오토파일럿 시스템을 장착한 테슬라 모델 S의 운전자 사망사고 이후 극복 방안, 시장 접근 전략 등을 둘러싼 관련 업계의 입장 차이가 점점 두드러지는 모양새다. 승승장구하던 테슬라식 접근에 대한 비판이 거세지면서 자율주행 모델을 둘러싼 논쟁이 그 어느 때보다 활발해지고 있다.

IEEE스펙트럼은 최근 보도에서 ‘인더스트리 디바이드’라는 표현을 사용해가며 테슬라 모델S 사고가 그동안 있어왔던 자율주행 자동차 관련 진영의 시각차를 더욱 뚜렷하게 하고 있다고 분석했다. 한쪽 진영에서는 비록 이번에 레벨2 수준의 오토파일럿 시스템에 문제가 생겨 사망사고가 나긴 했지만 일반 자동차의 사고에 비하면 낮은 비율이며 테슬라의 단계적인 접근이 여전히 최선이라고 강조한다.

이에 반해 구글 등 레벨4의 완전한 무인자동차를 내세우는 진영에서는 점진적인 접근이 이론상으로는 그럴 듯 하지만 실제 구현에 있어서는 많은 현실적 문제를 낳기 때문에 취하기가 어렵다고 주장한다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 자율주행 시스템을 레벨1(기본 차선 유지 혹은 잠김 방지 브레이크 구현 등)에서 레벨4(사람이 운전대를 만질 필요가 없는 수준)까지 규정하고 있다.

테슬라를 지지하는 쪽은 대체로 자동차 메이커들이다. 진정한 무인자동차로 가는 최선의 경로는 단계적 접근이며 더 많은 기능과 세팅으로 제어능력을 확장해 갈 것이라고 주장한다. 테슬라의 제한된 오토파일럿 시스템은 무선 소프트웨어 업데이트로 구현된 기능으로 현재 공식 베타 단계일 뿐이라는 것이다. 기존 시장을 확보하고 있는 자동차 메이커들은 시장을 지키면서 조금씩 영역을 확장하는 전략을 펴고 있기 때문에 이런 시각이 우세하다.

그러나 구글과 대부분의 자율주행차 스타트업들은 다른 입장을 취하고 있다. 처음부터 승객들이 목적지만 지정할 뿐 나머지는 신경을 쓸 필요가 없도록 충분히 자율적인 자동차를 내놔야 한다는 것이다. 테슬라 오토파일럿 같은 레벨2 시스템은 일반 고속도로 환경에서는 제기능을 하겠지만 보행자나 자전거, 혹은 이번 경우처럼 밝은 태양 속에서 길을 가로질러 가는 하얀색 트랙터 트레일러를 감지하지 못하는 문제가 생겼을 때는 사람의 관리감독을 필요로 할 수밖에 없다.

자율주행차 스타트업인 '누토노미(nuTonomy)'의 CEO인 '칼 이아그넴마(Karl Iagnemma)'는 “소프트웨어적인 관점에서 레벨2 기술은 레벨4 기술보다 개발하기 더 쉬워보인다”며 “그러나 운전자를 포함시켰을 때 전체 시스템의 행동을 이해하고 모델링하고 예측하는 것은 실제로 더 어렵다”고 단언한다. 차라리 무인자동차로 바로 직진하는 것이 더 타당하다는 주장이다.

구글의 첫 번째 자율주행차를 만들었고 지금은 자율주행 트럭 스타트업인 오토(Otto)를 운영하고 있는 안토니 레반도우스키(Anthony Levandowski)는 “어쩌면 더 많은 사고가 있어야 자율주행 상황에서 운전자의 주의 소홀을 방지할 수 있을지 모른다”고 말한다. 훌륭한 크루즈 컨트롤 시스템이라고 해도 누군가는 간과하거나 남용하게 돼있다. 운전대 위에 손을 얹고 가야한다는 테슬라의 규칙을 지킨다 하더라도 사람은 작은 일에도 쉽게 산만해지는 습성이 있기 때문이다.

