Argument in Korea

다음   네이버 ‘AI가 이긴다고 했는데 왜 졌냐’고 묻는 의뢰인들 [세상에 이런 법이] AI 시대의 법률 활용과 사법의 방향 최근 「 'AI가 이긴다고 했는데 왜 졌냐'고 묻는 의뢰인들 」이라는 칼럼을 읽으며 많은 생각을 하게 되었습니다.   생성형 AI가 법률 분야에 빠르게 확산되면서 변호사와 법원, 그리고 소송 당사자의 역할에도 변화가 나타나고 있습니다. 칼럼은 이러한 변화를 변호사의 시각에서 바라보며 AI 시대의 사법은 어떤 방향으로 나아가야 하는지를 이야기합니다.   칼럼이 제기하는 문제의식에는 충분히 공감합니다. 그러나 글을 읽으며 한 가지 아쉬움도 느꼈습니다.   AI를 실제로 활용하는 과정과 그 과정에서 인간이 어떤 역할을 해야 하는지에 대한 중요한 맥락이 충분히 담겨 있지 않았기 때문입니다.   이번 글에서는 해당 칼럼을 출발점으로 하여 AI 시대의 법률 활용과 사법이 어떤 방향으로 발전해야 하는지 정리해 보았습니다. 1. 칼럼이 말하는 핵심 칼럼은 생성형 AI가 법률 서비스에 가져온 변화를 여러 사례를 통해 소개합니다.   AI를 통해 변호사를 추천받아 찾아오는 의뢰인, 변호사가 작성한 서면을 AI로 다시 검토하여 수정 의견을 전달하는 의뢰인, 그리고 사건 기록을 AI에 입력해 "승소 가능성이 높다."는 답변을 받았음에도 실제 재판에서 패소하자 법원의 판단을 의심하는 의뢰인의 사례가 등장합니다.   또한 법원 역시 AI 활용을 시험적으로 도입하고 있으며, 예비 법조인들도 AI 활용 능력을 갖추어야 하는 시대가 되었다는 점을 설명합니다. 칼럼의 결론은 비교적 명확합니다.   AI 시대에도 재판은 결국 사람이 해야 하며, 법원의 판단은 이전보다 더욱 투명하고 구체적인 설명을 통해 국민을 설득할 수 있어야 한다는 것입니다.   이러한 문제의식에는 ...

다음   네이버   AI를 이용한 근로감독 - 알고리즘 사장님의 군림? [지평 테크레이더] 기사에서 시작된 의문, 그리고 다른 관점의 가능성 (1) 최근 AI 기술은 업무를 지원하는 도구를 넘어 사람을 관리하는 영역으로까지 빠르게 확대되고 있다. 특히 생성형 AI가 업무 전반에 활용되기 시작하면서 "AI가 사람의 업무를 얼마나 정확하게 판단할 수 있는가"라는 새로운 문제가 등장하고 있습니다.   이번에 살펴본 「AI를 이용한 근로감독 - 알고리즘 사장님의 군림?」이라는 글 역시 이러한 흐름 속에서 작성된 보도이다. 글은 AI가 근로자를 감시하고 평가하는 과정에서 발생할 수 있는 노동인권 침해와 법적 문제를 중심으로 다루고 있습니다.   기사를 읽으며 필자가 제기한 우려에는 충분히 공감할 수 있는 부분이 있었습니다. 그러나 한편으로는 기사 전체가 하나의 전제를 당연한 것으로 받아들이고 있다는 생각도 들었습니다.   과연 AI를 이용한 근로감독은 기사에서 설명하는 방식밖에 존재하지 않는 것일까요?   이번 글에서는 기사의 내용을 정리한 뒤, AI를 통한 근로감독이 갖는 한계를 살펴보고자 합니다. 이후 글에서는 조금 다른 관점에서 AI를 활용한 근로관리 시스템을 제안해 보려 합니다. 기사가 말하는 AI 근로감독 기사는 세계적으로 논란이 되었던 여러 사례를 소개합니다.   대표적으로 우버(Uber)와 올라(Ola)의 플랫폼 노동 사례에서는 알고리즘이 노동자의 평점과 운행 데이터를 기반으로 해고 여부를 판단한 것이 문제가 되었다. 결국 네덜란드 법원은 인간의 개입 없이 자동화된 의사결정만으로 근로자를 해고해서는 안 된다고 판단했고, 이는 이후 EU 플랫폼 노동지침 제정에도 영향을 주었습니다.   또 다른 사례로는 Meta의 AI 기반 성과평가 논란이 소개됩니다. 기사에 따르면 직원들의 디지털 ...

