블랙메탈을 요청했더니 둠 재즈가 나왔다. 그것도 현장 녹음 파일까지 섞어서. 애플 뮤직이 최근 공개한 ‘AI 플레이리스트 놀이터’ 얘기다. 원하는 분위기를 말하면 곡 목록을 뚝딱 만들어주는 기능인데 — 결과물이 문제다.
“글쓰기 좋은 연주곡 블랙메탈” 요청에 AI가 꺼내든 것
The Verge가 직접 써봤다. 기자가 “글쓰기 좋은 분위기 있는 연주곡 블랙메탈”을 입력했을 때 AI가 꺼내온 목록은 이랬다. 보컬이 달린 메탈 트랙 3곡, 현장 녹음 파일 1개, 앰비언트 일렉트로닉, 둠 재즈. 연주곡을 달라고 했는데 보컬이 튀어나오고, 블랙메탈을 원했는데 전혀 다른 장르들이 끼어들었다.
- 연주곡 요청에 보컬 트랙 3개: 가장 기본 조건인 ‘인스트루멘탈’부터 걸렸다.
- 장르 경계 무너짐: 블랙메탈 요청에 둠 재즈와 현장 녹음이 들어왔다. 음악적으로 완전히 다른 세계다.
- 맥락 실종: ‘글쓰기에 집중하기 좋은’이라는 사용 목적은 AI가 읽어내지 못했다.
이 결과물을 보면 AI가 한 건 키워드 매칭에 가깝다. ‘블랙메탈’ 태그가 붙은 곡들을 긁어다 조합한 것. ‘연주곡’이 음악적으로 무엇을 의미하는지, ‘분위기 있는 블랙메탈’이 구체적으로 어떤 사운드를 가리키는지 — 이건 이해하지 못했다. 솔직히 여기서 갈린다. 검색과 큐레이션의 차이가. 재즈를 원한다고 했을 때 팝 재즈가 나오거나, 잔잔한 앰비언트를 요청했는데 비트 강한 전자음악이 튀어나오는 것과 같은 맥락이다. AI가 단어를 문자 그대로 처리할 뿐, 그 안의 감성까지 따라오지 못한다는 증거들이다.
블랙메탈 팬이 귀로 아는 것, AI는 아직 모른다
블랙메탈 하나만 해도 내부 결이 꽤 복잡하다. Burzum의 앰비언트 블랙메탈, Mayhem 같은 정통 노르웨이식 사운드, Deafheaven 계열의 포스트블랙메탈은 같은 이름 아래 있지만 전혀 다른 청각 경험을 준다. 이 차이를 팬들은 귀로 안다. AI는 아직 모른다.
음악은 빠르기나 악기 구성으로 분류는 되지만 ‘분위기’까지 잡기가 어렵다. 전문 큐레이터가 수년간 체득한 감각 — 왜 이 곡 다음에 저 곡이어야 하는지, 그 흐름의 논리 — 이건 데이터 학습으로 단숨에 따라잡기 까다로운 영역이다. AI가 방대한 음악 데이터를 빠르게 처리하는 건 맞다. 그게 곧 좋은 플레이리스트가 되진 않는다는 게 이번 사례의 요점이다. 곡들이 만들어내는 전체적인 감성의 흐름, 이 부분은 아직 인간 큐레이터의 영역이다.
멜론의 DJ 플레이리스트, 스포티파이 에디토리얼 플레이리스트. 사람들이 이걸 여전히 찾는 이유가 있다. 인간이 고른 음악에는 ‘의도’가 담겨 있다. 왜 이 곡 다음에 저 곡인지, 그 판단이 없으면 그냥 셔플이다. AI가 만든 목록은 지금 단계에선 그 인상을 지우기 어렵다.
국내 스트리밍은 이 실패에서 뭘 가져가야 하나
멜론, 지니뮤직, 플로(FLO)는 이미 AI 추천을 돌리고 있다. 전면에 내세우진 않았어도 개인 맞춤 추천이나 차트 큐레이션 뒤에 AI가 들어간다는 건 업계 안에선 다 아는 사실이다.
한국 사용자들의 취향 구조는 단순하지 않다. K-POP이라는 주류 외에 인디, 힙합, 발라드 각 씬에 깊은 팬층이 존재하고, ‘출근길 음악’, ‘카페 BGM’, ‘공부할 때 듣는 음악’처럼 상황 맥락을 중요하게 여기는 문화다. 애플만큼 데이터와 기술력을 가진 기업도 이 수준이라면, 이 복잡한 결을 국내 서비스들이 AI만으로 읽어내기엔 아직 물음표가 많다.
결국 사용자 경험을 최우선으로 챙기면서 AI와 인간 큐레이터를 함께 굴리는 하이브리드 접근이 지금 단계에선 현실적이다. 피드백 데이터를 정교하게 쌓고, 국내 특유의 문화적 맥락을 반영하는 모델로 다듬어가는 방향으로. AI 도입을 서두르기보다 그쪽이 낫다.
기술이 아무리 빨라져도 ‘사람의 귀’를 흉내 내는 건 여전히 어렵다. 애플의 사례가 그걸 다시 확인해줬다.
출처: The Verge