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매일, 다양한 司法 시스템 전문가들은 법적 연구를 수행하고, 고객과 의사소통하고, 재판 사례를 관리하며 법을 해석한다. 그들의 업무는 안전하고 기능하는 사회의 기초이기 때문에 많은 사람들이 생산성의 약속에 관심을 가지고 있다. 변호사들, 특히 공익 변호사들은 souvent 거대한 사례를 가지고 있다. 판사들은 미래의 법적 절차에 혼란을 줄 수 있는 반대 의견을 작성한다. 규정과 법령은不断으로 변경된다. 이러한 복잡한 시스템에서, 인공 지능(AI)은 시간이 걸리는 행정 업무를 자동화하는 수단으로 등장했다.
법정에서 AI의 일상적인 응용
변호사의 업무 주에 많은 시간이 법적 연구, 의견서 작성, 문서 준비 등 시간이 걸리는 행정 업무에 소요된다. 그들은 80%의 시간을 정보를 수집하는 데, 그리고 20%만을 분석과 의미에 소요한다. 사례를 구축하기 위해, 그들은 사례 법, 규정, 법령을 면밀히 조사해야 한다. AI는 이러한 과정을 간소화할 수 있으며, 그들에게 수많은 시간을 절약할 수 있다.
AI 어시스턴트는 변호사들이 스케줄을 최적화하고 사례를 관리하는 데 도움을 줄 수 있다. 생성형 AI는 법적 연구를 수행하는 데 도움을 줄 수 있다. 판사들은 구금 결정 시 알고리즘 위험 평가 도구를 참조할 수 있다.
이 도구는 다른 법률 전문가들에게도 도움을 줄 수 있다. 자연어 처리 모델은 стен노그래퍼에게 서면 기록을 도와줄 수 있다. 대형 언어 모델(LLM)은 통역가에게 번역을 도와줄 수 있다. 생성형 AI는 서류를 작성하거나 고객과 의사소통을 자동화하거나 사례 파일을 조직하는 데 도움을 줄 수 있다.
법원 기능에 AI를 통합하는 이점
AI는 시간이 걸리는, 반복적인 업무를 가속화할 수 있으며, 전문가들이 더 중요한 또는 시간이 민감한 문제에 집중할 수 있도록 해준다. 이것은 특히 공익 변호사들에게 유리할 것이다. 그들은 매년 수백 개의 사례와 항소를 처리한다. 평균적으로, 그들은 13.5에서 286시간을 피고인 대표에 소요한다.
법률 전문가들만이 AI를 사용하여 이익을 얻을 수 있는 것이 아니다. 법정에서 자신을 대표하는 당사자들은 AI 채팅봇으로부터 법률 지침을 얻을 수 있다.
AI는 법률 대표가 더 쉽게 접근할 수 있도록 할 수 있다. 로펌은 저소득 개인들에게 무료 법률 서비스를 제공하기 위해 이를 사용할 수 있다. 한 모델이 동시에 수천 또는 수백만 명과 상호작용할 수 있기 때문에, 로펌이 확장함에 따라 규모를 조정할 수 있다.
AI와 관련된 법적 및 윤리적 문제
AI는 원고, 변호사, 판사, 통역가에게 유익할 수 있지만, 오남용으로 인해 잘못된 법적 판단이 발생할 수 있다. 2024년, 스탠퍼드의 인공지능 연구소는 최신 LLM이 법적 질의에 대한 69%에서 88%의 환각률을 가지고 있다고发现했다.
LLM은 종종 잘못된 또는 허구의 정보를 자신감 있게 출력한다. 예를 들어, 법적 연구를 수행할 때 존재하지 않는 사례 법을 인용하거나 인용문을 조작할 수 있다. 이러한 환각은 실제와 다르다.
의도적인 欺瞞도 가능하다. 피고는 집을 침입했다는 증거를 조작하기 위해 AI를 사용할 수 있다. 이 예는 완전히 가상적인 것이 아니다. 이미 법정에서 디프페이크가 사용되었다.
미국에서 80%의 법정 사례가 어느 정도로든 비디오를 사용한다. 이것이 법률 전문가들이 디프페이크에 대해 깊이 우려하는 이유이다. 2025년 9월, 판사는 증거가 디프페이크라는 것을 발견한 후 민사 사례를 기각했다.
나쁜 배우들은 법적 연구 도구를 대상으로 해서 司法 시스템을 혼란하게 할 수 있다. 연구에 따르면, 기존 도구를 사용하여 0.01%의 훈련 데이터 샘플을 손상시킬 수 있다. 이것은 중요하지 않아 보일 수 있지만, 0.001%의 손상률만으로도 출력을 영구적으로 변경할 수 있다. 사용자는任意의 LLM에서 약 30%의 샘플에 접근할 수 있으므로, 손상은 놀랍도록 쉽다.
