자율 주행차, 어느 단계까지 온 것인가? -

전 세계적으로 매년 100만 명이 넘는 사람들이 자동차 사고로 사망하고 있다. 음주 운전, 미숙한 운전 실력, 운전자의 건강 상태 및 잘못된 의사 결정 또한 치명적인 사고를 유발한다. 이로 인해 자율 주행차는 꽤 오랫동안 자동차 산업계에서 화제가 되었지만 기술적인 문제로 느린 발전을 거듭했다. 그러나 현재는 자율 주행차를 만들 수 있을 만큼의 기술이 현실화되었다. 

자율 주행차의 현실은 기술적인 도전을 받을 뿐만 아니라 많은 사회적 및 도덕적 문제를 일으킬 수 있다. 사진을 통해 자세히 알아보도록 하자! 

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사고를 피할 수 있다? -

자율 주행차 업계는 매년 수백만 건의 치명적인 사고를 줄일 수 있다고 약속한다. 또한 많은 생명을 구하고 사회를 변화시킬 것이라고 말한다. 

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환경 -

자율 주행차는 도로에서 사망하는 사람의 수를 줄일 뿐만 아니라 교통 정체를 줄이고 환경에 긍정적인 영향을 미칠 것이다. 

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자동차 공유 -

만약 자동차가 스스로 운전할 수 있다면 도로에서 더 적은 수의 자동차를 보게 될 것이다. 왜냐하면 모든 사람이 자동차를 소유할 필요가 없기 때문이다. 우리는 이웃끼리 서로 자동차를 공유하게 될 것이다. 

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도시의 공간을 넓힌다 -

주차 문제 또한 해결되어 도시에 있는 많은 공간이 공원 및 운동장으로 사용될 것이다. 

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테슬라 -

테슬라는 자율 주행차 산업을 이끄는 기업으로 운전자들에게 자동차 업계의 미래를 보여주는 비지니스 모델을 만든다. 특히 자율 주행차가 활성화되면 택시 비용이 저렴해질 것이다. 

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일론 머스크의 비지니스 모델 -

일론 머스크는 자율 주행차를 소유하는 것은 일종의 투자라고 말한다. 소유자가 차를 사용하지 않을 때는 택시처럼 차를 다른 사람에게 보낼 수 있으며 소유자에게 부가적인 수익을 가져다주기 때문이다. 

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불가능한 예측 -

이런 사항에도 불구하고 자율 주행차가 사회에 미치는 실질적인 경제적 및 사회적 효과는 여전히 연구가 필요하다. 이런 이유로 정확한 미래를 예측하는 것은 불가능하다. 

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차 안에 더 오래 머무르게 된다? -

예를 들어, 자율 주행차로 인해 도시의 무분별한 확장과 혼잡이 증가할 수 있다. 사람들은 자신의 차를 사무실이나 오락 공간으로 취급하여 차 안에서 더 많은 시간을 보낼 것이다. 

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개인이 아니라 사회가 차를 공유하는 시스템 -

우리 사회가 '개인이 차를 소유하는 전통적인 시스템을 넘을 수 있을까' 의 문제 또한 중요하다. 대부분의 도시에서 자전거를 공유하는 것처럼 차를 공유하는 시스템이 마련되어야 한다. 

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일자리가 사라질 것이다 -

자율 주행차는 본질적으로 많은 일자리를 없앨 것이다. 트럭 운전사, 택시 운전사, 배달 운전사에 대한 필요성이 사라질 것이다. 

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기술 -

그렇다면 기술적인 관점에서 오늘날 자율 주행차는 어디까지 할 수 있을까? 자율 주행차는 우리가 생각하는 것보다 더 많은 일을 할 수 있다. 이미 많은 차량이 비상시에 스스로 정지하고 속도 제어 및 주차를 할 수 있다. 

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계산 -

안전하게 운전할 수 있는 계산 능력을 갖춘 자동차를 생산하는 것이 중요하다. 이 기능은 주로 컴퓨터로 처리된다. 테슬라의 경우 자체 칩을 개발했으며 이 칩은 시장에 나와있는 다른 제품보다 훨씬 더 높은 기능을 수행한다. 

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센서 -

컴퓨터의 AI는 주변에서 일어나는 일을 감지 및 처리하고 결정을 내릴 수 있다. 대부분의 자율 주행차는 라이더(360도 비전 시스템), 카메라, 센서 및 레이더를 사용한다. 

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날씨가 나쁘다면 -

날씨와 관련하여 대부분의 회사는 눈과 빗물을 제거하기 위해 열과 와이퍼를 함께 사용한다. 

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미지의 영역 -

컴퓨터는 센서를 통해 자료를 수집하고 컴퓨터에 저장된 데이터를 기반으로 결정을 내린다. 그러나 갑자기 아이가 도로에 뛰어들면 자율 주행차는 어떤 반응을 내릴까? 예측할 수 없는 상황에 대한 반응은 여전히 복잡한 문제이다. 

