판례 13,000건을 AI가 검증 가능한 지식으로 만드는 법

핵심 요약

• 넥스트젠에이아이는 중소벤처기업부 '모두의 챌린지 AX' LLM 분야에 선정돼, KT의 AI 모델 믿:음(Mi:dm)을 기반으로 법률 에이전트를 만들고 있습니다.
• 법률 AI에서 중요한 건 그럴듯한 답이 아니라 확인된 근거가 있는 답입니다.
• 그래서 먼저 부동산 판례 약 13,000건을 분야·쟁점별로 분류하고, 법률–조항–요건–예외–판례를 잇는 법률 지식체계를 만들었습니다.
• 그 위에서 답변을 만드는 에이전트와 검증하는 에이전트를 분리하고, 근거가 부족한 답은 내보내지 않고 사람의 검토로 넘깁니다.

일반 업무에서 AI의 틀린 답은 다시 고치면 됩니다. 하지만 계약·법률·규정 업무에서는 이야기가 다릅니다. 틀린 답이 그대로 업무에 들어가면 비용이나 법적 위험으로 이어지기 때문이죠.

이번 글에서는 넥스트젠에이아이가 KT와 함께 만드는 법률 에이전트가 판례를 어떻게 지식으로 바꾸고, 답변을 어떻게 검증하는지 정리합니다.

법률 AI의 진짜 문제, 검토 없이 업무에 들어가는 오류

생성형 AI의 오류를 0으로 만들 수는 없습니다. 넥스트젠에이아이가 통제하려는 건 오류 자체가 아니라 틀린 답이 검토 없이 업무에 들어가는 것입니다.

법률 질문에서 이 문제는 세 가지 모습으로 나타납니다.

1. 그럴듯하지만 근거가 없는 답이 나옵니다. 생성형 AI는 문장을 잘 만들지만, 그 답이 얼마나 확실한지는 스스로 말해주지 않습니다. 법률에서는 이런 환각(할루시네이션)이 계약 분쟁과 실무 리스크로 이어집니다.
2. 같은 조문도 조건과 예외에 따라 답이 달라집니다. 법률 답변은 조문 하나로 끝나지 않습니다. 어떤 요건을 충족하는지, 예외에 해당하는지, 어떤 판례가 있는지까지 이어져야 합니다.
3. 질문의 의도와 상담 맥락을 놓치기 쉽습니다. 사용자가 실제로 무엇을 묻는지, 앞서 어떤 상담이 있었는지를 이어서 봐야 맞는 답이 나옵니다.

김도경 대표는 이렇게 말합니다.

"법률 AI의 관건은 얼마나 그럴듯하게 답하느냐가 아니라 근거를 갖고 답하느냐에 있습니다."