| 초록 |
1. 개요 새로운 기술이 개발이 될 때마다 , 그 기술이 인간의 일상생활에 어떤 영향을 줄 수 있고 , 관련 직종에서 근무하는 사람의 근무 형태에 어떤 변화를 가져올지를 생각하게 된다 . 법 분야도 마찬가지다 . 오늘날 , 인공지능이 법 분야에 적용됨에 따라 , 법조계의 전문가들의 업무를 여러 가지 방법으로 변형시키고 있다 . 인공지능은 인간이 하는 일을 도와서 , 인간의 업무 시간을 줄여줌으로써 , 인간이 좀 더 높은 수준의 업무를 하는 데 시간을 많이 할애하도록 도와준다 . 높은 수준의 업무의 예를 들면 , 고객 상담 , 협상 , 그리고 법정에서의 변호 등이 있다 . 1.1. 인공지능이란 무엇인가 인공지능 (AI) 은 인간 마음의 작용을 따라 해서 기계가 인간의 지능을 요구하는 업무를 완성할 수 있을 때 붙이는 용어다 . 특히 , 이것은 적절한 알고리즘을 개발하여 데이터에서 패턴을 인식하고 , 이러한 새로운 패턴을 업무를 자동화하는 데 적용하는 , “ 기계학습 ” 을 포함한다 . 인공지능은 또한 기 계학습뿐만 아니라 자연어처리 ( 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 정보를 얻으며 생성하는 기술 ), 그리고 신경망 ( 두뇌의 구조를 모델링한 시스템 ) 등을 포함한다 . 인공지능 연구의 장기 목표는 지식 을 추론하고 , 계획 , 상호 커뮤니케이션 , 그리고 인지하는 것을 포함한다 . 현재 우리는 이러한 목표를 완수하기 위한 길의 중간에 서 있다 . 전형적으로 AI 시스템은 어떤 주제에 대한 “ 학습 데이터 ” 와 알고리즘이 주어지면 , 데이터 사이의 관계를 찾아낸다 . 이러한 “ 학습 ” 은 기계의 대답을 교정하는 인간에 기반을 두고 있거나 ( 지도학습 , 강화학습 ) 또는 간단히 환경으로부터의 피드백에 반응하 는 시스템에 기반을 둔다 ( 비지도학습 ). 예를 들어 , 알파고와 같은 게임은 3,000 만 번의 바둑돌의 움 직임에 관련된 데이터에 의해 학습되었고 , 어떤 바둑 전문가도 예측하지 못한 경기를 할 수 있게 되어서 , 세계 챔피언을 5:0 으로 이겼다 . 2. 법조계에서 쓰일 수 있는 AI 기술들 2.1. 기존 판례에서 비슷한 사례의 문서 검색 AI 가 탑재된 소프트웨어는 법적인 사용을 위한 문서 분석의 효율을 증가시키고 , 기계들은 문서 를 평가할 수 있고 , 특정 소송 건에 연관된 기존 문서들을 찾아낼 수 있다 . 기존의 문서가 비슷한 사례인 것으로 평가되면 , 기계학습 알고리즘은 유사하게 연관된 또 다른 문서들을 찾아내기 위해 일을 할 수 있다 . 기계들은 문서들을 분류하는 게 인간보다 더 빠르고 , 통계적으로 검증이 될 수 있는 결과들을 생산할 수 있다 . 기계는 인간이 모든 문서를 검증하도록 요구하기보다 , 기계가 검증 하기에 불확실한 문서들만을 인간에게 알려줌으로써 , 인간의 업무 시간과 로드를 줄일 수 있다 . AI 시스템의 도입은 법 관련 연구가 제때에 그리고 종합적으로 행해지도록 돕는다 . ROSS intelligence 에서 제공하는 것과 같은 AI 시스템은 문서를 분석하는 것을 돕기 위하여 자연어처리를 이용한다 . 2.2. 기업 실사 전 세계의 법 사무실에서 , 법 관련 전문가들은 그들의 고객을 대신하여 배경정보들을 발견하기 위해 성실하고 바쁘게 일을 한다 . 