물론 테슬라가 레벨4에 도달할 때까지 오토파일럿 시스템을 중단할 것으로 기대하기는 어렵다. 선택은 무엇일까. 전문가들은 적어도 한가지 점에서는 테슬라의 영리한 접근을 인정하고 있다. 레반도우스키는 “모든 차량에 자율 주행 하드웨어를 두고 이후 소프트웨어 업데이트를 통해 기능을 확대해나가는 아이디어는 매우 훌륭하다”고 평가했다.

테슬라는 현재 수 만 대의 달리는 차량으로부터 카메라 및 레이더 데이터를 수집하고 있으며 해당 정보는 광범위한 상황에서 물체 감지 알고리즘을 훈련시키는데 쓰이고 있다. 다만 문제는 자동차의 센서와 컴퓨터 파워가 충분한가이다. 얼마나 많은 소프트웨어 업데이트가 이뤄져야 자율주행 차의 성능을 제대로 이끌어낼 수 있을지 의문이라는 것이 '칼 이아그넴마(Karl Iagnemma)의 의견이다.

테슬라 모델S와 X에 확연하게 없는 유일한 센서가 라이더(Lidar)이다. 대부분의 주요 자율주행 자동차 메이커들이 선호하는 레이저를 활용한 시스템으로, 순식간에 자동차 주변의 360도 이미지를 생성해준다. 레반도우스키는 “추가적인 센서의 탑재는 향상된 시스템 성능과 안전성에 도움이 될 것”이라면서도 “테슬라는 운전자가 최종적으로 안전을 확보할 것으로 보기 때문에 라이더 센서를 선택할 것으로 생각하지는 않는다고 말했다.

한편 양자택일의 관점이 아니라 현 시점에서 안전한 주행 환경을 만들기 위한 대안 마련의 목소리도 나오고 있다. 수송 자동화 업체 ‘프리시전 오토노미’의 CEO이자' IEEE 글로벌 이니셔티브'의 멤버이기도 한 마크 할버슨은 “인간 운전자와 자율 주행 자동차가 마구 섞여 다니는 길은 NASA가 드론을 위해 개발 중인 클라우드 기반의 트래픽 관리 시스템을 활용할 경우 효과를 얻을 수 있다”고 말했다.

그는 이번 사고에서 트럭 운전자와 테슬라 운전자 모두 어디로 가야할 지를 알고 있었으며 아마도 목적지를 GPS시스템에 설정해 놓았을 것이라고 추정한다. 만약 그 정보들이 상호 공유만 됐더라도 같은 시간대에 같은 위치에 있는 상황을 충분히 계산할 수 있었을 것이라는 것이다. 할버슨은 크라우드 소싱 시스템이 대안이 될 것이라고 강조하고 있다. 다른 센서로부터 도로 상태, 움푹 파인 포트홀, 날씨 정보 같은 것들을 파악하고서 나설 수 있기 때문이다.

레벨4에 도달하기 이전에 안전한 기술을 내놓고자 하는 일본 도요타도 테슬라와 유사한 고민을 하고 있다. 도요타는 올초 실리콘밸리에 AI 및 로봇 연구기관인 TRI를 설립하고 향후 10억 달러를 투자한다고 발표했다. TRI CEO인 '길 프랫(Gill Pratt)'은 수호천사 컨셉을 취하고 있다. 사람이 운전을 하도록 허용하되 사고가 예상될 경우 마지막 순간에는 (AI가 수호천사처럼) 개입하는 형태를 띠는 것으로 알려진다. 그의 희망은 1조마일에 한번 꼴로 사망사고가 일어나는 것이다.

어차피 레벨4 자동차는 매우 비싼 HW와 SW를 필요로 하면서도 편의성은 기대하기 어렵기 때문에 일반 운전자들과는 거리가 멀다. 현실적인 접근이 필요하다는 것이다. TRI에서 자율주행을 담당하고 있는 MIT대 엔지니어링 교수 존 레오나르드는 “매우 어렵다 하더라도 이 같은 도전을 하는 것이 가치가 있는 것은 분명하다”고 말했다.