VC에서 자율 법률 에이전트로 나아갈 수 있을까?

초록

벤처 캐피탈 투자 유치를 마감하기 전에, 변호사들은 자본 구성표 검증을 포함한 실사 절차를 수행합니다. 이는 모든 증권(예: 주식, 옵션, 권리증)과 발행 조건(예: 베스팅 일정, 가속화 조건, 양도 제한)이 방대한 기초 법률 문서로 뒷받침되는지 확인하는 작업입니다. 대형 언어 모델(LLM)이 법률 벤치마크에서 지속적으로 개선되고 있지만, 자본 구성표 검증과 같은 전문 법률 업무 흐름은 강력한 에이전트 시스템으로도 아직 달성하기 어렵습니다. 해당 작업은 다중 문서 추론, 엄격한 증거 추적성, 그리고 결정론적 출력을 요구하는데, 현재의 접근법으로는 이를 안정적으로 제공하지 못합니다. 우리는 자본 구성표 검증을 법률 AI의 실제 벤치마크 사례로 규정하고, 기존 에이전트 시스템의 성능을 분석 및 비교하며, 검증 자동화를 위한 월드 모델 아키텍처를 제안합니다. 더 나아가 이는 적용 지향적 법률 인텔리전스의 기반으로 널리 활용될 수 있습니다.

English

Before closing venture capital financing rounds, lawyers conduct diligence that includes tying out the capitalization table: verifying that every security (for example, shares, options, warrants) and issuance term (for example, vesting schedules, acceleration triggers, transfer restrictions) is supported by large sets of underlying legal documentation. While LLMs continue to improve on legal benchmarks, specialized legal workflows, such as capitalization tie-out, remain out of reach even for strong agentic systems. The task requires multi-document reasoning, strict evidence traceability, and deterministic outputs that current approaches fail to reliably deliver. We characterize capitalization tie-out as an instance of a real-world benchmark for legal AI, analyze and compare the performance of existing agentic systems, and propose a world model architecture toward tie-out automation-and more broadly as a foundation for applied legal intelligence.

VC에서 자율 법률 에이전트로 나아갈 수 있을까?

Does It Tie Out? Towards Autonomous Legal Agents in Venture Capital

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