키워드 네트워크와 BERT 모델을 활용한 인공지능 관련 국내외 법학연구 동향과 함의

Abstract

최근 인공지능기술의 발전 속도만큼이나 규범적 대응･규제 방안에 대한 논의도 상당히 빠른 속도로 진행되고 있다. 불확실한 인공지능기술의 위험성을 최소화하면서 기술 혁신을 저해하지 않도록 명확하고 유연한 법제도를 설계하거나 현행 법제도 체계 안에서 합리적으로 해석･적용하는 작업은 매우 도전적인 과제다. 더욱이 개발과정에 있는 기술을 자국의 환경과 사정을 고려하여 설계 또는 해석･적용하기 위해서는 많은 이론･실증･사례 연구가 뒷받침되어야 한다. 이러한 관점에서 국내외에서 수행･발표되고 있는 인공지능에 관한 법･정책 연구의 동향을 파악하고 조망하는 것은 매우 긴요한 작업이라고 할 수 있다. 본 연구는 국내외 법학 분야의 인공지능 관련 연구동향을 살펴보기 위해 한국연구재단 등재학술지와 Web of Science 데이터베이스를 대상으로 2010년부터 2020년까지 최근 10년 동안 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 키워드가 포함된 국내외 법학분야 학술논문의 저자 선정 연구키워드와 초록을 수집하여(국내176건, 해외275건) 키워드 네트워크 분석과 BERT 모델 기반의 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 2018년을 기준으로 국내와 해외 인공지능 관련 법학 분야 연구의 토픽은 다양하게 증가하였으며, 인공지능 활용에 대한 특정 범주와 이슈에서 보편적인 법정책적 논의로 점차 발전하는 경향이 나타났다. 본고에서는 이러한 연구 결과를 바탕으로 향후 인공지능 관련 법학･법정책 연구 및 교육의 방향에 대해 제언하였다.