A busca por discos está sendo morta por algoritmos de streaming?

No começo, os humanos descobriram que éramos tripas e ossos e células que se dividiam em novas células repetidamente até a morte. Esse foi o primeiro de muitos golpes em nossos egos, que constantemente tentam nos libertar das leis da natureza às quais estamos acorrentados. A aceitação mais recente a engolir é que os humanos são dados: nossa experiência de vida é moldada por estatísticas como batimentos cardíacos por dia, dúvidas por minuto e duração mediana de um ataque de pânico existencial.

Mas tal aceitação nos permite rebelar contra as instituições que colhem nossos dados. Você pode falsificar uma pesquisa online como um desaforo aos think tanks corporativos, ou dar um dislike em um vídeo brilhante do YouTube só para ver a contagem de avaliações atingir 69. Assim como os dados agora estão embutidos no discurso humano, a necessidade de uma pessoa desafiar toda lógica e expectativa só porque ela pode também está.

É por isso que é tão preocupante ver a mídia elogiar playlists de música curadas por computadores como uma salvação da monotonia de escolha. O Discover Weekly do Spotify foi aclamado por técnicos e amantes da música como o primeiro serviço a “desvendar o código” da curadoria humana ao produzir playlists com base em meta-dados dos usuários.

“É bom. É melhor do que eu imaginava. Eles são tão bons quanto DJs — em larga escala.” Este trecho do pioneiro da tecnologia Amil Dash acidentalmente toca na controvérsia do Discover Weekly - implica que os curadores de IA não estão apenas determinados a superar os DJs humanos, mas que seu objetivo final é a suburbanização do gosto humano: um ponto em que um indivíduo é um nó digitalizado para uma rede homogenizada “em escala.” Então, em uma era onde o gosto artístico é a próxima fronteira para a regulação e datificação do Vale do Silício, a descoberta pessoal e a escolha tornam-se atos necessários de rebelião.

O Discover Weekly afirma ser “humano de cima para baixo,” o que é parcialmente verdade - seus dados provêm tanto do gosto individual quanto dos hábitos coletivos de sua enorme base de usuários, que eles sintetizam em uma playlist de músicas orientadas para o estilo pessoal e aprovadas por milhares de ouvintes. Dessa forma, os dados humanos são usados para facilitar o processo de descoberta e eliminar o trabalho de vasculhar indesejáveis antes de encontrar algo especial.

Mas, como a história já mostrou várias vezes, a pré-aprovação é prejudicial ao avanço cultural. É a razão pela qual o punk começou de forma repugnante e sarcástica em relação a seus glamorosos antecessores, e por que muitos jovens são céticos em relação ao gosto musical de seus pais. O sucesso do Discover Weekly está enraizado na suposição de que seus ouvintes estão contentes com sua paleta musical atual, e que sons desafiando esse ponto de vista causariam um desconforto indesejado. Nesse sentido, os curadores impulsionados por algoritmos compartilham a mesma ideologia que seu avô conservador: “Por que mudar quando tudo está tão bom agora?”

O Spotify muda, às vezes - a lista de gêneros que ele usa para categorizar música está cada vez maior, e atualmente possui mais de 1400, variando de deep discofox a horrorcore. Um algoritmo analisa os hábitos de escuta daqueles que são tanto ouvintes do gênero quanto usuários do Spotify para inferir como um gênero pode se encaixar no esquema maior da história da música.

É um sistema impressionante de Glenn McDonald, um campeão da descoberta algorítmica e o autoproclamado “zelador” da funcionalidade de playlists do Spotify. Ele parece genuinamente dedicado a oferecer uma experiência real de descoberta para a base de usuários do Spotify. “Se as pessoas vão abrir mão de minutos de suas vidas finitas para ouvir algo que de outra forma nunca teriam sido sobrecarregadas com, isso deve ter o potencial, por mais vago ou elusivo, de mudar suas vidas,” lê-se um trecho de uma palestra que ele deu na EMP Pop Conference.

E enquanto o seu objetivo é nobre, simular descoberta tem o potencial de errar o alvo como Colombo tentando alcançar as Índias e acabando na América. Os algoritmos do Spotify também geram playlists especiais, intituladas “The Needle”, que buscam sons periféricos (muitas vezes sons locais de uma localização percebida como “exótica”, como o Baile Funk de São Paulo) para colocar na porta dos ouvintes. “A arte e a alegria sempre se movem mais rápido do que a lei. Mas eventualmente sempre alcançamos. Todo lugar pode ser um aqui agora,” diz McDonald sobre o sistema. Então, antes que artistas em São Paulo possam sequer começar a declarar como querem que sua música seja interpretada pelo mundo, os algoritmos já se apoderaram, categorizaram e relegaram um som para estar em um lugar específico para se encaixar na visão de mundo de um ouvinte específico.

