AI 음악, 스포티파이 왜 침묵할까? 3가지 핵심 쟁점

인공지능(AI)이 창작의 영역 깊숙이 파고들면서, 음악 스트리밍 서비스에 새로운 논쟁의 불씨를 지피고 있습니다.

특히 전 세계에서 가장 많은 사용자를 보유한 스포티파이(Spotify)를 둘러싸고, AI 생성 음악의 확산과 이를 거르지 않는 플랫폼 정책에 대한 비판의 목소리가 커지고 있습니다.

사용자들은 AI 음악 필터 기능을 요구하지만, 스포티파이는 왜 이 요청에 소극적인 자세를 취하고 있을까요?

이 복합적인 딜레마의 본질을 깊이 있게 분석해봅니다.

AI 음악의 폭발적 성장과 사용자들의 불만

생성형 AI 기술의 발전은 이제 음악 창작의 문턱을 놀랍도록 낮추었습니다.

선호하는 장르, 분위기, 가사만 입력하면 몇 초 만에 완전한 형태의 곡을 만들어내는 수노(Suno)나 유디오(Udio) 같은 서비스들이 등장하며, 음악 산업의 풍경을 빠르게 변화시키고 있습니다.

문제는 이러한 AI 생성 음악들이 스트리밍 플랫폼으로 대거 유입되고 있다는 점입니다.

딥저(Deezer)와 입소스(Ipsos)의 최근 조사에 따르면, 응답자의 97%가 AI가 만든 음악과 인간이 만든 음악을 제대로 구별하지 못했습니다.

매일 수만 곡의 AI 트랙이 스트리밍 플랫폼에 업로드되는 것으로 추정되며, 이는 결국 인간 아티스트의 수익 파이를 희석시키고, 플랫폼 내 음악의 질을 저하시킬 수 있다는 우려를 낳고 있습니다.

독일 라이프치히의 소프트웨어 개발자 세드릭 식스투스(Cedrik Sixtus)는 이러한 상황에 직접 행동했습니다.

자신의 스포티파이 플레이리스트에 AI 생성으로 의심되는 트랙이 늘어나자, 그는 4,700개 이상의 AI 아티스트를 자동으로 식별하고 차단하는 자체 도구, ‘스포티파이 AI 블로커’를 개발해 배포했습니다.

식스투스는 “AI 음악을 듣고 싶다면 듣고, 듣고 싶지 않다면 듣지 않을 수 있는 선택의 문제”라며, 스포티파이가 직접 AI 생성 콘텐츠를 라벨링하고 필터링 기능을 제공해야 한다고 강조합니다.

사용자 커뮤니티에서도 이와 같은 불만은 끊이지 않고 제기되고 있습니다.

스포티파이의 복합적인 딜레마: 필터를 망설이는 이유

스포티파이가 AI 음악 필터 도입에 주저하는 데에는 여러 복합적인 요인이 작용하고 있습니다.

단순히 기술적인 문제만을 넘어, 경제적, 윤리적, 그리고 산업 전반의 가치 판단과 깊이 연결되어 있습니다.

경제적 최적화와 플랫폼 성장: 옥스퍼드 대학의 로버트 프레이 교수는 스포티파이가 플랫폼 성장을 최적화하려 한다고 분석합니다. 추천 시스템이 ‘방해받지 않고 자유롭게 작동’하는 것이 성장 전략에 유리하다는 관점입니다. AI 음악에 대한 복잡한 필터링은 시스템의 자유도를 제한하고, 잠재적으로 콘텐츠 공급을 위축시킬 수 있다는 우려가 있을 수 있습니다.
AI 음악의 정의 및 기술적 난제: 스포티파이는 AI 음악이 ‘이진법적인 범주’가 아닌 ‘스펙트럼’에 존재한다고 주장합니다. 완전히 AI가 생성한 곡부터 인간 아티스트가 AI 도구의 도움을 받아 만든 공동 창작물까지 다양하다는 것입니다. 산타클라라 대학의 마야 애커먼 교수는 “멀리서 보면 ‘AI 음악에 라벨을 붙여라’는 것이 명확해 보이지만, 자세히 들여다보면 매우 복잡한 문제임을 깨닫게 된다”고 지적합니다. 이처럼 모호한 경계는 일관된 라벨링 및 필터링 시스템을 구축하는 것을 어렵게 만듭니다.
탐지 시스템의 한계와 ‘AI 음악 군비 경쟁’: 스웨덴 KTH 왕립 공과대학교의 밥 스터름 교수는 AI 음악 탐지 시스템이 끊임없이 발전하는 AI 생성 도구에 맞춰 재훈련되어야 하는 ‘AI 음악 군비 경쟁’이 벌어지고 있다고 경고합니다. 오탐지(False Positive)의 위험성, 즉 인간이 만든 음악을 AI로 오인하여 필터링할 경우 발생할 수 있는 신뢰 상실과 법적 문제는 스포티파이에게 큰 부담으로 작용할 수 있습니다.
‘유해한 사용’에 집중하려는 전략: 스포티파이 대변인은 AI 음악 자체를 필터링하기보다는 ‘스팸 및 사칭’과 같은 유해한 사용에 우선적으로 대응하는 것이 중요하다고 밝혔습니다. 이는 가치 판단을 회피하고 플랫폼의 중립성을 유지하려는 시도로 해석될 수 있습니다. 4월에 출시한 자발적 AI 사용 고지 테스트 기능도 아티스트가 직접 레이블이나 유통사에 알리는 방식이어서, 그 신뢰도에 대한 비판이 제기되고 있습니다.

