[뉴스라운지] 인공지능 발전 가속화...AI가 일자리 대체할까?

■ 진행 : 함형건 앵커
■ 출연 : 구태언 변호사

* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다. 인용 시 [YTN 뉴스라운지] 명시해주시기 바랍니다.

[앵커]
우리 사회에 심대한 영향을 끼치는 큰 흐름을 짚어보고 미래를 조망해 보는 시간입니다. 생성형 AI가 급속도로 발전하면서 산업 현장과 우리 사회에 대대적인 변화가 이뤄지고, 또 발생하고 있습니다. AI가 사람이 하는 일을 언제, 어떻게, 얼마나 대체할지 관심이 커지는 가운데 개인정보보호 등 AI와 관련한 각종 법률적인 문제도 대두되고 있는데요. 미래사회에서 우리는 무엇을 준비하고 어떤 것들을 대비해야 할지 관련 내용 구태언 변호사와 함께 짚어보겠습니다.

생성형 AI가 올해 열풍을 계속 끌어오면서 사람들의 관심이 굉장히 커졌습니다. 기존의 일자리 그리고 직무 방식에 어떤 영향을 끼칠지. 원래는 전문 이른바 고소득을 벌어들이는 그런 일부 직업은 영향권 밖에 있을 것이다, 생각하시는 분도 많았습니다마는 최근 들어서는 변호사라든지 의사라든가 회계사 등등 AI의 영향권에 분명히 들어갈 것이다. 이런 보고서가 많이 나오고 있고요. IT 전문 변호사시잖아요. AI에 굉장히 관심이 많으실 텐데 어떻게 전망하고 계신지요?

[구태언]
최근 GPT4라고 나왔는데 지적능력평가에 있어서 인간이 85점 정도가 나오는데 GPT4는 90점을 받았습니다. 그래서 지식을 정리해서 요약해 주는 능력은 이미 사람의 수준을 넘어섰다를 평가하고 있습니다. 그러면 고학력 전문 소득자들의 직업이 위협을 받지 않느냐라고 말씀을 하시는데 저는 다른 생각을 가지고 있기는 합니다. 한마디로 말씀드려서 지식을 정리해 주는 역할, 연구해서 보고서를 만드는 역할에 있어서는 AI가 훨씬 뛰어난 건 사실인데요.

사람이 하는 일에 가장 중요한 게 지식보다는 지혜를 구하는 일이 있고 그다음에 지혜를 가지고 최종적으로 정의를 달성하는, 훌륭한 판단을 하는 일이 있는데 바로 법률 업무가 그런 업무이거든요. 그래서 지식에 있어서는 사람의 기능을 보조하면서 훌륭한 지혜로운 판단이나 뜻 정의를 구현하는 것에 있어서는 역시 사람의 역할이 굉장히 중요하고 그건 숙련된 전문가가 할 수 있는 고도의 영역이기 때문에 AI가 요약해서 말씀드리면 인간의 기능을 기술적인 부분은 보조하지만 가장 중요한 부분에 있어서 사람이 더욱 집중할 수 있게 하는 환경으로 넘어선다고 볼 수 있습니다.

[앵커]
여러 가지 질문을 드리려고 했는 데먼저 결론부터 내려주셨는데. 일단 변호사 업무를 AI가 완전히 대체하지 못할 것이다. 하지만 상당 부분 보조할 수는 있을 것이다. 그러면 인공지능 법률 AI가 인간 변호사하고 비교하면 그 역량은 어디까지 와 있습니까?

