AI발명과 기술공개의 충분성

김윤명

doi:https://doi.org/10.36669/ip.2023.74.1

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김윤명 (한국지식재산학회)

저널정보: 한국지식재산학회 산업재산권 산업재산권 제74호

발행연도: 2023.4

수록면: 1 - 35 (35page)

DOI: https://doi.org/10.36669/ip.2023.74.1

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ChatGPT라는 대규모 언어모델이 세상을 흔들고 있다. GPT 계열의 대규모 언어모델처럼 인공지능을 활용한 다양한 결과물이 자발적인 기술공개라는 측면에서 만들어지고 있다는 점에서 인공지능 기술의 확산을 가속화하고 있다. 인공지능 발명은 다른 발명과 달리, 데이터를 기반으로 하는 기계학습으로 구축된 인공지능 모델(AI 모델)이 갖는 내부적인 처리과정을 알 수 없다는 점이 문제이다. 인공지능의 내부적인 처리는 외부에서 확인할 수 없다는 점에서 블랙박스(black box)라고 칭해진다. 블랙박스라는 점에서 발명자가 내부적인 처리과정을 설명할 수 없으며, 또한 당업자는 더욱 이해하기 어려운 상황에 직면하고 있다. 인공지능 발명도 이러한 한계에 직면하는 분야이다. 이러한 점에서 인공지능 발명의 기술공개에 대해서는 어떠한 입장을 펴야할지가 정책당국의 고민이다. 인공지능 발명도 특허권을 얻기 위해서는 충분한 공개를 해야하지만, 충분한 공개의 범위를 특정하기가 쉽지 않다. 더욱이, 알고리즘은 코딩을 통해 구성되기도 하지만 이제는 딥러닝과 같은 기계학습을 통해 고도화하기 때문에 인공지능 발명의 공개를 어느 수준으로 획정할 것인지도 문제가 아닐 수 없다. 물론, 확정적인 기준은 실제 공개된 발명으로 용이하게 실시할 수 있을 정도여야한다. 특허법은 발명을 구성하는 기술을 공개함으로써 그 대가로 독점적인 특허권을 부여한다. 그렇기 때문에 기술공개에 대한 범위를 어떻게 할 것인지, 재현가능성을 어떻게 담보할 것인지에 대한 논란은 여전하다. 이에 본 논문은 인공지능 발명의 기술공개와 관련하여 우리 특허제도가 나아가야할 방향에 대해 살펴보고자 한다.

A large-scale language model called ChatGPT is shaking the world. The spread of artificial intelligence technology is accelerating in that various results using artificial intelligence are being made in terms of voluntary technology disclosure, such as large-scale language models of GPT. Unlike other inventions, the problem of artificial intelligence inventions is that the internal processing process of artificial intelligence models (AI models) built through data-based machine learning cannot be known. The internal processing of artificial intelligence is called a black box in that it cannot be confirmed from the outside. Since it is a black box, the inventor cannot explain the internal processing process, and a third party is facing a situation that is more difficult to understand. Artificial intelligence invention is also an area that faces these limitations. In this respect, the policy authorities are concerned about what position to take on the disclosure of the technology of artificial intelligence inventions. Artificial intelligence inventions also require sufficient disclosure to obtain patent rights, but it is not easy to specify the scope of sufficient disclosure. Moreover, algorithms are sometimes constructed through coding, but now they are advanced through machine learning such as deep learning, so it is also a question of what level to define the disclosure of artificial intelligence inventions. Of course, the definitive criterion should be such that it can be easily implemented with the actual disclosed invention. The Patent Act grants exclusive patent rights in return by disclosing the technology constituting the invention. Therefore, controversy remains over how to scope technology disclosure and how to ensure reproducibility. Therefore, this paper aims to examine the direction in which our patent system should proceed in relation to the disclosure of the technology of artificial intelligence invention.

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