인공지능/논문 리뷰 or 진행

Demand for Artificial Intelligence in Settlement Negotiations - 논문 리뷰

이게될까 2024. 12. 8. 18:57
728x90
728x90

https://www.nber.org/papers/w32685

 

Demand for Artificial Intelligence in Settlement Negotiations

Joshua Gans has drawn on the findings of his research for both compensated speaking engagements and consulting engagements. He has written the books Prediction Machines, Power & Prediction, and Innovation + Equality on the economics of AI for which he rece

www.nber.org

엥 제가 생각했던 논문이랑은 좀 다른 방향의 논문이었네요

협상 AI를 생각했드만 다른 쪽이라....

그래도 새로운 분야에서 AI에 관한 논문 보니까 새롭긴 합니다.

 

논문 제목 Demand for Artificial Intelligence in Settlement Negotiations
연구 목적 AI 예측 기술이 법적 협상에서 불확실성을 줄이고 합의를 촉진하며 소송 비용을 절감하는 방법을 분석.
핵심 질문 1. AI 예측 기술이 법적 협상에서 어떻게 활용될 수 있는가?
2. 소송 비용 구조와 AI 도입의 상호작용은 무엇인가?
사용된 모델 기존 소송 합의 모델(Shavell, 1982)을 확장하여 AI 예측 기술 도입 전후의 협상 과정을 수학적으로 모델링.
AI의 역할 소송 결과를 예측하여 불확실성을 제거하고, 당사자 간의 정보 비대칭을 줄여 합의를 유도.
방법론 - AI 구매 의사결정 모델: 각 당사자의 소송 비용과 승소 확률을 기반으로 구매 여부 결정.
- AI 공급자 전략: 가격 설정과 시장 진입 방식 분석.
주요 결과 1. AI는 불확실성을 제거하여 합의를 촉진.
2. 소송 비용이 높은 당사자가 AI 구매에 더 큰 유인을 가짐.
3. 영국식 비용 구조가 AI 구매를 더 촉진.
한계점 - AI가 "완벽한 신호"를 제공한다고 가정.
- 정보 비대칭 및 윤리적 고려 부족.
- 다자간 협상 등 복잡한 상황이 포함되지 않음.
소송 비용 구조 비교 - 미국식 규칙: 각자 자신의 비용 부담 → AI 구매 유인 낮음.
- 영국식 규칙: 패소자가 모든 비용 부담 → AI 구매 및 합의 촉진.
연구의 시사점 - AI는 법적 협상에서 효율성과 공정성을 높이는 도구.
- 구독 기반 비즈니스 모델이 법적 AI 기술 도입에 적합.
추가 연구 필요성 - AI 예측 오차가 협상에 미치는 영향 분석.
- 정보 비대칭 상황에서 AI의 역할 탐구.
- 다중 당사자 및 복잡한 소송 상황 모델링.
실제 적용 사례 Blue J Legal: 세법과 판례를 학습하여 소송 결과를 예측하는 AI 법률 기술 기업.
결론 AI는 법적 협상에서 불확실성을 줄이고 합의를 촉진할 수 있지만, 가격 책정과 기술의 신뢰성이 중요한 요소로 작용.

 

 

 

논문 제목: "Demand for Artificial Intelligence in Settlement Negotiations"


1. 문제 정의

  • 해결하려는 문제:
    • 법적 소송에서 발생하는 불확실성을 줄이기 위해 AI 예측 기술을 사용하는 방식과 그 효과를 분석.
    • 특히, AI가 소송의 결과를 예측함으로써 사전 합의를 유도하거나 소송 비용을 줄일 수 있는지 탐구.
    • 추가로, 서로 다른 소송 비용 분배 규칙(미국식 규칙 vs. 영국식 규칙)이 AI 도입 수요에 미치는 영향을 조사.

