를 검증하는 VVB 역시 예외가 아니다. 세계 최대 검증기관 중 하나인 어스후드의 카비라즈 싱 CEO는 우리는 시스템을 너무 복잡하게 만들어 누구에게도 도움이 되지 않는 수준이 됐다”며 요구사항을 계속 추가하지만 최종 결과는 똑같다. 모두가 모두에게 불평한다”고 토로했다.
복잡한 방법론과 ‘엑셀 데이터’…품질 부담, 표준기관으로 전가
문제는 규칙이 복잡하다는 점 하나에 그치지 않는다. 감사자들이 다뤄야 하는 데이터 자체가 검증 작업을 더디게 만든다. 탄소제거 분야의 한 VVB 파트너는 공급자들이 데이터를 생산하는 방식에 광범위한 불일치가 있다”며 사실상 ‘와일드 웨스트’에 가깝다”고 말했다. 프로젝트마다 문서 형식과 계산 시트 구조가 제각각이라, 데이터를 읽고 비교·검증하는 데만 상당한 시간이 투입된다는 설명이다.
이 같은 이중 과제는 가치사슬 전반으로 번지고 있다. 한 표준기관 CEO는 VVB들이 많은 부분을 놓치고 있어, 우리가 대부분의 시간을 매우 심층적인 재검토에 쓰고 있다”며 이제는 ‘VVB의 존재 이유가 무엇인지’ 되묻게 되는 상황”이라고 밝혔다. 규칙을 만드는 표준기관이 오히려 개별 프로젝트의 세부 검증 부담까지 떠안는 구조가 된 것이다.
싱 CEO는 오늘 10개 프로젝트를 한다면 내일은 같은 자원으로 20개를 처리하면서 품질도 개선하고 싶다”며 이를 위해 기술을 활용해야 한다”고 말했다. 품질과 속도를 동시에 끌어올리는 것이 시장의 공통된 요구라는 의미다.
AI는 대체가 아니라 보강”…검증 인프라 재설계 시도
이 난제를 풀기 위해 등장한 곳이 네덜란드 스타트업 젠비전이다. 젠비전은 개발자, 감사자, 표준기관을 위한 ‘보조 파일럿’ 역할을 하도록 설계된 AI 기반 검증·컴플라이언스 엔진을 개발해, 검증 병목을 줄이려는 시도를 하고 있다.
자연기반(Nature-based) 탄소감축 프로젝트는 이번 10년 내 이미 정점을 찍은 것으로 보인다 며 젠비전(Genvision) 링크드인에 해당 게시물을 공유했다. 젠비전은 AI를 활용해 골드 스탠다드(Gold Standard), 클라이밋 액션 리저브(Climate Action Reserve), 등 주요 인증기관에 등록된 모든 자연기반 프로젝트 관련 문서 10만 건 이상을 분석했다. 출처/ Genvision 링크드인
젠비전 창업자 에미엘 콕스는 우리를 밤새 깨우는 질문은 어떻게 품질을 유지하거나 높이면서도 프로세스를 더 느리게가 아니라 더 빠르게 만들 것이냐는 것”이라며 더 엄격하면서도 더 효율적이어야 한다는 압박을 모든 플레이어가 받고 있다”고 말했다.
젠비전의 도구는 프로젝트 설계서(PDD), 모니터링 보고서, 계산 스프레드시트 등 모든 프로젝트 문서를 한꺼번에 읽어들여, 방법론 규칙과 자동으로 교차 검토한다. 콕스는 프로젝트 문서에는 한 가지가 적혀 있고, 계산 시트에는 다른 값이 들어 있는 불일치를 찾아낸다”며 이런 부분이 감사자의 며칠, 몇 주를 잡아먹는 구간”이라고 설명했다. AI가 먼저 숫자 불일치, 필수 항목 누락, 잘못된 계수 적용 가능성이 높은 지점을 표시해 주는 방식이다.
업계 일부에서는 여전히 AI 컴플라이언스 도구의 효용과 결과에 대한 신뢰에 의문을 제기한다. 젠비전은 자사 AI 엔진이 ‘블랙박스’가 아니라고 강조한다. 각 지적 사항마다 원본 문서와 관련 방법론 조항을 함께 보여줘, 최종 판단 권한은 인간 전문가가 쥐도록 설계했다는 것이다.
젠비전은 이러한 ‘대체가 아니라 보강’ 접근법만이 품질·속도 역설을 깨는 현실적인 해법이라고 주장한다. 콕스는 우리는 반복적이고 수작업인 체크리스트 업무의 80%를 덜어내려 한다”며 그렇게 해야 선임 감사자가 이해관계자 참여나 기준선의 타당성처럼 진짜 판단이 필요한 20%에 시간을 쓸 수 있다”고 말했다.
젠비전에 따르면 AI는 포괄적이고 문서화된 컴플라이언스 점검을 제공해 무결성을 높이고, 인간 감사자는 같은 시간 동안 더 많은 프로젝트를 처리할 수 있다.
콕스는 프로젝트들이 검토에 묶여 있다면 이 시장이 필요한 수조달러 규모로 확대되기를 기대할 수 없다”며 컴플라이언스 업무에 AI를 도입하는 것은 우리가 요구하는 품질과 지구가 필요로 하는 규모 사이의 격차를 메우는 방법”이라고 말했다.
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