32. 인공지능(AI) PDF
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인공지능(AI) 분야 산업재산권 이슈 발굴 및 연구 2016. 12. 최종보고서 특허청 산업재산정책과 제 출 문 특허청 산업재산정책과 귀하 본 보고서를 “인공지능(AI) 분야 산업재산권 이슈 발굴 및 연구”의 최종보고서로 제출합니다. 2016. 12. . 연 구 기 관 : 부산대학교 산학협력단 연구수행기간 : 2016. 08. . ∼ 2016. 12. . 책임연구자 : 부산대학교 법학전문대학원 계승균 공동연구자 : 제주대학교 법학전문대학원 강명수 국제특허 맥 대표변리사 김현호 목 차 제1절 연구의 배경 및 목적 ···················································································································1 Ⅰ. 연구의 배경······································································································································1 Ⅱ. 연구의 목적 ····································································································································2 제2절 인공지능의 개념 및 기술 동향·································································································3 Ⅰ. 인공지능의 개념 ····························································································································3 1. 인공지능 개념의 유래와 변천 ···································································································3 2. 인공지능 기술의 전개··················································································································4 3. 인공지능 관련 요소 기술의 발전 ·····························································································5 4. 인공지능의 구분 ·························································································································13 Ⅱ. 기술 동향········································································································································15 1. 일반 ··············································································································································15 2. 주요국가의 인공지능기술 관련 정책 및 지원방안 개요······················································15 3. 현재까지의 인공지능은 약한 인공지능의 수준임··································································18 4. 강한 인공지능에 대한 기술 발현은 오랜 시간 소요 예상··················································21 5. 최근의 동향 : 세계지적재산권기구, 인공지능을 통한 특허문서 번역도구 개발 ···········22 6. 우리나라의 현주소 ·························································································································23 제3절 인공지능 창작물에 대한 일반론적 검토················································································24 Ⅰ. 인공지능 창작물의 종류··············································································································24 1. 저작물············································································································································24 2. 