자율주행 트랙터 소송이 드러낸 AI 신뢰성의 함정

자율주행은 “잘 되면 멋진 데모”가 아니라 “항상 돌아가야 하는 운영 기술”입니다. 그리고 농업 장비는 그 사실을 가장 냉정하게 증명하는 현장 중 하나예요. 최근 미국 아이다호의 농기계 딜러 Burks Tractor가 캘리포니아 기반 스타트업 Monarch Tractor를 상대로 계약 위반과 보증 위반을 이유로 소송을 제기했습니다. 핵심 주장도 단순합니다. 구매한 트랙터들이 **“자율적으로 운행할 수 없었다”**는 것, 그리고 10대 모두가 계속해서 ‘중대한 문제’를 겪고 ‘결함(defective)’ 상태라는 겁니다.

이 사건이 흥미로운 이유는 “농업용” 이야기라서가 아닙니다. **자율주행 시스템(농기계든 자동차든)**이 현장에서 실패할 때, 그 실패는 기술 이슈를 넘어 유통(딜러), 보증, 브랜드 신뢰, 그리고 다음 판매 파이프라인까지 한 번에 무너뜨린다는 점을 보여주기 때문입니다. 이 글은 “자동차 산업 및 자율주행에서의 AI” 시리즈의 관점에서, 이번 소송이 던진 질문을 정면으로 다룹니다. 왜 자율주행 AI는 현장에서 자주 무너지는가? 무엇을 준비해야 ‘작동하는 자율주행’을 만들 수 있는가?

소송이 말해주는 건 ‘기술’보다 ‘약속’이다

핵심은 기능 자체보다 **제품 약속(autonomy promise)**의 관리입니다. 딜러가 문제 삼는 지점은 단순한 버그가 아니라, 계약과 보증의 전제였던 자율주행 성능이 실사용에서 성립하지 않았다는 주장입니다. 자율주행 시스템에서 이런 분쟁이 특히 치명적인 이유는, 고객이 구매한 게 단순한 하드웨어가 아니라 **운영 가능한 결과(autonomous operation)**이기 때문입니다.

자동차 산업에서도 비슷한 패턴이 반복됩니다. ADAS나 자율주행 기능은 옵션 이름만으로도 소비자 기대치가 급상승하고, 그 기대치가 실제 성능·운영 조건·책임 범위와 어긋날 때 법적 리스크로 번집니다. 농업 장비는 더 가혹합니다.

• 작업은 “가끔”이 아니라 매일 반복됩니다.
• 환경은 통제되지 않습니다(먼지, 진흙, 비, 그늘, 역광, 작물 높이 변화).
• 다운타임은 곧바로 비용입니다(수확·방제 타이밍은 기다려주지 않음).

자율주행은 기능 목록이 아니라 ‘현장 가동률(uptime)’로 평가됩니다.

딜러가 소송을 걸 때 벌어지는 일

딜러는 단순 판매 채널이 아닙니다. 설치, 교육, 초기 장애 대응, 부품/서비스까지 고객 경험 전체를 떠안는 운영 파트너입니다. 제품이 현장에서 자율로 움직이지 않으면, 고객의 불만은 제조사가 아니라 딜러에게 먼저 떨어집니다. 그래서 이런 분쟁은 기술 결함을 넘어 유통망 붕괴로 이어질 수 있습니다.

자율주행 AI를 제품화할 때 제조사가 놓치기 쉬운 사실이 하나 있습니다. “고객”은 사용자이지만, 현장을 지키는 건 딜러·서비스 조직이라는 점이죠.

왜 자율주행 AI는 농장과 도로에서 똑같이 실패하는가

이번 사건은 농업 장비지만, 실패 메커니즘은 자동차 자율주행과 거의 같습니다. 이름만 다르고, 문제는 반복됩니다.

1) 엣지 케이스가 아니라 ‘일상 케이스’가 문제다

자율주행 모델은 특정 조건에서 잘 동작합니다. 하지만 농장도 도로도, “현실”은 항상 조건이 변합니다.

