<국내석사과정 훈련과제>

인공지능 발명의 Data Dependency에 따른

특허법 관련 이슈 분석

2022.12월

특허청 전기통신기술심사국

전자상거래심사과

공업사무관 이재홍

[목차]

1. 서론                             ··················· 1

2. 특허출원 발명의 데이터베이스 소유주, 제공자의

공동발명자 이슈                 ··················· 2

3. 무단 데이터 사용에 따른

기계학습 결과물 이슈            ··················· 8

4. 심사 및 특허분쟁 관련 이슈    ··················· 11

5. 인공지능 발명자 인정 여부     ··················· 14

6. 저작권 분야의 인공지능 권리적격 구체적 논의  ····· 30

7. 특허 디스커버리 제도 국내 도입 관련 검토  ······ 38

8. 결론                            ··················· 53

1. 서론

4차산업이 화두가 됨에 따라 인공지능과 빅데이터 분야가 산업 전반에 적용되기 시작하였고, 관련 기술 개발에 따른 연관분야의 특허 출원도 급증하는 추세가 되었다. 국내외에서는 인공지능이 개발한 기술에 대해 특허성을 부여할 수 있는지, 인공지능을 발명자로 인정할 수 있는지 여부가 논의되고 있다.

인공지능, 빅데이터를 활용한 발명은 기존의 전통 제조업 영역의 물건 발명은 물론, BM 및 컴퓨터 프로그램 발명과도 그 특성이 상이하다. 기존의 컴퓨터 발명과 같이 단순히 소프트웨어가 하드웨어와 결합하여 수동적인 기능을 수행함을 넘어서, 소프트웨어 그 자체가 데이터베이스를 활용하여 기계학습을 수행함으로서, 하드웨어의 동작을 능동적으로 제어한다. 그 과정에서 기계학습 과정의 기반이 되는 데이터베이스가 전통적인 역할 및 기능을 넘어 인공지능을 완성시키는 데 핵심적인 구성요소로 부각되고 있다.

인공지능 발명은 데이터베이스에 대한 의존도가 높아, 타 영역의 발명들에서 나타나지 않는 발생 가능한 이슈가 있다. 그러나 인공지능 분야는 신기술 영역인 만큼 관련 이슈에 대한 입법적 완비, 판례의 축적 등은 부족한 것이 실정이다.

또한, 인공지능 분야의 특허 출원 및 특허 심사는 현재 진행형으로 특허청이 마주하고 있는 과제인 만큼, 인공지능의 데이터베이스 의존도와 관련된 쟁점 사항들을 조기에 발굴하고 이에 대한 연구, 지침 마련이 필요하다.

2. 특허출원 발명의 데이터베이스 소유주, 제공자의 공동발명자 이슈

인공지능의 기계학습은 그 과정상 인공지능의 학습 대상인 데이터들, 그 데이터들의 Pool인 데이터베이스에 대한 Data Depedency(데이터 의존도)가 높다. 가정적으로 인공지능의 기계학습 알고리즘을 개발한 자와 기계학습 수행을 위한 데이터를 제공한 자가 다른 경우를 상정해보기로 한다.

(1) 공동발명자

특허법 제2조는 발명을 “자연법칙을 이용한 기술적 사상의 창작으로서 고도한 것”이라고 정의 내리고 있다. 判例는 특허법상 발명의 정의에 따라 발명자 여부를 “기술적 사상의 창작 행위에 실질적으로 기여한 자(2011다67705)”라는 입장이다.

공동발명자 여부에 대해 判例는 “발명의 완성을 위하여 실절적으로 상호 협력하는 관계(2009다75178)”이며, “기술적 사상의 창작행위에 실질적으로 기여(2011다67705)”해야 한다는 입장이다.

2009다75178 判例는 이에 대한 구체적 판단 기준을 제시하고 있다. “① 단순히 기본적인 과제와 아이디어만을 제공하였거나, ② 연구자의 지시로 데이터의 정리와 실험만을 하였거나, ③ 연구자를 일반적으로 관리하였거나, ④ 자금·설비 등을 제공하여 발명의 완성을 후원·위탁하였을 뿐인 정도 등에 그치는 경우, 공동발명자로 볼 수 없다”고 한다.

또한 공동발명자로 인정되는 경우로 “① 발명의 기술적 과제를 해결하기 위한 구체적인 착상의 제시·부가·보완, ② 실험 등을 통한 새로운 착상의 구체화, ③ 발명의 목적 및 효과를 달성하기 위한 구체적인 수단과 방법의 제공, ④ 발명을 가능하게 하기 위한 구체적인 조언·지도 등과 같이 기술적 사상의 창작행위에 실질적으로 기여하기에 이르러야 한다”는 기준을 제시한다.

(2) 데이터베이스 제공 행위

서두의 논의와 같이 인공지능의 기계학습을 위해 데이터베이스를 제공한 자의 공동 발명자 인정 여부를 判例의 관점에서 판단해본다.

만일 데이터베이스 제공 행위를 “④ 자금·설비 등을 제공하여 발명의 완성을 후원·위탁하였을 뿐인 정도 등에 그치는 경우”로 판단된다면 공동 발명자가 될 수 없다. 반면 “③ 발명의 목적 및 효과를 달성하기 위한 구체적인 수단과 방법의 제공”에 해당되는 경우에는 공동발명자로 인정될 수 있다.

이에 대해서는 구체적인 대법원 判例가 추가로 나타나는 것이 좋으나, 데이터베이스가 기계학습에 활용되는 과정상, 특허청의 정책적 판단은 공동발명자로 인정하는 방향으로 이루어짐이 타당할 것으로 보인다.

첫째, 자금과 설비는 대체 가능한 경우가 있다. 설비의 제공의 경우 특수 장비일수록 예외가 있을 수 있으나, 대부분의 경우 기술적 사상의 창작에 구체적이고 실질적인 기여행위로 인정받기 어려울 것이다. 자금의 경우는 논의할 필요도 없이 공동발명자로 인정할 수 없다. 그러나 데이터베이스상의 데이터 구성은 데이터베이스마다 고유하다. 게다가 기계학습을 위한 데이터베이스가 달라질 경우, 동일한 방식의 기계학습을 수행하더라도 구체화되는 인공지능 결과물은 달라질 수 있다. 데이터베이스의 내용과 성격에 따라서 발명의 결과물이 달라질 수 있다는 점에서 기술적 사상의 창작에 기여한다고 볼 여지가 높다고 판단된다.

둘째, 데이터베이스는 기존에 존재하던 자금, 설비를 단순히 제공하는 것이라고 보기에는 데이터베이스 그 자체를 구축하기 위해 많은 노력과 아이디어가 들어간 경우가 있을 수 있다. 기계학습을 위한 데이터들은 단순히 수많은 데이터들을 무작위로 활용하는 것이 아닌, 학습 목적 및 유도하는 결과를 달성하기 위해 특정 기준으로 바이어스되고 필터링 된 데이터들을 중점적으로 학습시키는 것이기 때문이다. 기계학습을 위한 데이터 필터링 작업 자체가 기술적 사상의 창작에 실질적 기여로 볼 여지는 충분하다.

다만, 이는 데이터베이스 제공자가 정제된 데이터들을 제공해 줄 경우에 인정되는 것으로 무작위 데이터들을 단순 제공하고, 기계학습을 하는 자가 해당 데이터들을 정제한 경우에는 데이터베이스 제공자는 단순 설비제공에 준하여 공동발명자로 인정하기 어려운 케이스로 분류될 것이다.

(3) 복수의 데이터베이스 제공자 이슈

데이터베이스 제공자가 단수가 아닌, 복수의 주체로 이루어져 있을 경우, 특히 그 주체의 수가 증가할수록 공동발명자 인정 여부 판단은 어려워진다. 발명자 인정 여부는 발명에 대한 실질적인 기여도의 문제이기 때문이다.

복수의 주체가 제공한 데이터들 전체 관점에서는 발명에 대한 실질적인 기여에 해당한다고 봄이 충분하나, 개별 데이터들을 각각 나누어 살펴 본다면 개별 데이터 제공자를 공동발명자로 인정될 수준의 큰 기여로 보기 어려울 수도 있기 때문이다. 극단적으로 공공의 불특정 다수로부터 개인정보를 개별적으로 수집하여 발명을 수행한 경우, 공공의 불특정 다수 모두를 공동발명자로 인정하여 특허 절차를 진행한다는 것은 현실적으로 불가능한 일이다.

공동 발명자가 복수일 경우 이들이 공동 출원인이 된다면 특허 분쟁 관련하여 문제가 심각해진다. 특허법 제33조에 따라 특허를 받을 수 있는 권리는 공동 발명자의 공유가 된다. 이들이 모두 공동출원인이 되어 특허 등록을 받을 경우, 특허법 제99조에 따라 공유자별 지분율에 무관하게 각 공유자는 타 공유자의 동의를 받지 않고 발명을 실시할 수 있으므로, 발명 실시자의 수가 크게 증가하게 된다. 또한 지분양도, 질권설정, 실시권 설정을 위한 다른 공유자의 동의와 관련된 거버넌스 문제에 직면하게 된다.

공동 특허 출원인 이슈와 관련해서는 결국, 데이터베이스 제공과 관련된 계약에서 해결하는 수 밖에 없다. 바람직한 계약 예로 데이터베이스 제공자에 대한 공동발명자를 인정하되, 특허를 받을 수 있는 권리는 인공지능 기계학습 수행자에게 귀속되도록 사전에 합의하는 방안이 있을 수 있다. 물론 사적자치에 따라 계약상 데이터베이스 제공자 역시 공동출원인이 될 수 있음은 당연하다.

그러나 다수의 데이터베이스 제공자 문제는 제공자 수가 늘어날수록 계약만으로 해결할 수 없어서, 구체적인 사례마다 다른 판단이 일어날 수 밖에 없으며 관련 判例가 나타나 기준이 마련되는 것이 업계의 혼란을 최소화 할 수 있는 길일 것이다.

(4) 정부 발주 과제의 경우

만일 대한민국 정부가 소유하고 있는 데이터를 대국민 공개 가능한 경우이나, 정부가 민간기업 등을 대상으로 인공지능 개발 과제를 발주하면서 해당 기업에게 제한적으로 데이터를 제공하는 경우, 상기 논의들에 따르면 대한민국 정부는 공동발명자의 지위를 가질 수 있을 지도 모른다.

그러나 判例는 발명자를 “창작행위에 현실로 가담한 자연인으로, 법인이 발명자가 될 수 없다(2002허4811)”는 판례로부터 대한민국 정부는 공동발명자 지위를 가질 수 없다.

이 논의를 확장한다면, 사례에서 데이터베이스를 일반 법인이 제공한 경우에도 사실상 해당 법인은 공동 발명자성을 인정받기 불가능할 것이다. 다만, 법인 내에서 데이터베이스를 구축한 개인이 있는 경우 해당 개인이 별도로 공동발명자로 인정될 여지는 남아 있다. 데이터베이스라는 것이 그 데이터의 양이 방대할수록 개인이 소유하기 어렵고 법인이 관리하는 경우가 대부분이라 추측 가능하므로 공동 발명자 이슈는 예상과 달리 현실에서 표면화 될 가능성이 낮을 수 있다.

정부 과제에 대해 정부가 출원인이 되기 위해서는 특허를 받을수 있는 권리의 지분을 일부 승계받아서 공동 출원인이 될 수 있으며, 이는 정부의 과제 발주 과정에서 계약을 통해 개발 주체와 협의할 수 있는 사항으로 판단된다.

(5) 특허법상 공동 발명자 구제 수단

일부 공동발명인이 출원시 누락된 경우 특허법상 구제수단은 다음과 같다.

누락된 공동발명인의 단독 출원은 특허법 제44조에 의해 불가능하다. 만일 출원인과 누락된 공동발명인간 합의가 이루어지지 않은 경우, 출원을 통해서 권리회복이 이루어지지 않을 것이며, 일부 공유자의 출원이 계속중인 경우는 判例에 따라 출원인명의변경 청구가 가능하다. 일부 공유자 출원이 이미 특허 등록된 경우는 특허법 제99조의2에 따라 특허권이전등록 청구가 가능할 것이다.

