Patentability of LLM Prompts: Overcoming Abstract Idea Rejections

 

Can a Simple Command to an AI Be Patented? This article provides an in-depth analysis of how LLM prompt techniques can transcend mere ‘ideas’ to be recognized as concrete ‘technical inventions,’ exploring key strategies and legal standards across different countries.

It seems that almost no one around us thinks of protecting prompt techniques or prompts that instruct LLM models with patents. At first, I was also skeptical, wondering, ‘Can a simple command to a computer be patented?’ However, as I delved deeper into this topic, I came to the conclusion that it is entirely possible if certain conditions are met. This article is a summary of the thought process I went through, and please bear in mind that it may not yet be an academically established view. 😊

 

🤔 Prompts Aren’t Patentable Because They’re Just ‘Human Thoughts,’ Right?

The first hurdle that comes to mind for many is the principle that ‘human mental processes’ are not patentable subject matter. In fact, the argument that “a prompt is fundamentally human involvement, and technology involving such human mental activity is not patentable” is one of the strongest reasons for rejection in patent examination. This standard has been particularly firm since the U.S. Supreme Court’s Alice Corp. v. CLS Bank decision. It means that merely implementing something on a computer that a person could do in their head is not enough to get a patent.

According to this logic, the act of instructing an AI through a prompt is ultimately an expression of human thought, so one could easily conclude that it cannot be patented. However, this argument is half right and half wrong. And this is precisely where our patent strategy begins.

💡 Good to Know!
What patent law takes issue with as ‘human intervention’ is not the act of giving a command to a system itself. It refers to cases where the core idea of the invention remains at the level of a mental step that can be practically performed in the human mind. Therefore, the key is to prove that our prompt technology transcends this boundary.

 

📊 A Shift in Perspective: From ‘Command’ to ‘Computer Control Technology’

The first step to unlocking the patentability of prompt technology is to change our perspective. We need to redefine our technology not as ‘a message sent from a human to an AI,’ but as ’a technology that controls the internal computational processes of a complex computer system (LLM) through structured data to solve a technical problem and achieve concrete performance improvements.’

If you take a close look at the algorithm of China’s DeepSeek-R1, you can see that it implements various prompt techniques as they are.

Think about it. The process of assigning a specific expert role to an LLM with billions of parameters, injecting complex library dependency information as context, and combining numerous constraints to control the generation of optimal code is clearly in a realm that ‘cannot practically be performed in the human mind.’ This is a crucial standard for recognizing patent eligibility in the guidelines and case law of the U.S. Patent and Trademark Office (USPTO).

 

🌍 A Comparative Look at Key Examination Standards of Major Patent Offices

The patentability of prompt technology is not assessed uniformly across all countries. If you are considering international filing, it is crucial to understand the subtle differences in perspective among major patent offices.

1. USPTO (United States Patent and Trademark Office) – Emphasis on the Abstract Idea Exception

The USPTO strictly applies the Alice/Mayo two-step test, which originated from Supreme Court case law. Instructions or general linguistic expressions that merely replace human thought processes can be dismissed as “abstract ideas.” However, if it can be demonstrated that the prompt is linked to a concrete technical implementation (e.g., improving model accuracy, optimizing specific hardware operations), there is a chance of it being recognized as patent-eligible subject matter.

2. EPO (European Patent Office) – Focus on Technical Effect

The EPO assesses based on “technical character” and “technical effect.” Simply presenting data input or linguistic rules is considered to lack inventive step, but if the prompt structure serves as a means to solve a technical problem (e.g., improving computational efficiency, optimizing memory usage, enhancing interaction with a specific device), it can be recognized as patent-eligible.

3. KIPO (Korean Intellectual Property Office) – Emphasis on Substantive Requirements for Software Inventions

KIPO places importance on the traditional requirement of “a creation of a technical idea utilizing the laws of nature.” Therefore, a prompt as a mere sentence or linguistic rule is not considered a technical idea, but if it is shown to be combined with a specific algorithm, hardware, or system to produce a concrete technical result, it can be recognized as an invention. In Korean practice, presenting a concrete system structure or processing flow is particularly persuasive.

Key Comparison Summary

Patent Office	Key Requirement
USPTO (U.S.)	Emphasis on ‘concrete technical implementation’ to avoid the abstract idea exception
EPO (Europe)	Proof of ‘technical effect’ is key; simple data manipulation is insufficient
KIPO (Korea)	Must be a technical idea using laws of nature + emphasis on systemic/structural implementation

⚠️ Implications for International Filing
The same “LLM prompt” technology could be at risk of being dismissed as an “abstract business method” in the United States, a “non-technical linguistic rule” in Europe, and a “mere idea” in Korea. Therefore, when considering international filing, a strategy that clearly articulates the ‘concrete system architecture’ and ‘measurable technical effects’ throughout the specification is essential as a common denominator.

