AI와 음악의 혁명: 레전드 음악가들의 목소리를 흉내내다

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AI와 음악의 혁명: 레전드 음악가들의 목소리를 흉내내다

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AI와 음악의 혁명: 레전드 음악가들의 목소리를 흉내내다 -

또 다른 창작 분야가 AI에 대한 논쟁의 중심에 섰다. 이번에는 음악가들이 목소리를 내고 있다. AI가 생성한 음악이 제작에 전혀 관여하지 않은 아티스트들의 이름으로 여러 플랫폼에 게시되고 있기 때문이다.

저작권법 침해와 관련된 법적 분쟁이 모든 창작 분야에서 증가하고 있으며, 음악 분야도 예외는 아니다. 심지어 셀린 디옹조차 자신의 이름을 걸고 나온 음악이 실제로는 AI에 의해 생성된 것임을 알리기 위해 직접 마이크를 잡았다.

AI로 생성된 음악과 실제 음악을 구분하기가 점점 더 어려워지면서 사실과 허구의 경계가 더욱 모호해지고 있다. 이 갤러리에서 음악가들이 어떤 반응을 보이고 있는지 알아보자.

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최초의 악기 -

최초의 악기는 수만 년 전 네안데르탈인이 뼈로 만든 플루트였다.

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음악 제작 -

우리는 그 시기에서 한참이나 벗어났다. 사실 음악 제작이 그 어느 때보다 쉬워졌다. 지난 50년 동안 음악 제작은 빠르게 발전해 왔다.

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긴장감의 조성 -

생성형 AI 시대에는 그 과정이 더욱 간소화된다. 이에 따라 음악 업계, 특히 크리에이티브 전문가들 사이에서는 긴장감이 감돌고 있다.

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음악가들의 우려 -

AI는 사람들이 스타덤에 오르도록 도움을 주지만, 음악가들은 걱정하고 있다.

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성공? 혹은 몰락? -

음악 산업이 큰 호황을 누리게 될지 아니면 몰락하게 될지 말하기에는 아직 이르지만, 생성형 AI가 음악 제작 분야를 영원히 변화시키고 있음은 의심의 여지가 없다.

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자동 교체 -

음악가와 프로듀서, 그리고 우리가 좋아하는 많은 앨범에 참여한 많은 전문가들은 자동 교체에 대해 불안해하고 있다.

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기술 활용 -

많은 아티스트들의 성공의 열쇠를 쥐고 있는 음반사들은 이 기술을 활용하여 수익을 올리며 가능한 한 많은 사람들을 배제하고 있다.

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간소화 대 교체 -

오디오 엔지니어들은 이 기술을 사용하여 믹싱 및 마스터링 프로세스를 증폭하고 있다. 하지만 이 기술을 사용하여 과정을 간소화하는 것과 인간의 창작물을 대체하는 것에는 큰 차이가 있다.

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도구 -

수노(Suno)와 우디오(Udio)와 같은 생성 AI 도구는 약간의 텍스트 입력으로 노래를 생성할 수 있다. 이는 보조 마스터링과는 매우 다르다.

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데이터를 통한 패턴 -

다른 분야에서 사용되는 AI와 마찬가지로, 이 기술은 데이터 세트(라이선스된 노래나 공개적으로 사용 가능한 노래, 메타데이터)를 통해 패턴을 감지한다.

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예측 패턴 -

작은 오디오 샘플을 채취하거나 텍스트 입력만을 기반으로 AI 모델은 식별된 예측 패턴과 가장 잘 일치하는 음악을 출력한다.

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출력 촉진 -

따라서 AI 모델은 기존 음악, 음악 제작에 사용된 도구, 그리고 실제로 출력을 촉진하기 위해 지식을 구동하는 방대한 데이터 세트에 의존한다.

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기계 학습 능력 -

모든 AI 모델과 마찬가지로 머신러닝 용량이 출력의 품질을 결정한다. 더 많은 데이터에 노출될수록 출력이 정확해질 가능성이 높아진다.

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표준 -

종종 이러한 생성형 AI 플랫폼은 플랫폼이 제작하도록 유도하는 장르나 스타일에 표준적인 노래를 제작한다. 혁신적이거나 흥미로운 결과물이 나온다고 주장하는 사람은 없다.

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소송 -

하지만 전형적인 음악은 잘 팔린다. 뮤지션들은 다른 크리에이터들이 다양한 AI 도구를 상대로 소송을 제기하는 것을 알아차리고 동참했다.

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저작권 대 공정 이용 -

저작권 문제가 명확한 경우도 있다. 하지만 다른 경우에는 공개적으로 접근할 수 있는 자료를 공정하게 사용하면 큰 회색 지대가 생긴다.

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분주하다 -

어쨌든 전 세계의 법률 시스템은 여전히 이러한 소송을 이해하고 보상을 파악하기 위해 분주하게 움직인다.

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스태빌리티 (Stability) AI -

스태빌리티 AI가 오디오 생성 AI 이니셔티브인 스태이블 오디오 (Stability Audio)를 출시할 당시 오디오 담당 부사장이었던 에드 뉴턴-렉스는 사람들이 일상 생활에서 제한된 시간 동안 음악을 듣는 것이 문제라고 지적했다.

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소비 -

소비는 산업이 생산하는 제품의 핵심 요소이기 때문에 업계 종사자들이 벌 수 있는 금액도 제한적이다.

