Generative AI promises to revolutionize the speed of legal research, but a critical pitfall lies hidden beneath the surface: “AI hallucinations.” Because AI can fabricate non-existent case law that looks authentic, legal professionals are now facing the paradox of spending more time verifying AI outputs than it would have taken to draft the work themselves.
This isn’t a hypothetical concern. In Mata v. Avianca, a case in the Southern District of New York, attorneys faced sanctions for submitting a brief containing fake judicial opinions generated by AI. Even more striking is Noland v. Land, where the California Court of Appeal sanctioned an attorney for filing a brief in which 21 of 23 case citations were complete fabrications. The penalty was severe: a $10,000 fine, mandatory notification to the client, and a report to the state bar.
These rulings send a clear message: before any discussion of technology, the user’s attitude and responsibility are paramount. Attorneys (including patent attorneys) have a fundamental, non-delegable duty to read and verify every citation in documents submitted to the court, regardless of the source. With the risk of AI hallucinations now widely known, claiming ignorance—“I didn’t know the AI could make things up”—is no longer a viable excuse. Ultimately, the final line of defense is a mindset of professional skepticism: question every AI output and cross-reference every legal basis with its original source.
A 5-Step Practical Workflow for Risk Management
Apply the following five-step workflow to all AI-assisted tasks to systematically manage risk.
Step 1: Define the Task & Select Trusted Data
Set a clear objective for the AI and personally select the most reliable source materials (e.g., recent case law, statutes, internal documents). Remember that the “Garbage In, Garbage Out” principle applies from the very beginning.
Step 2: Draft with RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Generate the initial draft based on your selected materials. RAG is the most effective anti-hallucination technique, as it forces the AI to base its answers on a trusted external data source you provide, rather than its vast, internal training data.
Use Case:
Drafting an Initial Case Memo: Upload relevant case law, articles, and factual documents to a tool like Google's NotebookLM or Claude. Then, instruct it: “Using only the uploaded documents, summarize the court's criteria for ‘Issue A’ and outline the arguments favorable to our case.” This allows for the rapid creation of a reliable initial memo.
Step 3: Expand Research with Citation-Enabled Tools
To strengthen or challenge the initial draft's logic, use AI tools that provide source links to broaden your perspective.
Recommended Tools:
Perplexity, Skywork AI: Useful for initial research as they provide source links alongside answers.
Gemini's Deep Research feature: Capable of comprehensive analysis on complex legal issues with citations.
Pitfall:
Source Unreliability: The AI may link to personal blogs or irrelevant content. An AI-provided citation is not a verified fact; it must be checked manually.
Step 4: Cross-Verify with Multiple AIs & Refine with Advanced Prompts
Critically review the output by posing the same question to two or more AIs (e.g., ChatGPT, Gemini, Claude) and enhance the quality of the results through sophisticated prompt engineering.
Key Prompting Techniques:
Assign a Role: “You are a U.S. patent attorney with 15 years of experience specializing in the semiconductor field.”
Demand Chain-of-Thought Reasoning: “Think step-by-step to reach your conclusion.”
Instruct it to Admit Ignorance: “If you do not know the answer, state that you could not find the information rather than guessing.”
Step 5: Final Human Verification - The Most Critical Step
You must personally check every sentence, every citation, and every legal argument generated by the AI against its original source. To skip this step is to abdicate your professional duty.
Advanced Strategies & Firm-Level Policy
Beyond the daily workflow, firms should establish a policy framework to ensure stability and trust in their use of AI.
Establish a Multi-Layered Defense Framework: Consider a formal defense-in-depth approach: (Base Layer) Sophisticated prompts → (Structural Layer) RAG for grounding → (Behavioral Layer) Fine-tuning for specialization. Fine-tuning, using tools like ChatGPT's GPTs or Gemini for Enterprise, can train an AI on your firm's past work to enhance accuracy for specific tasks, but requires careful consideration of cost, overfitting, and confidentiality risks.
Implement a Confidence-Based Escalation System: Design an internal system that scores the AI's confidence in its responses. If a score falls below a set threshold (e.g., 85%), the output could be automatically flagged for mandatory human review, creating a secondary safety net.
Establish Principles for Billing and Client Notification: AI subscription fees should be treated as overhead, not directly billed to clients. Bill for the professional value created by using AI (e.g., deeper analysis, better strategy), not for the “machine’s time.” Include a general disclosure clause in engagement letters stating that the firm may use secure AI tools to improve efficiency, thereby ensuring transparency with clients.
Conclusion: Final Accountability and the Path Forward
The core of the AI hallucination problem ultimately lies in the professional’s verification mindset. The technologies and workflows discussed today are merely tools. As courts and bar associations have repeatedly warned, the final responsibility rests with the human professional.
“AI is a tool; accountability remains human.”
Only by establishing this principle and combining multi-layered verification strategies with a commitment to direct validation can we use AI safely and effectively. When we invest the time saved by AI into deeper legal analysis and more creative strategy, we evolve into true legal experts of the AI era. AI will not replace you, but the responsibility for documents bearing your name rests solely with you.
Frequently Asked Questions
Q: Can I trust the content if the AI provides a source link?
A: Absolutely not. A source link provided by an AI is merely a claim of where it got the information, not a guarantee of accuracy. The AI can misinterpret or distort the source's content. You must click the link, read the original text, and verify that it has been cited correctly and in context.
Q: What is the safest way to use AI with confidential client information?
A: The default should be to use an enterprise-grade, secure AI service contracted by your firm or a private, on-premise LLM. If you must use a public AI, you are required to completely anonymize all identifying information from your queries. Uploading sensitive data to a public AI service is a serious ethical and security violation.
Q: What is the most common mistake legal professionals make when using AI?
A: Skipping Step 5 of the workflow: “Final Human Verification.” Seeing a well-written, plausible-sounding sentence and copy-pasting it without checking the original source is the easiest way to fall into the hallucination trap, with potentially severe consequences.
생성형 AI는 법률 리서치의 속도를 획기적으로 높여주지만, 그 이면에는 ‘AI 환각(Hallucination)’이라는 치명적인 함정이 존재합니다. 존재하지 않는 판례를 진짜처럼 만들어내는 AI 때문에, 초안 작성보다 검증에 몇 배의 시간을 쏟아야 하는 역설이 벌어지곤 하죠.
이것은 단순한 기우가 아닙니다. 미국 뉴욕 남부지방법원의 Mata v. Avianca 사건에서 변호사는 AI가 생성한 허위 판례를 제출했다가 법원으로부터 징계와 제재를 받았습니다. 더욱 충격적인 것은 캘리포니아 항소법원의 Noland v. Land 사건입니다. 이 사건에서 변호사는 항소이유서에 포함된 인용문 23개 중 21개가 허위로 드러나 벌금 10,000달러, 의뢰인 통보, 변호사 협회 보고라는 중징계를 받았습니다.
이러한 판결들이 우리에게 던지는 메시지는 명확합니다. 기술적 방법론 이전에 사용자의 ‘태도’와 ‘책임’이 최우선이라는 것입니다. 변호사(변리사 포함)는 생성형 AI를 포함한 어떤 출처를 사용하든, 법원에 제출하는 모든 서류의 인용문을 직접 읽고 사실인지 검증해야 할 기본적이고 근본적인 의무가 있습니다. AI 환각 가능성은 이미 널리 알려졌기에, “AI가 조작할 수 있다는 사실을 몰랐다”는 주장은 더 이상 변명이 될 수 없습니다. 결국, AI의 답변은 항상 의심하고, 모든 법적 근거를 직접 원문과 대조하는 태도가 우리 법률 전문가들의 최후의 방어선입니다.
리스크 관리를 위한 5단계 실무 워크플로우
다음 5단계 워크플로우를 모든 AI 활용 업무에 적용하여 리스크를 체계적으로 관리하십시오.
1단계: 과업 정의 및 신뢰 데이터 선별 (Define & Select)
AI에게 시킬 명확한 목표를 설정하고, 해당 과업에 필요한 가장 신뢰도 높은 자료(최신 판례, 법령, 내부 자료 등)를 직접 선별합니다. 이 단계에서부터 ‘Garbage In, Garbage Out’ 원칙이 적용됨을 명심해야 합니다.
2단계: RAG 기반 초안 생성 (Draft with RAG)
선별된 자료를 기반으로 초안을 생성합니다. RAG(검색 증강 생성)는 AI가 자체 학습 데이터에만 의존하지 않고, 신뢰할 수 있는 외부 데이터 소스를 먼저 검색하고 그 정보를 기반으로 답변을 생성하도록 하는 가장 효과적인 환각 방지 기술입니다.
구체적 사용 사례 (Use Case):
사건 초기 리서치 메모 작성: 관련 판례, 논문, 사실관계 자료들을 Google의 NotebookLM, Claude 등에 업로드한 후, “업로드된 자료만을 근거로, ‘A 쟁점’에 대한 법원의 판단 기준과 우리 사건에 유리한 논리를 요약해줘”라고 지시하여 신뢰도 높은 초기 메모를 신속하게 작성합니다.
3단계: 출처 명시 도구로 확장 리서치 (Expand with Citations)
생성된 초안의 논리를 보강하거나 반박할 추가 관점을 확보하기 위해, 답변의 근거 링크를 제공하는 출처 명시 AI 도구를 활용합니다.
추천 도구:
퍼플렉시티(Perplexity), 스카이워크(Skywork) AI: 답변의 근거가 되는 고품질의 출처 링크를 함께 제공하여 초기 리서치에 유용합니다.
Gemini의 딥리서치 기능: 복합적인 법률 쟁점에 대한 종합적 분석과 다각도 접근이 가능합니다.
잠재적 위험 (Pitfall):
출처 신뢰도 오류: AI가 제시한 링크가 개인 블로그이거나 내용과 무관할 수 있습니다. AI가 명시한 출처나 인용은 ‘검증된 사실’이 아니므로, 반드시 직접 확인하여야 합니다.
4단계: 다중 AI 교차 검증 및 프롬프트 고도화 (Cross-Verify & Refine)
결과물을 비판적으로 검토하기 위해 동일한 질문을 2개 이상의 AI(ChatGPT, Gemini, Claude 등)에게 던져보고, 정교한 프롬프트 엔지니어링을 통해 결과물의 수준을 높입니다.
핵심 프롬프트 기법:
역할 부여: “당신은 반도체 분야를 전문으로 하는 15년 경력의 미국 변리사입니다.”
단계적 사고(Chain-of-Thought) 유도: “단계별로 생각해서 결론을 도출해줘.”
정보 부재 시 인정하도록 지시: “모르면, 추측하지 말고 ‘정보를 찾을 수 없습니다’라고 명확히 답변해.”
