음악의 미래, AI가 뒤흔든 창작의 판도와 저작권 혁명

 

음악의 미래, AI가 뒤흔든 창작의 판도와 저작권 혁명: 창조적 공존을 위한 심층 분석

 

인류의 역사와 함께 숨 쉬어온 음악은 언제나 시대의 기술적 진보와 조우하며 새로운 지평을 열어왔습니다. 바야흐로 지금, 우리는 그 어떤 변화보다도 거대한 파고를 마주하고 있습니다. 바로 인공지능, 그중에서도 생성형 AI가 음악 창작의 심장부로 파고들며 전통적인 창작 패러다임을 송두리째 뒤흔들고 있는 것입니다. 이 거대한 전환은 단순히 도구의 진화를 넘어, '창작이란 무엇인가'라는 근원적인 질문을 던지며 음악 산업 전반의 구조적 변화와 저작권 체계의 근본적인 재정의를 요구하고 있습니다.

 

본고에서는 음악 기술의 유구한 변천사를 시간의 흐름에 따라 더듬어보고, 생성형 AI가 작사, 작곡, 보컬, 공연에 이르는 음악 창작 전반에 미치는 지대한 영향력을 해부할 것입니다. 나아가, 이 혁신적 변화의 그림자처럼 드리워진 저작권 귀속 문제, 공정이용 논란, 그리고 인간과 AI의 창조적 공존이라는 철학적 화두에 대한 심도 깊은 논의를 전개하고자 합니다. 이는 단순한 기술 리뷰를 넘어, 음악의 본질과 미래를 통찰하는 지적 여정의 시작이 될 것입니다.

 

1. 음악 기술 진화의 시계열: 과거, 현재, 그리고 AI의 도래

 

음악은 인류의 역사와 궤를 같이하며 진화해 왔습니다. 그 진화의 동력은 언제나 기술이었습니다. 시대마다 기술이 제시하는 새로운 매개는 음악의 생산과 소비 방식을 혁명적으로 변화시켰고, 창작의 형태와 주체에 대한 인식을 끊임없이 확장시켰습니다.

 

1.1. 19세기 ~ 20세기 초반: 전통 창작의 시대

음악 창작의 초석이 다져진 이 시기는 '인간 고유의 창작 행위'라는 인식이 확고했습니다. 작사가는 펜으로 감성을 엮어냈고, 작곡가는 오선지 위에 영감을 펼쳤습니다. 악보를 기반으로 한 작곡과 생음악 보컬은 인간의 직관과 감성, 예술성에 전적으로 의존하는 형태였습니다. 공연은 오직 인간의 실연을 통해서만 현장에서 소비될 수 있는, 순간적이고 유한한 예술 형태였습니다. 토머스 에디슨의 축음기 발명(1877년)은 음악 저장과 소비의 문을 열었으나, 여전히 창작의 핵심은 인간의 손 안에 있었습니다.

 

1.2. 1960년대 ~ 1980년대: 전자악기와 멀티트랙 녹음의 서막

음악 기술의 전환점은 전자악기의 등장과 함께 찾아왔습니다. 1964년 로버트 무그가 개발한 최초의 상업용 모듈식 아날로그 신시사이저 '무그 모듈러 신시사이저(Moog Modular Synthesizer)'와 1967년 에이스 톤(Ace Tone)의 상업용 리듬 머신 '에이스 톤 리듬 에이스 FR-1(Ace Tone Rhythm Ace FR-1)'은 음악에 새로운 소리와 리듬을 불어넣었습니다. 멀티트랙 녹음 기술은 여러 악기와 보컬을 따로 녹음하고 겹쳐 쌓아 풍성한 사운드를 만들어내는 것을 가능하게 하여 편곡과 음향 설계의 지평을 넓혔습니다. 1983년 이쿠타로 카케하시와 데이브 스미스가 표준화한 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)는 전자악기와 컴퓨터, 디지털 장비 간의 연주 정보(음표, 속도, 길이, 컨트롤 등)를 주고받을 수 있게 함으로써 컴퓨터 기반 작곡의 시대를 예고했습니다. 이로써 음악 창작은 인간의 연주 능력뿐만 아니라 기술적 조작 능력까지 요구하게 되었고, 창작의 영역은 더욱 확장되었습니다.