2. 방법론

  • 이론적 모델링:
    • 기존 소송 합의 모델(Shavell, 1982)을 확장하여 AI 예측 기술이 소송 합의에 미치는 영향을 정량적으로 분석.
    • AI 예측 기술을 독점적인 공급자가 제공한다고 가정.
    • 양 당사자가 AI 예측을 구매할지 여부를 결정하는 과정, 구매 후의 정보 공개 여부, 정보 공개가 협상에 미치는 영향을 단계별로 모델링.
    • 두 가지 주요 시나리오 고려:
      1. 양 당사자가 동일한 사전 확률(공통의 믿음)을 가질 경우.
      2. 양 당사자가 서로 다른 사전 확률(서로 다른 믿음)을 가질 경우.
  • 소송 비용 분배 규칙의 비교:
    • 미국식 규칙: 각 당사자가 자신의 소송 비용을 부담.
    • 영국식 규칙: 소송에서 진 당사자가 모든 비용을 부담.

3. 주요 결과

  1. AI 예측 기술이 합의에 미치는 영향:
    • AI 예측이 소송 결과의 불확실성을 제거할 수 있을 경우, 소송 당사자들은 이를 활용해 합의 가능성을 높일 수 있음.
    • 그러나, AI 예측 기술이 고가일 경우, 당사자들은 AI 예측을 구매하지 않고, 단순히 합의를 선택할 가능성이 큼.
    • 한 당사자가 AI를 구매하고 결과를 공개하지 않을 경우, 상대방은 이를 부정적인 신호로 받아들일 가능성이 큼. 이로 인해 AI 구매는 매우 전략적인 행동이 됨.
  2. 서로 다른 사전 확률의 효과:
    • 양 당사자가 소송 결과에 대해 낙관적인 믿음을 가질 경우, AI는 이러한 믿음을 조정하여 합의를 유도할 수 있음.
    • AI 예측의 구매 가능성은 각 당사자의 소송 비용과 그들의 사전 확률 차이에 따라 결정됨.
    • 소송 비용이 높은 당사자가 AI 예측 구매에 더 큰 유인을 가짐.
  3. 소송 비용 분배 규칙의 효과:
    • 영국식 규칙(패소자가 모든 비용 부담)은 AI 예측의 가치를 높이며, 합의를 더 촉진하는 경향이 있음.
    • 반면, 미국식 규칙은 AI 예측 기술 구매의 유인을 줄일 수 있음.
    • 양 규칙 간 차이는 AI 공급자의 가격 책정 전략에도 영향을 미침.
  4. AI 공급자의 전략:
    • 개별 사건별로 AI 예측을 판매하는 것은 시장 진입 장벽을 초래할 가능성이 있음.
    • 대신, 구독 기반 서비스(Subscription)를 제공하는 것이 더 현실적이며, 현재 많은 AI-법률 기술 기업이 이러한 모델을 채택 중.

4. 한계점

  • 모델의 단순화:
    • AI 예측 기술이 "완벽한 신호"를 제공한다고 가정했으나, 실제 AI는 완벽하지 않을 가능성이 큼.
    • 정보 비대칭이나 윤리적 고려사항과 같은 현실적 요소가 모델에서 배제됨.
  • 공급자의 역할 한계:
    • AI 공급자가 시장에서 지속 가능하려면, 가격 설정과 고객 유치 전략을 정교하게 설계해야 함.
    • 현실에서 법적 AI 기술의 신뢰성과 법적 채택 여부가 중요한 제약으로 작용할 수 있음.
  • 추가적인 연구 필요성:
    • 협상에서 AI 예측이 정보 비대칭을 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 구체적 분석.
    • 다중 당사자가 참여하는 복잡한 법적 상황에서 AI의 역할 평가.

