 ▲필자/ 김정기 미국 변호사. ©브레이크뉴스 |
최근 산업계와 공공기관을 막론하고, 생성형 인공지능, 특히 초거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 등장은 정보의 생산과 활용 패러다임을 근본부터 뒤흔들고 있다. 수천억 개 이상의 언어 데이터를 학습한 LLM은 이제 일상 언어로 질문하면 보고서, 회의록, 계약서, 코드, 심지어 시나리오까지 순식간에 생성해낸다.
그러나 AI 시대를 진지하게 준비하는 기관일수록 이런 질문을 던지고 있다. '그렇게 만들어진 문서를 실제 행정에 쓸 수 있을까?' '법적 책임이나 감사, 보안 문제는 어떻게 감당할 수 있을까?' 이 질문에 답하기 위해 등장한 기술이 바로 AUTOXML이다.
○ LLM은 언어의 거장, 그러나 무책임한 천재일 수 있다
LLM이란 무엇인가. 쉽게 말해, 인간이 사용하는 수많은 텍스트를 통째로 학습한 AI다. 예를 들어 GPT-4, Claude, Gemini 등은 뉴스, 논문, SNS, 책, 웹사이트 등에서 수집한 텍스트를 통해 방대한 언어 패턴을 이해하고 예측할 수 있는 능력을 갖췄다. 사용자가 '이 회의 내용을 정리해줘'라고 입력하면, 단 몇 초 만에 훌륭한 요약 보고서를 작성해준다.
문제는 그다음이다. 이 문서가 정확한가? 시간과 날짜, 숫자, 인명 정보가 틀리지 않았는가? 문서의 형식이 일관되어 있고, 법적 기준을 충족하는가?
여기서 LLM은 천재적인 작가이지만, 그 문서가 실제로 사용될 수 있을 만큼 정확하고 신뢰할 수 있는지는 보장하지 않는다. 그것은 문서 생성이 아니라 문서 검증과 표준화의 영역이다.
○ AUTOXML은 문서의 법적 정합성과 구조화를 책임진다
AUTOXML은 이름 그대로 자동화된 XML 처리 기술이다. XML은 특정 문서 구조를 표현하는 국제 표준 언어로, 데이터의 정확한 구조와 의미를 동시에 기술할 수 있다. AUTOXML은 LLM이 만든 텍스트를 정해진 스키마(schema)—즉 형식과 규칙—에 맞게 구조화하고, 각 항목을 자동으로 태깅하며, 추후 검색과 보관, 감사를 용이하게 만든다.
다르게 말하자면, LLM이 문장을 쓰는 AI라면, AUTOXML은 그 문장을 법적 문서로 바꾸는 디지털 문서 감리사다. 이 조합은 특히 오류나 책임이 치명적인 분야에서 진가를 발휘한다. 공공 행정, 의료 기록, 법률 계약, 금융 보고서 등은 문장 하나의 실수가 정부 예산, 법적 분쟁, 기업 신뢰도에 직접 영향을 준다. 아무리 AI가 썼더라도, 최종 문서는 검증 가능한 구조를 가져야 하고, 법적 책임이 추적될 수 있어야 한다.
○ 표준 없는 AI 시대, 구조화 기술이 미래의 규칙을 만든다
현재 전 세계적으로 LLM이 만든 문서를 어떻게 저장하고 관리할 것인가에 대한 국제 표준은 존재하지 않는다. LLM은 계속해서 수많은 텍스트를 생성하지만, 그것을 어떤 방식으로 관리하고, 감사하며, 법적 증거로 남길지는 공백 상태다.
AUTOXML은 이 공백을 메울 수 있다. 단순한 기술 공급자가 아니라, 국제 문서 구조화 표준을 선도하는 플랫폼으로 자리매김할 수 있다. ISO, UN, ITU, OECD와 협력해 문서의 구조화와 검증 기준을 제시하고, 그 기술적 토대를 AUTOXML이 제공한다면, 한국은 규칙 수용자가 아닌 AI 규칙 설정자(Rule Maker)로 도약할 수 있다.
○ AI 보안과 데이터 주권을 지키는 기술
LLM은 대부분 클라우드 기반으로 작동한다. 이것이 보안상 가장 큰 약점이다. 정부, 국방, 의료, 법률 분야에서는 데이터를 외부 서버에 저장하는 것 자체가 위험하다. 반면 AUTOXML은 로컬 서버 기반 운영이 가능하고, 데이터 암호화와 권한 제어, 백업 및 복구 체계를 쉽게 구축할 수 있다.
한국의 개인정보 보호법(PIPA, Personal Information Protection Act), 유럽연합의 일반 개인정보 보호 규정(GDPR, General Data Protection Regulation), 미국의 건강보험 이동성과 책임에 관한 법(HIPAA, Health Insurance Portability and Accountability Act)와 같은 개인정보 보호법을 충족하는 기술로는 AUTOXML이 훨씬 현실적이다. 데이터 주권과 신뢰의 최후 보루인 셈이다.
