경제·금융 용어사전

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챗GPT

Chat Generative Pre-trained Transformer

챗GPT는 오픈AI(OpenAI)가 2022년 11월 공개한 대화형 생성 인공지능(AI) 서비스다. GPT-3.5를 기반으로 시작해 GPT-4o, GPT-5.1 등으로 진화했으며, 대규모 언어모델(LLM)의 대표적인 상용화 사례로 꼽힌다. 출시 두 달 만에 1억 명의 사용자를 확보했고, 오픈AI의 2025년 매출은 약 120억~130억 달러 수준으로 보도됐다.

마이크로소프트는 검색엔진 ‘빙(Bing)’에 챗GPT 기술을 접목해 ‘링크 제시’ 중심의 검색을 AI가 직접 답변하는 방식으로 변화시켰다. 2025년 11월에는 한국·일본·뉴질랜드·대만에서 여러 사용자가 AI와 함께 대화하는 그룹채팅 기능을 시범 도입했다. 개인 메모리는 그룹에 공유되지 않으며 미성년자 보호 조치도 적용됐다. 국내에서는 카카오톡 연동 서비스인 ‘챗GPT 포 카카오’를 통해 접근성이 확대됐다.

2026년 8월에는 13~17세 대상 ‘청소년용 챗GPT(ChatGPT for Teens)’가 전 세계에 출시됐다. 연령 정보나 추정 결과에 따라 자동 적용되며, 자해·폭력·성적 콘텐츠 등 민감한 주제와 정서적 의존을 유발할 수 있는 상호작용을 제한한다. 학습 과정에서는 단계적 사고를 유도하고, 보호자는 이용 시간과 일부 기능을 관리할 수 있다.

챗GPT는 고객 지원, 콘텐츠 제작, 마케팅 등 전 산업의 AI 도입을 촉진했다. 반면 사실과 다른 내용을 생성하는 환각(Hallucination), 일자리 대체, 개인정보 보호, 저작권 침해 등 윤리적·규제적 과제도 제기되고 있다.

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용도지역제

Zoning System

용도지역제는 토지의 이용 목적에 따라 지역을 구분하고, 각 지역에서 허용되는 건축물의 용도와 건폐율·용적률·높이 등을 차등 규제하는 도시계획 제도다. 주거·상업·공업 기능의 적정한 배치와 난개발 방지, 주거환경 보호 등을 목적으로 한다.

「국토의 계획 및 이용에 관한 법률」에 따라 용도지역은 크게 도시지역·관리지역·농림지역·자연환경보전지역으로 구분된다. 도시지역은 다시 주거지역·상업지역·공업지역·녹지지역으로 나뉘며, 이 가운데 주거지역은 전용주거지역, 일반주거지역, 준주거지역 등으로 세분된다. 일반적으로 허용되는 개발 밀도는 제1종보다 제2종, 제2종보다 제3종 일반주거지역에서 높다. 상업지역은 중심·일반·근린·유통상업지역 등으로 세분되며 상대적으로 높은 용적률이 허용된다.

용도지역별 건폐율과 용적률의 범위는 국토계획법과 시행령에서 정하고, 지방자치단체가 그 범위에서 조례 등을 통해 구체적인 기준을 정한다. 따라서 같은 면적의 토지라도 어떤 용도지역으로 지정됐는지에 따라 건축할 수 있는 건물의 종류와 규모가 달라지고 개발 가능성과 토지가치에도 큰 영향을 미친다.

전통적인 용도지역제는 주거·상업·공업 등 도시 기능을 분리해 계획적인 도시 성장을 유도해 왔지만, 산업구조와 생활방식의 변화로 주거·업무·상업 등 도시 기능 간 경계가 흐려지고 직주근접과 복합개발 수요가 커지면서 획일적인 용도 구분을 유연화할 필요가 있다는 지적이 제기되고 있다.

이에 서울시는 2026년 8월 11일 ‘미래도시 대응을 위한 점진적 용도지역제 대체방안 및 제도개선 마련’ 연구용역을 발주했다. 서울 전역을 대상으로 현행 용도지역제의 문제점을 분석하고, 이를 단계적으로 축소하거나 대체할 새로운 토지이용 규제수단과 도시관리체계를 마련하는 것이 목적이다. 목표연도는 2040년으로 설정했으며, 주거·상업지역 등의 후보지를 선정해 새로운 제도를 적용하는 방안도 실증적으로 검토할 계획이다.

서울시의 구상은 용도지역 간 경계를 낮춰 상업·업무·공업용지에 주거 기능을 복합하거나 저밀 토지의 개발 밀도를 높이는 등 토지 이용의 유연성을 확대하는 데 초점이 맞춰져 있다. 다만 현행 용도지역 체계와 건폐율·용적률 상한은 국토계획법령에 규정돼 있어 서울시가 자체적으로 용도지역제를 폐지할 수는 없다. 연구 결과에 따라 관련 법령 개정을 정부에 건의하는 방안 등이 검토될 수 있다.

따라서 2026년 현재 서울시가 용도지역제를 폐지하기로 확정한 것은 아니다. 현행 제도는 그대로 유지되고 있으며, 서울시가 2040년을 목표로 단계적인 축소·대체 가능성과 새로운 도시관리 모델을 연구하기 시작한 단계다.

