AI를 통한 법률 업무의 혁신: 판례 텍스트의 여정

Jake Heller는 AI를 활용하여 법률 테크에 혁명을 일으켜 Co-Counsel을 설립한 후 6억 5,000만 달러의 투자금을 유치했습니다.

### 리걸 테크의 혁신: 판례 텍스트와 AI 통합의 여정
* 🚀 Case Text의 창립자인 Jake Heller는 **GPT-4 출시 후 불과 두 달 만에 기업 가치가 0달러에서 6억 5천만 달러로 상승**한 자신의 여정을 달에 처음 착륙한 사람의 여정에 비유합니다.
* 💻 원래 법률 기술에 중점을 두었던 이 회사는 **GPT-4의 기능을 기반으로 한 획기적인 AI 법률 비서인 Co-Counsel**을 개발하는 방향으로 전환하여 변호사들이 이전에는 며칠이 걸리던 복잡한 작업을 자동화할 수 있도록 했습니다.
* 📈 초창기에는 변호사들의 높은 시간 가치로 인해 변호사로부터 사용자 제작 콘텐츠를 만들려는 시도가 실패로 돌아갔고, 대신 자연어 처리에 많은 투자를 하게 되면서 **Case Text는 주목을 받는 데 어려움을 겪음**.
* 🛠 헬러는 법률 분야는 높은 정확도와 정밀도를 요구하며 사소한 오류도 중대한 결과를 초래하기 때문에 **신뢰할 수 있는 AI 도구를 만드는 데 있어 테스트 중심의 개발 접근 방식**이 중요하다고 강조했습니다.
* 💡 변호사들이 업무에서 AI의 혁신적 잠재력을 빠르게 인식하고 법률 커뮤니티의 수요와 관심이 급증하면서 **Co-Counsel의 출시는 전환점**이 되었습니다.
* 🔍 헬러의 인사이트에 따르면 개발 과정에서 복잡한 법률 업무를 관리 가능한 단계로 세분화하여 **AI가 법률 전문가의 엄격한 기준**을 충족하는 수준의 성능을 발휘할 수 있도록 했다는 사실이 밝혀졌습니다.
* ⚖ OpenAI의 새로운 모델인 O1의 도입으로 언어 모델의 추론 및 실행 기능 기능이 향상되어 **미션 크리티컬 애플리케이션에서의 활용도**가 더욱 향상될 것으로 기대되는 만큼 AI가 더욱 발전할 가능성이 있습니다.
* 🌟 헬러는 다양한 분야의 혁신가들이 AI의 잠재력을 수용하도록 장려하며, 도전 과제는 존재하지만 **가치 있는 AI 애플리케이션을 만드는 길은 분명하고 달성 가능**하다고 강조합니다.

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사례 텍스트와 AI를 활용한 제이크 헬러의 여정

Case Text의 창업자인 Jake Heller는 0달러에서 10년 만에 기업 가치를 1억 달러로 급성장시킨 후 GPT-4 출시 후 6억 5천만 달러의 투자금을 회수하는 데 성공했습니다.

그는 이러한 성공의 비결로 AI와 자연어 처리에 대한 집중적인 투자를 꼽으며, 이를 통해 회사의 초점을 GPT-4를 기반으로 한 새로운 제품인 공동 변호를 개발하는 데로 전환할 수 있었습니다.

컴퓨터 과학 교육을 받은 변호사라는 헬러의 독특한 배경은 기술을 통해 법률 분야에 혁신을 일으키고자 하는 그의 열정을 이끌어냈습니다.

사례 텍스트의 여정: 어려움에서 성공으로

Case Text는 기술 프로젝트에 시간을 할애하는 데 어려움을 겪던 변호사가 설립한 회사로, 법조계에서 창업으로 방향을 전환하게 되었습니다.

초기에 변호사가 판례 주석을 달기 위해 사용자가 생성한 콘텐츠에 집중했던 이 회사는 실패로 돌아갔고, 더 나은 기술과 사용자 경험을 위해 자연어 처리와 머신 러닝으로 전환하게 되었습니다.

