나 스스로를 AI 아키텍트나 리서처라고 부를 수 조차 없는 좆1밥이지만


그래도 현업 AI 엔지니어로 월급 받아먹으며 미디작곡을 취미로 삼고 있는 특수한 포지션에 있기에 말해준다.


AI가 작곡 분야를 먹는다? 고로 인간은 작곡을 할 필요가 없다? 이건 진짜 개좆빠는 소리라고 보면 됨.


너무 깊게 얘기를 하면 어차피 알아듣지도 못하고 관심도 없을 것이기에 진짜 최대한 쉽게 말해줌.



1. 결국 인간이 만든 걸 모방할 뿐임.


작곡 AI라는 건 RNN의 분야임. 시퀀스 데이터를 다루는 딥러닝.


니들한테 AI하면 가장 먼저 떠오르는 알파고는 이거랑 완전 다른 분야임.


알파고는 강화학습의 분야이고, RNN은 근본적으로 지도학습의 분야임.


자세한 건 몰라도 되지만 이 지도학습이란 게 뭔진 알아야 됨.



지도학습이란 인간이 만들어낸 것을 바탕으로 컴퓨터가 학습을 하는 거임.


인간이 준 데이터가 만약 비틀즈다 하면 컴퓨터는 비틀즈처럼만 학습을 한다고.


컴퓨터한테 비틀즈를 줬는데 스크릴렉스 같은 음악이 나온다? 이런 건 애당초 있을 수가 없는 일임.


스크릴렉스를 줬는데 포터 로빈슨 같은 음악이 나온다? 이것도 당연히 말도 안되고


좁은 시각에서 본다면야 음악을 만드는 것이기 때문에 창작이라고 볼 수 있지만


넓은 시각에서 본다면 그저 모방에 지나지 않음



'아닌데? 알파고는 신의 한수 같은 거 하던데?' 이런 사람들을 위해 말해주자면


강화학습은 '승리'와 같은 객관적 평가가 가능한 목적을 향해서 컴퓨터가 학습을 함. 승리에 가까운 행동이나 수에 점수를 부여해서 그 reward를 최대화하는 거임.


그 과정에서 인간이 상상하지 못한 신의 한 수 같은 게 발생될 수 있음. 오직 승리가 목적이니까.


하지만 지도학습의 알고리즘은 주어진 데이터(input)와 컴퓨터가 만들어낸 결과물(output)이 얼마만큼 차이가 나는지를 확인하고 그 차이를 최소화시켜 나가는 거임.


그 과정에서 인간이 상상하지 못한 창조물이 나온다는 게 말이 안된다는 건 어지간한 빡대가리가 아니면 알 거임.



2. 데이터셋이 압도적으로 부족함.


설마 싶어서 말해주지만, 컴퓨터한테 라디오나 멜론 틀어놓고 들으라고 하면 컴퓨터가 알아서 듣고 학습을 하는 게 아님


컴퓨터는 컴퓨터가 알아들을 수 있는 형태로 데이터를 피드해 주어야만 학습을 함


딥러닝 분야가 근 10년 내로 무서운 성장을 보이는 데에는 여러 이유가 있겠지만


그 중 큰 역할을 한 게 '이미지넷'이라고 하는 사진 데이터셋의 존재임.


그래서 보통 딥러닝은 비전분야(사진, 영상)인 CNN에서 가장 먼저 꽃을 피웠다고 말함.


이 고화질 이미지 대용량 데이터셋이 한 학자 집단의 씹노가다를 통해 제작되었고,


이걸 활용한 image classification 대회가 열리면서 딥러닝이 눈에 띄는 성장을 함.



근데 RNN의 music generation 분야에는 그에 상응하는 데이터셋이 존재하지 않음.


설령 어딘가에 있다고 치더라도 대중에게 공개된 데이터셋이 없음.


학습 가능한 만큼의 대용량이며, 양질의 MIDI 데이터셋을 인간이 만들어내야 한다는 건데


최소한 리듬, 화성, 벨로시티를 정확히 따내야하고 심지어는 이게 또 멀티트랙이야


그걸 누가 만들어야돼 근데? 그리고 만든 사람이 그걸 공개할 가능성은?


아마 SONY가 현재 AI 작곡 분야에서 선두권에 있는 이유 중 하나가 음악비지니스에 오래 몸 담은 경력 덕분에 상대적으로 많은 데이터를 보유했기 때문이겠지?


근데 니들 생각엔 누군가가 이 데이터 만들고 지랄하는 시간이 전체 음악가 집단이 작곡하는 양보다 많을 거라고 봄?



개념글 보고 어이가 없어서 글을 썼는데 생각보다 너무 길어지는 것 같아서 걍 그만 씀 씨발


니들이 만약 누군가의 음악을 똑같이 따라하기만 하는 카피캣이라면 AI한테 뒤쳐지긴 할거야


근데 그런 애들은 어차피 업계에 설 자리 없는 건 똑같잖아?