AI 발명의 심사는 한국, 유럽, 미국이 어떻게 다릅니까?

김찬중 파트너 변리사 · 게시 2026. 11. 2.

확인일 2026. 10. 10.

한눈에 보는 세 곳의 기준

2026년 10월 기준입니다. 칸마다 그 기관의 원문에 있는 말만 적었습니다. 영문 용어는 그 기관의 말 그대로입니다. “찾지 못함”은 그 칸에 적은 절이나 자료에서 찾지 못했다는 뜻입니다. 그 기관에 기준이 없다는 뜻이 아닙니다. [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14]

한국 칸의 조문은 가이드와 심사기준이 적은 것입니다. 가이드 제1부의 사례 목록은 제42조제3항제1호, 제42조제4항제1호, 제29조제2항을 적습니다. 제29조제1항 본문은 심사기준 제3부 제1장 4.2, 제42조제4항제2호는 제2부 제4장 4., 제33조제1항은 제2부 제1장이 적습니다. [2][3]

읽은 자료와 판

세 곳 모두 2025년과 2026년에 자료가 바뀌었습니다. 아래 표는 이 글이 읽은 판입니다. [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14]

한국의 가이드 제1부에는 개정된 기준을 어느 출원부터 적용하는지 정한 말이 없습니다. 날짜가 붙은 적용 표시는 “기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램” 청구항의 “2014.07.01.자 이후 출원부터 적용” 하나입니다. [2]

EPO의 Guidelines는 해마다 4월에 고칩니다. April 2026 edition은 2026년 4월 1일에 시행되어 April 2025 edition을 대체했습니다. G-II, 3.3.1에는 2026년판에서 고친 표시가 없습니다. Guidelines의 “Index for Computer-Implemented Inventions”는 이 절을 2025년판에서 고친 절로 적습니다. F-III, 3의 AI에 관한 문장은 2026년판에서 고쳐졌습니다. [5]

미국의 자료는 MPEP와 그 뒤에 나온 문서로 나뉩니다. USPTO는 현행 MPEP가 2024년 1월 31일까지의 내용이라고 적습니다. 그 뒤의 변경은 MPEP에 들어 있지 않다고 적습니다. [8] 2025년 12월 5일 메모는 MPEP 2106.04(d), 2106.04(d)(1), 2106.05(a), 2106.05(f)의 문단을 고쳤습니다. 이 메모는 발행과 함께 적용되고 현행 MPEP의 해당 부분을 대체합니다. 메모는 이 변경이 새로운 실무나 절차를 알리려는 것이 아니라고 적습니다. [10]

2024 AI SME Update는 2026년 10월 10일에 USPTO의 화면 둘에 지침으로 실려 있습니다. “Subject matter eligibility” 화면(최종 갱신 2026년 9월 29일)의 “USPTO guidance” 목록과 “AI-related resources” 화면(최종 갱신 2026년 3월 4일)의 현행 목록입니다. MPEP의 “Subsequent Publications” 목록(2026년 7월 20일 현재)에도 있습니다. 이 Update를 철회하거나 대체한다는 문서는 이 세 곳에서 찾지 못했습니다. [9][11] 다만 이 Update의 IV절은 2024년 2월 13일의 발명자 지침(89 FR 10043)을 인용합니다. 그 지침은 2025년 11월 28일의 통지로 전부 철회되었습니다. [9][11]

2027년 3월 16일 시행 예정인 개정 특허법(법률 제21955호)은 이 글이 쓴 조문을 바꾸지 않습니다. 제2조, 제16조, 제29조, 제33조, 제42조, 제46조, 제62조, 제203조의 글이 현행과 같습니다. [1]

이 글은 AI 발명의 심사 기준만 견줍니다. 절차와 기한의 차이는 「한국 특허 실무는 미국과 무엇이 다릅니까?」와 「한국 특허 실무는 유럽특허청과 무엇이 다릅니까?」에 있습니다.

1. 발명에 해당하는지: 묻는 것이 서로 다릅니다

세 곳의 자료는 판단의 틀을 서로 다른 말로 적습니다. 한국의 가이드는 하드웨어를 이용한 구체적 실현을, EPO의 Guidelines는 technical character를, USPTO의 MPEP는 judicial exception을 적습니다. [2][5][8]

한국: 하드웨어를 이용한 구체적 실현

한국 특허법은 발명을 “자연법칙을 이용한 기술적 사상의 창작으로서 고도한 것”으로 정의합니다(제2조제1호). [1] 가이드 3.1.1은 인공지능 관련 발명의 성립요건 판단 기준이 원칙적으로 컴퓨터·소프트웨어 관련 발명의 기준과 동일하다고 적습니다. [2]

가이드 3.1.2는 판단의 순서를 적습니다. 먼저 자연법칙을 이용한 것이 아닌 유형인지 봅니다. 자연법칙 이외의 법칙, 인위적인 결정, 인간의 정신활동, 단순한 정보의 제시가 그 유형입니다. 다음으로 기기의 제어를 구체적으로 수행하는지, 대상의 기술적 성질에 근거한 정보처리를 구체적으로 수행하는지 봅니다. 이 경우는 발명에 해당합니다. 어느 쪽에도 해당하지 않으면 소프트웨어에 의한 정보처리가 하드웨어를 이용하여 구체적으로 실현되고 있는지를 검토합니다. [2]

판단의 대상은 청구항입니다. 구체적으로 실현된 것이 발명의 설명과 도면에 기재되어 있어도 청구항에 기재되어 있지 않으면 발명에 해당하지 않습니다(가이드 3.1.4 (1)). 가이드 3.1.4 (2)는 청구항에 “컴퓨터”, “프로세서”, “메모리” 등의 하드웨어가 기재된 경우를 다룹니다. 소프트웨어와 하드웨어가 협동한 구체적 수단 또는 구체적 방법이 기재되어 있지 않으면 발명에 해당하지 않을 수 있다고 적습니다. 한편 사용 목적에 따른 특유의 정보의 연산 또는 가공이 청구항에 구체적으로 기재된 경우가 있습니다. 이때는 통상의 “컴퓨터”만 기재되어 있어도 그 연산 또는 가공이 실현된 것으로 볼 수 있습니다. [2]

발명에 해당하지 않는 출원의 거절이유는 특허법 제29조제1항 본문을 인용해 통지합니다. 특허법 제2조가 제62조의 거절이유에 들어 있지 않기 때문입니다(심사기준 제3부 제1장 4.2). [1][3]

자세한 것은 「한국에서 AI 발명은 어떻게 심사합니까?」와 「한국에서 소프트웨어는 특허를 받을 수 있습니까?」에 있습니다.

