"할아버지의 생일을 축하하는 밝은 컨트리송을 만들어줘"
음악 생성 AI에 짧은 지시를 입력하면, 전문적인 작곡 지식이 없어도 가사, 멜로디, 노래, 반주를 갖춘 한 곡이 짧은 시간에 완성된다. 콧노래나 자작 가사, 녹음한 구절을 소재로 하여 곡을 연장하거나 보컬과 악기의 구성을 변경할 수도 있다.
음악 제작은 지금까지 악기 연주, 작곡 이론, 녹음 장비, 스튜디오, 엔지니어링 등 많은 기술과 비용이 필요했다. 생성 AI는 그 입구를 크게 넓혔다. 영상 제작자는 영상에 맞는 BGM을 만들고, 소규모 사업자는 광고용 징글을 준비하며, 음악 경험이 없는 사람도 자신의 말을 노래로 만들 수 있다. 프로 작곡가에게도 아이디어 발상, 가창, 편곡안, 데모 제작을 고속화하는 도구가 될 수 있다. (출처2)
그러나 기술이 "만들 수 있는가"라는 질문에 답한 순간, 더 어려운 질문이 나타났다.
그 곡은 정말로 오리지널인가. 기존의 녹음이나 가수의 목소리와 유사한 경우, 누구의 허가가 필요한가. AI가 대부분을 만든 작품을 사용자가 자신의 저작물로 보호할 수 있는가. 그리고 거의 무한히 곡을 생성할 수 있는 환경에서, 인간은 그 음악을 듣고 싶어할 것인가.
"마돈나 스타일"과 "마돈나의 곡을 사용하는 것"은 동일하지 않다
AI 음악을 둘러싼 논의에서 혼동되기 쉬운 것은 "스타일", "곡", "녹음", "목소리"의 차이이다.
예를 들어 "1980년대 댄스 팝 스타일", "극적인 여성 보컬", "화려한 신디사이저"라고 지시하는 것과 마돈나 본인의 음원을 읽어 리믹스하는 것은 법적으로나 윤리적으로 동일하지 않다.
일반적인 장르나 분위기는 특정 개인이 독점할 수 있는 것이 아니다. 한편, 기존 곡의 멜로디나 가사, 실제 녹음물에는 각각 권리자가 존재한다. 시판되는 음원을 무단으로 AI 서비스에 입력하고 가공한 작품을 공개·판매하면, 원래의 곡이나 녹음물에 관한 권리를 침해할 가능성이 있다.
더욱이, 본인과 흡사한 목소리를 합성하는 경우에는 저작권뿐만 아니라, 이름, 초상, 목소리 등 인격적 가치를 보호하는 권리나 사칭, 허위 표시의 문제가 추가된다. 즉, "곡을 복사하지 않았으니 안전하다"는 것은 아니다. 본인이 노래하고 있는 것처럼 오해하게 공개·홍보하면, 다른 법적 위험이 생길 가능성이 있다.
안전성을 높이는 기본은 명확하다.
권리를 가지지 않은 기존의 녹음, 가사, 멜로디를 입력하지 않는다. 실제 아티스트 본인의 목소리라고 오인하게 하는 작품을 공개하지 않는다. 특정 가수 이름에만 의존한 지시가 아니라, 연대, 템포, 악기, 곡조, 가창의 특징 등을 일반화하여 지정한다. 그리고 상업적 이용 전에 사용 서비스의 최신 규약과 공개처의 규칙을 확인한다.
AI로 만든 곡에 저작권이 있는가
미국 저작권국의 정리에서는, 생성 AI의 출력이 자동적으로 저작물이 되는 것은 아니다. 중요한 것은 인간이 표현상의 요소를 충분히 결정했는가이다.
단순히 문장으로 지시를 주었을 뿐이라면, 인간의 저작성을 나타내기에는 부족할 수 있다. 한편, 인간이 가사를 쓰고, 연주를 녹음하고, 여러 생성 결과를 창조적으로 선택·배치하고, 세부를 편집하여 작품으로 완성한 부분은 보호될 가능성이 있다. (출처3)
여기서 주의할 점은, "서비스 상에서 상업적 이용이 가능하다"는 것과 "법적으로 저작권을 완전히 취득할 수 있다"는 것은 다르다는 점이다.
AI 서비스의 유료 플랜이 이용자에게 상업적 이용권을 부여해도, 그것은 서비스와 사용자 간의 계약상의 허가이다. 제3자가 같은 곡을 만들었을 때 배타적인 권리를 주장할 수 있는가는, 작품에 얼마나 인간의 창작적 관여가 있는가에 따라 달라진다.
