변호사가 AI에게 물었다, 외과의사가 답했다

외과의사에게 날카로운 질문을 던지려면, 먼저 외과의사만큼 알아야 한다.

2024년 봄, 영국 미들랜즈의 한 병원에서 복잡한 심장 수술을 받은 70대 남성이 수술 후 이틀 만에 갑작스럽게 상태가 악화되어 사망했다. 원인을 알 수 없는 죽음이었다. 병원은 프로토콜에 따라 검시관에게 사건을 넘겼고, 유족은 임상 과실 전문 변호사 앤서니 설(Anthony Searle)에게 사건을 의뢰했다.

설은 수술에 관여한 외과의들에게 전문적인 질문을 던져야 했다. 그런데 검시관은 독립 전문가 보고서 요청을 기각했다. 외부 전문가의 도움 없이 의료 전문가들을 심문해야 하는 상황. 그는 AI에게 물었다.

법정 밖에서 벌어지는 조용한 변화

이 사건은 단순한 일화가 아니다. 법조계에서 AI가 어떻게 쓰이기 시작했는지를 보여주는 하나의 단면이다.

전통적으로 법정 변호사가 의료 과실 사건을 맡으면 반드시 거쳐야 하는 단계가 있었다. 전문 의료인을 섭외해 사건 기록을 검토하게 하고, 그 결과를 바탕으로 질문 목록을 작성하는 것. 시간도 걸리고 비용도 만만치 않다. 영국에서 의료 과실 소송의 평균 처리 기간이 3~5년에 달하는 이유 중 하나다.

설이 AI를 통해 도출한 질문들이 실제 의료 전문가 수준의 깊이를 가졌는지는 아직 공개되지 않았다. 그러나 그가 이 방법을 선택했다는 사실 자체가 법조계 내부에서 이미 상당한 논의를 촉발하고 있다. '보조 도구'와 '전문가 대체' 사이 어딘가에 AI가 자리를 잡기 시작했다.

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누가 득을 보고, 누가 불편한가

유족의 입장에서 보면 이 변화는 반갑다. 전문 감정인 비용을 감당하지 못해 제대로 된 법적 대응을 포기하는 경우가 적지 않다. AI가 그 진입 장벽을 낮춰준다면, 법적 정의에 대한 접근성이 높아지는 셈이다.

반면 의료계는 긴장한다. 심장 수술은 본질적으로 고위험 시술이다. 수술 후 합병증으로 인한 사망이 곧 과실을 의미하지는 않는다. 그런데 AI가 생성한 질문들이 의학적 맥락을 충분히 이해하지 못한 채 작성된다면, 의사들은 근거 없는 의심의 시선 앞에 서게 될 수 있다. 영국의사협회(BMA)가 이미 AI 기반 법률 도구의 의료 분야 활용에 대한 가이드라인 마련을 촉구하고 있는 것도 이런 맥락이다.

법원 입장은 더 복잡하다. AI가 생성한 질문을 토대로 진행된 심문이 법적으로 유효한가? 그 질문의 출처를 공개해야 하는가? 영국 법원은 아직 이에 대한 명확한 입장을 정하지 않았다.

한국 법정은 얼마나 멀리 있을까

한국에서도 이 흐름은 낯설지 않다. 법무부는 2025년부터 법률 AI 도입을 위한 시범 사업을 진행 중이며, 대한변호사협회 내부에서도 AI 활용 윤리 기준 논의가 본격화됐다. 네이버와 카카오는 법률 특화 LLM 개발에 투자를 확대하고 있다.

그러나 한국의 의료 과실 소송 구조는 영국과 다르다. 한국에서는 감정의(鑑定醫) 제도가 법원 주도로 운영되며, 변호사가 독자적으로 전문가 의견을 구성하는 데 제약이 크다. AI가 이 구조 안에서 어떤 역할을 할 수 있을지는 아직 열린 질문이다.

더 현실적인 변화는 상담 단계에서 먼저 올 수 있다. 의료 과실 여부를 판단하기 위해 변호사를 찾아가기도 전에, 유족이 AI를 통해 스스로 사건의 윤곽을 파악하는 것. 이미 일부 법률 플랫폼에서 이런 서비스가 조용히 시작됐다.