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

활동 중인 뮤지션들이 가득 찬 방에서 프로덕션 과정에 AI를 사용하는지 물어본다면 대부분 손을 들 것입니다. 하지만 이 도구들을 만드는 기업들을 완전히 신뢰하는지 물어본다면, 방 안은 조용해질 것입니다.

2025년과 2026년 초에 실시된 여러 설문조사는 동일한 양상을 가리키고 있습니다. 현재 뮤지션의 60% 가까이가 프로덕션 워크플로우에 AI 도구를 사용하고 있습니다. 전문 뮤지션들이 취미로 음악을 하는 사람들보다 더 높은 비율로 AI를 도입하고 있습니다. 자신의 작업으로 수입을 올리는 뮤지션들 사이에서는 이러한 도구를 사용함으로써 얻는 경제적 이점이 단점보다 훨씬 더 큽니다.

반대로, PRS for Music의 설문조사에 따르면 뮤지션의 79%가 AI가 생성한 음악이 인간이 만든 음악과 경쟁하는 것에 대해 우려하고 있는 것으로 나타났습니다. 92%는 AI 도구가 학습 자료를 어디서 출처로 삼았는지 투명하게 공개해야 한다고 답했습니다. 8개국 9,000명을 대상으로 한 Deezer 및 Ipsos 연구에서는 73%가 AI 기업이 아티스트의 승인 없이 저작권이 있는 자료를 사용하는 것을 비윤리적이라고 생각하는 것으로 나타났습니다.

높은 도입률과 깊은 불안감이 이 영역에서 공존하고 있습니다.

불신은 어디에서 오는가

불안감은 비이성적인 것이 아닙니다. 매우 구체적인 원인이 있습니다.

생성형 AI 플랫폼은 기존 녹음물의 방대한 라이브러리를 학습하여 새로운 음악을 만들어냅니다. 대부분의 경우, 자신의 작업물이 사용된 아티스트들은 이에 대해 의견을 낼 수 없었고, 아무런 보상도 받지 못했으며, 그런 일이 일어나고 있다는 사실조차 알지 못했습니다. 메이저 레이블들은 플랫폼을 상대로 소송을 제기했습니다. 아티스트들은 목소리를 높였습니다. 여러 국가에서 관련 법안이 논의되고 있습니다.

이것은 음악 산업이 진지하게 받아들여야 할 진정한 윤리적 문제입니다.

하지만 대중의 인식 속에 자리 잡은 이야기는 사실보다 더 광범위합니다. 많은 뮤지션의 머릿속에서 "AI 음악 도구"는 긁어모은 데이터(scraped data)로 전체 트랙을 생성하는 플랫폼부터 프로듀서가 몇 주 동안 쓰고 녹음한 믹스의 밸런스를 맞추는 데 도움을 주는 도구에 이르기까지 모든 것을 아우르는 하나의 카테고리가 되었습니다. 이 둘은 결코 같은 것이 아닙니다.

이러한 구분을 짓기 위해 필요한 대화는 거의 이루어지지 않았습니다. 그리고 그 공백 속에서, 한 카테고리의 도구에 대한 매우 합리적인 분노가 모든 도구로 옮겨붙었습니다.

보조형 AI가 완전히 다른 대화인 이유

프로듀서가 Automix by RoEx와 같은 믹싱 도구에 자신의 개별 스템(stem) 파일을 업로드할 때, 매우 구체적인 작업이 일어납니다. 그들의 음악은 음악 프로덕션의 학습 내용과 모범 사례를 기반으로 프로세싱됩니다. 다른 사람의 음악은 관여하지 않습니다. AI는 다른 아티스트의 녹음물로부터 학습하지 않습니다. 인간 창작자와 경쟁하는 콘텐츠를 생성하지도 않습니다. AI는 레벨 밸런스를 맞추고, 주파수를 정돈하고, 다이내믹을 관리하는 기술적 작업을 수행하여 릴리스 준비가 된 믹스 및 마스터를 반환하거나, DAW에서 열어 믹스에 필요한 최종적인 창의적 터치의 기초로 사용할 수 있는 프로젝트 파일을 제공합니다.

뮤지션의 창의적인 결정은 여전히 가장 중요한 요소로 남습니다. 편곡, 사운드, 트랙의 느낌, 그것을 자신만의 것으로 만드는 선택들 말이죠. AI는 기술적 실행을 담당하고, 인간은 원작자로서의 지위를 유지합니다.

