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, 그리
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 기계학습뿐만 아니라 자연어처리(컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 정보를 얻으며 생성하는 기술), 그리고 신경망(두뇌의 구조를 모델링한 시스템) 등을 포함한다. 인공지능 연구의 장기 목표는 지식을 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 반응하는 시스템에 기반을 둔다(비지도학습). 예를 들어, 알파고와 같은 게임은 3,000만 번의 바둑돌의 움직임에 관련된 데이터에 의해 학습되었고, 어떤 바둑 전문가도 예측하지 못한 경기를 할 수 있게 되어서, 세계 챔피언을 5:0으로 이겼다.
2. 법조계에서 쓰일 수 있는 AI 기술들
2.1. 기존 판례에서 비슷한 사례의 문서 검색
AI가 탑재된 소프트웨어는 법적인 사용을 위한 문서 분석의 효율을 증가시키고, 기계들은 문서를 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 검증하기에 불확실한 문서들만을 인간에게 알려줌으로써, 인간의 업무 시간과 로드를 줄일 수 있다. AI 시스템의 도입은 법 관련 연구가 제때에 그리고 종합적으로 행해지도록 돕는다. ROSS intelligence에서 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 전문가들을 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. AI는 전체적으로, 그리고 각 개별로 계약들을 분석하는 것을 도울 수 있다. 특히 계약 점검을 위해 AI 도구를 만든 여러 개의 소프트웨어 회사들이 있다. Kira systems, LawGeex, 그리고 eBrevia는 인간보다 더 정확하게 계약들을 빨리 분류할 수 있다.
2.4. 소송 결과 예측
AI는 데이터를 분석하여 새로운 소송 건의 결론이 어떻게 될지를 인간보다 더 잘 분석할 수 있는 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, 변호사들은 이러한 질문들에 더 잘 대답할 수 있다.
2.5. 이혼 과정의 자동화
전형적인 이혼 합의는 미국에서는 평균 1년 이상이 걸릴 수 있고, 평균 $27,000가 소모된다. “모든 이혼을 평화적으로”라는 목적으로 Wevorce는 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, 가이드를 제공할 수 있도록 해당 부분의 법 전문가를 연결시켜준다.
3. 법조계의 AI 응용 현황
AI가 법조계에서 현재 어떻게 응용되고 있는지 현황을 알아보도록 한다.
3.1. 문서 분석
Slaughter와 May, 그리고 케임브리지 대학은 법 문서 분석을 위하여, Luminance라고 불리는 시스템을 개발했다. Luminance는 로펌과 고객들을 위해 전체 프로세스를 향상시키고, 무엇을 찾아야 할지 직접 입력으로 주어지지 않아도, 어떻게 고객들을 위한 법 정보들을 이끌어낼 수 있는지에 대한 모델링을 하였다. Luminance는 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 Autonomy의 이전 CEO였던 Mike Lynch에 의해 개발된 다른 시스템은 CogX AI innovation에의 법 분야에서 가장 좋은 AI 개발품에 수여하는 상을 탔다. 그리고 현재 12개 나라의 26개 기관에서 사용 중이다.
3.2. 계약 지능
ThoughtRiver는 법 분야의 계약 지능 소프트웨어로서, 계약서와 다른 문서들을 스캔해 계약자가 겪을 수 있는 위험을 가시화하여 온라인 보드에 정보를 보여주는 기계학습을 사용한다. Throught-River는 전형적인 법 평가를 모방해서 계약의 위치, 사용된 단어들, 그리고 문맥을 기반으로 계약자가 가질 수 있는 위험에 대한 판단이 가능하도록 한다. 이 소프트웨어는 케임브리지 대학교에서 자연어처리와 기계학습의 전문가들과 함께 개발된 Fathom Contextual Interpretation 엔진에 의해 지지된다. Fathom은 사용자에게 법 조항(clause)의 의미를 알려주고, 사용자의 문맥 안에서 그것이 어떻게 의미하는지 분석한 후, 의미가 다르게 해석될 수 있는 문구들을 계약서의 위험도와 고려해야 할 사항과 연관시켜 설명하고, 이에 더해 계약의 비용을 절감하는 방식 또한 알려준다. ThoughtRiver는 현재 소프트웨어에 유럽 일반정보보호규정(GDPR) 준수 관련 법을 분석하는 모듈까지 더했다.
3.3. 문서 배달
호주의 회사 LawPath는 개별적이고 사적인 법 상담을 해주는 챗봇 Lexi을 만들었다. Lexi는 사생활보호에 관련된 법 정보를 제공하는 로봇이고, 법 문서의 자동 배달 또한 제공한다. 대화하는 메시지 인터페이스가 달려 있어, 고객에게 사생활보호법 정보를 메시지창을 통해 제공할 수 있고, 고객의 필요에 맞게 실시간으로 법 조언을 생성할 수 있다.
