계약서 검토도 AI가 해요?
반복되는 법무 검토와 마주하는 일상, AI가 바꿔준 업무 방식
얼마 전, 오랜기간 게임 사업을 해오신 팀장님과 점심을 함께하며 게임 AI 관련 대화를 나누었습니다. 생성형 AI를 어디에 주로 쓰는지에 대한 질문에 이렇게 대답하시더군요.
“저는 요즘 생성형 AI로 계약서 검토를 많이 하고 있는데, 너무 편해졌어요.”
이 한마디에 이번 글의 주제가 정해졌습니다.
게임 사업 실무자라면 누구나 겪는 반복되는 업무 중 하나,
퍼블리싱 계약서, 외주 계약서, NDA, MOU, 라이선스 계약…
이런 문서들은 왜 그런지 읽고 또 읽어도 실수를 할까 걱정이 되고, 눈이 빠질 정도로 꼼꼼히 봐야하지만, 법무팀에 넘기기 전에 기본적인 사항은 체크를 해야하기 때문에 끝없이 작업을 반복하게 됩니다. 무슨 말인지 도통 모르겠는 조항도 많고, 아까 본 것 같은 문구인데 뭔가 또 다른 것 같기도 합니다.
하지만 이제 생성형 AI와 함께라면 이러한 법률 문서 검토가 조금 더 수월해질 수 있습니다.
ℹ️ 정말 AI가 고소장도 써준다고?
네, 맞습니다. 2025년 현재, 생성형 AI는 법률 분야에서도 활발하게 활용되고 있습니다.
AI가 법률 문서를 이해하고, 요약하고, 심지어 고소장 초안을 작성해주는 시대입니다.
국내 대형 로펌 ‘대륜’은 AI가 고소장, 항소장, 답변서 초안을 자동 작성하는 시스템을 발표했습니다. 프로세스는 다음과 같습니다:
(1) 사용자가 사건 내용을 간단히 입력,
(2) AI가 법률적으로 해석한 후, 핵심 내용을 추출
(3) 정해진 형식에 따라 문서 초안을 자동 생성
(4) 과거 유사 판례까지 첨부하여 제공
해당 UI는 서면 파일 생성과 관련 판례 검색 두 가지 기능의 구현 결과를 보여주고 있습니다물론 최종 제출 전에 전문가의 검토는 여전히 필요하지만, AI가 어려운 초안 "작성"과 의미 "해석"을 동시에 도와준다는 것이 핵심입니다.
ℹ️그렇다면, 게임 계약서에 생성형 AI를 활용하면?
게임 산업에서 계약서는 반복적으로 마주하게 되는 업무입니다.퍼블리싱, 외주, IP, 마케팅, NDA 등 다양한 계약서가 오가고, 그 안에는 사업적으로 중요한 조건들이 담겨 있습니다.
하지만, 아래와 같은 단계로 생성형 AI 를 활용하면 훨씬 수월하게 업무를 진행할 수 있습니다:
▶️ Step 1. 계약서 업로드 → 구조 자동 인식
먼저 계약서를 AI에게 보여줍니다. PDF를 업로드하거나 텍스트를 붙여넣는 식으로요.
AI는 해당 문서가 퍼블리싱 계약인지, NDA인지, 외주 계약인지 구분하고, ‘수익 분배’, ‘해지 조항’, ‘계약 기간’ 등 주요 항목을 자동으로 분리해 보여줍니다.
이때, 기술적으로는 문서 전처리와 LLM 기반 텍스트 분류가 사용됩니다.
▶️ Step 2. 핵심 조항 요약 → 질문도 OK
AI는 법률적 문장을 우리가 쉽게 이해할 수 있도록 자연어로 요약해줍니다.
“이 계약의 정산 주기가 어떻게 돼?”, “IP 귀속은 누구에게 있어?”와 같은 질문을 하면, AI는 해당 내용만 콕 집어서 설명해주죠. 이 과정에서 프롬프트 엔지니어링과 조항 요약 모델을 활용하게 됩니다.
▶️ Step 3. 리스크 조항 탐지
표준 계약서와 비교하여 빠진 항목이나 위험한 조건도 찾아줍니다.
예를 들어, IP 귀속이 모호하거나, 해지 위약금이 과도하다든가, 정산 주기 표기가 누락된 경우 자동으로 알려줍니다.
이는 표준 계약서와의 비교와 LLM 판단을 결합한 방식으로 이루어 집니다.
▶️ Step 4. 이전 계약과의 차이 비교
계약서 검토중 자주 듣는 질문 중 하나가 "이거 지난 번 계약이랑 뭐가 달라졌지?" 입니다.
AI는 문장 유사도 분석과 Diff 하이라이팅을 활용하여 기존 계약과 신규 계약을 나란히 비교하고, 어느 조항이 바뀌었으며, 어떤 영향이 있을지를 요약해서 보여줍니다.
