라떼군 이야기
인간보다 4배 더 사고 낸다? 테슬라 로보택시의 충격적 데이터와 숨겨진 진실
TL;DR 테슬라 오스틴 로보택시가 14건의 사고를 기록하며 인간 운전자보다 4배 높은 사고율을 보였습니다. 경쟁사와 달리 사고 경위를 비공개(Redaction) 처리하고 있어 투명성 논란이 일고 있습니다. 안전 요원이 탑승한 상태에서도 발생한 사고들이라 기술적 완성도에 대한 우려가 커지고 있습니다.
자율주행 기술의 핵심 약속은 ‘인간보다 안전하다’는 것입니다. 하지만 최근 공개된 테슬라의 오스틴 로보택시 데이터는 이 믿음에 균열을 일으키고 있습니다. 2026년 초 NHTSA에 보고된 데이터에 따르면, 테슬라의 자율주행 차량이 예상보다 훨씬 빈번하게 사고를 일으키고 있으며, 이는 단순한 초기 시행착오를 넘어선 구조적 문제를 시사합니다. 이 글은 해당 데이터가 엔지니어링 및 산업 관점에서 어떤 의미를 갖는지 분석합니다.
핵심 내용
2025년 6월 런칭 이후 총 14건의 사고가 발생했으며, 주행 거리 대비 사고율은 약 5.7만 마일당 1건입니다. 이는 테슬라가 정의한 인간 운전자의 사고율(22.9만 마일당 1건)보다 약 4배 높은 수치입니다. 특히 고정 물체 충돌, 후진 중 충돌 등 기본적인 주행 상황에서의 사고가 포함되어 있습니다. 더 큰 문제는 Waymo나 Zoox 같은 경쟁사들이 사고 경위를 상세히 공개하는 반면, 테슬라는 이를 ‘영업 기밀’로 비공개 처리하고 있다는 점입니다. 심지어 과거의 단순 물적 피해 사고가 뒤늦게 ‘입원 치료가 필요한 부상 사고’로 수정되기도 했습니다.
기술적 인사이트
기술적 관점에서 볼 때, 안전 요원(Safety Monitor)이 탑승해 있음에도 사고율이 높다는 점은 ‘인간과 AI의 제어권 전환(Hand-over)’ 문제가 여전히 해결되지 않았거나, 시스템이 인간이 개입하기 힘들 만큼 예측 불가능하게 동작함을 시사합니다. 또한 정지한 버스나 고정 물체와의 충돌은 비전(Vision) 기반 시스템의 고질적인 ‘심도(Depth) 추정’ 및 ‘물체 인식’ 오류일 가능성이 큽니다. Waymo가 LiDAR와 정밀 지도를 활용해 1억 마일 이상의 무사고 주행을 기록한 것과 대조적으로, 테슬라의 End-to-End 신경망 접근 방식이 엣지 케이스(Edge Case) 처리에 있어 여전히 불안정성을 가지고 있음을 보여주는 사례입니다.
시사점
이 데이터는 자율주행 업계 전체에 ‘투명성’의 중요성을 일깨웁니다. 블랙박스 같은 AI 모델을 실제 도로에 배포할 때, 사고 데이터 은폐는 규제 당국의 신뢰를 잃게 만들고 기술 도입을 늦추는 결과를 초래할 수 있습니다. 개발자와 기업은 단순히 기능을 구현하는 것을 넘어, 실패 시나리오에 대한 명확한 로그 분석과 공개적인 검증 프로세스(Safety Assurance)를 갖추는 것이 필수적임을 인지해야 합니다. 또한, 안전 요원 없는 완전 무인 주행으로의 전환은 데이터가 확실히 뒷받침될 때만 이루어져야 한다는 교훈을 줍니다.
테슬라는 안전 요원 없는 서비스를 강행하려 하지만, 데이터는 아직 시기상조임을 가리키고 있습니다. 과연 ‘비전 온리’ 접근법이 물리적 센서의 한계를 극복하고 인간을 뛰어넘을 수 있을까요? 투명한 데이터 공개 없이는 기술적 우위를 증명하기 어려울 것입니다. 앞으로 규제 당국의 대응과 테슬라의 기술적 해법을 주목해야 합니다.