 

🧮 A Practical Guide to Drafting Patent Claims (Detailed)

So, how should you draft patent claims to avoid the ‘human intervention’ attack and clearly establish that it is a ‘technical invention’? Let’s take a closer look at four key strategies.

1. Set the subject as the ‘computer (processor),’ not the ‘person.’

This is the most crucial step in shifting the focus of the invention from the ‘user’s mental activity’ to the ‘machine’s technical operation.’ It must be specified that all steps of the claim are performed by computer hardware (processor, memory, etc.).

• Bad 👎: A method where a user specifies a persona to an LLM and generates code.
• Good 👍: A step where a processor, upon receiving a user’s input, assigns a professional persona for a specific programming language to the LLM.

2. Specify the prompt as ‘structured data.’

Instead of abstract expressions like ‘natural language prompt,’ you need to clarify that it is a concrete data structure processed by the computer. This shows that the invention is not just a simple idea.

• Bad 👎: A step of providing a natural language prompt to the LLM.
• Good 👍: A step of generating and providing to the LLM a machine-readable context schema that includes library names and version constraints.

3. Claim ‘system performance improvement,’ not the result.

Instead of subjective results like ‘good code,’ you must specify objective and measurable effects that substantially improve the computer’s functionality. This is the core of ‘technical effect.’

• Bad 👎: A step of generating optimized code.
• Good 👍: A step of controlling the LLM’s token generation probability through the schema to generate optimized code that reduces code compatibility errors and saves GPU memory usage.

4. Clarify the ‘automation’ process.

It should be specified that all processes after the initial input (data structuring, LLM control, result generation, etc.) are performed Automatically by the system without further human judgment, demonstrating that it is a reproducible technical process.

 

📜 Reinforced Claim Example

By integrating all the strategies described above, you can construct a reinforced patent claim as follows.

[Claim] A computer-implemented method for generating optimized code, comprising:

1. (a) parsing, by a processor, a user’s natural language input to generate a persona identifier defining an expert role for a specific programming language;
2. (b) generating, by the processor, by referencing said input and an external code repository, structured context data including library names, version constraints, and hardware memory usage limits;
3. (c) generating, by the processor, a control prompt including said persona identifier and structured context data and transmitting it to an LLM, thereby automatically controlling the internal token generation process of the LLM;
4. (d) receiving, from said controlled LLM, optimized code that satisfies said constraints and has a compilation error rate below a predefined threshold and reduced GPU memory usage.

→ This example, instead of focusing on a simple result, greatly increases the chances of patent registration by clarifying system-level measurable technical effects such as ‘reduced compilation error rate’ and ‘reduced GPU memory usage.’

 

Frequently Asked Questions ❓

Q: Can a simple prompt like "write a poem about a cat" be patented?

A: No, that in itself is just an idea and would be difficult to patent. The subject of a patent would be a technical method or system that uses a prompt with a specific data structure (e.g., a schema defining poetic devices, rhyme schemes) to control an LLM to generate a poem, resulting in less computational resource usage or more accurate generation of a specific style of poetry.

Q: What are some specific ‘technical effects’ of prompt technology?

A: Typical examples include reduced compilation error rates in code generation, savings in computational resources like GPU and memory, shorter response generation times, and improved output accuracy for specific data formats (JSON, XML, etc.). The important thing is that these effects must be measurable and reproducible.

Q: Do I need to draft claims differently for each country when filing internationally?

A: Yes, while the core strategy is the same, it is advantageous to tailor the emphasis to the points that each patent office values. For example, in a U.S. (USPTO) specification, you would emphasize the ‘concrete improvement of computer functionality,’ in Europe (EPO), the ‘technical effect through solving a technical problem,’ and in Korea (KIPO), the ‘concreteness of the system configuration and processing flow.’

In conclusion, there is a clear path to protecting AI prompts with patents. However, it requires a strategic approach that goes beyond the idea of ‘what to ask’ and clearly demonstrates ‘how to technically control and improve a computer system.’ I hope this article provides a small clue to turning your innovative ideas into powerful intellectual property. If you have any more questions, feel free to ask in the comments~ 😊

‘추상적 아이디어’ 공격을 피하는 프롬프트 특허 전략

 

AI에게 내리는 단순한 명령, 특허가 될 수 있을까? LLM 프롬프트 기술이 단순한 ‘아이디어’를 넘어 어떻게 구체적인 ‘기술적 발명’으로 인정받을 수 있는지, 그 핵심 전략과 국가별 법적 기준을 심층적으로 분석합니다.

