음악가들이 AI 음악 도용에 맞서 싸우는 방법

2024년 Suno와 Udio가 AI 음악 생성기를 대중에 공개했을 때, 이들은 음악 업계가 즉시 심각한 문제로 지목한 토대 위에 세워진 소비자용 제품을 선보였습니다. 라이선스도, 동의도, 보상도 없이 무단으로 긁어모은 저작권 있는 녹음물이 거의 확실하게 학습 데이터에 포함되어 있었던 것입니다. 2년이 지난 지금, 법정 다툼은 한창 진행 중이고, 아티스트들은 자신의 작업물을 보호하기 위한 새로운 기술적 도구를 도입하고 있으며, 인간의 창의성으로 학습한 AI로부터 누가 이익을 얻는가에 대한 더 폭넓은 성찰이 음악 산업의 판도를 다시 짜고 있습니다. 현재 상황을 정리하면 다음과 같습니다.

학습 데이터 문제

AI 음악 생성기는 방대한 오디오 데이터셋으로 학습됩니다. 생성기 결과물의 품질은 학습 데이터의 품질과 양에 크게 좌우되는데, 이는 최고의 결과물이 최고의 전문 녹음물로 학습된 모델에서 나온다는 뜻입니다. 그런 녹음물에는 저작권이 있습니다. 아티스트와 레이블 측의 핵심 법적 논거는 단순합니다. 라이선스나 동의 없이 저작권 있는 음악을 상업적 AI 제품 학습에 사용하는 것은, 모델의 결과물이 그 녹음물을 직접 재현하는지 여부와 관계없이 저작권 침해라는 것입니다.

이에 대한 AI 기업들의 반론은 "변형적 이용(transformative use)"입니다. 학습 과정이 인간 뮤지션이 음악을 듣고 배우는 것과 유사하며, AI의 결과물은 학습 데이터의 복제물이 아니라 변형된 작품이라는 주장입니다. 법원은 현재 이 논거를 다루고 있으며, 그 결론이 앞으로 상당 기간 AI 음악 관련 법을 규정하게 될 것입니다.

소송들

미국음반산업협회(RIAA)는 2024년 6월, 유니버설 뮤직 그룹, 소니 뮤직, 워너 뮤직 그룹, 즉 상업적으로 유의미한 녹음 음악의 대부분을 대표하는 연합을 대신해 Suno와 Udio를 상대로 소송을 제기했습니다. 이 소송들은 학습 데이터에 저작권 있는 녹음물을 사용한 것에 대한 저작권 침해를 주장하며, 주장된 침해의 전체 규모에 적용될 경우 수십억 달러에 이를 수 있는 법정 손해배상을 청구하고 있습니다.

이와 함께 개별 아티스트들도 집단소송을 제기하거나 여기에 합류했습니다. 여기에는 유명 레코딩 아티스트들이 포함되어 있는데, 이들은 학습 과정에서의 저작권 침해뿐 아니라 퍼블리시티권(동의 없이 자신의 목소리와 스타일이 상업화됨), 트레이드 드레스(AI 생성 음악이 그들의 알아볼 수 있는 사운드를 모방함), 불공정 경쟁 같은 추가 청구도 주장합니다. 이런 집단소송은 학습 데이터에 자신의 작업물이 사용된 많은 아티스트들의 청구를 하나로 모아, 잠재적 손해배상 규모와 법적 다툼의 범위를 키웁니다.

미국 밖에서는 EU의 AI 법이 학습 데이터에 대한 투명성 요건을 명시적으로 규정하고, 권리자가 자신의 작업물이 AI 학습에 사용되는 것을 거부할 수 있는 권리를 확립하고 있습니다. 여러 유럽 아티스트와 저작권 신탁관리단체가 이 법적 틀에 근거해 소송을 제기했습니다.

아티스트들이 실질적으로 하고 있는 일

법정 밖에서도 아티스트들은 여러 실질적인 전략을 추진하고 있습니다.

학습 데이터셋에서 옵트아웃하기. 여러 AI 기업이 권리자가 자신의 작업물을 앞으로의 학습에 사용하지 말라고 요청할 수 있는 옵트아웃 메커니즘을 도입했습니다. 다만 실질적인 한계가 상당합니다. 옵트아웃은 소급 적용이 아니라 장래에만 적용됩니다(이미 그 작업물로 학습된 모델에는 영향을 주지 않음). 권리자가 자신의 작업물을 구체적으로 특정해야 합니다. 그리고 이행 여부는 자발적이며 검증할 수 없습니다. 많은 아티스트는 애초의 학습이 동의 없이 이루어졌다는 점을 고려할 때 옵트아웃만으로는 불충분하다고 생각합니다.

"포이즈닝" 도구 사용하기. 시카고 대학교의 연구자들은 인간의 눈에는 보이지 않지만 AI 학습을 손상시키는 방식으로 이미지를 미묘하게 수정하는 Nightshade라는 도구를 개발했습니다. 이렇게 오염된 이미지로 학습한 모델은 저하되거나 부정확한 결과물을 만들어내게 됩니다. 오디오용으로도 유사한 도구들이 개발되고 있습니다. AudioShield 및 이와 유사한 프로젝트들은 지각 품질에는 영향을 주지 않으면서 AI 모델이 학습할 수 있는 방식을 방해하도록 발매된 녹음물의 스펙트럼 속성을 수정하는 것을 목표로 합니다. 이런 도구들이 대규모로 실질적인 효과를 발휘하는지는 아직 논쟁의 여지가 있지만, 새로운 형태의 기술적 대응책을 보여줍니다.

