법률 업계에서 AI가 법률 업무를 혁신하는 방법

로펌은 정확성과 효율성이 요구되는 세부적인 업무를 처리해야 하는 법적 절차와 관행으로 인해 종종 서류 작업에 팔을 걷어붙이고 매달리게 됩니다. 법률 조사, 법률 서술 요약, 이메일 또는 법률 문서 초안 작성과 같은 작업은 시간이 많이 걸리기 때문에 변호사가 고객 커뮤니케이션과 같은 더 복잡한 업무에 시간을 할애하지 못하는 경우가 많습니다. 연구에 따르면 법무팀에서 처리하는 업무의 63% 이상이 반복적이고 규칙에 기반하며 해석이나 판단이 필요하지 않은 업무라고 합니다. AI는 이러한 업무를 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. 

예를 들어, AI는 계약서, 소송 파일, 법원 서류와 같은 법률 문서를 분석할 수 있습니다. 또한 과거 사건 데이터를 평가하고 패턴을 식별하여 사건의 예상 결과를 예측하고, 중요하고 관련성이 높은 과거 사건을 찾고, 법률 문서의 초안을 작성하여 법률 절차를 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다. 이 글에서는 법률 업계에서 AI의 다양한 활용 사례를 살펴보고, 이러한 애플리케이션 구현과 관련된 과제를 살펴보고, 미래에 어떤 의미가 있는지 알아보겠습니다. 지금 바로 시작하세요!

법률 분야에서 AI의 혁신적인 적용

법률 업계에서 AI는 일상적인 작업을 자동화하고 워크플로를 간소화하여 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, AI는 법률 조사 및 이메일 초안 작성에 도움을 줄 수 있습니다. 또한 문서 검토, 실사 수행, 계약 협상 지원에도 활용할 수 있습니다. 이제 법률 분야에서 AI가 어떻게 활용되는지 자세히 살펴보겠습니다.

법률 연구 분야에서 AI의 잠재력

권위 있는 출처와 법원 판결에 대한 링크를 통해 모든 법률 관련 질문에 대한 답변을 제공하는 시스템을 고려해 보세요. 이 시스템은 원하는 답변이 포함되어 있을 수도 있고 포함되어 있지 않을 수도 있는 키워드 검색에 기반한 목록을 제공하는 대신 정확하고 신뢰할 수 있는 참고 자료를 제공합니다. 이것이 바로 법률 검색에서 AI의 잠재력입니다.

문서의 서명된 사본을 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델을 Ultralytics YOLOv8 과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 스캔한 문서를 분석할 수 있습니다. 이러한 모델은 서명과 같은 특정 요소를 감지하고 추출할 수 있으므로 필요한 문서를 빠르고 정확하게 찾을 수 있습니다. 또한 AI는 서명을 알려진 진품 샘플과 비교하여 문서의 진위 여부를 확인함으로써 위조 또는 서명 사기를 탐지하는 데 사용할 수 있습니다.

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변호사는 법률 AI 소프트웨어를 사용하여 법령, 규정, 관할권, 판례 등의 데이터베이스를 검색하고 스캔하여 연구할 수 있습니다. 예를 들어 Westlaw Edge는 머신 러닝을 사용하여 더 나은 이해를 위한 시맨틱 검색 기능을 제공하는 법률 AI 소프트웨어입니다. Westlaw Edge에는 초안을 분석하고 간과된 기관을 찾아내는 빠른 확인이라는 기능이 있습니다. 또한 예측 검색 제안, 법인에 대한 데이터 기반 인사이트, AI로 강화된 보고서를 제공하여 부족한 부분을 파악할 수 있습니다.

이디스커버리에서 AI의 역할

법률 리서치 다음으로 법률 분야에서 AI가 가장 많이 활용되는 분야는 이디스커버리입니다. 법률 연구는 법률, 규정 및 판례를 찾고 해석하는 데 중점을 두는 반면, 이디스커버리는 소송을 위한 전자 저장 정보(ESI)를 식별, 수집 및 생성하는 데 중점을 둡니다. 소송은 법정에서 법적 조치를 취하거나 분쟁을 해결하는 과정입니다. 

