로보택시, 왜 런던과 댈러스에서 막혔나

주민들의 새벽을 깨운 막다른 골목의 악몽

범죄 현장 침입 사건이 극적이었다면, 쇼어디치(Shoreditch)의 엘더 스트리트(Elder Street)에서 벌어진 일은 터무니없을 정도로 끈질긴 해프닝이었다. 2026년 5월과 6월 사이, 웨이모의 지도 제작용 차량들이 이른 새벽 시간대에 반복적으로 막다른 길로 진입했고, 빠져나오기 위해 몸부림쳤다. 주민들은 새벽 4시경에 울려 퍼지는 이 소음을 “끔찍한 사이렌”이자 “후진 소리와 경고음이 뒤섞인 터무니없는 소음”이라고 표현했다 .

공개된 영상에는 새벽 4시 15분, 흰색 재규어 SUV가 좁은 골목에서 다중 회전을 시도하다 연석에 올라타는 모습이 담겼다 . 문제가 언론에 공론화된 후에도 지역 주민들은 적어도 한 대의 차량이 계속해서 같은 곳을 찾아왔다고 증언했다 . 웨이모는 불편을 끼친 데 대해 공식 사과하고 문제를 해결 중이라고 밝혔지만 , 이 사건의 핵심은 구조적인 취약점에 있다.

자율주행차는 매우 정밀한 지도에 의존하는데, 단순한 ‘막다른 길’ 오분류 하나가 수많은 차량을 같은 덫에 빠뜨릴 수 있다는 점이다. 인간 운전자라면 한 번의 실수로 끝날 일이 몇 주 동안 여러 차량에서 동일하게 반복된 것은 단순한 센서 조정만으로 해결되지 않는 매핑 혹은 경로 탐색 시스템의 근본적인 약점을 시사한다.

텍사스: 신호 위반, 스쿨버스, 그리고 전면 운영 중단

대낮에 신호를 무시하고 교차로로 돌진

2026년 5월, 블랙박스 카메라가 붐비는 댈러스 교차로에서 웨이모 로보택시가 적색 신호를 무시하고 달리는 차량들 사이를 비집고 지나가는 장면을 포착했다 . 다행히 부상자는 없었지만 이 영상은 순식간에 입소문을 탔다.

웨이모는 우회전 차선에서 바라봤을 때 신호등이 “심하게 어두웠다”며, 이는 계획적 오류가 아닌 인지의 어려움이었다고 해명했다 . 하지만 연구자들은 여전히 기술에 대한 우려를 표했으며, 한 연구원은 CBS 뉴스에 이 기술이 여전히 개선이 필요하다고 지적했다 .

소방차 앞에서 멈추지 않고, 등하굣길 로직마저 오작동

비슷한 시기, 댈러스의 한 주민은 CBS 뉴스와의 인터뷰에서 웨이모 차량이 소방차에 양보하지 않고, 이후 스쿨존이 작동 중이 아님에도 불구하고 시속 약 20마일(약 32km/h)이라는 등하교 시간 규정 속도를 계속 유지하며 주행하는 것을 목격했다고 말했다 . 이것은 ‘긴급 차량 우선권’과 ‘학교 구역 규칙’이라는 두 개의 층위를 동시에 고려해야 하는 복합적인 판단력의 문제로, 자율주행 시스템이 상황적 맥락을 해석하는 능력에 공백이 있음을 고스란히 드러낸 사례다. CNN의 광범위한 조사는 웨이모가 서비스 확장을 시도함에 따라, ‘인간 부재’가 규제 당국을 점점 더 걱정하게 만드는 “새로운 위험”을 초래하고 있다고 결론 내렸다 .

