뉴튠, 음원 기여도 추적 'AI 에이전트 구조' 공개

AI 학습 패턴 의존 문제 지적…블록DB·귀속 레이어로 수익 분배 구조 혁신

[프라임경제] 생성형 인공지능(AI)이 음악 산업의 제작과 유통 방식을 빠르게 재편하는 가운데, 이를 둘러싼 권리·기여도 문제에 대한 학술적 해법이 국제 AI 학회에서 제시됐다.

뉴튠이 지난 7일 미국 샌디에이고에서 열린 AI 학회 '뉴립스 2025'의 'AI for Music' 워크숍에서 자사 논문을 발표했다. © 뉴튠

뉴튠(대표 이종필)은 지난 7일 미국 샌디에이고 컨벤션 센터에서 열린 세계 최고 권위 AI 학회 '뉴립스(NeurIPS) 2025'의 'AI for Music' 워크숍에서 자사 논문을 발표했다고 8일 밝혔다.

이번 워크숍은 지난 2011년 이후 뉴립스(NeurIPS)에서 처음 개최되는 음악 전문 행사다. 워크숍에서는 AI와 음악의 교차점에서 창의성과 컴퓨팅이 만나는 최신 연구 동향을 다뤘다. 

이 자리에는 구글 딥마인드, 매사추세츠 공과대학교(MIT) 등 세계적 연구 기관 석학들이 초청 연사로 참여했다. 올해는 총 74편의 논문이 소개됐다.

뉴튠은 '스트리밍 이후 시대의 음악 AI 에이전트 구조'라는 제목으로 발표를 진행했다. 

발표는 물리적 판매 중심이던 음악 산업이 생성형 AI 시대로 넘어오며 드러난 구조적 문제를 짚었다. 생성형 AI가 학습 과정에서 방대한 기존 음악의 패턴을 활용해 새로운 곡을 만들어내면서, 원작자의 기여가 모호한 '수익 풀'에 흡수될 수 있다는 우려다. 

이런 문제를 해결하기 위해 뉴튠이 제시한 해결책은 '음악 AI 에이전트 아키텍처'다. 이 시스템은 세 가지 핵심 요소로 구성된다.

먼저 블록 데이터베이스(BlockDB)는 음악을 보컬, 드럼 등의 스템(stem)과 인트로, 코러스 등의 구조적 섹션으로 세분화해 저장한다. 각 블록은 BPM, 키 등 음악적 속성과 함께 원작자 정보를 메타데이터로 포함한다.

귀속 레이어(Attribution Layer)는 실시간으로 블록 사용 내역을 기록한다. 이는 AI 음원이 생성된 후 기여도를 추론하는 기존 방식과 달리, 생성 시점에 즉각적으로 소스 관계를 추적해 내는 '본질적 귀속(Intrinsic Attribution)' 방식이다.

마지막으로 AI 에이전트는 음악 분석·검색·생성 기능을 가진 여러 에이전트가 협력하는 시스템이다. 이는 음악의 구성 블록을 창의적으로 찾아내고 재조합하는 멀티 에이전트다.

뉴튠의 혁신적인 접근법은 최근 주목받는 검색 증강 생성(RAG) 기술을 음악에 적용한 것이다. AI가 음악을 생성할 때 특정 오디오 블록을 인용함으로써 음악 생성 과정에서도 원작자를 투명하게 추적할 수 있다.

뉴튠 이종필 대표는 "AI를 블랙박스에서 공정한 미디어 플랫폼으로 전환하는 것이 뉴튠의 비전"이라며 "AI 애트리뷰션 기술을 통해 창작자 기여도에 따라 정확하게 수익을 분배할 수 있는 생태계를 만들고자 한다"라고 전했다.