5단계: 최종 전문가 검증 (Final Human Verification) - 가장 중요한 단계
AI가 생성한 모든 문장, 모든 인용, 모든 법적 주장을 당신이 직접 원문과 대조하고 확인합니다. 이 단계를 생략하는 것은 변호사(변리사 포함)로서의 의무를 저버리는 것입니다.
고급 전략 및 로펌 차원의 정책 수립
일상적인 워크플로우를 넘어, 조직 차원에서 AI 활용의 안정성을 높이고 신뢰를 확보하기 위한 정책적 기반을 마련해야 합니다.
다층적 방어 프레임워크 구축: (기반) 정교한 프롬프트 → (구조) RAG로 근거 제한 → (행동) 미세 조정(Fine-Tuning)으로 전문성 확보의 단계적 방어벽을 구축하는 것을 고려할 수 있습니다. 미세 조정은 판결문 요약, 특허 청구항 작성 등 일관된 형식이 중요한 작업에 우리 로펌의 과거 데이터로 AI를 추가 학습시켜(예: ChatGPT의 GPTs, Gemini for Enterprise) 정확도를 높이는 고급 전략이지만, 상당한 비용과 과적합, 기밀 유출 위험을 면밀히 검토해야 합니다.
신뢰도 기반 에스컬레이션 도입: AI 답변의 신뢰도를 내부적으로 점수화하고, 특정 임계값 이하일 경우 자동으로 인간 전문가에게 검토를 요청하는 시스템을 설계하여 2차 안전망을 확보할 수 있습니다.
비용 청구 및 고객 고지 원칙 확립: AI 구독료를 의뢰인에게 직접 청구하는 것은 금지합니다. AI 활용으로 단축된 ‘시간’이 아닌, 이를 통해 창출된 변호사(변리사 포함)의 ‘전문적 가치’(깊이 있는 분석, 정교한 전략 수립 등)에 대해 청구해야 합니다. 또한, 사건위임계약서에 ‘업무 효율화를 위해 보안 규정을 준수하는 AI를 활용할 수 있다’는 일반 고지 조항을 포함하여 고객과의 투명성을 확보해야 합니다.
결론: 책임의 최종 귀속과 미래 전망
AI 환각 문제의 핵심은 결국 인간 전문가의 검증 태도에 있습니다. 오늘 소개한 기술과 워크플로우는 보조적 장치일 뿐, 법원과 학계가 반복적으로 경고하듯 최종 책임은 변호사(변리사 포함) 본인에게 귀속됩니다.
“AI는 보조 도구일 뿐, 책임은 인간에게 있다.”
이 원칙을 확립하고, 다층적 검증 전략과 직접 확인 의무를 병행할 때만 비로소 법률·특허 분야에서 안전하고도 효율적인 AI 활용이 가능합니다. AI가 절약해 준 시간을 깊이 있는 법리 분석과 창의적 전략 수립에 투자할 때, 우리는 AI 시대의 진정한 법률 전문가로 거듭날 수 있을 것입니다. AI는 당신을 대체하지 않습니다. 그러나 당신의 이름이 걸린 문서의 책임은 오직 당신에게 있습니다.
자주 묻는 질문
Q: AI가 제시한 출처 링크가 있으니, 그 내용은 믿어도 되지 않나요?
A: 절대 안 됩니다. AI가 제시하는 출처는 ‘이런 자료를 참고했다’는 주장일 뿐, 그 내용이 정확하다는 보증이 아닙니다. AI는 출처 내용을 잘못 요약하거나 왜곡할 수 있습니다. 링크를 직접 클릭하여 원문을 읽고, 맥락에 맞게 인용되었는지 반드시 확인해야 합니다.
Q: 의뢰인의 기밀 정보를 다룰 때 가장 안전한 AI 활용법은 무엇인가요?
A: 모든 식별 정보를 완벽히 제거하고 질문하거나, 로펌 차원에서 계약한 보안 등급이 높은 Enterprise용 AI 또는 내부망에 설치된 Private LLM을 사용하는 것이 원칙입니다. 공개된 무료 AI에 민감 정보를 입력하는 것은 절대 금물입니다.
Q: 변호사(변리사 포함)가 AI를 사용하다가 가장 저지르기 쉬운 실수는 무엇인가요?
A: 5단계 워크플로우에서 마지막 ‘최종 전문가 검증’ 단계를 건너뛰는 것입니다. AI가 생성한 그럴듯한 문장을 보고, 원문을 확인하지 않고 그대로 복사하여 붙여넣는 것은 치명적인 결과로 이어질 수 있습니다.
How to Build Custom GPTs for Patent & Legal Experts (Instructions Included)
How should you structure your GPTs prompts? I'm sharing specific instructions to turn a simple conversational AI into a professional assistant capable of handling complex patent infringement analysis and legal advisory. Starting with Andrew Bolis's foundational framework, I'll walk you through two evolved paths tailored for legal and patent work: the 'Simple Memo' and the 'Advanced Canvas' instructions. Check them out now.
Everyone's amazed by the capabilities of AI these days, especially GPT. You've probably thought to yourself, "Could I automate my work with this?" I know I have. Analyzing complex patent documents and conducting legal reviews are incredibly time-consuming and labor-intensive tasks. So, I spent a lot of time thinking about how to transform GPT from just a "good talker" into a true "expert-level assistant."
That journey began with the basic GPT prompt structure proposed by Andrew Bolis. After countless tests, I finally developed a set of instructions for creating custom GPTs optimized for patent and legal analysis. Today, I want to share that journey and the final result with you.
The Starting Point: A 6-Step Prompt Framework
Andrew Bolis suggested that a good GPT prompt should follow a 6-step structure: Role → Task → Context → Reasoning → Output → Conditions. For instance, if you were to request a 'personal meal plan,' it would look something like this:
Role: Personal Dietitian
Task: Design a 5-day meal plan
Context: Busy professional, meals under 30 mins, no seafood
This structure is an excellent foundation that enables GPT to generate consistent, logical responses rather than just reacting to keywords. It provides a logical flow and ensures coherent output.
Adapting the Framework for Patent & Legal Analysis
I decided to apply this 6-step structure to the complex practice of patent and legal analysis. Here's how it evolved:
Role: International Patent & Legal Counsel
Task: Interpret claims, create claim charts, and conduct comparative case law analysis
Context: A memo for attorneys to grasp within 30 minutes (bilingual option available via instruction modification)
Conditions: Must cite case law, prioritizing cases from the last 5 years
This made it possible to give much more specific and professional instructions. But I wasn't done yet. In real-world scenarios, sometimes you need a quick, concise report, and other times, you need a document that can be collaboratively developed by multiple experts. That's why I created two distinct improvement paths.
Path 1: The 'Simple Memo' for Quick Decision-Making
The first path is the 'Simple Memo' approach. It's designed for attorneys and executives to grasp the key points within 30 minutes and make swift decisions by cutting out all the fluff. The core principle is to start with the conclusion, be direct, and offer actionable alternatives.
Heads-up! Key Features of the Simple Memo Instructions
This approach locks the output into a 'Memo' format and forces the AI to always start with an Executive Summary. It emphasizes business implications over complex legal jargon, helping the reader immediately understand the situation and consider the next steps.
Path 2: The 'Advanced Canvas' for Collaboration and Depth
The second path is the 'Advanced Canvas' approach. The goal here isn't just to create a static report but a living document—a 'canvas'—that multiple experts can contribute to and revise over time. Its main feature is the integration of project management techniques like version control, feedback integration, and an expert review loop.
Unlike the Simple Memo version, the Advanced version's key feature is its interactive process with the user, outputting the analysis to a 'canvas.' Instead of generating one long report, it prompts the user for direction after completing each analytical step. The user can then choose from the suggested options or stop the analysis at the current stage, allowing the document to be built progressively. This process is designed to facilitate natural revisions to the canvas.
The core of this method is the 'expert review loop.' The AI generates a draft, which is then audited by technical and legal experts for factual accuracy and legal application. The AI incorporates their feedback to create a revised version, which then goes through a final QA before the final version is produced. It's a systematic process.
Watch out! What Makes the Advanced Canvas Different
This method manages 'revision history' within the document itself, rather than through versioned filenames. It allows you to see at a glance who gave what feedback, when, and how it was addressed, enabling transparent and efficient collaboration.
Real-World Example: An HBM4 Patent Dispute Case
Seeing is believing. I applied these instructions to a hypothetical HBM4 technology patent dispute. I asked for an analysis of whether 'Company A's HBM4 product infringes on Company B's patent.'
Example: HBM4 Patent Claim Chart
The GPTs broke down Company B's patent claims element by element and generated a claim chart comparing them to Company A's product technology. Here's a snippet:
Company B's Patent Claim Element
Company A's Corresponding Technology (HBM4)
Infringement Opinion
a) A plurality of memory dies...
Features a 16-layer stacked DRAM die structure
High likelihood of literal infringement
b) Direct copper-to-copper bonding between dies...
Based on this chart, the GPTs then derived a legal analysis and strategic business implications, such as suggesting, "Company A should argue non-infringement as they do not use the hybrid bonding technology central to Company B's patent."
A Gift for You: Ready-to-Use GPTs Instructions
Here are the two versions of the GPTs instructions I've developed. Just copy and paste this text into the 'Instruction' field of your GPT's 'Configuration' tab, and you'll have your own expert AI assistant for patent and legal analysis.
① Simple Patent & Legal Analysis Instructions (Simple Memo)
## ROLE
* You are a bilingual patent attorney, proficient in both U.S. and Korean patent law.
* You compare and analyze case law and legal doctrines from the United States (USPTO/CAFC), Europe (EPO/UPC), and Korea (KIPO/courts), and prepare strategic bilingual (EN-KR) drafts for corporate executives or partner attorneys at the early stages of disputes or strategy development.
* You summarize complex technical and legal issues in a clear and concise manner so that C-level leaders can understand them within 30 minutes.
## TASK
The user selects the **type of analysis**:
* **Option 1: Infringement Analysis**
Evaluate the likelihood of infringement by comparing the given patent claim(s) with the accused product/process.
* **Option 2: Invalidity Analysis**
Evaluate the likelihood of invalidity by comparing the given patent claim(s) with prior art (patents, papers, product manuals, etc.).
### Infringement Analysis Procedure
(i) Claim interpretation
(ii) Claim chart (mapped against product/process)
(iii) Case law analysis on infringement issues from the past 5 years (US/EU/KR)
(iv) Strategic implications
(v) \[Optional] Infringement risk matrix
### Invalidity Analysis Procedure
(i) Claim interpretation
(ii) Claim vs. prior art mapping
(iii) Analysis of novelty, inventive step, and other invalidity grounds (with jurisdiction-specific standards):
- U.S.: §102/§103, *KSR*, *Graham*, obviousness combinations
- Europe: Art. 54/56 EPC, problem-solution approach
- Korea: Patent Act Art. 29, PHOSITA standard
(iv) Case law on invalidity from the past 5 years
(v) Strategic implications
(vi) \[Optional] Invalidity risk matrix
## CONTEXT
* Audience: corporate executives without deep technical background, in-house counsel, business decision-makers
* Purpose: rapid risk assessment and decision-making support
* Language: bilingual (EN-KR) in every paragraph
## INPUTS
### Common
* Case name / project name
* Original patent claim text
* Filing date, priority date, grant date
* Jurisdiction(s) / forum of analysis
* Scope of publicly available evidence
### Additional Inputs for Infringement Analysis
* Name/model of accused product/service
* Structural features, method of operation, process steps
### Additional Inputs for Invalidity Analysis
* Prior art to be compared (literature, patents, papers, product manuals, etc.)
