AI로 누구나 소프트웨어를 만드는 시대, 스타트업이 특허로 보호해야 할 기술

과거 소프트웨어 스타트업을 창업하려면 상당한 개발 인력과 시간이 필요했습니다. 그러나 최근에는 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 코드를 작성하고, 오류를 수정하며, 실제 작동하는 서비스까지 구현할 수 있게 되었습니다.

이른바 바이브 코딩(Vibe Coding)의 확산과 함께 1인 개발자가 SaaS 서비스를 출시하거나, 특정 산업의 업무를 자동화하는 AI 에이전트를 개발하는 사례도 늘어나고 있습니다.

포토샵의 대안을 지향하는 오픈소스 이미지 편집기 PhotoCraft도 등장했습니다. ArtCraft 팀이 Rust로 개발하고 소스코드를 공개한 이 프로그램은 레이어, 마스크, PSD 파일 편집 등을 지원합니다. 다만 개발팀은 공식 저장소에서 현재 초기 알파 단계이며, 전문 작업에서 포토샵을 완전히 대체할 수준은 아니라고 밝히고 있습니다.

이러한 변화는 소프트웨어 개발의 진입장벽을 낮추는 동시에, 지식재산권 관점에서 새로운 과제를 제기하고 있습니다.

누구나 비슷한 서비스를 빠르게 만들 수 있는 환경에서는 단순히 서비스를 먼저 개발했다는 사실만으로 경쟁우위를 유지하기 어렵기 때문입니다.

따라서 앞으로 소프트웨어 스타트업에는 자사가 개발한 기술 중 무엇을 독점적으로 보호할 수 있는지 파악하고, 적절한 지식재산권 확보 전략을 수립하는 것이 더욱 중요해질 것으로 보입니다.

1. AI가 개발 비용을 낮출수록 기능 자체의 경쟁력은 약해질 수 있습니다

한 스타트업이 AI를 이용해 계약서를 자동으로 분석하고 주요 위험 조항을 추출하는 서비스를 개발했다고 가정하겠습니다.

과거에는 문서 분석 엔진, 데이터 처리 시스템, 사용자 인터페이스 등을 직접 구현하는 데 상당한 시간이 필요했을 것입니다.

그러나 현재는 공개된 AI 모델과 각종 개발 도구를 결합하여 유사한 기능을 상대적으로 빠르게 구현할 수 있습니다.

문제는 경쟁사도 동일한 도구에 접근할 수 있다는 점입니다.

이때 먼저 개발한 기업이 소스코드에 대한 저작권을 가지고 있더라도, 경쟁사가 독립적으로 작성한 다른 코드로 같은 기능을 구현하는 것까지 당연히 금지할 수 있는 것은 아닙니다.

저작권은 기본적으로 창작적인 표현을 보호하는 제도이며, 프로그램의 기능이나 아이디어 자체를 포괄적으로 독점시키는 제도가 아니기 때문입니다.

더욱이 우리 저작권법은 저작물을 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물로 정의하고 있습니다. 따라서 AI가 생성한 코드의 저작권 보호 여부와 범위를 판단하려면 인간의 창작적 기여가 무엇인지도 살펴봐야 합니다.

결국 코드를 확보하는 것만으로는 동일한 기능을 제공하는 경쟁 서비스에 대한 충분한 진입장벽을 만들기 어려울 수 있습니다.

2. 특허로 보호할 대상은 AI 서비스 자체보다 구체적인 기술적 해결수단입니다

앞서 설명한 계약서 분석 서비스를 다시 생각해 보겠습니다.

단순히 'AI를 이용해 계약서를 분석하고 위험 조항을 추출한다'는 아이디어만으로는 특허등록을 받기 어렵습니다. 기존에 알려진 AI 기술을 통상적인 방법으로 적용하는 것에 불과하다면 신규성이나 진보성을 인정받기 어려울 수 있기 때문입니다.

그러나 서비스를 실제로 개발하는 과정에서는 보다 구체적인 기술적 문제가 발생할 수 있습니다.

