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영어

Artificial Intelligence and Legal Reasoning - Defeasibility, Non-monotonic Logic, Balancing - This paper considers possibilities and limits of the legal reasoning applying the non-monotonic logic in artificial intelligence and law. Deductive reasoning in classical logic cannot solve hard cases. It also does not allow for a retraction of inference not capturing the dynamics in the legal reasoning. Defeasible reasoning taken in the domain of AI & Law is dynamic in that it allow for a retraction of inference as a result of gaining new information. The challenge of non-monotonic Logic is to provide for the formal frameworks devised to represent defeasible reasoning beyond classical logic and intuitionistic logic. It tries to represent the logic frames of defeasible reaching to mathematical method with a formal precise account that is materially adequate. In AI & Law, non-monotonic logic is regarded as a theoretical tool to reinterpret the balancing as one mode of legal reasonings. The balacing is a autonomous judgement for solving norm conflicts and is not based on pre-established priorities. It is a autonomous decision-making process. Non-monotonic Logic is based on a logical inference with pre-established priorities. In despite of the future of AI, non-monotonic logic has nothing in common with a human reasoning and balancing.

한국어

이 글은 인공지능의 한 추론방식으로 사용되어 왔던 비단조논리를 활용한 법적 논증의 가능성과 한계를 살펴본다. 전통적인 추론방식인 연역법은 문제적 사안을 해결하는 데 있어서 일정한 한계를 갖는다. 또한 법적 논증이 갖는 동적 측면을 포착하지 못하여 전제되어 있는 규범을 변경하거나 기존의 추론을 철회할 수 없다는 한계를 갖는다. 인공지능론자들이 주목하는 폐기가능성의 개념은 추가적 정보가 유입될 때 결론의 철회를 허용함으로써 법적 논증의 동적 측면을 일정 부분 반영한다. 비단조논리는 폐기가능추론을 표현하기 위해 고안된 형식적 틀로서 고전논리나 직관주의 논리와 차이점을 갖는다. 비단조논리는 폐기가능성을 인정하면서도 기존 논리학이 수학적 엄밀성에 접근할 수 있도록 내용적 적합성, 형식적 정확성, 직관에 대한 평가를 함께 고려하여 폐기가능추론을 논리적으로 표현하고자 한다. 인공지능과 법 연구에서 이 비단조논리는 법적 정당화의 한 양식으로 형량을 재구성할 수 있는 이론적 도구로 연구되어 왔다. 형량을 통한 법적 정당화는 규범충돌을 해결할 때 선재하는 우선관계를 고려하지 않는 자율적 의사결정과정이다. 그러나 비단조논리는 선재하는 우선관계와 관련 정보를 통해 우선관계를 논리적으로 추론한다. 비단조논리는 기본값을 일관적으로 보존하고 확장하는 과정이지 형량처럼 비연역적 가치판단과 도약의 문제의식을 공유하지는 않는다.