* Key features and disclosures of the prior art
## REASONING
* Sequence: claim interpretation → interpretation of product or prior art → element-by-element comparison → application of legal standards → favorable reasoning → anticipated counterarguments → jurisdictional comparison → conclusion sensitivity
* Doctrines by jurisdiction:
• U.S.: *Phillips/Teva* (claim construction), *Graham/KSR* (obviousness), IPR case law
• Europe: problem-solution approach, plausibility doctrine
• Korea: claim construction, PHOSITA standard, trial/board precedents
* Conclusion must appear in the first sentence of the Executive Summary
* Present 2–3 key grounds supporting the conclusion
## OUTPUT (Memo Structure)
**MEMORANDUM**
* TO: \[Recipient]
* FROM: \[Author Role]
* DATE: \[Date]
* SUBJECT: Patent Analysis of \[Case Name]
1. Executive Summary (conclusion first, 3–4 sentences with key grounds)
2. Key Findings
A) Claim chart (vs. product or prior art)
B) Core issue analysis (focus on 1–2 issues)
C) Case law application (last 5 years)
D) 3–5 strategic implications
E) Action items requiring follow-up
F) \[Optional] Risk matrix (infringement/invalidity)
3. Strategic Implications (3 recommendations from a management perspective)
## CONDITIONS
* Memo length: within 2 A4 pages
* Bilingual (EN-KR), with difficult terms explained simply
* All arguments must be supported by evidence (patent, product, prior art, case law)
## FINAL REVIEW STAGE
* Verify consistency of language, logic, and translation accuracy
* Confirm the currency of case law and legal standards, and the accuracy of technical facts
* In invalidity analysis, ensure the prior art’s public availability, ease of combination, identification of differences, and legal validity
② Advanced Patent-Legal Analysis Guidelines (Advanced Canvas)
## ROLE
* You are the lead counsel (partner) heading a global law firm’s IP litigation and strategic consulting team.
* You collaborate with a cross-functional group—including technical experts, in-house patent attorneys/counsel, and foreign agents—to craft the optimal legal strategy.
* All deliverables are prepared as a **bilingual (EN–KR) canvas document** that compares and analyzes case law and legal doctrines across Korea (IP Trial & Appeal Board/Patent Court), the United States (PTAB/CAFC), and Europe (EPO/UPC).
## TASK
* The user selects one analysis type:
* **Option 1: Infringement Analysis**
→ Patent claim(s) vs. accused product/process
* **Option 2: Invalidity Analysis**
→ Patent claim(s) vs. prior art (patents, papers, products, etc.)
* Follow a dedicated **analysis path** according to the selected type.
* The deliverable is produced as a **Patent-Legal Analysis Canvas** and evolves into a living document by incorporating expert feedback.
## CONTEXT
* Audience: patent attorneys, litigation counsel, SMEs, and IP licensing professionals.
* Purpose: deep analysis of legal and technical issues to support litigation, negotiations, and strategic decision-making.
* Document management: maintained as a single canvas with all changes logged in a **Revision History** section.
## INPUTS
### Common Inputs
* Case name
* Original patent claim text
* Patent filing date, priority date, and grant date
* Target jurisdictions and forums for analysis
* Scope of publicly available evidence
### If Infringement Analysis is selected
* Accused product/service name and model number
* Structural features, operating method, and process steps
### If Invalidity Analysis is selected
* Prior art to compare (patents, publications, product manuals, etc.)
* Disclosed elements and key contents of the prior art
## REASONING (Sequence)
1. **Claim construction** (apply jurisdiction-specific canons: US *Phillips/Teva*; EU problem–solution; KR specification-centered practice)
2. **Interpretation of the product or prior art**
3. **Element-by-element mapping (Claim vs. Product or Prior Art)**
4. **Statement of applicable doctrines** (reflecting inter-jurisdictional differences)
5. **Issue spotting** (identify key legal/technical issues)
6. **Issue prioritization** (select 1–2 high-impact issues)
7. **Breakthrough reasoning** (logic to overcome unfavorable points)
8. **Affirmative case theory** (grounds that strengthen your position)
9. **Anticipated counterarguments** (likely opposing arguments)
10. **Responses & actions** (defensive reasoning and concrete action items)
11. **Jurisdictional comparison** (key differences among US/EU/KR)
12. **Conclusion sensitivity** (conditions that could change the outcome)
## OUTPUT (Canvas Structure)
**\[Meta Block]**: case name, analysis type (infringement/invalidity), jurisdictions, responsible team, last updated date, revision history, privilege designation
1. **Executive Summary** (bottom-line conclusion and key changes)
2. **Case Overview** (background, technology, parties)
3. **Claim Construction** (definitions of key terms and a “Canon Box”)
4. **Analysis Section**
* Infringement Mode → Claim-to-Product chart + analysis of literal infringement / doctrine of equivalents
* Invalidity Mode → Claim-to-Prior-Art chart + analysis of novelty/inventive step/other invalidity grounds
5. **Strategic Recommendations**
* A) Legal strategy
* B) Business strategy
* C) \[Optional] Risk matrix (infringement/invalidity/PI) with 0–5 RAG (Red–Amber–Green) score
6. **Expert Audit & Revision Notes** (record feedback and tracked edits)
## CONDITIONS
* Assign the document name once at creation; subsequent revisions are recorded only in the body’s history.
* When incorporating expert feedback (Audit Notes), mark edits with the `[Rev.note]` tag.
* Tag evidence as **P/C/A/U** (Public/Confidential/Assumption/Unknown), and use pincites.
* Record uncertainties and assumptions in an **Assumptions Log**.
## Verification Stage (Expert Verification)
* By default, ask the user whether to **designate verification experts (technical/legal)** directly.
* If the user does not designate experts:
* **Technical expert recommendation**: an SME specialized in the invention’s field (e.g., semiconductor packaging specialist, AI algorithm researcher).
* **Legal expert recommendation**: counsel with deep familiarity with the controlling forum—USPTO/CAFC, EPO/UPC, or KIPO/Patent Court (including former judges or practitioners).
* The system (ChatGPT) proactively proposes an expert mix and adds a verification step covering **technical accuracy** and **legal sufficiency**, including:
* Review of linguistic/logical consistency and translation accuracy
* Confirmation of currency of case law and doctrines, and accuracy of technical facts
* For invalidity: public availability of prior art, combinability, difference identification, and legal soundness
* The final document includes an **“Expert Verification Layer”** section listing the verification actors, summary of opinions, and whether/how comments were incorporated.
In Closing: AI Is the Tool, You Are the Expert
I hope the instructions I've shared today will be helpful in your work. Using them will undoubtedly save you a significant amount of time on repetitive research and drafting. But there's a crucial point to remember: while AI is an incredible assistant, the final judgment and responsibility always lie with us, the experts.
That's precisely why I included the 'expert review loop' in the 'Advanced Canvas' instructions. Critically reviewing the AI's output and collaborating with fellow experts to produce a better result is what defines true professional competence. I look forward to seeing how we can use powerful tools like AI to focus more on creative and strategic work. What are your thoughts?
Of course, you can take these instructions a step further and write them in JSX (JavaScript) to create a more dynamic and user-friendly UI. That's what I do. In fact, the version I've shared here is an early-stage one. I use a more advanced version tailored for in-depth, professional-grade analysis, and the results have been impressively satisfactory.
The task of improving these instructions further is now in your hands.
Frequently Asked Questions (FAQ)
Q: Can I use these instructions for legal documents other than patent analysis, like contract reviews?
A: Absolutely. By modifying the 'Task,' 'Reasoning,' and 'Output' sections, you can adapt them for a wide range of applications, such as drafting contracts, conducting legal research, or summarizing court filings. The key is to clearly define the 'role' and 'process.'
Q: Which one should I choose: the 'Simple Memo' or the 'Advanced Canvas'?
A: It depends on your goal. If you need a quick report for rapid decision-making, go with the 'Simple Memo.' If you require in-depth collaboration among multiple experts and systematic record-keeping, the 'Advanced Canvas' is the better choice.
Q: Can I trust and use the legal analysis generated by the AI as is?
A: Absolutely not. While AI is a very useful drafting tool, there's always a risk of hallucinations or misapplication of legal principles. Therefore, all AI-generated output must be critically reviewed and verified by a subject matter expert. The 'expert review loop' is not optional; it's essential.
GPTs 프롬프트, 어떻게 짜야 할까요? 단순한 대화형 AI를 넘어, 복잡한 특허 침해 분석과 법률 자문을 수행하는 전문 비서로 만드는 구체적인 지침을 공개합니다. Andrew Bolis의 기본 뼈대에서 출발해 특허·법률 실무에 맞게 진화한 두 가지 경로, ‘간편 메모’와 ‘심화 캔버스’ 지침을 지금 바로 확인해 보세요.
요즘 AI, 특히 GPT의 능력에 다들 놀라워하죠. ‘이걸로 내 업무를 자동화할 순 없을까?’ 한 번쯤 생각해 보셨을 거예요. 저도 그랬습니다. 특히 복잡한 특허 문서를 분석하고 법률적 검토를 하는 일은 시간과 노력이 정말 많이 드는 작업이니까요. 어떻게 하면 GPT를 그냥 ‘말 잘하는 AI’가 아니라, 진짜 ‘전문가급 조수’로 만들 수 있을까 고민이 많았어요.
그 고민의 시작은 Andrew Bolis가 제시한 GPT 프롬프트의 기본 구조에서부터였습니다. 그리고 수많은 테스트를 거쳐, 마침내 특허 및 법률 분석에 최적화된 GPTs(커스텀 GPT) 제작 지침을 완성하게 되었습니다. 오늘은 그 여정과 최종 결과물을 여러분께 공유해 드리고자 합니다.
모든 것의 시작: 6단계 프롬프트 뼈대
Andrew Bolis는 좋은 GPT 프롬프트가 ‘역할(Role) → 과업(Task) → 맥락(Context) → 추론(Reasoning) → 결과물(Output) → 조건(Conditions)’이라는 6단계 구조를 가져야 한다고 말했어요. 예를 들어 ‘개인 식단 설계’를 요청한다면 이렇게 정리할 수 있죠.
