자율주행차와 관련 소프트웨어가 자동차 산업에서 보편화됨에 따라, 급속히 진화하는 기술 분야에서 어떤 형태의 지적재산권이 보호를 제공하는지 인식하고, 점점 더 경쟁이 치열해지는 환경에서 등록을 획득하고 그 혜택을 누리는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 자율주행차는 자동차에 일반적으로 내장되지 않는 새로운 형태의 기술을 통합한다는 점에서 자동차 산업에서 독특합니다. 여기에는 이미지 인식 시스템, 라이다(Light Detection and Ranging), 그리고 무엇보다도 인공지능과 머신러닝을 통합한 복잡한 소프트웨어가 포함될 수 있습니다. 지적재산권 보호는 자율주행차 개발사가 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있도록 하고, 연구와 혁신이 장려되는 환경을 조성하며, 타인이 보호된 기술을 침해하는 것을 막을 수 있으며, 라이선싱 계약을 통해 기술을 더욱 수익화할 수 있게 합니다.
특허권과 저작권을 모두 활용한 포괄적인 지적재산권 전략은 핵심 기술을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
특허 보호
미국 특허청(USPTO)은 일반적으로 자율주행차 소프트웨어 특허가 다음 두 가지 특허성 장벽을 극복했음을 입증할 경우 특허를 부여합니다: (1) 청구된 대상이 선행기술에 근거하여 예견되거나 당연하지 않음을 입증하는 것, 그리고 (2) 청구된 대상이 "사법적 예외"(예: 추상적 아이디어)에 해당하지 않음을 입증하는 것, 또는 해당할 경우 청구항 전체가 예외보다 "상당히 더 많은" 추가적 제한을 포함함을 입증하는 것. 신중한 특허 청구범위 작성으로 소프트웨어에 사용된 알고리즘이나 방법, 소프트웨어 자체의 사용자 인터페이스, 데이터 처리 기법 등을 보호할 수 있습니다.
여기서 가장 관련성이 높은 특허 유형은 실용신안과 디자인 특허 두 가지입니다. 실용신안은 자율주행차의 기능적 측면을 20년간 보호합니다. 디자인 특허는 자율주행차 구성 요소의 장식적 외관을 15년간 보호합니다. 실용신안은 변속기나 차량을 구동하는 기계 학습 소프트웨어와 같은 자율주행차의 기능적 측면을 보호할 수 있습니다. 디자인 특허는 운전자와 소프트웨어를 연결하는 인포테인먼트 콘솔의 사용자 인터페이스 외관과 같은 장식적 디자인을 보호할 수 있습니다. 자율주행차가 보편화됨에 따라 소프트웨어와 운전자 간의 인터페이스 및 상호작용은 더욱 보편화되고 보호의 중요성도 커질 것입니다.
소프트웨어나 기타 컴퓨팅 기술의 경우, 실용신안은 아이디어나 수학적 원리 자체를 보호할 수 없으며, 해당 아이디어나 수학적 원리를 무언가에 적용해야 합니다. 실무자들은 이 요건을 비공식적으로 "기술적 효과" 또는 "기술적 문제에 대한 기술적 해결책"이라고 부르기도 합니다. 예를 들어, 모바일 기기 추적이라는 아이디어 자체는 특허로 보호받을 수 없지만, 모바일 기기 추적 소프트웨어에 대한 특허는 특정 구현 방식의 하드웨어 및 소프트웨어 세부 사항을 명시했기 때문에 유효한 것으로 인정되었습니다. 마찬가지로, 자동차 조향이라는 아이디어는 특허로 보호받을 수 없지만, 라이다(LIDAR) 및 컴퓨터 비전 입력에 특정 인공 지능을 적용하여 자율 주행 방법을 실행하는 특정 소프트웨어 프로그램은 특허로 보호받을 수 있습니다.
저작권 보호
소프트웨어 특허는 소프트웨어의 기능성을 20년간 보호하는 반면, 저작권은 코드 자체를 저작권자의 생존 기간에 70년을 더한 기간 동안 보호합니다. 이 두 가지 보호 방식을 결합하면 소프트웨어 혁신에 대한 다양한 보호를 제공하고 지식재산권 포트폴리오를 강화합니다. 그러나 소프트웨어를 저작권으로 등록하는 데는 고유한 어려움이 따릅니다.
저작권법에 따르면, 소프트웨어는 (1) 저작물이며, (2) 독창적이며, (3) 유형의 표현 매체에 고정된 경우 문학적 저작물로 간주되어 보호 대상이 됩니다. 저작권법은 문학 작품의 저작자를 보호하지만, 저작자는 반드시 인간이어야 합니다. 이는 최근 미드저니 사건에서 미국 저작권청이 미드저니 AI가 생성한 이미지는 인간 저작물의 산물이 아니므로 저작권 보호 대상이 아니라고 판결하며 재확인되었습니다.
최근 자동차 업계에서는 자율주행차 소프트웨어 개발 및 기반 AI/ML 모델 훈련 과정에서 주요 제조사와 소규모 업체 간의 협업이 증가하면서, 훈련 모델이 저작권 보호 대상이 될 수 있는지에 대한 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 소프트웨어 모델을 더 효과적으로 훈련시키기 위해 주요 제조사들은 개발 중인 소프트웨어의 일부 측면을 제3자에게 아웃소싱할 가능성이 높습니다. 이러한 모델들은 인간 저작자가 아닌 데이터에 의해 훈련되고 '저작'되기 때문에 기술적으로 저작권 보호 대상이 아닙니다. 소프트웨어가 실행하는 모델과 입력·출력 데이터에 대한 소유권이 명확히 확립되는 것이 매우 중요합니다.
자동차 제조사들이 소프트웨어에 인공지능과 머신러닝을 도입함에 따라 라이선싱 문제가 발생합니다. 이는 훈련된 모델의 소유권과 훈련된 모델이 별도의 저작물로 간주되는지에 대한 의문과 쟁점이 있는 새로운 법률 영역입니다. 라이선싱 조항이이러한 모델의 결과물, 훈련된 모델, 훈련 데이터, 출력 데이터를 구체적으로 명시하지 않을 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 방지하려면 자율주행차 소프트웨어 및 그 파생물에 대한 소유권 조항을 라이선싱 계약에 포함시켜 잠재적 문제와 소송을 사전에 예방하는 것이 필수적입니다.
본 기사에 기여해 주신 폴리 워싱턴 D.C. 사무소의 여름 인턴 변호사 알렉스 리더먼에게 특별히 감사드립니다.
