[기자수첩] 챗지피티 활약에 자율주행 조기 상용화 엿본다

인공지능 기술의 고도화가 빨라지며 활용 분야에 대한 영역도 다각화 될 것으로 예상된다. 자동차 산업에서는 자율주행에도 영향을 미칠 수 있다는 점에서 관심을 끈다.

최근에는 자율주행에 대한 회의론이 붉어지기도 했다. 애플이 내놓겠다던 타이탄 프로젝트의 애플카에서도 ‘자율주행’을 빼기로 했다. 일찌감치 개발을 시작했던 폭스바겐그룹의 아르테미스 자율주행 프로젝트도 일단 멈춤이다.
이런 상황에서 챗지피티의 등장은 자율주행에 관한 의미를 되새겨 보게 한다.

챗지피티는 오픈에이아이(Open AI)가 지난해 공개한 대화 전문 인공지능 챗봇으로, 대규모 인공지능 모델인 ‘GPT-3.5’ 언어 기술을 사용한다. 인공지능 고도화로 인해 여러 가지 가능성을 제시해준다는 점에서 큰 의미를 가진다.
기본적으로 챗지피티는 자연어 처리 모델로 자율주행을 위한 요구사항을 충족하지는 않는다. 자율주행을 구현하기 위해서는 실시간으로 환경을 감지하고 대응할 수 있는 고도화된 계획, 제어 시스템이 필요해서다. 현재로서는 접점이 없다.

다만, 스스로 학습하는 딥러닝 인공지능을 기반으로 했다는 점에서 챗지피티와 연관되는 부분이 어느 정도 개발 방향을 예상해 볼 수는 있다. 미리 학습된 데이터를 바탕으로 하는 웨이모와는 달리 테슬라의 경우는 딥러닝을 자율주행에 적용하고 있다.

딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 인공 신경망(Artificial Neural network)을 이용하여 다양한 과제를 수행하는 기술이다. 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등을 할 수 있다. 인간의 뇌의 신경망 구조와 기능을 참고하여 개발된 알고리즘을 사용하며, 대량의 데이터로 학습하고 자동적으로 학습된 데이터를 출력할 수 있다.

챗지피티와 같은 언어 기반 인공지능은 자율주행 시스템에서 사용되는 데이터를 이용, 학습을 통해 관련 자연어 처리 작업에 활용할 수 있다. 자율주행 차량이 인식한 정보를 이용하여 자연어 설명을 생성하거나, 운전자와 차량 사이의 상호작용을 지원하는 자연어 인터페이스를 개발할 수 있다는 것이다.

지난해 테슬라 AI데이에서는 일론 머스크는 자율주행에서 랭귀지 모델을 활용할 수 있다는 점을 언급한 바 있다. 이는 컴퓨터 언어를 기반으로 하는 소프트웨어 2.0 시대와도 이어진다. 컴퓨터에서 시키는 일이 복잡해질수록 코딩과 같은 기계적 작업을 인공지능이 대신하게 된다는 이론이다.

이에 대해 한 업계 관계자는 “아직 챗지피티와 자율주행을 이어줄 만한 기술이 나온 것은 없다”며 “다만, 테슬라 AI데이에서 언급한 바처럼 복잡한 도심 교차로 등에서 언어를 기반으로 하는 인공지능이 활용될 가능성은 있어 보인다”고 말했다.

운전대가 없는 자율주행 모델이 최종 목표지만, 우선은 레벨 4단계가 먼저다. 현재로서는 양방향을 모두 소화해 내는 것이 이상적인 형태다. 머신 러닝과 딥러닝 기술에 챗지피티와 같은 자연어 처리 인공지능이 추가된다면 레벨 4 자율주행차의 상용화가 조금 더 앞당겨질 수 있지 않을까도 생각해본다.


육동윤 글로벌이코노믹 기자 ydy332@g-enews.com