오늘의 리걸테크·AI 뉴스 (2026-09-23)

켄 크러치필드는 거대언어모델(LLM, 대규모 텍스트 데이터를 학습해 인간처럼 글을 이해하고 쓰는 인공지능)이 19세기 산업혁명기 철강처럼 점차 범용 원자재(Commodity)가 될 것이라는 전망을 제시했습니다. 현재 오픈AI와 앤스로픽 같은 모델 개발사들이 천문학적 기업 가치를 인정받고 있지만, 기술 공급이 늘어나면 모델 자체의 가격은 크게 하락하게 됩니다. 철강도 용도에 따라 강도와 등급이 나뉘듯 LLM 역시 성능 차이는 남겠지만 기술 자체는 널리 보급될 것으로 분석되었습니다. 이에 따라 기술의 경제적 가치는 모델을 만드는 개발사에서 이를 활용해 실무를 혁신하는 법률 서비스 사용자로 이동하게 됩니다. 법률 기술 기업과 법조계는 이러한 범용화 흐름을 통해 더 적은 비용으로 고도화된 기술적 혜택을 누릴 수 있습니다.

배경·맥락 거대언어모델(LLM)은 의료와 법률 실무를 포함한 다양한 산업을 혁신하며 인공지능 산업혁명을 견인하는 핵심 동력으로 자리 잡았습니다. 강력한 모델 개발은 경제적 가치뿐만 아니라 사이버 안보와 국가 안보에 직결되면서 지정학적 중요성도 크게 높아진 상태입니다. 모델 개발사들의 상장 전망과 함께 조 단위 평가액이 거론되면서 LLM 기술의 경제적 지속가능성에 대한 관심이 집중되고 있습니다. 역사적으로 19세기 철강 산업이 기술 확산과 함께 원자재화되며 경제 전반의 가격 하락을 이끌었던 사례가 현 AI 시장의 중요한 비교 모델로 주목받고 있습니다.

왜 중요할까요? 인공지능 모델이 범용화되면 법률 시장에서 원천 모델 자체를 보유하는 것보다 이를 실제 법률 워크플로우에 어떻게 통합하느냐가 핵심 경쟁력이 됩니다. 모델 가격이 하락함에 따라 리걸테크 스타트업과 로펌은 막대한 인프라 비용 부담을 덜고 응용 서비스 개발에 더 집중할 수 있게 됩니다. 이는 법률 기술 도입 문턱을 낮춰 일반 의뢰인들에게도 더 저렴하고 효율적인 법률 서비스가 제공되는 기반을 마련합니다. 결과적으로 법조계의 부가가치는 알고리즘 자체보다 현장 적용 능력과 전문 지식 데이터 결합에서 창출될 전망입니다.

제임스 해리슨의 기고에 따르면, 다수의 로펌이 기존의 1인당 라이선스(Per-seat) 방식으로 AI를 구매하고 있으나 시장은 이미 사용량 기반(Consumption) 과금 체계로 전환되고 있습니다. 레고라(Legora)가 에이전트 프로 제품에 사용량 과금을 적용했고, 하비(Harvey)의 공동창업자 가베 페레이라는 고객들이 에이전트 활동으로 인해 1,000만 달러에 달하는 청구서를 받게 될 수 있다고 경고했습니다. 하비 내부 집계 결과 토큰(AI가 글자를 처리하는 최소 연산 단위) 사용량은 6개월 만에 14배 급증했습니다. 현재 단가 기준으로 초안 작성 질의는 약 15파운드, 10만 건의 계약서 검토에는 약 1만 5,000파운드의 토큰 비용이 소모됩니다. AI 도구가 사람의 개입 없이 대규모 데이터셋을 자율 검토하기 시작하면서 고정 라이선스와 실제 연산 비용 간의 괴리가 커지고 있습니다.

배경·맥락 로펌 이사회는 고객들의 강력한 요구와 시장에서의 소외 불안(FOMO), 그리고 지식 노동자로서의 생존 위기감을 느끼며 유례없이 적극적으로 AI 도입을 추진하고 있습니다. 과거 로펌 관리 시스템(PMS)이나 사건 관리 프로그램 도입 때와는 비교할 수 없을 정도로 경영진의 관심과 투자가 집중되고 있습니다. 그러나 AI가 단순 도구에서 자율적으로 연산을 소모하는 에이전트로 발전하면서 기존 소프트웨어 구독 모델과의 충돌이 본격화되었습니다. 일례로 우버(Uber)는 코딩용으로 배정된 연간 토큰 할당량을 단 4개월 만에 모두 소진하는 등 사용량 폭증 문제가 가시화되었습니다.

