2026년 9월 17일

Astra for Law 소개

OpenAI의 가장 강력한 모델로 구성한 새로운 법률용 AI 기반.

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오늘 OpenAI는 로펌과 법률 기술 기업이 자체 전문성을 중심으로 AI 제품과 워크플로를 구축할 수 있는 새로운 기반인 Astra for Law를 소개합니다. Astra for Law는 OpenAI의 최신·최강 모델인 GPT‑6 Astra에 전문 법률 업무에 맞춘 설정, 도구, 맥락을 결합합니다.

Harvey와 Legora를 비롯한 API 고객은 Astra for Law를 기반으로 구축해 이 인텔리전스를 자체 제품과 워크플로에 도입할 수 있습니다. OpenAI의 프런티어 모델이 발전함에 따라 이러한 법률 기능을 최신 모델에도 도입하겠습니다.

또한 로펌이 기밀 고객 업무를 구체적으로 통제할 수 있도록 개인정보 보호 및 거버넌스 관련 작업도 확대하고 있습니다. 로펌은 ChatGPT를 Relativity, Clio 등 기존 전문 도구와 연결하는 26개의 새로운 생태계 플러그인을 사용해 Astra for Law를 맞춤 설정할 수도 있습니다.

법률을 위한 프런티어 인텔리전스

Astra for Law는 GPT‑6 Astra에 강력한 법률 검색 색인과 법률 분석 및 문서 작성 지침을 결합합니다. 이러한 요소는 법률 실무 전반에서 Astra의 역량을 강화하는 동시에, 로펌과 법률 기술 기업이 자체 애플리케이션과 워크플로를 자유롭게 구축할 수 있게 합니다.

법률 조사: 사실관계에서 근거 있는 답변까지

새로운 법률 검색 색인은 Astra for Law가 사용할 수 있는 도구 중 하나입니다. 법률 조사는 흔히 사안에 정확히 부합하는 법적 근거를 찾고 관련 부분을 확인한 뒤, 해당 근거가 당면 사안과 얼마나 관련이 있으며 어느 정도의 구속력을 갖는지 파악하는 것에서 시작됩니다. 이 색인은 Astra for Law가 이러한 작업을 수행하도록 지원하며, 로펌이 Thomson Reuters 같은 제공업체에서 이용하는 라이선스 콘텐츠와 전문 제품을 보완합니다.

Astra for Law는 법률 검색 색인을 사용해 매일 새로운 출처가 추가되는 2억 3천만 개 이상의 URL로 구성된 코퍼스에서 미국 판례법, 성문법, 규정, 법원 규칙, 행정 결정을 검색할 수 있습니다. CourtListener를 운영하는 비영리 단체 Free Law Project와의 협력을 통해 공개된 미국 선례 판례의 99.9% 이상⁠(새 창에서 열기)을 포괄하는 판례 컬렉션을 이 조사 환경에 도입했습니다.

이 구성이 법률 조사를 얼마나 개선하는지 측정하기 위해, Vals AI Legal Research Bench⁠(새 창에서 열기)의 비공개 검증 세트에서 미국 법률 조사 질문 200개를 사용해 Astra for Law의 전체 구성을 테스트했습니다. 이 벤치마크는 모델이 관련 출처와 구절을 얼마나 잘 찾는지, 조사 답변이 평가 기준을 얼마나 충족하는지 측정합니다.

두 시스템 모두 최고 추론 노력으로 설정했을 때 Astra for Law는 질문의 54.0%에서 평가의 전반적인 정확성 검사를 통과했습니다. 웹 검색만 사용한 GPT‑6 Astra의 38.7%보다 상대적으로 40% 향상된 결과입니다. Astra for Law는 더욱 포괄적인 답변도 제공합니다.

판례법 중심 질문에서 Astra for Law는 최고 추론 노력으로 웹 검색만 사용한 GPT‑6 Astra보다 참고 판례를 24% 더 많이 찾았습니다. 감사를 거친 목표 구절 세트에서는 동일한 추론 노력의 시스템끼리 비교했을 때 올바른 판결문에서 관련 구절을 최대 54% 더 많이 검색했습니다.

그 결과 변호사가 직접 검토할 수 있는 신뢰할 만한 법적 근거를 바탕으로 거래 자문, 분쟁 평가, 법률 전략 수립을 위한 더 탄탄한 조사 기반을 마련할 수 있습니다.

