AI 음악: 인공지능이 음악 작곡을 어떻게 변화시키고 있는가

인공지능은 한때 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 음악 분야에서 상당한 발전을 이루고 있습니다. 신경망은 이제 멜로디를 작곡할 수 있으며, 그 능력은 매일 향상되고 있습니다. AI가 전적으로 인간 음악가와 협력하여 만든 앨범 'Hello World'를 포함하여 AI 생성 음악의 수많은 예가 존재합니다. 가수 타린 서던은 AI 알고리즘인 Amper와 협력하여 'Break Free'를 녹음했고, Flow Machines 프로젝트는 작곡가 베누아 카레와 협력하여 비틀즈 스타일과 유사한 곡 'Daddy's Car'를 만들었습니다. AI는 클래식 음악에도 진출하여 AIVA 네트워크가 안토닌 드보르작의 미완성곡 '미래 세계로부터'를 완성했고, Flow Machines는 바흐를 모방했습니다. Yandex의 신경망은 작곡가 쿠즈마 보드로프와 함께 유리 바슈메트가 지휘하는 뉴 러시아 심포니 오케스트라가 연주할 곡을 작곡했습니다. 이 소개는 음악에서 AI의 영향력이 커지고 있음을 탐구하고 그 능력과 영향에 대한 더 깊은 탐구를 위한 발판을 마련합니다.

AI 음악 작곡 과정은 AI가 다른 형태의 예술을 창조하는 방식과 유사합니다. 먼저 신경망은 방대한 양의 음악 데이터를 학습합니다. 더 많은 데이터를 받을수록 더 나아집니다. 이 학습을 바탕으로 AI는 들었던 것과 유사한 화음을 재현하려고 시도합니다. 결과가 항상 그래미 수상작 수준은 아닐 수 있지만, AI는 종종 듣기 좋은 소리 조합을 생성할 수 있습니다. 이러한 성공적인 사례는 종종 뉴스 보도에서 강조됩니다. Yandex의 기계 지능 연구소 책임자인 알렉산더 크라이노프에 따르면, MIDI 형식으로 곡을 생성하는 것은 비교적 간단합니다. 알고리즘은 압축된 디지털 형식으로 수많은 음악을 작성하고, 일반적인 패턴을 기억하며, 작곡의 고유한 특성을 간결한 형태로 기록합니다. 그런 다음 화음에 대한 지식을 사용하여 곡을 재구성합니다. 생성된 멜로디의 대부분은 불협화음처럼 들릴 수 있지만, 소수의 멜로디는 상당히 수용 가능하며 인간 음악가가 추가 개발을 위한 기초로 사용할 수 있습니다.

작곡가, 작사가, 사운드 프로듀서인 스타니슬라프 부토프스키는 각 음악 장르가 특징적인 악기 세트, 편곡 기법, 멜로디 특징, 리듬 및 화성 시퀀스를 가지고 있다고 설명합니다. 이러한 요소는 수학적으로 매개변수 세트로 표현될 수 있으며, 이를 지정하면 원하는 장르의 곡을 생성할 수 있습니다. 부토프스키는 음악과 수학의 밀접한 관계를 강조하며, 음악 작품의 형식과 스타일적 특징은 명확하게 설명되고 알고리즘으로 표현될 수 있다고 말합니다. 예를 들어, 기계가 스티브 라이히, 테리 라일리, 블라디미르 마르티노프, 필립 글래스의 음악 데이터를 처리하면, 미니멀리즘 음악의 특징인 약간의 변형이 있는 반복 패턴으로 구성된 곡을 생성할 수 있습니다. 마찬가지로, 기계에 류베(Любэ)와 같은 밴드의 전체 카탈로그를 입력하면 유사한 주제와 악기 구성의 노래를 만들 수 있습니다. 기계는 처리하는 데이터 유형에 대해 무관심하며, 개인적인 선호도가 없습니다.

궁극적인 목표는 인간이 작곡한 곡과 구별할 수 없는 완전한 음악 작품을 생성할 수 있는 AI를 만드는 것입니다. 현재 AI는 진정성 있게 들리는 짧은 음악 세그먼트를 생성할 수 있지만, 전체 곡에 걸쳐 일관성을 유지하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 알렉산더 크라이노프는 이것이 해결 경로가 명확한 열린 문제이며, 내년 안에 상당한 진전을 예상한다고 믿습니다. 음악 훈련을 받지 않은 사람이 AI를 사용하여 음악을 작곡할 수 있는지 여부에 대한 질문은 논쟁의 여지가 있습니다. 프로그래머는 음악 지식이 필수적이지 않다고 믿는 경향이 있으며, 음악가는 음악 교육을 받은 사람만이 이 기술을 최대한 활용할 수 있다고 주장합니다. ABBYY의 AI 전도사인 이반 얌쉬코프는 이미 누구나 공식 교육 없이도 음악을 만들 수 있으며, AI는 단순히 음악 팔레트에 새로운 색상을 더할 뿐이라고 지적합니다. 그러나 부토프스키는 AI가 음악 창작을 더 쉽게 만들 수 있지만, 음악 지식 부족은 평범한 결과로 이어질 수 있다고 주장합니다. 그는 AI 생성 음악이 진정으로 성공하려면 사용자가 음악 요소와 그 결합 방식에 대한 좋은 이해가 필요하다고 제안합니다.