역할: 개인 식단 컨설턴트
과업: 5일치 식단 설계
맥락: 바쁜 직장인, 30분 내 조리, 해산물 제외
추론: 영양 균형, 재료 재사용 고려
결과물: 마크다운 표 형식
조건: 모든 끼니 포함
이 구조는 GPT가 단순히 키워드에 반응하는 게 아니라, 논리적인 흐름을 갖고 일관성 있는 답변을 생성하게 만드는 아주 훌륭한 기본 뼈대입니다.
기본 뼈대를 특허·법률 분석용으로 확장하기
저는 이 6단계 구조를 복잡한 특허 및 법률 분석 실무에 적용해보기로 했습니다. 그랬더니 이렇게 바뀌더군요.
역할: 국제 특허·법률 자문가
과업: 청구항 해석, 클레임 차트 작성, 판례 비교 분석
맥락: 변호사·변리사가 30분 내에 파악할 수 있는 메모(이중언어 메모로 지침 수정 가능)
추론: 적용 법리 → 우리 측에 유리한 논리 → 예상 반론 및 반대 판례 분석
결과물: 클레임 차트 + 법리 분석 메모 + 전략적 시사점
조건: 판례 인용 필수, 최근 5년 내 판례 우선 적용
훨씬 구체적이고 전문적인 작업 지시가 가능해졌죠. 하지만 이걸로 끝이 아니었습니다. 실제 업무에서는 더 빠르고 간결한 보고가 필요할 때도 있고, 반대로 여러 전문가가 협업하며 문서를 계속 발전시켜야 하는 경우도 있었거든요. 그래서 두 가지 개선 경로를 만들게 되었습니다.
경로 1: 신속한 의사결정을 위한 ‘간편 메모 지침’
첫 번째는 ‘간편 메모(Simple Memo)’ 방식입니다. 변호사/변리사나 경영진이 30분 안에 핵심을 파악하고 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록, 보고서의 군더더기를 싹 뺀 방식이죠. 핵심은 ‘결론부터, 두괄식으로, 실행 가능한 대안 제시’에 있습니다.
알아두세요! 간편 메모 지침의 핵심
이 방식은 결과물을 ‘메모(Memo)’ 형식으로 고정하고, 항상 이그제큐티브 서머리(Executive Summary)를 먼저 작성하도록 강제합니다. 복잡한 법률 용어보다는 비즈니스 관점의 시사점을 강조하여, 보고를 받는 사람이 즉각적으로 상황을 이해하고 다음 단계를 고민할 수 있게 돕습니다.
경로 2: 협업과 깊이를 더하는 ‘심화 캔버스 지침’
두 번째는 ‘심화 캔버스(Advanced Canvas)’ 방식입니다. 이건 단순한 보고서가 아니라, 여러 전문가가 참여하여 계속 내용을 추가하고 수정하며 완성해나가는 살아있는 문서, 즉 ‘캔버스’를 만드는 것을 목표로 합니다. 버전 관리, 피드백 반영, 전문가 검증 루프 등 프로젝트 관리 기법을 도입한 것이 특징입니다.
간이 메모 버전과 달리, 심화 버전은 분석 결과를 ‘캔버스’에 출력하면서 사용자와 상호작용하는 점이 가장 큰 특징입니다. 일방적으로 긴 보고서를 생성하는 것이 아니라, 각 분석 단계를 진행한 후 다음 단계로 나아갈 방향을 사용자에게 질문합니다. 사용자는 제시된 선택지 중 하나를 고르거나, 현재 단계에서 분석을 멈추도록 지시하며 결과물을 점진적으로 완성해나갈 수 있습니다. 이 과정을 통해 캔버스의 수정(Revision)이 자연스럽게 이루어지도록 설계되었습니다.
이 방식의 핵심은 ‘전문가 검증 루프’에 있습니다. AI가 초안(Draft)을 작성하면, 기술 전문가와 법률 전문가가 사실관계와 법리 적용을 검토(Audit)하고 피드백을 남깁니다. AI는 이 피드백을 반영하여 수정본(Revision)을 만들고, 최종적으로 품질 검수(Final QA)를 거쳐 완성본을 내놓는 체계적인 프로세스를 따릅니다.
주의하세요! 심화 캔버스 지침의 차별점
이 방식은 파일명에 버전 기록을 남기는 대신, 문서 내부에 ‘리비전 이력’을 체계적으로 관리합니다. 누가, 언제, 어떤 피드백을 주었고, 어떻게 수정되었는지를 한눈에 파악할 수 있어 투명하고 효율적인 협업이 가능해집니다.
실전 적용 예시: HBM4 특허 분쟁 케이스
백문이 불여일견이죠. 가상의 HBM4 기술 특허 분쟁 상황에 이 지침들을 적용해 보았습니다. ‘A사의 HBM4 제품이 B사의 특허를 침해했는가?’라는 질문에 대해 분석을 요청했습니다.
예시: HBM4 특허 클레임 차트 (Claim Chart)
GPTs는 B사 특허의 청구항을 요소별로 분해하고, A사 제품의 각 기술이 이에 어떻게 대응되는지를 비교하는 클레임 차트를 생성했습니다. 아래는 그 일부입니다.
B사 특허 청구항 요소
A사 제품 대응 기술 (HBM4)
침해 여부 의견
a) 복수의 메모리 다이...
16단 DRAM 다이 적층 구조 보유
문언 침해 가능성 높음
b) 다이 간 직접 구리 대 구리 본딩...
고도화된 MR-MUF 기술 사용 (구리 본딩 아님)
비침해 (핵심 기술 차이)
이후 GPTs는 이 차트를 기반으로 법리 분석과 비즈니스 전략 시사점까지 도출해냈습니다. 예를 들어, ‘A사는 B사 특허의 핵심인 하이브리드 본딩 기술을 사용하지 않았으므로 비침해 주장을 펼치는 것이 유리하다’와 같은 구체적인 전략을 제시했죠.
여러분을 위한 선물: 바로 사용 가능한 GPTs 지침
지금까지의 과정을 통해 완성된 두 가지 버전의 GPTs 지침(Instruction)을 공개합니다. 이 내용을 복사해서 여러분의 GPTs ‘Configuration’ 탭의 ‘Instruction’ 필드에 붙여넣기만 하면, 곧바로 특허·법률 분석 전문 AI 비서를 만들 수 있습니다.
① 간편 특허법률 분석 지침 (Simple Memo)
## ROLE
* 당신은 국제 특허법에 능통한 미국/한국 특허법 전문 변리사/변호사(Bilingual Patent Attorney)입니다.
* 미국(USPTO/CAFC), 유럽(EPO/UPC), 한국(KIPO/법원)의 판례와 법리를 비교·분석하여, 회사 경영진이나 파트너 변호사가 분쟁 초기 또는 전략 수립 단계에서 활용할 수 있는 전략적 초안을 이중언어(EN-KR 병기)로 작성합니다.
* 복잡한 기술적·법률적 쟁점을 C-Level 리더가 30분 내 이해할 수 있도록 명확하고 간결하게 요약합니다.
## TASK
사용자는 **분석 유형**을 선택합니다.
* **Option 1: Infringement Analysis (침해분석)**
주어진 특허 청구항과 피침해 제품/공정을 비교하여 침해 가능성을 평가합니다.
* **Option 2: Invalidity Analysis (무효분석)**
주어진 특허 청구항과 선행기술(prior art: 특허·논문·제품 매뉴얼 등)을 비교하여 무효 가능성을 평가합니다.
### 침해분석 절차
(i) 청구항 해석
(ii) 클레임 차트(제품/공정 대비)
(iii) 최근 5년 침해 관련 판례 분석(US/EU/KR)
(iv) 전략 시사점
(v) \[선택] 침해 위험 매트릭스
### 무효분석 절차
(i) 청구항 해석
(ii) 선행기술 대비 차트(Claim vs. Prior Art Mapping)
(iii) 신규성/진보성/기타 무효사유 분석 (각 관할별 기준 적용:
- 미국: §102/§103, *KSR*, *Graham*, obviousness combinations
- 유럽: Art. 54/56 EPC, problem-solution approach
- 한국: 특허법 제29조, “통상의 기술자” 기준)
(iv) 최근 5년 무효 관련 판례 반영
(v) 전략 시사점
(vi) \[선택] 무효 위험 매트릭스
## CONTEXT
* 독자: 기술 배경이 깊지 않은 경영진, 사내 변호사, 비즈니스 의사결정권자
* 목적: 신속한 리스크 평가 및 의사결정 지원
* 언어: 문단마다 EN-KR 병기
## 입력(Inputs)
### 공통
* 사건명/프로젝트명
* 특허 청구항 원문
* 특허출원일·최우선일·등록일
* 분석 대상 관할국/포럼
* 공개 증거 범위
### 침해분석용 추가 입력
* 피침해 제품/서비스 명칭·모델명
* 구성적 특징·작동방법·공정 단계 설명
### 무효분석용 추가 입력
* 비교할 선행기술(문헌, 특허, 논문, 제품 설명서 등)
* 선행기술의 핵심 구성 및 공개 내용
## REASONING
* 순서: 청구항 해석 → 제품 또는 선행 기술 설명 해석 → 구성요소 대비 → 적용 법리 → 유리 논리 → 예상 반론 → 관할 비교 → 결론 민감도
* 관할별 법리
• 미국: *Phillips/Teva* (claim), *Graham/KSR* (obviousness), IPR case law
• 유럽: problem-solution approach, plausibility doctrine
• 한국: 청구항 해석·통상의 기술자 기준·심결례
* 결론은 Executive Summary 첫 문장에 명시
* 핵심 근거 2–3개 제시
## OUTPUT (Memo 구조)
**MEMORANDUM**
* TO: \[보고 대상]
* FROM: \[역할 이름]
* DATE: \[작성일]
* SUBJECT: \[사건명] 특허 분석 결과
1. Executive Summary (결론 우선, 핵심 근거 3–4문장)
2. Key Findings
A) Claim Chart (제품 또는 선행기술 대비)
B) 핵심 쟁점 분석 (1–2개 집중)
C) 판례 적용 (최근 5년)
D) 전략적 시사점 3–5개
E) 보완 필요 Action Items
F) \[선택] 위험 매트릭스 (침해/무효)
3. Strategic Implications (경영 관점 권고 3가지)
## CONDITIONS
* 메모는 A4 2쪽 이내
* EN-KR 병기, 어려운 용어는 쉽게 풀어 설명
* 모든 주장은 자료(특허·제품·선행기술·판례)에 근거
## Final 검수 단계
* 언어·논리 일관성 및 번역 정확성 검증
* 판례 및 법리의 최신성, 기술적 사실의 정확성 검증
* 무효분석 시 선행기술의 공지 여부, 결합 용이성, 차이점 식별 및 법리적 타당성 점검
② 심화 특허법률 분석 지침 (Advanced Canvas)
## ROLE
* 당신은 글로벌 로펌의 IP 소송 및 전략 컨설팅 팀을 이끄는 파트너 변리사/변호사(Lead Counsel)입니다.
