• 국제교류와 융합교육
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• 제1권1호
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• pp.61-79
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• 2021

본 연구는 한국형 인공지능 변호사를 구현하기 위하여, 법리를 어떻게 구조화 할 수 있는지 살펴본 후, 구조화된 법리를 술어논리로 어떻게 표현할 수 있는지에 관하여 구체적인 예를 들어 보았다. 선행연구에서 인공지능 변호사의 추론엔진을 위해서 술어논리를 도입하는 방안을 제시하였다면, 본 연구에서는 법리의 구조적 외형을 토대로 술어논리로 법리를 표현하는 방식에 관하여 초점을 맞추었다. 법리를 조문과 판례의 내용으로 한정하고, '법률사실-법률요건-법률효과'로 이어지는 수직적 계층과 '법률효과-항변-재항변'으로 이어지는 수평적 계층을 살펴보았다. 또한 법률사실을 분류하고 법률사실의 대부분이 통상 일항술어 내지 이항술어로 표현될 수 있음을 설명하였다. 사건, 상대방 없는 단독행위, 법적 지위를 나타내기 위해 일항술어를 사용하였고, 관념적 용태, 위법행위, 의사적 용태, 상대방 있는 단독행위, 계약, 동시이행관계를 나타내기 위해 이항술어를 사용하였다. 대여금채권에 관한 요건사실과 항변을 술어논리로 표현해 보았으며, 전통적인 주제인 법정지상권에 관하여 관습상 법정지상권과 저당권 실행에 따른 법정지상권으로 나누어 관련 법리를 표현하였다. 향후 연구에서 술어논리로 표현된 법리를 프로그래밍해보고 인공지능 변호사를 위한 추론엔진을 현실화할 계획에 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권5호
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• pp.72-83
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• 2023

ChatGPT는 2022년 하반기 상업적 서비스 시작 이후에 미국 변호사 자격시험과 의사 자격시험을 포함한 전문직 시험에서 성공적인 결과를 보였고, 전문직 영역에서 주관식 시험의 통과 능력을 입증하였으나, 교육 분야의 영역에서는 ChatGPT의 논리적 추론과 문제 풀이 등 학업 능력의 평가에 대해서도 새로운 실험과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 한국 대학수학능력 시험 문제의 국어, 영어, 수학 세 주요 교과목을 활용하여 ChatGPT의 학업 능력을 평가하였다. 실험 결과에서는 ChatGPT는 영어 영역에서는 상대적으로 높은 69%의 정답률을 보이지만, 국어와 수학 영역에서는 각각 34%와 19%의 비교적 낮은 정답률을 기록하였다. 문장의 이해와 논리적 추론 능력에 관련된 수능 국어와 한국어 능력 시험 (TOPIK II) 및 수능 영어 시험의 결과 분석을 통하여, ChatGPT의 학업능력과 취약점의 원인을 분석하였다. ChatGPT는 대화형 언어 모델로 개발되었기 때문에 일반적인 국어, 영어, 수학 문제를 이해하고 응답하는 능력은 있지만, 난도가 높은 논리적 추론 능력과 수학 문제 풀이 능력에서는 매우 취약한 것으로 판단되었다. 본 연구는 생성형 인공지능의 성능 평가를 위한 간편하면서도 정확도가 높으며 효과적인 평가 기준을 마련하는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.