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Deezer는 자사 플랫폼에 매일 업로드되는 곡의 44%가 AI 생성이라고 밝힘

 (techcrunch.com)
1P by GN⁺ 4시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 매일 업로드되는 신규 음악 가운데 AI 생성 트랙 비중이 44% 로 집계되며, 하루 기준 거의 7만5천 곡과 월 200만 곡 이상 규모로 유입됨
  • 플랫폼 내 AI 생성 음악 소비량은 전체 스트림의 1~3% 수준에 머물고, 해당 스트림의 85% 는 사기로 감지되어 수익 지급 대상에서 제외됨
  • AI 생성 곡 업로드는 2025년 1월 하루 1만 곡에서 2025년 9월 3만 곡, 2025년 11월 5만 곡, 2026년 1월 6만 곡으로 증가한 뒤 더 확대됨
  • AI 생성으로 태그된 곡은 알고리듬 추천과 에디토리얼 플레이리스트에서 제외되며, Deezer는 AI 트랙의 고해상도 버전 저장도 중단하기로 발표함
  • 미국·영국·프랑스·캐나다·뉴질랜드의 iTunes 차트에서 AI 생성 트랙이 1위를 기록했고, 음악 생태계 전반의 아티스트 권리 보호와 청취자 대상 명확한 라벨링 요구도 함께 부각됨

업로드 규모와 이용 비중

  • Deezer에서 매일 업로드되는 신규 음악 가운데 AI 생성 트랙 비중이 44% 로 집계됨
    • 하루 기준 거의 7만5천 곡, 월 기준 200만 곡 이상 유입
  • 플랫폼 내 AI 생성 음악 소비량은 전체 스트림의 1~3% 수준에 머묾
    • 이들 스트림 가운데 85% 는 사기로 감지되어 수익 지급 대상에서 제외됨

AI 음악 업로드 증가 추이

  • AI 생성 음악 업로드가 지속적으로 증가함
    • 2026년 1월 하루 약 6만 곡
    • 2025년 11월 하루 5만 곡
    • 2025년 9월 하루 3만 곡
    • 2025년 1월 하루 1만 곡
  • 2025년 1월 Deezer가 AI 음악 탐지 도구를 처음 출시한 이후의 증가 수치가 순차적으로 제시됨

Deezer의 대응 조치

  • AI 생성으로 태그된 곡은 자동으로 알고리듬 추천에서 제외되며, 에디토리얼 플레이리스트에도 포함되지 않음
  • Deezer는 이날부터 AI 트랙의 고해상도 버전을 더 이상 저장하지 않기로 발표함
  • Deezer는 2025년 6월 플랫폼 차원에서 AI 트랙 태깅을 시작했으며, 스트리밍 플랫폼 가운데 최초라고 밝힘
    • 2025년 한 해 동안 플랫폼에서 1,340만 개 이상의 AI 트랙 태깅 수행

시장 내 최근 징후와 회사 발언

  • 지난주 미국, 영국, 프랑스, 캐나다, 뉴질랜드의 iTunes 차트에서 AI 생성 트랙이 1위를 기록함
  • Deezer CEO Alexis Lanternier는 AI 생성 음악이 더 이상 주변적 현상이 아니라고 밝힘
    • 일일 업로드 증가가 이어지는 가운데, 음악 생태계 전반의 조치 참여를 통해 아티스트 권리 보호와 팬 대상 투명성 촉진 필요성 언급
    • Deezer의 기술과 1년 이상 전부터 시행한 선제 조치로 AI 관련 사기와 스트리밍 내 지급 희석을 최소 수준으로 줄일 수 있었다고 언급

이용자 인식 조사

  • 2025년 11월 진행된 조사에서 응답자의 97% 는 완전한 AI 생성 음악과 사람이 만든 음악을 구별하지 못함
  • 응답자의 52% 는 100% AI 생성 곡이 메인 차트에서 인간 제작 곡과 함께 포함되어서는 안 된다고 답변함
  • 응답자의 80% 는 100% AI 생성 음악에 대해 청취자 대상 명확한 라벨링이 필요하다고 답변함

