음악가 AI

AI는 음악가가 될 수 있는가
인공지능은 이제 음악을 추천하는 조력자를 넘어 스스로 작곡하고 연주하는 창작자로 등장하고 있다. 그러나 우리가 음악을 평가하는 기준은 여전히 인간 중심의 선입견에 묶여 있다. 음악을 “누가 만들었는가”라는 질문을 잠시 내려놓고, 음악 그 자체를 어떻게 감상할 것인가라는 근본적인 문제를 제기한다. 칸트 미학의 관점에서 출발해, AI가 만든 음악을 인간의 작품과 구분하지 않고 감상할 수 있는지 탐색한다. 데이비드 코프의 음악 생성 프로그램 ‘에미(EMMY)’ 사례처럼, 사람들은 AI 작품임을 모를 때는 감탄하지만 그 사실을 알게 되는 순간 평가를 바꾸곤 한다. 저자는 이러한 반응이 작품의 가치 판단이 아니라 ‘기만당했다는 감정’에서 비롯된 것임을 지적한다.
AI가 음악을 이해하고 창작하는 방식, 음악 전문가들이 AI를 바라보는 시선, 그리고 인간과 AI가 함께 창작자로 성장할 가능성까지 차례로 살펴본다. 기술 설명에 머물지 않고, 음악을 사랑하는 일반인의 관점에서 AI 시대의 음악 경험을 다시 묻는다. 결국 AI를 새로운 음악가로 바라보며, 우리가 편견 없이 음악을 듣는 태도란 무엇인지 성찰하게 한다.

AI는 이제 음악을 추천하는 도구를 넘어 작곡하고 연주하는 창작자로 등장하고 있다. 칸트 미학의 관점에서 AI 음악을 인간 작품과 구분하지 않고 감상할 수 있는지 탐구한다. AI가 만든 음악임을 알게 되는 순간 바뀌는 우리의 평가가 무엇을 의미하는지 살펴보며, 인간과 AI가 함께 만들어 갈 새로운 음악 경험의 가능성을 제시한다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

양희진
현재 목원대, 연세대, 청주교대, 충북대 강사다. 연세대학교에서 철학 박사학위를 받았다. 이후 영남대에서 박사후 연구원(Post-Doc)이었다(2015∼2016). 주전공은 서양 근대 미학이다. 학교 밖에서는 비영리 단체 스투디아 후마니타티스(Studia Humanitatis)에서 인문학 대중 강연을 기획하고, 강연하는 일을 하고 있다. 최근 10년 동안은 음악에 대한 철학 실천 연구에 매진하고 있다. 관련 논문으로는 “의지를 초월하는 음악, 의지를 강화하는 음악”(2025), “교양철학 수업을 위한 영상 제작의 실제: 수강생들의 뮤직비디오 사례를 중심으로”(2024), “마음 치료를 위한 음악 경험의 시각화의 문제”(2023), “창의적 판단력의 반성 방식과 실제:《철학상담 애플리케이션 설계하기》취업 프로그램 사례를 토대로”(2021), “디지털 시대, 칸트의 무관심적 감상이 갖는 의미(2020)”, “음악에서 공감의 문제; 칸트와 헤겔의 음악미학을 중심으로”(2019), “음악에 대한 취미판단의 특징에서 교화의 문제”(2016)가 있다.

순수한 음악 경험을 향하여: 인간과 AI를 구분하지 않는 감상

01 곡 추천가로 만나는 AI
02 음악 비평가 AI
03 작곡가 AI
04 인간의 음악적 정서를 이해하는 AI
05 AI 음악을 위한 공연 연출
06 버추얼 가수 AI
07 공연 협연자로서 AI
08 인간을 작곡가로 만드는 AI
09 인간을 연주자로 만드는 AI
10 음악 치료사 AI

음악 앱에 저장해서 듣기 위해 스마트 폰으로 검색해 본다. 먼저 애플 뮤직(Apple Music) 앱에서 〈그대 없을 때〉 곡을 찾아보았더니 같은 제목의 다른 가수의 곡을 알려줬다. 이번엔 국내 음악 앱인 멜론(Melon)에서 정애련의 곡을 검색해 본다. 멜론에서는 정확히 〈그대 없을 때〉뿐 아니라, 그녀가 작곡한 다른 곡들도 검색되었다. 호기심에 한번 세계인들이 애용한다는 스포티파이(Sportify) 음악 앱을 내려받아 거기서 같은 곡을 검색했다. 그랬더니 전혀 관련 없는 한국 노래들만 정렬되어 나타났다. 왜 앱마다 검색 결과가 다른 것인가? 그것은 음원을 관리하는 빅데이터 처리 기술이 음악 플랫폼마다 다르기 때문이다. 대부분의 음악 앱은 저작권 등록이 된 곡에 한하여 사용자에게 듣기 서비스를 제공한다. 앞서 멜론에서만 내가 듣고 싶은 음원이 검색된 것은 저작권 협약이 멜론과 체결되어 있기 때문이다.
－01_“곡 추천가로 만나는 AI” 중에서

우리는 우리 두뇌가 내가 경험한 정보를 어떻게 저장해서 필요할 때 기억해 내는지 알지 못한다. 왜냐하면 그 과정이 빠르고 복잡하기 때문이다. 마찬가지로 각각의 AI 작곡 프로그램의 정보 처리 과정을 알 수 없지만, 앞서 드러난 대분류 항목을 통해 AI의 작곡 프로그램이 음악 정보를 어떻게 처리하는지를 짐작해 볼 수 있다.
－03_“작곡가 AI” 중에서

버추얼 가수들은 외모와 신체가 늙지 않는다. 음악 AI의 신기술이 개발될 때마다 그들은 계속 회춘할 것이고, 신곡이 나올 때마다 상상 이상의 퍼포먼스로 특히 젊은 관객의 마음을 사로잡을 것이다. 그리고 철저한 기획하에 데뷔하기 때문에, 인간 아이돌처럼 각종 구설에 휘말릴 걱정도 없다. 말하자면 이러한 장점 때문에 엔터테인먼트 회사마다 개성 넘치는 가상의 가수를 개발, 양성하는 데 투자를 아끼지 않는 것이다.
－06_“버추얼 가수 AI” 중에서

물론 상황마다 다르겠지만 일반인이 취미로 악기를 배우게 되면 보통 전문 선생님을 일주일에 한 번, 한 시간 정도 만나게 된다. 그래서 콩쿠르에 나가지 않는 이상, 한 곡을 오랫동안 배우는 일이 없다. 지루하기도 하고 악기에 흥미를 잃으면 안 되기 때문에, 선생님의 재량으로 잘 못하더라도 바로 다음 곡으로 넘어가게 된다. 악기 교본 순서대로 계속 진도만 나가기 때문에, 한 번 배운 곡을 다시 레슨 받는 경우는 거의 없다. 그러나 AI를 기반으로 한 연주 앱을 이용하게 되면 다양한 버전으로 한 곡을 세밀하게 연습할 수 있다.
－09_“인간을 연주자로 만드는 AI” 중에서