5. 연구의 함의

  • AI Agent 연구로의 확장 가능성:
    • AI 기술은 단순히 소송 합의 예측뿐만 아니라, 다른 협상 시나리오(부동산 가격 협상, 노동 임금 협상 등)에도 적용 가능.
    • 협상 중 불확실성 제거를 통해 의사결정을 가속화하고, 공정성을 높이는 AI 에이전트 설계에 기여 가능.
    • 추후 연구에서는, AI Agent가 자동으로 소송 비용과 결과를 최적화하여 중재를 실행하는 역할 탐구 가능.

이 논문은 AI가 협상 과정에서 어떻게 불확실성을 줄이고, 합의를 촉진하며, 시장에서 어떤 경제적 동인이 작용하는지를 이해하는 데 중요한 통찰을 제공합니다. AI Agent 연구로 확장하기에 적합한 기초를 제공합니다.

 

논문을 기반으로 관련된 논문과 연구에 대해 정리해줘

이전에 요약한 논문은 인공지능(AI)이 법적 합의 과정에서 불확실성을 줄이고, 소송 비용을 절감하며, 합의 가능성을 높이는 데 어떻게 활용될 수 있는지를 분석했습니다. 이와 관련하여, AI의 법적 적용과 그에 따른 윤리적, 법적 쟁점을 다룬 여러 연구들이 있습니다. 아래에 주요 관련 논문과 연구를 정리하였습니다.

1. 생성형 AI의 법적 문제와 규제 논의 동향

출처: 정보화정책, 2024년

주요 내용:

  • 개인 기본권 침해: 생성형 AI의 활용으로 인한 개인정보 보호 문제와 프라이버시 침해 가능성.
  • 새로운 범죄의 등장: AI를 이용한 신종 범죄의 발생과 이에 대한 통제 가능성.
  • 시장 독점화 문제: 특정 기업이 AI 기술을 독점함으로써 발생하는 시장 지배력 강화와 그로 인한 문제점.
  • 환경 문제: AI 모델 학습에 필요한 대규모 데이터 처리로 인한 에너지 소비 증가와 환경적 영향.

규제 논의:

  • 각국 정부와 국제기구는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 관련 법적 규제의 필요성을 인식하고 있으며, 윤리 원칙 수립, 데이터 거버넌스 강화, 개인정보 보호 강화 등의 방안을 논의 중입니다.

2. 인공지능 기술에 있어서 법인격 부여와 책임론

출처: 재산법연구, 2022년

주요 내용:

  • AI의 법인격 부여: 고도화된 AI 시스템에 법인격을 부여할 필요성과 그에 따른 법적 책임 소재에 대한 논의.
  • 책임 할당: AI의 결정이나 행동으로 인해 발생한 손해에 대해 제조사, 사용자, AI 자체 중 누구에게 책임을 물을 것인지에 대한 법적 검토.

결론:

  • AI에 법인격을 부여하는 것은 아직 논란의 여지가 많으며, 현행 법체계 내에서 책임 소재를 명확히 하기 위한 추가적인 연구와 법적 정비가 필요합니다.

3. 4차 산업혁명과 AI 시대의 법적 과제와 전망

출처: 한국법제연구원, 2018년

주요 내용:

  • AI 창작물의 지식재산권: AI가 생성한 창작물에 대한 저작권 및 특허권 인정 여부와 그에 따른 법적 과제.
  • 로봇의 법적 지위: 인간을 대신하여 업무를 수행하는 AI 로봇에 대한 법적 지위와 책임 소재.
  • 윤리적 문제: AI 개발 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제와 그에 대한 규제 방안.

전망:

  • AI 기술의 발전에 따라 기존 법체계의 개편이 필요하며, 특히 지식재산권, 책임론, 윤리적 고려사항 등에 대한 심도 있는 논의와 입법이 요구됩니다.

4. 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 예측력의 헌법적 쟁점에 관한 연구

출처: 법학연구, 2019년

주요 내용:

  • AI 예측의 정확성: 빅데이터를 활용한 AI의 예측력이 법적, 사회적 쟁점 해결에 미치는 영향.
  • 블랙박스 문제: AI의 의사결정 과정이 불투명하여 결과의 신뢰성에 대한 의문이 제기되는 문제.
  • 차별 문제: AI가 편향된 데이터를 학습하여 특정 집단에 대한 차별을 강화할 수 있는 위험성.

