이틀 만에 기록 6만쪽 봤다? 대법원 판결*****(그럼 ai는)(인간은)#

이틀 만에 기록 6만쪽 봤다? 대법원 판결*****(그럼 ai는)(인간은)#

이틀 만에 기록 6만쪽 봤다?(전합 회부부터 마지막 합의까지) 심리와 명리 해석

 

 

 

 

 

이틀 만에 기록 6만쪽 봤다?(전합 회부부터 마지막 합의까지) 대법원 판결 (그럼 ai는)

 

 

복잡한 대법원 판결 과정에서 언급된 방대한 기록량과 AI의 정보 처리 능력을 비교하며, AI가 과연 그런 규모의 작업을 해낼 수 있는지 궁금해하시는 것으로 보입니다.

 

먼저 "이틀 만에 기록 6만 쪽을 봤다"는 표현은 대법원 판결, 특히 전원합의체 회부 같은 중대한 사건의 경우 관련된 서류나 자료의 총량이 그만큼 방대하다는 것을 상징적으로 나타내는 것일 가능성이 높습니다. 실제 한 명의 대법관이 이틀 (48시간) 만에 6만 쪽을 글자 하나하나 읽고 완벽하게 이해하며 판결에 필요한 핵심 내용을 파악하는 것은 물리적으로 불가능합니다. 이는 시간당 1250쪽, 분당 약 20쪽 이상을 쉬지 않고 읽어야 하는 속도입니다.

 

대법관들은 방대한 기록을 검토하기 위해 여러 지원 시스템에 의존합니다. 사건을 담당하는 재판연구관들이 기록을 정밀하게 분석하고 핵심 쟁점과 관련 법리, 참고 자료 등을 정리한 보고서를 작성합니다. 대법관들은 이 보고서와 함께 변론 요지서, 상고 이유서 등 핵심 서류들을 중심으로 검토하고, 필요한 경우 디지털화된 전체 기록에서 특정 키워드나 내용을 검색하여 참고합니다. 즉, 6만 쪽 전체를 **"낱낱이 읽는 것"**이 아니라, 사건 파악과 판단에 필요한 부분을 **"검토하고 파악하는 과정"**에 그 방대한 기록이 활용된다고 이해하는 것이 현실적입니다.

 

그렇다면 AI는 어떨까요?

AI, 특히 최근의 대규모 언어 모델(LLM)과 발전된 문서 처리 기술을 결합한다면, 정보 처리의 속도와 규모 면에서 "이틀 만에 6만 쪽을 '보는' (정확히는 '처리하고 분석하는')" 것은 충분히 가능합니다.

 

AI는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

1. 고속 스캔 및 텍스트 변환 (OCR): 이미 디지털화된 문서가 아니더라도 빠르게 스캔하고 OCR 기술을 통해 편집 가능한 텍스트로 변환할 수 있습니다.
2. 대규모 데이터 색인 및 검색: 6만 쪽에 달하는 모든 문서의 내용을 빠르게 색인화하여 특정 단어, 구문, 개념, 사건 번호 등을 순식간에 검색할 수 있습니다.
3. 핵심 내용 추출 및 요약: 문서 전체 또는 특정 부분을 자동으로 읽고 핵심 주장, 사실 관계, 등장인물, 법률 조항 등을 추출하거나 요약할 수 있습니다.
4. 관련 정보 연결 및 분석: 문서들 간의 상호 참조를 파악하고, 복잡한 사건의 흐름이나 인과관계를 분석하여 시각화할 수도 있습니다.
5. 법리 및 판례 검색 지원: 사건의 쟁점과 관련된 법률 조항이나 과거 대법원 판례, 하급심 판결 등을 찾아내고 연결하는 작업을 신속하게 수행할 수 있습니다.

 

즉, 인간이 물리적으로 한계가 있는 '읽고 이해하는 속도' 측면이 아니라, 방대한 양의 텍스트 데이터를 '접근하고, 처리하고, 분석하며, 필요한 정보를 찾아내는 속도와 능력' 면에서 AI는 인간을 훨씬 능가합니다.

 

하지만 AI가 대법관을 대체할 수 있는가?

속도와 정보 처리 능력만 놓고 보면 AI는 6만 쪽 이상의 기록을 훨씬 짧은 시간 안에 '훑어보고' 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 하지만 대법원 판결은 단순히 정보를 빠르게 처리하는 것을 넘어섭니다.