 

1.3. 1990년대 ~ 2000년대: DAW 기반 디지털 음악 제작의 대중화

개인용 컴퓨터의 보급과 함께 DAW(Digital Audio Workstation) 소프트웨어의 시대가 도래했습니다. 케이크워크(Cakewalk, 1987), 큐베이스(Cubase, 1989), 로직(Logic), 프로 툴스(Pro Tools, 1991)와 같은 프로그램들은 음악 제작 환경을 혁명적으로 변화시켰습니다. 특히 1995년 윈도우 기반의 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 통합 작업 환경으로 전환되면서 DAW는 대중화에 안착했습니다. VST(Virtual Studio Technology) 악기와 루프(Loop) 활용은 비선형적 창작을 가능하게 했고, 오토튠(Auto-Tune)과 멜로다인(Melodyne)과 같은 보컬 에디팅 기술은 음정 보정과 음색 조작의 자유를 주었습니다. 이 시기부터 작곡과 제작의 경계는 모호해지기 시작했으며, 작곡가와 프로듀서의 역할이 통합되는 경향을 보였습니다. 이는 음악 제작의 문턱을 낮춰 더 많은 이들이 창작에 참여할 수 있는 기반을 마련했습니다.

 

1.4. 2010년대: AI 보조 창작 도구의 확산

디지털 기술의 정점에서 인공지능의 그림자가 드리워지기 시작했습니다. 2016년 IBM 왓슨 AI 팀이 공개한 'IBM 왓슨 비트(IBM Watson Beat)' 베타 버전은 자연어 감정 분석을 기반으로 음악을 생성하는 AI 기술을 선보이며 작곡 보조 도구로서의 가능성을 제시했습니다. 2017년 미국의 스타트업 앰퍼 뮤직(Amper Music Inc.)이 상용화한 '앰퍼 뮤직(Amper Music)'은 클라우드 기반 알고리즘과 샘플 라이브러리를 활용하여 작곡을 돕는 도구로 자리매김했습니다. 가사 생성 보조 툴, 멜로디 제안 엔진, 음성 합성 기술 등이 실험적으로 활용되기 시작하며 AI는 전통적인 창작자의 도구를 넘어 인간과 협업하는 동반자로 진화의 첫걸음을 내디뎠습니다. 이 시기는 AI가 창작의 주체라기보다는 인간의 창작 과정을 보조하고 효율을 높이는 조력자로서의 역할에 집중했습니다.

 

1.5. 2020년대 이후: 생성형 AI의 전자동 창작 시대

2020년대는 생성형 AI의 폭발적인 발전과 함께 음악 창작의 새로운 패러다임을 열었습니다. 2022년 11월 OpenAI가 출시한 자연어 기반 생성형 AI인 ChatGPT와 같은 LLM(Large Language Model)은 주제와 분위기만 입력하면 가사를 자동 생성하는 수준에 도달했습니다. 2023년 12월 선오 AI(Suno AI)가 출시한 '선오(Suno)'와 '유디오(Udio)', '아이바(Aiva)'와 같은 음원 자동 생성 플랫폼은 장르와 템포만으로도 전체 곡을 완성하는 경지에 이르렀습니다. TTS(Text-to-Speech) 및 보이스 클로닝(Voice Cloning) 기술은 실제 가수의 음성을 모사하거나 새로운 음성을 창조하는 수준에 이르러, 심지어 고인이 된 아티스트의 목소리를 재현하는 것이 가능해졌습니다.

 

이제 작사, 작곡, 보컬, 믹싱까지 원스톱으로 자동화되는 시대가 열린 것입니다. 이는 창작의 주체가 인간에서 알고리즘으로 확장되는 것을 의미하며, AI 생성물에 대한 저작권 귀속 문제와 '창작성' 개념에 대한 논의를 본격적으로 촉발시켰습니다. 생성형 AI는 단순히 보조 도구를 넘어, 그 자체로 창작의 상당 부분을 담당하는, 어쩌면 주체가 될 수도 있는 존재로 부상했습니다.

