摘要
當你交出了選擇權,決策權其實也已經岌岌可危。
你很可能有過這樣一種體驗:不知道聽什麼歌的時候,打開「隨機播放」。突然「隨」到一首你曾經很喜歡,卻好久沒聽過的歌,旋律一下把你帶回到了過去的某個時刻,令你心生感慨。
對年輕人來說,「隨機」的存在像空氣一樣理所當然。但實際上,它的歷史並沒有那麼悠久,直到上個世紀 80 年代,「隨機」功能才開始出現在 CD 播放器上。
如果你年齡稍大,熟悉磁帶的工作原理,就更容易意識到:「隨機播放」是音樂數字化之後,才可能被開發出來的功能,模擬介質是做不到的。
它絕不只是一個小功能那麼簡單。「隨機」對計算機、信息學的發展有著深刻意義。
你甚至可以說「隨機」是人類第一次創造了某種「生成式機器」。
因為,隨機排列信息,就是在創造新的信息。
從 70 多年前,圖靈設計的「隨機數生成器」,到今天的「生成式 AI」,隨機的概念貫穿了整個計算機發展史,也深刻改變了我們消費信息的方式。
在它不斷演變、進化的過程中,我們也需要自問:人類是否還掌握著自我意志的繮繩?是否還擁有創造的自由、選擇的權利?
01 隨機播放
如果你用了蘋果上個月剛推出的古典音樂 App,Apple Music Classical,你大概率會發現,它沒有「隨機播放」功能。
這不難理解,古典樂里的交響樂、協奏曲,時長一般在 30 分鐘左右,且往往被分為三個樂章,不同樂章之間有明確的順序,不能被打亂。
這導致,如果你想聽古典樂,最好明確知道自己要聽的是什麼曲子。古典樂不能隨時開始,隨時結束,也無法「隨機播放」。
這與古典樂誕生的時代背景有極大關係。在古典樂蓬勃發展的 18-19 世紀,「留聲機」還沒有被發明出來,人們想要聽音樂,就必須去劇院,聽樂隊現場演奏。
與之形成鮮明對比的是流行樂。今天大部分流行歌曲的長度,多為 3-5 分鐘。即便大部分專輯會包含 10 首左右的歌曲,長度加起來也接近一首交響樂,但歌曲與歌曲之間並沒有明確的「順序關係」,可以被隨機。
這同樣與時代、技術背景密不可分。流行樂的曲目長度之所以是 3-5 分鐘,是因為 20 世紀初,首次被標準化的,78 rpm 的黑膠唱片,它單面能保存的聲音長度,就在 3-5 分鐘。
留聲機和唱片的出現,開啓了流行樂的時代。
包括「專輯」的英文是 album,還有「相冊」的含義。這也是因為,早期的專輯由多張單曲唱片組成,這些唱片被裝在一個類似相冊的包裝里,所以才用了 album 這個詞來指代「專輯」。這種新的音樂組織形式,最終導致歌曲之間的「順序關係」被弱化。
而激起人們「重新排列歌曲」熱情的,是磁帶。
磁帶相比黑膠,最大的區別就在於它可以「擦寫」,留聲機也進化為錄音機,人們開始自己錄制磁帶。
過程中出現了「混音磁帶」。80 年代的人們,會買來空磁帶,把多張不同磁帶專輯里的不同歌曲,錄進空白磁帶,做成一張實體的「歌單」。當年最流行的錄放機,常常會配備兩個磁帶卡槽,就是為了方便用戶製作自己的混音磁帶。
儘管只是重新組織、排列歌曲,這種「再創作」卻給用戶帶來了一種全新的體驗。把不同的歌曲以不同順序放在一起,就能表達出完全不同的意義。當時的年輕人,紛紛開始製作自己的「混音磁帶」,彰顯品味,表達心意。
進入 CD 時代,音樂從連貫的模擬信號,開始演變為數字文件,這讓「隨機播放」終於成為可能。
最早是在 80 年代,飛利浦的工程師首次在 CD 播放器上實現了隨機播放,後來索尼開始將隨機功能作為一個賣點,放在了 CD 播放器上。
2000 年以後,MP3 播放器開始湧現,「隨機播放」迎來了它的真正的黃金時代。包括當時剛剛回歸的蘋果的喬布斯,也將隨機播放視為一個關鍵功能,加入了 iPod 和 iTunes。