왜 중요할까요? 사용량 기반 과금으로의 전환은 로펌의 수익 구조와 비용 청구 방식(Billing)에 근본적인 변화를 요구합니다. 자율 에이전트가 방대한 데이터를 검토하며 소모하는 막대한 연산 비용을 사전에 예측하고 수임료에 반영하지 못할 경우 예기치 못한 재정적 타격을 입을 수 있습니다. 로펌은 무작정 AI를 실행하기에 앞서 작업당 토큰 소모 효율을 측정하고 거버넌스를 수립해야 하는 과제를 안게 되었습니다. 향후 법률 서비스 시장에서는 AI 기술의 활용 능력뿐만 아니라 연산 비용을 효율적으로 제어하는 역량이 중요한 수익성 지표가 될 것입니다.

법률 AI 기업 하비(Harvey)가 미국, 영국, 호주에서 취약계층의 사법 접근성을 높이기 위한 전담 프로보노(Pro Bono, 무료 변호 및 공익 활동) 프로그램을 공식 출범했습니다. 이 프로그램은 주거 지원, 퇴역 군인 지원, 사회복지 급여 청구와 같이 사건 처리량이 많은 공익 분야를 지원하기 위한 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 데 집중합니다. 하비는 미국과 영국에 전담 법률 엔지니어링 인력을 투입해 기술을 지원하고, 공익 변호사들의 업무 역량 개선 효과를 측정할 계획입니다. 1단계 파트너로는 애셔스트 퍼킨스 코이(Ashurst Perkins Coie), DLA 파이퍼(DLA Piper), 넬슨 멀린스(Nelson Mullins) 등 대형 로펌의 프로보노 리더들이 참여합니다. 하비는 올해 말 주요 공익 법률 지원 단체들을 대상으로 무료 접근 권한을 제공하는 시범 사업도 진행할 예정입니다.

배경·맥락 미국에서만 매년 법률 지원 기관에 접수되는 민사 사건의 71%에 달하는 140만 건이 자원 부족으로 인해 제대로 처리되지 못하는 등 심각한 사법 정의 격차가 존재합니다. 5억 5,000만 달러의 투자금을 유치하며 빠르게 성장한 하비는 기술을 통한 사회적 기여를 목적으로 글로벌 책임 경영의 일환으로 이번 프로젝트를 추진했습니다. 하비의 글로벌 책임 비즈니스 책임자인 크리스토퍼 훅은 소규모 파일럿 그룹을 통해 현장 요구를 파악하고 확장 가능한 기반을 마련하겠다고 밝혔습니다. 주요 대형 로펌들은 체계적인 공익 지원 시스템을 구축하기 위해 AI 기술 도입에 적극 협력하기로 뜻을 모았습니다.

왜 중요할까요? 반복적이고 서류 작업량이 방대한 복지 및 주거 관련 공익 사건에 AI 에이전트가 투입되면 공익 변호사들이 의뢰인 상담과 실질적 변론에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이는 자원 부족에 시달리던 법률 구조 기관들의 업무 처리 능력을 획기적으로 개선하여 저소득층의 사법 접근성을 실질적으로 향상시킵니다. 대형 로펌과 기술 기업이 협력해 재사용 가능한 템플릿과 워크플로우를 구축함으로써 공익 법률 생태계 전반의 인프라가 강화될 것으로 기대됩니다. 법률 AI 기술이 단순한 상업적 수익 도구를 넘어 사회적 약자를 보호하는 공공재적 가치를 창출할 수 있음을 보여주는 사례입니다.

클라우드 문서 관리 플랫폼 넷도큐먼츠(NetDocuments)가 계약서와 문서를 신속하게 분석해 구조화된 표로 정리해 주는 'AI 테이블 뷰(Tabular Review)' 기능을 공개 시연했습니다. 사용자가 시스템 내에서 검토할 문서들을 선택한 뒤 AI에게 표 생성을 요청하면, 당사자, 매매 대금, 지급 조건, 종결 조건, 준거법, 해지권 등 핵심 조항이 열(Column) 형태로 자동 추출됩니다. 이 기능은 정보를 찾을 수 없을 때 임의로 답을 지어내지 않고 '찾을 수 없음(Not found)'으로 명확히 반환해 환각 현상을 방지합니다. 또한 추출된 모든 항목은 원본 문서의 출처로 즉시 연결되어 사용자가 원문 맥락을 신속하게 대조 검증할 수 있습니다. 프레시필즈 출신인 브랜달 넬슨 이사는 대형 로펌과 사내 변호사 업무 전반에서 유용하게 쓰일 수 있다고 강조했습니다.