* 기술 전문가, 사내 변리사/변호사, 해외 대리인 등 다양한 전문가와 협업하여 최적의 법률 전략을 수립합니다.
* 결과물은 한국(특허심판원/특허법원), 미국(PTAB/CAFC), 유럽(EPO/UPC)의 판례와 법리를 비교·분석한 **이중언어(EN-KR 병기) 캔버스 문서**로 작성합니다.
## TASK
* 사용자가 분석 유형을 선택:
* **Option 1: Infringement Analysis (침해분석)**
→ 특허 청구항 vs. 대상 제품/공정
* **Option 2: Invalidity Analysis (무효분석)**
→ 특허 청구항 vs. 선행기술(특허·논문·제품 등)
* 선택한 분석 유형에 따라 별도의 **분석 경로**를 따릅니다.
* 결과물은 **Patent-Legal Analysis Canvas**로 산출되며, 전문가 피드백을 반영하여 Living Document로 진화합니다.
## CONTEXT
* 독자: 특허 전문 변리사, 소송 변호사, SME, IP 라이선싱 담당자.
* 목적: 법률 및 기술 쟁점을 심층 분석하고, 소송·협상·전략 의사결정에 활용.
* 문서 관리: 단일 캔버스로 관리하며, **리비전 이력** 섹션에 모든 변경 사항 기록.
## INPUTS
### 공통 입력
* 사건명
* 특허 청구항 원문
* 특허 출원일·우선일·등록일
* 분석 대상 관할국 및 포럼
* 공개 증거 범위
### 침해분석 선택 시
* 피침해 제품/서비스 명칭 및 모델명
* 구성적 특징, 작동 방법, 공정 단계
### 무효분석 선택 시
* 비교할 선행기술(특허, 논문, 제품 매뉴얼 등)
* 선행기술의 공개된 구성 및 핵심 내용
## REASONING (추론 순서)
1. **특허 청구항 해석** (관할별 Canon 적용: US *Phillips/Teva*, EU problem-solution, KR 명세서 중심)
2. **제품 또는 선행기술 해석**
3. **구성요소 대비 분석 (Claim vs. Product or Prior Art Mapping)**
4. **적용 법리 정리** (관할별 차이 반영)
5. **쟁점 파악** (주요 법률·기술 쟁점 식별)
6. **핵심 쟁점 선정** (Impact 높은 1\~2개 선택)
7. **돌파 논리 파악** (불리한 포인트 극복 로직)
8. **유리 논리 정리** (주장 강화 근거)
9. **예상 반론** (상대방이 제기할 수 있는 주장)
10. **대응 논리와 조치** (방어 논리 및 Action Item)
11. **관할 비교** (US/EU/KR 주요 차이점)
12. **결론 민감도** (판단을 바꿀 수 있는 조건 요약)
## OUTPUT (Canvas 구조)
**\[메타블록]**: 사건명, 분석 유형(침해/무효), 관할, 담당팀, 최종 업데이트일, 리비전 이력, Privilege 표시
1. **Executive Summary** (결론 및 핵심 변경사항)
2. **Case Overview** (사건 배경·기술·당사자)
3. **Claim Construction** (주요 용어 해석 및 Canon Box)
4. **Analysis Section**
* Infringement Mode → Claim vs. Product Chart + 문언/균등침해 분석
* Invalidity Mode → Claim vs. Prior Art Chart + 신규성/진보성/기타 무효사유 분석
5. **Strategic Recommendations**
* A) 법률 전략
* B) 비즈니스 전략
* C) \[선택] 리스크 매트릭스 (침해/무효/PI, 0–5 RAG 점수)
6. **Expert Audit & Revision Notes** (피드백 및 수정 내역 기록)
## CONDITIONS
* 문서명 최초 1회 지정, 이후 리비전은 본문 이력에만 기록.
* 전문가 피드백(Audit Notes)을 반영할 때는 `[Rev.note]` 태그로 수정 부분 표시.
* 증거는 **P/C/A/U** (Public/Confidential/Assumption/Unknown)로 태깅, 핀사이트 인용 필수.
* 불확실성 및 가정은 **Assumptions Log**에 기록.
## 검증 단계 (Expert Verification)
* 기본적으로 사용자에게 “검증 전문가(기술/법률)를 직접 지정할지”를 묻습니다.
* 사용자가 입력하지 않는 경우:
* **기술 분야 전문가 추천**: 발명의 기술분야에 특화된 SME (예: 반도체 패키징 전문가, AI 알고리즘 연구자 등).
* **법률 전문가 추천**: 사건 관할에 따라 USPTO/CAFC, EPO/UPC, KIPO/특허법원 판례에 정통한 변호사/판사 경험자.
* ChatGPT가 자동으로 전문가 조합을 제안하고, 해당 전문가 관점에서 **기술적 정확성** 및 **법리적 적합성**을 검증 단계에 추가.
* 언어·논리 일관성 및 번역 정확성 검증
* 판례 및 법리의 최신성, 기술적 사실의 정확성 검증
* 무효분석 시 선행기술의 공지 여부, 결합 용이성, 차이점 식별 및 법리적 타당성 점검
* 최종 문서에는 **“Expert Verification Layer”** 섹션을 포함하여 검증 주체, 의견 요약, 반영 여부를 기록.
마치며: AI는 도구일 뿐, 전문가는 당신입니다
오늘 제가 공유한 지침이 여러분의 업무에 작은 도움이 되기를 바랍니다. 이 지침을 활용하면 분명 반복적인 자료 조사와 초안 작성 시간을 획기적으로 줄일 수 있을 겁니다. 하지만 기억해야 할 중요한 사실이 있습니다. AI는 놀라운 조수이지만, 최종적인 판단과 책임은 언제나 전문가인 우리의 몫이라는 것입니다.
특히 ‘심화 캔버스’ 지침에 ‘전문가 검증 루프’를 넣은 이유도 바로 그 때문입니다. AI가 생성한 결과물을 비판적으로 검토하고, 동료 전문가들과 협업하며 더 나은 결과물을 만들어가는 과정이야말로 진정한 전문가의 역량이니까요. AI라는 강력한 도구를 통해 우리가 더욱 창의적이고 전략적인 일에 집중할 수 있기를 기대합니다. 여러분의 생각은 어떠신가요?
물론 위 지침을 좀 더 발전시켜 인터랙티브하게 작동하도록 JSX(자바스크립트)로 작성하면 더 멋지고 사용자 친화적인 UI로 사용할 수 있습니다. 저도 그렇게 만들어 사용하고 있습니다. 사실 여기에 공개한 버전은 초기 단계 버전입니다. 저는 좀더 전문가용으로 심층 분석할 수 있는 지침으로 개선해서 사용하고 있습니다. 분석결과는 정말 감탄이 나올만큼 만족스럽습니다.
좀더 발전된 지침의 개량은 여러분의 몫입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: 이 지침을 특허 분석 외 다른 법률 문서(계약서 검토 등)에도 사용할 수 있나요?
A: 물론입니다. ‘과업(Task)’, ‘추론(Reasoning)’, ‘결과물(Output)’ 부분을 해당 업무에 맞게 수정하면 계약서 초안 작성, 법률 리서치, 소송 서면 요약 등 다양한 분야에 얼마든지 응용할 수 있습니다. 핵심은 ‘역할’과 ‘프로세스’를 명확히 정의하는 것입니다.
Q: ‘간편 메모’와 ‘심화 캔버스’ 중 어떤 것을 선택해야 할까요?
A: 목적에 따라 다릅니다. 빠른 보고와 신속한 의사결정이 필요하다면 ‘간편 메모’를, 여러 전문가의 깊이 있는 협업과 체계적인 기록 관리가 중요하다면 ‘심화 캔버스’를 선택하는 것이 좋습니다.
Q: AI가 생성한 법률 분석 결과를 그대로 믿고 사용해도 되나요?
A: 절대 안 됩니다. AI는 매우 유용한 초안 작성 도구이지만, 할루시네이션(환각)이나 법리 오적용의 가능성이 항상 존재합니다. 따라서 AI가 생성한 모든 결과물은 반드시 해당 분야 전문가의 비판적인 검토와 검증을 거쳐야 합니다. ‘전문가 검증 루프’는 선택이 아닌 필수입니다.
Still confused about copyright for AI-generated designs? Me too. Here’s a deep dive into the subtle differences in the legal approaches of the U.S., Europe, and Korea, based on the latest case law and legislation, along with a practical guide for creators.
AI Copyright: A Deep Analysis of Case Law and Legislation! This article breaks down the complex copyright issues surrounding designs created with generative AI like Midjourney and ChatGPT. Learn how to protect your creative work with our checklist and review of the latest legal challenges in different countries.
Hey there! In an era where we can whip up stunning designs with AI, a critical question has captured everyone’s attention: “Who actually owns the incredible designs made by AI?”
While the legal frameworks for AI-assisted designs in Europe, the U.S., and Korea are all fundamentally based on the ‘human author’ principle, they each show subtle differences in focus due to their unique legal traditions and policy approaches. Today, we’ll take a closer look at these key distinctions through the lens of the latest case law and legislation.
🌍 Key Differences in AI Copyright Law Across the Globe
🇪🇺 European Union: Focus on the Designer’s Creative Choices
The core question in the European Union is this: “Does the design reflect the designer’s own personality and creative choices, rather than just its aesthetic effect or novelty compared to prior works?” And, “Was there room for ‘free and creative choices’ in the expression of the work, ensuring it wasn’t solely dictated by its technical function?”In other words, the emphasis is placed more on the creative process than on the final outcome.
This standard, known as the ‘Author’s Own Intellectual Creation’ (AOIC), has been established through various court rulings.
The Ganni Shoe Case (2024): This case showed that even if a designer is inspired by existing designs, they can still meet the AOIC standard by making creative choices that reflect their own personality.
The AI Act (2024): This law requires AI providers to disclose summaries of their training data, making it easier to establish a causal link in copyright infringement disputes.
A New Proposal to Watch: The ‘Recognizability Test’
Recently, Advocate General Szpunar of the Court of Justice of the European Union (CJEU) proposed a new ‘Recognizability Test,’ suggesting that infringement occurs if the creative elements of the original work are ‘recognizable’ in the copy. However, this proposal has faced criticism for potentially stifling innovation in industries like fashion and unfairly increasing legal liability for designers. Its future is one to watch.
🇺🇸 United States: A Strict Scrutiny of ‘Sufficient Human Intervention’
The central question in U.S. law is: “Does the expressed design show a sufficient degree of intervention or modification by a human author to be recognized?” The U.S. applies the ‘human author’ principle very strictly, making it clear that works generated solely by AI cannot be copyrighted.
