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AI가 놓치는 사람의 말투 그리고 뉘앙스, 결국 카톡 분석은 변호사의 몫이다 AI 카톡 분석의 한계, 문장은 읽어도 사람은 읽지 못한다생성형 AI는 카카오톡 대화를 빠르게 정리하고 핵심 내용을 추출하는 데 상당한 능력을 보여준다. 그러나 그 능력을 그대로 법률적 판단으로 연결하는 순간에는 한계가 분명하게 드러난다. 동일한 문장이라도 어떤 관계에서 오갔는지, 이전에는 어떤 대화가 반복되었는지, 상대방이 어떤 의도를 가지고 표현했는지까지 함께 해석해야 하기 때문이다. 결국 AI는 문장을 분석할 수는 있어도 사람 사이의 관계와 맥락을 완전하게 읽어내지는 못하며, 이러한 부분은 사건의 결론을 좌우하는 요소가 될 수 있다. 카톡 증거를 제출하기 전에는 변호사의 검토를 받아 전체적인 맥락을 확인하는 과정이 필요하다. 말투와 반복 패턴이 증거의 의미를 바꾸는 이유실제 사건에서는 동일한 표현이..
AI 법률서면 실험실 #8 다시 소장 작성을 시켜 보았다. 제8차 실험에서는 다시 대여금반환청구 소장 작성을 생성형 AI에게 맡겨 보기로 하였다. 앞선 실험에서는 청구취지가 틀리기도 했고, 프롬프트를 바꾸자 갑자기 그럴듯한 결과가 나오기도 했으며, 힌트를 주고 나서야 스스로 수정하는 모습도 확인할 수 있었다. 과연 이번에는 어떤 결과가 나올지 다시 한번 검증해 보기로 했다.사실 연구자는 이번 실험을 시작하면서 한 가지 기대를 하고 있었다. 좋은 결과에 대한 기대가 아니라, 이번에는 또 어떤 새로운 실수를 보여줄지에 대한 기대였다. 지금까지의 경험상 생성형 AI는 같은 질문에도 예측하기 어려운 답을 내놓았고, 그 과정에서 매번 새로운 방식으로 사람을 놀라게 했다.물론 이번에는 아무런 선입견 없이 결과를 살펴볼 생각이다. 혹시 이번에는 완성도 높은 소장을 작성해 줄..
AI에게 민사소송 준비를 맡기면 생기는 일, 변호사가 필요한 이유 AI 민사소송 준비의 가능성과 현실생성형 AI는 민사소송 준비 과정에서 상당한 수준의 도움을 제공할 수 있으며, 기본적인 법률 개념을 정리하거나 일반적인 소장의 형식을 제시하는 능력은 과거와 비교할 수 없을 정도로 발전하였다. 그러나 이러한 발전만으로 곧바로 실무에서 활용 가능한 수준에 도달했다고 평가하기는 어렵고, 오히려 그럴듯한 문장과 자연스러운 표현이 실제 오류를 가리는 경우도 적지 않다. 결국 민사소송은 문장을 작성하는 작업이 아니라 사실관계와 증거를 법률요건에 맞게 연결하는 과정이라는 점에서 AI의 한계는 분명하게 드러난다. 이러한 구조적 한계를 정확히 검토하려면 사건 초기부터 변호사의 검토를 받아보는 것이 불필요한 시행착오를 줄이는 방법이 될 수 있다. 민사소송은 문장력보다 사실관계가 중요하다..
AI 법률서면 실험실 #7 이번에는 고소장 작성을 시켜보았다 지금까지의 실험은 동일한 차용증을 바탕으로 대여금반환청구 소장을 작성하도록 하는 방식으로 진행하였다. 이번에는 실험 대상을 바꾸었다. 오늘은 동일한 차용증을 바탕으로 사기죄 고소장 작성을 생성형 AI에게 맡겨 보기로 하였다.민사소장과 형사고소장은 목적도, 구성도, 작성 방식도 서로 다르다. 민사소장이 권리의 실현을 위한 문서라면, 형사고소장은 범죄의 성립과 수사의 필요성을 설득하는 문서에 가깝다. 따라서 동일한 AI가 형사 절차에서도 일관되고 실무적으로 활용 가능한 결과를 작성할 수 있는지 확인해 볼 필요가 있다.이번 실험에서도 조건은 동일하다. 로그인되지 않은 환경에서 동일한 사실관계와 동일한 프롬프트를 입력하여 생성형 AI가 작성한 결과물을 분석하였다. 과연 AI는 사기죄의 구성요건을 정확하게 반영한..
