우버는 계약서의 수정 사항을 검토하고 대응 문안을 제안하는 법무 AI 도구를 사내 법무팀에 도입한 뒤 평균 계약 검토 시간이 20% 넘게 줄었다고 밝혔다. 우버가 공개한 수치로, AI가 생성한 결정의 정확도는 91%다. 변호사가 결과를 검토하고 최종 판단하는 구조다.
Legal Redlining Agent는 마이크로소프트 워드(Microsoft Word) 추가 기능으로 작동한다. 상대방이 수정한 조항의 의도를 분석하고, 우버의 법무 정책에 맞춰 수락·거절·수정 의견과 고객에게 보낼 설명 문안을 제시한다. 위험이 큰 조항은 변호사가 더 살펴보도록 표시한다.
우버는 2024년 초부터 2025년까지 초기 시스템을 개발하고 법무팀과 시범 운영을 진행했다. 처음에는 협상 지침과 사례를 검색해 대규모 언어 모델(LLM)에 제공하는 검색 증강 생성(RAG) 방식을 썼지만, 검색 결과가 부정확하고 답변 어조가 지나치게 방어적이거나 수용적이며 지침에 없는 상황에 잘 대응하지 못하는 문제가 있었다.
이후 변호사의 결정과 수정 문안, 설명을 피드백으로 저장해 다음 제안에 반영했다. 시스템은 과거 사례와 규칙을 검색하고, 최근 결정에 더 큰 비중을 주는 지수 감쇠 방식을 활용한다. 우버는 이를 통해 모델을 수동으로 미세 조정하지 않고도 법무팀의 선호와 정책 변화를 반영하도록 설계했다고 설명했다. 변호사들은 제안 화면에서 관련 과거 피드백과 규칙을 확인할 수 있다.
변경할 조항의 문안을 직접 작성하는 기능에는 과거 피드백과 규칙을 활용하는 에이전트 워크플로를 적용했다. 별도의 규칙 데이터베이스에는 표준 계약서의 주요 문구와 우버의 입장, 대안 입장, 응답 예시를 연결했다. 협상 불가 정책은 규칙 엔진으로 처리해 일치하는 규칙이 모델의 판단보다 우선하도록 하고, 어조와 협상 전략처럼 유연성이 필요한 부분에는 피드백 기반 방식을 쓴다.
우버는 이 도구가 변호사의 판단을 대체하지 않는다고 강조한다. 제안은 변호사가 검토해 수락하거나 거절하고, 필요하면 수정한다. 글은 마이크로소프트 오피스 자바스크립트 API의 성능 저하와 일부 추적 변경 처리 문제도 구현상 제약으로 들었다. 우버는 향후 Claude Code와 OpenCode 같은 에이전트 도구, 법률 온톨로지와 지식 그래프의 활용을 탐색할 계획이라고 밝혔다.
관련 자료: Uber’s GenAI Gateway, LangChain의 reflection agents 설명, ALM Legalweek Leaders in Tech Law Awards 관련 게시물
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