2011년 The New York Times에서, AI 발전에 관한 시리즈 중 한 기사는 “비싼 변호사 군대가 더 저렴한 소프트웨어로 대체될 것이다”고 설명했습니다. 법조계가 AI의 자동화에 큰 영향을 받는 것을 넘어, 거대한 변화를 겪게 될 것이라는 암시였습니다. 특히 GPT-4는 미국 로스쿨 입학시험(LSAT)에서 상위 10%의 성적을 기록하면서 화제에 올랐습니다. 바야흐로 전문 직업이었던 AI가 변호사를 대체할 수 있는 것입니다. 이 글에서는 변호사 AI에 적용된 기술과 사용 사례, 장점과 한계에 대해서 소개하겠습니다.
AI 변호사란 무엇인가?
정의
AI 변호사는 인공지능 기술을 활용하여 법률 분야에서 변호사의 역할을 수행하는 시스템 및 솔루션을 의미합니다. 이는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP), 머신러닝(Machine learning), 패턴 인식(Pattern Recognition), 추론(Reasoning) 등의 AI 기술을 사용하여 법률 문제를 분석하고 해결하는 데에 도움을 주는 기술입니다.
MarketResearch.Biz에 따르면 법률 시장 규모의 생성 AI는 2032년까지 약 6억 7,510만 달러를 넘어설 것으로 추측했습니다. 또한 2023년부터 연평균 성장률(CAGR)은 30.7%에 도달할 것으로 예상했죠. AI를 활용하면 변호사는 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있죠. 경쟁사의 사례를 통해 AI의 중요성을 깨달은 기업이 연이어 AI를 도입하기 시작하면서, 더 많은 기업이 ‘리걸테크’에 발을 디딛고 있습니다.
AI 변호사가 중요한 이유
- 문서 분석: 대량의 법적 문서를 처리하고 분석하여 관련성 있는 정보와 패턴을 식별합니다. 예를 들어, 계약서, 판례, 규정 등 다양한 종류의 법적 문서에서 필요한 정보를 추출할 수 있습니다.
- 판례 검색: 과거 판결 및 사건 데이터베이스에서 유사한 사례나 판결을 검색하여 변호사들에게 전략적인 조언과 결정 지원을 제공합니다.
- 전자 증거 분석: 디지털 시대에서 중요성이 커지고 있는 전자 증거(전자 메일, 텍스트 메시지, 소셜 미디어 게시물 등)를 처리하고 분석하여 관련성 있는 정보와 패턴을 식별합니다.
- 예측 모델링: 데이터 마이닝과 통계적 모델링 기법을 사용하여 소송 결과나 재판 프로세스에 대한 예측 모델링 및 리스크 평가를 수행합니다.
- 클라이언트 상담 및 응답: 자연어 이해(Natural Language Understanding) 기술과 의미 추론(Semantic Reasoning) 알고리즘 등으로 클라이언트와 상호 작용하며 질문에 대답하고 조언을 제공하는 AI 챗봇으로 기능합니다.
AI 변호사는 엄청난 양의 법적 자료를 신속하게 분석하고 처리할 수 있습니다. 이는 인간 변호사에 비해 훨씬 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있다는 것을 의미하죠. AI 변호사는 대용량 문서 검색이나 전자적인 증거 분석, 법률 규정 및 판례 검토 등과 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 전문적인 법률 조언과 서비스에 대한 접근이 제한된 지역이나 경제적으로 취약한 개인들에게도 AI 변호사는 저렴하고 접근 가능한 솔루션을 제공할 수 있죠. 예를 들어, 아래에서 후술할 피스컬노트(Fiscalnote)는 계약서나 합의서, 이의제기서 등과 같은 문서의 내용을 AI로 분석하고 중요 사항이나 위험 요소를 식별할 수 있습니다. 그 외에도 AI 변호사는 템플릿 기반으로 자동으로 문서를 생성하는 데 사용할 수 있죠.
