법률 업계는 오랫동안 전통과 관습을 중시해왔지만, 최근 인공지능의 물결에서 자유롭지 못하게 되었다. 특히 대형 로펌에서부터 소규모 법무팀까지 모든 법률 전문가들이 주목하고 있는 것이 바로 소형 언어 모델(SLM)이다. 거대 언어 모델(LLM)이 주목을 받는 동안, 법률 분야에서는 더 작고 특화된 이 AI 도구가 빠르게 자리잡고 있다.
민감한 법적 문서를 다루는 업계 특성상 비용, 정확성, 보안이 모두 중요한데, SLM은 이러한 요구사항을 균형있게 충족시키면서 법률 서비스의 효율성을 높이고 있다. 이 글에서는 법률 분야에서 소형 언어 모델이 어떻게 활용되고 있는지, 그 장단점은 무엇인지, 그리고 앞으로의 발전 방향에 대해 살펴보고자 한다.
1. 소형 언어 모델(SLM)이란 무엇인가 🧩
“작지만 강하다” – 소형 언어 모델을 한마디로 표현하자면 이런 말이 적합할 것 같아. 요즘 ChatGPT 같은 거대 AI가 뉴스에 자주 등장하지만, 법률 세계에서는 조금 다른 접근이 필요했어. 바로 소형 언어 모델(SLM)이라는 맞춤형 솔루션이지.
SLM은 이름 그대로 규모가 작은 AI 모델이야. 하지만 ‘작다’는 것이 ‘약하다’는 뜻은 아니야. 오히려 특정 목적에 맞게 최적화된, 일종의 ‘전문가’ 모델이라고 생각하면 돼. 마치 일반의가 모든 질병을 조금씩 아는 것보다 특정 질병에 정통한 전문의가 더 정확한 진단을 내리는 것처럼 말이야.
법률 분야에서 SLM은 주로 계약서 검토, 특정 조항 찾기, 문서 요약 같은 구체적인 업무에 투입돼. 내가 지난달 사용해본 한 SLM은 500페이지가 넘는 인수합병 계약서에서 핵심 위험 조항을 단 몇 분 만에 찾아냈어. 사람이었다면 하루 종일 걸렸을 일이지.
왜 법률 업계에서 SLM이 인기를 끌고 있을까? 우선 컴퓨팅 자원이 적게 들어. 대형 모델처럼 엄청난 서버 파워가 필요 없기 때문에 운영 비용이 훨씬 저렴해. 그리고 가장 중요한 건 데이터 보안이야. 법률 문서는 극도로 민감한 정보를 담고 있잖아? SLM은 로펌이나 기업 내부 서버에서 돌릴 수 있어서 기밀 유출 우려가 훨씬 적어.
예를 들어, Aracor라는 회사의 ‘Secure Language Model™’은 법률 문서 분석을 위해 특별히 개발된 SLM이야. 이 모델은 계약서의 주요 조항을 빠르게 추출하고 검토하면서도, 데이터가 외부로 새어나갈 걱정 없이 사내에서 안전하게 운영될 수 있어.
한번 생각해봐. 수십억 달러 규모의 인수합병 계약서나 기업의 특허 관련 문서를 외부 클라우드 서버에 올려야 한다면 얼마나 불안할까? SLM은 이런 걱정 없이 법률 AI의 혜택을 누릴 수 있게 해주는 거지.
2. SLM의 법률 분야 활용 사례 📄
실제 법률 현장에서 SLM은 어떻게 활용되고 있을까? 내가 로펌에서 일하는 친구들에게 들은 몇 가지 실용적인 사례를 소개할게.
가장 많이 활용되는 분야는 계약 분석 및 검토 자동화야. 법률 실무자라면 알겠지만, 계약서 검토는 지루하고 시간 잡아먹는 일이지. 특히 표준 계약서에서 이례적인 조항을 찾아내는 일은 바늘구멍에서 바늘 찾기 같은 작업이야. SLM은 이런 작업을 자동화해서 변호사들이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 해줘.
한 중견 로펌에서는 SLM을 도입한 후 계약 검토 시간이 평균 65% 줄었다고 해. 특히 비공개 계약(NDA)이나 고용 계약서 같은 반복적인 문서 작업에서 효율이 크게 올랐대. 변호사들은 “이제 야근하지 않고도 더 많은 계약을 검토할 수 있게 됐다”며 만족감을 표시했어.
두 번째 활용 사례는 법적 리스크 평가야. SLM은 수천 개의 판례와 규정을 분석해 특정 상황에서의 법적 위험을 예측할 수 있어. 예를 들어, 어떤 기업이 새로운 시장에 진출할 때 그 지역의 규제 준수 여부를 빠르게 확인하는 데 활용할 수 있지.
