私は、昔から、最初に登場するスペシャリストは、AI裁判官では?と想像している。
나는 예전부터, 가장 먼저 등장할 스페셜리스트는 AI 재판관이 아닐까 상상해 왔다.
過去の膨大な判例を一つの見落としもなく合理的に統合して、公平な判定をするのは、人工知能の最も得意とする作業の一つだからだ。
과거의 방대한 판례를 한 건도 놓치지 않고 합리적으로 통합해 공정한 판정을 하는 것은 인공지능이 가장 잘하는 작업 중 하나이기 때문이다.
法に関わる文章は、ある一定のスタイルで書かれている。
법에 관한 문서는 일정한 스타일로 쓰여 있다.
使われるキーワードが法律で明確に定義されていて、それを逸脱しない。
사용되는 키워드가 법률로 명확히 정의되어 있어서, 그것을 벗어나지 않는다.
★そんな、規定通りの構造化文書は、人工知能が「喰う」(読み込んで、学習する)のに、何より適している。
★그런 규정대로의 구조화된 문서는 인공지능이 '먹어 치우듯' 읽어 학습하기에 무엇보다 적합하다.
しかし、AI裁判官に量刑を宣告されて、人が納得できるわけがない。
하지만 AI 재판관에게 양형을 선고받는다고 해서 사람이 납득할 리는 없다.
当然、AI裁判官は単独では機能しない。
물론 AI 재판관은 단독으로 기능하지 않는다.
人間の裁判官が、犯人や被害者の心に寄り添い、判例の時代と今との世相の違いを勘案し、社会への波及を案じつつ、情状酌量も含めた総合的な判断をしなければならない。
인간 재판관은 범인과 피해자의 마음에 공감하고, 판례가 나온 시대와 지금의 사회상 차이를 감안하며, 사회에 미칠 파급을 우려하면서 정상을 참작하는 등 종합적인 판단을 내려야 한다.
完璧にぬけのないAI裁判官と、人間力の高い人間裁判官のペアの信頼性の高さはいかばかりだろう。
완벽하게 빠짐없는 AI 재판관과 인간력이 높은 인간 재판관의 조합이 주는 신뢰성은 어떠할까.
そんなことを言っていたら、この夏(2016年)、とうとうアメリカでは、法律事務所で、過去の判例を管理する人口知能が登場したという。
그런 얘길 하고 있자면, 이 여름 2016년 마침내 미국에서는 법률사무소에서 과거 판례를 관리하는 인공지능이 등장했다고 한다.
さて、してみると、人間の裁判官の仕事は、今よりもずっと「人間性」にシフトすることになる。
자, 그렇게 보면 인간 재판관의 일은 지금보다 훨씬 '인간성'으로의 전환이 될 것이다.
人に心を寄せ、社会を案じること自体が、主たる仕事になるからだ。
사람에게 마음을 기울이고 사회를 염려하는 것 자체가 주된 일이 되기 때문이다.
たくさんの判例を覚えることよりも、認知心理学や脳科学を学ばなければならないのかも。
많은 판례를 외우는 것보다 인지심리학이나 뇌과학을 배워야 할지도 모른다.
人を愛し、人を育て、あるいは弱者を介護する生活者であることが、よりアドバンテージになるに違いない。
사람을 사랑하고 사람을 기르거나 혹은 약자를 돌보는 생활인이라는 점이 더 큰 어드밴티지가 될 것이 분명하다.
そしてそれは、法曹界に限らないだろう。
그리고 그것은 법조계에만 국한되지는 않을 것이다.
AIの登場で、人の仕事が、より人間性に根ざしたものになるのだ。
AI의 등장으로 사람의 일은 더욱 인간성에 뿌리내린 것이 될 것이다.
(黒川伊保子『アンドロイドレデイのキスは甘いのか』河出書房新社より)
黒川伊保子『アンドロイドレデイのキスは甘いのか』河出書房新社에서
CHECK Q1 なぜ
人工知能は
裁判官に
向いているのですか。
왜 인공지능이 판사에 적합합니까。
An
過去の
膨大な
判例を
一つの
見落としもなく
合理的に
統合して、
公平な
判定をするのは、
人工知能の
最も得意とする作業の一つだから。
과거의 방대한 판례를 하나도 빠뜨리지 않고 합리적으로 통합해 공정한 판단을 내리는 것은 인공지능이 가장 잘하는 작업 중 하나이기 때문이다。
Q2
人間の
裁判官は、
今度どのようなことが
重視されると
言っていますか。
인간 판사는 앞으로 어떤 점이 중시될 것이라고 말하고 있습니까。
An
人に
心を
寄せ、
社会を
案じるなど、より
人間性に
根差していること。
사람에게 마음을 기울이고 사회를 염려하는 등, 보다 인간성에 뿌리를 둔 것。