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1심 형사 합의부 사건 수가 5년 새 72% 폭증했습니다. 대법원은 이 현실을 정면으로 인정하면서, 2028년까지 103억 원을 들여 형사재판 전용 'AI 기반 양형 지원 플랫폼'을 단계적으로 구축하겠다고 밝혔습니다. 저는 이 소식을 사내 데이터룸에서 리걸테크(Legal-Tech) 시장 자료를 펼쳐놓은 채 접했는데, 솔직히 손끝이 잠깐 멈췄습니다. 재판이라는 가장 무거운 인간적 판단의 영역에 알고리즘이 본격적으로 들어온다는 뜻이었으니까요.
AI 양형 지원: 사법 과부하, 숫자로 보면 더 심각합니다
대법원이 AI 도입에 속도를 낸 배경을 이해하려면 수치부터 봐야 합니다. 1심 형사 합의부의 연간 사건 수는 2020년 1만 5,050건에서 2025년 2만 5,922건으로 늘었습니다. 5년 만에 72%가 증가한 것입니다. 같은 기간 평균 사건 처리 기간도 176.5일에서 206.5일로 30일 가까이 늘어났습니다(출처: 대법원).
대기업 기획·재무 부서에서 산업별 디지털 전환(DX) 지표를 들여다보는 저도, 이 수치를 처음 마주했을 때 단순한 업무 증가로 읽히지 않았습니다. 206.5일이면 피고인 입장에서는 재판 결과를 기다리며 반년 넘게 법적 불확실성 속에 놓인다는 의미입니다. 이건 통계가 아니라 사람의 시간입니다.
여기에 법왜곡죄 시행 이후 형사 법관 기피 현상까지 겹쳤습니다. 법왜곡죄란 법관이 고의로 법을 왜곡한 판결을 내릴 경우 형사처벌을 받을 수 있도록 한 조항으로, 판사들 사이에서는 형사 재판부 자체를 꺼리는 분위기가 실제로 확산되고 있다는 우려가 나옵니다. 사건은 쌓이는데 사람은 줄어드는 구조, 이것이 대법원이 AI에 손을 내밀게 된 가장 직접적인 이유입니다.
- 형사 합의부 사건 수: 2020년 1만 5,050건 → 2025년 2만 5,922건 (72% 증가)
- 평균 사건 처리 기간: 176.5일 → 206.5일 (약 30일 증가)
- 법왜곡죄 시행 이후 형사 재판부 기피 현상 심화
알고리즘이 양형을 어떻게 돕는다는 걸까요
이번에 구축할 플랫폼의 핵심 기능은 크게 세 가지로 정리됩니다. 먼저 유사 판결문 검색입니다. 판사가 사건 내용을 대화하듯 입력하면 AI가 관련 판결문을 찾아주고, 비슷한 사건에서 어떤 형이 선고됐는지 그래프로 시각화해 줍니다. 두 번째는 양형(量刑) 이유 초안 자동 작성입니다. 여기서 양형이란 유죄가 확정된 피고인에게 구체적으로 어느 정도의 형을 선고할지 결정하는 절차를 말합니다. 판사가 양형 요소를 입력하면 AI가 그 이유를 글로 작성해주는 방식입니다.
세 번째는 판결문 검토 기능입니다. AI가 판결문에서 형종·형량·죄명·부수처분 등을 추출해 양형기준 권고 범위 안에 들어오는지 확인하고, 누락된 부수처분이 있을 경우 이를 알려줍니다. 부수처분이란 주형(主刑) 외에 추가로 부과되는 법적 제재, 예컨대 몰수·추징·보호관찰 같은 것들입니다. 쉽게 말해 판결문의 최종 오류 검증 역할입니다.
개발 일정은 이르면 올해 9월 착수해 2026년 10월 1단계, 2028년 4월 2단계, 2028년 12월 3단계 순으로 확장됩니다. 대법원은 이 시스템을 외부 AI 서비스에 의존하지 않고 법원 내부 인프라로만 운영하겠다고 밝혔는데, 사법 정보 보안성 확보 측면에서 이 선택은 타당하다고 봅니다. 민감한 판결 데이터가 외부 서버를 거친다면 그것 자체가 또 다른 리스크가 됩니다(출처: 대법원).
알고리즘 편향, 보조 도구가 판단을 잠식하는 방식
대법원 양형위원회는 "판사의 역할을 대체하는 것은 전혀 아니다"라고 못 박았습니다. 최종 판단과 책임은 판사에게 있다는 점도 명확히 했고요. 그런데 저는 이 해명이 절반만 맞다고 생각합니다.
문제는 '대체'가 아니라 '종속'입니다. 알고리즘 편향(Algorithm Bias)이라는 개념이 있습니다. 이는 AI가 학습한 과거 데이터의 패턴이 의사결정에 무의식적으로 영향을 미치는 현상을 뜻하는데, AI가 제시한 유사 판결 그래프와 양형 이유 초안이 눈앞에 있다면 판사는 자신도 모르게 그 범위 안에서 사고하게 될 가능성이 있습니다. 이건 심리학적으로 '앵커링 효과'라고도 불리며, 처음 제시된 정보가 이후 판단의 기준점이 되어버리는 현상입니다.
