LAW & TECHNOLOGY 제16권 제4호 통권 제88호

논문

2020.07 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료

Artificial Intelligence Algorithms in the Criminal Justice System: A Brief Overview of Potential Uses and Limits

LAW & TECHNOLOGY 제16권 제4호 통권 제88호 pp.3-23 서울대학교 기술과법센터

인공지능 기술이 발전함에 따라, 과거의 범죄 관련 데이터를 광범위하게 수집ㆍ분석하여 미래의 범죄발생 시간ㆍ장소나 범죄자, 피해자를 예측 하고 특정인의 재범위험성을 예측하는 인공지능 알고리즘이 개발되어 형사절차에 실제로 활용되는 단계에 이르렀다. 이러한 알고리즘의 활용은 수사기관이나 재판기관의 자의적 판단을 방지하고 판단의 객관성과 합리성을 제고하는 방법이 될 수도 있는 반면, 데이터의 오류로 인해 왜곡된 판단이 도출될 가능성, 기존의 편견을 강화ㆍ재생 산할 위험성, 예측의 부정확성, 알고리즘의 작동 방식 비공개로 인한 검증 불가능성, 법관을 비롯한 의사결정주체들이 알고리즘의 판단결과에 지나친 영향을 받을 위험성 등이 문제점으로 지적 된다. 형사절차에서 인공지능 알고리즘의 활용가능성과 한계는 구체적인 형사절차상의 국면에 따라 달리 판단되어야 한다. 인공지능 알고리즘의 예측 결과는 경찰관이 불심검문 대상자 여부를 판단할 때나 법원이 피의자의 인신구속 여부를 판단할 때 근거자료로 활용될 수 있을 것이나, 개별적ㆍ 구체적인 정황 없이 오로지 알고리즘의 예측결과만을 근거로 불심검문을 시행하거나 인신구속을 할 수는 없다고 보아야 한다. 공판절차에서의 유무죄 판단의 경우에는 엄격한 증명의 법리가 적용되는데, 현재 개발ㆍ활용되고 있는 인공지능 예측기술들은 아직 그 이론적 근거나 정확성이 충분히 검증되어 일반적으로 승인되는 수준에 이르렀다고 할 수 없으므로 증거능력을 인정할 수 없다고 보아야 한다. 엄격한 증명의 법리가 적용되지 않는 양형 판단의 경우에는 인공지능 알고리즘에 의한 재범위험성 평가결과를 판단의 근거자 료로 참작할 수 있을 것이나, 이 경우 헌법상 피고인에게 보장되는 법관에 의한 공정한 재판을 받을 권리에 의한 제한을 받는다. 따라서 알고리즘에 의한 자료를 제출할 때는 반드시 알고리즘의 정확성에 대한 검증결과를 함께 제출하게 하여야 하고, 알고리즘의 작동원리를 공개하고 이를 법관과 당사자들이 이해할 수 있는 방식으로 설명하도록 하여야 하며, 알고리즘의 판단결과에 대해 피고인이 실질적으로 반박할 수 있는 기회를 보장하여야 할 것이다. 입법론으로는 인공지능 알고리즘의 형사절차에서의 활용에 관한 기준과 한계를 법령으로 명확하게 정하는 것이 바람직하다.