우리 주변에 LLM 모델에게 지시하는 프롬프트 기법이나 그 프롬프트를 특허로 보호받을 생각을 하는 사람은 거의 없는 것 같습니다. 저도 처음에는 ‘단순히 컴퓨터에 내리는 명령인데 이게 특허가 될까?’ 하는 의구심이 들었죠. 하지만 이 주제에 대해 깊이 파고들면서, 특정 조건을 만족할 경우 충분히 가능하다는 결론에 이르게 되었습니다. 이 글은 제가 도달한 일련의 사고 과정을 정리한 것이며, 아직 학술적으로 확립된 견해는 아닐 수 있다는 점을 감안하고 읽어주시면 좋겠습니다. 😊

 

🤔 프롬프트, 단순한 ‘사람의 생각’이라 특허가 안 된다고요?

많은 분들이 가장 먼저 떠올리는 장벽은 바로 ‘인간의 정신적 활동’은 특허 대상이 아니라는 원칙일 겁니다. 실제로 “프롬프트는 근본적으로 인간의 개입이며, 이러한 인간의 정신적 활동이 개입되는 기술은 특허 대상이 아니다”라는 주장은 특허 심사에서 가장 강력한 거절 이유 중 하나입니다. 이는 특히 미국 연방대법원의 앨리스 판례(Alice Corp. v. CLS Bank) 이후 더욱 확고해진 기준이죠. 사람이 머릿속으로 생각해서 할 수 있는 일을 단순히 컴퓨터로 구현한 것만으로는 특허를 받을 수 없다는 의미입니다.

이 논리에 따르면, 우리가 프롬프트를 통해 AI에게 무언가를 지시하는 행위는 결국 사람의 머릿속 생각을 표현한 것이니, 특허가 될 수 없다는 결론에 쉽게 다다를 수 있습니다. 하지만 이 주장은 절반은 맞고 절반은 틀립니다. 바로 여기서부터 우리의 특허 확보 전략이 시작됩니다.

💡 알아두세요!
특허법이 문제 삼는 ‘인간의 개입’은 시스템에 명령을 내리는 행위 자체가 아닙니다. 발명의 핵심 아이디어가 인간의 머릿속에서 실질적으로 수행될 수 있는 정신적 단계에 머무는 경우를 의미합니다. 따라서 우리의 프롬프트 기술이 이 경계를 넘어서는 것임을 증명하는 것이 핵심입니다.

 

📊 관점의 전환: ‘명령어’에서 ‘컴퓨터 제어 기술’로

프롬프트 기술의 특허 가능성을 열기 위한 첫걸음은 관점을 바꾸는 것입니다. 우리의 기술을 ‘인간이 AI에게 보내는 메시지’가 아니라, ’복잡한 컴퓨터 시스템(LLM)의 내부 연산 과정을 특정 구조의 데이터를 통해 제어하여, 기술적 문제를 해결하고 구체적인 성능 향상을 이끌어내는 기술’로 재정의해야 합니다.

중국의 DeepSeek-R1의 알고리즘을 가만히 들여다보면, 다양한 프롬프트 기법을 그대로 구현하고 있다는 사실을 발견할 수 있습니다.

생각해보세요. 수십억 개의 파라미터를 가진 LLM에 특정 전문가 역할을 부여하고, 복잡한 라이브러리 의존성 정보를 컨텍스트로 주입하며, 수많은 제약 조건을 조합해 최적의 코드를 생성하도록 제어하는 과정은 명백히 ‘인간의 정신 능력으로는 실질적으로 수행 불가능한(cannot practically be performed in the human mind)’ 영역입니다. 이는 미국 특허상표청(USPTO)의 가이드라인이나 판례에서도 특허 적격성을 인정하는 중요한 기준이 됩니다.

 

🌍 주요국 특허청별 핵심 심사 기준 비교

프롬프트 기술의 특허 가능성은 모든 나라에서 동일하게 평가되지 않습니다. 국제 출원을 고려한다면 주요국 특허청의 미묘한 시각차를 이해하는 것이 매우 중요합니다.

