급증하는 AI 특허, 초기 스타트업이 주목할 세 가지 분야는?
지난해 특허청 발표에 따르면, 최근 10년간 초거대 인공지능 관련 특허 출원이 약 28배 증가하여 2011년 530건에서 2020년 14,848건으로 늘어났다고 해요.
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📈 초거대 AI 기술 특허, 연평균 44.8% 증가 중
지난해 3월 발표된 특허청 발표 자료에 따르면 대규모 데이터를 학습한 초거대 인공지능 관련 특허 출원이 최근 10년(‘11~’20) 사이 약 28배 증가했다고 해요. 연평균 44.8%가 증가한 것인데요. 2011년 530건에 불과하던 초거대 인공지능 관련 특허 출원은 2020년 14,848건으로 늘어났어요.
🗂️ AI 특허를 네 가지로 나누면?
특허청 자료에 따르면, AI란 기본적으로 학습 모델링의 과정이에요. 데이터를 수집하고 가공해 학습하고 데이터 피드백 등을 거쳐 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스가 나오게 되죠. 이 모든 게 잘 작동하려면 NPU나 반도체 같은 물리적 구현 영역도 필요하고요.
이원일 변리사님은 AI 특허의 분야를 크게 ‘학습 데이터', ‘알고리즘', ‘하드웨어', ‘AI에 의한 결과물’, 네 가지로 분류했어요. 이중 초기 스타트업이 직접 제조하기 어려운 하드웨어 분야를 제외한 세 가지 구성요소에 대해 자세히 살펴볼게요.
1️⃣ 학습 데이터, ‘전처리' 또는 ‘증강'이 중요해요
학습데이터는 AI가 학습하기 위해 필요한 자료를 말해요. 예를 들어 감정을 인식하는 AI를 발명한다면, 사람 얼굴 사진이 로데이터가 될 수 있겠죠. 이 로데이터를 AI가 쉽게 배울 수 있는 형태로 가공하는 과정을 ‘데이터 전처리', 기존 학습 데이터를 기반으로 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 신규 생성하는 과정을 ‘데이터 증강'이라고 해요.
데이터 전처리나 증강 방식이 진보성이 있으면 특허성을 인정받을 가능성이 높아요. 예를 들어 감정을 인식하는 AI 서비스를 만드는 과정에서 단순히 사람 얼굴 사진을 학습 데이터로 사용한다는 점은 특허 가능성이 매우 낮을 수밖에 없어요. 하지만 눈 주위 근육에 집중해 특정한 처리를 한다던지 하는 구체적이고 차별화된 처리를 한다면 특허 가능성이 높아져요.
2️⃣ 알고리즘 특허, 목표는 기술력 과시?
알고리즘은 데이터에 기반 학습을 통해 발생하는 추론 및 의사결정을 말해요. ‘학습 모델'이라고도 하죠. 예를 들어, 사진 속 사람이 웃고 있는지, 울고 있는지를 구분하는 방법이 바로 알고리즘이에요. 알고리즘 개발은 고도의 기술이 필요하기 때문에 대부분의 기업들은 이미 개발된 알고리즘을 활용해요. 하지만 알고리즘을 직접 개발하지 않더라도 미세 튜닝이나 여러 알고리즘을 결합하는 과정을 통해 알고리즘의 속도나 정확성이 향상된다면 특허 등록에 필요한 진보성을 인정받을 수 있어요.
그런데 알고리즘 단계의 특허에서는 결정적 한계가 있어요. 바로 침해 입증이 어렵다는 것인데요. 소프트웨어의 특성상 상대방이 우리의 알고리즘을 따라 하더라도 이를 입증하기가 어렵다고 해요. 그럼에도 많은 기업이 기술 공개의 리스크에도 불구, 알고리즘 분야에서 꾸준히 특허를 출원하고 있는데요. 이유는 바로 ‘기술력을 과시하기 위해서’예요. 실제로 2022년 스타트업 혹한기에도 성공적으로 IPO를 진행한 한 의료 영상 AI 업체는 침해 입증이 어려운 분야임에도 불구, 꾸준히 최신 알고리즘 기술을 특허 출원하고 있어요.
3️⃣ AI 결과물 특허, 가장 강력하지만 받기 어려워요
AI 결과물은 AI에 의해 만들어지는 결과물/ AI를 활용한 서비스를 말해요. AI 결과물 특허는 알고리즘 특허와 달리 특허 침해 입증이 간단한 편이기 때문에 특허의 효과가 가장 커요. 하지만 동시에 진보성을 인정받기가 가장 까다롭기도 하죠.
2020년 다원그룹은 인공지능 기반 예측 의료정보서비스 시스템의 특허를 출원해 2022년 인정받았는데요. 처음에는 사용자의 문진 정보와 유전자 정보를 활용해 사용자의 건강 상태를 예측하는 AI 서비스라는 내용으로 특허를 출원해 특허 등록에 실패했어요. 이후 유전자 정보와 문진 정보가 유사한 사용자를 가려내는 기술과 유사한 사용 간의 정보 공유 서비스 등 서비스를 구체화해 특허 등록에 성공했어요. 특허 심사에 있어서는 내용을 구체화할수록 진보성이 인정될 확률이 높아진다는 점, 다만 내용을 구체화할수록 권리의 범위는 좁아지는 트레이드오프 관계가 있다는 점을 늘 기억하세요!
