서울예대 AI 입시 허용 범위와 주의점 정리

시작하며

서울예대 AI 입시 허용은 인공지능으로 만든 곡을 그대로 제출해도 된다는 의미가 아니다. 2027학년도 실용음악 계열 중 일부 세부선택에서 자작곡 제작 과정에 인공지능 활용을 선택적으로 열어 둔 변화에 가깝다. 핵심은 사용 여부가 아니라 어느 구간을 본인이 만들었고, 어느 구간에 도구를 썼는지 설명할 수 있느냐다. 이 글은 입시 준비자 입장에서 기술을 얼마나 잘 쓰느냐보다, 평가에서 오해를 줄이고 작업 과정을 설득력 있게 정리하는 관점에서 판단했다.

 

1. 서울예대 AI 입시 허용은 먼저 대상부터 확인해야 한다

서울예대 AI 입시 허용을 볼 때 가장 먼저 확인할 부분은 적용 대상이다. 모든 실용음악 입시에 인공지능 작곡이 허용됐다고 넓게 이해하면 위험하다. 현재 알려진 내용은 2027학년도 수시·정시 실용음악전공 중 전자음악과 DJ 세부선택의 자작곡 제출과 관련된 안내다.

 

입시 준비자가 먼저 나눠 봐야 할 항목은 다음과 같다.

• 본인이 지원하려는 전공이 실용음악전공인지
• 세부선택이 전자음악 또는 DJ에 해당하는지
• 자작곡 제출이 필요한 전형인지
• 인공지능 활용 지침이 해당 모집 시기에 적용되는지
• 학교가 공개한 모집요강과 별도 안내가 일치하는지

이 항목을 먼저 확인해야 하는 이유는 입시 조건이 전공명만으로 결정되지 않기 때문이다. 같은 실용음악 계열이라도 세부선택, 제출 과제, 면접 방식에 따라 준비 방향이 달라진다. “서울예대가 AI를 허용했다”는 문장만 보고 모든 지원자에게 적용된다고 생각하면 제출 과정에서 문제가 생길 수 있다.

특히 입시에서는 작은 문구 차이가 크다. “허용”은 자유 제출을 뜻하는 말이 아니라, 학교가 정한 범위 안에서 쓸 수 있다는 뜻에 가깝다. 따라서 준비자는 먼저 본인이 해당 대상인지 확인하고, 그다음 어떤 방식으로 활용할지 정리해야 한다.

 

2. AI를 썼는지보다 어떤 역할로 썼는지가 중요하다

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 음악 제작에서 여러 역할로 쓰일 수 있다. 문제는 이 역할들이 모두 같은 의미로 평가되지 않는다는 점이다. 작곡 아이디어를 만드는 일과 이미 만든 곡의 음색을 바꾸는 일은 성격이 다르다.

 

입시 준비자가 구분해야 할 활용 방식은 크게 나눌 수 있다.

• 작곡 프레이즈 생성: 멜로디나 리듬 아이디어 자체를 만드는 활용
• 음색 변환: 직접 만든 소리를 다른 질감으로 바꾸는 활용
• 보컬 가공: 가이드 보컬을 다른 목소리 느낌으로 바꾸는 활용
• 편곡 보조: 악기 구성이나 분위기를 참고하는 활용
• 믹싱 보조: 전체 소리의 균형을 잡는 데 참고하는 활용

이 구분이 중요한 이유는 창작의 중심이 어디에 있는지 보여 주기 때문이다. 작곡 프레이즈 생성은 음악적 아이디어의 출처와 직접 연결된다. 반면 음색 변환이나 보컬 가공은 이미 만든 재료를 다듬는 쪽에 가깝다.

물론 가공이라고 해서 아무렇게나 써도 된다는 뜻은 아니다. 최종 결과물이 자작곡으로 인정받으려면 본인이 어떤 선택을 했는지 설명할 수 있어야 한다. 예를 들어 “이 구간은 직접 만든 멜로디이고, 사운드 질감을 바꾸기 위해 도구를 사용했다”처럼 역할이 분명해야 한다.

초보자가 가장 쉽게 빠지는 실수는 결과물이 좋게 들리면 과정 설명도 자연스럽게 따라올 것이라고 생각하는 것이다. 실제로는 반대에 가깝다. 결과가 그럴듯할수록 면접에서는 “어디까지 직접 만들었는지”를 더 구체적으로 물을 수 있다.

