글로벌 특허 시스템의 지속 가능성은 특허 출원 건수의 급격한 증가와 복잡성으로 인해 압박을 받고 있습니다. 출원이 가장 빠르게 증가하는 국가들에서는 역량 격차로 인해 특허 심사가 지연되고, 특허 품질이 위협받으며, 고객 만족도가 저하되고, 혁신과 투자의 속도가 늦어지고 있습니다.
출원 적시성 및 특허 품질 향상
출원 지연을 줄이는 것은 고객 만족도를 높이고 혁신을 촉진하려는 특허청들의 공통된 우선순위입니다. 심사 과정의 지연은 발명가들에게 법적 불확실성을 야기하고 투자를 주저하게 만듭니다. 브라질의 주요 특허 변호사 중 한 명이자 Gusmao & Labrunie의 파트너인 줄리아노 료타 무라카미(Juliano Ryota Murakami)는 지식재산권 이해관계자들이 직면한 위험을 다음과 같이 강조했습니다.
“특허 심사의 과도한 지연은 국가의 혁신과 경제 발전을 저해합니다. 특허가 최종적으로 승인되었을 때 보호받는 기술이 완전히 구식이 되어버릴 수 있기 때문에, 기업들이 발명에 대한 법적 보호를 받는 것을 꺼리게 만듭니다. 또한 이는 발명의 독점적 복제 및 잠재적 상업화에 대한 불확실성을 초래합니다.”
출원 적시성과 특허 품질을 보장해야 하는 부담은 주로 특허 심사관에게 있으며, 이는 심사관이 관련 선행 기술을 얼마나 신속하게 찾아내어 심사를 가속화할 수 있는지에 달려 있습니다. 그러나 선행 기술 조사는 복잡한 검색 전략과 깊이 있는 주제 전문 지식을 요구하며 많은 시간이 소요됩니다.
유럽특허청(EPO)의 EPO 분석에 따르면, 포괄적인 특허 출원 조사를 위해 179개 데이터베이스의 13억 건에 달하는 기술 기록을 참조하며, 매달 약 6억 건의 문서가 검색 결과에 나타납니다. 일본 특허청의 연구 결과에 따르면 심사관이 선행 기술 조사와 결과 검토에 업무 시간의 약 40%를 할애하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 심사관이 선행 기술에 쉽게 접근할 수 있는 시간, 주제 전문 지식 또는 기술적 자원이 부족할 경우 특허 품질이 저하될 수 있습니다.
AI 기반 검색 솔루션은 효율성과 특허 품질을 모두 향상시킴으로써 전체 특허 생태계에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 특허청 내의 심사 속도를 높이고, 혁신가들이 선행 기술을 조기에 식별하여 부실 특허로 인한 심사 지연이나 무효 심판의 시간과 비용을 방지하도록 돕습니다. 이것이 바로 과학 및 지식재산권 검색을 개선하기 위해 CAS SciFinder Discovery Platform 및 STNext® 솔루션에 AI 선행 기술 알고리즘이 추가된 이유입니다.
지속 가능성을 뒷받침하는 새로운 접근 방식
출원 지연과 비효율성은 특허청의 장기적인 운영 지속 가능성을 보장하는 조치를 통해 해결되고 있습니다. 유럽특허청(EPO)은 참여형 인력, 디지털 전환, 효과적인 특허 부여 프로세스, 영향력 있는 국제 협력을 위한 지속 가능성 목표를 가지고 있습니다. 다른 특허청들도 조직의 효율성을 높이기 위해 유사한 우선순위를 설정하고 있습니다.
더 빠르고 높은 품질의 심사를 제공하기 위해 각국 특허청은 특허 심사관을 추가 채용하고, AI와 같은 시간 절약 기술을 도입하며, 워크플로우를 혁신하고 있습니다.
- 미국특허상표청(USPTO)은 특허 품질과 적시성을 최적화하기 위한 전략 계획에 따라 증가하는 업무량을 처리하기 위해 2021년에 수백 명의 심사관을 채용했습니다. 또한 심사관이 선행 기술에 더 쉽게 접근할 수 있도록 특허 분류 및 검색에 AI 도입을 확대하고 있습니다.
- 2021년 두 자릿수 출원 증가를 예상한 영국 지식재산권청은 전년도에 심사관 인력을 두 배로 늘렸습니다. 프로세스를 간소화하고 현대화하기 위한 5개년 계획을 통해 핵심 운영 비용의 최소 3.5% 효율성을 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 서비스 제공에 대한 투자를 늘리면서 AI를 가장 잘 활용할 방법을 모색 중입니다.
