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| ▲ AI가 토요타 코롤라를 운전하는 장면 <출처=DrivingBench 캡처> |
인공지능(AI)에 실제 자동차의 운전대를 맡기면 어떻게 될까. GPT와 클로드, 그록 등 최신 AI 모델에 토요타 코롤라의 조향과 가속, 제동을 직접 맡긴 결과, GPT-6 Astra만 유일하게 코스를 완주했다. 반면 그록은 첫 코너 부근에서 일찌감치 탈락했다.
해외 연구진 ‘Aditya Ramabadran, Simon Mahns, Tobias Gessler’가 만든 ‘드라이빙벤치(DrivingBench)’는 일반 목적 비전·언어 AI 모델이 실제 차량을 얼마나 잘 제어할 수 있는지 평가하는 실험이다. 테스트 차량은 2022년형 토요타 코롤라로, comma four 하드웨어와 오픈파일럿을 이용해 AI가 조향과 속도를 직접 제어하도록 구성했다.
시험은 일반 도로가 아닌 주차장에 설치한 약 134.7m 길이의 저속 콘 코스에서 진행됐다. AI는 차량 카메라 화면과 주행 정보를 받아 판단한 뒤 조향각과 속도 명령을 내렸다. 각 모델에는 최대 세 번의 기회가 주어졌고, 이전 시도의 대화 내용도 같은 대화 맥락 안에서 유지됐다.
결과는 예상보다 처참했다. 총 11번의 주행 가운데 8번은 코스의 11%도 넘기지 못하고 첫 코너 부근에서 실패했다. 많은 모델이 필요한 조향량을 제대로 판단하지 못해 코스 바깥으로 벗어났다.
특히 xAI의 그록 4.6은 첫 시도에서 코스 외곽 콘 사이의 틈을 통과해야 할 게이트로 잘못 판단해 그대로 코스를 이탈했다. 세 차례 시도 중 최고 기록은 11%에 그쳤다.
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| ▲ AI가 토요타 코롤라를 운전하는 경로 <출처=DrivingBench> |
GPT-5.6 Sol 역시 최고 진행률이 6%에 머물렀다. 클로드 Fable 5.1은 세 번째 시도에서 45%까지 진행했지만 완주에는 실패했다.
유일한 성공은 GPT-6 Astra였다. 첫 시도에서는 49% 지점에서 실패했지만 두 번째 도전에서 134.7m 코스를 5분22초 만에 완주했다. 성공 주행에는 총 24번의 주행 명령이 사용됐다. 다만 주행 경로는 매끄럽지 않았고, 긴 우회전 구간에서 코스 가장자리에 크게 붙는 등 아슬아슬한 장면도 있었다.
완주에 들어간 AI 사용 비용도 흥미롭다. 드라이빙벤치에 따르면 GPT-6 Astra의 성공 주행에는 7.74달러(약 1만400원)의 모델 사용료가 들었다. 첫 번째 실패 시도보다 거의 네 배 많은 비용이었다.
다만 이번 결과를 자율주행 기술과 직접 비교해서는 안 된다. 시험은 일반 차량이나 보행자가 없는 폐쇄된 주차장에서 매우 낮은 속도로 진행됐고, 운전석에는 언제든 개입할 수 있는 안전요원이 탑승했다. 연구의 목적 역시 상용 자율주행 시스템이 아니라 범용 AI 모델이 현실의 연속적인 물리 제어 과제를 얼마나 수행할 수 있는지 확인하는 데 있었다.
특히 AI가 판단하는 동안 차량은 계속 움직이고, 명령은 무선 네트워크를 통해 전달됐다. 따라서 단순히 이미지를 보고 답하는 것과 움직이는 자동차를 실시간으로 제어하는 것은 전혀 다른 문제라는 점도 이번 실험에서 드러났다.
더드라이브 / 조창현 기자 changhyen.cho@thedrive.co.kr
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