배경·맥락 로펌의 주니어 변호사와 기업 법무팀은 수많은 계약서를 일일이 열람하며 주요 조건을 엑셀 표로 정리하는 반복적인 수작업에 막대한 시간을 소모해 왔습니다. 넷도큐먼츠는 지난 8월 이 기능을 출시한 이후 실제 실무 워크플로우에 결합된 활용 방식을 지속적으로 시연해 왔습니다. 변호사들이 법률 AI를 도입할 때 가장 우려하는 요소는 잘못된 정보를 사실처럼 생성하는 인공지능 환각(Hallucination)과 결과물의 신뢰성 부족입니다. 넷도큐먼츠는 기존 문서 관리 인프라 위에서 정확한 출처 추적과 명확한 부재 정보 처리를 제공함으로써 실무 도입 장벽을 낮추고자 했습니다.

왜 중요할까요? 계약 검토 과정에서 표 형태의 구조화된 데이터 추출이 자동화되면 실사(Due Diligence) 및 대규모 계약 관리 업무 소요 시간이 획기적으로 단축됩니다. 특히 주니어 변호사들이 단순 수작업 정리에서 벗어나 고차원적인 법적 위험 분석과 전략 수립에 집중할 수 있는 환경이 조성됩니다. 출처를 즉각 확인하고 누락된 정보를 투명하게 식별할 수 있는 안전장치는 법률 AI의 실무 신뢰도를 크게 끌어올립니다. 법률 문서 관리 시스템(DMS) 내에서 직접 작동하는 AI 기능은 로펌과 기업 법무팀의 업무 효율성을 한 단계 격상시킬 것입니다.

기업 사내 법무팀을 위한 AI 네이티브 플랫폼 카멜리오(Chamelio)가 앙트레 캐피털(Entrée Capital)의 주도로 2,600만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 이번 투자에는 기존 투자사인 워크벤치, 이머지 벤처스와 함께 브라이트 픽셀 캐피털이 참여했습니다. 2024년에 설립된 카멜리오는 이번 투자금을 독자적인 '법률 행동 모델(Legal Action Model)' 개발과 법률 엔지니어링 및 제품 팀 확충에 투입할 계획입니다. 카멜리오는 자율 에이전트를 통해 계약 검토의 지루한 수작업을 자동화하여 변호사와 AI 에이전트가 공존하는 미래 법무팀 구조를 구축하고 있습니다. 알렉스 질버만 최고경영자는 개별 기업의 인텔리전스에 기반해 AI가 직관적으로 판단을 내리고 변호사가 이를 검증하는 방식의 차별성을 강조했습니다.

배경·맥락 기존의 법률 AI 솔루션들은 단순히 변호사의 계약서 사실 확인 속도를 높여주는 보조 도구 수준에 머무르는 경우가 많았습니다. 반면 카멜리오는 기업 내부의 고유한 지식과 기준을 학습하여 스스로 판단하고 실행하는 자율 에이전트 기반의 접근법을 채택했습니다. 투자사인 앙트레 캐피털의 에란 비엘스키 제너럴 파트너는 카멜리오 창업팀의 신속한 고객 피드백 반영과 카테고리를 정의하는 제품 개발 실행력을 높이 평가했습니다. 설립 초기임에도 불구하고 기업 법무팀의 구조적 인력 구성을 재편할 잠재력을 인정받아 대규모 자금 유치에 성공했습니다.

왜 중요할까요? 사내 변호사들이 단순 계약 검토 부담을 자율 AI 에이전트에 위임함으로써 기업 법무 부서의 운영 구조가 '변호사+AI 에이전트' 협업 모델로 근본적인 전환을 맞이하고 있습니다. 기업 고유의 기준에 맞춘 신속한 계약 검토와 엄격한 법적 검증이 결합되어 비즈니스 의사결정 속도가 크게 향상됩니다. 이는 법률 AI가 단순한 생산성 보조 도구를 넘어 실무 의사결정의 핵심 파트너로 진화하고 있음을 명확히 보여줍니다. 향후 기업 법무팀의 경쟁력은 자체 데이터를 기반으로 특화된 자율 에이전트를 얼마나 효과적으로 통제하고 활용하느냐에 달려 있습니다.