특허청, AI 본격 도입 - 심사는 어떻게 달라질까 (2022-2026 계획의 현주소)

일본특허청(JPO)은 급증하는 특허 출원과 심사 품질 향상이라는 이중 과제에 대응하기 위해 AI(인공지능) 기술의 본격적인 도입에 착수했습니다. 2022년에 수립된 ‘AI 액션 플랜’은 2026년까지 4년 동안 특허 심사 프로세스의 근간에 AI를 접목하겠다는 야심 찬 로드맵입니다.

선행기술 조사의 자동화, 외국어 문헌의 기계 번역, 이미지 인식 AI를 통한 디자인·상표 심사의 고도화, 나아가 생성형 AI의 적용 가능성 검토까지——이 계획은 일본 지식재산 제도의 미래를 크게 바꿀 가능성을 내포하고 있습니다.

하지만 AI 도입은 심사관만의 문제가 아닙니다. 출원인·발명가·변리사에게도 AI가 심사 과정에 개입함으로써, 기존과는 전혀 다른 ‘새로운 위협’이 생겨납니다. 본 기사에서는 JPO의 AI 액션 플랜의 전모를 설명함과 동시에, AI 심사 시대에 출원인이 직면하는 과제와 이에 대한 변리사의 개입 가치에 대해 깊이 있게 파헤칩니다.

1. AI 액션 플랜이란——특허청이 그리는 심사 DX의 전체상

1-1. 계획 수립의 배경

일본의 특허 출원 건수는 연간 약 30만 건에 달하며, 심사관 1인당 처리 부담은 해마다 증가하고 있습니다. 게다가 기술의 고도화 및 복합화로 인해 선행기술 조사의 범위는 비약적으로 확대되었습니다. 기존의 키워드 검색이나 분류 코드 기반의 조사 기법으로는 방대한 문헌군 중에서 진정으로 관련성이 높은 선행기술을 효율적으로 발견하기가 점점 어려워지고 있습니다.

이러한 상황을 감안하여 특허청은 2022년, AI 기술을 심사 프로세스에 체계적으로 도입하기 위한 ‘AI 액션 플랜’을 수립했습니다. 이 플랜은 단순한 디지털화의 연장이 아니라, AI의 힘을 통해 심사 품질 자체를 향상시키려는 지적재산 행정의 중대한 전환점입니다.

배경에는 세계적인 AI 활용의 흐름도 있습니다. 미국 특허상표청(USPTO), 유럽 특허청(EPO), 중국 국가지식재산권국(CNIPA)과 같은 주요 특허청들도 각각 독자적인 AI 전략을 추진하고 있습니다. JPO가 국제적인 경쟁력을 유지하고, 출원인에게 신속하고 고품질의 심사 서비스를 계속 제공하기 위해서는 AI 도입은 피할 수 없는 과제였습니다.

1-2. 액션 플랜의 전모

AI 액션 플랜은 2022년도부터 2026년도까지의 5년간을 대상으로 한 포괄적인 로드맵입니다. 그 핵심은 AI 기술을 특허 심사의 여러 단계에 단계적으로 도입하여, 심사관의 판단을 지원하는 도구로 활용하는 데 있습니다.

특히 주목할 점은, 이 계획이 ‘AI에 의한 자동 심사’를 목표로 하는 것이 아니라, 어디까지나 ‘심사관의 도구로서의 AI 활용’을 기본 이념으로 삼고 있다는 점입니다. 최종적인 특허査定·거절査定의 판단은 계속해서 인간 심사관이 수행합니다.

2. AI는 심사에 어떻게 구현되고 있는가——4가지 기술 분야

AI 실행 계획에 따라, JPO에서는 이미 여러 AI 기술이 실증 및 운용 단계에 들어섰습니다. 여기서는 4가지 주요 기술 영역에 대해 각각의 도입 현황과 심사에 미치는 영향을 자세히 살펴보겠습니다.

2-1. 선행기술 조사의 AI 지원

선행기술 조사는 특허 심사의 핵심을 이루는 과정입니다. 출원된 발명의 신규성·진보성을 판단하기 위해서는 관련 선행기술 문헌을 포괄적으로 조사해야 합니다. 기존에는 이 작업을 심사관이 국제특허분류(IPC)나 키워드를 활용하여 수작업으로 수행했습니다.

AI 액션 플랜에서는 자연어 처리(NLP) 기술을 활용한 검색 지원 도구의 개발 및 도입이 추진되고 있습니다. 이 도구는 출원 명세서의 텍스트를 직접 입력으로 받아, 의미적으로 유사한 선행기술 문헌을 자동으로 순위별로 표시합니다.키워드의 완전 일치에 의존하지 않고 문맥이나 의미의 유사성에 기반하여 검색을 수행하므로, 기존 검색으로는 발견하기 어려웠던 ‘다른 표현’이나 ‘다른 기술 용어로 기재된 유사 기술’도 포착할 수 있는 가능성이 있습니다.

