[인공지능 줌인] 개인화된 음악 경험...AI는 청소년들의 감상 습관을 어떻게 바꾸는가
[인공지능 줌인] 개인화된 음악 경험...AI는 청소년들의 감상 습관을 어떻게 바꾸는가
  • 유 진 기자
  • 승인 2024.03.20 07:12
  • 수정 2024.03.20 16:00
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[사진=더컨버세이션]
인공지능(AI)의 발달은 Z세대의 음악 감상 습관을 변화시키고 있으며, 이는 청소년들이 다양한 음악적 취향을 발전시키고, 그들의 정체성과 커뮤니티 소속감 형성에 중요한 영향을 미치고 있다. [사진=더컨버세이션]

인공지능(AI)의 발달은 Z세대의 음악 감상 습관을 변화시키고 있다. 특히 이는 청소년들이 다양한 음악적 취향을 발전시키고, 그들의 정체성과 커뮤니티 소속감 형성에 중요한 영향을 미치고 있다.

캘리포니아 대학교 베아트리즈 일라리 교수와 린스나이더 박사는 4년 동안 음악과 마음에 관한 수업을 진행했다. 그들은 매 학기가 시작될 때마다 학생들에게 음악 교육과 좋아하는 노래 및 아티스트에 대한 간단한 비공식 설문조사를 실시했다.

학생들의 음악 교육 배경은 다양했으며, 좋아하는 노래와 아티스트의 목록은 매년 더 길어지고 다양해지는 추세였다.

'더컨버세이션(theconversation)'에 따르면 이 연구에서 미국 서부 중학생들이 K팝, 헤비메탈, 클래식에 이르기까지 다양한 장르의 음악을 선호하는 것으로 밝혀졌다.  

청소년들이 또래 친구들이 무엇을 듣는지 모르고, 자신과 세상을 이해하는 데 사용하는 음악을 스스로 선택하지 않는다면 어떻게 될까, 이러한 질문은 청소년들의 음악 감상 습관에 대한 중요한 고민을 던져준다고 전문가들은 말하고 있다. 

개인화된 음악 감상, 청소년의 새로운 음악적 경험

수 세기에 걸쳐 음악은 주로 공연장, 커뮤니티 모임 또는 대형 콘서트에서 공동으로 경험되는 것이었다. 그러나 라디오와 레코드 플레이어의 등장으로 사람들과 음악의 상호작용 방식이 크게 변화했다.

이러한 기기들은 공간에 고정돼 있었기 때문에, 음악 감상은 여전히 사회적인 요소를 가지고 있었다. 사람들은 친구들과 모여 라디오를 듣고, 새 앨범 발매 시 청취 파티를 열고, 연인을 위한 믹스테이프를 만들기도 했다.

1979년 소니 워크맨의 출시는 음악 감상 방식에 중요한 전환점을 마련했다. 이후 iPod과 스마트폰이 등장하면서 음악 감상이 더욱 개인적이고 사적인 경험으로 변모했다.

현대의 기술은 우리가 언제 어디서나 개인 DJ가 돼 음악을 제어할 수 있게 해준다. 이는 특히 청소년들에게 중요한 변화다. 그들은 학교와 집에서 개인 공간이 부족할 때 음악을 통해 자신만의 보호막을 만들 수 있다.

청소년들은 하루 종일 음악을 듣는다. 숙제를 할 때, 운동을 할 때, 식사를 할 때, 심지어 잠자리에 들 때도 음악은 그들의 감정을 조절하고, 긍정적인 기분을 불러일으키며, 어려운 상황에서 반성을 유도한다고 전문가들은 설명했다.

이러한 음악의 사적인 감상은 청소년들의 감정적, 심리적 요구를 충족시키는 중요한 역할을 하고 있다고 전문가들은 주장하고 있다. 

인공지능과 음악. /가디언
인공지능과 음악. /가디언

AI가 만드는 음악의 리듬, 알고리즘 큐레이션의 새로운 시대

예전에는 플레이리스트를 만든다는 것이 테이프를 재생하고 개별 노래를 다른 테이프에 녹음하거나 라디오에서 노래가 재생되기를 기다렸다가 카세트 플레이어의 '녹음'을 눌러 좋아하는 곡이 담긴 믹스테이프를 만들 때까지 한 곡 한 곡 녹음하는 것을 의미했다.

이제 인공 지능과 소셜 미디어 플랫폼이 협력해 재생 목록을 제안하는 스트리밍으로 음악을 듣는 경우가 많다.

사용자가 소셜 미디어에서 음악을 탐색하고 공유하는 동안 AI는 활동을 추적하고 다른 청취자의 데이터와 비교하여 앞으로 어떤 음악을 듣고 싶어할지 예측한다.

AI는 사용자가 듣고 싶어 하는 음악을 파악하는 것뿐만 아니라, 모든 사람이 들을 다음 히트곡을 예측하는 데도 활용되고 있다.

