AI 학습 노하우를 특허 명세서에 반영할 때 발명자와 기여자를 구분하는 기록 기준

핵심 요약

• 지식재산처와 한국공학한림원은 산업현장의 AI 도입과 관련해 숙련자의 경험·노하우 보호·보상, 고객 데이터와 개발 기술이 결합된 AI 모델의 권리 귀속, 합성데이터의 권리 귀속 등을 논의했습니다. [1]
• 공개된 자료는 특정인이 특허상 발명자인지 또는 AI 학습데이터의 기여자인지를 판단하는 구체적인 법적 기준을 제시하지 않습니다. 따라서 명세서 작성 단계에서는 법적 결론을 먼저 정하기보다, 누가 어떤 기술적 문제 해결에 관여했는지와 AI가 수행한 역할을 구분해 기록해야 합니다.
• AI가 생성하거나 검색을 보조한 문언과, 사람이 선택·검증·구체화한 기술적 구성은 별도로 관리하는 것이 실무상 중요합니다. 유럽특허청 자료도 AI가 검색·분류·기계번역·법률정보 업무를 지원할 수 있지만 최종 결정과 책임은 EPO 직원에게 남는다고 설명합니다. [2]

배경과 출처가 말하는 사실

지식재산처는 2026년 9월 23일 개최된 제2회 지식재산 전략포럼에서 산업현장의 AI 전환에 따른 데이터와 지식재산 쟁점을 논의했다고 밝혔습니다. 포럼에서는 숙련자의 경험과 노하우에 대한 보호·보상, 고객사의 데이터와 개발사의 기술이 결합된 AI 모델의 권리 귀속, 가상 공장에서 생성된 합성데이터의 권리 귀속 등이 제기됐습니다. [1]

또한 환자·의료기관·개발기업 등 여러 주체가 관여하는 의료데이터와 관련해 데이터 생성 주체와 데이터 이용계약 문제도 논의됐습니다. [1] 이는 AI 시스템의 결과물이나 학습에 사용된 자료를 하나의 주체가 단독으로 만든 것으로 전제하기 어려운 사례가 있을 수 있음을 보여주지만, 해당 보도자료 자체가 특허법상 발명자 판단 기준을 정한 것은 아닙니다.

유럽특허청은 네덜란드 특허변리사 단체와의 회의에서 특허 품질, 검색 실무, 제3자 의견, 디지털 서비스 및 AI 활용을 논의했습니다. EPO는 심사관 업무에서 AI가 검색·분류·기계번역·법률정보를 지원하고 있다고 설명하면서도, 최종 결정과 책임은 EPO 직원에게 있다고 밝혔습니다. [2] 이 자료 역시 AI 활용에 관한 기관의 업무 운영 설명이지, 특정 사건의 발명자·기여자 또는 권리 귀속에 관한 판단례는 아닙니다.

실무 쟁점

1. 학습데이터 제공자와 발명자를 같은 범주로 기록하지 않기

숙련자가 작업 경험과 노하우를 제공했다는 사실, 그 자료가 AI 학습에 사용됐다는 사실, 최종 발명의 기술적 구성을 제안·선택했다는 사실은 서로 구분해 기록할 필요가 있습니다. 자료 제공이나 업무 수행에 관여했다는 사정만으로 특허상 발명자 지위가 정해진다고 단정해서는 안 됩니다.

기록에는 다음 항목을 분리하는 것이 바람직합니다.

• 숙련자가 제공한 작업 조건, 경험칙, 오류 사례 및 개선 방법
• 해당 정보가 데이터셋, 규칙, 모델 학습 또는 평가 과정에서 사용된 방식
• 연구자나 엔지니어가 해결하려 한 구체적인 기술적 문제
• 사람이 도출하거나 선택하고 실험으로 확인한 기술적 구성
• AI가 제안한 결과 중 채택되지 않은 내용과 채택된 내용

2. AI의 출력과 사람의 기술적 판단을 구분하기

AI가 명세서 초안, 선행기술 검색 결과, 설계안 또는 실험 조건을 제시했더라도, 그 출력만으로 기술적 기여의 주체를 판단할 수는 없습니다. 반대로 AI를 사용했다는 이유만으로 사람의 연구·설계 기여가 사라지는 것도 아닙니다.

