국악처럼 들리는 것의 시대

유리나

중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 연구전담교수

AI 음악 생성 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 그 기반이 되는 데이터는 심각하게 편향되어 있다. 최근 연구에 따르면, AI 음악 생성에 사용되는 데이터의 약 86%가 서구 음악에 편중되어 있으며, 남반구의 음악은 약14.6% 수준에 불과하다. 또한 많은 연구가 악보 기반의 상징적 음악 표현에 의존하고 있어, 지역 음악의 문화적·수행적 맥락을 충분히 반영하지 못한다[1]. 이러한 조건에서 비서구 전통음악은 단순히 덜 학습되는 것이 아니라, 애초에 부정확한 방식으로 재현될 가능성을 안고 출발한다.

AI가 생성한 음악이 다시 학습 데이터로 축적되는 구조는, 단순한 오류 축적을 넘어 모델 자체의 붕괴로 이어질 수 있다. 실제로 AI가 생성한 데이터를 반복적으로 학습한 모델은 빠르게 성능이 저하되고, 결국 의미 없는 결과를 산출하는 상태에 이르는 것이 확인되었다[2]. 이는 이른바 ‘모델 붕괴(model collapse)’로, 원래 데이터 분포의 드문 패턴들이 사라지고 점점 더 단순하고 왜곡된 형태로 수렴하는 과정이다. 국악 역시 이로부터 자유롭지 않다. 다만 국악은 대규모 시장이 아니라 국가 지원과 제도적 전승을 기반으로 유지되는 영역이기 때문에, 민간 산업을 통한 점진적 오염이 크게 우려되는 상황은 아니다. 오히려 문제는 다른 방식으로 발생할 수 있다. 만약 왜곡된 형태가 한 번 유통되기 시작하면, 그것이 기준처럼 굳어지는 속도는 매우 빠를 것이다. 따라서 이 문제는 시장이 아니라 아카이브의 문제이며, 국악의 학습 데이터 구축과 관리 역시 국가기관이 주도할 필요가 있다.

한편, 이러한 변화는 이미 음악 제작 도구 수준에서 현실이 되고 있다. 애플의 최신 Logic Pro는 AI 기반 ‘스튜디오 어시스턴트’를 통해 작곡, 편곡, 연주를 보조하며, 가상 베이시스트와 키보디스트가 사용자의 입력에 맞춰 즉각적으로 반응하는 ‘세션 플레이어’, 하나의 음원을 여러 파트로 분리하는 ‘스템 스플리터’ 등의 기능을 제공한다[3]. 이 도구들은 창작 과정을 단순히 보조하는 수준을 넘어, 음악 제작의 진입 장벽 자체를 낮추고 있다. 이제 일정 수준의 작곡 기술이 없어도 음악을 구성할 수 있는 조건이 마련된 것이다. 이 변화는 국악 전공자에게 새로운 가능성을 연다. 전공자는 이미 국악의 장단, 시김새, 스타일에 대한 감각과 생성된 결과물을 판단하고 선택할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문이다. 따라서 중요한 것은 더 정교하게 만드는 기술이 아니라, 무엇을 선택하고 어떤 형태로 제시할 것인가에 대한 판단이다.

국악은 오랫동안 생산의 문제가 아니라 소비의 문제를 안고 있었다. 하지만 지금의 기술적 조건은, 국악을 보다 넓은 층위로 유통할 수 있는 새로운 계기가 될 수 있다. 그러나 이 과정에서 ‘국악처럼 들리는 것’이 ‘국악’으로 오인될 위험은 항상 존재한다. 우리가 아무것도 하지 않는다면, ‘국악처럼 들리는 것’이 곧 국악의 기준으로 자리 잡게 될 수 있다는 것이다. 그렇기 때문에 전공자의 역할은 단순한 창작자를 넘어 “무엇을 국악으로 제시할 것인가”를 결정하는 기준 설정자로 확장된다. 결국 문제는 기술이 아니라 주도권이다. 국악은 어떤 음악인가, 국악의 기준을 누가 설정할 것인가. 지금은 그 질문에 답해야 하는 시점이다.