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| ▲서울시립대학교 황원석 교수가 AI for Law 워크숍에서 엘박스와의 공동 연구 성과를 소개하고 있다. |
엘박스가 자연어 처리 및 인공지능 분야 학회인 EACL 2026과 ACL 2026에 연구 논문이 응낙된 데 이어 머신러닝 학회 ICML 2026의 워크숍 'AI for Law'에 후원사로 참여했다.
ICML 2026의 공식 워크숍 'AI for Law'는 지난 6일부터 11일까지 코엑스에서 개최됐다.
EACL 2026에 채택된 연구는 엘박스와 서울시립대학교 연구진이 공동 진행한 것으로, 대규모 언어모델의 한국 법률 추론 성능을 검증하는 벤치마크 'KCL'을 다뤘다.
해당 연구는 최종 결과 외에도 주요 쟁점 검토 여부, 논증 구조, 도출 절차 등 추론 과정을 종합적으로 측정하는 데 초점을 맞췄다. 연구진이 KCL을 바탕으로 30개 이상의 언어모델을 분석한 결과, 법적 근거 적용 방식과 절차에 따라 성능 차이가 확인됐다.
ACL 2026에 수록된 논문은 엘박스가 일리노이대학교 어바나-샴페인, 예일대학교 연구진과 공동 수행한 연구다. 연구진은 국내 판결문 2만 4,000여 건의 쟁점을 계층 구조로 정립해 법률 추론 평가 데이터셋 'LEGIT'을 구축했다. 해당 데이터셋으로 범용 인공지능 모델을 평가한 결과, 국내 법률과 판례 정보가 수반될 때 추론 성과가 개선되는 경향을 나타냈다.
회사 측은 KCL을 통해 모델의 추론 역량을 측정하고, LEGIT을 활용해 결론 도출 과정을 검증함으로써 법률 인공지능의 결과와 절차를 함께 평가하는 체계를 연구하고 있다고 설명했다.
해당 워크숍은 법률 추론, 법률 AI 평가, 사법 접근성 등을 주요 주제로 다뤘으며, 엘박스와 연구를 진행해 온 서울시립대학교 황원석 교수가 패널로 참석해 KCL 관련 연구 내용을 소개했다.
온경운 엘박스 데이터·AI팀 리더는 "법률 인공지능 기술은 결론 도출 과정의 근거와 추론 절차를 제시하는 것이 필요하다"며, "향후 연구 기관 및 전문가들과 협력을 지속해 관련 기술을 발전시켜 나가겠다"고 설명했다.
피앤피뉴스 / 마성배 기자 gosiweek@gmail.com
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