오늘의 리걸테크·AI 뉴스 (2026-09-22)

렉시스넥시스(LexisNexis), 버드앤버드(Bird & Bird) 등의 전문가들이 참여한 웨비나에서 로펌의 성공적인 인공지능 전략과 조직 변화 방안이 논의되었습니다. 패널들은 최신 인공지능 모델에 대한 단순한 기술적 환상(hype)을 넘어, 전문성과 판단력 및 고객 서비스를 지키는 전략적 접근이 필요하다고 강조했습니다. 특히 유행에 뒤처지는 것에 대한 공포(FOMO)는 올바른 전략이 될 수 없으며, 로펌 자체의 지식재산과 전문성을 강화하는 도구로 AI를 활용해야 한다고 지적했습니다. 또한 AI 결과물에 지나치게 의존하여 비판적 사고가 마비되는 '인지적 굴복(cognitive surrender)'의 위험성을 경고했습니다. 주니어 변호사의 비판적 사고와 직업적 책임감을 어떻게 육성할 것인지가 핵심 과제로 제시되었습니다.

배경·맥락 많은 로펌들이 생성형 AI 도입을 서두르고 있으나, 단순한 도입률이나 단기적 효율성 지표만으로는 성공을 담보하기 어렵다는 문제의식이 커지고 있습니다. 특히 신입 및 주니어 변호사들이 기초적인 법률 분석을 AI에 전적으로 의존할 경우 장기적인 전문성 축적이 저해될 수 있다는 우려가 제기되었습니다. 이에 따라 기술 도입을 넘어 의미 있는 인간의 감독과 전통적인 비즈니스 모델의 재설계가 논의의 중심으로 떠올랐습니다. 올바른 변호사 업무 수행과 기술 혁신 사이의 균형을 찾는 것이 시급한 과제입니다.

왜 중요할까요? 로펌의 경쟁력은 단순한 AI 도구 보유 여부가 아니라, 고유한 전문 지식과 결합된 거버넌스 체계에서 나옵니다. 변호사의 비판적 검토 능력이 훼손되면 법률 서비스의 질적 저하와 의뢰인 피해로 직결될 수 있습니다. AI 시대를 맞아 주니어 인재를 육성하고 인간의 통제권을 유지하는 체계를 마련하는 로펌만이 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 법률 서비스 시장 전반의 서비스 신뢰도와 전문성 기준을 재정립하는 계기가 됩니다.

딜로이트(Deloitte)가 2만 5,000명의 직원을 대상으로 실시한 대규모 설문조사에 따르면, 대다수 직장인들은 AI 사용으로 인한 유의미한 생산성 향상을 체감하지 못한 것으로 나타났습니다. 금융·은행·보험 부문의 경우 주당 5시간 이상의 업무 시간을 절약했다고 답한 비율은 10%에 불과했습니다. 주당 2시간 이상 시간을 절약한 직원은 4분의 1 수준이었으며, 3분의 1 이상의 응답자는 AI를 사용하면서도 업무 시간이 전혀 줄어들지 않았다고 밝혔습니다. 현재 AI의 주된 사용 용도가 일반 정보 검색, 내용 요약, 이메일 다듬기 등 부차적인 작업에 머물러 있는 것이 주된 원인으로 지적되었습니다. 이에 따라 전문직인 법률 분야에서도 유사한 생산성 한계가 존재하는지에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

배경·맥락 생성형 AI의 확산 초기에는 업무 전반의 극적인 생산성 혁신이 일어날 것으로 기대되었습니다. 그러나 실제 직장 환경에서 AI는 핵심적인 가치 창출보다는 단순 보조 작업에 주로 투입되고 있는 실정입니다. 주당 40시간 근무 기준으로 5시간 절약은 의미가 있을 수 있으나, 고강도 장시간 근로를 하는 전문직 환경에서는 여전히 체감 효과가 낮습니다. 따라서 기업과 조직들이 AI 도구를 실제 핵심 업무 흐름에 깊이 통합하지 못하고 있다는 구조적 문제가 드러나고 있습니다.

왜 중요할까요? 단순한 AI 도구 도입만으로는 실질적인 시간 단축이나 수익성 개선을 달성하기 어렵다는 점이 수치로 입증되었습니다. 법률 분야 역시 단순 이메일 작성이나 개괄적 요약에 AI를 쓰는 수준에 그친다면 기대했던 혁신을 거두기 어렵습니다. 법률 문서 분석, 복잡한 사실관계 검토 등 고도의 전문 영역에 AI를 어떻게 통합하느냐가 생산성 격차를 결정짓게 됩니다. 법률 소비자와 기업들은 AI 도입의 실제 효용성을 보다 냉정하고 객관적으로 평가해야 합니다.

