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국제사회의 물결에서 4차 산업혁명은 피할 수 없는 파도이며, 앞으로 인공지능(AI)이 스스로 데이터를 수집하여 빅 데이터를 만들고 이를 기술 개발의 바탕으로 사용하게 되는 것은 자명한 사실이다. 4차 산업혁명의 핵심 기조는 생산 방법의 획기적인 변화일 것이다. 그리고 이것이 우리의 삶에 가져올 수 있는 컴퓨터 개발자의 입지, 선진국 입지 변화 혹은 개발도상국의 역전 가능성, 삶의 편리성 등을 다룰 수 있는 열쇠는 ‘AI’라고 볼 수 있다. 2016년 1월 열린 스위스 다보스 포럼에서 미래 사회를 바꾸어놓을 4차 산업혁명을 규정하고 이것의 핵심을 인공지능 기반의 만물초지능 혁명을 통한 산업구조 시스템 혁신으로 보았다[1].

AI 관련 기술은 크게 두 방향으로 연구 개발되고 있다. 하나는 인간의 내적 영역인 지각을 개발하는 것이고, 다른 하나는 지식 공학 분야 즉, 인공지능 기술의 결과를 응용해서 출원하는 것이다. 회로의 집적도가 기하급수적로 증가한다는 황의 법칙과 같이 AI의 논리 회로는 일정 궤도에 오르면 그 이상으로, 혹은 인간의 예상을 훨씬 벗어난 단계로 폭발적으로 발달할 것이다. 2016년 세계 다보스 경제 포럼에 따르면 IT 환경은 높은 순위를 유지하고 있는 반면 지식재산권 보호 등 사회적 인프라 순위는 매우 낮다는 평가를 받고 있다. 특히, AI 알고리즘의 목적달성을 위한 수학적 계산과정(예; 추론엔진의 연산방법, 무게 중심법, 최대-최소 연산법 등)의 경우, 특허법 제29조제1항 본문을 위반하여 특허요건을 만족시키지 못하는 경우도 있다[2].

향후 AI에 의해 개발될 특허1건에 대하여 많은 특허선행기술과 디지털 데이터들이 AI의 딥 러닝에 이용될 것이다. AI에 의해 탄생된 특허들은 지금보다 비교할 수 없을 정도로 새로운 발명들이 쏟아져 나올 것이며, 생산된 발명에 대한 특허권의 권리주체도 논의되어야 할 부분이지만, AI가 이용한 수많은 특허선행기술과 디지털 데이터의 권리와의 관계도 중요한 부분의 하나로 될 것이다. 따라서 본 논문에서 다루고자 하는 주제는 누가 AI 창작물의 권리자가 되는가가 아니라, AI가 이용한 특허선행기술과 디지털 데이터들에 대한 논의를 다루고자 한다.

21세기는 수많은 디지털 데이터들의 홍수이다. 일련의 목적을 가지고 만들어진 데이터뿐 아니라 인터넷상에 존재하는 모든 데이터, 산업재산권, 저작권, 이미지, 영상 등 대규모 데이터를 뜻하는 빅 데이터(Big Data)는 AI에 큰 영향을 미치고 있다. 빅 데이터는 단순히 데이터를 모아둔 것이 아니라 “대용량의 데이터를 활용, 분석해 가치의 정보를 추출하고, 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응하거나 변화를 예측하기 위한 정보화 기술”을 의미한다[3].

빅 데이터는 4가지 특성(3V: Volume, Velocity, Variety / Complexity)를 가지는데[4], 이러한 특성을 이용하여 지금까지 기계가 이해하지 못했던 비정형 데이터들을 분석하고 이용함으로써 AI 발전에 큰 도움을 주고 있다.

초기 AI 연구자들의 시도 이후로 충분한 데이터를 바탕으로 가중치에 따라 결과를 예측하는 ‘확률 벡터(probability vector)’를 활용한 인공신경망[5]에 대한 관심을 갖게 되면서 딥 러닝(알고리즘의 병렬화)이 발전하게 되었다. 이 딥 러닝(Deep Learning)은 성역에 수렴하게 하는 큰 역할을 해주고 있다. 딥 러닝이 발전하게 된 기술의 첫 번째는 Unsupervised Learning을 이용한 Pre-training과 Convolutional Neural Network의 발전이다. 방대한 양의 input 데이터를 주면 AI가 비슷한 feature를 가진 데이터끼리 cluster를 이루게 하고 그 과정에서 특이하고 독보적인 feature는 과감히 버림으로써, 노이즈를 줄이는 결과를 낼 수 있었다. 본래 ‘data→knowledge’로 바로 학습을 진행했지만 기계학습을 중간 단계인 특징 추출(feature extraction)을 거쳐 ‘data→feature→knowledge’의 단계로 직접 러닝 함으로써 비지도학습을 실현 가능케 하였다. 이제는 특징 추출과 학습 모두가 딥 러닝 알고리즘 안에 포함되게 된 것이다[6]. 두 번째는 시계열 데이터를 위한 Recurrent Neural Network 기술[6]의 대두이다. 시계열 데이터(Time-series data)란 주식 차트, 기상 상황, 영상 자료 등 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터를 말하는데, 순간순간마다의 데이터를 인식할 수 있게 한 것이다. 주가나 기업의 성장 미래 등 ‘예측’을 위해 시계열 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 tool이 필요하게 되었다[7]. 세 번째는 GPU 병렬 컴퓨팅의 등장과 학습 방법의 진보를 들 수 있다. 연구에 사용하는 데이터의 양이 상상 이상으로 늘어나면서 이를 처리할 기술의 필요성이 대두되었고 이는 CPU를 병렬 처리하는 GPU 제품들로 구현가능하게 되었다[8].