만일 출원인과 누락된 공동발명인이 합의가 이루어진 경우는 출원을 통해, 기존 출원의 취하후 공동출원을 하던지, 기존 출원의 무권리자 출원의 법적지위를 고려하여 통상의 공동출원도 가능할 것이다. 만일 출원을 통하지 않을 경우에는 특허청에 출원인 명의변경 신청(특허법 시행규칙 제26조)을 하거나, 특허권이전등록 신청(특허권 등의 등록령 제15조)을 통해 구제받을 수 있을 것이다.

그 외 기타 수단으로 특허를 받을 받을 수 있는 권리 침해를 이유로 한 민법 제750조에 따른 불법행위 손해배상청구, 특허법 제229조상 거짓행위 죄 고소, 당사자간 권리 양도 등으로 해결 가능할 것이다.

3. 무단 데이터 사용에 따른 기계학습 결과물 이슈

한편, 외부 데이터를 무단으로 사용하여 기계학습을 수행하여 이루어진 발명에 존재하는 경우 이와 관련된 법적 이슈를 판단해본다.

(1) 특정 단일대상 데이터베이스 무단 사용

직접적으로, 데이터 소유자의 공동 발명자 지위가 인정된다면 해당 발명이 출원되었다면 무권리자 출원, 해당 발명이 등록되었다면 무권리자 출원의 무효사유를 가진 특허가 된다. 이때에는 특허법상 정당권리자 출원, 특허권이전등록 청구 등을 통해 특허에 대한 권리구제를 받을 수 있을 것이다. 다만, 불특정 다수의 데이터 소유자로부터 데이터를 무단 취득한 경우는, 다수의 데이터 소유자간 연대가 현실적으로 어려워 해당 절차를 통한 피해 구제가 유용하지 않을 수 있다. 이 경우 특허법적 구제절차 외에 민사상 손해배상청구, 형사상 책임을 물을 가능성도 존재한다.

나아가, 특허법 관점을 넘어서 해당 데이터들은 저작권, 디자인보호법 등 다른 지식재산권의 보호범위 안에 속할 수 있기 때문에 해당 법률 관점에서의 보호, 대응조치도 고려해볼 수 있다. 예를들어 특정 화가의 화풍으로 그림을 자동적으로 그려주는 인공지능을 개발하는 과정에서 해당 화가의 그림들에 대한 데이터가 무단으로 사용되었다고 하자. 해당 그림들에 대한 저작권이 있는 자는 저작재산권 침해에 대한 조치와 함께 특허권, 민법상 권리구제를 병행할 수 있을 것이다.

저작재산권 침해에 대한 손해배상 청구의 경우는, 통상적인 저작재산권 소송 판례에 따라 이루어지면 되나, 특허를 받을 권리의 침해의 경우에는 손해 산정 방식에 대해 더욱 논의가 필요할 것으로 보인다.

(2) 불특정 다수 데이터 무단 사용

특정 데이터베이스의 데이터들이 바이어스된 경우, 바이어스된 데이터 침해를 받은 자는 자신의 데이터가 무단 사용되었음을 인지하는 것이 상대적으로 용이하고, 법적 대응에 나서기 쉬울 것이다.

반면, 데이터 침해자가 바이어스되지 않은 특정 데이터베이스군에서 일부 데이터만 추출하여 이용하거나, 불특정 다수의 개인정보를 활용하는 등, 데이터 침해를 받은자가 이를 인지하지 못하는 경우가 문제될 수 있다. 대다수 국민들의 일부 개인정보를 활용하는 경우에는 개별 국민들이 자신의 정보가 타인에 의해 무단으로 이용되었음을 감지할 길은 실질적으로 없다.

특허 발명 과정에서 무분별한 데이터 침해가 이루어질 수 있음에도 특허법 및 특허 심사과정에서 이를 필터링할 수 있는 제도가 현재로선 미비한 실정이다. 또한, 악의의 침해자 뿐만 아니라 기계학습을 수행하는 개발자 역시 자신이 타인의 데이터를 공공 데이터로 오인하여 무단 침해하고 있다는 사실을 모르고 데이터를 무단 사용하는 경우가 발생할 수 있다.

데이터베이스 소유자, 불특정 일반 국민에 대한 정보 보호 및 선의의 데이터 침해 방지를 위해서 특허청의 심사과정에서 일종의 가이드라인 제시가 필요하다고 판단된다.

즉, 출원 명세서상 발명의 설명 부분에 해당 기계학습을 수행함에 있어 활용된 데이터베이스의 출처를 기재하도록 하는 방안을 논의해야 한다. 추후 해당 출처표시가 데이터 무단 침해에 대한 법적분쟁에서 유용하게 활용될 것으로 보인다. 예를 들어 출처표시를 하였으나 해당 출처 당사자로부터 데이터 사용허락을 받지 않은 경우나, 출처표시를 하지 않고 해당 데이터를 사용한 경우 특허권자의 귀책사유를 입증하는데 용이할 것이다.

다만, 데이터베이스내 데이터가 민감자료라 공개 자체를 하기 어려운 경우가 있을 수 있는데, 군사기밀 데이터, 영업비밀 데이터 등이 이에 해당할 수 있다. 이 경우 특허법 제126조의2 구체적 행위태양 제시 의무, 제132조 자료의 제출 등 조항을 벤치마킹하여 비밀유지 의무가 있는 특허청 담당 심사관 차원에서 민감자료 여부를 검증할 필요가 있다.

또한, 일반 국민의 개인 정보 등을 활용한 경우에는 최소한의 표시로 그와 같은 데이터들이 활용되었음을 명세서에 표시하는 안전장치가 필요하다고 본다.

그러나 발명 자체가 기계학습을 한 이후의 결과물이 아닌 기계학습 과정 그 자체인 경우에는 데이터 사용 전이므로 이를 무조건 요구하기는 어려울 것이다.

따라서, 개별 출원 심사과정에서 필요한 경우 특허법 제42조 제3항 제1호의 규정을 적용하거나, 검토 결과 적용이 어려운 경우에는 별도의 규정을 신설하여 데이터 출처 등을 요구할 수 있는 방법도 연구해볼만 하다고 판단된다.

4. 심사 및 특허분쟁 관련 이슈

(1) 심사 단계

인공지능 기계학습과 관련된 발명은 3가지 그룹으로 나눌 수 있다.

① Data를 기계학습하는 방법 및 인공지능 알고리즘 그 자체를 출원한 발명, ② Data를 기계학습한 인공지능이 수행하게 되는 특정 기능에 대한 기술적 사상 차원의 발명, ③ 특정 Data를 기계학습하여 완성된 인공지능 결과물 그 자체를 출원한 발명이다.

이중 ① 그룹의 경우, 청구범위를 도출함에 있어 특정 데이터베이스의 데이터가 활용되기 전 단계이다. 반면, ②, ③ 그룹의 경우에는 청구범위 도출을 위해 특정 데이터베이스의 데이터가 활용되어 인공지능의 기계학습이 완료된 시점이다.

따라서, ②, ③ 그룹의 경우 Data Depedency 이슈가 발생하여, 위에서 논의한 공동 발명자 이슈, 데이터 무단 사용 이슈가 나타나게 된다.

심사 단계에서 출원 발명이 ②, ③ 그룹에 해당하는 경우 공동 출원 규정, 특허법 제42조제3항에 따른 발명의 설명 내 데이터 출처 적시 등을 논의할 실익이 있게 된다.

특허법 제29조 제1항 신규성, 제2항 진보성과 같은 실질 심사의 경우도 Data Depedency 이슈가 발생할 수 있다. 동일한 인공지능 기계학습 알고리즘이더라도 학습될 데이터베이스의 내용이 변경될 경우 기계학습의 결과물이 차이가 발생할 수 있기 때문이다. 결과물의 차이는 신규성, 진보성 판단에 있어 동일, 유사 발명인지 여부의 판단에 영향을 미치게 된다. 인공지능과 기계학습 방식이 동일하나 출원발명과 인용발명의 학습된 데이터베이스의 내용이 다르다면 이들이 신규성, 진보성 위반이 될 수 있는지 여부는 발명의 구성 및 효과 측면에서 판례에 입각하여 판단해볼 필요가 있다.

더 나아가, 학습 결과에 따른 발명의 재현율, 반복 가능성에 따라 발명의 성립성 차원의 문제가 발생할 수 있는지 구체적 사례를 통해 더욱 논의해보아야 한다.

결국, 출원발명의 특허성을 판단하기 위해서는 인공지능 기계학습 관련 발명이 어느 그룹인지, 특히 ②, ③ 그룹에 해당하는지를 판단하여 공동발명자, 데이터베이스 내용의 발명의 설명 내 적시, 신규성 진보성 판단시 데이터베이스 내용 판단 등에 추가적인 검토를 요하며, 심사 실무 기준상 이를 반영하는 것도 검토할 만 하다.

(2) 특허 침해 단계

Data Depedency 이슈는 특허 침해 판단시에도 동일하게 영향을 미칠수 있다. 대법원 判例는 구성요소 완비의 원칙을 기본으로, 균등론, 이용침해 등 추가 법리로 특허 침해 요건을 판단하고 있다.

구성요소 완비의 원칙 判例에 따르면 특허발명의 청구범위에 기재된 각 구성요소와 그 구성요소간의 유기적 결합관계가 실시발명에 그대로 포함되어 있어야 한다고 한다.

인공지능의 기계학습의 결과에 따라 그 결과물이 달라지는데, 기계학습에 제공된 데이터베이스의 양과 질, 종류, 성격에 따라 최종 결과물이 다를 경우, 즉, 기계학습의 기반이 된 데이터가 다른 경우 히든레이어와 기계학습 알고리즘이 같다고 하더라도 확인대상 발명과 특허발명이 동일하다고 볼 수 있는지 문제가 된다.

다르게 표현한다면 데이터베이스의 성격이 발명의 결과물에 직접적인 영향을 미치므로 데이터베이스가 발명의 구성요소중 하나로 포함되어야 한다는 말이며, 데이터베이스가 상이하다면 발명의 구성요소가 상이한 것이므로 구성요소 완비의 원칙에 해당하지 않게 되어 침해가 아닐 수 있다는 뜻이다.

물론 균등론을 적용하여, 과제해결원리의 동일성, 작용효과의 실질적 동일성, 구성 변경의 자명성 등을 더 논의해볼수 있으나, 데이터베이스가 상이하면 발명의 작용효과가 달라지거나, 데이터베이스의 데이터 정제, 바이어스 등을 고려하면 구성 변경이 자명하다고 단정짓기도 힘들다.

따라서, 특허 침해여부를 판단함에 있어서도 법원에서 기계학습에 사용된 데이터가 무엇인지를 고려해야 할 수 있다. 이는 상기 ②, ③ 그룹에 해당하는 발명들에게 보다 요구되는 사항이다.

5. 인공지능 발명자 인정 여부

인공지능 분야가 확산됨에 따라 발명을 하는 인공지능도 나타나고 있다. 세계 각국에서 인공지능의 발명자 인정 여부가 주요 논점으로 떠오르고 있다. 현재로서는 자연인만이 발명자로 인정된다는 것이 통설이지만, 최근 호주, 남아공에서 인공지능이 발명자로 인정된 판례도 나타나는 등 기술 발전에 따라 해당 논의의 흐름과 기조도 변화할 기미를 보이고 있다.

(1) 인공지능의 발명자 지위

판례는 발명자를 특허법 제2조 발명의 정의로부터 도출함은 위에서 살펴보았다. 해당 정의에 따르면 인공지능의 발명자 지위를 부정할 이유는 없어보인다. 발명의 4가지 요건을 살펴보자.

① 자연법칙을 이용함의 경우, 자연법칙은 널리 알려진 주지된 사실이므로 인공지능이 만들어내는 규칙이 아니며, 이미 알려진 자연법칙을 인공지능이 발명에 적용하기만 하면 되는 것이므로, 자연법칙을 이용한다는 것이 인간의 전유물이 되기는 어렵다.

② 기술적 사상의 경우, 인공지능이 만들어낸 결과물의 내용이 기술적 사상이기만 하면 되는 것이지 인공지능이 사상을 할 것을 요구하는 것은 아니므로 결과론적으로 해당 요건 또한 인간만의 전유물이 될 수 없어보인다.

