Earticle

초록

영어

The competitiveness of AI technology depends upon the quality of trainable data sets for AI. The businesses, who process raw data into trainable data sets to train artificial intelligence, are getting increasingly popular and vital. In this context, we have witnessed 54.3 % of annual increase of the numbers of the patent applications for key AI technology. Among them, the patent applications for technology creating and processing trainable data sets for AIs. Following in-depth analysis of legal frameworks as to whether those inventions relating to trainable data sets have been fully protected under them, the right holder(s) of data sets which train AIs can seek for legal remedies under copyright law, unfair competition law, patent law, and even civil code in cases where they are illegally duplicated and created by piracy. However, when the scope of patented claims covers a device and/or a method creating trainable data sets which can be used for AIs, the distribution of the data sets is not within their ambit. Furthermore, online transmission of trainable data sets is not covered by a method patent because the license of the method patent refers to its use or offer to use. Hence, this Article needs to delve into whether online transmission of trainable data sets constitute offer to use a method patent. In conclusion, this Article propose the definition of AI, data sets and trainable data sets for AIs, and the extended scope of license and of acts considered to infringe a patent as well.

한국어

학습가능한 양질의 데이터세트(교육데이터세트 또는 학습용 데이터 세트)는 인공지능 기술의 경쟁력을 좌우한다. 원시 데이터를 인공지능 학습용 데이터세트(교육데이터세트)로 가공하여 제공하는 비즈니스가 점차 활성화되고 있다. 이와 관련하여 2015년 이래 국내 인공지능 핵심 기술 출원은 연평균 54.3%의 높은 증가율을 보이며, 인공지능 학습용 데이터세트 생성‧가공 기술에 관한 특허출원도 함께 증가하고 있다. 국 내법상 인공지능 학습용 데이터세트의 보호방법에 대해 검토한 결과, 인공지능 학습용 데이터세트의 불법복제, 모방생성 등은 현행의 특허 법, 저작권법, 부정경쟁방지법, 민법(불법행위)에 의해 보호할 수도 있 다. 하지만, 기술적 특징이 있는 인공지능 학습용 데이터세트를 모방·생 성하여 배포 내지 송신하는 경우에는 법적 보호의 공백이 존재하는 것으로 판단되어 인공지능 학습용 데이터세트의 보호를 위한 법제를 정비하는 것이 시급한 과제로 떠오르고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 비교법적 분석방법으로서 미국, 일본, 유럽 (이하 ‘주요국’이라 한다.)에서의 인공지능 학습용 데이터세트에 대한 특허법상 보호 여부를 비교하여 고찰한다. 이들 주요국에서 현형 제도 에 의해서는 인공지능 학습용 데이터세트를 보호하지 않는 경우, 이를 보완하기 위한 제도 개선사항(예: 일본의 특허법 개정 추진사항)을 검토한다. 이를 바탕으로 우리나라의 현행 특허법상 인공지능 학습용 데이 터세트의 보호범위를 검토한다. 보다 구체적으로 말하자면, (i) 인공지 능 학습용 데이터의 생성, 사용, 유통(온라인 송신 포함) 측면에서 특허 법상 학습용 데이터세트에 대한 보호공백이 없는지 여부와 (ii) AI 모델 학습방법 특허발명에 대해, 학습용 데이터세트의 온라인 송신이 ‘AI 모델 학습방법의 사용을 청약하는 행위’로 볼 수 있는지 여부를 고찰한 다. 그런 다음, 우리나라의 현행 특허법상 인공지능 학습용 데이터세트 에 대한 보호공백이 존재한다면 이를 보완하기 위한 실무 개선방향 또는 특허법 개정안을 제안한다. 이와 관련하여 인공지능, 데이터세트 에 대한 정의 규정의 도입, 인공지능 학습용 데이터세트가 발명인 경우 실시행위의 범위 확대 및 침해간주행위의 신설 등을 제안하고자 한다.

목차

Ⅰ. 들어가는 말
Ⅱ. 인공지능, 데이터 및 데이터 세트의 정의
1. 인공지능
2. 인공지능의 구성요소와 활용 분야
3. 인공지능 관련 법률안을 통해 본 인공지능, 데이터, 데이터 세트의 정의
Ⅲ. 인공지능 학습용 데이터세트에 대한 각국의 특허법상 보호
1. 미국
2. 유럽연합
3. 일본
Ⅳ. 우리 특허법상 인공지능 학습용 데이터세트 보호 필요성
Ⅴ. 맺음말: 개선방안 검토
VI. 제4안: 데이터세트를 물건의 발명에 포섭하는 방안
참고문헌
<국문초록>

키워드

인공지능 학습용 데이터 교육데이터 데이터 세트 특허법 청구항 실시 침해간주행위 Artificial Intelligence Trainable Data Sets Data Sets Patent Law Claim License Acts Considered to Infringe

저자

• 이규호 [ Gyooho Lee | 중앙대학교 법학전문대학원 교수. ]

참고문헌

발행기관

간행물