2026년 F1 드라이버들이 AI의 '인질'이 된 이유

2026년 도입될 포뮬러 1 파워 유닛이 인공지능(AI)에 핵심 제어권을 넘겨주면서, 드라이버들이 에너지 배분을 결정하는 알고리즘의 '인질'이 된 기분을 느끼고 있습니다. 최근 스파 벨기에 GP에서 나타난 설명하기 힘든 직선 구간 속도 저하와 소프트웨어 글리치는, 랩 타임이 드라이버의 실력인지 아니면 단순히 컴퓨터의 변덕인지 의문을 갖게 만들었습니다.

Why it matters:

이는 '드라이버의 챔피언십'이라는 F1의 정체성을 뒤흔드는 문제입니다. 스포츠 규정은 드라이버가 "단독으로, 도움 없이" 경쟁해야 한다고 명시하고 있지만, 현재의 자기 학습 컴퓨터는 바람, 그립, 인간의 변수 등으로 인해 왜곡된 입력값을 실시간으로 조정하며 랩 전체의 에너지 전략을 미리 계획합니다. 조지 러셀이 벨기에 GP 주말 동안 에너지 배분 글리치로 고전하거나, 오스카 피아스트리가 퀄리파잉에서 팀메이트보다 최고 속도가 낮았던 상황에서 두 드라이버가 할 수 있는 일은 아무것도 없었습니다.

The details:

• 알고리즘 로또: 머신러닝 모델은 실시간 트랙 상황을 완벽하게 반영하지 못하는 예측에 기반해 배터리 배분을 조정합니다. 팀들은 세션이 끝난 후에야 문제를 발견하는 경우가 많아, 드라이버는 자신이 느렸던 것인지 아니면 단순히 운이 없었던 것인지 추측할 뿐입니다.
• 스파의 여파: 메르세데스는 러셀이 '버스 스톱(Bus Stop)' 구간에서 겪은 속도 저하가 파워 유닛 배분 문제였으며, 이로 인해 약 0.2초의 손해를 봤다고 분석했습니다. 또한 '라 소스(La Source)' 탈출 시 발생한 별도의 글리치는 루이스 해밀턴과의 충돌 사고에 영향을 미쳤습니다. 토토 울프는 이런 문제들이 덜 까다로운 서킷에서는 발견하기 훨씬 어렵다고 인정했습니다.
• 드라이버의 분노: 랜도 노리스는 시즌 내내 무작위적인 컴퓨터 동작으로 인해 손해를 봤다며, 이는 "드라이버의 잘못이 아니다"라고 강조했습니다. 오스카 피아스트리는 이 시스템을 "미친 상태(nuts)"라고 표현하며, 퀄리파잉 결과가 컴퓨터가 "제대로 작동하느냐 아니냐"에 의해 결정되고 있다고 경고했습니다.
• 단기적 해결책: 일부 팀들은 예측 불가능성을 피하기 위해 퀄리파잉 동안 자기 학습 알고리즘을 완전히 비활성화하고, 효율성 대신 예측 가능성을 선택하고 있습니다.

The big picture:

2027-2028년 규정 변경을 통해 에너지 효율 문제를 완화하고자 내연기관의 비중을 높일 예정이지만, 머신러닝의 핵심 구조는 유지될 것입니다. 팀들은 매 주말 이 유닛들에 대해 학습하고 있지만, 드라이버들의 요구는 명확합니다. 바로 '도움 없는 순수한 운전'을 원한다는 것입니다. 알고리즘이 완벽히 제어되기 전까지, 인간의 기술과 소프트웨어의 운을 구분하는 일은 계속해서 고통스러운 과제가 될 것입니다.