▲자율주행차
오토헤럴드
'곧' 열린다던 자율주행 시대, 왜 계속 미뤄질까
'허풍'이 새로운 기술과 함께 등장하는 것은 놀랍거나 새로운 현상이 아니지만, 최근의 기술 낙관론은 과거와 좀 다른 양상을 띠고 있습니다. 업체들이 투자자를 확보하고 주가를 높이기 위해 비현실적 전망을 유포하는 일이 잦아지고 있기 때문입니다. 특히 자율주행은 복잡한 하드웨어뿐 아니라, 알고리즘 구조, 딥러닝, 패턴 인식 등의 소프트웨어에 대한 지식 없이는 기술에 대한 합리적 평가를 하기 어렵습니다.
그 결과 언론매체는 기업의 홍보성 보도자료를 그대로 베껴 보도하는 일이 다반사로 일어나고 있습니다. 학계 전문가들이 비판적 평가에 가장 적합하지만, 이런 역할은 전문성과 상관없이 언론에 얼굴 비추기 좋아하는 사람들 몫이 되곤 합니다. 이들은 허술한 지식으로 칼럼과 책을 쓰고, '4차 산업혁명'처럼 정치화한 기술담론을 홍보하며 공직에 나서거나 국가사업에 참여합니다. 이런 환경에서 일반인이 합리적 지식을 얻기 어려운 것은 놀라운 일이 아닙니다.
자율주행에 대한 관심을 고조시킨 주장 하나를 꼽자면 "교통사고의 90% 이상이 인간의 실수 때문에 발생한다"일 것입니다. 이는 매우 단순한 논리로 이어졌는데, 교통사고가 부주의나 실수로 일어난다면, 사람을 기계로 대체하면 사고가 자취를 감출 것이라는 결론이었습니다. 기계는 한눈을 팔거나 졸지 않으니 '인간적 실수'도 범하지 않으리라는 이야기입니다.
그럴 듯해 보이지만, 이 논리는 절반이 비어 있습니다. 인간의 실수만 언급하고 있을 뿐, 사람들이 사고를 내지 않는 대부분의 운전 시간에 발휘하는 탁월한 역량은 고려하고 있지 않기 때문입니다. 사람의 역량을 넘어서는 기계를 만들기 위해서는 사람의 역량부터 제대로 알아야 합니다. 사람들은 실제로 얼마나 자주 치명적 사고를 낼까요?
미국 기준으로, 운전자는 평균적으로 주행 거리 1억 6천만 킬로미터마다 한 건의 치명적 사고를 일으킵니다. 한국의 경우, 2017년 기준으로 주행거리 1억 킬로미터당 1.55명의 사망사고가 발생했지만, 매년 큰 폭으로 감소해 올해는 역대 최저를 기록할 것으로 전망됩니다. 교통사고 감소율을 고려하면 한국의 치명사고율은 미국 통계에 근접하게 됩니다.
운전자가 일년에 1만 5천킬로를 주행한다고 가정하면, 만 년 넘어 한 번씩 치명적 사고를 낸다는 계산이 나옵니다. 사람들은 대부분의 경우 훌륭히 운전을 해내는 셈입니다. 인공지능 분야의 거장인 스튜어트 러셀 버클리대 교수는 자율주행의 성취가 어려운 이유가 바로 이 '가혹한 기준'에 있다고 말합니다. 사람을 넘어서기는커녕, 사람 수준에 도달하기조차 쉽지 않다는 것이지요.

▲도로안전보호협회(IIHS)는 자율주행이 실용화 된다 해도, 교통사고를 크게 줄이지 못할 것이라는 연구 결과를 내놓았습니다. 그동안 업계가 제시해 온 전망이 얼마나 현실적 근거가 결여된 것이었는지 알 수 있습니다.
Car & Driver
99.99% 완벽한 자율주행 자동차도 사람보다 위험
비록 운전자 개개인은 '만 년마다 한 번 치명사고'를 내지만, 사회 전체로 보면 교통사고 사망자는 결코 무시할 수 없습니다. 한국의 운전자가 3천만 명이 넘는다는 점을 고려하면, 1년에 3천 명이 넘는 사망자가 발생한다는 계산이 나오고, 실제로 그렇습니다. 이 비극적인 죽음을 막기 위한 노력은 당연히 계속돼야 합니다. 하지만 가장 효과적이고 현실적 대안이 사람을 운전석에서 몰아내는 것일 수는 없습니다.
뉴욕대학의 게리 마커스 교수는 신경과학 전문가인 동시에 머신러닝의 대가로, 우버의 자율주행 기술 개발에 참여하기도 했습니다. 그는 자율주행 기술 앞에 놓인 기술적 장벽을 극복하기가 쉽지 않다고 강조합니다. 현재 개발중인 자율주행차는 입력된 지도와 라이더 센서가 그려내는 3차원 영상을 토대로 운행합니다. 이 기술의 가장 큰 한계는 인간 운전자와 달리, 다른 운전자의 행동을 이해할 능력이 결여돼 있다는 점입니다.
마커스 교수는 자율주행 개발사들이 시스템에 데이터를 추가하는 방식으로 한계를 극복하려 하지만, 이 방식으로 대도시에서 운행 가능한 자율주행 차를 만들 수 없다고 말합니다. "99.99%의 정확도에 도달한다 해도, 이 수치를 실제 운전 상황에 대입하면 사람이 운전하는 것보다 훨씬 위험하다"는 것입니다. 도심지 도로에는 예측불가능한 변수가 무수히 널려 있기 때문입니다.
▲운전은 단순히 도로를 따라가고 장애물을 피하는 이상의 판단, 이해, 예측 능력이 필요합니다. 예측 불가능한 상황에 대한 대처능력도 필수적입니다. 이는 자율주행 기술이 쉽게 나오지 못하는 이유를 설명해 줍니다.
강인규
현재 미 당국은 '오토파일럿'을 켠 테슬라 자동차가 경찰차, 소방차, 구급차를 추돌한 사고를 조사 중입니다. 사고 내용을 보면, 자율주행 기술이 지닌 한계가 뚜렷이 드러납니다. 물론, 사람도 사고를 일으키지만, 비상등을 켜고 사이렌이 울리는 대형차를, 그것도 주차 상태에서 들이받는 경우는 매우 드문 일이기 때문입니다. 운전은 단순히 도로를 따라가고 장애물을 피하는 것 이상의 판단, 이해, 추론 능력이 필요한 일입니다.
구글의 웨이모는 가장 진전된 자율주행 시스템을 갖춘 것으로 평가받고 있습니다. 하지만 웨이모의 자율주행 택시가 최근 벌인 소동은 자율주행의 미래에 또 하나의 먹구름을 드리우고 있습니다. 자율주행 기술개발에 목을 매던 우버와 리프트가 최근 슬그머니 자율주행 개발부를 매각해 버린 것 역시, 자율주행의 미래가 순탄치 않다는 점을 말해 줍니다.
그렇다면 언제쯤이나 완전한 자율주행 기술을 보게 될까요? 다음 기사에서 살펴보겠습니다.
저작권자(c) 오마이뉴스(시민기자), 무단 전재 및 재배포 금지
오탈자 신고
진실과 정의를 추구하는 오마이뉴스를 후원해주세요!
후원문의 : 010-3270-3828 / 02-733-5505 (내선 0)