결론부터 말씀드리면, AI특허는 "아이디어가 있다고 다 되는 게 아닙니다."
인사가 늦었습니다.
특허법인 테헤란, 윤 변리사입니다.
요즘 하루에도 서너 건씩 들어오는 문의 유형이 있습니다.
저희가 AI 기반 서비스를 개발 중인데요, 특허 받을 수 있을까요?
반갑습니다. 그런데 솔직히 말씀드리면, 이 질문 하나만으로는 제가 드릴 수 있는 답이 거의 없습니다. AI특허는 아이디어의 존재 여부보다, 어떻게 구현되어 있는지가 전부거든요.
19년간 수천 건의 특허를 다루면서 느낀 건데, AI 관련 출원에서 실패하는 분들의 공통점이 있습니다. "우리 서비스가 AI를 쓰니까 당연히 특허 받을 수 있겠지"라는 막연한 기대를 가지고 오신다는 거죠. 그리고 그 기대가 무너지는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않습니다.
AI특허, 뭐가 그렇게 어렵나요?
특허청에서 AI 관련 출원을 심사할 때 가장 먼저 보는 게 뭔지 아십니까.
바로 "기술적 사상"이 있느냐입니다.
"머신러닝을 이용해서 사용자 맞춤 추천을 제공한다." 이 문장만으로는 특허가 되지 않습니다. 어떤 데이터를 어떤 방식으로 학습시키고, 그 결과를 어떻게 처리해서 어떤 출력을 내는지, 그 구체적인 구현 방식까지 명세서에 담겨야 합니다.
추상적인 개념, 단순한 알고리즘 적용, 기존 기술의 단순 조합. 이 세 가지에 해당하면 특허청 심사관은 거절이유를 통지합니다. 그리고 이 거절이유가 나오는 시점은 출원 후 보통 8개월에서 14개월 사이입니다. 그때서야 뭔가 잘못됐다는 걸 아시는 분들이 저한테 오시는 경우가 많습니다.
최근 상담에서 실제로 있었던 일
얼마 전에 스타트업 대표님 한 분이 오셨습니다. 의료 영상 분석에 딥러닝을 적용한 진단 보조 솔루션을 개발하신 분이었는데요.
이미 다른 사무소에서 출원을 진행한 상태였습니다. 그런데 거절이유 통지를 받고, 어떻게 대응해야 할지 몰라서 저를 찾아오신 거였죠.
명세서를 열어봤습니다. 청구항이 이렇게 시작하더군요.
인공지능을 이용하여 의료 영상을 분석하는 방법에 있어서...
참. 이건 방법이 아닙니다. 제목이에요. 청구항 안에 구체적인 기술 구성이 담겨 있어야 하는데, 첫 줄부터 이미 방향이 틀려 있었던 겁니다. 해당 사무소가 AI 분야 경험이 부족했던 거죠.
결국 그 분은 처음부터 다시 전략을 짜야 했습니다. 시간도, 비용도 두 배로 들었습니다. 처음부터 제대로 된 곳에서 시작했다면 피할 수 있었던 일이었습니다.
그럼 AI특허, 어떻게 접근해야 하나요?
단순한 대리를 찾는 분이 아닌, 장기적인 윈윈 관계를 원하는 분들을 전 좋아합니다.
AI특허에서 등록 성공율을 높이는 핵심은 딱 두 가지입니다.
첫 번째는 출원 전 선행기술 분석입니다.
AI 분야는 논문 기반의 선행기술이 어마어마하게 많습니다. 학계에서 이미 공개된 기술을 특허로 출원하면 신규성이나 진보성에서 걸립니다. 그런데 많은 분들이 이 부분을 건너뛰고 바로 출원부터 하려 하십니다. 선행기술 분석 없이 출원하는 건, 지도 없이 산에 오르는 것과 같습니다.
두 번째는 청구항 설계입니다.
청구항이 너무 넓으면 신규성에서 걸리고, 너무 좁으면 권리 범위가 없어집니다. AI특허에서 이 균형을 잡는 게 생각보다 훨씬 어렵습니다. 저는 출원 전에 반드시 청구항 초안을 의뢰인과 함께 검토하는 과정을 거칩니다. 이 단계에서 기술의 핵심이 제대로 반영됐는지 확인하는 거죠.
