연구개발과정에서 인공지능 기술의 조력으로 인한 진보성 요건 기준의 변화- 미국특허법의 비자명성(non-obviousness) 요건을 중심으로 -

이수미 인하대학교 법학연구소 2024 法學硏究 Vol.27 No.2

진보성 요건은 성공의 보장이 없는 모험적이고 예측 불가능한 기술적 발전, 즉 혁신적인 기술의 발전을 이룬 자들에게 특허라는 독점권으로 보상을 주기 위해 만들어진 법리이다. 진보성을 규정하고 있는 미국 특허법 제103조와 우리나라 특허법 제29조 제2항에 의거하여 청구된 발명이 해당 기술의 통상의 지식을 가진 자에게 자명하거나 쉽게 도출될 수 있다면 이는 특허를 받을 정도의 혁신적인 발명이 아니기에 특허를 받을 수 없다. 인공지능 기술의 도움으로 인간의 능력을 넘어서는 결과물이 나오는 연구개발 패러다임 전환의 시대를 맞아 진보성 요건이 요구하는 혁신적인 개선 정도에 인공지능 기술로 인해 증강된 연구개발 능력을 반영시키는 시도가 필요한 시점이다. 이에 맞추어 진보성 요건의 기준인 ‘통상의 지식을 가진 자’와 ‘자명’ 또는 ‘용이도출’에 대한 새로운 이해와 조정의 필요성에 대해 논의해 보았다. 현재 인공지능 기술이 연구자를 도와 연구개발과정의 효율성을 높이는 기능을 수행하고 있지만, 아직은 연구자의 창조와 창작 역할을대체하는 수준이 아니라는 가정하에 본 연구를 진행한다. 우리나라와 미국은 2007년 미국 연방대법원이 KSR 판결을 통해 확립시킨 자신의 창의력, 상식, 배경지식, 익숙한 도구를 활용해서 퍼즐을 맞추듯 선행기술의 가르침을 결합할 수 있는 능력자로 ‘통상의 지식을 가진 자’를 동일하게 정의하고 있다. 통상의 지식을가진 자의 기술 수준을 판단할 때 인공지능 기술이 해당 분야에서 통상적이고 일상적으로 사용되고 있다면 인공지능 기술을 사용하는 통상의 기술자로 기술 수준이 정해져야할 것이다. 하지만, 현재 연구개발 환경에서는 연구자의 인공지능 작업 능력에 따라 결과물의 수준이 달라지기 때문에 발명자의 탁월한 인공지능 기술의 선택과 활용을 ‘인공지능을 활용하는 통상의 지식을 가진 자’로 동일시할 수 없다. 연구개발과정에서 적극적으로 활용되는 인공지능 기술로 인해 ‘자명’ 또는 ‘용이도출’ 의 기준이 어떻게 조정되어야 하는지에 대해 연구해 보았다. 미국의 경우 KSR 판결을통해 통상의 기술자가 출원일 당시에 발명자가 찾은 해결안, 즉 청구된 발명을 찾을 수있다는 합리적인 기대가 있어야 자명하다는 기준을 확립시켰다. 연구개발 과정에서 아무리 뛰어난 인공지능 기술을 활용했다고 해도 발명의 진보성에는 연구개발의 결과물의혁신성만 고려하는 것이지, 혁신적인 인공지능 기술의 활용은 반영하지 않는다. 또한 미국 특허청 심사지침에는 KSR 판결 이후 시도자명(obvious to try)을 자명한 결합의 예로들고 있으나, 1980년대의 미국 판례에서 인공지능의 기계학습 과정과 일치하는 상황을정확하게 지목하며 시도자명에 해당하지 않는다는 결론을 내렸다. 우리나라 특허청 심사지침은 용이도출 판단의 근거가 되는 여러 상황을 설명하였지만, 인공지능 기술을 활용하는 경우 용이도출의 근거들을 쉽게 피해갈 수 있게 되었다. 현재는 인공지능의 활용으로 창출된 발명에 대해 진보성 요건의 기준이 특별하게 높은 상황은 아니지만, 추후 해당 영역에 선행기술이 촘촘히 자리를 잡게 되어 혁신의 영역이 없어지거나, 특허의 질과수에 대한 제어가 필요한 경우, 현행 특허제도에서 진보성 요건의 기준을 필요에 따라 조정할 수 있는 능력을 이미 자체적으로 갖추고 있다는 결론을 내린다. The non-obviousness or inventive step requirement is a legal principle established to reward those who achieve innovative technological advancements with the exclusive rights of a patent, recognizing the risky and unpredictable nature of such works. According to Section 103 of the U.S. Patent Act and Article 29(2) of the Korean Patent Act, an invention is not eligible for a patent if it is considered ‘obvious’ or ‘easily-derived’ by a person having ordinary skill in the relevant field (‘PHOSITA’). As we enter an era of paradigm shifts in research and development, facilitated by artificial intelligence (‘AI’) technologies producing outcomes beyond human capabilities, there is a need to reflect the enhanced research and development capabilities brought about by AI in the degree of improvement required by the non-obviousness criterion. In this context, the study discusses the need for a new understanding and adjustment of the concepts of the ‘PHOSITA’ and what is considered ‘obvious’ or ‘easily-derived’. While current AI technologies assist researchers by increasing the efficiency of the