유럽: technical character와 two-hurdle approach

EPC는 발명을 정의하지 않습니다. Art. 52(2)는 발명으로 보지 않는 것을 열거하고, 그 가운데 mathematical methods와 programs for computers가 있습니다. Art. 52(3)은 그 제외를 그 대상 “as such”에 관한 범위로 한정합니다. [5][6]

Guidelines G-II, 2는 판단을 둘로 나눕니다. 이를 “two-hurdle approach”라고 부릅니다. first hurdle은 청구된 대상이 전체로서 Art. 52(2), (3)의 non-inventions에 들지 않는지입니다. Guidelines는 technical feature 하나면 eligibility에 충분하다고 적습니다. 이 판단은 선행기술을 참조하지 않고 합니다. second hurdle은 inventive step입니다. [5]

G-II, 3.3.1은 mathematical methods에 관한 G-II, 3.3의 지침이 AI와 machine learning에 일반적으로 적용된다고 적습니다. AI와 machine learning의 computational models와 algorithms는 그 자체로 abstract mathematical nature의 것입니다. training data로 학습시킬 수 있는지는 관계없습니다. 그러나 청구항이 technical means(예: computer)를 쓰는 방법이나 device를 향하면 그 대상은 전체로서 technical character를 가집니다. 이때는 Art. 52(2) 또는 Art. 52(3)에 따라 제외되지 않습니다. [5]

용어에 관한 주의가 붙어 있습니다. “support vector machine”, “reasoning engine”, “neural network” 같은 용어는 문맥에 따라 abstract models나 algorithms만을 가리킬 수 있습니다. 그 용어만으로 technical means의 사용이 반드시 뜻해지지는 않습니다. [5]

미국: judicial exception과 practical application

35 U.S.C. 101은 특허를 받을 수 있는 것을 process, machine, manufacture, composition of matter로 적습니다. [12] MPEP 2106은 subject matter eligibility의 기준을 둘로 적습니다. 첫째, 청구된 발명이 네 statutory categories 가운데 하나여야 합니다. 둘째, 청구항이 judicial exception을 향해서는 안 됩니다. 다만 청구항 전체가 그 exception보다 significantly more에 이르는 추가 한정을 가지면 됩니다. judicial exceptions는 abstract ideas, laws of nature, natural phenomena입니다. [8]

MPEP는 이 판단을 단계로 나눕니다. [8]

MPEP 2106.04(a)는 abstract ideas를 세 묶음으로 나눕니다. mathematical concepts, certain methods of organizing human activity, mental processes입니다. [8]

2024 AI SME Update는 AI 발명에 특히 관련된 두 대목을 다룹니다. 하나는 청구항이 abstract idea를 recite하는지(Step 2A Prong One)입니다. 다른 하나는 청구된 발명이 computer의 functioning이나 다른 technology를 improve해서 practical application으로 integrate하는지(Step 2A Prong Two)입니다. [9] 이 Update는 abstract idea를 “recite”하는 청구항과 단지 abstract idea를 수반하거나 그에 기초한 청구항을 구별하라고 적습니다. [9]

2025년 8월 4일 메모는 Technology Centers 2100, 2600, 3600에 보낸 것입니다. 메모는 새로운 실무나 절차를 알리려는 것이 아니라고 적습니다. 메모는 위 구별의 예를 USPTO의 예 39와 예 47에서 듭니다. 예 39의 “training the neural network in a first stage using the first training set”이라는 한정은 judicial exception을 recite하지 않습니다. 수학적 관계나 계산을 말이나 기호로 적지 않았기 때문입니다. 예 47 청구항 2의 한정은 abstract idea를 recite합니다. training algorithm이 backpropagation algorithm과 gradient descent algorithm을 포함한다고 적어 수학적 계산을 이름으로 가리키기 때문입니다. [10]

같은 메모는 mental process 묶음의 한계도 적습니다. 사람의 머리로 실제로 수행할 수 없는 한정은 이 묶음에 들지 않습니다. AI를 그런 방식으로 담은 한정도 같습니다. [10] 메모는 “close call”인 경우의 기준도 적습니다. 청구항이 ineligible일 가능성이 그렇지 않을 가능성보다 높을 때(50% 초과)에만 거절하라고 적습니다. [10]

같은 메모는 Step 2A Prong Two의 “apply it” consideration도 설명합니다. 이 consideration이 improvements consideration과 자주 겹친다고 적습니다. 심사관이 고려할 수 있는 것으로 셋을 듭니다. 그 가운데 하나는 청구항이 computer를 기존 공정을 수행하는 tool로만 쓰는지, computer capabilities나 기존 technology를 improve한다고 하는지입니다. [10]

2025년 12월 5일 메모는 machine learning 모델의 학습 방법에 관한 결정(Appeal 2024-000567)을 MPEP에 넣었습니다. USPTO의 Appeals Review Panel이 2025년 9월 26일에 낸 결정이고, 2025년 11월 4일에 precedential로 지정되었습니다. 결정은 청구항이 mathematical concept를 recite한다는 판단을 그대로 두었습니다(Step 2A Prong One). 그러나 청구항 전체가 그 abstract idea를 practical application으로 integrate한다고 판단했습니다(Step 2A Prong Two). 명세서가 machine learning 모델 자체가 작동하는 방식의 improvement를 밝혔고, 청구항이 그 improvement를 반영했기 때문입니다. [10]

이 결정이 없앤 것은 심판부가 새로 든 35 U.S.C. 101의 거절이유 하나입니다. 결정은 심판부의 앞선 결정을 그 밖의 점에서는 건드리지 않는다고 적습니다. 심판부는 앞선 결정에서 같은 청구항에 대한 35 U.S.C. 103의 거절을 유지했습니다. [10]