1. USPTO (미국 특허청) – 추상적 아이디어 예외 강조

미국 특허청은 대법원 판례에서 비롯된 Alice/Mayo 2단계 테스트를 엄격히 적용합니다. 단순히 인간의 사고 과정을 대체하는 지시나 일반적 언어 표현은 “추상적 아이디어”로 보아 배제될 수 있습니다. 그러나 프롬프트가 구체적인 기술적 구현(예: 모델 정확도 개선, 특정 하드웨어 연산 최적화)에 연결되어 있음을 입증하면 특허 적격성을 인정받을 여지가 있습니다.

2. EPO (유럽 특허청) – 기술적 효과(technical effect) 중심

유럽 특허청은 ”기술적 성격” 및 “기술적 효과”를 기준으로 판단합니다. 단순히 데이터 입력이나 언어 규칙을 제시하는 수준은 발명성이 없다고 보지만, 프롬프트 구조가 기술적 문제를 해결하는 수단(예: 연산 효율 개선, 메모리 사용 최적화, 특정 장치와의 상호작용 강화)으로 기능한다면 특허 적격성을 인정할 수 있습니다.

3. KIPO (한국 특허청) – 소프트웨어 발명의 실체적 요건 강조

한국 특허청은 “자연법칙을 이용한 기술적 사상의 창작”이라는 전통적 요건을 중시합니다. 따라서 단순히 문장이나 언어 규칙으로서의 프롬프트는 기술적 사상이 아니라고 보지만, 특정 알고리즘·하드웨어·시스템과 결합하여 구체적인 기술적 결과를 도출함을 입증하면 발명으로 인정될 수 있습니다. 특히 한국 실무에서는 구체적 시스템 구조나 처리 흐름을 함께 제시해야 설득력이 큽니다.

핵심 비교 요약

특허청	핵심 요건
USPTO (미국)	추상적 아이디어 예외를 피하기 위한 ‘구체적 기술 구현’ 강조
EPO (유럽)	‘기술적 효과(technical effect)’ 입증이 핵심. 단순 데이터 조작은 불가
KIPO (한국)	자연법칙을 이용한 기술적 사상 + 시스템/구조적 구현 강조

⚠️ 국제출원 시사점
동일한 “LLM 프롬프트” 기술이라도 미국에서는 “추상적 비즈니스 방법”으로, 유럽에서는 “비기술적 언어 규칙”으로, 한국에서는 “단순 아이디어”로 배제될 위험이 각각 존재합니다. 따라서 국제출원을 고려한다면, 공통분모인 ‘구체적인 시스템 아키텍처’와 ‘측정 가능한 기술적 효과’를 명세서 전반에 명확히 드러내는 전략이 필수적입니다.

 

🧮 특허 청구항 구성 실무 가이드 (상세편)

그렇다면 ‘인간의 개입’이라는 공격을 피하고 ‘기술적 발명’임을 명확히 하려면 특허 청구항을 어떻게 작성해야 할까요? 핵심 전략 4가지를 더 구체적으로 살펴보겠습니다.

1. 주어를 ‘사람’이 아닌 ‘컴퓨터(프로세서)’로 설정하세요.

이는 발명의 중심을 ‘사용자의 정신 활동’에서 ‘기계의 기술적 동작’으로 옮기는 가장 중요한 단계입니다. 청구항의 모든 단계가 컴퓨터 하드웨어(프로세서, 메모리 등)에 의해 수행됨을 명시해야 합니다.

• Bad 👎: 사용자가 LLM에 페르소나를 지정하고 코드를 생성하는 방법.
• Good 👍: 프로세서가(A processor), 사용자의 입력을 수신하여 특정 프로그래밍 언어의 전문가 페르소나를 LLM에 부여하는 단계.

2. 프롬프트를 ‘구조화된 데이터’로 구체화하세요.

‘자연어 프롬프트’와 같은 추상적인 표현 대신, 컴퓨터가 처리하는 구체적인 데이터 구조임을 명확히 해야 합니다. 이는 발명이 단순한 아이디어가 아님을 보여줍니다.

• Bad 👎: LLM에 자연어 프롬프트를 제공하는 단계.
• Good 👍: 라이브러리 명칭 및 버전 제약 조건을 포함하는 기계 판독 가능한 컨텍스트 스키마(a machine-readable context schema)를 생성하여 LLM에 제공하는 단계.

3. 결과물이 아닌 ‘시스템 성능 개선’을 청구하세요.

‘좋은 코드’와 같은 주관적인 결과물이 아니라, 컴퓨터의 기능을 실질적으로 향상시키는 객관적이고 측정 가능한 효과를 명시해야 합니다. 이것이 바로 ‘기술적 효과’의 핵심입니다.

