재판업무 지원 AI 도입에 관한 헌법적 고찰

김일우

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 김일우 (한국청소년정책연구원)

저널정보: 한국헌법학회 헌법학연구 헌법학연구 제30권 제2호

발행연도: 2024.6

수록면: 219 - 257 (39page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

현대 지능정보사회에서 인공지능 기술이 사회 곳곳에서 활용되고 있다. 이러한 경향에 부응하듯이 법률 영역에서도 자문이나 송무 등을 인공지능 기술과 결합하여 법률 서비스를 제공하는 리걸테크(LegalTech) 산업이 비약적으로 성장해 나가고 있다. 또한, 인공지능 기술이 법관의 재판업무를 지원하는 데 개발되면서 신속한 재판 및 사법행정의 효율성 제고에 상당한 관심과 기대를 모으고 있다. 재판 활용 인공지능은 크게 두 가지 유형으로 분류해 볼 수 있다. 우선, 인간을 완전히 ‘대체’하는 인공지능(AI)으로서, 소위 ‘인공지능(AI) 법관’으로 불리지만 지금까지는 존재하지 않는다. 다음으로, 인간 법관의 재판업무를 ‘지원’하는 인공지능(AI)으로서, 사건의 쟁점 분석 및 유사 판결문을 제공하거나 형사 피고인에 대한 양형정보 제공을 통해 사법적 판단을 돕는 인공지능이 있다. 가령, 미국의 ‘콤파스(COMPAS) 알고리즘’은 상당수 주 법원에서 활용되고 있으며, 피고인의 재범 위험 평가를 산정한 점수를 바탕으로 법관의 양형 판단에 활용되고 있다. 이와 같이, 인공지능의 비약적인 발전에 힘입어 사법절차에서도 인공지능 기술을 활용하는 거대한 흐름은 우리나라의 사법 정책에도 적지 않은 영향을 미치고 있다. 대법원 법원행정처는 이른바 ‘차세대 전자소송 시스템(스마트법원 4.0)’ 구축사업을 통하여 법관의 사건 처리에 대한 부담을 완화하고, 재판 지연 문제를 해소하겠다고 공언하였다. 물론, 인공지능 기술이 재판의 신속성을 제고하는 데 있어서 보탬이 될 수 있다고 본다. 그러나, 재판 당사자의 재판청구권 보호와 인공지능을 활용한 재판의 민주적 정당성 등 헌법적 관점에서 우려되는 부분이 적지 않다. 무엇보다도, 재판 활용 인공지능의 데이터의 대표성 부족 및 알고리즘의 편향 등에 따라 재판의 공정성을 해하거나 오판(誤判)을 야기할 수 있는 중대한 헌법적 위험이 있다. 이 글에서는 인공지능시대에서 AI 법관의 출현 및 재판업무 지원을 위한 인공지능이 야기하는 헌법적 쟁점을 중심으로 검토한다. 또한, 재판업무에 활용되는 인공지능에 관한 외국의 법률 및 지침 등 규범적 동향을 살펴보고, 인공지능시대에서 법관의 재판업무를 지원하는 AI가 준수하여야 할 원칙을 중심으로 구체적인 개선방안을 모색하고자 한다.

In the contemporary intelligence information society, artificial intelligence (AI) is being utilized in various sectors due to the advancement of science and technology. Amidst this trend, the legal technology (LegalTech) industry, which integrates technology with legal advisory and litigation services, has been experiencing a leap in growth. Furthermore, the application of artificial intelligence in the judicial duties of judges is garnering significant interest and expectation for speeding up legal proceedings and enhancing the efficiency of judicial administration. Artificial intelligence used in the judiciary can be broadly classified into two types. First, there is AI that entirely replaces human judgment, exemplified by the initiative in Estonia in 2019 to implement AI for conducting small claims trials. Second, there is AI designed to assist human judges, such as algorithms that help draft verdicts based on similar case precedents or provide appropriate sentencing recommendations for defendants in criminal trials. In this regard, some state courts in the United States have incorporated the COMPAS algorithm into sentencing procedures within criminal justice processes. This surge in AI development seems to have an international impact on judicial procedures, influencing the judicial policies of the courts in South Korea significantly. Specifically, National Court Administration has announced plans to alleviate the workload of judges and address the issue of trial delays through the introduction of what is referred to as the ‘Next-Generation Electronic Litigation System.’ However, while AI technology may assist in accelerating trial processes, there are considerable concerns regarding the protection of litigants' right to a fair trial and democratic legitimacy. Above all, the potential for data and algorithm errors in judicial-use AI could compromise the fairness of trials or lead to miscalculation due to biased legal decisions. This study examines the constitutional issues concerning the advent of AI judges in the era of artificial intelligence are explored, particularly the infringement of the litigants' right to a fair trial, the problems of restoring the original state following miscalculation, and the responsibilities of judges. Furthermore, the study examines legislative trends abroad concerning the use of AI in judicial tasks, and seeks legislative improvement strategies for the principles and premises that must be adhered to by AI utilized in the judiciary during the era of artificial intelligence.

#인공지능 재판 #재판청구권 #스마트 법원 40 #차세대 전자소송 시스템 #인공지능 오류 및 편향 #AI Judiciary #Right to a Fair Trial #Smart Court 40 #Next- Generation Electronic Litigation System #AI Errors and Bias

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)