2-2. 외국어 문헌 번역 AI

세계화에 따라 특허 심사에서 외국어 문헌의 중요성은 비약적으로 증가하고 있습니다. 특히 중국의 특허 출원 건수는 세계 최다이며, 일본 심사관이 중국어로 기재된 방대한 선행 기술 문헌을 정확하게 파악해야 합니다.

JPO는 특허 분야에 특화된 신경망 기계번역(NMT) 시스템 개발을 추진하고 있습니다. 범용 번역 엔진과는 달리, 특허 문헌에 특유한 기술 용어, 법률 용어, 문체에 최적화된 모델을 구축함으로써 번역 정확도를 대폭 향상시키고 있습니다.

번역 AI의 고도화는 심사관이 접근할 수 있는 선행 기술의 범위를 획기적으로 확대합니다. 이는 그동안 언어의 장벽으로 인해 사실상 접근이 불가능했던 외국어 문헌이 심사 과정에서 적극적으로 인용되게 될 것임을 의미합니다. 출원인 입장에서는 전 세계 모든 언어로 공개된 기술 정보가 ‘선행 기술’로서 걸림돌이 될 가능성이 높아지는 것입니다.

2-3. 이미지 인식 AI의 활용

이미지 인식 AI 기술은 주로 디자인 심사 및 상표 심사 분야에서 활용이 확대되고 있습니다. 디자인 심사에서는 출원된 디자인과 기존 등록 디자인·공지 디자인 간의 유사성 판단에 AI가 활용됩니다. 상표 심사에서는 도형 상표의 유사 검색에 AI 기술이 도입되고 있습니다.

특허 심사 맥락에서는 도면 분석 기능이 특히 주목할 만합니다. AI가 특허 도면에서 구성 요소를 자동으로 추출·분석할 수 있게 되면, 텍스트 기반 검색으로는 발견되지 않았던 선행 기술이 도면의 유사성을 통해 발견될 가능성이 넓어집니다.

2-4. 생성형 AI(LLM)의 적용 가능성

ChatGPT로 대표되는 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전에 따라, JPO는 생성형 AI 기술의 심사 업무 적용 가능성에 대해서도 적극적으로 검토를 진행하고 있습니다. 이는 액션 플랜의 당초 범위를 넘어선 발전적인 노력이지만, AI 심사의 미래를 고려하는 데 있어 매우 중요한 영역입니다.

생성 AI의 잠재적 적용 분야로는 심사 보고서 초안 작성 지원, 청구항 해석 보조, 기술 분야 개요 생성, 출원 서류 형식 점검 자동화 등이 검토되고 있습니다. 그러나 특허 심사는 법적 효력을 갖는 행정 행위이므로, 생성 AI의 ‘환각’(사실에 근거하지 않은 정보 생성) 위험에 대한 대처가 큰 과제로 대두되고 있습니다.

생성형 AI의 심사 업무 도입은 아직 연구·실증 단계에 있지만, 그 영향은 향후 매우 클 것으로 예상됩니다. AI가 심사 보고서의 초안을 생성할 경우, 그 초안의 품질이 그대로 최종 심사 결과에 영향을 미칠 가능성이 있기 때문입니다.

AI 도입 기술의 전체상——도구별 영향 요약

3. AI 심사 시대의 3가지 위협——출원인이 알아야 할 위험

AI 심사 도입은 심사 효율화 및 품질 향상이라는 이점을 가져오는 한편, 출원인에게는 기존에 경험하지 못한 새로운 위협을 야기합니다. 여기서는 AI 심사 시대에 출원인이 직면하는 3가지 주요 위협에 대해, 그 구체적인 메커니즘과 영향을 설명합니다.

3-1. 위협 ① 의역 표현 간파——시맨틱 검색의 위협

기존의 특허 검색 시스템에서는 키워드의 완전 일치 또는 부분 일치를 기반으로 문헌을 검색했습니다. 이 때문에 출원인은 기술 용어의 ‘의역’을 통해 선행 기술과의 차별화를 꾀할 수 있었습니다——의도적이든 아니든 간에. 예를 들어, 선행 기술이 ‘용기’라는 용어를 사용하고 있는 경우, 출원인이 ‘수용 부재’라는 다른 표현을 사용하면 키워드 검색에서는 해당 선행 기술이 검색되지 않는 경우가 있었습니다.

