Agentic Vehicles for Human-Centered Mobility: Definition, Prospects, and System Implications

1. 문제 제기 (Problem)

기존의 자율주행 차량 (Autonomous Vehicles, AuVs) 은 SAE(자동차공학회) 의 자동화 수준 (Level 0~5) 에 따라 정의되며, 외부 제어 없이 환경을 인지하고 사전에 프로그래밍된 작업을 수행하는 '자율성 (Autonomy)'에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 최근의 기술 발전 (특히 멀티모달 대형 언어 모델, LLM) 은 차량이 다음과 같은 새로운 능력을 보여주고 있음을 시사합니다.

• 자연어 기반의 인간과의 상호작용
• 목표의 동적 적응 및 재설정
• 문맥적 추론 (Contextual Reasoning)
• 외부 도구 사용 및 윤리적 딜레마 처리

기존의 '자율성' 개념은 이러한 고차원적인 인지 기능, 사회적 인식, 가치 기반 의사결정 능력을 포괄하지 못합니다. 예를 들어, 승객이 심장마비를 일으키는 상황에서도 기존 AuV 는 승객의 명시적 지시가 없으면 목적지 (식당) 로 계속 주행하는 반면, 인간 중심의 모빌리티는 이러한 비상 상황에 적절히 대응해야 합니다. 따라서 기존 AuV 개념으로는 설명할 수 없는 새로운 형태의 차량 지능을 정의하고, 이를 위한 체계적인 프레임워크가 필요하다는 문제가 대두되었습니다.

2. 방법론 (Methodology)

이 논문은 개념적 정의, 문헌 분석, 그리고 새로운 분류 체계의 제시를 통해 방법론을 전개합니다.

• 개념적 정의 및 구별: '자율성 (Autonomy)'과 '에이전시 (Agency, 주체성)'를 철학 및 심리학, 그리고 컴퓨터 과학적 관점에서 비교 분석합니다. 에이전시는 목표 형성, 적응적 추론, 자기 성찰, 외부 도구 사용, 인간 및 다른 에이전트와의 상호작용 능력을 포함합니다.
• 사례 연구 (Case Study): Table 1 과 Figure 1 을 통해 '심장마비 승객' 시나리오를 제시하여, 사전 프로그래밍된 작업을 수행하는 AuV 와 상황에 따라 목표를 재설정하고 구급차에 연락하는 AgV 의 행동을 구체적으로 대비시킵니다.
• 아키텍처 제안: AgV 를 구현하기 위한 기술적 기반 (생성형 AI, LLM, 강화학습, 센서 퓨전 등) 과 다층적 아키텍처 (지각, 인지, 상호작용, 실행, 도구 인터페이스 레이어) 를 제안합니다.
• 분류 체계 개발: AuV 의 SAE 레벨과 직교하는 새로운 '에이전트 차량 개발 레벨 (Level 0~4)'을 제안하여, 차량의 에이전시 수준을 평가할 수 있는 프레임워크를 마련합니다.

3. 주요 기여 (Key Contributions)

이 논문은 다음과 같은 핵심적인 기여를 합니다.

1. 에이전트 차량 (Agentic Vehicles, AgV) 의 정의:

   • AgV 를 "의도를 형성하고 설명하며 행동하고, 대안적 행동 경로를 적응적으로 추론하며, 인간, 인프라, 외부 도구와 상호작용하여 의사결정 능력을 확장하는 차량 시스템"으로 정의합니다.
   • 이는 단순한 자동화를 넘어, 가치 민감한 의사결정과 사회적 상호작용을 가능하게 하는 새로운 범주입니다.

2. AuV 와 AgV 의 명확한 차별화:

   • AuV: 외부 지시 없이 주어진 작업을 수행 (Task execution).
   • AgV: 목표의 재설정, 문맥 인식, 윤리적 추론, 외부 도구 활용, 인간과의 대화적 협상 (Goal adaptation & Reasoning).
   • Table 1 은 출발 전/중 목표 조정, 시스템 통합, 윤리적 시나리오 처리 등 구체적인 차별 사례를 제시합니다.

