[최준원/서울대 전기정보공학부 교수 : 8대의 카메라가 입력으로 들어오면은 AI모델에서 이것들을 이제 이해하고 환경에 대한 이해를 바탕으로 이제 경로 계획을 (세웁니다.)]

카메라와 센서로 수집한 데이터를 해석해 주행 판단까지 전 과정을 도맡는, 이른바 '엔드투엔드' 방식입니다.

테슬라의 FSD, 완전자율주행에 사용되는 방식으로 이젠 무인 택시 사업에까지 적용될 정도로 수준이 올라갔습니다.
그런데 단점이 있습니다.
이 상황에 왜 이렇게 판단했는지를 인간이 알 수 없다는 겁니다.

[최준원/서울대 전기정보공학부 교수 : 사람도 보통 'Fast thinking(자동적 사고)' 시스템과 'Slow thinking(숙의적 사고)' 시스템이 있다고 하거든요. '엔드투엔드'는 무의식적으로 내가 주행을 하고 있는 그런 거를 모델링한다고 하면….]
최근 고성능 반도체 회사 엔비디아가 이 단점을 보완했다면서 자율주행 시장에 뛰어들었습니다.

이달 초 엔비디아가 공개한 자율주행 AI모델 '알파마요-R1' 영상입니다.
골목길을 지나는 차량 앞으로 공이 굴러오자, 추론을 시작합니다.
거주 지역이고 양쪽에 주차된 차량이 있으며 공이 굴러가고 있고 "차 문이 열리거나 누군가가 튀어나올 수 있는 상황이 생길 수 있다", "애완동물이나 아이가 따라올 수 있으니, 속도를 줄이고 멈춰야 한다"고 판단합니다.
왜 이런 결정을 내렸는지 판단 과정을 보여줍니다.
[마르코 파보네/엔비디아 자율주행 수석 디렉터 : 시각인지, 언어 이해, 행동생성을 하나의 모델 안에 통합해 인간이 복잡한 상황을 단계별로 분석하듯 설계된 모델로….]
판단 과정을 이해할 수 있게 정보를 제공하는 것은 운전자 없는 완전 자율주행 시대를 준비하는 데 중요한 요소입니다.

자율주행 차량에서 사고가 났을 때 왜 사고가 났는지, 책임이 누구에게 있는지 가릴 수 있기 때문입니다.
테슬라도 최근 관련 연구를 진행하고 있다고 공개하기도 했습니다.
[아쇼크 엘루스와미/테슬라 AI 부문 부사장 (지난 10월) : 자연어로 모델과 소통할 수 있을 뿐 아니라, 동일한 모델이 특정 상황을 짚어가며 왜 그런 판단을 했는지 설명해 줄 수도 있습니다.]

엔비디아는 이번 '알파마요-R1' 모델을 시중에 무료로 공개했습니다.

이유는 분명합니다.
테슬라가 압도적인 자율주행 기술을 보유한 상황에서 뒤처진 기존 완성차 업체들을 끌어들이겠다는 겁니다.
엔비디아와 이미 협업 중인 벤츠와 토요타 뿐 아니라 엔비디아의 최신 AI 칩, 블랙웰을 받기로 예정된 현대차 등 잠재 고객까지 유인하겠다는 전략입니다.
엔비디아 의존도를 높이고 나아가 자신들의 최신 칩 구매까지 이어가는 'Lock in' 효과를 굳히겠다는 구상입니다.