잠깐 딴 이야기를 했는데, 다시 본론으로 돌아가면 — AI특허는 기술을 이해하는 변리사가 해야 합니다. 당연한 말 같지만, 실제로 AI 관련 출원을 수백 건 이상 다뤄본 변리사는 생각보다 많지 않습니다.
AI특허, 어떤 것들이 등록 가능한가요?
이런 궁금증이 있으실 수 있습니다.
그래서 구체적으로 어떤 게 되고, 어떤 게 안 되는 거냐?
제가 최근 3년간 다뤄온 AI 관련 등록 성공 사례들을 유형별로 보면 이렇습니다.
- 특정 데이터 전처리 방식 + 학습 모델 구조의 조합이 기존에 없는 경우
- AI 모델의 출력값을 특정 방식으로 후처리하여 새로운 결과를 도출하는 방법
- 기존 AI 알고리즘을 특정 산업 도메인에 최초로 적용한 방식 (단, 구현 방식이 구체적인 경우)
반대로 등록이 어려운 경우는 이렇습니다. 기존 딥러닝 모델을 그냥 가져다 쓰는 것, 데이터를 모아서 학습시킨다는 것만 있고 구체적인 구현이 없는 것, 논문에 이미 공개된 방법을 그대로 청구하는 것.
이 차이를 처음부터 제대로 파악하고 출원 전략을 세우느냐, 아니면 일단 내고 보느냐. 이 차이가 등록율에서 엄청난 격차를 만듭니다.
저희 테헤란에서 진행하는 BM특허 및 AI 관련 특허의 등록율이 90%를 넘는 이유가 여기 있습니다. 무조건 출원하는 게 아니라, 출원 전에 충분히 검토하고 전략을 세운 뒤 진행하기 때문입니다.
셀프 출원, 한번쯤은 생각해보셨죠?
특허청 특허로 시스템을 통해 직접 출원하는 분들이 늘고 있습니다. 비용을 줄이고 싶은 마음, 충분히 이해합니다.
그런데 AI특허를 셀프로 진행하는 건 솔직히 말려드리고 싶습니다. 일반 기계 특허나 제품 특허도 셀프 진행이 쉽지 않은데, AI특허는 명세서 작성 자체가 전문 지식 없이는 방향을 잡기 어렵습니다. 청구항 하나를 어떻게 쓰느냐에 따라 권리 범위가 하늘과 땅 차이가 납니다.
일단 내고 나서 거절되면 그때 대응하면 되지 않나요?
안 됩니다. AI특허는 처음 출원할 때의 명세서가 이후 모든 대응의 기준이 됩니다. 처음에 잘못 쓴 명세서는 나중에 어떻게 보정을 해도 한계가 있습니다. 처음 단추를 잘못 끼우면, 그 뒤는 어떻게 해도 맞지 않는 것과 같습니다.
변리사 선택, 이것만은 확인하세요
AI특허를 의뢰하기 전에 담당 변리사에게 이 질문 하나만 해보십시오.
AI 관련 특허를 몇 건이나 진행해보셨고, 등록율은 어떻게 되나요?
대답이 명확하지 않거나, 숫자를 못 대는 곳이라면 다시 생각해보시는 게 좋습니다. 경험이 쌓여야 전략이 생기고, 전략이 있어야 등록이 됩니다.
저는 19년차 변리사로서 하루 평균 20건의 상담을 직접 진행하고, 월 100건 이상의 출원을 직접 관리하고 있습니다. AI 및 BM 관련 특허는 수백 건 이상 진행했고, 그 등록율이 90%를 넘습니다. 이 숫자를 말씀드리는 건 자랑이 아닙니다. 여러분이 선택 기준을 세울 때 참고가 되셨으면 하는 거죠.
"인생 길다, 짧게 생각하지 말자." 제가 19년간 스스로에게 해온 말입니다. AI특허도 마찬가지입니다. 지금 당장 빠르게 출원하는 것보다, 제대로 된 전략으로 한 번에 등록받는 게 훨씬 낫습니다.
당장 상담이 필요하신 분들은 아래 알려 드리는 링크를 통해 연락 주셔도 좋습니다. 최선의 방법을 찾아 드리겠습니다.
꼭 저가 아니더라도, 적절한 변리사를 통해서 진행하시는 것을 추천 드립니다.
감사합니다.
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