McDonald está, compreensivelmente, chateado que seu sistema poderia ser percebido como malicioso. “Recomendações musicais são máquinas ‘versus’ humanos da mesma forma que omeletes são espátulas ‘versus’ ovos,” ele afirma durante sua palestra na conferência. Mas ele está brincando com uma comparação perigosa - qualquer um pode arruinar um ovo com um mal RP previamente virado, ou até mesmo quebrar um ovo antes que esteja pronto para ser cozido ou vendido, o que exemplifica perfeitamente o mundo pelos algoritmos: um onde a matemática construiu nosso futuro antes de sermos capazes de fazer isso nós mesmos.

Como descrito por pensadores pós-contemporâneos como Armen Avanessian na Dis Magazine, “O presente já não pode ser deduzido principalmente do passado… é moldado pelo futuro.” Análises preditivas sobre mercados, guerras e redes sociais estão levando a uma existência pré-determinada por metadados e pensamento algorítmico. Aqueles que dependem de seus Discover Weeklys em breve estarão cumprindo esse resultado; aninhando-se em bolhas de gênero e nuvens de humor, eles estão para sempre se dirigindo para uma identidade definida pela influência silenciosa das máquinas e de uma rede neural de milhões de pessoas.

Então parece que a solução é se debater, mergulhar e sair do olho da análise e se comportar de forma tão errática que nosso comportamento transcenda a habilidade de um computador em determinar nosso estado mental.

Vídeos do YouTube são um ótimo lugar para começar - é estúpido de fácil tropeçar em uma comunidade de aficionados por drum’n’bass compartilhando ripagens de vinil dos dias gloriosos das raves, ou um canal do YouTube dedicado ao melhor e ao pior do Italo-disco. No momento, o algoritmo de recomendação do Youtube usa uma miscelânea de dados relacionados ao interesse do usuário, qualidade do vídeo e palavras-chave a tal ponto que os vídeos recomendados parecem “corresponder” ao que está sendo assistido usando medidas arbitrárias. “Assistindo a uma mixagem de rádio de 1994? Aqui estão outras 20 mixagens de rádio de 1994 (não se preocupe com o gênero).” Mas essas seleções arbitrárias geram tantos vídeos interessantes não relacionados ao ponto que as falhas do YouTube são mais valorizadas do que seus sucessos.

Para uma experiência mais humana, o rádio na internet melhorou tremendamente nos últimos anos e é esmagadoramente impulsionado por comunidades e talentos humanos. A Apple Music está liderando o movimento com suas plataformas internas como Beats1 e OVO Sound. Uma vez ouvidas essas estações fica claro como é mais gostoso ouvir Kodak Black vindo do iPod do Drake do que da faixa 23 do Discover weekly. Além das grandes plataformas de rádio institucionais, serviços de streaming independentes se tornaram novos pontos de encontro para compartilhar sons e ideias; estações como Radar Radio, NTS e The Lot ainda veem os DJs como mais do que profissionais habilidosos. Seus anfitriões têm o poder de levar os ouvintes em jornadas narrativas através de fitas cassetes perdidas e cenários musicais diretamente dos fóruns em todo o mundo.

O mais arcaico de todos é a loja de discos física, também conhecida como o lugar onde os DJs de rádio mencionados descobrem a maior parte de seus tesouros. Essas instituições contêm tesouros de música que talvez nunca acabem em uma plataforma de streaming, implorando para serem descobertas por alguém sem a intenção de encontrar músicas relativas ao seu próprio gosto. Descobrir uma obra-prima do funk brasileiro em um mar de bins de um dólar pode gerar um sentimento de realização e sorte boba que nenhum algoritmo seria descarado o suficiente para permitir a si próprio.

Há sempre a possibilidade iminente de que uma inteligência artificial de recomendação verdadeiramente emotiva está no horizonte, e que mesmo a mais pessoal das experiências humanas nunca superará as complexidades do aprendizado profundo futuro. Condução, trabalho manual e outros aspectos cáusticos do erro humano estão eternamente melhorados graças aos avanços em IA, e não é inconcebível imaginar que essa mesma revolução possa atingir nossas emoções. A imperfeição pode em breve ser uma relíquia do passado, mas pelo menos nos trouxe até aqui - onde isso nos levará está nas mãos daqueles que a empunham com o mesmo respeito que mostramos para nossa carne enrugada e osso envelhecido. Não é perfeito, mas é o que somos.