챗GPT는 특허 분석도 문제없을까?
요즘 AI로 업무를 처리하는 것이 일상이 되었습니다. 문서를 요약하고, 이메일을 작성하고, 아이디어를 정리하는데 ChatGPT 같은 AI 도구들이 큰 도움이 됩니다. 그렇다면 특허 업무도 일반 AI로 충분할까요?
특허 업무는 조금 다릅니다. 단 하나의 선행기술을 놓치거나 청구항 해석을 조금만 다르게 해도 프로젝트의 방향이 바뀔 수 있습니다. 이메일 작성과 달리 높은 수준의 정확성과 일관성이 필요한 영역이죠. 범용 AI를 특허 업무에 활용할 수 있지만, 특허라는 특별한 분야에는 그에 맞는 전문 도구가 필요합니다. 일반 계산기로도 계산은 할 수 있지만, 복잡한 재무 분석에는 전문 회계 소프트웨어를 쓰는 것처럼요.
AI Native Research 키워트 인사이트는 바로 이런 특허 업무의 특수성을 위해 만들어진 특허 전문 AI입니다. 이번 콘텐츠에서는 범용 AI와 특허 전문 AI 키워트 인사이트의 검색 품질, 문서 이해도, 정확성 차이를 비교 분석합니다.
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검색 결과의 차이 : 9건 vs 1,000건
Chat GPT는 9건의 특허를, 키워트 인사이트는 질문에 의도에 맞는 유사한 특허 1,000건을 도출했습니다. 특허에서 기술과 경쟁사의 동향을 파악하거나 유사 특허를 선별하기 위해서는 최소한 1,000건 이상의 특허를 검토해야 합니다. 하지만, ChatGPT는 특허 데이터가 아닌 다양한 텍스트 데이터로 학습된 범용 AI 모델이기 때문에 물리적으로 한계가 있습니다. 실제로 1,000건의 특허를 찾아달라고 질문하자 불가능하다는 답변을 확인할 수 있었습니다.
반면 아래와 같이 키워트 인사이트는 검색 결과 내용을 단순히 리스트로 나열하는 것에서 멈추지 않습니다. 검색 의도를 이해하고 사용자가 찾으려던 기술과 유사한 특허는 무엇이고, ‘가장 유사한 특허의 핵심 기술’은 무엇인지, 세부 기술은 어떻게 분포되어 있는지 경향성 등을 한 화면에서 한눈에 확인할 수 있습니다.
1,000건의 특허를 모두 1줄 요약으로 정리하고 이를 다시 출원인, 기술 키워드별로 정리된 내용을 클릭 한번에 볼 수 있다는 점에서 생산성과 검색의 품질을 중요하게 생각한다면 특허 전문 AI를 사용할 이유가 명확해집니다.
특허 권리화만 vs 발명부터 권리화까지 올인원
이번에는 우리 회사에서 준비하는 기술이 선행특허들에 대비해 차별점을 확보할 수 있는 아이디어를 두 AI에게 요청해보았습니다.
Chat GPT는 선행 특허들을 나열하고 일반적인 차별화 방향을 제시하는 수준에 그쳤습니다. 반면 키워트 인사이트는 1천 건의 유사 특허를 기술별로 자동분류하고, 선택한 특허 문헌 간 기술적 한계를 비교 분석하여, 이를 극복할 수 있는 실질적인 발명 아이디어까지 제안했습니다.
키워트 인사이트의 진짜 차별점이 여기서 시작됩니다. 단순히 특허 문서를 작성하는 것을 넘어, 아이디어를 고도화하는 단계부터 특허 기반의 IP와 R&D를 AI로 실현할 수 있습니다. 초기 아이디어를 입력하면 선행기술 분석을 통해 기술적 공백을 찾아내고, 차별화 포인트를 구체화하며, 특허성 있는 발명으로 발전시키는 과정을 AI가 이끌어가는 것이죠.
이후에는 명세서 초안 작성까지 자동화됩니다. 청구항 구조를 제안하고, 실시예를 구성하며, 기술적 효과를 명확히 기재하는 등 출원에 필요한 문서 작업을 AI가 처리합니다. 발명 구상부터 특허 출원까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 완성할 수 있습니다.
이러한 올인원 구조 덕분에 키워트 인사이트는 특허 실무자만이 아니라 다양한 직무에서도 쉽게 활용할 수 있습니다. 연구자는 자신의 연구 성과를 특허로 연결할 수 있고, 비즈니스 담당자는 시장 분석과 IP 전략을 동시에 수립할 수 있으며, 경영진은 기술 포트폴리오를 한눈에 파악할 수 있습니다. 특허에 대한 전문 지식이 없어도, AI와 협업해서 특허 데이터에서 인사이트를 찾아낼 수 있게 됩니다.
