은 데이터에 있는건 맞는것 같음

자율주행 얘기인데

테슬라 이외의 경쟁력 있는 사업자로 구글의 웨이모라던가 GM의 크루즈 같은 데가 언급되는데, 구글 웨이모의 경우 작년 초(CES2020) 기준으로 보면 1천여대의 자동차로 2천만 마일(3200만 km) 정도의 테스트 도로주행 데이터를 확보했단 말이지 (그 이후엔 어찌됐는가 모르겠는데) ... 사람이 얼마나 오랫동안 개입을 안하고 주행이 가능한지 어쩐지 그걸 자율주행 이탈률이라고 하고 4만km까지 그게 발생하지 않았다고 홍보하는것 같긴 하던데

근데 같은 시점 테슬라의 경우엔 그런걸 굳이 신경쓰지 않고 같은시기 그때까지 판매한 80만여대의 테슬라 전기차에 오토파일럿을 심어놓고 굴려서 (사람이 개입하든 테슬라가 ADAS나 FSD로 주행을 했든) 전세계 실제 도로에서의 주행 데이터를 30억 마일(48억 km)정도 모음 (이게 현 시점 기준으로는 130만대에 51억 정도 추산되던데)

이렇게 모은 데이터는 클라우드로 모아서 딥러닝을 통해 다시 테슬라 전기차의 FSD를 성장(업데이트)시키는 데 계속해서 활용이 되고 있고, 데이터를 모아갈수록 자율주행의 수준이 정교해지고 있다고 함

이 과정을 고도화하기 위해서 딥러닝의 학습성장을 돕는 슈퍼컴퓨터(Dojo : 일본어로 도장)를 도입하고 있는 중이고 스페이스X의 저궤도 위성인터넷인 스타링크가 상용화된 이후에 테슬라의 클라우드와 연결될 계획이 있다 하는데, 미래는 어떻게 될지 모르나 이 정도 수준까지 데이터를 수집하고 피드백하는 일은 지금까지는 전세계 전기차 생산업체중에서 테슬라만 할수 있는 일로 보임

작년 하반기엔 머스크형이 이 빅데이터를 놀리기 심심했는지 저 데이터를 기반으로 손해율을 분석하는 자동차보험사를 차리고 테슬라 구매자들한테 시중 보험료의 20%정도 할인된 가격에 자동차보험을 공급함.. 이거 버핏형이 보험사가 자동차 만드는 거랑 난이도가 같다고 대차게 깠는데 막상 시작하고 보니까 보험 꽤 잘 팔린다고 하네

물론 아직 기술의 한계가 있어서 테슬라가 지향하는 레벨 5의 완전자율주행이 구현되는 데는 아직 넘을 산이 많다고 하고 FSD도 현재 기술로는 레벨 2 정도 수준으로 시장에서 평가받는데 (머스크형은 3정도라고 주장하지만) 이를테면 근본적으로 어떤 점이 문제냐면 딥러닝 인공지능의 태생적인 한계인 롱테일 사건에 대한 문제가 있음

예를 들면 FSD는 사람들이 폭설을 대비하려고 도로 노면에 뿌려놓은 염화칼슘 같은걸 차선이랑 구분을 못해서 차선감지를 잘 못한다던가, 나무에서 떨어진 젖은 낙엽이 신호등에 달라붙어서 신호를 구분 못하는 문제가 생기는데

그런 일이 충분히 데이터를 모아 대응할 정도로 흔하게 일어나지는 않지만 딥러닝 인공지능이 운전하는 자동차에서는 인명사고와 연계되니 발생하는 자체가 치명적일 수 있음

이런 사건의 심각성을 x축 단위확률을 y축으로 놓고 가운데 최빈값이 높이가 가장 높은 일상적인 모자모양의 확률분포 그래프를 그릴때 확률이 낮고 심각성이 극단적인 끝부분의 꼬리가 길다고 해서 롱테일이라고 함. 딥러닝은 빈도수가 충분한 데이터 기준으로만 판단을 하기 때문에 이런 롱테일 상황을 상식을 바탕으로 간단히 벗어나는 사람이랑 달리 대처를 할수가 없다는 거지.

해결방안으로는 충분히 많은 데이터를 확보해서 인공지능에게 롱테일에 대해 더 많은 양을 학습시킨 다음 여러 가지 상황의 데이터를 서로 묶어서 인공지능에게 복합적인 사고 비슷한 걸 유도해서 해결하는 방법이 있고, 머스크형도 이런 취지로 롱테일의 해결방안에 대한 답변을 했던것 같음.

이 방법으로도 롱테일의 경우의 수는 사실상 무제한이라 방대한 데이터를 필요로 할거고, 뭐 데이터는 100만대가 넘는 자동차가 지금도 데이터 수집을 하고 있으니 언젠가는 해결이 되겠지만, 대부분의 경우의 수를 정복해서 사람이 운전하는 것보다 훨씬 안전한 수준에 도달한다고 해도, 빅데이터에 대한 처리 효율성에는 다소 한계가 있다 볼 수 있겠고 그래서 그 대안으로 슈퍼컴퓨터 도입이나 위성 인터넷 연결을 얘기하는 것 같음

학계에서는 좀더 고도화된 인공지능 즉 현재 수준의 딥러닝처럼 기억에만 의존하는 게 아니라 사람처럼 눈으로 본걸 바탕으로 사람이 생각을 하듯이 연역적인 추론을 하고 행동하는 인공지능을 도입하면 해결할 수 있다고 하는데 이런 기술은 연구단계지 실용화될 수 있는 단계는 아닌것 같음

인프라적 개선안을 언급하는 사람들도 있음.. 예전보다 IoT(사물인터넷) 모듈에 대한 보급이 일상화되었고 가격도 저렴해졌기 때문에 자율주행 차량을 위해 도로나 구조물에 모듈을 심어 자율주행을 보조하자는 얘기도 나오고 있는 것 같고.

만약 완전자율주행이나 그정도와 유사한 수준의 기술 대중화에 성공한다면 그 다음 단계는 머스크 형이 직접 언급한 테슬라 차주가 이용료를 받는 로봇택시 사업이 되겠고.. 무인택배라던가 화물의 무인 육상운송 등으로 사업이 확장이 될 수 있겠지.

※ 이 글은 공부하면서 정리하기 위해 적은거지 테슬라 주식이 어떻게 될거다 하는 의견이 아님. 비전공자가 정리한 거라 틀릴 수도 있고.. 위에 적은 이야기들은 위에 적은 문제를 비롯 여러 가지 기술적인 한계와, 아직 열리지 않은 시장규모의 추산이 어렵다는 문제 때문에 아직 사업의 산술적이고 합리적인 추산이 불가능한 단계이니 밸류에이션을 계산할때 기대값을 0로 잡을 수밖에 없을 텐데, 이렇게 잡아서 현재까지 우리가 확인할 수 있는 전기차 관련 사업의 추산가능한 진척이라던가 재무적으로 확인할 수 있는 지표들을 기준으로 볼 때 테슬라 주식 자체의 고평가 논란이 있는 것은 사실임, 또 주식투자는 원금의 전액까지도 손실을 유발할 수 있고, 본인 책임임.