법률 코딩의 새로운 지평: 설계 단계부터의 설명 가능성 확보

본 논문은 Deontic Defeasible Logic을 이용한 법률 코딩 방법론을 제시하고, 인간 실험을 통해 코딩 시간 예측 모델을 개발하여 법률 코딩 과정의 설명 가능성과 효율성을 높이는 데 기여합니다.

최근 Matteo Cristani, Guido Governatori, Francesco Olivieri, Monica Palmirani, Gabriele Buriola 연구팀이 발표한 논문 "Explainability by design: an experimental analysis of the legal coding process"는 법률 코딩 과정에서 설명 가능성을 높이는 획기적인 방법론을 제시합니다. 이 연구는 단순히 법률 조항을 컴퓨터가 이해할 수 있는 규칙으로 변환하는 것을 넘어, 그 과정 자체를 투명하고 이해하기 쉽도록 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다.

핵심은 Deontic Defeasible Logic (DDL) 이라는 논리 체계를 활용한 것입니다. DDL을 이용하여 법률 조항을 규칙으로 변환하는 과정에서, 각 규칙이 어떤 법률 조항에서 유래되었는지, 그리고 어떤 논리적 과정을 거쳐 도출되었는지 명확하게 설명할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 마치 건축 설계도처럼, 법률 규칙의 생성 과정을 하나하나 추적 가능하게 만드는 것입니다.

연구팀은 이 방법론을 실제 법률 조항에 적용하는 실험을 진행했습니다. 다양한 법률 조항과 사례를 대상으로, 참가자들이 DDL을 이용하여 법률 규칙을 코딩하는 데 걸리는 시간과 노력을 측정했습니다. 그 결과, 법률 영역에 대한 지식, 코딩 과정에 대한 이해, 법률 조항의 길이, 그리고 법적 참조 경로의 길이(depth) 등이 코딩 시간에 영향을 미치는 중요한 요소임을 밝혀냈습니다. 특히, 'depth' 라는 측정 지표는 법률 조항 간의 상호 연관성을 반영하며, 복잡한 법률 조항일수록 코딩 시간이 증가함을 시사합니다.

더 나아가, 연구팀은 이러한 요소들을 바탕으로 코딩에 필요한 시간을 예측하는 모델을 개발했습니다. 이 모델은 법률 코딩 프로세스의 효율성을 높이고, 예상치 못한 지연을 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 연구에 사용된 Houdini 라는 기술은 DDL 기반 추론을 지원하는 최신 기술로, 이 방법론의 실용성을 더욱 높여줍니다.

결론적으로, 이 연구는 단순한 법률 코딩 기술을 넘어, 법률 규칙의 생성 과정을 투명하고 설명 가능하게 만드는 중요한 발걸음입니다. 이는 AI 기반 법률 서비스의 신뢰성을 높이고, 법률 전문가와 시스템 간의 원활한 소통을 가능하게 하는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 향후 연구에서는 더욱 다양한 법률 영역과 사례에 대한 실험을 통해, 이 방법론의 적용 범위를 확대하고, 예측 모델의 정확도를 향상시키는 것이 중요할 것입니다. 😊