엘박스, EACL·ACL 2026에 연구 논문 수록…머신러닝 학회 워크숍 후원

[SWTV 이지한 기자] 엘박스는 자연어 처리 분야 학회 ‘EACL 2026’과 ‘ACL 2026’에 연구 논문 수록을 완료하고, 머신러닝 학회 ‘ICML 2026’의 워크숍에 후원사로 참여했다고 23일 밝혔다.

지난 6~11일 서울 코엑스에서 열린 ICML 2026 워크숍 ‘AI for Law’에서는 법률 추론 및 AI 평가, 사법 접근성 등이 주요 논제로 다뤄졌고, 엘박스 공동 연구진인 황원석 서울시립대학교 교수가 패널로 참석해 법률 추론 관련 연구 성과를 발표했다.

▲ 황원석 서울시립대 교수가 워크숍에서 엘박스와의 공동 연구 성과를 소개하고 있다. [사진=앨박스]

EACL 2026에 채택된 연구는 엘박스와 서울시립대 연구진이 함께 개발한 한국 법률 추론 평가 벤치마크 KCL에 관한 내용이다. 해당 연구는 단순 최종 결과 산출을 넘어 주요 쟁점 검토 여부, 논증 구조, 절차적 도출 등 대규모 언어모델(LLM)의 추론 과정을 측정하는 방식을 도입했다.

연구진이 KCL을 활용해 30개 이상의 언어모델을 분석한 결과 법적 근거 적용 방식과 절차에 따라 모델간 성능 차이가 발생함을 확인했다.

ACL 2026에 수록된 논문은 엘박스가 일리노이대학교 어바나-샴페인, 예일대학교 연구진과 협력해 수행한 연구로, 연구진은 국내 판결문 2만4000여건의 쟁점을 계층 구조로 정립한 법률 추론 평가 데이터셋 LEGIT을 구축했다.

이 데이터셋을 적용해 범용 AI 모델을 평가한 결과 국내 법률 및 판례 정보가 수반될 때 추론 성과가 향상되는 경향을 관측했다는 것이 엘박스 측의 설명이다.

엘박스는 KCL을 이용해 AI 모델의 추론 역량을 측정하고, LEGIT을 통해 도출 과정을 검증하는 법률 AI 통합 평가 체계를 구축하고 있다.

온경운 엘박스 데이터·AI팀 리더는 “법률 인공지능 기술은 결론 도출 과정에서의 근거 제시와 논리적 추론 절차가 동반돼야 한다”며 “향후 전문 기관 및 연구진과의 협업을 지속해 리걸 AI 기술을 고도화할 것이다”라고 말했다.