- AI는 문서 검토, 전자증거개시, 초안 작성, 고객 대면 챗봇과 같은 법률 업무의 속도를 높여줍니다.
- 검색 증강 생성은 신뢰할 수 있는 문서에 근거하여 법률 AI의 정확성을 유지합니다.
- 더 빠른 서비스, 더 적은 오류, 변호사가 복잡한 업무에 집중할 수 있는 시간 확보 등의 이점이 있습니다.
- 변호사는 신속한 엔지니어링, 인적 감독, 산업별 지식을 통해 AI 결과를 향상시킬 수 있습니다.
저는 3대에 걸쳐 4명의 변호사를 배출한 변호사 집안 출신입니다. (제가 어떻게 이 멋진 직업을 얻게 되었다고 생각하시나요?)
그들과 이야기를 나누다 보니 변호사 수련 과정은 수년간의 로스쿨, 모의재판, 인턴십, 그리고... 서류 작업으로 이어지는 것 같았습니다.
법을 준수하는 것은 고귀한 일이지만 지루한 일이기도 합니다. 하지만 꼭 그럴 필요는 없습니다.
AI 에이전트의 사용은 산업 전반에 걸쳐 생산성을 향상시키고 있으며 법률도 예외는 아닙니다. 법률 AI 시장은 올해 말까지 370억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.
실제로 전문가들은 AI가 이미 법률 관행을 변화시켜 연구와 분석에 없어서는 안 될 도구로 자리 잡았다고 주장합니다.
이러한 천문학적 성장에도 불구하고 몇 가지 장벽이 있습니다. 우선, AI 도입에 대한 불안감이 있을 수 있습니다. 새롭고 이해하기 어려운 기술이기 때문에 우려가 생길 수 있습니다.
반면에, 모두 알고는 있지만 어디에 사용해야 할지, 어떻게 구현해야 할지 잘 모르시는 분들도 계실 것입니다.
이 글은 이러한 궁금증을 해소하기 위해 작성되었습니다. AI가 법률 전문가에게 도움이 되는 방법과 변호사, 변호사, 법률 전문가가 AI를 통해 어떤 혜택을 누릴 수 있는지에 대해 이야기하겠습니다.
그 과정에서 기술에 대한 여러분의 걱정을 조금이나마 덜어드릴 수 있기를 바랍니다.
변호사를 위한 AI의 활용 사례는 무엇인가요?
하버드 로스쿨의 법률 직업 센터 소장인 데이비드 윌킨스 교수의 말에 따르면
점점 더 많은 사람들이 기술을 통해 기본적인 법률 정보에 점점 더 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다. 문제는 기본적인 법률 정보에 대한 접근은 법률 서비스 과정의 한 단계에 불과하다는 것입니다.[출처]
법률 업무는 경험이 풍부한 전문가의 미묘한 판단을 필요로 합니다.
또한 사소하고 시간이 많이 걸리는 노동이 수반됩니다.
AI의 강점은 반복적인 작업을 빠른 속도로 처리하는 데 있습니다. 법률 업무에는 AI가 특히 잘할 수 있는 업무가 많습니다.
1. 법률 챗봇
챗봇은 정답이며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 법률 Slack 봇인 JBT는 법률 관련 질문에 답변하고 참고 문헌을 인용하여 법무팀의 시간을 절약합니다.
아직 어떤 종류의 챗봇을 사용하고 있지 않다면, 자녀들이 시작하라고 재촉하고 있을 가능성이 높습니다. 그리고 2030년까지 273억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되는 챗봇 시장의 성장세를 고려하면, 챗봇은 결코 사라지지 않을 것입니다.
문제는 법률 자문과 같은 민감한 작업에서 어떻게 정확성을 유지할 수 있을까요?
검색 증강 생성은 사용자가 챗봇이 특정 문서를 준수하고 소스를 참조하도록 강제할 수 있습니다. 이는 환각 또는 AI가 생성하는 오류를 완화하는 데 매우 효과적인 도구입니다.
챗봇은 사내에서 문서, 사례 정보 등을 입력하면 요약하거나 조언을 해주는 등 매우 유용하게 사용할 수 있습니다.
봇은 고객을 대면할 수도 있습니다. 예를 들어, 잠재 고객으로부터 사전 정보를 수집하여 보다 생산적인 대면 상호작용을 보장할 수 있습니다.
뉴저지에 본사를 둔 명예훼손 전문 로펌인 멀렌 로펌은 웹사이트에 챗봇을 통합하여 관련 없는 사건을 필터링함으로써 적격 리드 전환을 25% 늘릴 수 있었습니다.
2. 전자증거개시 및 법률 조사
소송에서 가장 큰 병목 현상은 수많은 문서, 데이터베이스, 이메일, 파일에서 관련 정보를 찾아내는 전자증거개시(E-Discovery)입니다.
