추상적 아이디어에서 기술적 해결수단으로

요약: 인공지능(AI) 관련 발명은 미국과 중국 양국에서 모두 특허를 받을 수 있지만, 어느 법역도 “AI”라는 추상적 표지를 그 자체로 보호하거나 알려진 모델을 새로운 분야에 일반적으로 사용하는 것만을 보상하지 않는다. 미국 실무는 Alice/Mayo 적격성 체계를 적용하며, 현재 USPTO 지침은 청구항 전체, 기술에 대한 구체적 개선, 그리고 그 개선을 청구된 메커니즘과 연결하는 증거를 강조한다. 적절히 뒷받침된 선언서는 심사 중 도움이 될 수 있으나 누락된 개시를 치유할 수는 없다. 중국은 기술적 해결수단 요건, 정신활동 배제, 진보성 분석, 알고리즘적 특징이 기술적 특징과 어떻게 상호작용하는지를 설명해야 한다는 강화된 기대를 통해 상당히 유사한 결론에 도달하면서도, 명시적인 윤리 및 데이터 거버넌스 심사를 부과한다. 두 제도 모두 적격한 자연인 발명자와, 주장된 기술적 결과를 만들어 내는 아키텍처, 훈련 과정, 입력, 출력 및 인과 메커니즘에 관한 충분한 개시를 요구한다. 따라서 가장 견고한 국경 간 전략은 인간의 착상을 문서화하고, 공개 전에 출원하며, AI가 생성한 결과만을 기재하는 것이 아니라 특정된 기술적 문제를 해결하는 구체적 메커니즘을 청구하는 것이다.

I. 서론

“인공지능은 특허를 받을 수 있는가?”라는 질문은 미국과 중국 특허법이 서로 다른 법리적 관문을 통해 답하는 여러 질문을 하나로 압축한 것이다. 어느 법역도 “AI”를 추상물로서 특허권으로 보호하지 않는다. 각 제도는 대신 청구된 AI 관련 발명에 적격한 인간 발명자가 있는지, 보호 가능한 주제에 속하는지, 신규하고 비자명하거나 진보적인지, 그리고 재현될 수 있을 만큼 충분한 기술적 세부사항으로 개시되어 있는지를 묻는다. 따라서 이 비교는 AI 모델 또는 훈련 기법 자체의 혁신, 더 큰 시스템 안에서 단순히 AI를 사용하는 발명, 그리고 AI의 도움으로 개발된 발명을 구별해야 한다.

도메인 데이터를 수신하고, 머신러닝 모델을 훈련하며, 그 모델을 사용하여 최적화된 출력을 생성하는 컴퓨터 구현 방법을 기재한 청구항을 생각해 보자. 그러한 문언은 주장된 기술적 진전에 관해 거의 아무것도 말하지 않는다. 무엇이 모델에서 다른지, 훈련 과정이 기술적 제약을 어떻게 해결하는지, 입력과 출력이 왜 기술적 의미를 갖는지, 또는 그 출력이 기계나 공정으로 하여금 무엇을 하게 하는지를 특정하지 않는다. 최근 미국 판례는 이러한 용도 분야 제한형 청구를 35 U.S.C. § 101 아래에서 특히 취약하게 만든다. 중국 실무도 정신활동의 규칙 및 방법 배제, “기술적 해결수단” 요건, 또는 진보성 판단을 통해 유사한 결과에 이를 수 있다.

중심적인 대비는 단순히 특허 친화적이냐 반특허적이냐의 문제가 아니라 방법론의 문제이다. 미국에서는 § 101에 따른 적격성이 강력한 문턱 필터로 남아 있으며, 최근 연방순회항소법원 판례는 청구항이 일반적인 머신러닝을 새로운 데이터 환경에 적용할 뿐인지, 아니면 모델, 컴퓨터 또는 기타 기술적 동작을 개선하는지를 엄격히 살핀다. 중국은 기술적 해결수단 요건과 정신활동 배제를 통해 유사한 선별을 수행한 다음, 진보성 단계에서 알고리즘적 특징이 기술적 특징을 기능적으로 뒷받침하고 그와 상호작용하는지를 묻는다. 2026년 1월 1일 발효되는 중국의 심사 규칙은 AI 윤리, 데이터 취득 및 상세한 모델 개시를 심사에서 더 전면에 배치한다.

그럼에도 두 제도는 실무적 명제에서 수렴한다. 가장 강한 출원은 기술적 병목을 식별하고, 그것을 해결하는 메커니즘을 청구하며, 주장된 결과를 재현할 수 있을 만큼 충분한 아키텍처, 훈련 과정 및 입출력 관계를 개시한다. “인공지능”이라는 표지, 새로운 데이터셋 또는 새로운 산업 분야는 적격한 자연인 발명자나 기술적으로 구체적인 기여를 대신할 수 없다.

II. 하나의 기술, 네 가지 질문

“AI 발명”은 적어도 네 가지 다른 상황을 가리킬 수 있다. 첫째는 모델 아키텍처, 지속학습 메커니즘, 훈련 및 추론 방법, 압축, 분산 실행, 전용 가속기 등 AI 자체에 관한 발명이다. 둘째는 알려진 또는 수정된 모델을 제조, 통신, 운송, 금융, 의료 또는 다른 분야에서 사용하는 AI 활용 응용발명이다. 셋째는 자연인이 AI 시스템을 연구, 설계 또는 문제 해결 도구로 사용하는 AI 보조 발명이다. 넷째는 증거상 어떠한 자연인도 적용되는 발명자성 기준을 충족하지 않는 것으로 보일 수 있는 AI 산출물이다.

이 범주들은 서로 다른 규칙을 작동시킨다. 첫째와 둘째 범주는 주로 특허대상 적격성, 신규성, 비자명성 또는 진보성, 그리고 개시를 문제 삼는다. 뒤의 두 범주는 발명자성을 중심에 놓지만, AI 사용이 미국에서 별도의 발명자성 기준을 만드는 것은 아니다. 미국법상 일반적인 착상(conception) 판단은 자연인이 완전하고 작동 가능한 청구발명에 관해 명확하고 영구적인 아이디어를 형성했는지를 묻는다. 중국에서는 자연인이 발명의 실질적 특징에 창조적 기여를 해야 한다. 지배 기준을 충족하는 자연인이 없다면 모델 소유자, 운영자, 프롬프트 작성자 또는 편의상 선택된 다른 사람을 기재해도 발명자성이 보충되지 않는다.

적격성은 특허성 전체와도 구별되어야 한다. USPTO의 대표적인 AI 적격성 호의 결정이 보여 주듯, 청구항은 § 101을 통과하고도 여전히 자명할 수 있다. 반대로 기술적으로 정교한 아이디어라도 청구항이 추상적 결과만을 정의한다면 배제될 수 있다. 개시는 독립적인 관문이다. 적격하고 진보적인 모델이라도 명세서가 실시가능하게 하거나 보유를 보여 주는 범위를 넘어서는 청구항을 뒷받침할 수는 없다.

