자율주행 자동차(AV) 개발은 막대한 자본과 시간 투자에도 불구하고 기술적 한계와 안전성 문제 때문에 상용화에 어려움을 겪어왔다.
◇ 생성형 AI, 자율주행 학습 방식의 패러다임 전환
이에 반해, 생성형 AI는 가상 환경에서 인간처럼 추론하고 판단하는 능력을 학습하도록 해 자율주행 시스템의 학습 효율성을 획기적으로 높일 수 있다.
이에 일부 기업은 생성형 AI의 힘을 활용해 로봇에게 운전을 가르치는 더 빠르고 자본 효율적인 방법을 찾고 있다.
전문가들은 가상 환경에서 다양한 시나리오를 통해 학습한 AI는 실제 도로에서 발생할 수 있는 복잡하고 예측 불가능한 상황에도 유연하게 대처할 수 있을 것으로 기대된다고 말한다.
◇
투자 열풍, AV 2.0 시대 개막
생성형 AI 기술을 활용한 자율주행 기술 개발 방식은 투자 시장에서도 큰 주목을 받고 있다.
보도에 따르면, 무인 트럭회사 와비(Waabi)는 최근 우버와 코슬라 벤처스가 주도한 시리즈 B 라운드에서 2억 달러를 조달했으며, 영국의 자율주행 스타트업 웨이브(Wayve)는 소프트뱅크 그룹이 주도한 시리즈 C 투자 라운드에서 10억5000만 달러를 유치했다.
이 두 거래에서 AI 분야를 선도하는 엔비디아가 모두 차지하며 주목을 받았다.
소프트뱅크는 지난해 9월 전직 아르고 AI 임원들이 설립한 자율주행 트럭 회사인 스택 AV에 10억 달러를 투자하기도 했다.
이런 투자 열풍은 생성형 AI 기술이 자율주행 기술 개발에 새로운 패러다임을 제시하며 업계의 판도를 바꿀 수 있다는 기대감을 반영한다.
특히 와비는 생성형 AI 기반 자율주행 시스템 개발을 선도하고 있다.
와비는 생성형 AI 기술을 활용해 인간처럼 추론하고 판단하는 엔드 투 엔드 AI 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템은 기존 방식보다 훨씬 적은 학습 데이터와 컴퓨팅 리소스를 필요로 하며, 고급 가상 시뮬레이터인 “와비 월드”를 통해 다양한 시나리오를 학습하고 테스트할 수 있다.
와비는 2025년까지 완전 무인 트럭을 출시하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 경쟁사들과 비슷한 시기다.
◇
문제는 안전성 검증, 여전히 풀어야 할 숙제
생성형 AI 기술이 자율주행 기술 개발에 새로운 가능성을 제시하고 있지만, 안전성 검증은 여전히 해결해야 할 과제로 남아있다.
머신러닝 기반 시스템의 특성상 의사결정 과정이 불투명하고 예측 불가능한 상황에 대한 대처 능력이 완벽하지 않을 수 있다는 우려가 여전하다.
자율주행차 안전 전문가들은 생성형 AI 기반 자율주행 시스템의 안전성을 검증하기 위해서는 실제 도로 주행 데이터와 시뮬레이션 데이터를 결합한 다양한 테스트가 필요하다고 강조한다.
또한, 시스템의 의사결정 과정을 투명하게 공개하고, 예측 불가능한 상황에서 대처 능력을 향상하기 위한 지속적인 연구개발의 필요성을 주문한다.
이런 제약 요인에도 불구하고 생성형 AI 기술은 자율주행 기술 개발의 새로운 지평을 열고 있다. AI 기술의 발전과 함께 자율주행 자동차는 더욱 안전하고 효율적인 운송 수단으로 자리 잡을 것으로 예상된다.
다만, 안전성 검증과 사회적 수용성 확보 등은 해결해야 할 과제다. 향후 생성형 AI 기술이 자율주행 시대를 앞당기는 데 어떤 역할을 할지 귀추가 주목된다.
박정한 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com