디자인············································································································································25 3. 발명 ··············································································································································25 4. 소결················································································································································28 Ⅱ. 인공지능이 관련된 창작행위 유형·····························································································29 1. 일반 ··············································································································································29 2. 인공지능의 행위와 AI 개발자/소유자/조작자 등의 관계 유형··········································30 3. AI 개발자/소유자/조작자 등의 권리 귀속관계 ···································································32 Ⅲ. 인공지능 관련 일반법적 논의·····································································································34 1. 인공지능의 법적 문제·····················································································································34 2. 인공지능 창작물의 보호 필요성·····································································································35 제4절 인공지능 창작물에 대한 산업재산권법적 보호 이슈····························································36 Ⅰ. 인공지능 창작물의 지식재산권법적 이슈에 대한 기존의 논의 ············································36 1. 인공지능 창작물에 대한 저작권법적 보호 이슈····································································36 2. 인공지능 창작물에 대한 산업재산권법적 보호 이슈····························································39 3. 부정경쟁방지법상 영업비밀에 의한 보호 이슈······································································40 4. 인공지능에 의해 사용되는 데이터나 정보의 보호 문제······················································44 Ⅱ. 인공지능 창작물의 산업재산권법적 보호·················································································44 1. 일반················································································································································44 2. 특허법상 발명에 해당하는지 여부···························································································44 3. 인공지능 창작물에 대한 발명자성···························································································55 - i - 4. 침해행위에 대한 책임 및 구제수단 ·······················································································68 5. 기타 – 인공지능의 권리 양도·양수의 가부···········································································79 Ⅲ. 인공지능 창작물과 직무발명 ·····································································································80 1. 