③ 창작이라는 단어를 인간의 정신활동에 의해 무엇인가를 만들어 낸다는 것으로 정의내린다면, 이는 창작의 개념을 협의로 보는 것이다. 만일 창작을 광의로 무에서 유를 창조하는 것이라고 한다면, 즉 아예 아무것도 없는 상황에서 무엇을 만들어내거나, 기존에 존재하던 것들의 조합을 통해 새로운 것을 만들어내거나 하는 등의 일련의 행위를 통칭한다면, 인공지능에 의해 무엇인가 만들어지고 그것이 기존에 존재하지 않았던 것이라고 한다면 기계적 해석에 의해 창작으로 인정될 수 있다.

④ 고도한 것의 경우는 인공지능의 창작 결과물이 고도하기만 하면 되므로 큰 논점이 되지 않는다.

따라서, 인공지능이 권리주체 및 출원절차를 밟는 주체로서의 출원인으로 인정될 수는 없을지언정, 발명자 적격을 인정하지 않을 이유가 없다고 보인다. 출원인 적격과 발명자 적격은 개념상 엄밀한 구별이 필요하다.

특허법상 권리자적격과 관련된 보다 자세한 논의는 아래 표와 같다.

※ 인공지능의 특허법상 권리자적격 구체 논의

1. 인공지능 발명의 특허발명으로서의 인정 여부

특허의 대상은 발명이다. 발명 적격이 없거나 미완성 발명은 특허를 받을 수 없다.

현행 특허법 규정상 발명의 정의는 다음과 같다.

제2조(정의) 이 법에서 사용하는 용어의 뜻은 다음과 같다.

1. “발명”이란 자연법칙을 이용한 기술적 사상의 창작으로서 고도(高度)한 것을 말한다.

즉 발명이 성립하기 위해서는 ① 자연법칙을 이용, ② 기술적 사상, ③ 창작, ④ 고도한 것이라는 4가지 요건을 만족해야 하며, 실질적으로 상기 요건중 특허와 실용신안을 구분하기 위해 존재하는 형식적 요건인 4번째 요건을 제외한 3가지 요건을 만족해야 한다.

AI가 만들어낸 결과물이 발명의 적격을 가질 수 있는지 법조문에 입각하여 분석해본다.

(1) 자연법칙을 이용

현재까지 밝혀진 자연법칙은 이미 널리 주지된 사실이다. 인공적으로 만들어 낼 수 있는 규칙이 아니며, 자연법칙에 대한 이해만 있다면 누구나 이를 이용할 수 있다. AI가 어떠한 결과물을 만들어냄에 있어 자연법칙을 도구로서 이용할 수 없다고 단정할 수 없으며, 실제로 이미 AI가 수행하고 있는 수많은 작업들은 광의적으로 자연법칙을 이용하고 있다. 인공지능에 의해 수행되고 있는 수많은 BM발명 특허들 역시 인간의 개입 없이 인공지능에 의해 수행되더라도 자연법칙을 이용한 것으로 인정받아 특허권이 부여되고 있다.

(2) 기술적 사상

AI가 만들어 낸 결과물의 내용이 기술적 사상이면 문제될 것이 없다. “기술적 사상”은 발명의 과정의 문제가 아니라 결과물의 문제이므로, 결과론적으로 어떠한 과정을 거쳐서 만들어진 결과물을 살펴보니 기술적 사상의 범주 안에 해당된다면 발명의 요건을 충족함에 문제가 없다. 해당 요건을 판단함에 있어서 인간이냐 AI냐 문제가 개입될 여지는 없어 보인다.

(3) 창작

창작이 가장 문제되는 요건이다. 일반적으로 창작이라는 단어를 인간의 정신활동에 의해서 무엇인가를 만들어내는 것으로 정의내리는 경향이 있는 듯하다. 그러나 철학적으로 창작이라는 단어를 단일 의미로 명확히 정의내리기는 쉽지 않고, 맥락에 따라 다양한 의미로 해석되고 이용될 수 있는 단어로 유연하게 해석한다면, 창작을 인간의 전유물로 단정지을 근거는 희박하다.

창작의 의미를 무에서 유를 창조하는 것이라고 한다면(즉, 아무것도 없는 상황에서 무엇을 만들어 내거나, 기존에 존재하던 것들의 조합을 통해 새로운 것을 만들어내는 등), AI에 의해 무엇이 만들어지고 그것이 기존에 존재하지 않던 것이기만 한다면 기계적 해석으로 창작에 해당한다.

(4) 저작물과의 비교

저작권법상 저작물 정의는 “인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물”로서, 인간과 표현이라는 단어로 인해 저작행위를 전통적으로 인간의 전유물로 보는 경향이 강했으나, AI는 기계학습을 통해 인간의 사상 또는 감정을 학습해낼 수 있고, 이를 활용하여 그림을 그리거나 작곡하는 행위도 광의의 “표현”으로 해석한다면, 현행 법 하에서도 A를 저작자로 인정할 수 없을 지언정, AI의 창작물을 저작물로 볼 여지는 충분하다.

특허법상 발명의 정의와 저작권법상의 저작물의 정의를 비교해본다면, AI의 행위가 발명으로 인정될 가능성은 저작권법상 저작물보다도 더 높다고 볼 수 있다.

(5) 동물의 창작성과의 비교

현행 특허법상 특허 거절사유를 규정하고 있는 특허법 제62조상 특허법 제2조를 만족하지 않는 경우 특허를 받을 수 없다고 되어있지 않다. 다만 발명성을 인정받지 못하여 특허법 제2조를 만족하지 않는 경우 특허법 제29조 본문의 “산업상 이용가능성” 요건을 만족하지 못한 것으로 보아 제29조 위반으로 특허 거절결정이 이루어진다.

동물도 창작 활동을 할 수 있지만, 인공지능의 창작과 가장 큰 차이는 동물의 창작행위는 우연에 의한 창작으로, 이후에 동일한 창작물 및 창작물의 실시가 동일하게 이루어질 확률이 희박하다. 즉 재현가능성이 없어서 동물의 창작물은 발명에 해당할 수 없어 특허법 제29조 본문을 위배한다.

반면 인공지능은 자체 프로그램에 의해 구동되므로 반복, 재현가능성을 만족할 수 있는 결과물을 도출해낼 가능성이 높아, 특허법 제29조 본문의 산업상 이용가능성도 극복할 수 있을 것이라 본다.

(6) 소결

특허법 제2조 발명의 정의를 만족하는 범위 내에서 AI가 만들어낸 결과물도 발명으로서의 적격을 가질수 있다.

2. 발명자로서의 인정

AI가 발명을 할 수 있다고 하더라도, 발명자로 인정받는 문제는 다른 차원의 문제이다.

특허법은 출원인 및 특허권자 적격으로 자연인 뿐만 아니라 법인을 인정하고 있다. 출원인 및 특허권자 문제는 사실의 문제가 아닌 법률적 해석의 문제로 권리 의무의 주체가 될 수 있는 자격이 있는지의 문제이다.

발명은 사실 행위로, 발명자는 사실 확정의 문제에 가깝다. 발명이라는 행위를 한 자로 인정받는다는 것은 특허청 등 어떤 기관의 공식적 승인을 통해 확정되는 것이 아닌, 발명행위를 함으로써 사실적으로 확정되는 사항이다. 저작권법의 저작자는 저작물을 창작한 자를 의미하고 창작한 순간부터 저작자로 인정되는 것과 같다. 현행 특허법은 발명자로서 법인을 제외하고 자연인만을 포함시키고 있다. 법인이 자체적으로 정신적 활동인 창작행위를 할 수 없다는 이유이다.

발명자 요건 관련 대법원 주요 判例는 아래와 같다.

● 발명자에 해당하기 위해서는 기술적 사상의 창작행위에 실질적으로 기여해야 한다.(2011다67705)

● 공동발명자가 되기 위해서는 발명의 완성을 위하여 실질적으로 상호 협력하는 관계에 있어야 한다. (2009다75178)

● 모인출원 발명 역시 모인대상발명의 구성을 일부 변경하였더라도, 그 변경이 통상의 기술자가 보통으로 채용하는 정도에 지나지 않고 그로 인하여 발명의 작용효과에 특별한 차이를 일으키지 않는 등 기술적 사상의 창작에 실질적으로 기여하지 않은 경우 무권리자출원에 해당한다. (2009후2463)

즉, 발명자의 요건을 발명의 정의규정을 활용하여 재정의 내린다. 이와 같은 입장에서 본다면, 상기 2. 발명의로서의 인정 논의에서와 같이 AI가 발명을 할 수 있다는 결론은 AI도 발명자로 인정받을 수 있는 가능성으로 이어진다.

발명자는 일신적속적 성격으로 양도의 대상이 아니다. 특허를 받을 수 있는 권리는 원시적으로 발명자에게 자동 귀속되고, 발명자는 직접 특허출원을 하거나 발명자로부터 특허를 받을 수 있는 권리를 승계받은 자(제37조, 제38조)가 정당한 특허출원인이 될 수 있다. 특허출원인은 승계로 인하여 변경될 수 있고, 특허가 설정등록된 이후에도 특허권자는 변경 가능하나 그 과정에서도 발명자는 불변이다.

발명자가 문제되는 특허법 조항은 대표적으로 제33조의 출원인 적격 조항이다.

제33조(특허를 받을 수 있는 자) ①  발명을 한 사람 또는 그 승계인은 이 법에서 정하는 바에 따라 특허를 받을 수 있는 권리를 가진다. 다만, 특허청 직원 및 특허심판원 직원은 상속이나 유증(遺贈)의 경우를 제외하고는 재직 중 특허를 받을 수 없다.

② 2명 이상이 공동으로 발명한 경우에는 특허를 받을 수 있는 권리를 공유한다.

특허 출원을 하고, 심사를 청구하며, 대리인 선임, 우편 송달, 심사관의 의견제출통지 및 등록여부 결정에 대응하고, 각종 수수료 납부 등 행정 전 과정을 대응하는 자는 법적으로 출원인이지 발명자가 아니다. 해당 행정 절차 수행은 “현재로서는 인간의 영역”이지 AI가 보조적인 기능을 할지언정 주도적인 역할을 할 수 없다. 결론적으로 출원인은 자연인인 인간이거나, 행정 업무 처리를 수행하는 인간이라는 구성원을 내부 기구를 두고 있는 법인으로 한정해야 한다.

이는 출원인 적격의 문제이지 발명자 적격의 문제가 아니다. 출원인이 인간이므로 발명자도 인간이어야만 한다는 논리적 귀결은 필연적이지 않다. AI가 발명자로서의 지위를 인정 받는 동시에 AI에 대한 적법한 권리를 가진 자가 출원인으로서 특허를 받을 수 있는 권리를 자동 승계되도록 한다면 AI의 발명에 대한 특허 출원이 가능해진다. 이는 발명진흥법상 직무발명과 유사한 구조로 종업원의 직무와 연관된 발명에 대해 종업원은 발명자가 되지만 사용자에게 특허를 받을 수 있는 권리가 승계되는 것과 마찬가지이다.

특허법 제37조, 제38조의 특허를 받을수 있는 권리 승계도 권리 이전에 대한 의사표시가 있어야 가능하나 AI에게 그러한 의사가 존재할 수는 없으므로, 이를 해결하기 위해서는 특허를 받을 수 있는 권리의 자동승계 특례규정을 마련하던가, AI에게 별도의 법인격을 부여해야 하는데 전자는 특허법 개정을 통해 해결이 가능하나, 후자는 민법 등 관련 법 전반의 대대적 개정을 수반하므로 전자의 경우가 보다 현실적이라고 판단된다.

AI에 대한 적법한 권리를 가진자를 출원인으로 자동 승계되도록 한다고 할 때, 적법한 권리의 종류를 무엇으로 두어야 할지도 논의해야할 과제이다. AI에 대한 소유권자인지, AI 개발자인지, AI를 이용하여 발명을 실질적으로 수행한 연구원인지, 또한 해당 복수의 당사자에 대한 권리 공유를 인정한다면 특허를 받을수 있는 권리에 대한 지분 비율을 어느정도로 해야 할지 기여도를 책정 하는 것은 정책적 판단 영역이나, 일단 그들이 승계인으로 출원인 적격을 부여할 수 있는 제도적 장치를 만들수 있다고 본다.

