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최근 인공지능 기술이 사회 전반에 걸쳐서 많은 이슈를 불러 일으키고 있다. 알파고 사건도 그러했고, DABUS라는 인공지능에 의한 발명 사건도 그러하다. 인공지능에 의한 발명과 인공지능에 관한 발명은 구별되어야 한다. 인공지능에 관한 발명은 몇 가지 특성만 고려하면 현재의 특허법 제도에서도 통상의 발명으로 충분히 취급할 수 있다. 문제는 인공지능에 의한 발명이다. 인공지능에 의한 발명은 발명의 창작 주체에 대한 기존의 관념 체계를 바꾸어야 한다. 인간이 아닌 기계에 의한 창작을 인정해야 하기에 법률적 문제를 초월하는 철학적 문제까지 고민하게 된다. 앨런 튜링이 고민한 것과 마찬가지로 기계가 생각할 수 있을까에 대한 대답을 해야만 인공지능에 의한 발명을 인정할 수 있게 된다. 하지만, 아직도 기계가 생각할 수 있을까에 대한 답을 찾지 못하였다. 인공지능 기술이 발전하여 인간과 인공지능의 실질적 상호 협력이 가능해지고, 인공지능에 의해 실질적 기여가 이루어진 발명임에도 이를 판정하지 못하면, 인공지능에 의한 발명임에도 이를 표기하지 않고 인간 발명자만을 표기한 특허출원이 늘어날 것이다. 인간과 인공지능의 능력 차이를 고려하지 못하고 순수 인간 발명자와 인간-인공지능 공동 발명자를 같은 수준으로 취급하면 향후에는 인공지능에 의한 발명이 증가하는 발명의 쏠림 현상이 발생할 수 있다. 인공지능이 생각할 수 있을지 명확히 밝혀낼 수 없음에도 인공지능이 인간과 협업하여 결과물을 산출하는 상황은 늘어날 것이다. 이러한 향후 상황에 대비하기 위하여 인공지능 발명자 인정을 위한 상대적 판단 방법에 대한 고민은 필요하다. 인공지능 발명자 인정을 위해서 설명가능성, 자율성 및 기여도를 판단하여 단순 도구, 단순 보조자, 공동 발명자, 단독 발명자로 인공지능의 역할을 구분할 수 있는 구체적인 논의가 필요하다. 이는 발명자권, 발명자 표시, 특허를 받을 수 있는 권리 귀속, 공동 출원, 상세한 설명의 기재 방식, 공유 특허, 특허권 귀속 등 특허 제도 전반에 걸쳐 있는 문제의 시작점이 된다.

Recently, artificial intelligence technology is causing a lot of issues throughout society. It was the case with AlphaGo, and the case of invention by artificial intelligence called DABUS is also the same. A distinction must be made between inventions made by artificial intelligence and inventions related to artificial intelligence. Inventions related to artificial intelligence can be sufficiently treated as ordinary inventions in the current patent law system if only a few characteristics are considered. The problem is inventions by artificial intelligence. Invention by artificial intelligence must change the existing system of ideas about the creative subject of the invention. Since creation by machines rather than humans must be acknowledged, philosophical issues that transcend legal issues are contemplated. Just as Alan Turing contemplated, it is only by answering the question of whether machines can think that an invention made by artificial intelligence can be recognized. However, we still haven't found the answer to whether machines can think. With the development of artificial intelligence technology, real mutual cooperation between humans and artificial intelligence becomes possible, and if it is not determined that an invention has been substantially contributed by artificial intelligence, it is not indicated even if it is an invention by artificial intelligence, but only a human inventor is applied for a patent this will increase. If a human inventor and a human-artificial intelligence co-inventor are treated at the same level without taking into account the difference in ability between humans and artificial intelligence, an invention bias can occur. Although it is not clear whether artificial intelligence can think, the number of situations in which artificial intelligence collaborates with humans to produce results will increase. In order to prepare for such a future situation, it is necessary to think about the relative judgment method for the recognition of the inventor of artificial intelligence. For recognition of an AI inventor, it is necessary to have a specific discussion that can distinguish the roles of AI into simple tools, simple assistants, co-inventors, and sole inventors by determining explainability, autonomy, and contribution. This becomes the starting point of problems throughout the patent system, such as inventor's right, inventor's mark, attribution of right to obtain a patent, joint application, method of writing detailed description, shared patent, and attribution of patent right.

Artificial Intelligence in machines is a very challenging discussion. It involves the creation of machines which can simulate intelligence. This paper discusses some of the current trends and practices in AI and subsequently offers alternative theory for improvement in some of today’s prominent and widely accepted postulates. For this, focus on the structuring and functioning of a simple A.I. system - chatbots (or chatter bots) is made. The paper shows how current approach towards A.I. is not adequate and offers a new theory that discusses machine intelligence, throwing light to the future of intelligent systems.

ITSP(Internet Telephony Service Provider)를 이용한 VoIP 서비스의 사용자가 증가함에 따라 VoIP 스팸은 큰 문제로 대두되고 있다. 기존의 일반 전화 때부터 사용되던 스팸은 실시간적 음성 통신이라는 특성상 콘텐츠 필터링을 하기 어렵기 때문에 롤 행위 패턴 조사를 통해 스패머(Spammer)를 구분하고 있다. 그러나 잘못된 오판으로 인한 문제와 스팸으로 인식하는 임계값을 넘지 않는 한도의 스팸 전송, 그리고 여러 사용자가 하나의 번호를 공유하여 사용하는 경우에는 여전히 스팸의 위협이 남아 있다. 이에 본 논문에서는 튜링 테스트를 이용한 VoIP 스팸 방지를 제안한다. 제안된 방법은 송신자에게 튜링 테스트를 거치게 하고, 튜링 테스트를 통과한 사용자만 수신자와 연결이 되는 방식으로 동작한다. 또한 튜링 테스트를 통과한 정상적인 사용자에게는 티켓을 줌으로써 재발신시 거쳐야하는 튜링 테스트의 번거로움을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 ASUS WL-500G 무선 공유기 및 Asterisk IP-PBX에서 구현되었고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

The present paper aimed to examine the patterns of refusal speech acts in response to unethical questions from both humans and ChatGPT and strategically assess whether ChatGPT's responses reached a level of similarity to human responses. To conduct the research, refusal speech act strategies of humans and ChatGPT were analyzed and compared in the context of unethical questions. The research findings revealed differences in the refusal speech act strategies of humans and ChatGPT, and these differences were found to diminish ChatGPT's level of humanization.