[구태언]
인간 변호사는 수많은 법률 분야의 문언, 판례 등을 모두 공부하기 어렵습니다. 저 같은 경우도 20년 이상 변호사를 했습니다마는 제가 주력하는 IT 분야, 지식재산권 분야, 그리고 공정거래 분야 등 일부 분야는 제가 관심을 가지고 꾸준히 공부를 했습니다마는 아직도 그 분야를 모두 잘하고 있지 못합니다. 그런데 이렇게 어마어마한 분야의 많은 문헌들을 인공지능이 다 학습해서 그것을 질문하면 바로바로 답을 내주거나, 즉 문헌에 기반한 정보에 있어서는 인공지능이 인간의 두뇌의 수준을 훨씬 뛰어넘어서 쉽게 정리를 해 줍니다. 이 분야에 있어서는 인공지능이 훨씬 탁월한 것으로 평가되고 있습니다.

[앵커]
문헌을 검색하고 맥락을 이해하고 추론해서 문안까지 작성하는 것이 생성형 AI가 잘하는 일 아니겠습니까?

[구태언]
문장으로 만들어 줍니다.

[앵커]
이를테면 작년에 굉장히 인기를 끌었던 드라마죠, 이상한 변호사 우영우 같은 경우에 보면 다른 변호사가 감히 생각해내지 못하는 그런 법조문을 어디서 기억을 해서 그것을 아주 슬기롭게 적용시키는 그런 장면을 볼 수가 있는데 이런 것도 AI가 대체할 수 있는 겁니까?

[구태언]
훨씬 뛰어납니다. 왜냐하면 바로 우영우 변호사가 잘하는 능력이 천재적인 기억력으로 연관 검색을 잘하는 것이지 않습니까? 미국 드라마 슈츠에서도 마이크 로스라는 아주 기억력이 비상한 변호사가 아주 천재적인 역량을 발휘해서 바로 파트너 변호사의 신임을 받아서 로스쿨을 중퇴했음에도 불구하고 로스쿨은 아예 입학하지 못했거든요. 입학하지 못했음에도 불구하고 변호사처럼 활동하는 역할이 나오는데요. 바로 이러한 변호사들의 역량을 바로 현실적으로 구현한 것이 생성형 인공지능에 의한 법률 인공지능이라고 말씀드릴 수 있겠습니다. 이런 역량은 매우 뛰어난데요. 다만 우리 법률 업무라는 것은 어느 분야의 전문 업무도 마찬가지입니다마는 문헌에 있는 정보를 잘 요약해서 정리하는 것만으로 끝나는 것이 아니라 거기서 출발하는 것이기 때문에 바로 앵커님께서 질문하신 고학력 전문 노동자들을 대체하는 것은 당분간 어렵다고 저는 생각하는 것입니다.

[앵커]
그런 변호사의 직무를 들여다보면 저연차 변호사가 하는 일과 고참 변호사가 할 수 있는 일 사이에는 어떤 간극이 있을 수 있을 것 같고요. 지금 말씀하신 AI가 도움을 줄 수 있는 부분은 저연차 변호사들이 하는 일에 속할 것 같은데 실제로 로펌에 들어가면 어떤 일을 하게 됩니까?

[구태언]
맞습니다. 저연차 변호사들은 주로 주어진 사건에 있어서 문헌 검색을 해서 이를 보고서로 요약하는 일을 많이 합니다. 이걸 리서치 업무라고 하는데요. 리서치 업무를 하는 것은 시간이 많이 걸리기 때문에 주로 저연차 변호사들이 담당하고 또 그 과정에서 저연차 변호사들이 법률 지식을 습득하면서 지식을 축적하는 단계로 성장하게 됩니다. 그리고 그렇게 보고서를 받은 고연차 변호사들이 보고서에서 맥락을 짚어내면서 지혜로운 결론을 이끌어내는, 자신의 전문적인 경험을 토대로 해서 결론을 이끌어내는 모습을 보여주면서 저연차 변호사들이 고연차 변호사들로부터 그런 지혜를 배우게 되는 것이죠. 즉 지식을 정리해 주는 저연차 변호사의 역할과 지혜를 가진 고연차 변호사들이 함께 협업해서 일하는 것이 법률 사무에서 일하는 모습이라고 할 수 있겠습니다.

