법무부 부장인 마이 티 안 씨와 법무부 차장인 응우옌 누 하 씨가 교육 과정에 참석하여 지도했습니다.
경영 및 전문 분야에서 인공지능(AI), 특히 생성형 AI의 활용이 점차 확대됨에 따라 법률 문서의 작성, 평가 및 수정에 AI를 활용하는 것은 많은 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 그러나 이는 정확성, 검증 가능성, 정보 보안 및 법적 책임성에 대한 매우 높은 수준의 요구가 요구되는 분야이기도 합니다.
이러한 요구사항을 바탕으로, 본 교육 모듈은 AI를 법률 문서 작성의 주요 주체나 인간의 평가 및 의사결정을 대체할 수 있는 도구로 보는 것이 아니라, 정보 처리 및 초안 작성을 지원하는 도구로 접근하는 데 중점을 둡니다. 모듈의 핵심 원칙은 다음과 같습니다. AI 지원 - 전문 인력 검토 - 법률 부서 또는 평가 기관의 권한 내 기능 수행 - 관할 당국의 최종 결정 및 최종 결과물에 대한 책임은 해당 기관에 있습니다.
하노이 소재 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 정보관리학과 부학과장인 다오 민 콴 박사가 이번 연수 과정에서 강의를 맡았습니다.
AI 작업을 위한 체계적인 워크플로우를 구성하세요.
이번 프로그램에서 다오 민 콴 박사는 교수진과 법률 문서 작성에 있어 인공지능(AI) 활용 방식의 변화에 대해 논의했습니다. 사용자는 일반적인 질문을 던지고 AI 답변을 바로 사용하는 대신, 맥락, 입력 데이터, 처리 한계, 검증 기준, 출력 형식을 명확하게 정의해야 합니다. 또한 모델 학습 데이터에서 선별 및 검증된 법률 원자료와 전문 데이터로 전환하고, 초안 작성, 동료 검토, 검증, 수정, 승인 등 여러 단계를 거치는 프로세스를 구성해야 합니다.
이 교육 과정의 핵심 목표 중 하나는 교사들이 인공지능 지원에 위임할 수 있는 작업과 사람이 직접 수행하고 책임져야 하는 작업을 정확하게 구분할 수 있도록 돕는 것입니다.
인공지능은 공무원들이 기록에서 정보를 요약하고 추출하고, 문서를 분류하고, 비교표를 만들고, 피드백을 그룹화하고 종합하고, 구조를 제안하고, 보고서 또는 조항 초안을 작성하고, 잠재적인 충돌, 중복, 잘못된 참조 또는 불일치를 감지하는 등의 작업을 지원할 수 있습니다.
반대로, 정책 목표 설정, 정책 옵션 선택, 규제 범위, 헌법 적합성, 합법성, 일관성 및 실현 가능성에 대한 결론, 의견 수용 여부 결정, 그리고 최종 문서의 승인, 공포 및 책임은 권한을 가진 개인과 기관의 몫이어야 합니다.
법률 문서 개발에 있어 인공지능의 실제 적용.
이 프로그램은 기초 지식을 제공하는 것 외에도 법률 문서 작성 과정에서 실제적인 과제와 밀접하게 연계되도록 설계되었습니다.
교육훈련부 소속 교사들이 연수 과정에 참여했습니다.
교사들은 역할, 맥락, 입력, 과제, 제약 조건 및 검증 요건, 출력 형식 등 6가지 기본 구성 요소를 포함하는 구조화된 비즈니스 과제를 설계하는 방법에 대한 지침을 받았습니다. 특히 법률 관련 과제를 수행할 때, AI는 정의된 자료를 기반으로 작업해야 하며, 자체적으로 데이터나 법적 근거를 생성해서는 안 되고, 증거가 불충분한 문제를 표시하고, 원문 문서 내 정보의 위치를 명확하게 나타내야 합니다.
이 모듈에서는 데이터 추출 - 기준 기반 분석 - 동료 검토 - 검증 - 개선 - 테스트라는 다단계 AI 작업 워크플로를 소개합니다. 이러한 접근 방식은 AI가 생성한 완전한 답변을 즉시 수용하는 경향을 제한하고 정보 처리의 각 단계에 대한 제어력을 강화하는 데 도움이 됩니다.
