earticle

영어

Considering the advancement of AI technology and societal interest, it is highly likely that AI systems will be applied in the field of criminal justice as well. This suggests the potential for the utilization of various legaltech and is expected to lead to significant institutional changes. In the legal domain, as various artificial intelligence programs begin to assist with judicial decision-making, the practical definition of criminal justice will ultimately come to be defined by “the Justice of Prediction”. This means that the definition of criminal justice will depend on how sophisticated and accurate the predictive technologies of AI are in their programming and application. AI will play a central role in enhancing the efficiency and qualitative improvement of legal predictions. This paper aims to review the current state of two areas of legal prediction in our criminal justice system: judicial prediction and crime prediction, in particular, the prediction of recidivism. It also seeks to explore strategies for realizing “predictive justice” within criminal justice and to propose the necessity for legal and institutional improvements, along with specific directions, as the legaltech industry continues to develop. To achieve this, the paper introduces foreign cases and precedents, while also examining their limitations to proactively highlight considerations that should be taken into account as the legaltech industry develops in Korea. Specifically, the paper aims to present three practical strategies for the future development of legaltech in our country. Furthermore, it seeks to broadly propose institutional and legal improvements that can be applied to Korea by reviewing current issues and relevant foreign examples. First, the paper will propose a strategy based on the analysis of German cases, with a focus on benchmarking these examples. Additionally, it will outline specific strategies for realizing “predictive justice” through the improvement of related laws, as well as strategies for realization through perception change and educational innovation. Ultimately, the concrete implementation of the three strategies presented in this paper is expected to serve as a crucial foundation for ensuring predictive justice in the upcoming legaltech era.

한국어

AI 기술의 발전과 사회적 관심을 고려할 때, 형사사법 영역에서도 인공지능 시스템 이 적용될 가능성이 높다. 이는 다양한 리걸테크가 활용될 가능성을 시사하며, 많 은 제도적 변화를 초래할 것이다. 법적 영역에서도 다양한 인공지능 프로그램들이 사법적 판단을 보조하게 될 때, 실질적인 형사사법의 정의는 결국 ‘예측의 정의’가 될 것이다. 즉, 형사사법의 정의는 인공지능의 예측 기술이 얼마나 정교하고 정확 하게 프로그램되고 적용되는지에 달려있다. AI는 법적 예측의 정의에 대한 효율성과 질적 향상을 제공하는 핵심 역할을 하게 될 것이다. 본 논문은 우리 형사사법에서 법적 예측의 두 가지 영역인 ‘사법 예측’(Predictive Justice)과 범죄 예측, 특히 ‘재범 예측’(Prediction of Recidivism) 영역의 현황과 형사사법에서의 “예측의 정의” 실현을 위한 전략들을 검토하고, 리 걸테크 산업의 발전 과정에서 법과 제도의 개선 필요성과 구체적인 방향성을 제시 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 외국의 사례와 판례를 소개하고 관련 사례 및 판례가 가진 한계점을 함께 검토하여 향후 우리나라 리걸테크 산업 발전 과정에서 유의하여야 할 사항을 선제적으로 제시한다. 구체적으로는 향후 우리 리걸테크 발전을 위한 3가지 실질 적 실현 전략을 제시하여 현재의 문제점과 이를 위한 외국 사례의 검토, 우리나라 에 반영할 수 있는 제도적 법적 개선 방안까지 폭넓게 제안하고자 한다. 즉, 논문은 독일의 사례 분석을 기반으로 이를 벤치마킹하는 전략을 제시하고, 관련 법률 정비 를 통한 구체적인 “예측의 정의” 실현 전략과 인식 변화 및 교육 혁신을 통한 실현 전략을 제시하고 있다. 결론적으로 논문이 제시하고 있는 세 가지 전략의 구체적 실현은 앞으로 리걸테크 시대에 예측의 정의를 담보하기 위한 중요한 기초가 될 것으로 판단한다.