인공지능(AI)은 치명적인 오류를 범할 수 있으며, 특히 법률과 같은 고위험 전문 분야에서 그 영향은 심각하다. 매번 AI 도구를 사용할 때마다 등장하는 "AI는 실수할 수 있습니다"라는 면책 문구는 단순한 법적 형식이 아니다. 전문가들은 이 경고가 법적, 기술적, 그리고 결과적으로 중요한 영역에서 AI를 활용하는 전문가들에게 반드시 주의해야 할 핵심 신호라고 지적한다. 대부분의 사용자는 이 문구를 무시하지만, 그 이면에는 AI가 만드는 오류가 실질적인 피해로 이어질 수 있다는 현실이 자리잡고 있다.
확신의 오류: 자신감에 가려진 AI의 오류
오늘날 대규모 언어 모델(LLM)의 가장 위험한 특징은 단순히 틀린 답을 내놓는다는 점이 아니다. 그보다는 자신감 있게 틀린다는 점에 문제가 있다. 신중한 전문가와 달리, AI 시스템은 인용을 확인하거나 잠시 멈추지 않는다. 유창하고 권위적이며 잘 구조화된 응답을 생성하며, 그 정교한 프레젠테이션 속에 오류를 숨긴다. 이른바 '할루시네이션' 현상은 다음 모델 업데이트로 해결될 버그가 아니라, 패턴 기반의 확률적 출력을 생성하는 AI 작동 방식의 본질적 특성이다. AI는 지식의 경계에 도달했을 때도 그럴듯하게, 때로는 완전히 틀린 내용을 계속 생성해낸다.
법률 실무에서의 실제 사례
컴플라이언스, 백색범죄 방어, 기업 거버넌스 등 법률 전문 분야에서 AI 도구는 정기적으로 중대한 오류를 범한다. 한 전문가에 따르면 AI 시스템은 존재하지 않는 사건을 인용하거나, 실제 판결의 취지를 잘못 전달하고, 규제 체계를 혼동하며, 사실적 또는 법적 오류에 기반한 컴플라이언스 분석을 생성하는 사례가 보고되었다. 비전문가의 눈에는 이러한 오류가 거의 보이지 않는다. 출력물은 올바르게 형식화되어 있고 적절한 법률 용어를 사용하므로 표면적으로는 문제가 없어 보인다. 그러나 그 이면의 분석은 근본적으로 결함이 있다.
비전문가에게는 보이지 않는 위험
바로 이 점이 기술 분야에서 AI 부정확성을 더욱 위험하게 만든다. 법률을 잘못 이해한 주니어 변호사가 작성한 메모는 선임 파트너가 검토하고 수정할 수 있다. 그러나 잘못된 법률 분석을 내놓은 AI 시스템이 전문가 검토 없이 사용된다면 그 오류는 결코 교정되지 않을 수 있다. 법률 실무에서의 결과는 추상적이지 않다. 잘못된 법률 분석은 잘못된 결정으로 이어지고, 이는 컴플라이언스 및 백색범죄 문제에서 위험 인지 실패, 방어 실패, 규제 노출, 그리고 의뢰인에게 심각한 피해를 초래하는 결과를 낳는다.
구조적 요건으로서의 인간 검증
이 경험에서 얻은 교훈은 AI가 쓸모없다는 뜻이 아니다. AI는 연구, 문서 초안 작성, 종합, 이슈 발굴, 생산성 향상에 있어 진정으로 강력한 도구다. 핵심 교훈은 AI가 시작점이지 종착점이 아니라는 점이다. 기술 분야에서 AI를 활용하는 모든 전문가는 인간 검증을 자신의 워크플로우에 선택적 품질 점검이 아닌 구조적 요건으로 통합해야 한다. 이는 다음을 포함한다:
- 전문가 검토: AI가 생성한 법률, 의료, 재무 또는 과학적 분석이 실제로 신뢰되기 전에 반드시 전문가의 검토를 거쳐야 한다.
- 출처 확인: 인용, 판례, 규정, 데이터 포인트가 실제로 존재하며 AI가 주장하는 내용과 일치하는지 확인해야 한다.
- 맥락적 판단: 오직 해당 분야의 전문가만이 적용할 수 있는 상황 판단이 필요하다.
- 명시적 조직 정책: 고위험 작업에서 AI 사용을 규율하는 명확한 조직 차원의 정책이 마련되어야 한다.
대규모로 AI를 도입하는 조직, 즉 법무 부서, 컴플라이언스 기능, 의료 기관, 금융 서비스, 전문 자문 영역에서 이는 선택 사항이 아니다. 이는 위험 관리 의무다. AI 업계는 그 능력을 칭송하며, 그 칭송은 타당하다. 그러나 놀라운 능력이 검증 책임을 없애지는 않는다. 전문 업무에서 주의 의무 기준은 새로운 도구가 등장했다고 해서 변하지 않는다. 변호사는 여전히 자신의 법률 작업의 정확성에 책임이 있으며, 컴플라이언스 담당자는 위험 평가의 건전성에, 의사는 임상 판단의 질에 책임이 있다. AI는 이러한 모든 기능을 보조할 수 있지만, 그 뒤에 서 있는 인간 전문가를 대체할 수는 없다.