경쟁 플랫폼의 차별화된 전략: 디저와 애플 뮤직

스포티파이가 주저하는 사이, 일부 경쟁 플랫폼들은 AI 음악에 대해 더욱 적극적인 자세를 취하며 차별화를 시도하고 있습니다.

디저(Deezer)의 선제적 대응: 스포티파이의 작은 경쟁사인 디저는 지난해부터 AI 생성 트랙이 포함된 앨범에 태그를 붙이고, 이러한 트랙을 알고리즘 추천이나 인간이 큐레이션한 플레이리스트에서 제외하기 시작했습니다. 자체 개발한 AI 탐지 기술을 활용하며, 심지어 이 기술을 다른 업계에도 판매하고 있습니다. 디저의 글로벌 커뮤니케이션 책임자 예스퍼 웬델은 “이러한 시스템을 갖춘 유일한 음악 스트리밍 플랫폼”이라고 강조하며 선두적인 입장을 분명히 했습니다.
애플 뮤직(Apple Music)의 ‘투명성 태그’: 애플 뮤직은 지난 3월 ‘투명성 태그’ 도입을 발표하며, 향후 음악 레이블과 유통사가 신곡이나 관련 콘텐츠에 AI가 사용되었을 경우 이를 자율적으로 고지하도록 의무화할 것이라고 밝혔습니다. 그러나 이 역시 아티스트들이 ‘낙인’을 우려하여 AI 사용을 숨길 가능성이 있고, 태그가 사용자에게 얼마나 명확하게 노출될지도 미지수라는 점에서 한계가 지적됩니다.

AI 음악 정의의 모호성과 탐지의 기술적 난제

AI 음악 라벨링의 복잡성은 기술적, 윤리적 논의를 필연적으로 수반합니다.

AI가 음악 창작 과정에 어떤 방식으로 개입했느냐에 따라 그 정의가 달라지기 때문입니다.

창작자의 기여도: 어떤 AI 도구는 ‘프롬프트 입력, 곡 출력’이라는 단순한 형태를 띠지만, 다른 도구는 작곡가가 특정 부분을 작업하는 것을 돕는 공동 창작 도구입니다. 뮤지션이 이러한 도구를 사용할 경우, 어느 시점부터 ‘AI 음악’으로 분류해야 할까요? 마야 애커먼 교수는 수노나 유디오 같은 도구를 사용하더라도, 사용자들은 자신의 가사를 입력하거나 사운드를 반복적으로 조절하며 많은 창의성을 발휘할 수 있다고 설명합니다. 단순히 AI 도구 사용 여부로 구분하기 어려운 지점입니다.
오탐지의 심각성: 스웨덴 KTH의 밥 스터름 교수는 AI 생성 음악 탐지 시스템이 현재 AI 음악 생성 도구의 결과물을 기반으로 훈련되는데, 이 도구들이 발전함에 따라 탐지 소프트웨어도 지속적으로 재훈련되어야 한다고 지적합니다. 이는 곧 ‘AI 음악 군비 경쟁’으로 이어지며, 인간 뮤지션의 작품이 AI로 오탐지될 경우 발생할 수 있는 신뢰 문제와 법적 분쟁은 매우 심각할 수 있습니다. 디저의 연구 책임자 마누엘 무살룸은 오탐지율이 낮게 유지되고 있다고 밝히지만, 부분적으로 AI가 사용된 ‘하이브리드’ 사례에 대한 연구는 여전히 진행 중입니다.

투명성 확보와 신뢰 회복을 위한 미래 방향

스포티파이의 침묵은 단순히 한 기업의 전략 문제를 넘어, AI 시대에 콘텐츠 플랫폼이 어떤 책임을 져야 하는지에 대한 중요한 질문을 던집니다.

청취자의 명확한 요구: 디저-입소스 설문조사에 따르면, 약 80%의 응답자가 AI 생성 음악에 명확한 라벨링이 필요하다고 응답했습니다. 이는 소비자들이 자신이 듣는 음악의 출처에 대한 투명성을 강력히 원하고 있음을 보여줍니다. 데이비드 호프만 듀크 대학 교수는 “선을 그을 수 없으니 아무것도 하지 말아야 한다는 로비 메시지가 있다”며, 최소한 완전히 AI로 생성된 트랙부터 라벨링하고, 그 이후에 나머지 문제의 규모를 평가해야 한다고 주장합니다. 싱어송라이터 티프트 메리트 역시 음식의 영양 성분표나 유기농 표기처럼 소비자에게 ‘알 권리’를 제공해야 한다고 강조합니다.
산업 표준의 정립: 스포티파이가 ‘산업 전반의 합의’를 언급했듯이, AI 음악에 대한 명확한 기준과 라벨링 시스템은 개별 플랫폼만의 노력으로는 한계가 있습니다. 음악 산업 전체가 AI 시대에 걸맞은 새로운 윤리적 가이드라인과 기술 표준을 마련해야 할 시점입니다. 이는 아티스트의 권리를 보호하고, 플랫폼의 신뢰도를 높이며, 궁극적으로는 음악 산업 생태계의 건강한 발전을 위한 필수적인 단계입니다.
플랫폼의 책임 재정의: 단기적인 플랫폼 성장에만 초점을 맞추는 것을 넘어, 장기적인 관점에서 사용자 경험과 아티스트 생존권을 고려하는 균형 잡힌 접근이 필요합니다. AI 기술이 더욱 고도화되고 대중화될수록, 플랫폼은 기술적 난제 뒤에 숨기보다는 적극적으로 문제 해결에 나서야 할 것입니다.