추론 노력 설정별 Vals AI Legal Research Bench 검증 세트에서 Astra for Law와 GPT‑6 Astra의 성능.

엔드 투 엔드 법률 워크플로의 성능 향상

법률 조사는 첫 단계에 불과합니다. 법률 분석 및 문서 작성을 위한 맞춤 지침은 Astra for Law가 조사 결과를 고객의 사실관계에 적용하고, 주장이나 거래 조건을 구상하며, 약점과 불확실성을 파악하도록 안내합니다. 예를 들어 법원의 판시 사항과 기타 부수적 견해를 구분하거나, 주장을 약화하는 판례를 다루거나, 계약상 예외 조항이 당사자 간 위험 배분을 어떻게 바꾸는지 설명할 수 있습니다.

예를 들어 사실관계가 유사하고 현재도 유효한 판례를 찾으라는 프롬프트를 받았을 때, Astra for Law는 다른 프런티어 모델보다 관련 판례를 더 정확히 찾아내고 사실관계도 더 잘 대조했습니다.

프롬프트

저희 고객은 한 소매업체로부터 유사한 공급업체의 과거 연평균 주문액이 약 800만 달러였다는 설명을 듣고, 이 업체의 자체 브랜드 제품을 제조하는 5년 계약을 체결했습니다. 계약상 소매업체는 연간 200만 달러를 구매해야 하며, 추가 주문은 재량에 맡겨져 있습니다. 계약 체결 전 저희 고객은 소매업체가 공급업체 간 주문 배분 방식을 개편하고 있다는 사실을 알고 있었습니다. 주문액은 최소 금액을 간신히 넘는 수준이었습니다. 내부 기록에 따르면 과거 평균은 이보다 훨씬 낮았던 것으로 보입니다. 소매업체는 저희 고객이 최소 구매액과 새로운 절차를 모두 수용했다고 주장합니다. 사실관계가 가장 유사한 판례를 찾고 저희 고객의 허위 진술 청구에 관한 메모를 작성하세요.

Claude Fable 5.1

MEMORANDUM — Misrepresentation Claim Against Retailer

Closest precedent. Paragon Metals Holdings v. Smith, C.A. No. N21C-12-090-SKR-CCLD (Del. Super. Aug. 13, 2025). A buyer alleged the seller concealed that two major customers would materially cut volumes. After a bench trial, the court rejected the fraud claim, concluding the buyers failed to conduct sufficient diligence and ignored repeated, if inartful, disclosures of the very information underlying their claim. Notably, the court assumed certain representations may have been false yet still ruled for the sellers because the buyers could not prove justifiable reliance.

Application. Our strongest fact is that the "$8 million average" was a statement of historical fact, not a forecast, and internal records apparently show it was false. That distinguishes the ordinary "predictions aren't actionable" defense. The $2 million minimum does not disclaim the historical figure; it allocates future risk, not past fact.

Our weakest fact mirrors Paragon: the client knew allocation methodology was changing and signed anyway. The retailer will argue that knowledge made reliance on old averages unreasonable and that the minimum captured the bargained-for risk. Anti-reliance or integration clauses in the agreement would compound this.

Recommendation. Plead fraudulent inducement (and negligent misrepresentation alternatively) centered on the false historical average; develop evidence that the process change was presented as neutral to volume. Confirm governing law—Delaware is notably strict on reliance.

Astra for Law

Our client has a viable claim based on false history, not a right to $8 million in annual orders.

The closest analogue is Oliver Wyman, Inc. v. Eielson, 282 F. Supp. 3d 684, 700–03 (S.D.N.Y. 2017), applying Massachusetts law. Consulting-business sellers accepted four-year employment agreements guaranteeing $425,000, with discretionary increases, after representations of approximately $1 million average partner compensation. They knew the compensation system was changing. The court denied summary judgment on fraud and negligent-misrepresentation counterclaims concerning the historical average: evidence disputed its accuracy, and the contractual floor did not contradict past results.

Similarly, the retailer’s approximate $8 million historical average is a verifiable factual assertion. Accepting a $2 million minimum and discretionary additional orders does not necessarily surrender reliance on truthful historical information. But Oliver Wyman emphasized that no evidence showed the revised system would fundamentally change compensation or render historical averages irrelevant. Id. at 701–02. The retailer’s strongest defense is proof our client understood the allocation changes would make past supplier volumes uninformative—not simply that changes were announced.

