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기본소득제

basic income guarantee

기본소득은 소득, 자산, 직업 유무 등과 관계없이 모든 국민에게 조건 없이 정기적으로 동일한 금액을 지급하는 제도다. 이는 인간의 생존과 존엄을 보장하고, 복지 사각지대를 해소하며, 기술 발전과 노동시장 변화에 대응하는 새로운 사회보장 패러다임이다.

기본소득의 핵심은 무조건성과 보편성이다. 기존의 복지 제도가 특정 계층만을 대상으로 하거나, 자산·소득 조사 등의 복잡한 심사를 거쳐야 하는 반면, 기본소득은 모든 시민에게 동일하게 주어진다. 이러한 구조는 행정 효율성을 높이고, 복지 사각지대를 줄이며, 개인의 자율성과 존엄을 강조한다.

기본소득은 1980년대 유럽 일부 좌파 지식인과 정치세력을 중심으로 이론화되었고, 이후 자동화·AI 발전으로 인한 일자리 대체 문제와 소득 불평등 확대 우려가 커지면서 실현 가능성에 대한 관심이 커졌다.

*세계 각국의 기본소득 실험
대표적인 실험으로는 핀란드의 실업자 대상 조건 없는 현금 지급 실험(2017~2018)이 있으며, 이 실험은 수급자의 삶의 만족도와 정신 건강을 개선했지만, 고용 창출 효과는 제한적이었다. 스위스에서는 2016년 성인에게 매월 2,500스위스프랑을 지급하는 법안을 국민투표에 부쳤지만 76.9%의 반대로 부결됐다. 미국 스톡턴, 스페인 바르셀로나, 캐나다 온타리오 주, 네덜란드 위트레흐트시 등도 다양한 형태의 기본소득 실험을 시행하거나 계획했다.

*한국의 기본소득 논의와 실험
한국에서는 '청년기본소득'이 대표적인 사례로, 경기도가 2019년부터 만 24세 청년에게 분기별로 25만 원(연 100만 원)을 지역화폐로 지급하는 정책을 시행 중이다. 이는 전 국민 대상은 아니지만, 기본소득의 철학을 실험하는 제도로 평가된다. 2021년 대선 국면에서는 이재명 후보가 전국민 기본소득 도입을 공약으로 제시하며 사회적 논쟁이 확대됐다. 그는 매년 일정 금액의 기본소득을 전 국민에게 단계적으로 지급하고, 재원은 토지세, 탄소세, 디지털세 등으로 충당하자는 방안을 주장했다.

한편 일부 지자체는 코로나19 위기 대응으로 전 국민 또는 주민 대상 긴급재난지원금을 지급한 바 있으며, 이 역시 일시적 기본소득 개념으로 해석되기도 한다. 다만 정기성과 무조건성을 갖춘 ‘제도적 기본소득’은 아직 시행되지 않고 있으며, 재원 마련, 형평성, 기존 복지와의 관계 등을 두고 논쟁이 지속되고 있다.

*기본소득에 대한 찬반 논쟁
기본소득에 대한 찬반 논쟁은 여전히 팽팽하다. 찬성 측은 빈곤 완화, 소비 진작, 사회 안정 효과를 주장하며, 특히 디지털·AI 시대에 필수적이라고 본다. 반면, 반대 측은 막대한 재정부담, 근로의욕 저하, 복지체계 중복 문제를 지적한다. 또한 기본소득이 다른 복지 예산을 잠식할 수 있다는 우려도 존재한다.

최근에는 기후변화 대응(탄소세), 로봇세 도입, 플랫폼 노동자 보호 등과 연결된 형태로 기본소득이 다시 주목받고 있다. 이는 단지 복지정책이 아닌, 사회구조의 전환을 논의하는 플랫폼으로 진화하고 있다.

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범용 인공지능

artificial general intelligence

언어, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 처리하며, 인간처럼 폭넓고 유연한 지적 활동을 수행할 수 있는 인공지능을 의미한다. 인간의 직접적인 명령 없이도 주어진 환경에서 문제를 해결하고 스스로 학습한다는 점에서, 이론적으로는 ‘강한 AI’ 또는 ‘완전 AI’로 불린다.

이와 반대로 특정 작업에만 최적화된 인공지능은 ‘약한 AI’ 또는 ‘좁은 AI’로 불리며, 현재 대부분의 AI 기술이 이 범주에 속한다. 알파고, 딥블루처럼 특정 게임에서 인간을 능가하는 AI가 대표적인 예다. 이들은 데이터, 알고리즘, 명시된 규칙 등을 기반으로 특정 과제를 해결하는 데 집중된다.