발명자가 반드시 자연인으로서 인간이 되어야 한다면, AI가 수행한 발명에 대해 발명자를 AI 소유권자 또는 저작권자로 간주하면 되지 않을까에 대한 문제는, AI의 발명 과정에 있어 발명자 정의에 대한 대법원 판례 判例에서 해당 자연인은 기술적 사상의 창작행위에 실질적으로 기여하였는지가 문제되며, 간접적 기여의 경우 엄밀하게 법논리적으로 발명자로 인정받을 수 없을 것이다.

결론은, AI를 발명자로 두는 것과 출원인으로 인정하는 것은 아예 별개 문제이고, AI는 출원인이 될 수 없지만 특례규정을 통해 AI를 발명자 또는 발명자에 준하는 위치에 둘 수 있다.

3. 현행 인공지능 발명의 법적 처리

(1) 인공지능 발명의 심사실무 처리

현재 특허청은 발명자란에 인공지능이 기재된 채로 출원된 경우, 방식심사 단계에서 발명자 기재의 부적법으로 출원인에게 보정명령을 내리고, 보정이 이루어지지 않으면 당해 출원에 대해 무효처분 한다.

만일 방식심사 과정에서 발명자 기재 부적법 사항이 간과된 경우, 심사관은 특허법 제33조 1항의 거절사유로 거절결정한다. 이는 발명자란의 부적법이 직접 이유가 아닌, 출원인은 인공지능으로부터 특허를 받을수 있는 권리를 승계받을 수 없으므로 정당한 승계인이 아닌 출원인은 출원인 적격이 없다는 이유로 거절결정이 이루어진다.

만일 특허심사 과정에서 해당 사항이 간과되어 특허등록이 이루어지더라도, 해당 특허는 제33조 1항 위반의 무효사유를 가지게 되어, 특허법 제133조 무효심판이 청구되는 경우 소급적 무효처분이 이루어질 것이다.

(2) 인공지능 발명에 대한 특허를 받을 수 있는 권리 양도

현재의 법 체계 하에서, 인공지능은 발명자로 인정받을 수 없으므로 인공지능으로부터 특허를 받을 수 있는 권리를 승계받지 못한 출원인은 승계인에 해당하지 아니하여 무권리자 출원인에 해당한다.

또한, 해당 발명에 대해 출원 전 또는 출원하고 심사단계 진행중인 경우 출원인이 제3자에게 특허를 받을 수 있는 권리를 양도한 경우, 무권리자 출원인에 의한 양도로 양도 자체가 무효이다. 이 경우 제3자는 민법상 채무불이행 책임을 출원인에게 물을 수 있을 것이다.

4. AI 발명자 적격 인정시 AI 소유권 이전 문제

특허출원 심사중 또는 특허등록결정 이후에 AI에 대한 소유권, 저작재산권 등이 이전될 경우 AI의 발명에 대한 특허를 받을수 있는 권리 또는 특허권 또한 이전되어야 하는지 문제가 있다.

AI의 발명자로서의 지위를 인정하더라도 특허에 관한 권리는 출원인에게 전적으로 귀속되므로 AI에 대한 권리가 이전되더라도 출원인의 특허에 대한 권리는 이전되지 않음이 타당하다. AI 권리 이전과 함께 특허권을 이전하고자 한다면 출원인, 특허권자와 제3자간 별도의 계약을 통해 이루어질 수 있다.

5. AI에 의한 특허 침해 문제

특허침해 요건은 다음과 같다.

“ ① 특허권이 유효하게 존속중 ② 정당권원 없는 자가 ③ 업으로서 ④ 특허발명의 보호범위에 속하는 발명을 실시하는 경우, 침해에 해당한다.”

AI에 대한 권리를 가진 자도 모르게 AI에 의해 타인의 특허권이 침해될 수 있다. AI에 의한 특허 침해 문제는 특히, ②, ③ 요건이 문제된다.

(1) 정당권원 없는 자 요건

특허침해는 특허권 또는 특허권에 대한 전용실시권, 통상실시권, 법정실시권 등 정당 실시권원이 없는 자가 실시할 경우 이루어진다. 일반적인 침해소송 문제에서는 정당권원 유무가 문제 되지만 AI에 있어서는 정당권원 없는 “자”가, 즉 침해행위를 한 대상이 사람이어야만 하는지가 문제된다. AI의 발명자성을 부정하는 이유는 ① AI는 인간성이 없으며, ② 의사가 없고, ③ 법적 권리, 의무, 책임 주체가 될 수 없다는 이유이므로, AI의 발명자성이 부정된다면 AI에 의한 특허침해 역시 어떠한 경우든 인정할 수 없게 된다.

또한 이에 따라 AI가 자동적으로 타인의 권리를 침해한 경우 AI의 침해를 부정한다면, AI의 소유권자, 개발자 등 AI에 대한 권리를 가진 자에게도 특허 침해 책임을 물을 수 없을 것이다. 이 경우 손해배상청구 요건인 고의, 과실여부도 인정받기 어려울 것이다.

자율주행자동차와 관련하여 인공지능의 판단에 따른 자율주행 결과로 교통사고가 난 경우 손해배상 책임을 누가 지게 되는가가 문제인 것과 같이, AI에 의해 특허침해가 이루어진 경우 누가 책임을 져야 하는 문제인가는 자율주행 자동차 문제와 유사선상에서 비교해볼 수 있는 구조이다.

(2) 업으로서 실시

AI의 특허발명 실시 주체성을 인정하더라도, AI의 특허발명 실시행위가 업으로서의 실시인가는 또 다른 문제이다. 업으로서 실시할 의사를 가져야 하는데 AI가 의사를 가지고 능동적으로 업으로서 발명을 실시할 것이라고 기대할 수 없다.

물건발명의 경우 실시형태가 물건의 생산, 사용, 양도, 대여, 수입, 또는 양도 또는 대여의 청약 행위로, 방법발명의 경우는 방법을 사용하는 행위 또는 방법 사용을 청약하는 행위로 한정적 열거되어 있다. AI가 해당 행위를 함에 있어 업으로서 실시할 가능성은 AI가 의사가 없음에 비추어 없다고 보는 것이 타당하다.

AI가 발명을 하는 과정에서 자연법칙을 그대로 학습하여 이를 이용하여 기존에 없던 원천기술을 개발할 확률보다는, 기존에 존재하는 발명들을 결합하고 개량한 발명일 가능성이 더 높다.

기존에 존재하는 발명들은 국내외 특허청에 공개특허공보, 등록특허공보 형식으로 쉽게 입수 가능하고 정형화된 포맷으로 인하여 인공지능이 기계학습할 가능성이 자연법칙을 그대로 학습하여 응용하는 것보다는 쉽다.

저작권법의 제35조의5 저작물의 공정한 이용에 해당하는 규정은 특허법 제96조이다.

제96조(특허권의 효력이 미치지 아니하는 범위) ①  특허권의 효력은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 사항에는 미치지 아니한다.

1. 연구 또는 시험(「약사법」에 따른 의약품의 품목허가·품목신고 및 「농약관리법」에 따른 농약의 등록을 위한 연구 또는 시험을 포함한다)을 하기 위한 특허발명의 실시

AI가 기존의 발명들을 기계학습 하는 과정에서 이용침해 등이 이루어지더라도 연구 또는 시험을 위한 목적인 경우는 특허권의 효력이 미치지 아니한다. AI를 이용하여 새로운 발명을 수행하는 AI의 소유권자의 개발 행위 역시 상기 실시행위 상에 속하지 않을뿐더러, 속하더라도 발명행위 그 자체는 연구 또는 시험목적일 가능성이 높다.

다만, 기존의 발명을 이용하여 새로운 발명을 하는 행위, 그리고 새로운 발명이 상업적 용도로 추후 활용될 여지가 있는 경우 단순히 연구 또는 시험에 해당하여 특허권의 보호범위에 속하지 않는다는 단정이 힘들며, 이는 보다 많은 판례 사례가 축적되어야 정리될 문제로 보인다.

(3) 침해금지소송, 손해배상청구소송 피고적격

또한, AI에 대한 침해가 인정되더라도, AI는 법적 주체가 될 수 없기 때문에 민사소송의 피고적격이 인정될 수 없다. 손해배상청구소송의 고의 또는 과실 요건은 의사가 없는 AI에게 적용될 수 없는 영역이며, AI에게 책임을 부여한다는 행위 자체가 상정되기 어렵다.

(4) 소결

AI는 특허 침해 당사자가 될 수 없으며, AI 소유권자가 AI를 도구로서 이용하여 특허침해를 수행한다면 소유권자에게 침해를 물을수 있으나, 단순 소프트웨어가 아닌 능동적 동작을 하는 AI에 의한 자동 특허 침해행위에 대해서는 소유권자에게 민사적 책임을 물을수 있는지는 사건별 구체, 개별적으로 판단해야 할 사항으로 여겨진다.

6. 특허법 제33조 제3항 개정 신설 논의

(1) 필요성

출원인 적격 조항은 특허법 제33조로 제1항에 출원인 적격, 제2항에 공유 특허권자에 대한 규정이 기재되어 있다.

인공지능을 발명자로 인정하는 경우 다음과 같은 효과가 있다.

① 인공지능에 대한 권리를 가진 출원인 적격을 가진 자, 즉 인공지능 개발자, 소유자 등은 자신의 이름만이 발명자로 기입되는 경우보다 인공지능의 명칭이 발명자로 기입되는 경우에 보다 큰 홍보효과를 얻을 수 있다. 해당 출원발명이 가치가 있는 발명일수록 비즈니스 영역에서 발명을 한 인공지능의 가치도 높게 평가될 수 있을 것이다.

② 따라서, 인공지능에 의한 발명의 수행 건수가 늘어나고, 특허 출원 및 등록건수도 증가하고, 인공지능 관련 산업 규모의 확대, 홍보 방식의 다변화 등의 순기능적 효과가 예상된다.

해당 법개정의 수요자와 공급자 모두 WIN-WIN 할 수 있는 구조로, 정부 입장에서 법개정에 소극적일 이유는 없어보인다.

(2) 제33조 제3항 개정안 제안

제33조 (특허를 받을 수 있는 자) ③ 발명이 인공지능에 의해 이루어진 경우, 인공지능과 인공지능에 대한 권리자(인공지능 소유권자, 인공지능 개발자, 인공지능이 발명을 하도록 인공지능을 구동한 자 등)는 함께 공동 발명자로 인정 받는다. 다만, 인공지능의 특허를 받을 수 있는 권리 지분은 자동으로 인공지능에 대한 권리자에게 승계된다.

출원인 적격 조항은 특허법 제33조로 제1항에 출원인 적격, 제2항에 공유 특허권자에 대한 규정이 기재되어 있다. 제3항을 위와 같이 신설할 경우, 인공지능의 발명자성을 인정함과 동시에 출원인이 인간이 되어야 하는 문제도 해결된다. 인공지능에 대한 권리자도 인공지능이 발명을 수행함에 있어서 간접적인 기여도가 인정되므로 공동발명자로 인정받도록 할 수 있을 것이다.

다만, 인공지능에 대한 권리자가 인공지능 소유권자, 개발자, 인공지능 구동자 중 누가 되어야 하는지, 또한 만일 모두 권리자로 인정된다면 특허를 받을 수 있는 권리가 공유형태일 것인데 지분 비율이 어느정도어야 하는지는 추후 정책적 논의 과정이 필요하다.

(2) 법개정 필요성 (특허법 제33조 제3항 신설)

인공지능이 발명자로서의 지위를 가지더라도, 인공지능에 대한 적법한 권리를 가진 자가 출원인으로 자동 승계되도록 한다면, 인공지능의 발명에 대한 특허출원이 가능해진다. 이는 발명진흥법상 직무발명과 유사한 구조이다. 종업원이 직무와 연관된 발명에 대해 종업원은 발명자가 되지만 사용자에게 특허를 받을 수 있는 권리가 승계되는 것과 마찬가지이다.