III. 두 가지 법적 구조

미국 실용특허법은 AI에도 다른 기술에 적용하는 것과 동일한 기본 조항을 적용한다. § 101은 법정 특허대상을 정의하며, 추상적 아이디어, 자연법칙 및 자연현상이라는 사법상 예외에 의해 제한된다. §§ 102 및 103은 신규성과 비자명성을 다루고, § 112는 기재요건, 실시가능요건 및 명확성을 규율하며, § 100(f)는 발명자를 청구된 대상을 발명하거나 발견한 “개인”으로 정의하고, § 115는 발명자의 선서 또는 선언을 규율한다. 35 U.S.C. §§ 100(f), 101–103, 112, 115; see Thaler v. Vidal, 43 F.4th 1207, 1211–13 (Fed. Cir. 2022), cert. denied, 143 S. Ct. 1783 (2023).

Alice Corp. Pty. Ltd. v. CLS Bank International 아래에서 법원은 먼저 청구항이 사법상 예외를 향하고 있는지를 묻고, 그렇다면 그 구성요소들이 개별적으로 그리고 순서 지어진 조합으로서 청구항을 변환하기에 충분한 발명개념을 제공하는지를 묻는다. 573 U.S. 208, 216–18 (2014); see also Mayo Collaborative Services v. Prometheus Laboratories, Inc., 566 U.S. 66, 71–73 (2012).

USPTO는 Step 2A를 통해 이 체계를 구현하며, 청구항이 사법상 예외를 기재하는지와 청구항 전체가 그것을 실제 적용(practical application)으로 통합하는지에 관한 별도의 검토를 수행하고, 필요한 경우 Step 2B로 진행한다. 2024년 7월 AI 적격성 업데이트는 AI 관련 청구항에 대해 이러한 검토를 상세히 설명하고 AI 중심 Examples 47–49를 발표하였다. 2024 Guidance Update on Patent Subject Matter Eligibility, Including on Artificial Intelligence, 89 Fed. Reg. 58,128, 58,131–38 (July 17, 2024) [hereinafter 2024 AI SME Update]. 이는 실체적 규칙 제정이 아니라 심사정책이다. 법적 효력이 없고, 집행 가능한 권리를 만들지 않으며, 대법원 및 연방순회항소법원의 선례를 적용하는 Article III 법원을 구속하지 않는다. Id. at 58,131–32. 이후 심사관 메모는 그 틀 안에서 특허청 실무를 정교화하지만, 지배적인 사법 법리를 대체하지 않는다.

중국은 다른 법문상 어휘에서 출발한다. 발명은 “제품, 방법 또는 그 개선에 관한 새로운 기술적 해결수단”이어야 한다. Patent Law of the People’s Republic of China (promulgated by the Standing Comm. Nat’l People’s Cong., Mar. 12, 1984, rev. Oct. 17, 2020, effective June 1, 2021), art. 2(2) (China) [hereinafter PRC Patent Law]. 제25조는 정신활동의 규칙 및 방법을 배제한다. 제22조는 별도로 신규성, 창조성 및 실용성을 요구하고, 제26조는 실시가능한 명세서와 명확하고 간결하며 뒷받침되는 청구항을 요구한다. Id. arts. 22, 25(1)(2), 26(3)–(4).

CNIPA의 특허심사지침은 심사관에게 알고리즘적 특징이나 비즈니스 규칙 특징을 기술적 특징에서 기계적으로 분리하지 말라고 지시한다. 청구항은 그 기술수단, 해결하는 문제 및 얻는 효과를 검토하여 전체로서 평가된다. China Nat’l Intell. Prop. Admin., Patent Examination Guidelines pt. II, ch. 9, §§ 6.1.2–6.1.4 (2023, as amended 2025) [hereinafter CNIPA Guidelines]. 2026년 1월 1일 발효되는 2025년 개정은 AI 윤리, 자연인 발명자성의 진실성, AI 특유의 개시 충족성 및 새로운 심사예에 관한 명시 조항을 추가함으로써 이 틀을 강화하였다. China Nat’l Intell. Prop. Admin., Decision Amending the Guidelines for Patent Examination, CNIPA Order No. 84, pts. I, VII (Nov. 10, 2025) (effective Jan. 1, 2026) [hereinafter CNIPA Order No. 84]. 이 지침들은 행정심사를 규율하는 것이며, 입법이나 구속력 있는 사법 선례와 동일시되어서는 안 된다.

표 1. 핵심 비교

질문	미국	중국	작성상 귀결
문턱 특허대상	§ 101 및 Alice/Mayo 추상적 아이디어 체계	제25조 정신활동 배제와 제2조 제2항 기술적 해결수단 요건	“AI”라는 표지나 일반적 컴퓨터 포장에 의존하지 않는다.
새로운 분야의 알려진 AI	청구항이 확립된 머신러닝을 새로운 데이터 환경에 적용할 뿐이면 취약하다.	모델과 기술적 메커니즘이 변경되지 않으면 기술적 성격 또는 진보성이 부정될 수 있다.	분야 자체가 아니라 분야가 요구하는 기술적 적응을 청구한다.
AI 자체의 개선	청구항이 모델 또는 컴퓨터 동작에 대한 구체적 개선을 반영하면 적격할 수 있다.	알고리즘적 특징과 기술적 특징이 상호작용하여 기술문제를 해결하면 기술적이고 진보적일 수 있다.	개선을 만들어 내는 메커니즘을 청구항과 명세서에 넣는다.
발명자성	통상적인 자연인 착상. 별도의 AI 기준은 없고 AI는 도구로 남는다.	실질적 특징에 창조적 기여를 하는 자연인.	미국의 인간 착상과 중국의 창조적 기여에 관한 청구항별 증거를 보존한다.
개시	§ 112. 청구범위와 예측가능성에 맞추어 판단된다.	제26조와 함께 아키텍처, 훈련 및 입출력 관계에 관한 2026년 명시 요건.	최초 우선권 명세서를 더 엄격한 공통분모에 맞추어 작성한다.
윤리	특허심사에서 이에 상응하는 일반적 AI 도덕성 심사는 없다.	제5조가 위법성, 사회공덕 및 공공의 이익을 심사한다.	중국 출원 전에 데이터 취득 및 자동화 의사결정 규칙을 감사한다.