예를 들어 대량의 계약서를 분석할 때 서로 다른 계약서에 포함된 유사한 조항을 정확히 대응시키는 문제, 긴 문서를 분할 처리하면서 조항 간 참조관계를 유지하는 문제, 분석 결과가 변경되었을 때 영향을 받는 부분만 다시 검증하는 문제 등이 발생할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 데이터 처리 구조나 제어 방식을 개발했다면 특허 검토 대상이 될 수 있습니다.

중요한 것은 AI를 사용했다는 사실 자체가 아니라, 기존 기술로 해결하기 어려웠던 문제를 어떤 구체적인 기술적 수단으로 해결했는지입니다.

물론 이러한 기술적 구성이 존재한다고 해서 반드시 특허등록이 가능한 것은 아닙니다. 선행기술과의 차이, 진보성, 명세서의 기재요건 등을 종합적으로 검토해야 합니다.

다만 AI 스타트업이 특허를 준비하는 방향은 비교적 명확합니다. 사업 아이디어를 추상적으로 설명하기보다 실제 시스템의 처리 절차, 데이터 구조, 예외 처리 방식과 그에 따른 기술적 효과를 구체적으로 정리하는 것이 중요합니다.

3. 공개형 AI 모델을 사용하더라도 자체 개발 기술은 별도로 보호할 수 있습니다

최근 AI 산업에서는 공개된 모델의 가중치를 활용하거나 여러 모델을 결합하여 특정 업무에 적합한 서비스를 개발하는 접근이 확대되고 있습니다.

일부 창업자는 자체적으로 대규모 AI 모델을 개발하지 않는다는 이유로 특허를 확보하기 어렵다고 생각하기도 합니다.

그러나 반드시 그렇지는 않습니다.

기반 모델이 외부에서 개발된 것이더라도, 이를 실제 산업 환경에 적용하기 위해 개발한 독자적인 기술적 구성은 별도의 특허 검토 대상이 될 수 있습니다.

예를 들어 제조업용 AI 에이전트에서 설비별 센서 데이터의 수집 시점을 동기화하거나, 이상 징후의 신뢰도에 따라 서로 다른 분석 모델을 선택하고, 제어 명령의 실행 전후에 안전 조건을 검증하는 구체적인 기술을 개발했다고 가정하겠습니다.

이 경우 특허로 보호할 수 있는 발명은 기반 AI 모델 자체가 아니라, 해당 모델을 활용하는 시스템의 독자적인 정보처리 및 제어 구조일 수 있습니다.

다만 공개형 모델이라고 해서 아무런 조건 없이 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 모델 가중치, 소프트웨어 코드, 학습 데이터에는 서로 다른 라이선스와 이용 제한이 적용될 수 있습니다.

따라서 자체 개발 기술에 대한 특허 확보 가능성과 해당 기술을 실제 사업에서 적법하게 이용할 수 있는지는 구분하여 검토해야 합니다.

특허를 받을 수 있는 기술인지와 그 기술을 타인의 권리를 침해하지 않고 사업에 사용할 수 있는지는 별개의 문제입니다.

4. 특허를 출원하지 않는 기술도 보호 전략이 필요합니다

모든 기술을 특허로 출원하는 것이 최선은 아닙니다.

AI 서비스의 성능을 높이기 위해 축적한 고객별 오류 사례, 데이터 정제 기준, 내부 평가 방법, 특정 산업에 특화된 운영 노하우 등은 외부에 공개하지 않는 편이 유리할 수도 있습니다.

이러한 정보가 공공연히 알려져 있지 않고, 독립된 경제적 가치를 가지며, 비밀로 관리되고 있다면 영업비밀로 보호받을 가능성이 있습니다.

다만 회사가 보유한 데이터가 모두 영업비밀이 되는 것은 아닙니다. 데이터의 취득 및 이용에 관한 적법한 권한을 확보했는지도 별도로 확인해야 합니다.

따라서 기술을 개발한 이후에는 어떤 부분을 특허로 출원하고, 어떤 부분을 영업비밀로 유지하며, 어떤 부분을 외부에 공개할 것인지 구분할 필요가 있습니다.

특허는 일정한 요건을 충족하면 공개된 발명에 대해 배타적 권리를 부여하는 반면, 영업비밀은 비밀성이 유지되는 동안 일정한 보호를 받을 수 있다는 차이가 있습니다.

