약 3억 달러 규모 주택 개발에 참여한 상업용 부동산 종사자로서, 자율주행차는 제대로 논의되지 않는 매우 효과적인 부담 가능 주택 정책이라고 확신함
공공 자금이 들어가면 비용이 사실상 50% 늘고 입주까지 23배 오래 걸리므로, 도시는 Waymo 등을 임차해 주차장이 부족한 주택의 저소득 세입자에게 제공하는 편이 나음
주차장 없는 주택 사업은 대부분 금융 조달이 불가능하지만, 주택 3가구당 차량 1대를 무료 또는 보조금 방식으로 우선 이용하게 한다면 투자자와 대출기관의 출퇴근·주차 우려를 해소할 수 있음
연간 3만 달러짜리 차량 한 대가 매일 410가구를 지원하고 비는 시간에는 일반인에게 빌려 운영비를 충당할 수 있으며, 복잡한 세액공제 금융·인허가·건설에 수년을 쓰는 것보다 저렴하고 당장 시행 가능함

이건 지금껏 본 글 중 손꼽히게 자동차 중심적인 발상임
Houston의 130억 달러 도로 확장이나 Boston에서 고속도로를 지하화하는 데 든 물가 조정 기준 240억 달러와 15년은 효율적이었는지 의문임
Ohio의 고속도로 대 대중교통 지출 비율은 연방 지원금을 포함해 약 8:1이고, 인접 주보다 1인당 지출도 많음
저렴하고 유연하며 기반 시설 투자가 거의 필요 없는 첨단 기술인 버스가 이미 있고, 중국 Zeekr 차량을 쓰는 Waymo로 공공 자금을 보내는 대신 지역 주민도 고용할 수 있음
인구 30만 명이 넘는 Texas Arlington이 아직 버스를 제대로 운영하지 못한다는 점도 놀라움
일본처럼 철도 회사가 역세권 부동산을 소유·개발하게 하면 대중교통과 부동산 개발을 결합해 수익 사업으로 운영할 수도 있음

미국인은 대중교통 건설만 빼고 무엇이든 하려는 듯함

대신 걷기 좋은 도시를 만들어야 함
걷기·자전거·대중교통은 도시에 생명력을 불어넣고 우연한 만남과 타인에 대한 이해를 늘리며 삶의 질을 크게 높여줌

차량 한 대가 하루 410가구를 지원한다면 버스 한 대는 40100명을 태울 수 있음
자동차와 같은 도로를 이용해 별도 기반 시설이 필요 없고, 특히 전기 버스는 유지비도 낮지만 다른 사람과 함께 타야 한다는 점이 걸림돌임

San Francisco에서는 Waymo가 Uber보다 비싸 보이므로 경제성이 맞지 않음
차라리 Uber를 무료로 제공하는 편이 낫겠지만, 그마저 많은 문제를 해결할지는 의문임

소비자와 상호작용하는 가장 발전된 로봇 중 하나를 운영하는 회사치고 Waymo에 대한 열기가 놀라울 만큼 낮음
누군가 문을 닫지 않는 등 잘못 사용했을 때 종종 직접 수습하는데, 도로에서도 매우 모범적으로 움직여 잘되기를 바람

이제는 다들 익숙해진 듯하지만, 지난 10년간 사용한 기술 중 가장 흥미로운 기술에 가까움
복잡한 도시에서 사회적 자극에 지쳤을 때 마법 같은 작은 구조 캡슐처럼 느껴지기도 함

Waymo는 경찰이 접근할 수 있는 카메라로 뒤덮여 있고, 과거 합법적인 시위 참가자를 추적하는 데도 쓰였음
몇 달 전 연이어 불탄 이유도 이것이며, 사실상 차량마다 Flock 카메라를 싣고 다니는 셈임

