오늘의 리걸테크·AI 뉴스 (2026-08-25)

글로벌 콘텐츠 및 기술 기업인 톰슨로이터가 2026년 8월 24일 리걸테크 콘퍼런스 'ILTACON 2026'에서 자체 개발한 첫 독점 거대언어모델(LLM, 대규모 언어 AI) 'Thomson'을 공식 출시했습니다. 약 4,000만 달러(약 550억 원)를 투자하여 오픈소스 모델을 기반으로 개발되었으며, 보유 법률 데이터의 10% 미만을 학습에 활용했습니다. 이 모델은 AI 법률 비서인 'CoCounsel Legal'의 'Tabular Analysis(표 분석)' 기능에 기본 모델로 우선 탑재됩니다.

배경·맥락 리걸테크 업계는 기존에 빅테크의 범용 프런티어 모델에 주로 의존해왔으나, 높은 API 비용과 데이터 통제권 부족, 법률 실무에서의 할루시네이션(환각 현상, 잘못된 정보를 사실처럼 생성하는 오류) 문제가 한계로 지적되었습니다. 톰슨로이터는 2024년 영국 AI 스타트업 인수 후 175년간 축적한 Westlaw 등 정제된 독점 데이터를 기반으로 자체 모델 개발을 추진해왔습니다.

왜 중요할까요? 최종 학습 비용을 약 45만 달러(약 6억 원) 수준으로 낮추며 방대한 자금 없이도 고품질 특화 데이터와 미세조정으로 뛰어난 성능을 낼 수 있음을 입증했습니다. 법조계는 검증된 출처 기반의 AI를 통해 환각 현상으로 인한 징계 위험을 줄이고 복잡한 법률 분석 업무의 신뢰도를 높일 수 있게 되었습니다.

렉시스넥시스가 2026년 8월 24일 자사의 생성형 AI 법률 비서 'Protégé'를 개편하여 에이전틱 AI(스스로 판단하고 행동하는 인공지능) 아키텍처 기반의 '리걸 인텔리전스 엔진'을 공개했습니다. 이 시스템은 '하네스(Harness)'라는 오케스트레이션 레이어를 통해 사용자가 자연어로 과제를 입력하면 적절한 AI 모델, 전문 에이전트, 데이터 소스를 실시간으로 동적 선택하여 실행 계획을 수립합니다. 이를 통해 판례 검색과 문서 작성을 하나의 대화 흐름에서 유기적으로 연결합니다.

배경·맥락 초기 생성형 AI 법률 도구들은 리서치, 요약, 초안 작성 등이 분리된 개별 도구로 작동하여 단계마다 이전 맥락(Context)을 전달하기 위해 프롬프트를 반복 입력해야 하는 비효율이 있었습니다. 렉시스넥시스는 판사 분석, 공시 분석, 뉴스 등 다양한 법률 데이터 포트폴리오를 하나의 창에서 맥락을 유지하며 처리하기 위해 이번 엔진을 구축했습니다.

왜 중요할까요? 변호사가 리서치와 초안 작성을 분절 없이 한 번에 수행할 수 있게 되었으며, AI가 사전에 수립한 작업 계획을 직접 확인하고 수정할 수 있는 통제권을 갖게 되었습니다. 이는 리걸테크가 단순 질의응답을 넘어 복잡한 법률 업무를 스스로 계획하고 실행하는 에이전틱 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여줍니다.