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글로벌 칼럼 | 애플 카와 자율주행 그리고 소프트 스킬

Jonny Evans | Computerworld 2022.07.15
애플은 언제나 사람을 중심에 놓고 모든 일을 하려 했다고 주장해 왔고, 이는 애플 카(Apple Car)에서도 똑같이 적용된다. 필자는 그 결과가 인간 증강(human augmentation)이 될 것으로 전망한다. 자동화를 통해 인공지능이 운전자를 대신하는 인간 대체(human replacement)보다 기술적으로, 정서적으로 더 이익이 크기 때문이다. 조금 더 자세히 풀어보자.
 
ⓒ Apple
 

사람은 기계보다 똑똑하다

최근 인포메이션은 애플 카 프로젝트가 성과를 내지 못하고 있는 상황에 대한 장문의 분석 기사를 내보냈다. 필자가 동의할 수 없는 부분도 있기는 하지만, 분명한 것은 (일론 머스크가 지적한 것처럼) AI 자동화 찬성론자들이 인간의 필요성을 과소평가했다는 사실이다.

아르고닷에이아이(Argo.ai)의 CEO 브라이언 살레스키는 2017년에 “자율주행 차량이 다른 도로 사용자의 행동에 대해 더 깊이 이해할 수 있도록 알고리즘을 구축해야 한다”라고 지적했다. 즉, 스마트 자동차는 보행자, 자전거 타는 사람, 다른 차량 또는 예기치 않은 충돌 장벽이나 바람으로 작동하는 구조물 등과 충돌하지 않도록 충분히 똑똑해야 한다는 의미다. 이를 위해서는 머신 비전 인텔리전스, 예측할 수 없는 무한한 상황(자체 코드의 오류 포함)에서 좋은 결정을 내릴 수 있는 스마트 알고리즘, 다른 도로 사용자의 궤적과 속도 등을 측정하고 추정할 수 있는 능력이 있어야 한다.
 

코딩하기 어려운 소프트 스킬

자율주행 차량이 도로에서 안전하기 운행하려면 대부분의 운전자가 가지고 있는 육감, 때로는 일이 잘못되었을 때 우리에게 경고하는 직감까지 모방해 내야 한다. 그뿐만 아니라 인간 운전자가 도로에서 다른 사람들과 의사소통하기 위해 사용하는 상호 작용을 이해해야 한다. 물론 이러한 시스템은 폭우, 얼음 및 눈을 포함한 모든 종류의 날씨 조건에서도 완전히 신뢰할 수 있어야 하며, 네트워크를 사용할 수 없는 경우에도 마찬가지이다.

이처럼 기계가 인간의 소프트 스킬을 모방할 수 있을 만큼 똑똑해져야 하는데, 이를 달성하는 것이 모든 자동화 프로젝트에서 걸림돌이 되는 것으로 보인다. 자율성의 한계가 결국 정서적 및 상황 지능, 직감, 의사소통, 공감, 판단과 같은 기술에서 시작된다는 것을 깨달은 것이다.
 

자동화를 능가하는 증강

이러한 인식은 자동화에 대한 접근 방식을 바꾸고 있다. 예를 들어 스마트 제조를 살펴보자. 인더스트리 4.0은 인간을 대체하는 데 초점을 맞췄지만, 인더스트리 5.0은 인간의 증강을 탐구한다. 업계에서는 기계와 함께 일하는 인간이 더 많은 것을 성취하고 더 잘할 수 있어야 한다고 생각한다. 그리고 확실히 이러한 시각은 스마트 카 개발에도 영향을 미칠 것이다.

필자는 지금쯤이면 자율 주행 자동차가 이미 상용화됐을 것으로 전망했다. 일부 차량이 돌아다니기는 하지만 필자의 전망은 결국 틀렸다. 대신 차량 자동화에 수십억 달러 연구 비용이 투입하면서 예상치 못한 문제를 발견했다. 자율주행을 둘러싼 책임과 보험의 문제, 네트워크, 배터리 기술 및 충전 지점 네트워크의 필요성 등이다.

이것이 바로 존재하는 자율 주행 차량 중 대부분이 사유지 같은 곳에서 미리 정의된 경로로만 돌아다니는 이유다. 포드를 포함한 대부분의 자동차 제조업체와 애플, 구글과 같은 많은 IT 업체가 현재 자율주행 기술을 연구하고 있지만, 거의 모든 기업이 예상치 못한 난관에 부닥쳤다.
 

애플이 직면한 문제

인포메이션의 보도에는 애플 팀이 직면한 문제가 몇 가지 포함돼 있다. 예를 들어 애플 테스트 차량은 표지판이 없는 횡단보도에서 거리를 건너는 조깅하는 사람을 거의 칠 뻔했다. 동승한 인간 운전자는 보행자를 치지 않기 위해 브레이크를 세게 밟아야 했다.

사건 이후 애플은 데이터베이스에 해당 횡단보도를 추가했지만, 이는 자율 주행 차량의 근본적인 한계를 잘 드러낸다. 물론 애플의 AI가 테슬라를 비롯한 다른 기업의 것보다 뒤떨어진 것일 수 있다. 그러나 미국 고속도로 교통 안전국(NHTSA)에 따르면, 운전자 보조 시스템과 관련된 사고 400건 중 273건이 테슬라와 관련이 있었다. 즉, 애플 AI만의 한계라고 보기는 힘들다.

알파벳 자회사인 웨이모(Waymo)는 완전 자율 주행 차량의 경우 앞서 있는 것이 틀림없어 보인다. 하지만 NHTSA 보고서에 따르면 사고도 있다. 결과적으로, 회사는 ‘신뢰할 수 있는 테스터’만이 자사의 차에 탑승할 수 있도록 허용하고, 비상사태를 예방하기 위해 백업 역할을 하는 웨이모 직원도 동승시켰다.

이처럼 인간 조작자가 계속해서 존재한다는 것은 '자율주행차'가 아직은 완전히 자율적인 기기가 아니라는 것을 의미한다. 독일 유럽 인공 지능 컨설턴트인 이니스 에를리히는 “AI는 특정 목적을 위해 프로그래밍하는 대신 스스로 해답을 찾고 독립적으로 문제를 해결할 수 있어야 한다”라고 말했다.
 

그다음 수순

이런 문제가 발생할 때마다 제한된 상황에서만 자율주행 기술이 사용될 것임을 손쉽게 짐작할 수 있다. 실제로 자동차 업체가 운전 보조 기능을 추가할 때마다 이런 일이 반복됐다. 반면 대부분의 경우에서는 판단력과 직감을 가진 인간이 필요하다. 이는 곧 스마트 자동차 개발이 운전자를 대체하기보다는 증강하는 방향으로 선회할 것임을 의미한다.

최근 애플이 카플레이(CarPlay)와 함께 자율 주행 기술까지 자동차 제조업체에 라이선스 할 가능성이 있다는 보도도 이런 맥락에서 읽어야 한다. 물론 구체적인 일정은 전혀 알려진 바가 없다.

인간을 경험의 중심에 두는 것은 모바일, 태블릿, PC의 출현과 마찬가지로 운전의 진화에도 중요하다. 또한 인간/기계 증강이 자동화의 미래를 정의할 것임을 시사한다. 진정한 스마트 자동차가 더 이상 애플의 로드맵에는 없다고 할 수는 없겠지만, 반 자율 시스템이 먼저 도착할 가능성이 훨씬 더 커 보인다. 무엇보다 인간만이 가진 소프트 스킬은 인공지능으로 대체하기 어렵기 때문이다.
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