RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기

    형사재판에서 인공지능 도입에 관한 연구 = Toward the Integration of Artificial Intelligence in Criminal Adjudication

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=T17452001

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
    • 오류접수

    부가정보

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    인공지능 기술, 특히 대형언어모델(LLM)에 기반한 생성형 인공지능은 이미 법률가의 업무 전반에 활용되고 있으며, 그 추론 능력의 고도화에 따라 재판 영역으로의 확장은 더 이상 가설적 전망에 머무르지 않는다. 이러한 변화는 법관 중심의 형사재판 구조에 중대한 영향을 미칠 가능성을 내포하는 한편, 형사재판의 신속성과 공정성을 제고할 수 있는 새로운 제도적 기회를 제공한다.
    우리 헌법 제103조는 법관이 헌법과 법률에 따라 양심에 의해 독립하여 심판하도록 규정하고 있으며, 이는 전문적 법률지식과 직업적 윤리에 기초한 판단 구조를 전제로 사법의 정당성을 뒷받침해 왔다. 그러나 전문가 사법의 민주적 정당성에 대한 비판, 법관 개인이 지닐 수밖에 없는 인지적 편향과 물리적 한계는 현행 형사재판 구조에 대한 제도적 보완 필요성을 제기한다.
    인간의 사고와 판단은 언어를 통해 표현되며, 형사판결 역시 사실인정, 법 적용, 결론 제시라는 언어화된 논증 구조를 통해 제시된다. 본 연구의 핵심적 관심은 인공지능이 이러한 판결 논증 구조를 학습·모방하여 재현할 수 있는지, 나아가 일종의 ‘논리적 판결 기계’로 기능할 수 있는지에 있다. 이는 법형식주의와 법현실주의가 긴장 관계 속에서 조정해 온 법적 판단 과정을 기술적으로 구현하고 가시화할 수 있는 가능성과 연결된다.
    이러한 문제의식 아래 본 연구는 기존 인공지능의 재판 활용 논의가 주로 양형 판단의 보조 자료에 집중되어 온 것과 달리, 인공지능이 사실인정과 법 적용 단계에서도 일정한 역할을 수행할 수 있는지에 주목한다. 인공지능이 평균적·기준적 판단을 제시할 수 있다면, 이는 블랙박스와 같이 인식되어 온 법관의 심증 형성 과정을 보완·검증하는 기능을 수행함으로써 형사사법에 대한 신뢰 위기를 완화하는 하나의 제도적 대안이 될 수 있다.
    이를 위해 본 연구는 이론적으로 법의 형식논리적 특성과 과학적 방법, 법형식주의와 법현실주의의 관계를 검토하고, 제도적으로는 형사재판에서 인공지능의 법적 지위, 인공지능 판단의 효력, 인공지능을 전제로 한 심급제도의 운영 가능성, 그리고 피고인의 방어권 보장을 위한 절차적 권리 설계 문제를 종합적으로 분석한다.
    아울러 대형언어모델의 법적 추론 능력에 관한 선행 실증 연구를 검토하고, 실제로 상용화된 LLM을 활용하여 국내 형사사건에 대한 모의 판결문 작성 실험을 수행함으로써, 현재 기술 수준에서 인공지능 활용의 가능성과 한계를 구체적으로 분석한다.
    번역하기

    인공지능 기술, 특히 대형언어모델(LLM)에 기반한 생성형 인공지능은 이미 법률가의 업무 전반에 활용되고 있으며, 그 추론 능력의 고도화에 따라 재판 영역으로의 확장은 더 이상 가설적 전...

