이 기사는 2024년 06월 27일 10:38 thebell 에 표출된 기사입니다.

로앤컴퍼니가 '초격차 전략'을 통해 리걸테크 생태계 독주에 고삐를 죄는 모양새다. 글로벌 시장 규모가 64조원에 이르는 법률 인공지능(AI) 선점을 위해 분야별 1위 기업과 업무 협약을 차례로 맺으며 연합전선을 구축하고 있다. 특히 AI 성능을 좌우하는 데이터 확보에 심혈을 기울이고 있어 관심이 집중되고 있다.

◇"법률 AI, 데이터 주도권이 경쟁력 좌우"

27일 '로톡' 운영사 로앤컴퍼니에 따르면 전문학술서적 전문 출판사인 박영사와 법률서적 콘텐츠 독점 공급 계약을 체결했다. 리걸테크 기업이 AI 모델 학습을 목적으로 법률서적 출판사와 콘텐츠 제공 계약을 맺는 것은 이번이 처음이라는 게 회사 측 설명이다.

로앤컴퍼니는 박영사의 법률 콘텐츠를 법률 특화 대규모언어모델(LLM)에 학습시킬 계획이다. 박영사의 콘텐츠를 직접 인용해 변호사에게 답변으로 제공하는 방식이다. 로앤컴퍼니 측은 "LLM 고도화 측면에서 압도적인 격차를 벌릴 수 있을 것"이라고 강조했다.

1350종, 100만 페이지 분량의 법률서적 콘텐츠를 법률AI 개발에 활용할 수 있게 됐다. 회사 측에 따르면 박영사는 국내 최대 법률 서적 출판사 중 한 곳이다. 법률가와 법학전공자에게 널리 알려진 서적들을 도맡아 출판해 왔다.

좋은 AI 모델을 만들기 위해서는 양질의 데이터를 확보하는 것이 필요조건으로 꼽힌다. 업계 관계자는 "AI 모델이 학습을 넘어 추론의 영역으로 확대되는 가운데 신뢰할 만한 결과를 도출하려면 양질의 데이터 학습이 필수적"이라며 "AI가 학습할 만한 고품질 데이터의 확보는 점차 어려워지고 있기 때문에 미리 시장을 선점하는 것이 중요하다"고 말했다.

실제 주요 리걸테크 기업은 양질의 데이터 확보를 최우선 과제로 꼽으면서도 가장 난도가 있는 작업이라고 평가한다. 또 다른 관계자는 "데이터베이스 구축에 비용이 많이 들기 때문에 리걸 AI 개발이 쉽지 않은 측면이 있다"며 "대표적으로 활용되는 판결문 데이터의 경우, 문건 하나당 1000원을 내고 사야 하는 상황"이라고 설명했다.

판결문에 집중돼 있던 법률 데이터 시장에서 법률 서적이라는 새로운 '틈새'를 공략했다는 것에 의의가 있다는 평가다. 방대한 데이터를 가장 정제된 방식으로 축적해 온 곳이 출판업계이기 때문이다. 김본환 로앤컴퍼니 대표는 "슈퍼로이어와 빅케이스는 수십 년간 쌓아온 박영사의 고품질 콘텐츠를 활용하는 국내 유일의 법률 AI 기반 서비스가 될 것"이라고 강조했다.


◇시장성·법률 주권 '두 마리 토끼' 잡는다

그동안 로앤컴퍼니는 분야별 1위 사업자와 협력을 통해 토종 법률 AI를 구축하는 전략을 취했다. 지난 3월 AI 스타트업 업스테이지와 한국 법률 특화 LLM '솔라 리걸(Solar-Legal·가칭)을 공동 개발하는 업무협약을 체결했다. 데이터는 박영사, LLM은 업스테이지와 연합전선을 꾸린 셈이다.

로앤컴퍼니가 법률AI에 힘을 싣는 배경은 두 가지다. △막대한 시장성 △법률 주권 사수에 주목하고 있다. 시장조사기관 비지니스리서치 인사이트에 따르면 글로벌 리걸테크 AI 시장 규모는 2027년 465억달러(약 64조2351억원)까지 성장할 전망이다. 연평균 성장률은 34%에 달한다.

전세계적으로 생성형 AI가 법률분야에 급속도로 접목돼 업무 효율성을 높이고 있다. 법률리서치, 법률문서 요약·검토·작성 등 변호사를 보조하는 역할을 수행하고 있다. 골드만삭스는 법률산업 전체 업무의 44%가 자동화될 것으로 분석했다.

법률 데이터 주권을 사수하는 측면에서도 유의미한 행보다. 업계 관계자는 "우리 언어와 데이터로 만들어지지 않은 빅테크 AI로는 데이터 주권을 확보할 수 없다"며 "기술적 자립과 이를 통한 AI 기술을 통해 새로운 비즈니스모델을 창출해야 한다"고 설명했다. 이어 "특히 데이터 프라이버시가 중요한 법률, 의료 분야 AI 발전은 필수적이라 생각된다"고 덧붙였다.

로앤컴퍼니의 기업간거래(B2B) AI 슈퍼로이어는 다음 달 1일 정식 출시된다. 대표 기능은 △판례·법령·실무정보 '법률 리서치' △소장·서면 등 '법률서면 초안 작성' △대규모 '법률문서 요약 및 분석' △맥락에 따른 '사용자 문서 기반 질의응답' 등이 있다.