헌법적 쟁점:

  • AI의 예측력이 민주주의와 사회 패러다임에 미치는 영향에 대한 헌법적 검토가 필요하며, 새로운 규범 체계의 정립이 요구됩니다.

이러한 연구들은 AI 기술의 발전이 법적, 윤리적, 사회적 측면에서 다양한 도전과제를 제기하고 있음을 보여줍니다. 특히, AI의 법적 지위, 책임 소재, 지식재산권, 개인정보 보호, 윤리적 고려사항 등에 대한 심도 있는 논의와 적절한 규제 방안의 마련이 중요합니다. 이를 통해 AI 기술이 사회에 긍정적으로 기여할 수 있도록 법적 체계를 정비하는 것이 필요합니다.

 

논문 "Demand for Artificial Intelligence in Settlement Negotiations"을 기반으로 관련된 논문과 연구를 정리하면 다음과 같습니다.

이 논문은 AI가 소송 합의 과정에서 불확실성을 줄이고, 합의를 촉진하며, 소송 비용을 줄이는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 이와 관련된 기존 연구와 논문은 주로 법적 의사결정에 AI를 사용하는 사례, AI와 법적 비용 구조, 그리고 AI 예측의 법적 및 윤리적 문제를 다룹니다.


1. AI와 법적 의사결정

관련 연구

  • Casey, A. J., & Niblett, A. (2020).
    "Will Robot Judges Change Litigation and Settlement Outcomes?"
    • 핵심 내용:
      • AI 예측 기술이 소송 결과를 예측하고, 판사와 변호사의 의사결정을 보조할 수 있는 가능성을 탐구.
      • AI의 도입이 법적 비용 절감뿐만 아니라, 사전 합의를 더 효과적으로 유도할 수 있음을 시사.
      • 본 논문과의 연관성: AI가 소송 결과를 예측하여 합의를 촉진한다는 점에서 유사한 연구 방향.
  • Blue J Legal 사례 연구
    • Blue J Legal은 세법과 판례를 학습한 AI 모델을 통해 세금 관련 소송 결과를 예측하는 서비스를 제공.
    • 연관성:
      • 본 논문에서 언급된 사례로, 실제 AI 법률 기술이 예측 정확성을 높이고, 소송 합의를 촉진한 사례를 검토.

2. AI와 법적 비용 구조

관련 연구

  • Shavell, S. (1982).
    "Suit, Settlement, and Trial: A Theoretical Analysis under Alternative Methods for the Allocation of Legal Costs"
    • 핵심 내용:
      • 소송 비용 분배 방식(미국식 vs. 영국식)이 소송과 합의 과정에 미치는 영향을 모델링.
      • 본 논문에서 활용된 기초 모델로, AI가 소송 비용 분배 구조에 따라 어떻게 다른 영향을 미칠 수 있는지 분석하는 데 기여.
  • Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018).
    "Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence"
    • 핵심 내용:
      • AI는 비용 효율적으로 예측 문제를 해결하며, 법적 비용 절감에 기여할 수 있음.
      • 본 논문의 AI 공급자가 가격 책정을 통해 시장에서 역할을 다룬 부분과 연결.

3. AI 예측과 법적 및 윤리적 쟁점

관련 연구

  • Niblett, A., & Yoon, A. (2024).
    "AI and the Nature of Disagreement"
    • 핵심 내용:
      • AI 예측이 소송 당사자 간의 의견 차이를 줄이고, 합의를 이끌어내는 메커니즘을 분석.
      • 본 논문에서 다룬 AI가 소송 결과 불확실성을 해소하는 사례와 직접적으로 연관.
  • Aidid, A., & Alarie, B. (2023).
    "The Legal Singularity"
    • 핵심 내용:
      • AI가 법적 판단을 완전 자동화할 수 있는 가능성과 그 한계.
      • 본 논문의 AI 공급자와 법적 판단 보조 역할과 관련.