R&D process, this study proceeds on the assumption that AI has not yet reached a level where it can replace the creative and inventive roles of human researchers. In both Korea and the United States, the definition of a ‘PHOSITA’ is aligned, referring to a hypothetical person who uses his/her creativity, common sense, background knowledge, and familiar tools to combine prior art teachings like solving a puzzle. This definition was established through the KSR decision by the U.S. Supreme Court. When assessing the skill level of an ordinary technician, if AI technology is commonly and routinely used in that field, the skill level should be adjusted to an ordinary technician who uses AI technology. However, with current technology, the level of outcomes varies depending on the researcher’s AI proficiency. Therefore, the exceptional AI skills of an inventor cannot be equated with the abilities of a ‘PHOSITA’ who uses AI. This study also examines how the criteria for ‘obviousness’ or ‘easily-derived’ should be adjusted due to the active use of AI technology in the R&D process. In the United States, the KSR decision established that an invention is considered obvious if there is a reasonable expectation that a person of ordinary skill in the art could find the solution identified by the inventor at the time of the patent application. Regardless of how advanced AI technology used in the R&D process might be, the assessment of an invention’s non-obviousness considers only the innovation of the research output, not the innovative use of AI technology. Furthermore, as superior search capabilities of AI technology are utilized in the research and development process, all outcomes can be verified and predicted to a certain extent, making them an ‘obvious to try’ technology with a reasonable chance of success. However, according to a 1980s U.S. case law, situations corresponding to the machine learning processes of AI were specifically identified and concluded not to meet the ‘obvious to try’ standard. The examination guidelines of the Korean Intellectual Property Office (KIPO) describe various situations that serve as the basis for determining ‘easily-derived’, but when utilizing AI technology, it has become easy to circumvent these bases for ‘easily-derived’. Currently, the non-obviousness requirement is not particularly difficult for inventions created with the help of AI technology. However, if innovative inventions are pouring out with the help of AI technology, prior arts in this field will quickly become densely populated, leaving no room for further innovation. Or if there arises a need to control the quality and quantity of patents covering such inventions, the current patent system already has the internal capability to adjust the standards for the non-obviousness or the invent...

