스타트업이 자사 AI 기술을 ‘특허’로 보호하는 방법

최근 특허 상담을 진행하다 보면, 이제 AI와 전혀 무관한 사업을 하는 스타트업을 찾는 것이 더 어려울 정도입니다. 내부적으로는 “우리도 AI를 쓰고 있다”고 느끼지만, 막상 이 기술을 특허로 보호할 수 있는지, 혹은 어디까지가 특허 대상이 되는지에 대해서는 명확하지 않은 경우가 많습니다.

실제로 많은 대표님들이 “AI 모델은 워낙 다들 비슷하니까 특허가 안 되는 것 아닌가?”, “오픈소스 모델을 쓰면 특허는 의미 없는 것 아닌가?” 같은 질문을 하십니다. 이번 글에서는 이런 고민에 답하기 위해, AI 기술을 어떻게 특허로 바라보는 것이 현실적인지, 그리고 변리사가 작성한 특허 문서를 대표님 입장에서 어떻게 검토하면 좋은지를 차근차근 설명드리려 합니다.

1. AI 모델 자체의 특허성, 현실은 어떨까요?

AI 기술과 관련된 발명은 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. 1) AI 모델 자체에 관한 발명, 2) 기존 AI 모델을 활용해 문제를 해결하는 응용·개량 기술입니다.

먼저 AI 모델 자체에 관한 발명은 레이어 구조나 노드 구성 등, 모델 내부 설계에 기술적 특이성이 있는 경우를 말합니다. 하지만 최근 등장하는 대부분의 AI 모델은 Transformer, CNN, RNN 등 이미 공개된 기본 아키텍처를 기반으로 합니다. 여기에 범용 모델들의 성능이 워낙 뛰어나다 보니, 새로운 구조를 만들었다 하더라도 “기존 기술과 어떤 점에서 기술적으로 다른가?”라는 질문을 통과하기가 쉽지 않습니다.

설령 모델 구조 자체로 어렵게 특허를 등록받았다고 하더라도 또 다른 문제가 남습니다. 특허 침해를 주장하려면, 상대방이 실제로 어떤 모델 구조를 쓰고 있는지를 입증해야 합니다. 하지만 이는 결국 상대 기업의 서버 내부를 들여다봐야 가능한 영역입니다. 현실적으로 침해 입증이 거의 불가능해, 결과적으로 등록은 돼 있지만 행사하기 어려운 권리가 되는 경우도 적지 않습니다.

2. 그래서 요즘 AI 특허는 ‘입출력 데이터’에 집중합니다

이런 이유로 최근 AI 분야의 특허 전략은 모델 자체보다, 모델을 둘러싼 데이터 흐름에 초점을 맞추는 방향으로 이동하고 있습니다. 실제로 심사관들 역시 “AI 모델을 사용했다”는 설명만으로는 특허성을 잘 인정하지 않지만, 구체적인 데이터 처리 방식이나 응용 구조에는 비교적 적극적으로 특허성을 인정하는 추세입니다.

예를 들어 다음과 같은 영역들이 대표적입니다.

• 입력 데이터 전처리 기술: 시계열 Raw Data에서 특정 주파수를 제거하거나, 비정형 데이터를 AI가 학습하기 좋은 형태로 가공하는 독창적인 방법
• 출력 데이터 가공 및 UI/UX: AI의 결과값을 사용자에게 어떤 기준으로 시각화하고, 특정 임계값에 따라 다른 화면이나 알림을 제공하는 구조
• 모델 앙상블 및 최적화: 상황에 따라 서로 다른 모델을 선택적으로 사용하거나, 여러 범용 모델을 결합해 최적의 결과를 도출하는 로직

이처럼 AI가 실제로 서비스에서 어떻게 작동하는지를 중심으로 풀어내면, 특허로서도 의미 있고 사업적으로도 활용 가능한 권리를 설계할 수 있습니다.