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예를 들어, 법률 연구를 수행하는 변호사는 과거 법원 판결을 검토하여 특정 법률이 여러 사건에서 어떻게 해석되었는지 파악할 수 있습니다. 반대로 이디스커버리를 진행하는 동안 변호사는 법정 소송을 준비하기 위해 현재 법적 분쟁과 관련된 이메일, 계약서 및 기타 전자 문서를 수집하고 분석할 수 있습니다.

AI 기반 이디스커버리 도구는 고급 기술을 사용하여 문서를 정리하고 우선순위를 지정함으로써 이 프로세스를 간소화합니다. Reveal과 같은 AI 도구는 변호사에게 다음과 같은 기능을 제공합니다:

• 특정 매개변수를 사용하여 데이터 필터링 및 검색
• 필요한 정보에 대한 즉각적인 액세스 제공
• 문서를 자동으로 분류하는 예측 코딩
• 데이터 분석을 개선하여 숨겨진 패턴 발견하기
• 민감한 정보 식별 및 삭제를 통한 규정 준수 확보 

실사에 AI 활용 

실사는 변호사가 계약서, 문서 및 기타 자료를 면밀히 검토하여 계약의 유효성을 확인하고 잠재적인 위험을 찾아내며 모든 것이 규칙을 준수하는지 확인하는 중요한 법적 절차입니다. 비즈니스 거래, 합병 및 법률 문제에서 문제를 방지하고 현명한 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.

AI 기술은 문서 확인을 자동화하고 대량의 서류를 빠르게 분석하여 중요한 세부 사항과 잠재적 문제를 찾아냄으로써 이 프로세스를 재정의했습니다. 이를 통해 변호사는 계약서를 쉽게 비교하고, 과거 데이터에서 위험을 예측하고, 현행법 준수 여부를 확인하고, 결과를 요약한 상세 보고서를 작성할 수 있습니다. AI를 사용하면 실사가 더 빠르고 정확해져 고객과 기업 모두에게 이익이 됩니다.

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한 대형 투자 회사가 단 10분 만에 포트폴리오 기업을 선별하여 실사를 가속화하는 데 사용하는 AI 도구인 Xapien이 좋은 사례 연구입니다. Xapien은 금융 범죄나 복잡한 기업 구조와 같은 리스크를 식별하는 데 AI를 사용합니다. 이 회사는 AI를 통해 정보에 입각한 신속한 의사결정을 내리는 동시에 잠재적인 함정을 피하고 규정을 효율적으로 준수할 수 있습니다.

AI의 도움으로 법정 모니터링 

AI는 단순히 법정 심리를 준비하는 것 이상의 용도로 사용될 수 있습니다. 컴퓨터 비전을 사용하여 법정을 모니터링할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 AI 기반 카메라와 센서를 사용하여 구술 증언, 판사의 진술, 변호사의 변론 등 법정에서 이루어지는 상호작용을 자동으로 캡처하고 분석할 수 있습니다. 

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컴퓨터 비전을 사용하면 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 다음은 컴퓨터 비전을 사용하여 법정 모니터링을 통해 배울 수 있는 몇 가지 예입니다:

• 행동 분석: 표정, 몸짓, 목소리 톤을 분석하여 감정 상태, 신뢰성, 잠재적 속임수를 감지합니다.
• 이동 추적: 주요 참가자의 움직임과 상호작용 추적
• 이벤트 플래그 지정: 청문회 중 잠재적으로 중요하거나 주목할 만한 이벤트를 식별하고 플래그를 지정합니다.

어떻게 작동하나요? 컴퓨터 비전 시스템은 감정을 감지하는 얼굴 인식 및 분석, 참가자의 움직임과 상호작용을 추적하는 포즈 추정, 집중력과 주의력을 평가하는 시선 추적, 심리 중 중요한 순간을 식별하고 표시하는 물체 및 이벤트 감지와 같은 다양한 기술을 사용합니다. 이러한 컴퓨터 비전 기능을 AI 기반 분석과 결합하여 법정 모니터링 시스템은 법적 절차의 공정성, 투명성, 정확성을 보장하는 데 도움이 되는 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

