AI 특허를 성공적으로 확보하려면?

안녕하세요. 파인특허법률사무소입니다. 최근 기업들과 스타트업을 상담하며 AI 관련 특허 출원이 급증하는 것을 체감하고 있습니다. 하지만 많은 분들이 AI 기술의 특수성으로 인해 기존의 특허 전략으로는 한계를 겪고 있습니다. 오늘은 AI 특허의 핵심 심사 기준과 체계적인 대응 전략을 상세히 안내해 드리겠습니다.

1. AI 특허의 분류와 특징

AI 학습모델링 발명

학습데이터와 학습모델을 기반으로 학습된 모델을 생성하는 데 특징이 있는 발명입니다. 학습 모델 연산의 가속화 방법, 데이터 정규화 방법, 학습 모델 자동 생성 방법 등이 이에 해당합니다.

AI 응용 발명

다양한 기술 분야에서 발명이 해결하고자 하는 과제를 이루기 위해 학습데이터 및/또는 학습된 모델을 응용하여 특정 기능을 수행하는 발명입니다. AI 자율주행로봇, AI 의료기기, AI를 활용한 BM 발명 등이 대표적입니다.

2. 특허청이 NO라고 말하는 AI 특허

특허청이 AI 특허 출원을 거절하는 가장 큰 이유는 특허 적격성(Patent Eligibility)의 부재입니다. 즉, 그것은 보호할 가치가 있는 발명이 아니라, 단순한 발견이나 추상적 아이디어다라고 판단하는 것입니다.

• 추상적 아이디어: 특정 비즈니스 로직이나 학습 모델의 개념 자체만을 주장하는 경우.
• 수학적 알고리즘: AI 모델의 기반이 되는 수학 공식이나 통계적 방법론 그 자체.
• 인간의 정신 활동: A를 판단하여 B를 결정한다와 같이 컴퓨터의 구체적 실행 없이 인간이 할 수 있는 영역.

많은 기업이 자신의 AI 모델(예: 새로운 손실 함수 또는 독창적인 신경망 구조) 그 자체만을 강조하다가 위와 같은 이유로 거절당합니다.

3. AI가 아닌 AI를 이용한 시스템을 특허 받아라

그렇다면 AI 특허 등록의 핵심은 무엇일까요? 바로 구체성입니다.

특허청은 AI 알고리즘 자체를 심사하는 것이 아니라, 그 AI가 구체적인 산업 분야에서, 컴퓨터 시스템과 결합하여, 어떤 기술적 문제를 어떻게 해결하는가를 봅니다.

[파인특허의 조언] AI 모델 자체의 우수성을 주장하지 마십시오. 우리의 AI 모델을 탑재한 이 시스템이 기존 시스템 대비 OOO라는 기술적 문제를 해결하여 OOO%의 성능 향상을 가져온다는 것을 증명해야 합니다.

AI 특허의 성립성을 인정받기 위한 3가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.

1. [Input] 특정 분야의 데이터: AI가 학습하거나 입력받는 데이터가 무엇인지 명확해야 합니다. (예: 의료 영상 데이터, 반도체 공정 센서 데이터)
2. [Processing] AI 모델의 구체적 활용: AI 모델이 이 데이터를 어떻게 처리하는지 보여주어야 합니다. (알고리즘 자체보다는 데이터 전처리 과정, 특징 벡터 추출 방식 등이 더 중요할 수 있습니다.)
3. [Output] 기술적인 결과물: AI의 처리 결과가 추상적인 정보가 아닌 구체적인 기술적 제어 신호나 물리적 변화를 이끌어내야 합니다.

<특허 등록이 쉬운 AI 발명 예시>

• [X] 매출을 예측하는 AI 모델 (추상적)
• [O] 실시간 재고 데이터와 날씨 데이터를 입력받아, AI 모델을 통해 수요를 예측하고, 예측 결과에 따라 자동으로 발주 신호를 생성하는 재고 관리 시스템 (구체적)

4. 성공적인 AI 특허 포트폴리오 구축 전략

AI 기술은 복합적입니다. 따라서 단 하나의 특허가 아닌, 기술을 촘촘하게 보호하는 특허 포트폴리오 전략이 필요합니다.

