AI와 음악 산업

AI 시대, 음악 산업은 어떻게 변화하는가?
디지털 전환 이후 급변하는 음악 산업의 구조와 흐름 속에서 AI 기술이 어떻게 창작, 유통, 소비 전반에 영향을 미치고 있는지를 탐구한다. AI 작곡, 음성 합성, 개인화된 추천 알고리즘부터 케이팝 산업의 AI 활용까지, 기술과 예술의 융합이 가져오는 실질적 변화를 구체적 사례를 통해 소개한다. 또한 음악 교육과 공연의 진화, AI 창작물의 저작권 문제 등 윤리적·법적 쟁점까지 폭넓게 다룬다. “AI 시대, 음악 산업은 어떻게 변화하는가?”라는 질문에서 출발하여, 기술이 음악을 ‘만드는 방식’뿐 아니라 ‘듣는 방식’마저 바꿔 놓은 오늘날의 현실을 명쾌하게 정리한다. 음악과 AI의 접점에 관심 있는 독자라면 꼭 읽어야 할 안내서다.

오랜 시간 인간의 고유한 영역으로서 예술적, 미학적 가치를 지녀 온 음악이 디지털 전환을 통해 산업적 변곡점을 맞이한 이후 AI 기술을 통해 또 어떤 산업적 변화를 겪고 있는지 살펴본다. AI 시대, 음악 본래의 산업적 효용성과 미래 가치를 함께 논의한다.

고윤화
한국학중앙연구원 태학사 연구원, 서울대 아시아연구소 한류연구센터 공동연구원이다. 서울대학교 작곡과(이론 전공) 및 동 대학원을 졸업했다. 연세대학교 사회학과에서 디지털 음악 산업의 사회학적 구조 분석을 주제로 박사학위를 받았다. 벅스 ·네오위즈에서 음악 콘텐츠 제작 및 기획자로 일했으며, 국립경찰대학교 교양학과 외래교수, 경희대학교 국제대학원 응용예술학과 겸임교수, 숭실사이버대학교 엔터테인먼트학과 특임교수, 한국대중음악학회 학술연구이사, 한국싱어송라이터협회 이사직을 역임했다. 현재 이화여대에서 음악산업과 사회학 관련 강의를 하고 있으며, 문화기술융합 컨소시엄(AFA) 디렉터로 문화 콘텐츠 산업 분야와 학계의 가교 역할을 하고 있다. 공저서로 『예술경영과 예술행정』(2020), 『음악의 이해와 감상』(2020), 『K컬처 트렌드 2023』, 『K컬처 트렌드 2024』, 『K컬처 트렌드 2025』 등이 있으며, “블록체인 시스템을 활용한 음악 산업 동향 분석 및 미래 가치 전망”, “포스트코로나 시대, 3D 입체 사운드 기술과 언택트 공연의 진화” 등의 논문을 발표했다. 디지털화에 따른 음악 산업의 구조 분석과 음악의 사회적 기능 변화에 연구의 초점을 맞추고 있다.

AI 시대, 음악 산업은 어떻게 변화하는가

01 AI와 디지털 전환
02 AI와 창작
03 AI와 연주
04 AI와 보컬, 음성 합성 기술
05 AI와 음악 추천 알고리즘
06 AI와 음악 교육
07 AI와 음악 콘서트 공연
08 AI와 케이팝
09 AI와 저작권
10 AI와 음악 산업의 미래 가치

2010년대 중반 이후, 딥러닝 기반 TTS 모델, 즉 딥러닝 기법의 TTS 분야 도입은 큰 변화를 가져왔다. 구글의 ‘타코트론(Tacotron)’ 시리즈와 딥마인드(DeepMind)의 ‘웨이브넷(WaveNet)’은 대표적인 모델로 꼽힌다. 타코트론 계열은 텍스트 입력을 멜스펙트로그램(Mel spectrogram: 소리의 높낮이, 음색, 강도 등이 시간에 따라 변화하는 양상을 시각화하며 음성 인식, 음악 정보 검색, 오디오 분석 등 다양한 분야에 활용) 등 중간 표현으로 변환한 후, 이를 음성으로 복원하는 엔드투엔드(End to End) 모델 시스템을 구현하여, 보다 자연스럽고 유연한 음성 합성이 가능케 한다.
－04_“AI와 보컬, 음성 합성 기술” 중에서

AI를 활용한 음악 교육은 개인 맞춤형 학습, 학습 효율성 향상, 음악 창작 지원, 실시간 피드백 제공 등의 장점을 통해 기존 음악 교육 방식을 혁신하고 있는 것은 분명 사실이다. 또한 AI 도구들은 경제적이고 접근성이 높아 음악 교육의 보편화를 촉진하는 긍정적 역할을 한다. 그러나 AI 기반 음악 교육은 감성적 피드백에서는 부족함이 있으며, 즉흥 연주 및 창의적 표현 지도에는 여전히 한계가 있다. 아울러 기술적 오류 가능성이 크며, 인간 교사의 역할 대체 불가능한 측면이 존재한다.
－06_“AI와 음악 교육” 중에서