연구개발과정에서 인공지능 기술의 조력으로 인한 진보성 요건 기준의 변화 - 미국특허법의 비자명성(non-obviousness) 요건을 중심으로 -

이수미(Lee, Soomee) 인하대학교 법학연구소 2024 法學硏究 Vol.27 No.2

인공지능과 법체계–전자인격론의 모순과 정보권한과의 갈등을 중심으로–

신동일,김두환 강원대학교 비교법학연구소 2019 江原法學 Vol.57 No.-

Today we can run across articles without saying Artificial Intelligence(AI) will change everything. Is this true in the context of the legal profession? Some claim an “AI apocalypse” or “Doomsday.” Even some serious legal experts add up and enchant the scenario. Much of press reporting is hype or clickbait, however the debate within the practice of law is that we need to look upclose to AI and its substantial impact. Simply, AI means the intelligence exhibited by machine or software. Software can analyze words: It can automatically classify and search for paragraphs, and compare documents and highlight changes. Technically it is not a firm entity as it firstly planned. Some realized; the others accidently done. It is a huge leftover in many purposes and projects. Legal and philosophical assessments reach its status in various aspects. Legal approaches are dominated by negative voices; small group provocate that the impact of AI on the legal practice will be tremendously. It could learn over time human-like task: AI/machine learning can use big data to understand, then the learning makes it go beyond human. We do not believe this. AI is an algorithm-based program driven by many electric devices. Furthermore there is a wild river between the value of technology and legal premise. Whether it gets or not is always in our hands. It casts a doubt that the debate goes through unexpected vaguness. 인공지능은 간략하게 말하면 비인격적 인지체계(the intelligence exhibited by machine or software)이다. 인공지능은 의도된 단일 기술이 아니라 의도와 달리 실현된 것도 있고, 계획과 달리 우연히 활성화된 요소도 있다. 그래서 현재와 같은 모습으로 나타나기까지 많은 계획과 경험의 통합이 필요했다. 최근 철학이나 법학에서도 인공지능의 지위 문제를 포스트 휴먼, 인공지능, 제4차 산업혁명 등의 주제로 논의하고 있다. 인공지능의 현실 분석을 넘어서 비인격적 지능에 대한 법적 승인(법인격) 가능성을 언급하기도 한다. 또한 인공지능이 적용된 기술결과를 가상으로 전제하여 그에 대한 미래 법적 책임을 다루기도 한다. 어떠한 경우이던 비인격적 지능은 딜레마를 가지고 있다. 프로그램된 기계의 오류를 파악하지 못하는 경우는 별로 없다. 반면에 인간의 정신적 이상 현상은 그 누구도 원인을 분명히 설명하지 못한다. 우리가 ‘지능’이라는 단어를 사용하기 위해서는 최소한 지능이 발현되는 인간의 의식(마음)의 요소가 기계에 의해 어떻게 재현되는지 설명해야 한다. 인간의 마음이 분석되지 못하면, 그 재현 가능성도 함께 애매해진다. 이 글은 인공지능 기술은 완성된 것도 아니고, 향후 그럴 가능성도 희박할 수 있다는 가설에서 출발한다. 현재의 논의를 보면 인공지능의 재현능력에 대한 환상에 의존하거나 불충분한 기술적 이해로 인한 오류와 혼란도 있는 듯하다. 최종적으로 기술의 가치와 사회적 수용은 별개이다. 또한 인공지능 기술의 기반을 위한 법적 여건이 최근 변화되고 있는 점도 감안해야 한다.

AI(Artificial Intelligence)에 대한 법인격 부여의 타당성 검토

김훈주(Kim, Hoon Joo) 충북대학교 법학연구소 2020 法學硏究 Vol.31 No.1

The granting of Legal Personhood to AI has been triggered by a European Parliament resolution and is being discussed in many countries around the world. The granting of Legal Personhood to AI is can be a big challenge to existing principle that the subject of rights recognized only persons and juristic person, and the impact of this change should be considered from various perspectives. In this paper, we looked at whether it is necessary to grant Legal Personhood to AI and how to deal with the related problems if it is given the legal status. At the current level of technology as weak AI, the legal status need not be changed significantly, but at the level of technology as strong AI or superAI it was necessary to consider whether it should be reviewed for its legal status. Based on the current law, some problems were solved by using Manufacturing Responsibility , Owner Responsibility of Animals , Owner or Occupant Responsibility of manufactured goods , even if AI was not granted for its new legal status. AI s characteristics of Autonomy and Unforeseeability are also carried out within a certain range, and it was difficult to regard it as an absolute root or factor in granting of Legal Personhood to AI. However, it is impossible to resolve all legal issues related to AI through existing laws and it is also possible to grant Legal Personhood to AI in consideration of international trends. Issues related to grant of Legal Personhood to AI were divided into ① AI s capacity of rights,② AI s capacity to commit an unlawful act, ③ AI s registration, ④ AI s personal rights and ⑤ AI s extinction . AI s capacity of rights need to be defined in accordance with the purpose of use and the provisions of the law, and that it can also be given the capacity to act within the scope of its capacity of rights. AI can also act on its own without intervention or assistance from persons, unlike juristic person, so it can recognize its capacity to commit an unlawful act unless there are special circumstances. However, more discussion is needed on whether AI should bear all the damages it inflicts on others, or whether owners or manufacturers should distribute responsibility appropriately. In addition, there is a need to establish an insurance or fund system to ensure the fulfillment of AI s liability for damages, and the calculation of insurance premiums need to be applied differently depending on the degree of AI s risk. Registration and Extinction of AI are difficult to deal with like juristic person and require much consideration in terms of method and effectiveness. In addition, it is difficult to recognize AI s personal rights Due to the remarkable pace of technological development, co- existence between people and AI has become a topic of conversation, and even legalization of AI is being discussed. Although it is recognized that there is a need to grant the Legal Personhood to AI, it is examined a relation between existing legal system and the social impact and effects due to its change, and I think we need to continue to study related issues.