다만, 특허법 제37조, 제38조의 특허를 받을 수 있는 권리 승계도 권리 이전에 대한 의사표시가 수반되어야 하나, 인공지능에게 그러한 의사가 존재할 수 없으므로 이를 해결하기 위한 별도의 특례규정을 특허법상 마련할 것이 요구된다.

특허법 제33조의 특허를 받을수 있는 자에 제3항을 신설하는 것을 검토할 필요가 있다. 즉, 인공지능 발명 출원에 대해 발명자란에는 인공지능과 인공지능에 대한 적법한 권리를 가진 자가 공동 발명자가 되고, 특허를 받을 권리는 인공지능으로부터 적법한 권리를 가진 자에게 자동 승계되도록 규정을 신설하면 해결될 수 있다.

(3) 산업 정책적 필요성

특허 획득 자체가 목표라면 발명자란에 인공지능의 이름을 기입할 이유가 없다. 발명자와 출원자에 인공지능에 대한 적법한 권리를 가진 자의 이름만 기입해도 충분하다.

그러나, 인공지능이 수행한 발명이 특허를 받을 경우, 해당 발명이 인공지능이 개발한 것이라는 사실이 외부에 알려지게 된다면 해당 기업 입장에서는 큰 홍보효과가 발생한다. 이를 위해 발명자 란에 인공지능의 이름을 기입함으로써 공시에 의한 홍보효과를 노리는 것이다. 해당 업계 및 인공지능과 관련된 산업을 육성하기 위해서라도 이를 허용하는 분위기 조성 및 제도 마련을 긍정적으로 고려해볼 필요가 있다.

(4) 인공지능에 대한 적법한 권리를 가진 자

다만, 공동발명자 및 출원인이 될 자격이 있는 자가 누구인지 정의내리는 것은 보다 심층적인 논의가 필요하다. 인공지능에 대한 적법한 권리를 가진자가 될 수 있는 후보로는 인공지능을 개발한 자, 인공지능에 대해 출원 당시 소유권을 가진 자, 인공지능이 출원 발명을 할 당시 인공지능을 구동한 자 등이 있다.

이들중 누가 출원인이 될 자격이 있는지, 아니면 모두가 공동출원인이 될 자격이 있는지, 자격이 있다면 해당 특허권에 대한 지분의 비율은 어느정도가 되야 하는지도 추가적인 논의가 필요하다.

만일, 해당 자격이 있는 자가 경쟁 업체에서 각각 일하는 등 서로 이해관계가 상충되는 경우, 공동 출원인 또는 공동 발명자의 공동 출원 강제 규정에 의해 해당 발명은 출원 자체가 이루어 질 수 없기 때문에 신중하게 검토해야 할 사항이다.

6. 저작권 분야의 인공지능 권리적격 구체적 논의

특허분야와 별도로 저작권 분야에서의 인공지능과 관련된 권리적격 논의도 있으며, 지식재산권이라는 측면 하에 서로 비교하는 것 또한 특허법 분야의 정책수립에 도움이 될 것이며, 이에 대한 자세한 논의는 아래 표와 같다.

1. 인공지능은 미술 저작자가 될 수 있는가.

저작권법 제2조제1호 : “저작물”은 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물을 말한다.

저작권법 제2조제2호 : “저작자”는 저작물을 창작한 자를 말한다.

(1) 인공지능이 그린 미술품의 저작물 인정 여부

저작물은 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물로 정의 된다. 단순하게 생각한다면 인공지능은 인간이 아니므로 인간에 의해 인간의 사상 또는 감정이 표현된 것이 아니므로 저작물이 아니라고 말할 수도 있을지 모른다. 그러나, 인공지능을 이용하여 그림을 그리는 과정을 자세히 들여다보면 그 경계가 모호해진다. 그림을 그리는 인공지능을 개발하기 위해서는 인공지능이 기계학습을 하기 위한 수많은 그림들이 데이터베이스에 저장되어 빅데이터 형태로 존재하게 된다. 해당 데이터베이스상 저장된 그림들이 모두 과거의 수많은 명화로 이루어져 있다고 가정한다면 해당 명화들은 모두 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물이라는 사실에는 이견이 없을 것이다. 그 명화들도 작자가 외부로부터 어떠한 영향도 받지 않고 작가 내면의 스스로 영감을 받아 창조한 것이 있을 수도 있으나, 과거에 존재하던 예술사조와 수많은 명화들로부터 축적된 문화에 영향을 받은 작가도 많을 것이라고 추측할 수 있다. 인공지능이 학습한 빅데이터로서의 명화들이 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물이라면, 인공지능이 이들을 학습하여 그린 그림에는 인간의 사상 또는 감정이 표현된 것이 아니라고 단정지어서 말할 수 없다. 현대 추상화를 인간이 직접 그린 것보다, 과거의 사실주의 그림을 학습하여 인공지능이 사실주의 그림을 그린 결과물을 그림 출처를 블라인드로 대중에게 보여주었을 때, 후자의 그림을 보고 인간의 사상 또는 감정을 표현한 것에 가깝다고 평가할 대중도 많을 수 있다.

따라서 인공지능이 그린 그림도 저작권법상 저작물로 인정받을 여지가 있다. 인간의 사상 또는 감정이 표현됨에 있어서 인공지능은 붓과 같은 하나의 도구로 볼 수 있는 것이다. 현재의 저작권법으로는 저작물 창작에 어떠한 도구가 사용되었냐에 따라 저작물로 인정되는지 여부가 결정되지 않는다.

(2) 인공지능의 저작자 인정 여부

인공지능이 그린 그림이 저작물로 인정되더라도, 인공지능이 저작자가 될수있는지 여부는 다른 차원의 문제이다. 인공지능이 저작자가 된다는 것은 인공지능에게 저작인격권과 저작재산권이 부여된다는 것인데, 인공지능이 저작권법 뿐만 아니라 국내법상 어느 경우에도 직접 법의 당사자가 되어 저작권과 관련된 권리의무 행사의 주체가 될 수 없기 때문이다.

따라서 인공지능이 그린 그림은 저작물로 인정될 수 있으나, 인공지능은 해당 저작물을 창작한 자로서 저작자가 될 수는 없다.

2. 인공지능 소유자는 인공지능이 그린 그림의 저작자가 될 수 있는가.

인공지능은 저작물을 창작한 자로서 저작자가 될 수는 없지만, 해당 그림을 그린 인공지능을 소유한 소유자의 경우 그림의 저작자가 될 수 있는지는 다른 차원의 문제이다. 앞서 논의한 바와 같이 그림을 그린 인공지능을 인공지능 소유자가 그림을 그리기 위한 도구로 간주한다면 인공지능 소유자의 저작권자로서의 인정도 가능할 것이다. 그러나 인공지능 소유자가 직접 그리지 않은 미술품에 대해서는 인공지능 소유자의 사상 또는 감정이 표현되었다고 보기 어려우며 실제 소유자가 창작한 것이 아니라 창작물로서도 인정받을 수 없다는 반론이 있을 수 있다. 그러나 인공지능 소유자가 인공지능을 개발하고 빅데이터로 학습시키는 과정에서 인공지능 소유자가 데이터베이스상에 저장한 학습데이터로서의 그림들이 인공지능 소유자의 의사에 따라 편향된 방향성을 가진다면 이는 인공지능 소유자의 사상 또는 감정이 반영되었다고 볼 여지가 있다. 창작성과 관련하여서도 창작성은 ‘독자적 작성’과 ‘최소한의 창조적 개성’ 두가지를 요건으로 하는데, 인공지능을 도구로 활용하여 인공지능 소유자가 독자적으로 그림을 그리고, 해당 그림이 기존의 그림들과 차별화된 최소한의 창조적 개성을 보인다면 창작물 요건도 만족할 수 있을 것이다.

따라서, 인공지능의 소유자는 인공지능이 그린 그림의 저작자로 인정받을 수 있고, 해당 그림은 저작물로 인정받을 수 있다.

저작권법 제5조(2차적저작물) 제1항 : 원저작물을 번역, 편곡, 변형, 각색, 영상제작 그 밖의 방법으로 작성한 창작물은 독자적인 저작물로서 보호된다.

저작권법 제5조(2차적저작물) 제2항 : 2차적저작물의 보호는 그 원저작물의 저작자의 권리에 영향을 미치지 아니한다.

3. DB를 참조하여 만들어진 인공지능의 그림은 2차적 저작물인가.

2차적 저작물이 되기 위한 요건은 다음과 같다.

1) 원저작물을 기초로 할 것 – 의거(依據) 관계

2) 새로운 창작성의 부가 – 실질적인 개변

3) 실질적 유사성(직접 감득성)의 존재

기존 저작물의 아이디어, 사상, 감정만 차용했을 뿐 표현을 차용한 것이 아닌 경우는 2차적 저작물이 아니라 독립된 별개의 저작물이다. 또한, 2차적 저작물 작성에 있어 원저작자의 동의가 필요하지 않다.

인공지능이 그림을 그리기 위해 빅데이터로 기계학습한 그림들은 하나의 그림이 아닌 수많은 그림들의 집합이다. 반면, 인공지능이 그린 그림이 2차적 저작물인지 여부를 판단하기 위한 비교대상인 원저작물은 수많은 그림들의 집합이 아닌 이들 그림들 하나 하나와 개별적으로 비교한다. 따라서, 우연에 의해 데이터베이스에 있는 하나의 그림과 아주 유사한 그림이 만들어지지 않는 이상 2차적 저작물의 요건중 실질적 유사성의 존재가 거의 나타나지 않을 것이며, 원저작물을 기초로 하였을 것의 요건조차 만족하기 어려울 것이다.

따라서, 인공지능이 그린 그림을 개별적으로 살펴보아야 하겠지만 높은 확률로 2차적 저작물이 아닌 독자적 저작물로 인정될 가능성이 높다.

4. 기계학습에 활용된 데이터베이스상 저장된 그림들의 소유자와

인공지능의 소유자가 다른 경우 공동저작자가 될지 여부

저작권법 제2조제21호 : “공동저작물”은 2명 이상이 공동으로 창작한 저작물로서 각자의 이바지한 부분을 분리하여 이용할 수 없는 것을 말한다.

공동저작물 의의로부터 나타나는 공동저작물이 되기 위한 구체적 요건은 다음과 같다.

1) 객관적 요건 – 2인 이상이 공동으로 창작(각자가 창작적으로 기여)

2) 주관적 요건 – ‘공동 창작 의사’의 존재

3) 분리이용이 불가능할 것

인공지능이 그림을 그리기 위해서는 기계학습이 선행되어야 하며 이를 위해서는 데이터베이스상에 기존의 수많은 그림들이 학습 대상으로서 빅데이터 형태로 존재하여야 한다. 즉 해당 학습대상 그림들이 없으면 인공지능은 기계학습할 수가 없어 그림을 그릴수 없으니 인공지능의 미술 행위에 어떤 방식으로든 기여를 한 것이다.

다만, 객관적 요건으로서 기존 빅데이터를 이루는 그림들의 저작권자가 창작적으로 기여하였느냐에 대해서는 부정적이다. 데이터베이스를 이루는 그림을 한명의 화가가 본인의 화풍으로 모두 제공한 케이스라면 물론 창작적 기여를 인정받을 가능성이 높지만, 현실적으로 불가능하고 수많은 작가들의 작품이 섞여있는 데이터베이스에서 개별 작품들의 저작권자가 창작적 기여를 하였다고 볼 여지는 없다.

주관적 요건인 ‘공동 창작 의사’의 존재를 살펴보면 공동저작물이 아니라는 사실이 더욱 분명해진다. 인공지능 소유자가 데이터베이스를 구축하면서 수집한 빅데이터 그림들을 기존 그림들의 소유자가 공동 창작 의사로 제공한 것이 아니라면 공동 창작 의사는 분명 존재하지 않을 것이다.

분리이용이 불가능할 것 요건과 관련하여서는, 기존 그림의 저작권자의 객관적, 주관적 요건 자체가 없어서 논의할 실익 자체가 없다. 분리대상 자체가 존재하지 않는 것이다.

따라서 인공지능 소유자가 저작권을 가지는 그림에 대해 기계학습에 활용된 데이터베이스상에 저장된 그림들의 소유자 또는 저작권자가 공동저작자가 될 수는 없다.

