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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김병필 (KAIST)
저널정보
한국법학원 저스티스 저스티스 통권 제182-2호(특집호)
발행연도
2021.2
수록면
89 - 117 (29page)
DOI
10.29305/tj.2021.02.182.2.89

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이 글은 재판 예측 인공지능 기술을 탈신비화하고자 하였다. 재판 예측 연구들을 구체적으로 살펴보면 그저 ‘재판 예측 인공지능’이라고 통칭하기 어렵다. 특히 무엇을 ‘입력 변수’로 하고, 무엇을 ‘출력 변수’로 하는 것인지 구분하여 이해할 필요가 있다. 최근 20년 간의 연구를 살펴 보면, ① 통계자료를 이용하여 개별 법관의 의견이나 재판결과를 예측하려는 시도, ② 판결문 텍스트를 이용하여 재판 결과를 예측하는 시도, ③ 개별 판단 요소를 이용하여 특정 쟁점에 관한 판단 결과를 예측하는 시도로 구분해 볼 수 있다.
이 글은 다음으로 재판 예측 인공지능의 활용 수준을 ‘설명 단계’, ‘진단 단계’, ‘예측 단계’, ‘처방 단계’로 구분하여 검토하였다. 흔히 재판 예측 인공지능은 주로 예측이나 처방 단계에서의 활용을 목표로 한다고 생각하기 쉽다. 하지만 이 글에서 살펴본 현재 기술 수준이나 현재 국내 법률 분야의 현실에 비추어 보면, 오히려 설명 단계나 진단 단계에 있어서의 유용성이 적지 않고, 이러한 활용이 오히려 더 권장될 필요도 있다.

목차

논문요지
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 인공지능에 대한 실용적 이해
Ⅲ. 재판 예측 인공지능 기술
Ⅳ. 재판 예측 인공지능의 활용 가능성과 한계
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (31)

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이 논문과 연관된 판례 (2)

  • 대법원 1994. 3. 25. 선고 93다32668 판결

    가. 법률행위의 해석이란 당사자가 그 표시행위에 부여한 객관적인 의미를 명백하게 확정하는 것으로서, 서면에 사용된 문구에 구애받을 것은 아니지만 어디까지나 당사자의 내심적 의사의 여하에 관계없이 그 서면의 기재 내용에 의하여 당사자가 그 표시행위에 부여한 객관적 의미를 합리적으로 해석하여야 하는 것이고, 당사자가 표시한 문언에 의하여 그 객

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  • 대법원 2009. 9. 10. 선고 2008도3436 판결

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