글로벌 헬스케어 기업에서 일하는 한 법무팀장은 이렇게 말했어. “각국의 의료 규제가 다 달라서 국가별로 검토하는 게 악몽 같았어요. SLM을 도입한 후에는 각 국가의 규제 데이터를 학습시켜 자동으로 체크리스트를 만들고 리스크를 평가해요. 이전에는 몇 주 걸리던 일이 이제는 며칠이면 돼요.”
세 번째로는 법률 문서 요약과 분류가 있어. 소송 준비 과정에서 수천 페이지의 증거 자료를 다루다 보면 핵심 내용을 놓치기 쉽지. SLM은 이런 문서들을 자동으로 요약하고 관련성에 따라 분류해 줘. 폴란드의 한 법률 기술 기업은 SLM을 활용해 판결문을 자동으로 요약하고 유사 판례와 연결해주는 시스템을 만들었는데, 변호사들의 리서치 시간을 크게 줄여줬다고 해.
▲ SLM이 처리하는 법률 작업 유형 : 반복적인 계약 검토, 법적 리스크 평가, 판례 분석, 문서 요약, 준법 감시 보고서 작성
이런 활용 사례들은 SLM이 단순히 기술적 새로움을 넘어 실질적인 업무 개선 도구로 자리잡고 있음을 보여주지. 특히 중소 로펌이나 소규모 법무팀에게는 제한된 리소스로 효율성을 높일 수 있는 현실적인 솔루션이 되고 있어.
3. SLM의 장점과 한계 ⚖️
모든 기술이 그렇듯 SLM도 장점과 한계를 모두 가지고 있어. 내가 여러 법률 기술 컨퍼런스에서 들은 실무자들의 의견을 바탕으로 정리해볼게.
가장 큰 장점은 당연히 비용 효율성이야. 대형 언어 모델(LLM)은 엄청난 컴퓨팅 파워와 운영 비용이 필요한데, SLM은 그에 비해 훨씬 저렴해. 한 중소 로펌은 “대형 AI 솔루션은 우리 예산으로는 감당할 수 없었지만, SLM은 월 구독료가 합리적이어서 도입할 수 있었다”고 말했어. 이는 법률 서비스의 민주화에도 기여하고 있지. 작은 로펌도 대형 로펌과 비슷한 효율성을 갖출 수 있으니까.
두 번째 장점은 특화된 정확성이야. SLM은 법률 용어와 개념에 특화되어 학습되기 때문에 맥락을 더 정확하게 이해해. 예를 들어, ‘당사자’나 ‘고려 사항’ 같은 용어는 일상 대화와 법률 문서에서 완전히 다른 의미를 가질 수 있잖아? SLM은 이런 특수한 법률 언어에 최적화되어 있어.
세 번째 장점은 보안성이지. 이건 정말 중요한 부분이야. 법률 문서는 극도로 민감한 정보를 담고 있기 때문에 데이터 보안이 최우선이야. SLM은 기업 내부 서버나 폐쇄 네트워크에서 운영할 수 있어서 외부로 데이터가 유출될 위험이 적어. “클라이언트 데이터를 외부 클라우드에 올리는 것에 대한 불안감 없이 AI를 활용할 수 있게 됐다”고 한 법무팀장은 말했어.
그런데 SLM에도 분명한 한계가 있어. 우선 특화된 만큼 유연성이 떨어져. 법률 문서 분석에는 탁월하지만, 갑자기 마케팅 콘텐츠나 기술 문서를 다루라고 하면 성능이 크게 떨어질 수 있어. 범용성을 원한다면 LLM이 더 나을 수 있지.
또한 초기 설정과 학습에 전문성이 필요해. SLM을 효과적으로 활용하려면 어떤 데이터로 학습시킬지, 어떤 매개변수를 설정할지 등 기술적인 결정이 필요해. 대부분의 로펌은 데이터 과학자를 고용하고 있지 않기 때문에 외부 전문가의 도움이 필요한 경우가 많아.
마지막으로 지속적인 관리와 업데이트가 필수적이야. 법률은 계속 변화하고 새로운 판례가 나오기 때문에 SLM도 지속적으로 새 데이터로 업데이트해야 해. 이건 일회성 투자가 아니라 계속되는 과정이라는 점을 이해해야 돼.
내가 만난 한 법률 기술 책임자는 이렇게 말했어. “SLM은 마법 지팡이가 아니라 정원 가꾸기와 같아요. 지속적인 관리와 돌봄이 필요하죠. 하지만 그만큼 노력하면 아름다운 결실을 맺을 수 있어요.”
