あるめっき工場の話である。廃水処理施設が基準を超えていることがかなり前から分かっている。現場の管理者もぼんやりと理解している。しかし、誰も口にしない。通報の履歴が残ると、次回はより重い処分が待っているからである。このようにリスクは蓄積されていく。
韓国の産業における環境規制への対応は、依然として事後処理のパラダイムにとどまっている。その背景を理解するためには、まず規制の規模を直視する必要がある。気候部に統合される前の環境省所管の法令だけでも70を超え、下位法令や自治体の条例を加えると、個別の事業所に課される環境関連の義務は数百に達する。現場の担当者がこの数百の義務条項を把握し、法令改正の内容を追跡し、違反の有無を自己点検することは事実上不可能である。専門のコンサルティングを利用することもできるが、事業所ごとに数千万から数億ウォンに達する費用は、大多数の中小事業者が負担できるものではない。
事前に問題を発見しても免責されることはない。自主申告をしても違反履歴は残り、履歴が残ると再違反時に加重処分の根拠となる。事業者にとって環境問題は依然として「知っていると損」である。事業所は潜在的なリスクを無視し、発見してもひっそりとする。悪循環である。
その代償は事業所内にとどまらない。どの事業でも環境に影響を与えるが、事前管理が不十分なため、地域住民にとって信頼できる根拠がない。環境に対する漠然とした不安は漠然とした反対に変わり、健全な事業所がNIMBYの壁に阻まれて許可すら得られない事例が繰り返される。リスクを管理しなかった代償を事業者ではなく産業全体が負うことになる。
環境問題は事前には無意味で、事後には災害となる。我々の事業所が環境的に適法でない行為をしているときの本能的な不安感は、環境の専門家でなければ感じないものではない。もちろん現場も理解している。ただ、その不安をテーブルに引き出す言葉も、チャンネルも、インセンティブもないのである。
まさにこの点でAIの役割が始まる。許認可条件と実際の現状データをリアルタイムで対照し、頻繁な法令改正の中で自事業所に該当する変更だけを選んで知らせ、違反の可能性を事前に把握する。管理した記録を自動的に蓄積し、誠実な管理の根拠として活用することもできる。汎用AIは幻覚問題や法令の文脈理解の限界からこの役割をすぐに代替することはできない。しかし、環境法令に特化したAIであれば話は変わる。
重要なのは構造の転換である。知っていても言えず、外部の助けを得るにはコストが高すぎる構造。AIはそのコスト構造を根本的に変えることができるほぼ唯一の手段である。「知っていると損」ではなく「知っていると幸い」である構造。人の心ではなく構造が変わるのである。
これは大企業のコンサルティング市場にとどまる話ではない。むしろリスクに最も脆弱な中小事業所に届くときに真の意味を持つ。これまで何のインフラもなかった場所を埋めるだけでも決定的な違いが生まれる。人が行うにはあまりにも多く、行わないにはあまりにも危険な仕事である。
環境や法律を守ろうという言葉は簡単である。しかし、免責もインセンティブもない構造の中で自発的な遵法を強いることは現実を知らない話である。環境規制の遵守は産業生態系の生存の問題である。事後処理のパラダイムから脱却するためには、専門家の能力をAI基盤の常時診断システムに転換する新しいインフラが必要である。
[朴俊洙 エルフスグローバルEHSコンサルタント]
* この記事はAIによって翻訳されました。
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