처음에 인간은 우리가 죽을 때까지 계속해서 새로운 세포로 분열하는 내장, 뼈, 세포로 구성된다는 것을 발견했습니다. 이것은 우리의 자아에게 많은 타격 중 첫 번째였습니다. 우리의 자아는 자연의 법칙으로부터 우리를 해방시키려고 끊임없이 노력합니다. 최근에 받아들여진 것은 인간이 데이터라는 사실입니다: 우리의 삶의 경험은 하루에 심장 박동 수, 분당 의심 수 및 존재론적 공황 발작의 중간 지속 시간과 같은 통계에 의해 형성됩니다.
그러나 이러한 수용은 우리의 데이터를 수확하는 제도에 대해 반항할 수 있게 합니다. 회사의 싱크탱크를 조롱하기 위해 온라인 설문 조사를 위조하거나 단지 평가 수를 69로 만들기 위해 훌륭한 유튜브 동영상에 싫어요를 누를 수 있습니다. 데이터가 이제 인간의 담론에 내재되어 있는 것처럼, 사람들의 필요 또한 모든 논리와 기대를 반대할 수 있는 것입니다.
그래서 미디어가 선택의 단조로움에서 벗어나도록 컴퓨터가 큐레이션한 음악 플레이리스트를 칭찬하는 것을 보는 것은 매우 걱정스럽습니다. Spotify의 Discover Weekly는 사용자 메타 데이터에 기반하여 재생 목록을 생성함으로써 인간 큐레이션의 "코드를 해독했다"고 칭송받고 있습니다.
"좋습니다. 제가 생각했던 것보다 더 좋습니다. DJ만큼 좋습니다 — 대규모로." 기술 개척자 Amil Dash의 이 발언은 Discover Weekly의 논쟁을 의도치 않게 언급한 것입니다- 이는 AI 큐레이터가 단순히 인간 DJ를 능가하는 것을 목표로 하지 않고, 최종 목표가 인간의 취향을 데이터화하여 균질화된 네트워크의 노드로 만드는 것을 의미합니다: 개인의 취향과 데이터에 기반해 사용자에게 적합한 곡들을 추천하는 것입니다.
Discover Weekly는 "위에서 아래까지 인간적"이라고 주장합니다. 이는 부분적으로 사실입니다 - 그들의 데이터는 개인의 취향과 방대한 사용자 베이스의 집합적인 습관에서 비롯된 것으로, 개인 스타일에 맞춘 노래 플레이리스트로 통합됩니다. 이렇게 하여 인간의 데이터가 발견 과정을 용이하게 하고, 특별한 것을 찾기 전에 불필요한 것을 걸러내는 노력을 줄입니다.
하지만 역사적으로 보면 사전 승인된 것은 문화 발전에 해를 끼쳤습니다. 이것은 미끈하고 거만했던 전임자들에게 반발하여 펑크가 시작된 이유이며, 많은 젊은이들이 부모의 음악 취향에 회의적인 이유입니다. Discover Weekly의 성공은 청취자들이 현재의 음악 팔레트에 만족하며 이 관점을 도전하는 소리가 불편함을 초래할 것이라는 가정에 뿌리를 두고 있습니다. 이런 의미에서 알고리즘 기반 큐레이터는 보수적인 조부모와 같은 이념을 공유합니다: "모든 것이 지금 너무 좋은데 왜 바꿀 필요가 있나요?"
Spotify는 때때로 변합니다 - 음악을 분류하는 데 사용하는 장르 목록은 지속적으로 증가하고 있으며 현재 1400개 이상을 보유하고 있습니다. 여기에는 딥 디스코폭스에서 공포코어까지 다양한 장르가 포함됩니다. 알고리즘은 장르의 청취자가 Spotify 사용자라는 점에서 해당 장르가 음악 역사에 어떻게 일치할 수 있는지 유추합니다.
알고리즘 탐구의 챔피언인 Glenn McDonald가 설계한 이 시스템은 실제 발견 경험을 제공하는 것에 진정으로 헌신하고 있는 듯 보입니다. 그는 "사람들이 일반적으로 듣지 않았을 음악을 듣기 위해 평생의 일부분을 포기할 때, 그 음악이 그들의 삶을 바꿀 가능성이 있어야 한다"는 말을 했습니다. McDonald의 시스템은 'The Needle'이라고 불리는 특별 플레이리스트를 생성하여 청취자들의 문앞에 배달합니다. 이는 주로 특정 '이국적' 위치에서 유래한 로컬 사운드(예: 상파울루의 바이엘 펑크)를 제공합니다.