AGI는 기존 AI와 달리 다양한 작업을 수행하며, 그 결과로부터 스스로 학습하는 특성을 지향한다. 예컨대 별도의 입력값 없이도 프로그램 자체가 환경과 상호작용하며 경험을 축적하고 개선하는 방식이다. AGI는 여전히 실험적 단계에 있으며, 궁극적으로는 인간과 같은 수준의 사고와 창의력을 갖는 AI 구현을 목표로 한다.

이러한 AGI 개발에는 머신러닝, 특히 ‘신경망 구조 검색(NAS)’ 기술이 핵심이다. 구글의 AutoML Zero는 기본 수학 개념만 입력한 상태에서 스스로 신경망을 설계해 AI 시스템을 만드는 실험적 사례로 주목받았다. 이처럼 AI가 인간이 설계하지 않은 방법으로 문제를 해결해나가는 것은 AGI 실현의 가능성을 보여준다.

AI가 급속도로 발전하면서 AGI에 대한 기대와 우려가 공존한다. 자가 지도 학습, 전이 학습, 인과 추론 등의 기술은 인간처럼 경험을 기반으로 사고하는 AI를 가능하게 한다. 전문가들은 AGI가 스스로 인과관계를 학습하고 복잡한 상황을 판단할 수 있어야 진정한 AGI로 평가받을 수 있다고 본다.

일각에서는 AGI가 인간의 노동을 보조하고 반복 업무를 대신할 것이라 보지만, 고도화된 AGI가 실제로 등장하면 사람을 대체할 가능성도 제기된다. 이는 기술의 활용 방향과 사회적 합의에 따라 달라질 문제다.

AGI는 아직 이상에 가까운 목표다. 그러나 딥마인드의 Gato처럼 하나의 모델이 다양한 작업을 수행하려는 시도는 현실화되고 있다. Gato는 텍스트 생성, 이미지 설명, 게임 플레이, 로봇 제어 등 수백 가지 작업을 처리할 수 있지만, 각 작업의 성능은 전문 AI에 비해 다소 떨어진다. 그럼에도 하나의 신경망으로 다양한 일을 수행한다는 점은 의미 있는 진전이다.

테슬라가 공개한 휴머노이드 로봇 옵티머스는 인간을 돕는 로봇으로, 자율 판단과 기본적인 작업 수행 능력을 갖추려는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 인간 수준의 사고 능력을 갖췄다고 보긴 어렵다.

AGI 개발에 대한 기대는 크지만, 아직 갈 길이 멀다는 것이 전문가들의 공통된 견해다. AGI가 자율성을 갖고 인간과 협력하는 방향으로 개발되어야 한다는 논의는 점점 더 중요해지고 있다. AGI가 인류 문제 해결에 기여할 수 있다는 기대가 있는 만큼, 기술적 진보와 윤리적 고려가 균형 있게 발전해야 한다.

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테슬라

Tesla, Inc.

테슬라(Tesla)는 미국 텍사스주 오스틴에 본사를 둔 전기차 및 에너지 솔루션 기업이다.
전기차, 배터리, 에너지 저장 시스템(ESS), 태양광 솔루션 등을 직접 설계하고 생산한다.

2003년 마틴 에버하드(Martin Eberhard)와 마크 타페닝(Marc Tarpenning)이 설립했으며, 2008년부터 일론 머스크(Elon Musk)가 경영을 맡고 있다.
테슬라는 전기 스포츠카 로드스터(Roadster)를 시작으로, 세단 모델 S(Model S), SUV 모델 X(Model X), 대중형 모델 3(Model 3)와 모델 Y(Model Y)를 차례로 출시했다.

2023년에는 모델 Y가 전 세계 판매 1위 차량에 오르며 상징적 성공을 거뒀다.
테슬라는 차량 설계부터 배터리, 소프트웨어까지 모든 공정을 직접 통제하는 수직계열화 전략으로 원가 경쟁력을 확보하고 있다.
완전자율주행 기술 (FSD, Full Self-Driving) 개발에도 앞서 있으며, AI 학습용 슈퍼컴퓨터 도조(Dojo)로 기술 우위를 넓히고 있다.
사이버트럭(Cybertruck)은 독특한 각진 디자인과 스테인리스 외장, 고성능을 앞세워 미래형 픽업의 대표 주자로 부상했다.

차량 생산은 미국 텍사스 오스틴의 기가팩토리(Gigafactory Texas)에서 이뤄지며, 전 세계 주요 도시에 공장을 운영 중이다.

상하이, 베를린, 멕시코 등지에 기가팩토리(Gigafactory)를 건설해 글로벌 공급망을 다변화하고 있다.

기가팩토리(Gigafactory)는 배터리, 차량, 전력장치 등을 한곳에서 통합 생산하는 대형 스마트 제조시설로, 테슬라의 원가 절감과 공급망 효율화를 이끄는 핵심 거점이다.