인간은 실수를 저지를 수 있는 데에 비해, AI 변호사는 항상 일관된 결과를 제공합니다. 인간의 주관이나 감정적인 요소가 개입되지 않으므로, 공정하고 객관적인 판단이 가능합니다. 또한 방대한 양의 법률 데이터와 사례법을 기반으로 작동합니다. 이러한 정보와 지식은 다른 변호사들과 공유할 수 있으며, 전문 지식의 확산과 상당 부분 자동화된 연구 및 분석에 도움이 될 것입니다.
AI 기술은 데이터 기반 예측 모델을 구축하는 데 사용합니다. 이러한 모델은 판결 결과 및 소송 가능성, 재판 프로세스에서 예측력 있는 정보를 제공합니다. 이를 기반으로 클라이언트와 변호사가 최상의 전략을 계획하는 데에 사용합니다.
AI 변호사 실제 사용 사례
피스컬노트 (FiscalNote)
피스컬노트는 미국 의회와 정부 데이터에 인공지능 기술을 접목시킨 세계 최초의 기업입니다. ‘입법 정보’를 분석하는 프로퍼시(Prophecy)와 ‘규제 정보’를 분석하는 소나(Sonar) 와 같은 서비스를 운영하고 있습니다. 이를 통해 파악한 입법과 법령 관련 정보를 기업의 정부 정책 담당자에게 실시간으로 제공하고 있습니다.
피스컬노트는 연방정부와 미국 내 50개 주의 법안과 규제는 물론, 모든 상하원 의원들의 영향력에 대한 정보를 가지고 있습니다. 피스컬노트에서 파악한 상임위원회와 본회의에서 상정된 입법안의 통과 예측 정확도는 무려 94%에 달합니다. 대형 로펌 스케이든(Skaden)과 보험사 에트나(Atena), 사우스웨스트 항공(Southwest Airline), 대형 약국 체인점 월그린(Walgreens) 등 각 산업별 기업들이 피스컬노트 서비스를 통해 정치적 리스크를 줄여나가고 있죠.
최근 대한민국 외교부와 피스컬노트는 주요국 법안 및 규제 정보의 공유와 선제적 대응 체계 마련, 빅데이터 분석 관련 기술 교류 등 상호 협력을 위해 업무 협약을 체결했습니다. 법제 분석에 인공지능을 접목하는 피스컬노트는 70여 개국 데이터를 수집 및 분석하고, 외교부의 글로벌 정책 결정을 위한 시스템 구축에 협력할 것을 약속했습니다.
미국 법률 데이터베이스(DB)사 - 렉시스넥시스
렉시스넥시스(LexisNexis)가 개발한 렉시스플러스에이아이(Lexis+AI)는 법률 업무를 혁신하기 위한 생성 AI 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 초안 작성이나 핵심 요약, 대화형 검색 등의 주요 기능을 제공하여 변호사와 법률 전문가들이 더욱 효율적으로 작업할 수 있도록 돕습니다.
렉시스+AI는 사용자가 입력한 법률 자료를 분석하여 핵심 주제와 내용을 압축하고 맞춤형 요약과 분석을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 긴 문서나 다양한 자료를 읽지 않고도 중요한 정보를 빠르게 파악할 수 있습니다. 또한 프롬프트를 활용하면 언어와 어조 또한 변경할 수 있죠.
챗봇 방식의 대화도 가능합니다. 예를 들어, 특정 지역에서 발생한 민사 사건의 핵심 내용을 알고 싶다면 해당 정보와 함께 관련 판례나 출처를 제공합니다. 이러한 정보를 활용하여 사용자는 법률 초안 작성 시에 필요한 내용을 추가하거나 보완할 수 있죠.
뿐만 아니라, 사용자가 업로드한 계약서나 문서에 대해 법규상 위반되는 단어나 조항 등을 한 번에 확인할 수 있는 기능도 제공됩니다. 이로써 사용자는 실수나 오류를 사전에 감지하고 수정할 수 있으며, 전문적인 검토 과정에서 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.
