AI와 연주자

무대에 오르기 전, 새로운 파트너를 만나다
무대 위에서 울려 퍼지는 첫 음의 떨림은 여전히 인간만의 감정이다. 그러나 그 무대에 오르기까지의 과정은 이미 AI와 함께 재편되고 있다. 스마트 악보, AI 메트로놈, 자동 분석 피드백, 생성형 작곡 도구까지, 기술은 더 이상 보조 수단이 아니라 음악을 대하는 방식을 바꾸는 동반자가 되었다. 연주자의 일상 속으로 깊숙이 들어온 AI 기술이 연습, 교육, 창작, 공연 전반을 어떻게 바꾸고 있는지를 연주자의 시선에서 탐구한다. “AI가 연주자를 대체할 것인가”라는 낡은 질문을 넘어서 “AI와 어떻게 협력할 것인가”라는 현실적인 질문을 제기한다.
음악의 본질은 기술적 정확성에 있지 않다. 미묘한 템포의 흔들림, 해석의 결, 순간의 선택은 인간만이 만들어낼 수 있다. AI는 이를 침범하는 존재가 아니라, 연주자가 자신의 감정과 해석을 더 정확히 인식하고 다듬도록 돕는 객관적 도구다. 이 책은 작곡과 편곡, 연습과 피드백, 무대 연출과 음향, 레퍼토리 개발과 브랜딩까지 연주자의 실제 활동을 중심으로 AI 활용법을 제시한다. 이론보다 실천을, 막연한 미래 담론보다 지금 당장 사용할 수 있는 방법을 다룬다. AI 시대에도 연주자의 자리가 사라지지 않음을, 오히려 더 선명해질 수 있음을 보여 주는 실천적 안내서다.

AI는 연주자를 대체하는 존재가 아니다. 이 책은 AI를 연주자의 연습과 해석, 무대 표현을 확장하는 협력자로 바라본다. 연습 분석부터 창작과 공연까지, 실제 연주자가 바로 활용할 수 있는 AI 도구와 관점을 제시하며, AI 시대에도 음악의 중심은 여전히 인간임을 분명히 한다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

박은주
음악학 석사와 박사 학위를 취득하고 현재 인천가톨릭대학교 겸임교수로 재직 중이다. 음악을 바탕으로 다양한 장르의 융합과 확장을 모색하며 작곡과 연주 활동을 이어가고 있으며, 예술과 기술의 접점을 탐구하는 다학제 연구를 수행하고 있다. 박사학위 논문은 “제한된 연주 공간을 위한 사용자 주도형 리버브 생성 시스템 개발 연구”이며, 2025년 7월에는 “바이올린과 연동되는 영상을 출력하는 서비스를 제공하는 방법 및 시스템”(특허청 제10-2835120호)을 등록했다.

AI와 연주자

01 작곡과 편곡
02 연습 기술
03 피드백과 효율
04 무대 연출
05 레퍼토리 개발
06 리버브 시스템
07 연주 데이터
08 평가와 순환
09 공연 확장
10 청중과 미래

생성된 음악은 그대로 사용하기보다는 출발점으로 활용해야 한다. AI가 만든 기본 골격에 연주자 자신의 해석과 변화를 더하는 것이 진정한 AI 협업이다. 멜로디 라인을 약간 수정하거나, 리듬 패턴을 변경하거나, 자신의 악기에 맞는 주법을 추가하는 과정을 통해 개성 있는 작품으로 발전시킬 수 있다.
－01_“작곡과 편곡” 중에서

AI 피드백 시스템의 새로운 트렌드 중 하나는 커뮤니티 기반 학습이다. 단순히 개인적인 피드백을 받는 데 그치지 않고, 비슷한 수준의 다른 연주자들과 비교하고 경쟁할 수 있는 기능들이 추가되고 있다. 저스틴기타(Justin Guitar)는 사용자들이 자신의 연주를 업로드하고, 다른 사용자들로부터 피드백을 받을 수 있는 플랫폼을 제공한다. 이러한 협업적 접근의 장점은 AI의 객관적 분석과 인간의 주관적 감성 평가를 결합할 수 있다는 점이다. AI는 기술적 정확성을 평가하고, 커뮤니티 멤버들은 음악적 표현력이나 감정 전달력에 대한 피드백을 제공한다. 이는 단순한 기술적 완성도를 넘어, 진정한 음악적 소통을 위한 종합적 평가를 가능하게 한다.
－03_“피드백과 효율” 중에서

AI의 가장 혁신적인 기능 중 하나는 연주의 감정적 내용을 분석해 그에 맞는 리버브를 자동으로 선택하는 것이다. 이모션 드리븐 리버브(Emotion-Driven Reverb)는 연주의 다이내믹, 템포, 화성 진행 등을 실시간으로 분석해 곡의 감정적 변화를 감지한다. 슬픈 구간에서는 긴 잔향과 어두운 색채의 리버브를, 기쁜 구간에서는 밝고 생동감 있는 리버브를 적용한다.
－06_“리버브 시스템” 중에서

AI 분석을 통해 잠재적 청중을 발굴하고 확장하는 것은 현대 공연 전략의 핵심이다. 오디언스 디스커버리 엔진(Audience Discovery Engine)은 소셜 미디어, 스트리밍 플랫폼, 온라인 활동 데이터를 분석해 클래식 음악에 관심을 가질 만한 잠재적 청중을 찾아낸다. 영화 OST를 자주 듣는 사람, 명상 음악을 선호하는 사람, 문화 예술 콘텐츠에 관심을 가진 사람 등을 타깃으로 설정하여 새로운 관객층을 형성한다. 바이럴 콘텐츠 제너레이터(Viral Content Generator)는 소셜 미디어에서 화제가 될 수 있는 콘텐츠를 기획한다. 현재 트렌드를 분석해 클래식 음악과 연결 지점을 발굴하고, 짧은 클립, 챌린지 형식, 밈과의 결합 등 바이럴 가능성이 높은 형태로 공연을 편집해 제안한다. 이를 통해 기존의 클래식 청중층을 넘어 대중적 확산을 가능하게 한다.
－09_“공연 확장” 중에서