The Possibility of Patent Inventions made by

특허법상 인공지능 창작물의 발명 해당 여부

The Possibility of Patent Inventions made by

Artificial Intelligence

1) 김 용 주

Kim Yong-Joo

lt목 차gt

Ⅰ 서론

Ⅱ 인공지능 기술에 대한 개요

1 인공지능의 정의

2 인공지능 기술의 특징

3 인공지능 기술의 방법론

4 인공지능 기술의 적용 예

Ⅲ 발명의 개념요소에 대한 분석

1 의의

2 특허법상 보호되는 발명의 대상

Ⅳ 인공지능의 창작 사례

1 제약산업

2 컴퓨터 프로그래밍

Ⅴ 인공지능 창작물의 발명 해당 여부

Ⅵ 결론

충남대학교 일반대학원 법학과 박사과정

(투고일 7월 3일 심사일 8월 14일 게재일 8월 17일)

법학논문집 제42집 제2호Chung-Ang Journal of Legal Studies2018 Vol 42 No 2 pp 255~291

256 법학논문집 제42집 제2호(중앙대학교 법학연구원)

Ⅰ 서 론

최근 인공지능이 인간의 생활과 밀접하게 연결되어 있으며 추후 인간의 삶

을 크게 변화시킬 것이라는 많은 예측이 나오고 있다 의료middot교육middot산업 등 다방

면에서 인공지능의 발전에 따른 파급력이 클 것으로 예측됨에 따라 이에 대

한 법적 논의가 보다 필요할 것으로 보인다 특허법에 논의를 한정해 보면 인

공지능에 의한 창작물이 특허법상 보호되는 발명인지 법적으로 모호한 측면

이 있다 인공지능이 저작물이라 지칭할 수 있는 창작행위(작곡 미술작품 등)

를 하고 있는 것과 달리 인공지능이 특허법상 발명행위로 지칭할 수 있는 행

위를 해내고 있는지 얼핏 생각하기 어렵다 이를 확인하기 위해서는 인공지능

의 기술이 어떠한 기술적 배경을 지니고 있고 이 기술을 통해 특허법상 발명

행위로 볼 수 있는 행위를 어떻게 할 수 있을지를 구체적으로 생각해 볼 필요

가 있다

모든 다른 법 분야가 그러하겠으나 국내 특허법 역시 입법 내지는 기존 조

문의 해석이 미국 등 선진국의 영향을 받는 경우가 많다1) 이는 가장 최첨단

이라 볼 수 있는 기술인 인공지능과 관련한 법적 논의에서도 마찬가지일 것

이다 이에 본 논문에서는 미국에서의 법적 내용을 중심으로 특허법에서 인공

지능 창작물의 발명해당 여부에 대하여 검토해 보고자 한다

이에 본 논문에서는 미국에서의 법적 내용을 중심으로 특허법에서 인공지

능 창작물의 발명해당 여부에 대하여 검토해 보고자 한다 이를 위해 본 논문

에서는 인공지능 기술을 개괄적으로 살펴보겠다 아울러 발명의 개념요소에

대한 분석 후 현재의 기술수준에서 인공지능의 발명행위로 볼 수 있는 사례

를 검토하고자 한다 이를 통해 현재 시점에서 인공지능의 창작물이 특허법상

발명 요건에 해당할 수 있을지 생각해 보고자 한다

1) 박준석 lsquo미국 특허법상 발명의 개념- 자연법칙의 이용성을 다룬 최신 판례들이 주는 시사점rsquo ｢한국산업재산권학회｣(제41호) 산업재산권 20138 90-91면

특허법상 인공지능 창작물의 발명 해당 여부 김용주 257



인공지능(Artificial Intelligence)이라 하면 전 세계적으로 공통적으로 받아들

여지고 있는 정의는 없다 다수의 학자들에 의하면 ldquo인위적으로 만들어진 지

능rdquo을 지칭한다2) 일본 인공지능학회지에 실린 내용을 참고하자면 인공지능

이란 ldquo인공적으로 만들어진 지능을 가지는 실체 또는 그것을 만들자고 가함

으로써 지능 자체를 연구하는 분야rdquo(나카지마 히데유키)로 지칭되기도 하고

ldquo지능을 가진 메커니즘 내지는 마음을 가지는 메커니즘rdquo(니시다 도요아키)

ldquo인공적으로 만든 지적인 행동을 하는 시스템rdquo(미조구치 리아치로) ldquo인간의

두뇌 활동을 극한까지 모사하는 시스템rdquo(나가오 마코토) 등으로 지칭되기도

한다3)

인공지능은 다양한 학문 체계를 기반으로 하여 여러 가지 학문적인 특성을

복합적으로 갖고 있기 때문에 간단명료하게 정의하기 어려운 측면이 있다 인

공지능은 컴퓨터 과학 수학 통계학을 중심으로 철학 심리학 의학 언어학

등 실존하는 모든 학문이 광범위하게 연계되어 있다4) 철학은 사람이 어떻게

인지하고 배우고 기억하고 추론하는지 고민하였고 수학은 대수 논리학 확

률론 등을 통해 철학에서 제안한 추상적인 아이디어를 증명하고 알고리즘이

라는 형태로 구체적인 구현을 해 왔다5) 인지심리학은 인간과 동물들이 어떻

게 정보를 인지하고 저장하고 분석처리 하느냐에 대한 동작 메커니즘을 밝

혀왔으며 컴퓨터 과학은 이러한 산출물들이 실제로 동작할 수 있도록 컴퓨터

하드웨어와 프로그래밍 기법을 개발하여 인공지능의 모습을 완성하는데 기여

하였다6) 결국 인간의 사고와 관련한 현존하는 모든 학문 체계가 인공지능의

2) Paulius Cerka Jurgita Grigiene Gintare Sirbikyte ldquoLiability for damages caused by artificial intelligencerdquo Computer Law amp Security Review vol 31 Issue 3(20156) p378

3) 마쓰오 유카타 인공지능과 딥러닝 ndash 인공지능이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신 동아 엠앤비 2016년 47면

4) 김의중 인공지능 머신러닝 딥러닝 입문 위키북스 2017 22면5) Id


개념에 포섭될 수 있으며 학문의 발전은 인공지능의 성능을 크게 향상시키는

데 기여하였다 물론 인공지능이 지금과 같이 발전된 형태로 구현되기까지는

다음 장에서 짚어보듯 시간이 걸렸다 아울러 소위 lsquo강한 인공지능rsquo과 같이 인

간과 거의 유사한 형태의 사고를 할 수 있는 정도의 기술적 진보까지 다다른

상태에는 이르지 못하고 있다


인공지능은 소위 인위적으로 만들어진 지능이다 그렇다면 인공지능이 기

술적으로 갖는 특징은 어떤 것이 있기에 인공적으로 지능을 만든다는 것이

가능한가 아울러 현재 어느 정도의 인공지능 기술이 개발되어 왔고 추후 어

느 정도로 기술적 진보가 이루어질 것인지를 예측할 수 있다면 인공지능에

의한 발명이 구체적으로 어떻게 고안될 수 있을지에 대한 대략의 모습이 도

출될 수 있을 것이다

인공지능은 크게 lsquo머신러닝(Machine Learning)rsquo이라는 기계학습 과정을 통

해 지능의 개발이 이루어진다 인간이 학습하는 것과 마찬가지로 머신러닝은

기계 스스로가 훈련 데이터와 빅데이터를 분석해 학습하고 이미지와 음성 인

식 대화 분석 다양한 통계 분석 미래 예측 등을 높은 정밀도로 해내는 것을

목표로 개발되었다7) 인공지능을 이해하기 위한 주요 개념을 살펴보면 다음

과 같다

(1) 머신러닝 지도학습(Supervised Learning)

머신러닝에는 지도학습과 비지도학습이 있다 지도학습은 lsquo교사 데이터rsquo를

준비해서 인공지능을 한 가지 방향으로 학습시키는데 반해 비지도 학습은 데

이터 없이 인공지능 자신이 모은 데이터를 사용한다는 차이가 있다8)

지도학습의 예를 들어보면 lsquo개의 이미지rsquo를 보여주고 이를 lsquo개로 분류함rsquo이

6) Id7) 칸자키 요지 최신 인공지능 쉽게 이해하고 넓게 활용하기 위키북스 2017 164면8) 미야케 요이치로middot모이카와 유키히토 인공지능 70 재미있게 알아보는 AI 키워드 제이펍 2017년

56면


라는 정답이 붙여진 데이터를 분석하게 한 후 특징 값을 학습하게 하는 것이

전형적인 지도학습의 예이다9)

지도학습의 경우 효율적인 학습이 가능하지만 실제로 학습 데이터를 어떻

게 구성하느냐는 매우 어려운 문제인데 학습에 필요한 만큼 데이터 집합을

구성하기도 어려울 뿐 아니라 하나하나의 데이터 값이 올바른지 아닌지에 대

한 판단을 하기는 거의 불가능하다는 문제가 있다10)

(2) 머신러닝 비지도학습(Unsupervised Learning)

비지도학습은 정답이 없는 데이터로 머신러닝을 하는 것인데 정답이 없는

예측과 분석 해석 등의 분야에서 사용되거나 방대한 데이터 안에서 컴퓨터

스스로 뭔가를 발견하게 하거나 방대한 훈련 데이터를 반복적으로 학습하게

할 때 사용된다11) 이를 위해서는 컴퓨터가 이미지 및 음성 수치 등의 방대한

데이터를 읽도록 해서 특징 값을 구하고 그에 따라 패턴과 카테고리에 자동

으로 분류하게 하거나 클러스터 분석 규칙성 및 상관성 특징 특이성 경향

등을 분석하게 한다12)

(3) 신경망과 딥러닝(Deep Learning)