가장 간단하게는 Control-F를 사용하여 이 작업을 자동화할 수 있습니다.
AI는 보다 유연한 다음 단계라고 생각할 수 있습니다. 자연어 이해 (NLU)는 특정 키워드에 얽매이지 않고 문서에서 의미와 정서를 추론할 수 있습니다.
리몬 법률은 관련 문서에 플래그를 지정하는 AI 도구를 구현하여 전자증거개시 시간을 50% 단축했습니다.
3. 초안 작성 및 템플릿
상용구 생성은 제너레이티브 AI의 놀랍도록 효과적인 사용 사례 중 하나입니다.
AI는 패턴에 능숙하며, 보일러 플레이트는 약간의 변경이 가미된 반복되는 텍스트가 아니라면 패턴에 불과합니다.
일반 언어 지침과 몇 가지 예시만 있으면 전문적이고 정확하며 완전한 법률 계약서 초안을 작성할 수 있습니다.
완벽하지는 않지만 매우 불완전한 결과물이라도 작업의 90%는 완료된 것입니다. 여러분의 일은 결과물을 정리하고 수정하는 것입니다.
어차피 초안을 수정할 예정이었으니 AI에게 첫 번째 통과를 맡기는 건 어떨까요?
4. 법률 문서 검토
청구서나 계약서와 같은 법률 문서를 스캔할 때는 무엇을 찾아야 하는지 잘 알고 있습니다.
대규모 언어 모델LLMs은 사용자 프롬프트를 기반으로 큰 텍스트에서 정보를 추출하는 데 매우 효과적입니다. 다음과 같은 질문을 통해 계약 분석을 간소화할 수 있습니다:
- "중재 또는 조정 요건이 있나요?"
- "이 계약의 주요 기한은 어떻게 되나요?"
너무 구체적으로 설명하기 어렵다면 큰 그림으로 요약해 보세요:
- "당사자 A의 모든 의무를 강조 표시합니다."
- "모호하거나 애매한 언어에 플래그를 지정하세요."
소송 분석도 마찬가지입니다: AI는 판례에서 정보를 빠르게 수집하고 놀라운 속도로 내러티브를 요약할 수 있습니다.
직접 해결하고 싶은 사례도 분명 있겠지만, 사례를 살펴볼 때 높은 수준의 인사이트를 수집할 수 있는 훌륭한 도구입니다.
로펌에서 AI를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
학계에서는 법적 추론에 대한 AI 학습을 위해 열심히 노력하고 있습니다. 이러한 개선은 변호사들의 업무에 도움이 되는 새로운 방법을 의미합니다.
더 나은 고객 경험
AI를 구현한다는 것은 반복적인 작업을 위임하여 시간을 확보하는 것입니다. 그 시간을 더 복잡한 사례를 처리하고 고객에게 개인화된 경험을 제공하는 등 중요하고 민감한 업무에 할당할 수 있습니다.
오류 감소
AI는 시간을 절약할 뿐만 아니라 더 정확하고 깔끔한 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다.
연구에 따르면 작업을 자동화하면 오류가 줄어드는 경향이 있습니다. 이를 통해 파트너 및 고객과 신뢰를 쌓고 실수를 수정하는 골치 아픈 일을 피할 수 있습니다.
기술 개발을 위한 공간
세상은 변화하고 있고 법률 업계도 변화하고 있습니다. 이러한 변화에 발맞추는 것은 법률 실무에서 필수입니다. 이는 제 의견이 아니라 지속적인 법률 교육 (CLE)을 의무화하는 관할권에서 입증된 사실입니다.
AI로 작업을 자동화하여 시간을 확보하면 학습 자료에 완전히 몰입하고 기술을 연마하는 데 집중할 수 있습니다.
변화 수용
AI를 도입하는 것은 자신의 전문 기술을 향상시킬 수 있는 여유를 확보하는 것 외에도 혁신에 대한 의지를 보여주는 것입니다. 팀, 고객, 더 넓은 커뮤니티에 여러분의 업무가 능동적이고 적응력이 뛰어나다는 것을 보여줄 수 있습니다.
이는 현대적이고 효율적인 법률 서비스를 제공하는 데 집중하고 있다는 신호입니다.
AI를 법률 전문 지식에 어떻게 적용할 수 있을까요?
기술이 어렵기는 하지만 AI를 사용하는 것은 다른 모든 기술과 마찬가지로 기술을 향상시킬 수 있는 방법은 얼마든지 있습니다.
연구 및 엔지니어링뿐만 아니라 다양한 분야의 기술이 AI 기반 도구를 원활하게 운영하기 위해 필요합니다.
신속한엔지니어링과 업계의 AI 도구에 익숙해지는 것이 몇 가지 예이지만, 더 많은 산업별 지식도 중요합니다.
