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[정책브리프 2024-8] 글로벌 생성형 AI 특허 현황

◈ 목차

⑴ 서론
⑵ 생성형 AI 특허 현황
⑶ 생성형 AI 우려 사항
⑷ 결론 및 시사점

◈본문

요약

■ 21세기 초 시작된 AI 붐이 지속적으로 상승 추세를 나타내는 가운데, 현재는 검색 엔진, 추천 시스템, 타겟형 광고, 가상 비서, 자율 주행차, 자동 언어 번역, 얼굴 인식 등 수많은 응용분야에 AI와 기계학습이 사용

  ○ 가장 효과적인 기계학습 사례에 해당하는 생성형 AI(Generative AI)는 단일 작업만 수행할 수 있었던 규칙 기반 AI 애플리케이션과 달리, 작업 제한 없이 다양한 분야의 데이터로 학습 가능

 - OpenAI가 ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)를 공개한(’22.11) 이후 생성형 AI에 대한 대중의 관심이 대폭 확대

 - 디코더 기반 대규모 언어 모델이 여러 방면에서 실제적으로 응용될 수 있는 잠재력을 보유했다는 점이 입증되면서 연구개발이 급격히 증가하였고, 다수 기업이 생성형 AI에 막대한 투자를 단행하며 모델 기능이 새로운 차원에 도달

  ○ 다양한 응용분야와 산업에서 생성형 AI의 역할이 점차 중요해질 것으로 예상됨에 따라, 이에 맞춰 기업 비즈니스 및 지식재산(IP)  전략을 조정하기 위해서는 생성형 AI 분야의 기술 동향을 이해하는 것이 중요

- 이에 세계지식재산기구(WIPO)는 기술 개발 현황, 변화하는 기술 역학, 생성형 AI 기술 활용 예상 분야를 조명하고 주요 연구 국가, 기업, 조직을 파악하기 위해 관련 특허 활동과 과학 출판물 현황을 조사한 보고서를 발간

■ (특허 및 연구 현황) 최근 수년간 딥러닝 기술 발전과 연산 능력 확장으로 생성형 AI 개발이 촉진되면서 관련 특허 및 연구 출판물도 급격히 증가

  ○ 지난 10년간 생성형 AI 모델 분야의 공개 특허군의 수가 ’14년 800건 미만에서 ’23년 14,000건 이상으로 확대되었고, 과학 출판물의 수 또한 ’14년 약 100건에서 ’23년 34,000건 이상으로 대폭 상승

 - ’17년부터 특허 활동이 급격히 증가해 약 45%의 연평균 성장률을 기록하였는데 이는 트랜스포머 도입 시기와 일치

 - 과학 출판물은 ’23년 큰 폭으로 증가했는데 ’22년 ChatGPT, Stable Diffusion, LlaMA 등의 대중적인 생성형 AI 모델과 툴이 출시되면서 관련 연구 흐름이 촉발되었을 가능성이 높은 것으로 분석

  ○ 지난 10년간 가장 많은 생성형 AI 특허군을 공개한 20개 특허 최다 보유 기관 중 17개는 기업, 3개는 연구조직에 해당

 - ’14~’23년 특허 보유 상위 20개 기관의 국적은 중국 13개, 미국 4개, 일본 2개, 한국 1개로 중국 기관이 대다수를 차지

※ 중국 Tencent, 핑안보험, Baidu 등이 지난 10년간 가장 많은 생성형 AI 특허군을 공개한 특허 최다 보유 기업으로 집계된 가운데, 미국(IBM, Alphabet, Microsoft, Adobe), 일본(NTT, Sony Group), 한국(삼성전자)이 상위권에 포함

 - 전 세계 생성형 AI 특허 상위 20개 ‘연구 조직’ 중에서는 중국 기관이 9개를 점유하고 있으며, 미국, 한국, 일본 등의 일부 대학과 연구기관이 상위 20위권에 포함

※ ▲(미국) 캘리포니아대, 노스웨스턴대, 스탠포드대, 애리조나주립대 ▲(한국) 국가과학 기술연구회, 한국과학기술원, 서울대 ▲(일본) 정보통신기술원, 도쿄대, 오사카대 ▲(스위스) 취리히 연방 공과대학교(ETH Zürich)

