AI가 노래를 쓰면, 크리에이터는 뭘 ‘창작’하는 걸까?｜인간–AI 역할 분담과 창작의 가치

一、아이디어와 실행: 사람이 대체 불가한 지점

AI가 「음표를 쓰는」 일을 맡으면, 사람은 뭘 할까요? 답은 창작 체인 가장 위쪽의 그 순간에 있어요. 그 순간은 밤늦게 야근할 때 용접 불꽃이 건설 인부에게 「철근과 시멘트로 은하를 쌓는」 것처럼 보이는 순간일 수도 있고, 산골 아이들이 「엄마 아빠 배낭이 초승달을 굽혔다」고 쓴 시적 문장일 수도 있어요. 그 감정의 출처는 사람의 경험·관찰·깨달음이고, 어떤 알고리즘도 허공에서 만들어 낼 수 없어요.

한 관점에서는 AI의 일이 본질적으로 "설명을 소리로 바꾸는" 실행 층이라고 봐요. 크리에이터가 방향을 준비해요——어떤 감정, 어떤 이야기, 어떤 분위기를 대략적으로——AI는 그걸 바탕으로 데이터를 학습해 여러 버전의 음악 조각을 만들어 사람이 고르게 해요. 이 "설명→생성" 흐름에서 사람의 입력은 기술 파라미터가 아니라 감정 의도, 미적 선호, 창작적 선택이에요.

프로듀서 Zeng Yu는 자기 워크플로를 공유한 적이 있어요. 계정 100개 만들어서 매일 AI로 음악 조각 1000개 만들고, 그중에서 골라 붙이고 다듬는다고요. 겉으로는 기계가 일하는 것 같지만, 진짜 창작은 그 ‘고르는 순간’에 일어나요——왜 이 화성 진행이지 저게 아니지? 왜 후렴을 여기서 터뜨리지? 그 판단 뒤에는 크리에이터의 오랜 미적 축적, 청취자 심리에 대한 감, 작품 전체 구조에 대한 통제가 있어요.

AI는 완벽한 화성 진행을 만들 수 있지만, 언제 "불완전"해야 맛이 나는지는 몰라요. 규칙에 맞는 멜로디는 쓸 수 있어도, 어떤 턴이 왜 살짝 목멤이어야 하는지는 이해하기 어려워요. 그런 미세한 "느낌"은 여전히 사람의 직관과 경험에 달려 있어요.

二、도구론: AI는 표현을 확장하는가, 대체하는가

AI 음악이 창작을 위협하는 건가, 가능성을 넓혀 주는 건가요? 역사가 힌트를 줄 수 있어요.

음악 기술사를 돌아보면, 도구가 바뀔 때마다 비슷한 불안이 따라왔어요. 녹음 기술이 음악을 라이브 공연에서 복제 가능한 상품으로 바꿨고, 신시사이저가 "이게 진짜 음악이냐" 논쟁을 불렀고, 샘플러는 "남의 창작을 훔친다"고 비난받았어요. 결국 그 도구들은 크리에이터에게 길들여져 표현의 일부가 됐어요.

그 흐름에서 보면 AI는 그다음 링크일 뿐이에요. 더 강한 악기 같은 거죠. 예전엔 노래 한 곡 쓰려면 이론·편곡·스튜디오·연주자를 알아야 했는데, 지금은 생각을 말로만 설명하면 돼요. 문턱은 낮아졌지만, 창작의 본질을 빼앗은 건 아니에요.

데이터를 보면, 인디 뮤지션의 AI 보조 창작 비율이 2024년 18%에서 2025년 57%로 뛰었어요. 텐센트 뮤직의 「启明星·AI작곡」 기능이 누적 2600만 곡을 생성했고 재생 수는 10억을 넘었어요. 그 숫자 뒤에는 더 많은 사람이 자기 표현의 기회를 얻었다는 거예요——개발자 Yang Ping이 AI로 《7일의 연인》을 쓰고 한 곡 저작권으로 5만 위안을 받았다는 이야기, 산골 교사가 아이들 시를 노래로 만들었는데 비용은 거의 제로였다는 이야기처럼요.

논란도 피할 수 없어요. AI 보급으로 음악이 동질화될까 봐 걱정하는 사람이 있어요. 템플릿으로 누구나 빠르게 곡을 만들 수 있으면, 전체가 "공장제품"이 되진 않을까? 저작권 문제도 있어요. AI 학습 데이터에 무단 수록된 곡의 권리는 어떻게 나눌 것인가?

