범용 LLM의 한계를 넘다: 법률 특화 모델 'SLLM'의 탄생
2026.01.28
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전자계약 보안과 법률 AI의 진화
전자계약의 보안이 단순히 '문서의 위변조'를 막는 기술적 단계를 넘어, 이제는 ‘내용의 적법성과 논리적 무결성’을 검증하는 단계로 진화하고 있습니다.
많은 기업이 효율성을 위해 AI를 도입하고 있지만, 전문적인 법률 영역에서는 범용 AI가 주는 불확실성이라는 큰 벽에 부딪히곤 합니다.
로폼비즈니스는 이러한 문제를 해결하기 위해 단순한 데이터 학습을 넘어선 법률 특화 언어 모델, SLLM(Structured Legal Language Model) 고도화에 집중하고 있습니다.
SLLM이란?
- 법률 특화 언어 모델: 로폼비즈니스가 축적한 방대한 법률 데이터와 기술력을 바탕으로 설계된 법률 전문 특화 모델
- 지능형 알고리즘 결합: 단순한 데이터 연결을 넘어 '법적 판단 알고리즘'과 '요건사실 그래프'를 결합해 정교한 법리 해석과 대안을 제시
- 할루시네이션(환각) 방지: 데이터 범위를 법률 분야로 한정하고 알고리즘을 최적화해 범용 AI의 고질적인 정보 왜곡 문제를 해결
왜 법률 특화 모델(SLLM)인가?

생성형 AI의 놀라운 발전에도 불구하고 법무 현장에서 선뜻 AI를 전적으로 신뢰하기가 어렵습니다.
그 주된 이유가 바로 할루시네이션(Hallucination, 환각 현상)에 있는데요.
범용 AI는 방대한 카테고리의 데이터를 수집해서 확률적으로 가장 그럴듯한 답변을 내놓습니다.
예를 들어 사용자가 '백설공주에 나오는 사과의 법적 의미'를 물었을 때 '에디슨의 사과'나 전혀 다른 맥락의 데이터를 조합해 엉뚱한 결과를 가져오는 것이죠.
범용 AI가 방대한 데이터 속에서 결국 길을 잃은 것인데요.
규칙과 의미가 명확하게 정해져 있는 법률과 같은 예리한 분야에서는 이러한 '뭉뚱그린 답변'이 치명적인 리스크가 됩니다.
따라서 법리 구조를 정확히 해석할 수 있는 정교한 알고리즘과 검증된 법률 데이터, 그리고 이를 처리하는 특화된 기술력이 필수적입니다.
로폼비즈니스가 그리는 SLLM의 차별점
- 법적 판단 알고리즘: 단순 보조형 구조를 넘어 요건사실 그래프를 결합한 법리 구조 해석
- 규범 판단 및 대안 제시: 위험 요소를 탐지하는 것에 그치지 않고 구체적인 법적 대안까지 제안
- 데이터의 순도: 범용 데이터가 아닌, 로폼이 축적해 온 고품질 법률 데이터를 기반으로 학습
국가 프로젝트로 인정받은 기술력
로폼(아미쿠스렉스)은 최근 중소벤처기업부의 '스케일업 팁스(TIPS) R&D 사업'에 선정되어 약 12억 원 규모의 지원을 받게 되었습니다.
이는 로폼비즈니스가 구축해 온 법률 데이터와 SLLM 기술의 경쟁력을 공식적으로 인정받은 결과입니다.
로폼비즈니스는 이미 하림그룹, 다이닝브랜즈그룹을 비롯해 SM엔터테인먼트 자회사(KMR), JYP엔터테인먼트 자회사(블루개러지) 등 유수의 기업에 솔루션을 공급하며 법무 AX를 선도하고 있습니다.
향후 3년간 진행될 기술 고도화를 통해, 법리 해석과 추론 능력을 극대화한 독보적인 법률 AI 모델을 선보일 예정입니다.
현재의 혁신, 미래의 신뢰
로폼비즈니스는 완벽한 SLLM 시대를 준비함과 동시에, 현재도 기업 법무팀의 생산성을 높이는 강력한 AI 기능을 제공하고 있습니다.
- AI 계약서 생성: 비즈니스 의도에 맞는 전문적인 초안 자동 작성
- AI 문서 검토 및 비교: 독소 조항 식별 및 표준안과의 차이점 즉시 분석
- 검증 프로토콜: AI의 결과물을 공식 법률 데이터베이스와 교차 검증하여 정확도 확보
법률 AI의 핵심은 기술의 화려함이 아니라 '흔들리지 않는 정확성'에 있습니다.
로폼비즈니스는 가장 정교한 알고리즘으로 기업 법무팀이 복잡한 분석 업무를 효율적으로 수행할 수 있도록 끊임없이 진화할 것입니다.
리걸테크의 새로운 기준을 만들어가는 로폼비즈니스의 행보에 앞으로도 많은 관심을 부탁드립니다.