변호사들이 업무의 근본적인 변화를 인식하고 Case Text와 AI 솔루션을 위한 협업을 모색하면서 ChatGPT와 GPT-4의 출시는 전환점이 되었습니다.

GPT-4가 공동 위원회의 성공에 미치는 영향

Co-Council의 제품 시장 적합성을 향한 여정은 GPT-4의 출시로 가속화되었고, AI 법률 비서에 대한 수요 급증으로 이어졌습니다.

서버 문제, 채용의 어려움, 언론의 큰 관심으로 인해 회사의 빠른 성장이 두드러졌습니다.

출시 두 달 만에 로펌의 법률 업무를 간소화하기 위해 AI를 혁신적으로 사용한 덕분에 Co-Council은 6억 5,000만 달러의 투자를 유치하는 데 성공했습니다.

성공적인 제품 만들기: 창업자의 여정

이 회사는 전년 대비 70~80%의 성장률과 1,500~2,000만 달러의 ARR을 기록하며 빠르게 성장했습니다.

창업자는 직접 제품의 첫 번째 버전을 구축하고 초기에는 팀을 소규모로 유지하는 등 실무적인 접근 방식을 취했습니다.

초기 고객 참여와 실시간 피드백은 회의적인 팀원들을 설득하고 제품 개발을 추진하는 데 결정적인 역할을 했습니다.

법률 연구용 AI에 대한 팀의 접근 방식은 이전 모델 버전에서 보다 효과적인 워크플로우로 발전했습니다.

이들은 사용자의 문제를 이해하고 원하는 결과를 얻기 위해 거꾸로 작업하는 데 중점을 두어 프로세스를 개별 프롬프트로 세분화했습니다.

각 단계마다 '좋은' 결과를 정의하기 위해 일련의 테스트를 작성하는 등 팀의 노력은 궁극적으로 더 강렬하고 철저한 테스트 프로세스로 이어졌습니다.

프롬프트에서 테스트 중심 개발의 중요성

테스트 중심 개발은 언어 모델의 예측 불가능한 특성을 관리하는 데 도움이 되므로 AI를 도입하는 데 있어 매우 중요합니다.

고객의 문제를 해결하기 위한 전체 애플리케이션을 구축하려면 독점 데이터 세트와 특정 통합을 비롯한 여러 계층이 필요합니다.

법률 업무와 같은 미션 크리티컬 사용 사례에서 정확성과 신뢰성을 달성하려면 다양한 에지 케이스를 해결하고 명확한 단계별 프롬프트를 제공해야 합니다.

AI에서 개발 프레임워크의 중요성

개발 프레임워크는 AI의 실수 패턴을 파악하고 더 명확한 지침을 통해 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

연사는 AI의 정확성에 대한 신뢰를 구축하기 위해 초기 테스트를 통과하는 것이 중요하다고 강조합니다.

직관에 의존하는 대신 보다 구조화된 접근 방식을 사용하는 것으로 전환하는 것은 특히 법률과 같이 중요한 분야에서는 매우 중요합니다.

새로운 모델인 OpenAI 01은 보다 철저하고 정확한 의사결정에 필요한 실행 기능을 제공하는 것을 목표로 하며, 잠재적으로 AGI의 부족한 부분을 채워줄 수 있습니다.

이제 AI는 단순한 입출력 모델을 넘어 정밀한 디테일 사고와 문제 해결 능력을 갖추게 되었습니다.

새로운 접근 방식은 업무를 세분화하고 도메인 전문 지식을 투입하여 의사 결정을 개선하는 것입니다.

이 기술은 전략적이고 지능적인 솔루션을 제공함으로써 법률을 포함한 다양한 분야에 혁신을 일으킬 잠재력을 가지고 있으며, 궁극적으로 일자리를 없애는 것이 아니라 더 흥미롭게 만들 수 있습니다.