생성형 AI는 법률 리서치의 속도를 획기적으로 높여주지만, 그 이면에는 ‘AI 환각(Hallucination)’이라는 치명적인 함정이 존재합니다. 존재하지 않는 판례를 진짜처럼 만들어내는 AI 때문에, 초안 작성보다 검증에 몇 배의 시간을 쏟아야 하는 역설이 벌어지곤 하죠.
이것은 단순한 기우가 아닙니다. 미국 뉴욕 남부지방법원의 Mata v. Avianca 사건에서 변호사는 AI가 생성한 허위 판례를 제출했다가 법원으로부터 징계와 제재를 받았습니다. 더욱 충격적인 것은 캘리포니아 항소법원의 Noland v. Land 사건입니다. 이 사건에서 변호사는 항소이유서에 포함된 인용문 23개 중 21개가 허위로 드러나 벌금 10,000달러, 의뢰인 통보, 변호사 협회 보고라는 중징계를 받았습니다.
이러한 판결들이 우리에게 던지는 메시지는 명확합니다. 기술적 방법론 이전에 사용자의 ‘태도’와 ‘책임’이 최우선이라는 것입니다. 변호사(변리사 포함)는 생성형 AI를 포함한 어떤 출처를 사용하든, 법원에 제출하는 모든 서류의 인용문을 직접 읽고 사실인지 검증해야 할 기본적이고 근본적인 의무가 있습니다. AI 환각 가능성은 이미 널리 알려졌기에, “AI가 조작할 수 있다는 사실을 몰랐다”는 주장은 더 이상 변명이 될 수 없습니다. 결국, AI의 답변은 항상 의심하고, 모든 법적 근거를 직접 원문과 대조하는 태도가 우리 법률 전문가들의 최후의 방어선입니다.
리스크 관리를 위한 5단계 실무 워크플로우
다음 5단계 워크플로우를 모든 AI 활용 업무에 적용하여 리스크를 체계적으로 관리하십시오.
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1단계: 과업 정의 및 신뢰 데이터 선별 (Define & Select)
AI에게 시킬 명확한 목표를 설정하고, 해당 과업에 필요한 가장 신뢰도 높은 자료(최신 판례, 법령, 내부 자료 등)를 직접 선별합니다. 이 단계에서부터 ‘Garbage In, Garbage Out’ 원칙이 적용됨을 명심해야 합니다.
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2단계: RAG 기반 초안 생성 (Draft with RAG)
선별된 자료를 기반으로 초안을 생성합니다. RAG(검색 증강 생성)는 AI가 자체 학습 데이터에만 의존하지 않고, 신뢰할 수 있는 외부 데이터 소스를 먼저 검색하고 그 정보를 기반으로 답변을 생성하도록 하는 가장 효과적인 환각 방지 기술입니다.
구체적 사용 사례 (Use Case):
- 사건 초기 리서치 메모 작성: 관련 판례, 논문, 사실관계 자료들을 Google의 NotebookLM, Claude 등에 업로드한 후, “업로드된 자료만을 근거로, ‘A 쟁점’에 대한 법원의 판단 기준과 우리 사건에 유리한 논리를 요약해줘”라고 지시하여 신뢰도 높은 초기 메모를 신속하게 작성합니다.
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3단계: 출처 명시 도구로 확장 리서치 (Expand with Citations)
생성된 초안의 논리를 보강하거나 반박할 추가 관점을 확보하기 위해, 답변의 근거 링크를 제공하는 출처 명시 AI 도구를 활용합니다.
추천 도구:
- 퍼플렉시티(Perplexity), 스카이워크(Skywork) AI: 답변의 근거가 되는 고품질의 출처 링크를 함께 제공하여 초기 리서치에 유용합니다.
- Gemini의 딥리서치 기능: 복합적인 법률 쟁점에 대한 종합적 분석과 다각도 접근이 가능합니다.
잠재적 위험 (Pitfall):
- 출처 신뢰도 오류: AI가 제시한 링크가 개인 블로그이거나 내용과 무관할 수 있습니다. AI가 명시한 출처나 인용은 ‘검증된 사실’이 아니므로, 반드시 직접 확인하여야 합니다.