다른 스트리밍 서비스 동향

  • 2026년 2월 프랑스 스트리밍 서비스 Qobuz가 자사 플랫폼에서 AI 생성 콘텐츠 태깅 계획 발표
  • Spotify와 Apple Music은 AI 생성 음악에 대해 서로 다른 접근 방식을 취함
    • 저품질 AI 음악 식별용 필터 사용과 함께, 일부 투명성 조치는 배급사에 맡기는 방식 결합

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GN⁺ 4시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • 나는 DAW로 음악 제작을 배우는 시간이 헛된지 자주 자문하게 됨. 번아웃, 우울, cptsd를 겪는 와중에 창작이 치료적일 수 있다는 이야기에 끌렸지만, 지금은 괜찮게 들리는 결과물이 나와도 마무리의 재미없는 노동이 남아 있고 결국 나 말고는 아무도 알아주지 않을 것 같다는 생각이 듦. 과정 자체가 즐겁다면 괜찮겠지만, 나는 원래 타인과의 공동 목표나 인정이 없으면 무언가를 즐기기 어려운 편이었음. 새 문제는 아니지만 AI 때문에 이제는 왜 해야 하는지, 무엇이 할 만한 일인지 더 급하게 묻게 됨. 다른 사람들은 이 변화에 어떻게 영향을 받는지 궁금함

    • 나는 지난 25년 동안 밴드, 앨범, 솔로 작업 등 여러 음악 프로젝트를 해왔음. 팬데믹 때 친구와 거의 2년 동안 공들여 만든 음반을 Bandcamp에 냈지만 반응은 거의 없었고, 월간 스트림 리포트도 늘 0에 가까움. 그래도 나는 이 작업이 너무 만족스럽고 제작 과정의 기억이 좋아서 lathe cut vinyl도 두 장 만들었음. 이 프로젝트에 내 일부를 담았고, 다른 방식으로는 잘 표현하지 못하던 생각과 감정을 전할 수 있었음. 1년에 한 번쯤 다시 들으면 그 음반은 이제 내 일부처럼 느껴짐. 나에게 창작의 목적은 바로 이런 여정, 즉 스스로를 더 잘 알게 되고 도착해보면 늘 뜻밖인 목적지까지 가는 모든 단계를 즐기는 데 있음. 누군가 내 작업을 듣고 무언가 느껴준다면 좋은 보너스일 뿐, 핵심은 아님
    • 나는 네가 시간을 낭비하는 건 아니라고 봄. 다만 왜 배우려는지에 대해 정직하게 스스로 확인할 필요가 있음. 목표가 남에게 들리고 인정받는 것이라면 다시 생각하는 편이 나음. 반대로 자기 즐거움과 순수한 예술에 대한 애정 때문이라면 기대 없이 계속해도 좋음. 잘될 수도 아닐 수도 있지만, 사무라이처럼 결과에 집착하지 않는 태도가 중요함
    • 나는 한 아티스트에게 최신 generative AI를 걱정해야 하는지 물었고, 그의 답이 인상적이었음. 그는 장식만 하는 사람들은 사라질 수 있어도 진짜 아티스트는 거의 영향받지 않을 것이라고 봤고, AI가 시각 예술에 끼칠 효과가 사진기의 발명과 비슷하길 바란다고 했음. 사진이 등장하며 공허한 풍경 복제는 줄었고, 그 직후 Impressionism이 태어났다는 비유였음. 많은 사람이 사진을 저주했겠지만 Monet은 위협으로 보지 않았을 것이라는 주장임
    • 나는 이번 논쟁이 예전의 analog -> digital 전환이나 MIDI가 처음 나왔을 때와 비슷하다고 느낌. 오디오 업계에서는 이미 오래전부터 기타 앰프 시뮬레이션을 두고 논쟁이 있었는데, 이제는 올인원 페달보드 하나로 기타 사운드의 거의 모든 역사를 손끝에 둘 수 있을 정도로 시뮬레이션이 좋아졌음. 내 기준은 이 도구가 내 연주나 작곡의 진정성을 해치느냐는 점임. 예를 들어 나는 보컬과 기타를 동시에 녹음하는 걸 좋아하지만 비싼 스튜디오도 없고 사무실엔 배경 소음이 있어서, 오픈소스 AI를 포함한 도구로 트랙 노이즈를 지우고 Matchering 같은 걸로 원하는 레퍼런스에 맞춰 최종 마스터를 함. 그래도 여전히 내 목소리고, 박자도 완벽하진 않지만, 스튜디오를 빌린 듯 들려서 내겐 비용 절감 수단이 됨
    • 나는 음악을 컴퓨터에서 떨어져 있기 위한 통로로 좋아하게 됐음. 후반 작업만 Ableton에서 하고, 나머지는 전부 컴퓨터에 연결조차 안 된 하드웨어로 함. DAW로만 만들려 하면 너무 무균적이고 지루하게 느껴졌음. 그래서 중고 Novation Circuit 같은 groovebox를 하나 써보며, 네가 음악 만들기를 정말 즐기는지 아니면 아직 자기한테 맞는 방식만 못 찾은 건지 확인해보는 걸 권하고 싶음. 재미가 있는 한 시간 낭비는 아니며, 설령 AI가 어떤 의미에선 나보다 더 좋은 음악을 만들 수 있어도, 내가 만든 음악을 들려줄 때 친구들이 웃어주는 경험은 AI가 대신 못함