👉 문서를 이해하고 Computer vision 기술, OCR에 대하여
기업 법무 자동화 서비스 - 리걸케어 (LegalCare)
리걸케어는 법률 문제 진단과 관련 문서 작성 및 제출, 진행 관리에 이르는 전 과정을 AI와 접목해 자동으로 제공하는 플랫폼입니다. 변호사 출신 연구원과 AI 엔지니어가 협력해 자체 법률 데이터베이스(DB)와 학습 모델을 구축했죠. 이를 기반으로 총무부터 계약, 등기, 자문까지 기업 법무의 전 과정을 플랫폼에서 수행할 수 있습니다.
👉 인공지능 챗봇의 정의, 구축방법, ChatGPT 활용 및 사용 사례
로앤굿
로앤굿은 사업자 대상의 B2B 변호사 플랫폼으로 변호사 견적 비교나 기업 대상 법률 강연, 고문변호사 온라인 상담 등의 서비스를 제공합니다. 특히 로앤굿은 사용자와의 대화형 인터페이스를 통해 법률 상담과 질문에 답변하는 기능을 제공합니다. 사용자가 자연어로 질문을 입력하면, AI 변호사가 이를 이해하고 적절한 답변을 제공하죠. 이를 통해 사용자는 신속하고 정확한 법률 상담을 받을 수 있습니다.
로앤굿은 AI 기술과 법률 전문성을 결합하여 변호사들의 업무 효율성과 클라이언트 서비스의 개선에 기여하는 서비스를 제공합니다. AI 변호사로서 로앤굿은 변호사들이 업무에 필요한 작업량과 시간을 줄이고, 클라이언트들에게 빠르고 정확한 법률 지원을 제공할 수 있도록 도와줍니다.
AI 변호사에 적용된 기술
- 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)
AI 변호사는 대화형 인터페이스를 통해 클라이언트와 상호 작용하고, 법률 문서 및 사례법을 분석하며, 법적 질문에 대답하는 데 자연어 처리를 활용합니다. - 텍스트 마이닝(Text Mining)과 정보 검색 기술
AI 변호사는 대량의 법적 문서를 검색하고 분석할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 관련성 있는 사례법, 선행 판례, 규정 및 전문 지식을 추출하고 요약할 수 있습니다. - 예측 모델링
AI 변호사는 데이터 마이닝(Data Mining)과 통계적 모델링을 활용하여 소송 결과나 재판 프로세스의 예측을 수행할 수 있습니다. 과거 판결 데이터와 사건 특성을 바탕으로 한 예측 모델은 클라이언트와 변호사가 최상의 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다. - 감정 분석
AI 변호사는 소셜 미디어 게시물, 전자 메일 등에서 유용한 정보를 추출하기 위해 감정 분석 알고리즘을 사용할 수 있습니다. - 데이터 시각화 및 결정 지원
AI 변호사는 법률 규칙과 사례법 데이터베이스에 액세스하여 클라이언트에게 전문적인 조언과 결정 지원을 제공합니다. 이러한 시스템은 유효성 검증된 법적 지식 그래프나 추천 시스템 형태로 구현됩니다. - 딥러닝(Deep Learning)과 암호화(Cryptography)
AI 변호사가 다루는 많은 양의 법적 데이터와 클라이언트 정보에 대한 보안 및 개인 정보 보호가 중요합니다. 데이터 보안과 개인 식별 정보의 안전성 확보에 도움을 줍니다.
AI 변호사의 한계와 극복 방법
데이터에 의존하는 법률 AI의 한계
생성형 AI 시스템은 학습 데이터를 기반으로 문장을 생성하거나 답변을 제공합니다. 그러나 최근, Generative AI의 환각 현상이 문제로 대두되고 있습니다. 환각 현상은 AI가 실제로는 존재하지 않거나, 사실과 다른 정보를 생성하는 경우를 의미합니다. 특히 숫자나 통계, 인명이나 지명 등 구체적인 사실에 대한 오답변이 문제가 되고 있습니다.
