알고리즘 음악 추천의 함정: 단조로워지는 취향과 대안

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음악은 늘 기술 변화의 최전선에 있었습니다. CD, MP3, 스트리밍, 그리고 이제는 AI 알고리즘이 음악을 추천하고, 소비 패턴을 지배하는 시대입니다.
하지만, AI에 대한 피로감 때문인지, 최근 젊은 세대를 중심으로 “AI가 만든 재생목록 대신, 사람이 고른 음악을 듣고 싶다”는 움직임이 커지고 있습니다. 단순한 취향 정도로 여겨질 수도 있지만, 음악 산업 전체의 방향성에 대한 경고일 수도 있습니다.

🕰️발굴에서 추천으로

  • 과거엔 음악을 직접 찾아 들었습니다. 20세기에는 레코드숍 직원의 추천, 친구의 플레이리스트, 라디오의 신곡 소개가 주요한 통로였습니다. 그러다 2000년대 중반, 판도라(Pandora)의 ‘뮤직 게놈 프로젝트’가 등장하며 이 흐름이 달라졌습니다.
  • 뮤직 게놈 프로젝트는 모든 음악을 약 450개의 유전자로 표현한 뒤, 개인마다 가지고 있는 유전자에 따라 그 사람이 좋아하는 음악을 찾아낼 수 있다는 개념입니다. 음악이 ‘데이터’로 분석되고, 특성(보컬, 리듬, 악기 등)에 따라 자동으로 추천되는 알고리즘의 시작이었습니다.
  • 이후 스포티파이가 등장하면서 알고리즘 기반 추천은 표준이 됐습니다.
    특히 ‘디스커버 위클리(Discover Weekly)’ 등 개인 취향에 맞춰 매주 30곡을 제안하는 알고리즘은 음악 소비 방식을 완전히 바꿔놓았습니다.