직접 써본 바로는 실제 변호사의 필요성은 계속 남을 듯함. AI로 계약서 초안을 만들고 여러 번 수정했지만 제대로 된 것인지 확신할 수 없었고, 변호사에게 보내니 처음에는 상상도 못 한 수정 사항이 쏟아졌음. 특히 보호 조항이 지나치게 많아 현실에 맞지 않거나 서로 충돌했음.
코드와 비슷해서, 직접 읽고 이해하고 검증할 수 있다면 생산성을 높일 수 있지만 그렇지 않으면 감에만 의존하는 작업이 될 수 있음.

재판 결과가 사실을 기억하는 능력이나 남을 설득하는 능력, 손가락으로 가리키며 “이의 있습니다!”를 외치는 능력에 달려서는 안 됨. 법은 대체로 결정론적으로 작동해야 하며, 개인의 매력 수치가 정의에 영향을 주어서는 안 됨.
인간 판사는 여전히 필요하지만 판사와 청원인 사이의 중개자는 충분히 없앨 수 있고, 오래전부터 기생적인 존재로 여겨져 왔음. 미국이 세금 소프트웨어 회사의 로비 때문에 세금 신고에서 석기시대에 머무르듯, 이 낡은 집단도 몰락 직전에 가장 격렬하게 저항할 것임.

어떤 모델을 사용했는지?

LLM은 인터넷 이후 처음으로 진정 쓸모 있는 법률 기술임. 다만 Claude의 코딩 능력과 법률 업무 능력 사이의 격차는 놀라울 정도임. 조사와 자료 정리에는 좋지만 문서 작성에는 형편없음. 피드백 순환의 부재라는 구조적 문제인지 궁금함. 법률 업무에는 준비서면의 논리나 일관성 오류를 잡아줄 컴파일러도, 정확성과 성능을 확인할 단위 테스트도 없음. 그래도 의뢰인이 변호사 없이 간단한 질문에 답을 얻고, 전반적인 상황을 파악해 담당 변호사의 업무를 감독하는 데는 매우 유용할 것임.

두 번째 문단에서 Harvey와 Legora 같은 API 고객이 Astra for Law를 기반으로 자체 제품과 업무 흐름을 구축할 수 있다고 함. 결국 “IPO를 준비한다고 우리 생태계의 고객들을 잡아먹는 건 아니니 걱정하지 말라”는 뜻으로 읽힘.

Max Junestrand는 Legora가 특정 모델 중심으로 제품을 만들지 않고, 여러 최상위 공급자 중에서 선택하는 교체 가능한 모델 계층을 사용한다고 일관되게 밝혀왔음.
OpenAI가 출시 글 두 번째 문단에서 굳이 Legora와 Harvey를 지목할 필요는 없었음. 법률 분야의 응용 서비스까지 진출하면 최대 법률 AI 고객들과 직접 경쟁하게 된다는 해석을 선제적으로 막으려는 것임. 출시 당일 “걱정하지 말라, 이들도 우리 위에서 제품을 만들 수 있다”고 강조하는 것은 꽤 노골적이며, 부정적인 전개를 분명 검토한 것으로 보임.

이번 발표에서 개인정보 보호에 관해 한 말은 “법률 사무소가 기밀 의뢰인 업무를 통제할 수 있도록 개인정보 보호와 거버넌스 관련 작업을 확대하고 있다”는 것이 전부임. 구체적인 보장도 확약도 없음.
법률 업무에서 OpenAI나 이를 의존하는 변호사를 믿는다면 그 결과도 감수해야 함.

그래도 LLM으로 시민의 권리를 행사할 수 있다는 점은 매력적임. 많은 사람이 자신의 권리를 모르고, LLM은 변호사 비용을 내지 않고도 관련 정보를 찾아내는 데 꽤 능숙함. 변호사를 고용해야 한다는 요건 자체가 권리 행사의 큰 장벽이라고 봄.
독일의 여러 지역 공공기관에는 예전에는 현실적으로 이의를 제기하기 어려웠던 사람들이 LLM의 도움으로 주장을 펴는 일이 급증하고 있다고 들었음. 전부 나쁘게만 보지는 않음.

그 자체로 하나의 기계이자 기술인 법률 체계가 잠식될 것임. 무엇이 이를 대체할지 궁금함. 봇넷을 이용한 법률 차익거래일지, 끝없는 민사소송을 피하려고 개인 비서들이 끊임없이 서로 협상하는 형태일지?
법적 주장을 만드는 비용은 폭락해도 정당하고 집행 가능한 결정을 내리는 비용은 오를 수 있으며, 그러면 사법제도의 진입 장벽은 더 높아질 것임.

황폐한 행성이 계속 법률 용어를 방송하는데, 알고 보니 LLM 변호사 챗봇들이 외계 법리를 놓고 끝없이 말꼬리를 잡으며 논쟁하고 있었다는 반전의 SF 단편을 쓸 만함.

