► 웨이브와 베른을 확대해 보다 ► 핵심은 이를 작동시키는 AI ► 과연 택시 기사를 대체할 수 있을까?
자율주행 택시와 기존의 육체 기반 알고리즘으로 제어되는 택시의 공통점은 무엇일까? 둘 다 습관적으로 ‘곧 등장할 것’이라고 주장한다는 점이다. 하나는 물리적으로, 다른 하나는 비유적으로 말이다. 따라서 최근 구글의 웨이모와 런던 기반 웨이브가 올해 런던에 자율주행 택시를 도입할 것이라는 발표에 대해 회의적인 시각을 가질 만하다.
실제로 언제 등장하든, 이 작업을 수행하는 것은 두 자동차 제조사가 아닌 두 기술 기업이라는 점에 주목하자. 무인 자동차는 자동차 자체에 관한 것이 아니다. 마테 리막이 자신의 베른 프로젝트에서 했던 것처럼 운전대와 페달의 제약에서 벗어난 디자인을 할 수도 있다. 하지만 웨이모의 수많은 재규어 아이페이스가 증명하듯, 개조된 전기차도 충분히 잘 작동한다. 또한 센서에 관한 것도 아니다. 웨이브와 같은 더 자신감 있고 환원주의적인 시스템은 비교적 저렴한 소수의 카메라만으로도 길을 찾을 수 있다.
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대신, 모든 것은 AI에 달려 있다. 웨이모와 같은 하이브리드 시스템은 인공지능을 기존 코드 및 고해상도 지도와 결합하며, 규제 기관에 정지 표지판에서 멈출 것임을 입증할 수 있는데, 이는 그렇게 하도록 프로그래밍되었기 때문이다. 미국의 자율주행 트럭 업체 오로라도 유사한 접근 방식을 취하며 이를 ‘검증 가능한 AI’라고 부른다.
웨이브의 ‘엔드 투 엔드’ 시스템은 매우 다르다. 블랙박스가 모든 센서 데이터를 입력받아 규칙이나 지도 참조 없이 운전 명령을 출력한다. 규제 기관에 정지 표지판에서 멈추도록 지시했다는 것을 보여줄 수는 없지만, 시뮬레이션과 실제 도로에서 그렇게 할 것임을 증명할 수는 있다. 웨이브는 단일 신경망이 매끄럽고 더 똑똑하며, 인간 운전자처럼 현지 규칙을 학습하면 거의 모든 곳에서 운전할 수 있다고 주장한다.
두 시스템 유형의 지지자들 사이에는 안전, 투명성 및 적용 가능성에 대한 논쟁이 있지만, 그들의 운명을 결정하는 정부는 그 차이에 크게 신경 쓰지 않거나 이들을 위한 운전 시험을 마련하지 않은 것으로 보인다. 앞으로도 그럴 가능성은 낮다. 대형 기술 기업들은 자율주행이 지금까지 시도한 가장 어려운 난제 중 하나임을 깨달았다.
이러한 시험은 이중 목적을 수행한다. 다른 어떤 젊은 운전자와 마찬가지로 AI도 면허를 받기 전에 도로에서 배워야 한다. 웨이브는 이미 런던에서 광범위하게 테스트를 진행하고 있지만, 안전 운전자가 탑승해 개입할 준비를 하고 있으며 유료 승객은 태우지 않는다. 상업적으로, 완전 자율적으로, 그리고 훨씬 더 큰 차량 군단으로 운영함으로써 더 많은 것을 배울 것이며, 정부는 실험실에서 평가할 수 없거나 평가하지 않을 안전성을 경험적으로 테스트할 수 있다. 중국과 미국에서처럼, 무인 택시를 허용할지 여부를 결정하는 권한을 지방 당국(이 경우 런던 교통국)에 위임하기도 한다. 중앙 정부는 국가 정책을 수립하기 전에 상황을 지켜보고, 결과가 좋지 않을 경우 런던 시장 사디크 칸을 비난할 수 있다.
이것이 무인 자동차를 규제하는 매우 느슨한 방식처럼 보일 수 있다면(몇 대를 풀어놓고 사람을 죽이는지 지켜보는 것), 적어도 자체 규제가 매우 강력하다고 할 수 있다. 한 번의 심각한 충돌 사고가 GM의 크루즈 자율주행 프로젝트를 무너뜨렸으며, 웨이브와 같이 투자자의 자금과 신뢰에 의존하는 기업들은 준비가 확실해질 때까지 완전한 공개 환경에서 무인 운행을 하지 않을 것이다.
