게임 콘텐츠 이용허락 계약을 위한 생성형 AI 기반 맞춤형 계약 조항 추천 시스템 = Generative AI based Customized Contract Clause Recommendation System for Game Content License Agreement

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 게임 장르별 특성을 반영한 이용허락 계약 조항 생성을 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다.
게임 콘텐츠는 각 장르가 고유한 특성을 지니고 있으며, 이러한 특성의 차이는 계약 조건에도 중요한 영향을미쳐 법적 분쟁의 가능성을 증대시킬 수 있다. 본 연구에서는 생성형 인공지능 모델인 GPT-4o를 파인튜닝하여, 게임 장르와 계약 목적에 최적화된 맞춤형 계약 조항을 생성하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 공개된표준 계약서를 분석하고, 학습 데이터의 부족을 해결하기 위해 TextGAN을 활용하여 데이터셋을 확장하였다.
실험 결과, 하이퍼파라미터 수정을 통한 파인튜닝된 모델은 Training Loss는 0.4635까지 감소하였으며, 기존의 GPT-4o 모델에 비해 게임 콘텐츠 이용허락 계약서 작성에 더욱 적합한 문구를 생성하는 성능을 보였다.
이러한 시스템은 계약 작성의 효율성을 향상시키고, 법적 분쟁의 가능성을 감소시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposes an AI-based system for generating license agreement clauses customized to the characteristics of different game genres. Game content possesses unique traits depending on its genre, and these differences significantly influence contract terms, potentially increasing the probability of legal disputes. In this study, we fine-tuned a generative AI model, GPT-4o, to create personalized contract clauses optimized for specific game genres and contractual purposes. To achieve this, we analyzed publicly available standard contracts and addressed the lack of training data by expanding the dataset using TextGAN. Experimental results showed that the fine-tuned model, optimized through hyperparameter adjustments, achieved a decrease in Training Loss to 0.4635 and demonstrated improved performance in generating clauses suitable for game content license agreements compared to the base GPT-4o model.
This system is expected to enhance the efficiency of contract drafting and reduce the potential for legal disputes.