범용 AI에서도 구글 특허, KIPRIS 등 특허 DB를 출처로 하여 답변하는 등 검색의 신뢰도가 이전보다 올라갔지만 R&D 및 IP 업무에 사용하기에는 명확한 한계가 있습니다. 검색 범위, 분석 깊이, 문서 이해도 등 모든 면에서 특허 전문 AI와 차이가 납니다. 왜 이런 차이가 나는지, 키워트 인사이트는 왜 특허 업무에 최적화된 AI인지 확인해보겠습니다.
특허는 '일반 문서'가 아니기 때문에 범용 AI에는 한계가 있습니다
ChatGPT나 다른 범용 AI는 뉴스 기사, 소설, 백과사전, 블로그 등 온갖 종류의 텍스트로 학습됩니다. 그렇기 때문에 다양한 주제를 폭넓게 다룰 수 있습니다. 이것이 바로 범용 AI의 강점이죠.
특허 문서는 일반 문서와 완전히 다릅니다. 기술적 내용과 법적 내용을 고려해 읽어야 하고, 독특한 구조와 용어 체계를 가지고 있으며, 청구항 하나하나가 권리 범위를 결정하는 중요한 요소입니다. 이렇기 때문에 일반 AI가 특허 문서를 읽을 때 자주 발생하는 문제들을 보면
구조 파악 실패: 배경기술과 발명의 내용을 구분하지 못하거나, 청구항의 종속 관계를 잘못 이해합니다.
기술 비교 능력 부족: 두 특허의 기술적 차이점을 명확히 구분하지 못하고 표면적인 유사성에만 집중합니다.
청구항 해석의 일관성 결여: 같은 청구항을 다르게 해석하거나, 핵심 구성요소를 놓치는 경우가 빈번합니다.
환각(Hallucination) 위험: 존재하지 않는 선행기술을 언급하거나, 특허 번호를 잘못 생성하는 등의 오류가 발생합니다.
특허 실무에서 이런 오류는 단순한 실수가 아닙니다. 잘못된 선행기술 조사는 수천만 원의 출원 비용 낭비로 이어지고, 청구항 해석 오류는 특허 무효 심판에서 패소하는 원인이 됩니다.
키워트 인사이트의 차별점 1:
특허 문서를 정확하게 이해합니다
키워트 인사이트는 특허 문서의 논리 흐름을 정확히 이해하도록 설계되었습니다. 배경기술에서 문제점을 파악하고, 해결방법의 핵심을 추출하며, 청구항의 권리 범위를 체계적으로 분석합니다.
이런 분석이 가능한 이유는 플루토LM(PlutoLM) 때문입니다. 워트인텔리전스가 자체 개발한 이 언어모델은 특허 데이터를 집중 학습한 언어모델입니다.
1.7억 건의 특허 문서: 전 세계 주요 특허청의 방대한 특허 데이터
2,500억 개의 특허 문장: 특허 특유의 문장 구조와 용어 체계를 완벽히 학습
16억 장의 특허 도면: 기술을 시각적으로 이해하는 능력까지 탑재
1.5억 건의 가공 데이터: 청구항 분석, 기술 비교 등 실무에 필요한 작업에 최적화
이렇게 특허에 특화된 AI 모델을 탑재했기 때문에 키워트 인사이트는 범용 AI를 사용했을 때보다 4가지 측면에서 큰 장점을 가집니다.
청구항의 독립항과 종속항을 정확히 구분하고, 각각의 권리 범위를 명확히 파악
기술의 핵심 요소를 빠짐없이 추출하여 체계적으로 정리
유사 특허들을 비교할 때 기술적 차이점과 공통점을 명확하게 구분
특허 문서의 맥락을 이해하여 암묵적인 기술 내용까지 파악 </aside>
키워트 인사이트의 차별점 2:
검증된 성능, 숫자로 증명합니다
"특허 전문 AI"라는 말은 누구나 할 수 있습니다. 중요한 것은 실제 성능입니다. 벤치마크 결과를 살펴보면 키워트 인사이트의 성능을 정확하게 확인할 수 있습니다.
글로벌 AI 모델들과의 비교
최근 공개된 벤치마크 테스트에서 플루토LM은 DeepSeek-R1, ChatGPT-o3 같은 최신 범용 AI 모델들을 압도적으로 앞섰습니다.
🔍 검색 탐지율(Detection): 84.2%
특정 특허와 관련된 선행기술을 찾아야 할 때, 100건의 검색 결과 안에 정답이 포함될 확률이 84%를 넘습니다.
이는 DeepSeek-R1, ChatGPT-o3보다 월등히 높은 수치입니다.
글로벌 특허 검색 서비스 P사와 비교해도 탐지율이 현저히 높았습니다.
💻 평균 검색 순위(MRR): 0.308
정답 특허가 평균적으로 상위 3~4위 안에 등장합니다.
검색 결과를 끝까지 살펴볼 필요 없이, 상위 몇 건만 확인해도 핵심 선행기술을 찾을 수 있다는 의미입니다.
