[AI써봄] 법령명 몰라도 질문하면 찾아준다? AI 법령 검색 ‘리걸큐’ 써보니

※ 인공지능이 세상을 바꿉니다. IT동아 기자들이 만난 최신 인공지능 서비스와 기능을 독자들도 쉽게 접하도록 풀어서 알려드립니다.대법원이 공개한 2024년 민사 1심 본안 사건 통계에 따르면, 전체 78만 6085건 가운데 최소 한쪽 당사자가 변호사 없이 진행한 사건은 총 70만 5567건으로 전체의 89.7%에 달하며, 양측 모두 변호사가 없는 비율도 67.3%에 달했다. 생활형 및 소액 분쟁은 양측 모두 변호사를 선임하지 않는 비율이 약 81%였다. 과거에는 변호사 선임 비용의 부담으로 나홀로 소송을 진행하는 경우가 많았지만 최근에는 전자소송과 AI를 결합해 소송을 준비하는 사례도 나타나고 있다. 이미 해외에서도 ChatGPT 등장 이후 나홀로 소송 건수가 가파르게 상승 중이며 이런 사례는 갈수록 늘어날 전망이다. 나홀로소송은 변호사 없이 본인이 직접 전자소송을 진행하는 경우를 의미한다 / 출처=GPT 이미지 생성 일반인들이 AI를 믿고 소장을 작성하고 의견을 제출하는 경우가 늘면서 법원 현장에서는 혼란이 가중되고 있다. AI가 작성한 서면에서 실제로 존재하지 않는 법률이나 판례를 근거로 제시하면서 판사들의 기록 검토 부담이 커질 수 있다는 우려도 나온다. 이 때문에 법원행정처는 올해 2월 사법정보공개포털을 통해 허위 사건번호 확인 서비스를 도입하는 등 대처에 나서고 있지만 AI가 제시한 법률정보의 실제 근거를 확인하는 일이 중요해지고 있다.벡터 DB 기술, 범용 AI 신뢰성 끌어올릴 기술로 주목최근에는 검색증강생성(RAG)을 활용해 AI의 환각 현상을 줄이려는 시도가 이어지고 있다. RAG는 신뢰할 수 있는 데이터베이스나 문서에서 먼저 정보를 검색한 뒤 그 근거를 바탕으로 답변을 생성하는 AI 기술이다. 다만 RAG를 적용하더라도 검색 자료의 품질이나 답변 생성 과정에 따라 잘못된 결과가 나올 수 있다. 기존 키워드 검색은 입력한 단어를 중심으로 찾지만 벡터DB는 의미가 비슷한 정보를 유사도 기반으로 검색한다 / 출처=ChatGPT 이미지 생성 RAG가 질문에 필요한 정보를 찾을 때 활용하는 기술 중 하나가 벡터 데이터베이스(DB)다. AI 모델이 텍스트나 이미지 등의 의미와 특징을 숫자 배열인 벡터로 변환하면, 벡터DB는 이를 저장하고, 단어의 일치 여부보다 문맥과 의미의 유사성을 기준으로 관련 정보를 찾는다. 법률 분야에 벡터DB 방식을 접목하면 일상용어로 전문 법률 용어를 찾는다거나 복잡한 사실 관계...