소수 샷 프롬프트
예를 들어, 단답형 프롬프트는 AI에게 작업을 수행하도록 요청하고 올바른 출력의 예를 제시하는 프롬프트 방식입니다.
따라서 다음과 같은 메시지가 표시될 수 있습니다:
각 면책 조항에서다음 정보를 추출합니다 :
- 관련 당사자
- 면책 범위
- 이벤트 트리거
- 기간( 명시된경우)등의 예시를 통해 이를 지원합니다:
추출:
- 당사자: 공급업체(배상자), 구매자(피배상자)
- 범위: 모든 청구, 손해 또는 책임
- 트리거 이벤트: 벤더의 진술 또는 보증 위반
- 기간: 지정되지 않음
조항:
"각 당사자는 본 계약 기간 동안 과실 또는 고의적 위법 행위로 인해 발생하는 제3자 청구로 인한 손실에 대해 상대방에게 배상해야 합니다."
↪f_200D↩
추출:
- 당사자: 각 당사자(상호 면책)
- 범위: 제3자 클레임으로 인한 손실
- 트리거 이벤트: 과실 또는 고의적 위법 행위
- 기간: 기간 : 계약기간 동안
그런 다음 예시를 통해 안내하세요:
조항:
"컨설턴트는 결과물과 관련된 지적 재산권 침해로 인해 발생한 비용을 고객에게 배상해야 합니다."
↪cf_200D↩
추출:
이는 AI 문제만큼이나 법적인 문제이기도 합니다. 예시 예시란 무엇인가요? AI가 올바른 정보를 추출하지 못하면 예시를 어떻게 수정하나요?
노코드 AI 도구가 점점 더 많이 사용 가능해지면서 산업별 기술이 연구 및 엔지니어링만큼이나 빠르게 AI의 자산이 되고 있습니다.
법률 AI로 생산성 향상
이제 자동화를 시작할 때입니다. 이미 지식이 있고 도구도 나와 있습니다.
질문에 답하는 봇을 원하든, 워크플로우를 자동화하는 만능 에이전트를 원하든 Botpress 모든 것을 지원합니다. 휴먼 인 더 루프 통합, 기본 제공 RAG 기능, WhatsApp 및 웹과 같은 인기 채널에 배포할 수 있습니다.
지금 바로 구축을 시작하세요. 무료입니다.
자주 묻는 질문
로펌이 AI 도구를 사용할 준비가 되었는지 어떻게 알 수 있나요?
문서 검토, 조사, 초안 작성과 같은 반복적인 작업에 상당한 시간을 소비하고 있고, AI 시스템에 입력할 수 있는 디지털 문서가 있으며, 효율성과 고객 서비스 개선을 위해 새로운 기술에 대한 팀 교육에 열려 있는 로펌이라면 AI 도구를 사용할 준비가 된 것입니다.
AI를 사용한다고 해서 앞으로 변호사가 대체될까요?
AI를 사용한다고 해서 변호사가 대체되는 것이 아니라 반복적이거나 데이터가 많은 작업을 처리하여 변호사가 복잡한 법적 추론, 전략, 고객 관계에 집중할 수 있도록 도와주는 도구로, 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 보강하는 도구가 될 수 있습니다.
AI가 다른 분야보다 더 유용한 특정 법률 분야가 있나요?
AI는 계약법, 전자증거개시, 규정 준수, 실사 등 대량의 문서나 표준화된 프로세스가 필요한 법률 분야에서 텍스트를 빠르게 분석하거나 초안을 생성하는 데 특히 유용하지만, 법정 소송처럼 미묘한 차이가 있는 분야는 여전히 사람의 판단에 크게 의존합니다.
중소형 로펌이 AI 도구를 도입하는 데 드는 비용은 어느 정도인가요?
중소형 로펌의 AI 도구 도입 비용은 기본 도구의 경우 무료부터 시작하여 보다 강력한 솔루션의 경우 월 30달러에서 500달러까지 다양하며, 엔터프라이즈급 시스템은 만 달러가 넘는 비용이 들지만 많은 로펌이 청구 가능 시간 절약과 생산성 향상을 통해 비용을 빠르게 회수합니다.
법률 AI 도구가 고객 기밀 유지 및 개인정보 보호법을 준수하도록 하려면 어떻게 해야 하나요?
합법적인 AI 도구가 고객 기밀 유지 및 개인정보 보호법을 준수하도록 하려면 강력한 암호화와 명확한 데이터 처리 정책을 제공하는 공급업체를 선택하고, 해당 도구가 관할 지역의 법적 및 윤리적 기준을 충족하는지 확인하며, 민감한 사안에 대한 AI 결과물을 검토하는 인적 감독을 유지해야 합니다.