사법부는 책임을 지지 않는 듯함. 다른 모든 직종은 생산성을 높여왔음.

소송을 제기할 때 비용을 내지 않는지? 미국은 모르지만 프랑스에서는 승소할 수 없다는 것을 알면서 소송을 제기했다고 판단되면 1만 유로의 벌금을 받을 수 있고, 심각한 경우에는 징역형도 가능함.

이 용도에서 환각이 그렇게 중요한지? 단순한 사실 회상 능력이 핵심이던 단계는 지난 듯하며, 특히 법률 분야에서는 관련 사실마다 출처를 달고 사람이 쉽게 검증할 수 있을 것 같음.

링크한 벤치마크에서는 GPT-6 Astra의 환각률이 테스트된 모든 모델 중 가장 낮음.

Vals AI Legal Research Benchmark는 잘 모르지만, 사이트에 공개된 다른 최상위 모델 점수와 비교하면 OpenAI가 발표한 Astra for Law의 점수는 Claude와 Muse보다 조금 낮음.
모든 평가 항목을 통과해야 정답으로 인정하는 기준에서는 Muse Spark 1.3 Max, Claude Opus 5, Claude Fable 5.1이 55.29%로 공동 1위이며, 그다음 모델보다 약 6%포인트 높다고 함. Astra for Law는 54.0%임.
부분 점수를 인정하면 Claude Opus 5의 가중 통과율은 90.58%이며, Astra for Law는 90.0%임. 엄격한 채점과의 격차는 모델이 답변 대부분을 맞혀도 필수 요소 한두 개에서 실패하는 일이 잦다는 뜻임. https://www.vals.ai/benchmarks/legal_research

이제 소프트웨어 개발 비용이 저렴해졌으니 상상 가능한 모든 것을 직접 만드는 데 걸림돌이 없음. 머지않아 모든 앱을 직접 만든 앱스토어를 내놓고 보안 때문이라고 할 것임. 다가오는 이 독점을 막을 것이 없음.

실리콘밸리의 최상위 로펌 파트너가 우리 회사에 시간당 2,000달러를 청구하면서도 서명용 서류 묶음에 맞는 문서를 넣지 못했고, 다른 로펌은 투자 유치 과정에서 주식 수를 틀렸음.
이런 실수에도 로펌이 책임지지 않는 것이 답답함. AI 법률 서비스를 환영함.

서명용 서류 묶음 준비는 파트너가 맡을 일이 아님.

업무에 AI 에이전트를 많이 써본 변호사가 있는지? 검색과 분석, 계약서·특허 같은 문서 작성에는 현재 매우 뛰어나다고 들었지만, 법 해석에는 형편없다는 얘기도 있어서 궁금함.

대형 로펌 소속 변호사로 일하다 현재는 독립적으로 소송 업무를 하는 입장에서, 최근 약 6개월간 나온 최상위 모델은 업무를 분리해서 검증할 수 있는 작업으로 나눌 때만 성과가 있었음.
약식판결 신청을 위해 증거개시 자료 약 1만 5,000쪽을 살펴봐야 했을 때, Claude에게 곧바로 가장 좋은 증거를 찾으라고 하지 않았음. 대부분 PDF였으므로 먼저 고품질 OCR 처리를 시키고, 임베딩을 생성한 뒤 에이전트가 키워드 검색과 의미 검색을 쉽게 할 수 있도록 재사용 가능한 Python 스크립트를 만들게 했음. 준비서면을 쓰면서 Claude Code에 두 검색 방식을 모두 사용해 각 주장을 뒷받침할 최적의 증거를 찾도록 했고, 추적할 수 있는 작업 흔적이 있어 신뢰할 수 있었음.
반대로 모든 문서를 주고 “X를 주장하는 준비서면을 작성하라”고 하면 늘 형편없는 결과가 나왔음. 그럴듯한 전문 용어와 수사적 표현은 많지만 실속이 적음. 업무 흐름이나 법률 분야에 따라 다른 결과가 나올 수는 있음.

특히 최신 모델은 매우 뛰어남. 다만 실제 변호사의 검토 없이 법원에 제출하기는 불안하고, AI가 대신 구두 변론을 하기는 쉽지 않거나 법적으로 불가능할 수 있음. 법정 밖 복도에서 사건을 진전시키는 일도 많은데, 그런 역할은 AI가 쉽게 수행할 수 없음.

실제로 사용하고 있으며 시간이 크게 절약됨. 사람의 판단은 당연히 필요하지만, 다른 사람이 재료 손질을 모두 해놓은 상태에서 요리하는 것과 비슷함.

이걸로 내 제품에 쓸 유효한 약관과 계약서를 만들 수 있는지? 잘못되면 누가 소송을 당하는지도 궁금함.

직접 소송을 당하게 됨. 단어 계산기에서 법률 조언을 구하지 말아야 함.

이 제품은 일반인이 아니라 변호사를 위한 제품임. 잘못 작성한 계약서에 직접 책임질 수 없다면 사용하지 말아야 함.