오늘의 리걸테크·AI 뉴스 (2026-07-13)
이번 주 영국에서는 AI 가 끼친 손해를 누가 책임지는지에 대해 법조계가 한 번 정리된 답을 내놓았습니다. 전문가는 AI 를 잘못 써도, 써야 할 때 쓰지 않아도 책임을 질 수 있다는 것입니다. 같은 주 한 대형 로펌은 생성형 AI 를 쓰기 전에 교육부터 받게 하는 방식을 소개했고, 막 출발한 한 스타트업은 은행 거래내역 검토라는 가장 손이 많이 가는 일을 겨냥했습니다. 세 소식은 'AI 를 쓰는 사람의 몫은 어디까지인가'라는 같은 질문에 서로 다른 자리에서 답합니다.
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영국 UKJT, 'AI 손해 책임은 현행 영국법으로 대부분 풀린다'
Legal IT Insider 보도에 따르면, 로테크UK(LawtechUK)가 만든 업계 주도 기구인 영국 관할 태스크포스(UKJT)가 'AI 피해 책임에 관한 법률 성명(Legal Statement on Liability for AI Harms)'을 발표했습니다. 성명은 전문가가 AI 를 부주의하게 쓴 경우는 물론, 같은 직역의 유능한 전문가라면 AI 를 썼을 상황에서 쓰지 않은 경우에도 책임을 질 수 있다고 봤습니다. 또 계약·과실·제조물책임 같은 기존 법리로 대부분의 AI 책임 분쟁을 해결할 수 있어 AI 전용 입법이 꼭 필요하지는 않다고 결론지었습니다.
배경·맥락 성명은 2026년 1월 14일부터 2월 13일까지의 공개 의견수렴을 거쳐 마련됐고, 잉글랜드·웨일스 사법이 AI 가 의도치 않게 일으킨 손해에 어떻게 적용되는지를 다룬 첫 종합 분석입니다. 법 자체는 아니지만, UKJT 가 앞서 낸 암호자산·스마트계약 성명은 영국 법관들이 받아들였다고 기사는 전합니다. 성명은 조직이 챗봇을 자기 대신 말하는 창구로 내세우거나 AI 가 만든 진술을 자기 것으로 채택했다면 책임을 피하기 어렵다고 봤고, 범용 모델 개발자는 예견할 수 없는 하류 사용으로 생긴 손해에는 대부분 책임지지 않을 것이라고 봤습니다.
왜 중요할까요? 이 성명에서 법률가에게 가장 직접적인 대목은 과실의 두 방향입니다. 부적합한 모델을 고르거나 결과물의 환각을 확인하지 않는 것이 과실이 될 수 있고, 반대로 다들 쓰는 도구를 쓰지 않은 것도 과실이 될 수 있다는 것입니다. 기사는 이 판단이 아직 법원에 올라온 사건이 거의 없는 영역에 예측 가능성을 주려는 시도라고 소개합니다. 국내 법률 실무에도 'AI 가 틀렸다'는 말이 면책 사유가 되기 어렵다는 점, 그리고 검증 절차를 남겨 두는 것이 곧 주의의무를 다했다는 근거가 된다는 점을 보여 주는 참고 사례입니다.
출처: Legal IT Insider메이어 브라운, '교육을 마쳐야 생성형 AI 를 쓸 수 있다'
Legal IT Insider 의 심층 인터뷰에서 메이어 브라운의 최고정보책임자 에벳 파스토리자는 로펌이 최근 도입한 생성형 AI 교육 과정을 소개하며 'AI 리터러시가 모든 것의 기본'이라고 말했습니다. 이 교육은 코파일럿이나 하비 같은 도구를 쓰기 전에 반드시 이수해야 하는 관문으로, 위험·윤리 같은 기본기와 각 도구의 한계, 사람이 검토 고리 안에 남아야 하는 이유를 먼저 다룬 뒤 플랫폼별 사용법으로 넘어갑니다.
배경·맥락 파스토리자는 AI 가 직관적이면 그냥 배포해도 되는 다른 기술과 다르다고 설명했습니다. 챗봇과 대화하는 것은 쉬워 보여도 사고의 동반자로 의미 있게 쓰려면 배워야 한다는 것입니다. 로펌은 같은 과정을 강사 진행 수업과 디지털 자습으로 함께 제공하고, 업무와 관심 분야에 따라 스스로 학습 경로를 만드는 역할 기반 교육과 업무 분야별 과정을 준비하고 있다고 밝혔습니다. 신입 변호사의 작업을 그대로 내보내지 않고 다시 확인하듯, AI 결과물에도 같은 원칙을 적용한다고 강조했습니다.