 

2. AI 기반 음악 창작 방식의 혁명과 산업 생태계의 전환

생성형 AI는 음악 창작의 전 과정을 자동화하며 음악 산업의 구조적 변화를 추동하고 있습니다. 이는 산업 종사자들에게 '위험'이자 '기회'라는 이중적 속성을 동시에 부여하고 있습니다.

 

2.1. 작사: 감성적 브레인스토밍 도구로의 진화

과거 작사는 시인의 영역이었습니다. 그러나 이제 AI는 특정 주제, 감정, 장르에 맞춰 가사를 순식간에 생성해냅니다. ChatGPT나 Claude와 같은 대규모 언어 모델은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 창작 수준에 근접하는 가사를 제시할 수 있습니다. 이는 작사가의 역할이 사라지는 것을 의미하기보다는, 오히려 작사가의 브레인스토밍 도구이자 창작의 초기 아이디어를 구체화하는 협업자로 기능함을 시사합니다. 작사가는 AI가 생성한 초안을 바탕으로 인간 고유의 섬세한 감성과 경험을 더해 더욱 깊이 있는 작품을 완성할 수 있습니다.

 

2.2. 작곡: 프롬프트 하나로 완성되는 음악

작곡은 가장 먼저 AI의 영향권에 들어선 영역 중 하나입니다. 선오(Suno), 유디오(Udio), 아이바(Aiva)와 같은 플랫폼은 사용자가 간단한 텍스트 프롬프트(예: "슬픈 분위기의 재즈 피아노 곡")만 입력하면 코드 진행, 멜로디, 심지어 전체 편곡까지 자동 생성합니다. 이는 음악적 지식이 없는 일반인도 손쉽게 곡을 만들 수 있는 '창작의 민주화'를 가능하게 했습니다. 물론 AI가 생성한 곡의 '선택과 결정'은 여전히 인간의 영역에 남아있습니다. 어떤 멜로디를 선택하고, 어떤 코드를 조합하며, 어떤 분위기를 연출할 것인지는 인간 작곡가의 예술적 안목이 필요한 부분입니다. 그러나 AI는 그 선택의 폭을 무한히 넓혀주는 역할을 합니다.

 

2.3. 보컬: 음색 복제와 새로운 음성 창조의 윤리적 과제

가수의 음색과 감정, 발성은 인간 고유의 영역으로 여겨졌습니다. 하지만 TTS(Text-to-Speech) 및 보이스 클로닝(Voice Cloning) 기술의 발전은 가수의 음성을 복제하고, 심지어 새로운 음성을 생성하는 단계에 이르렀습니다. 고인이 된 아티스트의 음성을 복원하여 새로운 곡을 발표하는 사례는 기술적 경이로움과 동시에 윤리적 논란을 야기합니다. 팬들에게는 반가운 소식일 수 있지만, 해당 아티스트의 인격권과 퍼블리시티권 침해 가능성, 그리고 '복제된 음성'에 대한 대중의 거부감 해소는 시급한 과제입니다.

 

2.4. 공연: 가상 아이돌과 AI 퍼포먼스의 확산

AI는 음악 공연의 형태마저 변화시키고 있습니다. 이세계아이돌, 플레이브, 메이브와 같은 AI 기반 가상 아이돌은 실제 아이돌 못지않은 팬덤을 형성하며 공연 콘텐츠의 새로운 주체로 활동하고 있습니다. 이들은 시공간의 제약 없이 다양한 퍼포먼스를 선보일 수 있으며, 인간 아티스트에게 발생할 수 있는 여러 문제점(컨디션 난조, 사생활 논란 등)으로부터 자유롭습니다. 그러나 동시에 고인이 된 아티스트의 IP를 무단으로 활용하거나, AI 퍼포먼스가 인간의 실연 예술을 대체할 수 있는지에 대한 윤리적, 철학적 질문이 대두됩니다.

 

2.5. 산업 생태계의 이중적 속성: 위험과 기회

생성형 AI의 등장은 음악 산업 종사자들에게 양날의 검입니다.