  ○ 과학 출판물을 기준으로 한 상위 20위권 조직에서 중국과 미국이 압도적인 우위를 점하는 가운데, 영국 4개, 캐나다와 일본 각 1개의 대학이 포함

- 다만, 단순 출판물 건수보다 인용 횟수가 보다 신뢰할 수 있는 지표로 간주되는 상황으로, 기관별 인용 횟수에서는 47,568회를 기록한 Alphabet이 현격한 차이로 선두를 차지하였으며 Meta, DeepMind, NVIDIA 등 7개 기업이 상위 20위권 안에 안착

※ OpenAI의 경우 출판물은 48건에 불과하지만(325위) 인용 횟수가 11,816회에 달하여 13위에 올랐고, 한국 기관으로는 유일하게 서울대학교가 7위를 기록

  ■ (생성형 AI 모델 특허 동향) 최근 수년간 대규모 언어 모델(LLM), 적대적 생성 신경망 (GAN), 변이형 오토인코더(VAE), 확산 모델, 자기 회귀모델과 같은 다양한 유형의 생성형 AI 모델이 개발

  ○생성형 AI의 핵심 모델 중 많은 특허군이 적대적 생성 신경망(GAN) 범주에 포함되는데, ’14~’23년간 동 유형의 특허군 공개가 약 9,700건에 달했고 ’23년에는 약 2,400건의 특허군이 공개

 - 동 기간 2위 변이형 오토인코더(VAE)는 약 1,800건, 3위 대규모 언어 모델(LLM)은 1,300건의 신규 특허군을 공개한 것으로 집계

 - ChatGPT 등 최신 챗봇으로 촉발된 생성형 AI 붐이 LLM에 대한 연구 관심을 제고한 것으로 평가

  ○ 생성형 AI 특허 최다 보유 기업은 주로 이미지/비디오, 텍스트, 음성/음악 모드를 중심으로 특허 활동을 추진하고 있으며, 상위 20개 연구 기관은 이미지･비디오 데이터를 처리하는 생성형 AI 활동에 집중

■(생성형 AI 모드 특허 동향) 생성형 AI 모델은 다양한 응용분야에 매우 효과적인 기술로, 텍스트나 이미지에 국한되지 않고 비디오, 음성, 분자, 유전자 등 여러 유형의 입출력 데이터(모드)를 지원

  ○ 다양한 생성형 AI 모드 중 대부분의 특허군이 이미지･비디오 범주에 포함되는데, ’14년~’23년 약 18,000건, ’23년에만 5,100건이 넘는 특허군이 공개

- ▲텍스트 ▲음성･음향･음악 분야에서 동 기간 각각 약 13,500건의 특허군이 공개되었으며, 그 외 3D 이미지 모델, 화학 분자/유전자/단백질, 코드/소프트웨어 특허군 수는 비교적 소수에 해당

※ 멀티 모달 대규모 언어모델(MLLM)과 같이 한 가지 유형의 데이터만 입력해야 하는 한계를 극복하고 여러 모드의 지식에 접근할 수 있는 생성형 AI 모델이 증가함에 따라, 두 가지 이상의 모드로 분류되는 특허군도 존재

  ○생성형 AI 특허 상위 보유국 간에 모드별 특허 수 분포가 비슷한 양상을 보이고 있으며, 지난 10년간 생성형 AI ‘모델’뿐만 아니라 ‘모드’ 부문의 특허군에 있어서도 중국이 선도적 입지를 구축

  ■(생성형 AI 응용분야 특허 동향) 생성형 AI는 제품, 서비스, 프로세스에 도입되어 기술적으로 콘텐츠 생성과 생산성 향상을 촉진하는 요소로 작용하면서 여러 산업 분야에 막대한 영향을 미칠 것으로 예상

  ○맥킨지는 생성형 AI가 연간 2.6억~4.4조 달러의 가치를 창출할 것으로 추정하며, 생성형 AI의 파급효과가 가장 큰 산업으로 금융, 첨단기술, 생명공학 분야를 지목

