법률 전문인을 위한 AI 신뢰 구축

법률 분야에서 AI 통합은 복잡하고 신중한 과정입니다. Thomson Reuters와 같은 회사가 변호사들 사이에서 AI에 대한 신뢰를 구축하기 위해 노력하는 방법에 대한 주요 포인트는 다음과 같습니다.

정확성 및 관찰
- 법률 작업에서 AI의 신뢰성은 정확성과 데이터 품질에 달려 있습니다. AI가 생성한 결과물이 정확성, 설명 가능성 및 보안 기준을 충족하는지 확인하기 위해 인간의 관찰이 매우 중요합니다.

맞춤형 AI 모델
- Thomson Reuters와 같은 회사는 OpenAI, Google, Anthropic과 같은 업계 리더들로부터 대형 언어 모델(LLMs)을 미세 조정하고 있습니다. 이러한 모델은 특정 법률 작업에 맞게 조정되어 정밀성과 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어, OpenAI의 모델은 요약 및 대화형 AI에 사용되며, Google의 Gemini 모델은 긴 문맥 작업을 처리하고, Anthropic의 Claude는 높은 감도와 맞춤화가 필요한 워크플로우에 사용됩니다.

거버넌스 및 보안
- 기밀 고객 데이터를 사용하는 AI의 경우, 적절한 거버넌스 구조와 강력한 보안 조치를 마련하는 것이 필수적입니다. 여기에는 AI 도구에 의해 발견된 불일치나 오류를 변호사 또는 다른 자격 있는 인력이 수동으로 검토하도록 자동으로 에스컬레이션하는 "안전 장치" 시스템을 구현하는 것이 포함됩니다.

테스트 및 검증
- 변호사들 사이에서 신뢰를 구축하기 위해 법률 사무소는 새로운 AI 도구를 철저하게 테스트해야 합니다. 이는 성공 기준 설정, 변호사와의 협력, 메트릭 및 피드백 수집을 포함한 책임감 있고 윤리적이며 신중한 접근 방식을 포함합니다. 도구와의 실습 경험은 변호사들이 그 기능에 대해 보다 자신감을 갖고 편안하게 느끼도록 도와줍니다.

우려 사항 해결
- 정확성, 기밀성 및 편향 가능성에 대한 우려를 해결하는 것이 중요합니다. 변호사들은 AI 도구의 기능과 한계를 이해하여 적절하게 사용될 수 있도록 해야 합니다. 이는 AI가 답을 찾는 지름길이 아닌 법률 작업을 향상시키기 위해 사용되어야 한다는 인식이 필요합니다.

Thomson Reuters와 Anthropic과 같은 회사는 이러한 측면에 중점을 두어 법률 전문인들 사이에서 AI 신뢰를 구축하고, 기술이 법률 업무 흐름을 변혁할 수 있도록 하면서 법률 분야의 높은 기준을 유지하려고 합니다.