현대차그룹의 자율주행 자회사 모셔널이 '아이오닉 5 로보택시'를 이용해 레벨 4(특정 조건에서 운전자 필요 없는 주행) 로보택시 상용 서비스를 미국 라스베이거스에서 올해 출시한다고 했습니다. 로보택시는 자율주행 기술의 결정판으로 불리며 미래 교통의 상징처럼 소개되어 왔습니다. 인공지능이 운전석을 대신하고, 사람의 개입 없이 도심을 누비는 이동 서비스는 교통사고 감소와 이동 효율 향상이라는 기대를 동시에 안고 있습니다. 그러나 실제 상용화 단계에 이르자 기술적 완성도, 안전성, 제도적 장벽, 사회적 수용성 등 현실적인 문제들이 복합적으로 드러나고 있습니다. 일부 지역에서는 제한적인 운행이 시작되었지만, 전면적인 상용화까지는 여전히 많은 과제가 남아 있습니다. 이 글에서는 로보택시 상용화의 현재 수준을 냉정하게 점검하고, 기술·제도·사회적 측면에서 나타난 한계를 분석한 뒤, 향후 로보택시가 안정적인 교통수단으로 자리 잡기 위해 어떤 방향의 정책과 전략이 필요한지를 종합적으로 살펴보고자 합니다.
로보택시가 미래 교통의 핵심으로 주목받은 이유
현대차 로보택시는 현지 시험주행에서 복잡한 도심 구간의 주행, 급정지, 차선 진입 등 무리없이 수행하였고, 이는 한국 자동차 업계가 충분한 기술력을 갖추고 있음을 알 수 있습니다. 로보택시는 자율주행 기술 발전의 가장 직관적인 결과물입니다. 기존의 자율주행 기술이 운전자 보조 기능에 머물렀다면, 로보택시는 인간의 개입 없이 차량이 스스로 판단하고 이동 서비스를 제공하는 단계에 해당합니다. 이는 단순한 기술 진보를 넘어, 교통 시스템 전체를 바꿀 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 특히 교통사고의 상당 부분이 인적 오류에서 발생한다는 점에서, 로보택시는 안전성 측면에서 큰 기대를 받아왔습니다. 또한 고령화 사회에서 이동 약자의 교통 접근성을 높이고, 택시 기사 부족 문제를 완화할 수 있다는 점도 중요한 장점으로 제시되었습니다. 여기에 더해, 공유 모빌리티와 결합될 경우 교통 혼잡 완화와 도시 공간 효율성 개선이라는 효과까지 기대되었습니다. 이러한 기대 속에서 로보택시는 빠르게 현실화될 것처럼 보였지만, 실제 도로 환경은 실험실과 전혀 다른 변수로 가득 차 있었습니다. 복잡한 교차로, 예측 불가능한 보행자 행동, 악천후, 돌발 상황 등은 자율주행 시스템에 큰 도전 과제가 되었습니다. 이로 인해 로보택시 상용화는 기술 낙관론과 현실 사이의 간극을 여실히 드러내는 분야가 되었습니다.