스쿨버스 위반: 리콜을 촉발한 중대한 위기

텍사스에서 발생한 가장 심각한 실패는 스쿨버스와 관련된 것이다. 2025년 말부터, 오스틴 독립 교육구(Austin Independent School District) 버스에 장착된 감시 카메라는 웨이모 차량들이 정지 팻말을 펼치고 적색 경광등을 점멸하며 멈춰 있는 스쿨버스를 불법적으로 추월하는 장면을 포착하기 시작했다. 학기가 시작된 이후로 무려 최소 19회나 적발되었다 . 오스틴 교육구 경찰은 해당 차량들이 20회나 딱지를 떼였으며, 문제가 해결될 때까지 운행을 중단하라는 요구를 웨이모가 처음에는 거부했다고 밝혔다 .

미국 도로교통안전국(NHTSA)은 2025년 10월 공식 조사에 착수했고 , 결국 12월에 웨이모는 스스로 소프트웨어 리콜을 단행했다. 회사 측은 정차 중인 스쿨버스를 우회하도록 만드는 소프트웨어 결함을 인정한 것이다 . 웨이모의 안전 최고 책임자 마우리시오 페냐(Mauricio Peña)는 충돌 사고는 발생하지 않았다고 강조했지만, 비록 통계상의 확률일지라도 통학하는 아이들이 위험에 빠질 수 있다는 시각적 이미지 자체가 치명적인 타격을 주기에 충분했다 .

폭우와 침수, 그리고 텍사스 셧다운

2026년 5월 22일, 웨이모는 댈러스, 오스틴, 휴스턴, 샌안토니오 전역에서 완전 자율주행 로보택시 서비스를 전면 중단했다. 직접적인 계기는 폭우와 돌발 홍수였다. 실제로 애틀랜타에서 폭우 후 웨이모 차량이 침수된 도로에 멈춰 서 있는 온라인 영상이 확산되기도 했다 .

회사는 이번 조치를 “선제적 안전 조치”라고 칭하며 텍사스 전역의 악천후를 원인으로 꼽았다 . 부상자는 보고되지 않았지만, 이 서비스 중단 사태는 악천후 속에서 자율주행 차량이 얼마나 취약한지를 극명하게 보여주었다. 이는 라이다(LiDAR)와 카메라 기반 인지 기술의 가장 오래된 약점으로 잘 알려진 부분이다.

웨이모의 대응: 사과, 리콜, 그리고 더 높아진 장벽

이 모든 일련의 사건들에 대한 웨이모의 대응 매뉴얼은 일관되어 왔다. 인정하고, 사과하고, 패치를 만들고, 필요할 경우 멈춘다. 회사는 런던의 소음 공해에 대해 공식 사과했고 , 범죄 현장을 침범한 안전 요원을 직무 정지시켰으며 , 스쿨버스 사태에 대해 자발적 소프트웨어 리콜을 실시했다 . 그 이전에도 담장이나 게이트, 체인 등에 부딪힐 위험 때문에 1,212대의 차량에 대한 리콜을 진행한 바 있다 .

그러나 이 패턴은 근본적인 전략적 의문을 남긴다. 웨이모는 예외적인 사례들을 하나씩 때우는 것인가, 아니면 이러한 증상들은 인공지능의 보다 깊은 곳에 자리한 ‘상식 부재’라는 질병의 증세인가? 런던 시험에 대한 한 보도는 웨이모의 데이터가 사람보다 상해 사고 발생률을 12배나 낮춘다고 자랑하지만, 바로 그 시험에서 발생한 일들은 “안전 우려 속에서 AI의 상식적 결함을 드러내고 있다”고 꼬집었다 .

물론 NHTSA가 2025년 7월, 시스템적 문제를 발견하지 못한 채 웨이모에 대한 14개월 간의 조사를 종료했음을 기억할 필요는 있다 . 그리고 거시적인 통계 그림에서 볼 때 자율주행차는 인간 운전자보다 전반적으로 더 안전한 경향이 있는 것도 사실이다 . 하지만 런던과 댈러스에서 발생한 이 연속적인 실패의 장면들은, 대중의 신뢰가 전 차량의 평균 충돌 확률이 아니라, 기술이 상황 판단을 전혀 못하는 것처럼 보이는 생생하고 바이럴한 한순간에 의해 구축된다는 사실을 분명히 보여주고 있다.