<사진=iclickart, 법률신문DB>

전세계적으로 인공지능(AI)의 사법 분야에서의 적용 가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 한국 사법부도 AI를 활용하는 방안에 대한 연구에 박차를 가하고 있다. 다만 판결문 공개가 제한돼 연구 활성화의 발목을 잡는 모양새다. 사법 분야에서의 인공지능(AI) 연구의 최대 걸림돌이 되는 만큼, 판결문 공개 범위를 대폭 확대해야 한다는 지적이 설득력을 얻고 있다.

13일 법원행정처와 사법정책연구원 등에 따르면, 서울대 산학협력단은 지난해 11월 법원행정처에 총 56페이지 분량의 ‘손해배상 사건에서의 인공지능(AI) 활용방안’에 대한 후속 정책연구용역 최종보고서를 제출했다. 지난해 5~11월 약 6개월간 연구한 결과다. 법관들의 과실상계 비율에 대한 판단을 보조할 수 있는 AI 활용 방안 연구가 주된 내용이다. 하지만 서울대 산학협력단은 보고서에서 “연구 과정에서 GPT-4와 같은 첨단 언어모델 등 민간의 다양한 개발 역량을 활용·접목하기 위해 향후 ‘판결문 공개’ 등 정책이 병행될 필요가 있다는 어려운 고민을 남기게 됐다”며 깊은 아쉬움을 토로했다. 어떻게 된 일일까.

‘손해배상 사건 AI 활용방안’ 어떤 연구인가

이 연구는 민사사건, 특히 손해배상 사건에서 손해액을 산정하는 데 AI를 도입해 ‘과연 AI가 법관의 업무를 조력할 수 있는지’ 등의 가능성을 탐구하기 위한 목적에서 출발했다. 이에 서울대 산학협력단은 2020년 12월~2021년 9월 법원행정처가 발주한 정책연구용역을 맡아 ‘손해배상 사건에서의 인공지능(AI) 활용방안’ 관련 1차 연구를 수행했다. 당시 손해배상 판결 예측과 관련된 다각적 연구가 수행됐고, 특히 교통사고 판결 과실상계 비율 예측과 관련해 △판결문 과실상계 비율 판단에서 쟁점이 되는 요소를 자동으로 추출하는 시스템 구현 △과실상계비율 예측모델의 시범 구현 △인공지능 활용을 통해 법관에게 실질적 조력이 될 수 있는지 여부 검증 등 연구가 함께 이뤄졌다. 다만 1차 연구에선 국내 언어모델인 코버트(KoBERT)를 활용해 과실상계비율 예측모델을 만들었으나, 보행자 판결문에 대해서만 69.9%의 예측 정확도를 기록하는 등 유의미한 연구 결과를 도출해 내진 못했다.

결국 법원행정처 정책연구용역심의위원회도 “전반적으로 훌륭한 연구지만, 표본의 제한과 현존 인공지능 기술의 한계 때문에 실무에 활용할 가능성에는 다소 한계가 엿보인다”고 평가했다.

GPT 발전에 후속연구 착수했지만 ‘판결문 제한’으로 ‘근본적 한계’

법원행정처는 1차 연구 이후 약 2년 동안 GPT와 같은 언어모델이 급격하게 발달한 상황을 고려해 서울대 산학협력단에 다시금 ‘교통사고 판결 과실상계비율 예측’에 관한 후속연구를 맡겼다. 이번 연구에서는 언어모델의 예측정확도가 향상되는 등의 일부 성과가 있었다. 하지만 법관의 과실상계 비율에 대한 판단을 신뢰성 있게 보조할 정도의 수준은 이르지 못했다. 특히 서울대 산학협력단은 “GPT의 급속한 발전 상황에도 불구하고 이를 연구에 활용하지 못했다”고 토로했다. 최신 LLM인 GPT-4가 폐쇄형 모델인 관계로, 국내 미공개 판결문들을 GPT에 입력할 경우 OpenAI 소유의 해외 서버에 미공개 판결문이 전송되는 결과가 초래되는 우려 때문이었다고 한다.

서울대 산학협력단최종 보고서
“사법부에서 제공한 판결문 데이터 자체가 너무 적어 실무에 곧바로 활용할 만한 연구 결과 도출 못해… 판결문 공개 범위의 조정에 대한 논의 이어져야 할 것.”

산학협력단은 최종 보고서에 “사법부에서 제공한 판결문 데이터 자체가 너무 적어 실무에 곧바로 활용할 만한 연구 결과가 도출되지 못했다”며 “판결문 공개 범위의 조정에 대한 논의가 이어져야 할 것”이라고 적시했다. 법원행정처 정책연구용역심의위는 “판결문 공개 범위 논의가 필요하다는 지적에 대해선 추가 검토가 필요하다”고 말했다.

인공지능 분야에 정통한 한 재경지법 부장판사는 "AI를 제대로 학습시키고 실무에 활용하기 위해서는 판결문 데이터 축적이 필수"라며 "판결문과 같은 아웃풋(Output) 외에도 향후 AI 예측모델의 정확성을 높이기 위해서는 소송기록이나 소장, 준비서면과 같은 인풋(Input) 관련 학습도 시킬 필요가 있다"고 제언했다.