신경망은 뇌와 닮은 구조를 단순화해서 컴퓨터로 재현한 것인데 정보를

처리하는 과정을 반복했을 때 lsquo특징(특징값)rsquo이 산출되어 몇 가지 처리 결과

를 출력하는 구조가 lsquo신경망rsquo의 기본이다13) 신경망은 신경세포 모델인 인공

신경(Artificial Neuron 인공뉴런 또는 뉴런 소자 뉴런 셀 이라고도 함)을 상호

결합한 망이다14) 인공 뉴런은 여러 개의 입력을 받아들여 일정한 처리를 시

행한 다음 처리 결과를 출력하는데 생물의 신경 세포 동작에서 힌트를 얻은

9) 칸자키 요지 위의 책 186면10) 오다카 토모히로 처음 만나는 머신러닝과 딥러닝 ndash C언어로 구현하며 익히는 기본 개념 프리렉

2017년 71-72면11) 칸자키 요지 위의 책 188면12) 칸자키 요지 위의 책 188면13) 칸자키 요지 위의 책 177면14) 오다카 토모히로 위의 책 24면


것이다15) 신경망에서는 정해진 내용에 따라 여러 개의 인공 신경을 결합하여

전체로서 입력 신호에 대한 출력 신호를 생성하는데 이때 특정 입력 신호에

대해 어떤 출력 신호를 얻을 수 있도록 망을 조정하는 것을 신경망을 이용한

학습이라 지칭한다16)

딥러닝은 인간의 신경망(Neural Network) 이론 기반의 인공 신경망(ANN

Artificial Neural Network)의 일종이다17) 입력층(Input Layer)과 출력층(Output

Layer) 그 사이에 하나 이상의 중간층(Hidden Layer)을 갖고 있는 계층 구조

(Layer Structure)로 구성된다18) 과거에는 대규모 신경망을 구현하기가 어려웠

으나 최근의 신경망 연구 결과에서 새로운 구현 기술이 생겨났는데 이를 이

용한 것이 딥러닝이다19)

(4) 강화학습(Reinforcement Learning)과 보상

강화학습은 지도학습에 속한 모델로 분류되기도 하고 강화학습 자체의 독

립적인 영역으로 분류되기도 한다20) 지도학습으로 분류되는 이유는 학습 중

에 환경에 의해 피드백을 받기 때문이며 강화학습 자체의 독립적으로 분류되

는 이유는 강화학습이 가지고 있는 최적의 의사결정 과정이 지도학습의 대표

적인 방식과는 구별되는 학습모델이기 때문이다21) 강화학습은 트레이닝에

의한 시행착오에서 비롯되고 가까운 목표를 달성한 후 다음 레벨을 목표로

반복해가며 실력을 높이는 학습 방법과 비슷하다22) 머신러닝의 세 분류를 정

리해보면 다음과 같다

15) 오다카 토모히로 위의 책 24-25면16) 오다카 토모히로 위의 책 25면17) 소프트웨어 공학포털 ldquo인공지능 - 딥러닝 편rdquo 2016 6 2자 게시글(2018년 2월 5일 검색) lthttpkorea-sw-engblogspotkr201606blog-post_80htmlgt18) 소프트웨어 공학포털 ldquo인공지능 - 딥러닝 편rdquo 2016 6 2자 게시글(2018년 2월 5일 검색) lthttpkorea-sw-engblogspotkr201606blog-post_80htmlgt19) 오다카 토모히로 위의 책 26면20) 김의중 위의 책 167면21) Id22) 칸자키 요지 위의 책 191면


[표 1] 학습 방법에 따른 머신러닝 분류23)

분 류 개 념

지도학습어떤 사례와 이에 대한 정답이 쌍으로 제시되고 이 학습 항목의 하나하나를

선생님이 가르치는 학습

비지도

학습

정답과 오답을 선생님으로부터 배우는 것이 아니라 주어진 학습 데이터를 머신러

닝 시스템 자신이 판단하여 배우는 학습

강화학습하나하나의 항목에 대한 정답과 오답은 주어지지 않으며 마지막의 결과 평가만

주어지는 환경에서의 학습

강화학습이 이루어지기 위해서는 기계가 반복적인 행위를 하면서 성공한

경우 lsquo보상(Reward)rsquo을 제공해야 하는데 시험용 쥐에 관한 실험 예 중 하나인

lsquo스키너 상자rsquo가 대표적인 예이다24) 강화학습의 원리에서는 일련의 착수가

끝난 다음에 평가를 얻어 그 평가에 기반을 두어 학습을 진행할 수 있다25)

가령 체스나 장기 등의 게임에서 최종적인 결과는 반드시 자신의 승리middot패배middot

무승부 중 하나인데 자신이 수행한 일련의 착수에 대한 평가를 통해 결과를

알 수 있다 일련의 행동 마지막에 얻을 수 있는 평가치를 보상이라고 부른

다26)


(1) 지도학습을 위한 lsquo통계와 확률rsquo머신러닝과 딥러닝에도 통계와 확률의 개념이 적용된다 예를 들면 데이터

를 수집하고 분류하고 분석해 컴퓨터에게 학습시키는 과정에서 주로 통계학

이론이 적용되며 새로운 입력 값에 대한 결과를 예측하는 과정에서는 주로

확률 이론이 적용된다27)

23) 오다카 토모히로 위의 책 27면24) 칸자키 요지 위의 책 192-193면25) 오다카 토모히로 위의 책 72면26) 오다카 토모히로 위의 책 72-73면27) 김의중 위의 책 92면


1) 상관분석

사람의 신장과 체중을 조사해 보면 일반적으로 신장이 크면 체중도 무겁

고 동시에 체중이 무거운 경우 신장도 크다28) 이와 같이 두 변수 간에 상호

의존관계가 있을 경우 이 관계가 어느 정도로 밀접한가를 측정하는 분석 방

법을 상관분석(Correlation Analysis)라고 한다

2) 회귀분석

회귀분석(Regression Analysis)은 변수 간의 함수적 관련성을 규명하기 위해

어떤 수학적 모형을 가정하고 이 모형을 측정된 변수의 데이터로부터 추정하

는 통계적 분석방법이다29) 가령 판매액(Y)과 광고비(X)의 관계에 대한 수학

적 모형 Y=f(X)로 추정했다면 판매액과 광고비의 관계를 설명할 수 있으며

일정한 광고비를 투자했을 때의 판매액을 예측할 수 있다30) 회귀분석의 실제

응용에서는 독립변수가 1개인 단순선형회귀분석보다는 독립변수가 2개 이상

인 다중회귀모형이 더욱 많이 이용된다31)

3) 베이지안 확률론

베이지안론의 확률적 추론 방법은 어떤 가설의 확률을 평가하기 위해 주관적

또는 임의적으로 사전 확률을 먼저 정하고 관찰된 데이터를 기반으로 하는 가능

도를 계산해서 처음에 설정된 주관적 확률을 보정하는 방법이다32) 모든 베이지

안 자료 분석은 세 종류의 확률분포를 사용하는데 먼저 자료의 확률분포(the

probability distribution of data)이다33) 자료의 확률분포는 특정모형 가정시 현재

연구자가 가진 자료가 그 모형을 통해 생성될 수 있는 개연성을 확률분포의

형태로 보여준다34)두 번째 요소는 사전확률분포(the prior probability distribution)

28) 이태림 외 통계학개론 한국방송통신대학교출판문화원 2017 292면29) 이태림 외 위의 책 297면30) Id31) 이태림 외 위의 책 314면32) 김의중 위의 책 109면33) 박종희 lsquo베이지안 사회과학 방법론이란 무엇인가rsquo 고려대학교 평화와민주주의연구소 985172평화연

구985173 (제22권 제1호) 고려대학교 평화와민주주의연구소 20144 487면34) Id


인데 이는 모수에 대해 설정하며 연구자가 가지고 있는 사전정보를 반영하는

것이다35) 베이지안 자료분석의 세 번째 요소는 사후확률분포(the posterior

distribution)인데 사후확률분포란 연구자가 가진 사전확률분포를 자료의 확률분

포를 통해 업데이트한 결과로 베이지안 분석의 결과라고 볼 수 있다36)

(2) 지도학습을 위한 lsquo분류rsquo분류란 어떤 입력된 데이터가 어떤 그룹에 속하는지를 알아내는 것이다37)

이때 입력 데이터가 속할 그룹은 각 학습 데이터가 가지는 레이블 세트를 지

칭한다38)

1) 최근접 이웃 방법

최근접 이웃방법(Nearest Neighbor)이라는 것은 lsquo가장 가까운 이웃의 분류를

따른다rsquo는 것인데 이것은 가장 가까운 데이터의 카테고리가 맞는 확률이 높을

것이라는 가설에 근거한다39) 그러나 이는 단순한 만큼 노이즈에 영향을 받기

쉽고 이상표본에 의해 그 주변은 이상표본으로 분류되는 오버피팅(Overfitting)

의 결과를 낳게 될 수 있다40)

2) 나이브 베이즈법

나이브 베이즈법은 확률에 관한 유명한 정리인 lsquo베이즈의 정리rsquo를 사용해

나누는 방법으로 데이터의 특징마다 어느 카테고리에 꼭 들어맞는가에 대한

확률들을 곱해 가장 그럴 법한 분류를 찾는 방법이다41)

3) 결정트리

결정트리(Decision Tree)는 각 속성들이 포함되어 있는가 아닌가를 기반으

35) 박종희 위 논문 487-488면36) 박종희 위 논문 488면37) 김의중 위의 책 120면38) Id39) 마쓰오 유카타 위의 책 126면40) Id41) 마쓰오 유카타 위의 책 126면


로 분류를 수행한다42) 가령 lsquo여당rsquo이라는 단어가 들어있는 집합과 들어있지

않은 집합으로 나누고 lsquo국회rsquo라는 단어가 들어있는 집합과 들어있지 않은 집

합으로 분류하여 lsquo여당과 국회가 동시에 들어 있으면 정치 카테고리로 나눌

수 있다rsquo와 같은 룰을 만드는 방식으로 질문 트리를 만들어 가장 그럴법한 분

류 결과를 뽑아내는 방법이다43)