• 조도 변화: 아침·해질녘, 강한 역광, 그늘
• 표면 상태: 진흙, 물웅덩이, 먼지, 낙엽
• 구조 변화: 이랑 간격 변화, 작물 높이·밀도 변화
• 센서 오염: 카메라/라이다 렌즈 먼지, 진동으로 인한 캘리브레이션 변화

이런 조건에서 자율주행이 흔들리면 사용자는 이렇게 말합니다. “가끔 실패”가 아니라 **“쓸 수가 없다”**고요. 운영에서는 95% 성공이 아니라, 실패가 언제 나는지 예측 가능해야 합니다.

2) 인지(Perception)보다 더 잔인한 건 ‘행동(Planning/Control)’

많은 팀이 객체 인지 정확도(mAP 같은 지표)에 집중합니다. 하지만 현장 불만은 보통 이런 형태로 나옵니다.

• 멈춰야 할 때 안 멈춤
• 멈추지 않아도 될 때 멈춤(작업 흐름이 끊김)
• 경로가 들쑥날쑥해 작업 품질이 떨어짐
• 사람 개입이 너무 잦아 “자율”의 의미가 사라짐

즉, 자율주행 AI의 신뢰성은 **전체 스택(인지-예측-경로계획-제어-안전)**의 상호작용에서 깨집니다. 자동차도 마찬가지예요. ADAS가 “차선은 잘 본다”와 “운전이 편해진다”는 다른 문제입니다.

3) 제품화의 적은 모델이 아니라 ‘검증 방식’이다

대부분의 실패는 “모델이 약해서”라기보다, 검증이 현장을 닮지 못해서 터집니다.

• 시뮬레이션이 실제 센서 노이즈·오염·진동을 반영하지 못함
• 테스트 코스는 예쁘지만, 실제 작업은 지저분함
• 데이터는 쌓았지만 라벨 기준·품질이 일관되지 않음
• 안전 기능이 과민하게 동작해 작업성이 망가짐

자동차 산업에서 기능 안전(Functional Safety)과 SOTIF(의도된 기능의 안전)가 중요해진 것도 같은 이유입니다. **“고장”이 아니라 “정상처럼 보이는 오동작”**이 가장 위험하니까요.

‘자율주행 품질’은 이렇게 정의해야 한다: 현장 지표 6가지

자율주행 트랙터 소송이 주는 가장 실무적인 교훈은 이것입니다. 성능을 한 문장으로 정의하지 말고, 운영 지표로 쪼개라. 자동차든 농기계든, 계약·보증·고객 기대치를 정렬하는 데도 도움이 됩니다.

자율주행 AI/ADAS에 바로 쓰는 운영 KPI

1. 개입 빈도(Intervention rate): 작업 1시간당 개입 횟수
2. 작업 완료율(Completion rate): 미션/구간을 사람 개입 없이 완료한 비율
3. MTBF(평균 고장 간격): 하드웨어+소프트웨어 통합 관점의 다운타임 지표
4. 안전 정지의 정밀도: 정지의 ‘필요한 정지’ vs ‘불필요한 정지’ 비율
5. 작업 품질 지표: 농기계면 이랑 유지, 중복 작업, 누락 구간 등. 자동차면 승차감/불쾌 제동/차로 중앙 유지 안정성
6. 현장 가동률(Uptime): 주간/월간 기준 실제 사용 가능 시간 비율

자율주행을 팔려면, mAP보다 “시간당 개입 0.2회” 같은 문장이 더 필요합니다.

이런 지표는 기술팀뿐 아니라 세일즈, 딜러 교육, 서비스 SLA, 보증 범위를 설계하는 언어가 됩니다. 그리고 분쟁이 생겼을 때도, 감정이 아니라 측정값으로 대화할 수 있게 해줘요.

스타트업이 특히 취약한 지점: QA, 책임, 그리고 릴리스 문화

스타트업은 빠르게 만들고 빠르게 배포합니다. 문제는 자율주행 시스템은 ‘웹 서비스처럼’ 고치기 어렵다는 점이에요. 현장 장비는 통신이 불안정할 수 있고, 업데이트가 곧장 적용되지 않으며, 업데이트 자체가 새로운 리스크가 될 수 있습니다.

