Sullivan & Cromwell의 변호사들에게 초안 계약서 검토란 계약 조건을 관련 선례와 비교하고, 로펌의 경험에 기반한 접근 방식을 활용하며, 고객의 우선순위를 염두에 두는 과정을 포함합니다. 이 로펌의 Agreement Analyzer는 이러한 요소들을 하나의 검토 워크플로우로 통합하여, 변호사들이 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 계약서 검토에 도입하다
AI는 처음에 이메일 답변 작성이나 일정 확인 같은 반복적이고 행정적인 업무에 가장 많이 사용되었지만, Savva는 최근 AI 모델의 분석 능력이 향상되면서 활용 방식이 달라졌다고 말합니다. “이제는 복잡한 계약서의 심층 분석과 같은 어려운 법률 업무에 활용할 수 있는 훨씬 더 많은 기회를 보고 있습니다.”라고 그는 말합니다.
Agreement Analyzer는 변호사들이 선례들 간의 대응 조항을 비교하고 그 조항들이 서로 어떻게 상호작용하는지 추적하는 데 도움을 줍니다.
Sullivan & Cromwell의 파트너인 John Savva는 Codex로 구축된 단일 사용자 개념 증명(proof of concept)으로 Agreement Analyzer를 개발했습니다. 이후 그는 OpenAI와 협력하여 출력 품질을 개선하고, 병렬 처리를 통해 효율성을 높이며, 이 애플리케이션을 여러 변호사가 동시에 사용할 수 있는 도구로 변모시켰습니다.
Agreement Analyzer는 Sullivan & Cromwell의 워크플로우, 엄선된 로펌 선례, 협상 플레이북, 그리고 ChatGPT Enterprise를 통합합니다. 변호사가 초안 계약서를 도구에 입력하면, 자신이 선택한 선례와 로펌 및 고객의 입장을 담은 플레이북, 그리고 시장 관행에 관한 정보를 추가할 수 있습니다. 이 도구는 다양한 관점에서 여러 차례의 검토 사이클을 수행하고, 그 결과를 종합하며, 잠재적 문제를 식별하는 데 도움을 주고, 변호사가 검토하고 채택하거나 기각할 수 있도록 메모리엄과 수정 사항 추적(tracked changes) 제안을 반환합니다.
“이것은 변호사를 대체하는 것이 아닙니다. 변호사들이 더 깊은 분석을 수행하고 더 많은 판례와 선례를 찾아 고객에게 한층 더 높은 품질의 결과물을 제공할 수 있도록 하는 도구를 제공하는 것입니다.”—John Savva, 파트너, Sullivan & Cromwell
출처와 불확실성을 가시화하다
Savva는 AI 도구의 출력을 신뢰할 수 있는 요건은 완전한 투명성이라고 강조합니다. “AI 도구가 시장 관행에 대해 주장을 한다면, 그 정보의 출처를 볼 수 있어야 합니다.”라고 그는 말합니다.
Savva는 일부 에이전트가 결론을 도출하고 다른 에이전트가 적대적 과정에서 그 결론에 이의를 제기하는 애플리케이션을 설명합니다. 잠재적 활용 사례로, 전문화된 에이전트들이 시장 관행과의 차이 및 위험 배분, 조항 간의 상호작용, 그리고 소송에 영향을 미칠 수 있는 모호성 등에 대해 계약서를 병렬로 검토합니다. 그 결과는 다른 에이전트의 검증(도전)을 거쳐 뒷받침된 발견 사항, 기각된 발견 사항, 그리고 단서 조항과 함께 보존된 미검증 문제로 구분됩니다. 변호사는 이러한 문제들, 그 뒷받침 설명, 그리고 관련 선례를 검토한 후, 최종 수정본에 어떤 발견 사항이 변경을 요하는지 결정합니다.
향후 계획
Sullivan & Cromwell은 특정 법률 업무에 맞춰 설계된 도구를 계속 탐구하고 있습니다. Savva에게 더 강력한 분석 능력은 리서치와 작성 과정의 더 많은 부분을 지원할 기회를 만들어 줍니다.
Savva는 GPT‑6 Astra의 추론 능력 발전을 언급합니다. “Astra는 이용 가능한 추론의 품질 면에서 정말로 큰 진전을 이루었으며, 그것이 과거에는 병목이었습니다.”라고 그는 말합니다.