이러한 업무는 사실과 관련된 인물들을 파악하고 그들의 고객을 효과적으로 상대하기 위해 이전 소송 건들에 대한 결정들을 철저히 평가하는 것을 포함한다 . 인공지능 도구는 이러한 업무가 종종 인간에게는 지겹게 느껴질 수 있고 , AI 시스템이 법적 전문가들 을 도와 이들의 업무를 더 효율적으로 그리고 더 정확하게 하도록 도울 수 있다 . 2.3. 계약 점검 그리고 관리 법률사무소가 고객을 대신하여 하는 일의 큰 비중은 , 계약이 어떻게 쓰이냐에 따라 그들의 고객에게 불리한 영향을 줄 수 있는 위험과 문제를 확인하기 위해 계약을 점검하는 것이다 . 법률사무소는 아이템에 빨간 줄을 긋고 , 계약을 수정하고 , 고객이 사인을 해야 할지 말아야 할지 또는 고객들이 더 나은 조건으로 협상할 여지가 있는지 고객과 상담한다 . AI 는 전체적으로 , 그리고 각 개별로 계약들을 분석하는 것을 도울 수 있다 . 특히 계약 점검을 위해 AI 도구를 만든 여러 개의 소프트웨 어 회사들이 있다 . Kira systems, LawGeex, 그리고 eBrevia 는 인간보다 더 정확하게 계약들을 빨리 분류할 수 있다 . 2.4. 소송 결과 예측 AI 는 데이터를 분석하여 새로운 소송 건의 결론이 어떻게 될지를 인간보다 더 잘 분석할 수 있 는 능력이 있다 . 고객들은 종종 그들의 법 상담가에게 “ 만약 이 일이 법정으로 가면 , 우리가 이길 가능성이 얼마나 되죠 ?”, “ 아니면 합의를 해야 하나요 ?” 등등의 질문을 하여 미래의 결말에 대해 미리 정보를 얻고자 한다 . 이전의 수년 동안의 법정 데이터를 분석할 수 있는 AI 기술로 인하여 , 변호 사들은 이러한 질문들에 더 잘 대답할 수 있다 . 2.5. 이혼 과정의 자동화 전형적인 이혼 합의는 미국에서는 평균 1 년 이상이 걸릴 수 있고 , 평균 $27,000 가 소모된다 . “ 모든 이혼을 평화적으로 ” 라는 목적으로 Wevorce 는 이혼 부부의 비용 절감을 위해 자가진단 가능한 온라인 이혼 솔루션을 부부에게 제공한다 . 부부는 그들만의 “ 최적의 솔루션 ” 을 찾고 , AI 기반의 기계는 이 부부에 최적화된 다섯 개의 모듈과 모든 중요한 결정들을 제공한다 . 또한 필요할 때 , 가 이드를 제공할 수 있도록 해당 부분의 법 전문가를 연결시켜준다 . 3. 법조계의 AI 응용 현황 AI 가 법조계에서 현재 어떻게 응용되고 있는지 현황을 알아보도록 한다 . 3.1. 문서 분석 Slaughter 와 May, 그리고 케임브리지 대학은 법 문서 분석을 위하여 , Luminance 라고 불리는 시스템을 개발했다 . Luminance 는 로펌과 고객들을 위해 전체 프로세스를 향상시키고 , 무엇을 찾아야 할 지 직접 입력으로 주어지지 않아도 , 어떻게 고객들을 위한 법 정보들을 이끌어낼 수 있는지에 대한 모델링을 하였다 . Luminance 는 현재 상당한 발전을 보여서 , 부동산 문서 분석이 가능하고 , 가장 최근에는 브렉시트 계약과 유럽 일반정보보호규정 (GDPR, General Data Protection Regulation) 에 대한 분야까지 커버를 하고 있다 . 회사 Autonomy 의 이전 CEO 였던 Mike Lynch 에 의해 개발된 다른 시스템은 CogX AI innovation 에의 법 분야에서 |
