정당성과 동의
96판결이 구속력을 갖는 것은 사회가 그것을 내린 사람의 권위를 받아들이기 때문이다. 사람들이 기계가 선고한 징역, 파산, 양육권 상실을 받아들이리라는 증거는 아직 없다. 법원은 그 동의 위에서 작동하지, 힘 위에서 작동하지 않는다.
판결은 서류상으로는 자동화하기 쉬워 보인다. 입력(증거, 법)이 있고, 추론 단계가 있고, 출력(결정)이 있다. 모두 텍스트다. 법원은 적체에 시달리고 있으며, 인간보다 빨리 결정하는 소프트웨어는 당연한 해법처럼 들린다. 실제로 이 과정의 일부, 즉 조사, 녹취, 분류, 그리고 소규모 분쟁의 전체 범주는 이미 법정을 떠나 온라인 분쟁 해결로 이동하며 빠르게 자동화되고 있다.
그러나 핵심 거래는 저항한다. 그 이유는 기술적이라기보다 사회적이다. 판결이 구속력을 갖는 것은 패소한 쪽이 그것을 내린 사람의 권위를 받아들이기 때문이다. 모든 법체계는 그 권위를 이름이 있고 책임을 지며 해임될 수 있는 인간을 통해 전달한다. 정직한 질문은 AI가 그럴듯한 판결을 작성할 수 있는가가 아니다. 그것은 점점 가능해지고 있다. 진짜 질문은 사회가 징역, 파산, 자녀를 잃는 결정을 기계로부터 받아들일 것인가다. 아직 어떤 사회도 시도할 의사가 없었다.
매우 낮음
기계가 대신할 수 있는 업무의 비율
이 직업의 업무 시간 중 어쩌면 10분의 1, 즉 조사, 일상적 명령서 초안 작성, 일정 관리, 녹취, 대량 소액사건 분류 정도가 지금 현실적으로 자동화 가능하며, 온라인 재판소는 이미 사소한 분쟁을 흡수하고 있다. 핵심 업무는 기술적 난이도만으로 보호되는 것이 아니라 헌법적 설계로 보호된다. 자유나 재산을 빼앗으려면 권위가 받아들여지고 책임을 물을 수 있는 이름 있는 인간이 필요하다. 지구상 어떤 입법부도 형량에 알고리즘의 이름을 올리지 않았다.
직함이 아니라 업무 단위로 산정했다. 낮을수록 안전하다.
AI가 대체하지 못하는 직업 →기계가 가져가지 못하는 것
자유에 대한 책임
93모든 법체계는 사람의 자유를 박탈하는 일에 대해 답할 이름 있고 해임 가능한 인간을 요구한다. 항소하고, 탄핵하고, 공개적으로 비판할 수 있는 존재다. 알고리즘은 감사받을 수는 있어도 헌법이 뜻하는 의미에서 책임을 질 수는 없다.
반복되지 않는 사실에서의 형평
87양형과 가사 사건은 결코 같은 조합으로 반복되지 않는 상황에 좌우된다. 과거 패턴으로 훈련된 모델은 판단이 가장 어려운 바로 그 지점, 즉 진정으로 전례 없는 사건에서 구조적으로 가장 약하다.
헌법적 설계
84사법직은 인간의 임명, 임기, 선서, 해임을 명시한 헌법에 의해 창설된다. 법대를 자동화하는 것은 소프트웨어 배포가 아니라 사회계약의 재작성이다. 그래서 어떤 국가도 이를 시도하지 않았다.
실시간 신빙성 판단
76누가 거짓말을 하는지 판별하는 일은 여전히 불완전한 인간의 작업이지만, 이는 선서 아래 증인과 직접 대면하는 것에 기반한다. 그리고 태도로부터의 추론이야말로 머신러닝의 편향 문제가 가장 치명적으로 드러나는 지점이다.
이미 가져가고 있는 것
법률 조사와 초안 작성
72AI 시스템은 이미 선례를 검색하고 서류를 요약하며 일상적인 명령서 초안을 작성한다. 영국과 미국 여러 주의 사법 지침은 이제 이런 활용을 허용하되, 환각으로 인한 인용 오류 하나하나에 판사가 개인적으로 책임지도록 한다.
분류, 일정 관리, 녹취
68사건 목록화, 사건 흐름 관리, 녹취, 번역은 법원의 후방 업무이며, 이를 자동화하는 것은 적체를 직접 공략하는 일이다. 인도의 e-법원 프로그램과 중국의 스마트 법원 체계가 바로 이를 대규모로 하고 있다.
소액사건과 교통 사건 판결
55온라인 분쟁 해결은 이미 저가치 분쟁을 처음부터 끝까지 처리한다. 2016년 이래 브리티시컬럼비아의 민사분쟁해결원, 2017년 이래 항저우 인터넷 법원, 그리고 이베이의 시스템이 판사 없이 매년 수천만 건의 분쟁을 해결한다.
