아우디의 자율주행 콘셉트카 ‘A7’은 지난 1월 미국 실리콘밸리에서 라스베이거스까지 900㎞의 거리를 주행하는데 성공했습니다. 최고속도는 무려 시속 112㎞. 거리와 시간을 계산해 차선을 바꿔 옆 차를 추월하고, 자동 가속과 제동 능력도 보여줬다고 합니다.

구글 자율주행차는 이제껏 300만㎞를 시범주행해오며 기술을 완성시켜가고 있습니다. 걸림돌이던 ‘운전자의 범위’에 사람 아닌 자율주행시스템이 포함될 수 있는 길이 열린 것이지요. 동시에 자율주행차 시대의 진짜 문제도 함께 던져진 셈입니다.

글로벌자동차 회사들이 인공지능 연구를 강화하면서 미래형 자동차 시대를 준비하고 있습니다. 인공지능자동차는 자율주행은 물론 복잡한 도로상황에서 운전자를 도와 사고위험을 줄이는 역할을 할 수 있지요.

아우디는 이른바 ‘딥러닝(deeplearning)’을 통한 인공지능컴퓨터를 자동차에 장착, 뇌에서 외부 정보를 판단하는 사람처럼 학습능력을 이식하였습니다. 도요타는 완전 자율주행차 기술에 집중하기보다는 인간과 자동차간의 협력 또는 팀워크를 강조하는 방향의 연구를 진행할 계획이라고 밝혔습니다. 닛산은 사람처럼 전·후방을 관찰하고 주변 환경을 인지하며 긴급상황에 즉각 대처할 수 있는 자율주행차 테스트를 시작했습니다.

IEEE 스펙트럼이 최근 입수한 구글 무인자동차의 운행 테스트 문서 등의 자료를 보면 구글 무인자동차는 아직 돌발상황에 완벽하게 대처할 수 있는 수준은 아닌 것으로 드러났습니다. 즉, 학습한 적 없는 경우를 맞닥뜨리면 터무니없이 무너지게 되는 것이지요.

인공지능자동차 제작회사(OEM)가 인공지능자동차(AVs) 알고리즘을 설계함에 따라 실제 운전에 대해 운전자보다 인공지능자동차 제작회사(OEM)의 영향력이 더 커졌습니다. 따라서 비록 다른 자동차의 운전자가 잘못할 경우도 제조업자가 사고를 예상하여 예방하는 것이 요구될 수도 있지요.

무인자동차(AVs) 도입에 필요한 장애요인을 극복 시 매년 미국에서 발생하는 도로 교통사고 사망건수 3만건 감소, 이동시간의 40% 절감, 연료소비 40% 절감, 미국 내에서만 1조3000억 달러의 사회적 편익 발생하는 등 운전석의 혁명적인 변화가 예상됩니다.

해결해야 할 문제도 한두 가지가 아닙니다. 결국 이에 대한 해결책을 도출하기 위해 자동차업계, 보험업계, 규제입안자들의 상호 협력이 필요합니다. 가장 주목할 만한 방안은 기술적·법적 문제의 해결 뿐 아니라 각기 다른 관점의 일반대중‧정책입안자‧운송화물업계 등 이해관계자 간의 사회적 합의도 필요합니다.