법률 업계에서 AI가 제공하는 특별한 이점

2032년까지 전 세계 법률 시장의 AI 규모가 약 7억 8,155만 달러로 성장할 것으로 예상되는 가운데, AI는 법률 업계에 몇 가지 독특한 이점을 제공합니다. AI는 문서 검토와 계약서 분석과 같은 일상적인 작업을 자동화하는 것 외에도 법률 업무의 다양한 측면을 개선하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

법률 업계에서 AI의 다른 고유한 이점은 다음과 같습니다:

• 이해 상충 확인: AI는 고객과 사례 정보를 빠르게 상호 참조하여 잠재적인 이해 상충을 식별할 수 있습니다. 최적화된 이해 상충 확인은 윤리적 관행을 보장하고 비용이 많이 드는 실수를 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 지능형 도켓 관리: AI를 사용하여 법원 도켓 또는 공식적인 소송 절차 요약을 모니터링하고 변호사에게 중요한 마감일, 심리 및 서류 제출에 대한 알림을 제공하여 중요한 날짜를 놓칠 위험을 줄일 수 있습니다.
• 시각적 증거 분석: 컴퓨터 비전은 비디오 영상, 사진 및 기타 시각적 증거를 면밀히 조사하여 소송이나 조사에 중요한 패턴, 이상 징후 및 통찰력을 식별할 수 있습니다.

법률 분야에서 AI 구현의 과제

법률 분야에서 AI의 잠재적 가능성에도 불구하고 이러한 솔루션을 구현하는 데는 몇 가지 어려움이 있습니다. 가장 큰 문제는 알고리즘 편향성입니다. 사회의 기존 편견을 반영하는 데이터로 학습된 AI 시스템을 상상해 보세요. 이러한 편향된 AI가 형사 사법에 사용될 경우 형량이나 가석방 결정에 부당한 영향을 미칠 수 있습니다. 또 다른 윤리적 문제는 고객 기밀성입니다. 변호사는 사용하는 모든 AI 시스템이 민감한 고객 데이터를 책임감 있고 안전하게 처리하는지 확인해야 합니다. 

마지막으로, AI가 제공하는 정보의 신뢰성에 대한 우려가 있습니다. 이는 법률 문서를 작성하는 데 사용할 수 있는 생성형 AI의 경우 특히 그렇습니다. 생성형 AI의 고유한 위험은 "환각"에 관한 것입니다. 환각이란 생성 AI가 생성한 정보 중 실제처럼 들리지만 완전히 허구인 정보를 말합니다. 잘못된 정보에 근거한 결정을 내리지 않으려면 변호사는 각별히 주의해야 합니다. 소송에 사용하기 전에 법률 참조나 분석 등 AI가 생성하는 모든 정보를 다시 한 번 확인하고 사실 관계를 확인해야 합니다. 

법률 분야 AI의 미래

법률 업계에서 인공지능과 인공지능 도구의 미래는 매우 유망해 보이지만 위에서 논의한 과제를 고려할 때 규제가 필요합니다. 미국과 같은 국가에서는 이미 AI의 개발과 사용을 규제하기 위한 조치를 취하고 있습니다. 이러한 조치는 편견, 차별, 개인정보 보호 문제와 같은 잠재적 위험과 AI의 이점 간의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다. 

법률 분야에는 기회와 도전이 동시에 존재합니다. 법률 전문가들은 고객에게 규정 준수, 책임, 지적 재산권, 계약, 윤리, 인권 등 AI 관련 법적 문제에 대해 조언해야 합니다. 동시에 규정을 준수하면서 AI 시스템을 업무에 통합할 수 있어야 합니다. 또한 전문적 기준과 의무를 유지하면서 AI 시스템을 효과적이고 책임감 있게 사용하는 방법을 배워야 합니다.

법률 업계에서 인공지능에 대한 평결 

AI는 법률 분야를 빠르게 변화시키고 있습니다. AI는 조사 및 문서 검토와 같은 작업을 자동화하여 도움을 줍니다. 또한 AI는 소송 전략 분석과 소송 결과 예측을 통해 더 심층적인 인사이트를 제공합니다. 이는 변호사가 고객과 더 많은 시간을 보내고 더 나은 법률 서비스를 제공할 수 있음을 의미합니다. AI 사용에 대한 윤리적 우려는 여전히 존재하지만, AI는 변호사를 돕고 법조계를 발전시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

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