따라서, 업무에서 AI 음악을 사용할 경우 제작 기록이 중요해진다. 자신이 쓴 가사, 입력한 소재, 생성 날짜, 채택하지 않은 안, 편집 이력, 연주나 녹음의 추가, 믹스 작업 등을 남겨두면, 어디에 인간의 창작이 있는지를 설명하기 쉽다.
AI를 "한 번에 완성품을 내는 자동판매기"로 사용하기보다, "소재를 내는 공동 제작 도구"로 사용하는 것이 창작상도 권리상도 강한 형태가 되기 쉽다.
학습 데이터를 둘러싼 소송은 대립에서 계약의 시대로
음악 생성 AI의 최대 쟁점은 모델이 무엇을 학습했는가이다.
대형 레코드 회사는 2024년, Suno와 Udio가 대량의 저작권 보호된 녹음을 무허가로 학습에 사용했다고 제소했다. AI 기업 측은 학습은 새로운 표현을 낳기 위한 변환적 이용이라고 주장해 왔으나, 어디까지가 적법한 학습이고, 어디서부터가 권리 침해가 되는가는 여전히 법정과 계약 협상의 양쪽에서 결정되고 있다. (출처4)
그 후, 업계는 단순한 전면 대결에서 라이선스를 전제로 한 제휴로 움직였다.
Warner Music Group은 Suno와의 소송을 해결하고, 허가된 음악을 사용하는 차세대 서비스에서 협력한다고 발표했다. Universal Music Group과 Warner는 Udio와도 화해·제휴하여, 권리 처리된 모델과 새로운 수익 기회를 제시했다. (출처5, 6)
그러나, 이것으로 문제가 해결된 것은 아니다.
Sony Music은 2026년 7월, Udio가 3만 곡을 초과하는 자사 관리 곡을 학습에 이용했다고 새로운 소송을 제기했다고 보도되었다. 또한, 연주가의 노동조합은 레코드 회사가 AI 기업과 맺은 계약에 대해, 연주가의 동의나 보상이 충분하지 않다고 다투고 있다. (출처7, 8)
여기에 AI 음악 시대의 복잡함이 드러나 있다.
레코드 회사가 라이선스를 부여할 수 있는 녹음이라도, 그 안에는 가수, 연주가, 작곡가, 작사가, 프로듀서 등 여러 기여가 있다. "권리자와의 계약"이 모든 창작자에게 만족할 수 있는 배분을 의미하는 것은 아니다.
앞으로의 경쟁은 음질의 높이뿐만 아니라, 누구로부터 허가를 얻고, 누구에게 어떻게 보상을 나누는가라는 제도 설계의 신뢰성에서도 결정된다.
문제는 곡의 부족이 아니라, 들을 시간의 부족이 된다
생성 AI는 음악의 공급량을 사실상 무제한으로 만든다. 여기서 일어나고 있는 것이 이른바 "AI 슬롭"의 문제이다.
저비용으로 대량 생성된 비슷한 곡이 스트리밍 서비스에 유입되어, 검색 결과나 추천, 로열티의 분배를 압박할 것이라는 우려이다.
Deezer는 2026년 7월, 완전 AI 생성으로 판정된 곡이, 피크 시에는 하루 신규 게시물의 절반을 초과하고, 월 평균으로 하루 약 9만 곡에 달했다고 발표했다. 한편, 완전 AI 생성 곡이 실제 재생에 차지하는 비율은 1~3% 정도에 그치며, 동사가 2025년에 확인한 AI 곡의 재생의 최대 85%가 부정한 스트리밍이었다고 한다. (출처9)
이 숫자가 나타내는 것은, AI 음악이 즉시 인간의 인기 곡을 몰아낸다는 것이 아니다. 오히려, 게시물 양과 수요 사이에 큰 단절이 있다는 것이다.
다른 연구에서도, 조사 대상이 된 AI 음악의 압도적 다수는 거의 재생되지 않았으며, 소수의 히트를 노리고 대량 게시하는 경향이 지적되고 있다. (출처10)
음악의 가치는, 만드는 어려움만으로 결정되지 않는다.
누가, 왜, 그 곡을 만들었는가. 어떤 경험이 가사의 배경에 있는가. 라이브에서 어떻게 연주되고, 팬들끼리 어떤 기억을 공유했는가. 사람이 음악에 애착을 갖는 이유에는, 음 그 자체 외의 이야기가 포함되어 있다.
AI는 완성도가 높은 음원을 대량으로 만들 수 있어도, 그 한 곡을 "선택하는 이유"까지 자동으로 만들 수 있는 것은 아니다.
