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이 글은 인공지능의 한 추론방식으로 사용되어 왔던 비단조논리를 활용한 법적 논증의 가능성과 한계를 살펴본다. 전통적인 추론방식인 연역법은 문제적 사안을 해결하는 데 있어서 일정한 한계를 갖는다. 또한 법적 논증이 갖는 동적 측면을 포착하지 못하여 전제되어 있는 규범을 변경하거나 기존의 추론을 철회할 수 없다는 한계를 갖는다. 인공지능론자들이 주목하는 폐기가능성의 개념은 추가적 정보가 유입될 때 결론의 철회를 허용함으로써 법적 논증의 동적 측면을 일정 부분 반영한다. 비단조논리는 폐기가능추론을 표현하기 위해 고안된 형식적 틀로서 고전논리나 직관주의 논리와 차이점을 갖는다. 비단조논리는 폐기가능성을 인정하면서도 기존 논리학이 수학적 엄밀성에 접근할 수 있도록 내용적 적합성, 형식적 정확성, 직관에 대한 평가를 함께 고려하여 폐기가능추론을 논리적으로 표현하고자 한다. 인공지능과 법 연구에서 이 비단조논리는 법적 정당화의 한 양식으로 형량을 재구성할 수 있는 이론적 도구로 연구되어 왔다. 형량을 통한 법적 정당화는 규범충돌을 해결할 때 선재하는 우선관계를 고려하지 않는 자율적 의사결정과정이다. 그러나 비단조논리는 선재하는 우선관계와 관련 정보를 통해 우선관계를 논리적으로 추론한다. 비단조논리는 기본값을 일관적으로 보존하고 확장하는 과정이지 형량처럼 비연역적 가치판단과 도약의 문제의식을 공유하지는 않는다.

Artificial Intelligence and Legal Reasoning - Defeasibility, Non-monotonic Logic, Balancing - This paper considers possibilities and limits of the legal reasoning applying the non-monotonic logic in artificial intelligence and law. Deductive reasoning in classical logic cannot solve hard cases. It also does not allow for a retraction of inference not capturing the dynamics in the legal reasoning. Defeasible reasoning taken in the domain of AI & Law is dynamic in that it allow for a retraction of inference as a result of gaining new information. The challenge of non-monotonic Logic is to provide for the formal frameworks devised to represent defeasible reasoning beyond classical logic and intuitionistic logic. It tries to represent the logic frames of defeasible reaching to mathematical method with a formal precise account that is materially adequate. In AI & Law, non-monotonic logic is regarded as a theoretical tool to reinterpret the balancing as one mode of legal reasonings. The balacing is a autonomous judgement for solving norm conflicts and is not based on pre-established priorities. It is a autonomous decision-making process. Non-monotonic Logic is based on a logical inference with pre-established priorities. In despite of the future of AI, non-monotonic logic has nothing in common with a human reasoning and balancing.

본 논문의 주된 목적은 클라인이 최근에 새롭게 제안한 파기 가능성 지식 이론이 게티어 문제에 어떻게 대응하는지 구체적으로 살펴봄으로써 그의 지식 이론이 게티어 문제와 관련하여 어떠한 한계를 지니는지 선명하게 보여주는 것이다. 우선 필자는 게티어 사례들을 만들어내는 재그젭스키의 방법을 수정한 재그젭스키식 방법을 제안하고, 이 방법을 통해 만들어질 수 있는 개입적인 게티어 사례들이 지식 사례들이라는 잘못된 진단을 내린다는 점에서 JTB 지식 이론이 게티어 문제에 직면하게 된다는 것을 보여줄 것이다. 이어서 필자는 클라인의 새로운 파기 가능성 지식 이론이 개입적인 게티어 사례들을 전부 지식 사례들이 아닌 것으로 올바르게 진단을 내릴 수 있다는 것을 보여줄 것이다. 다음으로 필자는 게티어 사례들을 만들어내는 프리처드식 방법을 새롭게 제안하고, 재그젭스키식 방법을 통해 만들어질 수 없지만 프리처드식 방법을 통해 만들어질 수 있는 환경적인 게티어 사례들이 존재한다는 것을 보여줄 것이다. 마지막으로 필자는 클라인의 새로운 파기 가능성 지식 이론이 개입적인 게티어 사례들과 환경적인 게티어 사례들 전부에 대해서는 올바른 진단을 내릴 수 있지만, 게티어 사례들 전부에 대해 올바른 진단을 내릴 수 있는 것은 아니라는 것을 보여줄 것이다.

The main aim of this paper is to clearly show what limitations a new defeasibility theory that Peter D. Klein recently proposed has with respect to the Gettier problem by examining in detail how the theory responds to the Gettier problem. First, I propose a Zagzebski-style recipe for generating Gettier cases, and then argue that the JTB theory faces the Gettier problem in that it incorrectly diagnoses intervening Gettier cases as cases of knowledge. Second, I argue that Klein's theory can correctly diagnose all intervening Gettier cases as cases of non-knowledge. Third, I propose a Pritchard-style recipe for generating Gettier cases, and then show that there are environmental Gettier cases that can be generated through the Pritchard-style recipe, but not through the Zagzebski-style recipe. Finally, I argue that Klein's theory can correctly diagnose all intervening and environmental Gettier cases, but not all Gettier cases.

This study investigates whether L2 learners, who seem to reach the target grammar as far as syntactic requirements are concerned, can maintain their native-like judgments under the pragmatically manipulated context. The study compares results of the two experiments of reflexive resolution which differ in the presence of time pressure. Both indicate L2 learners’ general tendency to rely on non-syntactic cues in L2 processing, regardless of time pressure. Our findings, namely, that pragmatic cues control not only the early stage processing of the learners but also the learners’ ultimate choices, give support to the retrieval interference in the cue-based model (Cunnings 2017) over the shallow structure hypothesis in L2 processing (Clahsen and Felser 2006, 2018).

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