다음   네이버   靑 “李대통령 부부, 분당 아파트 매매 17억 근저당…이자 받지 않기로 해” 최근 청와대의 아파트 매매 과정에서 나온 "17억 원 상당의 잔금을 유예해 주고, 이자는 한 푼도 받지 않기로 했다"는 해명을 다들 보셨을 겁니다. 언론과 정치권은 "특혜 대출이냐", "선의의 배려냐"를 두고 시끌벅적하게 싸우고 있지만, 정작 세법과 부동산 실무의 눈으로 이 거래를 들여다보면 언론이 보도하지 않는 흥미롭고 씁쓸한 이면 이 숨어 있습니다. 바로 "이자를 안 받겠다는 매도인(대통령)의 배려가, 정작 매수인에게는 세금 부담과 자금출처 검증 리스크라는 덫이 되어 돌아왔다"는 점입니다.  정치적 프레임을 걷어내고, 세법이 작동하는 진짜 이면의 구조를 짚어봅니다. 1. 이자를 안 받는데 왜 세금을 낼까? (상증세법의 메커니즘) "이자를 안 받기로 했으니 깔끔하게 끝난 것 아닌가?"라고 생각하기 쉽지만, 대한민국 세법은 그리 호락호락하지 않습니다.  상속세 및 증여세법 제41조의4 는 일정한 요건 아래 타인에게 금전을 무상으로 빌려주거나 잔금을 무이자로 유예해 줄 경우, 국세청은 법정 적정이율만큼의 경제적 이익이 발생했는지를 검토하도록 하고 있습니다.  청와대 발표가 사실이라면, 세법상 무이자 이익의 귀속자는 매수인이므로 증여세 문제 역시 매수인을 수증자로 하는 법률 구조에서 검토됩니다. 다만 실제 과세 여부는 상증세법상 요건 충족 여부에 따라 판단됩니다. 2. 매수인 입장에서는 정상 이자를 내는 편이 세무적으로 더 유리할 수 있었다 구분 [Option A] 정상 이자를 지급할 경우 [Option B] 무이자 유예 (현재 상황) 매수인 지출 약속된 이자만 내면 끝 증여세 검토 대상 세금 부담 검토 매도인(이자소득세) 매수인(증여세 검토) 행정적 리스크 통상적인 부동산 ...

