터미네이터??

불만불평시 인터넷 1주일금지

@vjej6010 불가능한게 프로그래밍 단계에서 외압 가능성이 있어서, 독재정권이 나올지도 몰라요

100년이 지나도 투표만큼은 현행방식으로 진행될겁니다.

@juinmanim 

사람이 같이하면 계산하는부분은 다 ai가 하고 나머지를 사람이 하게되는거라서

@반박시니말이맞아 그래도 휴먼이 개입해야 감정적인 해소점을 찾을수 있습니다.

창의력으로도 인간은 AI 못이겨요

하물며 8년전 이세돌 vs 알파고때도 

인간이 한번도 구사한적 없는 수를 둬서 발랐는데

그시점 AI보다 최소 만배 이상 발전한게 현시점 AI

@djdbdj 

바둑 게임과 법률과 판례를 가지고 이뤄지는 재판을 비교를 하시네요 ㅎㅎ

@레버리지드림 절차와 결과적 형평의 사이의 최대효용 발생점을 찾는게 판결이란 점에서 나의 돌이 어디에 두어졌을때 최선의 비용효과를 이뤄낼 수 있냐를 계산하는 바둑과 완전 다른 대상의 비교라 할 수 있나요? 특히나 그걸 수행하는 AI입장에서 생각해본다면요. 참고로 바둑에서 흑백 모든 착점 경우의 수는 우주 전체 원자의 갯수보다 많습니다.

@djdbdj 

최대 효용이라는 걸 판단하는 기준 자체가 뭐냐는 거죠.

경우의 수가 많고 적음이 문제가 아니에요.

바둑은 목표가 명확합니다. 돌을 많이 따고 집을 많이 가지면 이깁니다.

AI는 시뮬레이션과 학습으로 그 목적을 이루기 위한 최적의 수를 찾으면 됩니다.

반면 판결의 최대 효용은 뭐라고 생각하세요? 

범죄자에 대한 강한 처벌? 피해자의 복수? 범죄자 교화? 사회 안정? 범죄 예방? 

사람마다 판단 하는 기준이 천차만별인데 누굴 기준으로 삼지요?

다수결로 할까요? 

그럼 윤찍 하던 사람들이 다수라 대통령 뽑히던 기준으로는 김건희는 무죄겠네요. 

나치당이 뽑히던 시절 독일 사람들 윤리 기준으로는 소수 인종 학살이 무죄인 무시무시한 괴물 AI가 될 거고요. 

다수의 이익을 위해 일부 소수가 희생되는 판결도 비일비재 하게 되겠지요.

특히나 LLM, 빅데이터 기준으로 판결을 만든다면 그렇게 욕하던 과거 판새들의 기준에 잘 수렴하면 할 수록 좋은 AI라고 스스로 판단을 하겠지요.

심지어 전관 변호사가 붙는 쪽의 손을 들어 주는 게 인류의 상식이고 AI 자체 평가에서 하이스코어를 얻을 수 있는 옳은 방향이라고 판단할 수도 있겠죠.

아, 그런 결과가 나오면 안 되게 "필터"를 해야 한다고요?

그럼 그 시점부터 그건 객관성을 잃은 AI 입니다. 제작자의 의도가 반영되기 시작한 거니까요.

그런 "필터"가 한 두개 일까요? 넣고 싶어 하는 사람이 한 둘일까요? 

그 사람들의 의도도 각자 다르겠지요? 필터 간의 우선 순위는 어떻게 판단하고요?

그런데도 바둑과 판결이 같다고요? ㅎㅎ

둘이 같을 수 없다는 것은 "승리 조건"이 명확한 바둑과 달리, 달성하고자 하는 목표의 객관성이라는 것의 존재 자체가 불가능하니까 하는 말 입니다.

"공정한 재판"의 "공정"에 대한 해석과 기준은 5천만 국민에게는 5천개의 기준이 있으니까요.

@레버리지드림 사람들이 흔히 착각하는데 판결에 있어 호증번호 붙여 제출된 증거목록을 통해 사건에 대한 판사의 사실관계가 형성되면 그 이후의 일은 법률의 적용이지 법률의 형성이 아닙니다. 님이 언급한 범죄자에 대한 강한 처벌, 피해자의 복수, 범죄자 교화, 사회 안정, 범죄 예방 이런건 입법 차원에서나 생각하는 것들이구요. 특히 대륙법계인 우리나라의 경우 민법 제 1조 "법률에 규정이 없으면 관습법에 의하고 관습법이 없으면 조리에 의한다."라고 명백히 국회 및 지방의회 입법 및 행정각부 명령 통한 성문법 적용이 제1원칙이라 규정하고 있구요. 또한 성문법 적용의 첫째 원칙은 문리해석이고 그 합목적적해석이나 역사적 해석은 부차적인 방법이며, 그마저도 그 해석 범위를 넘어서는 경우엔 판사라 할지라도 판단권한을 잃게 됩니다.  5천만의 기준이 있단건 입법에 참여하는 모든 사람을 포함시킨다면 모르겠지만 적어도 법률에 구속되는 판사에겐 해당되지 않는 말이고 결과적으로 AI가 바둑을 두는 거나 판결을 하는거나 기본 매커니즘은 크게 차이난다고 볼 이유가 없습니다.

@djdbdj 

아뇨, 대륙법, 성문법 제도라 해서 모든 경우에 모든 형량을 일률적으로 정하지는 않았습니다.

애초에 법에서 동일한 범죄에 내려질 수 있게 정의 된 양형 범위만 해도 집유나 선고 유예부터 최대 형량까지 천차 만별인데요?