4) 서포트 벡터 머신

서포트 벡터 머신(support vector machine)은 데이터를 구분 짓는 구분선과

각 데이터 그룹간의 간격을 최대로 나누는 방법이다44)

5) 뉴럴 네트워크

뉴럴 네트워크(Neural Network)는 인간의 뇌신경 회로를 흉내 내 매우 복잡

한 구조의 힘을 통해 분류하는 방법이다45) 인간의 뉴런이 학습에 의해 시냅

스의 결합 강도를 변화시키듯이 학습하는 과정에서 가중치의 부여를 변화시

켜 최적인 값을 출력하여 조정하는 것으로 정밀도를 높여 된다46)

(3) 비지도학습을 위한 lsquo군집rsquo 비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 분류하는 것이기에 현재 데이터세

트를 같은 특성을 가진 그룹으로 묶는데 그 목적을 두고 있다47) 군집 모델은

두가지 목적이 있는데 첫 번째는 레이블이 없는 데이터세트의 요약 정보를

추출하는 것이고 두 번째는 그러한 요약 정보를 통해 전체 데이터세트가 갖

고 있는 특징을 발견하는 것이다48)

42) 마쓰오 유카타 위의 책 127면43) 마쓰오 유카타 위의 책 127-128면44) 마쓰오 유카타 위의 책 128면45) 마쓰오 유카타 위의 책 129면46) 마쓰오 유카타 위의 책 131면47) 김의중 위의 책 150면48) Id


(4) 강화학습을 위한 lsquo시행착오rsquo시행착오를 통해 스스로 지식을 쌓아나가는 것이 기존의 프로그래밍과 인

공지능의 가장 큰 차이일 것이다 인공지능이 lsquo스스로 생각한다rsquo고 하는 기본

전제가 강화학습을 통한 사행착오이고 이것이 좀 더 발전된 단계에 이르면

인간이 사고하는 것과 같이 사고할 수 있는 강한 인공지능(Strong AI)이 나타

날 수 있기 때문이다 그리고 이러한 점 때문에 인간과 기계 사이에 놓여있는

인공지능에 대하여 어떠한 법적 판단을 내려야 할 것인지에 대해 고민점이

시작되기도 한다

시행착오 개념이 적용된 강화학습이론에 따르면 에이전트는 환경으로부터

상태를 관측하고 이에 따른 적절한 행동을 하면 이 행동을 기준으로 환경으

로부터 보상을 받는다49) 에이전트는 이러한 lsquo관측-행동-보상rsquo이라는 상호작

용을 반복하면서 환경으로부터 얻은 보상을 최대화하는 임무를 수행하는데

그 임무를 수행하기 위한 일련의 과정이 강화학습이다50)

에이전트가 다음에 취할 행동을 어떻게 결정할지는 확률로 결정하는데 강

화학습은 좋은 정책을 계속 채택하는 것을 목표로 하므로 ldquo미래에 얻을 수 있

는 보상의 기대치를 극대화하는 정책을 결정해 가는 것rdquo으로 말할 수 있다51)


(1) 현재상황

이세돌 9단과의 대적으로 대중에게 알파고는 유명해졌다 그런데 이 알파고는

알파고 판(AlphaGo Fan) 알파고 리(AlphaGo Lee) 알파고 마스터(AlphaGo Master)

알파고 제로(AlphaGo Zero)의 단계로 버전이 계속 올라왔다

이세돌 9단과 대적을 했던 알파고 리(AlphaGo Lee)는 지도학습을 통해 기

보를 익혔다 그러나 현재 가장 최근 버전인 알파고 제로의 경우 인간의 기보

를 전혀 참고하지 않고 바둑 규칙만 습득한 후 강화학습을 통한 자체 대국을

49) 김의중 위의 책 170면50) Id51) 다다 사토시 처음 배우는 인공지능 한빛미디어 2017 241면


통해 독학으로 바둑의 이치를 터득했다52) 불과 36시간 만에 인간의 기보를

학습한 버전을 추월했고 3일 만에 이세돌과 대적한 알파고 리의 수준에 도달

했다53) 구글 딥마인드는 ldquo알파고 제로는 새로운 지식을 발견하고 통상적이

지 않은 전략을 개발하는 한편 새로운 수를 창조했다rdquo며 ldquo우리는 인공지능의

이런 창조력을 보고 사람의 독창성을 배가할 수 있다고 확신했다rdquo고 밝힌 바

있다54) 구글 딥마인드의 창업자인 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)는 ldquo인

공지능으로 인류가 직면한 중요한 문제들을 해결하는 걸 도울 수 있다rdquo며 ldquo알

파고 제로에 적용된 것과 비슷한 기술이 단백질 접힘(각 단백질에 고유한 접

힌 구조가 만들어지는 과정)과 에너지 소비 절감 혁신적인 신소재 개발과 같

은 다른 구조적 문제에 적용되면 사회에 긍정적 영향을 미치는 혁신을 낳을

것이다rdquo라고 주장했다55)

(2) 알파고 제로의 학습원리

알파고 제로의 학습 원리를 살펴보면 다음과 같다 우선 알파고 제로는 인

간이 제공하는 데이터 없이 스스로 수를 두는 강화학습 방법에 의해서 혼자

훈련하였다56) 기존의 알파고 리(Alphage Lee)가 지도학습과 강화학습을 병행

하여 사용한 점을 생각해 보면 인간의 지도 없이 스스로 고수의 수준에 도달

하였다는 점에서 놀랍다

52) 김동근 ldquo인간의 지식 없이 인간을 뛰어넘다 돌아온 알파고 제로rdquo 삼성 뉴스룸 2017년 11월

30일자 기사(2018년 2월 5일 검색)lthttpsnewssamsungcomkrEC9DB8EAB084EC9D98-ECA780EC8B9D-EC9786EC9DB4-EC9DB8EAB084EC9D84-EB9BB0EC96B4EB8498EB8BA4-EB8F8CEC9584EC98A8-EC958CED8C8CEAB3A0-ECA09Cgt

53) Id54) 주영재 ldquo알파고에 100전100승 x거둔 lsquo알파고 제로rsquo 등장middotmiddotmiddot인간 지식 없이 스스로 학습해 창의성

발휘rdquo 2017 10 19자 기사(2018년 2월 5일 검색)lthttpnewskhancokrkh_newskhan_art_viewhtmlartid=201710190200001gt

55) Id56) David Silver외 ldquoMastering the game of Go without human knowledgerdquo Nature vol 550 (201710)

p354


[그림 1] 알파고 제로에서 사용된 강화학습 방법57)

또한 입력값으로 흰돌과 검은 돌만을 사용하였고 Policy network와 value

network를 개별적으로 이용하는 대신 single network를 사용하였으며 단일 신

경망에 대한 보다 더 간단한 방식의 몬테카를로 트리서치 방법을 이용하였

다58) 이전의 알파고 버전보다 좀 더 간단해진 방식을 통해 스스로 수를 두는

과정에서 걸리는 시간을 단축하였고 자신과의 대국을 통해 인간이 발견하지

못하던 수를 발견해 낸다는 점에서 의미가 있다

알파고 제로는 그림 a에서 S1 ST에 이르는 동안 스스로 게임을 두는데

몬테카를로 테크트리에서 계산된 확률에 따라 at sim πt의 확률을 반영해 더 나

57) David Silver외 위 논문 p35558) David Silver외 위 논문 p354


은 수를 찾아간다59) 그림 b에 따른 신경망 훈련은 S1 ST에 이르는 동안

파라미터 θ 에 따른 다수의 신경 계층망을 통과하여 벡터 pt와 스칼라 값

(scalar value) vt를 도출한다60) 알파고 제로에서 사용된 몬테카를로 트리서

치에서는 신뢰성 확률인 U와 가장 효용이 높은 Q값을 반영하는 수를 선택한

다61)

[그림 2] 알파고 제로에서 사용된 몬테 카를로 트리서치62)

(3) 추후 적용분야

허사비스가 지적한 바와 같이 알파고 제로는 다양한 분야에서 응용이 가능

할 것으로 보인다 알파고 제로는 기본적인 게임의 규칙을 알려주면 인간의

지도 없이 스스로 게임을 두는 방법을 통해 인간이 생각지 못한 바둑의 수를

창조해낸다 뿐만 아니라 인간의 수를 짧은 시간 내에 이해하고 인간을 이겼

던 알파고 리의 수준에 며칠 만에 도달했다

인간이 해결책을 일러주지 않더라도 기본적인 규칙을 제시하면 인간이 생

각지 못한 경우의 방안을 도출해낸다는 점에서 이의 응용 분야는 다양할 것

이다

59) David Silver외 위 논문 p35560) Id61) Id62) Id



1　의의

인공지능이 만들어낸 결과물이 lsquo특허법상 보호되는rsquo 발명으로 성립할 수

있을지 검토해 보아야 한다 현행법에서는 특허법상 보호되는 발명이기 위해

서는 특허법 제2조 제1호상 lsquo발명rsquo이어야 하며 특허를 받기 위해서는 발명이

lsquo산업상 이용이 가능rsquo하고 lsquo신규rsquo하며 lsquo이전에 비해 진보rsquo하여야 하는 요건을

충족시켜야 한다 인공지능이 만들어내는 결과물이 인간이 만들어낸 발명에

견주어 차이가 날 수 있는 부분은 그것이 특허법상 lsquo발명rsquo의 개념 범주에 포

섭될 수 있는지 여부일 것이다 외견상으로 보면 인공지능이 만들어낸 결과물

이라 하더라도 산업상 이용이 가능하고 신규하거나 진보적일 것이란 요건은

인간이 만들어낸 발명과 유사할 것으로 생각된다 인공지능이 만들어낸 결과

가 그 과정이 어떠하건 기존에 존재하지 않는 것을 만들어낼 가능성이 있으

며 인간이 기술적으로 접근하지 못했던 부분을 머신러닝이라는 새로운 기술

로 접근할 수 있기 때문이다 이것이 실제로 산업계에서 이용 가능한 수준이

라면 결국 문제는 인공지능이 만들어낸 결과가 인간이 만들어낸 발명과 같은

법적 보호 테두리 내에 있을 수 있느냐이다 따라서 인공지능이 발명으로 볼

수 있는 행위를 하였다면 이것이 현행법상 발명으로 인정될 수 있을지 여부

에 따라 lsquo특허법상 보호되는rsquo 발명의 범주에 들어올 수 있다 이를 위해 국가

별로 특허법상 lsquo발명rsquo의 요건이 어떠한지에 대해 검토해 보고자 한다


(1) 미국

1) 조문

미국 특허법 101조에서는 특허 받을 수 있는 발명에 대해 기술하고 있다63)

