최근 생성형 인공지능(AI) 기술이 가전, 반도체 장비, K-뷰티 패키징, 엔터테인먼트 굿즈 등 산업 전반의 디자인 영역에 깊숙이 활용되면서, 이를 둘러싼 지식재산권(IP) 확보와 보호가 기업의 핵심 R&D 과제로 부상하고 있습니다. 이에 지식재산처는 AI 기반 창작물의 법적 불확실성을 해소하고 출원인의 편의를 도모하기 위한 가이드라인을 발표하였습니다. 

이번 자료에서는 가이드라인의 주요 내용과 그 실무적 의미, 그리고 기업이 취해야 할 대응 방안을 살펴보겠습니다.

Ι 가이드라인의 주요 내용

(1) AI 활용 디자인의 등록 요건과 '자연인'의 기여도

AI를 도구로 활용하여 창작한 디자인이라 하더라도 디자인보호법상의 기본 요건인 신규성, 창작비(非)용이성, 공업상 이용가능성을 충족하면 원칙적으로 디자인 등록이 가능합니다. 다만 디자인 설명란에 AI를 활용하여 창작하였다는 사실을 기재하는 경우, 심사 과정에서 창작자로 기재된 자연인이 해당 디자인 완성에 실질적으로 어떻게 기여하였는지가 엄격하게 평가됩니다. 출원인이 생성형 AI의 결과물에 대한 자연인의 수정, 보완 등 실질적 창작 기여도를 입증하지 못할 경우 디자인 등록이 거절될 수 있습니다.

(2) 프롬프트 입력과 신규성 상실의 리스크

특히 눈여겨봐야 할 부분은 프롬프트 입력 단계의 리스크입니다. 오픈소스 형태나 보안이 취약한 생성형 AI 서비스에 기업의 핵심 디자인 소스나 아이디어를 입력하는 경우, 해당 데이터가 AI 서비스의 학습 정보로 활용되어 외부에 공개될 수 있습니다. 이 경우 디자인이 출원되기도 전에 법적으로 공지된 것으로 간주되어 디자인보호법상 신규성이 상실됨으로써, 권리화 자체가 원천적으로 불가능해지는 결과로 이어질 수 있습니다.

Ι 가이드라인의 의미

이번 가이드라인은 AI가 생성한 결과물과 자연인의 창작 기여를 구분하는 기준을 제시함으로써, 그간 실무상 모호했던 AI 활용 디자인의 등록 가능 여부에 대한 예측 가능성을 높였다는 점에서 의미가 있습니다.

동시에 AI 서비스 이용 과정에서의 정보 노출이 곧 신규성 상실로 직결될 수 있음을 명확히 하였다는 점에서, 기업의 R&D 부서에는 새로운 차원의 보안 관리 책임이 부과된 셈입니다.

Ι 기업의 대응 방안

(1) 창작 과정의 IP 타임라인 자산화

AI 프롬프트 작성부터 최종 도면 확정까지의 R&D 데이터 히스토리를 아카이빙하여, 향후 심사관의 실질적 기여도 관련 보정 요구에 대비할 필요가 있습니다.

(2) 도면의 일관성 사전 검증

AI 생성 도면 특유의 다각도 왜곡 현상을 심사 전에 정밀 보정하여, 도면의 일관성 부족으로 인한 거절 리스크를 최소화하여야 합니다.

(3) 프롬프트 입력 정보에 대한 사전 확인

생성형 AI 서비스 이용약관에 입력 데이터의 학습 활용 여부가 명시되어 있는지 확인하고, 학습 제외(opt-out) 옵션이 있다면 반드시 활성화해야 합니다. 확인이 어려운 경우 핵심 디자인 소스는 입력을 제한하는 것이 안전합니다.

Ι 맺음말

생성형 AI를 활용한 디자인 출원은 정형화된 기존 출원 방식과 달리, 심사 단계에서 사람의 실질적 기여 여부와 도면의 일관성, 신규성 유지를 종합적으로 증명해야 하는 새로운 유형의 절차입니다. 이번 지식재산처 가이드라인은 이러한 불확실성을 상당 부분 해소하였으나, 동시에 기업에는 프롬프트 기록 관리와 정보보안이라는 새로운 실무 부담을 안겼습니다. AI 디자인의 도입을 검토 중이거나 이미 활용 중인 기업이라면, 창작 과정의 기록화와 보안 체계 정비를 선제적으로 준비할 필요가 있습니다.

특허법인 YNP는 다양한 첨단/제조 산업군 기업들의 소중한 지식재산과 기밀을 안전하게 보호하며, AI 지식재산권 분야에서 활용할 수 있는 실질적인 해결책을 제공합니다. 

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