IV. 특허적격 주제

A. 미국: 일반적 머신러닝에서 청구된 개선으로

AI 청구항에서 주된 추상적 아이디어 범주는 수학적 개념, 정신적 과정, 그리고 인간 활동을 조직화하는 일정한 방법이다. 2024 AI SME Update는 심사관에게 추상적 아이디어를 기재한다고 지적된 특정 한정을 식별하고 그것이 열거된 범주에 속하는지를 판단하라고 지시한다. 청구항은 수학에 기반하거나 수학을 포함한다는 이유만으로 수학적 개념을 기재하는 것이 아니며, 인간의 마음속에서 실제로 수행될 수 없는 한정은 정신적 과정 범주에 속하지 않는다. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,134–36. 2025년 8월 심사관 리마인더는 이러한 한계를 재확인하고, 사법상 예외를 “기재하는(recites)” 청구항과 단순히 그것을 “포함하는(involves)” 청구항을 구별한다. U.S. Pat. & Trademark Off., Reminders on Evaluating Subject Matter Eligibility of Claims Under 35 U.S.C. § 101 1–3 (Aug. 4, 2025) [hereinafter 2025 Eligibility Reminder]. 따라서 신경망 훈련을 일반적으로 요구하는 한정은 수학을 포함할 수는 있어도 수학적 관계를 제시하지 않을 수 있는 반면, 역전파와 경사하강법을 명시적으로 요구하는 한정은 수학적 계산을 기재하므로 나머지 적격성 분석으로 진행한다.

그 구별은 일반적인 기능식 청구를 위한 작성상 안전지대가 아니다. 특허청은 먼저 청구항의 최광의 합리적 해석을 적용하며, 적격성은 신규성, 비자명성 또는 개시를 대체하지 않는다. Step 2A Prong Two에서 심사관은 예외를 상호작용하는 한정들로부터 분리하기보다 청구항 전체를 평가해야 한다. 특정 기술적 해결수단에 초점을 맞춘 청구항은 예외를 실제 적용으로 통합할 수 있지만, 원하는 결과, 일반적인 컴퓨터 구현 또는 용도 분야 표지는 그렇지 않다. 명세서가 “개선”이라는 단어를 사용할 필요는 없고 청구항이 그 결론을 명시적으로 기재할 필요도 없지만, 그 개선은 개시로부터 숙련자에게 명백해야 하고 청구항에 반영되어야 한다. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,136–38; 2025 Eligibility Reminder, supra, at 3–5; see Enfish, LLC v. Microsoft Corp., 822 F.3d 1327, 1335–36 (Fed. Cir. 2016); McRO, Inc. v. Bandai Namco Games America Inc., 837 F.3d 1299, 1313–16 (Fed. Cir. 2016).

Recentive Analytics, Inc. v. Fox Corp.는 일반적 AI 응용에 관한 현재 가장 명확한 항소심 규칙을 제공한다. 그 특허들은 방송 편성표와 네트워크 지도를 생성하기 위해 머신러닝을 적용하였다. 명세서는 “임의의 적절한 머신러닝 기술”을 허용하였고, 청구된 훈련, 업데이트 및 실시간 조정은 새로운 기술적 구현이 아니라 머신러닝의 통상적 특징이었다. 연방순회항소법원은 최초 판단 사안으로서, 확립된 머신러닝 방법을 새로운 데이터 환경에 적용하는 것 이상을 하지 않는 청구항은 부적격하다고 판시하였다. 134 F.4th 1205, 1211–14 (Fed. Cir. 2025), cert. denied, 146 S. Ct. 891 (2025). 이 판시는 중요하지만 좁다. 모든 분야특화 AI 응용을 추상적으로 만드는 것은 아니다. 비난받는 것은 주장된 진전이 머신러닝이나 다른 기술에 대한 개선이 아니라 용도 분야에 있는 청구항이다.

2026년의 두 비선례 결정은 Recentive의 범위를 보여 준다. Rensselaer Polytechnic Institute v. Amazon.com, Inc.에서 법원은 자연어 처리에 적용된 알려진 사례기반 추론을 새로운 환경에서 사용된 일반적 AI로 보았다. 청구항은 그 기능을 개선하는 특정 구현을 요구하지 않은 채 결과 지향적 언어와 일반적 데이터베이스를 사용하였다. Nos. 2024-1725, 2024-1739, 2026 WL 506661, at *3–5 (Fed. Cir. Feb. 24, 2026) (nonprecedential). Dental Monitoring SAS v. Align Technology, Inc.에서는 청구항이 치열궁 이미지를 수집하고, “deep learning device”로 이를 분석하며, 결과를 제시하였다. 그 장치를 1,000개가 넘는 치과 이미지로 훈련시킨 것은 기술적 해결수단을 만들지 못했다. 도메인 특화 훈련 데이터는 머신러닝에 수반되는 것이고, 청구항은 주장된 개선이 어떻게 달성되는지를 기재하지 않았기 때문이다. No. 2024-2270, slip op. at 9–13 (Fed. Cir. July 7, 2026) (nonprecedential). 이 결정들은 Recentive의 예시적 적용이지 독립적인 구속 규칙이 아니다.

USPTO의 선례적 결정인 Ex parte Desjardins는 유용한 대조를 제공한다. 그 청구항은 파라미터 중요도 척도와 페널티 항을 사용하여 이전에 학습한 작업에서의 성능을 보호하면서 하나의 모델을 서로 다른 작업에 순차적으로 훈련하였다. 명세서는 그 메커니즘을 저장공간 감소, 시스템 복잡도 저하 및 catastrophic forgetting 완화와 연결하였다. Appeals Review Panel은 청구항을 전체로 고려할 때 모델이 작동하는 방식을 개선하고 수학적 개념을 실제 적용으로 통합한다고 결론 내렸다. Appeal No. 2024-000567, at 7–10 (P.T.A.B. Appeals Review Panel Sept. 26, 2025) (designated precedential Nov. 4, 2025). § 101에 관한 유리한 판단이 특허성을 확립한 것은 아니었다. 패널은 § 103 거절을 그대로 두었다. Id. at 10.

심사에서 불확실성만으로는 § 101 거절을 정당화하지 못한다. 2025년 8월 리마인더는 부적격성이 그렇지 않을 가능성보다 높을 때에만 접전 사안을 거절해야 한다고 지시하는 한편, 효율적 심사는 여전히 §§ 102, 103 및 112에 따른 검토를 요구한다고 설명한다. 2025 Eligibility Reminder, supra, at 5. 이러한 내부 심사 지침은 법원이 적용하는 기준을 변경하지 않는다.

따라서 새롭게 형성되는 경계선은 단순히 “AI 핵심기술은 좋고 AI 응용은 나쁘다”가 아니다. 분야 응용도 기계, 공정, 신호, 네트워크 또는 다른 기술을 개선하는 특정 기술적 구현을 요구한다면 적격할 수 있다. 반대로 명목상 훈련에 관한 청구항도 수학적 목적과 일반적 실행만을 기재한다면 추상적일 수 있다. 결정적인 작성상의 조치는 기술적 결과를 만들어 내는 작동 메커니즘을 청구하는 것이다.

