📊 본격화된 AI 음악 시대, 필요한 질문들

9월 2일부터 4일까지 뮤콘이 열렸다. 2일과 3일엔 뮤콘의 컨퍼런스가, 4일에는 한국대중음악산업협회의 MWM이 같은 장소에서 열렸다. MWM의 주제는 「AX 시대: 음악산업의 새로운 가치사슬」이었다. 하이브 최선의 기조연설을 시작으로 텐센트뮤직의 도라 진, ACRCloud의 토니 리, 서울대 고윤화, 우승현 한국대중음악산업협회장의 뮤직펀드 논의, 디지털지식재산연구소 김현숙 소장의 진행으로 AI 워킹그룹 패널 토론이 이어졌다. 하루의 토론을 관통하는 주제는 'AI와 음악 산업의 대응'이었다. 이날 종일 자리에 앉아 발표와 토론을 들었다. 모든 세션을 관통하는 몇 개의 질문을 정리했다.

AI의 생성물을 완벽하게 가려낼 수 있을까

ACRCloud는 2015년 베이징에서 만들어진 오디오 인식 회사다. 공동창업자 토니 리는 자신을 창업 11년 차라고 소개하면서 음악 데이터베이스에 1억 5천만 곡 이상을 색인해 뒀고 방송 모니터링용으로 전 세계 7만 개 넘는 TV·라디오 스테이션을 훑는다고 말했다. 오차드·빌리브·디스트로키드 같은 인디펜던트 배급사들이 주요 고객이다

 ACRCloud 토니 리 발표 | 직접 촬영

오디오 엔진은 셋이다. 같은 버전을 찾아내는 오디오 핑거프린팅, 멜로디로 커버와 라이브를 찾아내는 커버 식별, 올해 초에 새로 내놓은 AI 음악 탐지. AI 오디오 엔진이 하는 일은 네 개다. 트랙 전체를 스캔해 AI인지 사람인지 판별하고, 어느 플랫폼에서 생성되었는지 알아내고, 스템을 분리해 보컬과 인스트루멘털을 각각 판별하고, 트랙의 어느 구간이 AI인지 짚는다. 발표 시점을 기준으로 ACRCloud가 지원하는 생성 플랫폼은 10개라고 했다. 토니 리는 관객이 보낸 오디오 파일을 현장에서 실시간으로 분석해 보이기도 했다. 화면에 결과가 나왔다. 생성 플랫폼 이름은 수노였다.

토니 리는 자기 회사의 검증 범위와 한계도 설명했다. 판별은 본인들이 하지만, 그 결과로 무엇을 할지는 유통사와 플랫폼의 몫이라는 얘기다. 발표 뒤에 한 관객이 AI 탐지의 정확도가 떨어지는 경우가 있는지 물었고, 토니 리는 시나리오를 하나 제시했다.

   ACRCloud 토니 리 발표 | 직접 촬영  

AI 음악 탐지 서비스 회사 대표가 자기 제품의 한계를 설명했지만 이 한계는 다른 회사들도 마찬가지다. 프롬프트만 넣어서 나오는 음악 결과물은 그대로 잡힌다. AI가 만든 음원을 사람이 다시 작업하면 걸리지 않는다. 시장에서는 이런 경우가 늘고 있다. 다른 세션의 패널로 출연한 마운드미디어의 이유경은 프로듀서들이 가이드 보컬을 섭외하는 대신 AI 보컬로 데모를 뜨는 관행이 일반화되고 있다고도 했다.

물론 AI 음악 탐지는 실제로 좋아지고 있고 ACRCloud는 지원 플랫폼을 계속 늘리고 있다고도 했지만, 이들만 좋아지는 건 아니다. 생성 모델의 퀄리티도 동일하게 향상되는데, 이렇게 성능 좋은 도구가 저렴해질 수록, 최종 결과물을 사람이 직접 손 보는 경우는 늘어날 수밖에 없다. 그것이야말로 지금 음악 창작 도구로서의 AI의 위치다.

무엇보다, 인간은 AI의 음악을 정확히 가려내지 못한다. 2025년 10월, 디저는 AI 음악에 대한 리포트를 공개했다. 미국·캐나다·브라질·영국·프랑스·네덜란드·독일·일본의 18세~65세 성인 9,000명에게 블라인드 청취 테스트를 했을 때, AI가 만든 곡과 사람이 만든 곡을 가려낸 사람은 3%에 불과했다는(Deezer Newsroom)연구 결과였다. 사람들은 AI가 만든 음악이라는 걸 알기 전에는 AI가 만든 음악을 싫어하지 않는다.

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다음 내용에서는 유통 단계에서 AI를 가려내는 절차는 어떻게 진행되는지, 나아가 'AI를 막을 것인가 허용할 것인가'라는 질문이 아닌 다른 관점은 어떤 식으로 가능한지 소개합니다. 

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🎙 AI 시대의 자발적 라이선스는 왜 중요한가 - IFPI 미라 채트와의 대담. AI 시대의 인간 창작자 보호라는 관점에서 4개의 기준이 나온다.

목차 📊 본격적인 AI 음악 시대에 필요한 질문들 

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