전략 1: 데이터 + 모델 + 서비스를 모두 보호

• 데이터 특허: AI의 성능을 좌우하는 핵심 학습 데이터를 생성하거나 가공(전처리)하는 기술. (예: 의료 영상의 노이즈를 제거하는 전처리 기술)
• 모델 특허: AI 모델의 구조 자체 또는 학습 방법. (등록이 가장 까다롭지만, 성공 시 가장 강력한 권리)
• 서비스 특허 (BM 특허): AI 모델을 활용하여 제공하는 구체적인 서비스 또는 시스템. (예: AI 기반 맞춤형 광고 추천 시스템)

전략 2: 영업비밀과 특허의 병행

AI의 핵심, 즉 학습된 모델의 가중치(Weight)나 핵심 알고리즘 자체는 특허로 출원하는 순간 1년 6개월 뒤 대중에게 공개됩니다. 경쟁사가 이를 역으로 활용할 수 있습니다.

따라서 다음과 같은 하이브리드 전략이 유효합니다.

• 특허 (공개): AI를 활용한 전체적인 시스템과 서비스 흐름. 경쟁사가 모방하기 쉬운 외부 인터페이스.
• 영업비밀 (비공개): AI 모델의 핵심 아키텍처, 학습 데이터셋, 파라미터 등.

어떤 것을 공개하고 어떤 것을 숨길지 결정하는 것은 고도의 법률적, 경영적 판단이 필요하며, 반드시 AI 전문 변리사와의 상담이 필요합니다.

5. 한국 특허 출원에서의 전략

우선심사는 1년 6개월 이상 걸리는 특허 심사를 6개월 이내로 단축시켜주는 매우 유용한 제도입니다. AI 분야 우선심사 대상에 대해 특허청은 AI 학습모델링 발명 (예: 새로운 신경망 아키텍처, 혁신적인 손실 함수 등) 즉, AI 원천 기술 자체에 대해서는 4차 산업혁명 분야로 보아 우선심사를 적극적으로 받아주고 있습니다.

그러나, AI 응용 발명 (예: AI를 활용한 의료 진단, 금융 예측 시스템 등)에 대해서는 단순히 AI를 이용한 소프트웨어로 분류하여 우선심사 대상에서 제외하는 추세입니다.

목표 설정: 등록인가, 속도인가?

빠른 등록이 절실한 경우 (투자 유치, 시장 선점): 핵심은 AI 응용 발명입니다. 비록 우선심사는 거절될 수 있으나, 이는 심사 속도의 문제일 뿐 등록 가능 여부와는 다릅니다. 이 경우, 응용 발명을 탄탄하게 작성하여 일반 심사를 진행하되, Patent Pending(특허출원중) 상태를 마케팅과 IR에 적극 활용해야 합니다.

원천 기술 선점이 목표인 경우 (기술 기반 기업): 이 경우 투트랙(Two-Track) 전략이 필수입니다.

투트랙(Two-Track) 출원 전략

 AI 기술 하나를 두 개의 발명으로 쪼개어 출원합니다.

Track 1 (원천 기술): AI 학습 모델의 아키텍처나 학습 방법의 고유한 특징을 강조하여 AI 학습모델링 발명으로 출원합니다. → 우선심사를 신청하여 빠른 심사 결과를 노립니다. (등록 거절 위험이 있지만, 심사관의 의견을 빠르게 받아볼 수 있습니다.)

Track 2 (응용 기술): 이 AI 모델을 특정 산업(의료, 금융, 제조 등)에 적용하여 구체적인 시스템을 만든 것을 AI 응용 발명으로 출원합니다. → 일반 심사로 진행하되, 등록 가능성을 높이는 데 주력합니다.

이 전략을 통해, Track 1이 우선심사를 통해 빠르게 심사받는 동안 Track 2는 1년 뒤에 심사를 받게 되므로, 심사 시기가 분산됩니다. 설령 Track 1이 너무 추상적이라 거절되더라도, Track 2가 등록될 확률이 매우 높기 때문에 빠른 피드백과 높은 등록률 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있습니다.

6. 결론

AI 기술의 발전 속도는 상상을 초월합니다. 오늘 개발한 혁신적인 기술이 내일이면 보편적인 기술이 될 수 있습니다. 즉, AI 특허는 속도전입니다. 아이디어가 있다면 즉시 출원하여 출원일을 확보하는 것이 무엇보다 중요합니다.

하지만 속도만큼 중요한 것이 전문성입니다. AI 기술과 특허법, 그리고 산업 도메인 지식을 모두 이해하는 전문가만이 추상적인 AI 아이디어를 등록 가능한 특허 명세서로 구현해낼 수 있습니다.

파인특허법률사무소는 수많은 AI 스타트업과 대기업의 기술을 특허로 권리화한 경험을 보유하고 있습니다. 귀사의 소중한 기술이 단순한 코드로 머물지 않고, 시장을 지배하는 강력한 자산이 될 수 있도록 파인특허가 가장 전문적인 솔루션을 제공하겠습니다.

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