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Anthropic AI 특허, 청구항 한정 없이 §101을 넘은 비결은 ‘기술적 개선’
- US 12,619,815 B2 심사경과로 본 §101 대응과 AI 명세서 작성법

화면을 보고 일하는 AI 에이전트의 등장

최근 AI는 대화를 넘어 컴퓨터 화면을 직접 다루는 단계로 가고 있다. 웹 페이지를 보고, 버튼을 누르고, 양식을 채우는 에이전트다. 이런 에이전트에게 화면 캡처를 읽는 능력은 필수다.

2026년 5월 등록된 미국 특허 US 12,619,815 B2가 바로 이 능력을 다룬다. 출원인은 Anthropic이다. 발명자는 Fuyu-8B 모델을 만든 옛 Adept 팀이다. 청구항 18개가 모두 등록됐다.

이 특허는 §101과 §103 거절을 모두 받았다. 그런데 기술적 한정 없이 두 거절을 모두 극복했다. 이번 case101에서는 이 특허의 심사 대응 과정을 살펴보려고 한다. 

이미지를 원고지에 옮겨 적듯 읽는다

기존 멀티모달 모델은 이미지를 별도 인코더로 먼저 처리한다. 사진 전문 통역사를 거쳐 언어 모델에 전달하는 셈이다. 그런데 이 통역사는 정해진 크기의 사진만 받는다. 크기가 제각각인 웹, 앱 화면을 다루기에는 불편하다.

이 발명은 통역사를 없앴다. 이미지를 원고지에 글을 옮겨 적듯 다룬다. 이미지를 작은 조각(패치)으로 나눠 한 줄씩 읽는다. 줄이 끝나면 줄바꿈 기호를 넣는다. 모델은 줄바꿈 사이의 칸 수로 폭을 알고, 줄 수로 높이를 안다. 따라서 어떤 크기의 이미지든 그대로 받을 수 있다.

구체적으로 청구항 1은 다섯 단계로 이뤄진다. 먼저 이미지에서 패치를 줄 단위로 추출한다. 다음으로 각 패치의 픽셀 값을 비트로 풀고, 각 비트를 +1 또는 -1로 표현한다. 이를 크기 불변 비트 벡터라 부른다. 이어서 줄과 줄 사이에 줄바꿈 문자를 끼워 넣는다.

그다음 텍스트 토큰과 이미지 토큰을 하나의 스트림으로 이어 붙인다. 이 스트림을 임베딩 룩업, 즉 단어장 표 찾기 없이 선형 투영으로 디코더 전용 트랜스포머에 넣는다. 마지막으로 트랜스포머가 이미지와 텍스트에 대한 응답을 만든다.

여기서 크기 불변이란 밝기를 숫자의 크기가 아니라 켜짐, 꺼짐 무늬로 적는다는 뜻으로 보인다. 모든 원소의 크기가 1로 같으니 정보는 부호 패턴에만 담긴다. 다만 명세서는 이 값이 LayerNorm 같은 스케일 함수에 대해 크기 불변이라고만 적고 있다. 이 짧은 설명은 뒤에서 보듯 심사에서 약점이 됐다.

명세서가 밝힌 효과는 이렇다. 이미지 전용 위치 임베딩이 필요 없다. 임의 크기 이미지로 학습하므로 고해상도와 저해상도 학습 단계를 나눌 필요도 없다.

심사관의 §101 거절, 정신적 과정(Mental process)

심사관은 2025년 1월 첫 거절에서 청구항 1~18 전부를 추상적 아이디어로 보았다. Alice/Mayo 판단 구조에 따른 전형적인 거절이다.

판단 내용은 이랬다. 패치 생성은 머릿속으로 행렬을 만드는 정신적 과정이다. 줄바꿈 문자는 펜과 종이로 "\n"을 덧붙이는 일과 같다. 룩업 없는 선형 투영은 수학적 계산이다. 메모리와 에이전트는 일반 컴퓨터 부품에 불과하고, 줄 단위 추출은 단순한 데이터 수집이다.

종속항도 마찬가지였다. RGB555, RGB565, RGB888 포맷과 ±1 값은 특정 분야에 연결한 것에 불과하다고 보았다. 수십억 파라미터 모델의 입력 처리를 펜과 종이에 비유한 셈이다.

