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초록·키워드
오랫동안 인공지능에 의한 법률가의 역할 대체는 호기심 차원에서 논의되어 오던 일이다. 하지만 최근 빅데이터를 바탕으로 인간의 행동결과를 자동적으로 반영하는 방식으로 인간의 학습방식에 가깝게 인간 행동의 결과를 모방할 수 있는 머신러닝 인공지능이 대두하면서 법률가 역할의 대체는 단순한 호기심이 아닌 현실의 문제, 특히 파괴적 혁신의 측면에서 다가오고 있다.
이 글은 현재까지 개발된 머신러닝 인공지능의 주류적 방식인 지도학습 방식과 새롭게 떠오르고 있는 딥러닝과 같은 임의학습 방식의 머신러닝 인공지능의 기본적인 개념과 한계를 소개하고 이를 바탕으로 미국에서 실제 적용되는 법 분야인 증거개시 분야의 예측적 코딩, 종래 컴퓨터가 사용되었던 분야에서 점진적인 머신러닝 인공지능을 대표하는 자연어 검색, 그리고 마지막으로 인간의 추론과 가장 유사하지만 다분히 미래의 적용영역인 사건의 분석 및 결과예측 분야에서의 적용 움직임과 함께 관련 법적 장애물과 발전가능성, 그리고 미국 법원의 판결 등을 정리했다.
아직 발전 중인 머신러닝 인공지능이 파괴적 혁신으로 부각되고 있는 것은 법률분야의 기술적 발전이 2008년 금융위기 이후 그동안 미국 로스쿨 교육의 실무적 전문성 부족을 메워주던 대형로펌을 중심으로 한 미국의 법률산업 성장구조가 2008년 금융위기 이후 신규변호사의 수요감소를 특징으로 하는 마이너스 성장을 일으킨 한 원인으로 지목되며 머신러닝 인공지능은 현실화될 경우 그 파급영향이 큰 기술이기 때문이다. 머신러닝 인공지능의 부각에 따라 미국 법률산업 구조의 변화와 그에 대비한 로스쿨 교육의 혁신을 요구하는 움직임이 미국에서 움트고 있다.
한국의 경우 선도적으로 머신러닝 인공지능을 법 분야에 적용할 가능성은 여러 가지 여건상 크지 않다. 거꾸로 이는 미국에서 IBM의 Watson과 같이 현재 법률산업에 진입을 시도 중인 머신러닝 인공지능이 완성적 형태로 수입되었을 때 아무런 대비 없이 법률산업이 이를 마주할 가능성이 높고 상대적으로 실무적 전문성이 취약한 한국의 법률교육체계는 더욱 큰 영향을 받을 수 있다.
이 글은 현재까지 개발된 머신러닝 인공지능의 주류적 방식인 지도학습 방식과 새롭게 떠오르고 있는 딥러닝과 같은 임의학습 방식의 머신러닝 인공지능의 기본적인 개념과 한계를 소개하고 이를 바탕으로 미국에서 실제 적용되는 법 분야인 증거개시 분야의 예측적 코딩, 종래 컴퓨터가 사용되었던 분야에서 점진적인 머신러닝 인공지능을 대표하는 자연어 검색, 그리고 마지막으로 인간의 추론과 가장 유사하지만 다분히 미래의 적용영역인 사건의 분석 및 결과예측 분야에서의 적용 움직임과 함께 관련 법적 장애물과 발전가능성, 그리고 미국 법원의 판결 등을 정리했다.
아직 발전 중인 머신러닝 인공지능이 파괴적 혁신으로 부각되고 있는 것은 법률분야의 기술적 발전이 2008년 금융위기 이후 그동안 미국 로스쿨 교육의 실무적 전문성 부족을 메워주던 대형로펌을 중심으로 한 미국의 법률산업 성장구조가 2008년 금융위기 이후 신규변호사의 수요감소를 특징으로 하는 마이너스 성장을 일으킨 한 원인으로 지목되며 머신러닝 인공지능은 현실화될 경우 그 파급영향이 큰 기술이기 때문이다. 머신러닝 인공지능의 부각에 따라 미국 법률산업 구조의 변화와 그에 대비한 로스쿨 교육의 혁신을 요구하는 움직임이 미국에서 움트고 있다.
한국의 경우 선도적으로 머신러닝 인공지능을 법 분야에 적용할 가능성은 여러 가지 여건상 크지 않다. 거꾸로 이는 미국에서 IBM의 Watson과 같이 현재 법률산업에 진입을 시도 중인 머신러닝 인공지능이 완성적 형태로 수입되었을 때 아무런 대비 없이 법률산업이 이를 마주할 가능성이 높고 상대적으로 실무적 전문성이 취약한 한국의 법률교육체계는 더욱 큰 영향을 받을 수 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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