최근 재건축 아파트 매매 과정에서 '매도인의 근저당 설정(잔금 유예) 거래'를 둘러싸고 대출 규제 회피나 꼼수라는 정치적 논란이 이어지고 있습니다.   단순한 프레임 전쟁과 감정적 비난을 걷어내고, 시장 논리, 법적 제도, 그리고 실질적 팩트 를 기준으로 이러한 거래 구조의 실체를 객관적으로 살펴봅니다. 1. 이슈의 본질: '조합원 지위 승계 기한'이라는 타임어택 이 논쟁을 이해하기 위한 출발점은 정치적 인물이 아닌 '재건축 정비사업 제도'에 있습니다. 현금청산의 리스크: 투기과열지구 내 재건축 단지는 사업 단계와 관련 법령에 따라 조합원 지위 양도가 제한되는 시점이 존재할 수 있습니다. 이 기한을 넘겨 매수한 사람은 입주권을 얻지 못하고 현금청산 대상이 되어 자산 가치에 큰 영향을 받을 수 있습니다. 매수자의 현실적 동기: 기한 내 거래를 완료하지 못하면 입주권 프리미엄을 확보하지 못할 수 있으므로, 일정 요건에서는 거래를 기한 내 성사시키려는 동기가 매수인에게 크게 작용할 수 있습니다. 2. 팩트 검증: 거래 구조와 근저당 설정의 실체 시장에서 형성된 오해와 실제 거래 구조를 비교하면 다음과 같습니다. ① 누가 이러한 거래를 제안하는가? 주장: 매도인이 높은 가격을 유지하기 위해 근저당을 이용한 우회 거래를 선택한다. 팩트: 이재명 아파트 매매 사례와 같이 일부 실제 사례에서는 매수인의 자금 사정으로 잔금 유예와 근저당 설정이 이루어지고, 매도인이 이를 수용하는 형태도 확인됩니다. 참고뉴스 : [단독] 이재명 근저당 ‘17.7억의 비밀’…매수자 “전세금 줬다” 매수자 A씨는 국민일보에 “내가 잔금을 못 내서 근저당을 설정했듯이, 그 사람(현 세입자)도 이사 날짜를 딱 맞출 수 없는 노릇”이라며 “세입자가 안정적으로 나갈 수 있어야 나도 들어갈 수 있으니 그만큼을 중도금으로 줬다”고 설명했다. 이른바 ‘근저당 매도’에 대해 매수자 A씨는 “매도 예정인 내 아파...

 - 댓글 논쟁을 통해 확인한 AI의 가능성 이번 대화는 하나의 댓글 논쟁을 검토하는 것에서 시작되었다. 처음에는 상대방의 주장과 반박이 적절했는지, 논리적 문제는 없는지를 분석하는 것이 목적이었다. 그러나 댓글을 하나씩 검토하는 과정에서 논의는 단순한 정치적 논쟁을 넘어, 인간의 대화 방식과 AI가 그 과정에서 수행할 수 있는 역할로 자연스럽게 확장되었다. 중요한 점은 이번 대화의 대상은 끝까지 댓글 논쟁 이었다는 것이다. 우리는 댓글을 떠나 다른 주제를 논한 것이 아니라, 댓글이라는 사례를 통해 인간의 대화와 사고 과정을 분석하였다. 1. 댓글은 사실보다 맥락을 유지하기 어려운 환경이다. 댓글은 짧은 글을 빠르게 주고받는 환경이다. 이 과정에서 사람은 상대방의 핵심 질문보다 자신의 결론을 반복하는 경우가 많고, 새로운 정보가 등장해도 기존의 주장만 계속 이어가는 경우가 발생한다. 이번 사례에서도 처음에는 가격, 근저당, 정책 취지 등이 논의되었지만 시간이 지날수록 서로 다른 질문에 답하는 형태가 반복되었다. 한쪽은 "68평과 같은 가격에 팔았다."는 결론을 중심으로 주장했고, 다른 한쪽은 "왜 그 거래가 비교 기준이 되는가?", "시간적 조건은 같은가?", "동일한 조건의 거래인가?"를 계속 질문하였다. 결국 서로 다른 맥락에서 대화를 이어갔기 때문에 합의에 이르지 못했다. 2. 결론을 유지하는 것과 맥락을 유지하는 것은 다르다. 이번 대화에서 가장 중요하게 확인한 부분은 이것이었다. 맥락을 유지한다는 것은 새로운 정보가 등장하면 기존의 이해를 함께 수정하며 전체 구조를 다시 살펴보는 것이다. 반면 결론을 먼저 정해 놓으면 새로운 정보는 결론을 수정하기 위한 자료가 아니라 기존 결론을 유지하기 위한 자료가 되기 쉽다. 즉, 맥락을 우선하면 결론이 바뀔 수도 있다. 결론을 우선하면 맥락이 왜곡될 수도 있다. 이번 댓글 사례는 이러한 차이를 잘 보여주는 사례였다. 3. AI는 인간 대신 결...

