VS 인간 기준 자율주행차 AI 액세스 2개; 머신러닝

최근 중국이 자동차 기술에 초점을 맞추면서 전기차에서 자율주행차로 이동하고 있다는 것이다.그리고, 그 자동 운전에 핵심이 되는 인공 지능(AI)에 막대한 투자를 하고 있다.

그런데, 그런 자율주행차에 AI는 2개의 접근법이 있다.하나는 최근 미국을 중심으로 이뤄지고 있는 스스로 학습하는 이른바 머신러닝이다.이런 대표적인 업체는 구글, 우버 등이다.

다른 하나는 인간 운전법을 기준으로 활용인데, 일본에서 주로 행해지고 있다.

즉, 미국은 자동차에 AI의 활용을 적극적인 데 비해, 일본은 보수적이라고 말할 수 있다.

어느 쪽이 더 좋으냐는 것은 상황에 따라 다르다.

대표적인 문제가 윤리학으로 유명한 트롤리 딜레마다.예를 들면 자동차가 주행 중에 앞에 할머니와 아이가 나타났다.그렇다면 AI는 어디로 핸들을 꺾어야 할까.

여기서 머신러닝이라면 수집 자료에 따라 다를 수 있으며 문제가 될 수 있다.이전, MS의 인공 지능이 나쁜 학습에 의해서 악의의 AI가 되어 버린 것처럼.

하지만 보수적 접근은 AI가 그런 트롤리 딜레마(국내 번역, 트롤리 딜레마)를 판단하지 않는다는 것이다.

이는 여러 가지를 생각하게 하는데, 한 가지는 현재의 자율주행차가 완전하지 않다는 것이다.다른 하나는 인공지능은 아직 미지의 부분이 많다는 것이다.

참고; 소셜 포럼