Il crate digging sta per essere ucciso dagli algoritmi di streaming?

All'inizio, gli esseri umani scoprirono che eravamo intestini, ossa e cellule che sidividevano in nuove cellule ripetutamente fino alla morte. Questo è stato il primo di molti colpi al nostro ego, che cerca costantemente di liberarci dalle leggi della natura a cui siamo legati. L'accettazione più recente da digerire è che gli esseri umani sono dati: la nostra esperienza vissuta è modellata da statistiche come battiti cardiaci al giorno, dubbi al minuto e durata media di un attacco di panico esistenziale.

Ma tale accettazione ci consente di ribellarci contro le istituzioni che raccolgono i nostri dati. Puoi falsificare un sondaggio online come atto di ribellione contro i think tank aziendali, o dare un pollice verso a un brillante video di Youtube solo per vedere il conteggio delle valutazioni arrivare a 69. Proprio come i dati sono ora incorporati nel discorso umano, così anche il bisogno di una persona di sfidare ogni logica e aspettativa solo perché può.

Ecco perché è così preoccupante vedere i media lodare le playlist musicali curate dai computer come una grazia salvifica dalla monotonia della scelta. Il Discover Weekly di Spotify è stato acclamato da techie e appassionati di musica come il primo servizio a “decifrare il codice” della curatela umana producendo playlist basate sui meta-dati degli utenti.

"È bello. È meglio di quanto pensassi. Sono bravi come DJ — su larga scala." Questo commento del pioniere della tecnologia Amil Dash colpisce involontariamente la controversia del Discover Weekly: implica che i curatori AI non sono solo intenti a superare i DJ umani, ma che il loro obiettivo finale è la suburbanizzazione del gusto umano: un punto in cui un individuo è un nodo datificato per una rete omogeneizzata “su larga scala.” Quindi, in un'epoca in cui il gusto artistico è la nuova frontiera per la regolamentazione e l'abitudine alla datificazione della Silicon Valley, la scoperta personale e la scelta diventano atti necessari di ribellione.

Il Discover Weekly afferma di essere “umano dall'alto verso il basso,” il che è parzialmente vero: i loro dati derivano sia dal gusto di un individuo che dalle abitudini collettive della loro enorme base di utenti, che sintetizzano in una playlist di brani orientati verso lo stile personale e approvati da migliaia di ascoltatori. In questo modo, i dati umani vengono utilizzati per facilitare il processo di scoperta e eliminare il lavoro di setacciare indesiderabili prima di imbattersi in qualcosa di speciale.

Ma, come la storia ha dimostrato più e più volte, la pre-approvazione è dannosa per l'avanzamento culturale. È il motivo per cui il punk è nato scivoloso e schernivano i suoi predecessori glamourizzati, e perché molti giovani sono scettici riguardo al gusto musicale delle loro famiglie. Il successo del Discover Weekly è radicato nella presunzione che i suoi ascoltatori siano contenti della loro attuale palette musicale, e che suoni che sfidano questo punto di vista causerebbero disturbo indesiderato. In questo senso, i curatori guidati dagli algoritmi condividono la stessa ideologia dei tuoi nonni conservatori: “Perché cambiare quando tutto è così buono ora?”

Spotify cambia, a volte - l'elenco dei generi che utilizza per categorizzare la musica è in continua espansione, e attualmente conta oltre 1400, che spaziano dal deep discofox all'horrorcore. Un algoritmo analizza le abitudini di ascolto di coloro che sono sia ascoltatori del genere che utenti di Spotify per dedurre come un genere possa adattarsi al contesto più ampio della storia della musica.

È un sistema impressionante di Glenn McDonald, un sostenitore della scoperta algoritmica e l'auto-definito “zoologo” della funzionalità di creazione di playlist di Spotify. Sembra genuinamente dedicato a offrire un'esperienza di scoperta reale per la base utenti di Spotify. “Se le persone devono rinunciare a minuti delle loro vite finite per ascoltare qualcosa che altrimenti non avrebbero mai dovuto sopportare, è meglio che abbia il potenziale, per quanto vago o elusivo, di cambiare la loro vita,” si legge in un estratto da una conferenza che ha tenuto alla EMP Pop Conference.

E mentre il suo obiettivo è nobile, simulare la scoperta ha il potenziale di mancare il bersaglio come Colombo che cerca di raggiungere le Indie e invece colpisce l'America. Gli algoritmi di Spotify generano anche playlist speciali, intitolate “The Needle,” che cercano suoni marginali (spesso suoni locali provenienti da località percepite come “esotiche”, come il Baile Funk di San Paolo) per posizionarli sulla soglia degli ascoltatori. “L'arte e la gioia si muovono sempre più velocemente della legge. Ma alla fine ci raggiungiamo sempre. Ovunque può essere un qui adesso,” dice McDonald sul sistema. Così, prima che gli artisti di San Paolo possano anche iniziare a dichiarare come vogliono che la loro musica venga interpretata dal mondo, gli algoritmi hanno catturato, categorizzato e relegato un suono per essere in un luogo specifico per adattarsi alla visione del mondo di un ascoltatore specifico.

