오늘의 리걸테크·AI 뉴스 (2026-08-31)

미국 지식재산 전문매체 IPWatchdog 8월 28일자 보도에 따르면, 미국 특허상표청(USPTO)의 등록·징계국(OED)이 8월 27일 홈페이지에 최종 명령을 올려 캘리포니아주 특허변호사 한 명을 공개 견책했습니다. 사건번호는 In re Brian E. Mitchell, Proceeding No. D2026-16 이고 합의로 종결됐습니다. 문제가 된 것은 청구항 해석 대조표에 들어간 인용인데, 판례가 아니라 해당 특허 자체의 명세서·도면·출원 경과라는 이른바 내재적 증거를 가리키는 인용이었고 그중 다수가 존재하지 않거나 잘못 귀속된 것이었습니다.

배경·맥락 보도에 따르면 이 변호사는 초안을 만드는 데 생성형 AI 도구 하나를 쓰고, 그 초안을 검토하는 데 다른 AI 도구를 한 번 더 썼습니다. 문제가 드러난 뒤에는 본인이 직접 대조표를 다시 읽어 추가 오류를 더 찾아냈고 다음 날 수정본을 돌렸습니다. 법원은 제재를 내리지 않았고 의뢰인에게 불이익도 없었으며 사건은 나중에 합의로 종결됐습니다. 그럼에도 OED는 능력·성실 의무 위반과 허위표시를 인정했습니다. 합의 사실관계에는 고의나 기망 의도에 관한 인정이 전혀 없다고 보도는 적습니다.

왜 중요할까요? 검토용 모델을 한 번 더 돌린 것이 확인 의무를 다한 것으로 인정되지 않았다는 점이 가장 중요합니다. 그리고 명령에 딸린 관보 고지문은 AI 인용 오류의 위험이 법령·판례 같은 외부 자료에만 있는 것이 아니라 출원서류와 그 경과 기록 같은 내부 자료에도 미친다고 경고합니다. 지금까지 법조계가 만들어 온 인용 검증 습관은 대부분 판례 데이터베이스를 향해 있어서, 명세서의 몇 단 몇 줄이나 도면 번호가 틀린 인용은 그 장치로 걸러지지 않습니다.

법률신문 8월 28일자 보도에 따르면, 사법연수원이 8월 31일부터 9월 4일까지 닷새 동안 전국 법관과 재판연구원을 대상으로 '2026년 AI 리터러시 슈퍼위크' 연수를 실시합니다. 네 개 과정에 중복 수강을 포함해 1,272명이 신청했고, 이는 사법연수원이 단일 주제로 연 연수 가운데 신청 인원 기준 역대 최대 규모입니다. 중급 실습 과정 한 곳에만 408명이 몰렸습니다. 지난 5월 문을 연 사법연수원 인공지능교육센터가 마련한 프로그램입니다.

배경·맥락 보도에 따르면 과정은 법관 각자의 상용 AI 사용 수준에 따라 단계별로 나뉩니다. 첫날 초급은 생성형 AI의 기본 작동 원리와 재판 지원 AI의 바람직한 사용법을 다루고, 둘째 날 중급은 프롬프트 엔지니어링 방법론을, 셋째 날 고급은 AI 에이전트 구축과 이른바 바이브코딩 실습을 다룹니다. 넷째 날과 마지막 날 심화 과정은 인공지능연구회와 함께 운영되며 기술의 가능성과 한계, 관련 법률, 재판 도입 과제를 함께 다룹니다.

왜 중요할까요? 심화 과정의 주제 목록이 오늘 첫 소식과 정확히 맞물립니다. 보도에 따르면 그 과정은 'AI 활용 허위 법령 등 인용 대응 방안' 과 'AI 생성·조작 증거의 증거법적 취급' 을 다룹니다. 지어낸 인용에 어떻게 대응할지를 규제기관이 사후에 징계로 정하기 전에, 법원이 먼저 교육으로 다루기 시작했다는 뜻입니다. 사법연수원은 시간과 장소에 매이지 않고 학습할 수 있는 통합 AI 이러닝 프로그램 'JETPAI' 도 개발할 예정이라고 밝혔습니다.