이러한 위협은 특히 소프트웨어 관련 발명이나 비즈니스 모델 특허에서 두드러집니다. 이러한 분야에서는 동일한 기술적 아이디어를 다양한 용어로 표현하는 것이 일반적이며, 기존에는 용어의 차이가 사실상 ‘진입 장벽’으로 기능하던 측면이 있습니다. AI 시맨틱 검색의 도입으로 인해 이 장벽이 제거될 것입니다.

3-2. 위협 ② 이분야 문헌의 결합——AI가 만들어내는 ‘예상치 못한 조합’

특허 심사에서의 진보성 판단에서는, 복수의 선행기술 문헌을 조합하여 출원 발명의 구성에 도달하는 것이 ‘당업자에게 있어 용이했는지 여부’가 문제됩니다. 기존에 심사관은 주로 동일 기술 분야 또는 인접 분야의 문헌을 조합 대상으로 삼았습니다. 서로 다른 기술 분야의 문헌을 조합하기 위해서는 양 분야에 정통해야 했기에 실무상 한계가 있었습니다.

이 문제는 최근의 기술 융합 트렌드와 맞물려 더욱 심각해지고 있습니다. IoT, AI, 바이오기술과 같은 분야에서는 이종 분야의 기술을 결합한 발명이 증가하고 있으며, AI가 발견하는 ‘관련 문헌’의 범위는 기존의 예상을 크게 뛰어넘을 가능성이 있습니다. 출원인은 자신의 기술 분야에만 국한된 선행기술 조사만으로는 부족해지며, 보다 광범위한 시야에서의 조사가 요구되게 됩니다.

3-3. 위협 ③ 선행기술의 범람——인용문헌 수의 폭발적 증가

AI 선행기술 조사 도구의 도입으로 인해, 심사관이 한 건의 출원에 대해 참조할 수 있는 선행기술 문헌의 수는 비약적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 기존에는 심사관의 시간적·물리적 제약으로 인해 건당 인용 문헌 수에는 실질적인 상한선이 있었습니다. 그러나 AI가 자동으로 관련 문헌을 추출하고 순위를 매김으로써, 이러한 제약이 대폭 완화됩니다.

게다가 인용 문헌 수의 증가는 ‘문헌의 질’ 문제도 야기합니다. AI가 관련도 점수에 기초하여 자동으로 추출한 문헌 중에는 심사관이 수작업으로 선별했을 경우 인용되지 않았을 ‘미묘하게 관련된’ 문헌이 포함될 가능성이 있습니다. 이러한 ‘노이즈’적인 인용 문헌에 대해서도 출원인은 형식적으로 답변해야 할 필요가 생겨, 절차의 번잡화가 우려됩니다.

게다가 비특허문헌(학술 논문, 기술 블로그, 표준화 문서 등)이 AI에 의해 대량으로 발견되게 되면, 출원인은 이러한 비특허문헌의 내용을 정확히 파악하고 자신의 발명과의 차이점을 논증할 수 있는 능력이 요구됩니다. 비특허문헌은 특허문헌과 달리 청구항과 같은 구조화된 기재가 없기 때문에, 기술적 특징의 특정 및 비교가 더욱 어렵습니다.

4. 변리사의 중재 가치——AI 시대에 더욱 요구되는 전문 지식

AI 심사 시대의 도래는 변리사의 역할을 축소시키는 것이 아니라, 오히려 그 전문성의 가치를 한층 높여주는 것입니다. AI가 심사의 ‘무기’를 강화하는 이상, 출원인 측에도 동등하거나 그 이상의 ‘방어력’이 요구됩니다. 여기서는 AI 심사 시대에 있어 변리사의 4가지 핵심적인 개입 가치를 설명합니다.

정리

JPO의 AI 액션 플랜(2022~2026년)은 일본 특허 심사의 방식을 근본적으로 혁신하는 것입니다. 선행기술 조사의 AI 지원, 외국어 문헌의 번역 AI, 이미지 인식 AI의 활용, 그리고 생성형 AI의 적용 가능성 검토——이 4가지 축은 심사의 신속화와 품질 향상을 동시에 실현할 가능성을 내포하고 있습니다.

그러나 출원인에게 있어 AI 도입이 새로운 위협을 초래한다는 것도 사실입니다. 시맨틱 검색을 통한 의역 표현의 간파, 이분야 문헌의 조합에 의한 예상치 못한 진보성 부정, 인용 문헌 수의 폭발적 증가——이러한 위협에 적절히 대처하기 위해서는 AI 시대에 적응한 새로운 출원 전략이 필수적입니다.

그리고 이 새로운 전략을 수립하고 실행하는 데 있어 변리사의 전문성은 그 어느 때보다 중요한 역할을 합니다. AI의 능력을 이해하고, 그 강점과 한계를 고려한 후 최적의 출원 전략을 설계하는 것——이것이야말로 AI 심사 시대에 있어 변리사의 진정한 가치입니다.