제 아내와 저는 2019년 테슬라 모델 3(Tesla Model 3)를 인도받았습니다. 테슬라 솔트레이크시티 인도 센터(Tesla Salt Lake City Delivery Center). 2019년 10월 21일. 테슬라 직원 촬영. 2026년 2월 14일, 1일 전 아서 프레데릭(프리츠) 해슬러(Arthur Frederick (Fritz) Hasler) 댓글 0개. 서브스택(Substack) 구독 또는 스트라이프(Stripe)를 통해 클린테크니카(CleanTechnica)의 작업을 지원하세요. 또는 저희 킥스타터(Kickstarter) 캠페인을 지원해주세요!

6년 3개월 전, 제 아내와 저는 2019년 10월 21일 솔트레이크시티 인도 및 서비스 센터(Salt Lake City Delivery and Service Center)에서 새로운 롱 레인지(long range), 듀얼 모터(dual motor) 테슬라 모델 3(Tesla Model 3)를 인도받았습니다. 당시 저는 완전 자율 주행(FSD)이라고 불리는 기능에 6,000달러를 지불했습니다. 저는 세 번째 전기차 닛산 리프(Nissan Leaf)를 트레이드인하고 차량 가격을 3.5%의 주택 재융자(re/fi)에 포함시켰기 때문에, 그때 제가 원하는 모든 것을 얻는 것이 현명해 보였습니다. 현재 제 주행 거리는 169,474마일이며, 모델 3(Model 3)를 타고 유타에서 위스콘신까지 6번 운전했고, 노스캐롤라이나에 있는 딸과 캘리포니아 팜스프링스에 있는 친구들을 방문하며 미국을 횡단했습니다. 항공기 제조업체들이 수년 동안 자신들의 조종 보조 시스템을 오토파일럿(autopilot)이라고 불러왔음에도 불구하고, 테슬라(Tesla)는 이 용어를 사용한다는 이유로 자주 비판을 받았습니다. 그 외에도 테슬라(Tesla)는 완벽하지 않은 것에 완전 자율 주행(Full Self Driving)이라는 이름을 사용한다는 이유로 끝없는 비판을 받아왔습니다. 이제 그들은 이 기능을 완전 자율 주행 감독(Full Self Driving Supervised)이라고 부르도록 강요받았습니다. 요즘 우리는 인공지능(AI)에 대한 이야기에 끊임없이 노출됩니다. 우리 대부분은 인공지능(AI) 사용 경험이 거의 없습니다. 하지만 최근에는 구글(Google) 검색을 할 때 챗GPT(ChatGPT)(가장 유명한 AI 시스템)를 사용할 것인지 묻는 질문을 받습니다. 더 최근에는 위스콘신 대학교 배저스(University of Wisconsin Badgers) 농구팀의 가장 최근 경기 설명이 인공지능(AI)에 의해 생성되었다는 이야기를 들었습니다. 하지만 FSD Supervised는 제가 정기적으로 상호작용하는 정교한 인공지능(AI) 시스템의 유일한 예시입니다.

