[인터뷰] “AI가 유튜브 속 영상 학습·훈련하면 교통 데이터 확보 쉬워져… 자율주행 상용화에 도움”

마르코 파보네(Marco Pavone) 스탠퍼드대 항공우주공학과 부교수 겸 엔비디아 특훈과학자가 조선비즈와 화상 인터뷰를 하고 있다./조선비즈

“자율주행 기술 자체는 상용화가 가능할 만큼 완성도가 높아졌습니다. 하지만 자율주행차가 전 세계적으로 보편화되기 위해서는 특정 국가에서 설계한 자율주행 시스템을 다른 국가에서도 원활하게 사용할 수 있도록 해야 합니다. (이를 해결하는) 간단한 방법은 더 많은 데이터를 쌓는 것인데, 여기에 생성형 인공지능(AI) 등 다양한 기술을 활용해 상용화 시기를 앞당길 수 있습니다.”

마르코 파보네(Marco Pavone) 스탠퍼드대 항공우주공학과 부교수 겸 엔비디아 특훈과학자는 지난 21일 조선비즈와의 화상 인터뷰에서 “지역마다 사람들의 운전 방식이 다르고 교통 환경이 다르기 때문에 하나의 시스템을 개발한 후 여러 지역에서 적용할 수 있는지 검증하는 게 중요하다”며 이같이 말했다. 파보네 교수는 2010년 미국 매사추세츠공대(MIT)에서 항공우주학 박사를 받았고, 미 항공우주국(NASA) 제트추진연구소(JPL) 로봇공학 부문 연구원을 역임했다. 현재 스탠퍼드대 자동차 연구센터 소장을 겸임하고 있다.

그는 “이를 극복하기 위한 간단한 방법은 더 많은 데이터를 쌓는 것”이라고 말했다. 그러면서 “여러 지역에서 AI 모델을 만드는 연구가 진행되고 있는데, AI 모델을 만들 때 새로운 상황이나 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 ‘메타러닝’ 방법이 사용되고 있다”고 덧붙였다. 메타러닝은 주어진 데이터와 환경만으로 스스로 학습하는 AI 시스템을 뜻한다. 기존에 학습했던 정보와 알고리즘을 새로운 문제에 적용해 해결하는 학습 방식으로, 데이터가 많지 않아도 AI 모델이 환경에 빠른 속도로 적응할 수 있게 하는 것이다.

파보네 교수는 생성형 AI도 역할을 할 수 있다고 했다. 그는 “유튜브 같은 곳에 사람들이 영상을 올린 것을 토대로 AI 모델을 학습, 훈련시키면 실제 자동차로 시험 주행을 많이 하지 않아도 데이터를 충분히 쌓을 수 있다”면서 “이러한 여러가지 기술들을 활용하면 수년 내에 자율주행차가 상용화되는 것을 실현할 수 있을 것이라고 생각한다”고 말했다.

그는 “AI를 사용하지 않고도 주행 중인 차량이 돌발 상황을 예측하는 것이 가능해졌지만, 생성형 AI를 활용하면 더 복합적이고 복잡한 경우까지 차량이 추론, 판단할 수 있게 된다”며 “사람은 잘 이해할 수 있는 상황이지만 기계는 아직 이해하기 어려운 아주 가끔 있는 상황을 생성형 AI를 활용해 대처하는 것”이라고 했다. 그러면서 “생성형 AI를 잘 활용하면 주행 중 어떤 일이 일어났을 때 차량이 운전자에게 상황을 설명해줄 수 있을 것”이라며 “현재 연구 중에 있으나 차량에 직접 활용하거나 상용화할 수 있는 단계는 아니다”라고 말했다.

그는 자율주행 기술이 거의 완성 단계에 이르렀다는 예시로 미국 샌프란시스코, 피닉스 등에서 운행하는 로보택시를 꼽았다. 샌프란시스코에선 제너럴모터스(GM) 크루즈, 알파벳(구글 모기업) 웨이모의 로보택시가 24시간 운행되고 있다. 피닉스에서도 웨이모의 로보택시가 24시간 운행 중이다. 파보네 교수는 “로보택시는 곧 로스앤젤레스에서도 상용화될 것”이라며 “자율주행 기술은 어느 정도 완성됐지만 수익성과 사업성을 증명하는 데 오랜 시간이 걸릴 것”이라고 했다.

파보네 교수는 사람이 최소한으로 개입하는 레벨2, 레벨3 수준의 자율주행은 2025년 정도면 상용화될 것으로 전망되는데 그때가 되면 자율주행에서 어느 기업이 선두가 될지 우열이 가려질 것이라고 전망했다. 그는 “현재 자율주행 생태계는 거대하고 복잡하다. 테슬라가 중요한 참여자인 것은 맞지만 웨이모, 크루즈와 더불어 중국 화웨이까지 첨단 기술을 보유한 기업들이 많다”면서 “현재 테슬라가 제공하는 자동 주차 같은 기능은 2025년쯤이 되면 모두가 실현할 수 있을 것”이라고 말했다.

파보네 교수는 “엔비디아도 자율주행 생태계를 만들고자 하고 있다”고 설명했다. 알고리즘을 가동시킬 수 있는 컴퓨터 칩을 다른 회사에 제공을 한다든지, AI 모델을 훈련시킬 수 있는 인프라 또는 시뮬레이션 기술을 제공하는 방식으로 다른 회사들과 협력을 하고 있다.

그는 자율주행 시스템이 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 전망했다. 파보네 교수는 “기차나 항공 분야에서는 이미 어느 정도 자동화가 가능해졌으며 농업 분야에서도 농기구를 자동화할 수 있고, 건축 공사에도 적용이 가능할 것”이라며 “앞으로 여러 분야에서 광범위하게 활용할 수 있다”고 말했다.

변지희 기자(zhee@chosunbiz.com)

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