AI 생성 음악의 저작권 및 소유권 문제는 복잡합니다. 알렉산더 크라이노프는 신경망을 훈련할 때 어떤 권리도 침해되지 않는다고 믿으며, 이는 음악가가 자신의 곡을 작곡하기 전에 수많은 곡을 듣는 것에 비유합니다. 그는 AI 생성 음악의 권리가 음악을 선택하고 사용하는 사람에게 속하거나, 누구에게도 속하지 않아 누구나 자유롭게 사용할 수 있다고 제안합니다. 그러나 다니엘 즈다노프는 법적 개념이 음악 및 소프트웨어와 같은 무형 자산에 적용될 수 있으므로 권리가 신경망 소유자에게 속할 수 있다고 주장합니다.

AI 음악의 가장 가능성 높은 미래 응용 분야는 라운지, 레스토랑, 체육관과 같이 음악이 주요 초점이 아닌 환경을 위한 배경 음악을 생성하는 것입니다. 또한 음악가가 새로운 아이디어를 찾고 작가적 슬럼프를 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다니엘 즈다노프는 일부 작곡가가 신경망을 실험적으로 사용하여 테마의 초기 자료를 생성하고 있다고 언급합니다. AI 도구는 또한 사용자가 음악 지식 없이도 특정 템포, 스타일 및 전환으로 음악을 생성할 수 있는 '음악 생성기'를 만드는 데 사용될 수 있습니다. Ampermusic과 같은 회사는 이러한 시스템을 제공하지만, 종종 어느 정도 인간의 개입이 필요합니다. Mubert Inc.의 설립자인 알렉세이 코체트코프는 생성 음악이 환대 산업, 게임 및 배경 음악이 필요하지만 그 출처를 우선시하지 않는 애플리케이션과 같은 분야에서 상당한 상업적 잠재력을 가지고 있다고 믿습니다.

시장 전문가들은 일반적으로 AI가 최고의 인간 작곡가를 대체하지 않을 것이라는 데 동의합니다. 알렉산더 크라이노프는 AI 생성 음악이 인간 창의성을 위한 시작점 또는 기반 역할을 할 수 있다고 제안합니다. 그는 작가에게 상상력을 자극하기 위해 기본적인 줄거리 개요를 제공하는 것에 비유합니다. 이반 얌쉬코프는 MIDI 키보드와 디지털 신디사이저의 도입과 유사점을 그리며, 이는 피아노와 아날로그 신디사이저의 필요성을 없애지 않았습니다. 그는 AI가 기존 스타일을 성공적으로 재현하거나 모방할 수 있지만, 대체보다는 창의적인 응용에 관한 것이라고 강조합니다. AI는 상트페테르부르크의 감마 페스티벌에서 입증된 것처럼 작곡가의 무기고에 또 다른 도구가 될 수 있습니다.

한 가지 과제는 AI 생성 음악이 종종 인간이 만든 것처럼 들리지 않는다는 것이지만, 알고리즘이 개선됨에 따라 이것이 개선될 것으로 예상됩니다. 알렉세이 코체트코프는 대중의 보수주의와 편견이 AI 음악의 광범위한 채택을 방해한다고 믿습니다. 다니엘 즈다노프는 인간의 뇌가 신경망이 생성하는 구조와 시퀀스에 익숙하지 않다고 지적합니다. 자연 샘플로 음표를 연주하더라도 AI는 장르 분류와 음악 연주의 미묘한 차이를 이해하지 못합니다. 그는 AI 생성 음악이 감정이 없고 분위기를 유발할 수 없다고 주장하며, AI가 음악적 취향을 함양하고 더 중요하게는 감정을 심어주기 위해 교사가 필요하다고 제안합니다.

레라 레서는 AI 생성 음악이라는 개념에 인간 요소를 통합하는 것의 중요성을 강조합니다. 그녀는 AI의 책임감과 AI 창작자와 그 청중 간의 진정한 대화 가능성에 의문을 제기합니다. 그녀는 또한 사람들이 개발 패턴을 예측할 수 없는 음악을 어떻게 해석할 것인지 궁금해합니다. 레서는 AI 음악에 대한 우리의 준비뿐만 아니라 우리가 AI에게 무엇을 가르치는가에 관한 것이라고 주장합니다. 그녀는 인간과 AI 간의 의사 결정 과정의 차이점을 강조하며, 공감과 사회적 요인의 중요성을 강조합니다. 스타니슬라프 부토프스키는 창의적으로 생각하고, 환상하고, 패턴에서 벗어나고, 감정을 불러일으키는 능력이 인간 음악가와 AI를 구별하는 핵심 기술이라고 믿습니다. 그는 기계가 음표를 화성적으로 결합하고 작곡을 편곡할 수 있더라도 사전 프로그래밍된 알고리즘에 따라 작동하며 상상력과 창의성이 부족하다고 주장합니다.

AI가 음악을 생성하는 능력을 계속 발전시키고 있지만, 전문가들 사이의 합의는 AI와 인간 작곡가가 시너지 효과를 내며 협력하는 미래를 시사합니다. AI는 영감, 아이디어 생성 및 배경 음악 제작을 위한 강력한 도구 역할을 할 수 있으며, 인간 작곡가는 음악에 감정, 창의성 및 문화적 맥락을 불어넣는 고유한 능력을 유지합니다. 음악의 미래는 인간의 예술성과 인공 지능 간의 공생 관계를 통해 음악적 표현의 경계를 새롭고 흥미로운 방식으로 확장할 가능성이 높습니다. 핵심은 AI의 힘을 활용하면서 음악을 심오하고 의미 있는 예술 형식으로 만드는 필수적인 인간 요소를 보존하는 것입니다.