미세먼지 농도, 스트레스 지표, 교통사고 자료를 분석하는 서비스를 예로 들어, 머신러닝 방식과 생성형 AI 방식의 특허 출원 방향이 어떻게 다른지 비교했습니다.
머신러닝 방식은 정량 데이터를 입력해 사고 위험도처럼 수치를 예측하는 구조로, 변수 간 관계를 바탕으로 특허를 구성할 수 있습니다. 다만 함수의 계수나 수치 범위를 그대로 청구항에 적으면 권리범위가 지나치게 좁아질 수 있습니다. 생성형 AI 방식은 분석 결과에 문헌, 정책, 사고 사례 등을 추가로 학습시켜, 사람이 이해할 수 있는 설명과 예방 가이드를 생성하는 구조입니다.
어느 방식이든 "AI를 이용한다"는 표현만으로는 진보성을 인정받기 어렵습니다. 어떤 입력 데이터를 조합해 어떤 처리 구조로 어떤 결과를 내는지가 구체적으로 드러나야 합니다.