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초록
SaaS 기반 대규모 언어모델 서비스가 특허실무에 빠르게 확산되면서 새로운 법적 위험이 나타나고 있다. 이 글은 특허절차의 주요 주체를 중심으로, 미공개 출원정보가 외부 정보처리 시스템에서 처리될 때 발생할 수 있는 법적 문제를 검토한다. 구체적으로는 미공개 정보의 외부 유출 가능성, 비밀유지의무에 관한 규율 공백, 개인정보보호 문제 및 행정정보 보호의 한계를 파악하고, 이러한 문제가 특허절차의 신뢰구조에 미치는 영향을 살펴보며, 미국, 유럽, 일본 등 주요국의 규율 현황을 검토한 뒤, 현행법 체계 아래에서 가능한 해석론적 대응과 그 한계를 분석한다. 결론적으로 현행법만으로도 변리사에 대해서는 비밀유지의무와 선관주의의무를, 심사관에 대해서는 공법상 비밀엄수의무를 통해 외부 LLM 서비스 이용을 상당 부분 규율할 수 있으나, 허용범위와 사전확인 사항, 설명 및 검증의 수준은 충분히 명확하지 않다. 이에 단기적으로는 변리사회 가이드라인과 지식재산처 내부지침을 통해 위험평가, 최소입력, 사전고지, 독립검증 기준을 구체화할 필요가 있고, 중장기적으로는 변리사법 및 특허절차 관련 규범에 외부 정보처리서비스 이용기준을 명문화할 필요가 있다.
키워드
Generative AI; Large Language Model; Patent Proceedings; Confidentiality Obligation; Undisclosed Application Information; 생성형 인공지능; 대규모 언어모델; 특허절차; 비밀유지의무; 미공개 출원정보
- 제목
- 특허절차에서 LLM 서비스 이용의 법적 규율- 미공개 출원정보 보호를 중심으로 -
- 제목 (타언어)
- Legal Regulation of the Use of LLM Services in Patent Proceedings: Focusing on the Protection of Unpublished Patent Application Information
- 저자
- 이홍기
- 발행일
- 2026-03
- 유형
- Y
- 저널명
- 성균관법학
- 권
- 38
- 호
- 1
- 페이지
- 415 ~ 464