2024리걸테크 AI 포럼서 법원, 검찰 AI 도입현황 발표 국내 리걸테크 업체들 모여 AI 기반 서비스 시연도
[파이낸셜뉴스] "개인적으로 법적 윤리적 문제가 해결된다는 것을 전제로 법률 분야에서 챗GPT와 같은 외부 인공지능(AI) 프로그램의 도입을 전향적으로 검토할 필요가 있다고 생각합니다", "법원 내·외부에서 공정성의 원칙을 적용할 수 있는 사법 데이터에 대해서는 가능한 최대한 공개할 필요가 있다는 목소리가 있습니다."
국내 법률시장에서의 AI 도입 물결이 거세지고 있는 가운데, 법조계에서는 민·관 모두 AI 도입 필요성에 대한 공감대가 빠르게 형성되고 있다.
원호신 법원행정처 사법정보화실장은 26일 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 열린 '2024 리걸테크 AI 포럼'에서 '인공지능과 사법정보시스템'을 주제로 한 기조연설에서 "AI 도입에 따른 위험성에 대해 해결 방안을 찾는다면 사법부에서도 AI를 충분히 재판 지원의 도구로 포섭할 수 있을 것"이라며 이같이 밝혔다.
다만 법률 분야라는 특수성에 따른 AI의 위험성 및 윤리적 문제 등을 해결 과제로 꼽힌다. 원 실장은 "법원의 입장에서 본다면 판결의 평균과 표준화의 위험이 있다는 지적이 나온다"며 "인공지능에 의한 판례 변경은 없다는 극단적인 말도 나온다"고 지적했다. 인공지능이 기존 데이터의 학습을 전제로 하는 만큼, 단순히 기계적, 수평적 판결에서 벗어날 수 있을지에 대한 의문이 있다는 것이다.
이날 원 실장은 사법부에서 차세대 전자소송 시스템과 함께 개발 중인 AI모델에 대해 언급하기도 했다.
구체적으로는 민,형사, 가사 행정, 특허사건 등 재판부에서 진행 중인 사건과 유사한 사건을 찾아 추천해 줘 재판에 참고할 수 있도록 하는 유사사건 판결문 추천 모델, 소송 절차 관련 질의나 키워드를 입력하면 적절한 답변을 안내하는 소송절차 안내봇 등이다.
또 사법부의 차세대 AI 모델로 '민사조정·화해 예측 모델'을 제시하기도 했다. 이는 당사자가 제출한 소정이나 답변서, 준비서면 등을 분석해 첫 변론기일 전 조정·화해 가능성에 대한 예측 정보를 제공하는 식으로 법관의 재판 부담 및 절차 지연을 줄일 수 있다는 설명이다.
수사기관인 검찰도 AI의 도입 방안을 적극 검토하고 있다는 설명이다. 이날 이성범 대검찰청 기획조정부 정보통신과장은 '생성형 AI의 검찰 사건처리업무 활용방안'을 주제로 두 번째 기조연설을 맡아 개발 중인 차세대 형사사법정보시스템(KICS, 킥스)에 대해 설명했다.
이 과장은 이날 차세대 킥스에서 활용될 수 있는 AI 서비스를 소개했다. 유사사건의 조서나 결정문 등을 추천해 주는 '유사사건 수사서류 추천 서비스', 조사자와 피조사자 간 문답을 텍스트로 바꿔주는 '음성인식 조서 작성 지원 시스템' 등이다.
이날 행사장에서는 로앤컴퍼니, 엘박스, 로앤굿, BHSN 등 다양한 리걸테크 업체들이 준비 중인 법률 AI 서비스를 시연하기도 했다.
로앤컴퍼니는 내달 출시를 앞둔 생성형 AI 기반의 변호사향 B2B SaaS 솔루션 ‘슈퍼로이어’ 서비스를 시연했다. 이 서비스는 △판례·법령·실무정보 '리서치' △소장·내용증명 등 ‘법률문서 작성' △대규모 '법률문서 요약' △맥락에 따른 ‘사용자 문서 기반 질의응답' 기능 등을 탑재해 변호사의 업무 생산성을 높여준다는 설명이다.
엘박스는 이날 부스 방문객들에게 법조인들을 대상으로 서비스 중인 대화형 검색 서비스인 '엘박스AI'를 선보였다. 기존 키워드 기반 검색과 달리 사람과 대화하듯 질문하면 이와 연관된 판례를 찾아준다.
엘박스는 행사 기간 모든 부스 방문객이 엘박스AI를 체험할 수 있게 할 계획이다. 부스에서는 엘박스의 대표적인 서비스인 법률분석(Legal Analytics)도 체험해볼 수 있었다. 이 서비스는 엘박스의 판례 데이터를 기반으로 유사사례의 형량 추이를 한눈에 볼 수 있도록 시각 자료를 제공한다.
이 밖에 리걸AI 솔루션 기업 BHSN은 AI기반 계약관리·기업법무솔루션 '앨리비(Allibee)'를, 로앤굿은 '선거법 AI 검색 챗봇','금융법 AI 검색 챗봇', '개인정보보호법 AI 검색 챗봇' 등 특정 법률 분야에 특화된 챗봇을 시연했다.
one1@fnnews.com 정원일 기자
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