[앵커]
어떻게 보면 의사라든가 회계사라든가 다른 전문직종에서도 비슷한 그런 현상이 아니겠나 싶은데요. 그런데 그렇다면 로펌에서, 법무법인에서 의뢰인에게 보수를 청구할 때 시간제 보수를 청구하지 않습니까? 그러면 저연차 변호사들이 들어와서 일할 때 이를테면 야근도 많이 하고 휴일에도 일하고 그러면 그게 다 수임료에 청구가 되는 건데 AI를 사용하게 되면 시간이 굉장히 많이 절약될 것이다. 그러면 로펌의 매출이 줄어들게 되는 겁니까? 앞으로 어떻게 되는 겁니까?

[구태언]
AI를 사용해서, 맞습니다. 저연차 변호사들이 AI의 도움을 받아서 리서치 업무를 굉장히 짧은 시간 내에 할 수 있게 된다면 사용한 시간이 적기 때문에 고객에게는 혜택으로 돌아갈 겁니다. 즉 청구되는 청구서의 금액이 작아지게 될 것인데요. 그대신 저연차 변호사의 추가적인 시간을 확보하기 때문에 다른 일을 더 할 수 있게 되는 것이죠. 고객에게는 신속한 회신으로 나타날 것이지만 다른 고객의 일을 더 빨리 해 줄 수 있기 때문에 전체적으로 처리하는 사건의 양이 늘어나게 될 것입니다.

[앵커]
법률 시장이 어떻게 변할 것인가, 법률 서비스가 어떻게 변할 것인가를 우리가 AI에 견주어서 예측을 해 보는 건데요. 그렇게 되면 법무법인에서 변호사들을 채용하는 그런 인원수가 줄어들게 됩니까?

[구태언]
단기적으로는 줄어들 수 있을 것이라고 생각합니다. 하지만 장기적으로는 법률 시장의 파이가 커짐으로 해서 국민들에게는 보다 저렴하고 신속하고 양질의 서비스를 제공하게 되고 법률 시장 전체 규모가 커짐으로써 법률가들이 처리하는 업무의 양이 늘어나면서 법률사무소 산업의 매출은 오히려 늘어날 것이라고 저는 생각하고 있습니다.

[앵커]
오히려 소비자와 의뢰인의 편익은 더 나아질 것이다.

[구태언]
네, 그것이 지금까지 변호사 사무실의 문턱이 높았다는 말로 요약이 됩니다. 지금까지 변호사 사무실을 찾아가려면 정말 큰 마음먹고 문지방을 넘어야 하지 않았습니까? 왜냐하면 수임료가 보통 최소 몇백에서 몇천씩 하기 때문에 일반적인 보통 시민들로서는 변호사 사무실을 쉽게 찾을 수 없었던 것이죠. 그런데 이러한 변호사 서비스는 왜 그러냐 하면 주로 사람에 의해서 일을 하고 아주 고학력 로스쿨까지 나온 훌륭한 전문가 변호사분들의 시간을 써야 하기 때문에 그 시간에 대한 보상을 해 주기 때문이거든요. 인공지능의 도움으로 이들이 사실 조사를 하는 시간이 많이 줄어들고, 특히 지혜로운 결론에 도달하는 시간이 줄어든다면 좀 더 저렴하게, 가성비 높은 서비스를 제공할 수 있게 되고 바로 고객들인 우리 국민들에게는 바로 혜택으로 돌아갈 수 있게 되는 것이죠.

[앵커]
그러면 그런 획기적으로 법률 서비스의 내용이 달라지는 그런 시점. 얼마나 근 미래에 발생할 거라고 보십니까?