○ 문서 자동화를 넘어서, AI 학습 데이터의 품질 책임자까지
AUTOXML의 역할은 여기서 끝나지 않는다. 앞으로는 LLM 자체의 학습 품질을 개선하는 데에도 기여할 수 있다. 현재 대부분의 LLM은 정제되지 않은 웹 데이터로 학습하는데, 이는 AI의 편향과 오류를 낳는 근본 원인이다. AUTOXML은 정부와 기업이 수년간 축적한 고품질 문서를 표준화된 형태로 정제해, AI 학습용 고품질 데이터셋으로 제공할 수 있다. 이는 LLM의 성능 자체를 끌어올리는 데이터 인프라 플랫폼 역할로 확장되는 것이다.
○ 기술의 진화는 자기 역할의 재정의에서 출발한다
AUTOXML은 더 이상 조연이 아니다. 그것은 LLM 시대를 책임지는 문서 구조화의 기준이고, AI 문서의 신뢰성을 보장하는 디지털 감리자이며, 나아가 글로벌 기술 질서를 설계할 수 있는 표준 플랫폼이다. AI 시대의 생존 전략은 단순한 경쟁이 아니라 진화와 재정의다. AUTOXML이 지금 해야 할 일은 자신을 다시 정의하는 것이다. 단순한 문서 자동화 도구가 아니라, AI 신뢰 인프라의 심장으로 말이다.
지금이 그 변곡점이다. 그리고 그 방향의 중심에 한국 기술이 설 수 있다면, 우리는 또 한 번 기술과 제도의 주도권을 거머쥘 수 있다. jeongkeekim@naver.com
*필자/김정기
● 학력
- 뉴욕주립대학교(Stony Brook) 정치학과 수석 졸업
- 마케트대학교(Marquette) 로스쿨 법학박사
- 하버드대학교(Harvard) 케네디스쿨 최고위 과정
- 베이징대학교(Peking) 북한학 연구학자
● 경력
- 세계스마트시티기구(WeGO) 사무총장 (현)
- 유엔 국제전기통신연합 (UN ITU) 가상세계 및 AI 글로벌 이니셔티브 집행위원(현)
- 아시아태평양지방정부네트워크(CityNet) 대표
- 제8대 주상하이 대한민국 총영사(13등급 대사)
- 2010 상하이엑스포 대한민국관 정부대표
- 제17대 대선 한나라당 이명박 대통령 후보 국제위원장
- 제20대 대선 국민의힘 윤석열 대통령 후보 정치개혁 공약 총괄
- 제21대 대선 국민의힘 김문수 대통령 후보 외교고문
- 자유한국당 오세훈 당대표 후보 SH전략회의 총괄 및 조직본부 총괄본부장
- 자유한국당 서울시장 예비후보
- 법무법인 대륙아주 중국 총괄 미국변호사
- 난징대학교 국제경제연구소 객좌교수
- 동국대학교 경영전문대학원 석좌교수
- 숭실사이버대학교 총장
● 저서
1. 대학생을 위한 거로영어연구[전 10권](거로출판사)
2. 나는 1%의 가능성에 도전한다(조선일보사)
3.<한국형 협상의 법칙> 저자.
4.<대한민국과 세계 이야기>의 저자.
*아래는 위 기사를 '구글 번역'으로 번역한 영문 기사의 [전문]입니다. '구글번역'은 이해도 높이기를 위해 노력하고 있습니다. 영문 번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다.<*The following is [the full text] of the English article translated by 'Google Translate'. 'Google Translate' is working hard to improve understanding. It is assumed that there may be errors in the English translation.>
In the AI Era, AUTOXML (Document Automation) and LLM (Large Language Model) Coexist: A Strategy
Now is the inflection point. If Korean technology can position itself at the center of this direction, it can seize the initiative!
-Columnist Kim Jeong-gi
The recent emergence of generative AI, particularly Large Language Models (LLMs), is fundamentally shaking the paradigm of information production and utilization, regardless of industry or public institutions. LLMs, trained on hundreds of billions of linguistic data points, can now instantly generate reports, meeting minutes, contracts, code, and even scenarios when asked in everyday language.
However, organizations seriously preparing for the AI era are increasingly asking questions like, "Can these documents be used in actual administrative tasks?" and "How can we address legal liability, auditing, and security issues?" AUTOXML is the technology that emerged to answer these questions.
○ LLMs: A Master of Language, But They Can Be Irresponsible Geniuses
What is an LLM? Simply put, it's an AI that has learned from the vast amount of text used by humans. For example, GPT-4, Claude, and Gemini have the ability to understand and predict vast linguistic patterns through text collected from news, papers, social media, books, and websites. When a user types, "Summarize this meeting," they can generate a compelling summary report in just seconds.
The question then becomes: Is this document accurate? Are there any errors in the time, date, numbers, or personal information? Is the format consistent and does it meet legal standards?