LAX 근처에는 Waymo 수백 대가 다니는데, 처음에는 불안하고 기묘했지만 이제 완전히 일상이 됐고 사람 운전자보다 교통 문제를 훨씬 적게 일으킴
움직임이 예측 가능하고 차로 변경 때 항상 양보하며, 가끔 멈춰 버리기도 하지만 사람 운전자보다 훨씬 드묾
승객으로서는 대화할 필요 없이 편히 쉴 수 있고, 휴대전화로 온도와 음악을 조절하며 정확한 승하차 지점을 지정할 수 있어 이용자 경험이 훌륭함

Waymo가 교통 문제를 일으킬 때 전국 뉴스가 된다는 사실 자체가 사람 운전자보다 사고가 적다는 역설적인 검증 수단임
Georgia Edgewood에서 사람이 교차로를 막았다가 그날 밤 Oregon의 삼촌에게 뉴스에서 봤다는 전화를 받는 장면은 상상하기 어려움

San Francisco의 한 횡단보도에서는 차량들이 시속 35마일로 달려 좀처럼 보행자에게 양보하지 않는데, 며칠 전 Waymo가 길을 건너려는 나를 위해 멈췄음
처음에는 승객을 내려주는 줄 알았을 만큼 보행자 우선 정차가 뜻밖이었음

Hollywood Bowl 공연장까지 이용했는데, 차량·라바콘·교통요원·보행자가 뒤섞인 혼잡한 환경에서도 훌륭하게 운전했음

휴대전화로 온도와 음악을 조절할 수 있다는 점이 멋짐
London에 출시되면 훨씬 비싸더라도 Uber 대신 이용하고 싶음

Waymo 수준의 자율주행차가 사람보다 안전하다는 명확한 자료가 있지만, 사람의 사고에는 관대하면서 기계의 사고에는 같은 관용을 적용하지 않음
따라서 자율주행차는 단순히 조금 더 안전한 수준이 아니라 한 자릿수 이상 압도적으로 안전해야 함
자율주행차는 보복 운전을 하거나 크리스마스 시장에서 차량을 무기로 쓰지 않는데도, 사람 운전은 10억 번에 한 번꼴의 인공지능 오류보다 더 쉽게 용인됨

Dallas에서 Waymo가 시작된 건 반갑지만, 쓸모 있으려면 서비스 구역을 빠르게 확장해야 함
Austin·Houston·San Antonio는 도심을 중심으로 교외가 퍼진 방사형 도시라 현재 방식으로도 많은 곳에 갈 수 있지만, Dallas는 Los Angeles처럼 Dallas와 Fort Worth 사이에 넓고 희박하게 퍼져 있음
Addison, Plano, Grapevine·Irving·Las Colinas, Carrollton, Richardson, HEB 같은 핵심 지역이 빠져 있어 현재 구역은 Bishop Arts·Deep Ellum과 부유한 SMU 졸업생들에게 주로 유용함
DART도 도심 중심 철도와 시간당 한 대꼴인 외곽 버스 때문에 일상 통근에 부적합하고, 매년 이용객이 적은 것도 놀랍지 않음

현재 구역 바로 북쪽에 살며 매일 경계를 넘는데, 초기 출시 구역 선정은 꽤 훌륭해 보임
젊은 층의 유흥가 대부분을 포함한 인기 지역이라 화제를 만들었고, 구역이 넓어지면 바로 이용할 잠재 고객도 많음
Waymo는 망가뜨리며 확장하는 Tesla·Uber식 접근과 달리 매우 인내심 있게 단계적으로 출시해 왔으며, 운송 회사가 안전을 이만큼 중시하는 점이 매력적임
DFW 전역을 성급히 운행하면 승객 없이 달리는 공차 거리가 늘어나므로 전체 면적보다 수요의 임계 규모를 먼저 확보하는 전략이 합리적임
제한된 차량이 하루 두 차례 장거리 통근에 묶이면 불만만 커질 수 있어 점진적으로 진입하는 편이 나음
다만 DART 비판에는 동의함. 이동 거리가 길고 목적지가 불규칙한 도시에서는 철도가 출발지부터 목적지까지 바로 가는 Waymo보다 불리하며, 첫 구간과 마지막 구간이 각각 10마일을 넘기도 함
철도는 이용자가 많아야 배차와 비용을 정당화할 수 있지만 첫·마지막 구간 문제 때문에 이용자가 늘지 않는 닭과 달걀 구조에 갇혀 있음
Texas에서는 계층 문제 때문에 자동차 소유자 대부분이 버스를 선택지로 보지 않아, 현재 철도는 운전할 수 없는 저소득층을 지원하는 좀비 같은 체계에 가까움
Waymo와 로봇 차량이 자동차 소유를 줄일 만큼 확산된 뒤에야 도로 차로를 줄이고 철도를 건설하는 경로가 현실적으로 보임

