“기계도 생각할 수 있을까?” 앨런 튜링은 1950년, 이 질문으로 논문을 시작하면서 그 판별법으로 튜링 테스트를 제시했다. 그로부터 75년이 흐른 2025년. GPT-4.5를 대상으로 한 실험에서 참가자의 73%가 사람과 기계를 구분하지 못했다. 사실상 튜링 테스트를 넘어선 것이다. 튜링이 던진 물음은 이제 행정과 산업의 현장으로 들어왔고 우리는 범용 인공지능(AI)과 초(超)AI까지 거론하는 시대를 살고 있다.
지식재산처도 출범 이전부터 AI를 발 빠르게 도입해 왔다. 방대한 세계 특허 문헌을 한국어로 번역해 선행기술을 찾고, 상표·디자인의 이미지 유사성을 판별하며, 온라인에서 유통 릴게임가입머니 되는 위조상품을 탐지하는 등 활용 분야도 다양하다. 미국, 일본, 유럽, 중국 등 지식재산 선진 5개국 내에서도 높은 평가를 받고 있다.
최근에는 AI 언어모델을 심사 업무에 활용하기 위해 고민하고 있다. 특허심사관은 전 세계 특허기술을 검색하고 유사성을 판단해 특허등록여부를 결정하는데, 그동안 집중했던 검색을 넘어 분석·판단 과정에도 A 사아다쿨 I를 이용하려 한다. 다만 심사관들은 “문헌을 더 넓고 촘촘히 분석하는 데는 도움이 되지만, 환각(Hallucination) 등 AI의 한계 때문에 결과를 다시 검증하느라 투입 시간은 줄지 않는다”고 말한다. AI가 속도와 품질을 높여주지만, 동시에 검증이라는 새로운 절차를 요구하는 셈이다.
그렇다면 AI가 심사관의 전문성을 넘어설 수 있 야마토릴게임 을까? 이 물음은 알파고 이후 바둑계의 변화와 닮아있다. “답이 없지만 답을 찾으려 노력하는 게 바둑”이라는 영화 ‘승부’의 대사처럼, 바둑계는 최선의 수를 찾아가는 과정이 중시되었다. 하지만 알파고 이후, AI가 제시하는 ‘정답’을 받아들여야 했다. 고유한 기풍이 사라지고 ‘얼마나 AI처럼 두는가’가 실력의 기준이 되었다. 장강명 작가의 책 ‘먼저 온 미 황금성사이트 래’에서 한 바둑기사는 이를 “지금까지 공부했던 게 모두 쓸모없어진 느낌”이라 표현했다.
하지만, AI가 아무리 강하더라도 언제든 실패할 수 있다. AI와 바둑을 둬 이긴 사람은 이세돌 9단이 마지막이 아니었다. 2023년, 미국의 한 아마추어가 최상급 바둑 AI의 약점을 공격하여 14번이나 승리하였다. 정부 업무에서도 더 강한 AI가 반 바다신릴게임 드시 더 좋은 행정을 보장하지는 않는다. 인간과의 협업이 절대적으로 필요한 이유다.
결국 핵심은 설계다. 흔히 ‘AI는 새로운 전기’라 한다. 전기가 공장을 바꾼 것은 단순히 석탄을 대신해서가 아니라, 각 기계에 모터를 붙이고 공정 전체를 재설계했기 때문이었다. AI도 마찬가지다. 특정 기능을 얹는 도구가 아니라, 일의 구조를 다시 짜게 만드는 기반 기술이다. 따라서 AI의 도입은 단순한 기술적용으로 끝나서는 안 되고 업무의 재구성과 병행되어야 한다.
지식재산처도 AI 기술의 발전이 지식재산 행정에 미치는 영향을 면밀히 분석하여 업무 프로세스와 직무를 재설계하고, 교육과 재훈련을 통해 AI 역량을 강화해 나갈 생각이다. 더불어 업무 시스템을 AI 중심의 차세대 시스템으로 바꾸는 여정을 새해부터 시작한다. AI를 이용하여 심사·심판 등 업무 전체를 지능화하고, 대국민 서비스도 고도화하며, 시스템 운영 기반 환경도 대폭 현대화할 예정이다.
이제 튜링의 질문을 이렇게 바꿔보자. “우리는 기계의 생각을 제대로 활용할 준비가 되어 있는가?” 병오년 새해, AI와 인간의 대결이 아닌, 상호보완과 긴밀한 협업으로 지식재산 행정을 완전히 새롭게 바꿔보자 다짐해 본다.