최찬열 링크 대표 인터뷰
로앤굿·연세대와 ‘거대언어모델 평가 기술’ 개발“기존에는 변호사가 시간당 자신의 업무에 대해 수임을 하는 구조였습니다. 하지만 GPT 기술 개발로 단순화된 작업이 10~50배 이상 빨라지게 되면서 법률적 기술의 난이도에 따라 수임료를 다르게 매겨야 하는게 아닌 것인지에 대한 논의가 미국에서 시작되고 있죠.”

美 생성형 AI 기술 전문 기업 링크(Linq) 최찬열 대표는 5일 서울신문과 서면인터뷰에서 법률 영역에서 GPT가 활성화되고 있는 오늘날 변호사 시장의 모습을 이같이 설명했다.

일각에선 ‘미국 변호사들이 인공지능에 급속하게 일자리를 빼앗기고 있다’는 이야기도 나온다. 최 대표는 이에 대해선 “아직까진 그 수준은 아니다”라고 선을 그었다. 인공지능 기술이 여전이 데이터 기반 기술이어서 기존에 축적된 데이터가 많은, 공통적이고 반복적인 업무들에서만 ‘정확하게’ 처리가 가능하기 때문이다. 고도화된 법률 엔지니어링 기술들은 아직 적용되기 어렵다.

하지만 최 대표는 머지않아 단순하고 법률적인 업무들이 자동화돼 일반인들의 법률 서비스에 대한 접근성이 높아질 것이라고 예상했다. 그는 “우리나라보다 미국에서 조금 더 GTP 기술을 접목하고 활용하고자 하는 온도가 높은 것은 사실”이라고 설명했다. 이어 “고도화된 법률적인 업무들은 여전히 숙련된 변호사들이 진행할 것이라 본다”면서도 “1~4년차 변호사들이 하는 반복적인 업무들이 많이 자동화돼 생산성이 극대화될 것”이라고 전망했다.

최 대표는 지난달 7~11일 싱가포르에서 진행된 글로벌 학술논문 워크숍 ‘NLLP 2023(Natural Legal Language Processing 2023)’에서 국내 리걸테크 기업 로앤굿(대표 민명기), 연세대학교 손지용 교수와 공동연구로 작성된 국내 법률 데이터 기반 생성형 AI 연구 논문을 발표했다. NLLP는 법률 분야 자연어처리(NLP)의 이론과 응용 방법을 다루는 세계 최고 수준 학술 행사다. 유럽 대학 AI 연구자들이 조직했고, 경제 미디어 블룸버그가 후원한다.

논문명은 ‘거대 언어 모델을 위한 검색 기반 평가: 한국 법률 QA 사례 연구’(Retrieval-based Evaluation for LLMs: A Case Study in Korean Legal QA)다. 자체 개발한 ‘검색증강생성 기반 평가기법(Eval-RAG)’ 기술이 포함됐다. Eval-RAG는 검색증강생성(RAG) 원리를 활용해 대규모 언어모델(LLM)이 생성한 텍스트의 타당성을 법적 맥락에 따라 평가하는 기술이다.최 대표는 논문을 쓰게 된 것도 법률과 같은 전문 분야에서 GPT의 한계를 직면했기 때문이다. 최 대표는 “한국 법률을 물어보는데 미국 법률을 답하기도 하고, 실제로 답변을 받더라도 정확한 출처를 제공하지 않아 법률가의 입장에서 믿고 써도 되는지 결정을 내리기 어렵다”면서 “연구에선 GPT와 같은 거대 언어 모델로부터 나온 답변과 검색을 통해 나온 답변을 객관적인 수치를 통해 비교했고 변호사가 직접 평가해 어떤 경우에 더 정확한 법률적인 해답을 제공할 수 있을지에 대한 기준을 제시했다”고 설명했다.

특히 Eval-RAG는 GPT보다 법률 질문에 대한 답변의 정확도를 높였다는 평가를 받는다. 예컨대 ‘이혼하며 부동산 소유권 이전을 했다면 양도소득세의 대상인가?’라는 질문에 GPT는 ‘양도소득세 대상이 될 수 있지만 특정 조건 아래 면제될 수 있다’고 설명한다. 하지만 Eval-RAG를 활용하면, 대법원 선례를 인용해 ‘양도소득세에 해당하지 않는다’고 법적 맥락에 맞게 더 명확히 답변한다. 또 ‘작년 음주운전 혐의가 3회 이상 적발됐음에도 양형을 6개월 이하로 받은 사례를 알려달라’는 등의 지시도 단순 키워드 검색과는 차별화된 답을 내놓는다.

이처럼 최 대표가 개발한 기술은 일반인들이 변호사를 선임하기 전 소송 제기 방법, 승소 가능성, 고려되는 패소 요인 등을 파악할 수 있도록 한다. 법률 서비스에 대한 접근 장벽을 눈에 띄게 낮춘다. 링크와 로앤굿에서 만든 법률 자문 챗봇 ‘로앤봇’은 로앤굿 홈페이지에서 이용할 수 있다.

최 대표는 “비용 감소, 법률 자문 속도의 향상 등 혜택을 실제로 느끼기까지 짧게는 1~2년 길게는 3년 이상 걸리 것”이라면서도 “기술이 보편화되면 단순한 법률 서비스는 누구나 빠르고 정확하게 혜택을 누릴 수 있을 것”이라고 전망했다.