테슬라·웨이모 격돌 속…모셔널, ‘설명가능 AI’로 로보택시 ‘맞불’

모셔널·MIT 연구팀, 3일 '네이처'에 논문 게재
CW-Net 개발…사후추정 넘어 실시간 원인 제시
올해 말 라스베이거스 완전무인 운행 전환 예정

미국 라스베이거스에서 우버와 함께 시범 서비스 중인 모셔널 아이오닉 5 로보택시./현대차그룹

현대차그룹의 자율주행 합작사 모셔널이 자율주행 자동차의 판단 이유를 사람이 이해할 수 있도록 보여주는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. AI가 단순히 운전을 잘하는 것을 넘어 '왜 그런 결정을 내렸는지' 실시간으로 입증하는 것이 핵심이다. 테슬라의 전용 로보택시 '사이버캡' 출격 등 글로벌 자율주행 업체들의 상용화 경쟁이 본격화하는 가운데, 모셔널은 올해 말 미국 라스베이거스에서 완전 무인 레벨4 로보택시 상용화를 앞두고 있어 이번 연구가 자율주행의 안전성과 신뢰성을 높이는 기반 기술로 이어질 전망이다.

3일 모셔널에 따르면 모셔널 연구팀과 매사추세츠공과대학(MIT) 컴퓨터공학·인공지능연구소(CSAIL) 공동 연구진은 자율주행 AI의 판단 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 'CW-Net(Concept-Wrapper Network)'을 개발해 국제 학술지 네이처에 게재했다.

로라 메이저 모셔널 CEO는 자신의 SNS에 "안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행 기술 구축을 위해선 개발자들이 자율주행차가 왜 운전 결정을 내리는지 통찰이 필요하다"며 "이 연구는 AI의 설명 가능성에 중요한 기여를 한다"고 밝혔다.

그간 자율주행차는 딥러닝 기반 AI를 통해 주변 상황을 분석하고 주행 경로를 결정하지만, AI 내부에서 어떤 판단 과정을 거쳐 특정 행동을 선택했는지는 사람이 명확히 알기 어려웠다.

예컨대 차량이 갑자기 멈췄을 때 운전자는 앞의 장애물 때문인지, 다른 차량과의 거리 때문인지, 단순한 AI 오류 때문인지 즉각 판단하기 어렵다.

CW-Net은 이 같은 문제를 사람이 이해할 수 있는 '개념'으로 풀어낸다.

정차 차량에 접근 중, 자전거 이용자와 가까움 등의 개념을 AI의 판단 과정에 직접 연결해, 차량이 어떤 판단을 근거로 움직였는지를 확률값으로 실시간 표시하는 것이다.

기존의 설명 가능한 AI가 AI가 내린 결정을 분석해 사후적으로 이유를 추정하는 방식이라면, CW-Net은 이러한 개념이 실제 주행 결정에 직접 활용되도록 설계했다. 연구진은 이를 '인과적으로 충실한 설명'이라고 밝혔다.

이 같은 기술 개발은 완전 자율주행 상용화 단계에서 더욱 중요해질 것으로 보인다. 레벨4 이상 자율주행에서는 차량이 스스로 내린 판단을 사람이 확인하고, 문제가 발생했을 때 그 원인을 찾아내는 과정이 중요하기 때문이다.

현대차그룹은 모셔널을 중심으로 자율주행 상용화에 속도를 내고 있다. 모셔널은 올해 말 라스베이거스에서 운전자가 탑승하지 않는 완전 무인 레벨4 로보택시 서비스를 시작할 예정이다.

지난 3월부터 우버를 통한 로보택시 서비스를 시작했고, 연말에는 완전 무인 서비스로 전환한다는 계획이다.

로보택시 시장의 경쟁은 이미 치열하다. 테슬라는 미국 텍사스주 오스틴에서 전용 로보택시 '사이버캡' 공개를 앞두고 있고, 웨이모도 미국 내 여러 도시에서 무인 로보택시 서비스를 운영하며 서비스 지역을 확대하고 있다.

현대차그룹은 모셔널을 포함해 자율주행 상용화에 속도를 내고 있다.

2028년 첫 양산형 소프트웨어 중심 차량(SDV)을 양산하고, 이듬해에는 5만개 이상의 GPU를 수용할 수 있는 100MW급 새만금 AI 데이터센터를 가동한다. 이를 통해 현대차·기아·포티투닷·모셔널에서 축적되는 자율주행 데이터를 하나의 데이터 생태계로 연결한다는 계획이다.

업계 관계자는 "완전 무인 로보택시 상용화를 앞둔 현대차그룹으로서는 주행 성능뿐 아니라 AI의 판단을 검증하고 신뢰를 확보하는 기술까지 갖추는 것이 상용화 이후 경쟁력의 핵심이 될 전망"이라고 밝혔다.