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[Tech 스토리] 알아서 충전하고 주차하는 자동차가 온다

기사입력 : 2024년08월04일 08:00

최종수정 : 2024년08월04일 08:00

생성형 AI 도입 시작한 자동차 업계
'헤이 기아' 말하면 내비게이션부터 추천 기능까지
자율주행과 결합 시 시너지…환각·보안 위험도 존재

기업들의 신기술 개발은 지속가능한 경영의 핵심입니다. 이 순간에도 수많은 기업들은 신기술 개발에 여념이 없습니다. 기술 진화는 결국 인간 삶을 바꿀 혁신적인 제품 탄생을 의미합니다. 기술을 알면 우리 일상의 미래를 점쳐볼 수 있습니다. 각종 미디어에 등장하지만 독자들에게 아직은 낯선 기술 용어들. 그래서 뉴스핌에서는 'Tech 스토리'라는 고정 꼭지를 만들었습니다. 산업부 기자들이 매주 일요일마다 기업들의 '힙(hip)' 한 기술 이야기를 술술~ 풀어 독자들에게 전달합니다.

[서울=뉴스핌] 조수빈 기자 = 자동차를 달리는 스마트폰이라고 부를 수 있는 시대가 다가오고 있습니다. 올해 초 CES 2024에서도 많은 완성차 업체가 생성형 인공지능(AI) 기반의 자동차에 대한 힌트를 보여주기도 했죠.

기아의 EV3. [사진=기아]

벤츠는 음성 비서 기능에 생성형 AI를 적용해 인포테인먼트 기능을 업그레이드 하겠다고 했습니다. 폭스바겐은 오픈(Open)AI의 챗GPT(ChatGPT)를 적용하여 내비게이션, 편의 기능, 일반 지식 등에 대한 답변을 제공할 예정이라고 밝혔죠. 

국내에서도 이러한 변화가 시작된 곳이 있습니다. 바로 기아가 출시한 전기차 EV3입니다. EV3에는 현대차그룹 차량 중 최초로 챗GPT가 탑재됐습니다. 기존 음성 비서 기능과 생성형 AI를 접목시키면서 '기아 AI 어시스턴트' 서비스를 내놓은 건데요.

운전 중 '헤이 기아'라고 말하면 다양한 정보를 얻을 수 있어요. "뉴진스 신곡 알려줘" 라고 말하면 뉴진스의 신곡 정보가 다양하게 나열되고 "가까운 전기차 충전소 추천해줘"라고 말하면 현 주소에서 가장 가까운 거리의 충전소를 알려주고 "그 충전소에 가야겠다"라고 이야기하면 바로 내비게이션이 길 안내를 해주는 식이죠.

아직까지는 정말로 AI와 유연한 대화를 한다든지, AI가 자동차를 직접 제어할 수 있는 학습이 된 상태는 아닙니다. 대부분이 자동차의 음성인식 기능을 고도화해서 고객 경험을 향상시킬 수 있는 일종의 '인포테인먼트' 기능에 머물러 있죠.

복합적인 상황이나 예측이 불가능한 상황에 대한 시나리오 분석도 잘 해낼 수 있는 '학습'은 생성형 AI가 가지는 무궁무진한 발전의 기반입니다. 일방적인 소통이 아닌 전후 관계를 인식한 맥락의 이해가 강점이기 때문입니다. 

특히 자동차는 자율주행 등과의 결합을 통한 생성형 AI의 확장성도 매우 높아요. 이미 자동차의 주행 정보, 주유·충전 가능 거리, 엔진 오일 교환, 타이어 위치 교환 등의 정보를 스마트폰 앱을 통해 알려주는 기능들은 쉽게 찾아볼 수 있죠. 생성형 AI가 직접 차량 소프트웨어와 결합하게 된다면 운전자의 주행패턴이나 실시간 내외부 상황을 반영한 자동차의 개인화가 이루어질 수 있을 겁니다.

기아의 EV3 내부 모습.

생성형 AI가 적용된 자동차의 모습을 상상해 볼까요? LG경영연구원에서 미래 자동차에 대한 시나리오를 만들었는데요.

#아침 일찍 잡힌 회의로 인해 평소보다 1시간 일찍 집에서 출발했다. 핸들을 잡은 악력, 안구 상태 등으로 운전자의 피로를 확인한 자동차 AI Agent는, 고속도로 진입 전에 평소보다 카페인 함량이 높은 커피를 파는 매장을 추천해주고, 쿠폰까지 알려주었다. 경부고속도로 진입 후 '완전'자율주행 모드를 작동하고 회의 전에 처리해야 할 이메일에 답장을 썼다. 음성으로 메일의 내용을 말하자, 자동차 AI가 메일을 대신 작성해 주었다. 해 뜰 무렵 판교 IC를 지나던 중, 200m 앞에서 달리던 트럭이 갑자기 전복돼 많은 양의 자갈이 도로에 쏟아졌다. 생성형 AI로 학습한 자동차는 바로 사고 차량을 피하고 차선을 바꾸어 현장을 지났다.

그렇지만 그만큼 경계해야 할 부분들도 있습니다. 가장 큰 부분은 안전이에요. AI도 아직까지 발전 중에 있는 만큼, AI에 자동차의 제어를 맡긴다는 건 리스크가 크죠. AI의 대표적인 한계점으로 꼽히는 환각(할루시네이션)을 통해 혼동을 일으키는 정보를 제공할 시 사고로 이어질 수 있어요.

자율주행의 상용화가 어렵다고 꼽히는 이유도 바로 안전 문제에 있죠. 자율주행 기술은 발전하고 있지만 '완전'하지 않기 때문에 혹시나 벌어질 법적 책임 유무도 가리기 어려운 상황이기 때문이에요. 또한 소프트웨어에 차량이 의존하게 되면서 사이버 보안에 대한 위험성도 커질 수 있어요. 소프트웨어 하나만 잠깐 멈춰도 차량엔 치명적이니까요. 

달리는 스마트폰의 시대는 아주 조금씩 가까워지고 있습니다. 이동수단이 아닌 다른 공간으로서의 자동차의 종착지는 어디일지 기대가 됩니다. 

beans@newspim.com

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