AI 관련 기술에 관한 새로운 특허 심사 사례 소개

특허청은, 6년 3월 13일자로, AI 관련 기술에 관한 새로운 특허 심사 사례를, 「특허·실용 신안 심사 핸드북」에 추가했습니다.

또, 특허청 HP 「AI 관련 기술에 관한 사례의 설명 자료에 대해서」에서는,

·새롭게 추가된 10사례를 슬라이드 형식으로 설명하는 자료

·AI 관련 기술에 관한 모든 사례의 전문

·컴퓨터 소프트웨어 관련 발명에 관한 심사 기준 및 심사 핸드북의 개정의 포인트

등 다양한 정보를 게재하고 있습니다.

AI 관련 기술에 관한 새로운 특허 심사 사례 소개

여기에서는 새롭게 추가된 10사례에 대해 특허청이 제시한 포인트를 소개합니다.

「특허・실용 신안 심사 핸드북」에 있어서의 각 사례의 전문은, 괄호내의 링크로부터 확인하실 수 있습니다.

 

추가 사례 1~4: 진보성 요건의 판단 사례

추가 사례 1: 고객 센터용 답변 자동 생성 장치(부속서 A 5. 사례 37)

대규모 언어 모델 등의 생성 AI를 업무에 적용하는 시도에 관하여, 이하의 ①・②를 이유로 하여 「인간이 하고 있는 업무의 인공 지능을 이용한 단순한 시스템화」이며, 당업자의 통상 의 창작 능력의 발휘에 해당한다고 판단되어 진보성이 부정되는 사례입니다.

①인간이 하고 있는 업무를 시스템화하고, 컴퓨터에 의해 실현함으로써 효율화를 도모하는 것은, 당업자가 통상 고려하는 자명한 과제인 것

②정보처리의 기술분야에 있어서 「인간이 행하는 판단을 기계 학습된 학습이 끝난 모델에 의해 대체하는 것」은 관용 기술인 것

 

추가 사례 2: 대규모 언어 모델에 입력하기 위한 프롬프트용 문장 생성 방법(부속서 A 5. 사례 38)

대규모 언어 모델 등의 생성 AI에 입력하는 프롬프트의 생성에 관하여, 청구항에서 특정된 구체적인 수법에 의해, 당업자라면, 발명의 상세한 설명으로부터 당해 수법에 의해 얻어지는 효과를 이해할 수 있는 것 에 의해 진보성이 긍정된 사례입니다.

 

추가 사례 3: 방사선 이미지의 휘도 조절에 사용되는 학습된 모델 학습 방법(부속서 A 5. 사례 39)

입력 데이터로부터 출력 데이터를 추정하는 학습된 모델에 관해서, 손실 함수의 구성을 변경하는 것은, 단순한 설계 변경이나 설계적 사항의 채용에 불과하다고 여겨졌지만,

인용 발명이 주목하지 않는 효과를 발휘하는 구성을 가짐으로써, 인용 발명으로부터는 예측 곤란한 효과가 인정되는 것으로 진보성이 긍정되는 사례입니다.

 

추가 사례 4: 레이저 가공 장치(부속서 A 5. 사례 40)

「인간이 실시하고 있는 업무의 인공지능을 이용한 시스템화」에 관한 발명이, 학습에 이용하는 교사 데이터에 있어서의 새로운 특징에, 인용 발명과 비교한 유리한 효과가 인정됨으로써, 진보성이 긍정되고 사례입니다.

 

추가 사례 5~7: 실시 가능 요건·지원 요건의 판단 사례

추가 사례 5: 형광 발광성 화합물(부속서 A 1. 사례 52)

「AI에 의해 특정 기능을 가진 것으로 추정된 물건의 발명」의 실시 가능 요건 및 서포트 요건을 만족하는 예로서, 이하의 ①～③이 표시되어 있습니다.

