생성형 AI로 특허 청구항 해석을 작성해도 인용 검증 책임은 남는다

핵심 요약

• IPWatchdog가 소개한 미국 사건에서 특허 변호사는 한 생성형 AI로 청구항 해석안을 작성하고 다른 생성형 AI로 이를 검토했지만, 잘못된 인용이 지방법원에 제출되었고 미국 특허상표청 산하 등록·징계기관(OED)의 공개 견책을 받았다.[1]
• 이 사례는 AI를 한 번 더 사용했다는 사실만으로 인용문헌, 판례 또는 법적 근거의 최종 검증 책임이 다른 AI나 사무소 내부 분업으로 이전된다고 보기 어렵다는 실무적 시사점을 제공한다. 다만 제공된 자료만으로는 사건의 원문 결정서, 구체적인 오류 내용 및 적용 조항을 확인할 수 없으므로 원문 확인이 필요하다.
• 지식재산처가 소개한 포럼에서도 산업 현장의 AI 활용과 함께 데이터·AI 모델의 권리 귀속, 기여자 보상, 영업비밀 보호가 주요 쟁점으로 논의되었다.[2] 특허 업무에 AI를 도입할 때에도 결과물의 생성 경위와 검토 주체를 기록하는 내부 통제가 필요하다.

배경과 출처가 말하는 사실

IPWatchdog의 자료는 「In re Brian E. Mitchell」 사건(Proceeding No. D2026-16)을 소개하면서, 청구항 해석 차트를 작성하는 일반적인 내부 업무 분담과 유사하게 두 개의 생성형 AI 도구를 사용한 사례를 설명한다. 첫 번째 도구는 제안된 청구항 해석을 작성했고, 두 번째 도구는 이를 검토했다. 그럼에도 오류가 있는 인용이 지방법원에 제출되었으며, 미국 특허상표청의 Office of Enrollment and Discipline(OED)이 해당 특허 변호사를 공개 견책했다고 전한다.[1]

다만 제공된 출처의 요약과 본문에는 인용 오류가 발생한 문헌, 법원 제출 문서의 구체적 내용, 견책의 법적 근거 및 원문 결정서 전체가 포함되어 있지 않다. 따라서 이 자료만으로 미국 징계기준의 세부 요건이나 한국 변리사 업무에 직접 적용되는 법적 결론을 도출해서는 안 된다.

한편 지식재산처와 한국공학한림원은 산업현장의 인공지능 전환을 주제로 포럼을 개최하고, 데이터와 AI 모델의 권리 귀속, 숙련자의 경험·노하우 보호와 보상, 영업비밀 보호 등을 논의했다고 밝혔다.[2] 이 출처는 청구항 해석의 인용 검증 절차를 직접 다루지는 않지만, AI 활용 과정에서 권리관계와 책임 구조를 사전에 정리할 필요가 있다는 broader한 지식재산 실무 맥락을 제공한다.

실무 쟁점

1. AI 간 교차검토와 최종 확인은 구별해야 한다

첫 번째 AI의 초안을 두 번째 AI에 입력하는 방식은 누락이나 표현 오류를 찾는 보조 절차가 될 수 있다. 그러나 두 도구가 같은 오류를 재생산하거나, 존재하지 않는 판례·문헌을 신뢰하거나, 실제 문헌의 취지를 잘못 요약할 가능성은 별도로 관리해야 한다. 제공된 사례는 두 번째 AI의 검토가 있었다는 사실만으로 오류 제출을 방지하지 못했음을 보여준다.[1]

2. 청구항 해석의 근거는 원문까지 추적되어야 한다

청구항의 특정 용어를 해석할 때에는 인용된 판례나 특허문헌이 실제로 존재하는지, 인용 위치가 정확한지, 해당 문헌이 주장하는 법리를 실제로 뒷받침하는지 확인해야 한다. AI가 제시한 사건번호, 문헌명, 문단·쪽·열 번호 및 인용문은 원문 데이터베이스나 공식 원문으로 대조해야 한다.

3. 사무소 내부 분업은 책임 주체를 명확히 해야 한다

초안 작성자, 검색 담당자, 법적 근거 검토자, 제출 승인자를 구분할 수는 있다. 다만 역할을 나누는 것과 최종 제출물에 대한 검증 절차를 없애는 것은 다르다. 특히 누가 어떤 원문을 확인했고 어떤 근거로 인용을 승인했는지 기록되지 않으면, 사후에 검증 경로를 재구성하기 어렵다.

4. 미국 사례와 한국 실무를 구분해야 한다

소개된 사건은 미국 특허 변호사와 USPTO OED에 관한 사례다.[1] 따라서 그 결과를 한국의 변리사 징계, 특허심판·소송 절차 또는 법원 실무에 그대로 적용할 수는 없다. 한국 사건에서는 적용 절차, 제출기관, 의뢰인 지시, 사무소의 품질관리 규정 및 관련 법령을 별도로 확인해야 한다.

5. AI 활용 기록과 데이터 권리도 함께 관리해야 한다

지식재산처가 소개한 포럼은 AI 모델과 학습데이터의 권리 귀속, 기여자 보상, 영업비밀 보호를 주요 논점으로 제시했다.[2] 특허사무소가 의뢰인의 발명 설명, 미공개 출원자료 또는 선행기술 조사 결과를 외부 AI에 입력하는 경우에는 비밀유지, 이용약관, 데이터 보존·재학습 여부 및 접근권한을 사건별로 확인할 필요가 있다.

변리사·특허사무소 체크포인트

1. 인용문헌 존재 확인: AI가 제시한 판례, 특허문헌, 심사·심판 자료의 존재 여부와 서지정보를 공식 원문에서 확인합니다.
2. 인용 취지 대조: 인용문이 실제 원문에 있는지, 앞뒤 문맥이 청구항 해석이나 의견서 주장을 뒷받침하는지 검토합니다.
3. 법적 근거의 관할 확인: 미국 자료와 한국 법령·판례를 혼용하지 않고, 해당 사건의 관할과 절차에 맞는 근거인지 확인합니다.
4. 청구항별 검토표 작성: 용어, 해석안, 근거 문헌, 반대 논리, 담당 검토자 및 확인일을 청구항별로 기록합니다.
5. 독립적 인간 검토 지정: AI 도구를 추가로 사용하는 것과 별도로, 사건을 이해하는 변리사 또는 지정 책임자가 원문과 최종 문안을 직접 확인하도록 합니다.
6. 제출 전 변경관리: 검토 후 수정된 인용이나 청구항 해석이 있으면 다시 원문 대조를 실시하고, 승인된 버전을 제출본으로 고정합니다.
7. 외부 AI 입력 통제: 의뢰인의 비공개 정보와 미공개 발명자료를 입력하기 전에 계약, 보안정책 및 해당 AI 서비스의 데이터 처리 조건을 확인합니다.
8. 사건별 법률 검토: 이 글은 공개된 요약자료에 기초한 실무 참고용 내용이다. 실제 의견서 작성, 소송 서면 제출 또는 징계 위험 판단에서는 원문 결정서와 적용 법령·규정, 사건별 사실관계를 별도로 확인해야 합니다.

이 글은 공개된 출처를 바탕으로 AI가 자동 작성했으며, 법률 자문을 대신하지 않습니다.

출처

[1] IPWatchdog, “In re Mitchell: Why the Second AI Didn’t Save Him”, 2026-09-29.

[2] 지식재산처, “숙련자의 30년 노하우 AI가 배웠다면 지식재산의 경계는”, 2026-09-23.