줄거리 내용

분석과 예측이라는 측면에서 바라본 인공지능 알고리듬

본서는 어쩌면 법학과도 법 분야와도 어울리지 않는 예측이라는 주제에 대해 필자가 관심을 가지면서 연구한 내용을 기반으로 했다.

인공지능과 관련한 연구에서 필자가 놀라움을 느낀 것은 바로 인공지능의 예측 기능이었다. 인공지능과 관련하여 가장 먼저 관심을 끈 것은 범죄예측 알고리듬이었고, 그 다음은 재범의 위험성 예측이었다.

이 알고리듬들은 공공영역의 것이고, 민간영역에서도 예를 들면 Lex Machina와 같은, 지적 재산권 소송의 비용과 결과 예측 알고리듬이 사용되고 있다. 이러한 알고리듬의 전제는 빅데이터 분석을 통한 객관적이고 과학적인 위험 측정이다. 인공지능 예측 기술이 발전하면, 알고리듬은 확률적 결론만 있어도 더 크고 복잡한 데이터 세트를 이해하고, 작은 표본의 잠재적 편향 효과와 같은 역사적·경험적 기술의 한계도 극복할 수 있다.

본 저술에서는 기술적 측면에 대한 고찰이 중요한 비중을 차지할 것이다. 뿐만 아니라 그동안의 레그테크가 금융부문을 중심으로 논의되어왔다는 한계상황을 염두에 두고, 법적 위험 전반의 규제 논리로서의 전환이 가능한지 여부도 타진해본다.