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[인터뷰+] '판사, AI로 대체?'...강민구 고법 부장 "AI, 오판 줄여"

입력 2023-05-28 09:20 수정 2023-05-28 15:46
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"법원이 생성형 AI를 채택하면 사법부의 잘못된 판결이 획기적으로 줄어들 겁니다."


지난 26일 법원의 대표적인 IT 전문가라고 불리는 강민구 서울고법 부장판사는 JTBC와의 인터뷰에서 이렇게 밝혔습니다.

강 부장판사는 1998년 국내 최초로 법률 DB인 '대법원 종합법률정보시스템' 과 법률용어 DB인 '법률시소러스' 개발을 총괄한 인물입니다. 2015년 부산지방법원장 시절엔 사법 행정을 디지털화하는 '스마트 코트'를 도입하는 등 자타공인 법원 내 디지털 전도사로 꼽힙니다.


강 부장판사는 최근 이슈가 되는 생성형 AI를 법원이 바로 도입해야 한다고 강조했습니다. 그는 "법원에 생성형 AI가 생기면 재판부가 결론을 내리는데 집중하게 돼 오판이 감소한다"며 "재판 당사자에게 이익이 된다"고 설명했습니다.


오판 감소를 예상하는 이유에 대해 "어려운 사건의 경우 사건 기록이 1만~3만 페이지에 달하는데, AI가 이를 요약하고, 판결문 작성에 필요한 부분만 골라 제시할 수 있다"며 "현재 법관들은 사건 기록을 읽고 판결문을 작성하는데 에너지의 70~80%를, 20~30%는 결론을 내리는데 쓰는데, AI가 도와주면 에너지의 70~80%를 결론을 짓는데 쏟을 수 있게 된다"고 말했습니다.


강 부장판사는 생성형 AI 도입으로 예상되는 또 다른 효과로 "대법관을 보좌하는 재판연구관(판사출신)의 업무능력이 현재보다 3~5배 올라갈 것으로 추정돼 대법원의 과도한 업무 문제도 풀릴 것"이라고 전망했습니다.


현재 대법원에 접수되는 사건은 연간 4만~5만 건입니다. 대법관 1명이 연간 처리하는 사건이 4000건에 달해 판결 지연과 잘못된 판결 가능성 등 대법원의 해묵은 과제가 지속적으로 거론되는데 완화될 수 있다는 겁니다. 대법관을 보좌하는 재판연구관들은 사건 기록을 요약하고 쟁점에 대한 판례와 학계 의견을 종합해 대법관에게 보고합니다. 이 과정에 AI의 도움을 받는다면 대법관이 더 충실한 보고를 받아 좋은 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.


강 부장판사는 "언젠가 도입될 수 있는 법원 AI는 법관 전용 재판 메뉴얼과 대법원 산하 역대 발간물 뿐만 아니라 대법원 종합법률정보시스템에 등록된 수백 만 건의 판결문들을 학습해야 한다"고 말했습니다.

그가 개발을 총괄한 '대법원 종합법률정보시스템'에는 광복 이후 사법부가 내린 판결문들이 모두 축적돼 있습니다. 다만 개인 정보 보호법 때문에 법원 밖에선 제한적으로 열람할 수 있습니다.

강 부장판사는 이런 현실을 질타했습니다. "앞으로 국내에 법원 생성형 AI와 별개로 변호사와 일반인에게 서비스를 제공할 법률 생성형 AI가 출시될텐데, 판결문 제한적 공개가 법률 정보 산업 발전에 걸림돌이 된다"며 "판결문들이 하루 빨리 공개될 수 있게 입법부에서 개인 정보 보호 문제 등을 해소한 '판결문 공개에 관한 특별법'을 만들어야 한다"고 주장했습니다.
 

"법률 생성형 AI 생기면 대형로펌은 기회, 개인변호사는 위기"


강 부장판사는 법률 생성형 AI이 등장하면 법률 시장에 "쓰나미가 닥칠 것"이라고 말했습니다. 그는 "법률 생성형 AI가 퍼지면 인건비와 선임료가 비싼 대형로펌도 적은 비용으로 소액 사건을 몰아서 할 수 있어 기회가 되겠지만, 개인 변호사나 작은 로펌은 위기를 맞을 수 있다"고 말했습니다.

그는 "하지만 개인 변호사 혹은 작은 로펌도 AI를 잘 활용하면 지금보다 적은 선임료로 박리다매식으로 더 많은 사건을 할 수 있고, 현재의 송무 중심에서 계약서나 부동산 등 다양한 분야로 업무를 넓힐 수 있다"며 "AI 출연은 변호사에게 양날의 칼"이라고 말했습니다.

그러면서 곧 등장할 국내 법률 생성형 AI와 현재 상용화된 구글의 바드(bard), 마이크로스프트의 빙(Bing)에 대해 "AI가 법제처 국가법령정보와 온라인에 공개된 판례 등을 학습하면 일반인이 쓰는데 전혀 지장이 없을 만큼 발전하는 건 시간 문제"라고 내다봤습니다.

현재 바드와 빙도 국내법 관련 질문에 답하는 서비스를 제공하고 있습니다. 하지만 아직은 정확도를 신뢰하기에는 부족하다는 지적이 많습니다.
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