Scientific American의 한 기자가 AI 음악 플랫폼 Suno로 실험을 했습니다. 17살에 의붓아버지의 수제 기타로 처음 배운 곡, Buffalo Springfield의 1966년 명곡 “For What It’s Worth”를 재현해보기로 했죠. 프롬프트를 입력했습니다. “1960년대 포크록 저항 노래, 남성 보컬, 진지한 톤.” 몇 초 후 완성됐습니다.
헤드폰으로 들으며 카페에서 우연히 흘러나온 음악이라고 상상해봤답니다. AI가 만들었다는 걸 알고 있어서 인위적인 흔적을 찾으려 했지만, 모르고 들었다면 구별할 수 없었을 거라고 고백합니다.
사람들은 AI 음악을 거의 구별하지 못한다
이 체험은 최신 연구 결과와 정확히 일치합니다. 아직 동료 검토를 거치지 않은 논문에 따르면, 참가자들이 AI 음악을 정확히 골라낸 비율은 53%였습니다. 거의 찍기 수준이죠. 스타일이 비슷한 곡끼리 비교했을 때는 66%로 올라가긴 했지만, 여전히 완벽하게 구별하지는 못했습니다.
놀라운 건 이 연구가 공개될 무렵 Suno는 이미 더 발전된 모델을 출시했다는 점입니다. 사실 AI 음악이 인간 음악을 모방하는 건 새로운 일도 아닙니다. 1997년 David Cope의 소프트웨어가 만든 곡을 청중은 진짜 바흐 작품으로 착각했죠.
기술은 복제하지만 스토리는 복제할 수 없다
우리의 음악 경험은 기술과 함께 변해왔습니다. 1970년대 디스코 DJ들의 리믹스, 1980년대 힙합의 샘플링. 처음엔 “도둑질”이라 비난받았지만 이제는 예술로 인정받습니다.
하지만 DJ와 AI 사이에는 결정적 차이가 있습니다. DJ는 자신이 사랑하는 곡을 골라 샘플링합니다. 어떤 곡을 왜 선택했는지, 그 선택 자체가 이야기가 되죠. AI도 인간이 사랑한 음악으로 학습하지만, 거기엔 선택의 이유가 없습니다.
음악의 가치는 연주 실력만이 아닙니다. 우리는 오리진 스토리를 원합니다. Buffalo Springfield의 그 곡은 1966년 LA 통행금지 시위를 배경으로 탄생했습니다. 저자가 이 곡을 들을 때마다 주목하는 이유는 멜로디나 가사 때문이 아닙니다. 17살에 배우던 순간, 의붓아버지가 9살에 라디오로 처음 들었던 그 이야기 때문입니다.
대부분의 AI 음악은 다른 음악들처럼 잊히거나 주목받지 못할 겁니다. 극소수만이 영화나 밈 같은 문화적 순간과 결합되어 살아남겠죠. 요즘 저자는 “For What It’s Worth”를 커피숍과 요가 수업에서 자주 듣습니다. 1966년만큼이나 오늘날에도 잘 맞아떨어지는 곡이죠. 그가 이 곡을 주목하는 이유는 뛰어난 연주 때문이 아닙니다. 바로 그 이야기 때문입니다.
참고자료:
- Can AI Music Ever Feel Human? The Answer Goes beyond the Sound – Scientific American
- Data-Driven Analysis of Text-Conditioned AI-Generated Music: A Case Study with Suno and Udio – arXiv preprint (2024)
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