3. AgV 개발 레벨 프레임워크 (Table 3 & 4):

   • Level 0 (Non-Agentic): 고정된 규칙 기반 (크루즈 컨트롤).
   • Level 1 (Context-Aware): 환경 (기상, 교통) 에 반응하지만 목표 이해는 불가.
   • Level 2 (Dialogic Agentic): 고수준 인간 목표 이해 및 단순 대화.
   • Level 3 (Adaptive Agentic): 다중 턴 대화, 모호한 목표 해석, 이론적 마음 (Theory-of-Mind) 적용.
   • Level 4 (Ethical, Social, Reflective Agent): 복잡한 사회적/윤리적 딜레마 해결, 외부 시스템과의 협력, 자기 진단 및 유지보수 요청.
   • 이 프레임워크는 기술적 성취뿐만 아니라 사회적, 윤리적 정렬을 평가하는 새로운 지표를 제공합니다.

4. 시스템적 함의 및 거버넌스 제안:

   • AgV 가 교통 수요 패턴, 노동 시장 (운전직 대체 및 AI 감독직 창출), 환경 (지속 가능성 vs 주행 거리 증가), 안전 및 사이버 보안에 미치는 광범위한 영향을 분석합니다.
   • 기술 발전과 사회적 목표의 정렬을 위한 점진적 배포 프레임워크와 적응적 규제 방안을 제시합니다.

4. 결과 및 시사점 (Results & Implications)

• 기술적 결과: LLM 과 에이전트 AI 가 차량에 내장될 경우, 차량은 단순한 이동 수단이 아닌 '의사소통하고 협력하는 행위자 (Communicative and Collaborative Actor)'로 진화할 수 있음이 입증되었습니다. 특히 전기차의 강력한 전력 공급과 보안 경계는 차량을 에이전트 AI 의 이상적인 호스트 플랫폼으로 만듭니다.
• 사회적 결과: AgV 는 인간의 가치와 사회적 규범을 이해하고 반영할 수 있어야 합니다. 이는 윤리적 딜레마 (예: 보행자 vs 승객 안전) 에 대한 새로운 규범적 프레임워크와 감독 기관의 필요성을 제기합니다.
• 거버넌스: AgV 의 도입은 규제 fragmentation(분열) 을 방지하고 프라이버시를 보호하기 위한 상호 운용성 표준과 다층적 거버넌스 협력이 필수적입니다.

5. 중요성 (Significance)

이 논문은 미래 모빌리티 시스템의 패러다임 전환을 예고합니다.

• 개념적 전환: 차량을 '스스로 운전하는 기계 (Self-driving machine)'에서 '적응적이고 윤리적으로 반응하는 인간 - 기계 협력체 (Interactive, adaptive, ethically responsive human-machine enterprise)'로 재정의합니다.
• 연구 방향 제시: 기존 AuV 연구가 주로 센서, 제어, 경로 계획에 집중했다면, 향후 연구는 에이전트 AI, 윤리적 추론, 사회적 상호작용, 그리고 인간 중심의 가치 정렬에 초점을 맞춰야 함을 강조합니다.
• 실용적 가치: AgV 개념은 비상 상황 대응, 개인화된 모빌리티 서비스, 스마트 시티 인프라와의 통합 등 실제 응용 분야에서 차량의 역할을 근본적으로 확장할 수 있는 청사진을 제공합니다.

결론적으로, 이 논문은 기술적 자율성 (Autonomy) 을 넘어 사회적 주체성 (Agency) 을 갖춘 차량의 등장을 예측하고, 이를 체계적으로 정의, 평가, 규제하기 위한 이론적 기반과 실용적 가이드라인을 제시했다는 점에서 매우 중요한 의의를 가집니다.