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많은 실리콘 밸리 기업이나 테슬라를 비롯한 자동차 회사는 몇 년 전부터 3-4년 안에 완전 자율주행 차를 선보이겠다고 장담했다. 그러나 아직 우리 주변에서 자율주행차를 쉽게 볼 수 있지 않다. 지난 6월 5일 월스트리트 저널에 올라온 기사의 제목이 의미심장한데, ‘일론 머스크가 말한 것과 상관없이 자율주 행차는 아직 수십 년이 걸릴 수 있다.’였다.1) 일론 머스크는 2015년에 앞으로 2년 안에 완전 자율주행 차가 나올 것이라고 주장했지만2), 테슬라가 얘기하는 풀 셀프 드라이빙(FSD) 조차 아직 레벨 2 정도라 는 것이 내부 문서에서 인정한 내용이다. 5월 24일에는 뉴욕 타임스가 자율주행에 대한 기대치를 재조정하고 더 시간이 필요하다는 기사를 종 합적으로 보도했다.3) 법정 분쟁이나 사고 발생의 문제도 있지만 더 중요한 이슈는 개발 비용에 수십억 달러를 넣어도 아직 가까운 시일 안에 소위 레벨 4 수준의 자율주행은 아직 어렵다는 것이다.

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현재 자율주행차에 대한 기술 수준을 평가하는 2020년 내비건트 리서치 자율주행 순위에서는 웨이모 가 가장 앞서 있고, 리더 그룹에는 크루즈, 포드, 바이두가 있으며, 앱티브(APTIV)와 협력한 현대가 10 위 권 안에 있다. 사람들이 잘 아는 테슬라는 가장 하위에 있는 기업이다. 2020년 10월부터 아리조나 피닉스에서 로보 택시 서비스를 본격적으로 시작한 알파벳의 웨이모는 몇 개월이 지나도 다른 도시로 확장을 하고 있지 않고 있다. 레딧에서 이에 대해 질문이 오갈 때 웨이모 직 원이 답을 한 것은 ‘다른 곳으로 빠르게 확장하고 싶은데 아직도 안전하게 주행하려면 너무 많은 일이 있다.’는 것이다.4) 그러나 안전 외에도 사실 또 하나의 문제는 웨이모 서비스를 운영하는데 너무 많은 비용이 든다는 점이다. 실제로 자율주행을 운영하기 위한 운영진은 생각보다 많이 필요하다. 차량을 관재하고, 청소를 하고, 사용자의 문의에 대응해야 하고, 실제 주행차를 따라가면서 관찰하는 팀도 있다. 게다가 차량 가격도 아 직 수십만 달러가 들기 때문에 택시 운행으로 번 돈을 갖고 회사가 이익이 나기는 너무 어려운 일이다. 이런 문제로 우버와 리프트는 너무 많은 자금이 투입된다는 점에서 자율주행에 대한 연구 개발에서 발을 빼고 있다. 리프트는 자사의 자율주행차 부문을 토요타의 자회사인 우븐 플래닛(Woven Planet)에 5억 5천만달러 받고 넘기기로 했다.5) 우버는 2020년 12월 경쟁사인 오로라(Aurora)에 프로젝트를 넘 기고 4억 달러를 투자하기로 했다. 두 회사는 이미 자율주행차에 수억 달러의 자금을 투입했었다.

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물론 우버나 리프트가 완전히 자율주행을 포기했다고 볼 수는 없다. 여전히 자율주행을 도입하기 위한 팀을 유지하고 있고, 일부 지역에서는 활용이 가능할 것으로 생각하고 있다. 문제는 모든 도로에서 사용 할 수 있는 가에 대한 대답이다. 스타트업의 경우도 비슷한데, 크게 주목 받던 죽스(Zoox)는 아마존에 12억 달러 이상 금액으로 매각 했으며, 애플과 구글, 우버 출신이 만든 아이크(Ike)는 배송 전용 자율주행차 업체인 뉴로(Nuro)가 인수 했고, 보이지(Voyage)는 크루즈(Cruise)에게 매각했다.6) 죽스는 2014년에 창업해서 투자 금이 거이 10 억 달러에 달했고, 27억 달러 수준으로 평가 받았던 점을 보면 더 이상 자금 투입이 어려워 중도에 포 기한 것으로 볼 수 있다. 부르킹스 연구소 자료에 따르면 지금까지 자율주행에 투입한 자금이 800억 달러를 넘어섰다고 하는 데, 자동차 주요 기업은 앞으로도 개별적으로 60억에서 100억 달러 정도를 더 투입해야 기술 구현이 가능할 것으로 보고 있다. 핏치북에서는 2030년쯤 가능할 것으로 보지만 이것도 지나치게 낙관적인 시 각이다. 웨이모의 엔지니어 출신에 지금 오로라 임원인 크리스 엄슨(Chris Urmson)은 앞으로 30년 이 상 더 가야 가능할 것으로 본다고 말하고 있다. 자율주행 기술은 21세기에 가장 과장된 기술이라는 말 까지 나오고 있다. 사실 앤드류 응 교수가 2016년 와이어드에 기고한 글에서 언급한 여러 문제는 아직도 인공지능으로 풀기 어려운 문제들이며, 로봇 자동차의 제어는 또 다른 차원의 문제이기도 하다. 앤드류 응 교수는 도 로를 바꾸기 전에는 자율주행을 어려울 것이라 전망했다.7) 우리가 자율주행을 얘기하면 많은 사람들이 인지 부분과 세계 모델에 대해서만 얘기하지만 자율주행 에는 센싱과 액추에이터에 해당하는 하드웨어, 그리고 경로와 움직임에 대한 계획 수립 모듈이 필요하고 이는 매우 복잡한 구조로 이루어진 시스템이 되어야 한다.

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자율주행에는 딥러닝 외에도 멈춤 사인 앞에서 어떤 행동을 해야 하는 규칙 기반 학습과 추론, 그리고 지식 기반 추론이 필요하다. 나아가서 전혀 겪어 보지 못한 상황에서 우리의 지식과 경험, 기술을 어떻 게 적용할 것인가에 대한 전문가 추론이 필요하다는 것이 듀크 대학의 메리 커밍스의 주장이다. 테슬라의 일론 머스크도 최근 트윗에서 실 세계 문제를 푸는 인공지능이 나와야 완전 자율주행이 가 능할 것이라고 했는데, 이는 사람과 같이 운전을 하는 것을 의미하는 것이고 이 능력은 아직 우리가 어 떻게 하는지 모르는 부분이 많다. 인공지능으로 이를 구현하기는 아직 요원한 일이기 때문이다. 지금까 지 머신러닝이나 딥러닝으로 해결한 부분은 지능의 아주 작은 유형에 불과하기 때문이다. 물론 저속으로 운행하면서 지도가 잘 만들어져 있는 일부 공간, 특별히 만들어진 도로나 고속도로를 달리는 트럭 같은 경우는 좀 더 이른 시간 내에 상용화가 가능할 수 있다. 또한 자율주행이 완전한 일반 인공지능을 모두 다 필요로 하지 않을 수도 있다. 화성에 간 로버를 보면 완전한 정보를 갖지 않아도 주 행이 가능할 수도 있다는 것을 알 수 있다. 그러나 그 곳에는 다른 차나 길거리에서 움직이는 다양한 물 체가 없다.