실무적인 내용은 법률 문서 개발 및 다듬기 과정의 구체적인 작업, 예를 들어 법률 조사 및 비교 정책 문서 작성, 정책 영향 평가 지원, 개요, 용어집 및 조항 매트릭스 개발, 조항 초안 작성 및 검토 지원, 기술 검토, 참고 문헌 확인 및 일관성 유지, 평가 지원, 평가 보고서 작성, 요약, 설명, 피드백 반영 및 초안 수정 등에 포함됩니다.
6단계 검증 - AI 적용 시 핵심 원칙.
교육 과정에서 상당한 관심을 받은 주제 중 하나는 AI가 생성한 결과를 6개 단계에 걸쳐 검증하는 방법이었습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
(1) 출처 및 독창성,
(2) 유효성 및 시간;
(3) 관할권 및 법적 위계,
(4) 논리와 통일성,
(5) 실현 가능성, 영향 및 형평성
(6) 승인 및 책임.
인공지능이 생성한 결과는 사전 검증 없이는 공식 기록에 직접 사용할 수 없습니다. 검증은 형식적인 절차가 아니며, 각 단계에서 다른 사람들이 검토하고 검증할 수 있는 증거를 마련해야 합니다.
이는 대량의 정보를 처리하는 데 있어 기술의 장점을 활용하는 동시에 전문 인력의 추적성과 책임성을 보장하는 AI 적용 프로세스를 구축하는 기반이 됩니다.
책임감 있는 AI 사용을 위한 위험 요소 식별.
이번 교육 과정은 기회 외에도 정보 및 법적 근거의 왜곡, 데이터 편향, 불평등 위험, 데이터 유출 및 미공개 초안, 언어 편집 중 법률 내용 변경, 촉박한 응답 속도, 지적 재산권 문제, AI에 대한 과도한 의존 위험 등 법률 문서 작성 과정에서 AI를 사용할 때 발생할 수 있는 위험 분석에 중점을 두었습니다.
특히, 인공지능은 매우 일관성 있고 설득력 있어 보이는 답변을 생성할 수 있지만, 여전히 텍스트를 잘못 인용하거나, 타당성을 잘못 해석하거나, 데이터를 조작하거나, 존재하지 않는 사실에 근거하여 정보를 제공할 수 있습니다. 따라서 유창한 작문 실력이 콘텐츠의 정확성을 보장하는 증거로 간주될 수는 없습니다.
교육 및 훈련 분야에서 이러한 요구 사항은 법적 규제가 학습자, 교사, 교육 기관, 교육 접근성, 지역 간 형평성, 개인 데이터 및 관리 기관의 책임에 직접적인 영향을 미칠 수 있을 때 더욱 중요합니다.
인간과 인공지능 간의 효과적인 협력 모델을 향하여.
이 프로그램은 다양한 시나리오와 실습을 통해 교사들이 인공지능(AI)을 능동적이면서도 신중하고, 효과적이면서도 통제된 방식으로 활용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. AI 사용자는 프롬프트를 만드는 방법뿐만 아니라, 더욱 중요한 것은 적절한 과제를 선택하고, 올바른 데이터 소스를 준비하고, 도구의 한계를 파악하고, 결과를 검증하고, 자신의 전문적인 결정을 설명하는 방법을 알아야 합니다.
주제와 관련하여, AI 활용 능력은 단기간에 생성할 수 있는 문서의 양으로 판단되는 것이 아니라, AI에 적절한 작업을 할당하고, 도구의 한계를 파악하고, 결과를 검증하고, 최종 결과물에 대한 모든 전문적인 선택에 책임을 지는 능력으로 판단됩니다.
2026년 8월 7일 닌빈에서 진행된 이번 연수 과정은 교육 및 훈련 분야의 정책과 법률 개발 및 개선에 관여하는 공무원들을 대상으로 인공지능(AI) 적용에 필요한 지식, 기술, 방법론을 향상시키는 실무 활동입니다. 동시에, 이 프로그램은 정보 및 데이터 관리, 인공지능, 디지털 전환 분야의 강점과 국가 관리의 실질적인 요구 사항 간의 잠재적 연관성을 보여주는 사례이기도 합니다. 이는 사회과학인문대학교가 특히 관심을 갖고 추진하는 연구, 교육, 사회봉사 분야 중 하나입니다.
사회과학인문대학교는 교육훈련부의 신뢰를 지속적으로 받아 향후 더 많은 교육과정을 시행하는 임무를 맡게 되기를 희망합니다.
작가:정보 관리 부서
최신 뉴스
이전 뉴스
