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아티스트 1010Benja가 Suno로 제작한 「Semiramis' Dream」이라는 트랙이, 평소 AI 음악을 일축하던 비평가들을 멈춰 세우고 재고하게 만들고 있다 — 대개 빛보다 열기만 더 많이 생산하는 논쟁 속에서 드물고도 구체적인 데이터 포인트다.
The Verge의 리뷰어는 솔직하게 말했다: 자신은 일반적으로 AI 음악, 특히 Suno의 결과물이 지루하다고 느끼는데 — 그럼에도 「Semiramis' Dream」은 판단을 망설이게 만들었다고. 바로 그 마찰이 이 이야기의 핵심이다. AI 음악에 관한 대부분의 보도는 맹목적 지지 아니면 전면 부정으로 귀결되기 마련인데, 회의론자가 특정 트랙에 진심으로 흔들리는 것은 그 어느 쪽보다 더 많은 것을 말해준다.
여기서 짚어낼 가치가 있는 구분은 도구와 운용자 사이의 차이다. Suno는 대부분의 생성형 AI 시스템처럼 폭넓은 분포의 결과물을 생산한다 — 대부분은 기억에 남지 않고, 일부는 가끔 인상적이다. 「Semiramis' Dream」이 보여주는 것은 큐레이션과 예술적 프레이밍이 여전히 엄청나게 중요하다는 점이다. 모델은 바뀌지 않는다; 그것을 이끄는 사람이 바뀐다.

Suno로 생성한 트랙 'Semiramis' Dream'으로 AI 음악 회의론자들의 주목을 받은 아티스트 1010Benja.
이것은 이미지 생성에도 직접 적용되는 교훈이다. AI 이미지 생성에 시간을 투자하는 크리에이터들은 같은 모델이라도 프롬프트를 어떻게 구성하고, 반복하고, 큐레이션하느냐에 따라 평범한 채우기용 결과물과 진정으로 인상적인 작업물이 나올 수 있다는 것을 안다. 평범한 Suno 결과물과 「Semiramis' Dream」 사이의 간극은, 기저 모델 역량의 차이보다는 대충 한 줄짜리 프롬프트와 신중하게 구성된 레퍼런스 풍부한 프롬프트 사이의 간극에 더 가깝다.
모달리티를 넘나들며 작업하는 크리에이터들 — 캐릭터, 장면, 또는 멀티미디어 프로젝트를 구축하는 이들 — 에게 이것은 오디오가 점점 더 툴킷의 일부가 되고 있다는 유용한 상기다. Suno가 유일한 선택지는 아니다(Udio가 직접적인 경쟁자다), 하지만 가장 널리 논의되는 도구이며, 이런 트랙은 대부분이 불가능하다고 여겼던 품질 기준을 통과할 수 있음을 증명한다.
이 열기가 단순하지만은 않다. Suno의 데이터 관행은 여전히 현재진행형 문제다. 공개된 소스 코드를 통해 이 회사가 모델 학습을 위해 주요 플랫폼에서 수백만 곡을 스크래핑했다는 사실이 드러났으며 — 이는 그 결과물에 대한 어떤 찬사와도 불편하게 공존한다. 학습 데이터의 출처를 중요하게 여기는 크리에이터들은 이 도구의 사용 여부를 결정할 때 그 맥락을 염두에 둘 충분한 이유가 있다.
그 긴장 — 도구의 결과물과 그 기원 사이의 — 은 이미지, 비디오, 그리고 이제 오디오 생성에 걸쳐 더 넓은 AI 창작 커뮤니티가 헤쳐나가고 있는 문제다. 깔끔하게 해소되지는 않지만, 두 가지를 동시에 붙들고 있을 가치는 있다: 「Semiramis' Dream」은 Suno가 들을 만한 무언가를 만들어낸 실제 사례이며, Suno가 어떻게 거기에 이르렀는지에 대한 질문은 여전히 열려 있다.
지금으로서는, 이 트랙이 AI 보조 음악의 천장이 대부분의 비평가들이 가정했던 것보다 높다는 증거로 서 있다 — 그리고 선택을 내리는 아티스트가 여전히 결과물이 어디에 안착할지를 결정한다는 것도.