머신러닝 인공지능의 법 분야 적용의 현재와 미래： 미국의 현황과 법조인력 구조 및 법학교육에 대한 논의를 중심으로
Current Status and Future Developments of Machine Learning Artificial Intelligence in Law：Focusing the Cusp of Machine Learning in U.S. and Discourses over Legal Profession and Law School Education
설민수(서울 중앙지방법원)
156권, 269~302쪽
초록
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.
Abstract
The possibility of replacing lawyer's role by Artificial Intelligence(hereafter 'AI') has remained in curiosities till recent days. However, recent developments of Machine Learning which refers to the computer program able to learn from experience and improves performance over time based on the Big Data makes it real cases called as “disruptive innovation” in law. This article introduces concept and limits of Machine Learning in law area including supervised model which has been main and imminently surging unsupervised model represented by “deep learning”. After that, this article articulates current status, future developments, legal and technological barriers, and court opinions in the U.S. the leading country in this area, including predictive coding currently applied in discovery, legal search focusing on natural language search and predictive analytics similar to human legal reasoning but still undeveloped. The rise of Machine Learning AI as disruptive innovation coming from adoption of present technology is one of main causes of so called Great Recession in U.S. Legal industry after 2008 financial crisis which featured declining role of big law firms in it and reduced demand of entry level lawyer. This leads to the crisis of law school education and spreads to the reform of it. Korea has not much future possibility to the status of leading country of Machine Learning AI in law considering technological background and market condition. Reversely, this will make abrupt encountering of completed and developed Machine Learning AI by imports from U.S. such as IBM's Watson trying to be introduced in U.S. now. The near future may be a really shocking moments to Korea's legal education.
- 발행기관:
- 한국법학원
- 분류:
- 기타법학