EXPLORINEER
ko

UK — The Register

AI가 숨겨진 법의 허점을 찾아 법체계를 무너뜨릴 수 있다

AI1분 읽기

AI가 법의 숨은 허점을 찾아내서, 법 체계를 흔들 수 있다는 경고가 나왔습니다. 스탠퍼드 로스쿨 연구자들이 AI로 독일 법의 빈틈을 실제로 찾아낸 사례를 소개합니다.

무슨 일이 있었나?

스탠퍼드 로스쿨의 펠릭스 링에 연구원과 동료 린우스 폴커츠는 블로그 글에서, 대형 언어 모델(LLM)이 법의 허점을 대량으로 찾아낼 수 있다고 주장했습니다. 컴퓨터 프로그램에 버그가 있듯이, 법 문장에도 악용될 수 있는 허점이 있다는 뜻입니다.

핵심 사례와 숫자

  • 연구진은 독일 법에서 여러 허점을 찾았다고 밝혔습니다.
  • 독일 직업병 규정(BKV) 개정안은 법적 근거를 밝혀야 하는 헌법 요건을 지키지 않았다고 주장합니다.
  • 한 환승 비자 규정은 정부가 법적 근거를 밝히지 않아 무효일 수 있다고 합니다.
  • 연구진은 해로움이 없다고 판단한 허점만 공개했습니다.

왜 이런 비유가 나왔나?

법과 컴퓨터 코드를 비교하는 생각은 1999년 로렌스 레식의 책에서도 나왔습니다. 링은 이를 뒤집어 '법은 코드다'라고 말합니다. 다만 법정은 같은 입력에 항상 같은 결과가 나오지 않으므로, 이 비유에는 한계가 있습니다.

왜 중요한가?

법원은 보통 법 문장의 빈틈을 해석으로 메웁니다. 그런데 AI가 허점을 자동으로 많이 찾아내면 법원이 이를 다 감당하기 어려울 수 있습니다. 연구진은 입법자가 법을 만드는 과정을 더 튼튼하게 바꾸어야 한다고 말합니다. 예를 들어 AI를 활용하는 방법이 있습니다.

앞으로 지켜볼 점

  • 법원이나 정부가 AI가 찾은 법의 허점에 어떻게 대응하는지
  • 입법 과정에서 AI를 활용하는 방식이 실제로 도입되는지
  • 법률 분야에서 AI 사용이 얼마나 빠르게 늘어나는지

광고

단어 150개를 담고, 하루 10개씩

Dicter 단어북은 외운 단어만 복습노트에 남겨요.

AI전자신문

아이티아이즈-엔티엘헬스케어, AI 기반 여성암 진단 시장 공동 공략

아이티아이즈와 엔티엘헬스케어는 AI 기반 여성암 진단 솔루션 공동 개발과 해외시장 진출을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 아이티아이즈의 의료 AI 플랫폼 기술과 엔티엘헬스케어의 자궁경부암 진단 전문성을 결합해 공동 연구개발, 정밀의료 솔루션 실증 및 사업화를 추진할 계획이다.

AIThe Register

Anthropic의 컴퓨팅 비용 부담, 3분기 매출 170억 달러 육박 속 1조 달러 넘어설 수도

Anthropic의 수정된 IPO 서류에 따르면 컴퓨팅 및 인프라 약정 규모는 약 9,000억 달러에 이르며, 추정 추가 지급액을 포함하면 1조 달러를 넘을 수 있습니다. 서류는 매출 성장률이 최근 수준으로 이어지기 어렵다고 경고했으며, 3분기 매출은 약 170억 달러로 2분기 대비 46% 증가했고 컴퓨팅 비용은 77% 늘었습니다.

AIITmedia

Anthropic, IPO 신청서 수정… 7~9월 매출 약 170억 달러, 인프라 계약액 약 8954억 달러

Anthropic은 11월 2일(현지시간) 기업공개(IPO)를 위해 미국 證券거래위원회(SEC)에 등록신고서 수정본(Form S-1/A)을 제출했습니다. 이번 수정본에는 2026년 3분기(7~9월) 실적과 AI 컴퓨팅 자원 및 인프라에 대한 향후 지출 약정액이 추가되었습니다. 7~9월 매출은 169億5600만 달러였으나 영업손실 5億6700만 달러를 기록했으며, 약 8954억 달러의 인프라 약정 중 약 2138억 달러는 계약 시작 전 조건에 따라 해지 가능한 금액이 포함되어 있어 전액이 무조건적인 지급 의무는 아닙니다.

AITechCrunch

Trajectory, AI 모델 학습을 비기술 전문가도 쓸 수 있게 하기 위해 4,500만 달러 조달

스탠퍼드대 동기 3명이 약 1년 전 설립한 스타트업 Trajectory는 Sequoia가 주도한 시리즈 A 라운드에서 4,500만 달러를 조달했으며 기업가치는 3억 달러입니다. 이 플랫폼은 기업이 피드백을 활용해 오픈소스 AI 모델을 특화된 작업에 맞게 지속적으로 재학습시킬 수 있도록 하며, 이를 지속 학습(continual learning)이라고 부릅니다. 현재 Harvey, Rogo, Decagon, Mercor, Nvidia 등이 고객으로 있습니다.