이 문장을 2~3 문장 범위로 요약해줘
 — 법조계의 반발이 예상되는데요.
 “변호사 및 변호사와 관련된 업무를 효율적으로 바꾸는 것에 중점을 두고 있습니다. 그렇기 때문에 전체 시장의 파이가 줄어드는 것이 아닙니다. 오히려 시장의 파이가 늘어납니다. 예컨대 돈을 빌려주고 못 받을 경우에는 지급명령 서비스가 가장 효율적입니다. 하지만 이 사실을 몰라 고소장을 들고 시간낭비를 하는 경우가 대부분입니다. 안다고 해도 보통 법률가가 100만원 가까이 합니다. 우리는 이것을 5분의 1 가격으로 줄였습니다. 전체적인 법률 소비자층이 더 늘어날 것으로 예상합니다.”
 — 프로그래머 수가 많지 않아 보입니다. 기술적 어려움은 없나요.
 “변호사가 3명, 엔지니어가 3명입니다. 마케팅 인력 2명, 디자인 인력 1명, 경영지원 2명 이렇게 구성돼 있습니다. 목표 5단계 중에서 2.5단계를 지나가고 있어요. 법조계는 머신러닝과 딥러닝을 완전히 적용하는 게 어렵습니다. 논의되는 것 중에 문제가, 산출물이 텍스트이다 보니 자연어 처리가 어렵다는 점이 있어요. 한국어는 동음이의어도 많고 어미에 따라 형태소를 만들려고 했는데 이것이 굉장히 요원했습니다. 상황마다 인간이 알려줘야 하는 어려움이 있습니다. 어떤 데이터를 어떤 목적으로 쓸지 계획을 세워야 하는데 변호사들의 데이터가 로직에 넣기 쉬운 형태도 아닙니다. 지금 이루고자 하는 목적 자체는 컴퓨터가 자연어 텍스트를 이해해서 이에 맞는 작업물을 만들어 내는 것입니다. 예를 들어, 의뢰인이 이혼소송을 하고 싶다고 가정할게요. 남편이 의뢰인을 몇 대 때리고 언제 가출했다 들어가는 온갖 스토리가 있지 않겠습니까? 이런 경우 상황을 정확하게 이해하는 게 어렵기 때문에 ‘중간어’의 개념을 추가해야 합니다. 몇 날 며칠 어떻게 폭행했는지와 같은 정보를 넣어서 중간어 단계까지는 사람이 하고 다음 단계에서 딥러닝이 할 수 있게 만들어 주는 것이죠. 이제 저의 최대 관심사는 딥러닝 기술을 어떻게 법률서비스업에 최적화시킬지 여부입니다.”

법조계는 머신러닝과 딥러닝을 완전히 적용하는 게 어렵습니다. 논의되는 것 중에 문제가, 산출물이 텍스트이다 보니 자연어 처리가 어렵다는 점이 있어요. 한국어는 동음이의어도 많고 어미에 따라 형태소를 만들려고 했는데 이것이 굉장히 요원했습니다.