"정보 비대칭 최소화해야"…AI‧빅데이터로 '그린워싱' 판별 [데이터링]

사회정보시스템 구축 필요…'한글 기반 기후 중심 언어모델' 등 개발 중

[아이뉴스24 김혜경 기자] '그린워싱(위장환경주의)'은 기업과 이해관계자 간 정보 비대칭 때문에 발생한다. 그린워싱을 줄이기 위해서는 공시 의무화를 비롯해 정보 비대칭을 해소할 수 있는 다양한 제도적 장치가 필요하다.

최근 그린워싱 논란이 꾸준히 제기되면서 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용, 그린워싱을 추적하고 정부‧기업의 대응을 촉구하는 작업도 활발하게 이뤄지고 있는 모양새다.

25일 한국거래소에서 열린 컨퍼런스에서 이용직 CBCM 대표가 한글 기반 기후 중심 언어모델 '케이-클라이메이트 버트(K-Climate BERT)'를 설명하고 있다. [사진=김혜경 기자]

25일 한국거래소에서 열린 '인덱싱 그린워싱·기후변화(Indexing Greenwashing and Climate Change)' 컨퍼런스에서 이용직 CBCM 대표는 한글 기반 기후 중심 언어모델 '케이-클라이메이트 버트(K-Climate BERT)'를 소개했다.

자연어 처리(NPL) 기술로 그린워싱을 감지하는 것이 특징이다. NPL이란 문자 언어에 대한 통계 구조를 만들어 처리하는 것을 뜻한다.

이 대표는 "일반인 입장에서는 특정 기업의 친환경 이미지와 관련된 구체적인 정보를 단순한 관찰로는 파악하기 힘들다"며 '기업들이 보도자료 혹은 언론매체를 통해 언급하는 이른바 '그린 톡(Green Talk)' 관련 사회적인 기준을 마련하는 작업은 매우 중요하다"고 말했다.

그린 톡이란 쉽게 말해 기업이 보도자료 등을 통해 친환경 관련 정책을 알리거나 홍보하는 행위를 뜻한다. 그는 "사회정보시스템 개발이 필요한 이유"라면서 "충분한 정보 제공으로 기업의 그린워싱을 누구나 판별할 수 있도록 해야 한다"고 강조했다.

'K-Climate BERT'는 160만개의 기후변화 관련 단락 등을 통해 사전 트레이닝을 거쳤다. 2천500개의 상장사를 17개 업종으로 분류했으며, 지난 5년간 보도된 기사 70만개를 대상으로 분석 작업을 진행했다고 이 대표는 설명했다. 이중 5천개의 기후변화 관련 기사를 추출해 10만개의 그린 톡 관련 단락을 추출하는 작업을 거쳤다.

이 대표는 "각 기업의 그린 톡과 실제 행동 사이 간극이 존재하는지 여부를 분석했더니 업종별 그린 톡 비율이 달랐다"며 "업종별 그린 톡이 실제 친환경 정책으로 이어진 경우와 탄소 저감 성과를 분석해왔더니 양의 상관관계가 존재했다"고 설명했다.

분석 결과 '아웃라이어(outlier)' 사례도 있었다. 아웃라이어란 평균치에서 크게 벗어난 표본을 뜻한다. 해당 모델에선 그린워싱 징후인 셈이다. 그는 "국내 기업 2곳의 경우 표준편차에서 멀리 떨어진 것으로 파악됐다"며 "실제 친환경 관련 성과가 저조하다는 것"이라고 전했다. 해당 기업은 철강 업종과 태양광 관련 기업이다.

아웃라이어란 평균치에서 크게 벗어난 표본을 뜻한다. 사진에선 오른쪽 하단에 해당되며, 국내 기업 2곳이 표준편차에서 멀리 떨어진 것으로 분석됐다. [사진=김혜경 기자]

엑스퀀트(XQuant)는 각 기업의 ESG 보고서에서 목표와 성과 등을 추출, 26개 세부 테마로 분류해 '산업별 중대성(Industry Materiality)'을 적용하는 작업을 진행하고 있다.

조금택 엑스퀀트 대표는 "보고서에서 매년 데이터를 추출해 업데이트하고 있다"며 "기업이 목표시점까지 지속적으로 ESG 정책을 이행하고 있는지 여부를 판별하는 '커미트먼트(책임‧commitment) 점수'와 '골(목표·Goal) 어치브먼트(성취·achivement) 점수'로 구분한다"고 설명했다.

조 대표는 "정보 비대칭은 데이터 소유 유무에 대해서도 발생할 수 있지만 비정형데이터를 제대로 처리할 수 있는지 여부와도 관련있다"며 "분석 결과 한국 기업의 경우 다른 국가 기업 대비 목표 설정의 구체성이나 중대성 측면에서 부족했다"고 말했다.

이어 "의도적이든 비의도적이든 향후 그린워싱 논란에 휘말릴 가능성을 배제할 수 없을 것"이라고 부연했다.

/김혜경 기자(hkmind9000@inews24.com)

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