OpenAI사의 특허 톺아보기

파인특허
February 3, 2025

최근 AI 기술이 나날이 발전함에 따라, 이 분야 선도 기업인 OpenAI사는 자연어 처리, 멀티모달 처리, 코드 생성 및 편집, 이미지 생성, 음성 인식 등 폭넓은 영역에서 다양한 특허를 보유하고 있습니다. 이번 칼럼에서는 OpenAI사의 주요 등록 특허를 꼼꼼하게 분석하여, 각 특허가 다루는 문제와 해결 방법을 심층적으로 살펴보고자 합니다. 특허별 핵심 내용과 시장에서의 활용 가능성, 그리고 기술적/법적 측면에서의 시사점을 함께 다룹니다.

1. OpenAI사의 AI 특허 개요

OpenAI사가 출원·등록한 주요 AI 특허들은 아래와 같으며, 대규모 언어 모델(LLM), 멀티모달 AI, 자동 코딩, 음성 인식, 이미지 처리, 외부 API 연동 등의 기술을 포괄합니다.OpenAI는 2025년 2월 3일 기준으로 총 14개의 US 특허를 보유하고 있습니다. 

발명 명칭 출원번호 등록번호 IPC
Adaptive UI for Rich Output Rendering of Assistant Messages 18-606435 12164548 G06F-040/30
Systems and Methods for Interacting with a Large Language Model 18-475722 12051205 G06T-007/10
Systems and Methods for Interacting with a Multimodal Machine Learning Model 18-475588 12039431 G06N-003/0455
Schema-based Integration of External APIs with Natural Language Applications 18-474063 12124823 G06F-008/35
Systems and Methods for Image Generation with Machine Learning Models 18-458907 11983806 G06K-009/36
Systems and Methods for Generating Code Using Language Models Trained on Computer Code 18-321852 12061880 G06F-008/30
Systems and Methods for Generating Natural Language Using Language Models Trained on Computer Code 18-321921 12008341 G06F-008/30
Using Machine Learning to Train and Use a Model to Perform Automatic Interface Actions Based on Video and Input Datasets 18-303552 11887367 G06V-020/40
Multi-Task Automatic Speech Recognition System 18-302289 12079587 G06F-040/58
Systems and Methods for Hierarchical Text-Conditional Image Generation 18-193427 11922550 G06T-011/60
Schema-based Integration of External APIs with Natural Language Applications 18-186712 11922144 G06F-008/35
Systems and Methods for Language Model-based Text Editing 18-183902 11983488 G06F-040/166
Systems and Methods for Language Model-based Text Insertion 18-183898 11886826 G06F-017/00
Systems and Methods for Using Contrastive Pre-training to Generate Text and Code Embeddings 18-158166 12073299 G06N-020/00

2. 주요 특허별 핵심 내용 분석 & 대표 청구항

아래 특허들은 OpenAI가 제공하는 대표 서비스(예: ChatGPT, DALL·E, Codex, Whisper 등)와 직결되는 핵심 AI 기술들을 다루고 있습니다. 이미 시장에서 높은 인지도를 얻은 ChatGPT나 DALL·E 역시 이러한 특허의 기반 기술을 토대로 동작하며, 타사와 차별화된 기능을 제공하고 있습니다. 특허별로 어떤 문제를 해결하고, 어떤 기술적 특징이 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

(1) Adaptive UI for Rich Output Rendering of Assistant Messages

목적

  • 단순 텍스트 채팅 환경을 넘어, 시각적/구조화된 정보까지 자유자재로 표현할 수 있는 UI 체계를 구축하고자 함
  • OpenAI의 ChatGPT와 같은 대화형 모델이 풍부한 그래프, 표, 이미지 등을 제공함으로써 사용자에게 더 직관적인 정보를 전달하도록 지원

핵심 솔루션

  • 생성형 언어 모델(LLM) + 프론트엔드 렌더링 구조
    • LLM이 질의 응답이나 데이터 분석 결과를 구조화(프리미티브 활용)
    • 프론트엔드(UI)가 이를 시각 요소(그래프·대시보드 등)로 자동 변환
  • 향후 ChatGPT 인터페이스가 단순 텍스트를 넘어 차트/표 같은 시각적 답변을 직접 보여주는 데 유리