    인공지능 기술, 특히 대형언어모델(LLM)에 기반한 생성형 인공지능은 이미 법률가의 업무 전반에 활용되고 있으며, 그 추론 능력의 고도화에 따라 재판 영역으로의 확장은 더 이상 가설적 전망에 머무르지 않는다. 이러한 변화는 법관 중심의 형사재판 구조에 중대한 영향을 미칠 가능성을 내포하는 한편, 형사재판의 신속성과 공정성을 제고할 수 있는 새로운 제도적 기회를 제공한다.
    우리 헌법 제103조는 법관이 헌법과 법률에 따라 양심에 의해 독립하여 심판하도록 규정하고 있으며, 이는 전문적 법률지식과 직업적 윤리에 기초한 판단 구조를 전제로 사법의 정당성을 뒷받침해 왔다. 그러나 전문가 사법의 민주적 정당성에 대한 비판, 법관 개인이 지닐 수밖에 없는 인지적 편향과 물리적 한계는 현행 형사재판 구조에 대한 제도적 보완 필요성을 제기한다.
    인간의 사고와 판단은 언어를 통해 표현되며, 형사판결 역시 사실인정, 법 적용, 결론 제시라는 언어화된 논증 구조를 통해 제시된다. 본 연구의 핵심적 관심은 인공지능이 이러한 판결 논증 구조를 학습·모방하여 재현할 수 있는지, 나아가 일종의 ‘논리적 판결 기계’로 기능할 수 있는지에 있다. 이는 법형식주의와 법현실주의가 긴장 관계 속에서 조정해 온 법적 판단 과정을 기술적으로 구현하고 가시화할 수 있는 가능성과 연결된다.
    이러한 문제의식 아래 본 연구는 기존 인공지능의 재판 활용 논의가 주로 양형 판단의 보조 자료에 집중되어 온 것과 달리, 인공지능이 사실인정과 법 적용 단계에서도 일정한 역할을 수행할 수 있는지에 주목한다. 인공지능이 평균적·기준적 판단을 제시할 수 있다면, 이는 블랙박스와 같이 인식되어 온 법관의 심증 형성 과정을 보완·검증하는 기능을 수행함으로써 형사사법에 대한 신뢰 위기를 완화하는 하나의 제도적 대안이 될 수 있다.
    이를 위해 본 연구는 이론적으로 법의 형식논리적 특성과 과학적 방법, 법형식주의와 법현실주의의 관계를 검토하고, 제도적으로는 형사재판에서 인공지능의 법적 지위, 인공지능 판단의 효력, 인공지능을 전제로 한 심급제도의 운영 가능성, 그리고 피고인의 방어권 보장을 위한 절차적 권리 설계 문제를 종합적으로 분석한다.
    아울러 대형언어모델의 법적 추론 능력에 관한 선행 실증 연구를 검토하고, 실제로 상용화된 LLM을 활용하여 국내 형사사건에 대한 모의 판결문 작성 실험을 수행함으로써, 현재 기술 수준에서 인공지능 활용의 가능성과 한계를 구체적으로 분석한다.

    더보기

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Artificial intelligence technologies, particularly generative artificial intelligence based on large language models(LLMs), are already being widely used across legal practice, and as their reasoning capabilities continue to advance, their expansion into the judicial domain is no longer merely hypothetical. This development is likely to exert a significant impact on the judge-centered structure of criminal adjudication, while simultaneously offering new institutional opportunities to enhance the efficiency and fairness of criminal trials.
    Article 103 of the Constitution of the Republic of Korea provides that judges shall adjudicate independently according to their conscience and in conformity with the Constitution and the law. This principle has traditionally grounded the legitimacy of the judiciary in professional legal expertise and judicial ethics. However, criticisms concerning the democratic legitimacy of expert adjudication, as well as the cognitive biases and practical limitations inherent to individual judges, call for institutional supplementation of the existing structure of criminal adjudication.
    Human reasoning and judgment are expressed through language, and criminal judgments are likewise articulated through a linguistic structure of legal reasoning consisting of fact-finding, application of law, and the formulation of conclusions. The central concern of this study is whether artificial intelligence can learn, emulate, and reproduce this structure of judicial reasoning, and further, whether it can function as a form of a “logical adjudicative machine.” In this sense, artificial intelligence may serve as a technological means to implement and render visible the judicial reasoning process that has traditionally been mediated through the tension between legal formalism and legal realism.
    From this perspective, this study moves beyond the conventional focus on the use of artificial intelligence primarily as a tool for sentencing assistance, and instead examines whether artificial intelligence can play a meaningful role in the stages of fact-finding and legal application. If artificial intelligence is capable of presenting average or benchmark judgments, it may complement and verify judicial decision-making processes that are often perceived as opaque, thereby offering a potential institutional response to the crisis of trust in criminal justice.
    To this end, this study theoretically examines the formal-logical characteristics of law, the scientific method, and the relationship between legal formalism and legal realism. Institutionally, it analyzes the legal status of artificial intelligence in criminal adjudication, the legal effect of AI-generated judgments, the operation of multi-tier court system under the assumption of AI involvement, and the design of procedural safeguards to protect the defendant’s right to defense.
    In addition, this study reviews prior empirical research on the legal reasoning capabilities of large language models and conducts experimental simulations in which commercially available LLMs generate mock criminal judgments based on actual Korean criminal cases. Through this analysis, the study concretely identifies both the possibilities and limitations of employing artificial intelligence in criminal adjudication at the current stage of technological development.
    번역하기

    Artificial intelligence technologies, particularly generative artificial intelligence based on large language models(LLMs), are already being widely used across legal practice, and as their reasoning capabilities continue to advance, their expansion i...