[구태언]
이미 미국 같은 경우는 지금 생성형 AI를 선도하고 있는 곳은 다 미국의 빅테크들이지 않습니까? 미국은 판례의 거의 대부분이 공개가 돼 있습니다. 미국은 판례 정보는 개인정보가 아니라 공공정보, 퍼블릭 인포메이션으로 봅니다. 그래서 판례를 누구나 쉽게 실명으로 다 접할 수 있고 이를 학습해서 LLM을 만들고 있고요. 그리고 그렇기 때문에 넥서스, 넥시스 같은 미국의 선도적인 법률서비스 업체는 바로 지난달에 AI 플러스라는 LLM 법률 정보 검색 서비스를 내놓았는데요. 유료제 서비스이다 보니까 아직 많은 분들이 접하지 못했지만 미국에서 정말 놀랄 만한 속도로 기존의 법률 지식을 잘 정리해서 쉽게 내놓는다고 합니다. 이렇게 발달해 나가고 있기 때문에 앞으로 법률 산업에 큰 변화를 가져올 수 있게 되는 것이죠.

[앵커]
환각 현상이 있지 않습니까, 생성형 AI에. 그러면 이 법률 AI 같은 경우 정확도는 문제시되지 않습니까?

[구태언]
환각 현상이라는 것은 원 정보가 부실하고 원 정보가 심지어 없는 영역에서도 LLM이 사람처럼 답을 하다 보니까 그 빈 공간을 바로 거짓 정보로 채워내는 현상을 말하는데요. 이 법률 정보는 문헌이 원문의 데이터가 양질입니다. 왜냐하면 판례, 법률, 그리고 논문 등으로 이루어져 있기 때문에 이것들을 제대로 학습해서 이 범위 내에서만 답을 하도록 설정을 한다면 할루시네이션은 어떤 분야보다도 매우 적다고 말씀드릴 수 있겠습니다.

[앵커]
말씀을 듣고 보니까 다른 여러 분야에서는 앞으로 몇 년 안에 대학교의 교육 과정 자체가 바뀌어야 한다. 이를테면 데이터 사이언스 같은 경우에도 프로그래머를, 그 분석가를 양성하는 과정 자체가 많이 바뀌어야 한다 그런 얘기를 하는데요. 로스쿨 같은 경우에도 변호사 시험을 보기까지 지금 암기가 굉장히 많이 필요로 하는 그런 교육 과정 아니겠습니까? 바뀌어야 되겠네요, 앞으로는?

[구태언]
법률 지식을 단순히 묻는 식의 교육은 이제 거의 필요 없다고 볼 수 있을 것 같고요. 바로 LLM을 활용해서 지식은 금방 획득하고 그것을 어떻게 적용하느냐, 소위 우리가 말하는 리걸마인드에 가장 중요한 논리적인 결론을 잘 이끌어내는 능력을 활용하는 부분에 있어서 그걸 훈련하고 그리고 그걸 테스트하는 식으로 교육과 시험이 바뀌어야 할 것 같습니다.

[앵커]
변호사 업무를 주로 얘기했는데 그렇다면 외국 같은 경우에는 판사가 재판 과정에서 판결문을 쓰는 데 생성형 AI의 도움을 받았다 이렇게 얘기해서 논란이 된 적도 있었고요. 지방의회의 조례가 통과됐는데 알고 보니까 AI의 도움을 받아서 모든 조례였다 이거 역시 논란이 됐습니다. 아직까지는 해외 토픽성의 소식입니다마는 이렇게 AI가 입법 과정이나 아니면 판사의 판결 과정 여기에도 개입할 여지가 있습니까, 앞으로는?

[구태언]
만약에 입법과 사법 행정 과정에 인간인 판사나 또는 국회의원의 개입이 전혀 없이 AI만으로 업무를 했다면 그것은 헌법에 위반되는 중대한 잘못이라고 생각합니다. 하지만 기술적인 사실관계, 또는 어떤 결론을 도출하는 데 있어서 필요한 자료들을 수집해 주는 그런 과정에 개입해서 인간의 시간을 절약해 주고 담당자인 국회의원이나 판사가 더욱더 중요한 일에 집중할 수 있게 해 준다면 그것은 전혀 나쁘지 않은 것이라고 생각합니다. 예를 들어 판사가 하는 일 중 가장 중요한 게 사실관계를 소송기록을 통해서 확정하고요. 또 재판을 열어서 당사자의 이야기를 듣고요. 그래서 정리한 사실관계에 법률을 적용해야 해서 이 법률도 찾아내야 합니다. 그러니까 사실관계를 확정하고 법률을 찾아낸 후에 이것을 적용하는 역할을 하는 것이 가장 중요하거든요.

