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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권지현 (waseda university)
저널정보
홍익대학교 법학연구소 홍익법학 홍익법학 제21권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
33 - 62 (30page)

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오늘날의 정보통신기술(ICT)과 딥러닝 기술의 발전에 의하여, AI는 IoT 또는 빅데이터와의 융합에 의하여 학습을 하고, 그 학습에 의하여 스스로 문제를 찾아내고 그 문제의 해결을 위한 최적의 모델(콘텐츠)을 창작할 수 있다. 이러한 AI에 의한 창작물은 인간의 개입에 의하여 학습된 결과물이므로 AI가 발명자가 아니라 인간(자연인)이 발명자가 되고, 우리나라를 포함한 세계 각국에서 AI특허를 허여하고 있다. 따라서 인간의 인위적 작용이 아니라 AI가 특정과제를 해결하기 위한 문제점과 그 해결방안을 찾아낼 수 있도록 인간이알고리즘을 창작하고, 그 알고리즘에 의하여 AI가 학습하여 창작물을 도출한다는 것을 특허명세서에 기재하면 특허를 받을 수 있다. 하지만 이러한 AI특허의 구현 방법 및 시스템은 AI의 딥러닝에 의하여 실시되고 있고또 네트워크를 통하여 실시되는 것이 일반적이므로 다수의 실시자와 이용자가 존재할 수있다. 그로 인해 실시자가 누구인지를 알 수 없고, 또 실시자와 이용자의 부분적 행위가특허권을 침해하는 것인지를 판단하는 것이 용이하지 않아, 특허발명의 권리범위 해석 및제3자와의 침해유무 판단이 매우 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 AI발명의 청구범위 기재와 그 해석, 그리고 복수의 실시자와 이용자의 결합된 행위에 대한 침해판단을 위하여 특허법의 실시 규정 및 간접침해 규정에서 실시의 범위에 ‘공동실시’를 포함시키고, 또 손해배상액 산정의 범위 확대 등에 관한 개정방안을 검토할 필요가 있다.
#인공지능 #사물인터넷 #딥러닝 #공동실시 #알고리즘

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강명수 / 2018 / 특허법 제127조 개정안에 대한 연구 / 지식재산연구 13(4):1~28 dbpia 강태욱 / 2011 / 복수주체의 특허 침해행위-미국 특허법상 공동침해책임의 인정법리를 중심으로- / Law & Technology 7(6) google schola 곽 현 / 2016 / AI(AI) 기술 및 정책 동향 google schola 구천을 / 2019 / 각국의 특허권 간접침해제도 비교를 통한 국내 특허권 간접침해 법리의 개선 방향 모색 / 서강법률논총 8(2):81~109 Crossref 권태복 / 2007 / 미국 특허법 제271조(f)의 역외적용에 관한 제요건-미국 연방대법원 판결을 중심으로 / 창작과 권리 (49) google schola

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