2005 年,蘋果推出 iPod shuffle,一款把隨機功能刻在靈魂里的播放器。iPod shuffle 沒有屏幕,除了控制播放/暫停、音量、上/下一曲按鈕之外,就只有一個「隨機」開關。它的設計理念就是讓用戶隨時隨地,戴上耳機,聽到一首隨機的歌曲。
如果說隨機播放有什麼妙處,一方面在於它打亂了專輯一成不變的曲序,加入了一點「不確定性」;另一方面也在於它代替用戶做了「選擇」,人們不用再從一個冗長的曲目列表裡挑一首歌來聽,而是只需要不斷按「下一首」,等著隨到一首自己想聽的歌。
這種不斷按「下一首」的體驗,是不是跟今天我們刷短視頻很像?實際上,短視頻的核心交互機制,就是一種「隨機播放」。
02 從「隨機」到「推薦」
當年喬布斯如此重視「隨機播放」,並非偶然。
「用電腦模擬隨機」的嘗試,可以說貫穿了整個計算機的誕生和發展史。它最早可以追溯到 20 世紀 50 年代,「計算機之父」阿蘭·圖靈,在史上第一台通用計算機 Ferranti Mark 1 里,加入了一個隨機數生成器。
早期的隨機數生成器,曾分化為兩條技術路線,真隨機和假隨機。
簡單來說,真隨機是利用自然界中的隨機物理現象,特別是與電相關的現象所產生的「噪音」,作為隨機的依據。比如圖靈最早的隨機數生成器,就是通過導體中電子熱震蕩產生的噪聲,一次生成 20 個隨機比特,相當於可以生成一個 0 到 1048575 之間的十進制隨機數。
與之相對的,假隨機則是通過數學方法「算」出一個隨機數,以及從設定好的「隨機數池」里抽取數字。還有一些方法,能通過一個比較小的真隨機「種子」,經過計算,推算出更多、更大的隨機數。這樣做可以提升隨機數生成的效率。
人們對「真隨機」的思考,最終上升到了哲學高度。
比如有觀點認為,類似於「投擲硬幣」這樣看似隨機的事件,如果你能充分描述硬幣初始的運動和受力狀態,同樣可以預測投擲的結果。而類似的邏輯,可以推廣到任何系統,只要構建足夠準確的模型,充分描述系統狀態後,就能推算出結果。
所以很多人都認為,真正的隨機,只存在於量子物理層面。
但在具體應用上,隨機數的「真假」已經不那麼重要。除少數領域如密碼學、博彩業,需要通過盡可能高質量的真隨機,來保證系統的不可預測性、安全性。除此之外,大部分隨機功能都開始往另一個方向演變——加權隨機。
加權隨機的一個經典應用是在遊戲領域,比如暴擊系統。
舉一個很簡單的例子,當遊戲里一個角色的暴擊率是 50% 時,玩家有 12.5% 的概率遇到三刀連續不暴擊。出現這種情況的概率不低,但這卻是一個很反直覺的體驗,很容易導致玩家覺得「概率不真」,也給遊戲體驗帶來了過多不確定性。
所以,今天的大部分遊戲開發者,都會採用「動態加權隨機」的設計。具體來說,當暴擊率是 50% 時,玩家第一次攻擊的暴擊幾率會低於 50%,但如果沒有暴擊,下一次攻擊的暴擊概率就會上升,直到接近 100%,但總體的暴擊幾率依然符合 50% 的數字,只是暴擊的出現會相對變得更均勻。在手游領域,類似的思路催生了另一種被廣泛採用的設計:抽卡保底機制。
這種經過設計、修改的「加權隨機」,最終在移動互聯網時代,演變為了內容推薦算法。
比如曾被喬布斯重視過的「隨機播放」,在流媒體服務的時代,演變為了個性化推薦的電台、歌單。
Spotify 率先迈出这一步,决定 all in 算法,Apple Music 也隨之跟進。後來,幾乎所有的流媒體音樂服務,都開始借助算法,向用戶推薦個性化的「隨機」歌曲。
最終,這種體驗造就了移動互聯網最成功的產品形態——短視頻。
