아직 도로를 달리지 못하는 이유

일론 머스크는 그의 회사 테슬라가 2020년 말까지 완전한 자율 자동차를 준비할 것이라고 생각한다.

그는 최근 "근본적인 난제는 이제 남아 있지 않다"고 말했다. "작은 문제가 많다. 그 다음에는 그 모든 작은 문제를 해결하고 전체 시스템을 하나로 묶어야 하는 과제가 있다." 사람의 어떠한 조작도 없이 자동차가 여행을 완성할 수 있도록 하는 기술이 빠르게 발전하고 있지만 안전하고 합법적으로 이러한 자율주행 자동차를 생산하는 것도 과제다. 완전자율주행 자동차의 안전한 도입에는 여전히 근본적인 어려움이 있으며, 우리는 이러한 차량을 도로에서 보기 전에 이를 극복해야 한다. 여기 남아 있는 가장 큰 다섯 가지 장애물이 있다. 1.센서. 자율주행차는 광범위한 센서를 이용해 주변 환경을 '보면서' 보행자, 다른 차량, 도로 표지판 등의 물체를 감지하는 데 도움을 준다. 카메라는 자동차가 사물을 보는 것을 돕는다. 라이다 센서는 레이저를 사용하여 물체와 차량 사이의 거리를 측정한다. 레이더는 물체를 탐지하고 그 속도와 방향을 추적한다. 이 모든 센서는 차량의 제어 시스템이나 컴퓨터에 데이터를 다시 전송하여 어디에서 브레이크를 밟을 것인지에 대한 결정을 내리도록 돕는다. 완전 자율형 자동차는 사람이 개입할 필요 없이 모든 조건과 환경에서 물체, 거리, 속도 등을 정확하게 감지하는 일련의 센서가 필요하다. 악천후, 교통체증, 낙서가 그려진 도로표지판 등은 모두 감지능력의 정확도에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 테슬라가 사용하는 레이더는 악천후에도 덜 취약하지만 완전자율형 자동차에 사용되는 센서들이 안전을 위해 필요한 수준의 확실성을 가진 모든 물체를 감지할 수 있도록 하는 데 어려움이 남아 있다. 진정으로 자율적인 자동차를 가능하게 하기 위해서, 이 센서들은 알래스카에서 잔지바르까지 그리고 카이로와 하노이와 같은 혼잡한 도시들에서 지구상의 모든 기후 조건에서 작동해야 한다. 2020년 7월 주차된 차량을 들이받는 등 테슬라의 현재 '오토파일럿' 사고는 이런 글로벌 전천후 역량을 생산하기 위해 넘어야 할 간극이 크다는 것을 보여준다. 2. 머신러닝. 대부분의 자율주행차들은 인공지능과 머신러닝을 이용해 센서에서 나오는 데이터를 처리하고 다음 행동에 대한 결정을 내리는데 도움을 줄 것이다. 이러한 알고리즘은 센서에 의해 감지된 물체를 식별하고 시스템 교육에 따라 보행자, 가로등 등으로 분류하는 데 도움이 될 것이다. 그러면 자동차는 이 정보를 사용하여 감지된 물체를 피하기 위해 제동 또는 우회 등의 조치를 취해야 하는지 여부를 결정하는 데 도움을 줄 것이다. 미래에는 기계가 이러한 감지 및 분류를 인간 운전자가 할 수 있는 것보다 더 효율적으로 할 수 있게 될 것이다. 그러나 현재 자동차에 사용되는 기계 학습 알고리즘이 안전한지 확인하기 위한 널리 받아들여지고 합의된 근거는 없다. 우리는 기계 학습이 어떻게 교육, 시험 또는 검증되어야 하는지에 대해 업계 또는 표준화 기관 간에 합의하지 않았다. 3. 탁 트인 길. 일단 무인 자동차가 도로에 도착하면, 그것은 계속해서 배울 것이다. 그것은 새로운 도로를 주행하고, 훈련 중에 우연히 발견되지 않은 물체를 감지하고, 소프트웨어 업데이트를 받게 될 것이다. 시스템이 이전 버전처럼 계속 안전하도록 어떻게 보장할 수 있는가? 우리는 어떤 새로운 학습도 안전하다는 것을 보여줄 수 있어야 하며, 시스템이 이전에 안전했던 행동을 잊지 않는다는 것을 보여줄 수 있어야 한다. 그것은 업계에 아직 합의에 이르지 못한 것이다. 4. 규정. 전체 자치 시스템에 대한 충분한 표준과 규제는 어떤 산업에서도 존재하지 않는다. 기존 차량의 안전성에 대한 현행 표준은 비상시에 인수할 인적 운전자의 존재를 전제로 한다. 자율주행차의 경우 자동화된 차선유지장치 등 특정 기능에 대한 규제가 새롭게 등장하고 있다. 자율형 차량을 포함하는 자율형 시스템에 대한 국제 표준도 있는데, 이 표준은 관련 요건을 설정하지만 위에서 소개한 센서, 머신러닝 및 운용 학습의 문제를 해결하지는 못한다. 규제와 기준이 인정되지 않으면 안전하다고 생각하든 그렇지 않든 어떤 자율주행차도 개방도로에 진입하지 못할 것이다. 5. 사회적 수용. 테슬라의 현재 자동화된 자동차뿐만 아니라 다른 자동화된 자동차들과 관련된 수많은 유명한 사고들이 있었다. 사회적 수용성은 자율주행차를 구매하고자 하는 사람들만이 아니라, 그들과 함께 길을 나누는 다른 사람들에게도 이슈가 되고 있다. 자율주행차 도입과 채택에 대한 결정에 국민이 참여할 필요가 있다. 이것이 없다면, 우리는 이 기술의 거절을 감수해야 한다. 이러한 도전 중 처음 세 가지는 우리가 후반 두 가지를 극복하는데 도움을 주기 위해 해결되어야 한다. 물론 완전자율주행차를 처음 선보이는 기업이 되기 위한 경쟁도 있다. 그러나 우리가 어떻게 자동차를 안전하게 만들고, 그 안전성에 대한 증거를 제공하고, 규제당국 및 대중과 협력하여 승인 도장을 얻는데 협력하지 않는다면, 이 자동차들은 앞으로 몇 년 동안 시험 트랙에 남아 있을 것이다. 머스크와 같은 기업인들이라면 달갑지 않은 일이지만, 자율주행차 승인을 받는 길은 안전, 보장, 규제, 수용과 관련된 이러한 어려운 문제에 대한 오랜 협업을 통해 이루어진다. 앞으로 언제가 될지 정확히 예측할 수는 없지만, 완전 자율 자동차가 도로 위를 달릴 수 있는 날이 머지 않은 것만은 분명해 보인다. 앞서 언급한 문제점들을 잘 이겨내길, 한 명의 사람으로서 바라본다.