AI가 만들고 봇이 듣는 음악, 로열티는 누구의 몫일까

핵심 요약

• AI가 음악을 만드는 일과 봇이 재생 횟수를 조작하는 일은 구분해서 봐야 합니다.
• 조작된 재생이 정산에 포함되면 실제 청취에 돌아갈 보상이 줄어들 수 있습니다.
• 재생 횟수만으로는 사람이 음악을 즐겨 들었는지 알기 어렵습니다.
• 플랫폼은 음악의 출처와 함께 청취 기록이 진짜인지도 확인할 수 있어야 합니다.

마이클 스미스(Michael Smith)의 AI 음악 스트리밍 사기 사건을 보며 이런 의문이 들었습니다. AI가 만든 곡을 봇이 듣고 로열티까지 생긴다면, 플랫폼은 무엇에 돈을 지급하는 걸까요? 곡을 만드는 일을 자동화할 수 있게 된 만큼, 청취 기록을 얼마나 믿을 수 있는지도 따져 봐야 합니다.

AI는 곡을 만들고, 봇은 청취 기록을 만듭니다

어떻게 이런 일이 가능한지 이해하려면 음악을 만드는 단계와 재생하는 단계를 나눠 봐야 합니다.

AI는 곡을 만듭니다. 봇은 사람이 일일이 조작하지 않아도 정해진 행동을 반복하는 프로그램입니다. 스트리밍 사기에서는 봇이 자동으로 재생을 반복해 청취 기록을 부풀립니다.

둘을 연결하면 곡을 공급하는 일과 재생 횟수를 쌓는 일을 함께 자동화할 수 있습니다. 이 기록에 따라 정산까지 받는다면, 실제로 듣는 사람을 모으지 않고도 돈을 벌려는 사람이 생길 수 있습니다.

문제는 만들어 낸 음악에 가짜 수요를 붙인다는 것입니다. 음악 파일이 있다는 사실만으로 누군가 그 음악을 듣고 싶어 했다고 볼 수는 없습니다.

재생 기록이 돈으로 바뀌는 순간

로열티는 음악을 사용한 대가로 권리자에게 지급하는 돈입니다. 스트리밍에서는 어떤 재생을 유효한 이용으로 인정하느냐에 따라 수익을 나누는 결과도 달라집니다.

일정한 수익을 재생 비중에 따라 나누는 경우를 생각해 보겠습니다. 조작된 재생까지 유효한 기록으로 인정하면, 그만큼 다른 음악에 돌아갈 몫이 줄어들 수 있습니다. 가짜 재생을 기준에 넣고 돈을 나누게 되는 셈입니다.

물론 실제 정산 방식과 계약 조건은 서비스마다 다릅니다. 모든 플랫폼을 ‘한 번 재생하면 일정 금액 지급’이라는 공식으로 설명할 수는 없습니다.

정산 방식이 달라도 청취 기록을 신뢰할 수 있어야 정산도 신뢰할 수 있습니다. 조작된 기록을 바탕으로 계산한다면, 계산 자체가 아무리 정확해도 돈은 엉뚱하게 나뉠 수 있습니다.

100번 재생됐다고, 100명이 좋아한 것은 아닙니다

같은 곡이 100번 재생됐다는 기록이 있다고 해 보겠습니다. 한 사람이 좋아서 반복해 들었을 수도 있고, 여러 사람이 한 번씩 들었을 수도 있습니다. 사람이 듣지 않고 프로그램만 자동으로 재생했을 가능성도 있습니다.

횟수만으로는 이 차이를 알 수 없습니다. 그렇다고 반복해서 듣는 사람을 모두 의심할 수도 없습니다. 좋아하는 노래를 하루 종일 틀어 두는 사람은 얼마든지 있으니까요.

플랫폼은 단순히 ‘많이 들었는가’만 따져서는 조작 여부를 판단하기 어렵습니다. 계정이 어떻게 활동하고 어떤 패턴으로 음악을 재생하는지도 함께 살펴야 합니다. 그러면서 정상적으로 반복해 듣는 경우까지 조작으로 잘못 판단하지 않아야 합니다.

저는 이 사건에서 이 부분이 특히 눈에 들어왔습니다. 음악을 만드는 기술이 발전하는 만큼, 실제 청취와 인위적인 재생을 구분하는 능력도 중요해졌다는 점입니다.

AI 음악 표시와 재생 검증은 각각 필요합니다

‘AI로 만든 음악’이라는 표시가 붙으면 문제가 해결될까요? 그 표시로 알 수 있는 것은 음악을 만든 방식입니다. 누가 어떤 의도로 재생했는지까지 알려주지는 못합니다.

AI로 만든 곡에도 실제 팬이 생길 수 있고, 사람이 만든 곡에도 봇을 붙일 수 있습니다. 음악을 어떻게 만들었는지와 실제로 사람이 들었는지는 따로 살펴야 합니다.

플랫폼의 대응을 평가할 때도 둘을 구분해 보면 살펴볼 내용이 구체적입니다. 어떤 재생을 정산에서 제외하는지, 창작자가 잘못된 판정에 어떻게 이의를 제기할 수 있는지 확인해야 합니다. 돈을 지급한 뒤에 조작이 드러났을 때 어떻게 처리하는지도 따져 봐야 합니다.

저는 처벌 소식만큼이나 이런 기준을 분명하게 정해 두는 일이 중요하다고 봅니다. 개별 사건의 책임을 묻는 데서 그치지 않고, 다음 정산에서는 같은 왜곡을 줄일 장치가 실제로 작동해야 하기 때문입니다.

음악 스트리밍에서는 청취자의 관심이 창작자의 보상으로 이어집니다. AI가 곡을 만들고 봇이 재생까지 맡는다면, 그 뒤에 실제 청취자가 있는지 확인해야 합니다. 우리가 내는 구독료가 우리가 듣고 싶은 음악에 돌아가는지도 여기에 달려 있습니다.