[AI·소프트웨어] 강한 AI 특허 만들기 4편 — 침해를 입증할 수 있도록 청구항을 설계한다

강대환 대표변리사 · 작성 2026.11.13 · 4/6

AI 특허의 각 구성을 경쟁 제품에서 어떻게 확인할지 출원 단계부터 검토합니다. Siri·Alexa 사건과 국내 입증 제도를 통해 공개 자료와 제품 동작으로 입증할 수 있는 청구항을 살펴봅니다.

AI 특허는 등록이 아니라 입증에서 집니다. 모델의 구조와 학습 데이터는 경쟁사 서버 안에 있어 밖에서 보이지 않고, 보이지 않는 구성으로 잡은 특허는 등록되어도 권리를 행사하기 어렵습니다. 중국 법원은 애플의 Siri를 두고 소스 코드 대신 아이폰에 직접 말을 걸어 보는 블랙박스 시험으로 침해를 가렸고, 미국에서는 아마존의 Alexa에 말을 걸어 본 결과를 설명한 전문가 증언이 침해의 증거가 됐습니다. 한국에는 미국식 증거개시가 없으니 사정은 더 빠듯합니다. 저는 청구항을 작성하기 전에 “경쟁사 제품을 보고 이 구성을 확인할 수 있는가”를 먼저 묻고, 확인할 수 없는 구성은 종속항이나 영업비밀로 보호합니다. 이 글은 무엇이 보이고 무엇이 보이지 않는지, 실제 사건에서 무엇이 확인되고 무엇이 확인되지 않았는지, 그리고 청구항을 작성하기 전에 경쟁 제품을 상정해 청구항과 맞대 보는 방법을 다룹니다.

1. 청구항을 작성하기 전에 던지는 질문

제가 AI 청구항을 작성하기 전에 먼저 던지는 질문은 하나입니다. “경쟁사 제품을 보고 이 구성을 확인할 수 있는가.” 좋은 AI 특허도 경쟁 제품에서 확인할 수 없으면 권리를 행사하기 어렵습니다. 이 질문에 답하지 못하는 구성은 독립항에서 빼서 종속항으로 내리거나, 특허가 아니라 영업비밀로 지킵니다.

1편의 뷰노 사건이 그 이유를 보여 줍니다. 뷰노는 경쟁 제품이 순환신경망 기반으로 심정지와 패혈증을 조기 예측한다며 침해를 주장했지만, 1심 법원은 청구를 기각했고, 보도에 따르면 두 제품이 분석하는 데이터 종류와 AI 모델 구조 등의 차이가 근거였습니다(녹색경제신문, 2026.10.19). 뷰노가 항소해 결론은 아직 나지 않았습니다. 다만 다툼의 중심에 경쟁 제품의 모델 구조가 있었던 것은 분명합니다. 진열장이 아니라 창고에 있는 물건입니다. 특허권자는 상대의 창고 안을 볼 수 없고, 법원도 그 문을 쉽게 열어 주지 못합니다.

2. 무엇이 보이고 무엇이 보이지 않나

AI 발명의 구성은 경쟁 제품에서 확인하는 길에 따라 네 단계로 나뉩니다(표 1).

표 1 | AI 청구항의 구성별 입증 난이도

자료: 사례는 이 연재에서 다룬 공개 자료

하드웨어 구조도 쉬운 쪽에 듭니다. 미국의 Singular Computing은 정밀도를 낮춘 연산 장치를 한 칩에 대량으로 두는 구조를 청구했고, 구글이 자사 AI 가속기 TPU의 연산 형식(bfloat16)을 공개해 온 덕에 다툼은 공개된 사양에서 시작될 수 있었습니다. 칩의 구조는 제품과 공개 문서로 상당 부분 확인됩니다.

증거가 나오는 곳은 생각보다 많습니다. 제가 상정한 경쟁 제품에서 구성을 확인할 때 찾아보는 곳은 다음과 같습니다.