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AI 오디오 이니셔티브 -

뉴턴-렉스에게 있어 이 제한된 자원은 이제 생성형 AI 오디오 프로젝트가 수익 창출 경쟁에 합류하면서 더욱 줄어들 위험에 처해 있다. 이는 음악을 만드는 인간에게 돌아가는 몫이 점점 줄어들게 된다는 것을 의미한다.

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아티스트 권리 연합 -

2024년 초, 200명이 넘는 뮤지션이 AI를 사용하여 수익성 있는 음악을 제작하는 것에 반대하는 아티스트 권리 연합 성명을 발표했다. 이는 규제에 대한 요구가 제기된 많은 시위 중 첫 번째 시위였다.

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혁신과 불법적인 재생산 -

예술가들에게 동의 문제는 핵심이다. 불법적인 재생산과 창작 산업의 혁신 사이의 경계가 계속 모호해지고 있기 때문이다.

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침묵의 앨범 -

뉴턴-렉스는 또한 엘튼 존 경과 폴 매카트니와 같은 상징적인 스타들의 지원을 받아 영국 전역에서 1,000명의 뮤지션들과 함께 '침묵의' 앨범을 기획했다.

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전조 -

'이게 우리가 원하는 것인가?'라는 제목의 이 앨범은 텅 빈 스튜디오와 공연장을 배경으로 하는 앰비언트 사운드로 구성되어 있으며, AI에 의해 지배될 경우 음악 산업이 직면할 미래를 예고한다.

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동의 -

이것은 단순히 결과물에 관한 문제가 아니다. 일부 아티스트에게는 자신의 데이터를 동의 없이 사용하여 창의적인 결과물을 생산하는 행위 자체가 생성 AI 프로세스의 핵심 문제이다.

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입장을 밝히다 -

AI의 영향을 받는 것은 중간 업자나 독립 아티스트뿐만이 아니다. 팝의 아이콘 셀린 디옹, 배드 버니와 같은 메가 슈퍼스타들도 AI가 만든 음악에 대해 성명을 발표했다.

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소프트웨어 복제 -

다양한 플랫폼에서 셀린 디옹의 이름을 딴 AI 제작 가스펠 노래 커버가 유포되었고, 100만 회 이상의 조회수를 기록했다. 이 곡은 가수에게 알리거나 허락 없이, 목소리를 재생하는 소프트웨어로 제작되었다.

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다른 측면 -

이야기에는 또 다른 측면도 있다. 뇌졸중으로 말을 하거나 노래를 부를 수 없게 된 음악가 랜디 트래비스는 자신의 상태에도 불구하고 음악을 계속해서 제작할 수 있는 기술을 손에 넣었다.

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강직인간증후군 -

강직인간증후군 진단 후 많은 어려움에 직면한 디옹도 질병의 진화에 따라 앞으로 이 기술을 사용하고 싶은 유혹을 받을 수 있다.

출처: (Rolling Stone) (Forbes) (Vox)

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음악 제작 -

우리는 그 시기에서 한참이나 벗어났다. 사실 음악 제작이 그 어느 때보다 쉬워졌다. 지난 50년 동안 음악 제작은 빠르게 발전해 왔다.

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긴장감의 조성 -

생성형 AI 시대에는 그 과정이 더욱 간소화된다. 이에 따라 음악 업계, 특히 크리에이티브 전문가들 사이에서는 긴장감이 감돌고 있다.

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음악가들의 우려 -

AI는 사람들이 스타덤에 오르도록 도움을 주지만, 음악가들은 걱정하고 있다.

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자동 교체 -

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기술 활용 -

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도구 -

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데이터를 통한 패턴 -

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예측 패턴 -

작은 오디오 샘플을 채취하거나 텍스트 입력만을 기반으로 AI 모델은 식별된 예측 패턴과 가장 잘 일치하는 음악을 출력한다.

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출력 촉진 -

따라서 AI 모델은 기존 음악, 음악 제작에 사용된 도구, 그리고 실제로 출력을 촉진하기 위해 지식을 구동하는 방대한 데이터 세트에 의존한다.

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기계 학습 능력 -

모든 AI 모델과 마찬가지로 머신러닝 용량이 출력의 품질을 결정한다. 더 많은 데이터에 노출될수록 출력이 정확해질 가능성이 높아진다.

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하지만 전형적인 음악은 잘 팔린다. 뮤지션들은 다른 크리에이터들이 다양한 AI 도구를 상대로 소송을 제기하는 것을 알아차리고 동참했다.

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저작권 대 공정 이용 -

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분주하다 -

어쨌든 전 세계의 법률 시스템은 여전히 이러한 소송을 이해하고 보상을 파악하기 위해 분주하게 움직인다.

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스태빌리티 (Stability) AI -

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소비 -

소비는 산업이 생산하는 제품의 핵심 요소이기 때문에 업계 종사자들이 벌 수 있는 금액도 제한적이다.

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AI 오디오 이니셔티브 -

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아티스트 권리 연합 -

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혁신과 불법적인 재생산 -

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침묵의 앨범 -

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전조 -

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동의 -

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입장을 밝히다 -

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소프트웨어 복제 -

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다른 측면 -

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강직인간증후군 -

강직인간증후군 진단 후 많은 어려움에 직면한 디옹도 질병의 진화에 따라 앞으로 이 기술을 사용하고 싶은 유혹을 받을 수 있다.

출처: (Rolling Stone) (Forbes) (Vox)

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