AI 변호사는 자연어 처리와 기계 학습 기술을 사용하여 법률 문제를 분석하고 해결합니다. 그러나 AI는 인간과 달리 실제 세계의 의미와 맥락을 완전히 이해하기 어렵습니다. 따라서 복잡한 법률 문제나 특정 상황에 대한 판단력이 부족할 수도 있습니다. 또한 AI 시스템은 정확성을 보장하기 어려운 경우가 있습니다. 오류, 편견, 개인정보 보호 등의 문제가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해서는 철저한 알고리즘 개선 및 사용자 교육이 필요합니다.
AI 변호사의 성능은 주로 학습 데이터에 의존합니다. 법률 분야에서 중요한 것은 과거 판례와 다양한 법적 자원입니다. 그러나 이러한 데이터의 수집과 분석은 많은 시간과 노력을 요구합니다. 따라서 현재로서2는, AI 변호사가 충분한 원천 데이터를 확보하는 것이 어려울 수 있습니다. 이외에도 법률 분야에서는 인간의 판단력과 전략 개발 능력이 중요합니다. AI 변호사는 데이터와 알고리즘에 기반하여 결정을 내리지만, 복잡한 사건이나 윤리적인 문제에 대한 판단에서는 인간 변호사들의 전문성과 경험이 필요합니다.
결론: 변호사 AI 및 법률 생성 AI는 지속적인 발전을 이루고 있으나, 데이터 부족과 생성 AI의 오류의 한계를 극복할 과제가 남아있습니다.
AI 변호사는 다양한 데이터를 기반으로 작동합니다. 예를 들어, 다양한 법적 데이터와 지식을 기반으로하여 클라이언트에게 법률 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 법령, 규정, 판례 등에 대한 요약 및 해석을 제공하거나 특정 주제에 대한 전문적인 조언을 제시할 수 있죠. 이외에도 AI 변호사는 자연어 처리(NLP)와 의미 추론(Semantic Reasoning) 알고리즘 등을 활용하여 클라이언트와 상호 작용하며 질문에 대답하고 조언을 제공합니다. 일상적인 법률 질문부터 복잡한 사건 관련 상담까지 다양한 영역에서 도움이 됩니다.
AI 변호사가 작동하기 위해서는 이러한 다양한 데이터들로 학습되어야 합니다. 초기 학습 단계에서 인간 변호사들의 지식과 경험이 포함된 훈련 데이터셋도 활용할 수 있습니다. 그 후 추가적인 실제 사용 경험으로 계속해서 발전해 나갈 수 있죠.
리걸테크 트렌드로 인해 법조계에서 생성형 AI를 사용하려는 시도가 많아지고 있습니다. 그러나 여전히 정확성과 신뢰의 문제로 인해 한계가 명확하다는 우려도 있습니다. 이에 따라 다양한 법률 케이스를 기반으로 한 데이터를 기반으로 모델을 구축하는 Data-centric 연구가 지속되어야 할 것입니다.
다양한 산업에 AI 활용 콘텐츠
- 건축 AI 인공지능
- 의료 AI 인공지능
- 교육 AI 인공지능
- 보안 AI 인공지능
- 커머스 AI 인공지능
- 금융 AI 인공지능
Reference.
- A.I. Is Coming for Lawyers, Again - The New York Times
- Artificial Intelligence (AI) in the Law Industry: Key Trends, Examples, & Usages
- 법률 자료 요약하고 초안 작성 `뚝딱`…리걸테크 생성형 AI 열풍 - 디지털데일리
- 'AI 변호사 시대' 성큼 … 판례 찾아주고 계약서 법률해석 척척 - 매일경제
- IBM’s Watson – A LegalTech Pioneer – Legal-AI
- How Artificial Intelligence Is Impacting the Legal Industry
- "변호사님, 업무 보조자로 '법률AI' 활용하세요~"
- FiscalNote Resources & Best Practices
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