자율주행과 인공지능 ②
인공지능을 중심으로 한 자율주행 시장
테슬라의 CEO 일론 머스크는 자율주행 기술을 기반으로 한 전기차 '로보택시'를 2024년까지 양산할 계획이라고 발표한 바 있었는데, 지난 17일 애플 팟캐스트 방송에서 로보택시에 대한 언급은 피하고 완전자율주행 베타 버전을 전기차 100만대에 적용하겠다는 입장만 밝혔습니다.
또한 일론 머스크는 지난해 12월 "일반화된 자율주행은 인공지능이라는 큰 문제를 풀어야하는데 이렇게까지 어려울 줄은 예상하지 못했다" 라고 발언했습니다.
그렇다면 왜 테슬라는 로보택시 개발을 어려워하고 있는 걸까요? 머스크가 언급한 인공지능과 자율주행은 어떤 연관점이 있을까요?
시장 동향
완성차 제조업체와 IT 기업들이 자율주행차 개발에 박차를 가하면서 성장세는 더욱 빨라질 전망입니다.
IHS 마킷은 2030년 레벨 4 이상 세계 자율주행차 시장 규모가 400만 대에 이를 것으로 전망하고 있고 Statista은 자율주행차 시장 규모가 2022년에는 180억달러, 2025년에는 260억달러까지 성장할 것이라 예측합니다. 맥킨지 컨설팅은 2040년에 자율주행차 판매액이 9000억달러에 달하고, 관련 모빌리티 서비스 시장만 약 1.1조달러에 달할 것으로 전망했습니다.
국내 완성차 업체 중에는 현대자동차가 자율주행 기술 개발의 선두를 달리고 있습니다. 현재 3단계까지 기술 개발을 마친 것으로 알려진 현대차는 2025년까지 50억달러를 추가로 투자해 미국 기업들과 로보틱스, 도심항공, 자율주행, 인공지능 등 다양한 분야에서 협력을 강화할 계획이라 밝혔습니다.
한계점
자율주행차가 보편화되기까지는 많은 시간이 소요될 것으로 예상됩니다. 자율주행 시장이 확대되기 위해서는 크게 기술개발, 윤리적 딜레마, 인프라의 문제 해결이 선행돼야 합니다.
① 기술 개발
자율주행차의 기술적 안정도를 위해서는 각종 센서를 통한 대규모 주행 데이터 축적과 이를 분석, 판단하는 인공지능 인력 확보가 필수적입니다.
“완전 자율주행 자동차를 2년 안에 완성할 수 있다.”(2015년)
“아, 자율주행 자동차 개발이 이렇게 어려울 줄 몰랐다.”(2021년)
테슬라 최고경영자 일론 머스크는 그동안 자율주행 자동차에 대해 낙관적인 입장을 대표했는데 최근 비관적인 입장을 내비쳤는데 이는 기술 확보가 생각보다 어렵기 때문입니다. 특히 소프트웨어 기술 발전이 더딥니다. 완전 자율주행이 가능하려면 카메라와 센서 등을 통해 하루 평균 2만~4만GB에 이르는 정보를 수집한 뒤 즉각적으로 분류·처리해야 합니다. 그러려면 인간의 뇌처럼 빠른 AI가 필수적인데, 이 분야에서 획기적인 진척이 이뤄지지 않고 있습니다. 일반 대중들이 자율주행 자동차를 완전히 신뢰하기 위해서는 기술의 높은 완성도가 요구됩니다.
② 윤리적 딜레마
https://www.youtube.com/watch?v=ixIoDYVfKA0&list=LL&index=4&t=171s
자율주행 인공지능(AI) 판단과 관련해 항상 언급되는 ‘트롤리 딜레마’입니다. 완전 자율주행차의 운전자는 사람이 아닌 AI이기 때문에 다수를 살리기 위해 소수를 희생할 지, 생명의 경중을 어떻게 판단할 지 등에 대한 기준은 자율주행시대를 앞두고 풀어야할 과제입니다.