3.4. 법 전문가
미국 로펌 Baker Hostetler는 IBM의 Watson 시스템 기반 위에 개발된 ROSS라고 불리는 법 전문가 소프트웨어를 사용하고 있다. 변호사들은 ROSS 시스템에게 질문하고, ROSS는 시스템에 저장된 관련된 법들을 조사하고, 증거를 모으고, 추론을 하고, 높이 연관된 후보 답들을 증명에 기반하여 보여준다. ROSS는 또한 케이스에 영향을 줄 수 있는 새로운 법정 결정을 사용자에게 알려주기 위해 24시간 내내 법을 모니터한다. 이 프로그램은 이 시스템을 사용하는 변호사들로부터의 피드백을 끊임없이 학습하여, 더 나은 결과를 매번 가져오려고 한다.
3.5. 의료과실 분석
영국의 가장 큰 의료과실 관련 로펌인 fletchers는 의료과실 관련 “로봇 변호사”를 만들기 위해, 리버풀(Liverpool) 대학과 연계했다. 그들이 만든 소프트웨어는 이전의 유사한 의료과실 케이스들을 평가하는 의사결정 지원 시스템(decision support system)이다. 이 프로젝트는 정부 산하 Innovate UK 기관으로부터 225,000유로의 지원을 받고 있다.
3.6. 소송 결과 예측
런던 대학(University College London)과 셰필드 대학(University of Sheffield), 펜실베이니아 대학(University of Pennsylvania)의 연구자들은 인간의 권리에 대한 유럽 법정의 584개의 소송 건에 대한 판사의 결정을 이용했다. 그리고 문서에서 패턴을 찾았다. 이러한 소송들로부터 배운 결과, 그들이 개발한 알고리즘은 79%의 정확률로 다른 소송 건들의 결론을 미리 예측할 수 있었다. 이들의 시스템의 분석 결과는 입력된 학습 데이터의 질에 크게 의존한다. 즉, 입력 데이터가 안 좋으면 나오는 예측 결과도 좋지 않다.
3.7. 공법 교육
케임브리지 대학은 LawBot을 연구했다. 그들은 법에 관련된 정보가 없는 시민들이 영국과 welsh 법에서의 26개의 주된 범죄와 연관된 법적으로 복잡한 문제들을 이해하는 것을 돕고자 하였고, 자격 있는 변호사와 함께 어떤 법적인 행동을 취할 것인지에 대한 정보를 주기 위해 LawBot을 만들었다. 최근에, 이 프로젝트는 이혼법에 초점을 맞추고 있다. 이혼법은 그나마 정의가 잘 되어 있는 법 분야 중 하나로서, 해당 정보를 시민에게 제공하고자 하고 있다.
현재 AI 기술이 많이 발전하여, 매년 개최되는 법 정보 추출 관련 AI 시스템 대회(Competition on Legal Information and Extraction)에서는 사법고시 시험문제를 푸는 AI 시스템의 성능이 인간과 비슷하거나 더 나은 성능을 보이는 것으로 나오고 있다. 하지만 앞에서 예로 제시한 이러한 혁신과 실험들은 여전히 초기 단계에 있고, 활용도에 대한 회의론이 존재한다. 그러나 AI innovation awards가 현재 많이 나오면서, 상을 수여하기 위해 객관적이고 정확하게 AI 시스템들을 검증하는 과정이 만들어지고 있다. Furlong은 “우리는 법 시장에서 AI의 사용을 더욱더 많이 보게 될 것이다”라고 말하고 있다.
4. 법조계의 AI 응용에 관련된 우려사항
AI 시스템의 법조계 적용에 대하여 어떠한 우려사항이 있는지 알아본다.
4.1. 투명성(Transparency)
정의의 기본 원칙은 투명성이다 ―법 관련 모든 행동은, 결정에 대한 이유를 정확히 설명하고 정당화하는 과정을 요구한다. 이것은 거의 모든 법적 결정 과정에 적용된다. AI 시스템을 사용하는 데 있어서, AI의 결정에 대한 이유를 정확히 듣는 것이 어려운 경우가 많다. AlphaGo에서 보듯이, 시스템의 디자이너조차도 AI 시스템의 행동을 설명할 수 없다.
IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)는 곧 AI 시스템이 해당 행동을 설명할 수 있기를 기대하고 있다.
