Zabíjejí streamovací algoritmy hledání desek?

Na začátku lidé zjistili, že jsme jen vnitřnosti a kosti a buňky, které se neustále dělí do nových buněk až do smrti. To byla první z mnoha ran na našem egu, které se neustále snaží osvobodit nás od přírodních zákonů, ke kterým jsme připoutáni. Nejnovějším přiznáním, které musíme spolknout, je, že lidé jsou data: náš prožitý zážitek je formován statistikami, jako jsou počet tepů za den, pochyby za minutu a střední doba trvání existenciálního panického záchvatu.

Ale takové přiznání nám umožňuje vzbouřit se proti institucím, které těží z našich dat. Můžete falšovat online průzkum jako protest proti korporátním think tankům, nebo dát palec dolů skvělému videu na Youtube jen proto, abyste viděli, jak se počet hodnocení dostane na 69. Stejně jako jsou data nyní zakomponována do lidského diskurzu, tak i člověk musí vzdorovat veškeré logice a očekávání jen proto, že může.

Proto je tak znepokojivé, že média chválí počítačem vytvořené hudební playlisty jako záchranu od monotónnosti výběru. Spotify's Discover Weekly byl chválen technickými nadšenci a milovníky hudby jako první služba, která "rozluštila kód" lidského kurátorství vytvářením playlistů založených na uživatelských meta-datech.

"Je to dobré. Je to lepší, než jsem čekal. Jsou stejně dobří jako DJové — na velkém objemu." Tato poznámka od technologického průkopníka Amila Dashe nevědomky zasahuje do kontroverze kolem Discover Weekly - naznačuje, že AI kurátoři nejsou jen zaměřeni na překonání lidských DJů, ale že jejich konečným cílem je suburbanizace lidského vkusu: bod, kdy se jedinec stává datafikovaným uzlem pro homogenizovanou síť „ve velkém měřítku“. Takže v době, kdy je umělecký vkus dalším pohraničím pro regulaci a datafikaci Silicon Valley, se osobní objev a výběr stává nutnými akty vzdoru.

Discover Weekly tvrdí, že je „lidský od vrchu dolů“, což je částečně pravda - jejich data vycházejí jak z individuálního vkusu, tak z kolektivních návyků jejich masivní uživatelské základny, které syntetizují do playlistu písní orientovaných na osobní styl a schválených tisíci dalších posluchačů. Tímto způsobem se lidská data používají ke zjednodušení procesu objevování a eliminaci námahy prosívání nežádoucích písní, než narazíte na něco zvláštního.

Ale jak historie ukázala znovu a znovu, předběžné schválení je škodlivé pro kulturní pokrok. Je to důvod, proč punk začal svůj život jako slizký a posměšný reakcí na své zglamorizované předchůdce, a proč mnoho mladých lidí je skeptických k hudebnímu vkusu svých rodičů. Úspěch Discover Weekly je zakořeněn v předpokladu, že jeho posluchači jsou spokojeni se svou aktuální hudební paletou a že zvuky, které by tento pohled zpochybnily, by způsobily nežádoucí stres. V tomto smyslu mají kurátoři řízení algoritmem stejnou ideologii jako váš konzervativní prarodič: „Proč měnit, když je teď všechno tak dobré?“

Spotify někdy mění - seznam žánrů, který používá pro kategorizaci hudby, se neustále rozšiřuje a v současné době obsahuje přes 1400 žánrů, od deep discofoxu po horrorcore. Algoritmus analyzuje poslechové návyky těch, kteří jsou posluchači žánru i uživateli Spotify, aby odvodil, jak se žánr může začlenit do širšího kontextu hudební historie.

Je to působivý systém od Glenna McDonalda, šampiona algoritmického objevování a samozvaného „chovatele“ funkcionality playlistů Spotify. Vypadá, že je skutečně věnován tomu, aby nabídl skutečný objevovací zážitek pro uživatelskou základnu Spotify. „Pokud se lidé vzdají minut svého konečného života, aby poslouchali něco, s čím by se jinak nikdy nesetkali, mělo by to mít potenciál, ačkoliv vágní nebo neuchopitelný, změnit jejich život,“ uvádí výrok z přednášky, kterou přednesl na EMP Pop Conference.

A zatímco jeho cíl je ušlechtilý, simulace objevování má potenciál minout cíl, jako když Columbus chtěl dosáhnout Indie a dorazil místo toho do Ameriky. Algoritmy Spotify také generují speciální playlisty, nazvané „The Needle“, které vyhledávají okrajové zvuky (často místní zvuky z vnímaných „exotických“ lokalit, jako je Baile Funk ze Sao Paula), aby je umístily na práh posluchačů. „Umění a radost vždy překonávají zákony. Ale nakonec vždy doženeme náskok. Všude může být teď někde tady,“ říká McDonald o systému. Takže než se umělci v Sao Paulu mohou vůbec začít deklarovat, jak chtějí, aby jejich hudba byla interpretována světem, algoritmy již uchopily, kategorizovaly a umístily zvuk na specifické místo, aby vyhovoval pohledu světa určitého posluchače.