• 위험 요소:
• 일자리 위협 및 수익·권리 약화: AI가 창작의 많은 부분을 담당하면서 음악 산업 종사자(작곡가, 작사가, 보컬리스트, 세션맨 등)의 일자리가 위협받고, 기존 음악 산업의 수익 구조 및 권리가 약화될 수 있다는 우려가 있습니다.
• 저작권 분쟁 심화: AI 학습 데이터의 '공정이용' 논란과 AI 생성물의 '유사성' 문제로 대규모 법적 분쟁이 발생할 가능성이 높습니다. 특히 AI 생성물이 원저작물의 핵심적인 창작성(copyrightable expression)을 침해했는지 여부를 판단하는 기준 설정이 모호하여 혼란을 가중시키고 있습니다.
• 시장 포화 및 가치 저하: AI가 만들어내는 음악이 범람하면서 시장이 포화되고, 인간 고유의 창작물로서 음악의 가치가 저하될 수 있다는 비판도 제기됩니다.
• 윤리성 및 이용의 탈맥락성: 고인이 된 아티스트의 음성이나 스타일을 무단으로 재현하거나, 사회문화적 맥락을 무시한 AI 이용은 심각한 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다.
• 기회 요소:
• 창작자 지원 및 보조 역할: AI는 창작자의 초기 아이디어를 실행하고 발전시키는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 이는 인간의 창의성을 확대하고 증폭시키는 촉매제 역할을 하며, 아티스트들이 더 쉽게 좋은 음악을 만들 수 있도록 장려합니다.
• 음악 콘텐츠 다양성 증가: 누구나 음악을 창작할 수 있는 여건이 조성되면서 '창작의 민주화'를 이끌고 있습니다. 이는 다양한 장르와 스타일의 음악 제작을 증가시켜 음악 콘텐츠의 다양성을 확보하고, 생산 비용 및 시간을 획기적으로 절감하는 효과를 가져옵니다.
• 글로벌 시장 확장 및 접근성 확대: 음악 가사 자동 번역, 편곡, 리믹스 등이 가능해지면서 아티스트의 해외 진출이 용이해지고, 유통 과정이 단순화되어 전 세계 팬들에게 더욱 쉽게 다가갈 수 있게 됩니다.

 

3. AI 음악과 저작권: 누가 창작자이고, 누구에게 권리가 있는가?

생성형 AI 기술의 급부상은 전통적인 저작권 개념에 근본적인 도전을 제기하고 있습니다. '창작성'의 주체가 인간에서 AI로 확장될 가능성이 농후해지면서, 누가 저작권을 소유하고, AI 학습 데이터의 공정이용 범위는 어디까지인지에 대한 논의는 전 세계적인 현안이 되었습니다.

 

3.1. 저작물성 판단 기준의 재정립

AI가 생성한 음악이 과연 저작물로 인정받을 수 있는가 하는 문제는 가장 뜨거운 감자입니다. 전통적인 저작권법은 '인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물'을 보호 대상으로 삼습니다. AI는 사상이나 감정을 가지고 있지 않으므로, AI 단독으로 생성한 결과물은 저작물로 인정되기 어렵다는 시각이 지배적입니다.

그러나 '인간의 실질적 창작 개입 여부'가 저작권 인정의 핵심 기준으로 제시되면서 논의의 방향이 바뀌고 있습니다. 만약 인간이 AI를 도구로 활용하여 창작 과정에 상당한 아이디어나 지시, 수정을 가했다면 그 결과물은 인간의 저작물로 인정될 가능성이 높습니다. 문제는 그 '실질적 개입'의 범위와 정도를 어떻게 판단할 것인가입니다. AI가 생성한 수많은 변형 중에서 인간이 단순히 선택만 했을 때도 창작으로 볼 것인가, 아니면 AI의 결과물을 인간이 재가공하거나 새로운 아이디어를 부여했을 때만 창작으로 볼 것인가에 대한 명확한 기준이 부재합니다.

 

3.2. AI 학습 데이터의 '공정이용' 쟁점

AI는 방대한 기존 음악 데이터를 학습하여 새로운 결과물을 생성합니다. 이때 기존 저작물을 AI 학습에 사용하는 것이 '저작권 침해'인가, 아니면 '공정이용(Fair Use)'에 해당하는가에 대한 논란이 격화되고 있습니다.