이 메모가 고친 MPEP 2106.04(d)(1)은 순서를 둘로 적습니다. 먼저 명세서가 그 improvement를 통상의 기술자가 알아볼 만큼 자세히 적었는지 봅니다. 명세서가 improvement를 명시할 필요는 없지만 통상의 기술자에게 분명하게 드러나야 합니다. 결론만 적은 주장으로는 부족합니다. 다음으로 청구항이 그 improvement를 내는 구성이나 단계를 포함하는지 봅니다. 청구항이 improvement 자체를 명시할 필요는 없습니다. [10]

청구항에 컴퓨터를 적은 경우

청구항에 컴퓨터를 적은 경우에 관한 세 곳의 문언을 나란히 놓으면 아래와 같습니다. 세 기관의 심사 결과를 비교한 것이 아닙니다. [2][5][10]

2. 발명의 설명: 무엇을 적으라고 하는지

근거 조문은 한국이 특허법 제42조제3항제1호, 유럽이 EPC Art. 83, 미국이 35 U.S.C. 112(a)입니다. [1][6][12]

한국: 입력과 출력의 상관관계

가이드 2.1.1은 구체적인 수단의 예로 학습 데이터, 데이터 전처리 방법, 학습 모델, 손실 함수를 듭니다. 다만 구체적인 수단이 명시적으로 기재되지 않았더라도 출원시의 기술상식으로 통상의 기술자에게 명확히 이해될 수 있으면 됩니다. 이때는 그것을 이유로 쉽게 실시될 수 없다고 판단하지 않습니다. [2] 가이드 2.1.2 (2)는 입력 데이터와 학습된 모델의 출력 데이터 간의 상관관계를 요구합니다. 그 상관관계를 구체적으로 적지 않으면 실시가능 요건을 만족하지 않은 것으로 봅니다. [2]

상관관계가 구체적으로 적힌 경우는 넷을 갖춘 경우입니다. 학습데이터가 특정되어 있습니다. 학습데이터의 특성 상호간에 기술적 과제를 해결하기 위한 상관관계가 존재합니다. 학습 모델 또는 학습 방법이 구체적으로 기재되어 있습니다. 그 학습데이터와 학습 방법으로 학습된 모델이 생성됩니다. [2]

예외가 있습니다. 통상의 기술자가 출원시의 기술상식으로 실시예를 통해서 그 상관관계를 추정 또는 파악할 수 있는 경우입니다. 이때는 실시가능 요건을 만족한 것으로 볼 수 있습니다. [2]

기계학습의 응용에 특징이 있는 발명은 달리 봅니다. 통상의 기계학습 방법으로 과제를 해결하고 효과를 확인할 수 있는 경우입니다. 이때는 통상의 기계학습 방법만 기재되어 있어도 실시가능 요건을 만족하는 것으로 볼 수 있습니다(가이드 2.1.3 (1)). [2] 유형별 기준은 「한국에서 AI 발명은 어떻게 심사합니까?」에 있습니다.

유럽: training dataset의 characteristics

EPC Art. 83은 통상의 기술자가 실시할 수 있을 만큼 명확하고 완전하게 발명을 개시하라고 정합니다. [6] Guidelines F-III, 3은 Art. 83을 충족하지 못하는 fundamental insufficiency를 다루고, 그 예 가운데 하나로 AI를 듭니다. mathematical methods와 training datasets가 충분히 자세하게 개시되지 않은 경우입니다. 통상의 기술자가 undue burden 없이 common general knowledge로 청구항의 범위 전체에서 발명을 재현할 수 없는 때입니다. Guidelines는 그 예로 청구항에 적힌 purpose나 technical effect를 달성할 수 있다는 것을 출원이 credible하게 하지 못한 경우를 듭니다. [5]

이 문장은 April 2026 edition에서 고쳐졌습니다. 2025년판의 “reproduce the technical effect”가 “reproduce the invention”으로 바뀌었고, credible에 관한 예가 더해졌습니다. [5]

G-II, 3.3.1은 training dataset에 관해 세 가지를 적습니다. [5]

• machine learning algorithm이 내는 technical effect는 곧바로 드러날 수도 있고, 설명, 수학적 증명, 실험 데이터 등으로 세울 수도 있습니다. 단순한 주장으로는 부족합니다. 포괄적인 증명까지 필요하지는 않습니다.
• technical effect가 쓰인 training dataset의 특정한 characteristics에 좌우되면 그 효과를 재현하는 데 필요한 characteristics를 공개해야 합니다. 통상의 기술자가 common general knowledge로 undue burden 없이 정할 수 있으면 예외입니다.
• 일반적으로 특정한 training dataset 자체를 공개할 필요는 없습니다.

미국: computer와 algorithm

35 U.S.C. 112(a)는 명세서가 발명의 written description을 담고, 통상의 기술자가 발명을 만들고 쓸 수 있게 적으라고 정합니다. [12] MPEP 2161.01은 computer-implemented inventions의 법정 요건이 모든 발명과 같다고 적습니다. [8]

MPEP 2161.01은 computer-implemented functional claim에 관해 두 가지를 적습니다. written description에서는 청구된 기능을 수행하는 computer와 algorithm이 충분히 자세하게 개시되었는지를 봅니다. 통상의 기술자가 그 기능을 달성하는 프로그램을 쓸 수 있다는 것만으로는 부족합니다. enablement에서는 명세서가 청구된 발명의 범위 전체를 undue experimentation 없이 만들고 쓰도록 가르치는지를 봅니다. [8]

USPTO의 “AI-related resources” 화면은 35 U.S.C. 112에 관한 자료로 MPEP 2161.01, 2181, 2173.05(g)를 가리킵니다. [11] 이 글은 MPEP 2161, 2163, 2164, 2173, 2181과 그 하위 절에서 artificial intelligence, machine learning, neural network, training data, trained model을 찾았습니다. 나온 곳을 찾지 못했습니다. 학습 데이터를 얼마나 적어야 하는지에 관한 AI 전용 문언은 이 절들에서 찾지 못했습니다. [8]

다만 명세서의 기재는 미국에서 eligibility 판단에도 쓰입니다. 2025년 12월 5일 메모가 고친 MPEP 2106.04(d)(1)은 명세서가 improvement를 통상의 기술자가 알아볼 만큼 자세히 적었는지를 먼저 보게 합니다. [10]