최근까지 AI의 히트곡 예측 능력은 주로 경쾌함, 긍정성, 댄스 가능성과 같은 곡의 특성에 의존했고 정확도는 50% 정도였다. 다른 연구에서는 10대들의 스마트워치에서 수집할 수 있는 심박수 등 음악에 대한 생리적 반응을 분석하여 히트곡을 예측하기도 했다.

이러한 연구는 개인 정보 및 데이터 마이닝에 대한 우려를 더하며, AI를 신뢰할 수 없고 결국 사람을 조종하게 될 것이라는 두려움이 존재해왔다.

AI가 청취 습관에 영향을 미치는 방식에 대해서는, 사용자가 진정으로 노래를 좋아해서 좋아하는 것인지, 아니면 AI가 비슷한 노래를 충분히 제공했기 때문에 익숙함이 감상을 낳은 것인지 궁금증을 불러일으킨다.

일부 청취자들은 알고리즘 큐레이션 때문에 음악 감상의 틀에 갇힌다고 느낄 수도 있다. 이들의 재생 목록에는 한 번도 들어본 적 없는 노래와 아티스트가 가득하지만 모두 기괴하게 비슷하게 들릴 수 있다.

음악 스트리밍의 새로운 지평, 인공지능이 이끄는 감상 문화

과거에는 10대들이 음악을 틀에 박힌 채로 듣는다는 것을 자각하지 못했다. 라디오와 MTV, VH1에서 정기적으로 재생되는 동일한 노래에 노출됐던 청소년들의 음악 소비는 '톱 40' 아티스트에 의해 주도됐다.

그들의 음악적 취향은 폭넓게 공유된, 어쩌면 편협할 수도 있는 음악적 지식에 의해 형성됐다.

하지만 인공지능이 생성한 재생 목록이 이 모든 것을 파괴했지만, 이것이 반드시 나쁜 일이라고 생각하지 않는다.

젊은이들은 놀라운 범위의 음악을 이용할 수 있으며, 더 이상 라디오 DJ, 평점, 음반 회사가 게이트키퍼 역할을 하지 않는다.

스포티파이(Spotify)는 현재 수천 개의 장르를 보유하고 있으며, 매년 더 많은 장르를 만들어 "청취자와 커뮤니티가 더 잘 알아볼 수 있고 대표적이며 총체적인 음악"을 제공한다고 설명한다.

원하지도 않던 소중한 선물을 받은 것처럼, 청소년들은 인도 팝 음악, 일본 록, 나이지리아 대중음악 스타일인 아프로주 등 스스로 발견하기 힘든 훌륭한 음악과 그에 수반되는 문화적 전통을 접할 수 있다.

10대들이 AI의 영향을 받은 재생 목록이 지루하다고 생각하더라도 새로운 음악을 검색할 수 있는 능력은 여전히 남아 있다. 알고리즘과 AI가 노래를 추천한다고 해서 청취자가 스스로 음악을 검색하고 발견하거나 친구 및 친척과 재생 목록을 공유하는 것이 금지되는 것은 아니다.

대학 수업에서 학생들 간에 관심사가 거의 겹치지 않는 것을 발견했다. 하지만 학생들은 업계 유명 스타들의 음악만 소비하는 대신 인공지능이 제공하는 다양한 장르와 하위 장르에 귀를 기울이는 의지를 보였다.

특정 주에 가장 최근에 들었던 노래나 작품을 공개하라는 질문에 R&B 가수 SZA, 가수 르네 랩, 팝스타 테일러 스위프트, 팝 록커 The 1975 등 다양한 아티스트가 언급되었다. 나머지 선곡에는 컴퓨터 음악, 록, 팝, 랩, 컨트리, 레게톤, 영화 음악, 헤비메탈, 인디, 라틴 발라드 등 다양한 장르가 포함됐다.

젊은이들이 어린 시절에서 성인으로 넘어가면서 고유한 정체성을 형성하는 동시에 커뮤니티의 일원이 되는 과정에서 음악 감상과 선호도가 중요한 역할을 한다. AI가 생성한 재생 목록은 이러한 전환에 도전할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

새로운 기술에 대한 두려움은 흔한 일이다. 정기적인 네트워크 TV가 인기를 잃으면서 토론과 소통을 위한 많은 공통의 기반이 사라졌다. 2004년 '프렌즈'에서 그랬던 것처럼 5천만 명의 미국인이 다시 시트콤의 시리즈 피날레를 보기 위해 TV를 시청할 수 있을까.

AI가 청소년들의 공동 청취 경험을 변화시키는 데 기여하고 있다면, AI 재생 목록은 단순히 다음 운동 음악을 찾는 편리한 방법 그 이상이다. 주목할 만한 가치가 있는 혁명이다.

[위키리크스한국=유 진 기자]

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