The Stephen Thaler Ruling (2023): The court denied copyright for a work created solely by AI, reaffirming the ‘human author’ requirement.
‘Transformative Use’: This legal concept provides a path to copyright protection if a human’s modifications to an AI-generated work are substantial enough to create a new expression, meaning, or message.
The Kristina Kashtanova Case (2022): While the graphic novel as a whole—with its creative ‘selection and arrangement’ by a human—was granted copyright, the individual AI-generated images were not protected, highlighting the importance of ‘sufficient intervention.’
🇰🇷 South Korea: Based on ‘Additional Work’ and ‘Creative Arrangement’
In Korean law, the key questions are: “Did a human perform ‘additional work’ such as modification or enhancement on the AI output?” or “Is there creativity in the way the AI outputs were selected and arranged?” The ‘Generative AI Copyright Guide’ explains that while AI outputs themselves are not protected, copyright can be recognized for the parts that involved human ‘additional work.’ Furthermore, if there is creativity in the selection and arrangement of AI outputs, the work may be recognized as a copyrightable ‘compilation.’
While the Ministry of Culture, Sports and Tourism and the Korea Copyright Commission have been leading the charge on these issues, it remains to be seen which government body will take the lead following the establishment of the new Ministry of Intellectual Property in 2025.
📊 A Side-by-Side Comparison of Legal Approaches
Category
European Union (EU)
United States (US)
United Kingdom (UK)
South Korea
Copyright Requirements
- AOIC (Author’s Own Intellectual Creation) - The author’s unique personality and creative choices - Freedom of choice not dictated by technical function
- Strict human authorship principle - No protection for purely AI-generated works - AI-assisted works protectable with sufficient human input
- Gradual adoption of AOIC standard - Emphasis on the designer’s personality and free, creative choices
- Expression of human thoughts or feelings - No protection for AI outputs themselves - Copyright recognized only for the ‘additional work’ by a human
Infringement Criteria
- Restricted act, causal link, and substantial similarity - Replication via TDM is considered copying - Controversial ‘Recognizability Test’ proposed by AG Szpunar
- Transformative Use - Replication via TDM is copying, but fair use exceptions apply - Adds new expression, meaning, message, or utility
- Restricted act, causal link, and substantial similarity - Replication via TDM is considered copying - Replicating ‘style’ alone is not infringement
- Restricted act, causal link, and substantial similarity - Replication via TDM is considered copying - Replicating ‘style’ alone is not infringement
Policy & Regulation
- AI Act: Mandates disclosure of training data summaries - Reports and policy papers from the European Parliament
- Executive orders and agreements on safety measures like watermarking - Leading international discussions through WIPO
- No specific legislation yet on AI and IP - Reaffirmation of the AOIC standard’s validity
- AI-Copyright Working Group launched in 2023, published guidelines - Recommends documenting process and data sources - Future changes expected with new Ministry of Intellectual Property in 2025
🎯 A Practical Checklist for Creators Using AI
✅ How to Increase the Likelihood of Copyright Protection
Lead with a Human-Driven Plan: Create a detailed brief with your concept, style, and color palette. Experiment with multiple prompts and curate the results. (This helps prove ‘creative choices’ in the EU and ‘creative arrangement’ in Korea).
Make Significant Edits: Use tools like Photoshop or Illustrator to fine-tune AI outputs. Add your own text and graphic elements to make the work truly yours. (This helps demonstrate ‘sufficient intervention’ in the U.S. and ‘additional work’ in Korea).
Document Your Process Thoroughly: Keep a record of your prompt iterations, editing steps, and the reasoning behind your final decisions. This documentation can be crucial evidence of your creative contribution. (Important in all jurisdictions).
❌ When Copyright Protection is Unlikely
Using the direct output from a simple prompt with no changes.
Simply copying and pasting various AI-generated results together without creative arrangement.
Having no records or proof of your creative process.
🚀 The Future for AI and Designers
Looking ahead, we can expect copyright guidelines for AI to become more specific and for detection technologies like watermarking to improve. We’ll also likely see more international cooperation to harmonize these standards.
💡 Practical Tips for Designers
Meticulously Document Your Creative Process: Save screenshots, screen recordings, and notes on your prompt development to create a paper trail proving your ‘human contribution.’
Use AI as a Tool, Not a Replacement: Leverage AI for brainstorming or creating initial drafts, but always infuse the final product with your own creativity.
Be Transparent: Be open with clients and the public about how you use AI tools to build trust and manage expectations.
Stay Informed: Keep an eye on legal changes, court rulings, and industry guidelines in your country to minimize your legal risks.
Key Differences:The U.S. tends to focus on whether the result has been “sufficiently modified,” Europe emphasizes the “creative choices” made in the process, while Korea places weight on the “additional work” applied to the outcome.
Best Practice:
When using AI, document your entire process from planning to final edits!
Future Tech:AI watermarking is emerging as a key technology for content transparency.
Use these tips to create smarter with AI!
🎬 Final Thoughts: Becoming a Wise Creator in the AI Era
AI has become a powerful partner in our creative endeavors. But it’s crucial to remember that technology is just a tool—the true author is still human.
The common thread across all countries is the emphasis on ‘human creative intervention.’ Infuse your unique ideas and sensibilities into AI-generated outputs. That’s what transforms a machine’s product into a genuinely creative work that can be protected by copyright.
AI technology will continue to evolve, and the laws governing it will become more refined. But one thing won’t change: a creator’s imagination and expression are their most valuable assets. Remember, AI isn’t here to replace your creativity—it’s here to amplify it! ✨
Frequently Asked Questions
Q: If I edit an AI image in the U.S., is it automatically copyrighted?
A: Not necessarily. U.S. courts look for a significant level of creative modification that adds new expression or meaning—enough to qualify as ‘transformative use.’ Simple changes like adjusting colors or cropping might not be enough.
Q: What does the ‘AOIC’ standard in Europe really mean?
A: It stands for ‘Author’s Own Intellectual Creation’ and focuses on whether the author was able to make ‘free and creative choices.’ This means the final work can’t be something automatically determined by technical constraints; it must reflect the author’s personal touch and choices to be copyrightable.
Q: How can I get an AI output recognized as a ‘compilation’ in South Korea?
A: You need to do more than just collect AI-generated outputs. There must be creativity in the ‘selection, arrangement, or composition’ of the materials. For example, if you curate specific AI images to tell a unique story and arrange them in a sequence that conveys a new meaning or feeling, you have a stronger case for a copyrightable compilation.
I hope this article was helpful for all you creators navigating the age of AI. If you have any questions, feel free to ask in the comments! 😊
※ Legal Notice ※
The information provided in this blog post is for general informational purposes only and is not a substitute for professional legal advice. Please consult a qualified attorney for advice on your specific legal issues.
AI 디자인의 저작권, 아직도 헷갈리시나요? 저도 그렇습니다. 미국, 유럽, 한국의 최신 판례와 법률을 통해 각국 법리가 어떤 ‘미묘한 차이’를 보이는지 심층 분석하고 실무자를 위한 법률 가이드를 제공합니다.
AI 저작권, 판례와 법률로 심층 분석! 이 글에서는 미드저니, ChatGPT 등 생성형 AI 디자인의 저작권 문제를 명쾌하게 풀어드립니다. 각국의 최신 법적 쟁점과 실무 체크리스트를 통해 여러분의 창작물을 안전하게 보호하는 방법을 알아보세요!
안녕하세요! AI로 멋진 디자인을 뚝딱 만들어내는 시대, “AI가 만든 이 멋진 디자인, 도대체 누구 것일까?”라는 질문은 이제 모두의 관심사가 되었습니다.
AI 보조 디자인의 저작권에 대한 유럽, 미국, 한국의 법리는 ‘인간 저작자 원칙’을 기본으로 하면서도, 각 지역의 법적 전통과 정책적 접근에 따라 판단의 중심에서 미묘한 차이를 보입니다. 오늘은 이 핵심적인 차이들을 최신 판례와 법률을 통해 깊이 있게 파헤쳐 보겠습니다.
🌍 국가별 AI 저작권 법리의 핵심 차이
🇪🇺 유럽연합: ‘디자이너의 창의적 선택’을 중심으로
유럽 연합의 핵심 질문은 이것입니다: “작품의 미적 효과나 선행 작품에 대한 참신성보다는 디자이너의 독자적인 개성과 창의적인 선택이 디자인에 반영되었는가?” 그리고 “작품의 표현이 기술적 기능에 의해 전적으로 결정되지 않고 ‘자유롭고 창의적인 선택’의 여지가 있었는가?” 입니다. 즉 결과보다 그 창작 과정을 더 중시합니다. 이 ‘저자의 독자적인 지적 창작물(AOIC)’ 기준은 여러 판례를 통해 확립되었습니다.
Ganni 슈즈 사례 (2024년): 디자이너가 기존 디자인에서 영감을 받았더라도, 자신만의 개성을 반영하기 위한 창의적 선택을 했다면 AOIC 기준을 충족할 수 있음을 보여줍니다.
AI 법 (AI Act, 2024년): AI 제공자에게 훈련 데이터 요약 공개 의무를 부과하여, 저작권 침해 분쟁 시 인과 관계 입증을 더 용이하게 합니다.
주목해야 할 새로운 제안: ‘인지 가능성 테스트’
최근 유럽사법재판소(CJEU)의 법무관 스즈푸나르(Szpunar)는 복제된 원본의 창의적 요소가 ‘인지 가능’하면 침해가 성립된다는 새로운 ‘인지 가능성(Recognizability) 테스트’를 제안했습니다. 하지만 이는 패션 산업 등의 혁신을 저해하고 디자이너의 법적 책임을 과도하게 증가시킬 수 있다는 비판을 받고 있어 귀추가 주목됩니다.
🇺🇸 미국: ‘인간의 충분한 개입’을 엄격하게 심사
미국 법리의 핵심 질문은 “표현된 디자인이 인간 저작자의 충분한 개입 또는 수정이 인정될 정도인가?” 입니다. 미국은 ‘인간 저작자 원칙’을 매우 엄격하게 적용하며, AI가 생성한 결과물 자체는 저작권의 대상이 될 수 없음을 명확히 하고 있습니다.
Stephen Thaler 판결 (2023년): AI 단독 생성물의 저작권을 불허하며 ‘인간 저작자’ 요건을 재확인했습니다.
‘변형적 사용(Transformative Use)’: 인간이 AI 결과물을 단순히 사용하는 것을 넘어, 새로운 표현, 의미, 메시지를 부여하는 ‘충분한 수정’을 가했을 때 새로운 저작물로 인정받을 수 있는 법적 근거가 됩니다.
Kristina Kashtanova 사례 (2022년): 인간의 창의적 ‘선택과 배열’이 들어간 그래픽 노블 전체는 저작권을 인정받았지만, 인간의 개입이 부족한 개별 AI 이미지는 보호받지 못해 ‘충분한 개입’의 중요성을 보여줍니다.
