최신 대법원 판례로 K-Law의 가상 판결문을 만들고, 실제 판결문과 비교해 일치도를 평가합니다.
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용도와 목적K-Law 방법론이 실제 판결과 얼마나 같은 결론과 법리에 이르는지 누구나 직접 시험해 볼 수 있게 한 곳입니다. 내 사건용이 아닙니다.
이럴 때 쓰세요K-Law의 성능이 궁금할 때, 연구나 검증을 위해 판례 한 건으로 재현해 보고 싶을 때.
적용 방법론K-Law v15.1 (해외 LLM)
화면의 탭
이 화면 위쪽에는 탭이 네 개 있습니다.
| 탭 | 무엇을 하나요 |
| 단일 AI 모델 | DeepSeek, Claude, Gemini 등 하나의 LLM을 골라 가상 판결문을 만듭니다. 복합 AI 모델보다 비용이 저렴합니다. 맨 위의 "LLM 선택" 버튼으로 AI를 고릅니다. |
| 복합 AI 모델 | 둘 이상의 AI가 같은 사건의 가상 판결문을 각각 쓰고, 품질을 평가한 뒤, 최종 판결문을 낼 모델을 고릅니다. 아래 "복합 AI 모델 사용법"을 보세요. |
| 나비 AI 준비 중 | Navi AI는 A.X 4.0을 대법원 가상 판결문 시뮬레이션에 특화해 Fine-tuning한 모델입니다. 아직 이용할 수 없으며, "분석 시작"을 눌러도 준비 중이라는 안내만 나옵니다. LLM 선택 메뉴는 없고 나머지 화면은 단일 AI 모델과 같습니다. |
| 이력 | 내가 만든 가상 판결문의 목록(생성 시각, 제목, 공개 여부)입니다. 줄을 누르면 판결문 전문을 볼 수 있고, 공개 스위치로 게시판 공개 여부를 정합니다. 이 목록에는 일치도를 표시하지 않습니다. |
준비물(단일 AI 모델 탭): API Key 2개 이상. 하나는 사건 개요 작성, 쉬운 설명, 일치도 평가(키 A)에, 다른 하나는 가상 판결문 생성(키 B)에 씁니다. 가능하면 서로 다른 AI 제공자의 키를 쓰세요. 하나의 키로 사건 개요 작성과 가상 판결문 작성을 모두 하면, AI가 이미 정답을 알고 판결문을 쓰게 되어 데이터가 오염됩니다.
사용법 (단일 AI 모델 탭)
- 대법원 종합법률정보에서 되도록 최신 판례를 한 건 고릅니다. AI가 이미 학습한 판례는 시험의 의미가 떨어집니다.
- 키 A의 AI로 그 판례에서 사실관계만 뽑아 사건 개요를 만듭니다. 법원의 판단, 결론, 주문은 빼야 합니다.
- 뽑은 사실관계를 "사건의 개요"에 붙여 넣습니다. AI 모델을 키 B의 AI로 바꾸고(맨 위 "LLM 선택" 버튼과 모델 목록) 키 B를 입력한 뒤 "분석 시작"을 눌러 가상 판결문을 만듭니다.
- 판결문이 끝나면 AI 모델을 다시 키 A의 AI로 바꾸고, "일치도 평가" 칸에 실제 대법원 판결문 전문을 붙여 넣은 뒤 "일치도 평가 시작"을 누릅니다. 평가 보고서가 만들어집니다.
복합 AI 모델 사용법
같은 사건을 여러 AI에게 맡겨 서로 비교하고, 가장 나은 판결문을 고르고 싶을 때 씁니다. API Key는 필요 없습니다.
- "복합 AI 모델" 탭을 열고 "사건의 개요"에 사실관계를 적습니다. 이 탭은 쟁점 분석과 추가 질문 없이 입력한 개요만으로 판결문을 쓰며, 심급은 정하지 않습니다.
- 판결문을 쓸 AI 모델을 2개 이상 고릅니다. 지금은 DeepSeek Pro와 DeepSeek Flash만 고를 수 있고, Claude, Gemini, ChatGPT, Groq는 "서버 준비 중"으로 표시됩니다.
- "복합 판결 시작"을 누르면 호출 횟수와 GDC 차감을 알리는 확인창이 뜹니다. 모델마다 STEP 0부터 C까지 같은 순서로 판결문을 쓰며, 모델별 진행 상태가 표시됩니다.
- 판결문이 끝나면 평가 모델 하나가 판결문을 어느 모델이 썼는지 가린 채 5개 기준(사실관계 반영 25점, 쟁점·법리 논증 30점, 주문·이유 일관성 20점, 형식·완결성 15점, 근거 신뢰성 10점)으로 채점합니다.
- 총점 1위 모델이 미리 선택됩니다. 판결문을 읽어 보고 다른 모델로 바꿀 수 있습니다. "이 모델의 판결문을 최종 판결문으로 확정"을 누르면 그 모델이 쓴 판결문이 최종 판결문이 되고, 이력에 저장됩니다. "판결문 저장"으로 내려받을 수도 있습니다.
- 최종 판결문은 선택한 모델이 쓴 판결문을 그대로 채택한 것입니다. 여러 판결문을 합치거나 다시 쓰지 않습니다.
- 평가 점수는 판결문의 품질을 평가 모델이 매긴 것이며, 실제 판결과의 일치도가 아닙니다. 평가 모델도 틀릴 수 있고, 지금은 평가 모델과 작성 모델이 같은 계열이라 자기 계열의 판결문을 유리하게 평가할 수 있습니다.
- 비용은 모델 수에 비례해 늘어납니다. 모델이 N개이면 판결문 작성 4N회와 평가 1회를 호출합니다. 진행 중에 페이지를 닫거나 새로고침하면 중단됩니다.
- 복합 AI 모델 탭에는 "일치도 평가" 칸이 없습니다. 실제 판결문과 비교하려면 단일 AI 모델 탭을 쓰세요.
- 여기서 나오는 수치는 선별한 판례에서 잰 자체 실험 결과이며, 모든 사건에 그대로 적용되지 않습니다. 자세한 결과와 논문은 K-Law 자료실에 있습니다.
- 일치도 평가 기준은 자료실의 "일치도 평가 기준" 문서에서 볼 수 있습니다.