• 공정이용 옹호론: AI 학습은 원저작물을 단순히 복제하는 것이 아니라, 원저작물로부터 패턴과 특징을 추출하여 새로운 창작물을 위한 '도구'로 활용하는 변형적 이용(transformative use)에 해당하므로 공정이용으로 보아야 한다는 주장입니다. 또한, AI 학습을 위한 데이터 수집은 대규모이고 자동화된 과정이므로 일일이 개별 저작물의 허락을 받는 것은 현실적으로 불가능하다는 점을 강조합니다.
• 저작권 침해 주장론: AI 학습 과정에서 저작물이 복제되므로 이는 명백한 저작권 침해라는 주장입니다. 특히 AI가 생성한 결과물이 특정 원저작물과 유사성을 보이거나, 원저작물의 시장 가치를 대체할 경우 저작권 침해에 해당한다는 법적 소송 사례가 증가하고 있습니다. 이는 창작자의 권리를 보호하고 공정한 보상 체계를 마련해야 한다는 요구와 맞닿아 있습니다.

우리나라를 비롯한 주요국들은 이 문제에 대한 심도 깊은 논의를 진행 중입니다. 미국 저작권청은 2024년 「AI 생성물이 포함된 저작물에 대한 저작권 등록 가이드라인」을 발표하며 인간의 실질적 창작 개입 여부가 중요함을 강조했습니다. 영국 지식재산청은 AI 단독 창작물에는 저작권을 부여하지 않는 태도를 유지하면서도, 기술 변화에 따른 창작 개념 재정립의 필요성을 언급했습니다. 유럽연합(EU)은 2024년 3월 「AI Act」를 최종 통과시키며 생성형 AI에 대한 투명성, 출처 명시, 훈련 데이터 공개 의무를 부과하고 저작권 침해 시 책임 주체와 공정이용 여부 판단 기준 마련을 진행하고 있습니다. 한국 역시 2025년 「인공지능 기본법」을 제정하고, '2025 인공지능 저작권 제도개선 협의체'를 출범시켜 민관 전문가들이 AI 창작물 보호 및 데이터 활용 가이드라인 마련을 위해 논의를 시작했습니다.

이러한 논의의 핵심은 '기술 혁신'과 '창작자 권리 보호'라는 두 가치 사이의 균형점을 찾는 것입니다. AI가 가져올 산업적 이점을 최대한 활용하면서도, 음악 창작자들의 정당한 권리와 노력에 대한 보상을 간과해서는 안 됩니다.

 

3.3. 윤리적 쟁점: 고인 아티스트 IP와 창작의 주체성

저작권 외에도 AI 음악은 심각한 윤리적 쟁점들을 수반합니다. 특히 고인이 된 아티스트의 음성, 스타일, 심지어 퍼포먼스까지 AI가 재현하는 문제는 깊은 고민을 요구합니다. 이는 팬들에게 추억을 선사할 수 있지만, 아티스트의 사후 인격권과 퍼블리시티권, 그리고 그들의 예술적 유산에 대한 존중 문제를 제기합니다. 또한, AI가 인간의 창작성을 모방하고 대체하면서 '창작의 주체성'에 대한 근원적인 질문을 던집니다. 인간 고유의 감성과 경험이 배제된 AI 창작물이 과연 예술적 가치를 지닐 수 있는가, 그리고 그 결과물에 대한 책임은 누구에게 있는가 하는 문제입니다.

 

4. 인간과 AI의 창조적 공존을 위한 정책적 제언

생성형 AI 시대의 음악 산업은 기회와 위험이 공존하는 미지의 영역입니다. 이 변화를 긍정적인 방향으로 이끌어가기 위해서는 면밀한 진단과 선제적인 법·제도 정비가 필수적입니다. 인간의 창의성을 보호하고 증진하며, AI와의 조화로운 상생을 통해 지속가능한 음악 생태계를 조성해야 합니다.

 

4.1. 법·제도 정비를 통한 창작자 권익과 산업 혁신의 균형

가장 시급한 과제는 AI 생성물 관련 법·제도를 정비하여 창작자의 권익을 보호하고 산업 혁신을 동시에 추구하는 균형점을 찾는 것입니다. 여기에는 다음과 같은 세부적인 논의가 포함되어야 합니다.