제품 화면과 알림, 출력 보고서, 앱 스토어의 설명과 화면 캡처

사용 설명서, 설치 매뉴얼, 개발자용 API 문서와 요금표

인허가·인증 자료: 의료기기라면 식약처 품목허가 정보의 사용목적과 성능, 미국 FDA 510(k) 요약서

경쟁사 자신의 특허 출원과 논문, 학회 발표, 기술 블로그

채용 공고(사용하는 모델과 도구), 보도자료, 투자 설명 자료

조달 규격서와 제안요청서, 고객사의 도입 사례

직접 사용해 보는 블랙박스 시험(같은 입력을 넣고 출력을 비교)

이 목록에서 모델 구조와 학습 데이터가 드러나는 곳은 경쟁사가 스스로 밝힌 특허나 논문 정도입니다. 나머지는 모두 입력과 출력, 화면과 동작을 보여 줍니다. 청구항 1을 이쪽에 세워야 하는 이유입니다.

3. 블랙박스 시험이 가른 두 사건: Siri와 Alexa

중국의 Xiao-i(小i)는 2004년 출원한 ‘채팅 로봇 시스템’ 특허로 애플의 Siri를 겨눴습니다. 특허는 애플이 세 차례 낸 무효심판을 모두 버텼고, Xiao-i는 2020년 소송을 내 약 100억 위안의 손해배상을 청구했습니다. 겨냥한 제품은 Siri가 들어간 아이폰 7부터 14까지였습니다.

애플은 Siri의 소스 코드와 기술 문서를 낼 수 없다고 했고, 제품을 분해하거나 역설계해 내부 처리를 볼 수도 없었습니다. 그래서 법원은 아이폰 14 Pro(iOS 16.0.2)와 아이폰 12 Pro Max(iOS 14.3)로 블랙박스 시험을 했습니다. 입력과 출력만 보고 내부를 짐작하는 방법입니다. 2024년 12월에는 애플의 시험 환경과 도구로 검증 시험도 했지만, 사용자가 만든 단축어는 시험할 수 없었고 미리 정해 둔 단축어가 Siri의 처리 단계를 모두 거치는지도 확인하지 못했습니다. 2026년 6월 상해고급인민법원은 청구항 1을 여섯 특징으로 나눠 하나씩 대조했습니다(표 2).

표 2 | Xiao-i 특허 청구항 1의 여섯 특징과 1심 판단

날씨를 묻거나 퀴즈 게임을 해 보면 드러나는 조회 서버와 게임 서버는 있다고 봤습니다. 외부에서 시험할 수 있는 기능입니다. 그러나 필터는 시험으로 드러나지 않았고, 애플은 변론이 끝난 뒤 Siri가 모든 입력을 하나의 AI 경로로 처리한다는 기술 자료를 냈습니다. 법원은 이 자료만으로는 단축어 처리 방식을 알 수 없다고 하면서도, 필터가 있다는 증명이 없다고 봤습니다. 메신저 플랫폼은 둘 이상의 당사자가 네트워크의 양 끝에서 실시간으로 메시지를 주고받는 수단인데, Siri에 목소리나 글로 말하는 것은 입력 방식이 다를 뿐이라고 봤습니다. 애플의 선행기술 항변은 판단할 필요도 없었습니다. Xiao-i는 판결에 불복해 최고인민법원에 항소했고, 2026년 반기 보고서에서 항소가 정식으로 접수됐다고 밝혔습니다.

이 사건에는 두 가지 실패가 겹쳐 있습니다. 필터는 안에서 일어나는 분류여서 입증에서 막혔고, 메신저 플랫폼은 출원 당시의 서비스 형태를 담은 구성이어서 경쟁사가 거치지 않았습니다. 앞의 것은 이 글의 주제인 입증의 문제이고, 뒤의 것은 2편에서 본 회피의 문제입니다.

