인공지능(AI)이 우리의 일상 곳곳에 스며들고 있는 요즘, 예술 창작 영역에서도 그 존재감을 드러내고 있습니다. 특히 음악 분야에서는 AI 작곡가가 뚝딱 새로운 곡을 만들어내는 모습도 더 이상 낯설지 않죠. 그런데 흥미로운 점은, 이 AI 작곡가들이 음악을 창작하는 데 있어 ‘기본 언어’가 바로 영어라는 것입니다. 왜 그럴까요? 오늘 이 글에서는 AI 작곡가의 세계와 그들이 영어를 ‘모국어’처럼 사용하는 이유에 대해 자세히 알아보겠습니다. 🎶
1. AI 작곡가는 무엇을 할까? 🧠✨
AI 작곡가는 말 그대로 인공지능 기술을 활용하여 음악을 생성하는 시스템을 말합니다. 이들은 방대한 양의 기존 음악 데이터를 학습하고, 그 안에서 패턴, 규칙, 스타일 등을 파악합니다. 그리고 이러한 학습을 바탕으로 새로운 멜로디, 하모니, 리듬, 심지어는 특정 장르나 분위기를 가진 곡을 만들어냅니다.
- 학습 과정: 수십만 곡의 재즈, 클래식, 팝 음악 데이터를 분석하여 화성 진행, 리듬 패턴, 악기 배치 등을 익힙니다.
- 창작 능력: 학습한 지식을 기반으로 새로운 음악 아이디어를 조합하고, 사용자가 원하는 분위기(예: “행복한 팝”, “슬픈 피아노 곡”)나 장르에 맞춰 즉석에서 곡을 생성할 수 있습니다.
- 활용 분야: 게임 및 영화 배경 음악, 광고 음악, 개인 맞춤형 음악 스트리밍, 심지어는 음악 치료 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 있습니다.
2. AI 음악의 ‘기본 언어’가 영어인 이유 🧐
그렇다면 왜 AI 작곡가들은 영어를 기본 언어로 사용할까요? 이는 단순한 언어 문제가 아니라, AI 기술 개발 환경과 음악 산업의 특성, 그리고 데이터의 글로벌 표준화와 깊은 관련이 있습니다.
2.1. 개발 환경과 프로그래밍 언어 💻🐍
대부분의 AI 기술은 전 세계적으로 사용되는 프로그래밍 언어(예: Python, Java, C++)를 기반으로 개발됩니다. 이 언어들은 자체적으로 영어를 기반으로 하며, AI 개발에 필수적인 라이브러리, 프레임워크 (예: TensorFlow, PyTorch), 그리고 관련 문서 및 커뮤니티 역시 영어가 주를 이룹니다.
- 글로벌 연구 커뮤니티: AI 연구는 전 세계의 연구자들이 협력하고 정보를 공유하는 분야입니다. 이 과정에서 영어는 공통의 소통 수단이 됩니다. 새로운 AI 음악 생성 모델에 대한 논문, 코드, 예시 등은 대부분 영어로 작성됩니다.
- 오픈소스 라이브러리: AI 음악 생성에 자주 사용되는 오픈소스 라이브러리(예: Google Magenta의 MusicVAE, Music21)의 함수명, 변수명, 주석, 그리고 사용 설명서 모두 영어로 되어 있습니다. 개발자들은 이러한 영어 기반의 도구들을 사용하여 AI를 구축하고 훈련시킵니다.
2.2. 음악 이론 용어의 표준화 🎵📚
음악 이론에는 전 세계적으로 통용되는 용어들이 많습니다. 이러한 용어들은 이탈리아어, 독일어 등에서 유래한 것이 많지만, 현대에 와서는 영어가 사실상의 표준 언어로 자리 잡았습니다.
- 예시: ‘Tempo(템포)’, ‘Key(조성)’, ‘Chord(코드)’, ‘Melody(멜로디)’, ‘Harmony(하모니)’, ‘Verse(벌스)’, ‘Chorus(코러스)’, ‘Bridge(브릿지)’ 등 음악의 구조와 요소를 지칭하는 대부분의 용어는 영어로 표현되며, 전 세계 음악가들이 공통적으로 이해합니다.
- MIDI 및 악보: 디지털 음악의 표준인 MIDI(Musical Instrument Digital Interface) 데이터나 악보 표기법에도 영어 기반의 용어들이 광범위하게 사용됩니다. AI가 음악을 학습하고 생성할 때 이러한 표준화된 용어 체계를 이해하고 활용하는 것이 중요합니다.
