인공지능 서비스 대부분은 논문이나 API로 공개된 알고리즘을 사용합니다. 그러나 중요한 것은 이를 통해 어떤 새로운 서비스를 제공하며, 이를 기술적 효과로 입증할 수 있는가입니다.
스타트업 개발자들이 흔히 걱정하는 질문이 있습니다.
“유명한 알고리즘을 사용했는데, 이걸로 특허를 받을 수 있을까요?”
‘이미 널리 알려진 기술을 특허로 출원할 수 있을까?’라는 의문이죠.
특히 개발자들은 알고리즘이 공개된 오픈소스거나 이미 널리 사용되고 있는 기술일 경우, ‘특허성이 없을 것’이라 단정짓곤 합니다.
하지만 현실은 조금 다릅니다.
특허성은 구성과 효과로 판단됩니다
특허는 단순히 새로운 기술을 보호하는 것만이 아닙니다.
기존 기술을 ‘개량’하거나, 기존 기술을 새로운 방식으로 조합해 새로운 기술적 효과(Technical Effect)를 만들어내는 것도 특허의 대상이 될 수 있습니다.
핸드폰을 예로 들어볼까요? 핸드폰 내부의 회로, 각종 센서, 모듈 중 대부분은 기존에 이미 알려진 기술들로 구성되어 있습니다. CPU, RAM, 디스플레이, 카메라 센서 – 이 모두가 이미 존재하는 기술이죠.
하지만 이들을 조합하여 새로운 기능을 구현하고, 사용자가 이전에 경험하지 못했던 새로운 효과를 제공한다면, 그 구성은 특허로 보호될 수 있습니다.
알고리즘도 마찬가지입니다
유명한 알고리즘을 사용한다고 해서 특허 가능성이 사라지는 것은 아닙니다.
오히려 이러한 알고리즘을 어떻게 사용하고, 어떤 문제를 해결하며, 이를 통해 어떤 새로운 효과를 달성할 수 있는지가 특허성 판단의 핵심입니다.
특히 인공지능(AI) 분야에서 이런 질문이 자주 발생합니다. 대부분의 AI 서비스는 논문이나 API로 공개된 알고리즘을 사용합니다. 예를 들어, 이미지 인식에 사용하는 CNN(Convolutional Neural Network)이나 자연어 처리에 사용하는 Transformer 모델은 이미 잘 알려진 기술입니다. 하지만 이러한 기술을 어떤 방식으로 조합하고, 구체적인 문제를 해결하며, 사용자에게 새로운 가치를 제공하는지가 바로 특허성의 핵심입니다.
한 AI 스타트업이 기존의 CNN 알고리즘을 활용해 의료 영상을 분석하는 서비스를 개발했습니다. 여기서 중요한 것은 ‘CNN 알고리즘’ 자체가 아니라, 이를 통해 기존 기술로는 불가능했던 정확한 진단을 빠르게 수행할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 진단 정확도가 95% 이상으로 개선되고, 기존 시스템보다 처리 시간이 절반으로 단축된 경우, 이는 새로운 기술적 효과로 평가될 수 있습니다.
핵심은 ‘기술적 효과’의 논리적 구성
인공지능 특허 출원을 준비할 때 가장 중요한 것은, 기술적 효과를 명확히 설명할 수 있는가입니다.
단순히 알고리즘을 나열하는 것이 아니라, 이를 통해 기존 기술로는 해결할 수 없는 문제를 어떻게 해결했는지를 논리적으로 설명해야 합니다.
그리고 이 작업은 AI 분야에 정통한 전문 변리사의 역할이 결정적입니다. 단순한 특허 서술이 아니라, 기술의 본질을 이해하고 이를 법적 언어로 변환하는 능력이 필요하기 때문입니다.
결국, 중요한 것은 기술의 ‘출처’가 아니라 ‘새로운 가치’입니다.
여러분의 기술이 알고리즘을 사용했더라도, 그것이 문제를 해결하고 새로운 효과를 창출할 수 있다면, 충분히 특허로 보호될 수 있습니다.
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이석기 변리사는 컴퓨터공학을 전공하고 개발자로서의 실무 경험을 바탕으로, 스타트업 인공지능(AI)/ IT 분야에 특화된 전문 변리사로 활동하고 있습니다. 기술특례상장 컨설팅에 특히 강점을 가지고 있으며, 2023년과 2024년 2년 연속 코스닥 상장을 성공적으로 이끌었고, 현재도 복수의 상장 예정 기업을 리딩하고 있습니다. 개발자 출신으로서 기술의 본질을 깊이 이해하고, 가장 효율적이면서도 정확한 IP 전략을 제공하기 위해 끊임없이 고민하고 있습니다.
