시리즈2: 법률 실무에 최적화된 AI

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AI가 변호사의 법률 실무를 어떻게 변화시키고 있는가

변호사에게 일상적인 법률 실무에 무엇이 포함되는지 물어보면, 단순히 준비서면을 작성하거나 계약서를 검토하는 것 이상의 답변을 듣게 될 것입니다. 사건을 어떤 방식으로 접근할지, 어떤 법률 전략을 사용할지, 특정 업무를 가장 효과적으로 처리하는 방법은 무엇인지, 그리고 의뢰인·상대 변호인·법원·규제기관의 검토를 견딜 수 있는 법률 업무 결과물을 어떻게 보장할지와 같은 다양한 판단 업무에 대한 이야기를 듣게 될 가능성이 높습니다.

이러한 일상 업무의 폭넓은 범위를 이해하는 것은 지금 그 어느 때보다 중요합니다. 법률 업무 워크플로우에 도입되는 기술이 점점 더 강력해지고 있기 때문입니다. 하지만 이러한 기술은 실제 법률 업무가 수행되는 방식과 반드시 부합해야 합니다.

이 글은 LexisNexis가 AI 시대의 법률 실무 기준을 어떻게 새롭게 정의하고 있는지를 살펴보는 4부작 시리즈의 두 번째 글입니다. 첫 번째 글에서는 시리즈를 소개하고 새로운 기준을 형성하는 세 가지 핵심 요소를 설명했습니다. 이번 글에서는 변호사들이 실제로 일하는 방식에 맞춰 설계된 AI를 구축하는 것이 왜 중요한지 더 깊이 살펴봅니다.

AI로 변화하는 법률 실무

법률 실무의 핵심은 항상 일정한 흐름 위에 구축되어 왔습니다. 변호사는 상황을 평가하고, 관련 전문성과 데이터를 적용하며, 체계적인 법률 절차를 따르고, 이후 방어 가능한 결과물을 제공합니다. 신청서 작성, 계약 분석, 재판 준비 등 어떤 업무이든 이러한 과정이야말로 유능한 법률 업무와 단순 추측을 구분해 왔습니다.

최근 변화한 것은 이러한 단계들이 기술에 의해 강화될 수 있는 속도와 규모입니다. 특히 인공지능 솔루션이 널리 보급된 이후 큰 변화가 일어나고 있습니다. 2026년 3월 Law360 Pulse 보고서에 따르면, 현재 변호사 10명 중 7명이 최소 주 1회 이상 법률 실무에 AI를 활용하고 있으며, 리서치·문서 요약·초안 작성 분야에서 두 자릿수 성장세가 나타나고 있습니다.

그러나 단순한 도입만으로는 전체 이야기를 설명할 수 없습니다. Law360 Pulse 조사에 따르면, 많은 변호사들이 이러한 도구에 필요한 안전장치가 충분히 마련되었는지에 대해 점점 더 우려하고 있는 것으로 나타났습니다. 44%는 법률 업계의 AI 도입에 장단점이 모두 존재한다고 답했습니다. 이는 지난해 조사에서 AI를 자주 사용하는 변호사의 73%가 해당 기술에 긍정적인 견해를 보였던 것과는 뚜렷한 대조를 이룹니다.

“인공지능 솔루션을 자주 사용하는 변호사들은 법률 업계에서의 AI 도입에 대해 이전보다 덜 긍정적이고 더 중립적인 태도를 보이기 시작했다”고 Law360는 보도했습니다.

범용 AI가 법률 업무에 적합하지 않은 이유

법률 업무에는 초안과 법적으로 방어 가능한 문서의 차이를 이해하는 도구가 필요합니다. 인용문에 대한 Shepardize 수행, 맥락에 맞는 조항 추출, 2차 자료를 통한 논거 검증 등을 수행할 수 있어야 하며, 단순히 그럴듯해 보이는 문장을 생성하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 범용 AI 솔루션이 생성한 결과물을 신뢰한 변호사들이 감수하게 되는 위험은 매우 심각할 수 있습니다.

이러한 불일치는 단순히 조직적인 문제가 아니라 구조적인 문제이기도 합니다. 오늘날 대부분의 AI 솔루션은 질문에 답하거나 이메일을 작성하고 텍스트를 요약해야 하는 개인 및 중소기업 사용자를 위해 설계되었습니다. 이러한 솔루션은 언어 생성에는 뛰어나지만, 언어를 생성하는 것 자체가 곧 법률 실무는 아닙니다.

바로 이 지점에서 법률 업무에 특화된 AI가 차별화됩니다. 범용 모델을 사후적으로 법률 업무에 맞추는 것이 아니라, 법률 실무의 핵심 요소를 중심으로 처음부터 설계된 것입니다. 가장 우수한 법률 솔루션은 변호사들이 실제 업무를 수행하는 방식을 정의하는 구체적인 기술, 데이터 요구사항, 워크플로우에 대한 오랜 이해를 바탕으로 개발되어야합니다. 

법률 실무를 위해 구축된 AI의 세 가지 핵심 요소

LexisNexis는 실제 법률 업무 수행 방식을 반영하는 세 가지 핵심 개념에 집중해 왔습니다.

1. 변호사를 위한 AI의 법률 기술

이는 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 특정 작업을 수행하기 위해 필요한 개별 역량을 의미합니다. 예를 들어 증언 녹취록 요약, 계약서 핵심 조항 추출, 인용문 Shepardize, 이해상충 검사 등이 포함될 수 있습니다. 일반적인 글쓰기 작업이 아니라, 전문 분야에 특화된 학습과 권위 있는 법률 콘텐츠에 대한 접근이 필요한 전문 기능입니다.

2. 법률 워크플로우와 AI 자동화

이는 여러 법률 기술을 연결한 반복 가능하고 다단계적인 법률 프로세스를 의미합니다. 예를 들어 법률 메모 작성은 단일 작업이 아니라 “쟁점 조사 → 관련 판례 및 법령 분석 → 논리 작성 → 인용 검토 및 검증”이라는 일련의 과정으로 이루어져 있습니다. 법률 실무를 위해 설계된 기술 플랫폼은 이러한 흐름을 이해하고 처음부터 끝까지 지원합니다.

3. 법률 업무를 위한 AI 에이전트

이는 요청을 받아 필요한 단계를 파악하고, 사용 가능한 기술과 워크플로우를 활용하여 작업을 완료하는 목표 지향형 시스템입니다. 예를 들어 변호사가 AI 비서에게 계약서를 분석하고 조직의 플레이북에 맞춰 특정 조항을 수정하도록 요청할 경우, 시스템은 작업 계획을 세우고 각 단계를 올바른 순서로 실행하며 결과물을 개선해야 합니다. 단순히 AI가 텍스트 블록을 생성한 뒤 최선의 결과를 기대하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

이러한 “기술(Skills)”, “워크플로우(Workflows)”, “에이전트(Agents)” 기반의 다층 구조야말로 AI를 단순한 챗봇이 아니라 실제 법률 업무 수행 방식을 이해하는 유능한 어소시에이트처럼 느끼게 만드는 요소입니다.

법률 업계 AI의 다음 단계

다음 글에서는 AI 시대 법률 실무 기준의 두 번째 핵심 요소를 살펴볼 예정입니다. 즉, 법률 AI에 대한 신뢰가 왜 권위 있는 데이터에 기반해야 하는지, 그리고 그렇지 않을 경우 어떤 일이 발생하는지를 다룰 것입니다.

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