보정이 아니라 연결 고리로 넘었다

그렇다면 출원인은 어떻게 대응했을까? 2025년 7월 답변에서 청구항에 새 기술 구성을 더하지 않았다. 대신 이미 있던 구성을 명세서의 기술 과제와 연결했다.

먼저 2024년 USPTO AI 적격성 가이드라인의 example 47 청구항 3을 들었다. 이 예시는 신경망으로 악성 패킷을 탐지하는 청구항이 기술 개선으로 적격 판단을 받은 예로, 이른바 practical application을 인정 받아 101을 극복한 케이스이다.

다음으로 명세서 [0025], [0028]의 과제를 인용했다. 기존 에이전트가 고정 해상도 이미지에 의존한다는 문제도 짚었다. 그리고 두 구성을 효과와 연결했다. 줄 단위 패치 추출과 룩업 없는 단일 스트림 투영이 가변 해상도 추론을 가능하게 한다는 것을 기술적 개선을 주장한 것이다.

위와 같이 USPTO는 ‘기술적 개선’을 practical application의 일 예시로 언급하고 있다.

끝으로 McRO 판례를 들었다. 사람이 하던 일을 컴퓨터로 옮긴 것이 아니라는 주장이다. 사람은 크기 불변 비트 벡터를 만들지도, 단일 토큰 스트림을 투영하지도 않는다는 것이다.

같은 날 보정도 있었다. 다만 §101이 아니라 §112와 형식 지적에 대한 보정이었다. 청구항 1의 실제 보정은 다음과 같다(삭제는 취소선, 추가는 밑줄).

1. A system for magnitude-invariant image-text agentic interface automation, comprising:

a multimodal agent configured to process arbitrary-length text sequences and arbitrary-resolution images:

memory storing an input image and an input text sequence;

patch extraction logic configured to extract image patches from the input image on a line-by-line basis, and generate a plurality of lines of images image patches for the input image;

bit vectorization logic configured to convert image patches in the plurality of lines of image patches into magnitude-invariant bit vectors, and generate a plurality of lines of magnitude-invariant bit vectors;

newline insertion logic configured to interleave a newline character between successive lines of magnitude-invariant bit vectors in the plurality of lines of magnitude-invariant bit vectors images patches, wherein the newline character specifies an end of a line in the input image;

(토큰화, 선형 투영, 디코더 구성은 변경 없음)

눈여겨볼 대목은 첫 줄의 삭제다. 심사관은 멀티모달 에이전트를 구조 없는 기능적 표현(§112(f))으로 보았다.

명세서에 대응 구조가 없어 불명확하다고도 했다. 출원인은 발명 목적을 담은 이 문구를 아예 지웠다.

나머지는 선행 근거를 바로잡는 수정이었다. 청구항 17, 18에서도 같은 문구가 삭제됐다. 그럼에도 심사관은 2025년 7월 최종거절에서 §101 거절을 철회했다. 출원인의 의견이 설득력 있다는 이유였다.

§103의 열쇠는 발명자 자신의 블로그였다

§103 거절의 주인용발명은 Li였다. OtterHD라는 모델의 GitHub 문서다. 심사관은 OtterHD가 인코더 없이 패치를 줄 순서로 토큰화한다고 보았다. 줄마다 image-newline 문자를 넣는다는 점도 들었다. RGB 포맷 종속항에는 VGA 논문과 GitHub 변환 코드를 더했다.

그런데 OtterHD는 Fuyu-8B를 미세조정한 모델이다. 심사관이 인용한 부분도 Fuyu-8B를 설명하는 대목이었다. Li가 출처로 단 Fuyu-8B 블로그의 저자 7명은 모두 이 특허의 발명자였다.

출원인은 미국 특허법 §102(b)(1)(B)를 들었다. 발명자가 먼저 공개한 내용을 제3자가 1년 안에 다시 공개했다면 선행기술이 아니라는 규정이다. 날짜도 맞았다. 블로그는 2023년 10월 17일, Li는 11월 7일에 공개됐다. 가출원일은 2024년 3월 20일이다.

다만 첫 답변은 의견으로만 제시하고, 심사관은 최종거절에서 이를 받아들이지 않았다. Li의 저자 중 발명자가 없고 기록상 연결이 입증되지 않았다는 이유였다. 오히려 Ortiz 논문을 보강 증거로 추가했다.