활용 예시

  • 데이터 분석: ChatGPT Enterprise 버전에서 차트나 통계 결과를 실시간 표시
  • 보조 업무 도구: 고객지원, 세일즈 대시보드 등의 인터랙티브 보고서 제공

대표 청구항 1

  1. A method comprising:
    receiving, by a language model generative response engine, a first prompt in natural language to generate a response within a chat thread between a user account and the language model generative response engine presented by a front end,
    wherein the language model generative response engine has been trained to determine when the response should utilize a first primitive from a collection of primitives to generate the response, wherein the first primitive causes the language model generative response engine to output an initial response that includes structured data as defined by the first primitive;
    invoking, by the language model generative response engine, the first primitive;
    generating, by the language model generative response engine, the initial response by predicting a next word in a sequence of words based on the first prompt and the first primitive to result in the initial response made up of the sequence of words arranged as the structured data defined by the first primitive;
    rendering the initial response as the structured data in a visual format using the front end;
    outputting a completed response, the completed response including the rendered structured data in the visual format.

(2) Systems and Methods for Interacting with a Large Language Model

목적

  • OpenAI가 제공하는 대규모 언어 모델(GPT 계열)에 이미지 등 멀티모달 입력을 접목해, 더욱 풍부한 사용자 경험을 창출
  • 예를 들어, ChatGPT에 이미지 업로드 후 해당 이미지를 설명하거나 특정 영역에 대한 답변을 요구하는 기능을 구현

핵심 솔루션

  • 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 상호작용
    • 사용자: 텍스트 질의 + 이미지 제공
    • 모델: 텍스트·이미지 결합 분석 → 이미지 내 특정 위치 강조 표시
  • “ChatGPT가 이미지 속 객체를 인식하고 해당 부분만 확대하거나 설명해주는” 등 고급 기능 지원

활용 예시

  • 시각적 튜토리얼: 사용자가 업로드한 제품 사진을 기반으로 매뉴얼/설명서 자동 생성
  • 멀티모달 지원 ChatGPT: 이미지, 텍스트 외 음성 입력(Whisper)까지 통합해 강력한 만능 대화형 에이전트 구축

대표 청구항 1

  1. A method of interacting with a multimodal machine learning model, the method comprising:
    providing a graphical user interface associated with a multimodal machine learning model;
    displaying an image to a user in the graphical user interface;
    receiving a textual prompt from the user;
    generating input data using the image and the textual prompt;
    generating an output at least in part by applying the input data to the multimodal machine learning model, the multimodal machine learning model configured using prompt engineering to identify a location in the image conditioned on the image and the textual prompt, wherein the output comprises a first location indication; and
    displaying, in the graphical user interface, an emphasis indicator at the indicated first location in the image, wherein displaying the emphasis indicator at the indicated first location in the image comprises placing a cursor of the graphical user interface at the first location in the image.

(3) Systems and Methods for Interacting with a Multimodal Machine Learning Model

목적

  • 텍스트 + 이미지 등을 동시에 입력받아, 사용자와 AI 사이의 시각적 커뮤니케이션을 높이고자 함
  • DALL·E, CLIP, Whisper 등 OpenAI 멀티모달 모델의 상호작용 인터페이스를 고도화하는 핵심 기술

핵심 솔루션

  • 이미지 강조 표시: GUI 상에서 이미지를 표시하고, 모델이 텍스트 질의에 따라 특정 지점(좌표)을 찾아 커서나 박스로 강조
  • 사용자에게 모델이 인식한 결과물을 직접 시각화해 신뢰도와 접근성을 높임

활용 예시

  • 인터랙티브 디자인 도구: “이 로고 어디가 어색한가?” → 모델이 로고의 문제 영역 강조
  • 의료/제조 분야: X-Ray, CT 이미지를 분석해 의심 부위를 표시하거나 공정 검사 화면에서 결함 위치를 강조

대표 청구항 1

  1. A method of interacting with a pre-trained multimodal machine learning model, the method comprising:
    providing a graphical user interface configured to enable a user to interact with an image to generate a contextual prompt that indicates an area of emphasis in the image;
    receiving the contextual prompt;
    generating input data using the image and the contextual prompt;
    generating a textual response to the image by applying the input data to a multimodal machine learning model configured to condition the textual response to the image on the contextual prompt; and
    providing the textual response to the user, wherein the textual response comprises a prompt suggestion and providing the textual response comprises displaying a selectable control in the graphical user interface configured to enable the user to select the prompt suggestion.