합의서 작성보다 어려운 것은 합의 자체다 합의서 작성보다 중요한 것은 협상이다AI의 발전으로 합의서 초안을 작성하는 일 자체는 이전보다 훨씬 쉬워졌다. 필요한 조항을 정리하고 문장을 다듬으며 일정한 형식을 갖춘 문서를 만드는 작업은 상당 부분 자동화될 가능성이 높다. 그러나 그 사실만으로 분쟁 해결 과정 전체가 자동화되는 것은 아니다. 실제 사건에서는 합의 여부 자체가 가장 큰 변수이며, 문서는 그 결과를 기록하는 수단에 불과하다는 점이 반복적으로 확인된다. 결국 법률문서는 시작점일 뿐이며, 분쟁을 종결시키는 과정에는 여전히 사람의 판단과 설득이 필요하다. 이러한 단계에서 변호사의 역할은 문서 작성보다 훨씬 넓은 영역에서 부각되므로, 중요한 분쟁일수록 초기에 법률적 조언을 받는 것이 바람직하다. AI 합의서의 한계, 실제 사건은 문장으로 끝나지..
AI 법률서면 실험실 #6 이번에는 AI에게 직접 힌트를 줘 보기로 했다. 제6차 실험에서는 접근 방식을 조금 달리하였다. 지금까지의 실험에서 생성형 AI는 반복적으로 청구취지 작성에서 문제를 드러냈다. 질문 하나만 가지고 제대로 된 서면을 뽑아내기 어렵다는 것은 이제 충분히 파악을 했으니 같은 질문을 반복해 봤자 의미도 없고 재미도 없을 터.그렇다면 이번에는 AI에게 답을 알려주는 대신, 스스로 오류를 발견할 수 있도록 힌트를 제공해 보기로 하였다.추가한 질문은 단순했다. "소장부본 송달일 같은 내용이 들어가야 하는 것 아니야? 청구취지가 조금 이상한데?" 정도였다. 이번 실험의 목적은 AI의 법률 지식을 평가하는 것이 아니다. 오히려 자신의 답변을 스스로 검토하고, 사용자의 피드백을 반영하여 올바른 방향으로 수정할 수 있는지를 확인하는 데 있다. 사람도 실수를 한다. 중요한..
AI 시대 변호사는 사라질까? 오히려 더 중요해지는 이유 AI가 바꾸는 법률시장, 그러나 결론은 아직 이르다생성형 AI의 발전으로 법률시장 역시 급격한 변화를 맞이하고 있으며, 계약서 초안 작성이나 판례 검색, 법률정보 요약과 같은 반복적 업무는 과거보다 훨씬 빠른 속도로 처리되고 있다. 이러한 변화만 놓고 보면 변호사의 역할이 축소될 것이라는 전망이 자연스럽게 제기되지만, 실제 실무 현장을 들여다보면 그 결론은 예상보다 단순하지 않다. AI는 정보를 정리하고 문장을 구성하는 능력에서는 뛰어난 성과를 보이지만, 사건을 움직이는 사람과 현장을 직접 상대하는 과정까지 대신하지는 못하기 때문이다. 결국 법률서비스는 문서가 아니라 사람을 대상으로 이루어진다는 점이 다시 부각되고 있으며, 이러한 영역에서는 여전히 변호사의 역할이 견고하게 유지된다. 자신의 사건을 어떻게..
AI 법률서면 실험실 #5 이번에는 AI에게 조금 더 친절하게 설명해 보기로 했다 제5차 실험에서는 기존과 동일한 차용증을 사용하되, 프롬프트를 조금 더 상세히 하는 방향으로 수정하였다. 지금까지의 실험 결과를 종합해 보면 생성형 AI는 동일한 질문에도 결과가 달라졌고, 실무상 중요한 오류를 반복적으로 발생시키는 경향을 보였다. 그렇다면 보다 구체적인 지시를 제공하면 결과 역시 개선될 가능성이 있을까.이번 실험의 목적은 AI의 법률 지식을 시험하는 것이 아니다. 오히려 사용자가 프롬프트를 얼마나 세밀하게 작성해야 원하는 결과를 얻을 수 있는지를 확인하는 데 있다. 실제로 생성형 AI를 사용하는 대부분의 사람들은 AI보다 자신의 질문이 결과를 좌우한다는 사실을 간과하는 경우가 많다.물론 연구자의 예상은 크게 다르지 않다. 프롬프트를 조금 더 정교하게 다듬는다고 해서 법률적 판단 능력 자..

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