미국특허 §101 특허적격성 완화 신호? AI 학습기법 특허 인정된 Ex Parte Desjardins 판결 완전 해설

미국특허 §101은 AI·머신러닝 기술 기업에게 가장 높은 장벽으로 여겨져 왔습니다.
특히 AI 모델의 학습 방법, 파라미터 조정, 성능 개선 로직은 심사 과정에서 반복적으로
“수학적 개념에 불과하다”, “추상적 아이디어”라는 이유로 35 U.S.C. §101 거절을 받아왔습니다.

그런데 이러한 흐름에 중대한 변화의 신호가 등장했습니다.
2025년 12월 5일, 미국 특허청(USPTO)은 Ex Parte Desjardins 판결을 공식 심사 지침(MPEP)에 반영하겠다는 메모란덤을 발표했기 때문입니다.

이는 단순한 판례 소개가 아니라,
AI 학습기법도 일정 요건을 충족하면 미국특허 §101상 명확한 특허 대상이 될 수 있다는
정책적 방향 전환을 의미합니다.

1분 요약｜미국특허 §101 + AI 특허의 핵심 변화

✔ AI 학습기법도 특허 대상이 될 수 있음
✔ USPTO가 Ex Parte Desjardins 판결을 MPEP 반영 예고
✔ “추상적 알고리즘” → “컴퓨터 기술 개선” 판단 기준 강화
✔ 향후 미국특허 §101 거절 대응 전략이 달라짐

1. Ex Parte Desjardins 판결의 의미

Ex Parte Desjardins 사건 개요

Ex Parte Desjardins 사건은
머신러닝 모델을 여러 과제(Task)에 대해 순차적으로 학습시키는 방법에 관한 특허 출원이었습니다.

이 사건에서 문제 된 핵심 쟁점은 단 하나였습니다.

이 발명이 단순한 수학적 계산·알고리즘에 불과한가?
아니면 컴퓨터 기술 자체를 개선하는 기술적 해결책인가?

1차 심사에서는 “추상적 아이디어”라는 이유로
미국특허 §101 거절이 내려졌습니다.

그러나 PTAB(미국 특허심판원)는 이 판단을 뒤집고,
특허 적격성을 인정했습니다.

PTAB가 인정한 핵심 기술적 난제

PTAB가 주목한 문제는 다음과 같습니다.

파괴적 망각(Catastrophic Forgetting)

AI 모델이 새로운 작업을 학습하는 과정에서
기존에 학습한 내용을 잊어버리는 현상입니다.

이는 이론적 개념이 아니라
AI 실무자라면 누구나 겪는 현실적인 기술적 문제입니다.

PTAB는 이 문제 해결을 다음과 같이 평가했습니다.

이는 추상적 개념이 아니라
컴퓨터 기술의 기능을 개선하는 기술적 해결책이다.

즉, AI 학습 방식 자체도 컴퓨터 성능·구조를 개선한다면 특허 대상이 될 수 있다는 판단입니다.

2. USPTO가 제시한 새로운 미국특허 §101 판단 기준

이번 USPTO 메모란덤은
AI·머신러닝 발명 심사에서 심사관이 고려해야 할 기준을 명확히 정리했습니다.

① 기술적 개선(Technological Improvement)의 구체화

이제 단순히
❌ “성능이 좋아졌다”
라는 설명만으로는 부족합니다.

명세서에는 반드시 다음이 드러나야 합니다.

• 어떤 기술적 문제를 해결했는지

• 기존 기술의 한계가 무엇이었는지

• 발명이 컴퓨터 자원·구조를 어떻게 개선했는지

Desjardins 사례에서 인정된 개선 요소

• 저장 공간 감소(Reduced storage)

• 시스템 구조 단순화(Streamlining)

• 기존 작업 성능 유지(Preservation of performance)

학습 결과가 아니라, 학습 ‘방식’이 시스템을 어떻게 개선했는지가 핵심입니다.