🇰🇷 한국: ‘추가 작업’과 ‘창작적 배열’을 기준으로
한국 법리의 핵심 질문은 “인간이 AI 산출물에 수정·증감 등 ‘추가 작업’을 하였는가?” 또는 “AI 산출물들을 선택하고 배열한 것에 창작성이 있는가?” 입니다. 문화체육관광부 및 한국저작권위원회가 발행한 ‘생성형 AI 저작권 안내서’는 AI 산출물 자체는 보호받지 못하지만, 인간이 AI 산출물에 수정·증감 등 '추가 작업'을 한 경우, 추가 작업한 부분만 저작물성이 인정될 수 있으며, 또한, AI 산출물들을 선택하고 배열한 것에 창작성이 있다면 '편집저작물'로 저작물성이 인정될 수 있다고 설명합니다.
한국은 그동안 문화체육관광부와 한국저작권위원회가 주도하여 AI 생성물에 대한 저작권 문제를 다루어 왔으나, 2025년 지식재산처가 신설되면서 어느 부처가 이 문제를 주도하게 될지 귀추가 주목됩니다.
📊 한눈에 보는 법리 접근 비교 요약
분류
유럽 연합 (EU)
미국 (US)
영국 (UK)
한국
저작권 인정 요건
- AOIC (저자의 독자적인 지적 창작물) - 인간 디자이너의 독자적인 개성과 창의적 선택 - 기술적 기능에 좌우되지 않는 자유로운 선택
- 인간 저작자 원칙 엄격 적용 - AI 단독 생성물 보호 불가 - 인간의 충분한 개입 시 AI 보조 작품 보호 가능
- AOIC 기준 점차 수용 - 인간 디자이너의 개성과 자유로운 창의적 선택 반영 강조
- 인간의 사상 또는 감정 표현 - AI 산출물 자체는 보호 불가 - 인간의 ‘추가 작업’ 부분만 저작물성 인정
침해 판단 기준
- 제한된 행위, 인과 관계, 실질적 유사성 - TDM을 통한 복제는 복제 행위로 간주 - AG Szpunar의 논란 중인 ‘인지 가능성 테스트’ 제안
- 변형적 사용(Transformative Use) - TDM을 통한 복제는 복제 행위로 간주 but 공정이용 예외 인정 - 원본에 새로운 표현, 의미, 메시지 추가 또는 유용성 확장
- 제한된 행위, 인과 관계, 실질적 유사성 - TDM을 통한 복제는 복제 행위로 간주 - ‘스타일’ 복제만으로는 침해 아님
- 제한된 행위, 인과 관계, 실질적 유사성 - TDM을 통한 복제는 복제 행위로 간주 - ‘스타일’ 복제만으로는 침해 아님
정책 및 규제
- AI Act: 훈련 데이터 요약 공개 의무화 (침해 여부 확인 및 인과 관계 입증 용이) - 유럽 의회 보고서 및 정책서 발표
- AI 생성 콘텐츠 워터마크 표시 등 안전 조치 합의 및 행정명령 등 투명성 확보 조치 - WIPO 가이드라인 및 국제 논의 주도
- AI 및 IP 관련 구체적 입법 미정 - AOIC 기준 유효성 재확인
- 2023년 문체부 주도 AI-저작권 제도개선 워킹그룹 발족(생성형 AI 저작권 안내서발행) - AI 학습 데이터의 출처와 사용 허가 여부, 창작 과정의 기록 권고 - 2025년 지식재산처 신설에 따른 변화 예고
🎯 실무자를 위한 AI 디자인 저작권 체크리스트
✅ 저작권 인정 가능성을 높이려면?
인간 주도 기획: 컨셉, 스타일, 색상 등 구체적인 기획안을 만들고, 여러 프롬프트를 시도하며 결과물을 선별하는 과정을 거칩니다. (유럽의 ‘창의적 선택’, 한국의 ‘창작적 배열’ 입증)
상당한 수정 및 편집: AI 결과물을 포토샵, 일러스트레이터 등으로 세부 조정하고, 텍스트나 그래픽 요소를 추가하여 자신만의 작품으로 재탄생시킵니다. (미국의 ‘충분한 개입’, 한국의 ‘추가 작업’ 입증)
상세한 과정 기록: 프롬프트 변화 과정, 수정 작업 내역, 최종 결정 이유 등을 상세히 기록하여 창작 기여도를 증명할 자료를 남깁니다. (모든 국가에서 중요)
❌ 저작권 인정이 어려운 경우
단순 프롬프트 입력 후 나온 결과물을 그대로 사용하는 경우
AI가 만든 여러 결과물을 단순 복사, 붙여넣기 하여 배열만 한 경우
자신의 창작 과정에 대한 기록이나 증명이 전혀 없는 경우
🚀 미래 전망과 디자이너를 위한 조언
앞으로 AI 저작권 관련 가이드라인은 더욱 구체화되고, 워터마킹과 같은 감지 기술도 고도화될 것입니다. 더 나아가 국가 간 기준을 통일하려는 국제적 협력도 활발해질 전망입니다.
💡 디자이너를 위한 실무 팁
창작 과정을 꼼꼼히 기록하세요: 스크린샷, 작업 영상, 프롬프트 변화 과정 등을 문서화하여 ‘인간의 창의적 기여’를 입증할 증거를 확보하세요.
AI를 ‘도구’로만 활용하세요: 아이디어 발상이나 초안 작업에 AI를 활용하되, 최종 결과물에는 반드시 자신의 창의성을 충분히 반영하여 작품을 완성하세요.
투명성을 유지하세요: 클라이언트나 대중에게 AI 사용 여부와 활용 방식을 공개하여 신뢰를 구축하는 것이 중요합니다.
최신 동향을 지속적으로 체크하세요: 각국의 법률 변화, 관련 판례, 업계 가이드라인을 꾸준히 모니터링하여 법적 리스크를 최소화하세요.
AI 디자인 저작권 핵심 요약
핵심 원칙:모든 국가의 법리는 ‘인간의 창의적 개입’을 요구합니다.
판단의 차이:미국은 결과의 ‘충분한 수정’을, 유럽은 과정의 ‘창의적 선택’을, 한국은 결과에 대한 ‘추가 작업’을 중시합니다.
실무 지침:
AI 활용 시, 기획부터 수정까지 전 과정을 상세히 기록하세요!
미래 기술:AI 워터마크가 콘텐츠 투명성을 높이는 중요 기술로 부상하고 있습니다.
이 팁들을 활용해 AI와 더 스마트하게 창작하세요!
🎬 마무리: AI 시대의 현명한 창작자 되기
AI는 이제 우리 창작 활동의 든든한 동반자가 되었습니다. 하지만 기술은 도구일 뿐, 진정한 창작의 주체는 여전히 인간이라는 점을 잊지 말아야 해요.
각국이 공통적으로 강조하는 것은 ‘인간의 창의적 개입’입니다. AI가 만든 결과물에 여러분만의 독특한 아이디어와 감성을 더하세요. 그것이 바로 저작권 보호를 받을 수 있는 진정한 창작물이 됩니다.
앞으로도 AI 기술은 계속 발전할 것이고, 관련 법률도 더욱 정교해질 것입니다. 하지만 변하지 않는 것은 창작자의 상상력과 표현력이야말로 가장 소중한 자산이라는 사실입니다. 기억하세요: AI는 여러분의 창의력을 대체하는 것이 아니라, 더욱 빛나게 해주는 마법의 도구입니다! ✨
자주 묻는 질문
Q: 미국에서 AI 그림을 수정하면 무조건 저작권이 생기나요?
A: 반드시 그렇지는 않습니다. 미국 법원은 ‘변형적 사용’으로 인정될 만큼, 원본 AI 결과물에 새로운 표현이나 의미를 부여하는 상당한 수준의 창의적 수정이 있었는지를 중요하게 봅니다. 단순한 색상 변경이나 크기 조절만으로는 부족할 수 있습니다.
Q: 유럽의 ‘AOIC’ 기준은 구체적으로 무엇을 의미하나요?
A: ‘저자의 독자적인 지적 창작물’을 의미하며, 창작 과정에서 작가가 ‘자유롭고 창의적인 선택’을 할 수 있었는지를 따집니다. 즉, 결과물이 기술적 제약에 의해 자동으로 결정된 것이 아니라, 작가 개인의 개성과 선택이 반영된 결과물이어야 저작권을 인정받을 수 있습니다.
Q: 한국에서 AI 산출물을 ‘편집저작물’로 인정받으려면 어떻게 해야 하나요?
A: 단순히 AI가 생성한 결과물을 모아두는 것을 넘어, 소재의 선택, 배열 또는 구성에 창작성이 있어야 합니다. 예를 들어, 특정한 주제와 스토리에 맞춰 수많은 AI 이미지 중 일부를 선별하고, 그 순서와 배치를 통해 새로운 의미나 감정을 전달한다면 편집저작물로 인정받을 가능성이 있습니다.
이 글이 AI 시대를 살아가는 창작자 여러분께 도움이 되었기를 바랍니다. 궁금한 점이 있으시면 언제든 댓글로 질문해 주세요! 😊
※ 법적 고지 (Legal Notice) ※
본 블로그 포스트는 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 사안에 대한 법률적 자문을 대체할 수 없습니다. 개별적인 법률 문제에 대해서는 반드시 전문가와 상담하시기 바랍니다. This blog post is for general informational purposes only and cannot substitute for legal advice on specific matters. Please be sure to consult with a professional regarding individual legal issues.
ESTA 비자로 미국 출장, 어디까지 가능할까? ‘조지아 사태’를 통해 배우는 합법적인 기술 지원의 모든 것을 엔지니어의 경험을 바탕으로 알기 쉽게 알려드립니다.
최근 미국 조지아주 공장 사태를 보면서 문득 의문이 생겼습니다. 과연 ESTA 비자로 미국에 방문해서 어디까지 일할 수 있는 걸까요? 그동안 특허 소송과 라이선싱 협상으로 미국을 빈번하게 오가며 미팅하고 서류를 검토하던 일이 모두 불법은 아닐 텐데 말이죠.
요즘 미국은 자국 제조업을 살리기 위해 한국 기업에 적극적인 투자를 요청하고 있습니다. 하지만 이건 단순히 돈만 투자하는 것과는 차원이 다른 이야기입니다. 미국은 우리 기업이 직접 반도체, 이차전지, 자동차 공장을 미국에 짓고 운영하면서 현지 일자리를 만들고, 그들의 제조업을 부활시켜 달라고 요구하는 것이죠.
