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법률 웹 에이전트: 멀티모달 대형 언어 모델로 접근성 향상

읽는 시간: 4 분
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📝 원문 정보

  • Title: LegalWebAgent: Empowering Access to Justice via LLM-Based Web Agents
  • ArXiv ID: 2512.04105
  • 발행일: 2025-11-28
  • 저자: Jinzhe Tan, Karim Benyekhlef

📝 초록 (Abstract)

접근성 문제는 전 세계적으로 지속되는 과제로, 많은 시민이 법적 문제에 직면했을 때 사법 시스템에 도움을 요청하기 어렵다. 인터넷에는 방대한 법률 정보와 서비스가 존재하지만, 복잡한 웹사이트 탐색, 법률 용어 이해, 절차 양식 작성 등은 여전히 접근성을 저해한다. 본 논문은 일반 시민의 사법 접근성을 메우기 위해 멀티모달 대형 언어 모델을 기반으로 한 웹 에이전트인 LegalWebAgent 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 대형 언어 모델의 자연어 이해 능력과 멀티모달 인식을 결합해 사용자 질의부터 구체적 행동까지 전 과정을 지원한다. 세 단계로 구성된다: Ask 모듈은 자연어 처리로 사용자의 요구를 파악하고, Browse 모듈은 웹 페이지를 자동으로 탐색하며 페이지 요소(양식, 캘린더 등)와 상호작용하고 HTML 구조와 스크린샷에서 정보를 추출한다, Act 모듈은 정보를 종합해 사용자에게 제공하거나 양식 작성·일정 예약과 같은 직접 행동을 수행한다. 효과성을 검증하기 위해 퀘벡 민법 사용자를 대상으로 실제 법률 서비스 절차와 유사한 15개의 과제를 포함한 벤치마크 테스트를 설계하였다. 평가 결과 LegalWebAgent는 최고 성공률 86.7%를 기록했으며, 테스트에 사용된 모든 모델에서 평균 84.4%의 성공률을 보여 복잡한 실제 시나리오에서도 높은 자율성을 입증하였다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

Figure 1
LegalWebAgent 논문은 사법 접근성이라는 사회적·법적 문제를 기술적 혁신으로 해결하려는 시도를 명확히 제시한다. 기존 연구들은 주로 법률 챗봇이나 정보 검색 시스템에 초점을 맞추었으나, 실제 사용자가 직면하는 “웹 기반 절차 수행”이라는 단계는 충분히 다루어지지 않았다. 본 프레임워크는 세 가지 핵심 모듈을 통해 이 격차를 메운다. 첫 번째 Ask 모듈은 멀티턴 대화와 의도 파악을 통해 사용자의 문제를 정확히 정의한다는 점에서 기존 단일 질의‑응답 시스템보다 뛰어나다. 두 번째 Browse 모듈은 자동화된 웹 탐색과 멀티모달 인식을 결합한다. HTML 파싱뿐 아니라 페이지 스크린샷을 분석해 시각적 요소(버튼, 캘린더, 드롭다운 등)를 인식하고, 이를 기반으로 동적 페이지와 복잡한 양식에 대한 상호작용을 수행한다는 점은 특히 혁신적이다. 이는 기존 Selenium‑기반 스크립트가 요구하는 사전 정의된 셀렉터와 달리, LLM이 상황에 맞게 적절한 행동을 생성한다는 의미다. 세 번째 Act 모듈은 추출된 정보를 사용자가 이해하기 쉬운 형태로 재구성하거나, 직접 양식을 제출하고 일정 예약을 완료한다는 점에서 완전한 엔드‑투‑엔드 파이프라인을 제공한다.

평가 설계는 퀘벡 민법이라는 구체적 법 체계에 맞춘 15개의 실제 과제로 구성돼 있어, 모델의 일반화 능력과 도메인 특화 성능을 동시에 검증한다. 86.7%라는 최고 성공률과 평균 84.4%는 특히 복잡한 법률 절차(예: 소송 서류 제출, 재판 일정 예약)에서 인간 수준에 근접한 성과를 보여준다. 그러나 논문에서 언급되지 않은 몇 가지 한계도 존재한다. 첫째, 법률 정보의 정확성 검증 메커니즘이 부족해 잘못된 조언이 제공될 위험이 있다. 둘째, 개인정보 보호와 데이터 보안 측면에서 웹 자동화가 법적·윤리적 규제를 어떻게 충족하는지에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 멀티모달 LLM의 비용과 응답 지연이 실시간 서비스에 미치는 영향을 평가하지 않았다.

향후 연구 방향으로는 (1) 법률 전문가와의 인간‑AI 협업 체계 구축, (2) 법률 문서의 사실 검증 및 오류 감지를 위한 추가 검증 레이어 도입, (3) GDPR·CCPA 등 개인정보 보호 규정에 부합하는 안전한 브라우징 프로토콜 설계, (4) 다양한 법 체계와 언어에 대한 모델 일반화 테스트가 제시될 수 있다. 전반적으로 LegalWebAgent는 법률 서비스 디지털 전환에 있어 중요한 전환점을 제공하며, 멀티모달 LLM이 실제 행정·법률 업무에 적용될 수 있음을 실증적으로 보여준다.

📄 논문 본문 발췌 (Translation)

접근성 문제는 전 세계적으로 지속되는 과제로, 많은 시민이 법적 문제에 직면했을 때 사법 시스템에 도움을 요청하기 어렵다. 인터넷에는 방대한 법률 정보와 서비스가 존재하지만, 복잡한 웹사이트를 탐색하고 법률 용어를 이해하며 절차 양식을 작성하는 과정은 여전히 접근성을 저해한다. 본 논문은 일반 시민의 사법 접근성을 메우기 위해 멀티모달 대형 언어 모델을 기반으로 한 웹 에이전트인 LegalWebAgent 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 대형 언어 모델의 자연어 이해 능력과 멀티모달 인식을 결합하여 사용자 질의부터 구체적 행동까지 전체 과정을 지원한다. 세 단계로 구성된다: Ask 모듈은 자연어 처리를 통해 사용자의 요구를 이해하고, Browse 모듈은 웹 페이지를 자율적으로 탐색하며 페이지 요소(양식 및 캘린더 포함)와 상호작용하고 HTML 구조와 웹 페이지 스크린샷에서 정보를 추출한다, Act 모듈은 정보를 종합하여 사용자에게 제공하거나 양식 작성 및 일정 예약과 같은 직접 행동을 수행한다. 효과성을 평가하기 위해 퀘벡 민법 사용자를 대상으로 실제 법률 서비스 절차와 유사한 15개의 과제를 포함한 벤치마크 테스트를 설계하였다. 평가 결과 LegalWebAgent는 최고 성공률 86.7%를 기록했으며, 테스트에 사용된 모든 모델에서 평균 84.4%의 성공률을 보여 복잡한 실제 시나리오에서도 높은 자율성을 입증하였다.

📸 추가 이미지 갤러리

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Reference

이 글은 ArXiv의 공개 자료를 바탕으로 AI가 자동 번역 및 요약한 내용입니다. 저작권은 원저자에게 있으며, 인류 지식 발전에 기여한 연구자분들께 감사드립니다.

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