Generative Gap Filling
이 논문은 거대언어모델이 남은 텍스트로부터 가려진 미기재 조건을 정확하게 재구성할 수 있음을 입증함으로써 계약서에 분쟁을 해결하기 위한 정보가 너무 적다는 법적 가정을 반박하며, 법원이 이러한 모델의 예측을 계약상의 공백을 메우기 위한 다툴 수 있는 증거로 취급해야 함을 시사한다.
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계약서는 사람들이 서로에게 하는 약속을 기록한 문서입니다. 두 당사자가 합의에 서명할 때, 그들은 만약 무언가 잘못될 경우를 대비하여 판사가 그 종이를 보고 정확히 무엇을 합의했는지 알 수 있도록 모든 세부 사항을 기록하려고 노력합니다. 하지만 삶은 복잡하며, 변호사들이 아무리 주의 깊게 문서를 작성하더라도 종종 빠진 부분이 생기기 마련입니다. 작성자들이 미처 상상하지 못한 특정한 사건이 발생할 수도 있고, 중요한 세부 사항이 누락될 수도 있습니다. 기록되지 않은 내용에 대해 분쟁이 발생할 때, 법은 이를 "공백(gap)"이라고 부릅니다. 오랫동안 법학자들은 계약서의 단어가 다 떨어지면 그 문서는 더 이상 유용하지 않다고 믿어 왔습니다. 그들은 만약 판사가 빠진 부분을 채워야 한다면, 텍스트 자체가 아무런 단서를 제공하지 않기 때문에 판사가 자신의 감정이나 비즈니스에서 통상적으로 일어나는 일에 의존하여 추측하는 것에 불과하다고 생각했습니다.
이러한 가정은 수십 년 동안 법원이 계약 분쟁을 다루는 방식을 형성해 왔습니다. 지배적인 견해는 텍스트가 침묵할 때 판사가 개입하여 일반적인 규칙이나 개인적인 정책에 근 основе하여 해결책을 만들어내야 한다는 것입니다. 하지만 이 아이디어는 하나의 추측에 근거하고 있습니다. 즉, 나머지 계약서가 누락된 부분에 대해 아주 적은 정보만을 제공한다는 가정입니다. 만약 그 추측이 틀렸다면, 판사가 이러한 사건을 생각하는 방식 전체가 바뀌어야 할지도 모릅니다. 문제는 '쓰여 있는' 단어들이 실제로 '쓰여 있지 않은' 단어들이 무엇이었을지를 말해줄 수 있는지 여부입니다.
두 명의 법학자는 컴퓨터 과학에서 빌려온 방법을 사용하여 이 아이디어를 테스트하기로 했습니다. 그들은 실제 서명된 계약서들을 가져와서, 당사자들이 실제로 협상하고 합의했던 특정 조항을 숨겼습니다. 그런 다음 다양한 그룹의 사람들과 컴퓨터에게 남은 문서를 읽고 숨겨진 부분이 무엇인지 추측하도록 요청했습니다. 연구자들은 원래의 계약서를 가지고 있었기에 정답을 알고 있었습니다. 이 설정은 남은 텍스트만 보고도 누군가가 정말로 누락된 정보를 복구할 수 있는지를 확인하게 해주었습니다.
결과는 놀라웠습니다. 법적 훈련을 받지 않은 일반인들이 누락된 조건을 추측했을 때, 그들은 약 절반의 확률로 정답을 맞혔습니다. 이는 순수한 확률로 맞힐 때보다 두 배나 높은 수치였습니다. 법대생이나 현직 변호사와 같이 법적 훈련을 받은 사람들은 정답률이 약 60%에 달하며 조금 더 나은 성적을 보였습니다. 하지만 가장 놀라운 결과는 인공지능으로부터 나왔습니다. 방대한 양의 텍스트를 학습한 컴퓨터 프로그램인 거대 언어 모델들에게 동일한 과제를 주었을 때, 모델들은 숨겨진 조건을 거의 90%의 확률로 정확하게 찾아냈습니다.