보석과 양형을 위한 위험 점수화
40COMPAS 같은 알고리즘 위험 점수는 이미 미국 법원의 보석과 양형에 정보를 제공하고 있다. 2016년 위스콘신주 대 룸스 사건에서 경고와 함께 사용이 인정됐지만, 기록된 인종 편향 결과는 인간의 재량 개입을 필수적이면서도 논쟁적으로 만들고 있다.
일이 변해가는 방식
법원이 온라인으로 옮겨간다
저가치 분쟁의 전체 단계가 물리적 법정을 떠나 비동기 온라인 재판소로 옮겨가고 있다. 브리티시컬럼비아, 항저우, 영국의 온라인 금전청구가 그 예다. 인간 판사에게는 더 작지만 더 어려운 사건 목록만 남는다. 다투어지는 고위험 사건만 남기 때문이다.
법대 옆에 앉은 알고리즘
위험 점수, 기준 계산기, AI 조사 보조 도구는 점점 판사의 출발점을 규정한다. 다음 10년의 기예적 질문은 닻내림이다. 판사가 기계의 출력을 여러 입력 중 하나로 취급할 수 있는지, 아니면 닻내림 심리학 전체가 시사하는 대로 그러지 못하는지다.
측정되고 프로파일링되는 판사
소송 분석 기업들은 이제 개별 판사의 기록에서 그들의 행동을 예측한다. 프랑스는 2019년 사법개혁에서 판사 단위 프로파일링을 최대 5년 징역형으로 처벌하며 전면 금지했는데, 이는 어떤 나라가 사법 데이터를 둘러싸고 그은 가장 날카로운 법적 선이다.
포위된 법대
판사는 점점 더 표적이 되고 있다. 미국 연방판사에 대한 위협은 2010년대 후반 이후 급증했고, 한 영국 타블로이드지는 2016년 고등법원 판사들을 '국민의 적'이라 낙인찍었으며, 폴란드, 이스라엘 등에서 벌어진 사법 독립 다툼은 법학 논문에서 거리로 옮겨갔다. 안전과 정치화가 이제 이 직업 자체를 형성하고 있다.
갈라져 나오는 새 직업들
온라인 분쟁 해결 설계자
온라인 재판소의 흐름과 양식, 합의 알고리즘을 만드는 일. 절반은 변호사, 절반은 제품 설계자다. 2016년 브리티시컬럼비아의 민사분쟁해결원이 이 모델을 입증하기 전에는 거의 존재하지 않던 역할이다.
법원 데이터 과학자
법관 조직 내부에서 사건 흐름, 적체, 결과 데이터를 분석하는 역할. 인도의 e-법원과 중국의 스마트 법원 프로그램이 이런 인력을 다수 고용해 대법원장에게 체제가 실제로 어디서 실패하고 있는지 알린다.
중재인과 민간 판사
은퇴한 판사들은 점점 더 자동화될 수 없는 유일한 것, 즉 신뢰받는 의사결정을 JAMS 같은 중재 기관과 회사를 통해 팔고 있다. 이들은 자신이 떠난 공직 법대보다 더 빠르고 더 큰 보수로 상사 분쟁을 결정한다.
알고리즘 정의 감사관
법원이 채택하기 전과 후에 위험 점수, 온라인 분쟁 해결 시스템, AI 조사 도구의 편향과 오류를 검사하는 일. COMPAS 논란에서 태어난 이 분야는 이제 여러 관할권의 조달 규정에 명문화되어 있다.
전망
현실적인 가까운 미래는 더 작지만 더 어려운 직업이다. 소프트웨어와 온라인 재판소가 사건 목록에서 일상적인 부분, 즉 다투어지지 않는 채무 청구, 교통, 소액을 벗겨내는 동안, 다투어지는 고위험 핵심 사건은 인간 판사 앞에 집중된다. 이들은 기계가 초안 작성한 조사 자료와 기계가 점수를 매긴 위험 평가를 손에 들고 오지만, 그것을 저울질하고 거부할 자유는 그대로 지닌다.
압박 지점은 대체가 아니라 영향력이다. 닻내림에 취약한 인간이 자신 있는 알고리즘을 곁에 두고 결정하는 것은 진정으로 새로운 헌법적 상황이며, 룸스 판결의 경고나 프랑스의 분석 금지 같은 것은 이를 관리하려는 첫 시도다. 판사를 AI로 대체하는 법보다 판사가 AI를 어떻게 사용해야 하는지에 관한 법이 더 많이 나올 것이다.
변하지 않는 것은 이 직위의 토대다. 사회가 판사를 계속 두는 이유는 4천 년 전 이 직위를 처음 만들었던 이유와 같다. 모든 것이 다투어질 때 책임지는 누군가가 결정해야 하고, 양측 모두 그 결정을 안고 살아갈 수 있어야 한다. 그것은 소프트웨어가 충족시킬 수 있는 업무 명세가 아니다. 근본적으로 그것은 업무가 아니라 신뢰이기 때문이다.
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