자율주행차는 채 5년 전만 해도 공상과학까지는 아니어도 논의의 대상이 아니었는데 갑자기 주요 의제로 등장했다. 모든 주요 자동차 제조사들이 거의 자율주행에 근접한 시제품 또는 초기 모델을 제공하고 있다. 신생벤처기업, 주요 기술기업들, 알파벳의 구글 X부서와 같은 곳에서는 스마트카 기술에 상당히 투자하고 있다. 우버와 Lyft같은 네트워크 차량 공유 기업들도 마찬가지다.

이제 자율주행차는 실험실을 넘어서 시장 수용쪽으로 옮겨가고 있다.

오래지 않아 우리는 레이저, 레이더, 카메라, 센서, 진보된 기계학습 프로그램 같은 기본적인 기술들을 언급하지 않게 될 것이다. 자율주행 혹은 스마트 자동차는 우리가 차세대 교통 기술을 부르는 이름이 될 것이다. 이 변화는 눈에 보이지 않게 진행될 것이다.

하지만 다른 산업에서의 혁신적 변화에 대해 미국 법률시스템은 교통 분야 발전의 속도를 따라가는 데 이미 문제를 보이고 있다. 구글이 2009년 캘리포니아 도로에서 처음으로 시제품 자동차를 평가하기 시작했을 떼 법제정자들은 이 새로운 기술에 대해 얘기할 어휘조차 알지 못했고, 100년 이상된 운전 규칙 및 사고 책임 법률이 수정되거나 완전히 다시 쓰여야 하는지에 대해서도 이해하지 못했다.



이것은 운전자 없는 자동차에 의해 영향을 받을 수 있는 도로 교통법 만의 문제가 아니다. 자율주행차는 보험, 도로설계 및 건설, 교통관리, 택시 및 리무진 서비스, 차량 재료 및 안전장비, 자산 소유권(사람들이 가장 효율적인 위치에서 차를 불러올 수 있게 되면 차량을 소유할 필요가 있을까?)에 근본적으로 영향을 미치게 될 것이다. 이 모든 것들은 연방, 주, 지역 기관들에 의해 강하게 규제되고 있다.

자동차가 점점 더 똑똑해짐에 따라 인간 운전자를 없애게 된다면 법을 크게 바꿔야 할 것이다. 수 세기 동안 법률시스템에 단단히 굳어진 교통 공급 사슬 뒤에 있었던 주된 가정은 자동차가 위험하거나 보다 특정되어야 한다는 것이었다. 운전자가 있어야 한다는 것이다.

운전대를 잡고 있을 때 당신은 시간, 움직이는 궤적, 만일의 사태를 수천 번 계산하고 다양한 수준의 다른 운전자들의 영향도 동일하게 고려하고 있다. 이런 오차들이 합쳐져서 운 좋으면 불필요한 교통 정체를 야기시키고 최악의 경우 연쇄충돌을 야기한다. 이에 더해 휴대전화의 등장은 미국 교통사고 사망의 새로운 원인으로 대두되며 비난받고 있다.

시작부터 자율주행차는 대부분의 인간 운전자보다 더 나은 운전자라는 것이 증명되어 왔다. 왜냐면 스프트웨어가 배울 수 있기 때문이다. 예를 들어 서로 통신으로 연결된 스마트 차량은 군집 주행으로 알려진 기법을 통해 서로 훨씬 더 가까운 상태로 안전하게 운행할 수 있다.



법률 시스템은 자율주행차량이 산만한, 음주한, 오류를 가진 사람과 도로를 공유할 긴 중간 기간에 초첨을 맞춰 긴박한 따라잡기 게임을 벌이고 있다.

입법자들은 중요한 선택에 직면해 있다. 역사는 하나의 패러다임에서 다른 것으로 규제 전환을 관리할 때 잘한 사례와 그렇지 않은 사례들을 제공해 준다. 올바르게 되면 변화하는 법률 시스템은 사회복지, 공공안전, 지속가능한 에너지 소비를 증진시킬 뿐만 아니라 노동시장, 토지 사용, 공공 보건 등에도 긍정적인 영향을 미친다.

입법자들이 이것을 올바르게 다루지 못하면 '적기법(Red Flag Law)'같은 사례가 발생한다. 초기 자동차 시대에 말 없는 마차가 다가오는 것을 사람들에게 알리기 위해 붉은 깃발을 가지고 다녀야 한다는 법이 일부 지역에서 통과되었다. 펜실베니아에선 이보다 더 나아가서 자동차가 지나가는 말을 놀래키면 운전자는 멈추고 차량을 분해해서 덤불에 부품들을 숨겨야 했다.

지난 몇 년 동안에도 자율주행차에 대한 적절한 규제와 그렇지 못한 규제에 다양한 사례들을 가지고 있다. 각 주들은 상당히 개방된 법률 체계에서부터 전면적인 금지에 이르기까지 다양한 실험을 진행하고 있다. 캘리포니아는 전환에 가장 적극적인데 이미 2012년 이래로 몇 가지 규제 초안 개정을 진행하고 있다. Stanford Center for Internet and Society는 미국 전반에서 제안, 통과, 폐기된 법률들을 지속적으로 목록화하고 있다.