Florida에서 온 사람에게 Waymo가 지역 경제에 남았을 돈을 빨아들인다는 말을 들었음
Uber 기사에게 지급된 돈은 지역 식료품점 등에서 다시 쓰이지만 Waymo 수익은 외부로 빠져나갈 수 있는데, 현지 차량 정비·청소 일자리가 이를 얼마나 상쇄할지 궁금함

운전 일자리가 사라지거나 경쟁으로 임금이 낮아지는 건 분명하지만, 대신 모두에게 더 저렴한 이동 수단을 제공할 수 있음
이런 기술은 전반적으로 디플레이션 효과를 내야 하며, 언젠가 로봇이 10년 대신 수개월이나 수년 안에 도시 전체를 건설한다면 주택 가격도 크게 낮아질 수 있지만 아직 그 단계는 아님

현지 인력도 필요하지만 Uber 기사 수보다 한 자릿수 이상 적을 가능성이 큼
기사 수입은 지역에서 소비되지만 Waymo 수익은 Bay Area에 집중된 추가 투자로 이어질 가능성이 높음
다만 Uber도 기사 운임의 50% 이상을 가져가 California 엔지니어에게 쓰므로 같은 문제가 있으며, Waymo가 그 정도가 더 심할 뿐임
인공지능은 일반 노동 수요를 없애고 고액 연봉 엔지니어를 둔 기업에 자금을 집중시키는 경향이 있음

Waymo를 타고 싶을 때마다 일반 Uber가 배정될 위험을 감수해야 하는 방식은 정말 형편없음

Elon의 “사람이 시각만으로 운전할 수 있다면 카메라만으로도 가능하다”는 말은 기술적으로 맞을지 몰라도, 그 단계에 도달하기 위한 학습 전략으로는 틀렸던 듯함 라이다(LiDAR) 는 시각 인식 결과와 대조하며 반복 학습할 수 있는 지속적인 데이터를 제공하고, 훈련이 끝나면 끌 수도 있음
반면 Tesla는 오류 피드백을 사람 운전자에게 의존해 학습 순환이 훨씬 길어졌음

지난 10년 동안 라이다 가격은 99% 하락했고 자율주행 개발은 Elon의 예상보다 오래 걸렸음
5만 달러일 때는 카메라 전용 전략이 합리적이었지만 200달러라면 라이다를 넣는 편이 나음
숙련된 사수가 .22구경으로 진흙 원반을 맞힐 수 있어도 산탄총이 더 쉬운 것처럼, 사람이 할 수 있다는 사실이 가장 쉬운 방법이라는 뜻은 아님

왜 로봇 자동차의 목표를 사람만큼 운전하는 수준으로 제한해야 하는지 의문임

그 전략이 틀렸다고 결론 내리기에는 아직 너무 이름
Tesla도 Dallas에서 Robotaxi 시험 서비스를 운영 중임

Tesla FSD는 놀라운 수준이며 Robotaxi도 지금은 천천히 오지만 결국 큰 물결처럼 확산될 듯함

Elon은 거슬리지만, 현재까지는 Waymo의 안전 기록이 Tesla보다 우수해 보임
SpaceX를 운영하는 사람이 왜 이런 접근을 고집하는지 의문임