McDonald è, comprensibilmente, arrabbiato che il suo sistema possa essere percepito come malevolo. “Le raccomandazioni musicali sono macchine ‘contro’ umani allo stesso modo in cui le omelette sono spatole ‘contro’ uova,” afferma durante il suo intervento alla conferenza. Ma sta facendo un confronto pericoloso - chiunque può rovinare un uovo “all'occhio” con un'inversione mal gestita, o addirittura rompere un uovo prima che sia pronto per essere cucinato o venduto, il che rappresenta perfettamente il mondo degli algoritmi: un mondo in cui la matematica ha costruito il nostro futuro prima che fossimo in grado di farlo noi stessi.

Come descritto da pensatori post-contemporanei come Armen Avanessian in Dis Magazine, “Il presente non può più essere dedotto principalmente dal passato… è modellato dal futuro.” L'analisi predittiva sui mercati, sulla guerra e sulle reti sociali sta portando a un'esistenza predeterminata dai meta-dati e dal pensiero algoritmico. Coloro che si affidano ai loro Discover Weeklys stanno presto realizzando questo esito; rifugiandosi in bolle di genere e nuvole di umore, stanno per sempre progredendo verso un'identità definita dall'influenza silenziosa delle macchine e di una rete neurale multimilionaria.

Quindi sembra che la soluzione sia di dibattere, di uscire dall'occhio dell'analisi e comportarsi in modo così erratico che il nostro comportamento trascenda la capacità di un computer di individuare il nostro stato mentale.

I video di YouTube sono un ottimo punto di partenza: è incredibilmente facile imbattersi in una comunità di appassionati di drum’n’bass che condividono i rips in vinile dei giorni d'oro del rave, o in un canale YouTube dedicato ai migliori e peggiori dell'Italo-disco. Al momento, l'algoritmo di raccomandazione di Youtube utilizza un insieme mescolato di dati relativi all'interesse degli utenti, alla qualità dei video e alle parole chiave, al punto che i video raccomandati sembrano "corrispondere" a ciò che viene guardato utilizzando misure arbitrarie. “Stai guardando un mix radiofonico del 1994? Ecco 20 altri mix radiofonici del 1994 (non preoccuparti del genere).” Ma queste selezioni arbitrarie producono così tanti video interessanti non correlati che i difetti di Youtube sono più apprezzati dei suoi successi.

Per un'esperienza più umana, la radio internet ha fatto progressi enormi negli ultimi anni ed è prevalentemente guidata da comunità e talenti umani. Apple Music sta guidando la carica con le sue piattaforme interne come Beats1 e OVO Sound. Ascoltando queste stazioni, diventa chiaro quanto sia più piacevole sentire Kodak Black provenire dall'iPod di Drake piuttosto che dal brano 23 di Discover Weekly. Oltre alle principali piattaforme radiofoniche istituzionali, i servizi di streaming indipendenti sono diventati nuovi centri per condividere suoni e idee; stazioni come Radar Radio, NTS e The Lot vedono ancora i DJ come più di semplici professionisti. I loro conduttori hanno il potere di portare gli ascoltatori in viaggi narrativi attraverso cassette perse e scene musicali provenienti direttamente dal forum in tutto il mondo.

Il più arcaico di tutti è il negozio di dischi fisico, noto anche come il luogo in cui i DJ radiofonici sopra citati scoprono la maggior parte del loro tesoro. Queste istituzioni contengono tesori di musica che potrebbero non finire mai su una piattaforma di streaming, implorando di essere scoperte da qualcuno senza intenzione di trovare musica relativa ai propri gusti. Scoprire un capolavoro di funk brasiliano in un mare di box a un dollaro può dare una sensazione di realizzazione e fortuna che nessun algoritmo sarebbe mai tanto sfacciato da permettersi.

C'è sempre la possibilità imminente che un'intelligenza artificiale di raccomandazione veramente emotiva sia all'orizzonte, e che anche la più personale delle esperienze umane non supererà mai le complessità del futuro apprendimento profondo. La guida, il lavoro manuale e altre sfaccettature caustiche dell'errore umano sono per sempre migliorate grazie ai progressi dell'IA, e non è irragionevole immaginare che questa stessa rivoluzione possa influire sulle nostre emozioni. L'imperfezione potrebbe presto essere un reperto del passato, ma almeno ci ha portato fin qui: dove ci porterà dipende da coloro che la maneggiano con lo stesso rispetto che riserviamo alla nostra carne spiegazzata e all'osso inaridito. Non è perfetta, ma è noi.