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도로에 대한 데이터 -

모든 것은 데이터에 따라 달라진다. 수십억 개의 고속도로가 기록될 수 있지만 이러한 데이터는 도시에서 많이 사용되지 않는다. 

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데이터가 많을수록 더 안전하다 -

운전 중에 발생하는 상황은 사람에 따라 다르다. 자동차가 이러한 개별적이고 고유한 상황을 처리할 수 있으려면 많은 데이터가 수집되어야 한다. 데이터가 많을수록 차량이 더 안전해지고 규제를 통과할 가능성이 높아진다. 

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안전의 증명이 필요하다 -

자율 주행차 제조업체는 대규모 검사에서 다른 차보다 약 10배 더 안전하다는 것을 증명해야 한다. 그러나 많은 문제가 존재한다. 

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중요한 딜레마 -

이 문제는 위기 상황에서 자율 주행차가 내린 결정의 도덕성과 관련이 있으며 이러한 결정은 미리 프로그램될 것이다. 예를 들어, 두 사람이 스스로 운전하는 자율 주행차를 타고 있다고 가정해보자. 오른쪽에는 오토바이 운전자가 있고, 앞에는 큰 기둥을 실은 트럭이, 왼쪽에는 어린이를 태운 SUV가 있다. 

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사고 프로그래밍 -

갑자기 앞에 가던 트럭이 고장나는 경우를 생각해보자. 차량이 충돌을 피하기 위해 재빨리 정지할 수 없을 경우 자율 주행 차량은 어떻게 프로그래밍 되어야 할까? 

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계산된 살인? -

사람이 차를 운전한다면 즉각적인 반응을 보일 것이다. 자율 주행차는 반응이 아니라 결정을 한다. 따라서 결과가 어떻게 나오든간에 자율 주행차, 제조 업체 및 자율 주행 프로그래머가 책임을 진다. 

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쉽지 않은 결정 -

계속 직진으로 가면서 차에 있는 두 명의 승객을 죽여야 할까? 아니면 방향을 틀어야 할까? 승객을 구하려는 경우 두 가지 옵션이 있다. 한 쪽에 있는 SUV 또는 다른 쪽에 있는 오토바이를 향해 방향을 바꿀 수 있다. 그러나 오토바이 운전자는 충돌에서 살아남지 못할 것이며 SUV는 승객을 보호하려 하겠지만 아이를 태우고 있으니 쉽게 결정을 내리지 못할 것이다. 

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살릴 수 있는 생명의 수 -

오른쪽으로 방향을 틀면 오토바이 운전자를 죽이겠지만 아이들은 살 것이다. 그러나 왼쪽으로 방향을 바꾸면 성인 한 두 명이 사는 대신 아이들이 목숨을 잃을 것이다. 

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간단한 문제가 아니다 -

"위험 최소화"가 최선의 정책이라고 말하지만 실제로는 모호한 도덕적 결정을 내려야 한다. 간단하게 질문해보자. 많은 비용을 들여 당신의 목숨을 우선적으로 구할 자율 주행차를 살 것인가? 아니면 가능한 많은 목숨을 구할 수 있는 자동차를 살 것인가? 

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누가 정책을 만드는가? -

자율 주행차에 대한 정책이 결정되면 어떻게 될까? 결정을 내리기 위해 우리는 인생의 많은 요소들을 무시해야 할까? 정부가 이러한 계획을 만드는가? 아니면 민간 기업? 

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우선 순위 -

이것은 자율 주행차 업계가 직면하고 있는 딜레마이다. 의료 시스템은 수술의 우선 순위를 결정할 수 있는 방법이 있지만 주로 사람이 결정하며 시간에 민감하지 않다. 

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QALY (질보정생존년수) -

예를 들어, 의사는 QALY 시스템을 사용해 89세 남성의 심장 대신 5세 어린이의 심장 대체 수술을 결정할 때 다양한 요인을 분석한다. 한 가지 요인은 그 남성이 말기 질환을 앓고 있으며 어떤 경우 몇 달 안에 사망할 것이라는 점이다. 

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비행기 -

요즘 비행기가 대부분 자율 주행을 한다는 것을 알고 있는가? 

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충돌 -

비행기는 원래 충돌 사건이 적고 많은 사람들이 비행을 두려워하기 때문에 자율 주행차와 비교하는 것은 그다지 적합하지 않다. 게다가 우리는 자동차가 어떻게 움직이는지 알고 있지만 비행기의 작동 원리는 여전히 어려운 분야이다. 사람들은 자신들이 이해하지 못하는 기계에 신경을 쓰지 않을수도 있다. 더구나 하늘에는 기본적으로 피할 것이 거의 없다. 

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엘리베이터 -

엘리베이터가 자동화되면서 승강기 운전원이 일자리를 잃게 되었다. 이 상황을 본 당시 사람들은 스스로 엘리베이터를 타는 것에 상당히 회의적이었다. 그러나 현대 사람들은 자동 엘리베이터에 이상함을 느끼지 않는다. 자율 주행차도 아마 그렇게 되지 않을까? 

Sources: (Bosch) (Brookings) (Landmark Dividend)

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