일관성을 위해 NHTSA(National Highway Transportation Safety Authority)는 지난 9월 뒤늦게 연방 및 주 정책들을 위해 가이드라인을 배포했다. 이는 안전을 장려하지만 자율주행차 기술 도입을 가속화하기 위함이다.

NHTSA는 평가되지 않는 새로운 기술의 위험성을 인식하고 있지만 인간 운전자들의 기존 위험에 대한 균형도 잡고자 한다. 미국에서만 1년에 3만명이 교통사고로 사망한다. 우리가 도로에서 법을 지키는 로봇을 도입하면 할수록 이같은 생명과 함께 수십 억 갤론의 낭비되는 연료를 줄이고 교통체증으로 인해 버려지는 생산성을 더 많이 향상시키게 될 것이다.

지금 개발자들은 데이터 안전, 충돌 안전뿐만 아니라 교통장애물을 마주쳤을 때 법을 위반하도록 할 것인지, 혹은 어느 차량의 안전을 우선시 할 것인지와 같은 윤리적 물음들을 포함하는 15가지 안전 평가에 대해 답을 해야할 것이다.

NHTSA 가이드는 연방 항공국에 의해 간과된 상업용 항공기 설계 검토에서와 유사한 몇몇 사전 시장 승인 기관이 필요할 수도 있다는 제안들을 제외하면 개발자들에 의해 그런대로 받아들여져 왔다. Permissionless Innovation의 저자 Adam Thierer에 따르면 "이는 새로운 무인자동차 설계를 시장에 출시되기 전 NHTSA에 의해 승인 받는게 필요할 수도 있고 기존 모델에 새로운 소프트웨어 업데이트에 대한 사전 승인까지 확장될 수도 있다. 이 같은 시장 출시 전 승인 체계의 주요문제는 무인자동차를 도입하는 데 시간과 비용을 상당히 증가시킨다는 것이다."

하지만 스마트 차량 법에 모두 반응을 보이는 것은 아니다. 자동차의 초기 도입 시 정부는 새로운 기반시설을 구축하고 자금을 조달하는데 중요한 역할을 한다. 예를 들어 스마트 도로 및 센서기반 교통 관리 시스템은 특히 도시 지역 노후한 고속도로 시스템을 대체할 필요가 있을 것이다.

새로운 스마트 기반시설은 또한 실시간으로, 높은 신뢰도를 갖는, 끊기지 않는 통신 네트워크를 필요로 할 것이다. 5G라 알려진 이들 시스템은 미국 및 아시아에서 이미 테스트되고 있지만 잘 조직된 라디오 주파수 할당과 지하케이블 매설 및 지상 안테나 허가 승인에 있어 지역 관료들의 태도 변화를 필요로 한다.

이를 위해 연방통신위원회(FCC)는 상무부, 교통부, 백악관 및 여러 주들에서 조사중에 있다. 지난 달 교통부는 스마트시티 챌린지 승자에게 6500만 달러 상금을 걸었다. 이는 자율주행차, 커넥티드 카, 스마트센서 등의 혁신적 기술들을 도시의 교통 네트워크에 완전히 통합시킨 첫 도시에 주어진다.

첫 번째 도시는 오하이오 컬럼버스가 되었지만 다른 도시들도 점점 더 스마트해지고 있다. Mercatus Cetner의 연구원 Brent Skorup에 따르면 애틀란타가 스마트 차량 통합을 선도하고 있다. "애틀란타는 무인자동차를 위한 길가 센서 및 카메라를 지원하기 위해 시내 도로들에 통신 및 전기네트워크를 구축하는 데 열심이다." "애틀란타는 무인자동차 및 도로 센서 기술 평가 및 개발을 위해 기술 기업들로부터 제안서를 요청하고 있다."

이와 같은 사례들을 통해 볼 때 적절한 시기에 적절한 정책을 만드는 것은 영향을 받는 산업들의 혼란스러운 변화를 일으키는 문제만이 아니다. 필요한 보호조치를 갖추고 예측가능성을 제공하고 혁신을 장려하는 균형잡힌 규제 환경을 제공하는 주와 지역들은 단지 스마트카 개발 및 제조 뿐만 아니라 이를 지원하는 산업에 상당한 경쟁력을 부여하게 될 것이다.

그리고 자율주행차 기업가의 주장이 정확한 것으로 증명된다고 해도 완전히 자동화된 교통 체계의 2차 유익이 보다 중요해질 것이다. 보다 효율적인 차량은 효율적으로 설계된 도시 및 도시 외곽 공동체를 가능하게 하면서 인간 생산성, 공기질, 전체적인 거주적합성을 크게 향상시킬 것이다.

이런 도시, 주, 국가들은 교통과 관계 없는 산업들의 새로운 투자를 끌어들일 것이다. 이 과정에서 진정한 급진적 혁신이 나타날 것이다.

출처: Larry Dovones, The right and wrong ways to regulate self-driving cars, Harvard Business Review, 2016. 12. 6.

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