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뉴럴링크

Neuralink

뉴럴링크(Neuralink)는 일론 머스크 등이 2016년 설립한 미국의 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)·신경기술 기업이다. 뇌에 초미세 전극을 삽입해 신경신호를 측정·해석하고 이를 컴퓨터 등 외부 장치의 제어에 활용하는 침습형 BCI 기술을 개발하고 있다.

뉴럴링크의 핵심 기술은 뇌에 이식하는 N1 임플란트와 이를 삽입하는 수술로봇이다. N1 임플란트는 머리카락보다 가는 64개의 실(Thread)에 총 1,024개의 전극을 배치해 뇌의 신경활동을 기록하고 무선으로 전송한다. 이를 통해 사지마비 환자 등이 생각만으로 컴퓨터 커서와 같은 외부 장치를 제어할 수 있도록 하는 것이 초기 목표다.

뉴럴링크는 2024년 1월 처음으로 사람에게 N1 장치를 이식하며 인간 대상 임상시험을 본격화했다. 첫 참가자는 생각만으로 컴퓨터 커서를 움직이고 인터넷을 이용하거나 비디오게임을 하는 모습을 보였다. 같은 해 두 번째 참가자에게도 장치를 이식했으며, 이 참가자는 생각을 이용해 비디오게임을 하고 3차원(3D) 물체를 설계하는 작업 등을 수행했다.

뉴럴링크는 장기적으로 BCI의 활용 범위를 컴퓨터 제어를 넘어 의사소통과 시각·운동 기능 복원 등으로 확대하는 것을 목표로 하고 있다. 2024년에는 시각장애인의 시각 복원을 목표로 개발 중인 ‘블라인드사이트(Blindsight)’가 미국 식품의약국(FDA)의 혁신의료기기(Breakthrough Device) 지정을 받았다.

머스크는 더 장기적인 비전으로 인간과 인공지능(AI)의 긴밀한 연결과 공생을 제시해왔다. 다만 현재 뉴럴링크의 임상시험은 우선적으로 중증 마비 환자가 생각만으로 디지털 기기를 제어할 수 있도록 하는 기술의 안전성과 초기 유효성을 평가하는 단계다. 따라서 인간과 AI의 결합은 현재 구현된 의료기술이라기보다 장기적인 사업·기술 비전으로 구분할 필요가 있다.

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뇌-컴퓨터 인터페이스

brain-computer interface

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 인간 뇌의 신경신호를 측정·해석해 사용자의 의도를 파악하고 이를 컴퓨터, 로봇팔, 의수·의족 등 외부 장치의 제어나 의사소통에 활용하는 기술이다. 전극을 두피 등에 부착하는 비침습형과 뇌 내부에 전극을 삽입하는 침습형 등으로 나뉜다.

BCI는 뇌의 운동·언어·감각 등과 관련된 신경신호를 센서나 전극으로 측정한 뒤 인공지능(AI)과 신호처리 기술로 분석한다. 이를 이용하면 전신마비나 언어장애 환자가 생각만으로 컴퓨터의 커서를 움직이거나 문자를 입력하고, 로봇팔·휠체어 등 외부 장치를 제어할 수 있다. 반대로 외부 정보를 뇌에 전달해 시각이나 촉각 등 감각을 복원하는 기술도 연구되고 있다.

BCI는 2020년대 들어 AI와 반도체, 신경과학 기술의 발전으로 인간 대상 임상과 상용화 경쟁이 본격화됐다. 미국 뉴럴링크(Neuralink)는 2024년 1월 처음으로 사람의 뇌에 무선 BCI 장치를 이식했으며, 신크론(Synchron)은 뇌를 직접 절개하지 않고 혈관을 통해 스텐트형 전극을 삽입하는 기술을 개발하고 있다.

중국도 BCI 상용화 경쟁에 뛰어들었다. 과학기술정보통신부에 따르면 중국은 2026년 3월 13일 척수손상 환자를 대상으로 하는 침습형 BCI 의료기기의 시판을 승인했다. BCI 기술을 둘러싼 경쟁이 미국과 중국을 중심으로 빠르게 확대되고 있음을 보여주는 사례다.

한국 정부도 BCI를 미래 전략기술로 육성하고 있다. 과학기술정보통신부는 2026년 3월 18일 ‘뇌 미래산업 국가 R&D 전략’을 발표하고 신체제약 극복, 뇌질환 치료·감각 복원 임플란트, 인공신체, 웨어러블 로봇, 초실감 엔터테인먼트, 안보·방위산업 등 7대 BCI 임무를 제시했다. 2027년부터는 K-문샷 BCI 프로젝트를 본격 추진할 계획이다.

BCI는 의료·재활을 넘어 로봇, 웨어러블 기기, 확장현실(XR), 인간-AI 인터페이스 등으로 활용 영역이 확대될 것으로 전망된다. 다만 뇌수술의 안전성, 장기간 이식에 따른 부작용, 신경신호 해석의 정확도, 뇌·신경 데이터의 개인정보 보호와 보안, 인간의 자율성 등은 상용화를 위해 해결해야 할 과제로 꼽힌다.