(4) Schema-based Integration of External APIs with Natural Language Applications (등록번호: 12124823)

목적

  • OpenAI가 제공하는 대화형 모델(ChatGPT 등)과 외부 API 간 연동을 간소화하여, AI가 플러그인처럼 다양한 기능을 수행할 수 있게 지원
  • 실제로 ChatGPT Plugin 시스템도 유사한 개념을 기반으로 하며, 다양한 서드파티 앱에 연결되어 자동으로 API를 호출하고 결과를 사용자에게 반환

핵심 솔루션

  • 매니페스트(Manifest) 파일을 통한 API 스키마 정의
    • API의 사용법·요청/응답 형식을 모델이 이해할 수 있는 형태로 제공
    • LLM은 사용자의 자연어 요청을 분석해, 어느 API를 어떤 방식으로 호출할지 결정
  • 실제 ChatGPT Plugins 체계처럼, 개발자가 매니페스트를 제공하면 ChatGPT가 플러그인을 활용해 다양한 기능 수행

활용 예시

  • 일정 관리 플러그인: 사용자가 “내 스케줄에 미팅 추가해줘”라고 하면 자동으로 캘린더 API 호출
  • 쇼핑/주문 기능: “피자 주문해줘” → 음식점 API 호출 후 결과(메뉴, 결제 옵션 등) 반환

대표 청구항 1

  1. A computer-implemented method comprising:
    accessing a first manifest file stored in a first location, the first manifest file including first training data associated with a first web application programming interface (API)...
    training a model based on the first training data and the first description of the first web API;
    accessing a second manifest file stored in a third location, the second manifest file including second training data associated with a second web API...
    receiving an input at a user interface of the model;
    analyzing the received input to determine whether the input includes a request to integrate the first web API or the second web API with the user interface;
    determining one or more function calls to transmit to the first web API or the second web API based on the analysis of the received input...
    re-training the model based on at least one change made to one or more of the first training data, the first description of the first web API, the second training data, or the second description of the second web API.

(5) Systems and Methods for Image Generation with Machine Learning Models

목적

  • 텍스트 기반 이미지 생성 서비스인 DALL·E 계열 모델에서, 기존 이미지의 특정 부위를 자유롭게 교체·보정(Inpainting)하거나 향상(Enhancement)하기 위한 기술
  • 마스킹을 통해 이미지를 일부 삭제하고 텍스트로 새로운 요소를 지시해, 원하는 결과물을 재구성 가능

핵심 솔루션

  • 마스킹 & 재생성
    • 원본 이미지 → 특정 영역 마스킹 → “여기에 무지개 추가” 등 텍스트 지시 → 모델이 자연스러운 픽셀 생성
    • Blind Super Resolution 등을 사용하여 노이즈 제거, 해상도 보정 기능도 함께 제공

활용 예시

  • DALL·E 기반 포토 편집: 인물 사진의 배경 교체, 물건 추가/삭제, 색감·조도 자동 조절 등
  • 마케팅/디자인: 제품 광고용 이미지 제작 시 빠르고 창의적인 아이디어 시각화

대표 청구항 1

  1. A system comprising:
    ...
    generating a masked image by removing a masked region from the input image, wherein the removing comprises masking pixel values corresponding to the masked region;
    accessing a text input corresponding to an image enhancement prompt;
    providing at least one of the input image, the masked region, or the text input to a machine learning model configured to generate an enhanced image...
    generating, with the machine learning model, the enhanced image based on at least one of the input image, the masked region, or the text input;
    wherein the generation of the enhanced image comprises:
    replicating pixel values from the input image or the masked image to the enhanced image;
    generating, with the machine learning model, an image segment based on at least one of the text input or the pixel values from the masked image; and
    inserting the image segment into the enhanced image by replacing the masked region.