4. 소송 외 다른 응용 분야로의 확장

관련 연구

  • Susskind, R. E., & Susskind, D. (2015).
    "The Future of the Professions: How Technology Will Transform the Work of Human Experts"
    • 핵심 내용:
      • AI가 법조계뿐만 아니라 다양한 전문 직종에 적용될 수 있는 방법과 영향을 분석.
      • 본 논문에서 AI의 협상 활용 사례를 다른 직종으로 확장할 수 있는 가능성을 시사.
  • Felten, E., Raj, M., & Seamans, R. (2021).
    "Occupational, Industry, and Geographic Exposure to Artificial Intelligence: A Novel Dataset and Its Potential Uses"
    • 핵심 내용:
      • AI 기술이 특정 직종과 산업에 미치는 영향을 분석.
      • 본 논문의 법적 협상 사례를 기반으로 AI 응용 가능성을 확장.

5. 연구 방향 및 함의

연구 함의

  • 본 논문과 관련된 연구들은 AI가 소송 및 합의 과정에서 효율성을 높이고, 불확실성을 줄이며, 비용을 절감하는 데 기여할 수 있음을 입증합니다.
  • 법적 맥락에서 AI 예측 기술은 단순히 결과를 예측하는 것을 넘어, 합의 가능성을 높이고, 불필요한 소송을 줄이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
  • 이러한 연구들은 AI Agent 설계 시, 협상 보조 역할, 비용 최적화, 정보 불균형 해소 등에 적용 가능성을 열어줍니다.

연구 방향

  • AI 예측 기술의 신뢰성과 공정성을 보장하기 위한 법적 및 윤리적 기준 마련.
  • 법적 맥락을 넘어, 협상이나 갈등 해결 과정에서 AI Agent의 역할을 확대.
  • 데이터 편향 문제를 해결하여 AI 예측의 공정성과 정확성을 높이는 방법 연구.

이 논문과 관련 연구를 통해 AI Agent 설계와 연구 방향성을 명확히 할 수 있을 것입니다.

 

방법론!

논문의 방법론은 "소송 합의 협상에서 AI 예측 기술의 수요를 분석"하는 모델을 수학적, 이론적으로 구축하여 설명하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 이를 통해 소송 당사자들의 행동 변화, AI 공급자의 가격 책정 전략, 그리고 소송 비용 구조와의 상호작용을 체계적으로 분석합니다. 자세히 설명하면 다음과 같습니다.


1. 핵심 개념 및 기본 모델

A. 기본 협상 모델 (Baseline Model)

  • 기존 소송 합의 모델(Shavell, 1982)을 사용하여 AI 없는 상태에서의 협상을 정의.
  • 협상 과정:
    1. 플랜티프(P)디펜던트(D)는 합의 금액 tt에 대해 협상.
    2. 합의 실패 시, 소송으로 진행되며 다음 비용 발생:
      • c_P: P의 소송 비용.
      • c_D: D의 소송 비용.
    3. 소송 결과는 확률 p로 P가 승소하여 J만큼의 보상을 받는 구조.


B. AI 예측 기술의 도입

  • AI 기술이 소송 결과에 대한 예측을 제공한다고 가정.
  • AI의 역할:
    1. 소송 결과 pp 보다 정확히 예측하여 불확실성을 줄임.
    2. 예측 결과는 구매한 당사자에 의해 공개 또는 비공개 가능.
    3. AI 예측의 정확도는 "완벽한 신호(perfect signal)"로 가정.
  • AI 공급자의 역할:
    • 독점적으로 AI 예측을 제공하며, 가격 f를 설정.

