미국에서 훈련된 자율주행차는 인도에서도 달릴 수 있어야 한다

요즘 미국 일부 도시들에선 구글 모회사인 알파벳 산하 웨이버나 주요 자동차 회사들이 자율주행차를 테스트하는 장면을 종종 엿볼 수 있다.

이것만 보면 자율주행차가 실전에 투입될 날리 그리 멀지 않았다는 생각이 들수도 있겠으나 현실에선 넘어야할 벽들이 여전히 많다. 기술도 기술이지만 제도와 문화적으로 극복해야할 도전 과제들이 수두룩하다. 

이런 가운데 스마트 디자인의 수석 인터랙션 디자이너인 재스퍼 덱커가 와이어드에 '아무도 말하지 않는 자율주행차에 대한 문제'라는 제목의 칼럼을 썼다. 자율주행차를 개발할 때 국가별로, 또 지역별로 고유한 교통 문화를 시스템에 반영시키는 것이 필요한데, 지금은 여기에 대한 논의가 거의 없다는 것이다.

그는 최근 인도 뉴델리로 연구 여행을 갔는데, 미국과는 달라도 많이 다른 현지 교통 문화를 보면서 이글을 쓰게 됐다.

"처음에는 완벽한 혼돈처럼 보였지만, 차량들, 버스, 자동 인력거, 모터사이클, 가끔 보는 소들이 모두 움직일 수 있도록 모두가 협력하고 있는 것으로 드러났다.  사람들은 멈추지 않고 차선과 로터에서 합쳐질 수 있도록 충분간 공간을 서로에게 주었다. 이것은 서구 세계에선 무례한 행동으로 여겨진다. 우리는 길을 갈 권리를 가진 사람들을 기다리도록 교육받기 떼문이다. 그러나 인도에선 이게 완벽하게 일상이다."

이 상황을 보고 나서 그는 미국 캘포니이아에서 훈련된 자율주행차가 어떻게 이같은 교통 문화를 다룰 수 있을지 궁금해졌다.

"공식적인 도로 규칙을 넘어 사회와 문화적인 규범들이 실제로 어떻게 길에서 우리가 서로를 다루는지, 운전하는 양식을 규정한다. 이같은 행동은 교통 문화를 만들어내는 것으로 결론이 난다.  매우 각각의 장소에 특화된, 그 자체에서 발견할 수 있는 트래릭 문화에 대한 이해가 없다며 자율주행차는 무력해질 것이다. 엔지니어와 디자이너들이 인공지능이 다양한 트래픽 문화를 이해하도록 도움을 주는 방법을 찾지 못한다면 우리는 운송의 새로운 전진기지에서 지구 인구의 많은 부분을 배제하는 리스크를 안게 된다. 

그에 따르면 자율주행차를 개발하는 다수 회사들의 그들 회사 주변에서 자율주행차량을 훈련시키고 있다. 그러나 이들 차량을 글로벌 시장에 팔려면 자율주행차에 탑재된 AI는 하이퍼 로컬 피드백 루프(hyper-local feedback loop) 학습을 적용해, 지역적으로도 훈련될 필요가 있다.

이같은 환경에선 지역적으로 훈련된 AI 레이어가 종합적인 AI 레이어 위에 추가된다. 지역적으로 훈련된 AI 레이어를 추가함으로써,  자율주행차는 지역 운송 교통 체계에 스며들어 안전하게 운전할 수 있을 뿐만 아니라 현지인처럼 운전한다.

현재 자율주행차를 도로에 투입할 준비를 완료한 회사들은 아무곳도 없다. 앞서 언급했듯, 많은 기업들이 감독관이 탑승시킨채 미국에서 파일럿 테스트를 진행하고 있다. 지역적인 훈련은 아직은 포함돼 있지 않다.

이와 관련해 재스퍼 덱커는 자율주행차 훈련에서 AI를 위한 지역 훈련은 특히 중요하다고 거듭 강조한다. 

AI가 도로를 인간 운전자들과 공유할때, 지역 훈련은 잠재적으로 인간 운전자와 자율주행차 간 충돌 위험을 줄일 수 있다. 그리고 이것은, 자율주행차 경험을 승객들이 보다 편안하게 느끼도록 만들 수 있다.

지역적으로 훈련된 AI를 갖추고 차에게 서두르라거나, 속도를 낮추라고 하는 것 같 요구는 다양한 교통 문화에 걸쳐 다양한 성과를 만들어낼 수 있다. 뉴델리에서 경적소리는 가치 있는 커뮤니케이션 채널일 수 있다. 다른 장소에서는 빛 신호로도 충분할 수 있다.

자율주행차가 출시되기전  지역 교통 문화를 안전하게 흡수할 수 있는 트레이닝 프로그램을 거쳐야 한다. 예를 들어 뉴델리에선 사람 운전자들에게 그들이 시각지대에 있다는 것을 알수 있고 차선을 변경할 수 있도록 신호를 줘야 한다.

다른 차량들과의 적당한 거리를 이해할 수도 있도록 해야 한다. 이같은 교육 프로그램을 정의하고, 어떻게 자율주행차가 자격을 갖도록 할지는 완성차 업제와 정부에 달렸다. 커다란 도전은 사용자와 AI들이 서로 효과적으로 운행할 수 있도록 상호 이해를 강화하는 것이다.  AI가 도시에 들어오면 이것들이 문화 장님이 아니라는 것을 확인할 필요가 있다.

얼마전 읽은 책 '기계는 어떻게 생각하고 학습하는가?에서도 자율주행차가 상용화됐을때 난제는 자율주행차가 지금의 환경에 적응하는 것보다 인간 운전자가 스스로 움직이는 자율주행차와 공존하는 것이 익숙치 않다는 것이라는 얘기가 있다.

열성적인 지지지들은 자율주행차 덕분에 교통 체증과 사고가 줄어들 것이라고 생각하며 흥분했다. 하지만 드릭스캠벨에 따르면 사람들은 컴퓨터와 나란히 운전하는 일에 익숙하지 않다. 인간이 운전할 때는 다른 차에서 나오는 그 차가 우회전 또는 좌회전을 할 것인지 아니면 차선 변경을 할 것인지 또는 속도를 줄일 것인지를 알려주는 작은 신호들을 본다. 로봇에게는 이러한 습관들이 하나도 없기 때문에 인간 운전자가 혼란에 빠질 수 있다. 자율주행차가 인간 운전자 및 보행자들과 명확하게 의사소통할 수 있다고 보장할 수 있을까?

자동차가 인간의 결정을 대신하는 경계에 점점 접근하면서 중요한 윤리 문제가 발생하는 경우들이 생겨난다. 인간 세상에서 안전하게 운전하려면 자율주행차는 인간처럼 생각하는 방법을 배워야 하거나 최소한 인간이 생각하는 방식을 이해해야만 한다. 하지만 어떻게 배우고 어떤 인간을 따라 해야만 할 것인가? 이는 어려운 문제다.

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