如果我們將短視頻應用的交互邏輯拆解到底層,它幾乎就是一個永遠不會結束的「隨機列表」,用戶不斷向上「刷」的動作,就像是在 iPod shuffle 的時代不斷按「下一曲」。
而這種你永遠不知道下一首歌、下一個視頻會不會更好聽、更好看的心理機制,持續吸引著用戶,令他們流連忘返。
03「自我意志」的繮繩
如果我們把抽卡、短視頻、推薦算法都視為「隨機」的一種變體,毫無疑問,「隨機」已經統治了世界。
而這種統治也不出意外地,引發了爭議。比如不少人認為,抽卡遊戲本質上就是一種「賭博」,短視頻則過度侵蝕了人們的時間和精力。各家都推出了一些「防沈迷」系統,輔助用戶在使用這些 App 之余,掌握自己的生活。
包括音樂也是一樣。今天有一部分「專輯原教旨主義者」認為,聽專輯就必須按順序聽,隨機播放是一種錯誤。
這一爭端最早還只是愛好者之間的事情,但它在 2021 年被帶到了台面上。當時知名歌手 Adele 在新專輯《30》發佈後不久,向 Spotify 發出了控訴,指責 Spotify 專輯界面上的播放按鈕,會默認隨機播放整張專輯。她認為專輯本身的曲序不應被破壞。
事情最終以 Spotify 修改產品收場,直到今天,你在 Spotify 上點開任何一張專輯,默認的播放按鈕都是「順序播放」。
但這依然無法逆轉「隨機」的魔力。
今天的人們使用音樂軟件,聽歌單、聽個性推薦、電台越來越多,除了極少數大牌歌手,還擁有強大的聽眾號召力之外,大多數音樂人,都需要想辦法「迎合算法」。很多作曲者,甚至在創作之初,就會有意設計一個非常激烈、有落差感的「高潮」,因為這樣的曲子會更容易被用來做 TikTok、抖音的背景樂,也就更容易被算法推送到用戶的耳朵里。
包括 Apple Music,早期極力宣傳自己的歌單都由真人編輯,而非算法生成。但在 2021 年,蘋果也推出了「自動播放」功能。這個功能與 Spotify 的算法系統類似,會在用戶播放一張專輯、歌單後,繼續自動播放算法推薦的歌,無限續播下去。
事實證明,所謂的「個體意志」,其實相當虛弱,特別是在那些瑣碎的事情上。就像被問到「晚上想吃什麼?」,我們總是希望對方直接給到一個足夠好的答案——我們想要的不是選擇權,而是決策權。
但令人擔心的是:如果我們將一切的選擇都交付出去,交給算法和機器,最終的那個「決策權」,或許也會逐漸變得搖搖欲墜。
今天,越來越多的創作者,無論是音樂人、寫作者,還是視頻作者,都感到越來越難把握創作的「脈搏」,因為算法的偏好瞬息萬變,稍不留神就會被衝刷下去。
而如果說推薦算法的影響還只是「人類發現了火」,生成式 AI 的湧現,以及它的潛在影響,則可能達到「核反應」的級別。
截至目前,一切的生成式 AI,它們的神經網絡學習機制,本質都是在隨機遍歷各種詞語、像素,在紛繁的神經網絡里不斷進行「加權隨機」,找到一條概率最大的通路,生成結果。這個結果可以是語句、圖片或視頻。
生成式 AI 的出現,必然會戳到人類的「軟肋」。畢竟你不再需要自己去遣詞造句、拍照、畫圖……就像你不需要想自己要聽什麼歌一樣。
這裡的問題同樣在於,我們會不會因此失去原本的能力?越來越多人會不會像短視頻時代一樣,不再知道歌名、歌手一樣,失去說話、造句的能力?
答案依然藏在「隨機」的漫長歷史中。
無論是隨機播放,還是內容推薦算法,都並沒有抹除創作者的存在。技術不斷發展,不變的是每一代人,都找到了聆聽、理解音樂,以及進行二次創作的方法,後者甚至變得越來越豐富。而越是在一個充滿不確定,充滿隨機的時代,越是需要我們主動去理解、思考,握住意志的繮繩。
這正是「個體意志」的體現,思考不停,創造不止。