GPT-3가 작곡한 악곡 (인공지능이 작곡까지..)

 

 

GPT-3가 만든 음악, 어떻게 가능한 걸까?

음악은 인간의 감성과 창의력을 표현하는 예술의 한 분야로, 많은 사람들이 즐기고 감동하는 대중문화의 일부입니다. 하지만 음악을 만드는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 음악가들은 음악 이론과 구성법을 배우고, 다양한 장르와 스타일에 대한 지식과 감각을 키우고, 자신만의 독창적인 아이디어와 표현력을 가지고야 합니다.

그런데 이런 음악가들의 영역에도 인공지능이 침투하기 시작했습니다. 오픈 AI는 자신들이 개발한 GPT-3라는 언어 모델을 이용하여 “기계가 작곡한” 악곡을 발표했습니다. GPT-3는 딥러닝 기술을 활용하여 인터넷에 있는 수많은 텍스트를 학습하고, 그 텍스트를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 인공지능입니다. GPT-3는 텍스트뿐만 아니라 코드나 이미지 등 다른 형식의 데이터도 생성할 수 있습니다.

오픈 AI는 GPT-3를 학습시킬 때 음악 관련 데이터도 함께 넣었습니다. 예를 들어, MIDI 파일이나 악보 이미지, 음악 장르나 스타일에 대한 설명 등입니다. 그리고 GPT-3에게 음악 관련된 몇 가지 질문이나 요청을 하면, GPT-3는 그에 맞는 음악을 생성해냈습니다.

오픈 AI는 GPT-3가 만든 음악을 SoundCloud에 업로드하고, 다음과 같은 설명을 달았습니다.

“이 음악들은 오픈 AI의 GPT-3가 만든 것입니다. 우리는 GPT-3에게 다양한 음악 장르와 스타일에 대해 물어보고, 그에 따라 새로운 음악을 만들어 달라고 요청했습니다. GPT-3는 MIDI 파일이나 악보 이미지를 생성하고, 우리는 그것들을 실제 악기로 연주할 수 있도록 변환했습니다. 이 과정에서 우리는 GPT-3가 만든 것을 수정하거나 추가하지 않았습니다.”

SoundCloud에 업로드된 GPT-3가 만든 음악은 총 9곡으로, 재즈, 클래식, 록, 팝 등 다양한 장르와 스타일을 담고 있습니다. 들어보면 꽤 완성도가 높고, 인간이 만든 것과 구별하기 어려울 정도입니다. 물론, 음악 전문가들이라면 GPT-3가 만든 음악에 어색하거나 부자연스러운 부분을 찾아낼 수도 있겠지만, 일반인들에게는 충분히 감동을 줄 수 있는 수준입니다.

 

 

GPT-3가 음악을 만드는 원리

GPT-3가 음악을 만드는 원리는 텍스트를 만드는 원리와 비슷합니다. GPT-3는 텍스트를 만들 때, 다음에 올 단어나 구절을 예측하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, "오늘 날씨는"이라는 문장이 주어지면, GPT-3는 "맑다"나 "흐리다"와 같은 단어를 예측할 수 있습니다. 이렇게 하나씩 단어를 예측하면서 문장을 완성해 나갑니다.

음악을 만들 때도 비슷한 방식으로 작동합니다. 음악은 사실 텍스트와 유사한 형태로 표현될 수 있습니다. 예를 들어, MIDI 파일은 음의 높낮이와 길이, 세기 등을 숫자로 표현한 파일입니다. 악보 이미지도 음의 높낮이와 길이, 세기 등을 기호로 표현한 이미지입니다. GPT-3는 이러한 음악 데이터를 텍스트처럼 처리하고, 다음에 올 음을 예측하는 방식으로 음악을 생성합니다.