3. 청구항의 꼴: 끝말에서 갈립니다

방법, 장치, 기록매체 청구항은 세 곳의 자료에 모두 있습니다. 자료의 문언이 갈리는 곳은 프로그램, 신호, 데이터 구조, 학습된 모델입니다. 유럽 칸은 Guidelines가 computer-implemented inventions의 청구항에 관해 적은 것입니다. [2][5][8]

유럽 칸의 F-IV, 3.9와 G-II, 3.6은 AI를 따로 말하지 않습니다. F-IV, 3.9는 computer-implemented inventions를 이렇게 적습니다. computers, computer networks 또는 그 밖의 programmable apparatus를 수반하고 적어도 하나의 feature가 program으로 실현되는 청구항입니다. G-II, 3.6은 computer-implemented inventions의 청구항이 F-IV, 3.9의 꼴을 가질 수 있다고 적습니다. Guidelines의 “Index for Computer-Implemented Inventions”는 G-II, 3.3.1과 F-IV, 3.9를 함께 싣습니다. AI 발명의 청구항이 F-IV, 3.9의 꼴을 따른다고 직접 적은 문장은 Guidelines에서 찾지 못했습니다. [5]

한국

가이드 2.2.2.2는 인공지능 관련 발명을 방법의 발명 또는 물건의 발명으로 적을 수 있다고 합니다. 물건의 발명에는 다섯 형식이 더 있습니다. 컴퓨터프로그램 기록매체, 하드웨어와 결합된 “기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램”, 데이터 구조 기록매체, 기록매체에 저장된 학습모델을 구현한 컴퓨터프로그램, 학습모델을 이용하는 물건(장치)입니다. [2]

“기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램” 청구항에는 “2014.07.01.자 이후 출원부터 적용”이라는 표시가 있습니다. 매체에 저장되지 않은 컴퓨터프로그램으로 적으면 허용되지 않습니다. 가이드는 컴퓨터프로그램 자체를 청구한 것이기 때문이라고 적습니다. [2]

학습모델을 구현한 프로그램 청구항에는 학습모델만 적어서는 부족합니다. 가이드는 구체적인 수단을 더 기재해야 한다고 적습니다. 구체적인 수단은 학습데이터, 데이터 전처리, 손실함수 등입니다. 학습에 필요한 구체적인 수단은 적어도 하나 이상 포함되면 됩니다. 다만 이 경우에도 발명의 설명에는 학습모델의 구조 외에 손실함수, 학습데이터 등 학습모델이 기능하는 데 요구되는 구체적 수단이 기재되어야 합니다. [2]

가이드 2.2.2.3은 명확하지 않은 끝말을 듭니다. “프로그램 제품”, “프로그램 프로덕트”, “프로그램 산출물”은 발명의 대상을 특정하기 곤란합니다. “프로그램 신호”, “프로그램 신호열”은 물건 또는 방법으로 카테고리를 특정할 수 없습니다. 발명의 수행 주체(하드웨어)를 청구항에서 명확하게 파악할 수 없는 경우도 명확하지 않은 기재의 예입니다. [2] 가이드 2.2.2.1은 이 요건의 판단이 심사기준 제2부 제4장을 따른다고 적습니다. 그 장은 “발명이 명확하고 간결하게 기재될 것”의 조문을 특허법 제42조제4항제2호로 적습니다. [1][3] 끝말별 취급은 「한국에서 컴퓨터 프로그램 청구항은 어떻게 씁니까?」에 있습니다.

유럽

Guidelines F-IV, 3.9.1은 받아들일 수 있는 청구항 문언의 예를 네 갈래로 듭니다. method, apparatus/device/system, computer program [product], computer-readable [storage] medium/data carrier입니다. 넷째 갈래에 data carrier signal 청구항이 들어 있습니다. 이 목록은 망라한 것이 아닙니다. [5]

이 절에는 범위가 있습니다. 모든 방법 단계를 generic data processing means로 수행할 수 있는 발명에 관한 절입니다. 방법의 어느 단계가 특정한 technical means로 수행되면 다릅니다. 그 단계를 generic data processing means로 수행할 수 없는데 방법 청구항만을 인용한 computer program 청구항은 통상 Art. 84의 거절이유로 이어집니다(F-IV, 3.9.2). [5]

computer program 청구항에는 요건이 하나 더 있습니다. Guidelines G-II, 3.6은 computer program이 computer에서 실행될 때 “further technical effect”를 내야 한다고 적습니다. program과 computer 사이의 “normal” physical interactions를 넘는 technical effect입니다. 그렇지 않은 computer program 청구항은 Art. 52(2)(c), (3)에 따라 거절이유를 받습니다. computer-implemented method, computer-readable storage medium, device 청구항은 Art. 52(2), (3)의 거절이유를 받지 않습니다. [5]

data structure 청구항은 조건이 붙습니다. 위 네 갈래에 더한 computer-implemented data structure 청구항은 그 자신의 technical features로 정의되면 Rule 43(2)에 따라 허용될 수 있습니다. 방법을 인용하는 것만으로, 또는 공정의 결과로만 정의할 수는 대개 없습니다(F-IV, 3.9.1). [5]

미국

MPEP 2106.03은 machine, manufacture, composition of matter가 physical or tangible form을 가져야 한다고 적습니다. statutory category에 들지 않는 청구항의 예는 셋입니다. [8]

• physical or tangible form이 없는 products. information(“data per se”)과 computer program per se(“software per se”)를 structural recitations 없이 product로 청구한 경우입니다.
• transitory forms of signal transmission(“signals per se”). propagating electrical or electromagnetic signal, carrier wave가 예입니다.
• 법이 특허를 명시적으로 금지한 대상.

