[서울=뉴스핌] 홍석희 기자 = 인공지능(AI) 고도화로 로펌은 물론, 법원과 검찰까지 법률 분야의 AI 활용이 빠르게 확산되고 있다. 법조계는 AI 도입을 거스를 수 없는 '시대적 흐름'으로 받아들이며 보안성을 더욱 강화한 자체 AI 시스템 구축에도 박차를 가하고 있다.

20일 법조계에 따르면 대법원 법원행정처는 지난 2월부터 생성형 AI 기술을 접목한 사법부 전용 플랫폼을 구축하고 '재판지원 AI 시스템'을 시범 가동했다. 지난해 4월 이숙연 대법관이 이끄는 사법부 인공지능위원회가 출범한 이후 재판 사무의 디지털 전환을 논의해 온 성과물이다.

◆ 법원, 자체 '재판지원 AI 시스템' 가동…"환각 현상 덜해"

재판지원 AI는 사법부가 보유한 방대한 데이터를 분석해 재판에 필요한 법률 정보를 검색하고 관련 자료를 신속하게 확인하는 데 초점을 맞췄다. 대법원 판례와 판결문을 비롯해 법령, 유권해석, 실무제요 및 주석서 등 전문적인 법률 문헌들이 주요 활용 데이터로 쓰인다.

특히 해당 시스템은 외부 거대언어모델(LLM)이나 상용 AI 서비스에 의존하지 않고 법원 내부 인프라에 자체 플랫폼을 마련했다는 점이 특징이다. 이를 통해 민감한 사법 정보의 보안과 독립성을 유지하면서 법원 실무에 최적화된 맞춤형 AI 모델로 고도화해 나갈 구상이다.

재판지원 AI 시스템이 시범 운영 2개월 차에 접어들면서, 일선 법관들 사이에서도 재판지원 AI가 실질적으로 활용되고 있는 것으로 파악됐다. 특히 보안성이 우수한 점과 상용 AI 시스템에 비해 환각(hallucination) 현상이 상대적으로 적다는 점은 긍정적인 요소로 꼽힌다. 시스템 도입 초기인 만큼, 법관들마다 AI 활용 방안도 폭넓고 다양하게 제시되고 있다.

재경지법의 한 판사는 "사건과 관련한 법규나 예규를 파악해야 할 때 주로 활용하고 있다"며 "챗GPT는 없는 판례 번호를 알려주는 등 환각 현상이 심했는데, 재판지원 AI는 환각 현상이 그렇게 크지 않은 것 같다"고 말했다.

서울고법의 한 부장판사는 "법관도 사람이다 보니 모든 쟁점을 다 파악할 수는 없기 때문에, 예컨대 민사소송에서 법원이 직권으로 조사해야 하는 부분에 대해서 놓치는 게 없는지 체크리스트를 만들어줄 수 있을 것"이라며 기대감을 보였다.

◆ 검찰도 자체 AI 도입 박차…"소규모 LLM 고도화가 향후 숙제"

검찰은 지난해 8월 민간 AI 서비스인 엘박스와 정식 계약을 맺고 이를 활용하고 있다. 주로 법리 검토, 유사 사례 판례 및 참고문헌 검색, 판례상 유·무죄 판단 기준 분석 등에 활용된다.

반면, 엘박스 AI는 내부망(On-Premise) 방식이 아니기 때문에 활용 범위가 제한적이다. 수사기록 유출 등 보안 우려로 인해 증거 분석과 같은 핵심 업무에는 투입하기 어려운 상황이다. 이 때문에 독자 플랫폼을 갖춘 법원에 비해 활용 수준은 제한적이라는 평가도 나온다.

이를 위해 대검찰청은 생성형 AI 모델을 내부망 운영 방식으로 구축하기 위해 '형사사법정보시스템 AI 모델 개발 정보화전략계획(ISP) 사업' 용역을 지난 1월 발주했다. 검찰에 특화된 생성형 AI 시스템 구축을 위한 컨설팅 성격으로 생성형 AI 도입과 관련된 중·장기 마스터플랜을 수립하기 위한 작업이다.

검찰 관계자는 "아직은 외부에 공개된 자료를 통해 법리를 검토하거나 판례를 찾는 정도"라며 "추후 내부 AI 시스템을 갖추면 계좌를 분석하거나 방대한 증거를 정리하는 데 큰 도움이 될 것"이라고 전했다. 

법조계는 AI 활용이 향후 더욱 확산할 것으로 보고 있다. 수도권 지방법원의 한 부장판사는 "검사와 변호사들은 AI를 적극적으로 활용하는 데 판사만 손 놓고 있을 수 없지 않나. 시대적 흐름인데, 한 번 뒤처지면 답이 없다"고 말했다.

다만, 형사사법 체계의 특성상 철저한 보안 유지가 필수적인 만큼, 자체 AI 시스템의 완성도를 높이는 것이 향후 핵심 과제로 꼽힌다. 

한 법조계 관계자는 "자체 시스템은 법률 분야에 특화된 소규모 LLM을 운영하는 것이어서 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 양 등에 한계가 있다"며 "소규모 LLM을 법원, 검찰 등 각 기관과 조직의 특징에 맞춰 최적화하고 효율화하는 것이 가장 큰 숙제"라고 설명했다.  

hong90@newspim.com