순환신경망(RNN)으로 '19년 '사법 시험 예비 시험' 예상 문제 공개, 적중률 60% 예상

인공지능은 변호사, 판사에 이어 법조인의 관문 '사법 시험'에도 개입하기 시작(이미지:SiGHTViSiT)
인공지능은 변호사, 판사에 이어 법조인의 관문 '사법 시험'에도 개입하기 시작(이미지:SiGHTViSiT)

최근 인공지능(AI)은 특정 법률 서비스를 더 빠르고, 더 정확하고, 더 저렴하게 제공할 수 있는 도구로 제시되기 시작했다. AI가 법률 시장에 미치는 영향은 아직은 미비한 단계지만 AI를 활용하는 다양한 형태의 분석이 따른다. 여기에는 설명적, 예측적, 규범적 분석이 포함되며, 이 모든 것이 법률서비스 미래에 중요한 영향을 미치고 있다.

자연 언어 처리(NLP Natural language processing) 및 머신러닝과 같은 고급 기술을 사용하여 방대한 양의 법률 데이터를 수집하고 AI는 실용적인 통찰력으로 시각화한다. 또 이 정보를 사용하여 사건의 가능한 결과를 더 잘 판단하고, 합법적이고 합리적인 전략을 수립하고, 사건의 가치를 추산하고, 소송비용을 예측하고, 재판을 진행할 것인지 또는 재판을 진행하지 말 것인지 결정하는 등의 예측으로 중요한 결정을 내릴 수 있다.

곧 도래할 인공지능(AI) 변호사의 변론과, 인공지능 판사의 판결이 예상되는 가운데 이제, AI는 법조인의 자격을 결정짓는 사법 시험에 까지 관여하기 시작했다. 일본의 대표적인 자격 시험 온라인 학습 사이트인 '자격 스퀘어(Qualification Square)'를 운영하는 사이트 비지트(대표 키토 마사토/鬼頭 政人)는 인공지능(AI)으로 예상한 사법 시험 예비 시험의 단답식 문제를 29일(월) 일본에서 무료 공개한다고 25일 발표했다.

인공지능(AI)에 의한 국가시험문제 출제 예측 ‘미래문’의 개요(이미지편집:본지)
인공지능(AI)에 의한 국가시험문제 출제 예측 ‘미래문’의 개요(이미지편집:본지)

예상 문제는 사이트 비지트(SiGHTViSiT)와 엔비디아 인셉션 프로그램 회원사 AI TOKYO LAB(대표 오노료타/小野 良太)이 공동 개발한 사법 시험 문제 출제 예측 서비스이다. ‘19년도 일본 사법 시험 예비 시험은 5월 19일에 실시된다. 출제되는 단답형 문제는 헌법, 행정법, 민법, 상법, 민사소송법, 형법, 형사소송법의 7 과목(각 10~15 문항)과 교양과목(40 문항에서 20 문항 선택)이 출제된다.

사이트 비지트는 지난해 일본 최초로 AI가 자격 시험 문제를 예측하는 '미래문'을 발표하고 제 1탄으로 2018년 '택건사(宅建士, 공인중개사)' 시험 문제를 예상하고 2000명 이상이 미래문을 이용해 예상문제를 학습하고 본 시험에 응시했다. 그 결과 예상문제가 본 시험 문제의 적중률 78%를 기록하며 큰 호응을 받았다고 한다.

이번 제 2 탄의 '미래문'은 사법 시험 예비 시험의 단답식 시험의 예상문제를 29일(월) 부터 미래문에서 무료로 제공되며, 2019년 사법 예비 시험은 단답식 시험으로 합격을 위해 필요한 정답률은 60% 전후가 될 것으로 예상하고 있는 가운데 이번 AI가 출제하는 예상문제는 사법 예비 시험의 본 시험 출제의 예측 적중률 60%를 예상하고 있다.

미래문 홈페이지 캡쳐
미래문 홈페이지 캡쳐

2019년도 일본 사법 시험 예비 시험은 5월 19일에 실시된다. 단답식 문제는 헌법, 행정법, 민법, 상법, 민사소송법, 형법, 형사소송법의 7 과목 (각 10 ~ 15 문항)과 교양과목(40 문항에서 20 문항 선택)이 출제된다. 미래문은 단답식 문제를 128의 카테고리로 분류하고 출제될 것 같은 그 카테고리에서 문제를 예상(예측)했다.

한편, 예상은 크게 두 가지의 AI 엔진을 사용한다. 하나는 카테고리 분류 엔진으로 과거 5년간의 문제와 자격 스퀘어 예비 시험 강좌 텍스트 3500 페이지와 위키백과 법률 용어 등을 학습 데이터로 한 문장 분석 엔진으로 128 카테고리로 분류했다. 다른 하나는 예상되는 카테고리를 추출하는 AI 엔진으로 분류된 128 카테고리에서 과거의 시계열 데이터에서 데이터 간 상관관계를 계산하고 다음 데이터를 예측하는 순환(재귀)신경망(RNN, Recurrent Neural Network) 알고리즘을 사용하여 금년도 시험에 출제가 예상되는 카테고리를 추출한 것이다. 또 사이트 비지트는 시험 다음날인 5월 20일 실제 시험 문제와 미래문을 대조해 카테고리 적중률을 공개할 예정이다.

 

 

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