사법 인공지능에 관한 실증적 연구 - 시민·법조인 인식 조사를 통한 ‘사법 AI’의 민주적 정당성에 대한 법사회학적 분석 - = An Empirical Study on the Use of Artificial Intelligence (AI) in the Judiciary: A Socio-legal Analysis of the Democratic Legitimacy of “Judicial AI” through a Survey of Citizens and Legal Professionals

국문 초록 (Abstract)

최근 사법부의 인공지능(AI) 활용 논의가 본격화되고 있다. ‘사법 AI’라는 새로운 현상은 헌법 제27조 재판청구권 및 제103조 법관의 독립성에 관한 쟁점을 야기할 뿐 아니라, 국민의 사법 신뢰 및 사법의 민주적 정당성이라는 근본적 가치와도 긴밀한 연관성을 갖는 문제이기에 법사회학적 실증 연구를 통한 검토가 긴요하다. 본 연구는 20세 이상 성인 542명(일반 시민 458명, 법조 종사자 84명)을 대상으로 설문조사를 실시하고, 기술통계, 집단 간 비교(t-검정·일원분산분석), 이항 로지스틱 회귀분석을 통하여 사법 AI에 대한 시민 인식과 그 결정 요인을 다층적으로 탐색하였다.
주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국 시민의 사법 AI 수용도는 AI 활용의 정도 및 사안의 성격에 따라 차등화되며, 사법의 본질에 가까운 영역일수록 인간 판사의 역할을 강하게 고수하는 단계적·조건부 수용 입장이 나타난다. 둘째, 평소 사법 신뢰도가 낮을수록 사법 AI에 우호적인 ‘사법 불신의 대안 추구 효과’가 일관되게 확인된다. 셋째, 사법 AI에 일반적으로 찬성하더라도 본인이 패소하는 상황을 가정하면 수용도가 유의미하게 낮아지므로 사법 AI에 대한 인식은 추상적 찬반보다 구체적 사안과 맥락을 고려하여 평가되어야 한다. 넷째, 종합적 찬반을 결정하는 변수는 인구통계학적 속성보다 사법 AI 역할에 대한 기대, AI 판결에 대한 원론적 거부, 비대칭적 회피 반응 등 규범적·심리적 인식이다.
이러한 발견은 사법 AI라는 정책적 결정과 사법 신뢰 회복이라는 가치의 긴장과 조화에 대한 이해, AI 권한의 정도와 사안의 성격을 염두에 둔 제도 설계, 사법 AI 모니터링을 위한 독립적 외부 거버넌스와 시민·법조 공동 참여, 사법 주권 및 데이터 주권 의식의 반영, 인공지능기본법과의 정합성 등의 과제를 제시한다. 본 연구는 사법 AI의 정당성이 기술적 효율성에서 곧바로 도출되지 않으며, 국민 법의식에 대한 존중과 사법의 민주적 정당성이라는 토대 위에서 비로소 확보될 수 있음을 입증하고자 하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The use of AI by the judiciary has moved beyond an abstract debate over its feasibility to a concrete discussion of its scope and modalities. Yet AI in adjudication not only raises issues concerning the right to a trial (Article 27 of the Constitution) and judicial independence (Article 103), but is also tied, more fundamentally, to public trust in the judiciary and the democratic legitimacy of judicial power. While prior research on “judicial AI” has concentrated largely on normative and doctrinal analysis, empirical socio-legal studies of how citizens and legal professionals actually perceive it have remained scarce. This study surveyed 542 adults in Korea (458 citizens and 84 legal professionals), employing descriptive statistics, group comparisons (t-tests and one-way ANOVA), and binary logistic regression.
Four findings emerge. First, acceptance is differentiated along two dimensions—the degree of authority delegated to AI and the nature of the case—with citizens reserving a role for human judges ever more strongly as cases approach the core of judicial power. Second, a consistent “alternative-seeking effect of judicial distrust” appears: the lower one’s trust in the judiciary, the more favorable one’s attitude toward judicial AI. Third, even respondents who generally support judicial AI become significantly less willing to accept it when imagining that they themselves lose their case, implying that its legitimacy must be assessed in concrete contexts rather than by abstract approval. Fourth, the decisive determinants of support are normative and psychological perceptions— expectations of AI’s role, principled rejection of machine judgment, and an asymmetric aversion to AI error —rather than demographic attributes.
The study empirically demonstrates that the legitimacy of judicial AI cannot be derived directly from technical efficiency, but can be secured only on the foundation of respect for citizens’ legal consciousness and the democratic legitimacy of the judiciary.