20년 전, 개발자로서 처음으로 기후 변화 시뮬레이션 코드를 접했을 때 느꼈던 당혹감은 지금도 생생하다. 당시의 모델은 복잡한 수식과 방대한 데이터를 자랑했지만, 정작 그 결과물은 “불확실성 범위”라는 이름의 거대한 오차 막대 안에 숨어 있었다. 과학이란 정확성을 추구해야 할 텐데, 왜 이토록 모호한 예측을 신뢰해야 하는가? 그 의문은 최근 기후 과학계의 자기반성에서 새로운 빛을 보고 있다.
GB News의 보도는 다소 자극적이지만, 그 이면에 담긴 과학적 논쟁은 무시할 수 없다. 기후 모델의 한계에 대해 공개적으로 인정하는 목소리는 이제 더 이상 소수의 “이단아”에 머무르지 않는다. IPCC 내부에서도 모델이 대기-해양 시스템을 제대로 반영하지 못한다는 비판이 나오고 있다는 사실은, 그동안 우리가 접해온 극단적인 시나리오가 얼마나 허술한 기반 위에 세워졌는지를 보여준다. 문제는 이러한 인정들이 대중의 눈에는 거의 포착되지 않는다는 점이다. 과학 커뮤니티는 여전히 “합의”라는 방패 뒤에 숨으려 하지만, 그 합의 자체가 흔들리고 있다.
소프트웨어 개발자로서 가장 불편했던 부분은 바로 이 “블랙박스” 문제였다. 기후 모델은 그 복잡성 때문에 대부분의 사람들은 그 내부를 들여다볼 수 없다. 그저 “전문가들이这么说하니까” 믿어야 하는 신앙의 영역이 되어버린 것이다. 하지만 20년간 코드를 들여다본 경험이 말해주는 것은, 아무리 정교한 시스템이라도 입력 데이터의 오류나 알고리즘의 편향을 완전히 제거할 수 없다는 사실이다. 기후 모델도 예외가 아니다. 특히 초기 조건의 미세한 변화가 결과에 엄청난 영향을 미치는 “나비 효과”는, 장기 예측의 신뢰성을 근본적으로 의심하게 만든다.
과학의 본질은 불확실성을 인정하는 것이지만, 기후 과학은 종종 그 불확실성을 과소평가해왔다. – IPCC 내부 보고서 중
여기서 주목해야 할 것은 과학이 “잘못”을 인정하는 방식이다. 보통의 경우, 새로운 데이터가 기존 이론을 반증하면 과학자들은 기꺼이 모델을 수정한다. 하지만 기후 과학의 경우, 정치적·사회적 압력이 그 과정을 왜곡시켰다. “최악의 시나리오”가 더 많은 연구 자금을 끌어들이고, 더 강력한 정책 변화를 이끌어낸다는 사실은 부인하기 어렵다. 그 결과, 과학적 엄밀성보다 “경고의 효과”가 우선시되는 아이러니한 상황이 벌어졌다. 개발자로서 이런 접근이 얼마나 위험한지 잘 안다. 시스템의 안정성을 확보하려면 최악의 경우를 가정해야 하지만, 그 최악의 경우가 현실과 동떨어진다면? 그것은 더 이상 과학이 아니라 공포 마케팅에 불과하다.
물론 기후 변화가 실재하며, 인간의 활동이 그 일부 원인이라는 점은 부인할 수 없다. 하지만 그 영향의 규모와 속도에 대해 우리가 알고 있다고 믿었던 것들이 얼마나 불완전한지 인정하는 것은, 오히려 더 건강한 과학적 태도다. 예를 들어, 1970년대에는 “지구 냉각화”가 우려되었지만, 지금은 그 예측이 틀렸음이 입증되었다. 당시의 과학자들도 지금과 마찬가지로 최선의 데이터를 바탕으로 예측했지만, 결국 자연의 복잡성을 과소평가했던 것이다. 기후 시스템은 그보다 훨씬 더 복잡하다.
기술이 발전하면서 모델의 정확성도 높아졌지만, 여전히 근본적인 한계는 남아 있다. 예를 들어, 구름의 형성과 이동, 해양의 심층 순환, 생태계의 피드백 루프 등은 아직 제대로 모델링되지 않는다. 이런 요소들은 기후 시스템의 “알려지지 않은 미지수”로 남아 있으며, 그 불확실성이 결과에 미치는 영향은 상상 이상이다. 개발자로서 이런 불완전한 시스템에 의존해 수십 년 후의 미래를 예측한다는 것은, 마치 버그투성이 코드로 우주선을 발사하는 것과 다르지 않다.
더 큰 문제는 이러한 불확실성이 대중에게 제대로 전달되지 않았다는 점이다. “지구가 2100년에 4도 상승한다”는 예측은 충격적이지만, 그 예측의 신뢰 구간이 ±3도라면? 실제로는 1도 상승일 수도, 7도 상승일 수도 있는 셈이다. 그런데도 언론과 정책 입안자들은 이런 불확실성을 생략한 채 가장 극단적인 시나리오만을 강조해왔다. 과학이 대중의 신뢰를 잃는 가장 빠른 방법은, 바로 이런 과장된 메시지를 반복하는 것이다.
이제 과학계는 두 갈림길 앞에 서 있다. 하나는 계속해서 극단적인 시나리오를 강조하며 경각심을 고취하는 것이고, 다른 하나는 불확실성을 솔직히 인정하고 더 정교한 모델을 개발하는 것이다. 후자의 길이 훨씬 어렵고 지루하겠지만, 장기적으로는 과학의 신뢰를 회복하는 유일한 길이다. 개발자로서 경험한 바에 따르면, 시스템의 문제를 인정하고 수정하는 것이야말로 진정한 전문성의 증거다. 기후 과학도 예외일 수 없다.
이 논쟁이 우리에게 주는 교훈은 과학이 결코 절대적인 진리가 아니라는 점이다. 과학은 끊임없이 자기 수정하는 과정이며, 그 과정에서 때로는 과거의 예측이 틀렸다는 사실을 인정해야 한다. 중요한 것은 그 인정 이후에 어떻게 행동하느냐다. 극단적인 시나리오에만 매달리다 보면, 정작 필요한 실질적인 대응책을 놓치게 된다. 예를 들어, 재생 에너지의 효율성을 높이고 탄소 포집 기술을 개발하는 것이, 종말론적 예측을 반복하는 것보다 훨씬 생산적일 수 있다.
기후 변화는 여전히 인류가 직면한 가장 큰 도전 중 하나다. 하지만 그 도전에 맞서기 위해서는 과학의 불확실성을 인정하고, 그 위에서 더 나은 해법을 찾는 것이 필요하다. 개발자로서, 그리고 한 명의 시민으로서, 나는 과학이 다시 한번 겸손을 되찾기를 바란다. 그래야만 우리는 진짜 문제를 해결할 수 있을 테니까.
이 에세이는 GB News의 관련 보도를 바탕으로 작성되었습니다.
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