그러니까 사실관계에 정확한 법률을 적용하면 결론이 나오고 그것이 유죄냐, 무죄냐 또는 이것이 징역이냐 벌금이냐를 결정하는 기초가 되는 것인데요. 가장 중요한 바로 사실관계 인정 그리고 법률 관계 확정, 그리고 이것을 적용해서 결론을 내는 이 중요한 역할들을 판사 자신이 할 수 있게 한다면 그 과정에서 AI의 도움을 받는다고 해서 그것이 하등 문제가 될 건 아니라고 생각합니다.

[앵커]
고도의 규범적인 가치를 판단하는 일은 판사의 몫이겠지만.

[구태언]
그리고 그 일을 더 잘할 수 있게 해 줄 것 같습니다.

[앵커]
그렇군요. 지금까지 우리가 얘기한 법조인이라든가 판사라든가 변호사라든가 AI의 도움을 받아서 좀 더 좋은 법률 서비스를 제공하고 판단을 내릴 것인가 얘기를 했습니다마는 특히 법률 서비스 같은 경우에는 기존에 제도나 문화와도 밀접한 연관이 있습니다. 요즘 리걸테크라는 얘기를 하죠. 법률 서비스와 기술을 접목한 그런 비즈니스 모델들이 많은데 현실적으로 보면 여러 가지 갈등도 많은 것 같아요. 현황이 어떻습니까?

[구태언]
우리나라의 리컬테크산업협의회가 구성이 되어 있고요. 코로나 직전인 2019년 12월에 결성이 돼서 지금까지 약 30여 개의 리걸테크 업체들이 회원으로 가입해서 활동하고 있습니다. 전체적으로는 리걸테크산업협의회에 가입되지 않은 리걸테크 업체들도 올해 많이 나오고 있고 특히 발달한 LLM 기술을 이용해서 이제 쉽게 인공지능 법률 서비스를 만들고 있기 때문에 전체적으로 50개 이상의 업체가 있을 것이라고 생각하는데요. 사실 미국만 해도 약 3000개 이상의 리걸테크 업체가 이미 오래전부터 서비스를 발전시키고 있고, 특히 LLM 기술을 도입해서 더욱더 빨리 발전하고 있기 때문에 우리나라와 격차가 매우 큰 상황입니다.

[앵커]
이미 인공지능을 접목해서 법률 서비스를 많이 하고 있군요, 미국 같은 경우에는. 그런데 흔히 이게 첨단 IT 분야에서도 그런 일이 많이 일어납니다마는 굉장히 참신한 아이디어로 새로운 비즈니스 모델을 제시했고 시장의 주목을 받았는데 소리소문없이 사라지는 스타트업들이 상당히 많습니다. 역시 제도나 규제의 문제라든가 여러 가지 발목을 잡는 일이 많이 발생하는데 어떻게 보시는지요?