(6) Systems and Methods for Generating Code Using Language Models Trained on Computer Code

목적

  • OpenAI가 제공하는 Codex(또는 ChatGPT 코드 어시스턴트) 같은 모델이, 개발자의 자연어 요구사항을 받아 적절한 코드를 생성하게끔 지원
  • 테스트 실행 결과를 검증해 코드의 품질을 높이고, 개발 생산성을 극대화한다는 목표

핵심 솔루션

  • 코드+주석 학습: 대규모 오픈소스 코드와 주석(도스트링)을 기반으로 학습된 LLM 사용
  • 모델이 여러 코드를 시도 및 테스트 후, 동작이 올바른 코드를 최종 선택·제안

활용 예시

  • ChatGPT 코딩 어시스턴트: “파이썬으로 QuickSort 함수 만들어줘”라고 하면 자동으로 코드 작성 + 테스트
  • IDE 통합: Visual Studio Code, JetBrains 등 개발 환경에 플러그인으로 삽입되어 자동 제안

대표 청구항 1

  1. A computer-implemented method, comprising:
    receiving a docstring representing natural language text specifying a digital programming result;
    generating, using a trained machine learning model and based on the docstring, one or more computer code samples configured to produce respective candidate results;
    causing each of the one or more computer code samples to be executed in a testing environment...
    identifying, based on a result of the executing in the testing environment, at least one of the computer code samples which produces a particular candidate result...
    generating, using the trained machine learning model, natural language text associated with the at least one identified computer code sample;
    verifying each of the one or more executed computer code samples; and
    outputting the at least one identified computer code sample...

(7) Systems and Methods for Generating Natural Language Using Language Models Trained on Computer Code

목적

  • 소스 코드에서 도큐멘테이션(주석·설명문)을 자동 생성해주는 기술로, Codex나 ChatGPT가 “이 함수는 무엇을 하는지?”를 스스로 설명하도록 함
  • 대형 프로젝트에서 주석 누락 문제, 유지보수 어려움을 해결하고 코드 이해도를 높이는 목적

핵심 솔루션

  • 역방향 문서화: 함수 시그니처·코드 흐름을 분석하고, 자연어 요약(도스트링)을 생성
  • 개발자는 코드 작성 후 모델을 호출해 “이 함수에 대한 설명 작성” → 자동으로 읽기 쉬운 문장 제공

활용 예시

  • 자동 주석 생성 도구: 새로운 코드를 작성할 때마다 ChatGPT가 문서화를 지원
  • 교육 플랫폼: 초급 개발자가 오픈소스 코드를 학습할 때, 각 함수 설명을 자동으로 받아 이해도 상승

대표 청구항 1

  1. A computer-implemented method, comprising:
    training a machine learning model to generate natural language docstrings from computer code;
    receiving one or more computer code samples at the trained machine learning model;
    generating, via the trained machine learning model and based on the received one or more computer code samples, one or more candidate natural language docstrings...
    identifying at least one of the one or more candidate natural language docstrings that provides an intent of the at least a portion of the one or more computer code samples;
    outputting from the trained machine learning model the at least one identified natural language docstring with the at least a portion of the one or more computer code samples...

(8) Using Machine Learning to Train and Use a Model to Perform Automatic Interface Actions Based on Video and Input Datasets

목적

  • 라벨링되지 않은 대량의 비디오 데이터를 활용해, UI상에서 자동 액션(클릭, 드래그 등)을 수행하는 모델을 학습
  • OpenAI가 향후 구현할 수 있는 ‘시각 정보 + 자동 작업’ 시스템(예: 브라우저 자동 탐색, RPA)과 연계

핵심 솔루션

  • Inverse Dynamics Model로 의사 라벨(pseudo-label) 생성
    • 비디오의 과거·미래 프레임을 보고 중간에 어떤 동작(마우스 이동, 키보드 입력)이 있었는지 추론
    • 점진적 학습: 이렇게 추론된 동작 라벨을 활용해, 자동 인터페이스 작업 모델 성능을 개선

활용 예시

  • 브라우저 자동화: 화면 녹화를 통해, 양식 입력·파일 업로드를 모델이 학습하고 자동 반복
  • 소프트웨어 테스트: 회귀 테스트나 UI 검증을 동영상 레벨로 학습해 인력 소모 최소화

대표 청구항 1

  1. A method for training a machine learning model to perform automated actions, comprising:
    receiving unlabeled digital video data;
    generating pseudo-labels for the unlabeled digital video data, the generating comprising:
    receiving labeled digital video data;
    training a first machine learning model including an inverse dynamics model (IDM) using the labeled digital video data; and
    generating at least one pseudo-label for the unlabeled digital video data...
    adding the at least one pseudo-label to the unlabeled digital video data to form pseudo-labeled digital video data; and
    further training the first machine learning model or a second machine learning model using the pseudo-labeled digital video data...