4.2. 윤리(Ethics)
윤리의 역할은 사람과 기계 사이의 상호작용에 있어서 도덕적인 영향을 주거나, 의도되지 않은 결과로 인해 발생하는 문제들을 다루는 것이다. 빅데이터, 클라우드, 그리고 자동화된 시스템들은 보안, 사생활 그리고 기본적인 자유 등에 관련된 여러 가지 문제를 야기시키고 있다. AI와 소셜미디어 또한 우리가 어떻게 그것들의 업무를 측정하고 정의할지에 따른 여러 의문을 남기고 있다. 인간과 관련된 법적 결정에 AI 시스템의 도움을 받는 것은, 윤리의 큰 문제로 남아 있고, 여러 토론이 진행 중이다.
4.3. 책임(Liability)
AI 개발자가 그들의 생산품에 의해 야기된 손상이나 피해에 대해 책임을 져야 하는가? 대부분의 다른 분야에서는 생산품에 대한 책임이 있는 것으로 이미 원칙이 확립되어 있다. 그러나 만약 그 생산품이 어느 누구도 미리 예측할 수 없는 방향으로 행동한다면, 여전히 이것이 개발자 책임인가? AI 시스템은 사물인터넷(Internet of Things) 기반에서 다른 시스템들과 상호작용하는 경향이 있다. 그래서 AI 시스템의 결과가 해당 시스템만의 결정이 아닐 수 있기 때문에, AI 시스템에게만 책임을 묻는 것이 어렵다. 또한 AI 시스템들은 그들이 학습된 데이터에 기본적으로 의존해서 결정을 내리기 때문에, 시스템의 잘못된 결과에 대한 책임은 잘못된 학습 데이터 탓으로 돌릴 수 있고, 또한 AI 시스템은 해킹이 될 위험이 있어, 결과가 100% AI 시스템에 의한 결정인지 확신하기 어렵다.
4.4. 대중의 AI 시스템에 대한 수용(Public acceptance)
AI의 한계는 사회적 부분이 가장 크다. AI가 그렇게 자주 실패하는 이유는 어떻게 인간이 기술과 상호작용하는지에 대한 오해에서부터 시작된다. AI 개발자의 역할은 간단히 기계가 인간을 대신하기보다, 스마트한 시스템이 인간과 상호작용하도록 만들어 인간의 창조력을 끌어올리는 데 도움을 주는 것이다. AI 시스템은 계속적으로 변화하는 주변 요인들과 새로운 정보에 적응해야 하고, 인간이 그러듯이 복잡하고 애매한 상황을 다룰 수 있어야 한다. NESTA는 이러한 기계의 알고리즘이 만드는 사회적 동요, 기계들이 인간에게 영향을 주는 방식 등에 관한 문제가 곧 주된 이슈로 떠오를 것이고, 많은 토론거리를 줄 것이라고 말했다.
5. 결론
Deloitte에 따르면, 100,000개의 법 관련 역할이 2036년까지 자동화되어 AI가 대신하게 될 것이라고 말했다. 그들은 2020년까지 로펌들이 새로운 AI 기술이 급속도로 확산되는 티핑포인트(tipping point)에 직면할 것이라고 보고했다. 현재 모든 로펌들이 AI 기술의 사용에 대한 실패를 두려워 말고, AI 기술을 적극적으로 사용할 준비를 할 때이고, 로펌 내부에서 AI 실습 분야를 정하여 개발하기 시작할 때이다. 법적인 전문성을 변화시키는 데 주요 포인트는 혁신이라고 믿는 많은 사람들이 있다. 이러한 혁신은, “로펌에 의해 형성된 첫 번째 법적 기술 벤처회사”인 NextLaw Lbs가 계획하는 것이다. AI와 기계학습이 이미 로펌과 법 분야를 바꾸어놓고 있는 것은 확실하다. 어떤 변화가 당신은 보이는가?
References
1. Bernard Marr, “How AI and Machine Larning Are Transforming Law Firms And The Legal Sector”, Forbes, 2018.
2. The Law Society of England and Wales, “AI and the legal profession – Horizon scanning report”, Willis Towers Watson, 2018.
3. Mi-Young Kim, Ying Xu, Yao Lu, and Randy Goebel, “Question Answering of Bar Exams by Paraphrasing and Legal Text Analysis”, In Lecture Notes in Artificial Intelligence Vol.10247:299-313, 2017.
4. Mi-Young Kim, Randy Goebel, Yoshinobu Kano, and Ken Satoh, “COLIEE-2018: Evaluation of the Competition on Case Law Information Extraction and Entailment”, In Twelfth International Workshop on Juris-informatics (JURISIN 2018), 2018.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.