🤖 테슬라 FSD, 과연 인간을 넘어섰을까? 🧐 (치명적 약점 TOP 5 심층 분석)
안녕하세요! 자율주행 기술에 관심 많은 여러분! 👋
테슬라의 완전 자율 주행(FSD)이 연일 화제입니다. "이제 운전대에서 손을 떼도 된다!"는 말부터 "아직은 불안하다"는 의견까지, 정말 뜨거운 감자인데요. 🥔🔥
특히 최신 버전인 FSD v12, v13이 등장하면서 "컴퓨터가 인간 운전자보다 낫다"는 주장까지 나오고 있죠. 과연 사실일까요?
오늘은 공개된 데이터와 수많은 실제 주행 사례를 바탕으로, 테슬라 FSD가 가진 5가지 치명적인 약점을 쉽고 재미있게 파헤쳐 보려고 합니다. 이 글을 끝까지 읽으시면, 왜 완전 자율주행으로 가는 길이 아직 멀고 험난한지 명확하게 이해하게 되실 거예요! 자, 그럼 출발해볼까요? 🚀
약점1. 부서지기 쉬운 눈: AI가 똑똑해도, 눈이 나쁘면 소용없다! 👁️🗨️
FSD의 가장 큰 문제는 놀랍게도 AI '두뇌'가 아니라 '눈'에서 시작됩니다. 바로 카메라죠. 우리가 '팬텀 브레이킹'(아무것도 없는데 급정거하는 현상)이라고 부르는 아찔한 순간들, 상당수가 AI가 판단을 잘못하기 전에 카메라에서 들어오는 정보가 이미 망가져 있기 때문에 발생합니다.
- 🎨 인간의 눈 vs 기계의 눈: 카메라는 원래 사람 눈에 예쁘게 보이도록 세팅되어 있어요. 노이즈를 줄이고 색감을 화사하게 만들죠. 하지만 이 과정에서 기계에게 중요한 미세한 도로 질감이나 '진짜' 색상 정보가 사라져 버려요. 사람에겐 좋은 보정이, 기계에겐 '정보 손실'인 셈이죠.
- 📉 데이터 다이어트의 함정: 8대의 카메라에서 쏟아지는 엄청난 양의 영상을 실시간으로 처리하려면 데이터 압축은 필수! 그런데 이 과정에서 색상 정보의 무려 75%가 버려진다고 해요. FSD가 빨간 신호등이나 주황색 공사 표지판을 제대로 인식하는 데 본질적인 어려움을 겪는 이유입니다. 스스로 '색맹'이 되는 셈이죠.
- 👻 그림자가 만든 유령: 고가도로 밑 그림자를 거대한 벽으로 착각해서 급정거하는 팬텀 브레이킹! 이것도 카메라가 어두운 곳을 잘 보이게 하려고 인위적으로 밝기와 대비를 조절하다가 생기는 '착시 현상'이에요. FSD는 유령을 보는 게 아니라, 카메라가 만들어낸 '가짜 이미지'를 정확하게 보고 반응하는 거랍니다.
결론: 아무리 뛰어난 AI라도, 입력되는 정보가 왜곡되면 엉뚱한 판단을 내릴 수밖에 없어요. FSD는 시작부터 '흐릿한 눈'이라는 핸디캡을 안고 달리는 셈입니다.
약점 2. 결정의 교차로: "가도 될까...?" 복잡한 상황 앞에선 나도 몰라! 🚦
FSD는 복잡한 교차로, 특히 '비보호 좌회전' 앞에서 유독 작아집니다. 이 상황은 단순히 다가오는 차를 '보는' 것을 넘어, 상대방의 속도와 의도를 '예측'하고 '판단'해야 하는 고차원적인 문제이기 때문이죠.
- 👍 잘할 땐 프로 운전사: 가끔은 중앙선을 활용하거나 끈기 있게 기다리는 등 정말 사람처럼 능숙하게 좌회전을 성공시켜 감탄을 자아내요.
- 👎 못할 땐 면허 뺏어야 할 수준: 하지만 바로 다음 순간, 쌩쌩 달리는 차 앞으로 그대로 돌진하려 해서 운전자의 심장을 철렁하게 만들기도 합니다. 😱
이런 극단적인 성능 차이는 FSD가 '패턴'은 외웠지만, '이유'는 모르기 때문이에요. 수많은 주행 영상을 보고 "이렇게 하면 성공하더라"는 건 알지만, "왜 저 차 앞으로 가면 위험한가"에 대한 근본적인 이해(인과관계 추론)는 부족한 거죠. 훈련 데이터에 없던 새로운 상황을 만나면 치명적인 실수를 저지를 수밖에 없는 이유입니다.
문제는 이게 '블랙박스' 안에서 일어난다는 것! v12 이후의 시스템은 너무 복잡해서, 왜 그런 위험한 판단을 내렸는지 개발자조차 정확한 원인을 찾기 어렵다고 해요. '버그 수정'이 아니라 "데이터 더 넣고 다시 학습시켜 보자"는 식의 막연한 해결책만 남게 되는 거죠.
