How Can AI Augment Access to Justice? Public Defenders' Perspectives on AI Adoption

논문 개요: 공익 변호사 (Public Defenders) 의 관점에서 본 AI 도입과 사법 접근성 증대

이 논문은 미국 공익 변호사들이 과중한 업무량과 부족한 자원 속에서 인공지능 (AI) 을 어떻게 인식하고 있으며, 어떤 업무 영역에서 AI 의 도움이 필요한지, 그리고 어떤 윤리적·기술적 제약이 존재하는지를 탐구합니다.

1. 연구 배경 및 문제 제기 (Problem)

• 문맥: 미국의 공익 변호사 시스템은 헌법상 변호인 조력을 받을 권리를 보장하지만, 실제 자원 부족과 과도한 사건 처리량 (Caseload) 으로 인해 피고인들에게 적절한 변호가 제공되지 못하는 '사법 격차 (Justice Gap)'가 존재합니다.
• 문제: AI 와 대규모 언어 모델 (LLM) 이 법률 분야에서 효율성을 높일 수 있다는 기대가 있으나, 공익 변호사들의 실제 업무 현실 (Everyday realities) 과 그들의 관점이 연구에 충분히 반영되지 않았습니다.
• 목표: 공익 변호사들이 AI 도입을 통해 어떤 기술적, 조직적, 문화적 장벽을 느끼는지, 그리고 AI 가 어떤 업무 영역에서 유용하거나 부적합한지를 규명하여 책임 있는 AI 도입을 위한 프레임워크를 제시하는 것.

2. 연구 방법론 (Methodology)

• 연구 설계: 2025 년 3 월부터 8 월까지 진행된 질적 연구 (Qualitative Study).
• 참가자: 미국 전역의 공익 변호사 업무에 깊은 경험을 가진 14 명의 전문가 (현직 및 전직 공익 변호사 13 명, 공익 변호사 사무소 조사관 1 명 포함).
• 데이터 수집:
  • 반구조화된 심층 인터뷰 (Semi-structured in-depth interviews).
  • 실제 공익 변호사들이 마주하는 사실 관계 (Fact patterns) 를 기반으로 한 사례 기반 추론 연습 (Case-based reasoning exercises).
  • 인터뷰는 Zoom 을 통해 진행되었으며, 자동 전사 후 수동 수정을 거쳐 분석되었습니다.
• 분석 방법: 귀납적 코딩 (Abductive coding) 과 귀납적 이론 (Grounded theory) 을 활용하여 인터뷰 데이터를 분석했습니다. 초기 인터뷰에서 법적 연구만 집중되던 초점을 업무 파이프라인 전체로 확장하여 5 가지 핵심 영역을 도출했습니다.

3. 주요 기여 (Key Contributions)

1. 공익 변호사 업무의 세분화된 매핑 (Task-level Map): 공익 변호사의 업무를 5 가지 핵심 영역 (Evidence Investigation, Legal Research & Writing, Client Communication, Courtroom Representation, Defense Strategy) 으로 분류하고, 각 영역별 AI 의 잠재적 기여도와 한계를 명확히 제시했습니다.
2. 현장 중심의 AI 수용 장벽 규명: 비용, 사무소 정책, 기밀 유출 우려, 도구 품질 등 4 가지 주요 장벽을 식별했습니다.
3. 책임 있는 AI 사용 원칙 제안: 인간 검증의 필수성, 과도한 의존 방지, 변호사 - 피고인 관계의 인간적 요소 보존 등을 포함한 윤리적 가이드라인을 제시했습니다.
4. 미래 연구 방향 제시: 오픈 소스 모델의 활용, 도메인 특화 데이터셋 구축, 현장 전문가 참여형 설계 (Participatory Design) 의 중요성을 강조했습니다.

4. 주요 결과 (Results)

가. AI 도입을 저해하는 4 가지 장벽 (Barriers to Adoption)

1. 비용 (Costs): 공익 변호사 사무소나 개인 변호사들은 상용 AI 도구 구독 비용을 감당하기 어렵습니다.
2. 사무소 정책 및 규범 (Office Norms): 많은 기관이 AI 사용을 금지하거나, 특정 상용 도구 (Lexis, Westlaw 등) 외에는 사용을 제한합니다.
3. 기밀성 우려 (Confidentiality): 고객 정보 (신원, 의료 기록, 감시 영상 등) 가 외부 서버로 전송되는 것에 대한 심각한 우려가 존재합니다. "닫힌 우주 (Closed Universe)" 형태의 로컬 실행을 선호합니다.
4. 출력 품질의 불만족 (Unsatisfactory Output Quality): 현재 AI 도구의 환각 (Hallucination), 사실 관계의 미묘한 차이 포착 실패, 편향된 요약 등으로 인해 신뢰도가 낮다고 평가받습니다.

나. AI 가 기여할 수 있는 영역 vs. 기여하기 어려운 영역 (Five Pillars)

다. 책임 있는 AI 사용을 위한 조건

• 강제적 인간 검증 (Mandatory Human Verification): AI 가 생성한 모든 내용 (인용, 요약, 증거 식별) 은 인간이 반드시 검증해야 함.
• 과도한 의존 방지 (Avoiding Over-reliance): 초기 변호사들이 비판적 사고와 즉흥 대응 능력을 기르는 데 AI 의존이 방해가 되지 않도록 해야 함.
• 인간적 관계와 판단의 가치: 변호사 - 피고인 간의 신뢰와 공감, 그리고 상황 판단 (Contextual Judgment) 은 AI 가 대체할 수 없는 핵심 가치임.

5. 의의 및 시사점 (Significance)

• 연구의 전환: 기존 법률 AI 연구가 '법적 연구 및 문서 작성'에 집중했던 것과 달리, **증거 조사 (Evidence Investigation)**가 공익 변호사에게 가장 시급하고 AI 가 효과적으로 기여할 수 있는 영역임을 실증적으로 증명했습니다.
• 기술적 방향성 제시:
  • 오픈 소스 및 로컬 배포: 기밀성 유지와 비용 절감을 위해 오픈 소스 모델을 로컬 기기 (On-device) 에서 실행하는 방안을 강력히 권고합니다.
  • 도메인 특화 데이터셋: 공익 변호사 업무에 특화된 데이터셋 (법률 문서, 고객 소통 기록, 바디캠 영상 등) 과 평가 기준 (Benchmark) 개발이 시급함을 강조합니다.
  • 인간 - AI 협업 설계: "인간 vs 기계"의 이분법적 오류 관점을 넘어, 인간의 피로도를 줄이고 전략적 사고에 집중할 수 있도록 상호 보완적인 시스템 설계를 요구합니다.
• 정책적 함의: 상용 벤더에 대한 의존이 사법 격차를 심화시킬 수 있음을 경고하며, 공공 부문의 기술 자립과 오픈 과학 (Open Science) 의 필요성을 역설합니다.

이 논문은 AI 기술이 단순히 법률 업무를 자동화하는 도구를 넘어, 공익 변호사들이 헌법적 의무를 수행하는 데 필요한 '접근성'과 '형평성'을 회복하는 핵심 수단이 될 수 있음을 보여주며, 이를 위한 구체적인 기술적·윤리적 로드맵을 제시합니다.