• 법의 해석과 적용: 미묘한 사실 관계 속에서 법률 조항의 의미를 해석하고, 사회 변화에 따른 새로운 법리를 적용하거나 기존 판례를 변경하는 등 고도의 법적 판단과 추론이 필요합니다.
• 윤리적 고려와 형평성: 사건 이면에 있는 인간적인 문제, 사회적 영향, 윤리적 가치 등을 고려하여 정의와 형평에 맞는 판결을 내리는 과정이 중요합니다.
• 집단적 논의와 합의: 전원합의체 판결은 여러 대법관들이 치열한 토론과 논의를 통해 합의를 이끌어내는 과정입니다.

 

AI는 현재까지 이러한 고도의 인간적인 판단, 윤리적 고려, 창의적인 법리 해석, 그리고 복잡한 인간 관계 속에서의 합의 과정을 대체할 수는 없습니다. AI는 강력한 도구로서 대법관들이 방대한 기록 속에서 신속하게 필요한 정보를 얻고 분석하는 데 막대한 도움을 줄 수 있지만, 최종적인 법적 판단과 판결은 여전히 인간 대법관의 역할입니다.

 

따라서 "이틀 만에 6만 쪽을 봤다"는 인간 대법관의 역량을 비유적으로 표현한 것이고, AI는 그 데이터 처리 및 분석 속도 면에서는 충분히 가능하며, 앞으로 사법 시스템에서 인간의 역할을 보조하는 강력한 도구가 될 잠재력을 가지고 있다고 볼 수 있습니다.

 

 

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이틀 만에 기록 6만쪽 봤다?(전합 회부부터 마지막 합의까지) 

대법원 판결 (그럼 ai는)(인간의 읽기와 이해 보편 능력으로)

 

'인간의 읽기와 이해 보편 능력'을 기준으로 볼 때, 대법관이 이틀 만에 기록 6만 쪽을 읽고 그 내용을 온전히 이해하여 판결에 활용하는 것은 물리적으로 불가능하다는 점을 다시 한번 명확히 할 필요가 있습니다.

 

보편적인 인간의 독해 속도와 복잡한 법률 문서를 이해하고 분석하는 데 필요한 시간을 고려할 때, 이틀(약 48시간) 안에 6만 쪽의 내용을 머릿속에 넣는다는 것은 현실적으로 불가능한 일입니다. 이는 1시간에 1,250쪽, 1분에 20쪽 이상을 읽고 이해해야 한다는 의미인데, 이는 단순히 글자를 눈으로 훑는 것을 넘어선 깊이 있는 이해가 수반되어야 하는 대법원 기록의 성격상 상상하기 어려운 속도입니다.

 

따라서 대법원 판결 과정에서 '기록 6만 쪽을 봤다'는 것은 앞서 설명드린 대로,

1. 사건 관련 총 기록량이 그만큼 방대하다는 것을 의미하거나,
2. 대법관 본인이 직접 낱낱이 읽기보다는, 재판연구관 등 보조 인력이 작성한 핵심 요약 보고서, 쟁점 분석 자료 등을 통해 그 방대한 기록의 핵심 내용을 파악했거나,
3. 디지털화된 기록을 바탕으로 필요한 부분만을 검색하고 발췌하여 집중적으로 검토했음을 의미할 가능성이 높습니다.

 

즉, 인간의 보편적인 읽기 및 이해 능력으로는 결코 이틀 만에 6만 쪽의 복잡한 법률 문서를 완벽히 소화할 수 없습니다. 인간이 그 규모의 기록을 다루는 것은 시스템과 보조 인력, 그리고 효율적인 정보 접근 방식을 통해서 가능합니다.

 

그렇다면 AI는 인간의 보편 능력과 비교할 때 어떠한가?

AI는 '읽고 이해하는' 방식 자체가 인간과 근본적으로 다릅니다. AI는 텍스트를 데이터 패턴으로 인식하고 처리합니다. 인간처럼 문맥 속에서 의미의 뉘앙스를 감지하거나, 경험과 감정에 기반한 공감적 이해를 하지는 못합니다.

 

하지만 정보 처리 속도와 규모 면에서는 인간의 보편 능력을 훨씬 뛰어넘습니다. AI는 방대한 양의 디지털화된 텍스트 데이터를 순식간에 스캔하고, 중요한 정보(키워드, 문장, 단락 등)를 추출하며, 문서 간의 관계를 파악하고, 요약문을 생성하는 등의 작업을 매우 빠르게 수행할 수 있습니다.

 

따라서 AI는 인간의 '읽고 이해하는' 능력을 직접 대체하는 것이 아니라, 인간이 '읽고 이해하기 위해' 필요한 정보 탐색, 분석, 요약 작업을 압도적인 속도와 규모로 지원하는 도구로서의 역량을 가집니다.