연구진은 예술가, 변호사, 제조업체 등을 위한 다양한 유형의 계약서에 걸쳐 이 테스트를 진행했습니다. 거의 모든 사례에서 컴퓨터 모델은 인간보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 모델들은 거래의 구조, 언급된 가격, 할당된 위험, 그리고 다른 조항들을 살펴보고, 이 정보들을 사용하여 누락된 부분을 높은 정확도로 재구성할 수 있었습니다. 이는 계약이 단순히 고립된 문장들의 집합 그 이상임을 시사합니다. 대신, 계약의 각 부분은 마치 라디오 신호처럼, 일부 전송이 손실되더라도 충분한 메시지가 전달되는 것처럼 서로 깊게 연결되어 있습니다. 존재하는 텍지 자체가 존재하지 않는 텍스트에 대한 정보를 담고 있는 것입니다.
이 발견은 계약이 불완전할 때 판사가 자신의 선호도 외에는 아무것도 남지 않는다는 기존의 믿음에 도전합니다. 이 연구는 문서 자체가 당사자들이 의도했던 바를 파악할 수 있는 충분한 증거를 포함하고 있는 경우가 많다는 것을 보여줍니다. 저자들은 "진정한 공백", 즉 당사자들이 실제로 합의에 도달하지 못했고 텍스트도 단서를 제공하지 않는 상황은 이전에 생각했던 것보다 훨씬 드물다고 주장합니다. 대부분의 경우, 답은 이미 그곳에 있는 단어들 속에 숨겨져 있으며, 단지 찾아내기를 기다리고 있을 뿐입니다.
연구진은 또한 이 발견이 법 체계를 어떻게 변화시킬 수 있는지 탐구했습니다. 그들은 법원이 현재 사전이나 전문가 증인을 사용하는 것과 유사하게, 이러한 컴퓨터 모델을 도구로 사용할 수 있다고 제안합니다. 변호사는 모델에게 누락된 조건이 무엇일지 예측해 달라고 요청할 수 있고, 상대측도 똑같이 할 수 있습니다. 그러면 판사는 이 예측치를 다른 정보와 마찬가지로 증거로서 무게를 달아 판단할 수 있습니다. 이 방식이 공정하게 작동하기 위해, 저자들은 당사자들이 계약서에 "모델 선택" 조항을 포함할 수 있다고 제안합니다. 이는 만약 누락된 조건에 대해 분쟁이 발생할 경우, 법원이 특정 컴퓨터 프로그램을 사용하여 이를 파악하도록 명시하는 간단한 문장입니다. 이는 계약법에 새로운 수준의 정밀함을 가져다주어, 판사가 추측할 필요를 줄이고 당사자들이 실제로 의도했던 거래를 얻을 수 있도록 도울 것입니다.
그러나 연구는 이 접근 방식의 한계도 언급합니다. 컴퓨터 모델은 계약이 표준적인 패턴을 따를 때 가장 잘 작동합니다. 거래가 매우 독특하거나, 당사자들이 합의에 도달하지 못해 의도적으로 공백을 남겨둔 경우에는 모델의 정확도가 떨어지지만, 여전히 인간보다는 낫습니다. 연구진은 또한 미래에 계약이 전적으로 컴퓨터에 의해 작성되기 시작한다면, "의도"가 더 이상 인간의 결정이 아니게 되므로 이 방법의 근간 자체가 바뀔 수 있다고 경고합니다. 하지만 현재로서는 여전히 존재하는 방대한 양의 인간 작성 계약서들을 고려할 때, 이 연구는 텍스트 자체가 우리가 생각했던 것보다 훨씬 더 풍부한 진실의 원천임을 시사합니다. 누락된 조각들은 종 것입니다, 단지 읽히기를 기다리고 있을 뿐입니다.
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