OECD: 회복력 있고 포용적인 농식품 시스템을 위한 인공지능

OECD는 2026년 6월 5일 자사 플랫폼 OECD.AI Wonk를 통해 Marten van den Berg와 Sara Rendtorff-Smith가 작성한, 인공지능이 글로벌 agri-food 시스템(농식품 시스템)을 어떻게 강화할 수 있는지에 관한 분석을 공개했다. 이 글은 이러한 시스템이 기후 변화, 취약한 공급망, 노동력 부족의 점증하는 압박을 받고 있다는 사실에서 출발한다.

식량 시스템은 왜 압박을 받는가?

글로벌 식량 생산과 유통은 일련의 동시다발적 과제에 직면해 있다. 기후 변화는 재배 조건을 바꾸고 가뭄의 빈도를 높이며, 공급망은 교란에 점점 더 취약해진다. 여기에 농업의 노동력 부족이 더해져 생산을 한층 압박한다.

이러한 맥락에서 OECD는 인공지능을 시스템의 회복력과 포용성을 높일 수 있는 도구로 본다 — 즉 시스템이 충격을 견딜 수 있게 하고, 대형 행위자뿐 아니라 모든 이해관계자에게 더 접근 가능하게 만드는 것이다.

OECD는 어떤 세 가지 핵심 장애물을 짚는가?

분석은 세 가지 장애물을 짚는다. 첫째는 사일로화된 데이터다: 농업 데이터가 부처, 사슬의 행위자, 국가 사이에 분할되어, 가장 유용할 곳으로 자유롭게 흐르지 못한다. 이 파편화는 효과적인 AI 솔루션의 개발을 가로막는다.

둘째 장애물은 접근성이다. 대부분의 AI 도구는 세계 식량의 약 3분의 1을 재배하는 소규모 농민에게 도달하지 못한다. 그 이유는 이 생산자들의 디지털 인프라 부족이다. 셋째 장애물은 확장에 관한 것이다: 성공적인 파일럿 프로젝트의 확산을 사이버 위협과 인프라 격차가 가로막는다.

농업에서 AI의 실제 잠재력은 어떠한가?

가능성을 예시하기 위해 OECD는 구체적인 사례를 든다. AI가 필요한 곳에 정확히 약제를 적용하도록 유도하는 정밀 살포(precision spraying)는 농약 사용을 30% 줄일 수 있다. 이는 환경적·비용적 절감을 모두 가져온다.

또 다른 예시는 기후 충격에 대한 회복력에 관한 것이다: AI가 식별한 가뭄 내성 작물은 건조한 계절에 수확량을 25% 높일 수 있다. 이러한 결과는 기술이 이미 손에 잡히는 이익을 제공함을 보여준다 — 단, 파일럿 단계를 넘어 확산되는 데 성공한다는 조건에서다.

OECD는 무엇을 권고하는가?

분석의 주요 권고는 더 강력한 국제 협력이다. OECD는 상호운용 가능한 데이터 생태계 — 데이터가 이해관계자 사이에서 안전하고 의미 있게 흐를 수 있는 시스템 — 의 구축을 위해 자체 메커니즘과 GPAI(Global Partnership on AI, 인공지능을 위한 글로벌 파트너십)를 통한 조율을 촉구한다.

또 다른 강조점은 농민 중심 솔루션, 특히 지금까지 AI 도구의 범위 밖에 있던 소규모 생산자에 관한 것이다. 이로써 OECD는 기술적 잠재력을 형평성의 문제와 연결한다: 식량 시스템에서 인공지능의 이익은 세계 식량의 상당 부분을 재배하는 이들에게도 닿아야 하며, 디지털적으로 가장 잘 갖춘 행위자에게만 국한되어서는 안 된다.