반대쪽 결과도 있습니다. 미국의 VB Assets는 음성 기술 회사 VoiceBox에서 나온 특허로 2019년 아마존을 제소했고, 2023년 11월 델라웨어 연방지방법원의 배심은 Alexa가 특허 네 건을 모두 침해했다며 4,670만 달러의 손해배상을 평결했습니다. 원고 측 침해 전문가는 Alexa를 직접 사용해 본 결과를 중심으로 침해를 설명했습니다. ‘헝거 게임’처럼 여러 뜻으로 읽힐 수 있는 말을 대화의 맥락에 따라 가려 알아듣는지, 앞서 이야기한 상품에 이어 ‘피치’나 ‘스톤’이라고 하면 그 상품의 색으로 알아듣는지를 보였습니다.

2024년 9월 법원은 그중 세 건의 평결을 유지했지만, 근거는 청구항마다 달랐습니다. ‘피치’와 ‘스톤’을 다룬 청구항은 기술 문서나 소스 코드 없이 Alexa의 실제 동작과 전문가 증언만으로 충분하다고 봤고, ‘시스템의 동작이 스스로 말해 준다’는 전문가의 말을 배심이 받아들일 수 있었다고 했습니다. ‘헝거 게임’을 다룬 청구항에서는 소스 코드 없이, 전문가가 직접 사용해 본 결과에 기술 문서를 더해 설명했습니다. 나머지 한 건에는 아마존의 기술 문서와, Alexa가 사용자의 말에 대한 해석들의 순위를 다시 매기도록 짜여 있다는 원고 측 소스 코드 전문가의 증언이 활용됐습니다. 법원은 시연 영상은 그 자체로 증거가 아니고, 그것을 이용해 설명한 전문가 증언이 증거라는 점도 짚었습니다(2024년 9월 판결).

그러나 네 번째인 음성 구매 특허는 달랐습니다. 그 청구항은 결제정보와 배송정보를 그 구매에 사용해도 되는지 사용자에게 확인을 요청하는 단계를 적었습니다. 원고 측 전문가의 시연에서 Alexa는 상품의 색과 가격, 배송 시점을 알려 준 뒤 ‘buy it now’라고 말하면 된다고 안내했습니다. 그 말을 하자 배송지와 총액을 알렸을 뿐, 결제수단은 말하지 않았고 확인도 묻지 않았습니다. 법원은 ‘buy it now’는 구매라는 목적을 말할 뿐 구매를 실행할 수단을 확인하는 것은 아니라며 이 특허의 침해 평결을 뒤집었고, 배상액은 약 4,000만 달러로 줄었습니다. 두 회사가 낸 항소는 2026년 4월 양측의 동의로 취하됐습니다.

Alexa 사건은 세 가지를 함께 보여 줍니다. 밖에서 보이는 동작을 적은 청구항은 소스 코드 없이도 입증할 수 있습니다. 안에서 일어나는 처리를 다툰 청구항에는 미국에서도 상대의 기술 문서와 소스 코드 증언이 활용됐고, 한국이라면 그런 자료를 얻기가 훨씬 어렵습니다. 그리고 귀로 들을 수 있는 구성이라도 경쟁 제품이 그 단계를 거치지 않으면, Siri 사건의 메신저 플랫폼처럼 회피의 문제가 됩니다.

소송을 시작하는 단계에서도 밖에서 보이는 자료가 활용됩니다. 미국의 HeartFlow가 2026년 4월 경쟁사 Cleerly를 상대로 낸 소장이 그 예입니다. 소장은 Cleerly 웹사이트의 제품 설명처럼 밖에서 볼 수 있는 자료로 제품이 무엇을 하는지 그렸습니다(소장). 신경망이 혈관 경계를 계산하는 방식이나 학습 데이터는 그 뒤 증거개시로 다툴 몫입니다. 미국에서는 그 길이 있지만, 한국에서는 그 길이 좁습니다.

