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창업자가 기계에 대고 “피아노”라고 말해요. 돌아온 건 지직거리고 어딘가 어긋난 소리예요. 피아노라고 부르기엔 한참 애매하죠. 보통의 AI 제품 데모였다면 편집 단계에서 잘려 나갔을 장면이에요. 이 회사는 오히려 이 장면을 캠페인 영상의 간판으로 내걸었어요.

엔그램(Engram)은 AI가 틀리는 순간을 고쳐야 할 버그가 아니라 채집할 재료로 보는 악기예요. 만든 곳은 음악 스타트업 Thoughtful Things이고, 킥스타터에 올린 이 회사의 첫 악기예요. AI 음악 도구라면 으레 더 정확하고 더 그럴듯한 결과를 앞세우는데, 엔그램은 방향을 정반대로 잡았어요. 이런 도구를 보던 시각을 한 번쯤 뒤집어 보게 만드는 제품이에요.

‘피아노’를 주문하면 망가진 피아노가 나오는 샘플러

기본 골격은 샘플러 겸 그루브박스예요. 여기에 AI 기능이 두 갈래로 붙어요. 하나는 들어온 오디오를 뭉개고 비트는 기능이에요. 다른 하나는 애초에 존재하지 않던 소리를 환각처럼 지어내는 기능이고요.

AI 작곡 서비스 Suno를 상자에 담은 기계쯤으로 오해하기 쉬운데, 그렇지 않아요. 더버지는 이 기기가 버튼 한 번에 라디오 인기 차트(톱40)에 걸릴 법한 완성곡을 뽑아 주는 물건이 아니라고 짚었어요. 노리는 건 반대쪽이에요. 낯설고 기묘한 소리를 만들고, AI 오디오 모델을 한계 너머까지 밀어붙이는 게 목표예요. 완성곡이 급한 사람보다 새 음색에 목마른 사람에게 맞는 도구라는 얘기예요.

잠재 공간의 필드 레코더, 서킷 벤딩의 AI 버전

창업자 에반 킹(Evan King)은 엔그램을 “잠재 공간(latent space)을 위한 필드 레코더”라고 불러요. 잠재 공간은 모델이 학습한 소리의 특징을 압축해 담아 둔 내부 좌표계쯤으로 생각하면 돼요. 필드 레코더를 들고 숲이나 거리에서 소리를 채집하듯, 모델 속을 헤집고 다니며 이상한 소리를 주워 온다는 비유예요. 이 제품의 성격을 이보다 짧게 설명하기는 어려워 보여요.

같은 환각이라도 어디서 나오느냐에 따라 대접이 달라요. 챗봇이 지어낸 답은 없애야 할 결함이에요. 반면 사운드 디자인에서는 예상 못 한 결과가 곧 새 음색이 되곤 하거든요. 엔그램은 바로 이 간극을 겨냥해서, 모델이 엉뚱하게 내놓은 결과를 수집 대상으로 삼아요.

발상의 뿌리는 서킷 벤딩(circuit bending)이에요. 값싼 전자 장난감이나 악기의 회로를 일부러 건드려 설계에 없던 소리를 끌어내는 기법이죠. 엔그램은 건드리는 대상을 회로에서 작은 AI 모델로 옮겼어요. 사용자가 모델을 조정하는 데서 멈추지 않고 아예 망가뜨려 보는 것까지 허용한다고 해요.

하드웨어 구성도 이 발상과 맞물려요. 킥스타터 페이지 설명을 보면 모델은 회사가 직접 설계하고 맞춤 학습했고, 클라우드가 아닌 기기 안에서 돌아가요. 거대 모델로 매끈한 결과를 뽑는 경쟁에는 처음부터 끼지 않겠다는 선택으로 보여요. 작은 모델의 거친 출력을 흠이 아니라 음색으로 쓰는 쪽에 걸었어요.

학습 데이터 쪽은 꽤 단호하게 선을 그었어요. 회사는 “상업적 이용이 허가된 오디오(CC-BY 또는 유사 라이선스)만 담긴 오픈 데이터셋으로 학습했고, 비상업용이거나 불법 복제됐거나 그 밖의 방식으로 도용된 데이터로는 학습한 적도 없고 앞으로도 절대 그러지 않겠다”고 밝혔어요. AI 음악 생성을 둘러싼 저작권 논쟁은 아직 이어지고 있어요. 음악가를 고객으로 삼는 하드웨어 회사가 이 대목부터 못 박은 건 신뢰를 얻으려는 포석으로 읽혀요. 다만 실제로 쓴 데이터셋 목록을 외부에서 검증할 방법은 아직 알려지지 않았어요. 지금으로선 회사의 약속을 믿을지 말지의 문제예요.