B. 중국: 정신활동과 기술적 해결수단 요건

중국은 통상 두 가지 관련 특허대상 선별을 적용한다. 첫째, 청구항이 추상적 알고리즘, 수학 규칙 또는 비즈니스 규칙만으로 구성되어 있으면 제25조의 정신활동에 관한 규칙 또는 방법으로 배제된다. 컴퓨터를 제목에만 붙이는 것이 아니라 진정한 기술적 한정을 포함한 청구항은 이 선별을 통과할 수 있다. 그래도 제2조 제2항을 충족해야 한다. 청구항은 전체로 보아 자연법칙에 부합하는 기술수단을 사용하여 기술문제를 해결하고 기술적 효과를 얻어야 한다. PRC Patent Law arts. 2(2), 25(1)(2); CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, §§ 6.1.2–6.1.3.

프로세서, 메모리 또는 AI 칩을 추가하는 것만으로는 충분하지 않다. 그러한 구성요소가 추상적 알고리즘을 저장하고 실행하는 운반체에 불과한 경우가 그렇다. CNIPA의 AI 지침은 신경망을 훈련하기 위한 컴퓨터 시스템 예를 제시하는데, 여기서 프로세서와 메모리는 명령의 운반체일 뿐이다. 컴퓨터 동작과의 기술적 관련성 없이 일반적 훈련 효율을 개선하는 것은 반드시 기술문제를 해결하거나 기술적 효과를 산출하는 것은 아니다. China Nat’l Intell. Prop. Admin., Guidelines for Patent Applications for Artificial Intelligence-Related Inventions (Trial) pt. III (Dec. 31, 2024) [hereinafter CNIPA AI Guidelines].

세 가지 경로가 특히 중요하다. 첫째, 알고리즘은 이미지, 오디오, 통신 신호 또는 센서 측정값처럼 명확한 기술적 의미를 갖는 데이터를 처리하고 기술공정에 결부된 결과를 산출할 수 있다. 둘째, 알고리즘은 컴퓨터 내부 구조와 특정한 기술적 관련성을 가지고 저장, 전송량, 처리속도, 프로세서 이용률 또는 컴퓨터 성능의 다른 측면을 개선할 수 있다. CNIPA는 훈련 데이터 크기에 따라 단일 프로세서 실행과 다중 프로세서 실행을 선택하는 훈련 방법을, 그 선택이 하드웨어 실행을 개선한다는 이유로 기술적인 것으로 취급하였다. 셋째, 빅데이터 처리는 자연법칙에 의해 지배되는 내부 관계를 발견하고 특정 분야에서 분석의 신뢰성 또는 정확성을 개선할 때 기술적일 수 있다. 반대로 과거 가격에 기초한 금융가격 예측은 경제적 관계를 따르는 것이지 자연적 관계를 따르는 것이 아니므로, 신경망이 그 예측을 수행한다는 이유만으로 기술적 해결수단이 되지는 않는다. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 6.1.3; China Nat’l Intell. Prop. Admin., Interpretation of the 2023 Amendments to the Patent Examination Guidelines: Computer-Program Inventions pts. II.2–II.3 (Jan. 18, 2024).

따라서 중국의 문턱 기준은 미국의 결과와 달라질 수 있다. 기술적 이미지나 센서 데이터를 처리하는 것은 중국에서 기술적 성격을 더 쉽게 부여할 수 있지만, 동일한 정보를 단순히 수집, 분석 및 표시하는 미국 청구항은 여전히 § 101에서 실패할 수 있다. Dental Monitoring이 그 위험을 보여 준다. 그러나 제2조를 통과한다고 해서 진보성 문제가 해결되는 것은 아니다. 기술적으로 의미 있는 데이터 흐름에 부착된 통상적 모델은 보호 가능한 특허대상일 수 있지만, 알려진 기술의 자명한 이전에 불과할 수도 있다.

V. AI가 포화된 선행기술 환경에서의 신규성

참조문헌이나 청구발명이 AI를 포함한다는 이유만으로 어느 국가도 통상적인 신규성 법리를 대체하지 않았다. 미국에서 § 102는 특허, 인쇄 간행물, 공용, 판매 및 그 밖의 공개 이용 가능성을 포함한다. 35 U.S.C. § 102(a). 중국은 선행기술을 출원일 전에 중국 국내 또는 국외에서 공중에게 알려진 기술로 정의한다. PRC Patent Law art. 22. 실무상 AI 검색은 특허분류를 넘어 논문, 프리프린트, 모델 카드, 기술문서, 소스코드 저장소, 데이터셋, 학회 발표, 표준 제출자료 및 벤치마크 공개까지 확장되어야 한다.

기계가 작성했다는 사실이 공개문헌을 자동으로 선행기술 취급에서 면제하지는 않는다. 공개적으로 접근 가능한 AI 생성 문서는 통상 원칙에 따라 자격을 가질 수 있지만, 그 법적 효과는 여전히 법정 범주, 시기, 접근 가능성, 실제로 가르치는 내용, 그리고 그 개시가 실시가능한지 여부에 달려 있다. USPTO의 2024년 의견요청은 AI 생성 간행물, 환각적 개시, 실시가능성, 그리고 일상적 AI 사용이 통상의 기술수준에 영향을 미치는지에 관한 미해결 문제를 지적하였다. Request for Comments Regarding the Impact of the Proliferation of Artificial Intelligence on Prior Art, the Knowledge of a Person Having Ordinary Skill in the Art, and Determinations of Patentability Made in View of the Foregoing, 89 Fed. Reg. 34,217, 34,218–20 (Apr. 30, 2024). 2026년 7월 19일 현재 이러한 문제를 해결한 최종 AI 특유 규칙은 없었다.

CNIPA도 LLM 응답을 선행기술이나 통상의 기술자의 지식에 대한 증명으로 취급하는 데 주의를 요구하였다. 2026년 재심사에서 한 출원인은 선행기술에 기술적 교시가 없다는 주장을 위해 LLM 생성 답변에 의존하였다. CNIPA는 데이터 출처, 모델, 훈련 정확도 및 프롬프트에 의존하는 답변은 참고자료가 될 수 있으나 기술적 교시나 법적 결론을 직접 확립할 수는 없다고 보았다. Reexamination Decision No. 1927206, Application No. 202010182089.3 (CNIPA 2026) (published July 1, 2026). 이 결정은 증거에 관한 것이며, AI 시스템이 찾아내거나 재현한 기초 자료가 선행기술이 될 수 있는지 여부에 관한 것은 아니다.

공개 시점은 포트폴리오상 큰 함정을 만든다. 미국법은 주로 발명자 유래 또는 파생 공개에 대해 1년 예외를 제공한다. 35 U.S.C. § 102(b)(1). 중국에는 이에 상응하는 일반 유예기간이 없다. 중국의 6개월 보호는 특정한 비상상황 또는 공익 관련 공개, 인정된 전시회나 학술회의, 무단 공개 등 열거된 상황에만 적용된다. PRC Patent Law art. 24. 저장소 공개, 모델 카드, 고객 데모 또는 일반 학회 제출이 미국 예외에 속할 수 있더라도 중국 신규성을 여전히 파괴할 수 있다. 신뢰할 수 있는 국경 간 원칙은 공개 벤치마킹, 공개, 배포 또는 시연 전에 출원하는 것이다.

