AI 음악 사기: 스트리밍 봇에 대한 18개월 징역

2026년 10월 7일, Ars Technica는 노스캐롤라이나주에 거주하는 54세 마이클 스미스에 대한 판결을 보도했다. 스미스는 2017년부터 운영해 온 스트리밍 사기 시스템을 운영한 혐의로 18개월 징역형을 선고받았다. 미국 법무부는 그를 AI‑지원 음악 스트리밍 사기로 기소된 최초의 미국인이라고 밝혔다. 징역형 외에도 법원은 8,091,843.64달러의 몰수 명령을 내렸으며, 이는 법무부가 사기로부터 얻은 수익이라고 주장하는 금액이다. 이 사건은 합성 콘텐츠와 자동화된 계정을 이용한 디지털 음악 시장 조작에 대한 초기 형사 기준을 설정한다.

계정, 봇 및 AI 음악으로 구성된 시스템 작동 방식

스미스는 Amazon Music, Apple Music, Spotify 및 YouTube Music에 수천 개의 가짜 계정을 만들었다. 재판 자료에 따르면 그는 허위 이메일 주소와 사기적으로 획득한 직불카드를 사용했다. 최대 10,000개의 자동화된 봇이 지속적으로 곡을 재생했다. 재생 횟수는 다수의 AI‑생성 트랙에 분산되어 집중적인 조작처럼 보이지 않게 설계되었다. 이 시스템은 2017년에 시작되어 2024년 스미스 체포 시점까지 약 7년간 운영되었다. 기술적 자동화는 단일 시도가 아니라 다수의 계정, 트랙 및 반복 재생을 포함한 지속적인 프로세스였다.

체포 시점까지 스미스는 수백만 개의 AI‑생성 곡을 제작하고 봇을 통해 수십억 건의 자동 스트림을 생성한 것으로 보고되었다. 법무부는 2023년 4월에 특히 눈에 띄는 사례를 제시했는데, 가짜 트랙이 한 달 동안 80.9백만 회 재생된 반면, 같은 기간 테일러 스위프트 전체 카탈로그는 9.3백만 회에 머물렀다. t3n은 스미스가 일시적으로 테일러 스위프트보다 더 많은 재생을 기록했다고 확인했다. 이 비교는 합성 음악의 인기도를 입증한다기보다, 인위적으로 대규모 재생을 늘리는 시스템의 효율성을 보여준다.

법원과 변호인이 말하는 800만 달러에 대한 입장

법무부는 이 시스템이 권리 보유자에게 수백만 달러의 로열티를 빼앗았다고 주장했다. 법원은 8,091,843.64달러의 몰수를 명령했으며, 이는 검찰이 사기로 돌린 금액이다. 스미스의 변호인은 이 800만 달러를 전액 자신이 보유한 것이 아니라고 반박했다. 변호인은 검찰이 예시를 만들려는 의도라며, 집행유예가 더 빠른 반환을 가능하게 할 수 있다고 주장했다. 이에 대해 법무부는 점점 더 교묘해지는 사기 수법, 조사관에 대한 허위 진술 및 억제 효과가 필요한 징역형을 강조했다.

출처는 몇 가지 중요한 점을 명확히 하지 않는다. 7년 동안 봇이 생성한 전체 스트림 수는 정확히 제시되지 않았다. 또한 개별 합법 아티스트와 권리 보유자에게 실제로 얼마나 많은 금액이 손실됐는지도 구체적으로 언급되지 않았다. 법무부는 시스템이 전체 배분금을 감소시켰다고만 말했다. 수천 개의 가짜 계정 중 얼마나 많은 것이 적발 후에도 여전히 활성화됐는지도 알려지지 않았다. 민사 보상에 관한 내용도 전혀 보도되지 않았으며, 문서화된 내용은 형사 몰수에 국한된다.

플랫폼이 합성 카탈로그를 더 면밀히 검토하게 된 이유

t3n은 스트리밍 플랫폼이 AI‑생성 음악 양이 증가함에 따라 검증 절차를 강화하고 있다고 보도했다. 이번 사건은 위험이 단순히 합성 곡 제작에만 있지 않다는 점을 보여준다. 대량 생성된 트랙, 가짜 계정 및 자동 재생을 결합해 실제 수요를 가장하는 것이 사기의 핵심이다. t3n이 언급한 The Velvet Sundown 프로젝트는 2025년 여름에 수백만 회 스트림을 기록했지만, 스미스의 범죄와는 무관하다. 이러한 구분은 AI 음악 자체가 자동으로 조작된 조회수를 의미하지 않음을 강조한다.

• 마이클 스미스에 대한 18개월 징역
• 최대 10,000개의 자동화된 스트리밍 봇
• 2023년 4월 가짜 곡 80.9백만 회 재생
• 법원이 명령한 8,091,843.64달러 몰수

음악 서비스와 저작권 단체에게 이번 판결은 위험 평가 방식을 바꾼다. 이제는 개별 눈에 띄는 트랙을 검토하는 것뿐 아니라, 계정 간 관계, 결제 수단, 디바이스 프로필, 재생 시간 및 대규모 합성 카탈로그를 파악해야 한다. 동시에 자동 검증이 모든 생성 도구를 사기와 동일시하지 않도록 해야 한다. 증거는 인공 콘텐츠와 인공 수요가 결합된 지점을 명확히 보여줘야 한다. 기업 입장에서는 탐지 기술에 대한 투자 확대, 투명한 차단 절차 및 기술적 증거 보관이 필요해진다. 이를 통해 의심 사례를 차단에 그치지 않고, 필요 시 형사 고소에 사용할 수 있는 문서화된 증거를 확보할 수 있다.

이 사건은 AI 작곡 자체에 대한 판결이라기보다 정산 시스템 조작에 대한 판결이다. 스미스는 소프트웨어가 음악을 만든 것만으로는 유죄가 아니었으며, 수천 개의 가짜 계정과 봇이 수십억 회 재생을 가장해 로열티를 착취했다는 점이 핵심이었다. 이 구분은 플랫폼이 창작 도구는 허용하면서, 자동화된 가짜 수요는 엄격히 추적할 수 있는 기준을 제공한다. 그러나 업체가 탐지를 얼마나 신속히 업데이트하고, 정당한 실험을 오탐으로부터 보호할 수 있을지는 아직 미지수다. 확실한 것은 이번 미국 최초 형사 재판이 향후 수사에 구체적인 기준점을 제공한다는 점이다.