제가 직접 기업 데이터 분석 업무를 해봤는데, 자동 생성된 초안이 있을 때와 없을 때의 의사결정 방향은 미묘하게 달라집니다. 초안이 있으면 그걸 수정하는 쪽으로 흐르고, 없으면 처음부터 새로 구성하는 방향으로 흐릅니다. 표면적으로는 같은 결론이 나올 수 있지만, 사고 과정 자체가 달라지는 겁니다. 재판에서 이 차이가 피고인에게 어떤 영향을 줄지는 아직 아무도 모릅니다.
더불어 AI 시스템 특성상 일부 답변에 부정확한 내용이 포함될 수 있다는 점은 대법원도 인정했습니다. 형사재판에서 오판 가능성의 리스크를 누가 책임지느냐는 물음은, 사용 편의성만큼이나 무거운 질문입니다.
판사 재량 문제, 기술 이전에 구조가 먼저입니다
솔직히 이건 예상 밖이었습니다. AI 도입에 가장 강하게 반응한 지점이 '기술의 완성도'가 아니라 '구조적 원인의 회피'였습니다. 사건 처리 기간이 206.5일까지 늘어난 근본 원인은 판사 수의 부족과 법왜곡죄 이후 심화된 직무 회피 현상이라는 인적·제도적 결함입니다. 그런데 이 문제를 103억 원짜리 AI 플랫폼으로 덮으려 한다면, 정확한 진단 없이 진통제만 투여하는 셈입니다.
AI 양형 지원 플랫폼이 효율성을 높여 형량의 일관성을 확보해줄 거라는 기대는 분명히 있습니다. 유사 사건에 대해 판사마다 형량이 크게 달라지는 '양형 불균형' 문제는 사법 신뢰도를 갉아먹는 실질적 문제이고, AI가 이 편차를 줄이는 데 기여할 가능성은 있습니다. 제 경험상 데이터 기반의 패턴 분석은 인간의 직관보다 일관성 면에서 강점이 있는 것도 사실입니다.
그러나 AI 플랫폼 구축과 별개로, 형사 재판부의 판사 인력 증원과 처우 개선, 재판 절차 간소화라는 근본 엔진을 동시에 돌리지 않으면 이 기술 투자의 효과는 반감될 수밖에 없습니다. 또한 AI의 양형 초안이 판사 재량권을 실질적으로 침해하지 않도록 감시할 제도적 장치, 즉 사법 AI 윤리 가이드라인과 같은 규범 체계가 플랫폼 구축과 동시에 설계되어야 한다고 봅니다. 기술은 빠르게 들어오는데 제도는 언제나 뒤따라가는 구조, 이게 저를 가장 불안하게 만드는 지점입니다.
자주 묻는 질문
Q. AI가 형량을 직접 결정하는 건가요?
A. 아닙니다. 대법원이 구축하는 시스템은 판사의 판단을 보조하는 도구입니다. 유사 판결을 검색하거나 양형 이유 초안을 제시할 뿐이고, 최종 형량 결정과 법적 책임은 판사에게 있습니다. 대법원 양형위원회도 이 점을 명확히 밝혔습니다.
Q. 개인 재판 정보가 AI에 학습되면 보안 문제가 생기지 않나요?
A. 대법원은 외부 AI 서비스에 의존하지 않고 법원 내부 인프라로만 시스템을 운영할 계획이라고 밝혔습니다. 사법 정보가 외부 서버를 거치지 않는 폐쇄형 구조를 채택해 보안성을 확보하겠다는 것입니다. 다만 내부 시스템도 해킹이나 내부 유출 등의 리스크는 별도로 관리해야 합니다.
Q. AI 양형 지원 플랫폼은 언제부터 사용할 수 있나요?
A. 이르면 2025년 9월 개발에 착수해 2026년 10월 1단계 운영을 시작할 예정입니다. 이후 2028년 4월 2단계, 2028년 12월 3단계 확장을 거쳐 완성됩니다. 총 투자 규모는 103억 원입니다.
Q. 양형기준이란 무엇인가요?
A. 양형기준이란 대법원 양형위원회가 유사 범죄 유형에 대해 권고하는 형량의 범위를 말합니다. 판사가 이 범위를 벗어나 형을 선고할 경우 그 이유를 판결문에 명시해야 하며, AI 플랫폼은 선고형이 이 기준 범위 안에 들어오는지 자동으로 확인해주는 기능을 포함합니다.
결론
대법원의 AI 양형 지원 플랫폼 구축은 사법 과부하라는 현실 앞에서 나온 불가피한 선택이라고 봅니다. 72%가 늘어난 사건 수와 206.5일의 처리 기간은 어떤 식으로든 해결해야 할 문제이고, 기술이 그 해법의 하나가 될 수 있다는 것도 부정하기 어렵습니다.
다만 저는 이 플랫폼이 '보조 도구'로서의 경계를 실질적으로 지킬 수 있는지가 관건이라고 생각합니다. 알고리즘 편향과 앵커링 효과의 리스크를 무시한 채 속도만 앞세운다면, 효율성이라는 이름 아래 판사 재량권이 조용히 잠식될 수 있습니다. AI 플랫폼 구축과 동시에 사법 인력 증원, AI 윤리 가이드라인 수립이 병행되어야 하는 이유입니다. 이 세 바퀴가 같이 돌아가지 않으면 103억 원이 만들어내는 것은 빠른 재판이 아니라 편리한 오판일 수 있습니다.