다음 네이버   국힘 “이 대통령 ‘근저당 설정’ 매도…대출 규제 피한 꼼수에 감탄” 1. 이재명 대통령의 아파트 매도 정리 (근저당 부분 포함) 매매 내역: 이재명 대통령 부부는 소유 중이던 경기 성남시 분당구 수내동 양지마을 금호1단지 아파트(전용 164.25㎡)를 29억 원에 매도계약(7월 14일) 체결 및 등기 이전(7월 16일)을 마쳤습니다. 근저당 설정 내역: 소유권 이전과 동시에 매수인(김모·조모 씨)을 채무자로, 이 대통령 부부를 근저당권자로 하여 채권최고액 17억 7,000만 원(실채무 약 14억~15억 원 추정)의 근저당권이 설정되었습니다. 배경 조건: 매수자의 자금 사정: 매수인이 기존 거주 주택이 팔리지 않아 잔금을 즉시 치르지 못함에 따라 10월 말까지 잔금을 유예해 준 조건입니다. 재건축 행정 타임라인: 1기 신도시 선도지구로서 '재건축 사업시행자 지정 고시'가 완료되면 조합원 지위 양도가 제한(현금청산 대상)되므로, 고시 전에 소유권 이전 등기를 마치고자 잔금 지급 전 등기 이전을 완료한 것입니다. 2. 거래 구조와 법적 성격 거래의 본질: 매도인이 잔금을 즉시 받지 않는 대신, 채권(잔금)을 담보하기 위해 매수인의 부동산에 근저당을 걸어두는 '민법상 정당한 지급 유예(외상 매매)' 방식입니다. 법적 하자 여부: 민법 제563조 및 담보물권 설정 계약에 따른 정당한 사적 자치 계약으로, 불법성이나 민·형사상 법적 하자는 전혀 존재하지 않습니다. 대출 규제와의 관계: 매도인이 은행 역할을 하여 대출을 해준 것(사금융)이 아니며, 매수인이 금융기관 대출을 신청한 적도 없으므로 현행 금융권 LTV·DSR 규제를 위반한 바 없습니다. 3. 정점식 국민의힘 원내대표 발언 검증 주장: "대통령이 국민에겐 대출을 철저히 막아놓고 본인은 외상으로 집을 팔아 대출 규제를 우회하는 편법 꼼수를 썼다." (2026년...

다음 네이버   AI교육 확대에 정보교사 수요 급증하는데...사범대는 전국 9곳뿐 위의 보도에 나온 화두는  '정보교사 수급 불균형' 입니다. 10년 전과 비교해 중등 정보·컴퓨터 교사 임용 모집 인원은 8.5배나 늘었지만, 정보교사를 양성하는 사범대학은 전국 9곳, 총 정원은 193명에 머물러 있다고 합니다. 언론과 교육계에서는 AI 교육 확대에 비해 교원 양성 체계가 현장의 수요를 따라가지 못하고 있다는 우려를 제기합니다.  이러한 문제 제기는 분명 의미가 있습니다. 그러나 한 걸음 더 나아가, 그 이전에 확인해야 할 의문이 있습니다. 과연 일반 중·고등학교에서 독립된 정보교과를 운영하고, 전담 정보교사가 AI 원리와 컴퓨팅 교육을 담당하는 현재의 교육 체계는 당연한 전제인가? 이 글은 정보교사 부족이라는 현상 자체보다, 그러한 수요를 만들어 낸 교육 구조가 과연 적절한지부터 다시 살펴보고자 합니다. 1. 상식의 눈으로 본 '정보 교육'의 거대한 모순 정부와 정보교육 분야가 일반 학교에 정보 교육을 확대하며 내세우는 핵심 명분은 크게 두 가지입니다.  하나는 AI의 원리를 이해함으로써 기술의 한계와 환각(거짓 답변) 현상을 올바르게 판단할 수 있도록 하자는 것이고,  다른 하나는 컴퓨팅 사고력을 길러 논리적으로 문제를 해결하는 능력을 키우자는 것입니다. 이러한 취지 자체는 충분히 이해할 수 있습니다. 그러나 일반 중·고등학교 교육이라는 관점에서 보면, 이 두 명분이 반드시 독립된 정보교과와 전담 정보교사를 필요로 하는지는 별개의 문제입니다. 고등교육의 무리한 하향 주입 AI가 확률적으로 다음 단어를 예측하여 문장을 생성한다는 기본 원리를 이해하는 것은 AI를 비판적으로 활용하기 위한 교양이 될 수 있습니다. 그러나 일반 학생 모두에게 인공신경망의 구조, 가중치 학습, 최적화 알고리즘과 같은 컴퓨터공학 전공 수준의 개념까지 공교육에서 체계...