3. 범용 모델을 사용해도 ‘특허’는 충분히 가능합니다

“우리는 오픈소스 모델이나 범용 모델을 쓰는데, 그래도 특허가 되나요?”라는 질문을 자주 받습니다. 결론부터 말씀드리면 충분히 가능합니다.

예를 들어 엑스레이 이미지(A)를 입력해 질병(B)을 진단하는 AI 서비스를 만든다고 가정해 보겠습니다. 사용한 모델이 누구나 접근 가능한 오픈소스 모델이라 하더라도, 아래와 같은 부분에 기술적 특징이 있다면, 이는 강력한 특허 포인트가 될 수 있습니다.

• 엑스레이 데이터를 어떤 기준으로 정규화했는지
• 특정 질병을 판별하기 위해 어떤 요소들을 중점적으로 고려했는지

딥러닝 기반 AI는 흔히 ‘블랙박스’라고 불립니다. 내부 구조를 완전히 설명하기 어렵기 때문에, 오히려 블랙박스로 들어가는 입구(입력)와 나오는 출구(출력*를 어떻게 설계했는지가 더 중요한 보호 대상이 되는 경우가 많습니다. 물론, 딥테크 기업처럼 모델 자체의 기술력이 핵심인 경우에는 예외도 존재합니다. 다만 대부분의 스타트업에게는 데이터 흐름 중심의 특허 전략이 훨씬 현실적인 선택인 경우가 많습니다

4. 변리사가 작성한 ‘특허명세서’, 대표님이 꼭 확인해야 할 포인트

특허 출원을 의뢰하고 나면 변리사가 특허명세서 초안을 보내옵니다. 이때 많은 대표님들이 “전문가가 쓴 문서니까 그대로 가자”는 마음으로 빠르게 출원 지시를 내리곤 합니다. 하지만 이 과정에서 몇 가지만 놓쳐도, 특허가 자산이 아니라 비용으로만 남는 결과가 될 수 있습니다.

다음 사항은 대표님이 반드시 체크해야 합니다. 그렇지 않으면 자산이 아닌 비용으로만 인식되는 특허가 될 가능성이 있습니다!

① ‘학습(Learning)‘과 ‘추론(Inference)‘이 섞여 있지는 않나

AI 기술은 데이터를 학습시키는 단계와, 학습된 모델로 서비스를 제공하는 단계로 나뉩니다. 만약 이 두 과정이 하나의 청구항에 함께 들어가 있다면, 침해자가 두 단계를 모두 수행해야만 침해가 성립하게 됩니다.

현실에서는 이런 경우가 거의 없기 때문에, 권리 행사가 매우 어려워질 수 있습니다. 명세서를 검토하실 때 학습 기술과 추론 기술이 서로 다른 청구항으로 분리되어 있는지 꼭 확인하셔야 합니다.

② ‘하나의 주체’가 실행하도록 작성됐나 (단일 주체 실시 원칙)

‘하나의 주체’가 모든 단계를 수행하도록 작성되어 있는지도 중요합니다. AI 서비스는 보통 사용자 단말과 서버가 통신하며 이루어집니다. 그런데 청구항이 “사용자가 사진을 업로드하고 → 서버가 이를 분석한다”처럼 서로 다른 주체를 전제로 작성되어 있다면, 실제 침해 주장 시 서버 운영 주체에게 책임을 묻기 어려워질 수 있습니다.

따라서 명세서의 주어가 서버인지, 단말인지 일관되게 유지되고 있는지를 꼭 확인하시고, 혼재되어 있다면 수정을 요청하셔야 합니다.

마치며

AI 기술은 빠르게 변하지만, 특허는 한 번 등록되면 최대 20년 동안 기술과 비즈니스를 보호하는 권리입니다. 최신 모델 이름이나 유행하는 기술 키워드보다, 우리 서비스의 핵심 데이터 흐름이 특허로 얼마나 탄탄하게 보호되고 있는지를 점검해보는 계기가 되셨으면 합니다.

AI 특허 전략이나 명세서 검토와 관련해 추가로 궁금한 점이 있으시다면, 언제든 윌로특허법률사무소로 문의해 주시기 바랍니다.