2.3. 데이터셋과 메타데이터 📊🏷️
AI 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 음악 데이터가 필요합니다. 이 데이터에는 음악 자체 외에도 장르, 분위기, 악기 구성, 특징 등을 설명하는 ‘메타데이터’가 포함됩니다.
- 글로벌 데이터셋: 전 세계적으로 가장 큰 규모의 음악 데이터셋들은 대부분 영어로 된 메타데이터를 포함하고 있습니다. 예를 들어, ‘Happy’, ‘Sad’, ‘Upbeat’, ‘Ambient’, ‘Jazz’, ‘Rock’과 같은 태그는 전 세계 음악 데이터베이스에서 통용됩니다.
- 정보 검색의 용이성: AI가 특정 분위기나 장르의 음악을 학습할 때, 이러한 영어 태그를 통해 원하는 데이터를 효율적으로 분류하고 분석할 수 있습니다.
2.4. 텍스트 기반 프롬프트와 인터페이스 ⌨️🗣️
최근에는 사용자가 텍스트 프롬프트를 입력하여 AI에게 음악 생성을 지시하는 방식이 보편화되고 있습니다.
- 사용자 지시: “compose a calm, ambient track for studying” (고요하고 주변적인 공부용 트랙을 작곡해 줘) 또는 “create an upbeat pop song with a catchy melody” (경쾌한 멜로디의 신나는 팝송을 만들어 줘)와 같은 지시는 대부분 영어로 이루어집니다.
- AI 모델의 이해: AI는 이러한 영어 프롬프트를 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 이해하고, 그에 맞는 음악적 요소를 조합하여 곡을 생성합니다. AI 작곡 도구의 사용자 인터페이스(UI) 역시 영어로 제공되는 경우가 많습니다.
3. 영어 기반 AI 작곡가의 실제 예시 🤖▶️
몇몇 유명한 AI 작곡 플랫폼이나 연구 프로젝트들을 보면, 영어가 이들의 핵심적인 ‘언어’임을 알 수 있습니다.
- Amper Music: 사용자가 원하는 분위기, 장르, 길이 등을 영어 키워드로 입력하면 AI가 자동으로 배경 음악을 생성해주는 서비스였습니다. (현재 Shutterstock에 인수)
- AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist): 영화, 광고, 게임 등 다양한 미디어 콘텐츠를 위한 맞춤형 사운드트랙을 생성하는 AI입니다. 사용자와의 인터페이스 및 지시가 영어로 이루어집니다.
- Google Magenta (Jukebox 등): 구글의 AI 음악 연구 프로젝트로, 공개된 코드, 논문, 그리고 예시들이 모두 영어로 제공됩니다. 특히 Jukebox 같은 모델은 텍스트 프롬프트로 음악 생성을 지시할 때 영어 텍스트를 사용합니다.
4. 미래는 다국어가 될까? 🌍🌐
현재 AI 작곡의 기본 언어가 영어라는 것은 효율적인 개발과 글로벌 표준화에 기여했지만, 동시에 특정 문화권의 음악적 특성이나 감성을 섬세하게 반영하기 어렵다는 한계도 가집니다. 예를 들어, 한국의 ‘한(恨)’과 같은 정서나 국악의 복잡한 장단, 인도의 ‘라가(Raga)’ 같은 고유한 음악 시스템은 영어 기반의 AI가 완벽하게 이해하고 표현하기 어려울 수 있습니다.
하지만 AI 기술은 끊임없이 발전하고 있습니다. 앞으로는 더 다양한 언어와 문화권의 음악 데이터를 학습하고, 해당 언어의 프롬프트를 이해하며, 각 문화권의 고유한 음악 이론과 감성을 반영할 수 있는 AI 작곡가가 등장할 것으로 기대됩니다. 어쩌면 미래의 AI는 한국어 지시만으로도 완벽한 국악 퓨전곡을, 일본어 지시만으로도 섬세한 J-POP을 만들어낼 수 있게 될지도 모릅니다. 🚀
결론 🙏
AI 작곡가에게 영어가 ‘기본 언어’인 이유는 AI 기술 개발의 글로벌 특성, 음악 이론 용어의 국제적 표준화, 방대한 데이터셋의 영어 중심 메타데이터, 그리고 사용자 인터페이스와 프롬프트의 편의성 등 복합적인 요인에 기반합니다. 이는 현재 AI 음악 분야의 중요한 특징이자, 효율적인 발전을 가능하게 한 원동력입니다. 앞으로 AI가 더욱 다양한 문화와 언어의 장벽을 넘어 진정한 ‘세계의 음악’을 창작할 수 있기를 기대해 봅니다! G
mummer