AI 음악 생성기가 쏟아내는 곡들의 수는 이미 인간이 만드는 음악의 규모를 넘어섰다. Suno만 해도 1억 명 이상의 사용자를 확보했고, Spotify는 단일 집행에서 7,500만 곡 이상의 AI 생성 트랙을 삭제했다. 이런 상황에서 "이 음악이 AI가 만든 것인가?"라는 질문은 음악 산업 전반의 핵심 과제가 되었다. 이 문제에 대해 2026년 4월 17일 arXiv에 발표된 ArtifactNet은 완전히 새로운 접근법을 제시한다.AI 음악 탐지의 핵심 문제기존 AI 음악 탐지 시스템들은 주로 "표현 학습(Representation Learning)"에 의존했다. AI가 생성한 오디오와 인간이 연주한 오디오의 전체 패턴을 학습해서 구별하는 방식이다. CLAM이나 SpecTTTra 같은 모델들이 대표적이다..