생성형 AI 특허 급증 시대의 출원 전 비공개정보 선별과 공개시점 관리

핵심 요약

• WIPO는 생성형 AI 특허 패밀리 공개 건수가 2023년 약 14,000건에서 2025년 37,800건 이상으로 증가했다고 발표했습니다. 또한 2024년과 2025년에 공개된 생성형 AI 특허 패밀리 합계가 2014년부터 2023년까지의 누적 공개 건수를 넘어섰다고 설명했습니다. [1]
• 생성형 AI 관련 출원이 늘어날수록 특허공보와 출원인·발명자·기술분류 등 공개정보를 이용한 경쟁정보 분석도 중요해질 수 있습니다. IPWatchdog는 특허 데이터베이스가 경쟁사뿐 아니라 정부, 정보기관, 투자자 및 AI 시스템에 의해 분석되는 공개 기술정보원으로 기능한다고 평가합니다. [2]
• 따라서 출원 전에는 어떤 정보를 특허 명세서에 포함할지, 어떤 정보는 별도 비공개 관리 대상으로 남길지, 공개 시점에 따라 경쟁상 위험이 어떻게 달라지는지를 발명별로 검토할 필요가 있습니다.
• 아래 내용은 일반적인 실무 검토 항목이며, 실제 판단은 적용 국가, 출원 경로, 발명의 완성도, 계약관계 및 해당 사건의 공개·비밀유지 요건을 원문과 관련 법령에 따라 확인해야 합니다.

배경과 출처가 말하는 사실

WIPO의 2026년 7월 발표에 따르면, 생성형 AI 특허 패밀리 공개는 2023년 약 14,000건에서 2025년 37,800건 이상으로 증가했습니다. WIPO는 2024년과 2025년에 공개된 생성형 AI 특허 패밀리가 56,000건을 넘었으며, 이는 2014년부터 2023년까지 공개된 누적 건수를 초과하는 수치라고 밝혔습니다. 생성형 AI는 전체 AI 관련 특허 패밀리 공개에서 차지하는 비중도 2017년 4.2%에서 2023년 6.1%, 2025년 8.7%로 높아졌다고 설명됩니다. [1]

WIPO는 생성형 AI 특허 활동이 기술기업에만 한정되지 않고 금융, 통신, 인프라 및 디지털 서비스 분야의 대기업으로 확대되고 있다고 전했습니다. 또한 특허 데이터 분석이 혁신이 가속되는 분야와 기술의 경쟁 동향을 파악하는 데 활용될 수 있다고 평가했습니다. [1]

IPWatchdog는 특허제도의 공개와 독점 간 교환 구조를 전제로, 오늘날 특허 출원이 경쟁사와 연구자뿐 아니라 정부, 정보기관, 국부펀드 및 대규모 문서를 분석하는 AI 시스템의 분석 대상이 되고 있다고 설명합니다. 이는 해당 매체의 분석·평가이므로, 개별 국가의 특허공개 제도나 특정 기관의 실제 활용 여부와는 구분해 읽을 필요가 있습니다. [2]

실무 쟁점

1. 특허로 공개할 정보와 비공개로 관리할 정보의 구분

생성형 AI 발명에서는 모델 구조, 학습·추론 방법, 데이터 처리 방식, 평가 절차, 시스템 구성 및 서비스 적용 방식이 서로 다른 보호 가치를 가질 수 있습니다. 출원 전에는 각 요소가 특허 명세서에 포함되어야 하는 핵심 기술인지, 공개되더라도 권리화에 실질적으로 기여하는지, 또는 경쟁상 비공개로 유지할 가치가 있는지를 구분해야 합니다.

다만 특정 정보를 비공개로 유지할 수 있는지 여부는 해당 정보의 성격, 내부 접근통제, 계약 및 관련 법령에 따라 달라질 수 있습니다. 단순히 명세서에 기재하지 않는 것만으로 비밀성이 확보된다고 단정해서는 안 됩니다.