일반 ··············································································································································81 2. 인공지능 발명에 대한 직무발명 규정의 적용 가부········································································81 3. 인공지능을 이용한 종업원의 발명행위와 직무발명········································································85 제5절 인공지능 창작물의 보호를 위한 입법적 제안 ······································································89 Ⅰ. 인공지능 산업의 보호 및 육성을 위한 개정 방향 ·································································89 1. 일반 ··················································································································································89 2. 인공지능 관련 특례규정의 상정 방안······························································································89 3. 인공지능 관련 특별법의 제정 방안··································································································92 4. 소결···················································································································································93 Ⅱ. 산업재산권법의 개정(안) ··············································································································94 1. 발명의 정의 ··································································································································94 2. 발명자의 정의································································································································95 3. 보호범위 및 구제수단에 대한 배려···························································································95 4. 소결··················································································································································97 Ⅲ. 발명진흥법의 개정(안)····················································································································97 1. 인공지능 발명 자체를 직무발명에 포섭시키는 방안········································································97 2. 인공지능을 이용한 종업원의 직무발명에 대한 입법적 보완···························································98 Ⅳ. 결론·················································································································································101 - i - 제1절 연구의 배경 및 목적 Ⅰ. 연구의 배경 전세계적인 기술의 비약적 발전에 따라 과거 몇몇 영화들에서나 볼 수 있었던 인공지 능(artificial intelligence, AI)기술이 현실에서 상용화되어 가고 있다. 이러한 인공지 능에 대해서는 누구나가 어느 정도의 인식과 영화 등을 통한 간접적 경험을 해 오고 있었는데, 2016년 3월 9일부터 15일까지 진행된 이세돌과 알파고의 바둑대결은 인공 지능에 대한 일반인들의 생각을 획기적으로 바꾸어 놓은 계기가 되었다. 즉, 그동안 피상적이고 막연하게 생각하고 있었던 인공지능 기술이 얼마나 발전해 왔는지, 그리 고 인간과 같은 능동적이고 자율적인 판단능력이 얼마나 뛰어난지 등을 실감할 수 있 는 충격적인 경험이 되었다.2) 인간의 지각, 추론, 학습 능력 등을 컴퓨터 기술을 이용하여 구현함으로써 문제해결을 할 수 있는 기술이라고 일컬어지는 인공지능은 창의적이고 능동적인 결과를 만들어 낸다는 점에서 기존의 기술과는 차원이 다를 정도로 인간생활에 미치는 영향이나 효 과가 크다. 