시니어변리사와 주니어변리사의 협업모델을 반영한 Patenty의 피드백 기반 재생성 기능. 당신의 전문성과 스타일을 반영해서 특허 명세서 초안을 빠르게 다듬어보세요.
최근 실리콘밸리의 상징적인 벤처캐피털 a16z는 소프트웨어 산업의 거대한 전환점을 "AI 네이티브 워크플로우(AI-Native Workflows)"라는 개념으로 정의했습니다. 이는 단순히 기존 프로그램에 챗봇을 붙이는 수준을 넘어, 업무의 시작부터 끝까지 AI를 중심으로 재설계하는 것을 의미합니다.
AI 관련 특허 출원을 대리하다 보면, 의견제출통지서(OA)에서 지겹도록 마주하는 문구가 있습니다. "본원발명은 인용발명 1(종래 기술)에 주지관용기술인 딥러닝 모델(CNN, RNN, Transformer 등)을 단순히 적용한 것으로, 이는 통상의 기술자가 용이하게 도출할 수 있는 단순한 설계 변경에 불과하며..." 이 문장을 접할 때마다 답답함이 밀려옵니다. 클라이언트는 수만 장의 데이터를 수집하고, 수없는 시행착오 끝에 모델을 최적화했는데, 심사관은 이를 "기존 기술 + AI = 뚝딱" 수준으로 치부해버리기 때문입니다. 하지만 심사관의 논리에도 일리는 있습니다. ResNet, BERT, GPT 등 모델의 아키텍처 자체는 이미 오픈소스로 공개되어 있으니까요. 그렇다면 우리는 어디서 승부를 봐야 할까요? 정답은 '모델'이 아닌 '데이터'에 있습니다. 오늘은 데이터 전처리(Preprocessing)와 파라미터 한정을 이용한 진보성 대응 전략을 공유합니다.
Patenty의 AI 협업 도구는 단순한 자동 생성을 넘어, 사용자와 AI가 함께 최적의 특허 문서를 만들어가는 협업 경험을 제공합니다. 이번 튜토리얼에서는 Pin, Rewrite, In-line Editing 세 가지 핵심 기능을 상세히 알아보겠습니다.
Pin 기능은 AI가 문서를 재생성할 때 특정 텍스트를 보존하도록 합니다. 사용자가 직접 작성했거나 수정한 중요한 내용이 AI 재생성 과정에서 덮어씌워지는 것을 방지합니다.
Rewrite 기능은 특정 섹션을 선택하여 AI에게 재작성을 요청할 수 있습니다. 전체 문서가 아닌 원하는 부분만 개선할 수 있어 효율적입니다.
In-line Editing은 문서 내에서 직접 텍스트를 수정할 수 있는 기능입니다. AI 생성 결과를 미세 조정하거나 특정 표현을 수정할 때 유용합니다.
이 세 가지 도구를 함께 사용하면 최적의 워크플로우를 구축할 수 있습니다:
위 튜토리얼 영상에서 실제 사용 예시를 확인해보세요!