[구태언]
항상 기술혁명은 기존의 생산 방식을 새롭게 바꾸는 것이지 않습니까? 좀 더 나은 기술, 좀 더 우리가 달성하고자 하는 목표에 좀 더 쉽게 다가갈 수 있게 하는 것을 기술혁명이라고 저는 이해를 하는데요. 그러한 기술혁명은 필연적으로 기존의 방식으로 바로 산업에서 생산하고 있는 분들과 충돌이 발생하게 되죠. 우리는 타다와 택시조합 간의 갈등을 보았습니다마는 산업을 변화시키는 것이 그렇게 어렵고 기존 산업 종사자들과의 갈등을 불러일으키는 것 같습니다. 이것은 법률산업이라고 다르지 않고요. 사실 100년 전에 변론과 재판을 하던 모습과 지금과의 차이는 컴퓨터를 이용해서 문서를 작성하고 또는 판례 정보를 찾아볼 수 있느냐 이외에는 전혀 똑같습니다. 즉 좀 더 자동화된 처리를 하고 있다고 볼 수 없거든요. 즉 법률 산업에는 아직 산업혁명이 오지 않은 것이라고 보입니다. 즉 법률 인공지능은 바로 법률 시장에 이제서야 산업혁명을 가져오는 것이라고 생각하고요. 산업혁명 시기에는 역사적으로도 많이 나타나 있지만 기존의 방식으로 생산하신 분들의 길드를 형성해서 새로운 기술로 무장한 혁신 세력들과 갈등을 일으키는 것을 우리가 세계사에서 많이 보고 있지 않습니까? 우리나라도 약간 그런 상황에 있는 것 같고요. 하지만 우리는 항상 그렇듯이 지혜롭게 이것을 극복해낸 역사를 가지고 있기 때문에 우리가 한강의 기적을 이루었고요. 법률 산업도 지금 단기적으로는 법률가 단체와 리걸테크가 약간 갈등을 일으키고 있는 모습입니다마는 저는 조만간 일종의 대의적인 차원에서 새로운 기술을 도입하면서 같이 함께 국민들에게 정말 도움이 되는 법률산업으로 발전하기 위해서 노력할 것이라고 생각을 합니다.

[앵커]
지나친 규제도 문제가 될 것이고 지나친 방임도 문제가 될 것 같은데요. 균형점을 찾는 게 상당히 어려울 것 같습니다. 지혜를 모아가야 될 것 같은데 특히 인공지능 시대가 본격화되면서 여러 가지 법 제도적인 측면, 법률적인 측면에서 우리가 생각해 봐야 할 부분들이 많이 있습니다. 이를테면 개인정보보호 문제도 아주 뜨거운 화두 아니겠습니까? 어떤 점이 문제가 될까요?

[구태언]
법률산업은 아시다시피 사람이나 또는 기업의 사건을 다루지 않습니까? 법률 사건을 다루기 때문에 기업에도 개인정보가 포함돼 있고 사람과 사람 사이의 사건은 정말 다 개인정보로 이루어져 있기 때문에 이것을 잘 보호하는 게 매우 중요합니다. 그리고 또 법률 사건을 이야기하면 그 개인과 또 기업의 비밀이라고 볼 수 있습니다. 개인적인 비밀 또는 법인의 영업 비밀이 포함돼 있는 부분들이 많이 있고요. 이런 것들이 리걸테크를 발전시키면서 쉽게 함부로 일반에게 노출돼서 어떤 개인의 프라이버시가 침해된다든지 기업의 영업비밀이 침해되는 일은 없어야 하기 때문에 적절한 개인정보보호는 리걸테크산업 발전에도 매우 중요하다고 말씀드릴 수 있습니다. 하지만 한편 개인정보보호가 너무 과잉되면 리걸테크의 발전에 장애가 되는 것이 사실인데요. 왜냐하면 지금 필요한 것이 미국이 앞서 나가고 있는 법률인공지능을 우리도 따라잡아야 하는 게 우리 법률산업의 과제이거든요. 그런데 인공지능은 학습을 해야지만 똑똑해지지 않겠습니까? 그런데 학습할 데이터가 개인정보보호 때문에 쉽게 구해지지 않는다면 학습할 대상이 없는 거죠. 그럼 법률 인공지능에 있어서 우리는 엄청난 격차를 가져가게 될 것입니다. 예를 들면 사람 이름과 사실관계가 있을 때 어디까지 이걸 비식별화할 것이냐의 문제가 매우 어려운 문제여서 대부분이 이걸 해결하고 판결문을 자동화된 비식별 처리를 통해서 일반인에게 공급하기 시작한 게 바로 올해 1월 1일부터입니다. 미국은 아까 말씀드렸다시피 판결문은 개인 프라이버시라고 보지 않기 때문에 이미 오래전부터 실명으로 판결이 다 식별됐기 때문에 우리가 인공지능 우리가 격차가 이미 크다고 말씀드렸는데요. 우리는 올해 1월부터 선고된 판결 비식별화돼서 일반 공개되고 있기 때문에 많이 늦어지고 있는 상황입니다.

