오픈AI, 법률 특화 AI 플랫폼 '아스트라 포 로' 공개…GPT-6 아스트라 기반
오픈AI가 법률 업무에 특화된 AI 플랫폼 '아스트라 포 로(Astra for Law)'를 공개했다. 최신 GPT-6 아스트라 모델에 2억 3천만 개 이상의 URL과 미국 판례법 99.9% 이상을 포괄하는 법률 검색 색인을 결합해 벤치마크 정확도를 40% 끌어올렸다. 선별된 로펌을 대상으로 우선 제공된다.

생성형 AI를 법률 실무에 도입할 때 가장 큰 걸림돌은 언제나 존재하지 않는 판례를 지어내는 환각 현상이었습니다.
오픈AI는 이 문제를 정조준한 법률 전문 플랫폼 '아스트라 포 로(Astra for Law)'를 공개했습니다. 최신 프론티어 모델인 GPT-6 아스트라를 기반으로 로펌과 리걸테크 기업의 고난도 업무 환경에 맞춰 새롭게 설계한 제품입니다.
미국 선례 판례 99.9%를 아우르는 법률 전용 색인 탑재
법률 연구의 핵심은 단순히 그럴듯한 문장을 쓰는 것이 아니라, 구속력 있는 정확한 판례를 찾고 판결문 내 핵심 구절을 짚어내는 데 있습니다.
아스트라 포 로는 판례, 성문법, 행정 규정 등 2억 3천만 개 이상의 웹 주소를 다루는 전용 법률 검색 색인을 내장했습니다. 비영리 단체인 프리 로 프로젝트와 협력하여 코트리스너(CourtListener)의 방대한 데이터를 연동함으로써, 미국 내에 공식 발표된 선례 판례법의 99.9% 이상을 커버합니다.
발스 AI(Vals AI)의 벤치마크 평가 결과, 최대 추론 설정 기준으로 전체 정답률 54.0%를 기록했습니다. 이는 일반 웹 검색을 사용한 기본 GPT-6 아스트라의 38.7% 대비 상대적으로 40% 향상된 수치입니다. 판례 검색 과제에서는 참조 판례를 24% 더 많이 찾아냈고, 대상 법원 의견서의 주요 구절 검색률도 최대 54% 높았습니다.
여기에 법률 분석과 문서 작성을 돕는 맞춤형 지침도 추가되었습니다. 법원의 핵심 판시 사항과 단순 부수 의견을 구분하거나, 의뢰인에게 불리하게 작용할 수 있는 반대 판례를 짚어내고, 계약 예외 조항이 리스크를 어떻게 분담하는지 분석해 줍니다.
대형 로펌의 자체 워크플로 구축과 26개 플러그인 생태계
로펌에 있어 고객 비밀 유지는 그 어떤 기술적 진보보다 우선하는 전제 조건입니다.
오픈AI는 자격을 갖춘 로펌을 대상으로 트러스티드 액세스 프로그램을 운영하여 API 데이터 보존 기간 제로(ZDR)를 제공하고, 엔터프라이즈 환경에서 사람에 의한 검토를 기본적으로 배제합니다. 정보 접근 권한과 윤리적 장벽(차이니즈 월) 설계를 위해 레이덤 앤 왓킨스(Latham & Watkins)와도 거버넌스 협업을 진행했습니다.
이미 설리번 앤 크롬웰은 자체 협상 지침을 반영한 계약 분석기를 구축했고, 로프스 앤 그레이는 가상 데이터룸 기반의 M&A 실사 시스템을, 쿨리는 IPO 서류 준비를 지원하는 GO 퍼블릭 도구를 만들었습니다.
아울러 아이매니지, 인탭, 딥저지, 톰슨 로이터 등 법률 소프트웨어를 연결하는 26개 파트너 플러그인과 9개의 커뮤니티 플러그인이 함께 공개되었으며, 워드용 챗GPT 플러그인도 정식 출시되었습니다. 이번 모델은 향후 GPT-6 Astra Law라는 이름으로 제공되며, 하비(Harvey)와 레고라(Legora) 같은 파트너사들도 API를 통해 자사 서비스에 접목할 계획입니다.
왜 중요한가
오픈AI가 범용 챗봇을 그대로 밀어붙이기보다, 법률 시장의 특수성을 인정하고 접근 방식을 영리하게 조정했다고 봅니다. 판례 데이터의 정확성과 엄격한 비밀 유지라는 로펌의 두 가지 핵심 우려를 정면으로 해결하려 했기 때문입니다.
현직 변호사와 법무팀 입장에서 벤치마크 정답률 54%는 여전히 전문가의 철저한 교차가 필수적임을 보여줍니다. 하지만 방대한 판례 검토와 계약서 레드라인 대조 등 주니어 변호사들이 겪던 반복 업무를 줄여주는 도구로서는 당장 현장에 도입할 만한 효용을 갖췄습니다.
산업 전반으로 보면 오픈AI가 리걸테크 시장의 기초 인프라를 빠르게 선점해 나가는 모양새입니다. 기존 법률 소프트웨어를 배제하지 않고 플러그인으로 포섭하면서 생태계의 중심에 섰습니다. 그동안 오픈AI 모델을 단순 포장해 판매하던 초기 리걸테크 스타트업들은 이제 한층 더 뚜렷한 독자적 전문성을 증명해야 하는 과제를 안게 되었습니다.
출처 (2)
- openai.com(새 탭에서 열림)원문openai.com
- youtube.com(새 탭에서 열림)보도youtube.com