① 실제로 제조한 물건의 평가가 명세서 등에 기재되어 있다

②AI가 나타내는 예측값의 예측 정밀도가 명세서 등에서 검증되고 있다

③AI에 의한 예측결과가 실제로 제조한 물건의 평가를 대신할 수 있다는 기술상식이 출원시에 있었다

 

추가 사례 6: 교사 데이터용 이미지 생성 방법(부속서 A 1. 사례 53)

「교사 데이터의 작성 방법」에 관한 발명의 서포트 요건을 만족하는 예로서, 이하의 ①・②가 나타납니다.

① 작성하는 교사 데이터에 대해서, 기계 학습의 대상이 되는 AI 또는 기계 학습에 관한 교사 데이터의 내용이 청구항에서 충분히 특정되어 있는 것

② 발명의 상세한 설명에 기재된 발명의 과제를 해결하기 위한 수단이 반영되어 있는 것

 

추가 사례 7: 나사 조임 품질의 기계 학습 장치(부속서 A 1. 사례 54)

「교사 데이터에 포함되는 복수 종류의 데이터간의 상관관계」에 관한 발명의 서포트 요건을 만족하는 예로서, 이하의 ①・②가 나타납니다.

①청구항에 있어서 교사 데이터에 포함되는 각 데이터의 입출력 관계가 특정되어 있는 것

②각 데이터 사이에 일정한 상관관계가 존재하는 것이 출원시의 기술상식인 것

 

추가 사례 8~9: 발명 해당성 요건의 판단 사례

추가 사례 8: 교사 데이터 및 교사 데이터용 화상 생성 방법(부속서 A 3. 사례 5)

「기계 학습」에 있어서의 「교사 데이터」에 관한 발명의 발명 해당성에 대해서,

청구항 1에 따른 "교사 데이터"는 정보 제시 수단 및 제시 방법에 기술적 특징을 갖지 않고, 제시되는 정보의 내용에만 특징을 갖는 것이며, 정보 제시를 주로한다. 목적으로 하기 때문에, 정보의 단순한 제시이며, 소프트웨어와 하드웨어의 협동 요건을 만족하지 않기 때문에, 발명 해당성의 요건을 만족시키지 않는 것으로 여겨지는 한편,

청구항 2에 관한 「교사 데이터용 화상 생성 방법」은, 소프트웨어와 하드웨어의 협동 요건을 만족시킴으로써, 발명 해당성이 인정되는 사례입니다.

 

추가 사례 9: 숙박 시설의 평판을 분석하기 위한 학습된 모델(파라미터 세트로 구성된 학습된 모델에 관한 것)(부속서 B 제1장 3.2 사례 2-14')

"학습된 모델"은 컴퓨터 처리를 규정하지 않고 기계 학습에 의해 얻은 정보의 내용에만 특징을 갖는 단순한 매개 변수 집합에 불과하므로 정보의 단순한 표시이며 "프로그램"또는 이에 준하는 것으로 말할 수 없기 때문에, 「소프트웨어의 관점에 근거하는 사고방식」(심사 핸드북 부속서 B 제1장 2.1.1.2)이 적용되지 않고, 발명 해당성의 요건을 만족하지 않는다고 판단되는 사례입니다 .

 

추가 사례 10: 명확성 요구사항 판단 사례

추가 사례 10: 이상에 대해 실시해야 할 작업 내용을 출력하기 위한 학습된 모델(부속서 A 1. 사례 55)

「학습이 끝난 모델」의 발명이 명확성 요건 위반이 되는 사례로서, 이하의 ①・②가 나타납니다.

① 학습이 끝난 모델이 「물건의 발명」인 「프로그램」을 포함하고 있기 때문에, 「방법의 발명」이라고는 할 수 없는 한편,
・컴퓨터에 복수의 기능을 실현시키는 것이 전혀 기재되어 있지 않은 것
· 학습된 모델이 프로그램임을 필수로 하지 않음
따라서 "프로그램"이라고도 할 수 없기 때문에 "물건의 발명"인지 "방법의 발명"인지를 확인할 수 없으며 발명이 속하는 카테고리가 불명확한 사례

②「프로그램」 그 자체는 「수단」으로서 기능하는 것은 아니지만, 프로그램인 「학습이 끝난 모델」이 「수단」을 갖추도록 기재되어 있는 것에 의해, 발명이 불명확해지는 사례