  ○ 지난 10년간 공개된 생성형 AI 특허군 수를 분석한 결과 소프트웨어 및 기타 응용 프로그램, 생명과학, 문서 관리･출판 등이 연구 활동이 집중되는 21개 응용분야로 식별

  ○ 글로벌 생성형 AI 응용분야 상위 10대 특허 출원 연구기관에는 중국 기관 8곳, 한국 1곳, 미국 1곳이 포함

  ■생성형 AI 사업 선점을 위해서는 원천 기술 확보가 중요하나, WIPO 분석을 통해 사업화에 중요한 특허 및 연구개발 부문에서 우리나라와 선도국 간의 확연한 격차를 확인 가능

  ○ ’14~’23년 우리나라의 생성형 관련 AI 특허군 수는 글로벌 점유율 3위인 4,155건으로, 70%의 압도적인 점유율을(38,210건) 차지하고 있는 중국보다 약 9배 적은 수치

- Tencent, Baidu 등 중국의 주요 기업이 특허군 수 상위 20위권에 대거 포진한 것에 비해 한국 기업은 삼성전자가 유일하게 이름을 올렸으며, 연구 조직 또한 중국 기관은 9개이나 한국은 국가과학기술연구회 1곳이 포함

  ○ 동 기간 생성형 AI 과학 출판물 수 부문에서도 중국(12,453건), 미국(12,036건)보다 낮은 1,643건을 기록하며 연구개발 경쟁력이 중･미 선도국보다 뒤처진 것으로 평가

- 과학 출판물 인용 부문도 미국이 169,693회로 현저히 우세를 점한 가운데, 우리나라는 중국, 영국, 캐나다에 이은 5위(35,129회)로 선도국을 뒤따르는 양상

  ○한국 스타트업이 자체적으로 AI 생태계를 조성하기보다 Chat GPT 등 기존 서비스를 활용하는 데 그치는 분위기 또한 미래 먹거리인 생성형 AI 분야의 주도권 확보를 저해하는 것으로 분석

- 스탠퍼드대 산하 ‘인간 중심 AI 연구소(HAI)’의 「’24 인공지능 지수 보고서」에 따르면, 우리나라는 지난해 생성형 AI 기술을 뒷받침하는 파운데이션 모델 개발이 전무하였고, AI 인재 이동 지표도 –0.3을 기록해 인재 유출 현상이 발생하고 있는 것으로 조사

  ■이와 관련해 우리 정부는 「인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획」(’23.1), 「초거대 인공지능 경쟁력 강화방안」(’23.4), 「대한민국 초거대 AI 도약 방안」(’23.9) 등을 연달아 수립하며 AI 경쟁력 강화 및 산업 육성을 모색

  ○ 올해는 AI 3대 강국 도약을 위한 민관 합동전략으로서 「AI･디지털 혁신성장

전략」(’24.4)을 마련해 전 산업의 AI 대전환을 추진하는 한편 민관 협력 거버넌스로서 ‘AI전략최고위협의회’를 발족

  ○ 다만, 「인공지능 산업 육성 및 신뢰 기반 조성에 관한 법률안」 제정이 지체되고 있는 상황으로 산업 진흥을 뒷받침하고 규제 방향성을 제시하는 동 기본법의 법제화가 조속히 진행되는 것이 바람직

  ○ 아울러 생성형 AI 기술경쟁력 확보를 도모하는 정책 설계를 바탕으로 관련 생태계 조성, 인력 확보, 기술 수용 등에 대한 정부 지원 방향을 지속･확대해 나가는 동시에, 특히 국내 AI 기술 수준이 제고될 수 있도록 국가 R&D 자원을 집중하는 것이 중요

- 기술 개발 및 사업화 지원 확대, 정부 조달을 활용한 중소기업 기술 역량 제고, 민관 협력 증진, 국제 협력 활성화 등을 바탕으로 우리 생성형 AI 원천 기술 확보를 통한 경쟁력 기반을 구축해나갈 수 있을 것으로 기대

...................(계속)

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