오늘의 리걸테크·AI 뉴스 (2026-10-09)

영국 법률위원회(Law Commission)가 제조물 책임법 현대화를 위한 대대적인 협의 절차에 착수했습니다. 이번 개혁안의 핵심은 결함 있는 제품의 정의를 소프트웨어, 인공지능(AI) 시스템, 온라인 플랫폼까지 확대하는 것입니다. 이에 따라 결함이 있는 AI나 소프트웨어로 피해를 입은 소비자는 새로운 구제 권리를 보장받게 됩니다. 또한 온라인 마켓플레이스까지 책임을 확대하고, 결함 제품으로 인한 정신적 질환에 대한 배상 요건도 명확히 하는 내용이 포함되었습니다. 피해자가 증거 확보에 극심한 어려움을 겪는 경우 위험을 공정하게 배분하는 새로운 메커니즘도 도입될 예정입니다.

배경·맥락 현행 영국의 결함 제품 규율 법안은 약 40년 전에 제정된 것으로, 스마트폰이나 앱, 소셜미디어, AI가 등장하기 전의 법률입니다. 기존 법률 체계에서는 제품의 정의가 물리적 유형물에만 국한되어 있었습니다. 위원회는 백서를 통해 이러한 전통적 법률이 일상생활을 완전히 변화시킨 현대 기술의 발전 속도를 따라가지 못했다고 지적했습니다. 이에 따라 공급 방식과 상관없이 소프트웨어와 AI를 법적 제품군에 포함시키는 개혁이 추진되었습니다.

왜 중요할까요? 이번 개혁안은 AI 개발사와 플랫폼 기업들에게 제품 결함에 따른 직접적인 손해배상 책임을 부과하는 중대한 전환점이 될 수 있습니다. 기술 구조가 복잡해 피해자가 결함을 입증하기 어려운 현실을 반영해 위험 분담 장치를 마련함으로써 소비자 보호 수준이 대폭 강화됩니다. 리걸테크 및 IT 업계는 시스템 설계 단계부터 결함 위험을 사전에 통제하고 관리해야 하는 규제 준수 부담을 안게 됩니다.

통신 대기업 AT&T의 사내 법무 전문 조직인 리걸에지(LegalEdge)가 오픈AI와 손잡고 AI 기반 법률 워크플로우를 개발한다고 발표했습니다. 이번 협업은 기업의 전문 법률 지식과 첨단 AI 기술, 그리고 변호사의 전문적 판단을 결합하여 사내에 축적된 지식을 전사적으로 활용할 수 있게 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 리걸에지는 원격 변호사, 법무 보조원, 기술 전문가, e-디스커버리(전자증거개시) 전문가 등으로 구성된 린(lean) 조직입니다. 올해 1월 출범한 이 조직은 첫 6개월 동안 약 100건의 법무 사안을 처리하며 워크플로우 혁신을 추진해왔습니다.

배경·맥락 오픈AI는 최근 법률 특화 플랫폼인 '아스트라 포 로(Astra for Law)'를 공개하고 다양한 리걸테크 플러그인을 선보이며 법률 산업 확장에 박차를 가하고 있습니다. AT&T는 올해 초 AI 우선 전문 센터로 리걸에지를 설립해 새로운 법률 서비스 제공 방식과 지식 관리 시스템을 실험해왔습니다. 양사는 변호사의 판단력을 핵심에 두고 사내 기관 지식을 비즈니스 전반에 효과적으로 연결하는 방안을 모색하고 있습니다.

왜 중요할까요? 기업 사내 법무팀이 단순 업무 자동화를 넘어 AI를 통해 조직의 제도적 지식을 표준화하고 체계화하는 단계로 진입하고 있음을 보여줍니다. AT&T 법무총괄은 AI가 개별 변호사의 생산성 향상을 넘어 법무 부서 전체의 운영 방식을 혁신할 기회를 제공한다고 강조했습니다. 대형 엔터프라이즈 환경에서 법률 전문성과 거대언어모델(LLM)의 결합이 실무적으로 어떻게 구현되는지 보여주는 주요 사례입니다.

BMW 그룹이 법률 연구, 문서 검토, 초안 작성을 지원하기 위해 사내 법무 부서 전반에 AI 플랫폼 '레고라(Legora)'를 전격 도입합니다. 이번 결정은 레고라가 뮌헨 사무소를 개소한 지 일주일 만에 공식 발표되었습니다. BMW의 법무팀은 AI 워크플로우를 활용해 법률 조사를 가속화하고, 소송 관리와 계약서 검토를 지원받으며, 규제 동향을 모니터링할 예정입니다. 또한 승인된 내부 표준과 과거 선례를 기반으로 법률 문서의 초기 초안을 작성하는 데에도 활용됩니다. 해당 시스템은 BMW의 엄격한 보안 및 거버넌스 요구사항을 충족하며 기존 도구 내에서 원활히 연동됩니다.