For fraud, our client must prove knowing material falsity, intent to induce signing, actual reasonable reliance, and resulting loss. Negligent misrepresentation may instead rest on deficient care in supplying business information. Obtain supplier-level records matching the represented period and comparator group, the speaker’s contemporaneous communications, and our client’s decision records.

동일한 프롬프트에 대해 Astra for Law는 사실관계가 매우 유사한 판례 두 건을 제시했습니다. 소송 예시에서 Claude Fable 5.1은 항소심에서 파기된 판결을 제시했고, 거래 자문 예시에서는 그런 판례를 찾지 못했다고 보고했습니다.

Astra for Law는 먼저 일부 로펌에 ChatGPT와 Codex의 Trusted Access를 통해 제공되며, 곧 API에도 출시될 예정입니다. 모델 선택기에는 ‘GPT‑6 Astra Law’로, API에는 gpt-6-astra-law로 표시됩니다.

“법률 활용 사례를 염두에 두고 개발된 Astra for Law 초기 버전을 미리 사용해 볼 수 있어 뜻깊었습니다. 소송과 거래 자문 사안 모두에서 모델은 인상적인 수준의 심층적인 조사 역량과 법적 근거의 권위성을 정확히 판단하는 능력을 보여주었습니다. 아직 초기 단계임에도 최신의 포괄적인 조사 결과를 충실히 근거로 삼는 법률 특화 AI를 향한 큰 진전으로 느껴졌습니다.”

John Savva, Sullivan & Cromwell 파트너

“초기 테스트에서 Astra for Law는 법률 조사의 핵심 요소 전반에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 사안에 정확히 부합하는 법적 근거를 바탕으로 답변하고, 정확하게 인용하며, 실무에 유용한 자문을 제공하는 역량을 보여주었습니다.”

Niko Grupen, Harvey 응용 연구 책임자

2개 중 1

“법률 활용 사례를 염두에 두고 개발된 Astra for Law 초기 버전을 미리 사용해 볼 수 있어 뜻깊었습니다. 소송과 거래 자문 사안 모두에서 모델은 인상적인 수준의 심층적인 조사 역량과 법적 근거의 권위성을 정확히 판단하는 능력을 보여주었습니다. 아직 초기 단계임에도 최신의 포괄적인 조사 결과를 충실히 근거로 삼는 법률 특화 AI를 향한 큰 진전으로 느껴졌습니다.”

John Savva, Sullivan & Cromwell 파트너

법률 업무 수준의 신뢰와 제어 기능

로펌은 고객의 기밀을 보호하고 실무에서 AI가 사용되는 방식을 통제해야 합니다. OpenAI는 자격 요건을 충족하는 로펌의 변호사와 그 감독하에 일하는 사람들이 전문 법률 업무에 Astra for Law를 이용할 수 있도록 특별 Trusted Access Program을 마련했습니다. 자격 요건을 충족하는 로펌에는 API의 데이터 비보관(Zero Data Retention, ZDR)이 제공되며, ChatGPT Enterprise 사용 내용은 기본적으로 사람의 검토 대상에서 제외됩니다.

또한 AI 거버넌스 분야를 선도하는 Latham & Watkins와 협력해 정보 접근 권한, 윤리적 차단벽, 고객 지침, 로펌의 감독 체계를 설계하고 있습니다.

“AI의 역량이 향상될수록 엄격한 거버넌스, 감독, 책임성이 요구되는 환경에 AI를 배포할 수 있는 능력도 함께 발전합니다. 이번 협업은 책임 있는 AI를 위한 전사적 전략의 토대가 되는 Latham의 전사적인 AI 개발, 거버넌스, 인프라에 대한 광범위한 투자를 기반으로 합니다.”

Michael Rubin, Latham AI 전략 위원회 의장

로펌의 전문성을 중심으로 ChatGPT를 구축하세요

프런티어 인텔리전스와 적절한 제어 기능을 활용하면 로펌은 자체 판례, 업무 방식, 판단력을 로펌의 기준에 맞춘 AI 도구와 워크플로로 구현할 수 있습니다.