MPEP 2111.05 III은 computer-readable medium 청구항의 범위를 정하는 방법을 다룹니다. 심사관은 먼저 programming과 그것이 쓰일 computer system의 관계를 봅니다. programming이 그 computer에 대해 어떤 기능을 하면 functional relationship이 있습니다. medium이 정보나 데이터를 담는 support로만 쓰이면 functional relationship이 없습니다. abstract idea를 recite하는 instructions를 저장한 computer readable medium 청구항은 35 U.S.C. 101의 eligibility를 판단해야 합니다. [8]

4. 진보성: 각 자료가 AI에 관해 적은 것

근거 조문은 한국이 특허법 제29조제2항, 유럽이 EPC Art. 56, 미국이 35 U.S.C. 103입니다. [1][6][12]

한국: 공지된 인공지능 기술의 단순한 부가

가이드 3.2.1 (5)는 여러 분야에 이용되는 기술을 단순 조합하거나 특정 분야에 적용하는 것이 통상의 창작 활동 범위 안이라고 적습니다. 조합과 적용에 기술적인 어려움이 없으면 현저한 기술적 효과 등 특단의 사정이 없는 한 진보성이 인정되지 않습니다. [2]

가이드 3.2.2는 통상의 기술자의 통상의 창작 능력 발휘에 해당하는 예를 넷으로 나눕니다. [2]

• 출원전 공지된 인공지능 기술을 단순히 부가한 경우. 청구항에 “인공지능 기술을 이용하는” 정도로만 적고 데이터 전처리, 학습모델 같은 기술적 구성을 구체적으로 특정하지 않은 경우입니다.
• 사람이 수행하는 업무 또는 비즈니스 방법을 공지된 인공지능 기술로 단순히 시스템화한 경우. 인공지능의 기술적 구성으로 어떻게 시스템화하는지 구체적으로 개시하지 않은 경우입니다. 인용발명에는 그 업무를 컴퓨터 등으로 시스템화하는 것이 개시되어 있습니다.
• 인공지능 기술의 구체적 적용에 따른 단순한 설계변경. 차이가 공지된 인공지능 학습모델의 변경에서 나오고 예측되는 효과 이상의 더 나은 효과가 인정되지 않는 경우입니다.
• 주지·관용 수단의 단순 부가 또는 균등물에 의한 치환.

첫째 유형에는 “해당할 수 있다”는 말이 붙어 있습니다. 셋째 유형에는 “특별한 사정이 없는 한”이라는 한정과 단서가 있습니다. 그 차이로 발명의 결과물이 달라지고 그 효과가 통상적인 예측 가능 범위를 벗어나는 더 나은 효과로 인정되면 진보성을 인정할 수 있습니다. [2]

가이드 3.2.3.1은 반대의 경우를 적습니다. 청구항에 데이터 전처리, 기계학습 방법, 학습 완료 모델 등이 구체적으로 특정되어 있어야 합니다. 그 기술적 구성으로 인용발명에 비하여 예측되는 효과 이상의 더 나은 효과가 있어야 합니다. 이 경우는 통상의 창작 능력 발휘에 해당하지 않습니다. [2] 가이드 3.2.1 (6)은 “신속하게 처리할 수 있다”, “정확한 예측을 할 수 있다” 같은 효과가 당연한 효과인 경우가 많다고 적습니다. [2] 유형별 설명은 「한국에서 AI 발명은 어떻게 심사합니까?」에 있습니다.

유럽: technical character에 기여하는 feature만

Guidelines G-VII, 5.4는 technical features와 non-technical features가 섞인 청구항을 다룹니다. inventive step을 판단할 때에는 발명의 technical character에 기여하는 feature를 모두 고려합니다. 따로 떼어 보면 non-technical이어도 발명의 맥락에서 technical effect를 내는 데 기여하는 feature는 여기에 듭니다. 기여하지 않는 feature는 inventive step을 받칠 수 없습니다. Guidelines는 이를 “COMVIK approach”라고 부릅니다. [5]

closest prior art와의 차이가 technical contribution을 하나도 하지 않으면 Art. 56의 거절이유가 됩니다. 차이 가운데 technical contribution을 하지 않는 feature는 objective technical problem을 세울 때 통상의 기술자에게 주어진 것으로 쓸 수 있습니다. 충족해야 할 constraint로 쓰는 것입니다. [5]

AI의 algorithm이 기여하는지는 G-II, 3.3.1과 G-II, 3.3이 적습니다. computational models와 algorithms는 technical problem의 technical solution에 기여하면 technical character에 기여합니다. G-II, 3.3은 그 경우를 둘로 나눕니다. field of technology에 적용되는 것과 specific technical implementation에 맞춰진 것입니다. 둘째의 예로 Guidelines는 machine-learning algorithm의 training steps를 GPU에, preparatory steps를 CPU에 맡기는 구현을 듭니다. [5]

Guidelines가 든 예는 아래와 같습니다. [5]

조건이 둘 붙어 있습니다. “controlling a technical system” 같은 generic purpose로는 부족하고 technical purpose는 specific해야 합니다. 청구항은 명시적으로든 암시적으로든 그 technical purpose에 functionally limited되어야 합니다(G-II, 3.3). [5] classification method가 technical purpose에 쓰이면 training set을 만드는 단계와 classifier를 학습시키는 단계도 기여할 수 있습니다. 그 단계가 그 technical purpose의 달성을 받치는 경우입니다(G-II, 3.3.1). [5]

미국: MPEP의 obviousness 절에서 AI에 관한 문언을 찾지 못했습니다

35 U.S.C. 103은 청구된 발명과 선행기술의 차이를 봅니다. 청구된 발명 전체가 유효출원일 전에 통상의 기술자에게 obvious했을 것이면 특허를 받을 수 없습니다. [12]

이 글은 MPEP 2141, 2143, 2144와 그 하위 절에서 artificial intelligence, machine learning, neural network를 찾았습니다. 나온 곳을 찾지 못했습니다. [8] MPEP 2144.04 III은 일반 선례를 하나 듭니다. 같은 결과를 내는 수작업을 자동 또는 기계적 수단으로 넓게 바꾼 것만으로는 선행기술과 구별하기에 충분하지 않다는 판결입니다. 이 대목은 AI를 말하지 않습니다. [8]

MPEP의 “Subsequent Publications” 목록에는 2024년 2월 27일의 obviousness 지침(89 FR 14449)이 있습니다. [11] 이 지침은 AI가 obviousness 판단에 주는 영향을 다루지 않는다고 각주에 적습니다. USPTO가 그 문제에 관해 의견을 계속 구하고 필요하면 추가 통지를 내겠다고 적습니다. [14]

5. 발명자: 세 곳 모두 자연인을 적어야 합니다

한국

특허법 제33조제1항은 특허를 받을 수 있는 권리를 “발명을 한 사람 또는 그 승계인”에게 줍니다. 특허출원서에는 발명자의 성명 및 주소를 적습니다(제42조제1항제4호). 국제특허출원의 출원인이 국내서면제출기간에 내는 서면에도 발명자의 성명 및 주소를 적습니다(제203조제1항제4호). [1]

