음악가들은 AI 제작 도구에서 실질적인 가치를 찾고 있습니다. 그런데 왜 이를 신뢰하지 않을까요?

작업하는 음악가들로 가득한 방에 AI를 제작 과정에서 사용하는지 물어보면 손이 대부분 올라갈 것이다. 그 도구 뒤에 있는 회사들을 전적으로 신뢰하느냐고 물으면, 방은 더 조용해진다.

2025년과 2026년 초에 실시된 여러 설문조사는 같은 그림을 보여준다. 현재 음악가의 약 60%가 제작 워크플로우에서 AI 도구를 사용한다. 전문 음악가들은 취미로 하는 사람들보다 더 높은 비율로 AI를 도입하고 있다. 자신의 작업으로 수입을 얻는 음악가들 사이에서는, 이러한 도구를 사용하는 경제적 이점이 단점보다 상당한 폭으로 크다.

반면, PRS for Music 설문조사에서는 음악가의 79%가 AI 생성 음악이 인간이 만든 음악과 경쟁하는 것에 대해 우려하고 있다고 밝혔다. 92%는 AI 도구가 학습 자료를 어디에서 가져오는지 투명하게 밝혀야 한다고 답했다. 8개국 9,000명을 대상으로 한 Deezer와 Ipsos의 연구에서는 73%가 AI 기업이 아티스트의 승인 없이 저작권이 있는 자료를 사용하는 것을 비윤리적이라고 여겼다.

높은 도입률과 깊은 불안이 이 영역에서 공존하고 있다.

불신이 어디서 비롯되는가

이 불안은 비합리적인 것이 아니다. 매우 구체적인 기원을 가지고 있다.

생성형 AI 플랫폼은 방대한 기존 녹음 라이브러리를 학습해 새로운 음악을 만들어낸다. 대부분의 경우, 그 작업에 사용된 작품의 아티스트들은 이에 대해 발언권이 없었고, 보상을 받지 못했으며, 그런 일이 벌어지고 있다는 사실조차 알지 못했다. 주요 음반사들은 플랫폼들을 상대로 소송을 제기했다. 아티스트들은 목소리를 냈다. 여러 나라에서 입법 논의가 진행 중이다.

이는 음악 산업이 진지하게 받아들여야 할 진정한 윤리적 문제다.

하지만 대중 인식 속에서 자리 잡은 이야기는 사실이 뒷받침하는 범위보다 더 넓다. "AI 음악 도구"는 많은 음악가들의 마음속에서 단일한 범주가 되어, 스크랩된 데이터로 전체 트랙을 생성하는 플랫폼부터 제작자가 수주 동안 쓰고 녹음한 믹스를 균형 있게 다듬는 데 도움을 주는 도구까지 모두 포괄한다. 이 둘은 같은 것이 아니다.

이 구분을 짚어야 할 대화는 대체로 이루어지지 않았다. 그 부재 속에서, 한 범주의 도구에 대한 매우 타당한 분노가 모든 도구에 덧씌워졌다.

보조형 AI가 완전히 다른 대화인 이유

프로듀서가 믹싱 도구, 예를 들어 RoEx의 Automix에 자신의 스템을 업로드할 때, 매우 구체적인 일이 일어난다. 그들의 음악은 음악 제작의 학습과 모범 사례를 바탕으로 처리된다. 다른 누구의 음악도 관여하지 않는다. AI는 다른 아티스트의 녹음에서 학습하지 않는다. 인간 창작자와 경쟁하는 콘텐츠를 생성하지도 않는다. 레벨을 맞추고, 주파수를 다듬고, 다이내믹스를 관리하며, 발매 준비가 된 믹스와 마스터, 또는 DAW에서 열 수 있는 프로젝트 파일을 반환해 믹스에 필요한 마지막 창의적 손질의 기반이 되도록 하는 기술적 작업을 수행한다.

