최근 IP 전문 매체인 IP Watchdog이 발표한 '2026년 IP 전망'에 따르면, 전문가들은 입을 모아 AI 관련 지식재산권 분쟁의 중심축이 이동하고 있다고 진단합니다.

https://ipwatchdog.com/2026/01/01/looking-forward-2026-ip-predictions-prospects-year-ahead/

지난 몇 년간 전 세계 IP 업계가 "남의 데이터를 학습에 써도 되는가(Input)"라는 문제로 뜨거웠다면, 이제는 "AI가 만들어낸 결과물(Output)이 무엇을 침해했는가"와 "스스로 행동하는 AI 에이전트를 어떻게 통제할 것인가"가 핵심 쟁점이 될 것입니다.

이러한 변화의 흐름 속에서 우리가 주목해야 할 세 가지 핵심 변화와 그에 따른 인사이트를 정리해 봅니다.

1. ‘무엇을 배웠나’에서 ‘무엇을 내놓았나’로의 이동

그동안의 AI 저작권 소송(예: New York Times vs. OpenAI)은 주로 '공정이용(Fair Use)'의 관점에서 학습 데이터의 정당성을 다뤘습니다. 하지만 발라드 스파르(Ballard Spahr)의 찰리 브라운(Charley F. Brown) 변호사는 2026년에는 AI 모델의 '출력물'이 미치는 시장 영향력이 소송의 본질이 될 것이라고 예측합니다.

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# 변화의 핵심: 단순한 유사성을 넘어, AI가 생성한 텍스트나 이미지가 원작자의 시장 가치를 얼마나 '대체(Market Substitution)'하거나 '희석(Dilution)'시켰는지를 증명하는 것이 관건이 될 것입니다.

# 스타트업을 위한 인사이트: 이제 기업들은 단순히 "우리는 합법적인 데이터를 썼다"는 방어 기제를 넘어, AI 출력물이 기존 저작권물과 실질적으로 유사하지 않도록 관리하는 '필터링 기술'과 '출처 관리' 시스템을 갖추는 것이 강력한 경쟁력이 될 것입니다.

2. ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’의 등장과 책임의 주체

2026년 전망 중 가장 흥미로운 지점은 'Agentic AI'에 대한 논의입니다. 베너블(Venable)의 저스틴 피어스(Justin Pierce)는 AI가 단순히 답변을 주는 수준을 넘어, 인간을 대신해 코딩을 하고, 구매 결정을 내리며, 계약을 협상하는 '에이전트'로서 활동할 때 발생할 IP 문제를 경고합니다.

출처: https://weaviate.io/blog/what-are-agentic-workflows

# 새로운 리스크: AI 에이전트 간의 워크플로우에서 발생하는 데이터 프라이버시 침해, 영업비밀 유출, 불공정 거래 행위는 기존의 저작권 틀만으로는 설명하기 어렵습니다.

# 스타트업을 위한 인사이트: AI가 '도구'에서 '행위자'로 진화함에 따라, 기업은 AI 에이전트가 내린 결정이나 생성한 결과물에 대한 법적 책임 소재를 명확히 하는 내부 거버넌스를 구축해야 합니다. "AI가 한 일이라 몰랐다"는 변명은 더 이상 통하지 않는 시대가 오고 있습니다.

3. 특허 적격성과 '인간의 기여도'에 대한 재정의

AI가 발명 과정에 깊숙이 개입하면서, USPTO(미국 특허청)와 법원은 '인간 발명자성(Human Inventorship)'의 경계를 더욱 정밀하게 다듬을 것으로 보입니다. 최근 미국 법원은 AI 단독 발명을 인정하지 않았으나(Thaler v. Vidal 사건 등), AI를 도구로 사용한 인간의 발명은 어디까지 보호받을 수 있을지가 쟁점입니다.

출처: uspto.gov/subscription-center/2025/revised-inventorship-guidance-ai-assisted-inventions

# 전망: 맥더못 윌 앤 에머리(McDermott Will & Emery)의 아몰 파리크(Amol Parikh)는 AI로 보호받기 어려운 기술들이 오히려 '영업비밀'의 영역으로 숨어들 가능성을 제기합니다.

# 스타트업을 위한 인사이트: 모든 것을 특허로 해결하려 하기보다, AI 모델의 고유한 알고리즘이나 데이터셋은 영업비밀로 보호하고, AI를 활용해 도출한 혁신적인 결과물은 인간의 개입 과정을 상세히 기록(Documenting the story)하여 특허 적격성을 확보하는 '하이브리드 IP 전략'이 필요합니다.

마치며: 데이터의 투명성이 곧 기업 가치가 되는 시대
2026년의 IP 환경은 조금 더 우호적인 방향으로 흘러갈 것으로 보입니다. 하지만 이 기회를 잡기 위해서는 한 가지 전제 조건이 필요합니다. 바로 '데이터의 투명성'입니다.
앞으로는 투자자들이 "학습 데이터는 어디서 왔는가?", "AI의 결과물을 어떻게 검증하는가?"라는 질문을 던질 것입니다. 단순히 기술의 성능에만 매몰될 것이 아니라, 클린 데이터, 라이선싱 확보, 생성 과정의 기록이라는 IP 기본 원칙에 충실한 기업만이 AI IP 2.0 시대의 승자가 될 것입니다.