(9) Multi-Task Automatic Speech Recognition System

목적

  • OpenAI의 Whisper 모델처럼 다국어·멀티태스크 음성인식을 단일 트랜스포머로 수행, 대규모 음성 데이터를 전사/번역하는 효율을 높임
  • 영어, 스페인어, 한국어 등 여러 언어를 하나의 모델로 커버하고, 전사 & 번역 태스크를 동시에 처리

핵심 솔루션

  • 멀티태스크 트레이닝: 동일 언어 전사, 다른 언어 번역 등 다양한 형태의 라벨 오디오를 하나의 모델에서 학습
  • 디코더 입력에 언어 토큰, 태스크 토큰 등을 추가해 “이번 입력은 한국어 전사”인지 “영어→프랑스어 번역”인지 구분

활용 예시

  • 전 세계 대상 서비스: ChatGPT가 글로벌 음성 입력을 받았을 때, 해당 언어에 맞춰 자동 전사 or 번역
  • 회의록 자동 작성: 다국어 혼용 회의에서도 모델 하나만으로 실시간 스크립트 생성

대표 청구항 1

  1. A system comprising:
    at least one memory storing instructions; and
    at least one processor configured to execute the instructions to perform operations for multi-language, multi-task speech recognition, the operations comprising:
    obtaining a transformer model...
    generating an output transcript from an input audio segment using the transformer model, generation including:
    configuring a decoder input with a language token corresponding to a first language;
    configuring the decoder input with a task token; and
    autoregressively configuring the decoder input with a first timestamp token...

(10) Systems and Methods for Hierarchical Text-Conditional Image Generation

목적

  • DALL·E 등 텍스트 조건 기반 이미지 생성 모델이 고해상도 이미지를 점진적으로 생성할 수 있도록 하는 계층적 구조를 제공
  • 텍스트 입력 → 저해상도 베이스 이미지 → 업샘플링을 순차 진행해, 디테일이 살아있는 결과물을 얻고자 함

핵심 솔루션

  • 다중 서브 모델
    • 저해상도 이미지 생성(1차 서브 모델)
    • 고해상도 업샘플링(2차 서브 모델)
  • Blind Super Resolution(BSR)로 노이즈나 저화질 이미지를 정교하게 보정

활용 예시

  • DALL·E: “화가 고흐 풍의 고양이 그림 그려줘” → 저해상도 초안 생성 → 업샘플링 단계에서 선명한 이미지 완성
  • 고품질 광고/마케팅 이미지: 텍스트 아이디어만으로 전문가 수준의 상세 이미지를 뽑아내 브랜드 마케팅에 활용

대표 청구항 1

  1. A system comprising:
    ...
    inputting at least one of the text description or the text embedding into a first sub-model configured to generate, based on at least one of the text description or the text embedding, a corresponding image embedding;
    inputting at least one of the text description or the corresponding image embedding... into a second sub-model configured to generate an output image;
    wherein the second sub-model includes a first upsampler model and a second upsampler model...
    the second upsampler model trained on images corrupted with blind super resolution (BSR) degradation; and
    making the output image accessible to a device...

