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인공지능 발명의 심사기준(심사실무가이드)
(적용대상) 발명을 실시하기 위해 기계학습 기반의 AI 기술을 필요로 하는 발명에 관한 특허 출원에 적용
(‘20년 제정) 명세서 기재요건 및 특허요건 판단 기준을 명확히 하고, AI 세부 구현 기술 유형별 판단 예시를 제시
| ‘20년 제정 주요 내용 | |
|---|---|
| 명세서 기재요건 |
AI 발명 구현을 위한 구체적 수단(학습데이터/전처리/학습모델 등) 제시 및 구체적 수단을 명세서에 기재 입력 데이터와 학습모델의 출력 데이터간 상관관계 기재 데이터 전(前)처리 기술이 특징인 경우 원시데이터와 학습데이터 간 상관관계 구체적으로 기재 강화학습 기반 AI 기술은 에이전트, 환경, 상태, 행동, 보상을 필수 구성으로 기재 AI 응용 발명은 통상의 학습모델名 기재 가능 등 기재방식 제시 |
| 발명의 성립성 |
현행 컴퓨터-SW 발명의 판단기준을 유지 소프트웨어 정보처리가 하드웨어를 이용하여 구체적으로 실현될 것 |
| 신규성 진보성 |
AI 기술을 구체적으로 미기재시 공지된 AI 기술의 단순 이용에 해당 전(前)처리, 학습모델, 학습데이터 등 구체적인 수단을 구체화하고, 그 차이로 ‘더 나은 효과’가 인정되면 진보성 인정 BM 기술을 공지된 AI 기술로 단순 시스템화한 경우 진보성 불인정 AI 발명의 결과 데이터 활용을 구체화하여 더 나은 효과 발생시 진보성 인정 산업분야가 다른 경우, 기술적 곤란성을 극복하거나 산업분야의 변경에 따른 효과 참작 |
(‘21년 개정) 학습모델에 대한 정의를 규정하고, 학습모델을 청구대상에 기재할 경우 청구범위 기재요건을 명확히 제시
| ‘21년 제정 주요 내용 | |
|---|---|
| 학습모델의 정의/요건 |
학습모델의 정의 및 구체적 수단의 기재에 관한 요건 제시 AI 발명을 구현하기 위해 기재해야 하는 구체적 수단으로 학습 데이터, 데이터 전(前)처리, 손실함수 등을 제시 |
| 예시 청구항 |
신경망을 기본 구조로 하는 학습모델 청구항의 예시 제시 학습모델을 이용한 제품 청구항의 예시 제시 |
| 기재불비 例 |
실 사례에 기초한 기재불비의 例 및 그 해설 제시 |