  • 나는 핵심이 바로 여기에 있다고 봄. 이건 사람들이 즐겨 듣는 진짜 음악을 만들려는 시도가 아니라, 사기꾼들이 봇과 탈취 계정으로 자기 트랙을 재생시켜 플랫폼 수익을 훔치기 위해 채우는 수익용 필러에 가까움

    • 나는 정확히 그 점이 문제라고 봄. 음악을 만든 동기가 문제이지, 아티스트가 AI로 뭔가 생성하거나 실험하는 일 자체가 문제는 아님. 지금 이건 차라리 자기 정체를 솔직히 드러내는 muzak보다도 못하고, Reddit 글을 읽어주는 AI 보이스오버에 뒤로 Subway Surfer를 틀어놓는 자동화 YouTube 영상의 음악판처럼 느껴짐
    • 나는 이 플랫폼들의 수익 배분 구조 자체가 근본적으로 고장 나 있다고 봄. 한 달 동안 각 사용자가 실제로 들은 아티스트에게 비례해 분배해야 하고, 사실 YouTube Premium은 이런 방식에 가까움. 지금처럼 사람들의 돈을 한데 모아놓고 결국 봇을 가장 많이 돌린 쪽에 넘기는 구조는 잘못됐음
    • 나는 인프라에 걸리는 그 엄청난 부하의 상당수가, 곡의 출처와 상관없이 재생되기만 하면 나오는 수익 비율을 차지하려는 쥐 경주 때문이라고 봄

  • 나는 SubmitHub에서 AI 곡 탐지 방식을 열심히 개발 중임. ai-song-checker를 운영해보니, 요즘 우리 플랫폼에 홍보용으로 들어오는 곡의 약 20%가 AI 생성물임. 그중 75% 정도는 AI 사용을 솔직히 밝히지만, 나머지 25%는 숨기려 하고, 심지어 탐지를 피하려고 오디오를 세탁하는 스크립트까지 쓰는 경우가 있음

