대규모 언어모델을 활용한 리걸 마인드 개발의 현황과 전망

초록

본 논문은 대규모 언어모델이 리걸 마인드(Legal Mind)를 가질 수 있는지에 관하여, 특히 변호사 시험 문제를 해결하기 위한 능력을 가질 수 있는지에 대한 물음을 통해 그 현황을 살펴보고 전망을 제시한다. 본 연구는 먼저, 자연어 인공지능 모델의 발전사를 소개한다. 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)부터 임베딩(Embedding)을 위한 단어의 벡터 전환(Word to Vector) 기술, 트랜스포머(Transformer) 구조를 활용한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 거쳐, 1,750억 개의 파라미터를 가진 GPT 같은 대규모 언어모델들의 발전 과정을 서술하고, 최근 법률 분야에 자연어 인공지능 모델의 활용이 화두가 되고 있는 이유를 설명한다. 다음으로 ChatGPT 프롬프터(Prompter)에 한국의 민법 규정과 대법원 판례를 입력함으로써 새로운 학습과정 없이도 ChatGPT에게 점진적으로 리걸 마인드를 형성시킬 수 있음을 보여준다. 마지막으로 법률 인공지능 서비스의 발전 전망을 소개하고, 리걸 마인드를 탑재한 대규모 언어모델이 법률 시장에 미치는 영향을 논의한다. 대규모 언어모델에 리걸 마인드를 형성시키는 연구는 법률 시장에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대되며, 본 논문에서는 기술 발전에 따른 앞으로의 법률 시장 변화를 제안한다.

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