2. AI 도입 이후의 협상 과정


C. AI 가격 책정과 시장 영향

  • AI 공급자는 예측 결과를 판매하며 가격 f를 설정.
  • f가 각 당사자의 AI 구매 유인보다 높으면 구매하지 않음.
  • AI 공급자는 가격을 f≤max(v_P, v_D)로 설정하여 수익을 극대화.

3. 소송 비용 구조와 AI의 효과

A. 미국식 규칙 vs. 영국식 규칙

  • 미국식 규칙:
    • 각 당사자가 자신의 소송 비용 부담.
    • 합의 금액에 대한 영향이 제한적.
  • 영국식 규칙:
    • 패소한 당사자가 모든 소송 비용 부담.
    • 소송 비용 부담이 크기 때문에, AI 구매 및 합의 촉진 가능성이 높아짐.
    • AI 예측의 최대 가격도 영국식 규칙에서 더 높게 설정 가능.


4. 방법론의 구체적 예시


5. 방법론의 강점

  • 정량적 분석: 소송 당사자들의 행동을 명확히 수치화하고, AI 도입이 협상에 미치는 영향을 모델링.
  • 현실적 적용 가능성: 법적 AI 기술의 실제 사례(Blue J Legal)와 연계하여 모델의 타당성을 입증.

6. 한계점

  • AI 예측이 완벽한 신호(perfect signal)라는 가정은 현실적 제약을 무시.
  • 정보 비대칭 문제나 윤리적 문제와 같은 현실적 요소가 배제됨.

이 방법론은 AI 예측 기술이 법적 협상에서 어떻게 활용될 수 있는지를 명확히 제시하며, AI Agent 설계에 필요한 구체적인 메커니즘과 수학적 모델링을 제공합니다. AI Agent 연구에 확장 적용하기에 매우 유용한 기초 자료입니다.

 

논문의 결과, 결론과 마무리에 대해 정리해줘

논문의 결과와 결론을 다음과 같이 정리할 수 있습니다.


1. 결과

A. AI 예측 기술이 협상 과정에 미치는 영향

  1. 합의 촉진:
    • AI 예측 기술은 소송 결과에 대한 불확실성을 줄여 합의를 더 쉽게 유도함.
    • 특히, 서로 다른 사전 확률을 가진 당사자들 간에 AI는 사전 확률 차이를 제거하여 협상 효율성을 높임.
  2. AI 구매 의사결정:
    • AI 예측 기술의 구매는 소송 비용과 결과 확률의 함수로 결정됨.
    • 소송 비용이 높은 당사자가 AI를 구매할 유인이 더 큼.
    • AI 예측 결과를 공개하지 않을 경우, 상대방은 이를 부정적인 신호로 받아들여 협상에 영향을 미침.
  3. AI 공급자의 시장 전략:
    • 개별 사건별 판매는 비효율적이며, 구독 기반 모델이 더 현실적.
    • AI 가격 f는 각 당사자의 최대 구매 의사 금액(v_P, v_D)을 초과하지 않아야 함.
  4. 소송 비용 분배 규칙의 차이:
    • 영국식 규칙(패소자가 모든 비용 부담)에서는 AI 예측의 가치와 구매 가능성이 더 높음.
    • 미국식 규칙에서는 각 당사자가 자신의 비용을 부담하므로 AI의 구매 유인이 상대적으로 낮음.

B. 모델의 주요 시사점

  1. AI 예측의 수요 결정 요인:
    • 소송 당사자 간 비용 차이와 소송 결과에 대한 사전 확률 차이가 핵심 결정 요인.
    • 소송 비용이 크거나 불확실성이 클수록 AI 구매 가능성이 높아짐.
  2. 소송 비용 절감 효과:
    • AI 예측 기술은 사전 합의를 촉진해 불필요한 소송을 줄이고, 법적 비용을 절감할 수 있음.
  3. AI의 한계:
    • AI 예측 기술의 가격이 높으면 당사자들은 AI를 구매하지 않고 바로 합의를 선택할 가능성이 큼.
    • 정보 공개 여부가 전략적 행동에 영향을 미쳐, 협상 결과가 달라질 수 있음.