McDonald는 그의 시스템이 악의적으로 여겨질 수 있다는 것에 불만을 가지고 있습니다. "음악 추천은 기계 '대' 인간의 관계가 아니라, 오믈렛이 뒤집개 '대' 계란인 것과 같습니다,"라는 그의 발언은 그냥 뒤집은 계란을 망칠 수도 있다고 할 수 있는 위험한 비교입니다. 이는 알고리즘이 우리의 미래를 수학적으로 구조화하는 세상을 구현하는 데 있어, 우리가 스스로 준비할 수 없도록 하는 것을 의미합니다.
현대의 사상가인 Armen Avanessian이 Dis 매거진에서 묘사한 바와 같이, "현재는 더 이상 과거로부터만 유추할 수 없습니다… 이는 미래에 의해 형성됩니다." 시장에서의 예측 분석, 전쟁 및 소셜 네트워크는 메타 데이터와 알고리즘적 사고에 의해 선결된 존재로 이어지고 있습니다. Discover Weeklys에 의존하는 사람들은 장르 버블과 분위기 클라우드에서 둥지를 틀고 있어서 곧 이 결과를 충족하게 될 것입니다. 이는 기계와 여러 백만 명이 연결된 뉴럴 네트워크의 조용한 영향에 의해 정의된 정체성으로 끊임없이 끌려갑니다.
따라서 분석의 눈에서 벗어나서 매우 불규칙하게 행동하고 우리의 행동이 컴퓨터가 우리의 정신적 위치를 정확히 파악할 수 없도록 하는 것이 해결책인 것 같습니다.
YouTube 동영상은 좋은 출발점입니다 - 1994년의 라디오 믹스를 보고 있다면 여기 20개의 다른 1994년의 라디오 믹스가 있습니다 (장르에 대해 신경 쓰지 마세요). 이런 무작위 선택에서 YouTube의 결함은 그 성공보다도 더욱 가치 있게 여겨집니다.
좀 더 인간적인 경험을 원한다면, 인터넷 라디오는 지난 몇 년 동안 비약적으로 발전했으며 인간 커뮤니티와 재능에 의해 주도됩니다. Apple Music은 Beats1 및 OVO Sound와 같은 내부 플랫폼을 통해 주도하고 있습니다. 이러한 방송을 한 번 듣고 나면 Draco의 iPad에서 나오는 음악이 Discover Weekly의 23번째 트랙에서 나오는 것보다 훨씬 더 좋다는 것을 알 수 있습니다. 주요 기관 라디오 플랫폼 외에도 독립 스트리밍 서비스는 사운드 및 아이디어를 공유하는 새로운 핫스팟이 되었습니다. Radar Radio, NTS 및 The Lot와 같은 방송국은 여전히 DJ를 단순한 숙련된 전문가보다 더 중요한 존재로 보고 있습니다. 그것의 호스트는 전 세계적으로 음악 장면을 통해 청취자를 이야기의 여정으로 인도할 수 있는 힘을 가지고 있습니다.
가장 원시적인 것은 물리적인 레코드 가게입니다. 이는 앞서 언급한 라디오 DJ가 그들의 보물의 대부분을 발견하는 곳이기도 합니다. 이러한 기관에는 스트리밍 플랫폼에 결코 오르지 못할 음악이 가득하며 자신의 취향과는 무관한 음악을 발견하려는 의도가 없는 사람에 의해 발견되기를 기다리고 있습니다. 1달러짜리 쌓여있는 레코드 파일에서 브라질 펑크 대작을 발견하는 것은 알고리즘이 스스로에게 절대 감히 허락하지 않을 성취감을 제공할 수 있습니다.
진정으로 감정적인 인공 추천 지능이 곧 등장할 가능성은 항상 있고, 가장 개인적인 인간 경험조차도 미래의 심층 학습의 복잡성을 결코 능가하지 못할 것입니다. AI 발전 덕분에 운전, 수작업 및 기타 인간 오류의 가혹한 측면들이 영원히 개선되고 있으며, 이 같은 혁명이 우리의 감정을 강타할 수 있다는 상상은 그리 혼란스럽지 않습니다. 불완전성은 곧 과거의 유물이 될 수 있지만, 적어도 우리가 여기까지 오는 데 도움을 준 것은 우리라는 사실입니다. 어디로 갈지 결정하는 것은 우리의 주름진 인성과 마른 뼈처럼 그것을 다루는 사람들에게 달려 있습니다. 완벽하지 않지만, 그것이 우리입니다.
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