AI 음악이 왜 이렇게까지 공허하게 느껴지는가

AI가 '도구'일 때와 '대체물'일 때의 차이

새 모델이 나올 때마다 "이걸로 유튜브도, 디자인도, 음악도 다 된다"는 말을 듣지만 정작 손이 잘 안 가는 경우가 많습니다. 특히 음악, 그림, 영상처럼 감각이 중요한 영역일수록 그 공허함이 더 크게 느껴집니다.

AI 텍스트나 코드 생성은 그래도 일상 속에 자연스럽게 녹아들었습니다. 개발자는 코드 에디터 안에서 자동완성 도움을 받고, 기획자는 문서 편집기 안에서 개요를 잡습니다. 기존 도구 상자 안에 AI가 하나의 공구로 들어온 셈입니다. 이 구조에서는 사람이 주도권을 쥐고, AI는 지루한 부분을 덜어내는 역할에 머무릅니다.

반대로 많은 미디어 생성 서비스는 포토샵이나 DAW, 프리미어 같은 도구를 통째로 갈아치우려 합니다. "프롬프트만 쓰면 노래 한 곡, 뮤직비디오 하나 완성된다"는 약속은 매력적으로 들리지만, 실제 창작자 입장에서는 도구 상자를 통째로 버리라는 요구에 가깝습니다. 이 지점에서 기술의 방향과 현장의 감각이 정면으로 어긋납니다.

코파일럿과 '러버블' 가상 시나리오의 대비

개발 도구의 역사를 보면 이 차이가 더 분명해집니다. 코파일럿은 에디터 안으로 들어와 기존 워크플로를 존중했습니다. 개발자가 함수 이름과 주석AI 음악이 왜 이렇게까지 공허하게 느껴지는가

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AI가 '도구'일 때와기 쉽습니다. 이 구조에서 사람은 수동적인 감상자 역할로 밀려납니다. 창작자가 아니라 큐레이터에 가깝습니다.

도구 상자 안으로 들어온 AI의 사례들

그렇다고 모든 미디어 관련 AI가 공허한 것은 아닙니다. 방향을 조금만 바꾸면 창작자에게 매우 유용한 도구가 됩니다.

편집 현장의 '노가다'를 지우는 접근

대형 영상 제작 현장에서는 어시스턴트 에디터가 하루 종일 파일 정리와 동기화, 러프컷 구성만 담당하는 경우가 많습니다. 수십 시간 분량의 촬영본을 받아 인터뷰별로 잘라 놓고, 카메라와 레코더의 오디오를 맞추는 일이 대표적입니다. 콘텐츠의 "이야기"와는 거리가 먼 노동입니다.

이 지점에 초점을 맞춘 서비스는 전혀 다른 반응을 얻습니다.,AI 음악이 왜 이렇게까지 공허하게 느껴지는가

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AI가 '도구'일 때와 "보컬이 다소 가려진다", "킥과 베이스 대역이 겹친다"와 같은 제안을 받습니다. 실제 파라미터 조정은 사람이 하지만, 피드백 자체는 일종의 세컨드 엔지니어처럼 활용하는 방식입니다.

또 다른 실험은 프로젝트 파일 포맷을 기계가 읽고 쓸 수 있게 만드는 쪽에서 진행됩니다. DAW 세션을 XML 등 구조화된 형태로 파싱해서, 어레인지 패턴을 비교하거나, 반복적인 라우팅을 자동화하는 시도입니다. 이 역시 "새 곡을 대신 만들어 달라"가 아니라, 창작자가 이미 쓰고 있는 도구의 내부를 조금 더 똑똑하게 만들려는 방향입니다.

두 경우 모두 공통점이 있습니다. 결과물의 크레딧은 여전히 사람에게 돌아간다는 점입니다. AI는 창작 과정의 특정 단계에서 시간을 줄이는 조연에 가깝습니다. 이 구조에서는 창작자의 자존감과 동기가 보호됩니다.

시작 전 반드시 체크할 것

AI 미디어 생성 기술을 어떻게 받아들일지 고민하는 사람은 두 부류로 나뉩니다. 이미 창작 도구를 손에 익힌 사람과, 이제 막 들어가 볼까 망설이는 사람입니다. 두 그룹 모두 몇 가지 현실적인 제약을 먼저 점검할 필요가 있습니다.

현실적 제약과 오해들

첫째 오해는 "악기나 장비, 비싼 소프트웨어가 없어서 창작을 못 한다"는 생각입니다. 이미 스마트폰과 무료 또는 저렴한 앱만으로도 앨범을 만드는 사례가 넘칩니다. 한국에서도 로직, FL 스튜디오, 리퍼 같은 DAW를 중고 노트북에 깔고 작업하는 뮤지션이 수두룩합니다. 진입 장벽의 핵심은 돈이 아니라, 시간을 얼마나 이 세계에 태울 수 있는지에 가깝습니다.

둘째 제약은 수익 구조입니다. 유튜브에서 수백만 조회를 기록하는 개발 유튜버조차 광고 수익만으로는 팀을 유지하기 버겁습니다. 음악은 그보다 단가가 훨씬 낮습니다. AI로 곡을 빠르게 만든다고 해서 수익 구조가 바뀌지 않습니다. 오히려 공급이 폭증하면서 평균 단가는 더 내려갈 가능성이 큽니다. "덜 힘들게 유명해지고 싶다"는 동기로 AI 음악 생성에 뛰어든다면, 기대와 현실 사이의 간극이 클 수밖에 없습니다.

지금 당장 취할 수 있는 첫 행동

가장 좋은 출발점은 "완제품 생성기"보다 "현재 쓰는 도구 안에서 귀찮은 일을 줄여주는 기능"을 하나 찾는 것입니다. 영상 편집을 한다면, 편집기 내 자동 자막이나 컷 탐지 기능부터 켜 보는 편이 좋습니다. 이미지 작업을 한다면, 배경 제거나 리터칭 보조 기능처럼 이미 포토샵이나 대체 도구에 포함된 AI 기능을 먼저 익히는 편이 안전합니다.

음악 쪽에서는 DAW 내부의 MIDI 생성·보정, 드럼 필 인 자동 생성, 믹스 밸런스 추천 같은 기능을 활용하는 것이 좋습니다. 이 단계에서 중요한 목표는 "AI 덕분에 지루한 구간이 줄어들었다"는 체감을 얻는 것입니다. 이 감각이 생기면, AI를 두려움이나 죄책감의 대상이 아니라, 도구 상자 안의 한 칸으로 바라보기 쉬워집니다.

궁극적으로 중요한 질문은 단순합니다. "이 기능이 나를 더 자주 만들게 하는가, 아니면 덜 만들게 하는가." 만들고 싶은 마음을 키우는 방향의 AI만 선별해서 도입하는 것이, 창작자의 삶과 기술의 발전을 함께 지키는 가장 현실적인 전략입니다.

출처 및 참고 :