약점 3. 지도의 폭정: "내비가 그러는데 이 길이 맞대요!" (현실은 벽인데...) 🗺️
테슬라는 '카메라만으로 모든 걸 해결한다'는 '비전 온리'를 외치지만, 사실 FSD는 지도 데이터에 엄청나게 의존하고 있어요. 문제는 지도가 현실과 다를 때 발생합니다.
- 👻 유령 경로 주행: 공사로 막힌 길을 계속 가려고 고집을 부리거나, 지도에 없다는 이유로 뻔한 지름길을 놔두고 빙빙 돌아가는 일이 흔해요.
- 🅿️ 주차장은 미궁: FSD에게 주차장은 여전히 최악의 난코스입니다. 복잡한 마트 주차장에서 빈자리를 찾거나, 대각선 주차 공간을 인식하는 데 어려움을 겪죠. 로보택시를 꿈꾸는 테슬라에겐 정말 뼈아픈 지점이에요.
능숙한 인간 운전자는 지도가 없어도 표지판과 주변 상황을 보고 길을 찾을 수 있지만, FSD는 아직 그 수준이 아니에요. 세상을 '읽는' 게 아니라, 지도의 지시와 눈에 보이는 것을 '비교'하는 수준에 가깝습니다. 둘이 충돌하면? 시스템은 그대로 멈춰버리죠. 🥶
약점 4. 사회적 상호작용: "혹시... 눈치 없다는 소리 들어보셨어요?" 👥
FSD는 물리 법칙은 알지만, 도로 위 암묵적인 '사회적 약속'이나 '법규의 진짜 의미'를 이해하는 데는 서툽니다. 한마디로 '사회성'이 부족해요.
- 🚌 스쿨버스 시험 낙제: 가장 충격적인 사례죠. 정지 신호를 켠 스쿨버스 옆을 불법으로 쌩 지나가고, 아이 모양 마네킹을 그대로 들이받는 영상은 정말 충격적입니다. '노란 버스가 서면 아이들이 내릴 수 있다'는 사회적 맥락을 전혀 이해하지 못하는 거예요.
- 👮 수신호는 외국어: 공사 현장에서 교통정리 아저씨가 수신호를 보내도, FSD에겐 그저 팔을 흔드는 사람일 뿐... 멈춰 서서 교통 체증을 유발하기 일쑤입니다.
- 🚲 교통 약자 앞에서는 불안불안: 보행자나 자전거를 '움직이는 장애물' 정도로만 인식해요. 저 사람이 갑자기 방향을 틀 수도 있다는 '의도'를 예측하지 못해 아슬아슬한 상황을 만들죠.
FSD는 '움직임의 규칙'은 배웠지만, '사회의 규칙'은 아직 배우지 못했어요. 이런 모습은 기술적 결함을 넘어 대중의 신뢰를 잃게 만드는 가장 큰 요인이 될 수 있습니다.
약점5. 혼돈의 롱테일: "한 번도 본 적 없는 길인데요?" 🌪️
FSD는 맑은 날, 잘 닦인 도로처럼 훈련 데이터에서 많이 본 익숙한 환경에서는 정말 잘해요. 하지만 조금이라도 낯선 '예외상황'을 만나면 급격히 무너지는 취약성을 보입니다.
- 🚧 공사 구간만 만나면 바보: 교통 콘, 표지판 등 명확한 지시가 넘쳐나는 공사 구간에서 오히려 더 혼란스러워해요.
- 🌧️ 날씨가 안 좋으면 파업: 폭우, 안개, 눈부심 등은 카메라의 시야를 직접적으로 방해해 FSD를 무용지물로 만들어요.
- 🛣️ 2D를 3D로 착각: 도로 위 타이어 자국이나 자전거 그림을 입체 장애물로 오인해서 갑자기 피하려고 하는 위험한 행동을 보여요.
이런 모습은 FSD의 성능이 평균적으로는 높지만, 특정 상황에서는 바닥을 치는 '뾰족한(Spiky)' 프로파일을 가지고 있음을 보여줍니다. 어떨 땐 초인적인 능력을 보여주다가도, 다음 순간엔 어이없는 실수를 하는 거죠. 우리가 FSD를 타면서 "와!" 하다가도 "악!" 하게 되는 이유입니다.
결론: 진짜 자율주행, 아직 갈 길이 멀다 🛣️
지금까지 살펴본 5가지 약점은 FSD가 '진짜 지능'이 아닌, 매우 정교한 '패턴 매칭 기계'에 가깝다는 사실을 보여줍니다. 더 많은 데이터와 더 강력한 컴퓨터만으로는 이 문제를 해결하기 어려울 수 있어요.
테슬라의 도전은 정말 위대하지만, 우리가 운전대에서 완전히 손을 놓기까지는 아직 넘어야 할 산이 많아 보입니다. FSD는 맑은 날 정해진 항로를 나는 훌륭한 조종사일지는 몰라도, 아직 예측 불가능한 폭풍우를 헤쳐나갈 노련한 선장은 아닌 것 같네요. 👨✈️
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