    • 나는 풀 수 없는 문제를 풀겠다고 덤비면 생각보다 훨씬 많은 실사용자 피해를 낳을 수 있다고 봄. 열정적인 신규 유저가 거짓 양성 때문에 AI 딱지를 받는 상황이 충분히 생길 수 있음. AI 탐지는 근본적으로 완전한 해법이 없고, 현실적인 길은 synthid 같은 공급 측 표시뿐인데, 그것도 인디 사용자에게는 또 다른 장벽이 됨
    • 나는 딴말이지만 이 작업을 해줘서 고맙다고 말하고 싶음. 실제 악기를 연주하고 실제 곡을 SubmitHub에 올리는 뮤지션 입장에선, AI를 자기 재능인 척 내세우는 사기꾼을 걸러내기 위해 이런 검증과 방지가 이뤄진다는 사실이 반가움. 계속 싸워주길 바람
    • 나는 AI로 먼저 곡을 만들고 그걸 악보로 만든 다음, 본인이 직접 연주하고 자기 창의적 변형을 더하는 사람이 얼마나 되는지 궁금함. 그런 흐름은 꽤 괜찮아 보이고, 내가 AI 보조 코딩을 쓰는 방식과도 비슷하게 느껴짐
    • 나는 너희 플랫폼이 의도적으로 반복적인 음악, 특히 DAW나 하드웨어로 만든 techno 같은 장르에서 거짓 양성을 어떻게 피할지 궁금함
    • 나는 반대하는 사람들 말은 너무 신경 쓰지 말고 계속 시도했으면 함. 어느 정도의 false positive가 불가피하더라도, 이런 도구는 필요하다고 봄

  • 나는 Deezer가 어떤 알고리즘을 쓰는지 모르지만, 기술에 밝은 뮤지션 Benn Jordan이 학습 데이터에 남은 compression artifacts를 보고 AI 생성 음악을 식별하는 방법을 설명한 영상을 떠올렸음

    • 나는 Deezer도 바로 그 방식을 쓰는 것으로 알고 있음
    • 나는 그래도 그 방법만으로는 AI가 작곡하고 사람이 직접 연주한 경우 같은 AI authoring은 놓칠 수 있다고 봄

  • 나는 YouTube에 올라오는 영상 대부분이 원래부터 가치가 낮았다고 봄. AI가 제작을 쉽게 만든다고 해서 자동으로 좋은 것이 되거나 사람들이 듣게 되는 건 아님. 정말 많이 듣는다면 그때는 또 무엇이 진짜 문제인지 따져봐야 한다고 생각함. 윤리나 IP 같은 논의도 가능하지만, 아직은 거기까지 간 상황은 아니라는 느낌임

    • 나는 예전에도 형편없는 영상은 많았지만, 적어도 자연스러운 품질 필터가 있었다고 느낌. 전환이 매끄럽고 내레이션과 문장이 그럭저럭 괜찮은 영상 위주로 보게 됐는데, 이제는 AI가 그런 겉모습을 흉내 내면서 처음엔 괜찮아 보이다가 1분쯤 지나면 어색한 내레이션과 ChatGPT 특유의 티가 드러나는 저노력 영상이 추천에 많이 뜸. 내 YouTube 추천은 점점 쓸모없어졌고, 아이러니하게도 그래서 YouTube를 덜 보게 된 점은 오히려 나을 수도 있음
    • 나는 몇 주 전 Spotify에서 Hexxenmind라는 밴드를 발견하고 정말 마음에 들어서 공연 일정을 찾아봤다가 AI 생성 프로젝트라는 걸 알고 꽤 충격받았음. 듣는 순간엔 전혀 구분하지 못했지만, 생성물이라는 사실을 알고 나니 이상하게 더 싸구려처럼 느껴져서 듣기 싫어졌음
    • 나는 많은 생성형 AI가 사실상 디지털판 일회용 플라스틱을 뿜어내는 오염 기계 같다고 느낌. 이 홍수 속에서 가치를 식별하고 걸러내는 사람이야말로 AI 이후의 영웅이 될 것 같음
    • 나는 그런 태도라면 스팸이나 광고에서 오락거리를 찾는 것과 다를 바 없다고 느낌
    • 나는 Anna’s Archive의 Spotify 스크레이프 이야기를 보며, 세상에 엄청나게 많은 음악이 존재하고 그중 상당수는 한 번도 제대로 들어보는 사람이 없었다는 사실을 새삼 실감했음