4. 경쟁 제품을 미리 상정해 보면

청구항을 작성하기 전에 경쟁 제품을 상정해 보면 어디가 비는지 바로 보입니다. 1편의 진열대 결품 감지 AI를 입출력·활용형으로 작성한 청구항을 상정한 경쟁 제품에 맞대어 보겠습니다(표 3).

표 3 | 결품 감지 AI 청구항을 상정한 경쟁 제품에 맞대 본 예

판정이 ‘추정’에 머무는 구성은 소송에서 다툼거리가 됩니다. 셋째 줄은 모델이 무엇을 하는지만 적었으므로, 결과를 관찰하는 것으로 대부분 채울 수 있습니다. 넷째 줄의 순서 규칙은 경쟁사가 다른 기준을 적용하면 관찰만으로 가리기 어렵습니다. 그래서 이 규칙은 독립항에서 빼 종속항으로 내리고, 독립항에는 ‘판단 결과에 따라 보충 작업을 만들어 직원 단말에 제공한다’까지만 남깁니다. 청구항의 각 구성을 상정한 경쟁 제품에서 어떻게 확인할지 검토하며 설계하면, 출원 단계부터 향후 침해 입증의 부담을 줄일 수 있습니다. 이때 그 줄이 보이는지와 함께, 상정한 제품이 실제로 그 문언대로 동작하는지도 따져 봅니다.

입증할 수 있다고 강한 한정이 되는 것은 아닙니다. 아래 그림의 가로축은 입증, 세로축은 회피입니다.

하드웨어 구성을 잔뜩 적은 장치 청구는 경쟁 제품을 뜯어보면 확인되지만, 구성 하나만 빼도 청구항 밖으로 나갑니다. 반대로 업계에서 누구나 사용하는 학습 기법은 경쟁사도 피하기 어렵지만 밖에서 보이지 않습니다. 가장 약한 것은 모델의 구조와 수식입니다. 보이지도 않고, 다음 세대 모델에서 쉽게 바뀝니다. 강한 한정은 오른쪽 위에 있습니다. 2편에서 본 결과에 따른 작업 지시나, 앞의 표 3에서 독립항에 남긴 ‘판단 결과에 따라 보충 작업을 만들어 직원 단말에 제공’하는 구성이 여기에 듭니다. 2편의 로봇 청소기처럼 방을 사용하는 사람이 있으면 청소를 건너뛰는 규칙은 보이기는 하지만 다른 규칙으로 비켜 갈 수 있어 오른쪽 아래에 가깝습니다.

5. 한국의 입증 제도와 영업비밀

미국 소송에는 증거개시(discovery)가 있어 상대 회사의 내부 문서와 소스 코드까지 볼 길이 있습니다. 한국에는 이런 절차가 없습니다. 대신 특허법이 몇 가지 장치를 두고 있습니다.

첫째는 구체적 행위태양 제시 의무입니다(특허법 제126조의2, 2019년 시행). 특허권자가 침해 행위의 구체적인 모습을 주장하면, 이를 부인하는 상대방은 자기 행위의 구체적인 모습을 내놓아야 합니다. 정당한 이유 없이 내놓지 않으면 법원은 특허권자의 주장을 진실한 것으로 인정할 수 있습니다. 둘째는 자료제출명령입니다(제132조). 법원은 침해의 증명이나 손해액 산정에 필요한 자료의 제출을 명할 수 있고, 영업비밀이라도 침해의 증명에 반드시 필요하면 제출을 거부할 정당한 이유가 되지 않습니다. 셋째는 비밀유지명령입니다(제224조의3). 소송에서 내놓은 영업비밀을 소송 밖에서 사용하거나 알리지 못하게 하는 장치로, 상대가 자료를 내는 부담을 덜어 줍니다.

세 장치 모두 출발점은 특허권자의 구체적인 주장입니다. 상대 모델 안에 둘째 신경망이 있다고 주장하려면 그렇게 볼 만한 단서가 먼저 있어야 합니다. 밖에서 아무것도 보이지 않으면 무엇을 내놓으라고 할지도 특정하기 어렵습니다.

