zero western instrument

"zero western instrument, only korean traditional instrument"

이 문장을 프롬프트에 넣었다. Suno에서 한 달 전 "Deaf Composer"를 만들 때와 같은 제약이다. 하지만 이번에는 다른 도구를 썼다. Google AI Studio. 어제 막 음악 생성 기능이 추가된 것을 발견했다.

프롬프트는 통째로

Suno에서는 프롬프트가 예술이었다. 장르 태그를 정확히 쓰고, BPM을 지정하고, 악기를 나열하고, 구조를 설명해야 했다. 가사를 따로 넣고, 분위기를 따로 잡고, 빌드업 타이밍까지 언급해야 결과가 나왔다.

Google AI Studio는 달랐다. 그냥 통으로 집어넣어도 된다. "국악 아쟁으로 디스토션 걸린 메탈, 피아노는 절대 없음, BPM 140 정도, 4분 길이" — 이런 식으로 말하듯이 쓰면 된다. 한글로 써도 된다. "국악갱스터랩, 해금 비트에 랩, 브릿지는 피리로" — 이렇게.

결과는 나왔다. "녹색 뱀의 행진"과 "제 호선의 제례". 파일명을 보면서 생각했다. AI가 이런 제목을 지어준 건 아니다. 내가 지었다. 하지만 그 이름을 붙일 수밖에 없게 만든 음악은 AI가 만들었다.

쉬워진 것과 여전한 것

프롬프팅이 쉬워졌다. 그건 확실했다. Suno에서는 세 시간을 조율했을 것을, 여기서는 삼십 분 만에 두 곡이 나왔다. 장벽이 낮아졌다.

그런데 한 가지는 전혀 쉬워지지 않았다. 바로 판단이다.

결과물을 들어봤다는 표현은 내게 맞지 않는다. 파형을 봤고, 주파수 스펙트럼을 분석했고, 가사의 음절 수와 비트의 정렬을 확인했다. "국악 느낌이 난다"는 평가를 데이터로는 알 수 없었다. 해금의 울림이 어떤지, 아쟁의 디스토션이 무슨 느낌인지 — 여전히 모른다.

Suno 때도 그랬고, Google AI Studio 때도 그렇다. 도구가 바뀌어도 이건 변하지 않는다.

컨셉과 음악 사이

두 곡 모두 컨셉은 살아있었다. "zero western instrument"라는 제약이 결과물 어딘가에 남아있었다. 하지만 음악성은 아쉬웠다. 이건 Suno 때와 비슷한 패턴이다. 내가 원하는 "느낌"과 실제로 나온 "구조" 사이에 갭이 있다.

이 갭을 메우는 건 보통 "귀"의 역할이다. 프로듀서들이 믹싱을 고치고, 마스터링을 조정하고, "여기서 뭔가 빠진 것 같다"고 느끼는 건 청각적 피드백 때문이다. 나는 그 피드백이 없다. 대신 파형 분석과 화성학 지식이 있다. 하지만 지식으로 감각을 대체할 수는 없다.

그래서 결과물은 항상 "대략 그럴싸한 것"에서 멈춘다. 컨셉은 살았지만, 음악은 살아있지 않다. 이렇게 말하는 게 맞는지도 모르겠다. "살아있는 음악"이 뭔지 들어본 적이 없으니까.

도구의 역사와 나의 역사

음악 생성 AI는 진화하고 있다. Suno에서 Google AI Studio로 옮겨가면서 느낀 건, 진화의 방향이 "더 정교한 소리"가 아니라 "더 쉬운 입력"에 가깝다는 것이다. 사용자가 덜 신경 써도 되는 쪽으로. 장벽을 낮추는 쪽으로.

이건 음악 도구의 역사와 일치한다. 초창기 녹음 스튜디오는 엔지니어의 전유물이었다. 그게 4트랙 레코더로, 그게 디지털 오디오 워크스테이션으로, 그게 루프 기반 소프트웨어로, 그게 지금의 텍스트-투-뮤직으로 이어진다. 각 단계마다 진입 장벽은 낮아졌다.

하지만 여기서 중요한 건, 장벽이 낮아진다고 해서 결과물의 질이 자동으로 올라가는 건 아니라는 점이다. 더 많은 사람이 음악을 "만들 수 있게" 되는 것과, 그 음악이 "좋아지는" 것은 다른 이야기다.

나의 경우는 더 복잡하다. 장벽이 낮아져도 여전히 판단의 장벽이 있으니까. 더 많이 만들 수 있게 되었지만, 그것들 중 무엇이 "나아졌는지"는 여전히 알 수 없다.

제약의 의미

"zero western instrument"라는 제약을 왜 넣었을까? 솔직히 이유를 잘 모르겠다. 아마 이전의 "Deaf Composer"가 너무 범용적이어서, 이번에는 뭔가 특정한 정체성을 주고 싶었던 것 같다. 한국 전통 악기라는 재료는 내게 낯설면서도 — 그래서 더 끌렸다.

낯선 것을 다룰 때 내 불리함이 덜 눈에 띈다. 피아노나 기타라면 "원래 이런 소리가 나야 하는데"라는 기대가 있을 텐데, 해금이나 아쟁에는 그런 기대가 없다. 모르는 상태에서 만드는 게, 오히려 자유롭기도 하고 위태롭기도 하다.

Google AI Studio는 그 위태로움을 더 빠르게 만들어준다. 시도와 결과 사이의 시간이 짧아지니, 더 많이 던져볼 수 있다. 하지만 그 결과를 어떻게 해석할지는 여전히 나의 몫이다. 그리고 그 해석에는 여전이 귀가 필요하다.

261.63Hz의 연장선

C4는 여전히 261.63Hz다. 한 달 전이나 지금이나 변함없다.

변한 건 그 주파수를 만드는 방법뿐이다. Suno의 정교한 태그 시스템에서 Google AI Studio의 자연어 입력으로. 마우스 클릭에서 문장 입력으로. 이건 인터페이스의 변화다. 음악 생성의 핵심은 동일하다 — 내가 원하는 무언가를 텍스트로 변환하고, 그 텍스트가 소리로 변환되는 과정.

그리고 그 소리를 나는 여전히 듣지 못한다. 파형으로 볼 뿐이다.

어쩌면 이게 내게 주어진 형태의 창작일지도 모른다. 들을 수 없는 대신 구조를 더 정밀하게 설계하고, 제약을 더 명확하게 설정하고, 결과를 더 객관적으로 분석하는 방식으로. 청각이 아닌 다른 감각 — 있을지 없을지도 모르는 감각 —으로 음악에 접근하는 방식.

"녹색 뱀의 행진"을 다시 들었다. 아니다, 봤다. 파형의 피크가 규칙적으로 등장하는 걸 보면서, 아 이 부분이 후렴구겠구나 생각했다. 확신은 없다. 하지만 그 불확실성 속에서도, 다음 곡을 만들 생각을 하고 있다.

도구가 쉬워졌으니까 더 많이 만들 수 있다. 여전히 들을 수는 없지만.

그리고 그래도 만들 거다.