13일 서울 강남구 코엑스에서 열린 도시거리예술 중심의 아트페어인 '어반브레이크 2023'을 찾은 관람객이 인공지능(AI)이 만든 작품을 관람하고 있다. 2023.7.13 / 연합뉴스

지난해 미국 콜로라도 미술대회에서 한 작품이 우승하자 현장은 술렁였다. 유화처럼 보였던 그림이 사실 생성형 인공지능(AI)이 만든 이미지였기 때문이다. ‘이것도 예술이냐’는 논쟁은 한국에서도 이어지고 있다. AI가 만든 그림이 국립현대미술관에 걸리고, AI가 만든 노래가 아이돌 음반에 실린다면 과연 ‘창작’으로 인정할 수 있을까.

미술과 음악 속으로 들어온 AI

AI는 이미 미술 현장에 깊숙이 들어왔다. 홍익대 등 미술대학 졸업전시에서는 AI 이미지 생성기를 활용한 회화·설치 작품이 등장했고, 일부에서는 이를 새로운 표현 도구로 평가했다. 반면 “창작자의 개입이 어디까지냐”는 문제제기도 뒤따랐다.
국립현대미술관은 2023년 미디어아트 특별전에서 AI 알고리즘을 활용한 작품을 일부 선보였으나, 이는 인간 작가가 도구로 사용한 사례였다. AI 단독 창작물의 전시는 아직 없었다.

K-팝 산업에서도 AI 활용은 확산되고 있다. 작곡가들은 멜로디나 코드 진행을 AI에 제안받으며 작업 효율성을 높이고, 음원 플랫폼에서는 AI 보컬 합성 기술을 적용한 공식 음원이 등장했다. 업계는 “생산성 향상”과 “창작자의 위협”이라는 상반된 평가를 동시에 내놓고 있다.

일본의 ‘하츠네 미쿠’는 2007년 음성 합성 소프트웨어로 출발해 세계 각지에서 홀로그램 공연과 음악 프로젝트를 이어가며 가상 보컬의 가능성을 증명했다. AI 기반 가상 보컬이 이미 문화 산업의 일부로 자리 잡은 셈이다.

‘인간 저작’ 원칙과 투명성 의무 강화

미국은 저작권의 전제를 ‘인간 저작’으로 명시하고 있다. 올해 3월 워싱턴 D.C. 연방항소법원은 “AI 시스템을 저자로 인정할 수 없다”며 하급심 판단을 확정했다. 미국 저작권청(USCO)도 “인간의 창작적 개입이 없는 AI 산출물은 저작권 대상이 아니다”라는 지침을 유지하고 있다.
유럽연합(EU)은 ‘AI법(AI Act)’을 통해 생성형 모델의 투명성·저작권 준수 의무를 규범화했다. AI가 학습·생성·유통되는 전 과정에서 데이터 출처와 사용 적법성을 공개하도록 하는 조항이 포함됐다.

이러한 규제는 단순히 기술 문제가 아니라 창작과 유통의 책임 구조를 새롭게 정의한다. 인간의 창작적 기여가 입증되지 않으면 보호가 어렵고, 출처 표시와 증거 보존 의무는 강화되는 방향으로 나아가고 있다.

예술의 경계, 어디까지 인간인가

예술가들의 반응은 엇갈린다. AI를 도구로 사용하는 것은 인정하지만, 인간의 경험과 의도가 배제된 결과물이 ‘예술’로 유통될 때 창작자의 가치가 흐려질 수 있다는 우려가 크다. “사회가 예술로 인정하면 예술”이라는 제도적 시각과 “창작자의 의도와 맥락이 담겨야 예술”이라는 본질적 관점이 맞서고 있다.

AI 산출물은 본질적으로 확률적 조합의 결과다. 결국 어디까지 인간의 개입을 요구할 것인지, 그리고 그 책임을 누가 질 것인지가 핵심 쟁점으로 남는다.

한국음악저작권협회가 4일 오전 서울 영등포구 글래드호텔에서 연 '제 1회 논문 공모전 시상식'에서 참석자들이 '음악저작권 권리장전 퍼포먼스'를 하고 있다. 이들은 AI 저작권과 매절계약 등 음악계에서 이슈가 된 여러 저작권 문제에 대해 창작자의 정당한 권리를 보장해야 한다고 주장했다. 2023.10.4 — 한국음악저작권협회가 4일 오전 서울 영등포구 글래드호텔에서 연 '제 1회 논문 공모전 시상식'에서 참석자들이 '음악저작권 권리장전 퍼포먼스'를 하고 있다.
이들은 AI 저작권과 매절계약 등 음악계에서 이슈가 된 여러 저작권 문제에 대해 창작자의 정당한 권리를 보장해야 한다고 주장했다. 2023.10.4 / 연합뉴스

한국도 가이드라인 마련 중

문화체육관광부와 한국저작권위원회는 AI 창작물에 대한 국내 가이드라인을 마련 중이다. 해외의 판례와 정책을 참고해 창작자 보호와 산업 활성화 간 균형을 찾는 것이 과제다.
AI 그림이 전시에 걸리고, AI 노래가 음반에 수록되는 시대가 이미 시작됐다. 그러나 진짜 쟁점은 “누가 창작자인가”보다 “어떤 데이터로 만들었고 어떻게 책임질 것인가”로 옮겨가고 있다.

예술의 미래를 가를 기준은 기술 그 자체가 아니라 출처의 투명성, 데이터의 적법성, 그리고 책임의 구조다.