By AARIAN MARSHALL, WIRED US

아마존이 차량 손상이나 배송 작업에 투입된 밴을 감독할 최신 차량 감독관을 구하려 거액을 지출한다. 감독관은 인간이 아니다. 아마존은 전 세계 물류 센터 수백 곳에 인공지능(AI) 기술을 기반으로 카메라를 대거 장착한 자동화 차량 감독 기술을 설치한다.

운전기사가 AI 기반 감독 기술을 갖춘 물류 센터 20곳에서 근무하면서 근무 시간이 끝날 때면, 서서히 센서가 가득 장착된 아치길을 주행해야 한다. 아치길은 미국과 이스라엘에 본사를 둔 스타트업 UVeye가 건설한 길이다.

자동화 차량 감독 기술은 별도의 고해상도 카메라 시스템 3대로 구성됐다. 카메라 시스템은 각각 차량의 이착륙 장치와 타이어 품질, 차량 외관을 스캔한다. 카메라로 수집한 데이터는 차량 3D 이미지로 편집되고, 머신러닝 소프트웨어를 이용해 차량 손상 여부나 유지보수 작업 필요성을 점검한다. 알고리즘은 타이어와 유체 누설, 차량 훼손, 앞유리창의 손상 모두 확인한다.

아마존 최종 제품 및 서비스 수석 책임자 아지즈 마키야(Aziz Makkiya)는 아마존의 재정 투자 규모 공개를 거부했다. 단, 아마존이 주관한 행사 도중 진행된 인터뷰 현장에서 자동화 차량 감독 기술이 보통 5분이 걸리는 감독 과정 중 4분을 단축했다고 전했다. 아마존의 전 세계 배송 차량 10만 대의 차량 점검 시간을 모두 합하면, 매우 긴 시간을 단축한 셈이다. 마키야는 자동화 차량 감독 기술이 배송 차량의 유지보수 문제를 초기에 확인하면서 배송 차량의 안전을 강화한다고 주장했다. 그는 “아마존은 차량 안전을 매우 중요하게 생각한다”라고 주장했다.
 
아마존은 자동화 차량 감독 시스템을 2년 가까이 테스트한 뒤 미국, 캐나다, 독일, 영국 배송 시설 20곳에 자동화 차량 감독 기술을 구축했다. 목표는 앞으로 수년간 자동화 차량 감독 기술을 수백 곳에 설치하는 것이다.

자동화 감시 시스템은 아마존이 배송을 위해 계약을 체결하고, 아마존 차량 대여를 지원하는 배송 서비스 파트너(Delivery Service Partners, DSP)로 알려진 독자적 기업을 운영할 새로운 경로이다. DSP에서 채용한 운전기사는 보통 개인이 사용하는 배송 차량을 직접 관리해야 한다. 아마존은 타이어, 브레이크 등 차량 부품 유지보수 비용을 지원한다. 그러나 DSP는 충돌 사고로 발생한 손상 비용을 부담해야 한다. 아마존 대변인 마야 보티어(Maya Vautier)는 감독 기술이 차량 외관만 스캔하므로 차량 성능이나 실제 사용 실태 데이터는 수집하지 않는다고 전했다.

마키야는 기업의 더 포괄적인 의사 결정을 위해 데이터를 사용할 수 있다고 주장한다. 특정 경로나 도로에서 주행하는 차량이 일관적인 손상 패턴을 기록한다면, 해당 도시의 나무 관리나 도로 구멍 보수 작업이 필요하다는 문제점 등을 보고한다. 또, 아마존은 자율주행 차량 스캔 기술을 이용해 차량 구매를 안내하거나 제조사를 대상으로 지형 맞춤 피드백을 전달한다. 2024년 중에는 차량 제조사를 찾아 특정 지역의 타이어 문제나 차량 서스펜션 문제를 보고할 수 있는 날이 올 것이라고 언급했다.

인공지능(AI)을 사용해 밴을 포함한 여러 차량을 감독한다는 아이디어는 이전에도 제시되었으나 아마존은 생성형 AI 투자 열풍 도중 더 중요한 개념을 위해 검증 작업을 추가하고자 한다. UVeye는 2023년 봄, 투자자에게서 1억 달러를 조달했다. UVeye가 투자사로 확보한 기업 중에는 자동차 제조사 GM과 AI 감독 기술을 활용하는 중고차 유통 기업 카맥스(Carmax) 등이 있다. 현대, 볼보, 토요타도 UVeye의 이전 투자사로 알려졌다.

보험사와 거액의 협력 계약을 체결한 런던 AI 기업 트랙터블(Tractable)은 신규 투자 라운드에서 6,500만 달러를 조달했다. 차량 경매 기업 ACV는 2022년, AI 차량 감독 기술 기업 몽크(Monk)를 인수했다. 전반적으로 테크 기업은 한때 차량 관리 및 정비 경험이 있는 숙련된 인력의 업무였던 차량 손상 평가 과정이나 유지 작업 필요성 예측 속도를 높일 수 있는 장점을 제공한다.

인디애나, 켄터키, 미네소타의 차량 중개 네트워크 기업 톰우드(Tom Wood) 차량 정비 운영 책임자 윌리엄 디마리(William Demaree)는 UVeye의 감독 기술을 사용한 차량 10대를 대여한 이유를 설명했다. UVeye의 감독 기술은 고객이 차량 거래 시 속지 않았음을 입증할 수단이 될 수 있다. 차량 수리나 보상 판매를 위해 매장을 찾은 고객은 설치된 차량 감독 기술로 차량을 살펴볼 수 있다. 디마리는 “자동차 업계는 가끔 비난을 받았다”라고 말했다.

운전자는 항상 차량 중개인을 믿지 않지만, 대규모 기술을 탑재한 최신 머신러닝 기반 감독 기술을 접하면서 거래 과정의 편리함을 느낄 수 있다. 디마리는 차량 감독 기술은 차량 중개사가 고객에게 투명성을 추가로 입증할 수 있는 요소라고 언급했다. 또한, 많은 고객이 차량의 대형 화면으로 차량 이미지를 탐색하는 것과 차량 이착륙 장치 사진을 촬영하는 것을 좋아한다.

자동화 차량 감독 기술은 완벽하지 않다. 근로자가 가끔 범프가 스크래치로 분류된 것을 차량의 일반적인 기능으로 분류하는 문제를 경고해야 한다. UVeye는 근로자의 오류 피드백을 수집하고, 추후 출시될 차량에 적용할 차량 감독 알고리즘을 훈련한다. 아마존과의 협력 관계로 알고리즘 훈련 시 활용할 피드백을 대거 받을 수 있을 것을 기대한다.

** 위 기사는 와이어드US(WIRED.com)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
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