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AIㆍML

“인간 중심의 AI 혁신, 알아야 할 ABC는…” 美 특허청 CIO

Tim Scannell | CIO 2022.09.14
미 특허청(USPTO; US Patent and Trademark Office)은 데이터 애널리틱스와 AI/ML을 활용해 운영 효율성과 성과를 높이고, 시스템 및 프로세스 품질을 개선하고 있다.  

AI/ML 알고리즘이 중요하긴 하지만 USPTO의 원칙은 이러한 기술을 개발 및 사용하여 이니셔티브를 개선하고 확장하는 데 있어 ‘인간 우선’ 접근법을 취하는 것이다. AI와 ML 도구는 인간 전문가에게 힘을 실어주고, 작업의 독창성을 높이는 데 도움을 주지만 현시점에서는 인간의 미묘한 뉘앙스나 추론 능력에 필적할 순 없다고 이 기관의 CIO 제이미 홀컴은 밝혔다. 
 
ⓒ USPTO

그에 따르면 USPTO는 이 기술을 보완하기 위해 수동적, 능동적으로 수집되는 숙련된 인력 수천 명의 입력을 활용하여 해당 기술이 예상한 결과를 제공하도록 AI 기반 모델을 학습시키고 다듬는다. 한편 이 기관은 설립 이후 1,100만 개 이상의 특허를 부여했으며, 엔지니어, 변호자, 애널리스트, 컴퓨터 전문가 등을 포함하여 1만 2,000명 이상의 직원을 두고 있다. 

일선에 있는 특허 심사관의 지속적인 피드백은 AI/ML 모델을 개선해 신제품 개발을 촉진하고, 특허 검색과 분류라는 2가지 핵심 분야를 지원하는 데 사용된다. 홀컴은 방대한 양의 데이터와 가능한 ‘선행 기술’ 출처를 고려할 때 포괄적인 특허 검색을 수행하는 일은 어려울 수 있다고 말했다. 이러한 과제를 해결하기 위해 기술팀은 심사관이 애플리케이션을 면밀히 조사할 때 가장 관련성 높은 소스를 찾을 수 있도록 새로운 특허 검색 도구에 AI 구성 요소를 추가하고 있다. 

이는 USPTO가 매년 평균적으로 접수 받는 60만 건 이상의 (특허) 신청서에 약 20페이지 분량의 텍스트 및 그림 또는 이를 설명하는 약 1만 단어가 포함돼 있기 때문에 매우 중요하다. 아울러 해당 기관의 IT는 25만 개 이상의 가능한 범주에서 발명과 관련된 분류 기호를 식별하고 일치시키는 분류 도구도 개발 및 배포했다. 2가지 모델은 모두 사람 전문가의 의견을 반영하여 개발됐고, 지속적으로 개선되고 있다.


정보 흐름에서 인적 채널 탐색하기

특허 심사관 등의 지속적인 피드백은 분명 귀중한 자산이지만 USPTO가 혁신과 글로벌 전문성을 위한 새로운 채널을 식별하는 유일한 경로는 아니다. 올해 초 USPTO는 AI 연구 커뮤니티와 구글 캐글(Kaggle; 데이터 과학자들이 다양한 생각과 아이디어를 공유하는 기술 및 소셜 플랫폼)에 주목하기 시작했다. 지난 3월에는 캐글에서 AI 연구원과 데이터 과학자를 대상으로 상금 2만 5,000달러를 걸고 구문의 의미론적 유사성을 평가하기 위한 코드를 작성하는 글로벌 코딩 대회를 개최하기도 했다. 

이 대회는 6월 30일 마감되기 전까지 4만 2,900개 이상의 코드가 제출됐으며, 아울러 1,800개 이상의 글로벌 팀이 참여해 공개적으로 사용 가능한 특허 데이터 소스를 활용했다. 목표는 USPTO와 특허 커뮤니티를 위해 AI로 특허 언어를 이해하는 것이었다고 홀컴은 설명했다. 

또 USPTO는 2019년 출시된 ‘위키-스타일’의 무료 AI/ML 기반 플랫폼인 골든(Golden) 등의 기타 공공 정보 리소스를 활용했다. 이를 통해 웹을 검색하여 관련성 있고 사용 가능한 데이터와 주제를 일치시켜 정보 흐름으로 가져오고 있다. 백그라운드에서 작동하는 AI 알고리즘은 사용 가능할 때마다 관련 데이터를 계속 추가한다. 누구나 기업, 특허, 벤처캐피털 등의 정보를 찾을 수 있다는 의미라고 그는 전했다. 


AI-인간 동맹의 A/B/C

인간 본성의 다양하고 복잡한 차이를 고려할 때, AI와 ML 개발에 ‘인간 중심’ 접근법을 취하는 것은 어려울 수 있다. 홀컴에 의하면 USPTO는 파일럿에서 프로토타입, 프로덕션으로 가기 위한 가이드를 구축했다. 해당 가이드의 알파벳순 기본 사항은 다음과 같다. 
 
  • Alignment : A는 정렬이다. 홀컴은 현업과 IT 직원 사이에는 강력한 연결 고리가 있어야 한다고 말했다. 그는 “최적의 크로스-펑셔널 팀은 계획, 실행, 확인, 정렬을 촉진하는 민첩한 환경 내에서 현업 담당자와 함께 일하는 기술 직원을 구성된다”라면서, “민첩성 및/또는 데브섹옵스 관행은 신속한 움직임, 투명성, 제품 사고방식을 기반으로 한다. 아울러 발전을 극대화하기 위해 리더들은 팀 및 이해관계자와 초기부터 자주 협력해야 한다”라고 전했다. 
  • Business value : B는 비즈니스 가치다. 핵심적이고 전략적인 운영에 관한 분명한 가치가 있는 비즈니스 사례부터 시작하라. 이러한 사용 사례는 AI와 ML이 논리적으로 도움을 줄 수 있는 문제를 해결해야 한다. 홀컴은 “엄격한 비즈니스와 ROI 관점에서 기술적인 문제에 접근하고 있다”라고 언급했다. 
  • Customers(and Employees) : C는 고객(및 직원)이다. AI/ML 솔루션은 심사관 및 기타 주제 전문가를 대체하기보다는 ‘증강’하도록 설계됐다. 따라서 기술팀은 출시 전, 출시 시점, 출시 후에 내부 고객과 함께 개념을 테스트하고 조정한다. 제품을 사용하는 심사관은 AI 혁신을 추진하는 데 도움이 되며, ‘세부 사항과 관련해’ 중요한 정보를 제공할 수도 있다. “고객을 프로세스 초기에 통합하기 때문에 도입을 촉진하는 데 유용한 피드백을 받을 수 있다”라고 말했다.
ciokr@idg.co.kr
 Tags AI 머신러닝 ML 데이터 애널리틱스
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