이와 같은 디지털 빅 데이터의 딥 러닝을 통하여 향후 수 많은 지식창작물이 탄생할 것으로 예측된다. 예를 들면 3D CAD파일만 있으면 물리적 제품도 쉽게 복제할 수 있기 때문에 불법적 복제와 유통이 문제된다. 그리고 인공지능이 창작한 저작물에 관해 현행 저작권법 제2조 제 1호는 ‘저작물은 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물’로 규정하여 인공지능의 저작권을 인정하지 않고 있어 인공지능의 지식재산권 권리능력이 부인된다. 그러므로 인공지능의 창작물에 대한 지식재산권 침해에 대해서도 법제도적 정비가 요구된다.

4차 산업혁명에서 현재 우리가 접하고 있는 인공지능이라는 상황 변화에 대응할 수 있는 법제도의 체계 정비가 필요하다. 4차 산업혁명의 도구이자 수단인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등은 칼의 양날처럼 순기능도 있지만 역기능도 존재한다. 이러한 역기능을 통제, 감시할 수 있는 사회적 메카니즘도 형성되어야한다. 이와는 별도로 인공지능 자신이 직접 만든 창작물에 대한 지식재산권 문제에 대해서도 법정비도 요구된다[9].

이를테면, AI가 창작한 창작물의 권리는 첫째, AI가 만든 창작물을 공적인 것으로 생각하는 방법, 둘째, AI 프로그램의 권리자와 AI 프로그램 사용자를 공동 권리자로 인정하는 방법, 셋째, AI 프로그램의 권리자에게 권리를 부여하는 방법, 넷째, AI 프로그램의 사용자에게 권리를 부여하는 방법, 이 외에도 AI 자체에 권리를 부여하는 방법과, AI와 AI 프로그램의 권리자, AI 프로그램 사용자를 조합하여 권리를 부여하는 다양한 방법들이 있을 수 있으며 앞으로 많은 논의가 있어야 할 영역이다. 앞으로 법제도의 정비가 있어야 하겠지만, 우선 기술적인 문제의 해결책을 고려하는 것도 매우 중요하다.

즉, AI에 의해 지식재산 창작물이 폭발적으로 증가할 때를 대비하여 AI가 특허선행기술 빅 데이터와 디지털 데이터 등을 딥 러닝하여 지식재산을 창작할 경우 인용 흔적을 남겨두는 것이다. 이와 같이 하는 이유는 나중에 발생하게 될 지식재산권 분쟁에 대비하여 미리 그 인용 흔적을 남겨두면 훨씬 쉽게 지식재산권 분쟁을 해결할 수 있기 때문이다.

AI의 발전 속도가 예상을 넘어섰고 AI 기술의 발전으로 인해 인간을 대상으로 하는 기존 법은 AI에 관한 사안까지 정의하고 있지 못하고 있다. 본 논문은 앞으로 폭증하게 될 AI의 기술발명에 의한 산업재산권(특히 특허)과 저작권 창작에 대한 지식재산권 분쟁해결을 위한 사전 선행작업에 관한 것이다. 특허선행기술을 AI가 딥 러닝하여 새로운 발명을 창작할 경우 새로운 발명을 위하여 어떤 특허선행기술을 인용하였는지 그 흔적을 남겨두고, 또한 ‘Copyright Data’의 경우 AI의 데이터 수집에서의 생길 문제점을 해결하기 위하여 사전에 인용흔적을 남기는 대안을 제시하였다. 이를 실질적으로 가능하도록 AI의 기술발명의 알고리즘에 ‘Tracing’으로 명명한 별도의 과정을 넣는 것을 제시하였다. ‘Tracing’은 AI의 데이터 수집 및 사용에 있어 ‘탐색기록’, ‘사용기록’, ‘인용표시’, ‘수집경로’ 등의 데이터 출처에 대한 기록을 남겨 이를 통해 데이터의 출처에 대한 보호, 등록된 특허의 권리 처리 등의 근거로 사용함을 말한다. 제시된 방안은 AI가 기술발명과 저작물 창작에 있어 법에 대한 보완적인 성격을 가지고 있다. 과학기술의 급진적인 발달과 4차 산업혁명이 이슈화되는 오늘날, AI 프로그램의 창작물에 대한 기여도는 급격히 높아지고 있고, AI 시스템이 다루는 범위가 넓어지면서 AI가 빅 데이터를 이용하여 지식재산권 관련 창작물을 만들어낼 경우를 대비하여 관련 법안을 마련하여야 할 것이다.