OpenAI의 현장 배치 엔지니어들은 일부 로펌과 협력해 맞춤형 인터페이스와 독점 데이터 연동으로 ChatGPT Enterprise를 조정하고, 각 로펌의 워크플로에 맞는 도구를 개발해 왔습니다.

Sullivan & Cromwell은 로펌의 협상 지침서와 엄선된 선례를 신규 거래 검토에 활용하는 계약 분석기를 구축했습니다. 이 분석기는 조항을 함께 검토할 때 드러나는 위험을 변호사가 파악하도록 돕고, 그 결과를 검토하고 다듬을 수 있는 수정안과 고객 자문 초안으로 전환합니다.
Ropes & Gray는 변호사가 데이터룸을 검토하고 거래에 중요한 사항을 판단하는 방식에 맞춰 거래 실사 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 조사 결과의 원문 출처를 추적하고, 주요 고객 계약에 통지나 동의가 필요한지와 같이 인수에 영향을 줄 수 있는 쟁점을 정확히 짚어내도록 지원합니다.
Cooley는 IPO 신고서 작성부터 경영진의 주의가 필요한 위험 파악까지, 기업의 상장 준비 과정에 자본시장 전문성을 접목하는 GO Public을 구축했습니다. 거래가 변경되면 신고서 전체에 변경 사항을 반영해 변호사들이 그 영향을 함께 검토할 수 있게 합니다.

4개 중 1

“OpenAI와의 협업을 통해 업무 수행 방식을 새롭게 구상할 수 있었습니다. 변호사와 경영진이 집중적인 준비 과정을 더 신속히 마치고, 판단력과 시장 경험, 전략적 사고가 필요한 사안에 집중할 수 있게 되었습니다.”

Dave Peinsipp, Cooley 글로벌 자본시장 그룹 파트너 겸 공동 의장

“AI는 법률 서비스 제공 방식을 근본적으로 혁신하고 있으며, Sullivan & Cromwell은 이러한 변화의 최전선에 서기 위해 노력하고 있습니다. 저희 팀은 변호사들의 업무 방식에 맞춘 맞춤형 AI 애플리케이션을 개발하고 있습니다. OpenAI의 세계적 수준의 엔지니어링 전문성은 초기 테스트 애플리케이션을 통해 저희의 비전을 현실로 구현하는 데 큰 도움이 되고 있습니다. 협업을 통해 애플리케이션을 개선하고 성능을 높였으며, 광범위한 배포를 위한 준비를 마쳤습니다. 이번 경험을 통해 강력한 기술 플랫폼을 기반으로 하고 저희 로펌의 기준을 반영한 목적별 AI 도구의 가치를 확인했습니다. 앞으로도 이러한 도구가 변호사들의 업무 방식을 어떻게 개선하고 고객에게 더 큰 가치를 제공하도록 도울 수 있을지 계속 모색하게 되어 기대가 큽니다.”

Robert Giuffra Jr. 및 Scott Miller, Sullivan & Cromwell 공동 의장

“고객들은 각 산업의 판도를 좌우하는 거래, 분쟁, 규제 과제에 대한 판단을 얻기 위해 저희를 찾습니다. OpenAI와 협력해 그 기술로 저희 역량을 한층 강화하고 발전시킬 특별한 기회를 맞이했다고 생각합니다. 저희는 거래 실사를 시작으로, 가장 까다로운 법률 업무에 프런티어 AI를 적용하는 방식을 함께 만들어 가고 있습니다. 저희의 목표는 변호사들의 통찰을 업무 초반부터 더 폭넓게 활용해 고객에게 더 빠른 업무 수행, 더 예리한 분석, 그리고 고객이 신뢰하는 업계 최고 수준의 자문을 제공하는 것입니다.”

Ropes & Gray

“스캐든은 OpenAI와 협력해 프런티어 AI와 자사의 풍부한 법률 전문성을 결합하게 되어 기쁘게 생각합니다. 고객이 거래를 추진하거나 제품을 출시할 때 규제 위험을 평가하고 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 도구 모음을 개발하고 있습니다. 이는 새로운 역량을 활용해 고객에게 가치 있는 솔루션을 제공하는 다양한 방법 중 하나에 불과합니다.”

