칼럼
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인공지능 특허, 개발만 하면 등록될 거라 생각했다면
“기술만 좋으면 특허는 당연히 되는 것 아닌가요?”
인공지능 기술을 개발하신 대표님들이나 개발자분들과 상담을 하다 보면 정말 자주 듣는 질문입니다.
실제로 AI 기반 서비스를 만들고, 모델을 학습시키고, 테스트까지 완료한 상황이라면 당연히 인공지능 특허 등록도 어렵지 않을 것이라 생각하시는 경우가 많죠.
하지만 현실은 조금 다릅니다.
실제로는 꽤 많은 기업들이 상당한 시간과 비용을 들여 인공지능 기술을 개발해놓고도 특허 등록에는 실패하는 것 처럼요.
이유? 단순합니다. “기술 개발”과 “특허 등록”은 완전히 다른 기준으로 판단되기 때문입니다.
특히 최근에는 AI 기술 자체가 빠르게 대중화되면서 “인공지능을 사용했다”는 문장만으로는 더 이상 특허성이 인정되기 어려워지고 있습니다.
결국 중요한 것은 기술의 이름이 아니라, 기술의 작동 방식과 문제 해결 흐름인 셈이죠.
1. 인공지능 특허, 왜 생각보다 등록이 어려울까
많은 분들이 인공지능 특허를 단순히 “AI 기술 보호” 정도로 이해하십니다. 하지만 실제 특허 심사에서는 생각보다 훨씬 더 구체적인 기준이 적용됩니다.
예를 들어 “AI를 활용해 사용자 맞춤형 상품을 추천하는 기술”이라고 설명하면 얼핏 대단한 기술처럼 들릴 수 있습니다. 그러나 심사관 입장에서는 이미 너무 많이 존재하는 기술 중 하나처럼 보일 가능성이 높습니다.
왜냐하면 추천 시스템 자체는 이미 다양한 플랫폼에서 사용되고 있기 때문입니다. 쇼핑몰, OTT, 광고 플랫폼, 배달앱 등 거의 모든 서비스가 AI 추천 기능을 활용하고 있죠.
이 상황에서 단순히 “추천한다”는 결과만으로는 인공지능 특허 등록이 어렵습니다.
반대로 다음과 같이 설명이 들어가면 이야기가 달라집니다.
“사용자의 클릭 패턴, 체류 시간, 재방문 주기, 특정 카테고리 반복 조회 데이터를 각각 다른 가중치로 반영하고, 최근 관심도 변화율을 함께 분석하여 추천 우선순위를 동적으로 조정하는 방식”
이 경우에는 단순 추천 서비스가 아니라 데이터 처리 흐름과 판단 과정이 드러납니다. 특허청은 바로 이런 부분을 중요하게 봅니다.
즉 인공지능 특허에서 중요한 것은 “AI를 사용했다”는 결과가 아니라, AI가 어떤 방식으로 판단하고 작동하는지를 기술적으로 설명하는 것입니다.
2. 개발자 관점과 특허 관점은 다릅니다
개발자분들은 보통 “성능 개선” 자체에 집중하시는 경우가 많습니다.
정확도가 높아졌다.
오류율이 줄었다.
와 같은 부분이죠.
물론 매우 중요한 부분입니다. 하지만 인공지능 특허에서는 단순히 결과만 이야기해서는 부족합니다.
예를 들어 이미지 분석 AI가 기존보다 불량 검출 정확도를 높였다고 가정해보겠습니다. 개발 입장에서는 성능 향상이 핵심일 수 있습니다. 하지만 특허 심사에서는 “왜 정확도가 높아졌는가”를 설명해야 합니다.
노이즈 데이터를 어떤 방식으로 제거했는지,
어떤 특징값을 우선적으로 분석했는지,
기존 방식과 어떤 처리 차이가 있는지.
와 같은 내용으로요.
특히 AI 분야는 이미 공개된 논문이나 오픈소스 기술이 워낙 많기 때문에, 단순 모델 적용 수준으로는 등록 가능성이 낮아질 수밖에 없기에, 인공지능 특허를 준비할 때는 다음과 같은 질문이 반드시 필요합니다.
Q. 우리는 그 문제를 어떤 방식으로 해결했는가?
Q. 그 과정에서 어떤 데이터 처리 방식이 사용되었는가?
Q. 어떤 조건에서 결과값이 달라지는가?
Q. 기존 대비 어떤 효과가 발생하는가?
이 흐름이 정리되어야 특허 문서 안에서도 차별성이 살아납니다.
