생성형 AI는 지식 생산의 속도를 혁신적으로 높였지만, 그 본질은 ‘진실 탐색’이 아니라 ‘확률적 문장 생성’에 있으 며, 이로 인해 ‘환각(hallucination)’이라는 구조적 오류가 발생한다. 이러한 오류는 특히 법률·금융과 같이 정확성 이 핵심인 영역에서 심각한 리스크로 작용하며, AI는 이에 대한 책임을 지지 않고 모든 책임은 인간에게 귀속된다 . 미국의 Mata v. Avianca, Inc., 영국의 Ayinde v London Borough of Haringey, 그리고 한국 사례는 AI가 생성한 허위 판례가 실제 법적 절차에 유입되는 위험을 보여주며, 문제의 본질이 ‘AI 오류’가 아니라 ‘검증 없는 활용 구조’ 에 있음을 드러낸다. 이에 따라 법적·윤리적 책임 구조는 재편되고 있으며, 진실의무는 여전히 인간에게 적용되고 검증 책임은 오히려 강화되고 있다. 또한 허위 정보는 소송 비용 증가와 절차 남용으로 이어지며, 전문직 윤리 기준 도 ‘지식 보유’에서 ‘검증 능력’ 중심으로 변화하고 있다. 이러한 변화는 조직 운영에도 직접적인 영향을 미쳐, 로펌 과 기업 모두 AI 활용 과정에서 다층적 검증 체계를 구축해야 하며, 검증 없는 활용은 조직 전체의 리스크로 확산된 다. 결국 경쟁 구조 역시 변화하여, 정보의 희소성은 사라지고 ‘신뢰’와 ‘검증 능력’이 핵심 경쟁력으로 부상한다. 특 히 ‘이해의 부채’라는 개념처럼, 검증되지 않은 정보 축적은 장기적으로 더 큰 비용과 위험을 초래한다. 결론적으로 AI 시대의 본질은 기술 경쟁이 아니라 신뢰 경쟁이며, 미래의 핵심 역량은 “얼마나 빠르게 아는가”가 아 니라 “얼마나 정확하게 검증하고 책임질 수 있는가”에 달려 있다