63) [ 35 US Code sect 101 - Inventions patentable ]Whoever invents or discovers any new and useful process machine manufacture or composition of matter or any new and useful improvement thereof may obtain a patent therefor subject to the conditions and requirements of this title


이에 따르면 특허 받을 수 있는 발명이 되기 위해서는 첫째 특허 받을 수 있

는 발명행위를 한자는 누구든(Whoever) 둘째 발명 또는 발견행위(invents or

discovers)를 하여야 하며 셋째 그 대상은 새롭고 유용한(new and useful) 방법

(process) 기계(machine) 제품(manufacture) 조성물(composition of matter) 또는

그 개량물(improvement)이 된다 여기서의 ldquo방법(Process)rdquo이란 ldquo공지의 공정

기계 제품 조성물 또는 물질의 새로운 용도를 포함하는 공정 기술 또는 발

명rdquo을 지칭하며 ldquo기계(Machine)rdquo란 ldquo다양한 기계요소 조합 그리고 메카니즘

들을 포함하며 상호 협동하도록 배열되고 구성되는 부품이나 요소를 구성하

는 설비나 물리적 대상rdquo이다64) ldquo제품(Manufacture)rdquo은 다른 발명의 범주에 속

하는 특허대상을 제외한 잡동사니 범주를 포함하는 것으로 해석되며 ldquo합성

물(Composition of Matter)rdquo이란 물리적 혼합물(mixture) 뿐만 아니라 화학적 혼

합물(compound) 자체도 포함한다65)

이 중 법적 요건에서 문제가 될 수 있는 것은 인공지능을 그 lsquo누구(Whoever)rsquo

중 하나로 볼 수 있을지 또한 인공지능의 작동이 lsquo발명 또는 발견(invents or

discovers)rsquo의 범주에 포섭될 수 있을 것인지 일 것이다 인간의 발명행위에 견주

어 볼 때 인공지능의 작동을 lsquo발명 또는 발견rsquo한 것으로 볼 수 있을지가 의문이

기 때문이다

미국특허법 제101조상 주체 요건과 관련하여 명시적으로 인간(person)이어

야 한다는 규정은 없다 지금까지 발명행위라는 행위의 주체는 인간에 한정되

었고 이것이 응당 당연한 것이기에 인간 이외 기계와 같은 수단이 그 범주에

포섭될 수 있을지는 불명확하다 현 상황에서는 판례가 없기에 인공지능이 법

문상 lsquo누구(Whoever)rsquo의 범주에 포섭되지 않는다고 단언할 수는 없을 것으로

보인다

그렇다면 인공지능의 작동을 발명 또는 발견의 일종으로 보아 보호할 수

있을 것인가 동일하게 비교하긴 어렵겠으나 미국 저작권청에서는 의견에 따

르면 ldquo인간의 창작적 개입 내지 발명행위 없이 기계 내지는 단순한 기계적 과

정을 통해 발생한 결과에 대해서는 등록하지 않음rdquo을 발표한 바 있다66) 즉

64) 이해영 미국 특허법 한빛지적소유권센터 2005 235면65) 이해영 앞의 책 236면


단순한 기계의 작동에 대해서는 현행 저작권법으로 보호를 할 수 없다는 것

이다 그렇다면 이에 대한 반대 해석으로 인공지능의 작동이 어느 정도의 lsquo창

작성(creativity)rsquo을 가질 경우 인간의 창작적 개입과 유사한 것으로 보아 결과

가 보호될 수도 있어 보인다

미국 특허법상 발명자는 일반적으로 ldquo아이디어 내지 특허 청구항에 기재된

아이디어를 고안해 낸 자rdquo로 판단한다67) 아이디어를 고안한다는 의미는 ldquo온

전하고 이용되는 발명에 대해 이후 실제로 적용할 수 있는 정확하고 영구적

인 생각rdquo을 지칭한다68) 그렇다면 lsquo발명 또는 발견rsquo이라는 문언에는 적어도

일정 수준의 정신 활동이 포함되어야 하며 이것이 단순한 수준을 넘어 실질

적으로 문제 해결에 도움이 되는 정도의 작용이어야 할 것이다 결론적으로

인공지능의 발명 행위가 현행법상 보호될 수 있을지를 결정하는 척도는 인공

지능의 작동에 대해 ldquo인간의 정신활동과 유사한 정도의 아이디어를 제공할

수 있는지rdquo 여부일 것이다 이는 바꿔 말하면 인공지능의 작동에 따라 발생한

결과물이 발명의 범주에 포섭되지 않는 ldquo자연법칙 예외(law of nature

conception)rdquo에 포섭되지 않는지 여부에 따라 그 결과물을 발명으로 바라볼 수

있을지 정해진다는 의미일 것이다

2) 판례

미국 판례에서는 lsquo발명 내지 발견rsquo에 대한 직접적인 정의보다는 어떠한 것

이 그에 포함되지 않는 것인지를 찾는데 노력해 왔다69) 이에 따라 lsquo자연법칙

66) Wilmer Cutler Pickering Hale and Dorr LLP ldquoArtificial Intelligence Meets Patent Law ndash What does the future hold for inventors patent ownersand computersrdquo 8면 lthttplegacycallawyercomwp-contentuploads201712AI-Meets-Patent-Lawpdfgt(2018 5 21 검색)원문은 다음과 같다 ldquoThe Office will not register works produced by a machine or mere mechanical process that operates randomly or automatically without any creative input or

inventorship from a human authorrdquo67) Patrick G Gattari ldquoDetermining Inventorship for US Patent Applicationsrdquo Intellectual Property amp

Technology Law Journal vol 17 no5(20055) p16 David Silver외 위 논문 p35468) Iatrick G Gattari 위 논문 p16 원문은 다음과 같다 ldquothe formation in the mind of the inventor

of a definite and permanent idea of the complete and operative invention as it is thereafter to be applied in practicerdquo

69) 박준석 lsquo미국 특허법상 발명의 개념- 자연법칙의 이용성을 다룬 최신 판례들이 주는 시사점rsquo ｢산업재산권｣(제41호) 한국산업재산권학회 산업재산권 제41호 20138 94면


(law of nature) 자연현상(natural phenomena) 추상적 아이디어(abstract idea)등

은 이에 해당되지 않는다70)

어느 것이 특허받을 수 있는 발명인지와 관련해 미연방대법원은 Diamond

v Diehr 판결에서 컴퓨터프로그램 관련 출원을 특허발명이라고 인정하였는

데 그 논거로는 lsquo자연법칙이나 수학 공식을 응용(application)하는 경우 특허보

호를 받을 수 있다rsquo고 하면서 특허발명이라고 인정한 바 있다71) 아울러

Bliski 사건에서는 그처럼 달성하여야 하는 응용이 구체적으로 어느 정도까지

요구되느냐가 핵심적으로 다루어졌는데 이에 대해서는 lsquo기계 혹은 변형

(machine or transformation)rsquo기준을 제시하며 특정 장치로 구현되거나 다른 상

태로의 변환과정이 필요함을 제시한 바 있다72) 아울러 유명한 Alice vs CLS

판결에서 미연방대법원은 Alice사의 통상적인 금융거래는 lsquo단순한 아이디어rsquo

로써 범용 컴퓨터에 의해 단순 실행되는 것이기에 특허 적격성이 없다는 기

준을 제시한 바 있다73) 특허로 보호되는 발명의 범주가 확대 내지 축소되어

왔으나 일률적인 기준으로 볼 수 있는 것은 단순한 자연법칙에서 벗어나 기

계적인 변환 과정이 있을 정도의 상황일 경우 특허 발명으로 보호될 가능성

이 높다고 볼 수 있을 것이다 이 기준에 해당할 수 있는지에 대해서는 사안

별로 검토되어야 한다

물론 미국 판례상 직접적으로 인공지능의 결과물이 자연법칙인지 여부에

해당한다고 판시한 바는 없다 그러나 현재까지 발명의 대상성에 관한 연방대

법원의 판단 기준에 비추어 보면 인공지능의 작동에 대해 특허법상 발명으로

보호할 수 있는 여지가 있다고 생각된다

첫째 머신러닝 과정을 통한 인공지능의 구현은 기존의 자연법칙과는 다른

것으로 보인다 자연법칙 내지 자연현상은 예견이 가능하고 기존에 존재하는

현상이다 그래서 논리적으로 응당 당연한 것이기에 굳이 특허라는 권리를 부

70) Diamond v Diehr 450 US 175 (1981)71) 박준석 lsquo미국 특허법상 발명의 개념- 자연법칙의 이용성을 다룬 최신 판례들이 주는 시사점rsquo

｢한국산업재산권학회｣(제41호) 산업재산권 20138 102-103면 72) 박준석 위 논문 108-112면 73) 김원준 lsquo소프트웨어 특허의 현황과 미국 소프트웨어 판례 동향rsquo ｢법학논총｣(제36권 제3호) 전남

