"젠장, 또 틀렸네"
"이번엔 김변이 맞혔나?"
"아니. 나는 어떻게 한 번을 못 맞히냐"

신성함이 깃들어야 할 법원의 한구석에 불경한 노름판이 벌어지고 있었다. 참가자는 '인공지능법률판결 자문위원회' 소속 변호사와 판사들이었다. 22세기 들어 시작된 사회의 인공지능화는 법원마저 자동화시켰고, 90%의 법조인이 일자리를 잃었다. 남은 10%는 '인공지능법률판결 자문위원회'라는 기관 소속으로 인공지능의 판결을 참관하는 역할을 맡게 되었다. 그러나 전 사회적인 인공지능화는 인간의 판단에 절대적인 불신을 심어주었기 때문에 인간들로 구성된 위원회는 유명무실했다. 위원회 소속 법조인들은 참관이라는 명목으로 법원에 들어와 있었지만, 할 수 있는 것이라곤 위원끼리 최종 판결의 형량을 예측하는 노름뿐이었다. 그나마 현직에 남아 법원을 드나들 수 있다는 위안이 인공지능의 판결을 지켜보게 만드는 원동력이었다.

K는 인공지능화의 흐름을 성공적으로 읽어낸 변호사로 손꼽혔다. 그는 법원의 자동화 이전까지 유명하지도 않았고 승률도 그저 그런 편이었다. 인공지능의 파도가 법원까지 들이닥칠 무렵, K는 산업의 변화를 재빠르게 읽어내고 '인공지능 판사'의 유일한 설계자이자 수리공으로 자리를 잡는 데 성공했다. 이후 K와 같이 '인공지능 판사' 알고리즘을 설계하고 수리하는 후속 주자가 여럿 등장했지만, K의 독자적인 노하우와 선점 효과는 후발주자가 따라가지 못할 수준이었다. K는 '인공지능 판사'의 전문가로 활동하며 법조계에서 독보적인 위상을 가지고 있었다. '인공지능법률판결 자문위원회'도 동료들의 실직사태를 보다 못한 K의 강력한 제안으로 설립되었고, 위원회 소속 법조인들은 K에게 큰 부채의식을 느끼고 있었다.

'인공지능 판사'의 기본 알고리즘은 이미 알려져 있다. 기초 법률을 입력한 뒤 수천 가지의 사례를 학습시킨다. 인공지능은 판례를 꾸준히 학습하며 올바른 판결을 내리도록 발전한다. 이 단계를 거친 인공지능은 법률적인 판단을 내리는 기초 능력을 갖추게 된다. '인공지능 판사'로 실제 재판에 투입되기 위해서는 다음 단계의 이수가 필요하다. 윤리, 철학, 사회학, 정치학 등의 다양한 학문의 이론을 학습하여 사회의 가치관에 부합하는 판결을 내릴 수 있게 하는 일종의 '사회화' 과정이다. 이 부분에서 '인공지능 판사' 설계자의 능력이 드러난다. 어떤 이론을 학습시키고 배제하는지는 설계자의 선택이다. 예를 들어, 공리주의를 채택한 설계자의 '인공지능 판사'는 철저하게 공리주의적인 판결을 내린다. 이 판사에 의하면 범죄자를 죽인 사람은 사회의 안전 확보라는 이익에 기여했으므로 살인에 해당하는 처벌을 받지 않는다. 하지만 단순히 하나의 이론만 학습한 인공지능은 허점이 많으므로 설계자는 다수의 이론을 학습시키고 상황에 맞는 판단을 내리도록 적응시킨다. K는 여러 이론을 적절히 조합하는데 뛰어난 능력을 발휘했다. K가 설계한 인공지능은 다수의 사람을 만족시키는 판결을 내렸고, 법원에는 K의 인공지능을 바탕으로 하는 '인공지능 판사'가 대부분을 차지한 상황이었다.

이렇듯 K가 독점하다시피 하던 '인공지능 판사' 시장에 도전자가 나타났다. 'HMRB'라는 이름의 '인공지능 판사'는 단호한 판결을 바탕으로 선풍적인 인기를 얻으며 여러 지방 법원으로 퍼져나갔다. K의 인공지능은 다수의 이론을 학습했기에, 다양한 각도로 사건을 바라본 결과 재판의 본질과 멀어지는 오류가 생기곤 했다. 이와 달리 'HMRB'는 사건 자체에만 집중하여 판단을 내렸고, 판결은 단순해보이나 엄격한 특징을 가지고 있었다. 피해자 측은 강력한 처벌을 내리는 'HMRB'에게 재판을 받고 싶어 하였다. 법원은 이러한 요청이 많아짐에 따라 기존의 K의 '인공지능 판사'를 'HMRB'로 교체하기 시작했다. K는 자신의 '인공지능 판사'가 가진 법원 점유율이 낮아지자 조바심을 느꼈다. 'HMRB'가 가진 단호하고 엄격한 판결을 따라잡기 위해 성악설을 기반으로 인공지능을 학습시키려 했으나, 오히려 무자비하고 잔인한 인공지능이 탄생하는 실패를 겪었다. 'HMRB'의 설계자는 알려지지 않았기 때문에 노하우를 알아낼 방법도 없었다. 어떠한 이론을 조합하더라도 K의 인공지능은 'HMRB'의 판결을 따라갈 수 없었다. K는 그저 'HMRB'가 법원을 전부 장악하는 것을 지켜볼 수밖에 없었다.

'HMRB'의 법원 점유율이 90%에 다다를 때쯤, 남부의 한 지방 법원에서 사고가 일어났다. 판결에 불복한 피고인이 'HMRB'를 파괴한 사건이었다. 'HMRB'의 설계자가 등장하지 않는 이상 수리는 불가능에 가까웠다. K는 이 소식을 듣고 사고가 일어난 법원으로 찾아갔다. 폐기할 'HMRB'를 얻기 위해서였다. 해당 법원에 사정하고, 자신의 법조계 인맥을 총동원하여 간신히 고장난 'HMRB'를 받을 수 있었다. K는 역코딩을 통해 'HMRB'가 어떤 이론을 바탕으로 학습되었는지를 알아내고자 했다. 그리고 자신의 인공지능에 이식하여 'HMRB'에게 뺏긴 점유율을 찾아오고 싶었다. 역코딩은 길고 힘들었던 작업이었다. 'HMRB'가 학습한 판례들에는 쉽게 접근할 수 있었지만, 핵심이 되는 이론은 철저히 감추어져 있었다. 생업을 포기하고 몇 년을 매달린 끝에 K는 'HMRB'를 모두 해석하게 되었다. 마침내 알게 된 'HMRB'의 설계 원리는 K에게 허탈함만을 남겨 주었다. K의 예상과는 달리 'HMRB'는 그저 한 줄의 기본 코드만이 존재했기 때문이다.

'눈에는 눈, 이에는 이'