결국 인공지능 특허는 “좋은 기술”을 설명하는 문서가 아니라, “기존과 다른 기술적 흐름”을 설득하는 문서에 가까운 셈이라고 봐야하죠.
3. 단순 AI 분석이 아니라 ‘판단 기준’을 권리화한 사례
실제로 상담했던 한 기업은 AI 기반 의료 데이터 분석 시스템을 개발하고 있었습니다.
처음에는 “인공지능이 환자 데이터를 분석해 질환 가능성을 예측한다”는 정도로 설명하셨는데, 이 정도 설명만으로는 기존 의료 AI 기술과 큰 차별성이 보이지 않았습니다.
그래서 내부 기술 흐름을 하나씩 다시 살펴봤더니, 이 기업은 단순히 환자 데이터를 분석하는 것이 아니라, 특정 바이오 수치 변화 패턴과 생활습관 데이터를 함께 결합해 위험도를 판단하고 있었습니다. 특히 단기간 수치 변화보다 장기 변화 흐름에 가중치를 높게 적용하는 방식이 핵심이었죠.
또한 동일한 수치라도 연령대와 생활 패턴에 따라 위험도 계산 기준이 달라지는 로직도 포함되어 있었습니다.
결국 핵심은 “AI 의료 분석”이 아니라, 데이터를 어떤 기준으로 조합하고, 어떤 조건에서 판단값을 다르게 적용하며, 위험도를 어떤 방식으로 계산하는지에 있었습니다.
그래서 인공지능 특허 출원 과정에서는 단순한 AI 분석 서비스가 아니라, “복수의 건강 데이터 변화 흐름을 기반으로 위험도를 동적으로 산출하는 판단 방식” 중심으로 권리 범위를 정리했습니다.
그 결과 기존 의료 AI와 차별되는 기술적 특징을 명확히 드러낼 수 있었고, 권리 범위 역시 훨씬 안정적으로 가져갈 수 있었죠.
4. 인공지능 특허, 출원 타이밍도 굉장히 중요합니다
의외로 많은 스타트업들이 기술 공개 이후 특허를 고민하십니다.
투자 유치를 위해 IR 자료를 먼저 공개하거나, 서비스 출시 영상을 올리거나, 논문 발표를 먼저 진행하는 경우도 적지 않죠.
물론 좋습니다. 그런데 문제는 이런 공개 행위가 특허에서는 치명적으로 작용할 수 있다는 점에 있다는 것에 있죠.
특허는 기본적으로 “새로운 기술”이어야 합니다. 그런데 이미 외부에 공개된 상태라면 신규성 판단에서 불리해질 수 있습니다.
특히 인공지능 분야는 논문 공개 속도가 매우 빠릅니다. 비슷한 기술이 먼저 공개되는 순간, 뒤늦게 출원한 기업은 권리 확보가 어려워질 수도 있습니다.
그래서 인공지능 특허는 기술 완성 이후가 아니라, 기술 차별성이 정리되는 시점부터 미리 준비하는 것이 중요합니다.
더불어, 권리범위 또한 놓치고 갈 수가 없습니다.
특허는 단순 등록 자체보다 “어디까지 보호받을 수 있는가”가 훨씬 중요합니다. 너무 좁게 작성하면 경쟁사가 조금만 우회해도 방어가 어려워질 수 있거든요.
반대로 너무 넓게 작성하면 기존 기술과 충돌하면서 거절될 가능성이 높아지곤 하고요.
결국 인공지능 특허는 기술과 법률, 그리고 사업 방향까지 함께 고려해야 하는 영역입니다.
그 기술의 차별점을 특허적으로 설명할 수 있어야 하고,
사업적으로 실제 방어 가능한 권리로 연결될 수 있어야 합니다.
기술을 개발하는 것만큼 중요한 것은 그 기술을 먼저 지키는 일.
특히 AI 시장처럼 변화가 빠른 분야에서는 하루 차이로도 시장 선점 효과가 달라질 수 있기에, 현재 인공지능 특허를 고민하고 계시다면, 단순히 “우리도 AI 기술이 있다”는 수준에서 멈추지 않으셨으면 합니다.
어떤 문제를 어떻게 해결하며,
그 흐름을 특허 문서 안에서 얼마나 구체적으로 설명할 수 있는지.
바로 그 부분이 인공지능 특허 등록 가능성을 결정짓는 핵심이 될 수 있으니까요.
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