일론 머스크, 퇴근길 FSD V12 주행 시연: 수십만 줄 코드 없애고 순수 AI로 주행

일론 머스크가 미출시된 테슬라의 FSD 베타 V12를 타고 팰로앨토의 퇴근길 러시아워 속에서 45분간 주행 시연을 생중계했습니다.

차량 안에서 비발디의 '사계'가 흐르는 동안 모델 S는 비보호 좌회전을 비롯한 복잡한 도로 상황을 매끄럽게 통과했으며, 주행 중 운전자 개입은 고작 한두 번에 불과했습니다. 첫 번째 목적지에 도착하자 차량은 스스로 연석 옆 적당한 자리를 찾아 주차했고, 이어 마크 저커버그의 집 주소를 입력하자 그곳까지 무리 없이 찾아갔습니다.

수십만 줄의 코드를 지운 엔드투엔드 AI

이번 V12의 핵심 변화는 소프트웨어 구조의 전면 개편입니다. 회전교차로나 자전거 도로의 킥보드 등 개별 도로 요소를 엔지니어가 규칙 기반 코드로 일일이 짜 넣던 방식을 버리고, 방대한 비디오 데이터를 학습한 엔드투엔드 인공지능 신경망으로 대체했습니다.

머스크는 이를 통해 수십만 줄의 C++ 코드를 완전히 제거해 시스템이 훨씬 가볍고 민첩해졌다고 밝혔습니다. 낯선 도로 환경에서도 데이터 연결 없이 오프라인 상태로 작동합니다.

이번 시연은 구형 HW3 하드웨어에서 진행되었으며, 8개의 카메라가 초당 36프레임의 최대 입력으로 작동했습니다.

머스크는 순수 AI 연산 덕분에 처리 속도가 더 빨라졌으며, 이론상 초당 50프레임까지 처리할 수 있지만 실제 도로에서는 24프레임 입력만으로도 FSD V12가 정상 작동한다고 설명했습니다. 현재 노르웨이, 뉴질랜드, 태국, 일본 등 글로벌 각지에서 테스터들이 V12를 검증하고 있습니다.

0.5%의 정지선 준수율과 규제의 딜레마

차량에 동승한 테슬라 핵심 엔지니어와의 대화에서는 현실 운전과 규제 사이의 간극이 드러났습니다. 일시정지 표지판에서 차량 속도를 완전히 0으로 줄이는 운전자가 5%도 안 될 것이라는 머스크의 말에 동승자는 실제 통계를 인용하며 정정했습니다.

실제 데이터에 따르면 모든 일시정지 표지판에서 속도를 완전히 0까지 떨어뜨리는 인간 운전자는 고작 0.5%에 불과하며, 대부분은 서행하며 지나칩니다.

문제는 엔드투엔드 AI가 인간의 주행 영상을 그대로 학습할 경우 이러한 인간의 습관까지 모방하게 된다는 점입니다. 미 도로교통안전국(NHTSA)은 테슬라의 운전자 보조 시스템 조사를 조만간 마무리하고 권고안을 발표할 예정인데, 과거 리콜 사유 중 하나가 바로 일시정지 표지판에서의 서행 통과였습니다.

왜 중요한가

기존 테슬라 차량 소유자들에게 이번 시연은 큰 안도감을 줍니다. 최신 HW4로 하드웨어를 바꾸지 않더라도 기존 HW3에서 엔드투엔드 모델이 매끄럽게 구동되며, 통신망 없이도 목적지 도착 후 도로변 자동 주차까지 가능한 수준에 도달했음을 보여주었기 때문입니다.

자율주행 업계 전체로 보면 테슬라의 행보는 거대한 패러다임 전환을 압박하고 있습니다. 인지, 예측, 제어를 분리하고 수많은 규칙 코드를 쌓아 올리던 기존 방식을 버리고 순수 비전 기반 엔드투엔드로 전환해 성공을 거둔다면, 복잡한 규칙과 정밀 지도에 의존하는 경쟁사들은 개발 속도에서 뒤처질 수밖에 없습니다.

하지만 우리는 이 방식에 명확한 위험 요인이 존재한다고 봅니다. 블랙박스 형태의 신경망은 인간의 부드러운 운전 방식을 학습하는 동시에 0.5%에 불과한 정지 규칙 무시 같은 인간의 나쁜 습관까지 흡수합니다. 규제 당국이 명확한 안전 기준과 법규 준수를 요구할 때, 전통적인 코딩 방식처럼 특정 동작을 손쉽게 강제하기 어렵다는 점은 향후 상용화 과정에서 풀어야 할 가장 큰 과제입니다.