• AI 생성물의 저작물성 판단 기준 명확화: AI의 개입 정도에 따른 저작물성 인정 여부, 그리고 인간의 '실질적 개입'의 범위를 구체적으로 정의하는 법적 기준이 마련되어야 합니다. 이는 창작자들에게 예측 가능성을 제공하고 불필요한 분쟁을 예방할 수 있습니다.
• AI 학습 데이터 이용 기준 설정 및 공정이용 범위 명확화: 기존 저작물의 AI 학습 이용에 대한 가이드라인을 제시하고, 공정이용의 범위를 명확히 설정해야 합니다. 이는 창작물의 무단 사용을 방지하고, AI 개발자들이 법적 불확실성 없이 기술을 발전시킬 수 있는 환경을 조성할 것입니다. 라이선싱 체계 구축을 통해 데이터 제공에 대한 정당한 보상이 이루어질 수 있도록 하는 방안도 모색되어야 합니다.

 

4.2. AI 창작자 육성 및 관련 산업 인프라 지원

AI 기술은 새로운 유형의 창작자와 산업을 탄생시키고 있습니다. 이러한 변화에 발맞춰 다음과 같은 지원이 필요합니다.

• AI 기반 창작 도구 개발 지원: 인간 창작자의 창의성을 증폭시키는 AI 기반 도구 개발을 장려하고, 관련 스타트업에 대한 투자를 확대해야 합니다.
• AI 음악 전문가 양성: AI 음악 기술을 이해하고 활용할 수 있는 작곡가, 프로듀서, 음향 엔지니어 등 전문 인력을 양성하기 위한 교육 프로그램과 인프라를 구축해야 합니다.
• 윤리적 AI 활용 가이드라인: AI가 고인이 된 아티스트의 IP를 활용하거나, 인간의 창작물을 모방할 경우 발생할 수 있는 윤리적 문제에 대한 명확한 가이드라인을 수립해야 합니다. 이는 AI 기술의 책임감 있는 사용을 유도하고, 대중의 신뢰를 확보하는 데 기여할 것입니다.

 

4.3. 지속가능한 음악산업 생태계 조성을 위한 법률 체계 수립

궁극적으로는 인간과 AI의 조화로운 공존을 목표로 하는 음악 산업 진흥 법률 체계가 수립되어야 합니다. 이는 단순히 AI 규제에 초점을 맞추는 것을 넘어, AI가 가져올 긍정적 효과를 극대화하고, 변화하는 환경에 능동적으로 대응할 수 있는 유연한 프레임워크를 포함해야 합니다. 음악 콘텐츠산업 생태계 구성원 모두가 AI를 통해 상생하고 협력할 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요합니다. 이는 장기적으로 한국 음악 산업의 경쟁력을 강화하고 글로벌 리더십을 확보하는 기반이 될 것입니다.

 

결론: 창조적 공존의 시대를 향하여

 

생성형 AI는 음악이라는 예술 영역에 비할 바 없는 혁신을 가져오고 있습니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어, 음악의 본질, 창작의 의미, 그리고 예술가의 역할을 재정의하도록 우리를 이끌고 있습니다. 우리는 이 거대한 전환점에서 AI를 적으로만 보거나 무조건적으로 숭배할 것이 아니라, 현명한 파트너십을 모색해야 합니다.

AI는 인간의 감성을 완벽히 대체할 수 없으며, 인간만이 지닌 경험과 통찰, 그리고 예측 불가능한 영감은 여전히 창작의 핵심 동력으로 남을 것입니다. AI는 인간 창작자의 손에 들린 강력한 도구가 되어, 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 음악적 가능성을 확장할 것입니다. 중요한 것은 기술의 발전 속도에 발맞춰 법적, 제도적, 윤리적 논의를 끊임없이 이어가며, 인간과 AI가 서로의 강점을 극대화하고 약점을 보완하는 창조적 공존의 길을 모색하는 것입니다. 음악의 미래는 이러한 심도 깊은 성찰과 지혜로운 선택에 달려있습니다.

 

참고문헌

성미경, 이경호. (2025). 'Made by AI 음악'과 공존하기: 생성형 AI시대, 음악산업의 전환과 정책 방향. 코카포커스 통권 193호. 한국콘텐츠진흥원.

 

글: 장성욱 | 정책학 박사 |前 KDI 초빙전문위원 | netgit@nate.com

 

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