즉, 기존의 기술영역에서는 인간이 기계를 조작하면 그 처리를 기술적으로 도와주는 것이 전부였다면, 인공지능기술은 스스로 판단하여 해결 방안을 제시하고 업무를 처리한다는 점에서 인간에 대한 대체성이 극대화되는 것이다. 이러한 인공지 능기술의 발전에 따라 인간생활의 편리성이 극대화되고 업무효율성이 증대될 것이라 는 기대와 함께, 인간의 직업 중 상당수가 사라질 것이며 궁극적으로는 인간을 대체 할지도 모른다는 심각한 우려가 수반되고 있다.3) 향후 인공지능 기술의 발전 정도에 따라 각 국가의 경쟁력이 좌우될 가능성이 큰데, 선진국을 중심으로 한 주요 국가들 에서는 이미 인공지능 기술에 대한 국가적 발전계획을 세워 장기전략을 수립하고 있 다.4) 특히 산업계에서는 인공지능에 대한 투자보호와 산업 진흥을 위하여 인공지능 창작물에 대한 보호를 주장하고 있으며, 일본과 유럽을 비롯한 주요국에서는 관련 논 의가 진행되고 있다. 국내에서는 지금까지 인공지능 창작물의 보호에 관한 연구가 전 2) http://star.ohmynews.com/NWS_Web/OhmyStar/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0002190561 3) “인공지능의 미래가 두렵다”는 당신에게, 2016. 3. 23. SAMSUNG NEWSROOM 기사 ( https://news.samsung.com/kr/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%9D% 98-%EB%AF%B8%EB%9E%98%EA%B0%80-%EB%91%90%EB%A0%B5%EB%8B%A4%EB%8A%94- %EB%8B%B9%EC%8B%A0%EC%97%90%EA%B2%8C) 4) 2014. 9. 22.에 제출된 유럽연합의 로봇법의 하나인 Guidelines on Regulating Robotics가 그 예이 다. 이원태, 유럽연합(EU)의 로봇법(RoboLaw) 프로젝트, KISO JOURNAl 제23호, 2016. 8. 10.; 윤 혜선, 인공지능을 둘러싼 법의 관심과 그 지향점에 관한 일고, KISO JOURNAL 제22호, 2016. 8. 10.; 知的財産戦略本部、次世代知財システム検討委員会報告書(案)、平成28年(２０１６) 4月； Europäisches Parlament: Künstliche Intelligenz – Roboter erobern unseren Alltag, Inter, 2016, 10. - 1 - 무한 상태이나 최근들어 이에 대한 관심과 논의가 전개되고 있다. 상대적으로 우리나 라는 인공지능 관련 기술발전의 정도가 매우 뒤쳐져 있어 적극적인 대처가 필요한 상 황인데 우리나라도 이 부분의 중요성을 충분히 인식하여 국가 차원의 전략을 마련하 여 준비하고 있는 것이다. 이러한 국가 차원의 전략은 주로 인공지능 관련 기술의 확 보 및 개발에 초점이 맞춰져 있는데, 인공지능 분야 기술개발 및 발전의 중요성에 대 해서는 이견을 제기하기 어려울 것이다. 그런데 인공지능의 특성상 이 부분의 기술발 전에 병행하여 반드시 고려되어야 할 것이 윤리적인 문제와 법적인 문제이다. 전자는 인공지능이 인간과 유사한 창의적 판단을 한다는 점에서 단순한 기술적 문제로 취급 하지 못하고 일정 정도의 윤리적 수준의 배려가 필요하지 않느냐의 문제이고(즉, 인공 지능을 어느 범주까지 인간의 영역으로 받아들일 것인지의 문제5)), 후자는 인공지능 자체가 법적인 권리주체가 되는지 또는 인공지능의 행위에 대한 책임을 누가 부담하 는지, 인공지능의 행위에 대해 제조물책임을 적용할 수 있는지 등 인공지능을 기반으 로 한 다양한 법률적 이슈에 대한 문제이다. 특히 후자와 관련하여서는 인공지능이 작곡한 노래, 인공지능이 그린 그림 등과 같은 결과물을 산업재산권법상 발명이나 디 자인 등으로 보호할 수 있을지의 문제와 인공지능을 산업재산권법상 발명 또는 권리 의 주체로 볼 수 있는지에 관한 연구가 필요하다. Ⅱ. 연구의 목적 현재의 산업재산권법 체계는 인간의 창작 또는 발명행위를 전제로 하고 있는데, 이러 한 법 체계만으로는 인공지능이 직접 만들어 낸 결과물의 보호가 모호하게 된다. 즉, 기존 산업재산권법 체계는 당연히 인간의 창작행위를 전제로 하여 다양한 법률적 기 준을 정립해 둔 것으로서 인간이 아닌 인공지능 창작물에 대해서는 아무런 배려가 없 는데 따라서 과연 인공지능의 창작물을 인간의 창작물로 볼 수 있는지의 문제, 인공 지능이 발명자가 되거나 특허권의 주체가 될 수 있는지의 문제, 인공지능이 다른 사 람의 특허권등을 침해하였을 때 그에 대한 책임을 누가 어떻게 부담해야 하는지의 문 제 등 다양한 산업재산권법적 문제가 발생한다. 그런데 우리나라 뿐만 아니라 주요 선진국들에서도 이러한 인공지능 또는 인공지능 창작물에 대한 산업재산권법적 이슈 5) 예컨대, 인공지능이 타인의 권리를 침해하는 등의 법률적 문제를 발생시키는 경우 일반적인 물건처럼 취급하여 쉽게 폐기처분할 수 있을지의 문제를 생각해 볼 수 있다. 그리고 인공지능이 위급한 상황에 서 어떠한 윤리적 판단을 할 것인지의 문제도 있는데, ʻʻWhy Self-Driving Cars Must Be Programmed to Killʼʼ이라는 제목의 MIT 테크놀로지리뷰의 한 기사(2015. 10. 22)는 ʻ돌발 상황이 발생하면 자율주행자동차의 인공지능은 보행자를 칠 것인가 아니면 핸들을 벽 쪽으로 꺾어 차 주인을 희생할 것인가? 