• 환각: 모델의 오류를 소리 재료로 활용
• 로컬 구동: 인터넷 연결 없이 자체 모델 실행
• 데이터: CC-BY 등 상업 이용 허가 오디오만 사용했다고 명시
• 개방성: 펌웨어를 공개해 누구나 손보거나 직접 만든 모델을 올리도록 할 계획

국내 작업실에서는 데이터 출처와 오프라인 구동이 관건

엔그램은 아직 크라우드펀딩 단계예요. 손에 넣는 길은 후원자 한정 물량뿐이에요. 그래도 국내에서 음악이나 사운드 작업을 하는 사람이라면 따져 볼 대목이 몇 가지 있어요.

• 출처를 밝힌 AI 소리: 생성형 AI로 만든 소리를 작업물에 넣을 때 가장 찜찜한 부분이 학습 데이터 출처예요. 엔그램은 상업 이용 허가 데이터만 썼다고 공개적으로 약속했어요. 그렇다고 결과물의 저작권 문제나 음원 유통 플랫폼의 AI 정책까지 풀리는 건 아니에요. 발매를 앞두고 있다면 그 부분은 따로 확인해야 해요.
• 외부 서버로 나가지 않는 작업: 인터넷에 연결되지 않는 구조라 미발표 곡이나 녹음 소스를 클라우드에 올릴 일이 없어요. 유출에 예민한 작업실이라면 반길 구성이에요.
• 직접 학습한 모델 실험(추측): 펌웨어가 공개되면 국내 개발자나 사운드 디자이너가 국악기 소리나 한국어 음성처럼 익숙한 재료로 모델을 학습해 올려 보는 시도가 나올 법해요. 공개 시점도 방식도 정해지지 않았으니 지금은 기대 단계예요.
• 후원은 구매와 다르다: 킥스타터 후원은 완성품을 사는 게 아니라 프로젝트를 밀어주는 거예요. 일정이 밀리거나 사양이 바뀌면 그 위험도 후원자가 떠안아요. 배송 가능 지역도 캠페인 페이지에서 먼저 확인해 두세요.

확인된 것과 아직 불확실한 것

확인된 것

• Thoughtful Things의 첫 악기 엔그램, 킥스타터 캠페인 시작
• AI로 입력 오디오를 변형하고 새 소리를 생성하는 샘플러 겸 그루브박스
• 인터넷 연결 없이 자체 설계·맞춤 학습한 작은 모델을 로컬에서 구동
• CC-BY 등 상업 이용 허가 오디오로만 학습했다는 회사 측 입장
• 펌웨어 공개 및 사용자 모델 탑재 계획 발표
• 킥스타터 한정 물량 675달러부터, 30% 할인가로 표기

아직 불확실한 것

• 정식 소비자가: 850~900달러는 추정치예요. 675달러를 30% 할인가로 보고 단순히 거꾸로 계산하면 900달러보다 높게 나와서, 이 범위도 확정값으로 보긴 어려워요.
• 펌웨어 공개 시점과 범위, 사용자 모델을 올리는 구체적인 방법
• 한정 물량 규모와 배송 일정
• 학습에 쓴 데이터셋 목록을 외부에서 검증할 수 있는지 여부
• 음성 입력의 한국어 인식 여부
• 국내 출시 여부와 원화 가격 (공식 발표 없음)

틀리는 AI를 파는 회사, 승부처는 펌웨어 개방

대부분의 AI 제품이 더 정확하고 매끈한 결과를 약속할 때, 엔그램은 어긋난 결과를 전면에 내세웠어요. 모델 크기로는 승부가 안 되는 작은 스타트업이 작은 모델의 한계를 개성으로 바꿔 놓은 셈이에요.

이 전략이 통할지는 두 가지에 달려 보여요. 소리가 실제로 얼마나 매력적인지, 펌웨어 개방이 말로만 끝나지 않는지. 서킷 벤딩이 원래 기기를 뜯어고치며 노는 문화에서 자랐다는 걸 떠올리면, 모델을 갈아 끼우며 노는 사용자 커뮤니티가 생기느냐가 이 악기의 수명을 가를 거예요. 그런 판이 깔리지 않으면 신기한 데모 한 편으로 끝날 가능성도 있어요. 675달러는 호기심만으로 지르기엔 가볍지 않은 돈이에요. 정식가가 더 높게 매겨질 여지를 생각하면 후원이 싸게 사는 길이긴 해요. 대신 일정 지연과 사양 변경 위험을 함께 떠안는 값이라는 점도 계산에 넣어야 해요. 캠페인 영상 속 소리부터 들어 보고 판단하길 권해요.

출처: The Verge