Here, while an LLM is a brilliant writer, it doesn't guarantee that the document is accurate and reliable enough to be used in practice. That's the realm of document verification and standardization, not document creation.
○ AUTOXML is responsible for the legal consistency and structure of documents.
AUTOXML, as its name suggests, is an automated XML processing technology. XML is an international standard language for representing specific document structures, capable of simultaneously describing the precise structure and meaning of data. AUTOXML structures the text produced by LLMs according to a defined schema—that is, formats and rules—automatically tags each item, facilitating future retrieval, archiving, and auditing.
In other words, if LLMs are AIs that write sentences, AUTOXML is a digital document auditor that transforms those sentences into legal documents. This combination is particularly valuable in fields where errors and liability are critical. In public administration, medical records, legal contracts, and financial reports, a single sentence error can directly impact government budgets, legal disputes, and corporate credibility. Even if AI creates the final document, it must have a verifiable structure and allow legal accountability to be traced.
○ In the Standardless AI Era, Structuring Technology Creates the Rules of the Future
Currently, there are no international standards for how to store and manage LLM-generated documents. LLMs continuously generate vast amounts of text, but there is a lack of clarity on how to manage, audit, and preserve it as legal evidence.
AUTOXML can fill this gap. Rather than simply being a technology provider, AUTOXML can establish itself as a leading platform for international document structuring standards. By collaborating with ISO, the UN, ITU, and OECD to propose document structuring and verification standards, and by providing the technical foundation for these standards through AUTOXML, Korea can leap from being a rule-taker to an AI rule-maker.
○ Technology to Protect AI Security and Data Sovereignty
Most LLMs operate on the cloud. This presents a major security vulnerability. In the government, defense, medical, and legal sectors, storing data on external servers is inherently risky. In contrast, AUTOXML can be operated on a local server, facilitating the easy establishment of data encryption, permission control, backup, and recovery systems.
AUTOXML is a far more realistic technology for complying with privacy laws such as Korea's Personal Information Protection Act (PIPA), the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR), and the US Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). It is the ultimate bastion of data sovereignty and trust.
○ Beyond Document Automation, to Becoming the Quality Controller of AI Training Data
AUTOXML's role doesn't end here. In the future, it can also contribute to improving the learning quality of LLMs themselves. Currently, most LLMs are trained on unrefined web data, a fundamental cause of bias and errors in AI. AUTOXML can standardize high-quality documents accumulated over many years by governments and companies, providing a high-quality dataset for AI training. This expands its role as a data infrastructure platform that enhances the performance of LLMs themselves.
○ Technological evolution begins with redefining its role
AUTOXML is no longer a supporting actor. It is the standard for document structuring for the LLM era, a digital overseer that ensures the reliability of AI documents, and a standard platform that can design a global technological order. The survival strategy in the AI era is not mere competition, but evolution and redefinition. AUTOXML must redefine itself now. Beyond being a simple document automation tool, it is the heart of AI's trust infrastructure.
Now is the inflection point. And if Korean technology can be at the center of that direction, we can once again seize the initiative in technology and systems. jeongkeekim@naver.com
*Author/Kim Jeong-gi
● Education
- Graduated summa cum laude from the State University of New York (Stony Brook) with a degree in Political Science
- Doctor of Law, Marquette Law School
- Graduated from Harvard Kennedy School of Government
- North Korean Studies Research Scholar, Peking University
● Career
- Secretary General of the World Smart Cities Organization (WeGO) (current)
- Executive Committee Member, Virtual World and AI Global Initiative, UN International Telecommunication Union (UN ITU) (current)
- Representative of the Asia-Pacific Local Government Network (CityNet)
- 8th Consul General of the Republic of Korea in Shanghai (Ambassador, Class 13)
- Government Representative, Republic of Korea Pavilion, 2010 Shanghai Expo
- Chairman of the International Affairs Committee, Grand National Party (GNP) Presidential Candidate Lee Myung-bak in the 17th Presidential Election
- Chief of Political Reform Pledges, People Power Party Presidential Candidate Yoon Seok-yeol in the 20th Presidential Election
- Foreign Affairs Advisor, People Power Party Presidential Candidate Kim Moon-soo in the 21st Presidential Election
- Liberty Korea Party Oh Se-hoon, candidate for party leadership, SH Strategy Council, and General Manager of the Organization Headquarters
- Liberty Korea Party's preliminary candidate for Seoul mayor
- American attorney, China representative, Continental Aju Law Firm
- Visiting Professor, Nanjing University International Economics Institute
- Distinguished Professor, Dongguk University Graduate School of Business
- President, Soongsil Cyber University
● Books
1. Georo English Studies for University Students [10 Volumes] (Georo Publishing)
2. I Challenge the 1% Chance (Chosun Ilbo)
3. Author of <The Laws of Korean Negotiation>
4. Author of <The Story of Korea and the World>
