Restructuring the Production and Distribution Value Chain of the Music Industry in the Age of Generative AI: Stage-by-Stage Analysis of Replaceability, Complementarity, and Platform Bottlenecks

본 연구는 생성형 AI가 음악산업의 제작 및 유통 가치사슬에 어떠한 방식으로 개입하며, 각 단계에서 인간 노동의 대체성과 보완성이 어떻게 나타나는지를 가치사슬(Value Chain) 관점에서 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 생성·작곡(Suno, Udio, AIVA), 보컬 합성 및 제작(ACE Studio, Synthesizer V), 오디오 엔지니어링(iZotope Ozone, Moises, LALAL.AI), 유통·큐레이션(Spotify Discovery Mode)의 네 단계를 대상으로 탐색적 사례연구와 문헌·문서 기반 비교분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성·작곡 단계에서 생성형 AI는 초안 생성, 버전 확장, 구조 설계등의 공정을 자동화함으로써 창작 진입장벽을 낮추고, 인간 창작자의 역할을 직접 생성자에서 선별자·디렉터로 이동시키는 경향을 보였다. 둘째, 보컬 제작 및 오디오 엔지니어링 단계에서 생성형 AI는 가이드 보컬 생성, 발음·표현 조정, 마스터링, 스템 분리등 반복적이고 표준화 가능한 공정에 개입하며 제작효율을 높이는 것으로 나타났다. 그러나 최종 표현의 해석, 품질 판단, 예외 처리와 같은 영역에서는 인간의 역할이 여전히 중요하게 유지되었다. 셋째, 유통·큐레이션 단계에서는 생성형 AI로 인한 콘텐츠공급 증가가 플랫폼 알고리즘의 노출 게이트키핑 기능을 강화하였으며, Discovery Mode와 같은 정산 구조는 플랫폼이 수익 배분과 가시성을 통제하는 병목으로 작동함을 보여주었다. 넷째, 생성형 AI의 도입은 가치사슬 전반에서 인간 노동을 일괄적으로 대체하기보다, 공정 특성에 따라 대체와 보완을 차등적으로 유발하며 인간의 역할을 선별, 최종 판단, 품질 관리, 전략적 대응의 방향으로 재편하는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 생성형 AI가 음악산업 가치사슬의 외형을 즉각적으로 전복하기보다, 제작과 유통의 각 공정에서 기능 수행 방식과 권력 구조를 차등적으로 재편하고 있음을 시사한다.