하이브리드 아키텍처: 정확성과 안정성의 균형
키워트 인사이트는 정확성과 안정성의 균형을 잡기 위해 하나의 AI 모델만 사용하지 않고, 하이브리드 아키텍처를 통해 여러 기술을 최적으로 조합합니다. 대용량 데이터와 검색 시스템은 안정적인 IDC에서, 애플리케이션은 유연한 클라우드 환경에서 운영됩니다.
이러한 설계 덕분에 높은 정확도와 함께 안정적인 성능을 유지할 수 있습니다.
특허 특화 언어모델: 특허 문서 이해와 기술 분석에 집중
검색 최적화 알고리즘: 방대한 특허 데이터베이스에서 관련 문헌을 정확히 찾아냄
검증 시스템: 생성된 결과의 사실 여부를 실시간으로 확인
단계별 추론: 복잡한 분석을 단계별로 나누어 논리적 오류를 방지
키워트 인사이트의 차별점 3:
잘못된 정보 생성을 최소화합니다
AI의 가장 큰 문제 중 하나는 '환각(Hallucination)'입니다. 존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상인데요. 범용 AI가 다양한 데이터로 학습하면서 생기는 부작용인데, 특허 실무에서는 치명적입니다.
AI가 제시한 선행기술이 실제로는 존재하지 않는 특허였다면? 그 정보를 믿고 출원을 진행했다가 나중에 진짜 선행기술이 발견된다면? 비용 손실은 물론, 권리 확보 시기까지 놓치게 됩니다.
키워트 인사이트는 다음과 같은 방법으로 환각을 최소화합니다.
검증된 데이터만 사용
특허데이터 기반으로 검색된 '사실'을 기반으로 답변합니다. 추측이나 유추로 내용을 채우지 않고, 정확한 데이터를 근거로 답변하는 것이죠.
고도화된 프롬프팅 기법 사용
사용자의 요청에 따라 모델이 생각하는 과정을 단계별로 생성하도록 유도하여 결론 뿐 아니라 각 단계별로 논리적 비약이 없도록 프롬프팅 합니다.
검색/상세문헌/프로젝트 분류 문헌별 Function Call 사용
프롬프트의 의도를 파악하여 검색/상세문헌/프로젝트 분류 문헌별 Function Call 사용하여 에이전트가 정보를 추측하는 대신, 명확한 API나 함수를 호출합니다.
시스템 프롬프트에 명확한 역할, 목표, 출력 형식을 부여
AI의 역할과 출력 방식을 명확히 정의하여, 임의로 내용을 창작하거나 과장하는 것을 방지합니다.
실무에서 숫자로 검증된 효과
키워트 인사이트는 단순히 "더 정확한 AI"가 아닙니다. 특허를 둘러싼 조직이 기술을 이해하고 소통하는 방식 자체를 바꿉니다. 실제 기업 적용 사례에서 나타난 효과를 보면:
1) 출원 프로세스 혁신
리드타임 57% 단축: 발명부터 출원까지 평균 21일 → 9일
보완 재요청 70% 감소: IP팀과 발명자 간 커뮤니케이션 품질 향상
초기 커뮤니케이션 50% 절감: 미팅, 이메일, 전화 등의 시간 대폭 감소
2) 임시출원 경쟁력 강화
준비 기간 30% 감소: 빠른 권리 선점 가능
기술 권리 확장력 3배 향상: 더 넓은 권리 범위 확보
3) 분석 업무 효율화
특허를 읽고 해석하는 코워커(co-worker)로 활용 시:
문헌당 분석 시간 70% 단축: 더 많은 선행기술 조사 가능
분석 오류율 30% 감소: 놓치는 기술 요소 최소화
분석자 간 편차 1/3 이상 감소: 일관된 분석 품질 유지
키워트 인사이트를 활용해서 단순히 속도가 빨라진 것을 넘어서 같은 시간과 비용으로 더 넓은 권리 범위를 확보하고, 더 정확한 선행기술 조사를 경험할 수 있습니다. 실무자들은 더 일관된 품질의 결과를 AI와의 협업으로 얻을 수 있습니다.
올바른 AI를 선택하는 것이 곧 경쟁력입니다
이메일 작성이나 아이디어 브레인스토밍, 일반 문서 요약에는 범용 AI 챗봇이 훌륭한 선택일 수 있습니다. 그러나 특허 업무는 다릅니다.특허 업무의 효율성을 높이면서도 정확성을 유지하려면, 목적에 맞는 전문 AI가 필요합니다. 특허 검색은 단순한 정보 탐색이 아니라 특허 업무의 정확성과 경쟁력을 좌우하는 핵심 과정이기 때문입니다. 이러한 관점에서 키워트 인사이트는 특허 분석과 의사결정을 지원하는 실질적인 대안이 될 수 있습니다.