 

3. 작업 일지는 제출 서류가 아니라 면접 대비의 핵심이다

AI 작곡 입시에서 작업 일지는 단순한 기록장이 아니다. 자작곡의 제작 과정을 설명하는 근거가 된다. 따라서 도구 이름만 적어 두는 방식으로는 부족하다. 중요한 것은 입력과 결과보다, 그 사이에서 수험생이 어떤 판단을 했는지다.

 

작업 일지에 정리해 두면 좋은 내용은 다음과 같다.

• 곡을 만들기 전 정한 장르와 분위기
• 직접 만든 멜로디, 리듬, 코드 진행
• 인공지능을 활용한 구간과 길이
• 사용한 입력 문장 또는 요청 방향
• 결과물 중 채택한 부분과 버린 부분
• 최종 편곡에서 직접 수정한 내용
• 왜 그 구간에 도구를 썼는지에 대한 이유

이 리스트는 단순히 꼼꼼해 보이기 위한 장치가 아니다. 면접에서 본인의 음악적 의도를 설명하기 위한 준비다. “왜 이 소리를 골랐는지”, “왜 이 구간만 남겼는지”, “처음 결과에서 무엇을 바꿨는지”를 말할 수 있어야 자작곡의 설득력이 생긴다.

특히 입력 문장인 프롬프트(prompt)를 썼다면 그 자체보다 의도가 더 중요하다. 어떤 시대의 사운드를 참고했는지, 어떤 장르적 특징을 얻고 싶었는지, 결과가 마음에 들지 않아 어떤 방식으로 수정했는지를 남겨야 한다. 그래야 단순 생성이 아니라 음악적 선택으로 보인다.

작업 일지는 방어용 서류처럼 쓰면 어색해진다. 숨기지 않기 위해 적는 것이 아니라, 본인의 음악을 설명하기 위해 적는 편이 좋다. 입시에서는 완성된 음원만큼이나 그 결과에 도달한 과정이 중요해질 수 있다.

 

4. 저작권 문제는 입시 허용과 따로 봐야 한다

서울예대 AI 입시 허용과 저작권 등록 문제는 같은 주제가 아니다. 입시에서 활용할 수 있는 것과 나중에 그 곡을 권리로 등록하거나 상업적으로 쓰는 것은 별도 문제다. 이 부분을 구분하지 않으면 “학교에서 허용했으니 저작권도 문제없다”는 식의 오해가 생긴다.

 

입시 준비자가 특히 조심해야 할 부분은 다음과 같다.

• 프롬프트만 넣어 나온 결과물을 그대로 쓰는 경우
• 본인의 멜로디나 연주 데이터가 거의 없는 경우
• 기존 곡과 분위기나 구성이 지나치게 닮은 경우
• 어떤 부분을 직접 만들었는지 설명하기 어려운 경우
• 나중에 음원 발매나 저작권 등록까지 생각하는 경우

저작권 영역에서는 인간의 창작적 기여가 중요하게 다뤄진다. 단순히 버튼을 눌러 결과물을 얻은 형태라면 창작성을 설명하기 어렵다. 반대로 본인이 만든 멜로디, 연주, 편곡 방향을 바탕으로 일부를 보조적으로 활용했다면 설명할 여지가 커진다.

다만 이 역시 자동으로 안전하다는 뜻은 아니다. 인공지능 관련 저작권 판단은 2026년 현재도 계속 정리되는 중인 영역이다. 실제 권리 등록이나 음원 발매를 준비한다면 한국음악저작권협회, 한국저작권위원회 같은 공식 기관 안내를 최종 확인해야 한다.

입시용 자작곡을 준비할 때도 이 관점은 도움이 된다. 저작권까지 고려하며 작업하면 자연스럽게 본인의 창작 기여를 더 분명히 남기게 된다. 결국 입시에서도 유리한 방향은 “도구를 썼다”가 아니라 “내가 무엇을 만들고, 무엇을 선택했는지 설명할 수 있다”에 가깝다.

 

5. 잘못 알려진 정보는 준비 과정에서 걸러야 한다

AI 음악과 관련된 정보는 빠르게 퍼지지만, 그만큼 부정확한 내용도 함께 섞인다. 특히 특정 서비스의 구독 충성률이나 특정 학교와의 협업 관계처럼 확인이 필요한 내용은 조심해서 봐야 한다.