이런 윤리적 문제해결에 무인자동차의 미래가 달렸다ʼ는 내용의 윤리적 딜레마 상황 을 설명하며 ʻʻ누가 주인을 희생시키는 자동차를 살 것인가ʼʼ라고 문제를 제기하였다. 김윤정·윤혜선, “인공지능 기술의 활용과 발전을 위한 제도 및 정책 이슈”, ISSUE PAPER 2016-07, 한국과학기술평 가원, 40면. - 1 - 에 대해 제대로 된 연구나 논의가 거의 없는 상황이고 다만 저작권법적 보호 방안에 대한 일부 논의가 있는 정도이다. 아직까지는 약한 인공지능의 단계로서 인간의 통제 하에 놓여 있기 때문에 산업재산권법적 이슈가 직접 발생하지는 않고 있지만, 향후 발생할 수도 있는 분쟁 발생의 가능성과 인공지능 기술발전에 따른 법적 보호상의 공 백을 보완하기 위해서라도 이에 대한 연구가 꼭 필요한 시점이다. 비록 기존의 선행 연구가 거의 전무한 상황이고 선진 외국에서도 최근들어 연구를 시작하고 있는 점 등 을 고려해 볼 때 본 연구를 통해 산업재산권법적 이슈를 모두 확인하고 그에 대한 명 확한 대안을 제시하기란 불가능하겠지만, 적어도 선구적 연구로서 관련 이슈를 발굴 하고 이에 대한 개선방안을 제시하는 것은 충분한 의미가 있다고 할 것이다. 이에 본 연구에서는 인공지능이 만들어 낸 창작물이 특허법, 디자인보호법 등 개별 지식재산권법에 의한 보호객체가 될 수 있는지(즉, 특허법상 발명이나 디자인보호법상 디자인이 될 수 있는지), 인공지능이 발명과 같은 창작의 주체 또는 권리의 주체가 될 수 있는지, 인공지능에 의한 침해행위 발생시 누가 책임을 부담하여 어떠한 구제 수단이 가능한지 등 인공지능과 관련한 산업재산권법적 이슈에 대해 검토하고, 현행 법에 의한 보호상의 한계 또는 공백을 확인한 다음, 이를 보완하기 위한 입법적 개선 방향을 제시함을 연구목적으로 하여 세부적인 내용을 검토해 보기로 한다. 제2절 인공지능의 개념 및 기술 동향 Ⅰ. 인공지능의 개념 1. 인공지능 개념의 유래와 변천 인공지능이란 인간이 고유하게 보유하고 있다고 여겨지는 인지 능력, 추론 능력, 학습 능력, 이해 능력 등이 가능한 기계나 SW로 만들어진 지능을 말하며, 지능적인 기능 을 수행할 수 있는 컴퓨터 또는 컴퓨터 SW를 만드는 방법을 연구하는 과학 분야를 통칭한다(Wikipedia). 1950년 영국의 앨런 튜링이 인공지능과 관련된 첫 논문인 ‘컴 퓨팅 기기와 지능’을 발표한 이후로 컴퓨터 과학 전문가들이 ‘다트머스 회의’에서 처 음으로 인공지능(Artificial Intelligence)이라는 용어를 사용하였다. 시대가 변함에 따 라 인공지능이란 단어는 다르게 정의되고 있는데 아래 표에서 보는 바와 같다.6) 인공지능에 대한 정의 John McCarthy 지능적인 기계를 만드는 엔지니어링 및 과학 (1955) 6) 석왕헌·이광희, “인공지능 기술과 산업의 가능성”, Issue Report 2015-04, 2015.10.30., ETRI. - 2 - Charniak and 여러 계산모델을 이용하여 인간의 정신적 기능을 연구하는 것 McDermott (1985) Kurzweil 인간에 의해 수행되어질 때 필요한 지능에 관한 기능을 제공하는 (1990) 기계를 만들어내는 작업으로 정의 Rich and Knight 컴퓨터가 특정 순간에 사람보다 더 효율적으로 일을 할 수 있도록 (1991) 하는 연구 인공지능은 특별한 임무수행에 인간을 대체, 인지능력을 제고, 자연 Gartner 스러운 인간의 의사소통 통합, 복잡한 콘텐츠의 이해, 결론을 도출 (웹페이지) 하는 과정 등 인간이 수행하는 것을 모방하는 기술 technavio 스마트 기기는 인지컴퓨팅(인공지능과 기계학습 알고리즘이 적용된) (2014) 이 임베디드된 기기로 볼 수 있음 인공지능은 인간의 학습능력과 추론, 지각, 이해능력 등을 실현하는 NIA 기술 2. 인공지능 기술의 전개 인공지능 기술은 지능형 시스템의 필수 기반 기술로 컴퓨팅 시스템의 성능 한계를 극 복하고, 향후 컴퓨팅 환경을 와해적·변혁적으로 발전시키는 토대가 될 수 있다. 이러 한 인공지능 기술은 컴퓨터 발명 이후로 컴퓨팅 파워, 연관기술 성숙도, 시장 여건에 따라 60여년간 부단히 신기술의 출현과 퇴조를 거듭하여 왔으며, 2016년 구글의 알 파고로 대표되는 딥러닝에 대한 관심으로 새로운 전환기를 맞이하고 있다. 주요 분야 로는 패턴인식, 전문가 시스템, 자연어 처리, 기계학습, 자동제어 등이 있다. 인간과 비슷한 지능을 갖는 인공지능 기술의 발전을 증명하기 위해서 인공지능 개발 자들은 여러 분야에서 인간에게 도전해 왔으며, 이러한 도전은 1967년 철학자 드레퓌 스가 ‘맥핵’이라는 체스 프로그램으로 사람에게 도전한 후 30년이라는 시간이 지난 1997년 IBM 딥블루가 체스 종목에서 세계 체스 챔피언에게 승리를 거두게 되었다.7) 2011년에는 IBM Watson이 Jeophardy! 퀴즈쇼에서 인간 챔피언을 눌렀으며, 2013년 에는 인공지능 골프 로봇 제프가 당시 프로골프 세계 1위 맥길로이와 샷 정확도로 대 결하여 이기지는 못 하였으나, 엘드릭이라는 골프 로봇은 2015년에 일본 프로선수 2 명과 샷대결을 벌여 승리하였고, 2016년에는 PGA 투어 이벤트에서 5번의 티샷 만에 홀인원을 기록하는 등 월등한 기량을 보였다. 마찬가지로 2016년에는 가능한 모든 경 우의 수를 계산하는 것이 사실상 불가능에 가깝다고 여겨왔던 바둑 종목에서, 구글의 알파고가 인간 최강 중 한 명인 프로기사 이세돌 9단에게 승리(4승 1패)를 거두었다. 