AI와 인간 전문가의 공존을 위하여 [기고]

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2016년 3월 구글 딥마인드의 알파고가 바둑 기사 이세돌 9단을 4승 1패로 제압하며, 인공지능(AI)가 복잡한 전략 게임에서 인간을 뛰어넘는 순간을 맞이했다. 이 9단이 알파고에게 돌을 거두는 순간은 AI역사의 한 장면이 되었다. 9년이 흐른 2025년 3월 현재, AI는 바둑·체스와 같은 오락을 넘어 법률·의료 등 전문직 분야에서도 인간과 경쟁할 정도로 발전했다.

법률 분야에서는 IBM 왓슨과 같은 AI가 판례 분석, 계약서 검토, 법률문서 자동생성 등의 업무를 수행하며, 신입 변호사들이 담당하던 역할을 일부 대체하고 있다. 국내에서도 리걸테크 스타트업들이 법령과 판례를 분석하여 변호사에게 제공하는 AI 비서를 유료 서비스로 출시했다. 대형 로펌들은 챗봇을 활용해 기본적 법률 상담 서비스를 일반인들에게 제공하고 있다.

의료 분야에서도 질병 진단, 신약 개발, 맞춤형 치료 등에 활용되고 있다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 단백질 구조 예측의 혁신을 가져왔으며, IBM 왓슨 헬스는 암 치료법 추천에 활용되고 있다. 엑스레이(X-ray), 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI) 등 영상진단에서 AI는 의사보다 높은 정확도를 보인다는 연구 결과도 있다.

그러나 법정 변론, 협상, 윤리적 판단, 환자와의 교감 등 인간적 요소가 필수적인 영역에서는 변호사와 의사를 완전히 대체하기 어렵다. AI를 법률·의료 분야에 적극 활용할 경우 단기적으로 신입 변호사나 의사를 채용하는 것보다 비용 절감과 업무효율 향상의 효과를 얻을 수 있다. 그러나 이런 흐름이 지속되면 신입 전문가들이 실무를 경험하고 문제를 해결할 기회가 줄어들면서, AI가 제공하는 답변을 검토하고 비판적으로 사고하는 능력이 저하될 위험이 있다. 장기적으로는 AI를 제대로 활용할 수 있는 전문가가 부족해지는 역설적 상황이 발생할 수 있다.

법률·의료 등 전문직에 활용되는 AI의 성능을 유지·발전시키려면 AI가 생성한 데이터를 인간 전문가가 검증하고 수정하여 새로운 데이터를 생산하는 AI 선순환 생태계가 필요하다. AI가 반복적으로 자체 생성 데이터만 학습하면 데이터 다양성이 줄어들고 '모델 붕괴(Model Collapse)' 현상이 발생할 위험이 있다. 이를 방지하려면 인간 전문가가 AI의 결과물을 끊임없이 검증하는 긴장 관계를 유지할 필요가 있다.

최근 연구에 따르면 알파고 등장 이후 많은 프로 바둑기사들이 AI 등장 이전의 최고 수준 기사에 필적하는 수를 둘 만큼 실력이 향상되었다. 법률·의료 등 전문 분야에서도 AI와 인간 전문가의 협력이 이와 같은 시너지 효과를 창출할 수 있도록 해야 한다.

이를 위해 변호사·의사 등 전문가 양성에 AI 활용 교육을 포함하고, AI와 인간이 협력할 수 있도록 법과 제도를 정비하는 것이 시급하다. AI가 단순 대체자가 아니라, 전문가 역량을 강화하는 도구로 자리 잡을 수 있도록 균형 잡힌 접근이 필요하다.

권칠승 더불어민주당 중소기업특별위원회 위원장