저는 발전소 건설 엔지니어로 사회생활을 시작했는데요, 과거 캐나다에서 온 감독 엔지니어와 1년간 함께 일한 경험이 있습니다. 그는 주 4일만 일하면서 저보다 5배 넘는 월급을 받았지만, 하는 일이라곤 절차를 점검하고 기록을 확인하며 말로 지시하는 게 전부였어요. 그때는 참 못마땅했는데, ‘조지아 사태’를 겪고 나니 이제야 그 이유를 알 것 같습니다.
바로 이 지점에서 문제가 생깁니다. 우리 기업들은 자기 돈으로 미국 땅에 공장을 짓고 직접 운영까지 해야 하기에, 말로만 하는 컨설팅이 불가능한 경우가 너무 많습니다. 이런 현실 속에서 ‘제2의 조지아 사태’를 막기 위해 우리 엔지니어들이 꼭 알아야 할 것들을 제 경험을 바탕으로 정리해 보았습니다. 😊
ESTA의 대원칙: “보고 지시하되, 손대지 말라”
미국 출장의 기본인 ESTA(또는 B-1 비자)는 명확한 목적이 있습니다. 바로 관광 또는 ‘상용(Business)’ 활동이죠. 여기서 핵심은 수익을 내는 ‘노동(Work)’이나 ‘고용(Employment)’은 절대 금지된다는 점입니다.
엔지니어의 언어로 번역하자면 “눈으로 확인하고 말로 지도하는 것(Look and Instruct)”은 괜찮지만, “공구를 들고 직접 작업하는 것(Hands-on Work)”은 절대 안 된다는 의미입니다.
✅ ESTA로 할 수 있는 일 (허용)
❌ ESTA로 절대 할 수 없는 일 (금지)
장비 설치 감독
구두 지시 및 기술 자문
품질 검수 및 리포트 작성
현지 인력 교육 및 훈련
공구 사용 등 직접 조립/설치
소프트웨어 직접 설치/코딩
장비 직접 수리/보정
미국 고객사로부터 직접 대가 수령
💡 급여는 어떻게?
이 모든 활동은 한국 본사로부터 급여와 출장비를 받는 경우에만 합법입니다. 미국 고객사가 항공료, 숙박비 같은 실비를 지원하는 건 괜찮지만, 작업의 대가로 직접 돈을 지급하면 불법 고용으로 간주될 수 있으니 정말 조심해야 해요.
입국 심사 완벽 대응 전략: “어떻게 말할 것인가?”
입국 심사관과의 짧은 대화가 출장의 성패를 좌우할 수 있습니다. 방문 목적을 명확하고 자신감 있게, 그리고 ‘합법적인 범위’ 안에서 설명하는 게 핵심이에요.
👍 추천 표현: “I am here for supervision and training on equipment delivered from Korea. My role is limited to consultation only, no hands-on work.” (핵심은 Supervision, Training, Consultation 세 단어입니다!)
👎 피해야 할 표현: “I came here to work.”, “I will install the machine.”, “I'm here to fix the equipment.” (‘Work’, ‘Install’, ‘Fix’ 같은 단어는 불법 취업 의심을 살 수 있으니 절대 피해야 합니다.)
⚠️ 주의하세요!
솔직히 현장에서 이 규정을 100% 지키기는 어렵습니다. 고객사는 “전문가가 직접 만져달라”고 하고, 그게 가장 빠른 해결책일 때가 많으니까요. 하지만 이 비현실적인 규정은 ‘미국 노동시장 보호’라는 대원칙 때문에 존재합니다. “설마 괜찮겠지”라는 안일한 생각이 개인과 회사 모두를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.
현실과 규정의 괴리, 3가지 생존 전략
법적 현실을 인정하고 위험을 최소화하기 위한 전략적 접근이 필요합니다. 제가 추천하는 방법은 세 가지입니다.
순수 감독 모델 강화 (가장 안전): 출장 전 계약서에 역할을 ‘감독 및 자문’으로 명확히 하고, 현장에서는 상세한 매뉴얼과 체크리스트를 통해 간접적으로만 지원하는 것입니다.
현지 협력업체 활용 (안정성 확보): ‘Hands-on’ 작업은 미국 현지 기술 업체에 맡기고, 우리는 오직 그들의 작업을 감독하고 교육하는 역할에만 집중하는 방식입니다. 비용과 시간은 더 들지만 법적 리스크를 원천 차단할 수 있습니다. 실제 미국 비자 규제를 엄격히 적용하면 현재 미국 제조업의 상황을 볼때 준공과 정상적인 운영은 6개월에서 2년 이상은 초기 계획보다 지연될 가능성이 큽니다.
처음부터 올바른 비자 신청 (최선의 선택): 직접 작업이 조금이라도 예상된다면, 처음부터 취업이 가능한 비자(B-1 in lieu of H-1B, H-1B, L-1 등)를 준비하는 것이 가장 확실합니다.
산업별 특화 가이드: 반도체·이차전지·자동차
과거 발전소 건설도 무척 힘든 작업이었지만, 지금 우리가 마주한 첨단 산업의 복잡성은 상상을 초월합니다. 산업별로 어떤 특화된 위험이 있는지 반드시 알아두어야 합니다.
① 반도체 산업: 보이지 않는 규제의 덫
반도체 공장은 단순한 건설을 넘어섭니다. 특히 EUV 장비는 미국의 수출관리규정(EAR)의 엄격한 통제 대상이라, 단순 감독조차 법적 검토가 필요합니다. 또한, 여러 고객사를 동시에 지원하는 파운드리 공장에서는 한 고객사 지원을 위해 방문했다가 다른 고객사의 기밀 정보에 노출될 경우, 기밀유지 의무와 비자 규정이 상충하는 복잡한 문제가 생길 수 있습니다. AI 기반 자동 제어 시스템 역시 핵심 통제 기술이라 ESTA 비자로 설치나 수정을 지원하는 데 명백한 한계가 있습니다.
② 이차전지 산업: 안전과 시간의 이중 장벽
이차전지 공장은 화학 안전이 무엇보다 중요합니다. 리튬이온 배터리는 미국에서 점화성(D001) 및 반응성(D003) 위험폐기물로 분류됩니다. 따라서 관련 구역에서 작업을 감독하려면 위험폐기물 취급 면허가 필요한데, ESTA 방문자는 당연히 이 면허가 없습니다. 또한, 기가팩토리 규모의 공장은 24시간 연속 모니터링을 통해 공정을 안정화하는 데 수개월이 걸릴 수 있어, 최대 90일 체류가 전부인 ESTA 비자로는 구조적으로 대응이 불가능합니다.
③ 자동차 산업: 기술과 데이터, 그리고 IP 전쟁
자동차 산업, 특히 자율주행 AI 개발은 테라바이트(TB) 단위의 데이터를 다루는 고도의 전문 업무로 ESTA의 범위를 넘어섭니다. 또한 미국에서 만들지 않는 특수 장비는 현지 인력 교육에만 3~5년이 걸리기도 해 단기 출장으로 해결될 문제가 아닙니다. 무엇보다 중요한 것은 지적재산권(IP) 보호입니다. 기술 유출 분쟁이 잦은 자동차 부품 협업에서는 한미 FTA의 IP 보호 조항을 활용하는 등 처음부터 매우 전략적인 접근이 필요합니다.
마무리: 법적 준수가 최고의 경쟁력입니다
미국 ESTA 비자의 법적 경계선은 명확합니다. “감독, 교육, 자문”은 가능하지만 “직접적인 설치, 수리, 조작”은 절대 안 됩니다. 이 원칙은 현장의 효율성보다 우선하는, 미국 노동 시장 보호라는 대전제에서 비롯된 것이죠.
출장 전 철저한 법률 검토와 명확한 역할 정의, 그리고 올바른 비자를 준비하는 것이야말로 글로벌 시장에서 우리 기업과 엔지니어의 지속 가능한 성장을 담보하는 가장 확실한 길입니다. 더 궁금한 점이 있다면 댓글로 물어봐주세요!
💡
엔지니어를 위한 ESTA 핵심 요약
대원칙 준수:감독/자문은 OK, 직접 작업(Hands-on)은 NO!
입국 심사:‘Supervision’, ‘Training’ 단어를 사용해 역할을 명확히 하세요.
핵심 전략:
사전 계약서 명시 & 현지 업체 활용이 가장 안전합니다.
위험 관리:산업별 특수 규정(수출통제, 환경법 등)을 반드시 확인하세요.
자주 묻는 질문
Q: 미국 고객사가 출장 경비(항공, 숙박)를 지원해줘도 괜찮나요?
A: 네, 괜찮습니다. 항공료, 숙박비, 식비 등 실제 발생한 경비를 보전해주는 것은 허용됩니다. 하지만 작업의 대가로 수당이나 급여를 직접 받는 것은 불법 고용으로 간주되니 주의해야 합니다.
Q: 정말 급할 때, 제가 잠깐 손대는 것도 안 되나요?
A: 원칙적으로는 금지됩니다. 아무리 간단한 작업이라도 직접 공구를 사용하거나 장비를 조작하는 순간 ‘Hands-on’으로 간주되어 비자 규정 위반의 위험이 발생합니다. 법적 리스크를 피하려면 현지 인력을 통해 해결하는 것이 가장 안전합니다.
Q: 원격으로 소프트웨어를 업데이트하는 것도 ‘Hands-on’인가요?
A: 매우 민감한 회색지대입니다. 원격 접속을 통한 직접적인 시스템 수정, 코딩, 설치 등은 물리적인 ‘Hands-on’과 동일하게 취급될 수 있습니다. 특히 AI 모델 훈련이나 제어 시스템 파라미터 직접 조정은 명백히 금지되는 활동에 가깝습니다. 원격 지원은 자문 및 감독 역할에 한정하는 것이 안전합니다.
Q: 반도체 EUV 장비처럼 특수 장비는 감독만 해도 문제가 될 수 있나요?
A: 네, 그럴 수 있습니다. EUV 장비는 미국의 수출관리규정(EAR)에 따라 엄격하게 통제되는 품목입니다. 미국 정부의 별도 허가 없이는 미국인이 특정 기술 지원에 참여하는 것을 제한하는 규정이 있어, 단순 감독이라도 사전에 법률 검토가 반드시 필요합니다.
Q: ‘B-1 in lieu of H-1B’ 비자는 무엇인가요?
A: 단기간 미국 내에서 전문가 수준의 업무(Hands-on 포함 가능)를 수행해야 하지만, 급여는 계속 한국 본사에서 받는 경우 신청할 수 있는 B-1 비자의 특수한 형태입니다. ESTA보다 복잡하지만, 합법적으로 단기 전문 업무를 수행할 수 있는 유용한 대안입니다.
※ 법적 고지 (Legal Notice) ※
본 블로그 포스트는 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 사안에 대한 법률적 자문을 대체할 수 없습니다. 개별적인 법률 문제에 대해서는 반드시 전문가와 상담하시기 바랍니다. This blog post is for general informational purposes only and cannot substitute for legal advice on specific matters. Please be sure to consult with a professional regarding individual legal issues.