VI. 비자명성 및 진보성

§ 103은 발명이 AI로 만들어졌는지 여부를 묻지 않는다. 오히려 특허성은 “발명이 이루어진 방식에 의해 부정되지 않는다”고 명시한다. 35 U.S.C. § 103. 판단은 여전히 선행기술과의 차이가 통상의 기술자에게 자명했을 것인지, 즉 동기, 예측 가능한 사용, 합리적 성공 기대를 고려하는 문제이다. KSR International Co. v. Teleflex Inc., 550 U.S. 398, 415–22 (2007). 새로운 데이터셋, 목표 라벨, 고객 세그먼트 또는 원하는 출력은 알려진 머신러닝을 적용할 이유가 될 수 있을 뿐, 비자명한 구현의 증거가 아닐 수 있다. 예상 밖 결과와 객관적 indicia는 실제로 청구항에 기재된 메커니즘과 연결될 때 가장 설득력 있다.

중국은 제22조 아래에서 진보성을 평가하며, 일반적으로 세 단계 분석을 사용한다. 가장 가까운 선행기술을 식별하고, 구별 특징과 실제로 해결되는 기술문제를 확정하며, 선행기술이 청구된 해결수단에 이르는 교시 또는 동기를 제공했는지를 묻는다. 혼합 청구항에서는 알고리즘적 특징이 기술적 특징을 기능적으로 뒷받침하고 그와 상호작용할 때, 즉 기술문제를 해결하고 대응 효과를 만들기 위한 기술수단으로 함께 작용할 때 창조성에 기여한다. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 6.1.4. 2025년 개정은 발명적 기여를 한다고 주장되는 특징이 청구항에 나타나야 함을 더 강조한다. 기술적 효과가 명세서에만 설명되어 있고 그 효과를 발생시키는 특징이 청구항에서 빠져 있다면, 그 효과는 진보성 분석에 들어가지 않는다. CNIPA Order No. 84, pt. VI.

새로운 예들은 명확한 선을 긋는다. Example 18은 과일 계수 선행기술과 통상적인 딥러닝을 사용해 선박을 계수하는 청구항을 비교한다. 대상물의 외관, 크기 및 환경이 다르더라도, 청구항은 변경된 훈련 방식, 모델 계층, 라벨링 방법 또는 기타 실질적 조정을 요구하지 않았다. 이미지에 무엇이 그려져 있는지만 바꾸는 것은 해결수단을 진보적으로 만들지 않았다. CNIPA Order No. 84, pt. VII, ex. 18. Example 19는 고철 등급 판정에 대해 반대 결론에 이른다. 겹치고 불규칙한 고철은 색상, 에지, 텍스처 및 특징 간 관계의 추출을 요구했다. 청구항은 그 분야 특유의 기술문제를 해결하고 등급 판정 정확도를 개선하기 위해 컨볼루션 및 풀링 경로와 계층의 수 및 배열을 변경했다. 선행기술이 그러한 조정을 가르치지 않았으므로, 알고리즘적 특징은 창조성에 기여했다. Id. ex. 19.

따라서 Recentive와 Example 18은 서로 다른 법적 경로를 통해 실무상 같은 결과에 수렴한다. 어느 제도도 알려진 모델이 새로운 환경에 배치되었다는 이유만으로 청구항을 보상하지 않는다. 아키텍처, 파라미터, 전처리, 특징 선택, 훈련 또는 실행의 변화가 주장된 진전이라면 이는 단순한 구현 세부사항을 넘어야 하며, 청구항의 중심이 되어야 한다.

VII. 개시와 AI “블랙박스”

미국 § 112는 명세서가 청구발명의 보유를 보여 주고 숙련자가 과도한 실험 없이 그 전 범위를 만들고 사용할 수 있도록 실시가능하게 할 것을 요구한다. 35 U.S.C. § 112(a); Ariad Pharmaceuticals, Inc. v. Eli Lilly & Co., 598 F.3d 1336, 1351–52 (Fed. Cir. 2010) (en banc); Amgen Inc. v. Sanofi, 598 U.S. 594, 610–14 (2023). AI는 별도의 법정 기준을 만들지 않지만, 결과 지향적 청구항과 “블랙박스” 청구항은 통상적인 문제를 더욱 날카롭게 만든다. 적절한 모델을 선택하고 관련 데이터로 훈련하여 개선된 결과를 생성한다고만 말하는 명세서는, 서로 실질적으로 다른 아키텍처, 데이터 체제 및 훈련 기법을 포괄하는 청구항의 폭에 대해 보유나 실시가능성을 보여 주지 못할 수 있다.

필요한 세부사항은 기여의 성격에 달려 있다. 진전이 모델 동작에 있다면 명세서는 중요한 아키텍처, 모듈, 계층, 연결, 목적함수 또는 손실함수, 훈련 순서, 파라미터 업데이트 및 대표적 대안을 다루어야 한다. 진전이 응용에 있다면, 입력의 기술적 의미와 전처리, 훈련 데이터의 관련 특성, 특징 표현, 임계값, 추론 순서, 출력-행동 논리, 배포 환경 및 주장된 기술적 결과와의 인과관계를 설명해야 한다. 검증 데이터와 적절한 기준선과의 비교는 실시가능성과 개선의 신뢰성을 모두 뒷받침할 수 있다. 소스코드, 완전한 말뭉치 또는 최종 훈련 가중치가 범주적으로 요구되는 것은 아니지만, 청구된 결과를 만들어 내는 정보를 숨기는 것은 청구범위의 폭에 비례하는 위험을 만든다.

중국은 이제 이러한 기대를 더 명시적으로 말한다. 모델 구축 또는 훈련을 포함하는 발명에 대해 현행 지침은 일반적으로 필요한 모듈, 계층 또는 연결관계, 그리고 구체적 훈련 단계와 파라미터의 명확한 개시를 요구한다. 분야 응용발명에 대해서는 명세서가 일반적으로 모델 또는 알고리즘이 그 분야와 어떻게 결합되는지, 입력과 출력이 어떻게 구성되는지, 그리고 그 내부 관계가 숙련자로 하여금 해결수단을 실시할 수 있게 하는지를 설명해야 한다. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 6.3.1, as amended by CNIPA Order No. 84, pt. VII.

