사진 Yu Kuala / CC BY-SA 2.0
악기 없이 완성하는 한 곡
악기를 못 다뤄도 한 곡이 완성된다
— 생성형 작곡 도구 수노
사회문제 탐구 · 다양한 사회문제 탐구 · 음악교육
프롬프트만 입력하면 보컬까지 붙은 곡을 만드는 생성형 작곡 도구 수노(Suno)와 유디오(Udio)가 음악 교육 현장으로 들어왔습니다. 2026년 3월 서울예술대학교는 수노와 업무협약을 맺고 AI 음악 창작·교육 공동 연구를 시작했고, 수노 4.5로 작곡과 장르 융합, 보컬 개발을 실습으로 가르칩니다.
'음악은 전문가만 하는 것'이라는 통념이 흔들리는 만큼, 음악 교사를 꿈꾸는 학생은 AI를 도구로 쓰는 창작 수업을 미리 그려 볼 수 있습니다.
'다양한 사회문제 탐구' 단원은 사회문제를 인식한 뒤 과학적으로 탐구하는 방법을 다룹니다. 생성형 작곡 도구가 학교 음악 수업을 바꾸는 변화도 하나의 사회문제 사례로 볼 수 있는데, 이런 현상은 양적 자료와 질적 자료를 함께 활용해 분석합니다.
AI가 누구나 곡을 만들 수 있게 한 변화는 그 자체로 사회문제 탐구의 대상이 됩니다. 학생 몇 명이 수노를 실제로 써 본 뒤 만족도를 설문으로 모으면 수치 자료가 되고, '직접 작곡할 때와 무엇이 달랐는지'를 면담으로 들으면 진술 자료가 됩니다.
'다양한 사회문제 탐구' 단원에서 다루는 양적·질적 자료를 함께 활용하는 방법이 여기에 적용됩니다. 두 자료를 같이 보면 '창작의 문턱이 낮아진 것이 음악 교육에 득인가 실인가'를 한쪽 의견에 치우치지 않고 따져 볼 수 있습니다.
수노는 사람이 음을 하나씩 찍는 게 아니라, 글로 적은 프롬프트를 곡으로 바꿉니다. 먼저 언어 모델이 '잔잔한 발라드, 여성 보컬' 같은 문장에서 장르, 분위기, 빠르기, 목소리 특성을 읽어 냅니다. 그 다음 확산 모델이 무작위 잡음에서 출발해 조건에 맞는 소리로 한 단계씩 정돈해, 반주와 보컬이 합쳐진 완성된 음원을 만듭니다.
핵심은, 이 AI가 음악 이론을 배운 것이 아니라 방대한 곡을 학습하며 '이런 설명에는 보통 이런 소리가 따라온다'는 통계적 규칙을 익혔다는 점입니다. 그래서 학습한 곡들과 비슷한 결과는 잘 만들지만, 한 번도 본 적 없는 완전히 새로운 시도는 어렵습니다. 또 학습에 쓰인 원곡의 저작권 문제도 함께 따라옵니다. 누구나 곡을 만들 수 있게 된 만큼, '무엇을 만들지 정하고 결과를 고르는 사람의 판단'이 더 중요해진 셈입니다.
생기부 기재 예시
수노에 호기심을 가져 생성형 작곡 도구가 음악 교육에 미치는 영향을 주제로 자료를 조사하고 정리함. 생성형 작곡 도구를 쓴 수업과 쓰지 않은 수업을 비교하는 관점에서 학생의 창작 흥미와 완성도 변화를 설문과 면담으로 구분해 분석하고, 양적 자료와 질적 자료를 함께 활용해야 하는 이유를 구체적으로 설명함. 또한 프롬프트 입력만으로 보컬이 포함된 곡이 만들어지는 사례를 바탕으로 창작의 문턱이 낮아진 현상을 사회문제 탐구의 대상으로 바라보며 장단점을 균형 있게 제시함. 특히 음악 교사를 꿈꾸는 진로와 연결해 AI를 활용한 창작 수업의 교육적 효과와 한계를 체계적으로 비교하고, 이를 바탕으로 보고서와 발표 자료를 논리적으로 작성함.
* 2026 생기부 기재 가이드라인, MOE Q&A와 FAQ, 메디컬저널 작성 공식 반영