인상적인 부분을 발췌 했구요

전문은 링크로 가서 한번 읽어 보시기를...

저는 웨이모류의 룰베이스보다는 테슬라의 E2E방식이 가능성이 훵씬 높다고 보지만

1. 시스템이 100퍼센트일 수는 없기 때문에

언젠가 발생할 사고에 대해 (특히 사밍시고가 발생한다면?) 사회가 어떻게 받아들일 것인가

2. 박순백님이 지적하신 부분

의 한계로

여전히 레벨3 이상 자율주행은 불가능하리라고 생각합니다

(이를테면 양산할거라는 루머가 떠도는 스티어링 휠 없는 로보택시 같은거...)

다만 요즘 분위기를 보면 머스크라면 가능할지도? (사회적 반발을 무마하는 것이)하는 생각이 조금씩 들기도 합니다.

머스크의 가스라이팅과 강력한 지지자들 (TSLA ㅎㅎㅎ) 이라면? 

어쨌거나 사람들이 생각하는 '자율주행'을 구현한다면 E2E로 가야 하는 것은 분명하다고 생각합니다

현재 테슬라의 기술이 넘사벽이어서가 아니라 그 방향이 옳다고 생각 한다는 것이지요

Ps. 비슷한 시스템인 LLM의 경우 같은 질문을 했을 때 똑같은 결과가 아닌 다른 결과를 내놓기도 한다고 알고 있는데 FSD는 어떤지 궁금하네요

https://www.facebook.com/share/1ANvURhTuq/

이 레벨 구분에서 가장 중요한 경계는 레벨 2와 레벨 3 사이에 있다. 이 지점을 넘는 순간, 자동차는 보조 장치에서 책임 주체로 바뀐다.

지금 대부분의 상용 차량은 레벨 2에 머물러 있으며, 레벨 3과 4는 기술보다 법과 제도가 더 큰 장벽으로 작용하고 있다.

자율주행의 진짜 난이도는 알고리즘만이 아니라, 책임과 신뢰를 사회가 어디까지 허용하느냐에 달려 있다.

테슬라 FSD의 장점은 명확하다. 하드웨어 비용이 저렴하여 대규모 확산이 용이하며, E2E 신경망을 통해 인간 운전자의 직관적인 판단을 모방할 수 있는 유연성을 갖춘다.

그러나 약점 또한 첨예하게 대립한다. 비전 온리 방식은 폭설이나 짙은 안개와 같은 악천후 상황에서 카메라의 성능 저하를 극복해야 하는 과제를 안고 있다. 또한, E2E 신경망은 내부 판단 과정이 불투명한 '블랙박스'와 같아서, 사고 발생 시 AI의 판단 근거를 명확히 설명하기 어렵다는 윤리적, 법적 문제를 내포한다.

이 블랙박스 문제는 자율주행의 상용화, 특히 레벨 3 이상의 책임 소재가 차량 시스템으로 넘어가는 단계에서 가장 큰 걸림돌로 작용한다. 시스템의 예측 불가능성은 규제 당국의 승인을 어렵게 만들고, 소비자들의 신뢰를 얻는 데도 부정적인 영향을 미친다.

마지막으로는 규제와 책임 소재 문제가 상용화의 최대 걸림돌이 될 것으로 본다.

레벨 3 이상의 자율주행 시스템에서는 사고 발생 시 운전자와 시스템 간의 책임 소재가 불분명해진다. 특히 E2E 신경망과 같은 블랙박스형 AI의 판단에 대한 법적 책임을 누구에게 물을 것인가는 매우 복잡한 문제이다.

제조물 책임법, 보험 시스템, 그리고 교통 법규 전반에 걸친 대대적인 개편이 필요하다.

각국 정부는 자율주행 기술의 안전 기준과 운행 규제를 마련하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이러한 규제 환경의 불확실성이 기술의 광범위한 확산을 지연시키는 주요 요인으로 작용한다.

기술적 안전성 외에도, 해킹 및 데이터 보안 문제, 그리고 자율주행 시스템이 내포할 수 있는 트롤리 문제와 같은 윤리적 딜레마에 대한 사회적 합의도 필수적이다.