(11) Schema-based Integration of External APIs with Natural Language Applications (등록번호: 11922144)

목적

  • (4)번 특허와 유사하게, ChatGPT Plugin 방식으로 외부 API를 쉽게 통합하는 기술
  • API 호출 과정을 모델이 매니페스트를 통해 자동 이해·사용하여, 기능 확장성을 높임

핵심 솔루션

  • 매니페스트 커스터마이징: 서드파티 API 제공사가 인증, 엔드포인트, 응답 포맷 등을 JSON 스키마로 정의
  • 모델이 사용자의 요청을 바탕으로 API를 호출 → 응답 내용을 다시 자연어 형태로 요약

활용 예시

  • ChatGPT Plugin 생태계: 일정관리, 여행 예약, 은행 거래, 온라인 쇼핑 등 다양한 플러그인 추가
  • 기업 내부 시스템 연동: 사내 ERP, CRM과 연결해 특정 사내 데이터를 대화형으로 조회

대표 청구항 1

  1. A computer-implemented method for integrating a particular external application programming interface (API) with a natural language model user interface, comprising:
    receiving a first input at the natural language model user interface communicably connected to a natural language model that is trained to call one or more functions based on a manifest...
    determining the first input includes a request to integrate the particular external API...
    identifying the particular external API based on the received first input;
    integrating the particular external API with the natural language model user interface, the integrating comprising accessing a web API, a description of the web API, and the manifest...
    accessing the particular external API based on the first input or a second input...
    transmitting, based on the accessing, a response message to the natural language model user interface, the response message including a result of the accessing...

(12) Systems and Methods for Language Model-based Text Editing

목적

  • ChatGPT 등 OpenAI 언어 모델로 하여금, 문서 초안을 자동 교정·편집하도록 하여 콘텐츠 생성과 편집 과정을 효율화
  • 사용자가 “이 문단을 더 간결하게” 또는 “비즈니스 문체로 바꿔줘”라고 하면 즉시 변경

핵심 솔루션

  • 프롬프트 기반 편집: 특정 영역과 편집 스타일(공식적, 친근함 등)을 명시하면, 모델이 부분 텍스트를 대체
  • 결과가 마음에 들지 않으면 사용자 명령을 다시 주어 재편집(Iterative Editing)

활용 예시

  • 블로그 포스팅: ChatGPT가 긴 초안을 간결하게 압축해 주거나, SEO 키워드를 자동 삽입
  • 비즈니스 이메일: 템플릿 없이도 모델이 수정·교정하여 즉시 전송 가능한 수준의 문장 생성

대표 청구항 1

  1. A system comprising:
    ...
    receiving an input text prompt, the input text prompt comprising a null set;
    receiving one or more user instructions;
    determining a set of model parameters based on the one or more user instructions;
    accessing a language model...
    generating, using the accessed language model, an output text based on the input text prompt, the one or more user instructions...
    editing the output text based on the language model and the one or more new user instructions by replacing at least a portion of the output text; and
    optimizing the accessed language model by aligning the language model...

(13) Systems and Methods for Language Model-based Text Insertion

목적

  • 기존 텍스트 문서나 대화 중간에, 모델이 자동으로 문장을 삽입(Insertion)해 자연스럽게 완성도를 높이고자 함
  • ChatGPT가 특정 구간을 인지하고, 필요 정보나 예시 문장을 추가하여 글을 더 풍부하게 만든다

핵심 솔루션

  • 맥락(context) 분석: 앞뒤 문장을 확인해, 삽입될 내용이 전체 흐름에 부합하도록 모델이 생성
  • “여기에 예시를 하나 넣어줘” → 즉석에서 관련 사례나 비유를 만들어내 전체 글의 완결성 강화

활용 예시

  • 논문/보고서 작성: 챕터 사이에 추가 설명이나 사례 삽입
  • 소설/시나리오: 대화문 혹은 설정 설명 등 필요한 부분을 모델이 능동적으로 채워줌

대표 청구항 1

  1. A system comprising:

    receiving an input text prompt comprising a prefix portion and a suffix portion;
    determining a set of model parameters based on the input text prompt;
    accessing a language model...
    determining a set of context parameters based on the input text prompt and the language model, the set of context parameters comprising at least one of location, person, time, or event;
    generating language model output text based on the set of context parameters and the language model;
    inserting the language model output text into the input text prompt...
    optimizing the accessed language model...