5. 데이터베이스상 저장된 그림들의 저작권 침해

저작권법 제39조(보호기간의 원칙) 제1항 : 저작재산권은 이 관에 특별한 규정이 있는 경우를 제외하고는 저작자가 생존하는 동안과 사망한 후 70년간 존속한다.

공동저작자로서의 요건중 주관적 요건인 ‘공동 창작 의사’가 존재하지 않는 상황에서는 당연히 인공지능의 기계학습을 위해 데이터베이스상에 저장된 그림들이 원 저작자들의 동의 없이 수집되었을 가능성이 높다. 이와 같이 기계학습을 위해 동의 없이 수많은 그림들이 수집되어 이용되는 행위가 저작권을 침해하는 행위가 되는지 문제된다. 저작권법 제39조에 따라서 데이터베이스상에 저장된 그림들이 모두 작가 사후 70년이 넘은 그림인 경우는 문제가 없으나, 현대미술 등 현재 저작권으로 보호받고 있는 그림들의 경우 문제가 된다.

만일 위와 같은 행위가 저작재산권 제한의 일반 조항인 저작권법 제35조의5의 저작물의 공정한 이용에 해당된다면 저작권 침해로부터도 자유로워지게 된다.

저작권법 제35조의5(저작물의 공정한 이용)

제1항 : 제23조부터 제35조의4까지, 제101조의3부터 제101조의5까지의 경우 외에 저작물의 통상적인 이용 방법과 충돌하지 아니하고 저작자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 아니하는 경우에는 저작물을 이용할 수 있다.

제2항 : 저작물 이용행위가 제1항에 해당하는지를 판단할 때에는 다음 각 호의 사항 등을 고려하여야 한다.

이용의 목적 및 성격

2. 저작물의 종류 및 용도

3. 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 그 중요성

4. 저작물의 이용이 그 저작물의 현재 시장 또는 가치나 잠재적인 시장 또는 가치에 미치는 영향

인공지능이 기계학습을 위해 데이터베이스상에 저장되는 그림은 특정 그림 하나를 모방, 표절하기 위해 하나의 그림을 이용하는 것이 아닌 수많은 그림들을 이용한다. 또한 수많은 그림 들의 특정 부분을 선택적으로 차용하여 결합하는 것이 아니라 모든 그림들의 모든 부분에 대해 인공지능 설계자가 부여한 알고리즘에 의해 가중치를 두고 학습하는 것이다. 이는 마치 화가가 미술을 익히기 위해 기존에 존재하는 수많은 명화들을 보고 학습하는 것에 대응될 수 있으며, 화가가 미술을 익히기 위해 기존의 명화들 사본을 참조하고 수집하여 학습하는 행위는 저작물의 공정한 이용 범위에 포함될 수 있다.

보다 구체적으로 저작권법 제35조의5 제2항의 3호를 본다면 인공지능이 그린 그림 하나와 데이터베이스상의 그림 하나를 개별적으로 대응해본다면 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 중요성은 매우 낮을 가능성이 높으며, 2차적 저작물이 아닌 독립된 저작물로서의 인공지능이 그린 그림에 의해 기존의 그림 저작물의 현재 시장에서의 가치가 영향 받을 가능성도 낮다.

따라서, 인공지능의 기계학습을 위해 기존의 그림들이 수집되고 학습되는 과정 또한 저작권법 제35조의5의 저작물의 공정한 이용에 해당되어, 저작권 침해로 인정되지 않을 가능성이 높다.

6. 결론

결론적으로 인공지능을 활용하여 그린 그림에 대해 인공지능의 소유자가 저작권자로서 저작권을 가질수 있다고 해석할 여지는 분명 존재한다. 또한 해당 그림은 2차적 저작물이 아닌 독립된 저작물로 인정받을 수 있고, 기계학습을 위해 제공된 그림들의 원저작자들과 인공지능 소유자간에 공동저작자가 성립하지도 않으며, 해당 기계학습을 위해 기존 그림들을 활용하는 행위는 저작재산권 침해에 해당되지 않을 가능성도 높다.

만일 이와 같은 가능성을 인정하게 된다면, 화가가 아닌 인공지능 기술 전문가들에 의한 그림들이 단기간에 시장에 쏟아지게 될 가능성이 높다. 인간과 달리 기계의 그림 생성 속도는 컴퓨터의 성능에 비례하여 매우 빠를 것이다. 또한 다수의 인공지능이 그린 그림들을 인공지능이 서로 학습하게 된다면 이와 같은 작용은 더욱 배가될 것이다. 해당 그림들이 인간이 직접 그린 그림과 구별할 수 없을 정도의 수준에 이르게 된다면 미술계에 큰 혼란이 올 수 있고, 인간이 그린 그림이 기계가 그린 그림 이상의 특별한 점이 없다고 대중이 인식하게 된다면 화가들의 작업 여건 및 경제적 상황이 매우 안좋아질 가능성이 있다. 그러나 인공지능 기술의 발전은 미술계의 문제가 아닌 전 산업, 문화 영역에 걸친 문제로서 기술의 발전을 미술계가 저항하여 막을 수는 없다. 미술 분야도 고대로부터 현대에 이르기까지 미술과 관련된 기술이 지속적으로 발전하여 새로운 미술사조가 나타날 수 있었던 것처럼, 인공지능 역시 21세기 미술계에 새롭게 나타난 도구로서 미지의 영역을 개척할 열쇠로 이용될 가능성도 있다. 어떤 방향으로 흘러가든 빠르든 늦든 결국 미술계가 직면한 현실로서 다가올 것이다.

7. 특허 디스커버리 제도 국내 도입 관련 검토

특허법 제1조에 따르면 특허법은 발명을 보호·장려하고 그 이용을 도모함으로써 기술의 발전을 촉진하여 산업발전에 이바지함을 목적으로 한다. 즉, 특허라는 제도가 산업발전에 기여한다고 여겨지기 때문에 그 존재의 이유가 있으며, 만일 특허라는 제도가 산업 발전에 이바지하지 못하게 된다면 그 존재의 이유를 잃게 될 것이다.

특허법 제94조에 의해 특허권자는 업으로서 특허발명을 실시할 권리를 독점한다. 이에 대한 대가로 특허법 제87조제3항에 의해 특허발명의 내용이 등록공고를 통해 공중에 공개된다.

특허권의 핵심은 정부의 행정행위로 인하여 특허권자에게 독점권이 생긴다는 것이다. 이 독점권은 특허를 받은 발명을 특허권자가 마음대로 사용 가능하다는 적극적인 성질을 가지는 것이 아닌, 특허권자의 허락 없이 타인이 무단으로 특허발명을 사용할 수 없게 된다는 배타적 성질을 가진다. 즉 특허권은 특허권자든 타인의 입장이든 방패가 아닌 창으로서의 기능을 수행한다.

특허권자의 발명의 실시 독점이라는 막강한 권한의 대가로 공중에 특허발명이 공개되는데, 타인은 해당 특허발명에 대해 특허권자에게 적절한 대가를 제공하고 허락 또는 계약을 통해 실시하여 본인의 사업에 이용할 수 있고, 공개된 특허발명의 내용에 착안하여 새로운 혹은 특허발명 대비 보다 개량된 발명을 하게 될 수 있다. 특허기술의 사업상 활용 및 새로운 기술개발에 기여하는 것 모두 특허가 산업발전에 이바지하는 대표적인 모습이다.

특허는 경제학 관점에서는 비효율적인 제도이다. 독점은 경제학 이론적으로는 독점권을 가진자에게 최대 이득을 주지만 사회 전체적으로 보면 자유경쟁시장보다 경제적 효용이 적을 수 밖에 없다. 그럼에도 불구하고 국가는 자국의 기술, 산업 여건을 고려할 때, 특허 제도를 운영함으로써 기술발전이 촉진되어 산업 발전을 이끌어 낼 수 있다는 믿음을 가지고 있기 때문에 해당 제도를 운영한다. 기술 발전으로 인한 사회 전체의 경제적 효용 증가분이 기술 독점으로 인한 사회 전체의 경제적 효용 감소분을 상쇄하고도 남을 것이라는 믿음이다. 실제로 세계 각국 상당수는 내용 면에서는 다소 차이가 있으나 자국의 실정에 맞는 특허 제도를 운영중이다.

특허 제도가 잘 운영된다는 것은, 발명이 특허 등록을 받기까지의 행정 절차와 특허 등록을 받은 이후의 특허발명의 활용과 관리 모두 잘 이루어진다는 것이다. 특허 등록을 받기까지의 행정 절차가 잘 운영된다는 것은 특허를 받아야 할 발명이 등록을 받고, 특허 거절사유가 있는 발명에 대해서는 등록 거절이 이루어진다는 것이다. 특허청과 행정심판원에서 1차적으로 특허심사, 심판을 제대로 수행하고, 심사, 심판의 오류를 법원에서 바로잡으면 되며, 이와 관련된 국내 법체계는 잘 정비 되어있는 편이고, 행정, 사법당국의 절차는 명확한 편이라고 평가할 수 있다.

특허 등록을 받은 이후의 특허발명의 활용과 관리가 잘 이루어진다는 것은, 특허로 인하여 독점권이 부여된 특허발명에 대해 특허권자의 실질적인 독점권이 보장되어야 한다는 것이다. 즉, 타인이 불법적으로 특허발명을 침해하기 힘들어야 하고, 침해가 발생하더라도 침해자의 침해 행위를 권리자가 용이하게 파악할 수 있어야 하며, 사법당국의 절차에 의해 침해가 명확히 규명되고 침해에 따른 손해 배상이 적정수준에서 이루어져야 한다.

특허 등록 절차에 비해, 특허가 등록을 받은 이후의 활용과 관리 측면에서 국내 특허법상 제도가 잘 정비되어 운용되고 있는지는 의문이 있다. 외국의 특허 침해와 관련된 사법 제도에 비해 우리나라 법체계 안에서는 특허 침해행위 파악이 어렵고, 파악하더라도 손해배상이 제대로 이루어지지 않는다는 평가가 지배적이다. 특허 침해에 대한 실절적인 해결이 어렵다면 기업의 입장에서는 특허 등록을 받아 자신들의 기술이 공개되는 것 보다는 실질적으로 보장되지 않는 독점권의 획득을 포기하고 발명을 공개하지 않는 것이 나은 선택일 수 있다. 이는 기술 공개에 따른 산업발전을 도모한다는 특허법의 기본 취지를 훼손하는 결과로 이어질 것이다.

전통적인 물건 발명은 물건 자체가 침해의 증거가 되거나, 간접침해 등으로 증빙이 쉬우나, 방법발명이나 소프트웨어 발명과 같이 침해 행위가 이루어지고 있는지 여부를 침해 현장에 직접 방문하여 침해 행위를 실시간으로 포착하지 않으면 파악하기 어려운 경우 특허권이 유명무실해지기 쉬워진다. 유명무실해진 특허 제도로 인해 원천기술과 같이 가치가 높은 발명의 특허 등록 건수는 줄어들고, 특허 등록 실적을 활용하여 금융권 대출을 받거나, 외부 투자를 받기 위한 이력 사항, R&D 실적 증빙을 위해서만 활용되는 무용한 특허들만 양산하게 될 수 있다.

외국의 경우 특허 침해 행위를 밝히는 데 증거수집 단계에서부터 사법당국이 강하게 개입하고 징벌적인 손해배상을 청구할 수 있어 특허권 보장이 실질적으로 이루어진다. 특허법은 속지주의에 의해 특허권은 해당 국가 내에서만 의미가 있으나, 오늘날 특허 기술을 활용하는 기업들은 글로벌한 사업활동을 하며, 글로벌 기업들간의 특허 분쟁은 한 국가 내에서만 이루어지지 않는다. 침해 판단은 속지주의에 따른 해당 국가 내에서 개별적으로 이루어지겠으나, 동일 사실 및 동일 원인에 따른 침해 행위는 글로벌한 영역에서 이루어질 수 있다. 국내 기업인 LG화학과 SK이노베이션간의 전기차 배터리 특허 분쟁 역시 우리나라에서 특허 재판이 이루어진 것이 아닌, 미국 사법당국의 재판을 받았다. 기업의 입장에서는 우리나라 시장보다 미국 시장이 중요하다는 판단하에 미국 관할 재판을 선택하였을 수도 있으나, 미국의 특허법 체계 안에서 특허침해에 따른 분쟁이 더욱 효과적으로 해결될 수 있을 것이라는 판단이 작용한 것으로 추측된다.