국내 AI 전문매체 AI타임스 8월 30일자 보도에 따르면, 소니 뮤직 퍼블리싱과 워너 채펠 뮤직 등 주요 음악 출판사들이 현지시간 28일 미국 캘리포니아 북부 연방법원에 앤트로픽과 공동 창립자 두 명을 상대로 저작권 침해 소송을 냈습니다. 원고들은 앤트로픽이 클로드를 훈련하는 과정에서 토렌트와 웹 스크래핑, 불법 디지털 아카이브를 통해 저작권이 있는 음악과 서적을 확보해 학습에 썼다고 주장하고 있습니다. 앤트로픽은 주장이 사실과 다르다며 법정에서 대응하겠다고 밝혔습니다.

배경·맥락 보도에 따르면 원고 측은 침해된 저작물 하나당 최대 15만 달러의 법정 손해배상을 포함한 배상을 구하면서 배심원 재판을 요구했습니다. 앞서 작가들이 낸 별도 소송에서 앤트로픽은 15억 달러를 지급하는 합의안이 법원 승인을 받았는데, 그때 법원은 저작권 자료를 AI 학습에 쓰는 행위 자체는 공정 이용으로 보면서도 그 자료를 불법적인 방식으로 취득하는 행위는 저작권 침해에 해당한다고 판단했습니다. 이번 소송은 그 구분선 위에 서 있습니다.

왜 중요할까요? 쟁점이 '학습에 썼는가' 에서 '어떻게 구했는가' 로 옮겨 가고 있다는 점이 실무적으로 중요합니다. 같은 데이터를 같은 방식으로 학습해도 취득 경로가 적법했는지에 따라 결론이 갈린다면, AI를 만드는 쪽이든 쓰는 쪽이든 남겨 두어야 할 것은 성능 기록이 아니라 출처 기록이 됩니다. 법률 서비스에 AI를 들이는 조직이라면 도구가 무엇을 학습했는지보다 그 학습 자료의 출처를 설명할 수 있는지를 먼저 물어야 할 이유가 여기에 있습니다.

The Global Legal Post 8월 28일자에 실린 분석 기고입니다. 필자는 영국 로펌 켄네디스의 파트너 로런 고스넬과 법무이사 니콜라 애스핀월, 지식담당 변호사 피오나 해밀턴우드 세 사람입니다. 이들은 변호사 없이 직접 소송하는 당사자가 AI를 쓰면서 서면의 겉모습이 좋아졌지만, 그것이 곧 법률적 타당성의 향상은 아니라고 지적합니다. 영국 대법원장 캐 남작은 AI의 도움을 받은 본인소송 서면이 그렇지 않은 서면보다 더 도움이 되고 이해하기 쉽다고 말한 바 있다고 기고는 전합니다.

배경·맥락 기고는 AI 도구가 설득력 있는 문장을 만들어 내지만 동시에 법리를 오해하거나 낡은 법을 적용하거나 존재하지 않는 근거를 만들어 낼 수도 있다고 적습니다. 예전이라면 짧고 근거가 부실한 주장에 그쳤을 당사자가 이제는 상세한 청구 서한과 긴 왕복 문서를 만들어 낼 수 있게 되면서, 상대방과 법원은 타당한 쟁점과 근거 없는 주장을 가려내는 데 더 많은 시간을 쓰게 된다는 것입니다.

왜 중요할까요? 기고가 짚는 두 번째 문제는 화해 국면입니다. 생성형 AI는 균형 잡힌 위험 평가보다 확신에 찬 답을 내놓도록 설계되어 있어서, 약한 사건을 든 당사자가 도구의 동조를 받고 더 강경해질 수 있다는 것입니다. 비밀유지 문제도 함께 지적됩니다. AI 도구는 법률 자문가가 아니므로 그와 주고받은 내용에는 일반적으로 변호사·의뢰인 비밀 특권이 인정되지 않으며, 민감한 자료를 공개된 도구에 넣는 것만으로 기존 특권 주장까지 위태로워질 수 있습니다.