SNS에서는 "민주화", "투명성", "가치의 희박화"가 충돌
뉴욕 타임즈의 기사는 공개 직후이며, 기사 링크를 자동 전재한 Reddit 게시물에는, 확인 시점에서 눈에 띄는 댓글이 붙어 있지 않았다. 따라서, 기사 그 자체에 대한 직접 반응만으로 여론을 말할 수는 없다. (출처11)
그러나, AI 음악을 다루는 SNS 커뮤니티에서는, 이미 몇 가지 입장이 분명히 나타나 있다.
"음악 제작의 민주화"를 환영하는 목소리
첫째는, 연주 경험이 없어도 머릿속의 곡을 형상화할 수 있다는 것을 환영하는 의견이다.
장애나 시간적 제약이 있는 사람도 제작에 참여할 수 있으며, 개인의 영상, 게임, 팟캐스트, 광고 등에 전용 음악을 붙일 수 있다. 지지자 중에는, 프롬프트만으로 끝내지 않고, 여러 번 생성과 편집을 반복하면, 그곳에는 인간의 의도나 열정이 존재한다고 주장하는 사람도 있다. (출처12)
전통적인 음악 제작에서도, 연주, 작곡, 녹음, 편집, 믹스는 여러 사람이나 기계에 의해 분담되어 왔다. AI를 새로운 제작 수단의 하나로 생각하면, 도구를 사용한 것만으로 작품의 가치를 부정해서는 안 된다는 생각이다.
"AI 이용을 숨기지 말아달라"는 목소리
둘째는, 투명성을 중시하는 의견이다.
SNS에서는, AI인 줄 모르고 감동한 후에 생성물이라는 것을 알고, 속은 것처럼 느낀다는 반응이 반복해서 이야기되고 있다. 한편, 처음부터 AI로 표시되면, 곡의 내용을 듣기 전에 낮게 평가될 것이라는 우려도 있다. (출처13)
Deezer와 Ipsos의 조사에서는, 응답자의 97%가 블라인드 테스트에서 완전 AI 생성 곡과 인간 제작 곡을 구분하지 못했으며, 80%가 AI 음악을 명확히 표시해야 한다고 답했다. (출처14)
듣기 구분이 어려워질수록, 표시의 필요성을 느끼는 사람이 증가하는, 일견 역설적인 상황이다.
앞으로는 단순히 "AI 곡"이라고 표시하는 것만으로는 아니라, 가사, 작곡, 노래, 연주, 믹스 등, 어느 공정에 AI를 사용했는지를 나타내는 것이 현실적일 수 있다. 현대의 음악 제작에서는, 인간 제작과 완전 AI 생성 사이에 무수한 중간 형태가 존재하기 때문이다.
"노력과 일의 가치가 희박해진다"는 경계
셋째는, 음악의 가치나 일이 희박해지는 것에 대한 경계이다.
오랜 세월 기술을 연마한 제작자로부터는, 몇 초의 지시로 대량의 음원이 만들어지고, 그것이 같은 배급 선반에 나란히 놓이는 것에 대한 허탈감이 이야기된다. 단순한 "새로운 악기"가 아니라, 과거의 음악을 무단으로 흡수하면서, 인간의 일을 가격 경쟁에 휘말리게 하는 시스템이라는 비판도 강하다.
특히, 영상용 BGM, 광고 음악, 게임 내 음악, 가창 등, 지금까지 개인 작곡가나 소규모 스튜디오가 담당해 온 일은, 생성 AI에 의한 가격 하락의 영향을 받기 쉽다. 의뢰자가 "충분히 쓸 수 있는 곡"을 몇 분 만에 만들 수 있게 되면, 기존의 제작자에게는 단순히 음원을 납품하는 이상의 가치가 요구된다.
하지만, SNS의 게시물은 여론 조사와는 다르다.
AI 음악의 이용자가 모이는 커뮤니티에서는 긍정적인 의견이 많아지고, 음악가의 커뮤니티에서는 권리나 고용에 대한 우려가 강해진다. 중요한 것은 찬반의 수를 단순히 비교하는 것이 아니라, 무엇에 대해 찬성하고, 무엇에 대해 반대하고 있는지를 구분하는 것이다.
많은 사람은 AI라는 기술 그 자체보다, 무단 학습, 본인을 사칭하는 목소리, 표시의 결여, 부정 재생, 이익 분배의 불투명성에 반발하고 있다.
AI 음악은 인간의 음악을 끝내는가
과거에도, 신디사이저, 샘플링, 드럼 머신, Auto-Tune, 스트리밍이 등장할 때마다, "진짜 음악이 사라진