자율주행 자동차는 사람의 실수로 인해 발생하는 교통사고의 수를 줄여줄 것입니다. 그러나 교통사고는 필연적으로 일어나고 그 결과는 프로그래머나 정책결정자에 의해 몇 년 전에 미리 정해집니다. 그들은 인명피해를 최소화 하기 위해 결정을 내리는 것처럼 보여지는데 이는 비도덕적인 결정일 수 있습니다.
당신의 자동차는 앞 화물차로 인해 사고를 당하기 직전입니다. 왼쪽에는 헬멧을 쓴 오토바이 운전자가 오른쪽에는 안 쓴 오토바이 운전자가 있습니다. 당신의 차는 누구와 충돌해야 될까요? 만약 헬멧을 쓴 운전자가 생존확률이 높기 때문에 선택한다면 책임감 있는 오토바이 운전자에게 불이익을 가하는 것처럼 보여집니다. 대신 무책임하다는 이유로 헬멧을 쓰지 않은 운전자를 선택한다면, 상해를 최소화한다는 설계 원칙에서 이미 벗어난게 됩니다.
두가지 선택지 모두 타겟팅 알고리즘을 전제합니다. 즉, 어떤 물체에 충돌할지에 대해 선호나 차별이 존재합니다. 충돌 대상 차량의 소유자는 그들의 잘못이 아님에도 이 알고리즘의 부정적 결론에 따라 고통을 받을 것입니다. 현재는 사고가 발생했을 때 제작사와 운전자의 책임 과실 산정이 명확하게 이루어지지 않고 있습니다. 완전 자율주행 상용화를 위해서는 법적, 윤리적 쟁점의 논의와 기술 윤리 가이드라인이 필요합니다.
③ 인프라
자율주행 산업은 이제 제조업에 그치지 않고 차량 공유와 모빌리티 서비스, 물류 등 다양한 분야에서 더 큰 부가가치를 창출해낼 것으로 예상됩니다. 이런 부가가치를 극대화하기 위해서는 자율주행 인프라의 고도화가 필수적입니다. 경제개발을 위해 고속도로가 깔리고 국가의 인프라가 구축됐듯이, 자율주행 상용화를 위해서는 스마트 시티가 먼저 선행되야 합니다.
자율주행의 상용화를 위해서는 다양한 기술의 구현이 필요합니다. 자동차에 장착된 기술 뿐만 아니라 도로 시설 및 자동차-사물 간 통신 등 다양한 인프라 기술이 융합되어야 하는데요, 운전자, 차량, 보행자, 인프라, 교통센터 등 모든 교통주체가 연계되어 안전하고 효율적인 자율주행 환경이 조성될 수 있는 ‘V2X(Vehcile to everything)’ 통신 기술 마련을 위해 많은 노력이 진행되고 있습니다.
또한 자율주행은 차량이 스스로 운전 제어를 하기 때문에 도로에 대한 정확한 정보가 요구됩니다. 이를 위해 차선, 표지판 등의 구체적 위치를 담은 정밀 지도와 도로 및 건물 정보가 필요합니다.
최근 정부는 2027년을 목표로 자율주행차와 UAM 등 새로운 교통수단의 도입을 위한 인프라 구축에 나섭니다. 해킹방지, 익명성 보장을 위해 인증된 차량·인프라만 통신을 허용하도록 자율주행차법 관련 법령을 정비하고 정밀도로지도 확대 구축도 나서고 있습니다. 2024년까지 레벨4 기술 수준을 대응하기 위해 입체교차로, 급경사로, 골목길 등 복잡한 도심환경을 고도화 하는 작업을 계획 중 입니다. 자동차, 사람, 건물, 도로 간의 유기적인 연결을 위한 스마트 시티의 구축이 고도화 되어야 합니다.
마무리하며
인공지능을 중심으로 자율주행 시장의 전망과 한계점을 알아봤습니다. 상용화를 위해 여러 기업들이 애쓰고 있지만 여전히 넘어야 할 산들이 많습니다. 다음 글에서는 자율주행으로 얻을 수 있는 이점들과 서비스 사례들을 알아보겠습니다. 감사합니다.