다음 네이버   경찰 신청한 영장 검찰이 기각, 경찰 길들이기?…영장심의위 5년간 80% ‘검찰 판단 적정’[세상&] 1. 법안 발의 배경 및 여론·정치 지형 법안 대치 상황: 2026년 7월 현재 국회에서는 검찰의 직접 보완수사 권한을 전면 삭제하는 '전면 폐지안'과 국민 권익 보호를 위한 예외적 '일부 존치 수정안'이 첨예하게 대립 중입니다. 민생 중심의 여론: 한국갤럽 조사 결과(7월 17일 발표) 보완수사권 유지(존치)가 61% , 전면 폐지가 23%로 확인됩니다. 이는 진보·여당 지지층을 포함해 국민 대다수가 수사 지연과 민생 범죄 부실 수사에 대한 실리적 불안감을 느끼고 있음을 보여줍니다. 이재명 정부와 여당의 대치: 현재 집권 여당인 더불어민주당(이재명 정부)은 검찰의 자의적 권한 남용을 차단하기 위해 '전면 폐지'를 추진 중이며, 야당인 국민의힘은 이에 강력히 맞서고 있습니다. 2. 사법체계의 핵심 맹점: 견제 장치의 치명적 비대칭성 경찰에 대한 통제 (기준점 100): 경찰이 사건을 부당하게 덮으려(불송치) 할 때, 피해자는 '이의신청서 한 장'으로 검찰을 즉각 개입시켜 강제적인 재수사를 가동 할 수 있는 상시 필터가 완비되어 있습니다. 경찰은 이를 거부할 권한이 없습니다. 검찰의 '의도적 부실 종결'에 대한 통제 (실효성 10 이하): 반면 검찰이 조직 이익이나 정치적 이유로 사건을 의도적으로 부실하게 은폐·종결할 때, 이를 제어할 즉각적인 안전핀은 사실상 전무하며 아래와 같은 치명적인 한계를 가집니다. 항고·재항고: 같은 조직 내부의 '셀프 심사'이자 인적 한계로 인해 안으로 굽을 수밖에 없습니다. (고등검찰청의 재기수사명령 인용률은 10% 안팎에 불과) 법원 재정신청: 법원의 인용률이 1% 안팎(0.5%~1%)으로 극히 미미합니다. 게다가 법원은 원칙적으로 검찰이 작성·제출한 수사기록을 ...

