법률 AI의 신뢰성 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 검색 증강 생성(RAG)이 법원 제출 허위 인용, 시대에 뒤떨어진 법률 정보 등 실패 사례를 보여주고 있어요.
연구진은 이러한 실패가 언어 모델 확장을 통해 해결될 수 있는 단순한 환각 현상이 아니라, 확률적 검색과 법률 지식의 계층적 구조, 시간적 역동성, 기관적 기원 간의 불일치에서 비롯된다고 주장해요.
연구는 법률 지식의 본질을 고전 법률 이론에 따른 삼위일체(계층적 구조, 시간적 역동성, 인과적 추적 가능성)로 정의하고, 각각의 구조적, 시간적, 인과적 한계를 분석하며, 이를 진단하기 위한 기준을 제시해요.
연구진은 법률 검색의 구조적 우선성, 사건 재현, 시간적 정확성, 결정적 상호 작용 프로토콜 등 4가지 아키텍처적 요구 사항을 제시하며, 법률 지식 검색의 새로운 방향을 제시해요.