대학교 법학연구소 20169 510면


여하며 보호할 필요가 없는 것이다 그런데 인공지능의 작동은 기존의 사고

체계와 다른 결과를 도출한다 바둑계의 고수인 이세돌 9단이 인공지능 컴퓨

터에 맥없이 질 수밖에 없었던 것도 기존에 존재하는 바둑질서와 다른 수를

두었기 때문이다 그래서 인공지능의 결과물이 기존의 컴퓨터 프로그램과 차

별적으로 법적 보호를 받아야 될 필요성이 있다

둘째 인공지능의 구현에 따른 결과물이 기존 자연법칙이 아니라고 본다면

이는 인간이 사고과정을 거쳐 도출하는 창의적인 결과물(Creative Work)과 결

과적으로는 차이가 없다

셋째 인공지능이 머신러닝 과정을 거쳐 기존에 없던 새로운 제약을 만드

는 방법 등을 도출한다면 이는 변형(transformation)의 일종으로 볼 수 있다 머

신러닝을 통해 학습한 데이터 외의 새로운 결과를 도출해 내고 이것이 특허

법상 발명으로 보호할 수 있다고 생각할 수 있는 결과로 인식될 수 있기 때문

이다

이러한 점들에 비추어 볼 때 인간이 아닌 인공지능의 행위로 말미암아 발

생한 결과물이 단순히 자연법칙일 뿐으로 치환하기는 어려울 것으로 보인다

결론적으로 인공지능의 작동 또한 특허법상 보호되는 발명에 해당하는 것으

로 볼 여지가 있다

(2) 한국

현행법상 ldquo발명이란 자연법칙을 이용한 기술적 사상의 창작으로서 고도

(高度)한 것을 말한다74)

특허법 제2조 제1호의 발명의 성립요건으로서 lsquo자연법칙을 이용한 것rsquo의

의미와 관련하여 대법원에서는 ldquo특허법 제2조 제1호는 자연법칙을 이용한 기

술적 사상의 창작으로서 고도한 것을 lsquo발명rsquo으로 정의하고 있으므로 출원발

명이 자연법칙 이외의 법칙 인위적인 결정 또는 약속 수학공식 인간의 정신

활동에 해당하거나 이를 이용하고 있는 등 자연법칙을 이용한 것이 아닌 때

에는 같은 법 제29조 제1항 본문의 lsquo산업상 이용할 수 있는 발명rsquo의 요건을 충

74) 특허법 제2조 제1호


족하지 못함을 이유로 그 특허출원을 거절하여야 한다 출원발명이 자연법칙

을 이용한 것인지 여부는 청구항 전체로서 판단하여야 하므로 청구항에 기재

된 발명의 일부에 자연법칙을 이용하고 있는 부분이 있더라도 청구항 전체로

서 자연법칙을 이용하고 있지 않다고 판단될 때에는 특허법상의 발명에 해당

하지 않는다rdquo고 판시한 바 있다75)

또한 특허법상 보호되는 발명에 해당하기 위해서는 기술적 사상의 창작 행

위여야 한다 국내 특허법에 기술적 사상의 창작과 관련한 입법이 이루어진

것은 1973년 개정에서인데 당초 ldquo자연법칙을 이용한 고도의 기술적 창작으로

서 산업에 이용할 수 있는 것rdquo이라고 규정하고 있던 것을 ldquo기술적 창작rdquo이란

표현이 ldquo기술적 사상의 창작rdquo으로 수정되었다76)

아울러 해당 발명은 lsquo고도한 것rsquo이어야 한다 고도성이란 당해 발명이 속하

는 기술 분야에 종사하는 평균적 전문가가 용이하게 접근할 수 없을 만큼 창

작의 수준이 높은 것으로 해석된다77)

(3) 소결

국가마다 입법례의 차이가 있으나 발명성 판단에 있어 가장 중요한 요소는

신규성과 진보성에 대한 논의를 제외하고 나면 해당 내용이 단순한 자연법칙

에 해당하는지 자연법칙을 lsquo이용rsquo한 것으로 법적으로 보호할만한 가치가 있

는지일 것으로 보인다 그렇다면 인공지능 산출물이 발명인지 여부를 검토해

보기 위해서는 인공지능의 산출물이라고 볼 수 있는 내용을 살펴보고 이것이

자연법칙에 해당할 것인가를 생각해 볼 필요가 있다

75) 특허법원 2010 8 13 선고 2009허9655 판결76) 박준석 lsquo우리 특허법상 발명의 개념에 관한 고찰rsquo ｢서울대학교 법학｣(제54권 제3호) 서울대학교

법학연구소 20139 774면77) 특허청 ldquo판례로 살펴본 특허요건(1) - 발명의 성립성rdquo (2017년 10월 27일 검색)

lthttpwwwkipogokrhomeportalnHtmlDataNewKnowB09htmlgt



Ryan Abbott교수는 논문(ldquoI think therefore I Invent Creative computers and

the future of patent lawrdquo)을 통해 특허를 받을 가능성이 있는 결과물에 대해 예

를 들고 있다 첫째 Stephen Thaler가 발명한 ldquo창조적인 기계(Creative

Machine)rdquo인데 본 기계는 스스로 응답 결과물을 산출하는 인공 신경 네트워

크와 다른 네트워크를 결합한다78) 이것은 신경 네트워크 내의 연결을 변경

(교란) 한 후 새롭고 창조적인 아이디어를 생각해 내는 (brainstorms) AI를 의

미하며 이 과정은 사람의 뇌와 의식과 동일한 것이라고 볼 수 있다79) 둘째

John Koza박사가 만든 ldquo발명 기계(Invention Machine)인데 이는 인간의 개입

없이 특허에 필요한 내용을 생성한 것으로 평가된다80) 셋째 IBM의 인공지

능 모델인 ldquo왓슨(Watson)rdquo인데 왓슨은 다양한 가능성 속에서 수백만 개의 아

이디어를 도출한 후 어떤 것이 가장 좋은지 예측하고 새로운 방식으로 이를

적용한다81)

이러한 상황에서는 인공지능이 창작물을 만들어 내는 결과에 대해서 어떻

게 접근해야 하는지에 대해 정리가 필요할 것이다 이를 인공지능이 독립적으

로 발명행위를 한다고 보아야 하는 것인지 아니면 인공지능이 단순히 도구의

역할을 하는 것인지 말이다 인공지능이 발명의 도구로 작용을 한다고 하더라

도 인간이 사전에 조작한 방식 외의 결과가 도출되는데 이를 도구로만 파악

하는 것은 논리적으로 맞지 않다고 생각한다 만일 인공지능을 도구로만 파악

하게 된다면 인공지능이 프로그램 외외 결과를 내지 않더라도 양자를 동일하

게 취급하게 된다 이는 특허법의 목적이 기술의 발전을 촉진하고 산업발전에

이바지한다는 데 있다는 점을 감안해 보면 동일하게 취급하기 어려울 것이다

또한 기술의 발전 수준에 대한 이견이 있을 수 있으나 현재 인공지능이

78) Ryan Abbott ldquoI think therefore I Invent Creative computers and the future of patent lawrdquo Boston College Law Review vol57(20169) p1083-1084

79) Ryan Abbott 위 논문 p108480) Ryan Abbott 위 논문 p108781) Ryan Abbott 위 논문 p1089


인간의 도움 없이 온전히 발명행위를 스스로 한다고 보기는 어려울 것이다

현재는 인간의 도구라는 한 면과 스스로 작동하는 한 면 사이 그 어느 단계에

와 있는 것이라 생각된다 아직 이에 대한 법적인 장치가 마련되어 있지 않은

상황에서 인공지능의 창작물에 대해서 어떻게 법적 테두리 내에서 포섭하여

야 할 것인지 고민해 볼 필요가 있을 것이다

이를 위해 이하에서는 현재 인공지능의 기술 수준에서 도출되는 결과물에

대해서 단계별로 생각해 보고자 한다 그 중 최근 인공지능의 산출물 중 가장

의미가 있다고 여겨지는 두 가지 분야에 대해 검토하겠다

1 제약산업

신약을 만드는 과정에서 다양한 화학적 합성물에 대한 고려가 필요한데 인

공지능의 학습 원리를 통하여 기존에 존재하지 않던 약물을 만들어 낸다거나

혹은 기존에 존재하던 약물이라 하더라도 활용법이 알려지지 않았던 새로운

효능을 발견하는데 사용될 수 있다 인공지능 창작물이라는 관점에서 보자면

기존에 컴퓨터를 이용한 신약 개발과 인공지능 활용시 신약 개발을 한 경우

어떠한 차이가 있는지를 살펴볼 필요가 있다

일반적으로 신약개발 과정은 다음과 같이 이루어진다 인공지능이 활용될

수 있는 단계는 대체적으로 기초탐색원천기술연구 부분일 것이다

(1) 기초탐색원천기술연구

기초탐색연구는 의약품개발의 최초출발로 사전조사 천연물 추출 또는 신

물질의 화학합성 스크리닝 등의 과정을 거치게 되고 사전 조사는 개발 품목

을 결정하기 위해 실시하는 것으로 문헌middot시장조사 등이 포함되며 스크리닝(효

능검색)은 천연물추출이나 화학적 합성을 통해 확보된 수백 개 또는 수천middot수

만 개의 검체 중 간편함과 신속함을 우선 고려하여 실시된다82) 이와 같은 기

초 탐색 또는 원천기술연구를 통해 신약후보 물질을 발굴하는데 신약후보 물

82) 정윤택 lsquo제약분야의 에버그리닝(Evergreening) 특허전략과 FTA 연구rsquo ｢지식재산연구｣(제6권 제2호) 한국지식재산연구원 20116 154면