출원인은 8월 면담을 거쳐 11월에 37 CFR 1.130(b) 선언서를 냈다. 청구항은 그대로 두었다. 심사관은 12월 등록결정에서 발명자의 선공개가 Li를 배제한다고 인정했다. 결국 청구항 범위를 좁히지 않고 등록을 받아냈다.

AI 발명 명세서, 세 가지를 챙기자

이 사건에서 AI 발명의 명세서 작성에 관한 교훈을 크게 세 가지로 정리할 수 있다.

첫째, 핵심 용어는 명세서에서 정의하자.

심사관은 embedding lookup이 청구항에도 명세서에도 정의되지 않았다고 지적했다. 그래서 룩업만 없으면 무엇이든 해당한다고 넓게 읽었다. 크기 불변도 한 줄 설명뿐이라 "벡터는 원래 크기 불변"이라는 회전 계산이 나왔다. 새로움을 담은 용어일수록 포함과 배제 범위를 적자. ±1 같은 수치 한정은 왜 그 값이어야 하는지 원리로 설명하자.

둘째, 문제-구성-효과의 연결 고리, 특허 기술적 개선을 명세서에 미리 제시하자.

§101을 넘은 힘은 명세서의 과제와 효과 서술에서 나왔다. 다만 고정 해상도 의존이라는 핵심 문제는 의견서가 보태야 했다. 명세서가 직접 말했다면 논증은 더 단단했을 것이다. 구조 없는 기능적 표현도 피하자. 이 사건은 그 탓에 발명 목적을 담은 문구를 지워야 했다.

셋째, GitHub에 올린 내용도 공개라는 점을 기억하자.

이 사건의 주인용발명은 논문이 아니라 OtterHD의 GitHub 문서였다. RGB 포맷 종속항에도 GitHub 변환 코드가 인용됐다. 저장소를 공개로 돌리는 순간 README, 코드, 모델 카드는 선행기술이 될 수 있다. 공개 시점도 커밋 기록으로 쉽게 확인된다. 제3자는 공개된 코드를 가져다 파생 모델을 빠르게 내놓는다. 이 사건은 1년 유예기간 안이었고, 가출원 제목이 블로그 제목과 같아 연결을 입증하기 쉬웠다. 저장소를 공개하기 전에 출원 여부부터 확인하자. 자기 공개를 다툰다면 첫 답변부터 선언서를 내자.

마치며

이 특허는 §101과 §103 거절을 보정이 아닌 주장으로 극복한 사례이다. §101에서는 청구항에 새 구성을 더하지 않았다. 이미 있던 구성을 명세서의 과제, 효과와 연결해 기술적 개선을 주장했다. §103에서는 인용발명이 발명자 자신의 선공개라는 사실을 입증했다. 그 결과 청구항 18개가 범위 그대로 등록됐다.

따라서 거절을 받았다고 곧바로 청구항부터 좁힐 일은 아니다. 명세서에 기술적 개선이 적혀 있고 공개 이력이 정리되어 있다면, 주장만으로 넓은 권리를 지킬 수 있다. 그 출발점은 결국 명세서다. AI 발명의 명세서에는 무엇이 어떻게 나아졌는지를 처음부터 분명히 적어 두자.

다만 §103 극복에는 조건이 따랐다. 발명자의 공개가 1년 유예기간 안이었기에 가능한 주장이었다. 유예기간은 나라마다 다르다. 유럽처럼 사실상 없는 곳에서는 GitHub에 먼저 푸시한 기술의 권리를 잃을 수 있다.

개발 속도를 위해 Github를 사용하는 것은 이제 일상이며 에이전트의 푸시는 자동화 되어있다. 그러나 푸시 한 번이 출원의 기회를 앗아갈 수 있다. 저장소를 공개하기 전에 출원 여부부터 확인하자. GitHub 푸시로 권리화를 놓치는 기업이 더는 생기지 않기를 기대해본다.

필자 소개
박기현 변리사는 카이스트 전기 및 전자공학부를 졸업하고 2015년 52기 변리사 시험에 합격했습니다.
국내 대기업의 기술 권리화, 특허 분쟁 대응 및 컨설팅 경험을 보유하고 있으며, 자율 주행, 영상 처리, 의료기기, 기계학습, 디스플레이, 단말 UI/UX, IP 포트폴리오 설계 및 IP 심판 소송 분야를 담당하고 있습니다.

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