(14) Systems and Methods for Using Contrastive Pre-training to Generate Text and Code Embeddings

목적

  • 텍스트·코드 간의 의미적 유사도를 효율적으로 계산하기 위한 임베딩(Embedding)을 생성해, 검색·추천·문서 분류에 활용
  • 예컨대 “이런 함수 설명과 유사한 코드”를 찾거나, 문장 의미가 가까운 두 텍스트를 매칭하는 기능

핵심 솔루션

  • 대조 학습(Contrastive Learning): 유사 샘플은 벡터 거리를 좁히고, 다른 샘플은 멀어지게 학습
  • OpenAI 내부에서 모델이 텍스트와 코드를 동시에 학습(Codex, CLIP 등 활용), 서치·추천 시스템을 고도화

활용 예시

  • ChatGPT 플러그인: 사용자가 특정 코드를 설명하면, 모델이 임베딩을 비교해 베스트 매칭 라이브러리 함수 추천
  • 문서 검색 엔진: FAQ 데이터, 고객 문의 등을 유의미한 벡터 형태로 변환해 빠른 검색

대표 청구항 1

  1. A computer-implemented method for generating a semantic similarity based on a vector representation, the method comprising:
    receiving a training data set extracted from unlabeled data, the training data set including a plurality of paired data samples corresponding to positive example pairs...
    converting the paired data samples corresponding to the positive example pairs into at least one first vector of a vector representation;
    accessing one or more negative example pairs...
    converting the one or more negative example pairs into one or more second vectors...
    training a machine learning model to generate additional vectors of the vector representation, wherein the training comprises:
    initializing the machine learning model with one or more pre-trained models...
    training the machine learning model using contrastive training...
    receiving a query for semantic similarity...
    generating, with the machine learning model and according to an embedding space, a semantic similarity result in response to the query.

위 특허들은 ChatGPT, DALL·E, Whisper, Codex 등 OpenAI가 제공하는 대부분의 서비스의 기반 기술로 활용되고 있습니다. 대화형 UI부터 이미지 생성, 음성 인식, 코드 자동화, 외부 API 연결 등 폭넓은 스펙트럼을 커버하며, 각각의 특허가 유기적으로 결합되어 ‘AI 플랫폼 생태계’를 형성하고 있다고 볼 수 있습니다.

3. 특허 동향과 시사점

  1. 멀티모달(Multimodal) AI와 UI/UX 혁신
    • 이미지, 텍스트, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 한꺼번에 처리하는 기술이 보편화되고 있으며, UI/UX도 더욱 직관적·풍부해짐.
  2. LLM의 확장: 코드 생성·번역·편집
    • 코드 자동 생성, 문서 편집, 주석 생성 등의 기능으로 개발자·문서화 업무를 크게 자동화·고도화.
    • 기업은 생산성 향상과 인건비 절감, 시장 출시 시간(Time-to-Market) 단축 효과.
  3. 외부 API 연동을 통한 플랫폼화
    • AI 모델이 다양한 서드파티 API를 직접 호출해 기능 확장.
    • 대화형 AI 서비스가 플랫폼화되면서, 서드파티 API가 플러그인처럼 손쉽게 접목되는 형태로 발전하고 있음.
  4. 학습 효율 및 정밀도 제고
    • 대조 학습, 의사 라벨링 등으로 비라벨 데이터까지 적극 활용, 모델 정확도와 범용성을 높임.
    • 대규모 언어·비전 모델이 더욱 정교해져, Zero-shot 또는 Few-shot 상황에서도 높은 성능을 기대.

4. 결론

OpenAI사의 특허 포트폴리오는 AI의 미래 방향멀티모달, 대규모 언어 모델(LLM), 외부 API 연동, 코드 자동화, 고해상도 이미지 생성, 음성인식 통합을 잘 보여줍니다. 시장 선도 기업들은 이미 방대한 특허 전략을 통해 자사 기술을 방어·확장하고 있습니다.파인특허법률사무소AI 및 소프트웨어 특허 전략 수립, 특허 명세서 작성 및 출원, 침해 대응 및 분쟁 해결과 같은 영역에서 전문성을 갖추고 있습니다.업계의 AI 경쟁이 격화됨에 따라, 지식재산권은 기술 혁신을 보호하는 필수 무기가 되고 있습니다. OpenAI사의 사례처럼, 대규모 투자와 독점적 기술 선점을 위해서는 조기에 특허 확보 전략을 마련해야 합니다. 귀사의 독자적인 AI 기술을 확고히 보호하고 싶으시다면, 파인특허법률사무소와 함께 단계별 전략을 세워보십시오.