이것은 수백만 곡의 저작권이 있는 노래를 흡수하여 그로부터 새로운 음악을 만들어내는 시스템과는 카테고리 자체가 다릅니다. 윤리적 의무가 다르고, 리스크가 다르며, 도구와 아티스트의 작업물 간의 관계가 다릅니다.

AI를 사용하는 뮤지션들의 지배적인 사용 사례가 이를 반영합니다. 스템 분리, 믹스 어시스턴스, 오디오 프로세싱은 일관되게 전체 트랙 생성보다 훨씬 큰 차이로 앞서고 있습니다. 뮤지션들은 대체로 AI에게 자신을 대신해 창작해 달라고 요구하는 것이 아닙니다. 그들은 더 나은 창작을 할 수 있도록 도와달라고 요청하는 것입니다.

업계가 잘못 짚은 부분

생성형 AI와 보조형(assistive) AI의 차이점은 뮤지션들이 실제로 읽을 만한 곳, 즉 제품 페이지, 서비스 온보딩, 도구의 작동 방식을 설명하는 데 사용되는 언어 등에서는 거의 설명되지 않습니다.

그 결과는 예측 가능합니다. 뮤지션들은 자신의 음악을 업로드할 때 어떤 일이 일어나는지에 대한 기본적인 질문에 자신 있게 답하지 못합니다. 그러한 불확실성은 누적됩니다. 이는 구매 결정, 해지 사유, 프로듀서들 간의 대화에 영향을 미칩니다.

RoEx는 항상 동일한 원칙을 고수해 왔습니다. 저희는 업로드된 오디오를 모델 학습에 사용하지 않습니다. 뮤지션이 Automix를 통해 작업을 프로세싱할 때 소유권은 그대로 유지됩니다. 저희의 믹스 리포트는 트랙에 어떤 작업이 왜 수행되었는지 쉬운 언어로 정확하게 설명합니다. 블랙박스처럼 작동하는 것은 없습니다. 저희는 이 문제에 어떻게 접근하는지 자세히 기고한 바 있습니다.

이러한 접근 방식은 보조 도구에만 국한되지 않습니다. 로열티 프리 비트와 인스트루멘탈을 위해 설계된 AI 음악 생성기인 SOUNDRAW는 긁어모은 아티스트 카탈로그가 아닌 자체 제작한 오리지널 곡만을 모델 학습에 사용한다고 밝히고 있습니다. 또한 책임감 있는 음악 제작을 위한 AI4Music Principles의 지지 서명국이기도 합니다.

이러한 점들은 당연한 기대치여야 합니다. 하지만 현실은 그렇지 않습니다.

무엇이 바뀌어야 하는가

AI 프로덕션 도구를 장기적이고 헌신적으로 사용할 가능성이 가장 높은 뮤지션들은 자신의 작업에 가장 신경을 쓰는 사람들입니다. 이들은 또한 이러한 도구가 어떻게 구축되고 있으며 누가 만드는지에 가장 세심한 주의를 기울이는 사람들입니다.

이들의 신뢰를 얻기 위해서는 기술적으로 어렵지 않은 몇 가지 사항이 필요합니다.

준수 부서(compliance team)가 아닌 뮤지션을 위해 작성되어, 업로드된 오디오에 어떤 일이 일어나는지 명확하게 설명하는 쉬운 언어로 된 데이터 정책. AI 프로세싱 결정이 어떻게 내려지는지에 대한 투명한 설명. 고지된 동의 없이 사용자 콘텐츠로 모델을 학습시키지 않겠다는 명시적인 공개 서약. 그리고 마케팅, 온보딩, 제품 디자인에서 보조형 AI와 생성형 AI의 구분을 명확하고 일관되게 제시하려는 의지입니다.

뮤지션들이 더 나은 음악을 만들 수 있도록 돕는 도구는 이미 존재합니다. 이를 둘러싸고 있어야 할 신뢰 인프라는 아직 따라잡는 중입니다. 이를 바로잡는 것은 단순히 윤리적인 일일 뿐만 아니라, AI 도구와 음악을 만드는 사람들 간의 장기적인 관계를 지속 가능하게 만드는 길입니다.

뮤지션들은 자신들이 무엇을 가지고 작업하고 있는지 정확히 알 권리가 있습니다. 그 답을 쉽게 찾을 수 있도록 만드는 기업들이 먼지가 가라앉은 후에도 여전히 살아남는 기업이 될 것입니다.