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양형과 인공지능 - 국민의 법감정 수렴, 위험 판단, 양형 분석을 중심으로 -

Sentencing and Artificial Intelligence - Focusing on public sentiment analysis, risk assessment, and sentencing analysis -

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주제분류법학

초록

인공지능 기술이 눈부신 발전을 거듭하고 있다. 법관의 업무를 보조하는 것을 포함하여 사법부의 업무의 다양한 측면에서도 조만간 인공지능 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대되고 있다. 이 글에서는 지금 당장 혹은 가까운 미래에 양형과 관련하여 인공지능 기술이 활용될 수 있는 세 가지 국면을 제시하고자 한다. 첫째는 감성분석기술(sentiment analysis)을 이용한 국민의 법감정 수렴방법의 다각화이다. 양형에 관한 온라인상의 게시글이나 댓글을 수집하여 그곳에 드러난 국민의 법감정을 감성분석이라는 인공지능 기술을 이용하여 분류하고, 분석함으로써 공청회나 여론조사, 관계기관 의견조회 등 기존의 의견수렴 방법을 통해서는 미처 포착하기 어려웠던 법감정의 추이나 온라인상에 드러난 솔직한 반응을 관찰할 수 있다. 둘째는 재범위험예측기술(recidivism risk assessment)을 이용한 위험성 판단의 객관화이다. 인공지능 재범위험예측도구를 양형에 활용하고 있는 미국에서 이루어지고 있는 다양한 논의를 살피고, 우리나라에서 이를 도입하기 전에 점검할 사항들을 정리해 본다. 셋째는 정보추출기술(information extraction)을 이용한 양형분석의 자동화이다. 양형위원회 소속 양형자료분석관들이 수작업으로 해 오던 판결문에서 양형인자와 형량을 추출하는 작업을 정보추출기술을 이용하여 자동화한다면, 이를 통하여 실시간 양형분석이 가능해 질 뿐 아니라 법관들에게도 실시간 양형통계를 제공할 수 있는 기반이 마련될 것이다.

Abstract

Artificial intelligence technology is making remarkable progress. This emerging technology is anticipated to find applications in numerous facets of the judiciary's functions in the near future, notably in aiding judges in their tasks. In this article, we delve into three key domains where AI has the potential to be leveraged in sentencing, either now or in the near future. Firstly, the paper discusses diversification in the methods used to aggregate public sentiment concerning the criminal policy, facilitated by sentiment analysis. This is accomplished by gathering online posts and commentary about sentencing, which are then classified and analyzed using an AI tool known as sentiment analysis. This approach allows us to discern patterns in legal sentiment and gauge honest reactions that are elusive when traditional opinion gathering methods are employed. These conventional methods include public hearings, polls, and soliciting opinions from relevant organizations. Secondly, the article explores the objectification of risk assessment via recidivism risk prediction. We review various discussions happening in the United States, where AI tools for predicting recidivism risk are being deployed in the sentencing process. We further summarize the issues to be considered before introducing these tools in Korea. Lastly, we highlight the automation of sentencing analysis using information extraction technology. If the sentencing data analysts within the Sentencing Commission can automate the extraction of sentencing factors and the term of sentences from judicial decisions, a task traditionally performed manually, it would not only enable real-time analysis of sentencing, but also pave the way for delivering real-time sentencing statistics to judges.

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