개인의료정보와 빅데이터 활용의 법적 쟁점

김영국 법제처 2020 법제 Vol.691 No.-

코로나19 감염병이 전 세계를 강타한 이후, 비대면진료에 대한 관심이 급증하였다. 감염병 발병 초기에 우리나라는 신속하게 감염 3법을 통과시키고 예외적으로 원격의료를 시행하였다. 의료체계의 붕괴가 현실화 될 수 있는 위기 앞에 정부와 사회각계에서 의료인력의 확대 및 의료시스템을 선진화하려는 정책과 주장이 다양하게 표출되고 있다. 의료계 내에서는 감염병 유행에 대한 신속한 대응 및 의료의 현대화에 대한 필요성을 인지하면서도 개별 사항에 대해서는 찬반 논쟁이 있다. 코로나19 감염병이 아직 현재진행형일 뿐만 아니라, 이러한 유사한 상황이 앞으로 계속될 수 있음을 고려할 때, 변화하는 의료환경에 적합한 의료시스템을 신속히 마련할 필요가 있다. 따라서 미래 의료시스템의 원유라 할 수 있는 “개인의료정보의 빅데이터화”에 대한 법정책 논의가 현 시점에서 절실하다고 본다. 의료데이터의 활용 여부가 보건의료 산업의 발전에 지대한 영향을 미친다는 점에서 보다 능동적인 정책이 필요하며 관련 입법도 보완되어야 한다. 데이터에 기초한 빅데이터화는 인공지능과 연계된다는 점에서 개인의 권리보호 측면에서 개인정보의 보호, 프라이버시, 차별 등이 법적 쟁점이 될 수 있다. 그런데 궁극적으로는 인공지능이 의사결정의 주체인 인간을 객체로 보고, 인간의 자기결정을 위협할 수 있다는 점에서 그 위험성을 찾을 수 있다. 특히 인공지능의 의사결정이 글로벌 기업의 이익에 좌우되어 개인의 권리가 무방비로 노출될 우려도 제기되고 있다. 개인의료정보의 빅데이터화를 위해 보다 면밀한 헌법 또는 법률 검토가 필요한 이유이다. 그럼에도 불구하고 이 글에서는 개인의료정보의 활용의 관점에서 법정책적 논의를 전개하였다. 지식정보화 사회에서의 무한경쟁은 기술적 차이보다는 정보의 우수성 및 활용 능력에 그 성패가 좌우되기 때문이다. 보건의료분야에 있어서도 단순히 국내 의료시스템의 문제에 그치지 않고 전 세계와의 교류와 협력을 전제로 하는 비대면 중심의 의료 환경이 조성되고 있음을 주목해야 한다. 따라서 개인의료정보의 빅데이터화를 위한 기술적, 법률적인 신속한 검토와 합리적이고 실용적인 적용이 이루어져야 할 것이다.