그 우려가 틀린 건 아니에요. 다만 다른 시각도 있어요. 동질화는 도구 탓이 아니라 쓰는 사람 탓이라는 거예요. 같은 붓으로 진부한 걸 그리는 사람도 있고 예술을 만드는 사람도 있어요. 핵심은 도구가 아니라 쓰는 사람이에요. 저작권은 업계가 새 규범을摸索하고 있어요. "AI 보조 창작" 표기, 학습 데이터 라이선스 체계 같은 것들이고, 다 시간이 걸리는 일이에요.

그보다 중요한 건, AI가 어떤 기술을 "대체"하는 동시에 표현의 "가능성"을 넓힌다는 거예요. 음악을 모르는 사람이 일상의 외침을 블루스로 만들게 하고, ICU 간호사가 불안한 가족을 위해 위로의 노래를 쓰게 할 수 있어요. 그런 표현의 해방 자체가 창작 가치의 또 다른 모습이에요.

三、장기적으로: 크리에이터 역할은 어떻게 바뀌나

AI가 기술적 일을 점점 더 맡게 되면, 앞으로 크리에이터의 역할은 어떻게 될까요?

한 가지 가능한 방향은 "연주·편곡할 줄 아는 사람"에서 "생각하고 고르고 설명할 줄 아는 사람"으로 옮겨가는 거예요. 전통적으로는 이론·연주·편곡이 깊어야 했고, 그건 오랜 훈련이 필요했어요. AI 시대에는 그 기술의 문턱이 크게 낮아져서, 크리에이터는 아이디어·감정 표현·예술적 결정에 더 쏟을 수 있어요.

프로듀서 You Jingbo는 《그해 우리의 세계》를 만들 때 "8할 인간 2할 AI" 방식을 썼어요. 작사·작곡·노래·녹음·믹싱은 전부 직접 하고, 편곡만 AI에 맡겼대요. AI가 만든 기타 톤이 실제 연주자와 전혀 꿀리지 않았고, 기타 두 대——한 대는 코드 반주, 한 대는 솔로와 필——조합 품질이 매우 높았다고 해요. 예전엔 전문 기타리스트를 불러야 했는데, 지금은 몇 분이면 된다고요.

그런 분담 안에서도 사람의 가치는 대체할 수 없어요. 편곡은 AI에게 맡겨도, 편곡 방향·스타일 선택·감정 전개는 사람이 결정해야 해요. AI가 10개 버전을 줘도, 뭘 고르고 어떻게 수정하고 최종적으로 어떤 작품으로 보일지는——그 판단력, 취향, 결정이 여전히 크리에이터의 핵심 경쟁력이에요.

래퍼 Xiao Laohu는 AI가 "더 많은 사람이 음악에 대한 사랑과 창의력을 풀어내기 시작하게 하는 도구"가 되어야 한다고 봐요. AI 창작 대회를 하자고 제안해서, 음악 기초가 없는 사람도 참여하게 하자는 거예요. 그 뒤에는 더 깊은 생각이 있어요. 창작의 본질은 기술 과시가 아니라 표현과 연결이라는 거죠.

소니 뮤직 제작 총괄 Zhang Weining은 이렇게 말한 적이 있어요. 생생하고 살아 있는 음악 상당수는 사람과 사람이 맞부딪치면서 "놀다" 나온 거라고요——기타리스트의 한 모티브가 드러머를 자극하고, 드러머가 더 좋은 걸 해내고, 그 즉흥·우연·영감 쪽은 AI가 따라하기 어렵대요. 예를 들어 Zheng Jun의 《赤裸裸》 녹음할 때 어떻게 불러도 원하는 느낌이 안 났는데, 다음날 아침 목 풀지 않은 잠깬 목소리로 부르니까 오히려 클래식이 됐다는 거예요. 그런 "불완전"과 순간을 포착하는 건 여전히 사람 몫이에요.

앞으로의 크리에이터는 "크리에이티브 디렉터"에 더 가까워질 수 있어요. 모든 단계를 직접 손대지 않아도 되지만, 원하는 걸 분명히 설명할 수 있어야 하고, 모든 기술을 다 다룰 필요는 없지만 뭐가 좋은지 판단할 수 있어야 하고, 모든 악기를 연주하지 않아도 되지만 악기마다의 감정적 특성을 이해할 수 있어야 해요.

맺음

AI 작곡이 창작을 끝내는 게 아니라, 창작의 본질을 다시 생각하게 만드는 거예요. 기술 문턱이 낮아지면, 진짜 부족한 건 "노래 쓸 줄 아는 것"이 아니라 "쓸 게 있는 것"——삶에 대한 관찰, 감정 포착, 세상에 대한 독특한 시각이에요. AI를 새 악기 하나처럼 보고, 써 보면서 판단해 보세요. 당신을 대체하진 않을 수 있지만, 더 나은 당신이 되게 해 줄 수 있어요.