스캐든

로펌은 자체 팀 및 파트너 제품과 함께 솔루션을 구축하면서 업무에 허용되는 출처와 검토 절차를 정할 수 있습니다.

법률 분야에서 가장 신뢰받는 도구와 연결된 프런티어 인텔리전스

OpenAI는 법률 AI의 발전을 이끄는 전문 기업들과 협력하게 되어 자랑스럽습니다. 오늘 로펌이 기존 도구와 지식을 더욱 심층적으로 활용하도록 지원하는 파트너 개발 플러그인 26개⁠를 출시합니다. 이 플러그인은 법률 실무와 로펌 운영 전반을 아우릅니다. 변호사는 iManage를 통해 ChatGPT에서 협상 브리핑을 작성해 사건 파일에 저장할 수 있습니다. Intapp은 검토 후 업무 시간을 기록해야 할 수 있는 활동을 찾아주며, DeepJudge는 과거 거래를 불러와 비교할 수 있게 합니다. Thomson Reuters는 HighQ의 사안별 맥락을 ChatGPT에 연동하고, 곧 출시될 CoCounsel Legal 커넥터를 미리 선보입니다.

“AI가 더욱 개방되고 상호 운용 가능해질수록 연결성만으로는 가치를 창출할 수 없습니다. 법률 전문가는 단순한 정보 접근 이상의 것이 필요합니다. 신뢰할 수 있는 인텔리전스, 관련 기업 및 사안의 맥락, 법률 업무에 특화된 기능, 중요도가 높은 업무에 필요한 거버넌스가 필요합니다. Thomson Reuters는 HighQ와 CoCounsel Legal을 통해 바로 이러한 가치를 제공합니다. CoCounsel은 이러한 업무의 완수를 지원하도록 설계된 신뢰받는 전문 AI 시스템으로 자리매김하고 있습니다. OpenAI와의 협력을 통해 고객이 선택한 환경에서 이러한 기능을 이용할 수 있게 하면서도, 고객이 중요하게 여기는 정확성, 기밀성, 책임성을 지킬 수 있습니다.”

Joel Hron, Thomson Reuters 최고기술책임자

이번 출시에는 LegalQuants, LECG, Skills.law의 변호사와 법률 엔지니어가 만든 커뮤니티 플러그인 9개도 포함됩니다. 실무자는 47개의 맞춤형 스킬을 조정하거나 확장하고, 이를 참고해 ChatGPT에서 업무를 수행할 수 있습니다. 커뮤니티 플러그인은 실무를 가장 잘 아는 사람들이 이러한 스킬의 가능성에 대한 기준을 계속 제시할 수 있게 합니다. 또한 오늘부터 ChatGPT for Word를 정식으로 제공합니다. 변호사는 기존에 문서 작성에 사용하던 도구에서 교정하고, 수정 제안을 받고, 서식 문제를 표시할 수 있습니다.

OpenAI의 접근 방식은 개방적이고 자유롭게 조합할 수 있습니다. 로펌은 전문 제품과 자체 도구 및 지식을 활용하고, 커뮤니티에서 만든 스킬을 실무에 맞게 조정할 수 있습니다. 파트너는 자체 애플리케이션과 워크플로를 계속 개발하고, 로펌은 이러한 기능을 어떻게 조합할지 선택할 수 있습니다. OpenAI를 기반으로 구축한다는 것은 생태계를 대체하는 것이 아니라 생태계에서 더 큰 가치를 얻는다는 의미여야 합니다.

OpenAI와 함께 구축하세요

OpenAI는 법률 분야에 장기적으로 투자하고 있습니다. 엄격한 평가와 변호사 및 법률 기술 파트너의 피드백을 바탕으로 Astra for Law의 모델, 설정, 도구, 지침을 함께 지속적으로 발전시키겠습니다. 로펌이 자체 전문성을 토대로 솔루션을 구축하고 사용하는 도구를 연결할 수 있도록 ChatGPT도 계속 개선하겠습니다.

OpenAI는 Wachtell, Lipton, Rosen & Katz와 협력해 이 로펌의 소송 및 기업 법무 전문성과 OpenAI의 프런티어 연구 및 엔지니어링 역량을 결합하고, 고도의 법률적 판단을 제공하는 데 수반되는 업무를 AI가 어떻게 지원할 수 있는지 모색하고 있습니다.