법정에서 AI를 사용한 실제 사례
AI는 법률 전문가와 법정에서 자신을 대표하는 개인들에게 유익할 수 있다. 그러나 대부분의 실제 사례는 부정적인 쪽으로 기울어져 있다. 법정에서 AI의 법적 및 윤리적 의미에 대한 우려로 인해, 가장 나쁜 예가 가장 많은 주목을 받는다.
2025년 5월, 연방 판사 마이클 윌너는 일부 변호사들이 제출한 서류에 대한更多 정보를 원했다. 그러나 그들이 인용한 기사들은 존재하지 않았다. 더 많은 세부 정보를 요구받은 후, 그들은 더 많은 부정확성을 가진 새로운 서류를 제출했다.
윌너는 그들에게 잘못된 정보에 대한 설명을 하도록 명령했다. 그들은 구글의 제미니와 법률 관련 AI 모델을 사용하여 문서를 작성했다고 인정했다. 판사는 로펌에 31,000달러의 제재를 부과했다. 비록 그들이 기밀 또는 비공개 정보를 입력하지 않았지만, 그들은 여전히 법원의 시간을浪費했다.
변호사와 원고만이 AI를 오남용하는 것이 아니다. 2025년, 두 명의 미국 연방 지방법원 판사가 법적 연구를 위해 AI 도구를 사용한 후, 오류가 있는 판결을 철회했다. 그들은 잘못된 판결을 AI에 책임을 돌렸지만, 실제로는 그들이 인용한 사례를 읽어야 한다는 책임이 있었다.
이것은 작은, 알려지지 않은 로펌의 일회적인 사례가 아니다. 이것은 큰 로펌과 연방 판사들이 창피하고 피할 수 있는 실수를犯している 것이다. 비난은 지능형 알고리즘에만 있지 않다. 궁극적으로, AI는 단지 도구일 뿐이다. 그것이 유익하거나 유해한지 여부는 사용자에게 달려 있다.
법률 시스템이 AI를 사용해야 하는 방법
공개된 LLM은 정확성과 보안 위험을 초래한다. 도메인 특정 검색 보강 생성(RAG) 모델은 AI의 환각을 해결하기 위한 솔루션으로 홍보되고 있다. 이 모델은 외부 신뢰할 수 있는 지식 베이스에서 관련 데이터를 검색한 후 응답을 생성한다.
그러나 RAG 모델은銀弹이 아니다. 법은 완전히 논쟁의 여지가 없는, 검증 가능한 사실로 구성되지 않는다. 배심원은 카리스마 있는 변호사에게 영향을 받을 수 있다. 판사들은 판결의 이유를 설명하기 위해 의견을 작성한다. 법은 국가, 주, 지역에 따라 다르다. 여기에는 오류의 여지가 있다.
법은 종종 해석의 여지가 있다. 이것이 왜 변호사와 판사가 존재하는지의 이유이다. 인간은 주제에 대한 불변의 권위를 기대할 수 없다. RAG를 사용하는 것은 올바른 방향이지만, 인간이 관여하는 접근 방식을 통해 지속적인 감시를 보장하는 것이 핵심이다.
미래의 법정에서 AI를 사용하는 방법
법원은 관련 문서와 정확한 인용을 필요로 한다. 행정 업무를 절약하기 위해 널리 채택되었지만, AI는 여전히 이러한 정보를 검색하는 데 어려움을 겪고 있다.
AI의 환각은 미국 법정에만 국한된 것이 아니다. 영국의 한 사례에서, 원고는 카타르 국립은행에 대해 1억 2천만 달러의 손해배상을 청구했다. 법원은 그들의 사례 법 인용의 40%가 완전히 허구라는 것을 발견했다. 실제 사례도 가짜 인용으로 가득 차 있었다. 결국, 원고는 법적 연구를 위해 AI 도구를 사용했다고 인정했다.
그들의 사례가 탄탄했더라도, AI의 환각은 그들의 신뢰와 명성을 손상시켰을 수 있으며, 결과에 영향을 줄 수 있다. 이러한 실수를 피하기 위해, 법은 AI를 따라가야 한다.
AI 사용과 감시를 규정하는 규칙은詳細하고 강력해야 한다. 구두 합의만 있는 법정은 여전히 직원이 AI를 사용할 가능성이 있다. 법률 전문가들이 알고 있는 것처럼, 규칙에는 시행 메커니즘이 필요하다. 징계 조치와 제재는 전문가들이 AI 사용의 중대성을 이해하도록 도와줄 수 있다.
법정에서 AI 사용의 긍정적 측면
이러한 고위험 오류는 연구의完整性에 대한 추가적인 질문을 제기한다. AI 도구는 변호사들이 법적 연구를 검증하지 않고, 판사들이 검증되지 않은 초안을 도cketing하는 것을 우연히 발견했는가? 좋거나 나쁨에 관계없이, AI는 司法 시스템의 일부가 되고 있다. 다른 도구와 마찬가지로, 그것의 영향은 긍정적이거나 부정적일 수 있다. 긍정적 측면은, 심지어 창피한 실수도 전문가들에게 무엇을 하지 말아야 하는지에 대한 지침을 제공한다.
