‘전관예우’, ‘유전무죄, 무전유죄’는 사법 시스템에 대한 국민의 낮은 신뢰도를 보여 주는 대표적 언어다. 경제협력개발기구(OECD) 보고서에 따르면 2020년 기준 회원국의 사법체계와 시스템에 대한 국민 신뢰도는 57%였으나 한국인들의 경우 3분의1 수준인 22%에 그쳤다.

이런 가운데 판사들은 과중한 업무에 허덕이며 신속한 재판이라는 국민 요구에 부응하지 못하는 불신의 악순환이 반복되고 있다. 대법원이 밝힌 2019년 기준 주요국 법관의 업무량 비교 자료에 따르면 우리나라 법관 1인당 사건 수는 독일의 5배, 프랑스의 2배, 일본의 3배였다. 이는 법관의 과로사와 새로운 법리 연구 시간 부족, 신속한 재판 저해로 이어지고 있다.

그제 대법원 양형연구회가 이 문제를 인공지능(AI)을 활용해 개선할 수 있는지를 논의하는 ‘AI와 양형’이라는 심포지엄을 열어 주목됐다. 판사에게만 부여된 재판집행권을 어기고 인공지능이 재판을 대신하기는 현재로는 불가능하다. 하지만 인공지능이 사실관계 확정, 하급심 사례 조사, 양형 자료 수집 및 분석, 판결문 초안 작성 등 재판 도우미 역할은 할 수 있을 것이라는 의견이 오갔다고 한다. 대법원 양형위원회는 논의된 내용을 토대로 양형 통계 수집과 관리 방식을 개선하고 국민의 법 감정과 법 인식도 보다 정확하게 수렴할 예정이다.

관건은 인공지능 사법 시스템 구축의 초기 단계부터 인공지능 기술 활용 관련 법적·윤리적 가이드라인을 제대로 만드는 것이다. 미국은 형사재판에 ‘컴파스’라는 인공지능 알고리즘을 활용 중이다. 폭력범죄자의 재범 가능성을 분석하고 판사가 이를 형량 결정의 참고 자료로 활용하는데, 백인에 비해 흑인에게 높은 양형 의견을 제시하는 편향성 시비가 있다고 한다.

얼마 전에는 미국의 변호사 2명이 챗GPT가 작성한 엉터리 판례 등을 재판부에 냈다가 각각 5000달러(약 650만원)의 벌금을 물었다는 소식도 있었다. 사실 검증을 하지 않은 변호사의 잘못으로 이런 일들이 일어났다고 인공지능 활용을 아예 거부할 건 아니라고 본다. 인공지능의 제작 및 운영 단계에서 학습시킬 데이터 오류를 제거하고 법관의 참고 자료로 활용한다면 신속한 재판과 공정한 재판에도 도움이 될 것이다.