따라서 발명의 핵심 구성요소별로 다음을 확인해야 합니다.

• 해당 구성이 최초로 제안된 시점과 제안자
• 제안이 해결하려는 기술적 과제
• 구성의 선택·변경·결합에 관여한 사람
• 실험, 시뮬레이션 또는 현장 검증의 담당자
• AI 출력이 단순한 참고자료였는지, 구체적인 설계 변경으로 이어졌는지

이러한 사실관계는 발명자 특정, 내부 보상, 비밀정보 관리 및 향후 권리 귀속 협의에 모두 영향을 줄 수 있으므로, 하나의 기여자 목록만 작성하기보다 단계별 기록으로 보존하는 편이 안전합니다.

3. 권리화 대상의 경계를 먼저 특정하기

이번 자료에서 논의된 대상은 숙련자의 노하우, 학습데이터, AI 모델, 합성데이터 및 이를 활용한 결과물로 서로 다릅니다. 이들을 모두 특허 명세서의 발명으로 묶을 수 있다고 전제해서는 안 됩니다.

명세서 작성 전에는 다음을 구분해야 합니다.

• 특허로 보호하려는 기술적 발명
• 계약 또는 영업비밀 관리가 중심이 될 수 있는 숙련자의 비공개 노하우
• 데이터 이용권한과 출처를 확인해야 하는 학습데이터
• 모델의 구조·학습방법·운용방법 중 권리화 검토 대상
• 발명의 설명을 뒷받침하기 위해 명세서에 기재할 수 있는 실험·성능 자료

자료에 포함된 논의는 이러한 경계 설정의 필요성을 보여주지만, 각각의 보호 가능성이나 권리 귀속을 확정하지는 않습니다. 사건별로 적용 법령, 계약, 데이터 이용조건, 고용관계 및 실제 개발 기록을 확인해야 합니다.

변리사·특허사무소 체크포인트

1. 개발 타임라인 확보: 문제 인식, 데이터 수집, 학습·평가, 설계 변경, 실험 및 발명 완성 시점을 날짜와 담당자별로 정리합니다.
2. 기여 유형 분리: 데이터 제공, 현장 노하우 제공, 모델 개발, 기술적 구성 제안, 실험 검증, 명세서 작성 보조를 별도 항목으로 기록합니다.
3. AI 사용 로그 보존: 사용한 모델 또는 도구, 입력자료, 출력물, 사람이 수정·선택한 내용, 최종 반영 여부를 보존합니다.
4. 구성요소별 기여표 작성: 청구항 후보의 각 구성요소에 대해 제안자, 변경자, 검증자 및 근거자료를 연결합니다.
5. 노하우와 발명의 경계 확인: 숙련자의 경험칙이 단순한 업무 지식인지, 구체적인 기술적 구성과 결합해 출원 대상이 된 것인지 사실관계를 확인합니다.
6. 계약 및 권한 점검: 고객 데이터, 근로자가 제공한 자료, 공동개발 자료, 의료·개인 관련 데이터 또는 외부 데이터의 이용권한과 비밀유지 의무를 확인합니다.
7. 발명자 표기 전 원문 검토: 연구노트, 버전관리 기록, 실험자료, 회의록 및 이메일을 대조해 형식적인 기여자 명단만으로 발명자를 정하지 않도록 합니다.
8. 출처의 한계 표시: 이번 출처들은 AI·데이터·노하우의 권리 귀속 쟁점을 소개하거나 특허 행정에서의 AI 활용을 설명할 뿐입니다. 국내외 법령, 심사기준, 판례 및 해당 출원인의 계약관계는 사건별로 별도 확인해야 합니다.

출처

• 지식재산처는 산업현장의 AI 전환 과정에서 데이터와 AI 모델의 권리 귀속, 숙련자 노하우 보호·보상 및 기여자 보상 문제가 논의됐다고 발표했습니다. [1]
• EPO는 특허 관련 업무에서 AI를 지원 도구로 활용하면서도 최종 결정과 책임은 EPO 직원에게 있다고 설명했습니다. [2]

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