웨이모 원 앱을 통해 차량을 부르면 웨이모 드라이버라는 차가 오는데, 운전석에 사람이 타고 있지 않다. ‘사람이 운전하지 않는 우버’라고 생각하면 된다. 단, 이 서비스는 피닉스 지역에 한정된다. 웨이모가 라이다(LiDAR) 기술로 구축한 3차원(3D) 맵이 있는 지역에서만 운행이 가능하기 때문이다. 라이다 장비가 아직 비싸서, 들리는 말에 의하면 웨이모 드라이버는 25만달러에 달한다고 한다. 웨이모 CEO는 지난 1월 파이낸셜타임스와의 인터뷰에서 차량 가격은 이에 크게 못 미친다고 언급했다. 웨이모는 지난해 12월 기준 마운틴 뷰와 피닉스, 텍사스 오스틴을 포함한 미국 전역에서 자율주행차 600대만 운행하고 있다. 아직은 완전 상용화 단계가 아니라 상용화 실험 단계라는 것을 알 수 있다.
만약 피닉스에 거주한다면 사람이 운전하는 우버를 이용하겠는가 아니면 인공지능(AI)이 운전하는 웨이모 원을 이용하겠는가? 사람이 운전하는 우버는 개인에게 좀 더 유연한 서비스를 제공할 것이다. 운전사가 없는 웨이모 원은 좀 더 사적으로 동행자와 이동할 수 있다는 느낌을 줄 것이다. 필자의 예상으로는 사람들은 아직 사람이 운전하는 서비스를 선호할 것이다.
그렇다면 당신은 우버보다 얼마나 저렴해야 웨이모 원을 이용하겠는가? 웨이모는 레벨4의 자율주행택시 서비스를 시작하긴 했으나 우버와의 경쟁에 직면한 상황이고, 2020년 초에 돈 못 버는 회사에 투자한 사례 중 가장 큰돈이 투입된 사례다. 32억달러(약 3조4000억원)를 투자받았지만 2020년 영업적자가 44억8000만달러(약 5조원)에 달해 추가 투자 유치가 필요한 상황이다.
AI와 딥러닝 기술을 잘 모르는 비전공자들은 기계학습 기술 발전이 기하급수적으로 전개돼 인간의 지능을 뛰어넘는 특이점을 곧 통과하게 될 것이라는 근거 없는 주장을 해왔다. 그러나 기계학습 기술은 여전히 경험하지 않은 사례에 대해서는 대응하기가 어려운 수준이다. 새로운 사례가 나올 때마다 그런 사례에 대해 레이블링하고, 다시 기계학습 엔진을 학습시켜야 하는 운영과 관리가 필요하다.
완전자율주행 서비스를 실현하기 위해서 아직 얼마나 많이 학습해야 할 사례가 남아있고, 그때까지 얼마나 많은 시간이 걸릴지 모른다. 시간이 갈수록 발전 속도가 더뎌지는 S자형 발전이 될 수도 있는데, 그 발전 수준에 도달하기까지 기업은 생존해야 한다. 기술경영학에서는 그 과정을 ‘캐즘(chasm)’이라고 표현하기도 하는데, 웨이모는 캐즘에서 악전고투하고 있는 것이다. 자율주행 트럭회사 스타스키로보틱스는 이 캐즘을 넘지 못하고 지난해 초 파산했고, 우버 역시 지난해 12월 자율주행 사업부문을 경쟁사에 매각했다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 2019년 4월에 2020년 12월까지 사람이 운전석에 앉지 않는 로보택시 100만 대가 다니게 하겠다고 장담했지만 지키지 못했고, 언제까지 로보택시를 출시하겠다는 타임라인조차 제시하지 못하고 있다.
대신 지난해 10월 기존의 오토파일럿을 향상시킨 FSD(full-self driving·완전자율주행) 옵션을 1만달러에 출시했다. 그러나 이는 완전자율주행으로 가는 근본적 방법론이 아니다. 이미 모든 자동차에 장착되고 있는 부분자율주행 기능의 확장일 뿐이다. 이름만 FSD로 해 소비자에게 잘못된 기대를 갖게 할 뿐이어서, 미국 교통안전기관들도 우려하고 있다.
필자가 여러 번 강조했듯이 사람은 물론 AI도 완벽하지 않다. 따라서 사람의 생명과 밀접하게 관련된 완전자율주행은 시간이 오래 걸릴 것이다. AI는 실수해도 크게 문제가 없는 분야에 먼저 적용돼야 하며, 그것이 성공을 앞당기는 길이다.
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