2. 결론

  • AI 예측 기술은 법적 협상에서 중요한 역할을 할 수 있으며, 당사자 간 정보 비대칭과 불확실성을 줄이는 데 기여함.
  • 그러나, AI의 가치는 소송 비용 구조, 예측 정확도, AI 공급자의 가격 책정 전략에 따라 크게 달라짐.
  • AI 기술의 완전한 효과를 발휘하기 위해서는 다음이 필요함:
    1. AI 예측의 신뢰성과 공정성을 보장.
    2. 구독 기반 서비스와 같은 현실적 비즈니스 모델 구축.
    3. 소송 비용 분배 규칙과 AI 기술의 시장 채택 간의 상호작용을 더 심도 있게 분석.

3. 연구의 한계

  • 현실적 제약:
    • AI 예측이 "완벽한 신호(perfect signal)"를 제공한다고 가정했으나, 실제 AI 예측의 불완전성을 고려하지 않음.
    • 정보 비대칭, 윤리적 문제 등 현실적 요소가 모델에 포함되지 않음.
  • 추가 연구 필요성:
    • AI 예측 기술의 불완전성(예측 오차)이 협상 결과에 미치는 영향을 분석.
    • 다자간 협상이나 복잡한 소송 상황에서 AI의 역할 탐구.
    • AI 공급자와 법률 생태계의 상호작용에 대한 연구.

4. 마무리

논문은 AI 예측 기술이 법적 협상에서 혁신적인 역할을 할 가능성을 제시합니다. 특히, AI가 소송 비용과 불확실성을 줄이고, 사전 합의를 촉진하는 메커니즘을 명확히 보여줍니다. 이는 다음과 같은 방향으로 확장 연구가 가능함을 시사합니다:

  • AI 예측 기술의 법적 활용을 위한 새로운 규제 및 정책 마련.
  • AI 기술의 신뢰성과 투명성을 강화하는 윤리적 기준 개발.
  • 법적 협상 외에 다른 분야(예: 부동산, 노동 협상)로의 응용 가능성 탐구.

이 연구는 AI Agent 설계와 연구 방향성을 정립하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있습니다.

 

논문의 타당성과 발전 가능성을 검토한 결과는 다음과 같습니다.


1. 논문의 타당성 검토

A. 강점

  1. 이론적 정교함:
    • 논문은 기존 소송 합의 모델(Shavell, 1982)을 확장하여 AI 기술이 법적 협상 과정에 미치는 영향을 정량적으로 분석.
    • AI 예측 도입에 따른 당사자 간 전략 변화와 AI 공급자의 가격 책정 문제를 논리적으로 설명.
  2. 현실적 적용 가능성:
    • 법적 AI 기술 사례(예: Blue J Legal)를 언급하여, AI 예측의 실질적 효용을 입증.
    • 영국식과 미국식 소송 비용 구조를 비교해 AI 도입의 조건을 다양한 상황에서 검토.
  3. 정량적 분석 기반:
    • 당사자의 비용과 소송 승소 확률을 모델링하여 AI 구매와 합의 결과를 예측.
    • 이를 통해 법적 협상에서 AI 도입의 경제적 영향을 명확히 설명.

B. 한계점

  1. 완벽한 신호 가정:
    • 논문은 AI 예측이 "완벽한 신호(perfect signal)"를 제공한다고 가정했으나, 현실에서는 예측의 정확도에 한계가 있음.
    • 실제 AI의 예측 오류 및 데이터 편향이 협상 결과에 미치는 영향이 배제됨.
  2. 정보 비대칭 문제 미반영:
    • 당사자 간의 정보 비대칭 상황(예: 한쪽만 AI 구매 가능)이 고려되지 않음.
    • 이는 실제 법적 협상에서 중요한 요소로 작용할 가능성이 큼.
  3. 복잡한 상황 미고려:
    • 다중 당사자 협상, 복잡한 소송 환경, 국제법적 맥락 등이 분석되지 않음.
    • 이러한 확장은 실제 법적 AI 기술의 효과를 더 정밀히 평가하는 데 필요함.
  4. 윤리적 문제의 배제:
    • AI 예측 기술의 사용으로 인해 발생할 수 있는 윤리적, 법적 문제(예: 프라이버시, 데이터 소유권)가 논의되지 않음.

