4차 산업혁명 시대의 인공지능 알고리즘에 의한 법 분야 위험 예측 (양장본 Hardcover)

4차 산업혁명 시대의 인공지능 알고리즘에 의한 법 분야 위험 예측 (양장본 Hardcover)

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Description
분석과 예측이라는 측면에서 바라본 인공지능 알고리듬
본서는 어쩌면 법학과도 법 분야와도 어울리지 않는 예측이라는 주제에 대해 필자가 관심을 가지면서 연구한 내용을 기반으로 했다. 인공지능과 관련한 연구에서 필자가 놀라움을 느낀 것은 바로 인공지능의 예측 기능이었다. 인공지능과 관련하여 가장 먼저 관심을 끈 것은 범죄예측 알고리듬이었고, 그 다음은 재범의 위험성 예측이었다. 이 알고리듬들은 공공영역의 것이고, 민간 영역에서도 예를 들면 Lex Machina와 같은, 지적 재산권 소송의 비용과 결과 예측 알고리듬이 사용되고 있다. 이러한 알고리듬의 전제는 빅데이터 분석을 통한 객관적이고 과학적인 위험 측정이다. 인공지능 예측 기술이 발전하면, 알고리듬은 확률적 결론만 있어도 더 크고 복잡한 데이터 세트를 이해하고, 작은 표본의 잠재적 편향 효과와 같은 역사적・경험적 기술의 한계도 극복할 수 있다. 본 저술에서는 기술적 측면에 대한 고찰이 중요한 비중을 차지할 것이다. 뿐만 아니라 그동안의 레그테크가 금융부문을 중심으로 논의되어왔다는 한계상황을 염두에 두고, 법적 위험 전반의 규제 논리로서의 전환이 가능한지 여부도 타진해본다.
저자

양종모

1981년사법시험에합격한후사법연수원을거쳐군복무를마치고,1986년검사로임용되었다.2003년부장검사를끝으로퇴직한후,2006년부터영남대학교에서교수로재직하면서,법학전문대학원에서형사법을가르치고있다.1989년부터컴퓨터프로그래밍(코딩)을하면서,검사업무와관련된어플리케이션을개발하여사용하기도했고,1990년초부터자연스레인공지능에대하여관심을가지게되었으며,현재python,tensorflow등을이용하여코딩을하고있다.인공지능과직·간접으로연관이있는뇌과학,언어학,인지심리학에도관심이있으며,최근OpenAI의GPT-3등자연어처리에주목하고있다.연구의주된방향은인공지능의법분야활용모색이며,인공지능판사,챗봇등인공지능관련법적이슈때마다언론에논문의내용이소개되었고,2021년에발간한「인공지능과법률서비스분야의혁신」이2022년학술원우수도서에선정되기도하였다.인공지능과법률이라는주제로각종기관이나대학에서강연을하였으며,카이스트4차산업혁명지능정보센터전문자문위원을역임하는등법학분야외에서도활동하고있다.

목차

프롤로그

1장4차산업혁명,미래,위험사회

미래사회
4차산업혁명
위험시대
핀테크와레그테크

2장위험에대하여

1.위험일반론
위험이란무엇인가?
위험의정의와유형
위험의속성
같으면서도다른위험과위기개념

2.위험의관리
위험의지배
위험의관리방안
글로벌위험관리
위험회피전략-또다른아이디어
위험의규제
위험의감수
비즈니스분야의포괄적위험관리프레임

3.법적위험
법적위험의유형
규제위험
법률준수위험
계약위험
분쟁위험
평판위험
비법적위험
개인정보보호준수및데이터침해위험
법적위험과관련된실제사례

4.법적위험관리방안
법률서비스분야의특성으로서위험관리
사고방식의변화-법적위험관리의시작
법적위험관리프레임워크
법적위험의식별
법적위험분석
법적위험평가
법적위험의처리
위험평가계획수립
법적위험의자체정의
법적위험의대응
법적위험분석
법적위험의완화
의사소통

