AI와 법률서비스의 접점, 국민대 KAIL 교통사고 과실비율 플러그인

국민대학교 인공지능 법학연구소(KAIL)가 개발한 ‘교통사고 과실비율 산정 서비스’가 챗지피티(Generative AI) 플러그인으로 제공된다. 이에 따라 일반 사용자들은 복잡하고 전문성이 요구되던 교통사고 과실비율 산정 과정을 대화형 인공지능을 통해 즉각적으로 지원받을 수 있게 되었다. 현재까지 법률 분야 상담에서 AI의 직접적 개입은 제한적으로 이뤄졌으나, 이번 사례처럼 교통사고 분쟁의 현장에서 실제 이용 가능한 도구로 자리잡게 된 것은 국내외적으로도 시사점이 크다.

KAIL은 법학 기반 인공지능 시스템의 설계·운영 노하우를 바탕으로 교통사고의 유형, 피해 정도, 현장 상황 등 변수별로 다양한 데이터셋을 구축해왔다. 이 데이터는 실제 판례와 현행 법령을 다수 반영하였으며, 수집된 정보를 대형 언어모델에서 처리 가능하도록 학습 구조화한 점이 주요 특징이다. 기술적으로는 입력 정보의 라벨링, 판례와 변호사 견해 등 다층 정보의 비교·종합, 추가적으로 최신 업데이트 사항 반영을 위한 지속 데이터베이스 통합 등이 주요 구현 방식에 포함된다. 챗지피티 내 플러그인 형태로 제공되면서, 국내 일반 사용자는 대화형 질의·응답만으로 과실비율, 예상 배상액, 유사 판례 등을 빠르게 안내받을 수 있다.

AI 도입에 따른 위협은 명확하다. 가장 큰 문제는 입력 정보의 불확실성이다. 실제 현장에서는 사고의 경위, 각 운전자의 주장, 영상 및 증거 제출 등 변수가 과도하게 존재한다. 플러그인은 표준화된 입력값만을 요청하기 때문에, 현실의 복잡한 맥락을 완전히 반영하기 어렵다. 이에 따라 법적 간극(misalignment)이 생기거나 잘못된 자문으로 인해 이용자 피해가 발생할 여지도 있다. 또한 과실비율 산정은 법원의 해석과 보험사 내부 기준 등 다양한 룰의 교집합에서 이뤄지기 때문에, 데이터 편향 및 안전성 검증이 매우 중요하다. 이 AI 서비스는 내부적으로 연속적 품질 관리 및 출력 결과의 로그 분석, 실제 법률 전문가의 사후 검증 피드백 등 보안·정합성 프로세스를 반복하고 있으나, 만일의 오류에 대한 책임 분산이 불명확하다는 점이 향후 논란이 될 가능성을 내포하고 있다. 실제 해외 사례에서도 법률 AI 서비스 도입 초기엔 유사한 책임소재 분쟁이 여럿 발생한 바 있다.

이와 별도로 데이터 보안 측면 역시 주목해야 한다. 교통사고 정보, 자동차 등록, 운전 이력 등 민감성이 높은 개인정보가 포함된 데이터 처리 과정에서 정보 유출 및 3자 악용 리스크가 상존한다. 특히 챗지피티 등 외부 LLM과의 API 연계 설계와 관련해 개인정보 비식별화, 전송 암호화, 결과값 불특정 저장 문제 등 관리 시스템의 고도화가 지속 요구된다. 법적 비클라우드 환경 내 온프레미스 연계, 검증된 암호 프로토콜 채택 등 인프라 해법이 병행되어야만 실제 서비스 신뢰도를 높일 수 있다. KAIL 측이 밝힌 바와 같이 플러그인을 통한 대국민 서비스 외에, 공공기관·보험사와의 데이터 연계 협의도 진행 중이라는 점에서 확장 시 위험의 범위도 더 넓어질 전망이다.

국내외 사례를 참고하면, 최근 미국·영국 등에서는 유사 서비스의 사회적 파급과 규제 프레임워크 구축이 활발하다. 미국 캘리포니아주의 ‘DoNotPay’ AI 변호사 프로젝트는 한때 적극적으로 교통법규 상담을 제공했으나, 생계형 피해자 대응 오류와 개인정보 유출로 인한 서비스 축소를 겪었다.경쟁적으로 도입하는 글로벌 보험사들 역시, LLM 기반 과실비율 자동화가 실제 적용되기까지는 수년간 반복점검과 법적준거 검증을 거쳤다.한국의 경우 별도의 AI 법률 자문 관련 규제 환경이 미비하지만, 서비스 본격 상용화와 함께 AI의 ‘법적 책임 소재’와 데이터 프라이버시 이슈가 새로운 규범 이슈로 급부상할 가능성이 크다.

위협 대응 차원에서 먼저 요구되는 것은 결과 알고리즘의 투명성 확대와 데이터 신뢰성 검증 체계 마련이다. 단기간 내 실제 법률 자문자의 인간적 직관과 모든 사고시나리오에 대한 완전 대응은 불가능하므로, AI 서비스의 한계점에 대한 충분한 고지(Disclaimer)와 결과 내 실시간 피드백 체계가 병행돼야 한다. 법학연구소를 포함한 연구기관, 실무 변호사, IT 보안 전문가의 합동 검토와 사후 평가, 그리고 서비스 로깅 데이터의 외부 검증 등이 내재적 대응전략의 핵심이 된다. 아울러 개인별 민감정보 암호화, 외부 API 연동에 대한 사전적 보안위협 점검, 이상 탐지 시스템 도입 등이 병행될 필요가 있다.

교통사고 과실비율 산정 AI의 대중적 활용은, 디지털 법률서비스의 일상화라는 점에서 의미가 있다. 그러나 AI가 진정한 법률 ‘조력자’로 자리 잡기 위해서는 신뢰성, 투명성, 데이터 보호라는 보안 기본기가 반드시 병행점검되어야 한다. 국민대 KAIL의 이번 서비스는 혁신적 시도인 동시에, 새로운 위험 통제 모델 구축의 필요성을 일깨운다. 향후 국내 IT/보안 업계뿐 아니라 실제 법률 환경에서도 효과적인 통합 거버넌스 방안이 요구된다.

— 윤세현 ([email protected])