법조 분야 인공지능 기술의 도입을 위한 고려 사항?상표 유사도 평가의 경우를 사례로

남구현

doi:https://doi.org/10.36532/kulri.2022.105.129

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 남구현 (국민대학교)

저널정보: 고려대학교 법학연구원 고려법학 고려법학 제105호

발행연도: 2022.6

수록면: 129 - 159 (31page)

DOI: https://doi.org/10.36532/kulri.2022.105.129

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

사회의 여러 분야에 인공지능 기술이 도입되어 긍정적인 성과를 도출하고 있고, 법조 분야도 예외가 되어서는 안 된다는 의견이 늘어나고 있다. 인공지능 기술이 최선으로 기능하기 위해서는 사용 환경과 목적, 조건에 적합하도록 설계하고 개발, 사용되어야 한다. 따라서 법조 분야에 특정 인공지능 기술의 도입을 위해서는 그 기술이 법조 분야 및 사법 제도의 여러 가지 특성에 부합하는지 면밀한 검토가 필요하다. 인공지능 기술은 응당 효율성이 존재 이유며, 특히 아직까지 대중의 심리적 저항감이 큰 법조 분야에서는 더욱 높은 수준의 효율성 확보가 기술 도입을 위한 하나의 중요한 검토 요소가 되어야 한다. 이와 함께, 법조 분야의 특성을 고려하여 운용의 안정성과 도출 결과의 신뢰성이라는 기술적 요소, 그리고 명확성 및 적정성의 법리적 요소도 검토 대상이 되어야 한다. 이 중에서 비교적 직관적으로 평가될 수 있는 요소들과 차별되는 성질인 신뢰성의 경우, 인공지능 기술이 결국 연산 결과를 기반하고 있으므로 그 과정과 결과의 객관성이 평가 기준으로 고려되어야 한다. 상표권 침해 판단의 유사도 평가 사례에서는 일반적 인공지능 기술이 도출하는 결과의 객관성 결여로 인해 신뢰성이 부족하다 분석되지만 이를 제고할 수 있는 기술적 보완의 가능성을 보기도 하였다. 이러한 논의를 통해 미래 법조 분야에 최적의 인공지능 기술을 도입할 수 있는 사회적 역량을 기를 수 있을 것이라 기대한다.

In a variety of fields of our society, artificial intelligence has been introduced and drawn positive outcomes, and the opinion that the field of legal practice should not be an exception has been emerging. For the artificial intelligence to perform at its best, it is required that design, development, and operation of the system must reflect the environment, purpose, and condition of the application. Thus, in-depth consideration to determine whether a certain artificial intelligence technology coincides with the characteristics of the field of legal practice and judicial system is necessary to introduce such artificial intelligence technology into the field of legal practice. It is certain for artificial intelligence technology that high efficiency is its reason for being, and especially in the field of legal practice in which psychological resistance is yet high against it, demonstration of higher efficiency should be one of the factors to be considered for the introduction of the technology. In addition, keeping in mind the characteristics of the legal field, technical factors including stability of operation and reliability of decision making and legal factors such as definiteness (non-vagueness) and propriety are required to be considered. Among the factors, the reliability factor is unlikely verified intuitively due to its discriminating characters compared to the others; objectivity of the results and the process to achieve the outcomes is to be considered as a valuation basis because the fundamental of artificial intelligence rooted on the result of calculations. In the case of similarity evaluation of trademark infringement, the objectivity of the outcomes produced by general, commonly known artificial intelligence technology was considered not to reach to the level of public standard; thus, it was analyzed that it lacks reliability. However, at the same time, the chance for technical supplementation were also observed. It is expected that this kind of discussion will cultivate social competences required to select and introduce the best performing artificial intelligence in the field of future legal practice.

#인공지능 #인공지능 검토 요소 #데이터 객관성 #상표 유사도 #유사도 평가 #삼중항 네트워크 #Artificial Intelligence #consideration factors for AI #data objectivity #trademark similarity #similarity assessment #triplet network

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

남구현

소속기관 국민대학교

주요연구분야 사회과학 > 법학

논문수 1 이용수 20

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)