특히 AI 스타트업은 개발 과정을 공개하거나 제품을 홍보하는 과정에서 핵심 기술 내용을 외부에 공개할 수 있습니다. 이러한 공개는 후속 특허출원의 신규성 판단에 영향을 줄 수 있으므로, 해외출원까지 고려한다면 핵심 기술의 공개 시점을 신중하게 결정해야 합니다.

5. AI 창업에서는 개발 초기부터 지식재산 전략을 수립할 필요가 있습니다

초기 스타트업은 서비스 출시와 고객 확보에 집중하기 때문에 특허 검토를 사업이 어느 정도 성장한 이후로 미루는 경우가 있습니다.

그러나 개발 속도가 빨라지고 기술을 공개하는 시점도 앞당겨지는 환경에서는 이러한 접근에 위험이 있습니다.

핵심 기술을 외부에 공개한 이후에야 특허출원을 검토하거나, 외주개발 과정에서 기술의 권리 귀속을 명확히 하지 않았거나, 다른 기업의 데이터와 모델을 사용할 권한을 충분히 확보하지 않았다면 사업이 성장한 이후 문제가 발생할 수 있습니다.

따라서 AI 스타트업은 개발 초기부터 기술의 출처와 권리 귀속을 정리하고, 경쟁사와 차별화되는 기술적 구현을 식별하는 과정이 필요합니다.

이 과정에서는 기술적 특징을 검토하여 특허로 보호할 부분을 선별하고, 나머지 요소에 대해서는 저작권, 영업비밀, 계약 등을 활용한 보호 방안을 마련하는 것이 바람직합니다.

특히 외부 개발자나 협력업체와 함께 서비스를 개발하는 경우에는 기존 보유 기술과 신규 개발 결과물을 구분하고, 각 결과물의 권리 귀속 및 이용 범위를 계약상 명확히 정할 필요가 있습니다.

이처럼 지식재산 전략은 특허출원 자체에만 국한되지 않으며, 기업이 확보한 기술과 데이터 등을 지속적으로 활용하고 보호하기 위한 종합적인 관리 체계로 접근해야 합니다.

6. AI 시대에는 기술의 구현 능력뿐 아니라 권리 확보 능력이 중요해집니다

AI의 발전으로 소프트웨어를 만드는 데 필요한 시간과 비용은 빠르게 줄어들고 있습니다. 과거에는 상당한 개발 역량이 있어야 구현할 수 있었던 기능도 이제는 상대적으로 적은 인력과 비용으로 개발할 수 있게 되었습니다.

이러한 환경에서는 서비스를 먼저 구현했다는 사실만으로 장기적인 경쟁우위를 확보하기 어려울 수 있습니다.

반면 경쟁사가 쉽게 재현하기 어려운 기술적 해결수단을 확보하고, 해당 기술을 적절한 지식재산권으로 보호한 기업은 상대적으로 유리한 경쟁 기반을 마련할 수 있습니다.

물론 특허가 모든 경쟁 문제를 해결하는 것은 아닙니다. 사업 분야와 기술의 특성에 따라 특허보다 영업비밀 보호가 유리할 수도 있으며, 데이터 이용권 확보나 계약상 권리 정리가 더 중요한 경우도 있습니다.

따라서 AI 스타트업의 지식재산 전략은 단순히 특허출원 건수를 늘리는 방향보다, 실제 사업의 경쟁력을 뒷받침하는 핵심 기술과 권리를 선별하여 확보하는 방향으로 수립할 필요가 있습니다.

마치며

AI가 소프트웨어 개발의 진입장벽을 낮추고 있지만, 소프트웨어를 쉽게 만들 수 있다는 것과 그 기술을 독점적으로 보호할 수 있다는 것은 전혀 다른 문제입니다.

앞으로 AI 스타트업의 경쟁력은 단순히 서비스를 먼저 구현했다는 사실보다는, 경쟁사가 쉽게 재현하기 어려운 기술적 해결수단과 데이터를 얼마나 확보하고 이를 적절한 권리로 보호하는지에 따라 달라질 수 있습니다.