[생글기자 코너] 작곡으로까지 영역 넓히는 인공지능(AI)

딥러닝을 통한 인공지능은 음악분야에서는 멜로디의 패턴, 미술작품 분야에서는 사람의 얼굴에 있는 특징과 같은 복잡한 수준의 추상적 요소들을 도출하고 이를 모델링할 수 있다.

맥킨지보고서에 따르면 2030년까지 전 세계 기업 중 70%가 적어도 하나의 인공지능 기술을 채택할 것이라고 한다. 심지어 인공지능 기술을 과거 1차 산업혁명을 일으킨 증기기관에 비유하기까지 한다. 인간의 순수 창작분야 중 하나라고 할 수 있는 예술영역, 그중에서 음악산업 분야도 예외가 아니다.

1951년 영국의 컴퓨터 과학자인 앨런 튜링은 기계를 사용해 일종의 컴퓨터로 만들어진 음악을 녹음한 최초의 사람이었다. 그때 이후로 기계 또는 컴퓨터로 음악을 제작하려는 시도는 계속돼 왔고, 특히 최근에는 인공지능에 의한 음악 작곡이 활발하다.

인공지능이 개발되기 이전에도 인간은 알고리즘에 맞춰 음악을 만들어 왔다. 알고리즘은 수학과 컴퓨터, 언어 등의 분야에서 어떤 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것으로, 단지 과거에는 인공지능이라는 기술을 사용하지 않았을 뿐이지 경험적으로 또는 모방을 통해 특정 패턴을 기반으로 우리 귀에 익숙해져 쉽고 편안하게 받아들일 수 있는 수많은 노래를 만들어 왔다. 인공지능의 놀라운 점은 인간 작곡가가 수십 년 또는 수백 년에 걸쳐 만들어낸 음악을 반복적인 학습 과정을 통해 데이터를 축적하고 유명한 작곡가들이 작곡하던 방식을 그대로 모방해 단시간에 인기 있는 음악을 완성해낸다는 데 있다.

최근 인공지능의 딥러닝(deep learning)을 활용해 음악을 만드는 스타트업이 다수 탄생했으며, 그중 가장 주목할 만한 스타트업은 영국 런던에 있는 에이바(Aiva)다. 에이바는 강화학습이라는 기법을 활용해 딥러닝 알고리즘에 기초한 작곡 방법을 개발하고 있다. 딥러닝을 통한 인공지능은 음악분야에서는 멜로디의 패턴, 미술작품 분야에서는 사람의 얼굴에 있는 특징과 같은 복잡한 수준의 추상적 요소들을 도출하고 이를 모델링할 수 있다.

하지만 인공지능이 인간 작곡가를 완벽히 대체할 수 있을 것인가에 대한 의문은 아직 남아 있다. 예술적 가치라는 것은 대부분 희소성의 관점에서 판단되는 경우가 많으며, 세상에서 유일하게 존재하는 것으로 창조됐을 때 가장 높이 평가받을 수밖에 없다. 새로운 창조를 위한 인간적인 노력을 높게 평가하는 예술분야의 특성상 인간의 창작을 위한 순수한 노고가 스며들지 않은 작품에 대해 사람들이 돈을 낼지 현재로서는 미지수다.

박민우 생글기자(동성고 2년) mwpark044@daum.net