심사기준은 발명자를 “자연법칙을 이용하여 기술적 사상을 창작한 자”로 적습니다. 발명자에 해당하려면 기술적 사상의 창작행위에 실질적으로 기여해야 합니다(제2부 제1장 2. (2)). [3] 출원서에 발명자로 적힌 사람이 진정한 발명자가 아니라는 합리적인 의심이 들면 발명자 기재방식 위반으로 보정명령하는 것이 원칙입니다. 보정명령에 대응하여 발명자를 정정하지 않거나 입증 자료를 내지 않으면 특허출원을 무효로 할 수 있습니다(제2부 제1장 2. (6)). 심사기준은 그 근거로 특허법 제42조제1항, 제46조제2호, 제16조를 적습니다. [1][3] 국제특허출원은 제203조제1항의 서면이 방식에 위반되면 보정을 명하고, 지정된 기간에 보정하지 않으면 무효로 할 수 있습니다(제203조제3항제2호, 제4항). [1]

가이드 제1부에는 “발명자”라는 낱말이 나오지 않습니다. [2] 지식재산처는 누리집에서 AI를 발명자로 표시한 국제특허출원의 처리 경과를 밝혔습니다. AI는 자연인이 아니므로 발명자가 될 수 없다는 이유로 2022년 2월에 보정을 요구했습니다. 출원인이 발명자를 자연인으로 보정하지 않아 2022년 9월에 무효처분했습니다. 출원인이 낸 행정소송에서 1심 법원은 2023년 6월 30일에, 2심인 서울고등법원은 2024년 5월 16일에 무효처분의 효력을 인정했습니다. [4]

이 경과는 지식재산처 화면(최종수정일 2026년 7월 31일)의 설명이고, 화면은 국내 소송을 2심까지 적습니다. 이 글은 2026년 10월 10일에 법제처 판례 검색에서 그 판결문을 찾지 못했습니다. 판결의 이유는 적지 않습니다. [4]

AI의 도움을 받은 발명의 발명자를 어떻게 가리는지에 관한 지식재산처의 지침은 찾지 못했습니다. 찾은 곳은 가이드 제1부, 심사기준에서 “인공지능”이 나오는 곳, 위 지식재산처 화면입니다. [2][3][4]

유럽

EPC Art. 81은 유럽특허출원이 inventor를 지정하라고 정합니다. 출원인이 inventor가 아니거나 유일한 inventor가 아니면 권리의 유래를 밝히는 statement를 붙입니다. [6] Guidelines A-III, 5.1은 지정되는 inventor가 natural person이어야 한다고 적고 J 8/20을 근거로 듭니다. EPO는 지정의 정확성을 검증하지 않지만 지정된 inventor가 natural person인지는 확인합니다(A-III, 5.3). [5]

J 8/20은 EPO Legal Board of Appeal이 2021년 12월 21일에 낸 결정입니다. 결정은 EPC에서 지정된 inventor가 legal capacity를 가진 person이어야 한다고 보았습니다. machine은 EPC가 뜻하는 inventor가 아니라고 적었습니다. [7]

예비적 청구도 받아들여지지 않았습니다. 출원인은 machine의 owner이자 creator로서 권리를 얻었다는 statement를 냈습니다. 결정은 그 statement가 출원인을 Art. 60(1)의 범위에 들게 하지 못한다고 보았습니다. Art. 81 둘째 문장과 Art. 60(1)에 맞지 않는다는 것입니다. 심판청구는 기각되었습니다. [7]

AI의 도움을 받은 발명에 관해서는 결정 이유에 한 문장이 있습니다. 발명 활동에 관여한 device의 user나 owner가 스스로를 inventor로 지정하는 것을 막는 판례를 알지 못한다고 적었습니다. [7] Guidelines에서는 AI의 도움을 받은 발명의 inventor를 가리는 기준을 찾지 못했습니다. Guidelines 전체에서 “artificial intelligence”가 나오는 곳을 모두 보았습니다. [5]

미국

35 U.S.C. 100(f)는 inventor를 발명의 대상을 발명하거나 발견한 “individual”로 정의합니다. 35 U.S.C. 115(a)는 출원이 청구된 발명의 inventor의 이름을 포함하라고 정합니다. [12]

연방순회항소법원은 2022년 8월 5일 판결(No. 2021-2347)에서 Patent Act가 inventor를 natural persons, 곧 human beings로 한정한다고 판단했습니다. 쟁점은 AI software system이 inventor가 될 수 있는지 하나였습니다. 법원은 AI의 도움으로 사람이 한 발명이 특허를 받을 수 있는지는 그 사건의 쟁점이 아니라고 적었습니다. [13] MPEP 2109도 inventor가 natural person이어야 한다고 적습니다. [8]

USPTO는 2025년 11월 28일 연방관보에 Revised Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions를 냈습니다. 이 지침은 2024년 2월 13일의 Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions(89 FR 10043)를 전부 철회하고(“rescinded in its entirety”) 대체합니다. 통지에는 적용일 항목이 없습니다. 이 지침은 utility 특허만이 아니라 design과 plant의 특허와 출원에도 적용됩니다. [11]

새 지침의 내용은 아래와 같습니다. [11]

• 발명 과정에 AI systems가 쓰였는지와 관계없이 inventorship에는 같은 법적 기준이 적용됩니다. AI의 도움을 받은 발명을 위한 별도의 기준이나 수정된 기준은 없습니다.
• AI systems는 사람인 inventor가 쓰는 instruments입니다. 지침은 laboratory equipment, computer software, research databases와 같다고 적습니다.
• natural person 한 사람이 AI의 도움으로 발명한 경우에는 그 사람이 전통적인 conception 기준으로 발명을 conceive했는지를 묻습니다. 2024년 지침이 쓴 Pannu factors는 이 경우에 적용하지 않습니다.
• natural persons 여럿이 AI의 도움으로 발명한 경우에는 전통적인 joint inventorship 원칙과 Pannu factors를 적용합니다.
• AI system이나 다른 non-natural person을 inventor 또는 joint inventor로 적은 출원의 모든 청구항에는 35 U.S.C. 101과 115에 따른 거절 등 적절한 조치를 합니다.