질은 최초의 원천특허인 물질(Product)특허를 출원하게 되고 향후 제품 출시

후 핵심적인 시장 보호수단이 된다83) 인공지능의 경우 데이터만 있다면 신약

후보 물질을 걸러내는데 들어가는 시간과 노력을 획기적으로 줄일 수 있으므

로 이 단계에서 활용도가 높을 것이다

(2) 전임상시험(Preclinical Trial) 연구

전임상시험(Preclinical Trial)또는 비임상시험은 기초탐색과정을 거쳐 도출

된 후보물질의 유효성과 안정성을 테스트 후보물질로서 약물이 체내에 흡수

되고 배설되는 과정을 연구한 후 약리동태와 약효약리시험 과정을 거친다84)

인체를 대상으로 실험하는 임상시험과 같이 투약을 위한 제형(Formulation)을

만들고 이를 바탕으로 선행적인 제형(Pre-Formulation)을 만들고 이는 결국 최

초의 원천 제제(Formulation)특허 또는 조성물(Composition)특허를 출원한다85)

(3) 임상시험(Clinical Trial)

임상시험은 보통 3단계에 걸쳐 실시되며 기존의 동물을 대상으로 안정성

및 유효성 실험한 것을 사람에 대해 실험하게 된다86) 이때 실질적인 제형이

결정되고 이에 따라 제제(Formulation)특허를 출원하거나 사람을 대상으로 하

는 투여방법에 관한 특허 등을 출원하게 된다87)

(4) 제품 출시 및 임상4상 시험(Phase IV Postmarketing Surveillance)

임상4상 시험(Phase IV Postmarketing Surveillance)은 시판 후 안전성 유효

성을 검사하는 단계로 시판 전 제한적인 임상시험에서 파악할 수 없었던 부

작용을 발견하기 위한 약물역학적인 연구가 실시되는데 이것을 임상4상이라

한다88)

83) Id84) 정윤택 위 논문 155면85) Id86) 정윤택 위 논문 156면87) Id88) 정윤택 위 논문 157면


[표 2] AI Pharma 협력 사례89)

인공지능이 제약 부분에서 활용될 수 있는 방안은 기술상 크게 두 가지일

것이다 첫 번째는 기존에 있던 제약 데이터 값의 입력을 통해 지도학습을 거

쳐 신약 후보를 탐색하거나 부작용을 줄이는 방법 두 번째는 기존의 데이터

를 활용하지 않고 제약에 대한 기초 방법론을 익힌 후 강화학습을 통해 스스

89) 송상옥 ldquoAI Pharma 동향rdquo 신액개발연구동향(201711) 범부처신약개발사업단lthttpwwwkddforgbbsbbsaspmode=viewampIDX=1638ampp=3ampcateId=39gt


로 제약 후보군을 발굴하거나 부작용을 줄이는 방안을 찾는 것이다 첫 번째

방안의 경우 지도학습을 통한 경우라 하더라도 신약 후보군을 인간이 생각

하지 못했던 후보군을 내세운다거나 혹은 부작용을 줄이는 비율을 이전에

비해 보다 효율적인 방법을 만들어 낼 수 있다 두 번째 방안의 경우 새로운

화학적 조성방법을 만들어 낼 수 있거나 혹은 신물질을 찾아내는데 기여할

수 있다

알파고 제로가 강화학습을 통해 새로운 수를 발견해 내는 것처럼 일반적인

신약 개발 단계에서는 나타나기 어려운 새로운 약제가 등장할 가능성이 있는

것이다

인공지능을 신약 개발과정에 포함시킬 경우 다음과 같은 변화가 있다고 한

다 AI를 활용하면 신약 개발에 필요한 100만건 이상의 논문을 읽을 수 있는

동시에 400만명 이상의 임상데이터 분석이 가능하다90) 아울러 인공지능의

딥러닝 기술에 기반한 신약개발의 경우 기존에 인간이 찾아내지 못했던 새로

운 신약 후보군을 도출해 낼 수 있다

실제로 실리콘밸리의 아톰와이즈(Atomwise)란 스타트업 기업이 인공지능

을 이용하여 신약개발을 하였는데 신약후보물질을 스크리닝 하는데 해당 기

술을 이용한 바 있다91) 또한 미국 존슨앤드존슨의 제약 부문인 얀센과 제휴

한 영국 버네벌런트 AI는 이미 루게릭병 치료제 2종을 찾아냈다92) 미국 바이

오기업 수노비온은 엑스사이엔티아와 협업을 통해 정신질환 치료제를 개발하

였는데 보통 제약사들이 동물실험 전 단계까지 신약 후보 물질을 찾는 데 평

균 45년이 걸리는 데 반해 엑스사이엔티아는 인공지능으로 단 1년에 끝냈

다93) 이러한 흐름에 맞추어 한국 또한 AI가 최적의 후보물질을 제시해 평균

90) 박순영 lsquo인공지능을 활용한 신약개발 연구동향rsquo ｢융합위클리팁-산업｣(vol105) 융합정책연구센

터 20181 2면91) Ellen Daniel ldquoAI start-up Atomwise raises $45m to fund drug research technologyrdquo pharmaceutical

-technology 2018년 3월 12일자 기사(2018년 4월 1일 검색)

lthttpswwwpharmaceutical-technologycomnewsai-atomwise-45m-drug-research-technologygt92) 이영완 ldquo인공지능發 신약 혁명hellip 개발기간 4분의 1로rdquo 조선 Biz 2017년 12월 5일자 기사(2018

6 10 검색)lthttpbizchosuncomsitedatahtml_dir201712062017120600033htmlgt93) Id


5년 정도 걸리는 후보물질 개발을 1년까지 단축할 수 있을 것으로 보고 인공

지능 개발을 추진하고 있다94)


인공 신경망 네트워크(Artificial Neural Network ANNs)는 새로운 아이디어

를 도출하는 또 다른 인공지능의 한 형태이다95)

구글이 추진하고 있는 신개념 SW 개발 방법론의 명칭은 lsquoAutoML(Auto

Machine Learning)rsquo인데 이는 자신의 환경에 대해 학습하는 코드와 알고리즘

을 복합적으로 생성하는 신경망 프로세스이다96) 인공지능이 생성한 알고리

즘 구조는 사람이 설계한 것과 동일한 특징을 갖기도 하나 새로운 구조를 만

들어 내는 과정에서 사람이 잘 사용하지 않는 방식을 이용하기도 한다97)

구글이 스스로 만들어낸 인공지능 프로그램 시스템의 경우 인간이 만들어

낸 프로그램 시스템보다 성능이 더 뛰어나다고 한다98) 구글의 프로그램 시스

템은 인간의 개입이 없는 상태에서 프로그램이 내부 시스템으로 스스로 만들

어 냈다는 점에서 주목되었다

94) 신선미 ldquo정부 내년 신약개발 AI 출시hellip후보물질 개발 5rarr1년 단축rdquo 연합뉴스 2018년 2월 4일자

기사(2018 6 10 검색)lthttpwwwyonhapnewscokrbulletin201802040200000000AKR20180204000400017HTMLgt

95) Erica Fraser ldquoComputers as inventors ndash legal and policy implications on artificial intelligence on patent lawrdquo A Journal of Law vol 13(201612) Technology amp Society p317

96) 김준래 ldquolsquo인공지능rsquo으로 lsquo인공지능rsquo 만든다rdquo The Science Times 2017년 6월 9일자 기사(2018년

6월 1일 검색)lthttpwwwsciencetimescokrnews=EC9DB8EAB3B5ECA780EB8AA5EC9CBCEBA19C-EC9DB8EAB3B5ECA780EB8AA5-EBA78CEB93A0EB8BA4gt

97) 박종훈 ldquoAI가 AI를 개발한다 구글의 전사 인공지능 프로젝트 lsquoGoogleairsquordquo 주간기술동향(20176) 정보통신기술진흥센터 34면 ltwwwitfindorkradmingetFilehtmidentifier=02-001-170607-000017gt

98) Aatif Sulleyman ldquoThe AutoML project is said to make process of designing machine learning models much more accessiblerdquo 2017년 12월 5일자 기사(2018년 5월 29일 검색)lthttpwwwindependentcouklife-stylegadgets-and-technewsgoogle-child-ai-bot-nasnet-automl-machine-learning-artificial-intelligence-a8093201htmlgt


[그림 3] 인간 전문가와 구글의 AutoML 방식의 신경망 비교99)


인공지능 산출물이 발명에 해당하는지 관련해서는 결과적으로 크게 두 가

지 이슈로 분류될 수 있을 것으로 보인다 첫째는 머신러닝을 통해 기존에 존

재하던 지식을 매우 빠른 속도로 인지하고 이를 정리하는 부분이다 가령 신

약개발 프로그램의 예에서는 기존에 존재하던 화합물의 속성을 빠르게 인식

하고 이를 조합하여 신약 후보군을 탐색하는 것이다 만약 이것이 인간이 기

존에 컴퓨터를 이용하여 도출해 내는 과정에 비견해 볼 때 속도와 처리양의

급속한 확대를 이루어낸 것일 뿐이라면 이것은 인공지능이 인간의 lsquo수단rsquo일

것이다

99) Quoc Le amp Barret Zoph ldquoUsing Machine Learning to Explore Neural Network Architecturerdquo Google AI Blog 2017 5(2018년 3월 28일 검색)lthttpsresearchgoogleblogcom201705using-machine-learning-to-explorehtmlgt이는 Penn Treebank 데이터 세트의 다음 단어를 예측하도록 훈련된 신경망 모델이다 왼쪽은