[앵커]
이름이나 개인정보를 가린 상태에서 학습할 수 있다는 거죠.

[구태언]
그런데 사실 가려진 정도가 너무 심해서 등장인물이 많은 경우에는 동그라미, 동그라미, 세모세모, 네모, 네모로 하다가 이것도 부족해서 이중 동그라미, 이중 세모도 부족해서 이중 동그라미, 이중 네모 이런 식으로 하니까 나중에는 읽을 수 없게 됩니다. 그래서 굉장히 판례를 공부하는 입장에서도 어려움을 겪고 있는데 이렇게 된 정보들이 결국 사실관계를 혼란스럽게 하면 인공지능 학습을 할 때도 이것들에 있어서 장애가 될 수 있고 또 판결문이라는 것은 어떤 기록적으로 교육적인 가치도 있는 것인데 그것이 전부 암호문처럼 바뀌어 있어서 굉장히 문제인 것 같습니다. 그래서 저는 이름 정도를 비식별 정도의 수준을 완화시키는 것이 필요하지 않을까 싶은데 이것이 교과서에 그대로 수록되는 것은 굉장히 문제가 많이 있고요.

그리고 또한 이게 판결문을 개인정보성을 가지고 있다고 여전히 보다 보니까 판결 전체를 인공지능 학습을 위해서 법원이 제공하고 있지도 않거든요. 한 건당 일정한 비용을 내고 또 20건 이내의 범위 내에서만 반복적으로 결제를 해야지만 공급을 받을 수가 있습니다. 그래서 우리나라의 판결 전체를 가지고 있는 판결 정보 제공 업체는 없고요. 제일 많이 선도를 달리고 있다고 하는 판결 정보 업체도 약 300만 건 정도만 가지고 있다고 하는데 우리나라 전체 판결문 수가 1년에도 그보다 훨씬 큰 사건 수임을 감안하면 우리나라 전체 판결문의 아주아주 일부만 지금 인공지능 학습에 또는 판결 서비스에 제공되고 있다고 할 수가 있겠습니다.

[앵커]
개인정보 보호 문제도 있고 또 저작권 문제도 있고 굉장히 여러 가지 이슈가 있는데요. 인공지능 시대에 앞으로 그러면 국가는 어떤 역할을 해나가야 할 것인지 정리를 해 주시죠.

[구태언]
일단 인공지능 산업 데이터를 공급하는 게 매우 중요한데요. 지금 말씀은 개인정보 보호의 수준을 특히 특정 개인을 알아보기 힘든 정보는 프로파일링을 하지 않는 한 비개인정보로 해석을 완화해서 쉽게 유통이 될 수 있게 해 주는 게 매우 중요하고요. 이건 개인정보와 관련한 정보입니다. 한편 저작물성을 가지고 있는 정보는 인공지능 학습을 위해서는 그 복제를 허용해서 쉽게 LLM 학습에, 또는 인공지능 학습에 이용할 수 있게 해 주면서 이용으로 인해서 발생한 수입에 대해서는 적절하게 저작권자들과 분배하게 하는 시스템을 갖춰주는 게 국가가 우선적으로 집중해서 할 일이라고 생각합니다.

[앵커]
알겠습니다. 오늘 말씀 여기까지 듣겠습니다. 구태언 변호사와 함께했습니다. 고맙습니다.