향후 지속적인 기술진화를 통해 무결성을 지향하는 인공지능 기술은 그 자체의 등장 7) https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%94%A5_%EB%B8%94%EB%A3%A8 - 3 - 만으로 삶의 양식이나 태도에 궁극적인 변화를 가져올 것이다. 이를테면, 소비패턴의 변화를 들 수 있는데 기존에는 특정 기기나 제품의 기능을 보고 가격을 지불했다면 향후에는 자동차와 인공지능 기술이 결합된 자율주행과 같은 새로운 개념의 서비스를 보고 가격을 지불하게 될 것이다. 3. 인공지능 관련 요소 기술의 발전 가. 인공지능의 태동 인공 지능이라는 개념은 1956년 미국 다트머스 대학에 있던 존 매카시 교수가 개최 한 다트머스 회의에서 처음 등장했으며, 최근 몇 년 사이 폭발적으로 성장하고 있는 중이다. 특히 2015년 이후 신속하고 강력한 병렬 처리 성능을 제공하는 GPU의 도입 으로 더욱 가속화되고 있다. 또한 폭발적으로 늘어나고 있는 저장 용량과 이미지, 텍 스트, 매핑 데이터 등 모든 영역의 데이터가 범람하게 된 ‘빅데이터’ 시대의 도래도 이러한 성장세에 큰 영향을 미쳤다. 1956년 당시 인공 지능의 선구자들이 꿈꾼 것은 최종적으로 인간의 지능과 유사한 특성을 가진 복잡한 컴퓨터를 제작하는 것이었다. 이렇듯 인간의 감각, 사고력을 지닌 채 인간처럼 생각하는 인공 지능을 ‘일반 AI(General AI)’라고 하지만, 현재의 기술 발전 수준에서 만들 수 있는 인공지능은 ‘좁은 AI(Narrow AI)’의 개념에 포함된다. 좁은 AI는 소셜 미디어의 이미지 분류 서비스나 얼굴 인식 기능 등과 같이 특정 작업 을 인간 이상의 능력으로 해낼 수 있는 것이 특징이다. 일반 AI(General AI) 정도에 이르기 위해서는 인공지능이 인간의 뇌와 유사한 신경망을 갖추어야 할 것인데, 인간 의 뇌는 인공지능과 비교하였을 때 무수한 정보 가운데 자신의 판단에 필요한 걸 순 간적으로 선택하는 능력과 시시때때로 입력되는 정보를 (무)의식적으로 저장하는 능력 의 두 가지 부분에서 압도적으로 우월하다.8) 나. 머신 러닝(Machine Learning) 머신 러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하 며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 한다. 따라서 궁극적으로는 의사 결정 기준에 대한 구체적인 지침을 소프트웨어에 직접 코딩해 넣는 것이 아닌, 대량의 데 이터와 알고리즘을 통해 컴퓨터 그 자체를 ‘학습’시켜 작업 수행 방법을 익히는 것을 목표로 한다. 머신 러닝은 초기 인공 지능 연구자들이 직접 제창한 개념에서 나온 것 이며, 알고리즘 방식에는 의사 결정 트리 학습, 귀납 논리 프로그래밍, 클러스터링, 8) “인공지능의 미래가 두렵다”는 당신에게, 2016. 3. 23. SAMSUNG NEWSROOM 기사 ( https://news.samsung.com/kr/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%9D% 98-%EB%AF%B8%EB%9E%98%EA%B0%80-%EB%91%90%EB%A0%B5%EB%8B%A4%EB%8A%94- %EB%8B%B9%EC%8B%A0%EC%97%90%EA%B2%8C) - 4 - 강화 학습, 베이지안(Bayesian) 네트워크 등이 포함된다. 그러나 이 중 어느 것도 최 종 목표라 할 수 있는 일반 AI를 달성하진 못했으며, 초기의 머신 러닝 접근 방식으 로는 좁은 AI조차 완성하기 어려운 경우도 많았던 것이 사실이다. 현재 머신 러닝은 컴퓨터 비전 등의 분야에서 큰 성과를 이뤄내고 있으나, 구체적인 지침이 아니더라도 인공 지능을 구현하는 과정 전반에 일정량의 코딩 작업이 수반된 다는 한계점에 봉착하기도 했다. 가령 머신 러닝 시스템을 기반으로 정지 표지판의 이미지를 인식할 경우, 개발자는 물체의 시작과 끝 부분을 프로그램으로 식별하는 경 계 감지 필터, 물체의 면을 확인하는 형상 감지, ‘S-T-O-P’와 같은 문자를 인식하는 분류기 등을 직접 코딩으로 제작해야 한다. 이처럼 머신 러닝은 ‘코딩’된 분류기로부 터 이미지를 인식하고, 알고리즘을 통해 정지 표지판을 ‘학습’하는 방식으로 작동된 다. 머신 러닝의 이미지 인식률은 상용화하기에 충분한 성능을 구현하지만, 안개가 끼 거나 나무에 가려서 표지판이 잘 보이지 않는 특정 상황에서는 이미지 인식률이 떨어 지기도 한다. 최근까지 컴퓨터 비전과 이미지 인식이 인간의 수준으로 올라오지 못한 이유는 이 같은 인식률 문제와 잦은 오류 때문이다. 이와 같은 머신 러닝 분야는 인공 지능 기법 중에서 매우 빠르게 발전하고 있는 분야 로서, 다음의 표9)를 통해 1996~2015년까지 머신 러닝에 관련된 분야의 연구 논문 발 표 추이를 확인할 수 있다. 머신 러닝은 탄탄한 이론적 토대 위에서 Neural Networks, Decision Tree Learning, Deep Learning, Bayesian Network, Genetic Algorithms 등 다양한 형태로 발전해 왔으며, 이러한 이론들이 이제는 금 융, IT, 의료, 교육 등 광범위한 분야의 어플리케이션에 초점을 맞추어 연구가 이루어 지고 있다. 9) THOMSON REUTERS. - 5 -
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