이 지침은 benefit과 우선권에 관한 문장도 담고 있습니다(VI절). 앞선 출원과 그 benefit이나 우선권을 주장하는 미국 출원은 같은 natural person을 inventor로 적어야 합니다. 또는 natural person인 joint inventor가 적어도 한 사람 공통이어야 합니다. 그래서 AI tool을 유일한 inventor로 적은 외국 출원에 대한 우선권 주장은 받아들여지지 않습니다(“will not be accepted”). 외국 출원이 natural person과 non-natural person을 함께 joint inventor로 적었으면 다릅니다. 미국 출원의 application data sheet에는 natural person만 적어야 하고, 그 가운데 한 사람은 외국 출원과 공통이어야 합니다. 35 U.S.C. 371의 national stage에 들어오는 출원에도 같은 취지의 문장이 있습니다. 국제출원이 natural person이 아닌 joint inventor를 적었으면, 371의 첫 제출에 붙이는 application data sheet에 natural person을 inventor로 적어 미국의 요건을 맞출 수 있습니다. [11]

2024 AI SME Update는 발명이 AI의 도움으로 만들어졌는지가 Alice/Mayo test와 USPTO eligibility 지침의 적용에서 고려 사항이 아니라고 적습니다. [9]

발명자와 다른 문제: 서류를 AI로 준비한 경우(EPO)

EPO Guidelines의 General Part에는 2026년판에서 새로 생긴 5절 “The use of artificial intelligence”가 있습니다. 이 절은 발명자가 아니라 서류에 관한 것입니다. 서류를 AI tool의 도움으로 준비했는지와 관계없이 당사자가 출원과 제출 서류의 내용에 책임을 진다고 적습니다. EPC와 PCT의 요건을 지킬 책임도 같습니다. [5]

출원인이 할 일

• 한 벌의 명세서로 세 곳에 낼 때에는 출원 때의 명세서에 세 가지를 모두 적어 두는 것을 권합니다. 입력 데이터와 출력 데이터의 상관관계(한국), technical effect와 그것이 좌우되는 training dataset의 characteristics(EPO), 발명이 내는 improvement와 그것을 내는 구성(USPTO)입니다. [2][5][10]
• 청구항에는 AI를 구현하는 구성을 구체적으로 적는 것을 권합니다. 한국의 가이드는 “인공지능 기술을 이용하는” 정도의 기재를 단순한 부가의 예로 듭니다. EPO의 Guidelines는 청구항이 technical purpose에 functionally limited될 것을 요구합니다. [2][5]
• 청구항 세트의 끝말은 나라마다 따로 정하는 것을 권합니다. EPO의 Guidelines는 computer program [product] 청구항과 data carrier signal 청구항을 예로 듭니다. 한국의 가이드는 “프로그램 제품”, “프로그램 신호”로 끝나는 청구항을 명확하지 않은 기재의 예로 듭니다. 한국에서는 “기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램”으로 적을 수 있습니다. [2][5]
• 학습된 모델 자체를 보호하려면 한국에서는 가이드의 “기록매체에 저장된, 학습모델을 구현한 컴퓨터프로그램” 형식을 검토하시기 바랍니다. EPO의 Guidelines와 USPTO의 MPEP 2106, 2111, 2161에서는 “trained model”이라는 말을 찾지 못했습니다. [2][5][8]
• 발명자란에는 세 곳 모두 자연인을 적는 것을 권합니다. USPTO의 2025년 11월 28일 지침은 AI tool을 유일한 inventor로 적은 외국 출원에 대한 우선권 주장을 받아들이지 않는다고 적습니다. [4][5][11]
• 미국의 자료는 MPEP만 보지 말고 USPTO 누리집의 지침 목록을 함께 확인하시기 바랍니다. 현행 MPEP는 2024년 1월 31일까지의 내용입니다. [8]
• 개별 사건의 청구항 문구는 각 나라의 대리인과 확인하시기 바랍니다.

자주 묻는 질문

유럽이나 미국에 낸 청구항 세트를 한국에 그대로 낼 수 있습니까?

끝말을 확인해야 합니다. 한국의 가이드는 “프로그램 제품”과 “프로그램 신호”로 끝나는 청구항을 명확하지 않은 기재의 예로 듭니다. 매체에 저장되지 않은 컴퓨터프로그램 청구항은 허용되지 않습니다. 방법, 장치, 기록매체, 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램 형식은 가이드에 있습니다. [2]

학습 데이터 자체를 명세서에 공개해야 합니까?

한국의 가이드는 상관관계가 구체적으로 적힌 경우의 첫째 조건으로 학습데이터가 특정되어 있을 것을 듭니다. 통상의 기술자가 실시예를 통해서 상관관계를 추정 또는 파악할 수 있으면 예외입니다. EPO의 Guidelines는 일반적으로 특정한 training dataset 자체를 공개할 필요는 없다고 적습니다. technical effect가 좌우되는 characteristics는 공개해야 합니다. 통상의 기술자가 undue burden 없이 정할 수 있으면 예외입니다. USPTO의 MPEP 2161, 2163, 2164, 2173, 2181에서는 이에 관한 AI 전용 문언을 찾지 못했습니다. [2][5][8]

청구항에 컴퓨터를 적으면 발명으로 인정됩니까?

EPO의 Guidelines는 technical means(예: computer)를 쓰는 방법 청구항이 Art. 52(2), (3)에 따라 제외되지 않는다고 적습니다. EPO에서는 그 뒤에 inventive step을 따로 판단합니다. 한국의 가이드는 “컴퓨터”가 기재되어 있어도 소프트웨어와 하드웨어가 협동한 구체적 수단 또는 구체적 방법이 없으면 발명에 해당하지 않을 수 있다고 적습니다. USPTO의 2025년 8월 4일 메모는 judicial exception을 generic computer에 단지 적용하는 한정만으로는 청구항이 eligible해지지 않을 수 있다고 적습니다. [2][5][10]

AI를 발명자로 적을 수 있습니까?

세 곳 모두 받아들이지 않았습니다. 한국 지식재산처는 AI를 발명자로 표시한 국제특허출원을, 발명자를 자연인으로 보정하지 않아 무효처분했습니다. EPO의 Guidelines와 J 8/20은 inventor가 natural person이어야 한다고 적습니다. 미국 연방순회항소법원은 Patent Act가 inventor를 natural persons로 한정한다고 판단했습니다. [4][5][7][13]

AI의 도움을 받아 한 발명은 누구를 발명자로 적습니까?