Examples 20과 21은 이 검토가 모든 가능한 세부사항을 요구하는 체크리스트가 아니라 실무적 판단임을 보여 준다. Example 20에서 명세서는 컨볼루션 아키텍처 내 spatial-transformer network의 정확한 위치를 특정하지 않았지만, 관련 계층, 공유 관계 및 입출력 동작이 달리 명확했기 때문에 숙련자는 통상의 일반지식으로 그 위치를 보충할 수 있었다. CNIPA Order No. 84, pt. VII, ex. 20. Example 21은 혈액검사 지표와 얼굴 특징으로 악성 종양을 예측한다는 모델에 관한 것이었다. 출원은 여러 혈액 지표 중 무엇이 중요한지 특정하지 않았고, 일반적 얼굴 특징과 청구된 종양 사이의 신뢰할 만한 관계를 확립하지 않았으며, 모델이 주장된 결과를 낼 수 있음을 보여 주는 검증도 제시하지 않았다. 그 누락은 일상적인 구현 세부사항이 아니었다. 숙련자가 그 해결수단이 명시된 문제를 어떻게 해결하는지 판단할 수 없게 만들었기 때문이다. Id. ex. 21.

국경 간 결과는 중요하다. 느슨하고 기능적인 미국식 설명만으로 작성된 우선권 명세서는 중국에서 필요한 아키텍처, 파라미터 또는 입출력 개시를 결여할 수 있다. 그러한 세부사항은 일반적으로 국내단계 심사 중 신규사항을 만들지 않고 추가될 수 없다. See 35 U.S.C. § 132(a); PRC Patent Law art. 33. 따라서 조율된 출원은 초기 미국 청구항이 더 넓더라도 최초 출원에서 기술적 메커니즘과 대체 실시형태를 개시해야 한다.

개시는 또한 특허와 영업비밀 사이의 의도적 선택을 요구한다. 가중치, 원천 데이터셋, 특징 엔지니어링, 튜닝 및 배포 기법은 상업적으로 민감할 수 있다. 그러나 출원인은 원하는 결과만 개시하면서 숨겨진 메커니즘의 이익을 청구할 수는 없다. 더 나은 접근은 재현 가능한 아키텍처 또는 제어 계층을 특허로 보호하고, 본질적이지 않은 튜닝 노하우는 영업비밀로 보유하는 것일 수 있다. 주장된 진전이 비공개 정보에 의존하는 넓은 청구항을 추구하는 것보다 그렇다.

VIII. 인간 발명자성

미국과 중국은 기본 답에서 일치한다. AI 시스템은 발명자로 기재될 수 없다. 그러나 요구되는 인간 기여의 표현은 주의해서 적용되어야 한다.

미국에서 “inventor”는 청구된 대상을 발명하거나 발견한 개인을 의미한다. 35 U.S.C. § 100(f). 연방순회항소법원은 Thaler v. Vidal에서 “individual”이 명백히 자연인을 의미하므로 AI 시스템을 배제한다고 판시하였다. 43 F.4th 1207, 1211–12 (Fed. Cir. 2022), cert. denied, 143 S. Ct. 1783 (2023). 법원은 인간이 AI의 도움으로 만든 발명이 특허 보호를 받을 수 있는지는 판단하지 않았다. Id. at 1213.

USPTO의 2025년 11월 고시는 사법적 판결이나 실체 규정이 아니라 심사 지침이다. 그 고시는 2024년 2월 AI 발명자성 지침 전체를 폐지하고, Pannu 공동발명자성 요소를 일반적인 AI 특유 체계로 사용하는 방식을 철회하였다. 개정 고시는 AI 사용 여부와 관계없이 모든 발명에 동일한 발명자성 기준이 적용된다고 밝힌다. AI 보조 발명에 별도의 또는 수정된 기준은 없다. Revised Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions, 90 Fed. Reg. 54,636, 54,636 (Nov. 28, 2025) [hereinafter Revised Inventorship Guidance].

그 철회가 별도의 2024년 7월 특허대상 적격성 업데이트를 철회한 것은 아니다. 적격성에 관해서는 AI 지원을 포함하여 발명이 어떻게 개발되었는지는 청구발명에 초점을 맞추는 Alice/Mayo 검토의 일부가 아니다. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,138. 그러나 그 업데이트의 IV절은 이제 폐지된 2024년 2월 발명자성 지침을 상호참조하고 그 “significant contribution” 공식을 반복하였다. 그 상호참조는 더 이상 현행 발명자성 기준이 아니다. 2025년 11월 Revised Inventorship Guidance의 통상적인 착상 분석이 지배한다. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,138; Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,636–37.

한 명의 자연인이 AI를 사용하는 경우 일반적인 착상이 지배한다. 그 사람은 완전하고 작동 가능한 청구발명에 관한 명확하고 영구적인 아이디어를 형성하고, 모든 청구항 한정에 관한 지식을 보유하며, 광범위한 연구나 실험 없이 통상의 기술만으로 실시화할 수 있을 만큼 해결수단을 충분히 확정했어야 한다. Id. at 54,636–37; Burroughs Wellcome Co. v. Barr Labs., Inc., 40 F.3d 1223, 1227–28 (Fed. Cir. 1994). 여러 자연인이 참여하는 경우 Pannu 요소는 그 인간들 중 누가 공동발명자인지를 판단하는 데에만 적용된다. AI 사용은 그 분석을 바꾸지 않는다. Pannu v. Iolab Corp., 155 F.3d 1344, 1351 (Fed. Cir. 1998); Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

개정 지침은 생성형 AI와 기타 계산 모델을 실험 장비, 컴퓨터 소프트웨어 또는 연구 데이터베이스에 유사한 도구로 취급한다. AI 시스템은 서비스를 제공하거나 아이디어를 생성할 수 있지만 발명자 또는 공동발명자가 되지는 않는다. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

USPTO는 일반적으로 애플리케이션 데이터 시트 또는 선서·선언에 기재된 발명자들이 실제 발명자라고 추정한다. 그러나 출원이 AI 시스템이나 다른 비자연인을 발명자 또는 공동발명자로 식별하는 경우, 지침은 심사관에게 35 U.S.C. §§ 101 and 115에 따라 모든 청구항을 거절하거나 기타 적절한 조치를 취하라고 지시한다. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

AI 시스템의 소유나 운용은 그 자체로 착상을 확립하지 않는다. 또한 개정 지침은 폐지된 2024년의 프롬프팅 및 출력 선택 휴리스틱을 범주적 규칙이나 안전지대로 유지하지 않는다. 프롬프트 작성, 출력 선택, 결과 수정, 테스트 및 검증은 그 증거가 자연인이 청구발명의 모든 한정에 관한 완전한 정신적 그림을 보유하고 그것을 구체적으로 설명할 수 있었음을 입증하는 데 도움이 되는 한에서만 의미가 있다. See id.; In re Jolley, 308 F.3d 1317, 1323 (Fed. Cir. 2002). 분석은 여전히 사실집약적이고 청구항에 결부된다.