인간 전문가가 설계한 신경망이고 오른쪽은 구글의 AutoML을 이용한 방법으로 만든 신경망인데

오른쪽이 보다 정교하고 신경망 계층이 다양함을 확인할 수 있다


그런데 이 범주를 벗어나서 인공지능이 인간이 생각해 낼 수 없는 특이한

수를 발견해 냈다면(가령 신약 후보군 중 인간이 생각할 수 없는 약제 후보를

탐색한다거나 혹은 프로그래밍 중 인간이 짤 수 없는 영역의 프로그래밍) 이

에 대해서는 단순한 자연법칙 그 이상으로 생각해 볼 수 있다 이는 인간이

프로그램화 하지 않은 부분에 대한 특이한 수가 도출된 것이며 이것이 사회

에서 사용되는데 의미 있는 결과를 지니고 있기 때문이다 인공지능과 같은

비인간 주체가 발명자에 해당하는지에 대한 논의는 제쳐두더라도 이러한 특

이한 결과에 대해서 법적으로 어떻게 바라보아야 할지에 대한 논의는 필요할

것이다 왜냐하면 인공지능 기술을 통한 적용 범위가 무궁무진하며 현실적으

로 인간이 인식할 수 없는 범주에서 이익이 발생 가능하다

만일 인공지능 창작물에 대해 발명으로 포섭하고자 한다면 현재의 발명 개

념을 수정하여야 할 필요가 있다 왜냐하면 현행법은 인간의 발명을 전제로

하고 있기 때문이다 때문에 일본에서는 인공지능과 관련한 발명을 보호하고

자 하는 논의가 있다 일본 지적재산전략추진사무국 보고서에서는 인공지능

과 같은 새로운 법주체에 의한 특허발명에 대하여 특허권 등에 있어 동등한

권리보호를 해야 한다는 입장과 일체의 법적 보호를 하지 않아야 한다는 입

장에 대한 논의를 담고 있다100) 권리보호를 주장하는 측에서는 인간이 AI의

창작물 중에서 선택하여 출원하거나 특허 등의 요건에 합치하는 AI창작물을

AI가 선택하여 자동출원하는 방법이 있다101)

최근 국내에서도 인공지능에 의한 발명이 특허로 보호될 것인가를 놓고 특

허청에서 논의가 있었다 이에 따르면 ① 특허법의 개정 또는 lsquo인공지능 발명

보호법 제정rsquo을 통해 인공지능에 의한 발명을 보호하거나 ② 학습된 인공지

능의 반복재현성을 검증하기 위한 lsquo인공지능 등록제도rsquo를 운영하자는 개선방

안을 도출한 바 있다102)

이에 인공지능의 발명에 대하여 주체 및 대상과 관련하여 법적으로 보완해

100) 知的財産戦略推進事務局 ldquoＡＩによって生み出される創作物の取扱い（討議用）rdquo 平成２８年１月 p17

101) 知的財産戦略推進事務局 위 보고서 p17102) 류태규 lsquo지식재산 미래이슈 및 법제도 개선방안rsquo 특허청 지식재산 미래전략위원회 포럼 발표자

료(2017 10) 특허청 3면


볼 수 있는 방안으로는 ① 특허법상 보호하는 발명의 대상을 확대하거나 ② 인공지능에 따른 발명을 컴퓨터 프로그램의 일종으로 파악하여 컴퓨터 프로

그램으로 보호하는 방안 ③ 현행법상 보호 범주에 포섭하기 어려운 현실을

감안하여 인공지능의 발명을 새롭게 규율하는 입법안을 새로 만드는 것을 생

각해 볼 수 있다

생각건대 기존의 법질서와 가장 조화로울 수 있는 방안으로는 인공지능의

발명에 대한 맞는 새로운 입법을 하는 것이다 기존에 존재하는 특허법상 발

명의 개념에 포함된다고 볼 수 있을 여지가 많다고 생각되나 인간과 인공지

능이라는 주체의 특수성을 감안하여 새로운 법적 주체를 위한 입법을 새로

하는 것이 기존의 법질서를 유지하면서 새로운 주체에 따른 발명의 성립을

정비할 수 있는 방안이 될 것이다 만일 기존의 특허법상 법적 틀을 유지한

채 인공지능이 만든 발명을 포섭하고자 한다면 이에 대해서는 lsquo인간 이외의

발명자가 한 발명rsquo과 같은 추가 문구를 통해 규율할 수 있다

Ⅵ 결론

인공지능이라는 이슈는 여러 학문 분야에서 2017년에 가장 뜨겁게 다루어

진 이슈 중 하나이다 그럼에도 불구하고 인공지능의 파급력이나 그 발전 정

도에 대하여는 아직 추상적인 논의를 할 수밖에 없는 실정이다 인간 이외의

법적 주체에 대해서는 입법이 이루어진 것이 없기 때문이다 이에 제외국의

법 규정과 국내법상 규정을 검토해 보더라도 한정된 내용으로 해석될 수밖에

없는 현실이다

본 논문에서는 최근 회자되고 있는 인공지능의 기술적인 특징을 개괄적으

로 살펴보았다 특히 강화학습 방식을 통해 인간의 개입이 없더라도 스스로

새로운 방식을 만들어내는 알파고 제로의 운용원리를 검토하였다 인공지능

과 관련하여 알파고 제로와 같이 인간의 개입 없이 창작물을 만들어 낼 경우

특허법 제2조 제1호의 개념상 발명에 해당할 가능성이 있다 현재 제약산업

주제어 인공지능 머신러닝 인공지능 창작물 발명 성립성 특허법 제2조 제1항

Artificial Intelligence Machine Learning Creative works made by AI Patent Inventions Article 2

(1) of the Patent Law


분야와 컴퓨터 프로그램 분야에서의 인공지능 활용에서 볼 수 있듯이 인공지

능이 스스로의 학습을 통해 새로운 결과물을 창출할 수 있다 왜냐하면 인공

지능이 만들어낸 결과물은 인간의 학습이라는 제약을 뛰어넘어 새로운 방안

을 만들어낼 것이기 때문이다 그렇다면 인간이 만들어낸 것이 아니라 하더라

도 인공지능이 만들어낸 결과물에 대해서도 특허법상 발명으로서 보호되어야

할 필요성이 더 높아질 것이다 이에 본 논문에서는 현재 인공지능 기술이 보

다 많은 산업에 이용될 가능성을 감안하여 인공지능에 의한 산출물에 대해

어떻게 바라보아야 할지 고민하고자 하였다

이를 위해 본 논문에서는 특허법상 인공지능에 의한 발명이 성립할 수 있

는지에 대하여 검토하였다 발명의 대상성으로 한정하여 보자면 인공지능의

산출물에 대해서는 크게 두 가지로 검토해 보아야 한다고 생각한다 하나는

머신러닝 과정을 통해 기존에 존재하던 광대한 데이터를 빠르게 학습해서

기존에 나올 수 있는 결과물을 도출해 내는 것 또 하나는 이러한 학습에 따

른 결과로 인공지능 내부 신경망에서의 추론을 통해 인간이 생각하지 못한

특이한 수를 도출해 내는 것이다 전자의 경우 인간이 발명을 행하는 데 있

어 인공지능을 lsquo수단rsquo으로 사용하는 측면이 더 강하다고 본다 그러나 인공

지능이 특이한 수를 도출해 내었고 이것이 발명으로 보호할 정도의 유용성

을 가진다면 인간이 개입하지 않은 상황에서 도출된 새로운 것이기에 이에

대해서는 특허법적으로 의미 있는 발명에 해당한다고 보아야 할 필요가 있

다고 생각한다

그러나 이러한 논의는 여전히 인공지능이라는 아직 현행법상 인정되지

않는 수단이 만들어낸 것이기에 이를 발명의 주체로 인정할 것인지 문제가

남으며 이에 대해서는 앞으로 특허법상 입법적 보완이 필요하다


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知的財産戦略推進事務局 ldquoＡＩによって生み出される創作物の取扱い（討議用)rdquo 平成28年 1月


[국문초록]