로보택시 상용화의 현주소와 드러난 한계
우리나라는 자율 운행 시 운전자가 탑승해야 하고, 운전자 없는 레벨4 로보택시의 상시 유상 운송은 허용되지 않고 있습니다. 현재 로보택시는 일부 국가와 도시에서 제한적인 형태로 운영되고 있습니다. 특정 구역, 특정 시간대, 비교적 단순한 도로 환경에서만 운행되며, 긴급 상황 시 원격 관제나 안전 요원이 개입하는 구조가 일반적입니다. 이는 기술적으로 완전한 자율주행 단계에 아직 도달하지 못했음을 보여줍니다. 가장 큰 한계는 안전성에 대한 신뢰 문제입니다. 로보택시는 사고 확률을 낮출 수는 있지만, 사고가 발생했을 때 책임 소재가 불분명하다는 문제가 존재합니다. 제조사, 소프트웨어 개발사, 운영 주체 중 누가 책임을 져야 하는지에 대한 명확한 기준이 아직 완전히 정립되지 않았습니다. 이는 제도적 불확실성으로 이어져 상용화 속도를 늦추는 요인이 됩니다. 기술적 측면에서도 해결해야 할 과제가 많습니다. 센서 인식 오류, 복잡한 도심 환경에서의 판단 문제, 예외 상황 대응 능력은 여전히 개선이 필요한 영역입니다. 특히 인간 운전자의 암묵적인 양보나 눈치 판단과 같은 요소는 알고리즘으로 완벽히 대체하기 어렵습니다. 이러한 한계는 로보택시가 모든 환경에서 안정적으로 작동하기 어렵다는 인식을 강화합니다. 사회적 수용성 역시 중요한 변수입니다. 많은 사람들은 기술적으로 가능하다는 설명과 별개로, 실제로 무인 차량에 탑승하는 것에 대한 심리적 불안을 느낍니다. 한 번의 사고나 오류 사례는 여론에 큰 영향을 미치며, 이는 정책 결정에도 직접적인 압박으로 작용합니다. 로보택시 상용화는 기술 문제인 동시에 신뢰의 문제이기도 합니다. 미래 모빌리티 산업은 데이터 중심인데, 웨이모와 테슬라는 미이 수천만~수억 마일 단위의 주행 데이터를 축적한 반면 모셔널의 데이터는 200만 마일 수준에 그치고 있는 실정입니다.
로보택시의 안정적 정착을 위한 향후 방안
자율주행차를 교통, 산업, 노동 정책의 핵심축으로 놓고 법, 제도 프레임을 빨리 전환해야 합니다. 안전 기준과 책임 구조를 엄격히 하되 이를 충족한 사업자에 대해서는 과감히 규제를 풀고 실증, 상용화를 허용해야 합니다. 사고에 대한 형사, 민사 책임, 보험, 손해배상 등에 대한 법규를 정비하고 택시 면허 구조조정과 보상, 일자리 전환 논의도 재개할 필요가 있습니다. 로보택시 상용화를 위해 가장 중요한 방향은 속도보다 신뢰입니다. 전면적인 무인 운행을 서두르기보다, 단계적 확대를 통해 안전성과 신뢰를 축적하는 전략이 필요합니다. 제한 구역 운행, 저속 환경 중심 도입, 혼합 운행 모델은 기술 성숙도를 높이면서 사회적 수용성을 확보하는 현실적인 방안이 될 수 있습니다. 제도적 측면에서는 명확한 책임 체계와 안전 기준 마련이 필수적입니다. 사고 발생 시 책임 주체를 사전에 규정하고, 자율주행 시스템의 인증 기준과 운영 요건을 구체화함으로써 불확실성을 줄여야 합니다. 이는 기업의 투자 판단을 돕는 동시에, 시민의 불안을 완화하는 역할을 합니다. 또한 기술 발전과 함께 시민과의 소통도 중요합니다. 로보택시의 실제 위험 수준과 안전 장치에 대해 투명하게 공개하고, 체험과 교육을 통해 막연한 공포를 줄여나갈 필요가 있습니다. 신기술에 대한 수용성은 경험과 이해를 통해 점진적으로 형성되기 때문입니다. 결국 로보택시는 단기간에 완성될 혁신이 아니라, 오랜 시간에 걸쳐 사회와 함께 적응해 나가야 할 교통수단입니다. 기술, 제도, 신뢰가 균형을 이룰 때 로봇택시는 일시적인 실험을 넘어 일상의 이동 수단으로 자리 잡을 수 있습니다. 로보택시 상용화의 성공 여부는 얼마나 빨리 도입했느냐가 아니라, 얼마나 안전하고 자연스럽게 사회에 녹아들었는지로 평가받게 될 것입니다.