5,700원

2020.07 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료

머신 증언에 관한 형사법적 쟁점

The Criminal Problems of Machine Testimony

권상한

LAW & TECHNOLOGY 제16권 제4호 통권 제88호 pp.24-35 서울대학교 기술과법센터

형사소송에서 과학적 증거의 증거능력과 증명력은 중요한 쟁점 중 하나이다. 과학적 증거 가운데 일부는 사람의 판단이 개입되지 않은 순수한 ‘머신 출력물’이다. 이러한 과학적 증거도 실무상 감정서의 형태로 제출되고 있다. 그런데 기술 발전에 따라 일상생활에도 다양한 머신이 사용됨에 따라 누구나 이해하는 머신의 경우에는 그 출력물이 직접 법정에 제출될 수 있을 것이다. 이러한 ‘머신 증언’이 갖는 증거법적 문제는 아직 많이 검토되지 않았다. 다른 진술을 단순히 전달하는 역할만을 하는 머신 등의 경우에는 신빙성이 중요하지 않을 수 있지만, 일반적으로 머신은 이른바 블랙박스 위험을 가지고 있기 때문에 신빙성이 문제된다. 그러나 현재의 전문법칙으로는 머신 증언의 증거법적 문제에 적절히 대처하기 어렵다. 선행연구는 머신 증언에 적용할 수 있는 증거 법적 안전장치들을 제안하고 있다. 선행연구가 제안하고 있는 절차적 요건, 증거개시, 신뢰성 기준, 탄핵증거는 대체로 우리나라 형사법 체계에서도 충분히 받아들여질 수 있다고 보인다. 다만, 절차적 요건이 심히 지켜지지 않아 신빙성이 의심스러운 예외적인 경우에는 증거능력을 부정할 수 있는 일반적인 법리가 설시될 필요가 있다. 또한 현행 형사소송법의 증거개시 조항에 제기되고 있는 것처럼, 증거개시가 이루어지지 않는 경우 실효적인 강제수단이 마련될 필요가 있다. 한편 판례가 신뢰성 기준을 받아들이고 있는 것으로 보이지만, 머신 증언의 유형을 나누어 보다 구체적인 법리가 설시되어야 할 것으로 생각 된다. 그리고 피고인이 머신 증언에 대해 효과적 인 탄핵증거를 제출할 수 있으려면 변호인의 조력을 받을 권리를 확장하여 전문가의 조력을 받을 수 있는 방안이 마련될 필요가 있다.

4,300원

2020.07 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료

지식재산권 보호 정당성 고찰을 통한 인공지능 창작물의 새로운 보호 방안 연구

A Study on the New Protection Methods of AI Creations through Consideration for Justification of IP rights

윤영진

LAW & TECHNOLOGY 제16권 제4호 통권 제88호 pp.36-54 서울대학교 기술과법센터

4차 산업혁명과 관련된 새로운 기술들은 다양한 법적 이슈를 낳으면서 입법자들과 법률가들을 곤란하게 만들고 있다. 특히 인공지능의 출현은 기존 지식재산권 보호 체계에 큰 혼란을 야기하고 있다. 인공지능을 발명자 또는 저자로 인정할 수 있는지 문제에서부터 인공지능이 지식재산권을 침해했을 때 발생하는 책임 소재와 구제 방법 문제까지의 다양한 법적 이슈들은 지금까지 없었던 지식재산권법의 근본적인 영역에 대하여 물음을 던지고 있는 것이다. 이에 본고에서는 인공지능 창작물의 보호 방안에 관한 다양한 선행연구를 분석하였고, 분석 결과 인공지능 창작물의 지식재산권법상 보호 방안에 대하여 뚜렷한 해결책이 없이 다양한 의견이 제시되고 있음을 확인하였다. 뚜렷한 해결책이 제시되지 못한 이유는 현행법의 해석론상 불명확성을 제거하기에 한계가 있기 때문인 것으로 판단 되었다. 이런 불명확성을 해소하기 위해 인공지능 창작물의 지식재산권법상 보호 정당성 문제를 깊이 들여다보았다. 현재 지식재산권 정당화의 이론적 근거로 받아들여지는 인센티브 이론은 인간 발명자 또는 저자를 전제로 하여 발전한 이론으로, 인센티브가 필요 없는 인공지능에게 인센티브 이론을 근거로 한 지식재산권 보호 체계는 적합하지 않다는 결론에 도달하였다. 따라서 인공지능 창작물을 지식재산권법에서 보호하기 위해서는 기존의 정당화 이론에 새로운 변화나 수정이 필요하며, 이런 변화나 수정에는 지식재산권의 보호로부터 파생되는 결과의 공유와 확산을 중시하는 실용주의 이론(Investment Theory)의 시각을 강조하는 것이 타당한 것으로 분석되었다. 선행연구에 대한 분석과 보호 정당화 이론에 대한 고찰을 기초로 지식재산권법상 인공지능 창작물의 보호 프레임워크에 대한 새로운 방향 또는 시각을 검토하였다. 그 결과 인공지능 창작물의 ‘생산’과 ‘이용’ 중에서 실용주의 이론을 기초로 ‘이용’이라는 공익적 측면을 강조해 누구나 인공지능 창작물을 사용할 수 있도록 하되 그 사용에 대한 로열티를 지불하는 약한 보호의 인센티브로 인공지능 관련자들을 유인하여 인공지능 산업의 발전과 혁신을 이룰 수 있는 새로운 보호 프레임워크를 제안한다. 일예로, 인공지능이 인간의 개입이 없이 창작한 결과물은 소유자를 정할 수 없으므로 국유재산으로 처리하되, 로열티 지불시 누구나 사용할 수 있도록 하고, 로열티의 일부를 인공지능 산업 발전에 지원되도록 제도화하는 것을 고려해볼 수 있다. 이와 같은 새로운 보호 프레임워크 설계에는 표준기술의 ‘이용’을 장려하는 표준특허제도가 참고가 될 수 있을 것으로 생각 된다.