② “청구항 전체(as a whole)” 평가 원칙 강화

USPTO는 심사관에게 다음을 명확히 지시했습니다.

청구항을 과도하게 일반화해
“결국 수학 아니냐”라고 판단하지 말 것.

특히,

• 파라미터를 어떻게 조정하는지

• 그 조정이 기존 지식을 보호하면서

• 전체 시스템 성능을 최적화하는 구조라면

이는 단순 수학식이 아니라
실용적 응용(Practical Application)으로 평가해야 한다고 밝혔습니다.

③ 소프트웨어·AI 발명의 비추상적 가치 재확인

USPTO는 Enfish, McRO 판례를 다시 인용하며 강조합니다.

소프트웨어는 물리적 장치가 아니더라도,
논리 구조와 프로세스를 통해
컴퓨터 기술을 실질적으로 개선할 수 있다.

이는 AI·소프트웨어 특허 실무에서
매우 중요한 메시지입니다.

3. MPEP에 반영될 구체적 변경 사항

이번 메모란덤은 단순 해설이 아니라
MPEP 개정을 전제로 한 공식 실무 지침입니다.

✔ MPEP §2106.04(d)

• Ex Parte Desjardins 사례 공식 예시 추가

• ‘파괴적 망각’ 해결 = 기술적 개선 명시

✔ MPEP §2106.05(a)

• 명세서와 청구항의 연계 강화

• 개선 내용이 명세서에 구체적으로 기재돼야 함

✔ MPEP §2106.05(f)

• 단순 지시 vs 기술적 해결책 구분

• “컴퓨터에 적용하라” 수준은 부족

4. AI 특허 실무에 대한 시사점

이번 미국특허 §101 변화는
AI 기술을 보유한 기업에게 명확한 방향성을 제시합니다.

1️⃣ AI 학습기법도 특허 대상이 됩니다

단, 알고리즘 나열이 아니라

• 컴퓨터 자원 효율화

• 시스템 구조 개선

• 모델 기능의 실질적 향상

이라는 관점에서 설명돼야 합니다.

2️⃣ 명세서가 승부처입니다

AI 특허는 결국 명세서에서 갈립니다.

기술적 문제 → 기존 한계 → 해결 구조 → 컴퓨터 기능 향상
이 흐름이 명확히 드러나야 합니다.

3️⃣ 청구항은 ‘수학’이 아니라 ‘프로세스’로 설계해야 합니다

계산식 자체가 아니라

• 단계적 처리 흐름

• 시스템 자원 제어

• 성능 유지 구조

로 설계해야 §101 통과 가능성이 높아집니다.

✅ 미국특허 §101 AI 특허 출원 체크리스트

✔ 단순 알고리즘이 아닌 기술적 문제 해결인가?
✔ 컴퓨터 자원 효율화 요소가 포함돼 있는가?
✔ 청구항이 프로세스 중심으로 설계돼 있는가?
✔ 명세서에 기술적 개선 효과가 구조적으로 설명돼 있는가?

마무리｜미국특허 §101, AI 특허의 전환점이 시작됐습니다

2025년 12월 5일 USPTO 메모란덤은
AI 특허가 다시 한 번 “기술”로 인정받을 수 있는 기준을 명확히 한 신호입니다.

이제는
“AI 특허가 되느냐”가 아니라
“AI 기술을 어떻게 특허로 설계하느냐”의 문제로 접근해야 할 시점입니다.

기율특허법인은
AI·소프트웨어 발명의 미국특허 §101 대응 실무 경험을 바탕으로

• AI 학습기법 특허화 전략

• 명세서 구조 설계

• PTAB 판례 기반 심사 대응

까지 실무 중심으로 지원합니다.

AI 특허 전략이 고민되신다면 언제든 상담해보시기 바랍니다.

기율특허법인, 신무연 변리사

[변리사 자문 바로가기]