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생성형 AI 기술이 음악 창작과 소비의 방식을 어떻게 바꾸고 있는지를 짚는다. 기술의 발전이 열어젖힌 창작의 문, 그 안에서 인간은 여전히 주체일 수 있을까?
디지털 트랜스포메이션의 핵심 특징 중 하나는 사용자 중심의 개인화다. ‘100명이 있으면 100개의 시장이 있다’는 디지털 환경에서는 사용자 개개인의 취향과 성향을 반영한 맞춤형 경험이 가능해졌다. 플랫폼은 자유로운 접근성과 높은 편의성을 제공하며, 클라우드 서비스의 발전은 정보 구축 시스템의 진입 장벽을 낮춰 소규모 기업과 개인도 쉽게 콘텐츠를 제작하고 운영할 수 있도록 했다. 이로 인해 개인 콘텐츠의 수요와 공급이 폭발적으로 증가했다.
－01_“AI와 디지털 트랜스포메이션” 중에서
생성 예술 시스템을 구축하는 방식은 크게 아날로그 방식과 디지털 방식으로 나눌 수 있다. 디지털 방식은 주로 컴퓨터 알고리즘을 활용하며 최근에는 AI 기술을 통해 더욱 정교한 시스템을 설계하는 방향으로 발전하고 있다. 디지털 방식은 직접적으로 결과물을 생성하거나 알고리즘을 통해 얻은 데이터값을 활용해 창작하는 방식으로 구분된다. 후자의 경우 디지털 데이터를 활용해 아날로그 매체와 결합하는 방식도 포함한다. 아날로그 방식의 대표적인 예로는 잭슨 폴록(Jackson Pollock)의 액션 페인팅을 들 수 있다. 물감을 떨어뜨리기나 튀기고, 페인트 통을 흔드는 등의 규칙적이고 연속적인 행위를 통해 작품을 생성하는 방식이다.
－03_“생성과 예술” 중에서
AI를 활용한 최초의 작곡 시스템이라고 일컫는 1957년 레자렌 힐러(Lejaren Hiller)와 레너드 아이작슨(Leonard Issacson)의 일리악(ILLIAC)은 확률적 방식과 규칙 기반 방식을 활용해 음악을 생성했다. 한편 생성 음악(generative music)이라는 개념을 처음 제시한 브라이언 이노(Brian Eno)는 초기 작업에서 셀룰러 오토마타(cellular automata) 알고리즘 방식을 활용했다. 2000년대에 들어서면서 인공지능을 활용한 작곡 시스템 개발이 활발해졌다. 초기 컴퓨터 알고리즘 기반 작곡 방식은 인공지능이라는 큰 범주 안에 포함되어, 인간의 창작 영역을 알고리즘이 대체하거나 보조하는 방식으로 발전해 왔다.
－06_“시대별 생성 음악” 중에서
AI 음악 시장이 성장함에 따라 AI 작곡 프로그램 또한 지속적으로 개발·유통되며 그 종류가 더욱 다양해지고 있다. 그러나 프로그램을 통해 생성된 음악의 완성도가 낮거나, 사용자 경험(user experience: UX)이 불편하다는 평가를 받는다면 해당 프로그램은 시장에서 도태될 가능성이 높다. 결국 생성형 AI 작곡 프로그램이 지속적으로 발전하기 위해서는 음악의 품질 향상과 사용자 편의성을 고려한 설계가 필수적이다.
－09_“생성형 AI 음악의 유통과 소비” 중에서
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