3장예측

1.예측일반론
미래예측
예측에있어서확률이론
경제학과예측
예측기술
예측코드
카오스
시나리오계획
예측의오류
예측의유용성
예측은기회?
예측오류의이유

2.법분야의예측
법분야위험예측의필요성
법분야예측의중요성
경험적정보
법률(요소중심)분석
실증적정보
요소중심분석
변호사경험

3.인공지능예측
인공지능알고리듬의등장
알고리듬
문제의분할전략
인공지능은예측
인공지능예측공식
인공지능예측규칙의평가
인공지능은흑마술blackmagic이아니다.
긱파원GeekPower
패러다임의전환
빅데이터
마법의양탄자
빅데이터와인공지능알고리듬의차이
통계학
블랙박스또는설명가능성의문제
자율성Autonomy
데이터의질
알고리듬복잡도의지수적증가




4장인공지능위험예측

1.위험예측에인공지능알고리듬도입
인공지능도입에따른위험예측・관리의과제
인공지능에의한위험관리실태

2.위험예측도구로서의인공지능
인공지능위험예측분석알고리듬
인간의사결정의취약성
인공지능이예측에서실패하는이유
안다는것을아는것
모른다는것을아는것
모른다는것조차모르는것
안다는사실을모르는것
함께할때더잘하는예측
예외예측
인공지능예측의과정해부
인공지능알고리듬은진정으로알지못한다.
딥러닝이잘하는일
인공지능예측에있어서특성공학의중요성
특성공학featureengineering

3.금융부문의위험예측
일본의부동산버블
투자위험의예측
금융기관의대출신용평가
초인간적위기감지팀
인공지능퀀트
퀀트의성공은알고리듬이좌우
특이한주가예측모델

4.금융규제와레그테크

5장예측모델링
예측모델의구체적구현
미래연구
모델
위험예측을위한컴퓨터모델
예측모델링의과제
6장법분야인공지능위험예측관리

법적분야의인공지능활용
법적위험예측알고리듬
법률실무에서의데이터과학
인공지능알고리듬에의한법적위험관리가능성
인공지능에의한법분야위험예측변화
법분야의인공지능위험예측의함의
법분야인공지능위험예측도구개발연혁
법적추론의자동화와예측알고리듬의차이
법분야위험의양적예측의원리
법분야위험예측・분석의현실
법분야인공지능위험예측의장애물

7장공공영역에서의법적위험예측

1.재범의위험성예측알고리듬
보험과위험파악
재범의위험성예측알고리듬
재범위험성예측알고리듬의구축
비판의비판
COMPAS
이론상훌륭하다
실행상의문제
재범의위험성예측알고리듬에대한또다른우려
오류가능성의문제
블랙박스속성・불투명성
역공학을통한실험적예측모델의구현
코드차원의예시

2.범죄예측알고리듬(예측치안알고리듬)
마이너리티리포트
Predpol
기타유형의예측치안알고리듬
데이터의염결성
불량데이터의원인
단편화되고편향된데이터
오손된데이터
데이터편향성의문제
우리나라범죄예측선행연구
소스코드차원의범죄예측알고리듬소개

3.자살예측방지알고리듬
자살위험예측코드

8장민간영역에서의법적위험예측

1.법적예측알고리듬사용
법적분야의정보기술
양적법적예측
양적법적예측과자연어처리
양적법적예측현황
머신러닝과법적예측

2.계약서위험예측알고리듬
계약메타데이터추출
Kira의작동원리
자동화된계약서분석에서자연어처리
예측계약predictivecontracting
계약서위험예측알고리듬관련국내연구

3.자금세탁방지알고리듬

4.사기예측알고리듬
규칙기반의접근방식
사기예측・탐지모델

5.대출위험예측알고리듬

6.소송(판결)예측
선행연구에서인공지능소송예측모델구현사례
미연방대법원의인디언관련사건판결예측연구
자연어처리를이용한유럽인권재판소판결예측
소송(판결)예측알고리듬평가총설
LexMachina와Solomonic
머신러닝의개가와소송결과예측알고리듬
집단소송
제3자소송자금조달
소송금융의역사
오늘날국가마다소송금융규제가크게다르다.
소송자금투자자의위험평가도구
새로운제언(좋은모델을선택하기위한방법론)
진정한법분야예측알고리듬을위한제언

9장자연어처리

자연어처리
예측부호화
n-gram
단어가방
tf-idf방법
word2vec
BERT
GPT
왓슨이라는IBM의인지컴퓨팅
ROSS의구현방식

참고문헌
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