• 2019년 당시, FSD는 주간 고속도로(interstate highways)에서 진입로(on-ramp)부터 진출로(off-ramp)까지 제 차를 자동으로 내비게이션했습니다. 또한 느리게 움직이는 차를 위해 속도를 줄이고, 제 차선 앞에 차가 있을 경우 정지 신호(stop sign)나 신호등(stoplight)에서 차를 멈추는 스마트 크루즈(smart cruise)(속도 제어) 기능을 제공했습니다. 또한 도로 중앙에 최소 두 개의 노란색 중앙선이 있는 도로에서 제 차를 조향하고, 커브길에서는 속도를 줄였습니다. 하지만 급회전(예: 로터리)에서는 실패했습니다. 시내 도로(city streets)에서는 자동으로 내비게이션하지 않았습니다.
• 지난 6년 이상 동안 테슬라 인공지능(Tesla AI)은 극적으로 개선되었습니다. 이제 내비게이션(NAV)에 주소를 입력하고 도로 또는 시내 도로로 나가면, 특정 주소나 대형 마트 주차장으로 저를 데려다줄 수 있는 수준입니다. 때로는 개입 없이 이 작업을 수행하기도 합니다. 조향 보조(steering assist) 기능은 어떤 도로에서든 고속도로에서든 제 차를 차선 중앙에 흔들림 없이 안정적으로 유지합니다. 일반적으로 정지 신호, 두 개 차선의 좌회전이 있는 신호등, 급회전, 로터리, 과속 방지턱(speed bumps) 등을 적절하게 처리합니다. 하지만 평행 주차(parallel parking)나 큰 주차장에서의 스마트 호출(Summon) 기능은 거의 사용하지 않습니다. 제 차에 설치된 최신 버전인 FSD Supervised v12.6.4는 제 차를 차고에서 빼거나 다시 넣지 못합니다. 큰 주차장에서 주차 공간을 찾고 주차하지도 못합니다. 때로는 정지 신호와 신호등에서 잘못된 차선으로 진입하기도 합니다(내비게이션과 일치하지 않게). 스쿨존의 점멸등에 맞춰 시속 20마일로 속도를 줄이지 않습니다. 또한 유타에 있는 도로의 급경사 구간을 무시하는데, 속도를 줄이지 않으면 이가 덜컹거릴 정도입니다. 저는 절대적으로 필요하지 않을 때도 꽤 자주 개입하지만, 기본적으로 제가 다르게 운전하고 싶을 때만 개입합니다. 예를 들어, 제가 가끔은 일시 정지 없이 서행하며 통과하는 정지 신호에서 1초 동안 완전히 정지합니다. 또한 12차선 I-15 고속도로의 중앙 HOV 차선에서 6개 차선을 가로질러 나갈 때, 교통량이 많으면 제대로 해낼지 확신할 수 없습니다.
• 제 차는 하드웨어 V3(Hardware V3)를 탑재하고 있으며, 여기에는 매우 강력한 컴퓨터와 7개의 고해상도 카메라가 포함되어 있습니다. 2024년 중반쯤 테슬라(Tesla)는 모든 신차에 하드웨어 V4(Hardware V4)를 설치하기 시작했습니다. 여기에는 훨씬 더 강력한 컴퓨터와 더 높은 해상도의 카메라가 포함됩니다. 새로운 FSD Supervised V14는 HW4 차량에서만 실행되며 극찬을 받고 있습니다. 개입이 덜 필요하며, 이제 여정의 시작과 끝인 인공지능(AI) 주행의 세 번째이자 마지막 단계를 수행합니다. 이제 차고와 공공 주차장에서 차를 주차하고 출차할 수 있습니다. 테슬라(Tesla)는 현재 텍사스 오스틴에서 FSD V14를 사용하여 운전대에는 운전자 없이 조수석에 킬 스위치(kill switch)를 가진 감독관만 있는 로보택시(Robotaxi) 서비스를 제공하고 있습니다.

우리는 인공지능(AI) 시스템을 훈련하고 막대한 양의 전기를 사용하는 대규모 데이터 센터(data centers)에 대해 많이 읽습니다. 테슬라(Tesla)는 세계에서 가장 큰 컴퓨터 중 하나를 가진 그러한 데이터 시스템을 보유하고 있습니다. 모든 테슬라(Tesla) 차량은 컴퓨터에 데이터를 공급하며, 테슬라(Tesla)는 이 데이터를 사용하여 FSD를 훈련(및 개선)합니다. 또한 제가 FSD를 실행하다가 개입할 때마다 제 차는 저에게 이유를 묻습니다. 그리고 제가 왜 개입했는지에 대한 짧은 음성 메시지를 녹음할 기회를 제공합니다. 이 정보 또한 향후 FSD 버전 훈련에 사용됩니다.

저는 최근 지역 테슬라 서비스 센터(Tesla Service Center)에서 FSD v14.2가 실행되는 새 모델 3(Model 3)를 빌려 짧은 시승을 했습니다. 차는 스마트 호출(Summon)을 사용하여 저에게 전달되었습니다! 저는 스마트 호출(Summon)이 신뢰할 수 없었기 때문에 사용하지 않았습니다. 제 영업사원에 따르면, V14에서는 크게 개선되었다고 합니다. 시승차는 상당히 혼잡한 교통 상황에서 두 개 차선을 변경하며 I-15에서 제대로 빠져나왔습니다. 또한 마지막 순간까지 기다렸지만, v12.3이 정기적으로 실패하는 신호등에서 올바