2. 발전 가능성

A. 추가 연구 방향

  1. AI 예측 기술의 불완전성 고려:
    • AI 예측의 정확도(예측 오차, 편향)와 그에 따른 협상 및 소송 결과를 분석.
    • 예: "AI가 90% 정확도로 결과를 예측했을 때, 협상이 어떻게 변할 것인가?"
  2. 정보 비대칭 상황 확장:
    • 당사자 간 정보 비대칭이나 불공정한 AI 접근 상황(예: 자금 부족으로 AI 구매가 어려운 경우)을 반영한 모델 개발.
    • 예: 한쪽 당사자가 AI 결과를 독점적으로 사용할 경우 협상 역학 변화 분석.
  3. 다자간 협상 및 국제적 상황 분석:
    • 여러 당사자가 동시에 소송에 참여하는 다자간 협상 상황에서 AI의 역할 탐구.
    • 국제법, 초국경 소송 등에서 AI가 협상을 어떻게 조정할 수 있는지 평가.
  4. 법적 및 윤리적 문제 추가:
    • AI 예측 기술의 사용으로 발생할 수 있는 윤리적 쟁점(예: 프라이버시 침해, 데이터 소유권 문제)을 분석.
    • AI 예측이 특정 사회 집단에 대한 편향을 강화할 가능성 검토.

B. 기술적 확장

  1. AI 예측 기술 개선:
    • AI 모델의 투명성을 강화(예: Explainable AI).
    • 데이터 편향을 줄이기 위한 공정성(fairness) 알고리즘 도입.
  2. 구독 기반 비즈니스 모델 제안:
    • 논문에서 제안된 바와 같이, 구독형 서비스가 법적 AI 기술 도입을 촉진할 가능성이 있음.
    • 특히, 중소규모 법률 회사나 개인 사용자도 쉽게 접근할 수 있도록 가격을 차등화.
  3. 다양한 법적 분야로 확장:
    • 세법 외에도 노동법, 계약법, 부동산법 등 다른 법적 영역에서 AI의 효용을 평가.
    • 각 법적 분야별 데이터 특성과 AI의 학습 효과를 비교.

C. 사회적 효과

  1. 법적 접근성 향상:
    • AI 기술은 고소득층만이 아니라 일반 대중도 법적 조언과 예측에 접근할 수 있도록 도울 수 있음.
    • 공정한 법적 절차 보장에 기여.
  2. 소송 비용 절감:
    • 불필요한 소송을 줄이고 합의를 촉진하여 법적 비용을 크게 절감 가능.
    • 법률 시스템 전반의 효율성 개선.

3. 결론

논문은 AI 예측 기술이 법적 협상에서 중요한 역할을 할 수 있음을 명확히 보여줍니다. 다만, AI의 불완전성과 정보 비대칭 문제 등 현실적 제약을 포함한 추가 연구가 필요합니다.

발전 가능성은 다음과 같이 요약할 수 있습니다:

  1. AI 모델의 정교화 및 투명성 강화.
  2. 다양한 소송 및 법적 상황에서의 모델 확장.
  3. 법적 AI 기술의 윤리적, 법적 과제 해결.
  4. 법적 AI 기술을 통한 공정성과 접근성 향상.

이러한 방향성은 법적 AI 기술 연구와 개발을 한 단계 더 발전시킬 수 있을 것입니다.

728x90