[논문] 대형 언어 모델을 활용한 민사 법원 시뮬레이션

출처: arXiv - 2606.09632v1

개요

법정 시뮬레이션은 법학 교육과 사법 실무를 연결하지만, 인간 기반 시뮬레이션은 비용이 많이 들고 규모를 확대하기 어렵습니다. 대형 언어 모델(LLM)은 확장 가능한 대안을 제공하지만, 기존 법정 시뮬레이션 연구는 주로 형사 사건에 초점을 맞추고 있습니다. 민사 소송은 실제에서 더 흔하고, 청구, 책임 및 구제 수단이 보다 유연하기 때문에 시뮬레이션이 더 어렵습니다. 우리는 중국 민사 사건을 위한 다중 에이전트 법정 시뮬레이션 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 5단계 민사 재판 절차를 통해 역할 기반 상호작용을 조직하고, 메모리 모듈과 법령 검색을 통합하여 장기 절차 판결을 지원합니다. 실험 결과, 프레임워크는 신뢰할 수 있는 민사 판결을 생성하며, 특히 책임 배분과 다항목 판결에서 뚜렷한 강점을 보였습니다. 추가 실험을 통해 메모리 품질이 하위 시뮬레이션 품질에 크게 영향을 미침을 확인했습니다. 5계층 요인 프레임워크를 통해 법적 근거, 정보 조건, 사법 역량 및 역할 지향, 조직 압력, 사회적 맥락이 프레임워크의 신뢰성과 행동에 어떻게 영향을 미치는지 분석했습니다. 이러한 결과는 제안된 프레임워크가 민사 법정 시뮬레이션에 효과적임을 뒷받침합니다. 데이터셋과 코드는 다음에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/foggpoy/Civil-Court.

주요 기여

이 논문은 다음 분야의 연구를 제시합니다:

• cs.CL

방법론

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실용적 함의

이 연구는 cs.CL 분야의 발전에 기여합니다.

저자

• Yifan Chen
• Haitao Li
• Kaiyuan Zhang
• Yueyue Wu
• Qingyao Ai
• Yiqun Liu

논문 정보

• arXiv ID: 2606.09632v1
• 분류: cs.CL
• 발행일: 2026년 6월 8일
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