[MT시평]ESG의 넘버와 내러티브
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일회용 플라스틱 빨대의 연간 생산량은 얼마일까.
우리가 일회용 빨대의 폐해를 이야기하면서 막상 생산량, 폐기량을 모른다면 그에 상응하는 적절한 대책을 세울 수 있을까.
2019년 환경부 보도자료에 따르면 그 수는 연간 20억~24억개, 젓는 플라스틱 막대는 2억여개로 추정된다고 한다.
플라스틱의 글로벌 연간 생산량은 얼마일까.
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일회용 플라스틱 빨대의 연간 생산량은 얼마일까. 우리가 일회용 빨대의 폐해를 이야기하면서 막상 생산량, 폐기량을 모른다면 그에 상응하는 적절한 대책을 세울 수 있을까. 2019년 환경부 보도자료에 따르면 그 수는 연간 20억~24억개, 젓는 플라스틱 막대는 2억여개로 추정된다고 한다.
또 하나 질문을 더해보자. 플라스틱의 글로벌 연간 생산량은 얼마일까. 환경단체 그린피스에 따르면 1950년대 약 150만톤에서 2021년에는 3억9000만톤으로 약 70년 새 260배나 증가했다고 한다. 여기까지는 막대한 규모의 생산량이다 보니 크다는 것은 알겠는데 그게 우리에게 어떤 영향을 주는지는 잘 연상되지 않는다.
또 다른 질문을 해보자. 이렇게 만들어지는 플라스틱이 얼마나 재활용될까. 대외경제정책연구원의 2022년 보고서에 따르면 재활용률은 단 9%에 불과하고 매립 50%, 무단투기 22%, 소각이 19%라고 한다. 플라스틱 폐기물은 포장재에서 40%, 소비재에서 12%, 섬유에서 11% 발생한다고 한다. 이렇게 통계를 연결해서 생각해보면 플라스틱의 생태적 심각성을 어느 정도 이해하게 된다.
이제는 특정 산업으로 눈을 돌려보자. 급속히 발전하는 생성형 AI는 환경적 측면에서 어떤 부작용을 낳고 있을까. 미국 콜로라도대와 텍사스대 연구진에 따르면 GPT3 학습과정에서 발생하는 열을 식히는 냉각수만 약 70만리터라고 한다. 이는 BMW 자동차 370대를 제조할 때 소요되는 물의 양과 같다. 어디 물뿐일까. 스탠퍼드대 연구진에 따르면 GPT3 학습에 드는 전기는 미국의 평균 120가구가 1년간 쓰는 전기량과 같다고 한다.
이런 통계에 곳곳에서 벌어지는 사건과 사고를 접목해보면 이런 스토리가 나온다. 올해 7월 우루과이에서는 구글의 데이터센터 설립계획이 주민들의 반대에 부딪쳐 축소됐다고 한다. 왜 그랬을까. 올여름 이상기후로 우루과이는 최악의 가뭄에 시달렸는데 하루 냉각수만 700만리터를 쓰는 데이터센터가 들어선다는 소식에 시민들이 대규모 시위에 나섰다는 것이다. 700만리터의 물은 우루과이 시민 5000명이 하루에 쓰는 물과 맞먹는 규모였기 때문이다.
이제는 거시적 경제효과도 따져보자. 기후변화로 한해 얼마나 많은 비용이 들까. 올해 11월에 발표된 '미국 제5차 국가기후평가보고서'에 따르면 기후변화로 매년 약 1500억달러(약 195조원)의 비용을 지출한다고 한다. 일상의 소소한 환경오염적 행위가 집합적으로 모여 엄청난 비용을 요구하는 셈이다.
이쯤되면 우리는 기후변화와 사회문제에 대응해 막연히 ESG의 중요성만 강조하고 있지는 않은지 반성할 일이다. 막연히 착하고 좋기 때문이기보다는 왜 이것을 덜 생산해야 하고 이런 친환경 활동을 해야 하는지를 통계로, 혹은 숫자로 시각화할 필요가 있는 것이다. 그리고 여기에 이야기를 붙여 'ESG스토리'로 만들어 모두가 공감하고 행동변화로 이어지도록 해야 한다. 결국 ESG도 시각화를 통해 넘버와 내러티브로 구체화해야 할 것이다.
나석권 사회적가치연구원장
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