여전히 중요한 것은 음악가의 창의적 결정이다. 편곡, 사운드, 트랙의 느낌, 그것을 자기 것으로 만드는 선택들. AI는 기술적 실행을 맡고, 인간은 저작권과 창작 주체성을 유지한다.

이는 수백만 곡의 저작권 있는 노래를 흡수해 그것들로 새로운 음악을 만들어내는 시스템과는 본질적으로 다르다. 윤리적 의무도 다르고, 위험도 다르며, 도구와 아티스트의 작업 사이의 관계도 다르다.

AI를 사용하는 음악가들 사이의 주된 활용 사례는 이를 반영한다.스템 분리, 믹스 보조, 오디오 처리의 사용은 전체 트랙 생성보다 일관되게 훨씬 높은 비율을 보인다. 대체로 음악가들은 AI에게 대신 창작해 달라고 요구하는 것이 아니다. 더 잘 창작하도록 도와달라고 요청하고 있다.

업계가 잘못 이해한 것

생성형 AI와 보조형 AI의 구분은 음악가들이 실제로 읽을 만한 곳, 즉 제품 페이지나 서비스 시작 화면, 도구의 작동 방식을 설명하는 문구에서는 거의 설명되지 않는다.

그 결과는 예측 가능하다. 음악가들은 자신의 음악을 업로드했을 때 무슨 일이 일어나는지에 대한 기본적인 질문에도 자신 있게 답하지 못한다. 그 불확실성은 쌓인다. 그것은 구매 결정, 해지 이유, 그리고 프로듀서들이 서로 나누는 대화까지 형성한다.

RoEx에서는 늘 같은 원칙을 지켜왔다. 우리는 업로드된 오디오를 모델 학습에 사용하지 않는다. 음악가가 Automix를 통해 자신의 작업물을 처리할 때, 소유권은 변하지 않는다. 우리의 믹스 리포트는 트랙에 무엇이 왜 이루어졌는지, 평이한 언어로 정확히 설명한다. 어떤 것도 블랙박스로 작동하지 않는다. 우리는 이 접근 방식을 어떻게 취하는지 자세히 작성해 두었다.

이것은 당연한 기대여야 한다. 하지만 현실은 그렇지 않다.

무엇이 바뀌어야 하는가

AI 제작 도구를 장기적으로 꾸준히 사용할 가능성이 가장 높은 음악가들은 자신의 작업을 가장 중요하게 여기는 사람들이다. 또한 이들은 이러한 도구가 어떻게 만들어지고 누가 만드는지에 가장 주의 깊게 살펴보는 사람들이기도 하다.

그들의 신뢰를 쌓으려면 기술적으로 어려운 것이 아닌 몇 가지가 필요하다.

업로드된 오디오에 무슨 일이 일어나는지 음악가를 위해 명확하게 설명하는 쉬운 언어의 데이터 정책. AI 처리 결정이 어떻게 내려지는지에 대한 투명한 설명. 충분한 고지에 기반한 동의 없이 사용자 콘텐츠로 모델을 학습시키지 않겠다는 명시적인 공개 약속. 그리고 보조형 AI와 생성형 AI의 차이를 마케팅, 온보딩, 제품 설계 전반에서 명확하고 일관되게 구분하려는 의지.

음악가들이 더 나은 음악을 만들도록 돕는 도구는 이미 존재한다. 그 주변에 있어야 할 신뢰 인프라는 아직 따라잡는 중이다. 그것을 제대로 갖추는 일은 단지 윤리적으로 옳은 일만이 아니다. AI 도구와 음악을 만드는 사람들 사이의 장기적 관계를 지속 가능하게 만드는 일이다.

음악가들은 자신이 무엇을 다루고 있는지 정확히 알 권리가 있다. 그 답을 쉽게 찾게 해 주는 회사들이 먼지가 가라앉았을 때도 살아남는 회사들일 것이다.

David Ronan은 RoEx의 CEO이자 창립자로, 런던 퀸 메리 대학교의 연구를 바탕으로 구축된 AI 기반 믹싱, 마스터링 및 분석 도구를 개발하고 있다.