    Artificial intelligence technologies, particularly generative artificial intelligence based on large language models(LLMs), are already being widely used across legal practice, and as their reasoning capabilities continue to advance, their expansion into the judicial domain is no longer merely hypothetical. This development is likely to exert a significant impact on the judge-centered structure of criminal adjudication, while simultaneously offering new institutional opportunities to enhance the efficiency and fairness of criminal trials.
    Article 103 of the Constitution of the Republic of Korea provides that judges shall adjudicate independently according to their conscience and in conformity with the Constitution and the law. This principle has traditionally grounded the legitimacy of the judiciary in professional legal expertise and judicial ethics. However, criticisms concerning the democratic legitimacy of expert adjudication, as well as the cognitive biases and practical limitations inherent to individual judges, call for institutional supplementation of the existing structure of criminal adjudication.
    Human reasoning and judgment are expressed through language, and criminal judgments are likewise articulated through a linguistic structure of legal reasoning consisting of fact-finding, application of law, and the formulation of conclusions. The central concern of this study is whether artificial intelligence can learn, emulate, and reproduce this structure of judicial reasoning, and further, whether it can function as a form of a “logical adjudicative machine.” In this sense, artificial intelligence may serve as a technological means to implement and render visible the judicial reasoning process that has traditionally been mediated through the tension between legal formalism and legal realism.
    From this perspective, this study moves beyond the conventional focus on the use of artificial intelligence primarily as a tool for sentencing assistance, and instead examines whether artificial intelligence can play a meaningful role in the stages of fact-finding and legal application. If artificial intelligence is capable of presenting average or benchmark judgments, it may complement and verify judicial decision-making processes that are often perceived as opaque, thereby offering a potential institutional response to the crisis of trust in criminal justice.
    To this end, this study theoretically examines the formal-logical characteristics of law, the scientific method, and the relationship between legal formalism and legal realism. Institutionally, it analyzes the legal status of artificial intelligence in criminal adjudication, the legal effect of AI-generated judgments, the operation of multi-tier court system under the assumption of AI involvement, and the design of procedural safeguards to protect the defendant’s right to defense.
    In addition, this study reviews prior empirical research on the legal reasoning capabilities of large language models and conducts experimental simulations in which commercially available LLMs generate mock criminal judgments based on actual Korean criminal cases. Through this analysis, the study concretely identifies both the possibilities and limitations of employing artificial intelligence in criminal adjudication at the current stage of technological development.

    더보기

    목차 (Table of Contents)