배경·맥락 BMW 그룹의 법무·지식재산(IP)·컴플라이언스 조직은 2026년 아줄(azur) 혁신상 후보 및 JUVE 어워즈 올해의 사내 법무팀 후보에 오르는 등 선도적인 역량을 인정받아 왔습니다. 글로벌 다국적 기업으로서 여러 관할권의 복잡한 규제에 직면한 BMW 법무팀은 시간 압박 속에서 신속하고 정확한 의사결정을 내려야 하는 과제를 안고 있었습니다. 이를 해결하기 위해 사내 역량을 확장하고 전략적 업무에 집중할 수 있는 AI 도구 도입을 결정했습니다.

왜 중요할까요? 제조 대기업이 사내 법무 운영의 효율화를 위해 전사 차원에서 AI를 도입함으로써 인하우스(사내) 처리 역량을 대폭 강화하고 있습니다. 법률 리스크를 조기에 식별하고 관리함으로써 외부 로펌 의존도를 전략적으로 조절하고 핵심 비즈니스 가치를 창출하려는 움직임입니다. 전통적인 법무 검토 방식이 기술 통합형 워크플로우로 본격 재편되고 있음을 시사합니다.

법률 접수창구(Legal Front Door) 솔루션 기업 코헤소(Coheso)가 해결된 법률 요청을 조직 지식으로 전환하는 '메모리(Memory)' 기능을 공식 출시했습니다. 사내 변호사들이 사안을 처리할 때 시스템이 반복 활용 가치가 있는 결정을 식별해 근거, 조건, 예외 사항과 함께 내부 입장(Position)으로 제안합니다. 향후 유사한 질의가 접수되면 시스템이 과거 선례와 적용 조건을 담당 변호사에게 자동으로 제시합니다. 변호사가 제안된 내용을 최종 승인해야만 지식으로 등록되므로, 별도의 수동 문서화 작업 없이도 업무 과정에서 자연스럽게 지식이 축적됩니다.

배경·맥락 사내 법무팀은 매년 수천 건의 법적 판단을 내리지만, 바쁜 일과 속에서 이를 매번 문서화하여 공유하기가 매우 어렵다는 고질적인 문제가 있었습니다. 코헤소 개발팀은 개별 사안의 특수성과 향후 재사용 가능한 공통 지침을 분리하는 데 집중해 엔지니어링을 진행했습니다. 이번 메모리 기능은 계약서 수정(레드라인) 등을 지원하는 코헤소의 기존 AI 에이전트 확장 전략의 일환으로 개발되었습니다.

왜 중요할까요? 변호사의 머릿속에만 머물던 파편화된 법률 판단과 노하우를 조직의 영구적인 자산으로 표준화할 수 있는 실질적인 방안을 제시합니다. 담당자가 바뀌더라도 일관된 법적 가이던스를 유지할 수 있어 법무 리스크를 줄이고 응답 속도를 크게 개선할 수 있습니다. AI가 단순 작성을 넘어 전문가의 의사결정 패턴을 지식화하는 방향으로 진화하고 있음을 보여줍니다.

오픈AI가 법률 문서 등의 대량 검토 비용을 크게 절감할 수 있는 새로운 의사결정 시스템 '디시전스(Decisions)'를 공개했습니다. 이 시스템은 거대언어모델(LLM)의 복잡한 추론 기능을 모두 활용하는 대신 경량화된 방식을 적용한 일종의 'AI 라이트(lite)' 분류 시스템입니다. 퍼블릭 베타로 제공되는 디시전스 API는 텍스트와 이미지를 평가해 기존 응답 API 대비 약 10배 빠른 속도로 결과를 반환합니다. 비용 측면에서도 백만 토큰(AI 처리 단위)당 입력 비용이 0.10달러에 불과하며 출력이나 캐시 비용이 전혀 발생하지 않습니다.

배경·맥락 법률 실무에서 수만 건의 문서를 검토하고 분류하는 작업은 막대한 토큰 비용과 컴퓨팅 자원을 요구해왔습니다. 법률 시장에서는 제브(Jev)와 같은 분류 전문 도구들이 경쟁하는 가운데, 대량 문서 처리에 특화된 저비용 고효율 솔루션에 대한 수요가 높았습니다. 오픈AI는 복잡한 언어 이해보다는 조건 충족 확률 측정, 고정된 범주 분류, 기준표 기반 채점에 특화된 전용 시스템을 선보였습니다.

왜 중요할까요? 수천, 수만 건의 증거 문서나 계약서를 빠르게 카테고리별로 분류해야 하는 e-디스커버리와 실사 작업의 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다. 고가의 추론 모델을 일률적으로 쓰지 않고 단순 분류에는 경량 모델을 매칭하는 등 법률 AI 도입의 비용 효율화 전략이 가속화될 전망입니다. 법률 데이터 처리 시장의 단가 구조와 경쟁 구도에도 상당한 변화가 예상됩니다.