• Bad 👎: 최적화된 코드를 생성하는 단계.
• Good 👍: 상기 스키마를 통해 LLM의 토큰 생성 확률을 제어하여, 코드 호환성 오류를 감소시키고 GPU 메모리 사용량을 절감하는 최적화된 코드를 생성하는 단계.

4. ‘자동화’ 과정을 명확히 하세요.

최초의 입력을 제외한 모든 과정(데이터 구조화, LLM 제어, 결과 생성 등)은 인간의 추가적인 판단 없이 시스템에 의해 자동으로(Automatically) 이루어진다는 점을 명시하여, 재현 가능한 기술 프로세스임을 보여줘야 합니다.

 

📜 강화된 청구항 예시

앞서 설명한 전략들을 모두 통합하면 다음과 같이 강화된 특허 청구항을 구성할 수 있습니다.

[청구항] 최적화된 코드를 생성하는 컴퓨터 구현 방법으로서,

1. (a) 프로세서가 사용자의 자연어 입력을 파싱하여, 특정 프로그래밍 언어의 전문가 역할을 정의하는 페르소나 식별자를 생성하는 단계;
2. (b) 프로세서가 상기 입력 및 외부 코드 저장소를 참조하여, 라이브러리 명칭과 버전 제약조건, 하드웨어 메모리 사용 한계치를 포함하는 구조화된 컨텍스트 데이터(structured context data)를 생성하는 단계;
3. (c) 프로세서가 상기 페르소나 식별자 및 구조화된 컨텍스트 데이터를 포함하는 제어 프롬프트를 생성하여 LLM에 전송함으로써, LLM의 내부 토큰 생성 과정을 자동으로 제어하는 단계;
4. (d) 상기 제어된 LLM으로부터, 상기 제약조건을 만족하고 컴파일 오류율이 사전 정의된 임계값 미만이며 GPU 메모리 사용량이 감소된 최적화된 코드를 수신하는 단계를 포함하는 방법.

→ 이 예시는 단순한 결과물이 아니라, ‘컴파일 오류율 감소’, ‘GPU 메모리 사용량 감소’와 같은 시스템 수준의 측정 가능한 기술적 효과를 명확히 함으로써 특허 등록 가능성을 크게 높입니다.

 

자주 묻는 질문 ❓

Q: “고양이 시를 써줘” 같은 간단한 프롬프트도 특허를 받을 수 있나요?

A: 아니요, 그 자체는 아이디어에 불과하여 특허를 받기 어렵습니다. 특허의 대상은 시를 생성하기 위해 특정 데이터 구조(예: 시적 장치, 운율 구조를 정의한 스키마)를 가진 프롬프트를 사용하여 LLM을 제어하고, 그 결과 컴퓨팅 자원을 덜 사용하거나 특정 스타일의 시를 더 정확하게 생성하는 등의 기술적 방법이나 시스템입니다.

Q: 프롬프트 기술의 ‘기술적 효과’는 구체적으로 어떤 것들이 있나요?

A: 대표적으로 코드 생성 시 컴파일 오류율 감소, GPU나 메모리 같은 컴퓨팅 리소스 사용량 절감, 응답 생성 시간 단축, 특정 데이터 형식(JSON, XML 등)의 출력 정확도 향상 등이 있습니다. 중요한 것은 이 효과가 측정 가능하고 재현 가능해야 한다는 점입니다.

Q: 국제 출원 시 국가마다 청구항을 다르게 작성해야 하나요?

A: 네, 핵심 전략은 같지만 각 특허청이 중시하는 포인트에 맞춰 강조점을 달리하는 것이 유리합니다. 예를 들어, 미국(USPTO) 명세서에는 ‘컴퓨터 기능의 구체적 개선’을, 유럽(EPO)에는 ‘기술적 문제 해결을 통한 기술적 효과’를, 한국(KIPO)에는 ‘시스템 구성과 처리 흐름의 구체성’을 더 부각시키는 방식입니다.

결론적으로, AI 프롬프트를 특허로 보호받는 길은 분명히 존재합니다. 다만, ‘무엇을 요청하는가’라는 아이디어의 차원을 넘어, ‘어떻게 컴퓨터 시스템을 기술적으로 제어하고 개선하는가’를 명확히 보여주는 전략적 접근이 필요합니다. 이 글이 여러분의 혁신적인 아이디어를 강력한 지식재산으로 만드는 데 작은 실마리가 되었으면 합니다. 더 궁금한 점이 있다면 댓글로 물어봐 주세요~ 😊