[기고] 생성형 AI, 자동차 산업 판도를 바꾸다
생성형 인공지능(AI)이 자동차 산업 미래를 새롭게 정의하고 있다. 업계 리더들에게 이는 단순한 첨단 기술이 아니라 시장 판도를 바꿀 전략적 도구다. 자동차 업계 임원 79%가 향후 3년 내 AI 기반 혁신이 산업에 큰 영향을 미칠 것으로 예상하는 가운데, 생성형 AI의 활용은 선택이 아니라 급변하는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위한 필수가 됐다. AI가 꾸준히 영향력을 넓혀가면서 차량을 설계하고, 진화하는 위협에 대해 보안을 강화하고, 전반적인 운전 경험을 향상시키는 방식이 변화하고 있다. 차량이 사이버 위험을 예측·대응하도록 지원하는 것부터 디자인 혁신을 가속화하고 더욱 개인화된 운전 경험을 창출하는 것까지 AI는 자동차 개발과 사용 핵심 측면을 재정의하고 있다. 자동차 산업이 빠르게 변화하면서 사이버 보안 위협도 더욱 증가하고 복잡해지고 있다. 2022년 3월 독일의 한 대형 자동차 제조사가 판도라 랜섬웨어 공격을 받은 사례와 같은 고위험 침해 사례는 보안 전략의 고도화가 절실하다는 점을 보여준다. 공격자들은 구매 주문, 기술 도면, 내부 이메일 등 1.4테라바이트(TB)에 달하는 민감 데이터를 탈취해 자동차 업계 내 취약점을 드러냈다. 예측 모델과 생성 모델을 포함한 AI 기반 시스템은 방대한 양의 데이터를 실시간 처리하므로 잠재 공격을 나타내는 비정상적인 패턴 탐지에 필수다. AI 기반 시스템은 과거 위협으로부터 지속 학습하고 새로운 위험에 역동적으로 적응함으로써 침입을 탐지하고 규칙 기반 또는 감독 모델과 협력해 결과를 예측하고 훈련 목적으로 공격 시나리오를 시뮬레이션한다. 여기에는 손상된 노드 격리, 악성 IP 주소 차단, 위협이 확산되기 전 이를 완화하는 것 등이 포함된다. 이런 이유로 IT 의사결정자의 82%가 향후 2년 내 AI 기반 사이버 보안 솔루션에 투자할 계획을 세우고 있다. 데이터와 패턴을 생성하는 생성형 AI의 능력은 공격 발생 전에 이를 예측해 사이버 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 한다. 대표적인 예로 한 글로벌 자동차 제조사는 다양한 네트워크 공격 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 생성 모델을 활용하여 차량-사물 통신(V2X) 시스템의 보안을 크게 개선했다. 사전 예방적 접근 방식을 통해 네트워크의 방어 메커니즘을 예상 공격에 대비해 훈련·테스트할 수 있다. 이 기업은 시뮬레이션용 가상 공격 데이터를 생성할 수 있는 변분형 오토인코더(VAE)또는 적대적 생성 모델(GAN) 등을 활용해 다양한 사이버 공격 시나리오를 재현할 수 있었다. 이를 통해 테스트 단계에서 시뮬레이션된 공격의 최대 90%를 탐지하고 피해를 완화해 전반적인 보안 수준을 크게 향상시킬 수 있었다. 생성형 AI, 자동차 디자인 재정의하다 생성형 AI는 최첨단 기능을 통해 차량 디자인을 혁신하면서 자동차 아키텍처에 새로운 혁신의 물결을 일으키고 있다. AI 기반 시스템은 생성 디자인 기술을 활용함으로써 다양한 디자인 변형을 자동으로 생성한다. 이를 통해 제조사는 가장 효율적이고 효과적인 솔루션을 도출 할 수 있다. 시장조사업체 프리시던스 리서치에 따르면 생성형 AI 디자인은 엔지니어링·미적 결정을 최적화해 제조사가 개발 시간과 비용을 최대 20%까지 절감할 수 있게 돕는다. 기업은 시장 출시 시간을 단축하고 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 도요타 연구소는 디자이너가 '날렵한' 'SUV 스타일' '현대적인' 같은 스타일 속성을 디자인 스케치로 전환할 수 있는 생성형 AI 도구를 통합했다. 이 도구는 디자인이 엔지니어링 요구 사항을 충족하지 못하는 문제들을 해결하며, 미적 요구 사항과 엔지니어링 요구 사항을 통합시켰다. 이로 인해 디자이너와 엔지니어가 보다 효과적으로 협업할 수 있게 된 것은 물론, 최종 디자인이 중요한 기술 사양을 충족시킬 수 있게 됐다. 창의적인 팀과 엔지니어링 팀 간극을 줄임으로써, 기업들은 최종 디자인이 필수 사양을 충족하면서도 디자인 변형 속도와 품질을 동시에 향상시킬 수 있다. 연결성·개인화 높인 운전자 경험 제공하려면 자동차 제조사들은 점점 더 까다로워지는 시장에서 생성형 AI를 통해 고객 경험을 혁신하고 있다. 정적이고 사전 프로그래밍된 응답에 의존하는 기존 음성 명령 시스템과 달리 AI 기반 음성 기술은 역동적이고 자연스러운 대화를 제공한다. 차량에 통합된 생성형 AI는 내비게이션, 엔터테인먼트 시스템, 기타 차량 내 기능을 향상시켜 운전자가 차량의 AI 비서와 의미 있는 상호 작용을 할 수 있도록 한다. 생성형 AI가 계속 발전함에 따라 뛰어난 운전자 경험을 제공하는 것이 경쟁력을 유지하려는 제조사들의 핵심 차별화 요소가 됐다. 고객 상호 작용을 강화하기 위해 AI를 활용하는 데 상당한 발전이 있었음에도 불구하고 많은 제조사들이 고객 기대치를 충족하는 데 어려움을 겪고 있다. 최근 보스턴 컨설팅 그룹의 연구에 따르면 차량 구매 경험의 질이 많은 고객에게 가장 중요한 결정 요인이지만 최근 차량 구매 경험에 완전히 만족한다고 답한 고객은 52%에 불과했다. 이는 자동차 제조사들이 AI 기반 시스템을 더욱 정교하게 통합해 구매·소유 경험을 개선해야 한다는 점을 시사한다. 생성형 AI 기술이 발전하면서 뛰어난 운전 경험을 제공하는 것이 자동차 제조사들의 주요 차별화 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 AI를 활용한 고객 경험 혁신이 활발히 진행되고 있음에도 불구하고, 여전히 많은 제조사가 고객 기대를 충족하는 데 어려움을 겪고 있다. 보스턴 컨설팅 그룹 연구에 따르면 자동차 구매 경험 품질이 고객의 구매 결정에서 가장 중요한 요소로 꼽히지만, 최근 차량 구매 경험에 완전히 만족한다고 답한 고객은 52%에 불과했다. 이는 AI 기반 시스템을 더욱 정교하게 통합해 구매·소유 경험을 개선할 필요성이 크다는 점을 시사한다.