개정 지침은 실용, 디자인 및 식물 특허와 출원에 적용된다. 디자인 특허의 발명자성은 실용특허 발명자성과 동일한 기준을 사용한다. 식물특허에서는 자연인이 식물의 창출에 기여해야 하며, 그 고유성을 인식하고 무성 번식시킨 것만으로는 충분하지 않다. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

중국 실시세칙은 발명자를 발명의 실질적 특징에 창조적 기여를 한 사람으로 정의한다. 단지 업무를 조직하거나, 물적 조건의 이용을 용이하게 하거나, 기타 보조적 업무를 수행한 사람은 발명자가 아니다. PRC Implementing Regs. art. 14 (2023). CNIPA의 DABUS 재심사 결정은 AI 시스템이 발명자성에 수반되는 인격적 및 재산적 권리를 보유하는 데 필요한 민사상 지위를 결여하며, 발명자는 인간의 지능과 재능을 통해 발명을 완성하는 자연인이어야 한다고 결론지었다. Reexamination Decision No. 1373038, Application No. 201980006158.0 (CNIPA 2024) (published Aug. 13, 2024).

2025년 개정은 이제 발명자가 자연인이어야 하고, 모든 발명자의 신원 정보가 진실해야 하며, 조직명이나 AI 명칭을 기입해서는 안 된다고 명시한다. CNIPA Order No. 84, pt. I. CNIPA의 AI Guidelines는 자연인이 실질적인 창조적 기여를 하는 AI 보조 발명과, 인간의 실질적 기여 없이 산출된 AI 생성 발명을 구별한다. CNIPA AI Guidelines pt. II. 후자에 대해서는 현행법상 적격한 AI 발명자가 없으며, 필요한 기여를 하지 않은 인간을 출원 유지를 위해 기재할 수 없다.

따라서 발명자성 기록은 출원 과정의 일부로 취급되어야 한다. 개발팀은 어떤 자연인이 각 청구발명에 관해 명확하고 영구적인 아이디어를 형성했고, 그 한정을 알고 있었으며, 이를 구체적으로 설명할 수 있었는지를 보여 주는 동시대 증거를 보존해야 한다. 프롬프트, 출력, 평가 기록, 수정 및 검증 결과는 그러한 증거의 일부로 보관될 수 있지만, 그 어느 것도 독립적으로 착상을 확립하지 않는다. 대리인은 최초 우선권 출원 전과 청구항 변경 시마다 발명자성을 감사해야 한다.

우선권 및 이익주장은 특히 주의가 필요하다. 고시가 발표한 방침에 따르면, 선출원과 이후 미국 출원은 동일한 자연인 발명자를 기재하거나 적어도 한 명의 자연인 공동발명자를 공통으로 가져야 한다. 따라서 AI 시스템을 유일한 발명자로 기재한 외국 출원은 미국 우선권 주장을 뒷받침할 수 없다. 외국 출원이 자연인과 비자연인을 모두 기재한 경우, 미국 애플리케이션 데이터 시트는 외국 출원과 공통되는 적어도 한 명의 자연인을 포함하여 자연인만을 식별해야 한다. 같은 접근은 35 U.S.C. § 371에 따른 국내단계 진입에도 적용된다. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

IX. 중국의 AI 윤리 심사

중국의 명시적 윤리 심사는 가장 눈에 띄는 실체적 차이다. 제5조는 법률 또는 사회공덕을 위반하거나 공공의 이익을 해치는 발명에 특허를 부여하지 않는다. PRC Patent Law art. 5(1). 2025년 지침 개정은 데이터 취득, 라벨 관리, 규칙 설정, 추천 또는 의사결정 논리에 위법하거나 비도덕적이거나 공익을 해치는 내용이 포함된 AI 및 빅데이터 출원에 이 조항을 구체적으로 적용한다. CNIPA Order No. 84, pt. VII, § 6.1.1.

예들은 의도적으로 구체적이다. 하나는 얼굴 이미지를 캡처하고, 적법한 취득이나 개인 동의를 입증하지 않은 채 표적 마케팅을 위한 신원 인식을 수행하는 소매 매트리스 판매 시스템을 청구한다. 그 데이터 관행이 부수적 사용이 아니라 해결수단에 내장되어 있으므로 제5조에 위반된다. 다른 하나는 보행자의 나이와 성별을 기준으로 충돌 우선순위를 부여하는 자율주행차 긴급 의사결정 모델을 구축한다. CNIPA는 그 차별적 규칙 자체를 사회공덕에 반하는 것으로 취급한다. Id. exs. 1–2.

경계가 중요하다. 실시세칙 제10조는 발명의 실시가 법률로 금지된다는 이유만으로 그 발명이 제5조를 위반하는 것은 아니라고 규정한다. PRC Implementing Regs. art. 10 (2023). 더 강한 제5조 사안은 적법한 기술이 위법하게 배포될 수 있는 모든 경우가 아니라, 위법성 또는 비도덕적 의사결정 논리가 청구된 해결수단이나 필요한 개시에 내장된 경우에 발생한다. 컴플라이언스 상투문은 그 작동상 은밀한 데이터 수집이나 차별적 규칙을 본질적으로 요구하는 구조를 치유할 수 없지만, 출원이 일반 규제 논문이 될 필요도 없다. 데이터의 적법한 출처, 동의, 비식별화, 권한 부여 또는 편향 통제가 기술적으로 사실이고 관련 있는 경우에는 이를 정확히 설명해야 한다.

미국 특허심사에는 이에 상응하는 일반적 AI 도덕성 심사가 없다. 특허성은 상업적 실시를 허가하지 않으며, 프라이버시, 차별, 의료기기, 수출통제 또는 기타 실체법을 대체하지 않는다. 성실, 서명, 비밀유지 및 검증에 관한 직업상 의무도 도덕성 기반의 § 101 법리로 재구성되어서는 안 된다. See 37 C.F.R. §§ 1.56, 11.18.

의료 AI는 중국에서 별도의 법정 중첩을 제기한다. 질병의 진단 또는 치료 방법은 제25조 제1항 제3호 아래에서 배제되기 때문이다. PRC Patent Law art. 25(1)(3). 장치, 시스템, 이미지 처리 동작 또는 중간적 기술 결과에 관한 청구항은 종점이 진단 판단 그 자체인 청구항과 다른 분석을 필요로 할 수 있다. 미국에서는 의료 AI가 대신 자연법칙 및 진단 상관관계에 관한 별도 판례를 포함하는 통상적인 § 101 체계에 직면한다.