4. 법률 기술에서 SLM의 역할 🔮
앞으로 SLM은 법률 기술 분야에서 어떤 역할을 할까? 업계 전문가들의 예측과 내 생각을 함께 정리해볼게.
우선, AI 기술 발전과 함께 SLM의 성능은 계속 향상될 거야. 특히 도메인 특화 학습 방법이 개선되면서 더 적은 데이터로도 높은 성능을 발휘할 수 있게 될 거야. 이는 중소 로펌에게 특히 좋은 소식이지.
또한, SLM은 점점 더 다양한 법률 업무 영역으로 확장될 전망이야. 현재는 주로 계약 검토나 문서 요약에 활용되고 있지만, 앞으로는 의뢰인 상담 지원, 법정 준비, 판례 예측 등으로 활용 범위가 넓어질 거야.
특히 주목할 만한 부분은 ESG(환경·사회·지배구조) 보고서 작성이나 국제 규제 준수 같은 새로운 영역이야. 기업들이 전 세계적으로 복잡해지는 ESG 규제를 준수하기 위해서는 방대한 데이터 분석이 필요한데, SLM이 이런 작업을 자동화하는 데 큰 역할을 할 수 있어. “우리 회사는 15개국에서 사업을 하는데, 각 나라의 환경 규제를 모두 파악하는 것이 큰 도전이었어요. SLM 도입 후에는 각국의 규제 변화를 자동으로 모니터링하고 분석해 리포트를 만들어줘요.”라고 한 다국적 기업의 법무팀장은 말했어.
더 장기적으로는 SLM과 다른 기술들의 통합이 이루어질 거야. 예를 들어, 블록체인 기술과 SLM이 결합하면 스마트 계약의 자동 생성과 검증이 가능해질 수 있어. 또는 증강현실(AR)과 SLM이 결합해 변호사가 법정에서 실시간으로 관련 판례와 증거를 시각화해서 볼 수 있게 될지도 몰라.
한 가지 더 흥미로운 전망은 SLM이 법률 서비스의 접근성을 높이는 데 기여할 거라는 점이야. 현재 많은 사람들이 비용 때문에 법률 서비스를 이용하지 못하고 있지만, SLM을 활용한 저비용 법률 서비스 플랫폼이 등장하면 이런 격차가 줄어들 수 있어. “법률 AI 봇이 간단한 법률 문서 작성이나 기초적인 법률 조언을 제공할 수 있게 되면, 법률 서비스의 민주화가 실현될 수 있어요”라고 한 법률 기술 스타트업 창업자는 말했어.
결론적으로, SLM은 단순히 비용 효율적인 도구를 넘어 법률 산업의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리 잡을 전망이야. 이는 법률 서비스가 더 빠르고, 더 정확하고, 더 많은 사람들에게 제공될 수 있는 미래를 열어줄 거야.
핵심 요약
지금까지 살펴본 소형 언어 모델(SLM)의 법률 분야 활용에 대한 내용을 간단히 정리하면
- SLM의 본질 : 법률 분야에 특화된 컴팩트한 AI 모델로, 자원 효율성과 보안성 겸비
- 실제 활용 사례 : 계약서 자동 검토, 리스크 평가, 문서 요약 및 분류 작업 자동화
- 주요 장점 : 비용 효율성, 법률 맥락 이해력, 온프레미스 운영 통한 보안 강화
- 주요 과제 : 특화된 영역 외 성능 한계, 전문적 초기 설정 필요, 지속적 업데이트 요구
- 미래 방향 : ESG 규제 준수 지원, 다른 기술과의 통합, 법률 서비스 접근성 향상
| 특징 | SLM | LLM |
|---|---|---|
| 크기 및 자원 요구 | 작고 자원 소모 적음 | 크고 많은 컴퓨팅 자원 필요 |
| 정확성 | 특정 도메인에서 높은 정확성 | 범용적이지만 특정 도메인에서는 낮은 정확성 |
| 보안성 | 온프레미스 배포 가능 | 클라우드 기반으로 데이터 유출 위험 존재 |
| 비용 | 저렴함 | 운영 및 유지보수 비용 높음 |
법률 업계는 전통과 혁신 사이에서 균형을 찾아가는 중이다. SLM은 그 균형점에 가장 가까이 있는 기술로, 기존의 법률 실무를 존중하면서도 효율성과 정확성을 크게 높일 수 있는 도구다. 모든 법률 전문가가 AI를 전면적으로 수용할 준비가 되어 있지는 않지만, SLM은 그 첫걸음으로서 의미 있는 변화를 이끌고 있다. 기술은 계속 발전하겠지만, 법률의 본질은 여전히 인간의 판단과 정의감에 뿌리를 두고 있다는 점을 잊지 말아야 할 것이다.
