The future of robotaxi (KOR)

Tesla’s unveiling of Robotaxi has been postponed by two months from August 8. The Tesla stock plunged as the second quarter earnings were not satisfactory. Robotaxis are self-driving cars with no steering wheel nor pedal. One of the key purposes...

LEE SU-HWAThe author is a research professor at the Center for AI Convergence Research at Hallym University

Tesla’s unveiling of Robotaxi has been postponed by two months from August 8. The Tesla stock plunged as the second quarter earnings were not satisfactory. Robotaxis are self-driving cars with no steering wheel nor pedal. One of the key purposes of Testa’s FSD, or Full Self Driving, is the self-driving taxi service. Hopefully, the car will be making money while its owner does not use it.

Competition in the robotaxi market is fierce. Alphabet’s Waymo is operating a Robotaxi in Phoenix, San Francisco, L.A. and Austin, Texas. Waymo plans to invest an additional 5 billion dollars. Cruise under GM is seeking to commercialize it in San Francisco. China’s Baidu is operating a similar service in Beijing, Shanghai and Guangzhou.

The road traffic situation in large cities, where robotaxis have already appeared, is complicated. Human drivers also have to make new decisions for newly emerging situations. One of the many challenges that require solutions is to make a decision when an unlearned, unrepresented situation occurs.

Intelligence Augmentation (IA) has emerged to help solve the challenge of the decision making process that robotaxis face. IA refers to strengthening human intelligence with artificial intelligence (AI). It analyzes tasks performed by humans in advance to divide roles between AI and humans. For example, if an AI tool, such as the Acceleration Control for Pedal Error (ACPE), is applied to prevent senior drivers from making mistakes on brakes, accidents could be reduced significantly. The Autonomous Emergency Braking System (AEBS) steps in and stops a vehicle if there is a risk of collision as a driver dozes off or drives recklessly. The ACPE and AEBS are far simpler than other obstacles that a robotaxi needs to get through. The AEBS is already required in trucks.

In order to implement IA, experts must collect, organize, classify and analyze human experience and behavior data in various situations, and then conduct machine learning with the data. This series of processes is also called “user experience design (UXD).” If a smartphone’s user experience (UX) provides ease of use, the automobile’s UX determines life and death.

IA is also very important in school education. It becomes easier to develop students’ intelligence by providing AI assistance. AI digital textbooks perform an important task of enhancing students’ intelligence by helping teachers. The first step is collecting behavior data of students. At first, it will be full of difficulties, but when challenges are overcome, the IA by AI for students will be possible.

로보택시에서 교육까지, 사람 돕는 지능증강이수화 한림대학교 AI융합연구원 연구교수

테슬라의 ‘로보택시’ 공개가 8월 8일에서 2개월 연기됐다. 저조한 2분기 실적과 맞물려 테슬라 주가가 폭락했다. 로보택시는 운전대도 페달도 없는 완전 자율주행 택시다. 테슬라 완전자율주행차(FSD)의 중요 목적 중 하나가 ‘자율주행 자가용 택시’다. 주인이 안 타는 시간에 택시로서 주인에게 돈을 벌어주는 흐뭇한 시나리오가 가능한 차량 제품이다.

로보택시 시장 경쟁은 치열하다. 알파벳 산하 웨이모가 미국 애리조나 피닉스, 캘리포니아 샌프란시스코∙LA, 텍사스 오스틴에서 로보택시를 운행 중이며, 추가로 50억 달러를 투자할 계획이다. GM 산하 크루즈는 샌프란시스코에서 상용화를 추진 중이다. 중국 바이두는 베이징∙상하이∙광저우에서 서비스를 운영 중이다.

이미 로보택시가 등장한 대도시 도로교통 상황은 복잡하다. 인간 운전자도 새롭게 등장하는 상황에 맞춰 새로운 의사결정을 해야 할 정도다. 해결이 필요한 많은 어려움 중 하나는 ‘미리 학습되지 않은, 표상되지 않은 현상’이 등장할 때의 의사결정이다.

로보택시가 직면한 의사결정이라는 난제에 지능증강(Intelligence Augmentation, IA)이 구원투수로 나섰다. IA는 인공지능(AI)으로 인간의 지능을 강화하는 것을 말한다. 인간이 수행하는 과업을 미리 분석해 AI와 인간에게 각자의 강점을 살려 역할을 분담하는 방식이다. 예컨대 노인 운전자의 페달 오인 사고를 줄이기 위해 ‘페달 오인사고 방지장치’(ACPE) 같은 운전자 지능증강 도구를 적용하면 실제로 사고를 크게 줄일 수 있다. 자동긴급제동장치(AEBS)는 졸음·부주의 운전으로 앞차와 충돌이 불가피하면 차량 제동에 개입해 차를 멈춘다. ACPE나 AEBS는 로보택시가 돌파해야 할 다른 장벽에 비하면 훨씬 간단하다. AEBS는 이미 화물차에 의무탑재가 법제화됐다.

IA를 구현하려면 전문가들이 다양한 상황에 나타난 인간의 경험·행동 데이터를 수집하고 정리∙분류하고 분석한 다음, 데이터로 기계학습을 진행해야 한다. 이러한 일련의 과정을 ‘사용자 경험설계’(UXD)라고도 한다. 스마트폰의 사용자 경험(UX)이 사용 편의성을 제공한다면, 자동차 UX는 삶과 죽음을 결정한다.

IA는 학교 교육에서도 매우 중요하다. AI의 보조를 추가하면, 학생들의 지능을 발전시키는 것이 수월해지기 때문이다. AI 디지털 교과서는 AI가 교사를 도와 학생의 지능을 증강하는 정말 중요한 과업을 수행한다. 그 첫술이 바로 학생 행동 데이터를 수집하는 일이다. 처음에는 찬 바닥에 냉기가 가득하고 어려움이 많겠지만, 이를 극복하고 이끌어 나가야 비로소 학생을 위한 AI에 의한 IA가 가능해질 것이다.