[단독]檢, 생성형 AI 도입해 장기 미제사건 해결한다

■형사사법시스템 ISP용역 발주 법률 검색·관계인 진술 분석 등 검사들 업무지원 가능하게 설계 사이버 기술 범죄 대응에도 활용 검찰이 사건 처리 업무에 생성형 인공지능(AI)을 도입한다. 기존 형사사건 등 보유한 데이터로 자체 대규모언어모델(LLM)을 구축해 수사 업무 처리의 효율성과 신속성을 제고할 계획이다. 검사 인력난으로 업무 과중이 심화하고 장기 미제 사건이 누적되는 상황에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 10일 법조계에 따르면 대검찰청은 지난달 중순 ‘형사사법정보시스템 AI 모델 개발 정보화전략계획(ISP) 사업’이라는 이름으로 용역을 발주했다. 검찰에 특화된 생성형 AI 시스템 구축을 위한 컨설팅 성격으로 생성형 AI 도입과 관련된 중·장기 마스터플랜을 수립하기 위한 기반 작업이다. 지난해 형사절차문서법 시행에 따라 형사 절차에 사용되는 각종 서류가 전자화된 문서 형태로 바뀌고 데이터가 축적되면서 검찰 업무에 특화된 생성형 AI를 구축할 환경이 완비됐다는 판단이다. 앞서 대검은 2024년 가톨릭대 산학협력단에 의뢰해 LLM 구축을 검토해왔는데 이러한 연구 결과들을 종합해 본격적으로 형사사법정보시스템(KICS)과 연계한 모델을 만들겠다는 것이다. 검찰은 해당 생성형 AI의 이행 후보 과제로 △검색증강생성(RAG) 기반 지능형 법률 검색 △대용량 기록 AI 요약 및 쟁점 추출 △정형 데이터 증거 분석 지원 △검찰 업무 문서 초안 작성 등을 제시했다. 궁극적으로는 생성형 AI가 유사 사건 검색부터 사건 관계인의 진술 요약 및 분석, 범죄구성요건 및 소추 요건 분석 등 검사들의 상당 업무를 지원할 수 있는 모델을 만드는 것이 목표다. RAG 기반 검색은 법령과 판례, 내부 지침 및 결정문 등 복수의 소스를 근거로 답변을 제공하는 기능으로 환각(할루시네이션)을 줄이기 위한 요소다. 이 밖에 PDF·이미지 파일 등 비정형화된 형사 기록에서 핵심 내용을 뽑아내고 계좌·통화 내역 등 정형 데이터를 기반으로 자금 흐름과 통화 패턴, 인물 간 연관성 등을 분석하는 기능 탑재도 검토할 방침이다. 검찰 특화 생성형 AI 도입은 인력난 악화와 사건 처리 지연에 대응하기 위한 포석이다. 특검 파견과 사직 등으로 인한 검찰 인원 감소에 연이은 형사·사법 체제 변화로 사건 처리는 나날이 지연되고 있다. 대검찰청에 따르면 전체 형사사건의 평균 처리 기간은 2018년 126.8일에서 2021년 168.3일, 2024년 312.7일까지 증가했다. 6년 만에 사건 처리 기간이 2.5배 가까이 늘어난 것이다. 정보통신·사이버 기술과 융합된 신종 범죄에 대응한다는 의미도 있다. 검찰 출신의 한 변호사는 “판례 분석이나 기초 자료 정리 등에 한해서는 AI 업무 능력이 사람보다 능숙한 면이 있다”며 “초동 검토 단계만 빨라져도 사건 처리 속도가 크게 개선될 것”이라고 말했다.