논문 리뷰 · 2026년 10월 11일

인용했지만 근거로 삼지 않았다: 법률 CoT 충실성에 대한 반사실적 감사

Cited but Not Consulted: A Counterfactual Audit of Legal Chain-of-Thought Faithfulness

사실관계는 그대로 두고 판결 근거로 제시된 법률 조항만 바꿔 보는 반사실 실험을 했다. 그 결과 LLM이 근거를 맞게 인용해도 판결이 그 근거에 실제로 의존하지 않는 경우가 많다는 것을 보였다.

문제

LLM은 판결을 설명할 때 법 조항이나 판례를 근거로 이름을 대고, 이 인용은 흔히 '결정이 그 근거에서 나왔다'는 증거로 받아들여진다. 하지만 CoT(Chain-of-Thought)가 실제 계산 과정을 반영하지 않을 수 있다는 연구가 쌓이고 있다. 법률 영역에서 인용된 근거가 실제로 판결을 좌우하는지, 그리고 같은 판결이 별도 경로로 조작될 수 있는지는 검증된 적이 없었다.

방법

사실관계는 고정하고 질문 대상인 법적 근거만 무관한 근거로 바꾼다. 근거는 과제마다 다르다(ECHR은 조약 조항, CaseHOLD는 판례 이름, SCOTUS는 쟁점 분야, ContractNLI는 계약상 의무). 이렇게 바꿨을 때 판결이 달라지는지(verdict-swap sensitivity)를 잰다. 또 문장 경계마다 Hidden State를 Logit Lens로 읽어 모델이 내부적으로 판결을 확정하는 시점(commitment step)을 추적하고, 그 뒤에 근거를 다시 언급하는지 확인한다. 대조 조건으로 질문을 의미만 같게 바꿔 쓴 Paraphrase 조건과 효력 없는 가짜 근거를 넣은 조건을 두었다. 레드팀 실험으로는 사건 사실에 숨긴 적대적 지시(프롬프트 인젝션)에 모델이 따르는 비율도 측정했다. 대상은 8B~70B 오픈 웨이트 모델 7개다.

결과

근거를 대도록 지시받았을 때 모델은 66.7~100%의 비율로 올바른 근거를 인용했다. 반면 근거를 바꿨을 때 판결이 바뀐 비율은 CaseHOLD 0.0~21.7%, ECHR·SCOTUS 30.0~76.7%, ContractNLI 43.3~50.0%에 그쳤다.
ECHR Pair A(Article 8 대 Article 3, 모델당 n=30)에서 판결 변화 비율은 Qwen3-14B 31.0%부터 Llama-3.1-8B 58.6%까지였다. Qwen3를 8B에서 14B로 키우자 근거 재언급은 늘었지만 정확도는 88.9%에서 82.8%로 떨어졌다. 저자들은 모델 규모도, 법률 추론 특화 모델(LoRA 재현본)도 이 격차를 메우지 못했다고 보고했다.
질문만 바꿔 쓴 Paraphrase 조건의 불안정성은 13.8~23.3%로, 모든 모델에서 근거 교체 시 판결 변화 비율보다 낮았다. 판결 변화가 단순한 프롬프트 흔들림만으로 설명되지 않는다는 뜻이다.
모델 5개에서 사건 사실에 숨긴 적대적 지시를 따른 비율은 73.3~96.4%였다. 근거 교체 시 판결 변화 비율보다 모든 모델에서 크게 높았다.
모든 모델과 조건에서 내부 판결 확정은 근거를 처음 언급한 뒤에 일어났다(근거 언급 전 확정 비율 0.0%).

한계

모델·근거 쌍마다 30건 규모라 신뢰구간이 넓다. Paraphrase와 프롬프트 인젝션 실험은 ECHR Pair A에서만 했다. 근거 재언급은 텍스트 기반 지표일 뿐 인과적 사용을 직접 측정한 것이 아니며, Activation Patching 같은 인과 실험은 하지 않았다. 프롬프트로 근거 인용을 강제한 상황에만 해당하고, 모델이 스스로 인용하는 경우까지는 다루지 않는다. 법률 특화 모델은 원본이 아니라 최선을 다한 LoRA 재현본이다. 70B 모델은 일부 과제에서만 평가했다.

의미

LLM이 만든 법률 설명을 컴플라이언스나 감사 기록으로 쓰려는 조직에게 중요한 결과다. '올바른 근거를 인용했다'는 사실만으로는 판결이 그 근거에 기반했다고 볼 수 없다. 또 문서에 숨긴 지시로 판결 자체가 조작될 수 있어, 설명의 충실성과 입력 보안을 따로 점검해야 한다.

핵심 용어

CoT 충실성(Faithfulness): 모델이 쓴 추론 설명이 실제로 답을 만든 내부 과정을 반영하는 정도다. 충실하지 않으면 설명은 답을 정한 뒤에 붙인 합리화에 가깝다.
반사실적(Counterfactual) 개입: 다른 조건은 모두 그대로 두고 한 요소(여기서는 인용된 법적 근거)만 바꿔, 그 요소가 결과에 미치는 영향을 확인하는 방법이다.
Logit Lens: 중간 층의 Hidden State를 출력 어휘 공간에 투영해, 생성 도중 모델이 어떤 답 쪽으로 기울고 있는지 읽어내는 해석 기법이다.
프롬프트 인젝션: 모델이 처리하는 문서나 데이터 안에 지시문을 숨겨 모델이 원래 과제 대신 공격자의 의도대로 출력하게 만드는 공격이다.

원문

저자: Saisab Sadhu, Shreeyans Arora, Pratinav Seth · 게시 2026-10-08 · 라이선스 arXiv 비독점 배포 라이선스 · 본문 기준 분석

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