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AI 오역 40건 제출한 美 대형 로펌…법원에 사과, 내부 조사 착수

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류하진 기자
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미국 대형 로펌 새리번앤크롬웰이 AI가 만든 잘못된 인용 약 40건이 담긴 서류를 법원에 제출한 뒤 판사에게 사과했다고 전했다.

이번 사건은 법률·금융 업계에서 AI 도입 확대와 함께 검증 체계 강화가 핵심 과제로 떠올랐음을 보여준다고 분석했다.

 AI 오역 40건 제출한 美 대형 로펌…법원에 사과, 내부 조사 착수 / TokenPost.ai

AI 오역 40건 제출한 美 대형 로펌…법원에 사과, 내부 조사 착수 / TokenPost.ai

미국 대형 로펌 새리번앤크롬웰(Sullivan & Cromwell)이 인공지능 ‘환각’으로 잘못된 인용과 오류가 담긴 서류를 법원에 제출한 뒤 연방판사에게 사과했다. 법률 문서 작성에 AI를 활용할 때 검증 절차가 얼마나 중요한지 다시 드러난 사례다. 13일 코인텔레그래프에 따르면

“즉시 시정 조치”…내부 조사 착수

앤드루 디트데리히 새리번앤크롬웰 글로벌 구조조정팀 공동대표는 뉴욕 남부지방법원 파산법원 마틴 글렌 수석판사에게 보낸 서한에서 “깊이 유감스럽게 생각한다”며 책임을 인정했다. 문제의 문서는 약 9일 전 제출된 긴급 신청서로, 인공지능이 만들어낸 잘못된 인용 40건 안팎이 포함된 것으로 알려졌다.

디트데리히는 로펌이 AI 사용 시 인용문 검토 절차를 두고 있었지만, 이번에는 그 절차가 제대로 작동하지 않았다고 설명했다. 그는 “AI가 생성한 부정확한 인용과 수작업 오류를 모두 걸러내지 못했다”고 밝혔다. 로펌은 현재 내부 조사에 들어갔고, 교육과 검토 절차 강화 여부도 검토 중이다.

이번 일은 법률처럼 정확성이 핵심인 영역에서 AI 활용이 여전히 큰 위험을 안고 있음을 보여준다. 법률기술 전문가 다미앵 샬르탱이 관리하는 데이터베이스에는 전 세계 법원 서류에서 확인된 AI 환각 사례가 1,334건 기록돼 있으며, 이 가운데 미국 사례가 900건 이상이다.

샬르탱은 대부분이 ‘가짜 판례’나 ‘허위 인용’이라고 지적했다. 새리번앤크롬웰은 매출 기준 미국 최대급 로펌 중 하나로, 과거 가상자산 거래소 FTX의 파산 절차도 맡았던 곳이다. 시장에서는 이번 사건이 단순한 해프닝을 넘어, 금융·법률 업계 전반에서 AI 도입 속도만큼 검증 체계도 함께 따라가야 한다는 경고로 받아들이는 분위기다.


기사요약 by TokenPost.ai 🔎 시장 해석 AI 활용이 빠르게 확산되는 금융·법률 업계에서 검증 절차 부재가 실질적 리스크로 부상하고 있음. 단순 생산성 향상 도구를 넘어, 신뢰성과 책임 문제가 핵심 이슈로 전환되는 흐름. 💡 전략 포인트 AI 도입 자체보다 ‘검증 프로세스’ 구축이 경쟁력의 핵심으로 부각. 특히 법률·금융 문서에서는 이중 검수 시스템, 출처 확인 자동화 등 리스크 관리 체계가 필수. 📘 용어정리 AI 환각: 실제로 존재하지 않는 정보(판례, 데이터 등)를 그럴듯하게 생성하는 현상 검증 프로세스: AI 결과를 사람이 다시 확인하고 오류를 걸러내는 절차 허위 인용: 존재하지 않거나 잘못된 출처를 문서에 포함하는 것

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 이번 사건에서 실제 문제는 무엇이었나요?
미국 대형 로펌이 법원에 제출한 문서에 AI가 생성한 약 40건의 허위 인용이 포함된 것이 핵심 문제입니다. 이는 단순 실수가 아니라 검증 절차가 제대로 작동하지 않았다는 점에서 더 큰 리스크로 평가됩니다.
Q. AI 환각은 왜 특히 법률 분야에서 위험한가요?
법률 문서는 판례와 법령의 정확성이 절대적으로 중요하기 때문에, 존재하지 않는 정보를 인용할 경우 판결에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 다른 분야보다 훨씬 높은 수준의 정확성과 검증이 요구됩니다.
Q. 앞으로 AI는 법률 업계에서 사용이 제한될까요?
사용 자체가 금지되기보다는 검증 책임이 강화되는 방향으로 갈 가능성이 큽니다. AI는 보조 도구로 활용하되, 최종 결과의 정확성은 사람이 책임지는 구조가 더욱 명확해질 것으로 보입니다.
TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.
본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

<저작권자 ⓒ TokenPost, 무단전재 및 재배포 금지>

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