자율주행차의 대중화를 가로막는 장벽

호환되지 않는 인프라

자율주행차는 전방의 장애물을 감지하기 위해 센서와 레이더에 의존할 것입니다. 또한, 도로 표시는 자율주행차가 차선을 인식하고 올바른 차선을 유지하는 데 도움을 줄 것입니다.

자율주행차 도입을 위해서는 도로 인프라의 호환성 확보가 매우 중요합니다.

많은 국가들이 아직 자율주행차가 운행될 수 있는 인프라를 갖추고 있지 않습니다.

교통 인프라에 설치된 통신 장치 또는 가상 GPS 지도를 통해 자율 주행 차량은 철도 건널목 및 열차 통과 시간, 신호등 및 차단기에 대한 정보를 공유할 수 있지만, 이는 많은 국가의 도로 인프라 시스템에서는 아직 보편화되지 않았습니다.

또한, 마모된 도로 표지는 레이더가 신호를 놓치거나 잘못된 신호를 수신하게 하여, 적절한 도로 인프라가 부족한 많은 국가에서 자율 주행 차량을 사용할 수 없게 만듭니다.

책임 문제

대부분의 국가에서 사고가 발생하면 차량 탑승자, 특히 운전자에게 책임이 있습니다. 벌금이 부과되는 경우에는 차량 소유주가 벌금을 납부해야 할 책임이 있습니다.

하지만 자율주행차의 경우, 사고 발생 원인과 손해 배상 책임이 누구에게 있는지 불분명하다.

현재 대부분의 차량은 반자율 주행 모드를 제공하는데, 이는 해당 모드에서도 차량 작동에 대한 책임은 여전히 ​​소유자에게 있음을 의미합니다.

자율주행차 사고 발생 시 책임 소재는 여전히 논란의 여지가 있는 문제입니다.

실제로 많은 사람들은 사람이 운전하지 않는 차량을 끊임없이 감시할 것을 기대하는 것은 불합리하다고 주장하며, 따라서 자율주행 차량에 대한 책임 문제를 효과적으로 관리하기 위한 명확한 규정을 마련하는 것이 중요하다고 말합니다.

특이한 상황에서의 판단력

자율주행차 도입을 둘러싼 가장 큰 논쟁 중 하나는 비정상적인 상황에서 스스로 판단을 내릴 수 있는 능력에 관한 것입니다.

가상의 상황에서 신호등이 정지 신호를 가리키고 있지만 교통 관제사가 차량의 진행을 알리는 신호를 보낼 경우, 자율주행차는 계속 주행할지 멈출지 결정하기 어려울 것입니다.

이 경우 운전자가 사람이라면 교통 상황에 영향을 주지 않고 신속하게 결정을 내릴 것입니다.

운전자의 직관은 자율주행차가 아직 도달할 수 없는 영역입니다.

자율주행차에 사용되는 AI 도구는 사람의 눈보다 더 멀리 볼 수 있는 여러 센서를 활용하여 상관관계를 파악하고 인식합니다.

하지만 센서는 일반적으로 서로 다른 변수 간의 인과 관계를 인식하지 못하며, 이성이나 추론을 사용하여 문제를 해결할 수 없습니다.

출처: https://xe.baogiaothong.vn/nhung-rao-can-khien-xe-tu-lai-chua-pho-bien-192240318121016605.htm