미국은 지침이 있습니다. USPTO의 2025년 11월 28일 지침은 AI의 도움을 받은 발명에도 같은 inventorship 기준을 적용한다고 적습니다. AI systems는 사람인 inventor가 쓰는 도구로 봅니다. 한국의 가이드 제1부와 심사기준, EPO의 Guidelines에서는 이에 관한 기준을 찾지 못했습니다. EPO의 J 8/20에는 device의 user나 owner에 관한 문장이 하나 있습니다. [2][3][5][7][11]

디파인의 방식

디파인 특허법인은 AI 발명의 한국 출원을 준비할 때 같은 발명의 유럽과 미국 청구항을 함께 봅니다. 명세서 검토 단계에서 입력 데이터와 출력 데이터의 상관관계가 적혀 있는지 확인합니다. 한국에 진입하기 전에 청구항의 끝말을 심사실무가이드의 형식과 대조합니다. AI 발명의 한국 출원에 관한 문의는 contact@defineip.kr로 보내 주십시오.

출처

1. 지식재산처, 「특허법」(법률 제21134호, 2025년 11월 11일 시행) 제2조, 제16조, 제29조, 제33조, 제42조, 제46조, 제62조, 제203조. 2027년 3월 16일 시행 예정본(법률 제21955호)에서 이 조문들의 글은 같습니다. https://www.law.go.kr/법령/특허법 (2026-10-10 확인)
2. 지식재산처, 기술분야별 심사실무가이드(2026.03.) 제1부 인공지능 분야(머리말의 표시: 2020년 12월 제정, 2026년 1월 개정) 1., 2.1.1, 2.1.2, 2.1.3, 2.2.2.2, 2.2.2.3, 3.1.1, 3.1.2, 3.1.4, 3.2.1, 3.2.2, 3.2.3.1. https://www.kipo.go.kr/ko/kpoContentView.do?menuCd=SCD0200147 (2026-10-10 확인)
3. 지식재산처, 「특허·실용신안 심사기준」(지식재산처 예규 제7호, 2026년 3월 13일 시행) 제2부 제1장 1., 2., 제2부 제4장 4., 제3부 제1장 4.2. https://www.law.go.kr/행정규칙/특허·실용신안심사기준 (2026-10-10 확인)
4. 지식재산처, “인공지능 발명자 이슈”(최종수정일 2026년 7월 31일). https://www.kipo.go.kr/ko/kpoContentView.do?menuCd=SCD0201238 (2026-10-10 확인)
5. European Patent Office, Guidelines for Examination in the European Patent Office, April 2026 edition(2026년 4월 1일 시행), General Part 1.1, 5, A-III, 5.1, 5.3, F-III, 3, F-IV, 3.9, 3.9.1, 3.9.2, G-II, 1, 2, 3.3, 3.3.1, 3.6, 3.6.3, G-VII, 5.4, Index for Computer-Implemented Inventions, 전체 PDF의 낱말 찾기. https://www.epo.org/en/legal/guidelines-epc (2026-10-10 확인)
6. European Patent Office, European Patent Convention, Art. 52, Art. 56, Art. 60, Art. 81, Art. 83, Art. 84. https://www.epo.org/en/legal/epc (2026-10-10 확인)
7. European Patent Office, Legal Board of Appeal, J 8/20, 2021년 12월 21일 결정. https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/j200008eu1 (2026-10-10 확인)
8. United States Patent and Trademark Office, Manual of Patent Examining Procedure, Ninth Edition, Revision 01.2024(2024년 11월 발간), §§ 2106, 2106.03, 2106.04(a), 2106.04(d), 2109, 2111.05, 2144.04, 2161.01, §§ 2106, 2111, 2141, 2143, 2144, 2161, 2163, 2164, 2173, 2181의 낱말 찾기, 색인 화면의 “Updates Since Current MPEP”. https://www.uspto.gov/web/offices/pac/mpep/index.html (2026-10-10 확인)
9. United States Patent and Trademark Office, 2024 Guidance Update on Patent Subject Matter Eligibility, Including on Artificial Intelligence, 89 FR 58128(2024년 7월 17일 게시·적용), “Subject matter eligibility” 화면(최종 갱신 2026년 9월 29일). https://www.federalregister.gov/d/2024-15377 , https://www.uspto.gov/patents/laws/examination-policy/subject-matter-eligibility (2026-10-10 확인)
10. United States Patent and Trademark Office, Memorandum “Reminders on evaluating subject matter eligibility of claims under 35 U.S.C. 101″(2025년 8월 4일), Memorandum “Advance notice of change to the MPEP in light of Ex Parte Desjardins”(2025년 12월 5일), Appeals Review Panel, Appeal 2024-000567, Decision on Request for Rehearing(2025년 9월 26일). https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/memo-101-20250804.pdf , https://www.uspto.gov/web/offices/pac/mpep/ANC-Desjardins-Memo-12-5-25.pdf , https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/202400567-arp-rehearing-decision-20250926.pdf (2026-10-10 확인)
11. United States Patent and Trademark Office, Revised Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions, 90 FR 54636(2025년 11월 28일 게시), “AI-related resources” 화면(최종 갱신 2026년 3월 4일), MPEP “Subsequent Publications”(2026년 7월 20일 현재). https://www.federalregister.gov/d/2025-21457 , https://www.uspto.gov/initiatives/artificial-intelligence/artificial-intelligence-resources (2026-10-10 확인)
12. United States Code, Title 35, §§ 100, 101, 103, 112, 115(2024 Edition, 2025년 1월 6일 현재). https://www.govinfo.gov/app/collection/uscode (2026-10-10 확인)
13. United States Court of Appeals for the Federal Circuit, No. 2021-2347, 2022년 8월 5일 선고. https://www.cafc.uscourts.gov/opinions-orders/21-2347.OPINION.8-5-2022_1988142.pdf (2026-10-10 확인)
14. United States Patent and Trademark Office, Updated Guidance for Making a Proper Determination of Obviousness, 89 FR 14449(2024년 2월 27일 게시·적용), 각주 1. https://www.federalregister.gov/d/2024-03967 (2026-10-10 확인)