자율주행 제품에서 QA(품질 보증)가 갖춰야 할 최소 조건

• 릴리스 게이팅(Release gating): 핵심 안전/작업 KPI를 못 넘기면 배포 금지
• 회귀 테스트(Regression): 업데이트마다 기존 현장 시나리오를 자동 검증
• 시뮬레이션 + 하드웨어 인더 루프(HIL): 센서/제어기/통신 지연을 현실적으로 반영
• 현장 로그·재현성: 고객 불만을 “재현 가능한 티켓”으로 바꾸는 체계
• 안전 케이스(Safety case) 문서화: 무엇을 할 수 있고, 무엇을 하면 안 되는지 제품 수준에서 명확히

자동차 산업에서는 이 과정이 더 엄격해지고 있습니다. 특히 2025년 현재, 자율주행·ADAS는 규제·보험·리콜 리스크까지 한 몸으로 움직입니다. 농업 장비도 예외가 아니고요. “현장 자율”이라는 문구를 쓰는 순간, 기대치가 법적 문서가 됩니다.

구매자(완성차/농기계/플릿)가 지금 당장 확인해야 할 체크리스트

이번 사건을 “남의 일”로 보면 다음 분쟁을 피하기 어렵습니다. 구매자 관점에서 실무적으로 확인할 항목을 정리해보면 아래와 같습니다.

RFP/PoC 단계에서 꼭 묻는 질문

• 운영 조건(ODD): 정확히 어디까지가 자율 운행 가능 범위인가?
• 실패 모드: 센서 오염, GPS 품질 저하, 통신 장애 시 어떻게 동작하는가?
• 개입 프로토콜: 작업자가 개입하면 복귀는 얼마나 쉬운가?
• 성능 측정 방식: 개입 빈도/완료율을 어떤 로그로 증명하는가?
• 보증과 책임: 기능이 “작동하지 않을 때”의 기준은 무엇인가?

파일럿 운영에서의 현실적인 합격 기준 예시

• 2주 파일럿 동안 작업 완료율 90% 이상
• 시간당 개입 0.5회 이하
• 불필요 안전 정지율 5% 이하
• 주요 시나리오 30개(역광, 먼지, 진흙, 경사)에서 재현 가능한 리포트 제출

수치는 조직마다 다르지만, 중요한 건 “멋진 데모”가 아니라 현장 지표로 합격/불합격을 정의하는 겁니다.

자동차 산업과의 연결: 자율주행 AI는 결국 ‘신뢰성 산업’이다

이 소송이 “자동차 산업 및 자율주행에서의 AI” 시리즈에 딱 맞는 이유는, 농기계든 자동차든 결론이 같기 때문입니다. 자율주행 AI는 알고리즘 경쟁이 아니라 신뢰성 경쟁입니다. 모델 성능이 조금 앞서는 것보다, 고객이 12월의 바쁜 시즌에도(농업은 수확, 자동차는 연말 물류/이동 수요) “오늘도 정상 작동한다”를 경험하는 게 훨씬 강력합니다.

그리고 신뢰성은 운 좋게 생기지 않습니다. 데이터 품질, 시나리오 기반 검증, 릴리스 게이팅, 현장 관측(Observability), 딜러/서비스 조직과의 피드백 루프까지 시스템적으로 설계해야 생깁니다.

LEADS 관점에서 한 가지 더 분명한 사실이 있어요. 분쟁이 터진 뒤 “수습”에 들어가는 비용은, 처음부터 품질 체계와 검증 파이프라인에 투자하는 비용보다 큽니다. 기술 부채는 법무 비용으로 청구서가 날아옵니다.

다음 글에서는 자율주행/ADAS 팀이 실제로 적용할 수 있는 **시나리오 기반 테스트 설계(Scenario-based testing)**와 현장 데이터 루프 구축 방법을 더 구체적으로 다뤄보겠습니다. 당신의 조직은 자율주행 기능을 ‘판매’하고 있나요, 아니면 ‘운영 가능한 신뢰성’까지 함께 제공하고 있나요?