  • 나는 대중음악의 대부분이 LA, Nashville, New York의 소수 결정권자에 의해 좌우되는 현실을 생각하면, 이것이 정말 나쁜 일인지 묻고 싶음. 라디오에 나오는 많은 곡은 이미 AI가 만들었어도 아무도 차이를 몰랐을 것 같음. 내가 말하는 건 독창적이고 진정성 있는 아티스트가 아니라, ROI가 가장 높은 음 조합을 아는 전문가들이 설계한 제조형 히트송 세계임. Max Martin 같은 인물은 존중하지만, 이제 경영진은 데이터를 손에 쥐었고 굳이 그런 작곡가들 없이도 다음 아티스트를 위한 완벽한 팝송을 숫자로 뽑아낼 수 있음. 그렇다면 새로운 AI 팝이 오래 왕좌를 차지한 기존 권력을 밀어내게 두는 것도 나쁘지 않다고 생각함. 진짜 예술은 결국 팬을 찾는 편이고, AI가 그걸 막지는 못할 것 같음. 언젠가 모델이 "Linger" 같은 여운을 남기는 곡을 쓴다면 또 모르겠지만, 그 정도로 음악이 정말 좋다면 그때는 출처가 중요하지 않을 수도 있음

    • 나는 실제로 지금 벌어지는 일이 바로 그 반대라고 봄. 누군가 프롬프트로 slop을 만들어 놓고 봇으로 돈을 긁어가면서, 원래도 작았던 진짜 아티스트들의 몫을 더 줄이고 있음. 우리는 아직 "정말 너무 좋아서 출처가 중요하지 않은" 단계와는 한참 멀고, 당장 해결해야 할 건 slop의 범람임. 나는 AI를 코드 작성이나 음악 보조에 쓰는 것 자체엔 반대하지 않지만, 지금은 시스템의 빈틈을 이용해 돈을 벌면서 진짜 작업물을 방해하고, 평가절하하고, 플랫폼에서 밀어내는 쪽으로 작동하고 있다고 느낌

  • 나는 결국 다시 퍼블리셔가 큐레이터 역할을 하게 될 것 같다고 봄. 적어도 퍼블리셔들에겐 좋은 일일 수 있음

    • 나는 앞으로는 퍼블리셔 락인과, 동시에 AI가 흔히 만들어내는 평균값을 깨는 완전히 새로운 시도가 함께 갈 것 같음. 올해 캐나다 듀오 Angine de Poitrine가 큰 행운과 함께 갑자기 발견된 것도 기존 음악 문법 바깥에서 작업했기 때문이라고 봄. 그들이 실험성 면에서 유일한 건 아니지만, 청중이 평균적인 것 밖의 무언가를 원한다는 갈증을 드러낸 사례였음. Frank Zappa 같은 인물도 이 두 극단 사이의 중간지대가 있다고 믿으며 끈질기게 스스로를 밀어붙였다고 생각함
    • 나는 이것이 AI와 관련해 여러 산업에서 반복되는 패턴처럼 보임. 결국 통합 심화와 락인이 더 강해지는 흐름임
    • 나는 비슷한 맥락에서, 이제 AI가 코드 대부분을 쓸 거라면 그 코드를 잘 테스트하는 쪽이 더 중요하다고 생각해서 자동화 테스트를 많이 지웠음. 모든 프로젝트에 맞는 건 아니지만, 내 인디 게임에서는 괜찮은 선택이었음
    • 나는 오히려 자기 오리지널 카탈로그를 조금이라도 가진 DJ들이 앞으로 더 중요한 아티스트가 될 수 있다고 봄. 예전 시스템으로 돌아가고 싶어 하는 사람은 거의 없다고 느낌
    • 나는 사용자 입장에선 출처만 표기되고 내가 건너뛸 수만 있다면 크게 상관없음. 다만 YouTube에서는 AI로 쓰고, AI 자막 달고, AI 생성하고, AI 게시한 것들이 넘쳐나서 진짜를 찾기 너무 어려움. 문제는 존재 자체보다도 채널들이 그 사실을 속이는 점과, 내가 마주친 것의 99.99999%가 시사 이슈에 맞춘 100개의 자극적 영상을 찍어내는 데 들어간 폐열만도 아까울 만큼 가치가 낮다는 점임