▶️ Step 5. 참고 사례 제공
마지막으로 "다른 회사는 IP 귀속 이런 상황에서 어떻게 처리했더라?" 와 같은 질문에 대응할 수 있습니다. 필요하다면 RAG 방식으로 AI가 과거 유사 계약이나 유사 판례를 끌어올 수 있습니다.
이와 같이 법률과 관련된 다양한 기술 포인트들이 있습니다만, 여기에서는 법률과 관련된 AI를 이해하기 위해 주요한 기술 및 흐름에 대해서만 공유드리려고 합니다. 이때 주요한 기술포인트가 기존에 알아본 LLM과 RAG 에 더해 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)과 자연어 처리 (NLP)입니다.
ℹ️ 생성형 AI에서는 프롬프트 엔지니어링이 중요하다던데...
AI를 제대로 활용하려면 "어떻게 질문할지"가 중요합니다. 이것이 바로 프롬프트 엔지니어링의 핵심입니다.
프롬프트 엔지니어링은 LLM에서 원하는 결과를 얻기 위해 질문 방식(프롬프트, Prompt)을 설계하고 최적화하는 방법론입니다. 프롬프트란, AI에게 '이런 방식으로 생각해줘' 라고 요청하는 문장으로 생각하면 됩니다.
프롬프트 엔지니어링의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:
명령(Instruction): 무엇을 하라는 요청인지 (예. "요약해줘", "비교 해줘")
맥락 (Context): 필요한 배경 정보나 전제 조건
입력 데이터(Input Data): 분석할 문서, 질문 등의 원본
출력 데이터(Output Data): 어떤 형식으로 답을 주면 좋은지 (예. 표, 요약문 등)
예를 들면 다음과 같은 형식입니다.
이 계약서에서 수익 배분, 계약 해지 조건, IP 귀속에 대해 설명해줘.
단순하지만 목적이 명확한 요청입니다. 기본적인 구조 정리에는 이정도로도 충분합니다.
그런데, Role (역할) 부여가 프롬프트를 더욱 효과적으로 만들어준다고 듣지 않으셨나요? 예를 들면,
너는 20년 경력의 게임 산업 전문 변호사야. 아래 퍼블리싱 계약서를 리뷰해서, 업계 관행과 비교해 리스크가 있는 조항을 알려줘. 특히 수익 배분, 해지 조건, IP 귀속 관련 항목을 중심으로 판단해줘.
이런 Role 부여는 AI가 전문가처럼 사고하도록 유도합니다. 특히, 실무 적용 전 판단이 필요한 경우, 전문적인 시각이 필요한 경우에 유용합니다.
ℹ️ 자연어 처리 (NLP), 왜 법률 AI에 중요하죠?
자연어 처리(NLP) 는 AI가 인간의 언어를 이해하고 분석하는 기술로 법률 문서에서 의미와 맥락을 파악하는 데 사용됩니다.
계약서 같은 법률 문서를 다룰 때, 문장 구조만이 아니라, 의도, 관계, 책임 소재 등 복잡한 맥락과 의미까지 파악할 수 있게 해주는 핵심 기술 입니다.
법률 문서 분석, 판례 매칭, 리스크 탐지 등 NLP의 역할은 AI의 두뇌라고 해도 손색이 없습니다.
ℹ️ 실무 예시로 정리해보면...
♻️마무리 하며...
계약서도 읽어주고, 비교해주고, 요약해주는 AI 기술의 발전 덕분에 게임 사업 기획자, PM, 운영자, 마케터도 반복되는 법무 업무의 기초 검토를 손쉽게 할 수 있게 되었습니다.
하지만, AI는 어디까지나 ‘실무 생산성을 높여주는 조력자’일 뿐이며, 최종적인 판단과 법적 책임은 반드시 법률 전문가가 맡아야 합니다.
특히, 해석의 여지가 있는 조항은 AI가 예기치 않게 오해할 가능성도 있으며, 변호사법 등 규제에 따라 AI가 법률 행위를 대신하는 데에는 명확한 한계가 있습니다.
따라서, AI는 초안을 만들고, 실무자가 빠르게 판단할 수 있도록 돕는 보조 도구라는 점을 명확히 이해하는 것이 중요합니다.
⏩다음 편 예고
계약이 끝났다면? 이제 해당 게임의 내부 테스트와 QA가 기다리고 있습니다.
AI와 함께 한다면 어떻게 더 효율적으로 내부 테스트를 진행할 수 있을지 다음 편에서 실무자 시각으로 함께 고민해보겠습니다.
* 위 내용은 저자의 개인적인 의견이며, 본문에서 언급된 기업의 공식적인 입장과는 무관합니다