유럽연합 데이터법(EU Data Act) 초안 및 그 시사점

오병철 국제거래법학회 2022 國際去來法硏究 Vol.31 No.1

Data is an important resource in the digital economy of the information society in the 21st century. Legal consensus on the distribution of data that emerged in earnest in the late 20th century has not yet been fully formed. Recently, legislation on access and utilization of data has been attempted in each country, and a representative example is the EU Data Act legislation. The draft EU Data Act, released on February 23, 2022, is based on the 2020 “European strategy for data” and complements the Data Governance Act, which took effect in November 2021. Korea is also very interested in data sharing, so the Data Industry Act was enacted in 2021 to provide a legal basis for promoting the data industry, and the Unfair Competition Prevention Act was revised to establish general regulations for data protection. However, these laws do not include judicial rights to data or legal regulations on contractual relationships for data utilization. Therefore, although the EU Data Act is still in the drafting stage, we will find meaningful implications through the analysis of the EU Data Act. The characteristic of EU Data Act is that it gives product users the highest priority on data sharing. The user may not only have free access to the data of the data holder but may also require the data to be transmitted to a third party. On the other hand, data holders can use data only according to their agreements with the user, although they actually have it. The EU Data Act grants the user’s right to share data, and the data holder is obligated to make available the data to a third party according to an agreement. However, the data holder can pay the data recipient a reasonable cost of moving the data. We can derive the following implications from the EU Data Act. It has empowered the latter side in the debate over whether to establish a new direct and exclusive right on data or to utilize data through contractual relations by making the most of existing laws. It shows that it is desirable to form a multi-faceted contractual relationship surrounding data utilization. The fact that the EU Data Act is actively introducing the right to port data provides strong implications for us. In other words, it will be possible to promote data transactions through the introduction of data portability rights. 21세기 정보사회의 디지털 경제에서 데이터는 중요한 자원이다. 20세기 후반에 본격적으로 등장한 데이터의 배분에 대한 규범적 합의는 아직 완전히 형성되지는 않았다. 최근 데이터의 접근과 활용에 관한 입법이 각국에서 시도되고 있고, 그 대표적인 사례가 유럽연합 데이터법(이하 EU데이터법) 입법이다. 2022년 2월 23일 공개된 EU데이터법 초안은 2020년“데이터 전략”에 기초를 둔 것이고, 2021년 11월 발효된 데이터 거버넌스 법을 보완하고 있다. 우리나라도 데이터 활용에 대한 관심이 매우 높아서 2021년 데이터산업법과 2022년 산업데이터전환법을 제정하여 데이터 산업진흥을 위한 법적 근거를 마련하고, 2021년 부정경쟁방지법을 개정하여 데이터 보호를 위한 일반적인 규정을 두었다. 그러나 이 법률들은 데이터에 대한 사법상의 권리나 데이터 활용을 위한 계약관계의 법적 규율은 포함하고 있지 않다. 그러므로 EU데이터법은 아직 초안 단계이긴 하지만, EU데이터법을 통해서 우리는 의미있는 시사점을 찾을 수 있을 것이다. EU데이터법의 특징은 제품 사용자에게 데이터 활용에 대해 가장 우선적인 지위를 부여한다는 점이다. 사용자는 데이터 보유자의 데이터에 언제든지 접근할 수 있을 뿐만 아니라제3자에게 데이터를 전송할 것을 요구할 수 있다. 반면에 데이터 보유자는 비록 데이터를실질적으로 보유하고 있으나 사용자와의 약정에 따라서만 데이터를 이용할 수 있다. EU데이터법은 사용자의 데이터 이동권을 부여하여, 데이터 보유자는 제3자에게 약정에 따라 데이터를 이동시킬 의무를 부여하고 있다. 다만 데이터 보유자는 데이터 이동에 대한 합리적인 비용을 데이터 수신자에게 부담시킬 수 있다. EU데이터법으로부터 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있을 것이다. 첫째로 우리 학계에서 데이터에 대한 직접적이고 배타적인 지배권을 새롭게 신설할 것인지 아니면 기존의 법리를 최대한 활용하여 계약관계 등을 통해 데이터의 활용을 도모할 것인지의 논쟁에서 후자의 편에 힘을 실어주었다는 점이다. 둘째로 데이터 활용을 둘러싼 계약관계를 다면적으로형성하는 것이 바람직하다는 점을 보여주고 있다. 제품 사용자와 데이터 보유자 그리고 데이터 수신자 사이의 3면 관계를 각각의 데이터 활용에 관한 계약을 통해 실현하는 것이 이상적이다. 끝으로 EU데이터법이 도입한 유상의 데이터 이동권을 데이터 거래를 본격화 시키기 위한 하나의 방법으로 고려할 필요가 있다는 점이다. 유상의 데이터 이동이라는 것이곧 데이터의 거래라고 할 수 있으므로, 데이터 이동권의 도입을 통한 데이터 거래의 활성화를 도모할 수 있을 것으로 생각된다.