자율주행차 기술은 단순한 운전 보조를 넘어, 차량 스스로 도로를 인식하고 판단하며 주행을 수행하는 단계로 진화하고 있습니다. 이 중심에는 인공지능(AI) 알고리즘이 있으며, 도로 상황, 보행자 움직임, 신호 체계, 예기치 못한 돌발 상황까지 판단해 ‘사고를 피하는’ 능력이 요구됩니다. 결국 자율주행차가 상용화되기 위해 가장 중요한 질문은 이것입니다. 과연 AI는 위험을 예측할 수 있는가? 그리고 그 예측이 인간 운전자 수준, 혹은 그 이상일 수 있는가?
자율주행차에 적용되는 AI 알고리즘의 구조
자율주행차는 센서, 카메라, 라이다(LiDAR), GPS 등 다양한 하드웨어로부터 실시간 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 주행 경로를 계산합니다. 이때 인공지능 알고리즘은 수집된 데이터를 분석해 도로 위 객체의 종류, 위치, 움직임을 판단하고, 이에 따라 차량의 주행 방향과 속도를 제어합니다.
AI가 수행하는 핵심 기능은 크게 세 가지로 나뉩니다. 첫째, 객체 인식(Object Detection). 이는 차량 주변의 사람, 자전거, 신호등, 장애물 등을 실시간으로 인식하는 기능으로, 주로 딥러닝 기반의 합성곱 신경망(CNN)이 활용됩니다. 둘째, 상황 예측(Prediction). 보행자가 앞으로 몇 초 뒤 어디로 이동할지, 앞 차량이 정차할 가능성이 있는지를 추론합니다. 이는 RNN, LSTM 같은 시계열 예측 모델이 쓰이기도 합니다. 셋째는 행동 결정(Decision-Making) 단계로, AI는 수많은 경우의 수를 시뮬레이션하고, 가장 안전한 선택지를 실시간으로 도출합니다.
특히 최근에는 강화학습 기반의 모델이 도입되며 AI가 실제 도로에서 시행착오를 겪으며 주행 전략을 ‘학습’하는 방식이 연구되고 있습니다. 또한 비상 상황에서의 판단 능력을 높이기 위해, 시뮬레이션 기반 훈련 데이터셋이 지속적으로 추가되고 있으며, 이 모든 과정은 초단위로 반복되며 차량을 실시간으로 통제합니다.
AI가 위험을 예측하는 방식과 한계
자율주행차의 AI가 위험을 예측한다는 것은 단순히 눈앞에 보이는 위험 요소를 감지하는 것이 아니라, “곧 위험이 될 수 있는 상황”을 사전에 파악하고 회피 전략을 선택하는 것을 의미합니다. 예를 들어 골목길에서 공이 굴러오면, 그 뒤에 아이가 튀어나올 가능성을 인간은 직관적으로 판단합니다. 하지만 AI는 이를 학습 데이터로 경험하지 않았다면 예측하기 어렵습니다.
AI의 위험 예측은 주로 통계 기반 예측과 시뮬레이션 기반 추론에 의존합니다. 과거 유사 상황에서의 데이터를 바탕으로 “이런 상황에는 이런 행동이 나올 가능성이 크다”는 확률을 계산해 대응을 설계하는 방식입니다. 그러나 이 방식은 예외 상황이나 변칙적인 행동에 대해선 아직까지 완벽하게 대응하지 못합니다. 갑자기 도로에 뛰어든 동물, 전자기기 오류, 비 오는 날의 라이다 성능 저하 등은 AI 시스템의 한계로 지적되고 있습니다.
또한 자율주행차의 센서 성능은 AI의 판단 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다. 날씨나 조도, 도로 상태에 따라 인식률이 달라지고, 센서 간 데이터 충돌이나 오차가 생기면 잘못된 판단을 내릴 위험이 있습니다. 이를 보완하기 위해 다중 센서 융합(Fusion) 기술과 더불어 ‘설명 가능한 AI(Explainable AI)’의 도입이 점점 강조되고 있습니다. AI가 어떤 근거로 위험 판단을 했는지 사람이 이해할 수 있어야만, 신뢰성과 법적 책임 문제도 해결될 수 있기 때문입니다.
자율주행차 안전성 논쟁과 향후 방향
자율주행차의 AI는 분명 기존의 인간 운전자보다 많은 데이터를 빠르게 처리하고, 피로감 없이 반응할 수 있다는 점에서 기술적 우위가 있습니다. 실제로 여러 자율주행 실험에서는 AI가 차선 유지, 자동 브레이크, 정지 신호 감지 등에서 높은 정확도를 보여주고 있습니다. 하지만 여전히 잔존 위험, 예외 상황, 도덕적 딜레마와 관련한 논쟁은 계속되고 있습니다.
대표적인 논쟁은 이른바 ‘자율주행차의 윤리적 판단’ 문제입니다. 예컨대 피할 수 없는 사고 상황에서 AI는 누구를 보호해야 하는가? 보행자 한 명과 탑승자 두 명 중 누구의 생명을 우선시할 것인가? 이 문제는 단순한 기술의 영역을 넘어서 철학, 윤리, 법의 영역으로까지 확장됩니다.
또한 AI의 판단 실수로 인해 발생한 사고에서 책임은 누구에게 있는가에 대한 법적 기준도 모호합니다. 차량 제조사인가, 소프트웨어 개발사인가, 아니면 차량 소유자인가? 이 문제는 각국 정부가 자율주행차 관련 법제 정비를 서두르고 있는 이유이기도 합니다.
미래의 자율주행은 단순히 차가 ‘스스로 운전’하는 것이 아니라, 도로 전체가 연결되고, 차량 간 통신(V2V), 인프라와의 연동(V2I)을 통해 위험을 사전에 공유하는 형태로 확장될 것으로 보입니다. AI는 단독으로 판단하는 것이 아니라, 수많은 외부 데이터와의 연결 속에서 최적의 주행 전략을 선택하게 될 것입니다.
결국 AI가 위험을 예측할 수 있느냐의 질문에 대한 답은, ‘어느 수준까지 가능하다’는 점에서 긍정적이지만, 아직 인간의 직관과 판단을 완전히 대체할 수 있는 수준은 아니라는 데 있습니다. 따라서 당분간은 AI와 인간이 함께 운전을 수행하는 ‘혼합 주행 시스템’이 안전성과 현실성 측면에서 더 유력한 대안으로 평가되고 있습니다.
결론적으로 자율주행차의 AI 알고리즘은 점점 더 정교해지고 있으며, 위험 예측 능력 또한 진화하고 있습니다. 그러나 기술의 완성도와는 별개로, 이를 사회가 어떻게 받아들이고, 어떤 기준으로 운용할 것인가가 더 중요한 과제가 되었습니다. 자율주행차의 미래는 기술 그 자체가 아니라, 기술을 둘러싼 제도, 윤리, 사용자 인식의 총체적 진화 속에서 만들어질 것입니다.