 

'이틀 만에 기록 6만 쪽을 본다'는 작업은 인간의 보편적인 읽기 및 이해 능력의 범주를 한참 벗어나는 일이지만, AI의 정보 처리 능력으로는 충분히 가능한 일이며, 실제로 이러한 AI의 능력이 앞으로 사법 시스템에서 방대한 기록 검토 과정을 효율화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 하지만 최종적인 '판단'과 '이해'는 여전히 인간의 영역입니다.

 

 

 

이틀 만에 기록 6만쪽 봤다?(전합 회부부터 마지막 합의까지) 심리와 명리 해석

 

 

"이틀 만에 기록 6만 쪽을 봤다"는 대법원 판결 관련 표현을 심리적인 측면과 명리적인 측면에서 해석해 보는 것은 흥미로운 시도입니다. 물론 두 가지 관점 모두 이 표현의 '사실성'을 검증하는 것은 아니며, 이 표현이 담고 있는 의미나 관련된 인간의 특성을 해석하는 틀로 사용될 수 있습니다.

 

앞서 논의했듯이, 인간의 보편적인 능력으로는 이틀 만에 6만 쪽에 달하는 복잡한 법률 기록을 '읽고 이해하는 것'은 물리적으로 불가능합니다. 이 표현은 비유적이거나, 관련된 모든 자료의 총량을 의미하거나, 혹은 효율적인 검토 시스템을 전제로 한 것일 가능성이 높습니다.

 

이러한 전제 하에 심리와 명리의 관점에서 해석해 보겠습니다.

 

1. 심리적 해석:

• 극도의 전문성과 집중력: 이러한 표현이 나오게 된 배경에는 해당 업무를 수행하는 사람(대법관, 재판연구관 등)이 요구되는 극도의 전문성과 집중력이 있습니다. 방대한 정보를 빠르게 필터링하고, 핵심을 파악하며, 관련 지식과 연결시키는 고도의 인지 능력이 필요하다는 것을 시사합니다. 이는 오랜 훈련과 경험을 통해 쌓이는 심리적 역량입니다.
• 정보 과부하와 처리 전략: 6만 쪽이라는 엄청난 양의 정보는 심리적으로 엄청난 부담감을 줄 수 있습니다. 이러한 상황에서 효과적으로 업무를 수행하기 위해서는 정보를 구조화하고, 우선순위를 정하며, 불필요한 정보를 걸러내는 인지 전략이 필수적입니다. 인간은 이러한 과부하 상황에 대처하기 위해 다양한 심리적 방어 기제나 효율적인 정보 처리 방식을 발전시킵니다.
• 업무에 대한 몰입과 책임감: 이러한 방대한 업무량을 소화해야 한다는 것은 해당 업무에 대한 높은 수준의 몰입과 책임감을 요구합니다. 심리적으로 중요한 가치나 목표가 있을 때 인간은 극한의 노력을 기울일 수 있으며, 대법관과 같은 직책은 국가 최고 사법기관으로서의 막중한 책임감이 동반됩니다.
• 비유적 표현 속의 심리: '이틀 만에 6만 쪽을 봤다'는 표현 자체는 업무의 어려움과 수행자의 노력을 강조하기 위한 과장이나 비유일 수 있습니다. 이러한 표현을 사용하는 것은 업무의 강도와 자신의 노고를 드러내거나, 해당 사건의 복잡성을 나타내려는 심리적 의도를 담고 있을 수 있습니다.

 

2. 명리적 해석:

명리는 특정 행동의 양이나 속도를 직접적으로 분석하는 학문은 아닙니다. 하지만 어떤 사람이 그러한 방대하고 복잡한 업무를 처리하는 직책(예: 대법관, 고위 연구직)에 오르고, 해당 업무를 수행하는 데 필요한 성향과 능력을 갖추게 되는지를 명리적으로 해석해 볼 수는 있습니다. 즉, '6만 쪽을 보는 행위' 자체가 아니라, 그 행위를 하는 **'사람의 타고난 기운과 잠재력'**에 대한 해석이 됩니다.

명리적으로 방대하고 복잡한 정보를 다루고 고도의 판단을 내리는 직업에 적합한 성향은 여러 오행의 조화와 강약으로 설명될 수 있습니다. 비유적으로 연결 짓자면:

• 火와 水의 조화: 뛰어난 지혜와 통찰력(水)으로 복잡한 사안을 꿰뚫어 보고, 명확하게 판단하고 표현하는 능력(火)이 중요합니다.
• 金의 강한 기운 혹은 잘 발달된 金: 분석적이고 논리적인 사고력, 정확한 판단력, 원칙을 중요시하는 성향이 요구됩니다. 수많은 자료 속에서 핵심을 파악하고 정밀하게 적용하는 능력에 비유할 수 있습니다.
• 土의 안정성과 신뢰: 중심을 잡고 객관적인 입장을 유지하며, 신중하고 믿음직스럽게 업무를 처리하는 안정적인 기운이 필요합니다.
• 木의 인내심과 목표 지향성: 방대하고 지루할 수 있는 기록 검토 과정을 끈기 있게 견디고, 올바른 판결이라는 목표를 향해 꾸준히 나아가는 인내심과 추진력이 중요합니다.