    • 목 차
    • 제 1 장 서론 1
    • 제 1 절 연구 배경 1
    • 제 2 절 연구 방법 및 범위 3
    • 목 차
    • 제 1 장 서론 1
    • 제 1 절 연구 배경 1
    • 제 2 절 연구 방법 및 범위 3
    • 제 2 장 법관에 의한 형사재판 방식 5
    • 제 1 절 논의의 시작 5
    • 1. 형사소송의 이념과 원칙 5
    • 2. 법관 중심의 형사재판 6
    • 3. 사법제도의 역사적 형성과 법관의 독립 7
    • 4. 사법 신뢰 위기와 법관의 책임 8
    • 제 2 절 법관의 판단 방식 13
    • 1. 개관 13
    • 2. 사실 인정: 자유심증주의 원리와 한계 15
    • 3. 법의 적용: 법 해석과 법 형성의 교차 20
    • 4. 양형: 재량과 편차 25
    • 제 3 절 법관의 양심과 판단의 한계 29
    • 1. ‘법관의 양심’ 도입 배경 29
    • 2. ‘법관의 양심’에 대한 해석론 31
    • 3. 인간의 한계를 보완하는 제도적 필요성 33
    • 제 3 장 인공지능과 법적 추론 34
    • 제 1 절 인공지능에 대한 이해 34
    • 1. 인공지능 연구가 갖는 의미 34
    • 2. 인공지능의 발전 35
    • 3. 대형언어모델의 기술적 배경 37
    • 제 2 절 인공지능의 추론 능력 43
    • 1. 개관 43
    • 2. 인공지능의 추론 방식 44
    • 3. 인간 지능과의 비교 47
    • 제 3 절 인공지능의 법적 추론 능력 53
    • 1. 개관 53
    • 2. 법률 분야 AI의 혁신 방향 54
    • 3. 재판예측 기술의 발전 56
    • 4. 법률특화 언어모델의 구축 60
    • 제 4 절 법률 AI 평가를 위한 실증 연구 64
    • 1. 개관 64
    • 2. 해외 연구 64
    • 3. 국내 연구 82
    • 4. 검토 결과 88
    • 제 4 장 형사재판에서 인공지능 도입방안 91
    • 제 1 절 인공지능 활용 필요성 91
    • 1. 개관 91
    • 2. 형사소송 제도적 필요성 92
    • 3. 국내외 동향 99
    • 4. 리걸테크의 발전과 시사점 110
    • 제 2 절 인공지능 활용 방식 115
    • 1. 개관 115
    • 2. 기초적 활용 분야 116
    • 3. 사실인정: 자유심증주의의 재구성 129
    • 4. 법 적용: 알고리즘 기반 법적 추론 132
    • 5. 양형 판단: 데이터 기반의 합리화 135
    • 제 3 절 대형언어모델에 의한 판결 실험 137
    • 1. 착안점 137
    • 2. 대형언어모델 기반의 AI 138
    • 3. 방법론 142
    • 4. 프롬프팅 전략과 AI 응답 특성 144
    • 5. 실험의 의미와 평가 148
    • 제 4 절 대형언어모델의 한계 및 개선방안 153
    • 1. 국내외 AI 이용 원칙과 시사점 153
    • 2. LLM 기반 판결의 한계 155
    • 3. 기술적·제도적·윤리적 고려사항 159
    • 4. (보론) 국내법상 인공지능 규율방식 163
    • 제 5 장 인공지능 판사 도입론 170
    • 제 1 절 인공지능 판사의 의미 170
    • 1. 개관 170
    • 2. 인공지능의 논리구조 170
    • 3. 방법과 목표 172
    • 4. 인공지능 활용의 3단계 174
    • 제 2 절 이론적 배경 176
    • 1. 법형식주의와 법현실주의 176
    • 2. AI를 통한 법관의 양심 구현 180
    • 3. 정답테제와 알고리즘 182
    • 제 3 절 인공지능 판사 도입에 관한 쟁점 187
    • 1. 개관 187
    • 2. 인간성 및 민주적 정당성의 관점 188
    • 3. 법관의 재판을 받을 권리 침해 여부 191
    • 4. 법관의 양심 및 독립 침해 여부 193
    • 5. 인공지능 오판시 책임 귀속과 통제 198
    • 6. 편향 및 차별 재생산 우려 201
    • 7. 합의제 및 심급제 형해화 우려 202
    • 8. 사회적 수용 가능성 206
    • 제 4 절 인공지능 재판의 구현 방식 209
    • 1. 개관 209
    • 2. 인공지능과 형사소송의 이념 209
    • 3. 인공지능의 법적 인격 인정 여부 213
    • 4. 인공지능 결정의 효력 217
    • 5. 심급제도의 재구성 219
    • 6. 피고인의 절차적 권리 보장 222
    • 제 6 장 결론 227
    • 제 1 절 연구의 요약 227
    • 제 2 절 정책적 제언 228
    • 1. 기술적 과제 228
    • 2. 제도적 과제 230
    • 3. 윤리적 과제 232
    • 참고문헌 233
    • Abstract 251
    • [부록] 대형언어모델에 의한 판결문 작성 사례 254
    • 표 목 차
    • [표 1] 중국의 AI 재판지원 시스템 108
    • [표 2] AI 판결문 작성 절차 145
    • 그 림 목 차
    • [그림 1] 대당 사각형 (The square of opposition) 구조 13, 171
    • [그림 2] AI Chips Revenue 43
    • [그림 3] 유죄 판결 유지 빈도 (GPT, 판사, 학생) 76
    • [그림 4] 5개의 AI 모델과 인간의 법률업무 수행능력 비교 80
    • [그림 5] 국내 변호사시험 – 법률 지식의 투입 없는 프롬프팅 실험 결과 84
    • [그림 6] 리걸테크 답변의 정확도, 환각 비율 111
    • [그림 7] 법관 활용 데이터와 적용 가능 인공지능 기술 118
    • [그림 8] 경죄사건의 분류 128
    더보기

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