 

입시 준비자가 정보 확인에서 주의할 부분은 다음과 같다.

• 특정 AI 음악 서비스의 인기도를 공식 통계처럼 받아들이지 않기
• 학교 협업이나 산학 관계는 해당 학교의 공식 안내로 확인하기
• 입시 조건은 커뮤니티 글보다 모집요강을 먼저 보기
• 저작권 관련 내용은 기관 안내와 최신 공지를 확인하기
• 서비스 기능 변화와 입시 지침을 같은 것으로 보지 않기

예를 들어 수노(Suno) 같은 생성형 음악 서비스가 많이 쓰인다는 인상과, 특정 서비스의 국내 구독 충성률이 객관적으로 검증됐다는 말은 다르다. 전자는 흐름에 대한 체감일 수 있지만, 후자는 통계 근거가 필요하다. 이런 차이를 구분하지 않으면 글이나 면접 준비에서 근거 없는 말을 하게 될 수 있다.

또한 버클리 음악대학이 학교 단위 협업 관계에 포함되어 있다는 식의 내용도 신중해야 한다. 확인되지 않은 협업 관계를 사실처럼 받아들이면, 기술의 신뢰도를 설명하려다 오히려 준비가 허술해 보일 수 있다.

입시에서 필요한 태도는 새로운 도구를 무조건 의심하는 것도, 무조건 받아들이는 것도 아니다. 확인 가능한 정보와 해석을 나눠 보는 것이다. 공식 안내로 확인되는 내용은 준비에 반영하고, 인상이나 전망에 가까운 말은 참고 수준으로 두는 편이 안전하다.

 

6. AI 작곡 입시는 기술보다 음악적 선택을 더 드러내야 한다

인공지능 음악 도구가 늘어나면 짧은 시간 안에 그럴듯한 결과물을 만들기 쉬워진다. 그래서 오히려 입시에서는 단순 완성도만으로 차이를 만들기 어려워질 수 있다. 비슷한 질감의 사운드가 많아질수록, 본인의 음악적 선택이 더 중요해진다.

 

실제로 준비할 때는 다음 순서가 현실적이다.

• 먼저 직접 만든 핵심 멜로디나 리듬을 확보한다.
• 곡의 장르, 분위기, 전개 방향을 글로 정리한다.
• 인공지능을 쓸 구간을 짧고 명확하게 정한다.
• 결과물을 그대로 쓰기보다 수정 과정을 남긴다.
• 작업 일지에는 기술보다 선택 이유를 적는다.
• 면접에서는 도구명보다 음악적 의도를 설명한다.

이 순서로 준비하면 도구에 끌려가는 느낌을 줄일 수 있다. 반대로 처음부터 생성 결과물에 맞춰 곡을 조립하면 본인의 개성이 약해질 수 있다. 입시에서는 “무엇을 만들었는지”뿐 아니라 “왜 그렇게 만들었는지”가 중요하다.

AI 작곡 도구의 장점도 분명하다. 비싼 장비, 세션, 편곡 도움을 받기 어려운 수험생에게는 아이디어를 실험할 기회를 넓혀 준다. 다양한 장르를 빠르게 비교해 보고, 사운드 방향을 잡는 데도 도움이 될 수 있다.

하지만 편리함이 곧 실력으로 이어지지는 않는다. 같은 도구를 써도 어떤 사람은 참고용으로 쓰고, 어떤 사람은 결과물에 의존한다. 입시 준비자라면 전자 쪽에 가까워야 한다. 도구는 음악적 판단을 대신하는 존재가 아니라, 판단을 더 빠르게 확인하게 해주는 보조 수단으로 두는 편이 안전하다.

 

마치며

서울예대 AI 입시 허용은 음악 입시가 쉬워졌다는 신호라기보다, 창작 과정 설명이 더 중요해졌다는 신호에 가깝다. 먼저 본인이 해당 전공과 세부선택 대상자인지 확인하고, 학교의 공식 모집요강과 안내를 함께 봐야 한다. 이후에는 인공지능을 썼는지보다 직접 만든 부분, 도구를 쓴 구간, 수정한 이유, 최종 선택의 근거를 정리하는 것이 핵심이다. 준비를 시작한다면 곡부터 완성하려 하기보다 작업 일지 형식으로 제작 과정을 동시에 남기는 것이 좋다.