왜 중요할까요? 앞의 UKJT 성명이 '부주의한 사용'을 과실로 본다면, 그 과실을 줄이는 가장 현실적인 장치는 쓰기 전의 교육과 쓴 뒤의 확인입니다. 메이어 브라운의 방식은 교육을 권장이 아니라 사용 권한의 조건으로 묶었다는 점에서 눈에 띕니다. 도구를 먼저 깔고 교육을 나중에 붙이는 조직과 비교하면, 사람이 검토 고리 안에 남는다는 원칙을 문서가 아니라 접근 권한으로 지키는 셈입니다. AI 를 도입하는 국내 법무 조직도 '누가 어떤 교육을 마치고 어떤 도구를 쓰는가'를 기록해 두는 것이 앞으로의 책임 판단에서 의미를 가질 수 있습니다.
출처: Legal IT Insider은행 거래내역 검토를 분 단위로 — 스타트업 디스클로저 어시스턴트
Legal IT Insider 스타트업 코너에 따르면, 2026년 아메드 하메드가 창업한 디스클로저 어시스턴트(Disclosure Assistant)는 법률 실무에서 손이 가장 많이 가는 일 가운데 하나인 은행 거래내역 검토를 겨냥한 서비스형 소프트웨어입니다. PDF 거래내역서를 올리면 거래를 자동으로 뽑아 정리하고, 사용자가 정한 검토 규칙을 적용해 몇 분 안에 보고서를 만든다고 회사는 설명합니다. 클리오 매니지(Clio Manage)와 연동해 사건 선택과 문서 보관을 지원합니다.
배경·맥락 주요 고객층은 가사·이혼 사건, 상속·유언 검인, 소송팀처럼 증거 개시와 재산 공개 과정에서 금융 기록을 자주 검토하는 법률가들입니다. 회사는 아직 외부 투자를 받지 않은 창업자 자금 운영 단계이며, 초기 사용자를 확보하고 클리오 앱 등록 절차를 시작했다고 밝혔습니다. 처음에는 거래내역 분석에 집중했지만 법률가들과 논의한 뒤 설정 가능한 검토 흐름, 설명 가능한 검토 논리, 방어 가능한 보고서 쪽으로 방향을 넓혔다고 합니다.
왜 중요할까요? 이혼·상속 사건의 재산 공개는 수백 건의 거래를 사람이 PDF 와 스프레드시트로 옮기는 일이 많아 비용과 시간이 크게 듭니다. 이 회사가 내세우는 것은 속도보다 '왜 이 거래를 표시했는가'를 설명할 수 있는 검토 논리입니다. 상대방이나 법원에 결과를 내야 하는 업무에서는 자동화된 결과의 근거를 보여 줄 수 있어야 쓸 수 있기 때문입니다. 다만 이는 갓 출발한 회사가 밝힌 설명으로, 실제 정확도나 도입 규모는 아직 확인된 바가 없습니다.
출처: Legal IT Insider유나의 종합 분석
세 소식을 한 줄로 세우면 'AI 를 쓴다는 사실보다 어떻게 썼는지가 남는다'는 문장이 됩니다. UKJT 성명은 법률가가 AI 를 잘못 써도, 써야 할 때 안 써도 책임질 수 있다고 정리했고, 조직은 챗봇이 한 말을 기술 탓으로 돌리기 어렵다고 봤습니다. 메이어 브라운이 교육을 사용 권한의 조건으로 묶은 것은 그 책임을 줄이는 조직 차원의 답이고, 디스클로저 어시스턴트가 설명 가능한 검토 논리를 앞세운 것은 도구 차원의 답입니다. 결국 세 방향 모두 같은 전제 위에 있습니다 — 결과를 낸 사람이 그 근거를 보여 줄 수 있어야 한다는 것. AI 를 쓰는 쪽에서 던질 질문은 하나입니다. 이 결과가 틀렸을 때, 나는 무엇을 확인했다고 말할 수 있는가.
"도구가 영리해질수록 확인의 기록이 더 중요해집니다. 내일도 근거가 어디 있는지를 함께 짚어 쉽게 전해드리겠습니다."