제도는 넓어지는 중입니다. 법원이 지정한 전문가가 상대 회사에 들어가 자료를 조사하는 사실조사, 증거가 사라지지 않게 하는 자료보전명령, 법정 밖에서 증언을 받는 절차를 특허법에 넣는 개정안이 여러 건 국회에 올라와 있고, 2026년 11월에도 새 법안이 발의됐습니다(에너지데일리, 2026.11). 같은 제도는 기술자료 유용 사건을 다루는 상생협력법에 먼저 들어가 2026년 1월 국회를 통과했고 2028년 2월 시행됩니다(법무법인 세종 뉴스레터). 그래도 순서는 바뀌지 않습니다. 청구항이 진열장에 보이는 구성 위에 서 있으면 이런 제도는 덤이 되고, 창고 안의 구성 위에 서 있으면 제도가 유일한 희망이 됩니다.

보이지 않는 구성을 특허로 청구하면 두 번 손해를 봅니다. 침해를 입증하기 어렵고, 명세서로 기술을 공개해 경쟁사에 알려 줍니다. 그래서 저는 기술마다 세 가지를 묻습니다. 기술적인 문제를 해결하는가, 경쟁 제품을 분해하거나 사용해 보면 알 수 있는가, 비밀로 지킬 준비가 되어 있는가. 앞의 두 질문에 모두 그렇다고 답하는 기술은 특허로, 기술적 해결이지만 밖에서 알 수 없고 비밀 관리가 가능한 기술은 영업비밀로 지킵니다. AI에서는 화면과 동작으로 드러나는 판단 방법이 앞쪽에, 학습 데이터 그 자체와 모델의 매개변수가 뒤쪽에 듭니다. 다만 영업비밀도 공짜는 아닙니다. 공공연히 알려지지 않았고 경제적 가치가 있으며 비밀로 관리된 정보여야 보호를 받습니다(부정경쟁방지법 제2조 제2호). 접근 권한, 비밀 표시, 반출 기록 같은 관리가 없으면 영업비밀로 인정받기 어렵습니다. 특허와 영업비밀은 고르는 문제가 아니라 나누는 문제입니다.

모든 발명을 이렇게 나눌 수 있는 것은 아닙니다. 발명의 핵심이 모델 구조나 학습 방법 자체여서, 그것을 빼면 진보성을 얻기 어려운 경우도 있습니다. 그때는 그 구성을 독립항에 기재하되, 출원 전에 입증할 길을 따져 둡니다. 모델이 앱이나 기기에 실려 나가면 모델 파일에서 구조가 드러나기도 하고, 경쟁사가 논문이나 허가 문서에 구조를 밝히기도 합니다. 그런 길이 보이지 않으면 영업비밀이 더 나은 선택일 수 있습니다.

청구항을 마무리하기 전에는 다음을 확인합니다.

독립항의 구성 하나하나를 제품 화면, 사용 설명서, 홍보 자료, 허가 문서, 논문 같은 공개 자료로 보일 수 있는가.

입력을 넣고 출력을 보는 시험으로 확인되는가.

모델 구조, 학습 데이터, 매개변수처럼 경쟁사 서버 안에 있는 것에 기대는 구성이 독립항에 있는가. 있다면 종속항으로 내리거나 영업비밀로 보호하고, 발명의 핵심이라 내릴 수 없다면 입증할 길부터 따져 둡니다.

그 구성이 보이기만 하는 것이 아니라 경쟁사가 피하기도 어려운가.

진열장에 놓인 것은 손님도, 경쟁사도, 법원도 봅니다. 강한 AI 청구항의 다른 이름은 진열장 안의 청구항입니다. 다음 글에서는 특허성을 어디서 얻을 것인가, 곧 ‘AI를 새 분야에 적용했다’로는 부족한 이유와 명세서에 무엇을 기재해야 하는지를 다룹니다.

글 | 강대환 대표변리사