미국에서 인공지능(AI) 생성 음악과 봇을 이용해 스트리밍 횟수를 조작, 수백만 달러의 로열티를 가로챈 남성이 징역형을 선고받았습니다. 노스캐롤라이나에 거주하는 마이클 스미스(Michael Smith)는 2017년부터 2024년 체포될 때까지 약 800만 달러(한화 약 110억 원)의 로열티를 부정하게 벌어들인 혐의로 징역 18개월과 함께 해당 로열티를 몰수당했습니다. 이는 디지털 시대의 새로운 유형의 사기 범죄에 대한 사법 당국의 강력한 경고로 풀이됩니다.
미국 법무부 발표에 따르면, 스미스는 최대 1만 개의 허위 계정을 생성하고 자신이 소유한 수십만 개의 AI 생성곡을 봇으로 반복 재생했습니다. 그는 단일 곡에 비정상적인 재생이 몰려 적발되는 것을 피하기 위해 수천 곡에 걸쳐 자동 재생을 분산시키는 치밀함을 보였습니다. 2023년 4월 한 달 동안 스미스의 봇 계정은 가족 요금제를 이용해 AI 생성곡을 8,090만 회 부정 재생했는데, 이는 같은 달 테일러 스위프트(Taylor Swift)의 유튜브 뮤직 전체 재생 횟수(930만 회)의 약 9배에 달하는 비정상적인 수치였습니다. 검찰은 그가 자동화 봇과 가짜 노래를 스트리밍 플랫폼에 쏟아부어 진정한 아티스트와 팬들로부터 로열티를 빼앗았다고 비판했습니다.
이 사건은 단순히 AI 기술의 오용을 넘어, 현행 스트리밍 서비스의 수익 배분 구조가 가진 취약점을 명확히 드러냈습니다. 대부분의 스트리밍 플랫폼은 전체 구독 매출 중 아티스트에게 배분되는 비율을 정하고, 이를 전체 재생 시간으로 나누어 곡당 단가를 산정한 뒤 각 곡의 재생 시간에 따라 로열티를 지급하는 '풀링(pooling)' 방식을 사용합니다. 이 구조에서는 봇을 이용해 특정 곡의 재생 시간을 인위적으로 늘리면, 다른 아티스트에게 돌아갈 몫을 가로챌 수 있게 됩니다. 전문가들은 이러한 문제를 해결하기 위해 이용자별 구독료를 해당 이용자가 들은 아티스트들에게만 배분하는 '이용자 중심(user-centric)' 수익 배분 모델로의 전환을 대안으로 제시하고 있습니다. 이번 판결은 기술을 악용한 사기 행위에 대한 경종을 울리는 동시에, 디지털 콘텐츠 유통 생태계의 공정성을 확보하기 위한 제도적 개선의 필요성을 시사합니다.