Sullivan & Cromwell의 변호사들에게 계약 초안 검토란 관련 선례와 조항을 비교하고, 로펌의 경험에 기반한 접근 방식을 활용하며, 고객의 우선순위를 염두에 두는 일을 포함합니다. 이 로펌의 Agreement Analyzer는 이러한 요소들을 하나의 검토 워크플로우로 통합하여, 변호사가 검토하고 다듬을 수 있는 분석과 수정 제안을 생성합니다.
“저는 AI가 변호사들이 판단이 가장 중요한 영역에 집중할 수 있게 해줄 것이라고 생각합니다. 그래서 고객에게 가장 중요한 질문에 집중할 수 있게 될 것입니다.”—John Savva, 파트너, Sullivan & Cromwell
로펌의 전문성을 계약 검토에 접목
AI는 처음에 이메일 답변 작성이나 일정 확인 같은 반복적이고 행정적인 작업에 주로 사용되었지만, Savva는 AI 모델의 분석 능력에 대한 최근의 발전이 그 사용 방식을 바꾸어 놓았다고 말합니다. “이제는 복잡한 계약에 대한 심층 분석과 같이 도전적인 법률 업무에 활용할 수 있는 훨씬 더 많은 기회를 보고 있습니다.”라고 그는 말합니다.
Agreement Analyzer는 변호사들이 선례들 간의 대응 조항을 비교하고 조항들이 서로 상호작용하는 방식을 추적하는 데 도움을 줍니다.
Sullivan & Cromwell의 파트너인 John Savva는 Codex로 구축된 단일 사용자용 개념 증명으로 Agreement Analyzer를 개발했습니다. 이후 그는 OpenAI와 협력하여 출력 품질을 개선하고, 병렬 처리를 통해 효율성을 높였으며, 이 애플리케이션을 여러 변호사가 동시에 사용할 수 있는 도구로 전환했습니다.
Agreement Analyzer는 Sullivan & Cromwell의 워크플로우, 엄선된 로펌 선례, 협상 플레이북 및 ChatGPT Enterprise를 통합합니다. 변호사가 계약 초안을 도구에 입력하면, 직접 선택한 선례와 로펌 및 고객의 입장이 담긴 플레이북, 그리고 시장 관행에 관한 정보를 추가할 수 있습니다. 이 도구는 다양한 관점에서 여러 검토 주기를 수행하고, 출력 결과를 종합하며, 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움을 주고, 변호사가 검토, 수정 또는 기각할 수 있도록 메모리엄과 수정 사항 제안(트랙 체인지)을 반환합니다.
“이것은 변호사를 대체하는 것이 아닙니다. 변호사들이 더 깊은 분석을 수행하고 더 많은 법적 근거와 선례를 찾아 고객에게 한층 더 높은 품질의 결과물을 제공할 수 있도록 하는 도구를 제공하는 것입니다.”—John Savva, 파트너, Sullivan & Cromwell
출처와 불확실성의 가시화
Savva는 AI 도구의 출력을 신뢰할 수 있는 이유는 완전한 투명성이라고 강조합니다. “AI 도구가 시장 관행에 대해 주장을 한다면, 그 정보의 출처를 볼 수 있어야 합니다.”라고 그는 말합니다.
Savva는 에이전트들이 결론을 도출하고 다른 에이전트들이 적대적 과정에서 이에 도전하는 애플리케이션을 설명합니다. 잠재적 활용 사례에서는 전문화된 에이전트들이 시장 관행과의 차이 및 위험 배분, 조항 간 상호작용, 소송에 영향을 미칠 수 있는 모호성 등을 병렬로 검토합니다. 그 결과는 다른 에이전트들의 도전을 거쳐 뒷받침된 발견 사항, 기각된 발견 사항, 그리고 단서 조항과 함께 보류된 미검증 문제를 구분합니다. 변호사는 이러한 문제들, 그에 대한 뒷받침 설명, 관련 선례를 검토한 후 최종 수정본에 반영할 발견 사항을 결정합니다.
향후 계획
Sullivan & Cromwell은 특정 법률 업무에 맞춰 설계된 도구를 계속 탐구하고 있습니다. Savva에게는 더 강력한 분석 능력이 리서치와 작성 과정의 더 많은 부분을 지원할 기회를 만들어 줍니다.
Savva는 GPT‑6 Astra의 추론 능력 발전을 언급합니다: “Astra는 이용 가능한 추론의 품질 측면에서 정말로 상황을 앞으로 나아가게 했고, 그것이 과거에는 병목이었습니다.”라고 그는 말합니다.