현대에는 매일매일 무수히 많은 신곡들이 발매되고 있습니다. 엔터테인먼트 기획사와 가수들은 이런 엄청난 경쟁 속에서 자신들의 음악을 대중에게 소개하고자 노력하고 있습니다. 그러나 어떤 음악이 대중들에게 호감을 끌지를 미리 예측하는 것은 쉽지 않은 일입니다.
최근 미국 클레어몬트대 연구진은 음악을 듣고 뇌에서 발생하는 긍정적인 시냅스 신호를 전기 신호로 해석하는 방법을 개발했습니다. 이러한 방법을 통해 사람들이 듣기 좋아하는 코드 등을 인공지능에게 학습시키고, 음악을 듣는 사람들의 뇌 활동 또한 학습시킵니다. 이렇게 얻은 데이터를 기반으로 AI 알고리즘을 개발하여 새로운 곡들에 대한 유행곡 예측을 시도합니다.
학습된 AI에게 새로운 음악을 들려주면, 해당 음악이 앞으로 유행할 가능성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 음악 기획사들은 대중들의 호응을 사전에 예측함으로써 실패 가능성을 크게 줄일 수 있습니다.
이러한 인공지능을 활용한 음악 유행 예측은 대중성 파악에 큰 도움을 줍니다. 큰 기획사들은 신곡 출시 전에 대중들이 해당 곡을 좋아할지를 AI를 통해 사전 검증함으로써 실패 가능성을 크게 줄일 수 있습니다.
이러한 기술은 음악 산업뿐만 아니라 다른 산업군에서도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 유튜버들은 자신의 제작한 영상을 AI에게 사전 검증받아 해당 영상의 성공 가능성을 판단할 수 있을 것입니다. IBM의 '트렌드포스터'처럼 AI를 활용하여 식품 트렌드 예측하는 방법이 이미 존재하는 것을 보면, 다양한 분야에서 AI를 활용한 시장 검증이 가능합니다.
그러나 이러한 방법은 다양성이 감소할 수 있습니다. 음악의 경우 노래 자체의 대중성 뿐만 아니라 아티스트의 외모, 역량, 곡 홍보 방식 등 다양한 외적인 요소들도 중요하게 작용합니다. 이러한 외적인 요소들을 간과하고 대중성만을 추구한다면 다양성이 저하될 우려가 있습니다.
인공지능을 활용한 음악 유행 예측은 음악 산업에 큰 기회를 제공하지만, 다양성과 창의성을 유지하는 것이 중요합니다. 음악을 비롯한 여러 산업들이 AI의 도움을 받아 발전할 수 있도록 적절한 방향과 사용법을 고민하고 확장해 나가는 것이 필요합니다.