음악 분야에서 생성형 AI의 대체 가능성과 한계

최근 생성형 인공지능(Generative AI)의 발전은 음악 산업에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 글에서는 생성형 AI가 음악 분야에서 대체할 수 있는 영역과 그렇지 않은 영역을 분석해 보겠습니다. 이는 AI의 학습 기반 생성 원리와 음악의 창의적·기술적 특성을 바탕으로 한 논의입니다. 이제 본론으로 들어가 보겠습니다.

 

생성형 AI가 대체할 수 있는 영역

1. 구성과 진행이 고착화된 대중음악 장르 및 배경 음악

대중음악 장르, 특히 팝, 록, 힙합 등 이미 수많은 곡들이 축적되어 패턴이 예측 가능한 분야에서 생성형 AI의 역할이 두드러집니다. 이 영역은 AI가 효과적으로 대체할 수 있는 대표적 예입니다. 이유는 다음과 같습니다.

먼저, AI의 편곡 기술이 이전과 비교할 수 없을 정도로 정교해졌습니다. AI 보컬이나 악기 음원은 일반 청취자들이 구분하기 어려울 만큼 현실적입니다. 예를 들어, Suno나 Udio 같은 AI 모델은 프롬프트 입력만으로 가사를 작사하고 보컬을 입히는 기능을 제공하며, 이는 과거에는 상상할 수 없던 수준입니다. 실제로, AI는 학습된 대량의 데이터베이스를 바탕으로 외부 세계와 고립된 완전히 새로운 곡들로만 이루어진 새로운 플레이리스트를 생성할 수 있을 정도입니다.

이러한 AI 음악의 생각치도 못했던 장점으로, 아티스트나 작곡가와 관련된 리스크로부터 자유로워진다는 점이 있습니다. 인간 아티스트의 경우, 갑작스러운 논란(예: 하루아침에 범죄자가 되거나 전과 기록, 인성 문제, 정치적/이념적 편향성)이나 저작권 수익 분배 문제가 발생할 수 있지만, AI 생성 음악은 이러한 문제를 피할 수 있습니다. 이는 상업적 안정성을 높여줍니다.

특히, 카페나 상업 시설의 배경 음악, 유튜브 콘텐츠 배경음 등에서 저작권 문제를 해결하는 데 AI가 널리 활용되고 있습니다. 실제 산업 보고서에 따르면, 로열티 프리 음악 시장에서 AI 생성 콘텐츠의 비중이 급증하고 있습니다.

Suno Studio를 이용해 인공지능으로 음악을 생성하는 과정

 

생성형 AI가 대체할 수 없는 영역

반면, 생성형 AI의 한계로 인해 대체가 어려운 분야도 존재합니다. AI는 학습 데이터에 의존하므로, 창의성과 복잡한 구조를 요구하는 음악에서 취약점을 드러냅니다.

 

1. 이전에 들어본 적 없는 혁신적인 음악 및 기술적으로 정교화된 음악

생성형 AI는 학습된 데이터를 재조합하는 방식으로 작동하므로, 완전히 신선하고 혁신적인 음악을 창조하는 데 한계가 있습니다. AI가 생성한 음악은 그럴듯하게 들릴 수 있지만, 구조적 정교함이 부족합니다. 예를 들어, 멜로디 진행이 부자연스럽거나 화성 진행이 단순한 경우가 많아, 전문가들은 쉽게 구분할 수 있습니다.

이는 AI의 본질적 제한 때문입니다. 혁신적인 음악은 인간의 독창적 사고와 실험적 접근에서 나오는데, AI는 기존 패턴을 넘어서는 창의성을 발휘하기 어렵습니다. 실제로, 여러 AI 모델 테스트에서 혁신적 장르(예: 실험적 전자음악)에서 생성된 결과물이 기존 작품의 변형에 그치는 경우가 대부분입니다.

 

2. 클래식 형태(4중주, 협주곡, 오케스트라 등)의 작품 작곡

의외로 클래식 음악 작곡, 특히 4중주나 오케스트라와 같은 전통적인 클래식 형태의 장르는 AI가 대체가 아직 덜 되었습니다. 여러 AI 모델(예: MuseNet)이 시도되었으나, 기대에 미치지 못하는 결과가 나옵니다. 이유는 클래식 음악은 이론적·구조적 뒷받침이 필수적이기 때문입니다. AI 생성 작품은 화성법이나 대위법에서 부자연스러운 부분이 드러나, 'AI가 만든 티'가 남습니다. AI가 생성한 클래식 작품 악보는 아직 부족한 부분이 많이 보입니다.

또한 사운드 측면에서도, 클래식 악기 데이터의 상대적 부족으로 사운드 품질도 만족스럽지 않습니다. 대중음악에 비해 클래식 데이터셋이 덜 축적된 탓에, AI의 출력이 세밀한 뉘앙스를 재현하지 못합니다. 이는 AI의 학습 의존성을 여실히 보여줍니다.

 

 

3. 모든 장르의 실연(라이브 공연)

라이브 공연은 AI가 가장 취약한 영역입니다. 모든 악기가 완벽하게 재현되지 못해 기계적 느낌이 남습니다. 특히, 연주자나 지휘자의 섬세한 해석이 요구되는 부분에서 AI는 아직 걸음마 단계입니다.

 

규모에 상관없이(밴드, 소규모 악단, 오케스트라) 청중을 만족시키는 라이브는 불가능합니다. 사람처럼 악기를 연주할 수 있는 로봇조차 개발되지 않았으며, 연주 공간의 음향 환경을 고려한 실시간 조정도 AI의 한계입니다. 따라서 실연은 인간만이 해낼 수 있는 독점적 영역으로 남아 있습니다.

 

사람이 인위적으로 개입되지 않으면, 같은 악기라도 기계가 연주한 티가 많이 남

 

 

결론: 어떻게 대처해야 하는가?

생성형 AI는 대중음악의 패턴화된 영역과 상업적 배경 음악 시장에서 이미 강력한 생산 도구로 자리 잡았습니다. 그러나 혁신적이고 구조적으로 정교한 음악, 클래식 장르의 본격적인 작곡, 그리고 무엇보다 인간 연주자의 감성·해석·실시간 상호작용이 핵심인 라이브 실연은 여전히 AI가 도달하지 못한 영역입니다.

음악계 내부에서는 이전부터 이러한 기술에 대한 반감과 우려가 상당히 컸습니다. 많은 음악인들이 “AI가 일자리를 빼앗는다”거나 “예술의 본질을 훼손한다”는 입장을 강하게 표명하고 있습니다. 이러한 감정은 충분히 이해할 만하며, 무시해서는 안 되는 중요한 신호입니다.

그럼에도 불구하고 기술의 발전 속도는 이미 우리 모두가 예상했던 것보다 빠릅니다. AI가 아직 정복하지 못한 영역이 분명히 존재하지만, 그 경계선은 매년 조금씩 이동하고 있습니다. 따라서 음악인으로서 가장 현실적이고 전략적인 태도는 ‘완전한 거부’도, ‘맹목적인 수용’도 아닌, 현재의 한계를 명확히 인지하면서도 미래를 대비하는 적극적인 자세입니다. AI를 단순한 경쟁자가 아니라 보조 도구로 활용하는 법을 익히고 , AI가 절대 따라올 수 없는 인간 고유의 감성·스토리텔링·라이브 퍼포먼스 가치를 더욱 날카롭게 갈고 닦는등의 대비책이 필요합니다.

이것이 앞으로 5~10년 사이 음악 생태계에서 살아남고, 나아가 주도권을 쥐기 위한 가장 균형 잡힌 전략이라고 생각합니다.