물론, 음악은 텍스트보다 더 복잡하고 다양한 요소를 가지고 있습니다. 예를 들어, 음악은 멜로디와 코드, 리듬, 조성, 화성 등의 구성 요소를 가지고 있습니다. 또한, 음악은 장르나 스타일에 따라서도 다른 특징을 가지고 있습니다. GPT-3는 이러한 요소들을 모두 학습하고 반영할 수 있는지에 대해서는 아직 확실하지 않습니다. 하지만 GPT-3가 만든 음악을 들어보면, 어느 정도는 이해하고 적용할 수 있는 것으로 보입니다.

 

 

GPT-3가 만든 음악의 한계와 가능성

GPT-3가 만든 음악은 인상적이지만, 완벽하지는 않습니다. GPT-3가 만든 음악에는 여러 가지 문제점과 한계점이 있습니다. 예를 들어,

 

* GPT-3가 만든 음악은 원본 데이터에 너무 의존적입니다. 즉, GPT-3가 학습한 데이터에 없거나 적은 장르나 스타일의 음악은 잘 만들어내지 못합니다. 또한, GPT-3가 학습한 데이터에 있는 음악과 비슷하거나 동일한 음악을 만들어내기도 합니다.

* GPT-3가 만든 음악은 일관성이 부족합니다. 즉, GPT-3가 만든 음악은 전체적인 구조나 흐름이 없거나 뒤죽박죽입니다. 또한, GPT-3가 만든 음악은 동일한 장르나 스타일 안에서도 서로 어울리지 않는 부분이 있습니다.

 

* GPT-3가 만든 음악은 창의력이 부족합니다. 즉, GPT-3가 만든 음악은 기존의 음악과 비교해보면 새롭거나 독창적인 면이 거의 없습니다. GPT-3는 단순히 학습한 데이터를 재조합하거나 변형하는 수준에 머물고 있습니다. GPT-3는 자신만의 음악적인 아이디어나 표현력을 가지고 있지 않습니다.

 

 

이러한 문제점과 한계점은 GPT-3의 기본적인 원리와 구조에 기인합니다. GPT-3는 음악을 이해하거나 감상하는 것이 아니라, 음악을 통계적으로 예측하고 생성하는 것입니다. GPT-3는 음악의 의미나 감정, 목적 등을 고려하지 않고, 단순히 다음에 올 음을 확률적으로 계산합니다. 따라서 GPT-3는 음악의 깊이나 미학을 잡아내지 못하고, 기계적이고 흔한 음악을 만들어냅니다.

하지만 GPT-3가 만든 음악은 완전히 무시할 수 없는 가능성도 가지고 있습니다. GPT-3가 만든 음악은 인간이 만든 음악과 구별하기 어려울 정도로 완성도가 높고, 다양한 장르와 스타일을 다룰 수 있습니다. GPT-3가 만든 음악은 인간의 창작 과정에 영감을 줄 수 있으며, 인간과 협업하여 새로운 음악을 만들어낼 수 있습니다.

오픈 AI는 GPT-3가 만든 음악을 공개하면서 다음과 같은 메시지를 남겼습니다.

“우리는 이 프로젝트를 통해 인공지능이 음악을 어떻게 생성하고 이해할 수 있는지 탐구하고자 했습니다. 우리는 인공지능이 인간의 예술과 창의력에 도움이 될 수 있기를 바랍니다. 우리는 또한 인공지능이 인간의 예술과 창의력에 위협이 되지 않기를 바랍니다.”

결론적으로, 오픈 AI가 GPT-3를 이용하여 “기계가 작곡한” 악곡을 발표하며 화제를 모은 사건은 인공지능의 발전과 한계를 동시에 보여주는 사례입니다. GPT-3가 만든 음악은 인간의 감성과 창의력을 흉내낼 수 있지만, 대체할 수는 없습니다. 하지만 GPT-3가 만든 음악은 인간의 감성과 창의력을 자극하고, 증진시킬 수 있습니다. 인공지능과 인간이 서로 협력하고 상호보완하면서 새로운 예술을 탄생시킬 수 있기를 기대해봅니다.