더제로라는 잔반 제로 서비스가 있습니다. 잔반관리 플랫폼 더제로
서비스 기획은 2년전에 했지만 이후에도 지속적으로 미팅을 갖고 서비스의 현황과 개선을 이야기합니다. 모든 스타트업의 서비스가 그렇지만 오픈하면 쉽게 확산되고 성공할것 같지만 좋은 서비스도 좋다고 알리기가 어렵고 서서히 스며들듯이 느리게 퍼져 나갑니다. 자체적인 잔반 저울을 제작하고 앱으로 연동되어 개인의 잔반 기록을 남기는 실천형 서비스도 시대의 흐름에 AI를 어떻게 접목해야 하나, AI가 들어가야만 하는지에 대하여 이야기 나누었습니다. 모든 영역이 AI에 물들어가고 있습니다.
최근 다양한 분야에서 AI 기술이 각광받고 있습니다. 음식물 쓰레기 문제도 예외가 아닙니다. 스마트 센서로 잔반량을 측정하고, 머신러닝으로 식단을 최적화하며, 컴퓨터 비전으로 음식물 인식을 하는 등 첨단 기술들이 속속 등장하고 있습니다.
하지만 잔반 문제의 본질을 생각해보면, 과연 이런 복잡한 기술이 꼭 필요할까요?
가장 단순하고 확실한 해답
잔반을 줄이는 방법은 생각보다 단순합니다. 먹을 만큼 받아서 남김 없이 다 먹는 것입니다.
이보다 더 직접적이고 효과적인 방법은 없습니다. 아무리 정교한 알고리즘이 있어도, 아무리 똑똑한 AI가 있어도, 실제로 음식을 입에 넣고 씹어서 삼키는 것은 결국 사람이 해야 하는 일입니다.
인식이 변화의 시작
그렇다면 기술이 전혀 필요 없다는 뜻일까요? 꼭 그렇지는 않습니다. 다만 기술의 역할을 제대로 이해할 필요가 있습니다.
내가 얼마나 남기는지를 알게 되는 것 만으로도 잔반을 줄이는 실천을 시작할 수 있습니다.
여기서 중요한 것은 '인식'입니다. 많은 사람들이 자신이 얼마나 음식을 남기는지 정확히 모릅니다. 습관적으로 많이 받고, 무의식적으로 남기고, 당연하게 버립니다.
이런 무의식적인 행동을 의식적으로 바꾸는 첫 번째 단계가 바로 '알아차림'입니다. 단순히 "어? 내가 이렇게 많이 남기고 있었구나"라는 깨달음만으로도 행동 변화가 시작됩니다.
기술의 한계와 인간의 역할
현재 AI 기술은 놀라운 발전을 보이고 있습니다. 데이터를 분석하고, 패턴을 찾고, 예측하고, 최적화하는 능력은 인간을 훨씬 뛰어넘었습니다.
하지만 AI가 무엇이든 다 해결해 줄 것 같지만 결국 사람의 실천과 노력, 실행이 있어야 합니다.
AI는 "당신이 평소보다 20% 많이 받았습니다"라고 알려줄 수 있습니다. 하지만 그 20%를 실제로 줄여서 받는 것은 사람의 몫입니다. AI는 "이 메뉴 조합이 잔반률이 낮습니다"라고 추천할 수 있습니다. 하지만 그 메뉴를 실제로 선택하는 것은 사람의 몫입니다.
진정한 변화는 습관에서
결국 음식물 쓰레기 문제의 해결책은 기술이 아니라 사람의 습관에 있습니다.
- 배고픔의 정도를 정확히 파악하기
- 자신의 식사량을 현실적으로 인지하기
- 음식에 대한 감사함 갖기
- 작은 것부터 실천하는 의지
이런 기본적인 인식과 태도의 변화가 선행되어야 합니다. 기술은 이런 변화를 돕는 도구일 뿐입니다.
마무리
기술 발전 자체는 분명 의미 있는 일입니다. 하지만 모든 문제를 기술로 해결하려고 하는 것은 본질을 놓치는 일입니다.
잔반 문제는 사실 매우 인간적인 문제입니다. 욕심, 습관, 무관심, 편의주의 같은 인간의 특성과 직결되어 있습니다. 이런 문제는 결국 인간 스스로가 해결해야 합니다.
진정한 변화는 화려한 기술이 아니라 소박한 실천에서 시작됩니다. 오늘 점심, 평소보다 조금 적게 받아서 남김 없이 먹어보는 것. 그것이 바로 잔반 줄이기의 첫걸음입니다.
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