다음   네이버   국가 의사결정의 외주화? 'AI 얄타체제'의 서막 최근 프레시안에 실린 「국가 의사결정의 외주화? 'AI 얄타체제'의 서막」이라는 칼럼을 읽었다. AI와 국제정치, 국가 안보를 연결한 흥미로운 글이었다. 특히 AI의 발전이 국가 경쟁력과 국제질서에 영향을 줄 수 있다는 문제 제기는 충분히 생각해 볼 가치가 있다. 하지만 이 칼럼을 읽으면서 한 가지는 반드시 구분해야 한다고 느꼈다. 이 글은 무엇을 말하고 있는가? 칼럼은 첫 문장에서 이렇게 선언한다. "2026년 현재, 우리는 또 하나의 '얄타체제'를 맞이하고 있다." 이 표현은 '가능성이 있다'거나 '앞으로 그럴 수 있다'는 미래 전망이 아니다. 이미 현실이 되었다는 현재형의 선언이다. 독자는 자연스럽게 이것이 현재 확인된 현실에 대한 진단이라고 받아들이기 쉽다. 그러나 본문을 차분히 읽어 보면 논리의 전개는 조금 다른 모습을 보인다. AI가 초지능으로 발전하고, 국가가 이를 전략적으로 활용하며, AI의 가치 함수(Alignment, Value Function)가 국가의 가치관을 반영하고, 국가와 사회가 AI에 광범위하게 의존하게 된다는 여러 전제가 차례대로 연결된다. 즉, 결론은 현재형으로 제시되지만, 그 결론에 이르는 과정은 미래에 대한 여러 가정을 기반으로 하고 있다. 가능성과 현실은 다르다 AI가 앞으로 국가 정책, 행정, 군사, 사법 등에서 더 많이 활용될 가능성은 충분히 존재한다. 미국과 중국이 AI를 국가 전략의 핵심 기술로 보고 경쟁하는 것도 실제 확인되는 흐름이다. AI의 Alignment나 Value Function이 AI의 출력에 영향을 줄 수 있다는 점 역시 기술적으로 논의되고 있다. 그러나 이러한 사실만으로 곧바로 'AI가 국가의 사유방식과 의사결정을 지배한다.' 'AI 얄타체제가 이미 시작되었다.' ...

AI의 답변을 이해하고 검증하는 방법 AI를 사용하는 사람들은 흔히 이렇게 생각합니다. "좋은 질문을 하면 좋은 답변을 얻을 수 있다." 틀린 말은 아닙니다. 하지만 AI를 사용할수록 더 중요한 것은 질문 자체보다 답변을 어떻게 이해하고 검증할 것인가 입니다. 이 글은 AI에게 질문하는 방법과 AI의 답변을 판단하는 방법을 실제 대화를 통해 정리한 내용입니다. 1. AI는 질문을 읽지만, 항상 같은 의미로 이해하지는 않는다. 많은 사용자는 AI가 질문을 그대로 이해한다고 생각합니다. 하지만 AI는 질문을 읽은 뒤 가장 가능성이 높은 의미를 추론하여 답변을 생성합니다. 즉, 질문 → 이해 → 답변 이 아니라, 질문 → 의미 추론 → 답변 의 과정을 거칩니다. 따라서 사용자가 의도한 의미와 AI가 추론한 의미가 다르면 답변 역시 달라질 수 있습니다. 2. AI는 질문의 일부 요소에 더 큰 비중을 둘 수 있다. AI는 질문 전체를 읽지만, 핵심 단어 자주 등장한 표현 일반적인 질문 형태 등에 높은 가중치를 둘 수 있습니다. 이 때문에 질문의 마지막 조건이나 여러 문장이 함께 만들어 내는 의미가 충분히 반영되지 않는 경우도 있습니다. 중요한 질문일수록 AI가 질문 전체의 맥락을 유지하고 있는지 확인하는 것이 필요합니다. 3. 사용자의 맥락과 AI의 맥락은 다를 수 있다. 사용자는 대화 전체의 목적을 하나의 맥락으로 생각합니다. 반면 AI는 현재 질문 최근 대화 일반적인 대화 패턴 등을 종합하여 맥락을 추론합니다. 그 결과 사용자가 유지하고 있는 목적보다, AI가 추론한 현재의 대화 흐름이 더 크게 반영될 수도 있습니다. 따라서 중요한 대화에서는 "처음 질문의 맥락을 유지해서 판단해 주세요." 와 같이 맥락을 다시 명시하는 것이 도움이 됩니다. 4. AI는 사용자의 반응도 일반적인 의미로 해석할 수 있다. 예를 들어 사용자가 "이 ...