2. 공개정보 분석을 고려한 명세서 작성

특허공보는 기술 내용뿐 아니라 출원인, 발명자, 우선권 관련 정보, 분류 및 인용관계 등 다양한 정보의 분석 대상이 될 수 있습니다. 생성형 AI 분야처럼 출원 활동이 빠르게 증가하는 영역에서는 개별 출원 하나보다 여러 출원의 연결관계와 기술적 방향성이 함께 분석될 가능성을 고려할 필요가 있습니다. 이러한 분석 가능성 자체가 특정 출원 전략의 결과를 예측하거나 권리범위를 보장하는 것은 아닙니다.

3. 공개시점과 경쟁정보 노출의 균형

출원 시점과 공개시점 사이의 관리가 필요한 경우에는 출원국, 국내·외 출원 계획, 국제출원 여부, 공개 관련 절차와 예외의 적용 가능성을 사건별로 확인해야 합니다. 출원 전 내부 발표, 투자자 설명, 공동개발사 제공, 학회 발표 또는 제품 출시가 있었는지도 함께 점검해야 합니다.

특히 생성형 AI 서비스에서는 연구개발 속도가 빠르므로, 발명의 핵심 구성이 계속 변경될 수 있습니다. 출원을 지나치게 서두르면 불완전한 기술 설명이 될 수 있고, 반대로 내부 검토가 길어지면 출원 전 공개나 경쟁사 선출원 등 별도의 위험이 문제될 수 있습니다. 어느 쪽이 적절한지는 구체적인 사실관계와 적용 법률에 따라 판단해야 합니다.

4. 공개 데이터에 대한 해석의 한계

특허 패밀리 수나 공개 건수는 기술의 질, 사업성, 등록 가능성 또는 실제 실시를 직접 의미하지 않습니다. WIPO 통계도 생성형 AI 특허 활동의 규모와 추세를 보여주는 자료로 활용해야 하며, 특정 기업이나 기술의 권리 유효성·침해 가능성을 판단하는 단독 근거로 사용해서는 안 됩니다. [1]

변리사·특허사무소 체크포인트

1. 발명 목록화: 생성형 AI 프로젝트별로 모델, 데이터 처리, 학습·추론, 하드웨어·클라우드 구성, 서비스 적용 발명을 구분합니다.
2. 공개 이력 확인: 논문, 발표자료, 데모, 보도자료, 투자자 자료, 공동개발사 제공자료 및 제품 출시일을 확인하고 원본과 작성·배포 시점을 보관합니다.
3. 비공개정보 선별: 특허 명세서에 기재할 기술과 별도 비공개 관리가 필요한 운영·데이터·튜닝 정보를 구분합니다. 비공개 관리의 적정성은 내부 접근권한과 계약관계까지 함께 확인합니다.
4. 출원·공개 일정 관리: 출원국별 절차, 국내·외 출원 순서, 국제출원 계획 및 공개 관련 규정을 사건별로 확인합니다.
5. 명세서의 분석 노출 점검: 발명의 핵심이 불필요하게 드러나는지, 여러 출원 사이의 기술적 연결관계가 과도하게 노출되는지 검토합니다. 다만 권리화에 필요한 기재를 누락해서는 안 되므로 공개 최소화와 충분한 기재 사이의 균형이 필요합니다.
6. 특허정보 검색과 모니터링: 경쟁사의 생성형 AI 출원 동향을 확인할 때 공개 데이터의 기준일, 패밀리 구성, 중복 출원 및 실제 심사·등록 상태를 구분합니다.
7. 원문 확인: WIPO 통계의 정의와 집계 기준, IPWatchdog 글의 분석적 서술, 각국 특허청의 공개·비밀유지 관련 원문을 확인한 뒤 사건별 결론을 도출합니다.

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

출처

[1] WIPO, "GenAI Innovation Soaring, With Patent Activity Nearly Tripling in Two Years".

[2] IPWatchdog, "Every Patent Is a Spy Report: How Patent Filings Are Now the World’s Largest Open-Source Intelligence Database".