McDonald je pochopitelně rozrušen, že jeho systém by mohl být vnímán jako zlomyslný. „Hudební doporučení jsou stroje 'versus' lidé stejně, jako jsou omelety 'versus' vejce,“ uvádí během své přednášky. Ale hraje s nebezpečným srovnáním - kdokoliv může zničit vejce na měkko špatným obrácením nebo dokonce rozbít vejce dříve, než je připraveno na vaření nebo prodej, což dokonale vyjadřuje svět algoritmů: svět, kde matematika konstruovala naši budoucnost dříve, než jsme toho schopni sami.

Jak popisují post-současní myslitelé jako Armen Avanessian v Dis Magazine, „Přítomnost už nelze primárně doložit z minulosti... je formována budoucností.“ Prediktivní analýzy na trhu, válce a sociálních sítích vedou k existenci předem určené metadaty a algoritmickým myšlením. Ti, kteří spoléhají na své Discover Weeklys, budou brzy naplňovat tento výsledek; tím, že se usadí v bublinách žánrů a mracích nálad, neustále se přibližují k identitě definované tichým vlivem strojů a mnohamilionovou neuronovou sítí.

Takže se zdá, že řešením je se zmítat, ponořit se a vyjít z oka analýzy a chovat se tak nepředvídatelně, že naše chování překročí schopnost počítače určit naši duševní polohu.

Youtube videa jsou skvělým místem, kde začít - je neuvěřitelně snadné narazit na komunitu fanoušků drum’n’bass sdílející vinylové ripy z dnů halcyonu nebo na youtube kanál věnovaný nejlepším a nejhorším italo-disku. V tuto chvíli algoritmus doporučování na Youtube používá směsici dat týkajících se uživatelského zájmu, kvality videa a klíčových slov do té míry, že doporučená videa se zdají „odpovídat“ tomu, co se sleduje, pomocí libovolných měřítek. „Sledujete mix rádiových nahrávek z roku 1994? Tady je dalších 20 mixů z roku 1994 (nedělejte si starosti s žánrem).“ Ale tato libovolná výběrová kritéria přinášejí tolik zajímavých nesouvisejících videí, že chyby na Youtube jsou cennější než jeho úspěchy.

Pro lidštější zážitek se internetová rádia za poslední roky značně zlepšila a jsou neúnavně poháněna lidskými komunitami a talentem. Apple music vede cestu se svými interními platformami jako jsou Beats1 a OVO Sound. Jednou poslechnete tyto stanice a je jasné, jak mnohem příjemnější je slyšet Kodak Blacka z iPodu Drakea, než z 23. skladby Discover Weekly. Kromě hlavních institucionálních rádiových platforem se nezávislé streamovací služby staly novými horkými místy pro sdílení zvuků a nápadů; stanice jako Radar Radio, NTS a The Lot stále vnímají DJ'e jako více než jen zručné profesionály. Jejich hostitelé mají schopnost posílat posluchače na narativní cesty prostřednictvím ztracených kazetových pásků a hudebních scén přímo z fóra z celého světa.

Nejarchaickou ze všech je fyzická prodejna desek, známá také jako místo, kde výše zmínění rádioví DJi objevují většinu svých pokladů. Tyto instituce obsahují poklady hudby, které se možná nikdy nedostanou na streamovací platformu, a prosí, aby je objevil někdo, kdo nemá v úmyslu najít hudbu souvisejíci s jejich vlastním vkusem. Objevování brazilského funkového mistrovského díla v moři dolarových košů může přinést pocit úspěchu a šťastné náhody, kterou by si žádný algoritmus nikdy nedovolil.

Vždy existuje hrozící možnost, že na obzoru je skutečně emotivní umělá inteligence pro doporučování hudby a že i ten nejosobnější lidský zážitek nikdy nepřekoná složitosti budoucího hlubinného učení. Řízení, manuální práce a další dráždivé aspekty lidských chyb jsou díky pokrokům v AI navždy zlepšeny, a není nepravděpodobné si představit, že tato revoluce by mohla zasáhnout i naše emoce. Nedokonalost se může brzy stát reliktem minulosti, ale přinejmenším nás dostala až sem - kam nás zavede, je v rukou těch, kteří ji ovládají se stejným respektem, jaký prokazujeme našemu zvrásněnému masu a zvadlým kostem. Není to dokonalé, ale jsme to my.