김 용 주

우리는 인공지능이 무언가를 만들어내는 시대에 살고 있다 불과 몇 년 전만 해도 대부

분의 사람들은 인공지능이 작곡을 하고 그림을 그린다는 것을 생각하지 못했을 것이다

똑똑해진 인공지능은 이제 인간의 창조적 영역이라 일컬어지던 음악이나 미술과 같은

예술 분야에서 인간과 유사한 작품을 만들어 낸다 그 뿐만 아니라 인공지능은 신약 개발

이나 컴퓨터 프로그램을 만드는데 있어 일정한 역할을 하고 있다 본 논문은 이러한 인공

지능의 산출물에 대해 인공지능을 인간의 도구로 보아야 할 것인가 아니면 인공지능이

만들어낸 새로운 작품에 대해 창조성을 인정하여 특허법상 보호되는 발명으로 취급하여

야 할 것인가에 대한 의문점에서 시작하였다 기존에 학계에서 논의되던 내용은 컴퓨터

관련 발명에 초점을 맞추었다면 본 논문은 인공지능이 만들어내는 산출물에 초점을 맞추

어 이를 보호하여야 할 것인지 보호한다면 어떠한 근거에서 보호를 해야 할 것인지에

대한 논의를 시작해 보고자 하였다 인공지능이 저작권법에서 다룰만한 예술 분야에서

구체적으로 두각을 나타내는 것과는 달리 인공지능의 산출물을 특허법상 발명으로 보호

한다는 주장에 대해서는 상당히 반론이 많을 수 있다 그럼에도 불구하고 저자가 논의를

하고자 하는 이유는 인공지능에 의해 새롭게 재편될 세계 특히 인공지능 산출물이 특허

법상 발명으로 취급될법한 유의미한 법적 의미를 지닐 가능성이 농후하다는 생각을 가지

고 있기 때문이다 아울러 과거에 비해 기술의 진보 속도는 훨씬 빠르게 이루어짐에도

불구하고 제도를 관장하는 법이 어떠한 현상이 발생한 후가 아닌 사전에 논의를 해보고

싶기 때문이다

본 논문에서는 최근 회자되고 있는 인공지능의 기술적인 특징을 개괄적으로 살펴보았

다 특히 강화학습 방식을 통해 인간의 개입이 없더라도 스스로 새로운 방식을 만들어내

는 알파고 제로의 운용원리를 검토하였다 인공지능과 관련하여 알파고 제로와 같이 인간

의 개입 없이 창작물을 만들어 낼 경우 특허법 제2조 제1호의 개념상 발명에 해당할


가능성이 있다고 생각한다 현재 제약 산업 분야와 컴퓨터 프로그램 분야에서의 인공지능

활용에서 볼 수 있듯이 인공지능이 스스로의 학습을 통해 새로운 결과물을 창출할 수

있다 왜냐하면 인공지능이 만들어낸 결과물은 인간의 학습이라는 제약을 뛰어넘어 새로

운 수를 도출할 수 있기 때문이다 머신러닝 과정을 통해 인공지능이 이전에 비해 뛰어나

다고 여겨지는 것은 크게 두 가지이다 첫째는 방대한 데이터 처리과정을 거쳐 스스로

학습하는데 있어 시간과 절대량을 처리할 수 있는 능력이 월등하다는 것 둘째는 이러한

학습 과정을 거쳐 스스로 특이한 수를 찾아내는데 이것이 인간이었다면 알기 어려운 수라

는 것이다 첫 번째 특징에 대해서 인공지능의 산출물을 특허법상 유의미한 발명이라고

보기는 어려울 수 있다 이는 기존에 인간이 데이터를 처리하는 컴퓨터와 같은 도구로서

의 사용과 크게 다르지 않기 때문이다 그러나 두 번째 특징에 대해서는 인공지능이 만들

어낸 결과물에 대해서 인간이 만들어낸 것이라고 보기는 어렵다고 본다 또한 프로그램을

통해 자연적으로 도출된 결과라고 보기도 어렵다 만약 자연적으로 도출되기 위해서는

인간이 코딩한 그대로의 결과가 나와야 하는데 특이값이 나오고 이것은 스스로 학습을

거쳐 만들어낸 것이기 때문이다

그렇다면 인공지능이 만들어낸 결과물에 대해서도 특허법상 발명으로서 보호되어야

할 필요성이 더 높아질 것이다 이에 본 논문에서는 현재 인공지능 기술이 보다 많은

산업에 이용될 가능성을 감안하여 인공지능에 의한 산출물에 대해 어떻게 바라보아야

할지 고민하였다

이를 위해 본 논문에서는 특허법상 인공지능에 의한 발명이 성립할 수 있는지에 대하

여 검토하였다 이를 위해 인공지능의 기술에 대한 개괄적인 검토를 하였고 미국을 중심

으로 발명의 개념을 되짚어 보았다 현재 인공지능 산출물 중 발명으로 의미가 있다고

생각되는 사례를 중심으로 발명의 개념에 포섭될 수 있는지를 살펴보았다 그러나 이러한

논의는 여전히 인공지능이라는 아직 현행법상 인정되지 않는 수단이 만들어낸 것이기에

이를 발명의 주체로 인정할 것인지 문제가 남으며 이에 대해서는 앞으로 특허법상 입법적

보완이 필요하다


[ABSTRACT]



Kim Yong-Joo

We live in an age of artificial intelligence Nowadays it creates something new

Just a few years ago artificial intelligence would not have thought of composing and

drawing pictures by itself Smart artificial intelligence produces works similar to human

beings in the fields of music and art which were estimated as humanrsquos creative area

Artificial intelligence even plays a role in the development of new drugs and computer

programs The paper starts from the question whether artificial intelligence should be

regarded as a human tool or artifacts of artificial intelligence should be treated as

protected inventions under the patent law

Thus the paper focuses on the artifacts produced by artificial intelligence and how

to protect them Unlike the protection by copyright law there would be considerable

controversy about the claim that artifacts of artificial intelligence should be protected

by patent law Nevertheless the author intends to insist the necessity of protection

because artificial intelligence may have meaningful legal impact

The pace of technological progress is much quicker than that had been in the past

However laws have a tendency of coping with the phenomenon slowly The author

wish to share results through the promotion of science and technology with my

contemporaries

The paper briefly reviewed technical features of artificial intelligence In particular

the author reviewed the operating principles of AlphaGo Zero which can create a


new way without human intervention through reinforcement learning In the case of

artificial intelligence the creation of artworks without any human intervention is likely

to correspond to the conceptual invention of Article 2 (1) of the patent law Artificial

intelligence can create new outcomes through self-learning as seen in the use of

artificial intelligence in the pharmaceutical industry and computer programs

There are two results that could be considered meaningful in the process of artificial

intelligence First the ability of processing data in aspects of time and amount of

data It is superior than general computers due to self-learning Second some

unpredicted unique results through its self-learning process The first result may be

difficult to be a meaningful invention under the patent law However the second

result may not be handled just as a tool It is difficult to say that it is a natural

phenomenon If so the result of artificial intelligence could be protected as inventions

under the patent law Considering the possibility of artificial intelligence technology

being used in industries the paper tried to think about how to look at artificial

intelligence output

The author examined whether the patent law could be applied to artifacts of artificial

intelligence Therefore the author reviewed artificial intelligence related technologies

in detail and reviewed the concept of the invention focused on the United States After

that the author examined whether the concept of invention could be applied to the

case of artificial intelligence products that are thought to be meaningful as inventions


Ⅰ 서 론

최근 인공지능이 인간의 생활과 밀접하게 연결되어 있으며 추후 인간의 삶

을 크게 변화시킬 것이라는 많은 예측이 나오고 있다 의료middot교육middot산업 등 다방

면에서 인공지능의 발전에 따른 파급력이 클 것으로 예측됨에 따라 이에 대

한 법적 논의가 보다 필요할 것으로 보인다 특허법에 논의를 한정해 보면 인

공지능에 의한 창작물이 특허법상 보호되는 발명인지 법적으로 모호한 측면

이 있다 인공지능이 저작물이라 지칭할 수 있는 창작행위(작곡 미술작품 등)

를 하고 있는 것과 달리 인공지능이 특허법상 발명행위로 지칭할 수 있는 행

위를 해내고 있는지 얼핏 생각하기 어렵다 이를 확인하기 위해서는 인공지능

의 기술이 어떠한 기술적 배경을 지니고 있고 이 기술을 통해 특허법상 발명

행위로 볼 수 있는 행위를 어떻게 할 수 있을지를 구체적으로 생각해 볼 필요

가 있다

모든 다른 법 분야가 그러하겠으나 국내 특허법 역시 입법 내지는 기존 조

문의 해석이 미국 등 선진국의 영향을 받는 경우가 많다1) 이는 가장 최첨단

이라 볼 수 있는 기술인 인공지능과 관련한 법적 논의에서도 마찬가지일 것

이다 이에 본 논문에서는 미국에서의 법적 내용을 중심으로 특허법에서 인공

지능 창작물의 발명해당 여부에 대하여 검토해 보고자 한다

이에 본 논문에서는 미국에서의 법적 내용을 중심으로 특허법에서 인공지

능 창작물의 발명해당 여부에 대하여 검토해 보고자 한다 이를 위해 본 논문

에서는 인공지능 기술을 개괄적으로 살펴보겠다 아울러 발명의 개념요소에

대한 분석 후 현재의 기술수준에서 인공지능의 발명행위로 볼 수 있는 사례

를 검토하고자 한다 이를 통해 현재 시점에서 인공지능의 창작물이 특허법상

발명 요건에 해당할 수 있을지 생각해 보고자 한다

1) 박준석 lsquo미국 특허법상 발명의 개념- 자연법칙의 이용성을 다룬 최신 판례들이 주는 시사점rsquo ｢한국산업재산권학회｣(제41호) 산업재산권 20138 90-91면












한다3)

































과 같다







56면
















































분 류 개 념



비지도

학습












다26)








1) 상관분석





2) 회귀분석

























칭한다38)











3) 결정트리








































(1) 현재상황































p354

















다61)










이다




1　의의



















(1) 미국

1) 조문




















기 때문이다






보인다























2) 판례

















































이다





(2) 한국
























(3) 소결























적용한다81)






















1 제약산업






































한다88)















수 있다



것이다



















































것이다
































료(2017 10) 특허청 3면














Ⅵ 결론






없는 현실이다





























다고 생각한다





참고문헌








엠앤비 2016


2017










프리렉 2017






특허법원 2010 8 13 선고 2009허9655 판결


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김 용 주


















싶기 때문이다
































[ABSTRACT]



Kim Yong-Joo

















contemporaries


















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한다3)

































과 같다







56면
















































분 류 개 념



비지도

학습












다26)








1) 상관분석





2) 회귀분석

























칭한다38)











3) 결정트리








































(1) 현재상황































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이다




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참고문헌








엠앤비 2016


2017










프리렉 2017






특허법원 2010 8 13 선고 2009허9655 판결


11월 30일자 기사(2018년 2월 5일 검색)






9Cgt


(2018년 6월 1일 검색)












2월 4일자 기사(2018 6 10 검색)


017HTMLgt


(2018 6 10 검색)








(201710)


















nologygt







0185 21 검색)



[국문초록]


김 용 주


















싶기 때문이다
































[ABSTRACT]



Kim Yong-Joo

















contemporaries


















intelligence output






































것이다
































료(2017 10) 특허청 3면














Ⅵ 결론






없는 현실이다





























다고 생각한다





참고문헌








엠앤비 2016


2017










프리렉 2017






특허법원 2010 8 13 선고 2009허9655 판결


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[국문초록]


김 용 주


















싶기 때문이다
































[ABSTRACT]



Kim Yong-Joo

















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것이다
































료(2017 10) 특허청 3면














Ⅵ 결론






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엠앤비 2016


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프리렉 2017






특허법원 2010 8 13 선고 2009허9655 판결


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김 용 주


















싶기 때문이다
































[ABSTRACT]



Kim Yong-Joo

















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