▲ '상표 식별력 판단을 위한 AI 모델 연구 현황 및 향후 과제' 보고서 표지(출처=한국지식재산연구원)  © 특허뉴스

최근 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서 법률, 의료 등 전문 분야는 물론, 특허·상표 심사 등 지식재산 분야에서도 AI를 활용하려는 움직임이 활발하다. 특히, 특허청은 심사관의 업무 부담을 덜고 심사의 정확성과 효율성을 높이기 위해 AI 기술 도입에 적극적으로 나서고 있으며, 그 핵심 과제 중 하나로 '상표 식별력 판단을 위한 AI 모델' 개발에 박차를 가하고 있다. 

이러한 배경 아래, 한국지식재산연구원은 최근 발표한 '상표 식별력 판단을 위한 AI 모델 연구 현황 및 향후 과제' 보고서에서 상표 식별력 판단에 AI를 적용하기 위한 국내외 연구 동향을 심층적으로 분석하고, 향후 AI 모델 개발 및 적용을 위한 구체적인 방향성을 제시했다. 

보고서는 먼저 상표 식별력 판단의 중요성을 강조하며, 식별력 있는 상표란 소비자가 특정 상품이나 서비스를 다른 출처와 구별할 수 있게 하는 힘을 가진 상표라고 정의한다. 이러한 식별력은 상표법에 따라 심사되며, 미국은 '애버크롬비 스펙트럼'을 통해 식별력의 강도를 5단계로 나누어 판단 기준으로 활용하고 있다. 

AI를 활용한 상표 식별력 판단 연구는 아직 초기 단계이지만, 보고서는 대규모언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 구조를 결합한 AI 모델이 상표 심사 효율성을 획기적으로 높일 수 있다고 전망한다. LLM은 방대한 양의 텍스트를 학습하여 문맥을 이해하고 텍스트를 생성하는 데 탁월하지만, 환각, 편향성, 최신 정보 부족 등의 한계를 지니고 있다. 

RAG는 외부 지식 소스를 활용하여 LLM의 이러한 단점을 보완하는 구조로, LLM이 생성하는 답변의 정확성과 신뢰도를 높이는 데 기여한다. 보고서는 상표법, 심사 기준, 판례 등 방대한 양의 데이터를 벡터 스토어 형태의 지식 베이스에 저장하고, LLM과 RAG 구조를 결합하여 상표 식별력을 판단하는 AI 통합 모델을 제시한다. 

▲ 상표 식별력 판단 AI 통합 모델의 프로세스(출처='상표 식별력 판단을 위한 AI 모델 연구 현황 및 향후 과제' 보고서)  © 특허뉴스

특히, 상표법 제33조 제1항 각 호의 식별력 판단 기준을 반영하여 AI 모델을 설계함으로써, 심사의 정확성을 높이고 심사관의 판단을 보조하는 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 

보고서는 해외 주요국 특허청의 AI 활용 사례도 소개하며, 미국의 의미 기반 검색 시스템, 유럽의 이미지 검색 기능, 호주의 상표 등록 가능성 진단 서비스 등을 통해 AI가 상표 심사 효율성을 높이는 데 기여하고 있음을 보여준다. 

결론적으로, 보고서는 상표 식별력 판단에 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 LLM과 RAG 구조를 결합하고, 상표법 및 관련 규정에 대한 심층적인 이해를 바탕으로 AI 모델을 설계해야 한다고 강조한다.