지금 우리는 음악과 인공지능(AI)이 만나는 흥미로운 시대를 살고 있습니다. 생성형 음악 기술(Generative Music Technology)의 발달로 예술 창작의 개념이 새롭게 형성되고 있습니다. 이 기술은 새로운 가능성을 열어주면서도 기존 예술가와 권리 소유자들에게는 위협으로 간주되기도 합니다. 본 글에서는 생성형 음악의 정의와 활용, 기술적 원리뿐 아니라 관련된 논쟁에 대해 알아보겠습니다. 이를 통해 음악과 기술이 협력할 수 있는 건설적인 방향을 모색하고자 합니다.
1. 생성형 음악이란 무엇인가?
- 생성형 음악은 기본적으로 인공지능 기술을 활용하여 새로운 음악을 만들어내는 것을 말합니다. 이는 텍스트를 기반으로 노래를 생성하거나, 멜로디를 MIDI 파일로 작성하는 것까지 다양한 방식을 포함합니다.
- 예를 들어, Stable Diffusion 같은 생성형 이미지 모델에서 사용되는 노이즈 단계를 '음파'로 변환하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 음악이 없는 영역인 노이즈를 점진적으로 기록된 음악의 형태로 발전시킴으로써 새로운 음악을 작성하는 것입니다.
- 이러한 방식은 어린아이가 여러 레고(LEGO) 세트를 조합하여 창의적인 결과물을 만드는 것과 유사합니다. 교육을 통해 다양한 조립 방법을 배운 후 이를 통해 새로운 작품을 만들어내는 모습과 닮아 있습니다.
2. 생성형과 비생성형 모델의 차이점
- 많은 사람이 혼란스러워하는 점은 생성형 AI(Generative AI)와 비생성형 AI(Non-Generative AI)의 차이입니다. 전자는 새로운 콘텐츠를 창출하는 데 초점을 맞추고 있지만, 후자는 분석, 분류, 개선 등의 작업을 수행합니다.
- 비생성형 AI의 예로는 스포티파이(Spotify)처럼 추천 시스템을 통해 노래를 제안하거나, 오디오 사운드 소스를 분리하는 기법이 있습니다. 이러한 기술은 대부분의 상황에서 예술가들에게 지장을 주기보다는 도움을 주고 있습니다.
- 한편, 생성형 AI는 기존 음악 데이터를 학습하여 신곡을 만들어내기 때문에, 기존 데이터가 어디까지나 참고로 사용되는 것인지, 아니면 모방되는 것인지가 논란의 중심이 되고 있기도 합니다.
3. 생성형 AI의 학습 방식
- 생성형 음악 모델은 디퓨전(Diffusion) 방식으로 작동합니다. 이는 원래 잡음과 같은 불규칙한 오디오 데이터를 학습시켜 시간이 지남에 따라 자연스럽고 조화로운 음악으로 변환되는 방식입니다.
- 이 학습 과정은 무척 대규모의 데이터 세트를 포함하며, AI는 이 데이터를 통해 음악의 전반적인 패턴과 구조를 이해하고 응용할 수 있게 됩니다. 하지만 개별 데이터에 의존하지 않으며, 확장된 음악적 공간에서 새로운 작품을 만들어냅니다.
- 이를 예로 들자면, 한 음악 모델이 다양한 종류의 피아노 연주만 학습했다면, 기타나 드럼 소리를 만들어내지는 못할 것입니다.
4. AI와 음악 권리 소유자 간의 갈등
- 생성형 음악의 주요 논란 중의 하나는 AI가 학습 과정에서 권리 소유자의 저작물을 허가 없이 사용하는 것이 윤리적 문제와 결부되어 있다는 점입니다.
- AI 업체는 이러한 학습 과정이 인간이 다양한 음악 스타일에서 영감을 받는 것처럼 데이터를 활용할 뿐이라고 주장하지만, 음악가들은 학습 과정 자체가 자신의 권리와 생계를 위협하는 행위로 느낍니다.
- 그러나 상호 협력 가능성을 열어두기 위해, AI와 권리 소유자 간 커뮤니케이션 강화, 데이터 사용 투명성 증대, 그리고 데이터 사용에 대한 동의를 명확히 할 필요가 있습니다.
5. 미래를 위한 협력 방안
- 음악과 AI의 상호 발전을 위해 다양한 전략이 제안되고 있습니다. 예를 들어, AI 모델이 연관 데이터의 추적 가능성을 제공하거나, 권리 소유자가 자신의 작품이 학습된 방식을 투명하게 관리하도록 기술을 개발할 수 있습니다.
- 또한, 공정 사용(Fair Use) 법칙을 철저히 따르며, 학습 과정에서 허가를 받은 데이터를 사용하거나, 권리 소유자와 수익을 공유하는 방식으로 협력 모델을 설계할 필요가 있습니다.
- 무엇보다도 중요한 것은, 음악가들이 AI 기술 자체를 이해하고, 이를 통해 얻을 수 있는 혜택을 인식할 수 있도록 교육하는 것입니다. 교육은 서로 간의 신뢰를 구축하는 첫걸음이 될 수 있습니다.
맺음말
생성형 음악 기술은 무한한 가능성을 지니고 있지만, 이를 둘러싼 논란과 갈등 해결 없이는 미래로 나아가기가 어렵습니다. 기술 회사와 음악가들 간의 협력이 필수적이며, 이를 통해 모두가 상생하는 방법을 찾아야 합니다. 현재로서는 명확한 해결책은 없지만, 더 많은 대화와 투명한 데이터 활용 구조를 통해 음악과 AI가 공존하는 혁신적인 미래를 만들 준비를 해야 합니다.출처: https://medium.com/whitebalance/the-state-of-generative-music-0fcb2745baf9