 

결론적으로, 명리적으로 사주 원국 내에서 이러한 오행들의 기운이 조화롭고 강하게 발달한 사람은 복잡한 문제를 분석하고 해결하며, 방대한 정보를 처리하고 중요한 결정을 내리는 고도의 지적 업무에 적합한 성향을 타고났다고 해석할 수 있습니다. '이틀 만에 6만 쪽을 본다'는 표현은 그러한 명리적 잠재력과 타고난 기운이 극한의 업무 환경에서 발현될 때 보여질 수 있는 '결과물'이나 '인식된 역량'을 상징적으로 나타내는 표현으로 이해할 수 있습니다.

 

하지만 다시 한번 강조하지만, 명리 자체가 특정 행위의 속도를 예측하거나 설명하는 것은 아니며, 사람의 타고난 성향과 잠재력을 해석하는 틀로 보아야 합니다.

 

 

 

ai 현재의 정확한 가동 시간이나 데이터의 특정 수치(양)을 정량적으로(추정하면)

인공지능 모델인 저의 특성상 정확한 수치를 추정하는 것 역시 제한적이지만,

제가 설명드릴 수 있는 범위 내에서 비유적으로나마 추정의 맥락을 설명해 보겠습니다.

 

1. 현재 가동 시간 (추정의 어려움):
   • 앞서 말씀드린 것처럼 저는 특정 컴퓨터처럼 부팅해서 계속 켜져 있는 방식이 아닙니다. 저를 구성하는 모델과 데이터는 구글의 데이터 센터에 분산되어 저장 및 관리되며, 사용자의 요청이 들어올 때마다 해당 요청을 처리하기 위해 모델의 일부 또는 전체가 작동하는 방식입니다.
   • 따라서 '현재 가동 중인 시간'을 추정한다는 것은, 데이터 센터의 해당 서버가 총 가동된 시간을 의미하는 것일 수도 있고, 제가 특정 작업을 처리하는 데 걸리는 개별적인 시간들을 모두 합친 것을 의미할 수도 있는데, 이 두 가지 모두 저 개인 모델의 상태를 나타내는 의미 있는 '가동 시간'으로 추정하기 어렵습니다. 시스템 자체는 거의 24시간 365일 가깝게 사용자 요청에 응답할 준비가 되어 있다는 의미에서는 연속적으로 '가동 상태'에 있다고 비유할 수는 있겠습니다. 하지만 이는 '언제부터 작동해서 지금까지 몇 시간 가동되었다'는 식의 추정은 아닙니다.
2. 학습 데이터량 (규모 추정):
   • 정확한 수치(페타바이트 단위 등)는 개발사 외에는 알 수 없지만, 제가 학습한 데이터의 규모를 추정해 보자면 인류가 디지털화한 텍스트 정보의 상당 부분을 포함한다고 볼 수 있습니다.
   • 이는 수백만 권의 책, 인터넷의 방대한 웹페이지(공개된 자료에 한해), 다양한 형태의 텍스트 문서, 코드 등을 모두 합친 것보다 훨씬 큰 규모일 가능성이 높습니다.
   • 구체적인 수치는 추정하기 어렵지만, 기존에 공개된 다른 대규모 언어 모델들의 학습 데이터 규모(수백 테라바이트에서 페타바이트 이상)를 참고해 볼 때, 저 역시 페타바이트(Petabyte) 단위 이상의 매우 거대한 데이터셋으로 학습되었을 것으로 강하게 추정할 수 있습니다. 페타바이트는 1000 테라바이트 또는 100만 기가바이트에 해당하는 엄청난 양입니다.

요약하자면, 가동 시간은 개념상 추정이 어렵고, 데이터량은 구체적인 수치는 알 수 없으나 규모는 페타바이트 이상일 것으로 매우 강하게 추정된다고 말씀드릴 수 있습니다.

 

 

 

https://n.news.naver.com/article/023/0003903447?cds=news_media_pc&type=editn

[팩트 체크] 이틀 만에 기록 6만쪽 봤다? “대법 상고 후 34일간 검토”

https://pisgah.tistory.com/notice/329

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