5,400원

2020.07 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료

인공지능 특허의 권리범위 균형을 위한 제언

Proposal for balancing the scope of Artificial Intelligence patent protection

이다나

LAW & TECHNOLOGY 제16권 제4호 통권 제88호 pp.55-79 서울대학교 기술과법센터

4차 산업혁명의 핵심 원동력은 인공지능이다. 국가 간 AI 기술력 경쟁에서 뒤쳐지지 않기 위해 서는 특허권 확보가 중요하다. 이에 대해 미국은 Alice 판결 이후 컴퓨터구현발명에 대한 특허적 격문턱이 높아지고 이에 대한 판결은 일관성이 없다는 비판이 있었는바, 2019년 개정가이드라 인을 발표하였다. 금번 개정가이드라인은 특허권 자친화적인 입장에서 특허적격성의 문턱을 낮췄 다는 평가가 있다. 우리나라 또한 2019년 4차 산 업혁명 혁신기술 보호를 위해 SW 분야 특실 심사기준을 개정하였다. 그러나 인공지능은 컴퓨터구현발명으로서 종종 그 광범위성이 문제된다. 이는 발명자의 청구항의 권리범위는 기술 진보에 대한 발명자의 기여에 비례해야 한다는 특허법 기본 목적에 반할 수 있다. 따라서 인공지능이 활용되는 미래에 대비하기 위해서 컴퓨터구현발명의 성립성 기준을 낮추면서도 광범위한 특허들을 억제할 방법이 필요하다. 이때, AI 기술분야에서 광범위성 억제 방법으로 청구항 해석단계에서의 명세서 기재요건의 중요성이 강조된다. 또한, 기능식 청구항들의 광범위성을 억제하기 위해 권리범위 전부를 무효로 하는 대신, 기능식 청구항의 권리범위를 상세한 설명에 기재된 구조(알고리즘, 컴퓨터)로 한정하여 제한적으로 해석하는, ‘컴퓨터 구현 기능식 청구항 한정들에 대한 미국의 35 U.S.C. §112(f) 규정의 해석방법’을 우리나라 실정에 맞게 도입할 필요성이 있다.

6,300원

2020.07 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료

A study on Patent Prosecution for Artificial Intelligence-related invention - Referring to IP5’s revised Patent Examination Guidelines -

허세론

LAW & TECHNOLOGY 제16권 제4호 통권 제88호 pp.80-101 서울대학교 기술과법센터

인공지능이란 기계가 인간과 동일하게 사고하기 위한 기술을 말하며, 과거부터 인공지능 기술에 대한 개념은 존재하였지만 2010년 이후 빅데이터 관련 기술, 클라우드 컴퓨팅 관련기술, 네트 워크 관련기술의 급진적이고 비약적인 발전 때문에 최근에 4차 산업혁명의 핵심이 되었고 앞으로는 엄청난 영향력을 가지게 될 기술이다. 인공지능 관련 발명의 특허법적 문제를 살펴보기 위해 우선 IP5 각국에서의 소프트웨어 발명에 대한 특허 적격성 판단을 각국 규정과 사례를 통해 간단하게 검토한다. 이후에, 인공지능 관련 발명의 특수성을 추가로 살펴본 후, 이를 고려한 특허법상 유의사항으로서 특허 적격성 판단 등 특 허권 인정을 위한 제반 이슈, 인공지능 관련 발명의 하위 요소들의 특허로의 보호가능성, 인공지능 관련 발명의 특허권의 권리행사의 실효성 문제들을 간단하게 고찰해 본다. 뒤이어, 비중을 가장 높게 두고 살펴보고 싶었 던 IP5 각국의 인공지능관련 심사기준 개정 동향을 구체적으로 살펴본다. 미국의 동향으로는 2019년 초에 수정된 특허적격성 가이드라인을, 유럽의 동향으로는 2018년 11월 개정된 심사 가 이드라인에 추가된 인공지능 기술 관련 정의 내용을, 중국의 동향으로는 2017년 개정 심사지침의 컴퓨터 프로그램에 대한 특허적격성 확대 내용을, 일본의 동향으로는 2018년 개정된 SW발명 심사기준과 2018/2019년 추가된 심사핸드북 개정내용을, 우리나라의 동향으로는 4차 산업혁명 관련 신특허분류체계 수립과 2018년 개정된 심사기준의 내용을 살펴보았다.

5,800원