특허권은 재산권으로서 다른 일반 재산권의 침해에 비해 침해사실과 손해액의 입증이 어려워서, 최근 들어 우리나라도 입증책임의 완화 내지 전환 차원에서 실질적인 특허 침해 피해자 보호를 위한 법제도 정비를 활발하게 추진해 왔다. 특허법 제128조의2 감정사항 설명의무, 제132조 자료의 제출, 제126조의2 구체적 행위태양 제시 의무, 제128조 손해배상 청구권(손해액 추정 및 손해액의 3배까지 징벌적 배상) 및 제130조 과실의 추정 등이 그것이다. 그러나 해당 제도만으로도 효과적인 피해자 구제가 어렵다는 이유로 해외에서 이미 도입된 증거수집제도(일명 특허 디스커버리)를 국내에 도입하는 것이 논의중이다. 다만, 해당 제도의 도입 필요성에도 불구하고 내용을 면밀히 살펴보면 기존의 제도보다 훨씬 파급력이 높고 강력하여 도입에 신중함을 요한다.

그간의 특허권자 보호를 위한 법 개정 사항들과 그것들의 한계점을 살펴보고, 이를 보완하기 위한 특허 디스커버리 제도가 무엇인지, 도입을 위해서 신중히 검토해야 할 사항들은 무엇인지 논의해보며, 자세한 사항은 아래와 같다.

1. 그간의 특허권자 보호를 위한 신설 제도

2016년부터 개정된 사항중 특허권자가 특허침해 입증에 불리한 위치에 있음을 감안하여 이를 보완해주기 위한 제도 위주로 살펴본다. 특허법 제127조 간접침해, 제129조 생산방법의 추정은 직접적 침해 증거조사 방법의 보완이 아닌 만큼 금번 논의에서는 제외한다.

(1) 제132조 자료의 제출 (2016.3.29. 개정)

법원은 당사자 신청에 의해 상대방 당사자에게 침해의 증명 또는 손해액의 산정에 필요한 자료의 제출을 명할 수 있다. 다만, 자료의 소지자가 자료 제출을 거절할 정당한 이유가 있으면 거절할 수 있으나, 법원은 자료 제출 거절 주장의 당부를 판단하기 위한 자료의 제시를 명할 수 있다. 제출 의무가 있는 자료가 영업비밀에 해당하는 경우에도 침해의 증명 또는 손해액의 산정에 반드시 필요할 때에는 자료제출 거절 이유가 되지 않으며, 법원은 자료 열람자의 범위를 지정한다.

자료 제출 거부에 대응한 실효성 확보수단은 제132조 제4항 및 제5항으로 당사자가 정당한 이유없이 자료제출을 거부할 경우 법원은 자료의 기재에 대한 상대방의 주장을 진실한 것으로 인정하며, 상대방이 자료의 기재에 관하여 구체적으로 주장하기에 현저히 곤란한 사정이 있고 다른 증거로 증명하는 것을 기대하기 어려울 때에는 그 당사자가 자료의 기재에 의해서 증명하고자 하는 사실에 관한 주장을 진실한 것으로 인정한다는 것이다.

(2) 제126조의2 구체적 행위태양 제시 의무 (2019.1.8. 개정)

침해소송에서 특허권자가 주장하는 침해행위의 구체적 행위태양을 부인하는 당사자는 자기의 구체적 행위태양을 제시하여야 한다. 구체적 행위태양 제시 거절과 관련된 사항은 제132조 자료의 제출 조항을 준용한다.

해당 조항의 실효성 확보 수단은 제126조의2 제4항으로 당사자가 정당한 이유없이 자기의 구체적 행위태양 제시를 거절하는 경우 법원은 특허권자가 주장하는 침해의 구체적 행위태양을 진실한 것으로 인정한다는 것이다.

(3) 제128조 손해배상 청구권 –

징벌적 손해배상 규정 신설 (2019.1.8. 개정)

제128조 제2항, 제4항, 제5항은 각각 손해 배상액 산정, 추정, 의제 규정으로서 침해행위는 침해자의 영역에서 발생하며, 침해자의 정확한 행위태양을 알기 어려운 피해자 입장에서는 행위태양에 따른 명확한 손해액을 산출하는 것이 불가능에 가깝기 때문에 간접적으로 손해액을 산출할 수 있는 기준을 제시하는 것이다.

그러나 제128조 제2항, 제4항, 제5항에 의한 손해배상은 침해행위로 인하여 얻은 이익액 또는 특허발명 실시권에 대한 통상적인 대가 수준을 근거로 하는 “실손배상 원칙”을 채택하고 있어, 침해자 입장에서는 침해행위를 한 이후에 침해행위가 피해자에게 인지되지 않으면 무조건 이득이며, 인지되어 법원에서 침해가 인정되더라도 침해행위로 인하여 이득을 본 만큼만 대가를 지불하거나 정당한 실시료를 지불하는 수준으로만 배상을 하면 되기 때문에 손해를 보지 않는다. 즉, 실손배상 원칙하에서는 특허침해 행위를 하는 것이 무조건적으로 이득이거나 적어도 손해를 보지 않기 때문에 우리나라에서는 고의로 특허 침해행위를 하도록 유도하는 정책으로서 작용하였다.

이에 2019.1.8. 개정사항으로 제128조 제8항 및 제9항에 고의로 타인의 특허권을 침해한 자는 고의가 인정되는 경우 손해로 인정된 금액의 3배를 넘지 아니하는 범위에서 배상액을 정할 수 있도록 하였다. 즉, 손해액의 최대 3배까지 배상액이 설정 가능하게 됨으로써 특허 침해가 무조건적으로 이득이거나 적어도 손해를 보지 않도록 하여 고의 특허침해 행위를 유도하도록 하던 기존 유인체계를 변경하였다는 것에 큰 의미가 있다. 최대 배상액이 3배로 설정된 것에 대해서 3배보다 적으면 고의 침해 예방의 실효성이 떨어질 것이고, 최대 배상액이 3배 이상으로 커지게 되는 경우는 침해 행위 대비 과한 징벌이 될 가능성이 있는 바 정책적 결정 사항이며 외국의 배상액 산정 기준들과 비교하여 적정수준인지 검토가 이루어져야 할 것이다.

제128조 손해배상청구는 침해행위에 고의 또는 과실이 있어야 함을 요건으로 두고 있으나 특허권자가 이를 입증하는 것이 용이하지 않기 때문에, 제130조를 두어 타인의 특허 침해행위를 과실이 있는 것으로 추정하도록 하고 있다. 등록특허공보와 공개특허공보는 누구나 열람 가능하기 때문에 해당 기술영역에서 기술을 활용하는 자는 해당 기술이 특허권이 있는지를 확인해야 할 최소한의 주의 의무가 있다는 논거로 침해행위에 과실이 있는 것으로 추정한다. 이로서 침해행위가 있으면 일단 손해배상청구권의 과실 요건을 만족하는 것으로 보는 것이며, 특허권자의 입증 편의를 위한 보조적 조항이다.

이 외에도 제128조의2 감정사항 설명의무(2016.3.29. 개정)가 있어 법원이 침해로 인한 손해액의 산정을 위하여 감정을 명하면 당사자는 감정인에게 감정에 필요한 사항을 설명해야 한다.

2. 현 제도의 한계점

상기 자료의 제출, 구체적 행위태양 제시 의무, 징벌적 손해배상 규정 신설 등으로 침해 증거 수집과 입증책임과 관련한 특허권자의 불리한 위치가 어느 정도 완화된 것은 사실이지만, 해당 제도들은 명확한 한계점을 가지고 있다.

이미 서술한 바와 같이 특허 침해는 침해자의 영역에서 이루어진다. 특허권자 혹은 법원이 침해자의 영역으로 가서 직접 조사하지 않는 한 특허권자와 법원은 침해에 관한 자료에 대해 침해자에게 의존할 수 밖에 없는 구조인 것이다.

예를들어 법원이 침해를 입증할 자료의 제출을 명하는 경우 침해자가 자료 자체가 없다고 자료의 소지를 부인하면 이를 확인할 방법이 없다.

또한, 피고가 어떠한 자료를 가지고 있는지를 모르기 때문에 특허권자 혹은 법원은 침해자가 제출해야 할 자료의 범위를 사전에 한정할 수도 없다.

나아가 침해자가 침해자의 영역에 있는 자료, 증거를 인멸하거나 훼손하는 경우에도 이를 제재할 방법이 없다. 현행 특허법 제132조는 자료의 제출에 불응한 경우에 대한 제재효는 있으나, 증거를 인멸, 훼손하는 경우에 대한 제재 효과는 없다.

침해자가 자료의 제출이나 구체적 행위태양 제시 규정에 의해 허위로 자료를 제출하는 경우에도 해당 자료가 허위인지 아닌지 특허권자나 법원은 확인할 방법이 없다.

현재의 제도는 특허권자의 입증책임을 침해자에게 전환하였다는 의미가 있을 뿐, 입증책임을 가진 침해자의 입증행위에 대한 검증이 이루어질 수 없는 점에서 미완성의 입증책임 전환 규정인 것이다.

상기 자료의 제출, 구체적 행위태양 제시 의무, 징벌적 손해배상 규정 신설 등으로 침해 증거 수집과 입증책임과 관련한 특허권자의 불리한 위치가 어느 정도 완화된 것은 사실이지만, 해당 제도들은 명확한 한계점을 가지고 있다. 이에 따라 엄격한 요건을 갖춘 경우 침해자의 영역에서 직접적인 증거조사가 이루어질 수 있도록 하는 증거수집제도, 일명 특허 디스커버리 제도의 국내 도입이 이슈화 되고 있다.

3. 특허 디스커버리 관련 국내외 사례

(1) 현행 국내의 특허소송 실태

특허청에 따르면 특허소송의 원고승소율은 약 21.5%로 일반 민사소송에 비해 원고승소율이 1/3 수준으로 낮은 편이며, 특허소송의 1심 처리기간은 일반 민사소송보다 약 2배 더 소요(특허소송 549일, 일반민사 296일, 2017년~)된다고 한다.

또한 손해액의 객관적 산정을 위한 증거확보가 어려워 법관 재량에 의한 손해액 산정비율이 전체 소송의 61%에 달하며, 2019년 서울 고등법원의 의견에 따르면 특허분쟁의 장기화, 항소율 증가와 분쟁 지연의 가장 큰 이유는 불충분한 증거조사에 기인한다고 한다.

2015~2019년 5년간 우리 기업이 국내에 생산시설이 있는 기업을 대상으로 우리나라가 아닌 미국에서 소제기한 사건이 32건이며, 대표적으로 LG화학과 SK이노베이션 사건 역시 국내에서 증거수집이 어려워 미국에서 소송을 제기한 사건이다.

이렇듯, 현재의 불충분한 증거조사 제도로 인해 원고는 특허 침해 입증에 실패하여 패소하는 경우가 많고, 일반 사건에 비해 증거조사 및 입증을 위해 많은 시간이 소요되며, 소송이 장기화되어 재판에 연루된 기업들의 영업상 직간접적인 피해가 늘어나며, 판결이 이루어지더라도 객관적인 피해규모 산정이 아닌 법관 재량에 따른 해결이 이루어지고 있다.

