earticle

영어

This study analyzes the legal structure and practical limitations of China’s AI-based trademark examination system introduced by the China National Intellectual Property Administration (CNIPA). While AI technologies—including Convolutional Neural Networks (CNN) for image recognition and Natural Language Processing (NLP)—have significantly improved examination speed and consistency, they also create fundamental tensions with traditional trademark law principles and administrative law requirements. The core issue lies in the gap between AI’s technical “factual analysis” and trademark law’s inherent demand for “normative judgment.” Through analysis of specific misclassification cases, this study identifies risks of administrative discretion abdication and judgment deviation when examiners uncritically accept AI-generated results without normative reinterpretation. To address the algorithmic “black box” problem that weakens applicants’ procedural defense rights, this study proposes the introduction of Explainable AI (XAI) and strengthened reasoning requirements. Furthermore, it emphasizes the need to establish a multi-layered accountability framework among examiners, administrative agencies, and technology developers to ensure administrative responsibility and public trust. Ultimately, AI must function as an “intelligent assistant” supporting human examiners’ expertise, rather than as the final decision-maker. A “Human-in-the-loop” governance model must be legally and institutionally secured to prevent technological efficiency from undermining the rule of law. This analysis provides legal guidelines for nations designing intelligent intellectual property administration systems.

한국어

본 연구는 세계 최대의 상표출원 국가인 중국이 심사 적체 해소와 효율성 제고를 위해 도입한 인공지능(AI) 기반 상표 심사제도의 법적 구조와 실무적 한계를 분석하였다. 중국은 이미지 인식(CNN) 및 자연어 처리(NLP) 기술을 활용한 지능형 심사 시스템을 통해 심사 기간을 단축하고 판단의 일관성을 높이는 등 구체적인 성과를 거두었다. 동시에 자동화된 행정 결정이 전통적인 상표 법리 및 행정법 원칙과 충돌하는 지점에 직면해 있다. 논의의 핵심은 AI의 기술적 ‘사실 분석’과 상표법 특유의 ‘규범적 판단’ 사이의 간극에 있다. AI는 픽셀 단위의 유사성을 식별하는 데 탁월하지만, 소비자 인식, 문화적 맥락, 시장의 동적 변화를 종합적으로 고려해야 하는 ‘혼동 가능성’ 판단에는 구조적 한계를 보인다. 본 연구는 구체적인 오판 유형 분석을 통해, AI의 분석 결과가 인간 심사관의 규범적 재해석 없이 그대로 수용될 경우 발생할 수 있는 재량권 불행사 및 판단유탈의 위험성을 지적하였다. 또한, 알고리즘의 불투명성(Black box)으로 인해 출원인의 절차적 방어권이 약화하는 문제를 해결하기 위해 ‘설명 가능한 AI(XAI)’의 도입과 이유 제시 의무의 강화를 제안하였 다. 아울러 오판 발생 시 심사관, 행정기관, 기술 개발자 간의 다층적 책임 체계를 정립함으 로써 행정의 책임성과 신뢰성을 확보할 필요가 있음을 강조하였다. 결론적으로 인공지능은 상표 심사의 최종 결정권자가 아닌 인간 심사관의 전문성을 지원하는 ‘지능형 조력자’로 기능해야 하며, 기술의 효율성이 법치주의의 원칙을 잠식하지 않도록 ‘인간의 개입(Human-in-the-loop)’을 법‧제도적으로 보장해야 한다. 본 연구의 분석 은 향후 지능형 지식재산 행정 체계를 구축하려는 국가들에 법적 가이드라인을 제공할 것으로 기대된다.