세계지식재산기구(WIPO) 데이터에 따르면 전 세계적으로 공개된 생성형 AI 특허 패밀리가 2023년 약 1만 4,000건에서 2025년 3만 7,800건 이상으로 급증했습니다. 2024년과 2025년에 공개된 특허만 5만 6,000건을 넘어 이전 10년 치 전체 합계를 초과하는 폭발적 증가세를 기록했습니다. 이러한 특허 출원 경쟁 속에서 AI 스타트업들은 단순히 특허를 출원하는 것이 끝이 아니라 시작점이라는 점을 인식해야 합니다. 모델 아키텍처나 데이터 처리 기술에 대한 특허 건수를 무작정 늘리는 것은 전략적 가치로 직결되지 않으며, 특허 자체가 자동적인 경쟁 우위의 장벽(moat)이 되지 못합니다. 스타트업은 진정으로 보호할 가치가 있는 기술을 선별하고 비즈니스 전체와 연결되는 지식재산 전략을 수립해야 합니다.

배경·맥락 AI 스타트업들은 투자자 유치와 인수합병(M&A) 협상에서 기술력을 입증하기 위해 특허 포트폴리오 확장에 열을 올려왔습니다. 하지만 빠른 기술 발전 속도로 인해 개별 모델이나 알고리즘 특허는 쉽게 우회되거나 단기간에 구식 기술로 전락하는 문제가 발생하고 있습니다. 단순히 출원 건수만 늘리는 양적 팽창 방식은 막대한 비용 대비 실질적인 보호 효과를 제공하지 못하고 있습니다. 이에 따라 지식재산권(IP)의 양보다는 기업의 중장기 전략과 결합된 질적 유용성이 화두가 되었습니다.

왜 중요할까요? 급변하는 AI 산업 환경에서 부실한 특허 전략은 스타트업의 자금 낭비와 법적 분쟁 리스크를 초래할 수 있습니다. 실질적인 경쟁 방어벽을 구축하기 위해서는 사업 모델과 직결된 핵심 원천 기술을 전략적으로 보호해야 합니다. 투자자와 시장 역시 단순 특허 수량이 아닌 포트폴리오의 실질적 가치를 엄격하게 평가하기 시작했습니다. 이는 지속 가능한 기술 스타트업 생태계를 조성하는 데 필수적인 통찰을 제공합니다.

법률 정보 플랫폼 마누파트라(Manupatra)의 디팍 카푸르(Deepak Kapoor) CEO는 모든 법률 AI가 우수한 거대언어모델을 갖춘 상황에서 진정한 차별화는 '데이터 계층(data layer)'에서 나온다고 분석했습니다. 그동안 법률 AI 논의는 추론 능력, 문맥 창(context window, 한 번에 처리할 수 있는 정보량) 크기, 벤치마크 점수 등 모델의 성능에만 집중되어 왔습니다. 그러나 법률 자료가 불완전하거나 오래되고 체계화되지 않았다면 뛰어난 추론 능력을 갖춘 AI라도 한계에 부딪힐 수밖에 없습니다. 판결문 간의 인용 관계, 상급심의 파기·유지 여부, 법령 개정 및 조항의 시점별 효력 등 복잡하게 연결된 법률 데이터 구조가 필수적입니다. 수십 년간 축적된 법률 출판 및 연구 역량이 AI의 정확도를 결정하는 핵심 기반이 됩니다.

배경·맥락 거대언어모델(LLM) 기술의 보편화로 인해 다양한 AI 개발사들이 유사한 수준의 모델 성능을 확보하게 되었습니다. 하지만 법률 분야는 단순 텍스트 처리가 아니라 선례 구속성, 법령 개정 이력, 관할권 차이 등 고유한 법률적 연결 관계를 정확히 반영해야 합니다. 가공되지 않은 단순 문서 저장소 형태의 데이터로는 최신 판례의 유효성이나 변경된 법령을 제대로 파악하기 어렵습니다. 따라서 기초 데이터의 품질과 구조적 신뢰성이 AI 서비스의 성패를 가르는 핵심 요인으로 부각되었습니다.

왜 중요할까요? 법률 AI의 신뢰성은 기반이 되는 법률 데이터의 최신성과 구조적 정확성에 전적으로 의존합니다. 모델 성능 중심의 경쟁에서 벗어나 고품질 법률 데이터베이스를 보유한 기업이 시장에서 확실한 우위를 점하게 될 것입니다. 잘못된 판례나 실효된 법령에 기반한 AI 답변은 치명적인 법적 위험을 초래할 수 있으므로 데이터 검증이 필수적입니다. 이는 향후 리걸테크 시장의 판도가 데이터 인프라 중심으로 재편될 것임을 시사합니다.