국내 특허소송과 관련된 위와 같은 통계는 현재 국가차원에서 특허등록을 받은 이후의 특허발명의 활용과 관리가 잘 이루어지지 않는다는 현실을 뒷받침하며, 이는 국내특허가 유명무실해지고 산업발전에 기여한다는 특허법의 취지가 저해되고 있다는 의미이기도 하다. 해당 통계를 특허 침해자 입장에서 해석하면 국내에서 특허침해를 하더라도 본인들이 패소할 가능성이 적으니 고의적인 특허를 침해를 수행할 유인으로 작용할 수 있으며, 특허권자 입장에서 해석하면 분쟁이 생길 경우 국내와 보다 밀접하게 연관된 사건이더라도 증거수집이 용이한 외국에서 재판을 받으려고 할 것이다. 글로벌 기업같은 경우는 외국에서 재판을 받는 것이 용이할 수도 있으나 국내 소규모 기업은 기업 여건상 국내 재판을 활용할 수 밖에 없어 증거조사의 어려움으로 특허권 보호에 취약할 가능성이 있다. 또한 외국의 소송비용은 천문학적인 액수인 경우가 있는데 이는 국부의 해외 유출로도 이어진다.

(2) 특허 디스커버리 관련 해외 사례

증거수집제도는 속지주의에 따라 개별 국가의 법체계에 적합한 방식으로 운영·발전되어 왔다. 대륙법계의 경우는 법원에 강력한 권한을 부여하여 당사자의 신청으로 전문가 증거조사를 실시하고, 법원이 신청인에 증거공개 여부를 결정하는 법원 중심 증거조사제도를 운영한다. 영미법계는 분쟁 발생 예측 가능시 증거보전 의무가 발생하며 소제기 전후로 당사자간 증거 교환을 통한 당사자 중심의 증거확보제도를 운영한다.

주요 대륙법계 국가의 증거수집제도는 다음과 같다.

주요 대륙법계 국가의 증거수집제도 (출처 : 특허청)

ㅇ (독일 : Inspection) 특허법에 자료검증절차를 도입하고(’08년), 법원이 지정한     전문가가 증거조사 시행 후 보고서를 작성·제출하는 제도를 운영중이며 전체     특허소송의 약 5%에서 활용되는 중

ㅇ (일본 : 사증 査証) 독일 제도를 참고한 전문가 사실조사제도 도입(’20.10월),

소 제기 후 신청 가능하며, 조사결정에 당사자의 즉시항고 허용 등 피신청인     방어권을 과도하게 보장하여 실효성이 미흡하다는 비판이 있음

ㅇ (프랑스 : saisie-contrefacon,) 원고의 신청에 의해 법원이 지정한 집행관 및     전문가가 피고에 통보하지 않고 공장 등에 출입하여 주요 증거를 압류,

현재 특허침해사건의 약 80%에 이용, 약 12,000유로(약 1,600만원)의 비용과     1개월의 기간 소요

주요 영미법계 국가의 증거수집제도는 다음과 같다.

주요 영미법계 국가의 증거수집제도 (출처 : 특허청)

ㅇ (미국 : Discoery) 1938년 연방민사소송규칙 개정으로 당사자간 증거 공개      등을 포함하는 디스커버리(Discovery) 제도가 도입, 당사자의 청구 또는         항변에 관계된 범위 내에서 당사자간 증거교환이 이루어지며, 분쟁 예상시      증거보전 의무가 발생하고, 비밀 보호명령을 신청한 경우 법원은 상대방        대리인에게만 열람을 허용한다. 증언녹취, 질문서, 자료제출, 자백요구, 신체     및 정신감정 등을 수단으로 활용

ㅇ (영국 : Disclosure) 디스커버리 제도가 최초로 태동(1850년대에 영국 내 모든     법원으로 제도 확산)하였고, ’99년 이전까지는 미국과 동일하게 운영하였으나     과도한 비용 등에 대한 비판으로 ’99년에 Disclosure로 명칭을 변경하고          법원의 문서정보공개 명령 및 그에 따라 필요문서를 열람·등사하여 증거를       확인하는 2단계 절차로 간소화

ㅇ 이 외에 인도, 호주, 캐나다 등도 미국과 유사한 제도를 운영중

4. 제도 도입 검토사항

특허청에 따르면 2020.1월부터 총 58회에 걸쳐 63개 기업, 12개 기관을 대상으로 의견을 수렴하였다 하며, 주요 협의 대상은 다음과 같다.

< 특허 디스커버리 제도 업계 및 유관기관 의견수렴 주요 실적(특허청) >

(협·단체) 반도체산업협회·디스플레이협회·경총(’20.11),

대한상의·무역협회(’20.12), KINPA(’21.2) 등과 협의

(법원 및 부처협의) 대법원, 법원행정처·서울중앙지법, 특허법원 (’21.3)

및 총리실·산업부·법무부 등과 협의(’20.9~)

업계 의견수렴 결과 반도체·디스플레이 분야 및 대기업을 중심으로 제도도입에 강한 이견이 있으며 주요 주장으로 “특허소송에서 증거수집이 어려운 점은 동의하나, ① 외국기업의 소송 증가, ② 피고의 방어권 제한, ③ 영업비밀 유출”이 우려됨을 표명하였다.

대기업 입장중 ① 외국기업의 소송 증가를 살펴보면 국내 증거조사제도 강화로 한국에서 특허소송의 실효성이 증가할 경우 외국기업의 국내기업 상대로 한국에서의 소송건이 증가할 가능성이 있다. 그러나 반대로 생각하면 외국기업이 한국에서 한국 기업의 특허를 침해하였을 경우 기존 제도하에서 한국 기업은 증거조사가 제대로 이루어지지 아니하여 특허소송을 제기하더라도 패소하는 경우가 많았을 것이다. 이는 국내 특허소송의 낮은 원고승소율(21.5%)이 보여주는 결과이다. 소송이 증가하는지 감소하는지가 중요한 것이 아닌, 제기된 소송이 명확하고 옳은 결론으로 해결되는 것이 중요한 바, 외국기업에 의해 증가된 소송 역시 증거조사제도에 의해 옳은 판결 결과를 도출한다면 이는 올바른 특허제도가 운영되어 국가산업 발전에 이바지하는 결과로 귀결될 가능성이 높다.

대기업의 입장에서 ② 피고의 방어권 제한, ③ 영업비밀 유출을 살펴보면, 현행 디스커버리 제도로 인해서도 해결하지 못할 가능성이 있다. 증거조사 및 비밀유지 준수 역시 사람이 하는 일이므로 비밀유지 위반 패널티보다 비밀유지 의무를 위반할 때의 의무위반자의 이득이 크다면, 또한 비밀유지 의무를 재판이 확정된 이후 오랜 기간이 지난 시점에 위반하는 경우, 그리고 비밀유지 의무 위반행위에 어떠한 증거도 남기지 않을 경우, 설사 증거가 있더라도 특허권자 혹은 법원이 이를 밝혀내기 용이하지 않은 경우에는 대기업의 우려가 현실이 될 가능성이 있다. 이에 대해 법원은 자료공개 대상자(비밀유지 의무자)의 범위를 최대한 보수적으로 운용하고 엄격한 사후관리를 수행하여야 하며 입법자는 비밀유지 의무 위반에 대해 엄두가 나지 않도록 민형사상 벌칙규정을 강화할 필요도 있을 것이다. 또한 증거조사 결과보고서의 내용을 피조사자가 확인하여 영업비밀 유출을 사전에 차단하도록 하는 피고에 대한 최소한의 방어권은 인정하는 방안도 검토해볼 수 있다.

상기 ① 외국기업의 소송 증가, ② 피고의 방어권 제한, ③ 영업비밀 유출은 대기업의 입장이며 중소기업의 입장에서는 또 다른 문제점이 있다.

특허 디스커버리 제도가 법령상 규정된 제도이고 법령에 따라 적법하게 수행되더라도 사회적으로 남용될 여지가 있으며 이에 대한 피해는 대기업보다 중소기업이 더 클 수 있다. 법정에서의 다툼은 법논리와 사실관계의 싸움이기 이전에 돈, 시간, 인력, 자원의 싸움이다. 대기업은 전담 법무팀에 막강한 자본력을 갖추어 피조사자가 되더라도 증거조사에 전문적으로 대응이 가능하나, 작은 규모의 기업에서는 양질의 전담 법무팀이 없는 경우, 혹은 소송상 증거조사에 대응할 돈과 시간이 부족한 경우가 있을 수 있다. 대응이 미약한 경우나 제대로 이루어지지 않으면 법원은 상대방 당사자의 주장을 진실한 것으로 인정 가능하고 별도의 징역이나 벌금형이 적용될 가능성이 있어 피조사자의 부담이 크며 이 부담은 중소기업에게 더 크게 다가올 것이다. 따라서 법원은 증거조사제도의 발동 조건을 엄격하게 해석하여 남용이 이루어지지 않도록 해야 할 것이다. 독일의 경우는 침해조사가 용이한 물건발명이 아닌 현장 검증이 꼭 필요한 방법발명 등에만 제한적으로 활용하여 전체 특허침해소송중 약 5% 정도만 활용(2020.7월 독일 특허변호사 화상간담회 ; 특허청)한다고 하니 우리 법원도 이 점을 참고해야 하겠다. 비용 측면에서도 해당 제도 유지에 들어가는 비용이 클 수 있으니 최소한도로 운용할 필요가 있다. 앞서 서술한 바와 같이 영국은 1999년 이전까지는 미국과 동일한 제도를 운영하였으나 과도한 비용 등에 대한 비판으로 제도를 축소한 바가 있다는 점을 고려해야 할 것이다. 영국과 같이 제도가 시행 중간에 변경되기보다는 입법당국의 제도 설계단계부터의 신중한 검토로 정책 도입 초기의 혼란을 최소화해야 할 것이다.

5. 결론

서문에서 언급한 바와 같이 사법당국에 의해 특허권자의 특허권이 실질적 보호를 받을 수 있는 것, 특허 침해여부가 명확히 가려질 수 있는 것은 특허제도 자체의 존립에 필수 불가결한 요소이다. 이러한 관점에서 미완의 특허권자 보호 효과에 그치는 현재의 제도를 보완한 특허 디스커버리 제도를 도입함의 당위성은 충분히 인정될 수 있을 것이라 보이며, 이는 특허 정책의 글로벌 스탠다드에도 부합하는 것이다. 특허 디스커버리 제도를 도입하지 않는다고 기업들간의 소송 분쟁이 발생하지 않는 것이 아니다. 특허 침해는 이와 무관하게 일어날 수 있고 국내에서 해결해야할 소송이 외국의 법원에서 해결되는 방식으로 이루어 질 수 있다. 국내 사건이 국내 사법당국에 의해 해결되고 해결이 명확히 이루어진다는 신호를 산업계에 보임으로써 국내에서 특허 침해가 억제되는 효과도 분명히 있을 것이다. 2019년에 신설된 징벌적 손해배상제도와 결합하여 고의로 특허를 침해했다는 사실이 보다 용이하게 증명될 경우 고의로 특허침해를 하려는 유인이 대폭 감소할 것이다.

중소기업 입장에서 소송을 제기 당하는 것은 대기업보다도 괴로운 문제이지만, 반대로 특허침해로 소송을 하는 입장이 될 경우에는 제도의 혜택을 크게 볼 수 있을 것이다.

글로벌 스탠다드 관점에서도 외국이 시행하고 있는 제도를 우리나라에서 시행하지 않는다면 국내 특허권은 해외 특허권과 비교할 시 그 가치가 대폭 낮아질 수밖에 없다.

우리나라가 특허 디스커버리 제도의 후발주자인 만큼 여타 특허 선진국들의 실시예와 그에 따른 시행착오, 부작용 등을 면밀히 분석하여 한국의 현실에 맞는 제도가 입법화되고 산업계 속에서 건전하게 정착되기를 기대해본다.

8. 결론

이상 살펴본 바와 같이 인공지능 기계학습 분야 발명의 Data Depedency로 인하여 특허법상 발생할 수 있는 이슈는 큰 틀에서 다음과 같다.

첫째, 데이터베이스 제공자의 공동 발명자 이슈

둘째, 기계학습 과정에서 무단 사용된 데이터 문제

셋째, 특허 심사 및 침해 단계에서의 데이터베이스의 역할, 지위

넷째, 인공지능의 발명자 인정 여부

인공지능 기계학습 분야의 기술과 산업은 매일 발전하고 있으나, 이들에 대한 현재 특허법 정비 및 판례는 초기단계에 머물러 있는 실정이다. 예견된 이슈들이 발생한 이후에 대처하기 보다는 정부 차원에서 선제적으로 해당 문제들을 검토하는 것이 바람직할 것으로 보인다.