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4단계: 다중 AI 교차 검증 및 프롬프트 고도화 (Cross-Verify & Refine)
결과물을 비판적으로 검토하기 위해 동일한 질문을 2개 이상의 AI(ChatGPT, Gemini, Claude 등)에게 던져보고, 정교한 프롬프트 엔지니어링을 통해 결과물의 수준을 높입니다.
핵심 프롬프트 기법:
- 역할 부여: “당신은 반도체 분야를 전문으로 하는 15년 경력의 미국 변리사입니다.”
- 단계적 사고(Chain-of-Thought) 유도: “단계별로 생각해서 결론을 도출해줘.”
- 정보 부재 시 인정하도록 지시: “모르면, 추측하지 말고 ‘정보를 찾을 수 없습니다’라고 명확히 답변해.”
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5단계: 최종 전문가 검증 (Final Human Verification) - 가장 중요한 단계
AI가 생성한 모든 문장, 모든 인용, 모든 법적 주장을 당신이 직접 원문과 대조하고 확인합니다. 이 단계를 생략하는 것은 변호사(변리사 포함)로서의 의무를 저버리는 것입니다.
고급 전략 및 로펌 차원의 정책 수립
일상적인 워크플로우를 넘어, 조직 차원에서 AI 활용의 안정성을 높이고 신뢰를 확보하기 위한 정책적 기반을 마련해야 합니다.
- 다층적 방어 프레임워크 구축: (기반) 정교한 프롬프트 → (구조) RAG로 근거 제한 → (행동) 미세 조정(Fine-Tuning)으로 전문성 확보의 단계적 방어벽을 구축하는 것을 고려할 수 있습니다. 미세 조정은 판결문 요약, 특허 청구항 작성 등 일관된 형식이 중요한 작업에 우리 로펌의 과거 데이터로 AI를 추가 학습시켜(예: ChatGPT의 GPTs, Gemini for Enterprise) 정확도를 높이는 고급 전략이지만, 상당한 비용과 과적합, 기밀 유출 위험을 면밀히 검토해야 합니다.
- 신뢰도 기반 에스컬레이션 도입: AI 답변의 신뢰도를 내부적으로 점수화하고, 특정 임계값 이하일 경우 자동으로 인간 전문가에게 검토를 요청하는 시스템을 설계하여 2차 안전망을 확보할 수 있습니다.
- 비용 청구 및 고객 고지 원칙 확립: AI 구독료를 의뢰인에게 직접 청구하는 것은 금지합니다. AI 활용으로 단축된 ‘시간’이 아닌, 이를 통해 창출된 변호사(변리사 포함)의 ‘전문적 가치’(깊이 있는 분석, 정교한 전략 수립 등)에 대해 청구해야 합니다. 또한, 사건위임계약서에 ‘업무 효율화를 위해 보안 규정을 준수하는 AI를 활용할 수 있다’는 일반 고지 조항을 포함하여 고객과의 투명성을 확보해야 합니다.
결론: 책임의 최종 귀속과 미래 전망
AI 환각 문제의 핵심은 결국 인간 전문가의 검증 태도에 있습니다. 오늘 소개한 기술과 워크플로우는 보조적 장치일 뿐, 법원과 학계가 반복적으로 경고하듯 최종 책임은 변호사(변리사 포함) 본인에게 귀속됩니다.
“AI는 보조 도구일 뿐, 책임은 인간에게 있다.”
이 원칙을 확립하고, 다층적 검증 전략과 직접 확인 의무를 병행할 때만 비로소 법률·특허 분야에서 안전하고도 효율적인 AI 활용이 가능합니다. AI가 절약해 준 시간을 깊이 있는 법리 분석과 창의적 전략 수립에 투자할 때, 우리는 AI 시대의 진정한 법률 전문가로 거듭날 수 있을 것입니다. AI는 당신을 대체하지 않습니다. 그러나 당신의 이름이 걸린 문서의 책임은 오직 당신에게 있습니다.