  • 나는 이 수치가 그렇게까지 중요한지는 잘 모르겠음. 언젠가는 99%가 AI가 될 수도 있지만, 그래도 인간이 만든 곡을 완전히 밀어내기 전까지는 꼭 비관할 필요는 없다고 봄. AI 이전에도 대다수는 별로였고, 지금은 그 비율이 99.9%가 됐을 뿐일 수 있음. 중요한 건 남은 1% 혹은 0.1%가 우리에게 좋고 의미 있느냐임. 머지않아 AI 음악도 우리에게 의미를 가질 수 있겠지만, 그렇다고 인간 뮤지션의 존재가 사라진다고 보진 않음

    • 나는 평생 음악을 들어온 사람들이 핵심 타깃은 아니라고 봄. 핵심은 젊은 세대가 이런 걸 정상으로 학습하게 만드는 데 있음. 많은 사람의 음악 취향이 고등학교나 대학 시절에 굳어지는 것처럼, Fortnite나 Roblox 이전을 경험하지 못한 세대가 microtransactions를 자연스럽게 받아들이는 현상과 비슷하다고 느낌
    • 나는 문제를 더 실용적으로 봄. 이 slop의 바다 속에서 사람이 만든 곡을 어떻게 발견하느냐가 핵심임. 예전 내가 음악 플랫폼에 돈을 냈던 이유 중 하나도 새로운 아티스트를 발견하는 즐거움이었는데, 요즘은 그게 거의 불가능해졌음. 그래서 유일하게 뭔가 조치를 취하는 Deezer를 시험 중이고, 3년 전에 Spotify를 해지한 걸 잘했다고 느낌

  • 나는 요즘 YouTube에 AI 생성 음악이 너무 많아서 원곡과 구분하기가 정말 어렵다고 느낌. 예를 들면 이 채널, ForeverDisco80s, 이 영상, 이 영상 같은 사례가 있고, 이런 종류의 생성물이 매일 셀 수 없을 만큼 올라온다고 생각함

    • 나는 이런 AI 곡들 중 상당수가 그냥 꽤 좋다고 느낌. 예를 들어 이 곡을 1983년 식료품점 라디오에서 들었다면 당장 음반 가게에 가서 찾고 싶었을 것 같음. 솔직히 내겐 이런 AI 생성 slop이 사람이 만든 slop보다 더 즐거울 때도 있음. 여기서 slop이란 내가 사랑하진 않지만 사람들이 클릭할 만한 걸 대충 내놓는 종류를 뜻함

  • 나는 Fugazi의 말을 빌리면, 중요한 건 그들이 뭘 파느냐보다 우리가 뭘 사느냐라고 봄. AI 콘텐츠를 대량 업로드하는 것 자체보다, 실제로 얼마나 재생되는지가 더 중요하다고 느낌

    • 나는 Deezer 사례를 보면, 문제의 핵심은 콘텐츠 자체보다 여기에 붙는 사기 규모라고 생각함. 회사 설명대로 AI 생성 음악 소비는 전체 스트림의 1~3%에 불과하고, 그중 85%는 사기로 감지되어 수익이 박탈됨. 만약 실제 유료 사용자들이 많이 들었다면 회사들도 이렇게까지 신경 쓰지 않았을 것임. 지금은 가짜 청취자와 가짜 업로드를 양쪽에서 잡는 편이 비용 절감 효과가 크고, 실제 사용자에게 불편도 적은 선택처럼 보임
    • 나는 "A Million Amelias" 같은 곡을 보면, 누가 듣느냐는 질문의 답은 수백만 명이라고 말할 수밖에 없다고 느낌
    • 나는 Spotify에서 AI 트랙을 아무리 차단하고 비추천해도 계속 추천받았고, 결국 계정을 해지했음. 소비자 입장에선 배경음으로 나올 때 사람이 만든 곡과 거의 구분이 안 감. 설령 90%가 사기 스트림이라 해도, 남은 10%는 모르고 듣는 실제 사람들임. 그리고 그들은 선택지만 있었다면 아마 인간 아티스트를 더 후원하고 싶어 했을 것이라고 봄
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