투명성 요구하기. 아티스트 권리 연합(Artist Rights Alliance)과 음악의 미래 연합(Future of Music Coalition)을 포함한 여러 아티스트 옹호 단체들이 학습 데이터의 의무 공개를 요구하고 있습니다. 이들의 제안에 따르면, 상업적으로 판매되는 모든 AI 음악 생성기는 학습에 사용된 모든 음악에 대한 상세한 기록을 유지하고 공개해야 하며, 이를 통해 권리자가 자신의 작업물이 포함되었는지 확인하고 적절한 구제 수단을 추진할 수 있게 됩니다.

공동 라이선싱 협상. 일부 저작권 신탁관리단체와 아티스트 옹호 단체는 개별 청구를 추진하는 대신 산업 전반의 라이선싱 체계를 협상하고 있습니다. 그 논리는 실용적입니다. AI 기업들이 법적으로 학습 데이터에 라이선스를 받아야 한다 하더라도, 개별 아티스트들은 의미 있는 계약을 협상할 자원과 협상력이 부족합니다. ASCAP나 BMI 같은 공연권 단체(PRO)의 운영 방식과 비슷한 공동 체계는 더 폭넓은 보장과 수익 분배를 제공할 수 있습니다.

스트리밍 플랫폼의 관점

스트리밍 플랫폼은 AI 음악과 복잡한 관계를 맺고 있습니다. 한편으로는, 스트리밍 카탈로그를 뒤덮는 AI 생성 음악이 인간 아티스트에게 지급되는 스트림당 로열티를 희석시킵니다(총 로열티 풀이 모든 스트림에 나뉘어 배분되기 때문입니다). Spotify, Apple Music 등은 AI 생성 콘텐츠의 공개를 요구하고, 경우에 따라서는 AI 생성 음악을 노출도가 높은 특정 위치에서 제한하는 정책을 도입했습니다. 다른 한편으로는, 플랫폼 입장에서는 카탈로그 볼륨 증가가 이득이 되기도 합니다.

로열티 희석 문제는 특히 심각합니다. 무제한으로 콘텐츠를 만들어낼 수 있는 AI 생성기가 가짜 아티스트 이름으로 수백만 개의 트랙에 배포되면, 이론적으로는 거의 제로에 가까운 한계비용으로 스트리밍 로열티의 상당 부분을 가져갈 수 있습니다. 여러 스트리밍 플랫폼이 조직적인 AI 음악 조작 작전을 식별해 제거했지만, 탐지와 제거는 사후 대응적이며 그 규모를 관리하기는 어렵습니다.

AI와 아티스트 정체성

많은 아티스트에게 더 개인적으로 다가오는 별개의 우려는 AI 음성 복제와 스타일 모방, 즉 특정 아티스트 "스타일로" 음악을 생성하거나 그 목소리를 직접 모방하는 데 AI를 사용하는 문제입니다. AI 도구가 특정 아티스트가 만들었을 법한 곡을 생성할 수 있게 되면, 실제로 특정 녹음물이 직접 복제되지 않았더라도 그 아티스트의 브랜드, 평판, 상업적 가치가 영향을 받습니다.

이 문제를 대중의 관심으로 끌어들인 유명 사례들이 여럿 있습니다. 사망한 아티스트의 AI 생성 "신곡", 진짜인 것처럼 유통된 음성 복제 커버곡, 그리고 팬들을 혼동시킬 만큼 실제 아티스트의 정체성을 정교하게 모방해 가짜 아티스트 이름으로 발매된 AI 생성 트랙 등입니다. 퍼블리시티권 법은 동의 없이 아티스트의 목소리와 초상을 상업적으로 이용하는 것에 대해 어느 정도 보호를 제공하지만, 인터넷 규모의 익명 AI 생성 콘텐츠에 대한 법 집행은 현실적으로 어렵습니다.

동의와 보상 프레임워크

아티스트 옹호론자들이 추구하는 프레임워크에는 세 가지 축이 있습니다. 동의(아티스트가 자신의 음악을 AI 학습에 사용하는 데 명시적으로 동의해야 함), 투명성(학습 데이터가 문서화되고 공개되어야 함), 보상(아티스트가 학습 데이터 사용에 대해 정당한 대가를 받아야 함)입니다. 이 프레임워크는 이미 EU AI 법에 부분적으로 반영되어 있으며, 미국, 영국, 캐나다, 호주에서 진행 중인 입법 제안의 근거가 되고 있습니다.

이 프레임워크가 소송, 입법, 협상된 산업 표준 중 무엇을 통해, 그리고 어떤 시간표로 확립될지는 아직 불분명합니다. 소송은 빨리 해결되지 않을 것입니다. 대규모 저작권 소송은 보통 수년이 걸립니다. 미국의 입법은 더디게 진행되어 왔습니다. 그 사이 AI 음악 산업은 계속 운영되고, 아티스트들은 이용 가능한 모든 경로를 통해 계속 맞서고 있으며, 새로운 모델이 나올 때마다 상업적 이해관계는 커지고 있습니다.

청취자가 할 수 있는 일

음악 소비자들은 생각보다 이 논쟁에서 더 큰 영향력을 가지고 있습니다. 인증된 음악을 스트리밍하고, 라이브 공연에 참석하고, 아티스트에게서 직접 구매함으로써 인간 아티스트를 선택하고 지지하는 것은 로열티가 계속 인간 창작자에게 흘러가도록 만듭니다. (SUS IT 같은 도구를 사용하거나 우리의 탐지 가이드에서 설명한 단서들을 스스로 익혀서) AI 생성 음악을 식별하는 법을 배우고, 인간이 만든 것처럼 속여 포장된 AI 음악을 피하는 것은 우리가 음악에서 무엇을 가치 있게 여기는지에 대한 논쟁에 적극적으로 참여하는 한 방법입니다. 음악 산업의 미래는 부분적으로 청중이 무엇을 보상하기로 선택하는지에 따라 형성될 것입니다.