X. 청구항 형식과 조율된 작성 전략

AI 개발은 단일 “처리” 단계가 아니라 생애주기이다. 뒷받침이 있는 경우 포트폴리오는 데이터 취득 및 전처리, 모델 구축 및 훈련, 배포 및 추론, 출력 기반 기술 제어, 모니터링 및 재훈련, 롤백, 분산 엣지 또는 클라우드 실행, 전용 하드웨어에 대한 별도 청구항을 고려해야 한다. 목적은 그 자체를 위한 숫자 늘리기가 아니다. 시스템의 서로 다른 부분을 실시하는 주체들, 즉 모델 개발자, 훈련 플랫폼 제공자, 클라우드 추론 제공자, 장치 제조자 및 기업 배포자 주변에 집행 가능한 청구항 세트를 배치하는 것이다.

미국에서 일반적인 형식은 방법, 시스템 또는 기계, 그리고 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체 청구항을 포함한다. 무형 정보 또는 일시적 신호만을 향한 청구항은 여전히 문제가 있다. 중국은 방법, 장치, 컴퓨터 판독가능 저장매체 및 컴퓨터 프로그램 제품 청구항을 허용한다. 2023년 지침 개정은 컴퓨터 프로그램 제품이 물리적 저장매체에 한정되지 않는 소프트웨어 제품으로 청구될 수 있음을 명확히 하였다. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 5.2.

공통 명세서는 구체적인 기술문제에서 출발해야 한다. 문제를 해결하는 특정 아키텍처, 훈련, 데이터 변환, 자원 할당 또는 제어 메커니즘을 식별하고 그것이 왜 기술적 결과를 산출하는지를 설명해야 한다. 또한 시스템 구성, 모델 모듈 및 연결, 훈련 단계와 파라미터, 입력 및 출력 정의, 전처리, 배포, 추론 후 동작 등 여러 수준에서 대비책을 제공해야 한다. 비교 성능 데이터는 의미 있는 기준선을 사용하고 개선에 책임 있는 청구 특징을 식별해야 한다.

독립항이 모든 구현 세부사항을 기재할 필요는 없지만, 발명을 일반적 AI와 구별하는 유일한 특징을 생략해서는 안 된다. 미국에서 그러한 생략은 Recentive와 Dental Monitoring을 초래한다. 명세서는 개선을 약속하지만 청구항은 원하는 결과를 생성하는 임의의 적절한 모델을 포괄하게 될 수 있다. 중국에서는 동일한 생략이 알고리즘적 특징의 진보성 기여를 막거나 청구항을 필요한 기술수단 없는 것으로 만들 수 있다. 가장 안전한 공통 원칙은 단순하다. 기여를 만들어 내는 메커니즘을 청구항에 넣고, 그것을 구현하는 둘 이상의 방법을 개시하는 것이다.

그 다음 각 법역별 심사는 같은 개시의 서로 다른 부분을 강조해야 한다. 미국 대응은 청구된 기술적 구현을 식별하고, 일반적 용도 분야 사건과 구별하며, 청구항이 모델, 컴퓨터 또는 기타 기술적 동작을 어떻게 개선하는지 설명해야 한다. 사실관계가 도움이 되는 경우, 출원인은 37 C.F.R. § 1.132에 따라 Subject Matter Eligibility Declaration(“SMED”)을 자발적으로 제출하여 출원일 당시의 기술수준, 원개시에 대한 숙련자의 이해, 또는 청구된 개선에 결부된 객관적 결과에 관한 증거를 제시할 수 있다. 심사관 메모의 AI 예시는 개시된 신경망 아키텍처에 대한 비교 회귀 테스트를 사용한다. U.S. Pat. & Trademark Off., Subject Matter Eligibility Declarations: Memorandum to the Patent Examining Corps 2–5 (Dec. 4, 2025) [hereinafter SMED Corps Memorandum]. 증거는 청구항과의 nexus를 가져야 하며 원개시에 필요했던 정보를 보충할 수 없다. 궁극적 법적 결론에 관한 의견에는 무게가 없다. Id. at 3. 적절히 제출된 증거는 증거우월 기준 아래 전체 기록과 함께 고려되어야 하지만, 안전지대가 아니며 결과를 지배하지도 않는다. Id. at 3–4; U.S. Pat. & Trademark Off., Best Practices for Submission of Rule 132 Subject Matter Eligibility Declarations 1–4 (Apr. 30, 2026).

중국 대응은 기술문제, 기술수단 및 기술효과를 명확히 진술하고, 자연법칙 또는 컴퓨터 내부 관계를 식별하며, 청구된 알고리즘적 특징을 그것이 상호작용하는 기술적 특징과 연결해야 한다. 그러한 설명에 필요한 아키텍처, 훈련 파라미터 및 입출력 관계는 원출원에 존재해야 한다. 중국향 출원은 또한 명세서가 의심스러운 데이터 또는 의사결정 아키텍처에 확정적으로 의존한 뒤가 아니라, 출원 전에 제5조 검토를 거쳐야 한다.

직역은 청구항 조율이 아니다. training, inference, parameter, feature, label, embedding, model, output과 같은 용어는 언어를 넘어 안정적인 기술적 의미를 유지해야 하지만, 독립항은 각 특허청의 법적 테스트와 현지 침해 실무에 맞추어 조정되어야 한다. 공개 전에 출원하고, 발명자성 및 모델 개발 기록을 보존하며, 우선권 명세서를 양국의 개시요건에 맞추는 것이 동일한 청구항 문언을 강제하는 것보다 중요하다.

XI. 결론

이 비교는 어느 한 법역이 AI 특허에 범주적으로 더 우호적이라는 단순한 결론을 지지하지 않는다. 미국법은 적격성을 전면에 놓고, 청구항이 익숙한 분석기법을 단지 배치하는 것이 아니라 AI 또는 컴퓨터 동작을 개선하는지를 점점 더 묻는다. 중국법은 동일한 문의의 상당 부분을 기술적 해결수단 요건, 진보성 및 개시를 통해 처리하면서, 명시적 윤리 및 데이터 거버넌스 심사를 추가한다.

법리상 어휘는 다르지만, 일반적 기능식 청구는 두 제도 모두에서 취약하다. “AI를 사용하여 최적화된 결과를 생성한다”는 문구는 발명도 발명자도 식별하지 않는다. 견고한 청구항은 대신 기술적 입력, 특정 모델 또는 훈련 적응, 출력 기반 행동, 그리고 그 요소들을 측정 가능한 기술적 결과와 연결하는 메커니즘을 식별한다. 그런 다음 명세서는 그 범위를 뒷받침할 충분한 세부사항을 개시해야 하며, 기록은 미국법상 청구발명을 착상한 자연인 또는 자연인들과 중국법상 그 실질적 특징에 필요한 창조적 기여를 한 사람들을 식별해야 한다.

AI 보조는 그 자체로 특허성을 부정하지 않으며, AI의 존재가 특허성을 확립하지도 않는다. 미국에서는 AI 특유의 수정 없이 통상적인 자연인 착상이 적용된다. 중국에서는 자연인이 정해진 창조적 기여를 해야 한다. 양 법역 모두에서 발명은 또한 기술적으로 구체적이고 충분히 개시되어야 한다.