- 유럽특허청(EPO)은 “선행 기술 마스터(Master the Prior Art)”라는 핵심 이니셔티브를 통해 분류 절차를 개선하여 검색 정확도를 높이고 심사 과정에서 관련 문서를 더 빨리 검색할 수 있도록 하고 있습니다. 또한 인공지능, 머신러닝 및 기타 기술을 체계적으로 적용하여 더욱 효율적인 엔드투엔드 디지털 특허 부여 프로세스를 구축하고 있습니다.
AI 기반 솔루션은 선행 기술 조사 외에도 다양한 기능으로 특허청에서 활용될 수 있습니다. 여기에는 분류 할당 및 변환, 효율적인 문서 전달을 위한 API, 검토 및 분석을 위한 온라인 도구 등이 포함됩니다. 이러한 솔루션은 효율성, 특허 품질 및 고객 서비스를 향상시킴으로써 특허청이 운영 지속 가능성과 글로벌 혁신이라는 전략적 목표를 달성하도록 돕는 승수 효과를 창출할 수 있습니다.
AI와 워크플로우 혁신은 출원 지연을 줄이는 데 유망한 성과를 보여주고 있습니다.
CAS는 최근 브라질 국립산업재산권연구소(INPI)와 프로젝트를 성공적으로 마쳤습니다. 이 프로젝트는 엄선된 데이터, 인공지능, 맞춤형 워크플로우, 외부 IP 검색 서비스를 결합하여 선행 기술 검색 과정을 효율화했습니다. 그 결과 다음과 같은 주요 성과를 거두었습니다.
- 심사 시간 최대 50% 단축
- 전체 국가 출원 건의 77%에서 심사관의 검색 시간 감소
- 전체 국가 출원 건의 29%에서 추가 검색이 거의 또는 전혀 필요하지 않음
- 생산성 향상을 통해 특허청의 미처리 건수 80% 감소
선행 기술 검색에서 AI 성능 최적화를 위한 교훈
AI는 수백만 개의 데이터 세트를 신속하게 분석하여 관련 결과를 도출하는 능력으로 특허청의 주목을 받고 있습니다. WIPO에 따르면, 27개 특허청에서 70개 이상의 AI 관련 프로젝트가 진행 중이며, 이 중 19개는 선행 기술 검색 및 심사 절차에 중점을 두고 있습니다.
브라질 INPI와의 협업을 통해 선행 기술 검색에 AI를 최적으로 적용하기 위한 몇 가지 기본 원칙을 확인했습니다.
- 정제되고 구조화된 데이터는 예측 정확도를 크게 향상시킵니다
- 가장 관련성 높은 유사 결과를 도출하려면 여러 알고리즘이 필요합니다
- 기술에 인간의 전문성을 더하면 결과가 개선됩니다
데이터 품질: 공개된 비정제 과학 및 특허 데이터는 특허청에 본질적인 어려움을 줍니다. 이러한 데이터에는 종종 전사 오류, 잘못 표기된 단위, 지나치게 복잡한 특허 용어가 포함되어 있으며, 외국어 데이터는 특히 더 큰 도전 과제가 됩니다.
정규화, 준비 및 구조화된 형식으로 연결된 인간 큐레이션 데이터는 AI 알고리즘 학습을 개선하고 선행 기술 검색 성능을 높입니다. 엄선된 데이터는 유사한 특허를 더 많이 찾아내고, 진보성 문제를 야기할 수 있는 인접 특허를 식별해 냅니다.
다중 알고리즘: 특정 검색 방법론에 맞게 최적화된 다중 알고리즘을 사용하면 AI 성능이 향상됩니다. 브라질 프로젝트에서는 1차 결과를 도출하기 위해 10개의 알고리즘을 개발했습니다. 이후 앙상블 학습 알고리즘이 해당 결과를 분석하여 관련성이 높은 최종 순위 결과를 생성했습니다.
최적화된 워크플로우: 브라질 INPI를 위한 맞춤형 워크플로우 솔루션은 선행 기술 검색 단계를 절반으로 줄였습니다. 또한 특허 및 비특허 검색 결과, 참조 문헌, 정렬·필터링·시각화 도구를 단일 클라우드 인터페이스에서 제공하여 시간을 절약합니다. 맞춤형 워크플로우는 완전히 자동화하거나 외부 검색 전문가가 알고리즘 모델을 검증하고 검색 결과를 필터링하여 심사관의 역량을 보완하도록 구성할 수 있습니다.
특허청의 AI 기반 워크플로우 접근 방식과 예측 기술이 어떻게 전체 지식재산 생태계의 지속 가능성을 보장할 수 있는지 더 자세히 알고 싶으신가요? CAS 인사이트 보고서인 "글로벌 특허 시스템의 지속 가능성 해결: 생산성 향상을 위한 AI의 역할