입법 단계에서 모든 형량이 객관적으로 다 정의가 되어 있다면 사람들이 전관을 뭐하러 씁니까? ㅎㅎ

그리고 수많은 케이스들에 대해 그 양형 범위 안에서 정답이 대체 어디인가요?

당장 그 많은 논란이 되는, 물증 없이 증언만으로 처벌이 되는 성범죄에 대해 어떻게 판단해야 합니까?

혹자는 피해자를 위해 그게 인정 해야 한다고도 하고 혹자는 무죄 추정의 원칙이 우선 되어야 한다고 합니다.

님의 생각은 어떻습니까? 국민들의 생각은 얼마나 다양하던가요? 그리고 입법에서 이런 때는 유죄 이런 때는 무죄라고 명확히 정해는 주던가요? 

이런 사건들에 대한 처벌이 20세기부터 지금까지 시대의 흐름에 의해 얼마나 변화해 왔습니까? AI는 이 흐름 중 어느 지점을 "정답"으로 판단 해야 하고요?

모든 판결에는 결국 가치 판단이 개입을 하지 않을 수가 없습니다. 

그래서 오직 집 갯수를 많이 확보하여 승리를 한다는, "가치 판단"이 전혀 개입 할 필요 없이 수천년 간 객관적으로 변하지 않은 단 한 가지 목적 만 달성하면 되는 바둑과는 하나도 안 비슷하다고 하는 겁니다.

@레버리지드림 

 라고 하기엔 10년이내 판검사 AI 대체 확률 28%라고 봅니다. 물론 발전속도 생각하면 그 확률은 점점 올라갈거구요. 

아래는 현재 세계각국 법원에서 재판과정에 AI 활용중인 예입니다.

혈중알코올농도 면허취소 수준, 음주운행 거리 20㎞, 적발시간 오후 8시35분경. 
 
인공지능(AI) 법률상담 플랫폼에서 형량을 예측하기 위해 지난 25일 발생한 한 현직 경찰관의 음주운전 기록을 입력해봤다. A씨가 과거 같은 전과가 없고, 집행유예 기간에 일어난 사고가 아니라고 추가로 입력하자 평균 형량이 벌금 600만원이라는 답이 나왔다.
 
좀 더 구체적인 결과를 알아보기 위해 이미 재판 결과가 나온 다른 음주운전 사건의 조건도 입력해봤다. 지난해 7월 18일 오후 11시쯤 경기 부천시에서 서울 양천구까지 약 10㎞를 혈중알코올농도 0.182%(면허취소 이상) 상태로 운전한 B씨는 과거 음주운전으로 벌금형 전과가 3회 있었다. 심지어 징역 1년에 집행유예 2년을 받은 지 두달여 만에 면허증도 없는 상태에서 적발됐다. 이런 조건들을 AI에 입력하자 징역 10개월이 나왔다. 실제로 B씨는 징역 10개월을 선고받고 복역중이다.
 

“AI 양형, 시간 절감…인간 판사는 복잡한 쟁점엽

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김명수 대법원장 등 대법관들이 지난해 7월 대법원에서 열린 전원합의체 선고에 착석해 있다. 연합뉴스.

 
26일 ‘AI와 양형’을 주제로 열린 대법원 양형연구회 심포지엄에 참석한 법조계 전문가들은 AI가 판사의 양형 보조 역할을 할 수 있다는 데 공감대를 이뤘다. 양형위는 양형 기준을 마련할 때 최근 5년간 선고·확정된 특정 범죄군의 사건을 모(母)집단으로 보고, 양형인자가 될 만한 사정을 고려해 통계 프로그램으로 분석한다. AI도 대량의 데이터를 학습해 통계적으로 추론한다는 점에서 공통점이 뚜렷하다는 것이다. 

 

이날 발제를 맡은 오세용 인천지법 부장판사는 “유사 사건을 검색해 사건별 양형 분포를 파악하는데 시간·노력 절감 효과가 있고, 신속하게 형량 범위를 판단할 수 있어 복잡한 다른 쟁점에 집중할 수 있다”는 점을 강조했다. 

 
AI가 재판 등에 활용된 국내외 사례도 제시됐다. 민간 리걸테크 기업인 ㈜로이어드컴퍼니가 개발한 ‘AI알법’은 3만건 이상의 판례를 토대로 음주운전·강제추행·사기 등에 대한 형량 예측 서비스를 제공 중이다. 미국의 경우 2013년 2월 위스콘신주 법원이 총격 사건에 사용된 차량을 무단으로 운전해 경찰로부터 도주한 에릭 루미스 사건에서 컴파스(COMPAS)라는 알고리즘을 활용했다. 당시 컴파스가 재범 위험성을 높게 평가하자, 법원은 이를 양형 자료로 참작해 루미스에게 가석방 없는 징역 6년을 선고했다. 유럽 인권재판소의 재판예측 알고리즘이 실제 판결과 79% 일치한다는 점도 소개됐다.

@djdbdj 

ㅎㅎ 읽어는 보고 퍼오시나요?

저 기사와 연구 만 봐도 지표 자체가 소위 맨날 욕하는 "판레기들"이 만든 결과물에 얼마나 수렴하느냐 입니다.

즉 판사 인력 소요를 줄이는 것 뿐, 지금의 판결들 대비 특별히 뭐가 개선 되는 게 아니라는 겁니다.

그리고 극단적으로는 전관 변호사 쓴 쪽이나 법조계 출신 범죄자 봐주기가 누적 된 학습 데이터에 포함 되어 있으면 AI 판결도 그런 결과가 나온 다는 거지요.

그걸 배제하겠다고 손을 대면 그것 또한 인간의 개입이고 그 순간 객관성이라는 건 깨진다는 거고요.